人工知能の歴史 AIを如何にして達成しようとしたか - HELLO CYBERNETICS

※めちゃくちゃ長いです。一連の流れで読むと理解が深まると思います。自身の復習のためにも書き下しました。個々の章で完結しているので、それぞれ別の記事としても掲載しています。 近年は人工知能ブームが到来し、人工知能というワードを当たり前のように使う時代がやってきました。情報技術を学んでいる人にとって人工知能は、情報処理を効率的に行う素晴らしい技術の一つとして認識できるかと思います。一方で、技術的話題にあまり興味がない人にとっては、人工知能というワードに対して各々の解釈をして、時には誤解のような意見も見受けられます（人工知能の全容がハッキリしないうちは誤解というのはあまりにも強すぎる言い方ですが）。 人工知能がどういうものであるのかを知るには、人工知能を技術的にいかにして達成しようとしたかの歴史を知ることが一番であると思います。 ここでの記事の目的は技術的な観点からの人工知能について説明すること

[neo_fox]

あとで読みます！

[takatama]

「ディープラーニングの成果は恐るべきもの。専門的な知識をもった人間にしかできなかった特徴抽出を、計算機が行えるようになった」

[field_combat]

長いので後で

[raitu]

むちゃくちゃ長いが無料で読める記事の中ではAIについて体系的に整理している良記事では

[naga_sawa]

ディープラーニングはなんか上手くいくって物なのね

[nisisinjuku]

そ、そうね。（よんでない

[blueboy]

キモは「特徴抽出」のところだが、それは別項仕立て。多様体の話になっているが、ちょっと物足りない。／ この話は具体的な事例が少ない。もっとわかりやすいのは　→　http://openblog.seesaa.net/article/435851691.html

[hevohevo]

良い資料。膨大だから本気で、「あとでよむ」

[stealthinu]

いいまとめだとは思うんだけど…　ちょっともやっとしてしまう。端的に表されてるのが『脳を模倣しようとするという点で実は始まったばかり』というところ。元々ニューロは生理学的なところから考案されてるのに。

[mokana]

こういう背景はちゃんと抑えておくべきもの。

[shigekixs]

ちょっと長いけど、読んでおくべき

[karaage]

めちゃしっかり書かれてる。ちゃんとこれだけ言語化できるのは凄いな

[nilab]

人工知能の歴史　AIを如何にして達成しようとしたか - "機械学習","信号解析","ディープラーニング"の勉強

[oi-yu]

“きた”

[maninthemiddle]

Adversarial exampleみたいな人間にとって不可解な判断が起こりうる可能性を見ると、「クリティカルなミッションに投入して問題起こさないことの保証」方法が課題になって来そうな気がしてる

[blmk313]

分かりやすい。

[otoan52]

大変勉強になった。ここから調べ物を広げていきたい。

[sato-gc]

じっくりちゃんと読もう。