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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
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

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生成系AIが勃興した本年、8年前に見ていた未来とその後を照らし変わらない原則や考えと、変わるそれを考察することが出来ました。是非松尾先生の今の思いを書籍にして欲しい。(既に着手していらっしゃるのかも知れませんが)

今改めて多くの人が読むべきAI本

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実はかなり昔の本だが、この時点でディープラーニングの本質を見抜いているのは、さすが第一線の研究者なればこそだろう。
逆誤差伝播法や自己符号化器については名前だけ知っていても、いまいちイメージが湧かなかったが、この本の説明を聞いて腑に落ちた。

著者の先見の明の凄さ

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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

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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

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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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