Deep Learningの実力と限界、人工知能のロードマップ
「人工知能が人類を追い越す特異点（Singularity）は来ない」「深層学習（Deep Learning）が大流行しているが、壁に突き当たる」「人工知能は、目先の技法にとらわれることなく、本来の目的に向かって進め。つまり、人工知能は人間のインテリジェンスを目指せ」──ショッキングで考えさせられる内容の講演だった。 人工知能開発への厳しい意見 New York University心理学部教授Gary Marcusは、2015年8月、人工知能学会「SmartData Conference」（上の写真）で、このように講演した。Marcusは心理学者として、頭脳の知覚機能を人工知能に応用する研究を進めている。GoogleやIBMを中心に、IT業界が人工知能開発につき進む中、その手法は正しいのか。厳しい意見が続いた。 Marcusの発言の根底には、人工知能は我々が考えているより“未熟”である、と
ディープ・ラーニングがぶつかった分厚い壁---最先端のAIでも、人間のように言葉を操ることはできない!（小林 雅一） @gendai_biz
ディープ・ラーニングがぶつかった分厚い壁---最先端のAIでも、人間のように言葉を操ることはできない! 先週のコラムでは、マイクロソフトが開発したAI女子高生を「りんな」を取り上げた。現在、その会話能力はお世辞にも高いとは言えないが、今後とも劇的に改善することは（少なくとも当面は）ないだろう、と述べた。 筆者がそう予想する理由は、「りんな」の基盤技術である最先端AI「ディープ・ラーニング」が今、分厚い壁にぶつかっているからだ。それを以下、説明していきたい。 「見て、聞くAI」は「言葉を操るAI」にも応用できるのか? ディープ・ラーニングは今までのところ「画像認識」や「音声認識」など、いわゆるパターン認識の分野で極めて高い性能を示している。この大きな理由の一つは、ディープ・ラーニングが本格的な脳科学の研究成果、中でも大脳の視覚・聴覚野などに共通する認識メカニズム「スパース・コーディング」を導
“人工知能3原則”が登場へ
この1年ほど、人工知能が将来何をもたらすかについて世界中で議論が巻き起こっています。人類に巨大な益をもたらすとされる一方で、人間の仕事が奪われ、さらには人間による制御が効かなくなる落とし穴にはまる可能性もさかんに議論されています（関連エディターズノート）。 人工知能の行方を懸念する人の中には、著名な研究者や経営者も少なくありません。「ホーキング、宇宙を語る」などの著書で一般にも知られる物理学者のStephen Hawking氏は2014年12月に「人工知能は人類を終わらせかねない」と警鐘を鳴らしたと報道されています。 米Tesla Motors社 Chairman＆CEOのElon Musk氏も2014年8月、「人工知能の研究には最大の注意を払う必要がある。潜在的には、核兵器よりも危険な存在になり得る」と自身のTwitterで発言しています。 「人工知能の研究に関するガイドライン」に多数が
サマースクール2015|日本認知科学会
認知科学会のサマースクールは2011年から始まり，今年で第五回となりました。これまで，安西先生のレクチャーをはじめ，シニアの先生方の解説、若手研究者の発表とシニアの方々とのディスカッション，学生・若手・中堅・シニアの方々の忌憚のない交流，などが実現されてきました。シニアの先生方の長い経験に培われた深い事象の理解や考え方が，このような交流を通じて伝えられることは，若手の方々の研究のスタートには極めて有用であり，それを組織的に行うことをサマースクールは目指しています。研究者は往々にして先端的な知識を得ることこそが，より発展した研究につながると考えます。しかし実際には，先端的な知識もまた基礎的な知識の延長であり，基礎的な事象の深い理解がなければ先端に行きつくことはできません。また，他分野の研究者との深い議論は，私達の頭をゆさぶり，一人ではローカルミニマムにはまっていた思考を新しい領域に引き出して
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