なぜゲイリー・マーカスはAGI早期実現に否定的なのか｜ララどり
Gary Marcus本題に入る前に、ゲイリー・マーカスについて簡単に振り返っておきたい。 Gary Fred Marcus（1970年生まれ54歳）は、認知科学と人工知能の第一人者である。23歳でマサチューセッツ工科大学から博士号を取得、現在はニューヨーク大学の心理学および神経科学の名誉教授であり、人間の言語発達や認知神経科学に関する研究で知られている。彼は作家としての顔も持ち、ベストセラー「Guitar Zero」（2012年）を含む5冊の著書を執筆している。「The Algebraic Mind」（2001年）では、現在のAIシステムが直面するハルシネーション問題を予見している。また、機械学習会社であるGeometric Intelligenceの創設者兼CEOとなり、同社は2016年にUberに買収された[1]。 以上がマーカス氏の略歴であるが、シンギュラリタリアンである私にとって
ディープラーニングを学び始めた方へ 東京大学／松尾豊教授の動画 - Qiita
1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム ～企業・研究者に
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
(数式を使わない) Transformer の直感的な説明 RNN の欠点 Transformer はこれをどう解決したか Transformer の動作原理 複数の要素間の関係を考慮する (Self-Attention、自己注意) 要素の順序を考慮する (Positional Encoding、位置エンコーディング) まとめ 概要: ChatGPT などで使われている Transformer モデルは、 ニューラルネットワークの世界にいくつかの革新的なアイデアをもたらした。 本記事では、プログラマに理解しやすい形でそれらのアイデアを解説する。 実際に使われている数学の詳細には触れない。 (技術的解説については元論文 Attention is All You Need か、 その注釈版である The Annotated Transformer を参照のこと。 日本語では この解説 がわかり
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