人工知能の仕事です般利用者向けの分野で普及して

AIの技術は世の中のあらゆる場面で活用することが可能です

さて、このニューラルネットワークですが、元々は人の脳を人工的に創れるかどうかがポイントでした。今までは人工知能と脳との関係は離れたりくっついたりと紆余曲折を経てきたのですが改めて脳科学の進歩もあり、融合した研究が進んでいます。
以が、1956年から今に至るおおまかな人工知能の歴史ですが、実現手法としては2つの論点がありますまず1つ目ですが、そもそも人の知能に近づけようというアプローチをとるかどうかで、これは人工知能の定義で触れたことと同じです。
2つ目は、知能解明ではなく、工学的立場をとるという中でも2つに分かれておりー·ルールベース(論理を元にして実現しようという流派)2·ニューラルネットワーク(人間の脳の動きを模して実現しようという流派)に大別されます。
人工知能に代替できない部分が大きいです

今までの歴史はこの手法の浮き沈みの歴史ともいえるでしょう。
もう一つ、「確率·統計」の手法もありますが、これは技法に近いので割愛します。いずれにしても前述の2つの流派いずれにも活用されていますここで重要なのは、現代においても「人工知能」の定義が定まっていないことにあります。考えてみれば、そもそも我々人間が知能、もっといえばその根源にあたる心や意識のありようというものを客観的に定義出来ていないのに、それを実現しようというのは無理があるといえるでしょう。

テクノロジーの視点からの技術開発

  • 人工知能までにはつながらないのかもしれない
  • 人工知能があらわれてくるのではないだ
  • ロボットは自分で判断できるから


ロボット自らが意思を持ち


ロボットによる業務自動化

但し、人工知能の研究は、脳科学·心理学·計算機科学·認知科学·哲学·数学など、関連する学問と、良い意味でお互いに刺激を与えてきました。
先ほど、2つの考え方で述べた1つ目の「ルールベース」は、言い換えると論理記号を元にして実装していこうという考え方です。そしてその手法が現実味を帯びた背景にあるのは、コンピュータの発明があります。
コンピュータの発明に至る道程をたどりながら、人工知能の歴史を紐解いて行きたいと思います人工知能の歴史2:コンピュータの誕生(BC4世紀S950年)現代のコンピュータは、突き詰めると0か1の2値二進数と呼ばれますを電子的に処理して「論理的な手続きを行う機械です。確かに、一般的に知能が高い人は論理的に物事を考える人というのはたいていの人がうなずくのではないでしょうか?
AIoT低電力は必須条件

がよく議論になります

今、ビジネスパーソンの間で「ロジカルシンキング論理的思考力」が必須と言われていますが論理という道具は科学的手法としてはいまだに中核、または前提ともいえるほど暗黙的に受け入れられています。
でも、冷静に考えてみると、なぜ我々は論理を当たり前のように受けいれているのでしょうか?
まずは論理の成り立ちから歴史を紐解いていきたいと思います論理の誕生と発展論理というものを初めて学問として体系化したのは、プラトンBC4世紀頃の弟子であるアリストテレスBC384年-BC322年です。


AIP-富士通連携センターを開設することを発表した

AIチップを搭載した次世代

アレクサンダー大王の家庭教師として知っている方も多いでしょうアリストテレスは、人間の思考というものを探るための仕組みとして「論理」を作り上げました。
特に我々がよく知っている研窪和果は「三段論法」でしょう。
AならばB、BならばC、よってAならばCである、というもので、これが論理学における基本中の基本にあたります。
論理的手法には、一般論からすべてを結論づける「演繹」という手法の逆に、いくつかの事実から一般論に広げる「帰納」という手法、そしてそれが事実であるかどうかを確かめるために仮に設定するものを「仮説生成」と呼びますアリストテレスは、特に観察を重んじており、そこから一般的な法則を見出そうという帰納的な手法を用いました。
ロボットが同じ戦略をとる場合よりも有利な点が一つある


ロボットのデータを活用している

そして現代の科学でも、この観察または実験を元にした仮説生成と検証という帰納的考え方を中心においています例えば、歴史的な発見と呼ばれるアインシュタインの一般相対性理論も、当初からセンセーショナルな話題を呼びましたが、いってみれば仮説にすぎません。理論提示の3年後にあたる1919年に本来太陽の向こう側にあって見えない星が、一般相対性理論が導く重力の歪曲効果で見事に写真に撮られました。これによって、初めてこの説が正しいということが証明されたのです。