人工知能によって人の仕事が奪われるという未来です

ディープラーニングとは何か

人工知能ユニットを取り付ける者があらわれるとする
人工知能に関わる研究成果主にパズルと算術証明を披露しあいました

たとえば、統計的機械学たとえば「ステーキはおいしい「寿司はおいしい」「ケーキはおいしい」という文があるとして、「ステーキ」「寿司」「ケーキ」とは「おいしい」という言葉とよく一緒に出てくるのでどうやら似ているらしい、と考えることができる。
たとえば「王様は偉い」「女王様も偉い」「王様は男らしい」「女王様は女らしい」みたいな表現から、「王様」と「男」、「女王様」と「女」、「偉い」と「王様」と「女王様」はそれぞれ近い、と把握するこれを専門用語で「単語の分散表現のベクトル化」と言う。重要なのは、本来は文字の組み合わせにすぎない単語を、「同じ文脈で一緒に出てくるから近い」という尺度でベクトル化するところだ。ベクトル化すると、足し算や引き算ができる。これを使うと王様-男+女”女王様とか東京-日本+フランス=パリという計算ができるようになる。

テクノロジーの進化の特徴についてお話ししておきます

これはword2Vecの非常におもしろい性質で、この性質のおもしろさからかなりの注目を集めた深層学習を使う場合でも前段ではWord21/ecを利用してベクトル化したものを深層ニューラルネットワークに入力するなど、Word2Vecはいまでも大事にされている技術のひとつだ。
余談だが、Word2Vecのアイデアは考古学にヒントを得ているところも興味深い。考古学に明るくなくても、ロゼッタストーンは知っているだろう。ロゼッタストーンは古代エジプトの神聖文字ヒエログリフと民衆文字デモティックとギリシャ文字の3種類で同じ内容が書かれた石碑とされ、これを元にヒエログリフの解析が飛躍的に進んだと言われているどうしてロゼッタストーンでヒエログリフが解析できたのか。

AIに仕事を取られるんじゃないかのような話をしている方もいます

実は古代文字を解析するひとつの方法として、「一緒によく用いられる言葉は意味が近い」というものがあるのだ。それがひとつのヒントとなって、Word2Vecのアイデアが生まれたのである。
旧来からの人工知能研究者を戸惑わせた重大かつブレイクスルーな発見さて、Word2Vecは統計的機械学習という手法だが、は、従来の自然言語の処理とどう変わってくるのか。
それの一歩進んだ技術である深層学習のほう先のケネディ大統領の演説を、になる。
深層学習を用いたGoogleのニューラル翻訳で訳すと、左記のよう私たちは月に行くことに決めました。コンピュータの中身というのは現実世界から遊離したではない

プログラミングと貨幣経済は密接な関係があるといぅことだった

私たちはこの10年間で月に行くことを選択します。それは簡単なものではなく、困難なものですから、その目標は私たちのエネルギーとスキルの最高の構成と測定に役立つからです。受け入れる意思のあるもの、延期したくないもの、勝つつもりのもの、そして他のものもあります。
この翻訳の特筆すべき部分は、さっきはあまりに長すぎる一文だった「wechoosetogotothemoon…」以降の文が、3つに別れていることだ。分割されたことでとても読みやすく、意味がとりやすくなった。まだ完璧な訳とは言えないが、悪くない訳だ。
こうした精度の高い翻訳を行うためにはどんな高度なアイデアが必要だったのか。

AIが抱える問題について紹介します
ロボットベンチャーのボストンダイナミクス

人工知能が人にも理解できる客観的な解釈だった場合

人工知能まで否定することはありませんでしたこの翻訳にはSeg2Seqという手法がある文字の並びを別の文字の並びに変Googleが発表したニューラル機械翻訳に関する論文によると、使われている。Sea2Seqとは、SequencetoSequenceの略で、換することを学習するためのニューラルネットワークだ。
Sea2Seqで学習するためには、ある言語の文章と、その翻訳の文章の組み合わせ、つまり対訳の例文を大量に用意するだけでいい。たとえば英語とフランス語の対訳、日本語と英語の対訳などが大量にあれば、あとは勝手に学習してしまう。学習には相当な時間がかかるが、それでも数日あればある程度は高度な翻訳が可能になるSeg2Seqでは、構文解析をする必要はない。

人工知能も可能性があるという意味では検索

なんとなく大量の文を読ませることでA1が自動的に構文を読みとり、一方の言語の構文ともう一方の言語の構文のニュアンスの違いを読みとり、自然な翻訳を可能にするこれは、これまで頑張って形態素解析用の辞書を作ったり、構文解析の効率的な方法を考えていた旧来からの人工知能研究者にしてみればそれまでの仕事を否定されるような重大かつブレイクスルーな発見であり、いまだに従来からの自然言語研究者たちが戸惑っている部分でもある。


コンピュータの中身というのは現実世界から遊離したではない AIの認証における活用方法は様々です 人工知能によって人の仕事が奪われるという未来です