Blog「ヒトとAIの共生」がミッションの企業、SAI-Lab株式会社のブログです。「意識」について考察した一連のツイートです。人工知能の究極の目的は、「人工意識」なのかもしれません。進化は最適なルートを通らない(そもそも最適なルートを定義できない)。増築を繰り返した建物のようなものなので、ヒトの神経系は技術的負債が貯まっているはず。人工知能が脳よりも有利なのはその点かも。2019生物の神経系は複雑すぎるのでコンピュータで再現するのは難しい、という考えかたもありますが、逆に無駄が多いので複雑そうに見えるだけなのかもしれません。大事なのは、知能の本質を捉えることですね。コッホとトノーニの意識に対する考察は大変興味深い。神経科学の立場から、意識を持つ機械の判定基準を明らかにしようとしている。2019「意識を持つ機械」が本当に意識を持っていることを、どのように判定したら良いのでしょうか。チューリングテストなどは候補かと思いますが、それでもまだ不十分に思えます。統合情報理論はリーズナブルに思える。現行のコンピュータには意識は宿らない、というトニーノとコッホの考えには納得がいかない。2019現行のコンピュータに意識が宿せない、と断言するのは悪魔の証明なのではないでしょうか。ヒトには可能だけど現行のコンピュータにはできない例として挙げている、”違和感”の検知は、既にディープラーニングで可能なように思える。2019異常検知は、まさにディープラーニングが得意としている分野です。画像に対しても、それは適応可能なのではないでしょうか。線虫のような原始的な生物の知能や意識は、極めて限られた環境にのみ適応している。2019現状のAIは極めて限られたタスクにしか対処できない、とはよく聞きますが、それは原始的な神経系を持つ動物に関しても同じです。AIの進化次第で、汎用性を持つようになる可能性は否定できないかと思います。2019GPUは並列処理が得意で、CPUは直列処理が得意です。これらを組み合わせれば、まさに脳のような処理ができるのではないでしょうか。個人的に、神経系のある動物に死が存在するのは過学習のためと考えている。ある特定の環境、時代に過剰適応してしまった個体は、別の環境や時代では有害となる。老害となった個体がのさばり新陳代謝が行えないグループは、淘汰される運命に。2019ネットワークが過剰に学習してしまうと、汎用性を失います。環境が変化すると、そのような個体は有害となるため、淘汰する仕組みが必要です。ジョブズも言っていましたが、「死」はとても有用なツールです。...2018-12-13ディープラーニング、その先にあるもの「はじめてのディープラーニング」、Amazonの本総合で1000位以...2018-11-28技術書・ビジネス書大賞2019の投票が始まりました技術書・ビジネス書大賞2019の投票が始まりました。»SAI-Labとは?SAI-Lab株式会社は「ヒトとAIの共生」がミッションの企業です。https://sai-lab.co.jpAI関係の研究開発、および教育に携っています。AIの講座を複数展開し、知性の本質に迫るAIのアルゴリズムを研究、開発中です。SAI-LabのミッションとビジョンYouTubeチャンネルFacebookページ代表のプロフィール講演、執筆などのご依頼はこちらよりお願いいたします。初心者向けの人工知能と機械学習のコースです。プログラミング言語Pythonを使って、機械学習とプログラミングの基礎を学習します。AIのための数学講座:少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分AIの学習を始めるために必要な数学を1つの講座にまとめました。プログラミング言語Pythonを用いて、式の意味を確認しながら少しずつ丁寧に学びます。このコースの最大の特徴は、AI向けの数学をコードを書きながら学べることです。初心者向けディープラーニングのコースです。)SAI-Lab代表についてFacebookTwitterLinkedInQiitaスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。