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今年6月、文部科学省は『Society 5.0に向けた人材育成に係る大臣懇談会』のまとめとして、「Society 5.0に向けた人材育成～社会が変わる、学びが変わる～」を発表しました。 Society5.0とは、サイバー空間（仮想空間）とフィジカル空間（現実空間）を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会（Society）のこと。狩猟社会（Society 1.0）、農耕社会（Society 2.0）、工業社会（Society 3.0）、情報社会（Society 4.0）に続く、新たな社会を指すもので、第5期科学技術基本計画において我が国が目指すべき未来社会の姿として初めて提唱されました。 内閣府のWebサイトでは、「Society 5.0で実現する社会は、IoT（Internet of Things）で全ての人とモノがつながり、様々な知識や情報が
AIが絶対に人間を超えられない「根本的な理由」を知ってますか（西垣 通,千葉 雅也） @gendai_biz
AIが人間を超える知性をもつ、AIで多くの人の仕事が奪われるーーそんな議論が盛んになって数年。空前の「AIブーム」は、どんな結末を迎えるのか？ 一部の人が夢見る「シンギュラリティ」はやってくるのか？ こうしたAI議論の過熱に「待った」をかけるのは、『AI原論』を著した元エンジニアで情報学者の西垣通氏だ。今回、日本でもっとも注目される哲学者のひとり、立命館大学准教授の千葉雅也氏と西垣氏の対談が実現。第一部に続き、AIが「知性」たり得るか否かについて、議論は白熱してゆく…。 AIは猫を「知っている」のか？ 西垣：最近流行っている深層学習のニューラルネットワークという考え方は、実は1950年代や60年代からありました。自己符号化1というやり方を使って現在の深層学習は行われているんですが、そのアイディアももう80年代からあって、そんなに新しいものじゃないんです。 当時はものすごく計算時間がかかるか
【機械学習ステップアップ】確率モデルの考え方 - HELLO CYBERNETICS
はじめに よくある機械学習の問題設定 よくある機械学習の解法 確率モデルの考え方 問題の定式化 問題を確率分布で一貫して表現 解法 ノイズを正規分布とみなした最尤推定 余談 はじめに 今回は機械学習の中でも、多くの初学者が行き詰まる確率モデルについて、その考え方をまとめておきたいと思います。 機械学習で最も基本的な話題の展開方法は、線形回帰や線形分類のお話を、適当な損失関数を最小化するような関数を決定するというお話で進めていくことです。これは直感的にはわかりやすく、しかも（深く考えなければ）、そこで設定される損失関数は常識的に真っ当なものに見えたりします。 よくある機械学習の問題設定 ここで簡単に例を提示しておきたいと思います。ベクトル$\mathbf x$とスカラー$y$の組が$N$個手に入っているとしましょう。このような訓練データ集合$D=\{(\mathbf x_1, y_1),..
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