単純な一つの文を訳すだけでも、一般常識がなければうまく訳せない。 ここに機械翻訳の難しさがある。 一般常識をコンピューターが扱うためには、人間が持っている書ききれないくらい膨大な知識を扱う必要があり、極めて困難である。 コンピューターが知識を獲得することの難しさを、人工知能の分野では、「知識獲得のボトルネック」という。
確かに。想像するだけで困難。
機械学習の制度を上げるのは、「どんな特微量を入れるか」にかかっているのに、それは人間が頭を使って考えるしかなかった。 これが「特微量設計」で、機械学習の最大の関門だった。
いままで人工知能が実現しなかったのは、「世界からどの特徴に注目して情報を取り出すべきか」に関して、人間の手を借りなければならなかったからだ。
これまで人工知能がさまざまな問題に直面していたのは、概念(シニフィエ)を自ら獲得することができなかったからだ。
人工知能が自ら概念を生み出す、理解することが壁であるらしい。
セキュリティ向上のために、ログイン時に画像から数字を読み取り記入するのは、機会が画像を認識することが難しいから。
世の中の「相関する事象」の相関をあらかじめとらえておくことによって、現実の問題の学習は早くなる。 なぜなら、相関があるということは、その背景に何らかの現実の構造が隠れているはずだからである。
「人間の知能がプログラムで実現できないはずがない」
人間の脳の構造も電気信号。ならば人間の知能がプログラムで実現できるはずだ。という。
シンギュラリティというのは、人工知能が自分の能力を超える人工知能を自ら生み出せるようになる時点を指す。 自分の能力を少しでも上回るものがつくれるようになったとき、その人工知能はさらに賢いものをつくり、それがさらに賢いものをつくる。 それを無限に繰り返すことで、圧倒的な知能がいきなり誕生する、そいうストーリーである。
人工知能はどんどん発達するだろう。そして世界を変える。 それは人間に多大な恩恵をもたらすに違いない。未来が楽しみだ。 どこまで進化するのか。どこまで進化していいのか。Googleでは人工知能に関する倫理委員会が作られたという。
交通事故による死者をなくすための自動運転技術は早く実用化してもらいたい。
人工知能が発達することで、失われる職がある。失われた職の分だけ、新たな雇用が生まれる。機械からは得ることのできない人と人との触れ合い、そこに関する新たな職が生まれるのではないかと予想する。
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