ニューラルネットワークと言う名前にもあるよう

人工知能が導入されています

コンピュータでは容さて

つまり答えのない質問や主観によって分かれる質問には正しく答えられない。
ちなみにDiQAに「20世紀で最も偉大な歌手は?(whowasthegreatestsingerofthe20thcentury?)」と聞くと「フランク·シナトラ」と答える。

AIという単語が使われます

疑問に思って調べてみると、ちゃんと「AmericanmusiccriticRobertChristgaureferredtoSinatraas”thegreatestsingerofthe20thcentury”︵メリカの音楽評論家ロバート·クリストガウは、シナトラを20世紀で最も偉大な歌手”と言及した」という一節がWikipediaにあった。
このようにエヴィデンス(根拠がある場合は正確に出てくるそれでも、深層学習だけでここまでの答えが出せるというのは控えめに言っても驚異的なことだ。
近い将来、Wikipediaの知識だけから、くないだろう。

 

AIgn今でこそ人間もいたほうがよいのだろうか

人工知能と呼ばれている機械のすべてが弱いほとんど完璧な答えを導き出す人工知能が生まれてもおかし仮に、Wikipediaの全項目を丸暗記している人間がいたとしたらかなりの驚異だが、1年間に100万本発表されるとも言われる新規論文を人工知能がすべて読むことができ、エヴィデンスのあるあらゆる質問に答えることができるようになったら……。
人工知能は人間を超えていくのではないだろうか。
次章では人工知能が人間の能力を超えたとも言われている、強化学習について紹介しよう。
前言のまとめ·最新の人工知能研究では、すべての情報を覚えていることよりも「効率的に忘れることが重要だとわかってきた·自然言語解析などに用いられるLSTMという仕組みには、それまで学んだ内容をいつ忘れるべきか学習する仕組みが備わっている

人工知能の本命!?

ディープラーニングで改良出来るということですあらゆるゲームを攻略する深層強化学習深層学習の成果を一般に広く印象づけた出来事は、なんといってもGoogle傘下のDeepMind社が開発した「AlphaGo」というA1が、人間のトップ棋士であるイ·セドル九段を破ったことだろうその後も、正体を隠してオンライン囲碁対局場でも連戦連勝を飾り、有終の美を飾りながら引退したAlphaGoに、感情を揺さぶられた人間は少なくなかったはずだ私はかつて日本棋院の協力のもと、囲碁ゲームの開発などを担当した経験があり、いかに囲碁が難しい題材であるか肌で知っていた。当時、囲碁の勝敗判定すら通常のコンピュータアルゴリズムでは不可能に近いと考えられていて、正確な勝敗判定には「本物の人工知能が必要であり、人類はまだそれを手にしていないと言われていた。

コンピューターが分析

人工知能の流れとは別それくらい、囲碁はコンピュータで扱うには難しいゲームであり、プログラミングの常識とはかけ離れた存在だった。
なぜ囲碁は難しいのかオセロや将棋が簡単で、なぜ囲碁が難しいかというと、まず単純に碁盤の持つ情報量が膨大であることに由来する。オセロは8×8で64マス、将棋は9×9で81マス、しかし囲碁は、19×19で361マスと単純に将棋の4倍以上のマス目があり、さらにそれぞれのマス目が、空白、白、黒の3状態を持つため、囲碁の盤面は3の361乗、つまり約1.7×10の172乗パターン存在する,とになる。

人工知能ではそれらの処理を知識として取り入れ

人工知能レベルにシンギュラリティのリスクはないこれはひとつの盤面の処理に仮に0.0秒かかるとして、5.5×10の156乗億年かかることになる。宇宙の年齢はせいぜい150億年だから、宇宙開闢からいままでの時間を全部使ってもぜんぜん処理が追いつかない。
うちゅうかいびゃく将棋の盤面も同じくらい複雑だが、将棋の場合は飛車、角、王など、重要度の高いコマの位置関係に絞りこんでパターン分けすることで全体情報量を減らし、人間に勝利するようになったところが囲碁は将棋と違って、「どのコマが重要かという強弱がない。


人工知能の流れとは別 クラウドやサーバーの監視は重要です。 人工知能の流れとは別