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 あくまでも、私個人の意見です。

2017年12月08日

人口知能がまるごとわかる本 田口和裕・森嶋良子著




第4章 AIを支える技術と仕組み

のメモ

1956 ダートマス会議でジョン・マッカーシーにより
   「 Artificial Intelligence 」と命名された。
   (Intell ってここから来てるのか?!)

OR辞典:日本オペレーションリサーチ学会での定義
「人間や生物の知能を、機械によって実現したもの、あるいはその研究分野。具体的には、コンピュータを処理の中心とし、各種入出力機器を結合したシステムである」

IT用語辞典バイナリによる定義
「人間の知的営みをコンピュータに行わせるための技術のこと、または人間の知的営みを行うことができるコンピュータプログラム」

 ここでいう人間の「知能」とは「学習」「認識・理解」「予測・推論」「計画・最適化」などを指すが、そもそも「知能」という言葉が指し示す範囲が広すぎるため、AIの定義が異なる場合も多い。

 なるほど。
 そらそうやろな。

1950年代、1980年代にブームが来たが、当時は処理能力やセンサーの能力不足、アルゴリズムの未開発などによってブームが去った。今、やっと普及・活用されるようになってきた。

弱いAI Narrow AI 特化型人口知能 例。Alfpha Go
強いAI Artificial General Intelligence 汎用型人口知能
    これはまだできていない。
    鉄腕アトムの世界だよな。

みずほ情報総研のAIの4レベル
1.制御 センサーからの情報による自動運転。(温度管理など)
2.推論 大量のデータから推論(チャットボット。エキスパートシステムなど)
3.機械学習 サンプルデータを元に学習し、新たなデータについて自動的に判断してアウトプット(検索エンジン。チェスプログラムなど)
4.ディープラーニング 人の介入なしに自律的にルールや特徴を学習してアウトプット(画像認識。音声認識。自然言語処理など)

チャットボット
1966 ELIZA (MITにいた、ジョセフ・ワイゼンバウム開発。いわゆる人工無能)

辞書型
ログ型
生成モデル型(マルコフ連鎖。RNN)

教師あり学習とは
   大量の正解ラベル付きデータを読み込ませ、学習させる。

教師なし学習とは
   正解・不正解が無い。
   途中が完全にブラックボックス化し、とんでもない結果が出てくることも。


機械学習のフェーズ
クラス分類(教師あり学習)
回帰・予測(教師あり学習)
クラスタリング(教師なし学習)
情報圧縮・最適化(教師なし学習)
レコメンデーション(教師あり学習・教師なし学習)


強化学習
教師あり学習のように明確な「正解」は提示されず、「報酬」を与える。
(ABAの強化と一緒やん)
ゲームの技能向上と相性がいい
DeepMind の AI(Alpha Go も)
DQN ATARIのブロック崩しをプレイする

脳のニューロン(神経細胞)
形式ニューロン(パーセプトロン)

ディープラーニングの技術の根幹
   ↓
バックプロパゲーション
(データの流れを逆にたどって、どこで間違ったかを確認し、チューニングしていく。もちろん自動で)

過学習(over-fitting)
勉強しすぎて判断基準が厳しくなりすぎ、未知のデータに対する汎用性が無くなり、運用すると精度が下がること。
(めっちゃ実生活でありそう・・・)

畳み込みニューラルネットワーク
(Convolutional Neural Network:CNN)
画像を分割して細かく処理することで、ニューロンの数はそのままにつながりだけを減らし、処理をシンプルにする。

回帰結合型ニューラルネットワーク
(Recurrent Neural Network:RNN)


posted by kingstone at 19:33| Comment(0) | ネット・パソコン・携帯など | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする

2017年12月07日のつぶやき




































































































































































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