会社の本。
- 「人工知能という言葉を使ってはいけないんだ」
- ブームは危険だ。
- 少なくとも、いまの人工知能は、実力より期待感のほうがはるかに大きくなっている。
- 日本では、ドワンゴが2014年、ドワンゴ人工知能研究所を新しく設立した。
- 人工知能が自分より賢い人工知能をつくり、その人工知能がさらに賢い人工知能をつくる。
- このように、人工知能の定義は専門家の間でも定まっていない。
- つまり、生物をまねしたいと思っても、必ずしも生物と同じようにやる必要はないのだ。
- 世界ナンバーワンをとろうという強い意志とそのための戦略。当時の資料を読むと、それが伝わってくる。いまの日本に最も欠けている部分だ。
- 「ま、手法はいろいろあるんですが、結局、いい特徴料をつくるのが実は一番大変で、人間がやるかないんですけどね」
- ディープラーニングは、データをもとに、コンピュータが自ら特徴料をつくり出す。
- 数学や統計にくわしい人であればピンとくるかもしれないが、自己符号化器でやっていることは、アンケート結果の分析などでおなじみの「主成分分析」と同じである。
- ところが、その実、ディープラーニングでやっていることは、主成分分析を非線形にし、多段にしただけである。
- いまになってわかるのは、考え方は間違っていなかった。ただ、やり方が違ったのだ。
- ディープラーニングでは、このように「ちょっと違ったかもしれない過去」のデータをたくさんつくり、それを使って学習することで、「絶対に間違いではない」特徴量を見つけ出す。
- そこまでいじめ抜かないと、データの背後に存在する「本質的な特徴量」を獲得できないのである。
- ところが、それが人工知能の分野で長年実現できなかったのは、コンピュータが概念を獲得しないまま、記号を単なる記号表記としてのみ扱っていたからだ。
- この情報技術の進化の中で、学会なんてなくなるよね、というものだが、人工知能学会の誰にも怒られなかった。
