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いわゆる「人工知能」に関するこれまでの潮流・ポジショニングについて、個人的な見解を、下図のようにまとめてみました(あくまで私個人の「勘」に基づいてざっくりとした説明を与えるものであり、学術論文などによる裏付けはないことに注意してください)。 縦軸は 「大きなモデルと小さなモデル~複雑システムをモデル化する2つのアプローチ」 で説明したとおり、データを扱う際のアプローチの違いを表しています。横軸は 「人工知能に関する最近の誤解」 で説明したとおり、問題解決に対する志向の違いを表しています。 領域A(図の左下)には、脳神経科学・認知心理学などの理学分野における計算論的アプローチが属しています。 「理論と実験とを架橋する計算論的アプローチ」 で説明したとおり、機械学習などを応用した計算論的なアプローチで現象(実際に得られたデータ)に対する本質的なモデルを検討し、「知能とは何か?」という根源的な謎
ディープラーニングをぼやくのにもそろそろ飽きてきたので、このあたりで個人的なファイナルアンサーをまとめてしまおうと思います。 (1)ディープラーニングを実現した各種のアプローチは、学術・産業応用の両方の観点から一定の成果をあげた。つまり、学術的な観点では、大規模で複雑な学習モデルをうまく扱うための1つの工夫を示したことに成果があったと言えるだろうし、産業応用的な観点では、画像認識の精度を飛躍的に向上させ、「人工知能」という1つのジャンルに世界を注目させたことに成果があった。 (2)一方で、オートエンコーダなどの従来手法を組み合わせ、「いい感じに結合パラメータを初期化する」ことによって「ある特殊な状況で生じる学習の困難性を克服する」という工夫には、学術的な歴史を塗り替えるほどのインパクトはないし、これを発展させた先に「真の人工知能」があるわけでもない。そんな簡単な話であれば、世界の研究者は苦
ソフトウェア関連発明を中心とするテクノロジーの特許化と、テクノロジーを効果的に表現するテクノロジーマーケティングコンテンツとを手がける「はじめ国際特許事務所」による知財とテクノロジーのブログ君主の問題意識のみが現状を変えられる 2016/9/13 その他 自分の立ち位置をカッコよく言えば、「君主に知恵を授ける軍師」だと思っています。「~という問題があるが、どうしたらよいか?」という君主の悩みに対して、問題解決の道筋を提案するのが軍師(コンサルタント)の役割で、私は人工知能・技術戦略・知的財産という特殊な領域を専門にしてその役割をクライアントから引き受... 記事を読む ロト6の当選番号は予測できるのか? 2016/8/8 テクノロジー , 確率・統計 「ロト6 予想」でググると「ロト6予想攻略サイト」みたいなサイトが山ほど出てきますが、はたして当選番号を予測することはできるのでしょうか?
個人的には すでに終わっているトピック なのですが、 Preferred が DeNA と合弁会社を作る だの ABEJA がダイキンと協業するだの 、相変わらず右を向いても左を向いてもディープディープうっせえなあ!そのくせ、ディープラーニングを説明するコンテンツは、あっちを見てもこっちを見ても不正確で雲を掴むようなものしかなくて、お前ら目隠ししたまま全力疾走かよ! ……と、昨今のバブルに対する憤りをひとしきりブチまけた上で、ここでは数理的な知識を持たない初心者にも正確にディープラーニングを理解できるように、最初の一歩から説明したいと思います。次の項目に沿って順番に説明しますので、少し長いですがおつきあいください。 1. 「関数近似器」って何なの? 2. 「関数近似器」と「ニューラルネットワーク」と「パーセプトロン」と「ディープラーニング」との関係は? 3. ディープラーニングで「人工
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