皇帝の新しい心 コンピュータ・心・物理法則の検索結果1 - 2 件 / 2件

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  汎用人工知能が実現しない理由

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  • 2020/07/13

  Natureより。 Ragnar Fjelland 概要 人間のような人工知能(AI)を生み出そうとする現代のプロジェクトは、第二次世界大戦後、電子計算機が単なる数値計算機ではなく、シンボルを処理することもできることが分かったことから始まりました。機械知能が人間の知能と同一であることを前提とせずに、この目標を追求することが可能になりました。これは弱いAIとして知られています。しかし、多くのAI研究者は、強いAIと呼ばれる、人間の知能と原理上は同じ人工知能を開発することを目指してきました。弱いAIは強いAIに比べて野心的なものが少ないため、論争を引き起こすことはありません。しかし、弱いAIにも関連する重要な論争があります。この論文では、汎用人工知能(AGI)と特化型人工知能(ANI)の違いに焦点を当てています。AGIは弱いAIとして分類されるかも知れませんが、人間の知能の主な特徴の一つが汎用

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  世界AI研究者列伝 －AI史にその名を残した研究者たちの業績を振り返る－ | AI専門ニュースメディア AINOW

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  • 2020/06/25

  最終更新日： 2020年8月6日 AIは、黎明期を含めてもその歴史が100年に満たない新しい技術といえます。しかし、その短い歴史のなかには、後世に大きな影響を残した多数の偉大な研究者がいました。そこで、この記事ではAI史を彩る著名な研究者たちを簡単に紹介していきます。 紹介するAI研究者は「AI黎明期と第一次AIブーム」「第二次AIブーム」「第三次AIブームから現在まで」「AI批判とその周辺」の4カテゴリーに分けたうえで、それぞれのカテゴリーで50音順で紹介します。また、研究者が発表した書籍の出版年は原著の出版年を記し、邦訳があるものは邦題のみ表記します。 なお、紹介する研究者の多くは『ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト 』（通称『白本』）と『徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 問題集』（通称『黒本』）にも掲載されています。それゆえ、この記事は研究者