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人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

(KADOKAWA)

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人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの

著者： 松尾 豊
ナレーター： 白川 周作
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グーグルやフェイスブックが開発にしのぎを削る人工知能。日本トップクラスの研究者の一人である著者が、最新技術「ディープラーニング」とこれまでの知的格闘を解きほぐし、知能とは何か、人間とは何かを問い直す。(C) 2015 Yutaka Matsuo コンピュータサイエンス テクノロジー・社会 機械理論・人工知能 歴史・文化 科学

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最も関連性の高い
一部飛躍を感じるところもありましたが、人工知能・機械学習について概念的なところをうまくまとめられていると思います。

本書を通して彼の研究者としての使命感やスタンスがひしひしと伝わってきて、これからのAIの動向に注目しようと思わせる本でした。

ナレーションについては、自然に内容が頭に入ってくるちょうどいい感じでした。

今後のAI分野に注目しようと思わされました

問題が発生しました。数分後にもう一度お試しください。
素人の自分もAIを取り巻く環境や問題点、歴史、現在起こりつつある技術的なブレイクスルーなど　なんとなく解った気になれました 一番の感想は著者松尾先生の人工知能開発に対する愛情です　聴いてよかった～

技術者の愛情を感じた

問題が発生しました。数分後にもう一度お試しください。
現状の人工知能、ディープラーニングについてちょっと知りたい程度で読み始めた
説明、例がとても分かりやすい上に、考察にわけのわからん論理の飛躍もない
終盤でわかったが、ガチの研究者の方が書かれたものだったのね

良書

問題が発生しました。数分後にもう一度お試しください。
単純に人は若いほど覚えが良いので、人工知能は、現在の年配層に偏った富が若い層に移りそうです。
若い層の皆様もゲームばかりやっていると年配層と共にネアンデルタール人となってしまうので注意。

富の再分配

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構成論と分析論
構成論はつくってなんぼ

フレーム問題
タスクによってロボットが使う知識をどう定めておけばよいのか決められない

シンボルグラウンディング問題
記号をそれが意味するものと結びつけられるかどうかわからない

誤差逆伝播:全体の誤差(間違う確率)が少なくなるように微分をとり、重みづけを調整する

機械学習が何を特徴量とするかは人間が決める必要がある

ソシュール
シニフィエ(概念)とシニフィアン(名前)

主成分分析:たくさんの変数を小数個の無相関な変数に縮約する方法

やってることが(自己符号化器)オートエンコーダと同じ
線形な重みの関数を用い、最小二乗誤差を復元エラーの関数とすれば同じ

PCが記号を記号表記としてのみ扱い、記号を概念といっしょに扱わなかったから

DLは自ら特徴量を見つける、特徴表現学習

基本テーゼ　人間の知識がプログラムで実現できないはずがない

深層学習を支える技術を例でわかりやすく解説

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