[ScienceNews2016]ディープラーニング 最先端の人工知能アルゴリズム（2016年1月8日配信）

[@藤原光洋-g9u]

ディープラーニングはニューラルネットワークを模擬している、これって生物の模擬だよね。　そこで成功しているから高速化するには専用のニューラルネットワークチップを作る事になると思う。　ニューラルネットワークは中間層が２次元配線になる、現実的には３次元配線は無理だが、仮想空間での３次元配線は可能。　とすると、やってみる価値は有るのではないか？　バーチャル３次元配線のニューラルネットワークで、ディープラーニングを行って所定の性能が出るか、２次元配線のニューラルネットワークと３次元配線のニューラルネットワークと比較して圧倒的な質の向上が見られれば人工知能の開発で飛躍的な進化が有るかも知れない。
　ニューラルネットワークはかなりの規模にならないと３次元的な質の変化は起こらないと思われるのでビッグサイエンスの領域に入ると思う、日本はこの分野でもトップを走って欲しい。
　レオナルドダヴィンチは凡庸な画家は人に学ぶ、優れた画家は自然に学と言った。　ディープラーニングで世界と横並びの研究をしたのでは凡庸な研究と言わざるを得ない。　ニューラルネットワークの手本は自然に有る、自然界の生物の神経系を研究する事がニューラルネットワークの研究を加速する事になると思う。　蝶や蜻蛉は複眼でその個数はたかが数万。　数万の画素の画像では人間には荒くて見分けにくいが、昆虫はその荒い画像で上手く飛行している。　特に蝶なんかは複眼の個数は蜻蛉よりはるかに劣り、その飛行形態から画像はブレブレの筈、それでも上手く飛行している。　こんな訳で昆虫を含む生物は人間より遥かに洗練されたニューラルネットワークを持っていると思われる。　生物（自然）を観察する事が新たな情報を手に入れる近道。

[@あきらつしお]

スカイネットも想像の世界ではなくなったような・・・

[@青井レモン]

とっても勉強になりました。ありがとうございます。

[@こま実験小僧]

これは心の機能そのものですね！受容形態を人間の顔の表情にすれば、例えば人間の苦しむ表情を求めるように行動形成すれば、人間の敵となります。反対に人間の笑顔を求めるような行動形成にすれば人間の役に立つロボットになります、両刃の剣ですね！

[@yuyaichino7181]

農業や産業の発展も人間が満足するために使えばいい話で人工知能が満足するための産業の発展に変わりそう。

[@群龍猛]

ディープランニングの中核的概念は、圧倒的情報を特定の数値を最終基点として
それに合致もしくは、近似値を帰納法により、算出していき必要なものを
選別して、演繹して処理中で一般化していく事と思っている。
それを効率的にやっているのが、人間の脳である神経細胞組織。
それを模倣してニュートラルネットワークを作るのは、結構、昔からあった。
それが近年注目されってきたのは、ハードウェアの飛躍的な進歩もある。
今やストレージなんてテラバイトなんて当たり前。
CPUの処理は、ドックイヤーどころではないスピードで上がってきた。
こうなると物量に対してマス処理が数十年前とは、比較にならないからAIが注目されてきたということ。
アルゴリズムが進歩したわけではなく、マシンが高性能になってきたとうこと。
また、それを並列処理する通信技術も進歩したわけで、ディープランニングが
それほど目新しいというわけではない。
ただ、まんま人間の脳のような神経細胞を有機的に作れるとしたら、超える可能性はある。ただ、今の無機物としての仕組みでは、生物の超長い進化の仕組みに対して、
有効な優位性を持てるとはいえない。

[@kochikyushu]

良い解説やん．ついでに産総研のAIセンターも紹介してくれればよかったんだが．

[@kamoturu]

こうやってネットにカキコしてる間にも加速度的に学習しつづけるシステムがあるということか。
将来的には様々なネットに偏在する情報使って未来予想とかできそうだよね。

[@mogura549]

これはわかりやすい。

[@応報因果-b8o]

yohei watanabe
人工知能を頭に入れればテスト毎回満点間違いなし！

[@soraisobe750]

応報因果
国語や英語に関しては満点取るのは難しいらしいですよ...

[@parisoinone8373]

将来これが、「人類が、その優越性を失うターニングポイントだった」と歴史に刻まれることになるかも。

[@jhtdcbj6685]

学習させんのは簡単なんだろうけど、問題はハードの精度なんだよなぁ…

[@R132100]

動的な環境でもディープラーニング出来るようになればなぁ。

[@user-gd9fw6ex8r]

ジャーヴィスよりは優れてるくらいのが欲しい。

[@永山誠次]

長いこと問題だったのは評価する方法だったんです。
例えば、将棋などで、ある局面においての最善手と言われて誰がどのように判断するんだろうか。以前のAIが弱かったのはこの判断の素（特徴）を人間が考えて与えていたからだった。これではその人間以上に強く為ることが無いことは明らかでしょう。
そこで、プロや有段者の棋譜はすべて最善手であると仮定することにし、何万何十万の棋譜を使って学習させることにしたんだ。
そして、その学習法はディープラーニング、つまり判断の素（特徴）さえもAIが独自に見つけ出し学習する。こうすることで、AIは非常に高度な動きができるようになった。当然棋譜の中には最善手で無い手も含まれている。しかし、多くの棋譜があればそういう誤りは打ち消されて誤差として収束すると考えられた。
そして、こうして学習させてAIの内部は人間には考えもつかないルールが構築されることになった。AIの内部を研究する研究室が創設されるぐらいに。
でも、これらAIは基本的に人間の膨大な営みの記録が無いことには存在しないんです。例に上げた棋譜のように。
したがって人間の専門家をAIが完全に淘汰することは有りえません。
ただしAIがAIを学習させるというケース以外では。

[@yuji2445]

人間のやることは、感情に根差している。出発点であるから、感情は必要である。ＡＩにないもの、永久に獲得できないものが感情なら、ＡＩは、必ず人間を超えると言えない。あの子はかわいいから(いいことを期待して)、親切にしてあげようとすることで、人間社会は動いている。ＡＩは、いいことを期待しないから、その期待から生まれる溢れるような躍動的な情熱のアイデアは生じない。

[@colonelsanders9636]

わかりやすい！
知能指数70の俺でもよくわかった
まとめるとこれからは働かずにゲームしてればいい世の中になるってことだ

[@勘キチ両刀]

よぉガイジ、オレは65だったぜ…

[@raxmet3rd]

おもちゃの車かわいい

[@陽陰-g1x]

ロボット・人工知能で楽に遊んで働かずに暮らせる。

[@kei-381n9]

いいね？2年前にはこの技術はできてるってこと！ね！？もう機械が世界を征服するって話！！

[@drgentlewolf]

30年も　かからないだろうな。

[@123logtop2]

ででんでんでんででん
ででんでんでんででん
ちゃら〜ら〜ぱ〜ぱ〜ぷぁ〜

[@noqu_09]

jumper analyzer 意味わかりら無いけど好き

[@onepiece4749]

昭和の時代、例えばテレビに向かって6チャンネルのリモコンボタンを押せばチャンネルが切り替わるリモコンは革命だった
次の東京オリンピックの時代の革新
お笑いやってないの？って聞いて、やってれば変えますか？と会話できるテレビ
帰宅すると卵と牛乳が切れそうと能動的に伝えてくれる冷蔵庫
注文を言って材料を入れればメーカーのデータベースから過熱の方法を調べ自動過熱調理をしてくれるオーブンレンジ
衣類を投げ込んでおけば量と内容を視覚で判断し最適なコースをダウンロードしてやってくれ、洗剤が切れそうになると自動で判断してamazonに注文してくれる洗濯機
こんなことになりそう
そして、2100年人間はもういない

[@わたし-e4u]

半世紀前・・みたいな発想

[@オタク気質-s2p]

なんか草

[@林香奈江-b5i]

興味ぶかいっすねえー(^-^)v

[@Sakura-ku1qn]

単純労働しかできない人間はしぬ

[@HashigeTooru]

福島氏のネオコグニトロンも忘れないでね。