2015年9月30日水曜日

AI & Deep Learning_3

1:人間を超える可能性(人間とコンピュータの違い)

最新のニューラル・ネットワーク(人間の脳の構造に近い回路を持つ)を用いたDeep Learning型の人工知能を搭載したマシンは、外部に設置されたセンサー(道路の監視カメラ、速度計、風力計、雨量計、温度計、湿度計、地震計、体温計、血圧計など)の外部情報を高速無線ネットワーク経由で、リアル・タイムで入手しながら、その状況ならどう行動すべきかを判断する。

しかも、他のマシンが学習した最新情報を即座に交換しながら、数多くのマシンが整然と協調行動をする。
これは、分散協調型のDeep Learningと言われる。

( 下図:自動運転を分散協調的に学習する様子 )


優等生の脳、名人の脳、熟練者の脳のすべてが、瞬時に全員にコピーされるに等しい。
しかも、マシンだから高齢化や老衰と無縁、無限にコピーして複製可能だ。

他のマシンの習得した能力を瞬時に取り込むという「分散協調型」によって、コンピューターは人間を超える能力を習得する可能性がある。
人間の脳を接続して相互に同期できるようになれば、話は別であるが・・・

また、コンピューターの自己学習型の人工知能(AI)の場合は、プログラム(Aの場合は、Xする、というような“ルール”)を書く必要がない

コンピューターが試行錯誤しながら、ルールを発見する仕組みだからだ。
自己学習型AIでは、コンピューターに「どう学習させるか」、つまり何が得点を与え、何が減点されるかという「どう教えるか」が重要になる

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