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●GPUにより高速化された人工知能 深層学習へ

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

GPUによるAIの高速化――新たなコンピューティング・モデルの誕生 https://blogs.nvidia.co.jp/2016/01/12/accelerating-ai-artificial-intelligence-gpus/
最新型AI―すなわちディープラーニング―のビッグバンについて。近年、ディープラーニングが急速に進歩しているのは「プログラミングが容易で、ネットワークのトレーニング速度を10倍から20倍に引き上げられる高速グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)が登場したから」。
ディープラーニングにおいて、12個のNVIDIA GPUが2,000個のCPUに匹敵するパフォーマンスを挙げられる。このおかげで、「ディープラーニングは2012年に人間が書いたソフトウェアを打ち負かし、2015年には「超人的な」認識能力(ヒトの認識能力(例:画像)を超えた)を実現した。


●グーグルのAI研究者による「ディープラーニング」無料教育コースがスタート http://newswitch.jp/p/3396
1週間6時間で3カ月間、MOOCのユダシティー通じて提供。エンジニアやデータサイエンティストなどの中上級者向け。インストラクターはグーグルの主席科学者で、「グーグル・ブレインチーム」でマシンラーニング(機械学習)や人工知能(AI)を研究するヴィンセント・ヴァンホウク(Vincent Vanhoucke)博士が務める。
(サイト Deep Learning | Udacity https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730
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木のメタファ 世界認識の方法として

もうひとつの知の体系化(1)

長年人類は身の回りの「世界」を認識し、理解し、それを伝えるために整理・分類してきた。

「樹」のイメージを使って。

「木」のモチーフは深く私たちの思考を支配している。

たとえば家系図、組織図。
科学分野は「branch of science」。
「問題は根深い」「枝葉末節」。

 


『百科全書』 ディドロ, ダランベール
『ビジュアル・コンピレキシティ』 マニュエル・リマ