ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやすいと思われたからです。ということで、以下の説明に関してツッコミがあれば是非コメント欄などにお寄せくださいm(_ _)m (A Neural Network Playground) ディープラーニングを語る上で、その前史であるパーセプトロン、そして（人工）ニューラルネットワークの話題は欠かせません。以下大まかに説明していきましょう。（※歴史解説中では敬称略、各種用語は原則カナ表記*1） パーセプトロンの登場 ミンスキーによる批判と第1の冬の時代 誤差逆伝播学習則と中間層を用いたニューラルネットワ
脳に関する研究結果に誤りの可能性？ fMRIのソフトウェアにバグを発見 ─欠陥はすでに修正も残る不安 | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
脳やその活動の状態を視覚化するために幅広く利用されている画像技術、磁気共鳴機能画像法（fMRI）について先ごろ、ある大きな発見があった。良い発見ではない。私たちの脳の働きについて過去15年間に実施され、発表された4万件近い研究結果が誤っていた可能性があるという（本記事は、筆者の見解に基づくものである）。 米科学アカデミー紀要（PNAS）に掲載された論文によると、スウェーデンにあるリンショーピング大学の研究者らがfMRIのソフトウェアにバグを発見した。つまり、私たちが働いているとき、遊んでいるとき、運動をしているとき、セックスをしているときの脳の状態として示されてきた研究結果の多くは、間違っているのかもしれないのだ。 ソフトウェアが適正に動作していなかったというのであれば、撮影された画像が示す結果は正しいものではないはずだ。活動していると考えられていた脳の部分は、実際には活動していなかったと
人工知能テクノロジーの現状と可能性 [松尾豊] | ISSUES | WORKSIGHT
このところ「人工知能を使ったシステム」や「人工知能を搭載した電化製品」が登場し、世間の注目を集めています。 将棋の世界では人工知能がプロ棋士と互角に戦い、元名人を負かしたりもしています。2011年にＩＢＭが開発した人工知能「ワトソン」はクイズ番組で人間のチャンピオンを破って優勝、今後その技術は医療分野に応用されて、膨大な蓄積データから患者の治療方針を示すのに使われるといいます。三井住友銀行とみずほ銀行は2014年11月に、コールセンターへの問い合わせで適切な回答を抽出するためにワトソンを利用すると発表しました。 ソフトバンクはフランスの企業と共同で人工知能搭載のロボット「Pepper」を発表しました。人の感情を読み取ることができると話題になりましたよね。アップルはiPhoneに人工知能を使った音声対話システム「Siri」を搭載していますし、グーグルは自動車を自動で運転する技術を開発中です。
![人工知能テクノロジーの現状と可能性 [松尾豊] | ISSUES | WORKSIGHT](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/c0180a190a845a75a66de3ac44b408de395bc3ec/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwww.worksight.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F06%2Fforesight_matsuo_1_main-300x201.jpg)
「表現を獲得」した人工知能――50年来のブレークスルーで、いま人工知能は急速な進化を始めた（後編） | Mugendai（無限大）
人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解できなかったが、今後10年でかなり理解できるようになるだろう」と、人工知能が急速な進化のフェーズに入ったことを示唆している。 急速に進化し始めた理由は2つある。1つは、コンピューターが大量のデータを扱えるようになったから。もう1つは、人間の脳を模した仕組みが実際に機能するようになってきたからだ。 変化はまた、チャンスでもある。 人工知能の進化は今、どこまで進んでいるのだろうか。それがどのような領域に、イノベーションを起こすのだろうか。日本を代表する新進気鋭の人工知能研究者、東京大学准教授の松尾豊氏に聞いた。 前編はこちらから 人工知能が急速に進化し始めた。カーネギーメロン大学のTome Michell教授は、「コンピューターはこれまで人間の言語をほとんど理解
今、人工知能研究で何が起こっているのか
半年前くらいに書いた草稿が、投稿されずに残ってたのでちゃんと書きました。 最近、人工知能という言葉がまた流行しているような印象を受けます。 ブームということの本質は2つ有ると思っています。 1つは学術会で、最近良い成果が立て続けに出てきたという側面です。 もう一つは、それに呼応して大きな会社、特にIBMやGoogle、Facebookといった大きなコンピュータ系、インターネット関連企業が力を入れていることが大々的に報道されたことです。 両者はもちろん関係していて、いくつか技術的ブレークスルーがあって、それが企業の投資を呼んでいる、それと呼応するように学術的な成果が企業からでているという、正のスパイラルが生まれている様に見えます。 こうした流れをいち早くとらえた新書として、「クラウドからAIへ」という本があったので読んでみたのですが、一般のビジネスマンを意識して、歴史、現在、未来について大局
フレーム問題 - Wikipedia
フレーム問題（フレームもんだい、（英: frame problem）とは、人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すものである。 1969年、ジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズ（英語版）の論文[1]の中で述べられたのが最初で、現在では、数多くの定式化がある。 概要[編集] 現実世界で人工知能が、たとえば「マクドナルドでハンバーガーを買え」のような問題を解くことを要求されたとする。現実世界では無数の出来事が起きる可能性があるが、そのほとんどは当面の問題と関係ない。人工知能は起こりうる出来事の中から、「マクドナルドのハンバーガーを買う」に関連することだけを振るい分けて抽出し、それ以外の事柄に関して当面無視して思考しなければならない。全てを考慮すると無限の時間がかかってしまうからである。つまり、枠（
天才になるために気をつけるべき３つのこと - やねうらおブログ(移転しました)
お正月からいきなり何を言いだすのかという感じですが、ちょっと天才になるためのアドバイス的なものを機械学習の観点から書いてみたいと思ったんですよ。 そもそも天才とは何なのか。人間の脳って生物学的には同じ仕組みで学習しているわけですから、学習アルゴリズムに個体差はないと思うんです。しかし学習の早いとか遅いとかはあるわけです。 これは脳のなかでシナプスが形成される速度に個体差があるからだと思うのですが、なぜそういう差があるのかはいまの脳科学ではたぶん解明されていません。食べ物などの栄養バランスによるものか、心の持ちようによって何かの脳内物質が出て、それがシナプスの形成を促進するのか。 ともかく、同じ学習アルゴリズムで学習しているのが人間であります。 では、学習が早い人(習熟が早い人)ほど能力が高いのでしょうか？学習速度が天才と凡人とを分かつのでしょうか？世間的にはそう思われているかと思うのですが
人間の脳の活動でわずか1秒間はなんとスーパーコンピュータ「京」の40分に匹敵することが判明 - GIGAZINE
By Wellcome Images 世界で4番目に速いスーパーコンピュータである「京」を使い、実際の人の脳1％分に相当する10兆4000億個のシナプスで結合された神経回路のシミュレーションに成功しました。これは小型霊長類であるサルの全脳と同じ規模に達するとのことです。 Simulating 1 second of real brain activity takes 40 minutes and 83K processors — Tech News and Analysis http://gigaom.com/2013/08/02/simulating-1-second-of-real-brain-activity-takes-40-minutes-83k-processors/ 「京（けい）」を使い10兆個の結合の神経回路のシミュレーションに成功 | 理化学研究所 http://www.
「好きな夢見られるアプリ」、英心理学者らが開発
４月１６日、英国の心理学者のチームが音声で夢をコントロールするｉＰｈｏｎｅ向けアプリを開発し、大規模な実験を試みている。北京のホテルで眠る女性。３月撮影（２０１２年 ロイター/Jason Lee） ［トロント １６日 ロイター］ 寝ている間に自分の望み通りの夢を見ることは可能か───。英国の心理学者リチャード・ワイズマン氏らの研究チームが、音声で夢をコントロールするｉＰｈｏｎｅ向けアプリを開発し、大規模な実験を試みている。 ハートフォードシャー大学の心理学教授であるワイズマン氏らが開発したアプリ「Dream:ON」は、ｉＰｈｏｎｅを通じてユーザーの体の動きを感知し、夢を見るとされるレム睡眠に入ったとき、特定の環境にいるかのような感覚を呼び起こす音風景を流す。現時点では、「西部劇」や「スペースシャトル」、「東京への旅」など２０種類の音風景を選べる。 また、ワイズマン氏によると、夢は目が覚める
攻殻機動隊が現実に - 脳に埋めたチップによって記憶を複製することに成功 | DDN JAPAN / (DIGITAL DJ Network)
DDN は 音楽 ・ 映像 に関する デジタル アート を中心に情報ミックスを配信中
脳に届く前の画像を再現する｢Human Eye Camera｣
かなりゆがんだ感じがするけどね。 このちょっと魚眼レンズで撮影されたっぽい画像は、僕たちの眼を模式的に作った｢Human Eye Camera｣で撮影された画像。脳にはこんな感じの画像が送られているんだそうです。そして脳ではこれをうまいこと補正して僕らが正しく認識できるようにしているんですねー。驚きです。 ちなみにこのHuman Eye Cameraは3台のセンサーやプリズムを使って作られたみたい。デジカメでjpgなどに補正する前の画像をRAWフォーマットというけど、さしずめ脳に行く前の人間版のRAWフォーマットって感じなのかも。 僕はお酒を飲み過ぎると世界がこんな感じに見えるけど、そういうときは飲み過ぎて脳の補正がうまく働いていないのかもね。自重自重。 [Four Fifths Design] Rosa Golijan（原文／聖幸）
脳から『Twitter』に直接送信(動画) | WIRED VISION
前の記事 各種の機器がつぶやくTwitter：急成長するマッシュアップ 脳から『Twitter』に直接送信(動画) 2009年4月21日 Brandon Keim 4月1日(米国時間)の午後早く、ウィスコンシン大学の生物医学エンジニアであるAdam Wilson氏は、『Twitter』にメッセージを投稿した。ただし、入力に使ったのは両手ではなく脳だ。「USING EEG TO SEND TWEET」[卵を使ってさえずり(TWEET)を送信]と頭の中で考えたのだ。 このメッセージは、電話を発明したアレクサンダー・グラハム・ベルの「Mr. Watson, come here. I want to see you.」[ワトソン君、こちらに来てくれ。会いたいのだ]の現代版といえるかもしれない。 ブレイン＝コンピューター・インターフェース(BCI)は、もはや単に人々を驚かせる技術ではなく、考えること
脳内画像の再現に成功 将来的には夢の映像化も…ＡＴＲ・京都府 : 痛いニュース(ﾉ∀`)
脳内画像の再現に成功 将来的には夢の映像化も…ＡＴＲ・京都府 1 名前： ねぎ(京都府) 投稿日：2008/12/11(木) 02:21:44.65 ID:/Uj+128j ?PLT 夢を映像化！？脳内画像を脳活動から再現 人が目で見て認識している視覚情報を、脳活動を調べることで読み取り、コンピューターで画像として再現することに国際電気通信基礎技術研究所（ＡＴＲ、京都府）などの研究チームが初めて成功した。まだ単純な図形や文字で成功した段階だが、将来は夢を 映画のように再現できる可能性もあるという。１１日付の米科学誌「ニューロン」に発表した。 物を見たときの視覚情報は、大脳の後ろにある視覚野という領域で処理される。 研究チームは被験者に白黒の画像を見せ、視覚野の血流の変化を磁気共鳴画像装置 （ＭＲＩ）で計測。脳の活動パターンから効率よく画像を解読するプログラムを開発した。 実験で使った画像は
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