人工知能にもできるでしょう

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ディープラーニングに代表される

先に紹介したスタートレックのレプリケータ-で料理をつくるといってもどんな料理をつくるかは人間の重要な仕事になるのである。そういった意味では、IoT時代になれば遊んで暮らせるというのは全くの誤解である。モノの生産·流通·分配が1oT&A!によって自動化·無人化されても人々の生活は残るのである。そういった意味では、原始時代の生活もoT時代の生活もそんなに大差はないということである。ただ変わるのは、IoTは、労働力の商品化を必要としないというだけである。そのような意味で、IoT革命は、一八世紀後半からの産業革命以来の革命と考えられるのであるディープラーニング(深層学習)の技術は、ある日突然現れたのではなく、何人もの研究者によるニューラルネットワークの長い研究の結果、登場したものです。

人工知能として活躍の場が広がっています

その最初の成果は2011年の音声認識ペソチマークテストで、トップの性能を達成したことでした。そしてディーブラーニングが一躍有名になったのは、画像認識の世界的コンテストILSVRC2012で、圧倒的性能を見せつけたことかちです。
一気に10%も改善することができたのです。
これ以降、画像認識發野ではディープラーニング上のグラフにあるように、それまでは年に数パーセント程度しか性能改善ができなかったエラー率を、来の手法を押しのけて主役に躍り出たのです。

 

人工知能の提唱メンバーが推し進めていた

ロボットにとっては厄介な障害になるでしょう「AlphaG」が、囲碁の世界王都:4勝敗と圧勝したことです。
しかし何といっても世界中を驚かせたことは,2016年玥の「事件」でしょう。Googleの子会社となった英国DeepMind社の衝撃が、一般の人々にも人工知能の基本原理であるディーブラーニングの言葉を広めたのだと思います。
このAlphGAlphaGoは、現時点での「人工知能」の代表格のようなイメージを持たれていると思います。

ニューラルネットワークの学習においてしかし「知能」の明確な定義が出来ていない以上、限定されたルールの中とはいえ囲碁の勝負に勝ったのですから、「何らかの知能の発動があったようにも思えます。ではAlphaGoの研究チームはでしょうか。
それを人工的に作ったとは厳密には言えません。それでも、AlphGo内部に「知能」をどのよ:て組み込んだの「教師あり学習」
まず高段者の棋譜データベースを元に、のAlphaGo同士を対戦させ、3,000万件の打ち手データの情報を抽出し、これを教師データとして、ニューラルネットワークにひたすらをさせます。

コンピューターが自動ですばやく記事を作成する仕組みを開発している

ニューラルネットワークも当初はそこから出来た言葉なのです次に異なるバージョン勝つことを報酬とする「強化学習」
をさせます。
これにより3,000万局分の棋譜データを新たに生成し、「特徴量」
ニューラルネットワークを鍛えたようです。
を抽出できたのです。つまり後で説明する.膨大な棋譜から勝つための「パターン」すなわちしたがって、ワークであるCNNで、AlphaGoには、棋譜を特に囲碁のルールは教える必要もなく、「画像データ」
ディーブなニューラルネットとして認識させることにより、勝つためのパターンを認識させたと言ってよいでしょう。

人工知能という言葉が歴史上初めて登場した

人工知能に使用されている前置きが長くなりましたが、それではディープラーニングとは何か、CNNはどのようにして画像を認識できるのかを説明したいと思います。

ディープラーニングとは

1·機械学習とディープラーニングそれでは、ディープラーニングとはいったいなんでしょうか。今までのプログラムと、どこが違うかについて、比較しながら説明しましょう。
コンピュータに、あるデータを処理させる場合には、ブログラムが必要となります。


ニューラルネットワークも当初はそこから出来た言葉なのです ニューラルネットワークも当初はそこから出来た言葉なのです AIこそ画面に合成画像を映し出した