ヒトだからこそ価値を出せる余地は、AIやデータサイエンスの「外側」の本質への関わり方にある - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
恒例の年末振り返り記事ですが、もうタイトルが示す通りです。例年通りであれば淡々と1年間の業界動向や個人的な学び、はたまたちょっとした私事などを綴るのですが、今年はたまたま良いお題がやってきたのでまず最初にその話を書こうと思います。 生成AIの爆発的な普及と、それに伴って生じた課題 AIやデータサイエンスの「外側」の本質にアプローチするのが、ヒトのなすべき仕事 最後に、改めて年末の振り返りを 生成AIの爆発的な普及と、それに伴って生じた課題 今年は多くの生成AIプロダクトが公開され普及し、それに伴い文字通り正真正銘空前の生成AIブームが到来し、個人や企業のみならず霞ヶ関までもが、そしてついには政府与党までもがこぞって「生成AIの活用」を模索して立ち回るという有様になりました。書店に行けば生成AI関連書籍が棚一面を埋め尽くすという大盛況で、毎日のようにどこそこの大企業が生成AIを導入した〇〇サ
『認知科学第28巻第2号(2021)』解説特集「深層学習と認知科学」 - logical cypher scape2
TLで論文pdfのリンクが流れてきたので、特集の論文を３つとも読んでみた。 賀沢 秀人「深層学習は認知科学の対象となるか」 深層学習は認知科学の対象となるか 認知科学が対象にするのが、何らかの意味で知的に（ヒト的に）振る舞っているシステムだとした上で、深層学習で作られたシステムが、そのようなシステムかを考えた上で、なお、深層学習と認知科学の関係について提案する まず、ヒト的というのを、観察可能な振る舞いがヒト的という意味で「外的にヒト」と、情報処理のレベルでヒト的という意味での「内的にヒト」とに区別した上で、深層学習で作られたシステムは、外的にヒトだとは言えるが、（部分的に類似しているとはいえ）現時点で内的にヒトとは言えない、とする。 （ところで、深層学習は、初期において人間の脳神経系の仕組みを参考にしていたが、現在はもはや人間の神経系を参考にしていない。この点について、鳥と飛行機の関係で
ゲーデル、エッシャー、バッハ―あるいは不思議の環： ダグラス・R. ホフスタッター - とね日記
理数系ネタ、パソコン、フランス語の話が中心。 量子テレポーテーションや超弦理論の理解を目指して勉強を続けています！ 「ゲーデル、エッシャー、バッハ―あるいは不思議の環： ダグラス・R. ホフスタッター」 内容紹介： 世界を揺るがした衝撃の超ベストセラーは「本当は何を書いた本なのか?」多くの読者を悩ませ楽しませてきた問いに、ついに著者自ら答える序文収録。20周年記念版。 『ゲーデル、エッシャー、バッハ - あるいは不思議の環』（ダグラス・ホフスタッター著、野崎昭弘、はやしはじめ、柳瀬尚紀 訳、原題は Gödel, Escher, Bach: an Eternal Golden Braid）は1979年に米国で刊行された一般向けの科学書。単に GEB とも呼ばれる。 1985年に白揚社から日本語訳が発行され、1980年代後半から90年代前半にかけて日本でも小ブームが起きた。1980年ピューリッ
AIはイデオロギーであり、テクノロジーではない
WIREDより。 ジャロン・ラニア 今日、テクノロジーと外交政策のどちらにおいても、世界における最大の懸念は、人工知能の競争における中国の優位性であるとされています。通常のシナリオは次のようなものです。自由民主主義国が課しているデータ収集の制約がなく、より多くの資源配分を中央集権的に指示する能力があれば、中国は西側を凌駕するだろう。AIはますます多くのデータに飢えていますが、西側はプライバシーを主張しています。これは私たちには余裕のない贅沢なことであり、先にAIを介して超人的な知性を達成した世界の大国が、支配的になる可能性が高いと言われているからです。 このシナリオを受け入れるなら、中国の優位性というロジックは強力です。もし、それが間違っている場合はどうなりますか? おそらく、西側の脆弱性は、プライバシーに関する考えからではなく、AIそのものの考えから生じているのではないでしょうか。 結局
最近のWIREDのAI記事をお勧めしてみる(一部コメント付き) - 蒼龍のタワゴト~認知科学とか哲学とか~
ネットにある日本語で読める信頼できる科学記事…というのはお世辞にも多くない。その中でWIREDの翻訳記事は質の高い信頼できる科学的な記事ばかりで当てになる。特に初期の情報が混乱してた中での新型コロナ関連の記事はとても助かった。 WIREDは人工知能(AI)関連の記事も充実していて、読み応えがある。日本でブームで出てきたにわかのミーハー野郎と違って、認知科学の知識のある人が書いた記事もよく見かける。 WIREDのAIについての短期連載はお勧めしておく そこでまずは、最近まで短期で連載してた人工知能の連続記事をがお勧めなので、全部リンクしておきます。各記事にコメントしたい欲求にもかられるが、ここでは抑える。 人工知能は常識を身につけられるか？ もう一つのお勧めは、この短期連載の直後にWIREDに掲載された記事。これまでのAI研究の内実を凝縮した記事で、ともかくこれをお勧めとコメントをしたくてこ
DS/AIブームは「ソフトランディング」できるか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
旧知の友人でもある、アラヤ創業者・社長の金井さん*1が興味深い記事を書かれて評判になっているようです。 その内容はズバリ「AIブーム終焉」。AIブームが終焉すれば一種の「連れ高」として再燃していたデータサイエンス・データサイエンティスト(DS)ブームも終焉すると予想されるので、これはDS/AIブームの終焉とも言い換えられそうです。 当事者でありながら他人事みたいなことを言うようで気が引けますが、何であれブームというものはいつかは終わりを迎えます。あるもののブームが終わったからといってそのものが滅んでしまうということは一般に多くありませんが、ブームが「ソフトランディング」するかどうかによってその後の状況は変わってくるもの。「浮かれてみんな飛びついていたけれども実は大したことがなかった・金と時間の無駄だった・害悪の方が大きかった」というような感じで反動が強ければ、ブームだったものはその後も定着
okuranagaimo
Skip to main content Posts There's nothing here!
汎用人工知能が実現しない理由
Natureより。 Ragnar Fjelland 概要 人間のような人工知能(AI)を生み出そうとする現代のプロジェクトは、第二次世界大戦後、電子計算機が単なる数値計算機ではなく、シンボルを処理することもできることが分かったことから始まりました。機械知能が人間の知能と同一であることを前提とせずに、この目標を追求することが可能になりました。これは弱いAIとして知られています。しかし、多くのAI研究者は、強いAIと呼ばれる、人間の知能と原理上は同じ人工知能を開発することを目指してきました。弱いAIは強いAIに比べて野心的なものが少ないため、論争を引き起こすことはありません。しかし、弱いAIにも関連する重要な論争があります。この論文では、汎用人工知能(AGI)と特化型人工知能(ANI)の違いに焦点を当てています。AGIは弱いAIとして分類されるかも知れませんが、人間の知能の主な特徴の一つが汎用
人工知能(AI)は意識を持つようになるのか？を神経科学者が解説
2012年頃に「ディープラーニング」や「ニューラルネットワーク」が多くの分野で使われるようになってから、人工知能(AI)の分野は目覚ましい発展をみせてきました。「100年以内にAIは人間を超える」と言われることもありますが、AIが人間と同様の「意識」を持つことは将来的に起こりうるのか、神経学者が「意識」と「知能」の違いに言及しつつ解説しています。 Can AI Become Conscious? | News | Communications of the ACM https://cacm.acm.org/news/244846-can-ai-become-conscious/fulltext カリフォルニア工科大学教授であり神経学者でもあるクリストフ・コッホ氏はDNAの二重らせん構造を発見したフランシス・クリックとともに神経科学としての「意識」の研究に取り組んだ人物。またコッホ氏は同じく
英語論文の執筆を手伝うAI、誤った文法の訂正や適した表現を提案 | Ledge.ai
Langsmith株式会社は2020年4月14日、英語論文執筆支援システムを公開した。AI（人工知能）がスペルなどのミスを訂正するだけでなく、不自然な言い回しの修正や続きの文章の提案までしてくれる。 公開された執筆支援サービスは下記のリンク先にて体験できる。（https://editor.langsmith.co.jp） ＞＞ プレスリリース 論文に適した表現を提案してくれるのも特徴論文執筆は研究者にとって最も重要な活動のひとつだ。研究者は自分の技術やアイデアや発見をわかりやすく、正確に伝えるために何度も推敲して英語で論文を執筆する。しかし、適切な言い回しや文章構成に従って英語の論文を書くことは難しい。 Langsmithは、論文の執筆活動に尽力する研究者を支援するため、研究開発に取り組んできた。AIが文法誤りの訂正やスペルチェックだけでなく、利用者が入力した簡単な文章をもとに、論文に適し
AI企業が考察するGoogle翻訳超え機械翻訳「DeepL」のスゴさ | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
何をもって知能とするか - murawaki の雑記
人工知能の現在の研究状況をネタに与太話をするのであれば、singularity は的外れ。もっと先に議論すべき話がある。これ自体が与太話だが、そういう話をしてみる。 背景 2011 年に Jeopardy! というクイズ番組で IBM の Watson が人間に勝った。その頃から、SF か何かから出てきた singularity 業界が騒ぎ出した (らしいことを私は認知した)。その後、2013 年あたりから Deep Learning というバズワードが流行りだして、ますます楽しそうにしている (らしい)。「らしい」というのは自分で深く追いかけていないから。人工知能*1の実際の研究と関わりのないところで展開されている。Michael Jordan や Yann LeCun のような大御所もこの話題には冷淡。 singularity 業界は人工知能の現状を知らない。そもそも、人工知能は何がで
ニューラルネットワークの歴史について少しだけ確認する - 蒼龍のタワゴト~認知科学とか哲学とか~
ネットで調べものをしていたときにたまたま「NNが心理学と生理学から離れていった瞬間」を見つけて読んだ。Nature論文(1986)のことは知らなかった(私が知っていたのは同年に出た二巻本の方)だったので、そこは勉強になったが、それ以外については同意できない所が多く困惑してしまった 1。 いちおうはてなブックマークでコメントは書いたものの、そのブックマークの他のコメントも分かっているような素振りで書かれているが首を傾げるものがあった。正直これから書くことは私のような認知科学オタクでなくとも知っていてもおかしくない話ではあるはず(当時は日本語の紹介書も幾つか出てて別にマニアックな話ではないの)だが、思った以上に知らない人が多いことに気付かされたので、軽く記事にすることにした。 信頼できる論文の紹介 とはいえ、お前のようなどこの馬の骨ともわからない素人の言うことなど信用できない…という人のために
■ - 蒼龍のタワゴト~認知科学とか哲学とか~
ブログに書く記事のアイデアはあるのだが、ともかくきちんとした文章を書くのが面倒くさい。だから、ここにアイデアの概要だけを書いてスッキリさせるつもり。 前々から準備しているのは「素人による素人のための教養としての機械学習講座」で、アイデアだけはできてるので大雑把に書いてしまう。記事の大きな流れは、(非)線形分離からサンプリングへと言う流れで、アルゴリズムの話をゼロにして考え方だけを提示するのがミソだ。アルゴリズムの話をするならヘッブ則から始めればいいのだが、この先は深めると切りがないしそれを説明した書籍だっていくらでもある。普通の人はニューラルネットワークの考え方だけ分かれば十分だ。すると、世間で問題になっている人工知能の問題を理解するという点では、線形分離から識別モデルを理解して、そこからサンプリングによってデータからパターンを学ぶ事の意味を知ればそれで十分だ。現実にはその程度だって理解さ
なぜ今の人工知能ブームは認知科学とあまり関係がないのか？ - 蒼龍のタワゴト~認知科学とか哲学とか~
現在は三度目の人工知能ブームだとも言われている。それは深層学習と呼ばれる機械学習の発達による成果によるところが大きい。しかし、人工知能と関連が深い認知科学ではそうした人工知能ブームの影響はあまりない。人工知能そのものについては様々な良書が増えてきたのでそれを読んでほしいが、この辺りの事情については （日本では語れる人材がいないせいもあって）語られることはあまりない。 核心に入る前に確認しておきたいのは、認知科学関連では世間的なブームと学問的なブームに乖離があることも多いという点だ。人工知能には三度のブームがあったされている。一度目のブームはおそらく人工知能が提唱されたダートマス会議の頃だと思われるが、世間的によく知られていたのはむしろ映画「二千一年宇宙の旅」のHALだと思われる*1。この時点で現実と虚構で違っている。二度目のブームは1980年代のエキスパー卜・システムの頃でこれについては最
記事一覧 - Sideswipe
フォロワーが話題にしていたので記事にしました。 当然「変わらない」という話なのですが、それだと面白くありません。 まっとうな答え いいえ。ハードディスクはなにかの物質を入れたり出したりするわけではなく、磁気を変化させてデータを記録します。 磁…
欧州の「全脳シミュレーション計画」が広げた大風呂敷と、その誤算～スパコンによる再現はやはり不可能なのか（小林 雅一） @gendai_biz
欧州の「全脳シミュレーション計画」が広げた大風呂敷と、その誤算 ～スパコンによる再現はやはり不可能なのか 人間の脳の全容を解明し、それをスパコン上で再現（シミュレート）しようとする欧州の「ヒューマン・ブレイン・プロジェクト」が暗礁に乗り上げている。 ●"Why the Human Brain Project Went Wrong--and How to Fix It" SCIENTIFIC AMERICAN, Sep 15, 2015 この巨大プロジェクトの目的は「認知症」など神経疾患の治療法をはじめ、強力なAI（人工知能）や、脳型プロセッサーを搭載した次世代ロボットなど超先端技術を開発することだ。 しかし総額12億ユーロ（約1,800億円）もの巨額予算を受けながら、ヒューマン・ブレイン・プロジェクトは「その開始から2年が経っても、ほとんど何の成果もあげていない」として厳しい批判に晒されて
「2045年に人工知能が人間を超える」説は本当か？
「コンピューターが人間の知性を超えるのはまだまだ先」との声がある一方、その実現と未来に向けた動きは出始めている。総務省は情報通信技術（ＩＣＴ）や人工知能（ＡＩ）の技術進歩が社会に与える影響や、その対策についての検討会を発足。さらに人間の脳を参考にして、複数の機能を同時に満たす人間並みのＡＩを目指す研究も進む。”その時“に向けた機運は高まりつつある。 未来科学者が提唱したシンギュラリティ ２月、総務省で「インテリジェント化が加速するＩＣＴの未来像に関する研究会」が発足した。その発端は、未来科学者のレイ・カーツワイル氏が提唱した「シンギュラリティ（技術的特異点）」。２０４５年にはコンピューターの能力が人間を超え、技術開発と進化の主役が人間からコンピューターに移る、とする説だ。研究会は４５年を前に、社会の変化や日本の国際競争力のあり方を展望し、課題を整理して今後の取り組みを提言することを目的とし
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
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
ページが見つかりません
長文日記
