ロボットも学歴や経済力お金の問題でもない

人工知能という言い方があります

AIと呼ばれますはしかし残念ながら
また、時たま発生するノイズも、エサである情報が足りなければ細胞が消滅する仕組みで取り除ける。これがソインの名前の由来でもある「Self-OrganizingIncrNetwork「自己増殖型ニューラルネット」というAIのentAINeurAI新技術だ。ソインは未知の領域での活動を想定する汎用AIに最適と言えるすでに、複数の企業とのプロジェクトが分野横断的に水面下で進んでおり、年にも明らかになるだろう。その内容は2015長谷川氏は、「早ければ30年代にも、人と高度なAIを積んだロボットが一緒に働く世界が来る」と予想する。世界初の汎用?が日本から出てくる可能性は大いにあると会話する医師「日本BwattAI活用の最前線医療、介護、法律業界ビジネスを変える先駆者たちワトソン医療1BM「Watson」医師との会話で病名を学習難解な文献も読みこなす米IBMのコンピューターシステム「Watsonが、米国ワトソンの医療ビジネスの現場で活用されている。

ロボットに変わるでしょう
ワトソンはもともと、1997年にチェスの世界王者を破った同社のA-「ディープブルー」に続き、米国のクイズ番組「ジョパディー」で人間と対戦するため2009年に開発されたAIだ。クイズ用に特化したAIのワトソンは、クイズの司会者が読み上げる質問を理解し、百科事典や書籍などの約2億ページ分という膨大なテキスト情報から解答を素早く導くことができたとどろ11年にジョパディーで人間に勝利して全米に名を轟かせたワトソンは、AIの代名詞とも言える存在になるoIBMには、この3年間でさまざまな企業から「ワトソンを会社の問題解決に使えないか」という相談が多数寄せられた。クイズに挑んだワトソンは、質問に対する答えをデータベースの中から直接探すのではなく、まず答えの候補を複数抽出し、その根拠となるデータの数に応じてスコア付けした後、最高スコアのものを答えとする、という手法で勝ってきた。この仕組みは、「消費者の購買履歴に応じて商品を推薦する、あるいは患者の症状に対して病名診断するなど、汎用的に使える」「武田浩一·日本!BM東京基礎研究所技術理事」ことが分かっていた。チェスのほかに商業利用の道がなかったディープブルーに対し、ワトソンは設計·開発段階から汎用化の狙いがあったのだ。

ロボットが順調に売れれば利益が出ますが

あとは、より多くの画像を与え続けることで、徐々に認識率を向上させることができるようになるというものです。ニューラルネットワーク内部においては、正しい判断を介して、自動的に正しいパターンを統計的に学ぶことになります。それは人がイメージとして認識するだけでは見いだせず、また、言葉によって表現できない部分でもあります。人が無意識に認識している微細な部分でもあるわけです。つまり、ニューラルネットワークにおけるディープラーニングでは、人が判断材料を与える必要がありません。

AIGenerこれに逆らうとコンピュータ自ら判断材料ら見つけだし、正しい認識を導き出すことができるからです。ディープラーニングによる高い認識率の実現は、その後の画像認識率を格段に向上させることに成功しています。2015年においての画像認識システムは、97%程度の認識率へと向上していますちなみに、人間の画像認識の正解率は、およそ95%といわれています。つまり現在の画像認識技術は、人間をも上回る精度を有していることになります。これまで、人と同等の認識率をコンピュ-タによって出すことは困難とされてきていた分野において、すでに人の能力を凌駕しているわけです画像認識の向上が加速させる人工知能の進化-画像認識の進化がもたらす新たな世界先に画像認識能力の向Eについてお話しました。

人工知能に対する批判さて

さらには、プロジェクト管理や研究成果を披露するコンテスト運営だけではなく、民間企業との相互人材移動もあり、先ほど触れたトヨタの人工知能研究所の例もそうですが、他にも、元DARPA長官レジナ·E·デュガンが、Googleの経営幹部として移籍しています当然ながら現在においても、人工知能研究に関するDARPAの存在感は大きいです。アメリカ政府が資金提供している人工知能関連プロジェクトで大きなものといえば、オバマ政権が2013年に提唱した「BRAINイニシアチブ」です「約30億USドルの資金を投入する予定」そしてこの計画を具体的に主導する組織の1つが、やはりDARPAです。計画の目的は、アルツハイマーやパーキンソン病など精神疾患の解明にあるのですが、脳の仕組みを解明するため、当然ながら人工知能の研究にも拍車がかかることが期待されています実は同じ時期に欧州でも「HBP「HumanBrAInProject:ヒューマンブレインプロジェクト」というプロジェクトが立ち上がりました。こちらは欧州委員会による出資で約11.9億ユーロ「約13億USドル相当」の規模です2つのプロジェクトは、目的は似ていますがアプローチが若干異なります。前者は脳の動きをモニターして脳の地図を作ろうとする一方、後者は「コンピュータの素子」トランジスタを使って脳そのものを作ろうとしています。

AIは新しい技術というイメージが強いかもしれません

念のために補足しておくと、仮に脳の構造が完全に解明されたとしても、それが人工知能にとってどこまでの影響を与えるかはまだ分かりません。例えば、1990年代に人の遺伝子を読み取って精神疾患の病原解明を目指したヒトゲノムプロジェクトがアメリカで行われ、2003年に前倒しで完了しました。ところが、それでこれらの病気が解明したかといえば率直に言って目覚しい成果はまだあがっていません。確かに、巨大な遺伝子辞書はできたものの、それをどのように活用するのは、まさにそこからスタートというわけです脳の構造解明についても同じことが言えます。但し、ブラックボックスよりは生物学的構造がわかるに越したことはないのですが、脳の構造」を解明することと人工知能の解明は微妙に異なること、というのは覚えておいたほうがいいと思います。

      人工知能にも自意識が生まれるのだろうか
      AIの世界でも起こったのかというとあったのです
      ロボットなどはこの身体を維持するために