Tag Archives: シンボルグラウンディング問題

●脳の「認知アーキテクチャー」に学ぶ人工知能

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●2020年までのITロードマップをとりまとめ | 野村総合研究所(NRI) https://www.nri.com/jp/news/2016/160317_1.aspx
今回、重要技術として取り上げたのは「人工知能(AI)」「IoT(Internet of Things)」「ウェアラブルコンピューティング」「カスタマー・エクスペリエンス」「API エコノミー」「FinTech」「リテールTech」「デジタル・マーケティング」の8つ。
「2018~2019年度は単語や文章の分散表現、統計言語的モデルなどの自然言語処理における要素技術に対するディープラーニングの利用拡大が見込まれている」。
「こうした自然言語処理における要素技術とほかの認識技術を組み合わせることにより、自然言語処理の知見を活用した音声認識や文字認識などの精度向上や、画像認識の結果に対する説明文の生成といったアプリケーションの利用が拡大。ディープラーニングを実行するプラットフォームにおいても学習の並列処理技術が進歩し、学習期間の短縮が可能になるという」。

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●ディープラーニングが日本を再生する!?

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●[CEDEC 2015]画像認識ではすでに人間を凌駕。ディープラーニングが日本を再生する http://www.4gamer.net/games/999/G999902/20150829007/
人工知能は1950年代に研究がスタート。何度か挫折、沈滞の時期を経験した古い分野。3度目となる今回のブームは「人工知能が学習する能力を獲得している点(Deep Learning(深層学習))に(画期が)ある。
学習能力の欠落から従来の人工知能は、「データから特徴を取り出したり(素体抽出)、データにない例外に対応できたり(フレーム問題)、その特徴が何であるかを判断したり(シンボルグラウンディング問題)といったことができなかった」。
(プレゼン資料 http://www.gdep.jp/seminar/20150526/DLF2015-01-MATSUO.pdf

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