【DL輪読会】"Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware"
![全脳アーキテクチャ勉強会 第1回(山川)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6f255e59904119457989be250bd28f4ccf8a9bca/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F2013-1219-ss-131222055526-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
ヒトの脳は大脳皮質、大脳基底核、海馬などの器官から構成される 汎用の機械学習装置です。 この脳全体のアーキテクチャの詳細が解明できれば、 人間のような知能を持ったロボットが実現可能になり、 人類に莫大な利益をもたらすでしょう。 今日ではそれは夢物語ではありません。 脳の各器官の計算論的モデルは不完全ながらすでに出そろっており、 それらがどう連携して脳全体の機能を実現しているのかを、 全力で解明すべき時期に来ています。 しかし、全脳アーキテクチャ解明を目指す研究者は、 その重要性に見合うだけの数がいるとは思えません。 このページでは、解明を目指す研究者が 1人でも増えるように、微力ながら情報発信していきます。 ◆NEWS!◆ 2014-05-07 ・汎用人工知能研究会の Web サイトができました。 汎用人工知能と技術的特異点 この中に全脳アーキテクチャ勉強会のページもあります。 全脳アーキ
「人間のような知能の実現」という大きな目標に大勢で取り組むには、 途中の達成度が判断できるようなわかりやすいロードマップが必要です。 全脳アーキテクチャを拠り所としたアプローチは、 構成要素となる脳の器官がはっきりしているため、 純粋に思弁的に知能を目指すアプローチと比べて、 ロードマップが作りやすいという利点があります。 脳の主要な器官のモデルが不完全ながら出そろっているので、 次は各器官がどう連携するかを解明していくことになります。 取り急ぎ、たたき台として以下ようなロードマップを考えてみました。 私が考える優先度順に並べてみましたが、ある程度は同時並行で取り組める課題だと思います。 教師なし学習・認識(大脳皮質モデル) 階層型強化学習(皮質・大脳基底核連携モデル) 思考・ナビゲーション(皮質・大脳基底核・海馬連携モデル) 言語理解・発話(言語野モデル) 滑らかな運動(皮質・小脳連携モ
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