- 74 名前：現代数学の系譜 雑談 古典ガロア理論も読む mailto:sage [2018/06/01(金) 09:41:50.82 ID:mELClb7v.net]
- >>70
つづき
学習方法としては、「ルールを覚えさせる」（20世紀）から、「ディープラーニングを含む機械学習」（21世紀）へ、ということになります。
たとえば、20世紀のＡＩでは、ネコを、「食肉目ネコ科の哺乳類」、「体長は成猫で80センチ程度、足裏に肉球がある」、「ネズミの駆除用に飼いならされてきた」などの辞書的な意味を入力し、それを蓄積することで、ネコとは何かを知ったことになっていたのです。
21世紀のＡＩでは、ネコを含んだ膨大な画像を読み込ませ、ＡＩがさまざまなネコの特徴や規則性をとらえて学習することで、別のネコの画像を見せたときにも、ネコだと同定することができます。
このような技術を「パターン認識」といいます。パターン認識には、音声認識や画像認識などがありますが、ディープラーニングは特に画像認識の精度を飛躍的に向上させました。ロボットなどの機械にこのような高度な画像認識技術を組み込めば、機械が眼を持つことになります。
東京大学の松尾豊特任准教授はこうした「眼をもった機械」の重要性を強調しています。生物の進化と同じで、眼を持つことによって機械の進化も爆発的に促進されると考えられるからです。
画像処理だけでなく、言語能力も飛躍的に向上していると聞きます。
グーグル翻訳や、女子高生ＡＩのりんな、AppleのSiriなどは、言葉の意味を理解しているわけではないですが、統計的な処理だけでも、ある程度妥当な翻訳結果や応答を返してくれます。
つづく
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