Tag Archives: 深層学習

●脳は手抜きを知っている 真似し始めた人工知能

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●なぜ「囲碁」だったのか。なぜ「10年かかる」と言われていたのか──AlphaGo前日譚 http://wired.jp/2016/03/15/the-mystery-of-go/

人工知能がトップ棋士を破るまでのコンピュータ・プログラム前史
2,500年以上前に中国で生まれた囲碁は、チェスと同様に「二人零和有限確定完全情報ゲーム」(チェス、チェッカー、オセロ、シャンチー、将棋など)。サイコロのように偶然が介在する余地はない。
ところが演算の規模が膨大なのが囲碁と他のゲームとの違い。これを演算処理のスピードだけで対応しようとしてる間は勝てなかった。人間でも演算の規模の膨大さを理由にした成長の「壁」が存在するように。
これに対し信用リスクの計量化にも使われる、モンテカロル法によるランダムなシミュレーションの技法を取り入れたところでブレイクスルーが生まれた。「1950年に考案されたモンテカルロ法は、しらみつぶしの探索法を、より少ないサンプルから統計的に解答を導き出す方法」に変える発想の転換だった。
だがそれは「知性」と呼ぶにはまだまだ遠いものだった。

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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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●インターネットが消滅する時

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●インターネットが消滅する時 http://jp.techcrunch.com/2015/09/25/20150923the-internets-vanishing-point/
ウェブには3つの異なる行動で規定される3つの時代があった:ポータルの時代(インターネットはウェブ版の雑誌=メディア側がなお主人)/検索の時代(ユーザーが主人=広大な情報の海)/現在(深い検索とソーシャルなキュレーション=海のマイクロ化)。
第4の時代は「Thinternet(薄いインターネット)」の時代。「テクノロジーは私たちの行動を変えている。モバイル端末は、ウェブにアクセスするための主要な画面となり、アプリは私たちが最も多くインターネットを利用する方法になった」「(IoTが加わり)世界が接続することでウェブの概念が消滅する」時代へ。
次代の特徴、それは「業界別の縦割り主義(インターネットより前の時代のコンテンツの特徴だった)は、過去のものになる。「薄いインターネット」は横軸で物事をつなぎ合わせるのだ」。

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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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ピケティ用語集

「IoT」  対応遅れる日本の産業界は2015年が正念場に

C:技術で/技術が/技術を(ICT:産業・法・制度論と技術文化論)

●ただのバスワードにあらず!2014年は「IoT」元年 対応遅れる日本の産業界は2015年が正念場に――IT業界この1年を振り返る http://diamond.jp/articles/-/64431

企業が持つ価値観の転換を迫るのがIot

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