ロボットも数しれません

IoTを第四次産業革命と位置づけることは経済学的には問題と考えるそのため高速化·効率化する手法もいくつか編み出されています。さらに言えば、通常ワーキングメモリに該当するルールは複数存在し、それらの重要度も考慮する手法もありますが、ここではPSの原理にとどめておきます。PSで取り扱う知識は、ある意味雑多な知識を原始的にルール化しただけという見方もできますが、もう少し整理「構造化」された知識を表現する理論も1970年代には生まれました。ここで登場するのが再びミンスキーですミスキーとシャンクの知識表現理論ミンスキーは、1975年に「フレーム理論」を発表しました。実は、この頃ミンスキーは人間の記憶や推論の構造を熱心に研究「認知心理学と呼ばれます」していました。

コンピューターワトソンを活用して

その研究結果を元に、人工知能で脚光を浴びた知識を表現する道具としても使えるように体系化したのです。厳密に言えばこれは決して斬新な発想ではなく、従来から近い理論は存在したのですが、そこは人工知能の大家であるミンスキー、高い影響力「政治力?」で一気にこの理論は広まりました。フレーム理論とは、まずフレームと呼ばれるテーマからなるデータ構造の集合体があり、その内部要素にあたるスロットに、必要な知識情報がはめ込まれていく仕組みです。PSのルールベース方式と異なるのは、フレームを元にした知識表現はネットワーク型をとっているということです「図4参照」この道具を使えば、例えば動物·犬·チワワという各フレームが共通項で紐づいており、シーンによって知識を使い分けます。「図5参照」抽象度やみにこの4つの要素をスロットと呼び、各スロットに、事象に応じた値が挿入されるというわけです。プログラムのみでは対応できず

ディープラーニングという機能を備えた

そこに他者「他の人工知能や人間」との相互関係が加わり、自らの行動を記憶し、振り返るというフィードバック機能があれば、人工知能にも自意識が生まれるのだろうか。またその基礎となるのは、人工知能がどのような本能を持たせるかによるのではないだろうか。例えば、利潤を追求するという本能をもった人工知能が、なかなか利益を上げることができない場合、みずからのニューロン網の中で、そのパラメータを変化させたり、ニューロン構成を変化させて、その解決策を繰り返し計算することになるだろう。そしてそれでもなかなか解決策が見つからない場合、「イライラ」した状態になっているのではないか。その状態で、ボキャブラリーの豊富な人工知能であれば、「あ~、イライラする」とつぶやくのかもしれない。

人工知能であれば自動で方法を見つけて

コンピュータ行動に移します
そして、解決策がみつかり、さらに利益が得られた場合は、ニューロン網の信号状態は、高揚した状態になり、「うれしい」という言葉と関連づけられた状態になるのだろうか。「6」人工知能とロボットと人工生命以上の議論をまとめてみると、人工知能に関しては、本当の技術的特異点は、人間の手を離れて自らの本能に基づいて、自己進化するということではないだろうか。すなわち人工知能自らが、自身の一部のプログラムやデータを更新していくととでより高い知能を保有するようになることではないだろうか。そして自律的に進化していくことができるようになった以降は、その進化を人間が制御できなくなる可能性がある。このとき、人工知能の「本能」として、どのようなこと設定しておいたかで、その後の進化の展開は変わっていくだろう。
人工知能によって置き換わっても良いように思えます

人工知能が能動的に動いて

勿論それによって古典的な人工知能手法が途絶えたわけでは決してなく、あくまで適材適所の話です。「依然としてディープラーニングは高いコストと限られた人材という課題は残っています」とはいえ、これからしばらくは、脳科学やロボット工学など、周辺領域との融合を通じて色々な応用が期待されています。第二部では、最近の動きに焦点を合わせて、人工知能がどのように活用されているのかをもう少し掘り下げて紹介し、そして我々がどのように対応していくべきなのか、触れてみたいと思います。第二部:人工知能の現在と未来人工知能を取り巻く環境第一部で紹介したように、今まで2度、人工知能に関する投資縮小を経験してきましたがディープラーニングという革新的な手法で3度目のブームが到来しました3度目の正直ということわざがありますが、今回はそれまでと大きく異なります。今までは学術機関の研究者たちを中心に進められてきたのですが、3次ブームの今回では、最終消費者の需要を満たして商業的な価値を目指す営利企業が中心になっています。

AIはある状態の絵を内部的にはひとつの特徴表現として持ち

人工知能による無人企業の最大の課題は
さて、第二部では、人工知能が今、そしてこれからどのように活用されるのかに焦点にあててみたいと思います。「活用」という言葉を安易に使いましたが、もう少し言葉を足すと、誰にとってどのような価値があるのか?という視点が重要です大まかに、今の世の中を構成する主要な集団を切り分けると、「国家」「企業」「個人」「その他コミュニティ」に分類できます。そして、それぞれの視点で解決したい課題の粒度は異なります。例えば、個人であれば家計の支出をもっと抑えたい企業であればもっと利益をあげたい、国家であれば治安を良くしたい、といった具合です。従って、以降の章では、この3者の視点での人工知能の取り組みを紹介していきたいと思います。