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。見るネットワークが分断され過ぎでもなく、密すぎでもいないときネットワークには複雑な因果関係が生まれ、それが「意識」の源泉になっていることを理論、実験ともに示しています。磁場により脳に直接与えた刺激は、「意識がある」状態では脳内で複雑な因果関係を伴うパターンのトリガーとなり、「意識がない」状態では単純なパターンしか起こしません。それのみが意識の原因とは限らないようにも思えますが、巨大なネットワークにおける複雑な因果関係が意識の源泉であるならば、コンピュータ上にこれを再現することは困難で無いようにも思えます。「人工知能」から「人工意識」へ、考えをよりコアな方向へ向ける必要性を感じました。「科学的思考」のレッスンそもそも、「科学」って何でしょうか?改めて考えてみて訳が分からなくなったので、考えを整理するために「科学的思考」のレッスンという本を読みました。見るこの本によれば、科学におけるより良い理論や仮説の基準は以下の3つとのことです。要素をなるべく含まない3すでに分かっている多くのことがらを、できるだけたくさん、できるだけ同じ仕方で説明してくれる。以下は僕自身の考えですが、結局、科学とは世界を一貫して繋いでくれる、常に疑われ続け継続的に更新される物語のようなものかと思います。常に疑われ続ける、故にロバストな体系なのでしょうね。物語である以上文学やアートの要素も必要であり、美的感覚が大事なのではないでしょうか。真理へは絶対に届かないのですが、人類はより真理に近いストーリーを求めようとします。科学は「技術」と相性がいいため、よく「科学技術」と一緒にして扱われます。科学にとって技術は検証であり、技術にとって科学は根拠となります。タイトルは、「ヒトとAIの共生、そしてシンギュラリティ」です。東北大での講演が今週の金曜日に迫りました。資料作りが佳境に入っています。駅前のジュンク堂で自分の著書を探してしまいました。講演の最後に、参加者の皆さんに挙手をお願いしました。これから30年後におけるAIの立ち位置ですが、以下の3つから選択していただきました。AIは単なるツールAIは新たな「生物種」ヒトとAIは、融合する結果は、1.が9人、2.が6人、3.が6人でした。材料の研究者の方々と、様々な議論ができて楽しかったです。来年は東京でも講演ができたらと思います。2018年12月29日12/28、東北大での講演に使ったスライドをアップしました。発表のスライドはこちらです。speakerdeck.com発表内で使用した動画はこちらです。群知能と創発(1)群知能と創発(2)群知能と創発(3)単細胞生物のシミュレーション来年は論文を執筆する予定もあるので、アカデミックな方面で活動も強化していきたいと思います。12/28に東北大学で講演することが決まりました。講演のタイトルは「ヒトとAIの共生、そしてシンギュラリティ」です。無料で、東北大の関係者でなくても参加可能です。多くの方のご参加をお待ちしております。19:5812/28、東北大学で講演しますTweetもっと読むコメントを書く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位以内に入りました。「はじめてのディープラーニング」、8月の発売以来じわじわと順位を上げてきましたが、本日Amazonの本総合で1000位以内に入りました。Amazonで扱っている書籍は少なくとも100万冊はあるので、上位0.1%には入れたことになります。現在、「ディープラーニング」で検索するとベストなポジションに表示されます。Amazonで「ディープラーニング」を検索すると、ベストなポジションに表示されるようなりました。2018年12月6日ディープラーニングは価値のある技術ですが、その先にあるものをそろそろ考えてもいいかもしれません。今のディープラーニングは単なる関数なので、自ずと限界があるでしょう。全てのものに生命性を宿そうとするALifeに答えがありそうに思える。群れを模倣する「群知能」などはその候補に思えます。誤差逆伝播法(バックプロパゲーション)に代わるアルゴリズムが確立できればいいのですが。自然界は無限に複雑なので、生命、知性の本質を効率よくアルゴリズムとして抽出する必要があります。自然界は無限に複雑でまるごとシミュレートするには計算資源が足りないので、本質的なアルゴリズムを抽出する必要があります。Udemyで自然言語処理のコースをリリース予定です。著書「はじめてのディープラーニング」では再帰型ニューラルネットワークと自然言語処理がページ数と時間の関係で扱えませんでしたが、年末にリリース予定のUdemyのコースではこれらをメインにしあす。自然言語は興味深い対象ですが、consistentなルールがなくアルゴリズムで扱うのはなかなか難しいですね。12:41ディープラーニング、その先にあるものTweetもっと読むコメントを書く次のページ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。