AI

1/30ページ
人工知能、機械学習、深層学習、コグニティブなど

ヒントン教授のオンライン授業の動画が全て公開

AI
  • 2019.01.16

1.ヒントン教授のオンライン授業の動画が全て公開まとめ ・Courseraのヒントン教授の講座の動画が教授のWebサイトで全部公開へ ・2012年の講座なので古くなりすぎたので取り下げを依頼したとの事 ・Courseraも元々無料だが1章から16章のMP4動画が全て見れる 2.ヒントン教授のツイッターの勢い 有名なMOOC(Massive Open Online Course:大規模公開オンライン […]

スタンフォード大学の第二回AI Index Report

AI
  • 2019.01.08

1.スタンフォード大学の第二回AI Index Report まとめ ・スタンフォード大学がAI Index Reportと言うAIの傾向に関するレポートをまとめた ・グラフや付録が多いとは言え全94ページで日本語訳も準備中 ・AIの進歩を時系列で追う事が目的でありスナップショットの意味合いがある 2.スタンフォード大学主導の人工知能の傾向調査 以下、news.stanford.eduより「A S […]

人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(6/6)

AI
  • 2019.01.07

1.人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(6/6)まとめ ・スタンフォードでは「知性の出現に関する潜在的な法則」を解明するプロジェクトが立ち上がった ・そのために異なる分野を横断し、自由にアイデアを交換する新しい研究コミュニティを作る ・StanfordのHAI(Human-Centered AI:人間中心のAI)は新しいAIシステムの開発を進めていく 2.知性とは何なのかを解 […]

人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(5/6)

AI
  • 2019.01.06

1.人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(5/6)まとめ ・視覚や聴覚、運動系などでは生物的な脳の動きをAIで再現できるところまで研究が進んでいる ・聴覚や視覚など脳の個別機能についてはかなり再現できているものの動作原理はまだ解明できていない ・「真の知性の出現」に至るには脳の動作原理や非常に幅広い分野の横断的協力が必要になる 2.脳の動作は再現できても原理はまだ不明のまま 以 […]

人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(4/6)

AI
  • 2019.01.05

1.人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(4/6)まとめ ・生物の脳は脳内に世界モデルを持っておりそれを使って計画や意思決定をしている ・生物の脳とコンピュータを用いた現在のAIシステムはエネルギー効率に大きな違いがある ・生物の脳が複雑で信頼性が低く見えるのはエネルギー消費を抑えるためかもしれない 2.脳と現在のAIの消費電力の違い 以下、hai.stanford.eduより […]

人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(3/6)

AI
  • 2019.01.04

1.人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(3/6)まとめ ・脳は機能的にも解剖学的にもモジュールとして分離した構造になっている ・現在のAIは平坦な構造であるため脳同等機能を実現するには不適かもしれない ・人工的知能と生物学的知能には学習に必要なデータ数についても違いがある 2.脳の構造からAIの手がかりを得る 以下、hai.stanford.eduより「The intertw […]

人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(2/6)

AI
  • 2019.01.03

1.人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(2/6)まとめ ・貢献度分配の問題は、神経科学とAIの双方においておそらく最も大きな未解決の問題の1つ ・生物学的モデルと人工的モデルの大きな相違はニューロンを結ぶシナプスのモデル化部分 ・複雑な時間学習機能を実現するためには動的深度の設計を追加する必要があるかもしれない 2.将来のAIに対する生物学的インスピレーション 以下、hai. […]

人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(1/6)

AI
  • 2019.01.02

1.人工知能を創造するために生物の知能の仕組みを探求する試み(1/6)まとめ ・脳科学、神経科学、心理学、認知科学の観点から現在の人工知能と将来の方向性を考察する ・CNN、畳み込みニューラルネットワークは脳の仕組みを真似て開発された ・逆に強化学習は脳の動作の解釈に影響を与え、脳内でも強化学習が起きていると言う仮説に繋がった 2.人工知能に影響を与えた脳科学と脳科学に影響を与えた人工知能 以下、 […]

2018年の機械学習とAIの主な進歩と2019年の主な傾向(2/2)

AI
  • 2019.01.01

1.2018年の機械学習とAIの主な進歩と2019年の主な傾向(2/2)まとめ ・ELMoやBERTなどの自然言語処理分野におけるトランスファーラーニングの成功 ・プライバシー問題やAIのディストピアに繋がる利用が注目を集めた事 ・オンラインコースなど教育を受ける機会の増加と研究から実務への役割移行 2.2018年のAIとデータサイエンスの進歩のまとめ 以下、www.kdnuggets.comより […]

2018年の機械学習とAIの主な進歩と2019年の主な傾向(1/2)

AI
  • 2018.12.31

1.2018年の機械学習とAIの主な進歩と2019年の主な傾向(1/2)まとめ ・様々な立場の専門家による人工知能と機械学習分野の振り返りと展望 ・ディープラーニングの進歩、機械学習の限界、自然言語処理手法の変化 ・大きな技術的進歩はなかったと言う見方から恐怖が誇大宣伝された等様々 2.専門家による2018年のAIの進歩のまとめと2019年の展望 以下、www.kdnuggets.comより「Ma […]

1 30