科学的分析の道具としてのニューラルネットワークを勝手に考えてみる(追記つき) - 蒼龍のタワゴト~認知科学とか哲学とか~
しばらくの間、このブログが放置状態になっているのは気になっていた。前に触れた、アブダクションとIBE(最良の説明への推論)との関係については、関連論文からめぼしい部分を見つけて引用のためにそれを翻訳したりと、準備は進めているがまだ記事を書く段階には至っていない。この辺りについては日本語で読める解説があまりないようなので、あれば便利なので記事にしておきたい気もするが、それなりにちゃんと書こうとすると案外大変。まぁ、無理せずマイペースでやっていきます。 私は同時並行的にあちこちに関心が移るが、ここに書けるほどのものは今はない。過去に遡ればいろいろなくもないが、わざわざ書こうとする気が起こるテーマがある訳でもない。そこで今回は、ネットや論文でここのところ見て気になったテーマを、面倒なのでサイトや文献への参照なしで書きます。気になる人は自分で調べて確認してください。 ニューラルネットワークをどう使
汎用人工知能が実現しない理由
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
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
