【成田悠輔×メタバース】一人の私が「1万人の私」になったとき、何が起きるのか：朝日新聞GLOBE＋
――メタバースに注目が集まっています。仮想空間の可能性を、どうみていますか？ 最初に、私はメタバースの要素技術の専門家でもなければ事業者でもない「1ユーザー・消費者」で、これはそこらのおっさんの雑感だとお断りしておきます。 仮想空間は、コンピューターやインターネットの可能性を、延長したり拡張したりするものだと捉えてます。もともとコンピューターやインターネットは、私たちの認知やコミュニケーションを助け、拡張するものですよね。 コンピューターは、デジタル信号やアナログ数値で記述しやすい対象を、大規模で高速に計算するところから始まった。手で解くのが難しい微分方程式を数値的に解いてミサイルの弾道を計算するみたいな問題が典型です。 そういう計算機がつながってインターネットを形成することで、計算するだけでなくコミュニケーションすることもできるようになった。扱える情報の幅も広がりました。自然言語や画像、
人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋
【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？ おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
