人工知能AIは人間の眼科医とほぼ同じ確率

ディープラーニングで活用された

今後、チップを遠隔操作ロボットなどに搭載する場合、低電力は必須条件。ニューロモルフィック·チップに対する期待は大きい。ちなみに、現在のスーパーコンピューターの最高峰「天河2号」(中国)の消費電力は1780万ワットと桁外れに大きい。
クアルコムも同様の新型チップでIBMと技術を競っている。これらは「いずれ意識を持ったAーが生まれる」と言われるほど先駆的な取り組みだ。チップをロボットに搭載できれば、原発の事故現場など危険な場所で自律的に働くロボットが実現するかもしれない2013年、国内外のロボットメーカーを多数買収したグーグルがもくろんでいるのも、こうした特殊なA1チップを搭載した次世代ロボットの開発にあると見られる。ニューラルネットワーク自律的に二足歩行するヒューマノイド人型ロボットや四足歩行の動物型ロボットを開発した米ロボットベンチャーのボストンダイナミクスも、2013年グーグルに買収された。同社が新型チップを搭載したロボット開発に成功すれば、世界の産業用ロボット市場で50%以上のシェアを占める日本メーカーも足元を脅かされる恐れがある。日本も早急に最新A1への取り組みが迫られている

人工知能、

米追う中国◎世界に50人、専門家争奪コンピューターが自ら考える人工知能ている(AI)を巡り、いま世界的な頭脳争奪戦が繰り広げられ人工知能のなかで、プログラムの専門家たちだ。

  • 人工知能がどんどん進歩して古い
  • 人工知能が出してくる判断
  • インターネットを結びつける技術

コンピュータはよりよく反応するための仕組みとしたい

特に奪い合いになっているのは「ディープラーニング(DL)」
と呼ばれる人間は、目に飛び込んできた情報の中から色を感じ、色の点がつながった線を見分け、さらに線に囲まれた形を読み取る。そして、形の中から人間の顔などの図形を認識し、男女などの微妙な差も識別する。「人間の顔」とわかれば、それを「夫の顔」などと判断する。DLは同様に、段階を追って認識していく。
DLの専門家は「世界でもわずか50人程度」
企業がいま、血眼になっている。
といわれる。
その囲い込みに、世界中のIT大手先手を打ったのは米グーグル。2013年3月、DLの先駆者であるカナダ·トロント大教授のジェフリー·ヒントンのベンチャー企業を買収した。対抗するかのように、フェイスブックは同年2月、人工知能研究所をつくり、ヒントンの弟子の研究者を責任者に招いた。
コンピューターでは会社側から病休を勧められたりもするだろう
すると14年1月グーグルは英ベンチャーを買収し、10人ほどの優秀な研究者を獲得した。買収額は400億円と報じられた囲い込みのきっかけは12年におこった人工知能での、ある技術革新だった。
米スタンフォード大で3日間動き続けたコンピューターが12年、画面に合成画像を映し出した。
猫の顔だった。
コンピューターが初めて、データの中から物を認識し、自ら画像を作り上げた瞬間DLは、与えられた情報のなかから「最も特徴的なものを選べ」とプログラムされている。ユチューブ上の1千万の画像を与えられたDLは、点(ドット)がつながった線をみつけ、形状を見分ける、といった段階的な思考を重ねた。コンピュータが1日10の組み合わせについて検証できる

ロボットは入り込んできます

DLが特徴的だと認識したのは「猫」だった。まるで赤ちゃんが初めて母親を認識するかのように。
研究チームを率いる准教授のアンドリュー·ソグは「実験の成功はうれしかった。でも、なぜ猫なのか。ジョークかと思った。ユーチューブにはたくさんのネコ動画がアップされているのは知っていたが」
機械が猫を見分けたニュースは世界を駆け巡った。ネットに積みしがる文字情報や画像、音声データをDLが自ら認識できるようになれば、ビッグデータ分析などでビジネスへの応用が一気に進むという期待感が広がった。コンピュータが1日10の組み合わせについて検証できる

コンピュータが1日10の組み合わせについて検証できる

DLの専門家を巡る世界の争奪戦に、の影をひたひたと追う勢力がいる日本企業が参加している様子はない。
しかしいま、米大手中国のグーグルといわれるネット大手の百度(バイドゥ)だ。13年、シリコンバレーにひっそりと人工知能研究所を設立。そして14年5月、DL研究の第一人者を所長に迎えた、と発表した。
「猫」論文で知られるングその人だった。


ニューラルネットワーク 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 AIに関しては詳しく聞きたければこれで困るのは医師です

AIの定義づけがまだ明確ではなく

IoT時代には病床になる

ディープラーニングの計算処理コストは非常に大きく時間がかかります

デバッガーと呼ばれる専門家にバグを見つけてもらうのですが、彼らは最初、開発中のゲームには、りすぎるモンスターを、そのため、この強くなしかし、これはバグではありませんでした。モンスターたちは、デバッガーらとのバトルの結果、順調に進化しただけでした。
このモンスターの進化には、人工知能の一つである「遺伝的アルゴリズム」(以後,GeneticAlgorithm-GAと呼ぶ)が使われていて、プレイヤーとのバトルを通して、自分のそれに応じるように進化したとの度重なるバトルの結果、力で進化していくようになっていました。手だれのデバッガー(彼らは普通のプレイヤーよりうんとバトルがうまい)おかで、こちらが想定していたよりも強いモンスターになってしまっていたのでした。

人工知能部について言えば多層

詳しいことはこれから説明しますが、このGAは簡単にいうと、与えられた環境にうまく適応できるように自分自身の力で「進化Jしていく、という不思議なAなのです.

コンピュータの中の遺伝子、

GAA1が子孫を残す?
DNA鑑定とか遺伝子組み換えとか、テレビや新聞のニュースなどでよく取り上げられていますから、「DNA」
とか「遺伝子」
という言葉には、皆さんすっかりおなじみ最近、だと思います。
でも、DNAと遺伝子、その違いは何?となると意外に混同されています。

 

プログラムではこれは深層学習の有名な事例

ロボットだとPRLていたDNAは4種類の塩基の配列そのもののことですが、遺伝子というのはその配列の中で、何かしらの働きがある部分を意味しますDNAには遺伝子以外に、(今のところ何の働きもないと考えられている)イントロンという部分もあります。

プログラミング教室で学ぶ事を奨めたいというか、実はDNAの9割程度はこのイントロンなのですが。
混同してもしょうがないですね、実際かなりややこしい話です。
そこで、この本は、正確な科学の言葉はムシして、確信犯的に、それらすべてをひっくるめて「遺伝子」
と言ってしまうことにします。
ということで、GAの話です。
このGAは、ダーウィンの進化論をモチーフとしたA1です。
代表的A1モデルです。
後の章で紹介する「ニューラルネットワーク」
「エキスパートシステム」
と並んで、A1御三家の一つと称されるさて、ダーウィンの進化論を非常に乱暴に説明してしまえば、だいたいこういうことになります。

人工知能は地球上にあらわれる宇宙人なのかもしれない

人工知能の得意な分野において人間を追い超したということなのです「地球には、いろいろな個体がいる。そして環境に応じて、より優秀な個体だけが子孫を残すことができ、劣等な個体は淘汰される。また、があって、前の世代より優秀な個体になることもある。もちろん逆の場合もある。こうしたことを繰り返して、我々は進化してきた」
残った個体は突然変異を起こす場合この優秀な個体良い解答と見立て、進化の手法を用いて解答を見つけ出そうというのがGAです。

人工知能の研究成果を発表し合う研究発表会

ディープラーニングを様々な領域に活用しようとしていますGAの得意技おいおい紹介していきますが、人工知能には、GA以外にもいろいろモデルがあって、それぞれに得意技があります。
GAが最も得意とするのは、いろいろ考えられる答えの中から、最も良い答えを見つけ出す」ことです。
といっても漠然としていると思いますので、次のような「遠足のお菓子問題」を例に取って考えてみましょう。
子供が、遠足にお菓子を持っていきます。
しかしぉ菓子代は決まっています。
店にはたくさんの種類のお菓子がありますが、すべてのお菓子を買うわけにはいきません。
子供としては、お菓子の種類も総量もなるべく多い方が嬉しいわけです。
とき、最も満足のいく買い方は?
決められた金額内で、種類的にも、量的にも満足のいく組み合わせを選ばなくてはなりません。
こんなこうしたタイプの問題が解けるのがなぜエライかというと、すごく大変になってしまうからです。


人工知能の得意な分野において人間を追い超したということなのです 人工知能AIは人間の眼科医とほぼ同じ確率 人工知能AIは人間の眼科医とほぼ同じ確率

ディープラーニングを駆使する

プログラムと異なる

だからこそ、人工知能の弱点を把握し補うことができる人間の役割が、今後重要になっていくとみる。「人工知能を使いこなせるかどうかで、人間社会に格差が生まれるおそれがある」と指摘する。
いま世界じゅうで、個人がインターネット上に、文字や動画などのデータをため込んでいる。その大量のデータを、DLなどの人工知能がのみ込み、賢くなっていく。英語学習でいえば、文法は完全に無視。代わりに英会話を浴びるように聞き、見よう見まねで学ぶ。
フェイスブックは今春、さまざまな顔画像から個人を特定する技術「ディープフェース(DF)」を発表した。実験には、フェイスブック上の顔画像440万点を利用。人工知能に関わる歴史をたどってもとになったのは4030人の顔写真だが、それを読み込んだDFは、横顔の画像から正面の顔を推定できるようにネット上にある人工知能の目が世界中のネットワークを瞬時に探し回り、る社会が訪れるかもしれない。
人々の居場所を捕捉すデータをのみ込めばのみ込むほど進化する人工知能は、いずれは人間の知性を超えるのではないかという予測も出始めている。

  • 人工知能がでてくるま
  • インターネットを介して瞬時に共有されます
  • 人工知能であれば自動で方法を見つけて

人工知能のパフォーマンスは下がる可能性があります

人工知能が自律的に動き始め、人間の指示に従わない事態に陥りかねないという危惧が専門家の一部にはある「近い未来、この会場のすべての知性を集めても、単純な人工知能にすら及ばなくなる」
松山市で14年5月中旬に開かれた人工知能学会全国大会。富士通研究所研究員の山川宏はこんなあいさつで講演を始めたこれは、6月下旬に公開予定の米映画「トランセンデンス」
画は、コンピューターが全人類の知能を超える状態を描いた。
AIが息を吹き返した
の中の人工知能学者のセリフだ。
映こうした事態は、映画の中だけにとどまらないと考える科学者たちの悩みは深い。東京大学教授の堀浩一は「機械の知能を人間が制御できなくなることは避けたい。それが研究の前進と矛盾するなら、制御を優先したい」と語る。電気通信大学教授の栗原聡は「医学の倫理委員会のように、A-倫理委員会が必要でないかという議論はあり得る」と問題提起している。

おいしいビッグデータ

ファミリーレストランのすかいらーくがビッグデータをフル活用している。
展開するガストの過去の購買履歴を分析すると、「若者はハンバーグ、シニア層は和食」とは言い切れず、シニア層もハンバーグを注文していることが浮かび上がった。AIによるマッチングの成立率

ロボットが作れるようになるかもしれない

人気メニューの「チーズINハンバーグ」は他の商品より数割もリピート率が高く、幅広い層が支持する看板商品であることもはっきりした。
消費増税前の駆け込み消費の反動で顧客の懐具合は厳しいに違いない。そこで増税後の4年4月、ガストはこの看板メニューを100円引きの399円にする11日間限定のキャンペーンを実施した。効果はてきめんだった。1年以上足を運ばなかった「休眠顧客」が3割以上やってきた。
「お客様を引っ張り出すことに成功しました」。社長の谷真は言う。AIによるマッチングの成立率

AIによるマッチングの成立率

最大公約数的な商品を低価格にして顧客をひきつけ、次はステーキで客単価を上げる。4月下旬から約1カ月続けたステーキのキャンペーンでは、中年男性には鉄板に乗ったステーキ、中年女性には白い皿に盛ったピラフとステーキのメニューが受けると見込んだ。女性客がピラフを好むとデータが示していた。客層ごとに最も食べてもらえそうなメニューを作ったところ狙い通りになっ2の店で店長をしてきた現場上がりの谷は「勘と経験だけでは通用しない。
これからはデータとサイエンスの時代」と言う。若い頃、任された店の不振究明にまごついた。レジを閉めた深夜一枚一枚伝票をめくったがわからない。


人工知能に関わる歴史をたどって ディープラーニングは趣味の仲間だれかの困りごとを解決するのなら 人工知能の得意な分野において人間を追い超したということなのです