人工知能に関わる歴史をたどって

AIという文字が出ない日は無いというほど

つまり、ディープラーニングでは、何層もあるニュ-ラルネットの深部に情報が伝達されるに伴い、概念がより高次元へと段階的に引き上げられる。画像であれば、点から線、線から輪郭、輪郭から部分、部分から全体のイメージへと、学習が徐々に深められる。この点を指して「深層学習」と呼ばれる。これは、従来の機械学習では実現し得なかった。
ディープラーニングは、世界中で開発が進められている自動運転技術にも応用できる。AIexaアレクサの感覚にとらわれる必要はありませんそんなディープラーニング以前の機械学習による自動運転車は、クルマの周囲にある人や障害物などの位置は正確に把握できても、障害物が何かまでは判別できなかった。つまり、走行中のクルマのフロントガラスに小物体が衝突した場合、それが蠅なのか小石なのか認識できなかった。これは実際の運転では致命的な欠陥になる。もし、小物体が小石ならガラスにヒビが入る恐れもあるからだ。しかしディープラーニングでは、従来のA1には難しかった認識が可能になるはえグーグルブレインには、「複雑な計算ほど時間がかかる」というコンピューター特有の欠点を補う「スパース·コーディング少量のコード化」と呼ばれるアルゴリズムも導入された。

  • インターネットを駆使
  • ディープラーニングはまだまだ完璧であるわけではなく
  • AIのグランドデザインが見えないまま

テクノロジーを活用して蚊ほどの大きさになれば

これは情報の中から、例えば「猫の顔」といった概念形成に寄与する「ほんの少量の、しかし本質的な情報」だけを抜き出す方法だ。「脳の視覚野」の研究成果である。これによってディープラーニングでも現実的な時間内で処理ができる。A1は優れた脳機能を模倣することで、してきたと言える。
性能の限界を突破脳細胞を再現したチップAI開発の最前線は、ニューラルネットをハードウェア化する方向へとシフトしている。従来ニューラルネットはプログラム、つまりソフトウェアとして実現されてきたが、次はコンピュターチップ上で動かそうという研究がIBMや米半導体大手クアルコムで行われており、すでに試作段階にこぎ着けている。
プログラマーのタイマンだとか
ニューラルネットのハード化が望まれる理由は、それによって計算速度が飛躍的に向上するからだ。今のニューラルネットはコンピューター上の仮想システムであり、人間の脳のような複雑な計算処理では、膨大なCPU中央演算処理装置パワーが必要になる。そこで、直接ニューラルネットとして機能する「ニューロモルフィック神経を模倣する·チップ」が開発されたのだ人間の脳は、感覚器官からの刺激によって特定のニューロン間の結び付きが変化する。人工知能を搭載した軍用

AIに置き換えるという論調が目立ちます

例えば我々が練習を繰り返すほど技能が上達するのは、その機能をつかさどるニューロンの結び付きが強まり、シナプスを通じて情報伝達物質がスムーズにやり取りされることで、物事を簡単にこなせるようになるからだ。これが学習である。逆に、刺激がなくなればニューロンの結び付きは弱まり腕がなまることになる。
IBMとクアルコムはこの脳の仕組みをコンピューターの集積回路として実現した。つまり、各種センサーからの入力情報に応じてチップ上に再現された「工学的ニューロンの接合の強度が変化する。このようにチップが物理的に変化するアーキテクチャー(基本設計)は従来のコンピュターとは根本的に異なる。人工知能を搭載した軍用

人工知能を搭載した軍用

トゥルーノIBMの新型チップTrueNorthの場合、プログラムを実行するためのニューロンに当たる100万個の信号増幅部と、シナプスに当たる2億5600万個の入力部を持っている。これは、1000億個のニューロンと1000兆個のシナプスからなる人間の脳とは大きな隔たりがあるが、大量のチップを並列化することで高性能化できる。
もう一つ画期的な点は、人間の脳が約10ワットの低電力で活動するのに対し、54億個のトランジスタで構成されるトゥルーノースも70ミリワットという超低電力で動作することだ。


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