「ニューラルネットワーク」の検索結果

人工知能（AI）はいかにして「概念」を把握するのか。AIにとっての身体性や意味について意見を交わしてきた総合研究大学院大学長・長谷川眞理子氏と東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏が、これまでの議論を踏まえ...

GAFAが引き起こしたアルゴリズム革命について2話に渡って見ていく。コンピュータの演算能力が著しく高まり、ビッグデータが生成されたことが端緒になる。膨大なデータを認識するため、パターン認識による機械学習が始まる。そこ...

ＳｉｒｉやＰｅｐｐｅｒなど、いま人工知能がブームだ。しかし研究者が理想としてきた、「人間のように考えるコンピュータ」の実現はまだ程遠いようにも思える。最前線の人工知能研究は、どのような状況にあるのか。東京大学大...

東京大学大学院工学系研究科航空宇宙工学専攻教授の鈴木真二氏が、航空機のさらなる安全へ向けた最新の研究成果を解説する。鈴木氏の研究室では、ニューラルネットワークの手法を用いて、着陸時の操縦法や故障時の自動飛行をコ...

東京大学大学院工学系研究科准教授・松尾豊氏がディープラーニングの最前線と今後の可能性について解説する。「囲碁で人工知能が人間に勝つにはあと１０年はかかる」といわれていた中、人工知能の「アルファ碁」がトップのプロ...

コンピュータが囲碁のプロ棋士を破るなど、近年のAI(人工知能)の発達はめざましく、ニュースに事欠かない。しかし、東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏は、過度な期待をすべきではないと言う。昨今のAIの進化を支...

総合研究大学院大学長・長谷川眞理子氏と東京大学大学院工学系研究科特任准教授・松尾豊氏が次に議題に挙げたのは、人間の知性の限界についてである。両者の専門的見地からすると、その限界の外にはどのような知性があり得るの...

近年、画像認識の精度が非常に上がっているディープラーニングだが、現状はどうなっているのか。「世界モデル」「AutoML」「多数パラメータの科学」といったキーワードを挙げて、ディープラーニングの最新の動向について解説する。

AIやディープラーニングの登場によって、従来の社会科学はどのように変容していくのだろうか。これまで特定の仮説に基づいて行われてきた経済学の理論モデルは、「多数パラメータの科学」の導入により、転換していくかもしれな...

経済学がパラメータ（変数）をあらかじめ絞ってモデルを構築し、データに当てはめるのに対し、ディープラーニングは、データからたくさんのパラメータによるモデル構築を可能にする。それにより、現象の表現力は高まるが、それ...

「男性と女性では、とっさに見る場所が異なる」――。まだ男女の脳が違うということが社会的に話題にならなかった頃から人工知能開発に携わってきた黒川伊保子先生。その過程で気づいた「男女の脳の特性の違い」とは何か。（全7話...

アルゴリズム革命は科学方法論に大変革をもたらした。理論駆動型からデータ駆動型への大転換である。きっかけとなったのは、1990年代に行われた「ヒトゲノム解読計画」。その後、大量のデータと超高速のコンピュータはデータサ...

第2話で見てきたように、AIは「身体的経験」や「母語」を持たないので、理解を間違えてしまいかねない部分が、どうしてもある。だが人間は、そんなAIを「賢い」と思ってしまう。それはなぜなのか。西垣氏は、「コンピュータやAI...