人間に迫る「器用さ」、 機械学習が加速する ロボット工学の未来
Robots get closer to human-like dexterity 人間に迫る「器用さ」、 機械学習が加速する ロボット工学の未来 機械学習は産業用ロボットの進化にも大きな影響を与えている。2種類のアームとニューラル・ネットワークで物体を掴み分けるロボットが、工場や倉庫を様変わりさせるかもしれない。 by Will Knight2018.03.30 2 12 3 0 写真のロボットは、一見すると、ありふれた産業用ロボットのように見えるかもしれない。だが、新しい評価結果によると、散らかった引き出しの中を驚異的なすばやさと腕前で整理できるこのロボットは、今までにない手先の器用なロボットなのだという。 カギを握るのは手ではなく、脳だ。ロボットは「デックス・ネット（Dex-Net）」というソフトウェアを使って、奇妙な形状の物体でも驚くほど見事に拾い上げる方法を判断できる。 ロボット
昆虫の学習の仕組みを模倣、新方式のニューラル・ネットを開発
深層学習のニューラル・ネットワークにはいまだに、自然界の生物のニューラル・ネットワークより大きく劣っている点がいくつかある。ワシントン大学の研究者たちは、ガの嗅覚学習の仕組みを真似ることで、こうした欠点の克服を目指すニューラル・ネットワークを開発した。 by Emerging Technology from the arXiv2018.03.13 126 119 2 3 機械学習で使われている深層ニューラル・ネットワークには奇妙な特徴がいくつかある。そのうちの1つが、生体系におけるニューラル・ネットワークとは驚くほど異なっているという点だ。類似点はあるが、機械学習のメカニズムにはいくつかの重要な点において自然界の生物とは似つかない部分がある。それで学習の生じ方が異なっているようなのだ。 こうした相違点から、機械学習システムがパフォーマンスのいくつかの点において、自然界のものよりはるかに劣っ
深層学習で 医者の仕事が増えすぎ、 対処できなくなる可能性
Deep Learning Is a Black Box, but Health Care Won’t Mind 深層学習で 医者の仕事が増えすぎ、 対処できなくなる可能性 深層学習には、判断理由が人間にはわからない「ブラックボックス問題」がある。しかし医療では、必ずしもすべてのメカニズムが解明されていたわけではない。深層学習を医療の現場に導入したとき起きるのは、もっと別の問題である可能性がある。 by Monique Brouillette2017.04.28 48 28 2 0 今年の初め、人工知能研究者のセバスチアン・スラン（グーグルで自動運転部門を率いた）とスタンフォード大学の同僚は、がんの可能性がある皮膚の病変を学会が認定した皮膚科専門医と同じくらい正確に診断できる「深層学習」アルゴリズムを実演してみせた。 がん発見の仕組みはネイチャー誌に掲載されたが、今年、他にも発表されている
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