目次はじめに人工知能とは?AIブーム(第一次〜第三次)機械学習ディープラーニング(深層学習)おわりにはじめに独学カリキュラム7テクノロジーということで、AIについて考えてみます。私自身一行もプログラムを書いたことのないド文系だが、本を読むことで理解できたAI初歩中の初歩を、メモ程度に紹介したい。?私の定義では、人工知能は「人工的に作られた人間のような知能」であり、人間のように知的であるとは、「気づくことのできる」コンピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し現象をモデル化することのできるコンピュータという意味である。p.44「人工の知能は、原理的にはすべてコンピュータで実現できるはずだ」というのが、科学的には妥当な予想である。人工知能はもともと、その実現を目指している分野なのである。推論・探索の手法は、環境と状態が知識として与えられたときに、取るべき行動(新しい知識)を推論し、そこから実際どの行動をとるのが最善なのかを探索するもの。p.41第二次「知識の時代」(1980〜1995)・人工知能に大量の知識をインプットするアプローチ(例:いくつかの質問によって病気を診断するシステム)。・問題点(限界)は3つ。人工知能のプログラム自身が学習する仕組み・学習とは分けること。分ける作業はつまりYesかNo問題。・教師あり学習:入力と出力(正解)のセットを与える(例:手書きの数字認識)・教師なし学習:入力データのみを与える。データのパターンやルールを抽出するのが目的。・強化学習:与えられた環境で、ある状態の時に、どのような行動を取れば良いのか学習するというのが基本的な考え方。行動の結果を報酬(スコア)で定義し、自分で学習していく(例:自動運転、ロボットの自立歩行)。・ただし、特徴量の設計(特徴をつかむこと)は人間が行う必要があり、それにより精度が全然変わってくる(職人技に近い。これが旧来の機械学習の限界)ディープラーニング(深層学習)・ディープラーニングは機械学習の一部。多層のニューラルネットワーク。2010年代より本格化。・特徴量の設計をコンピュータが自ら行う(見つけ出す)ことができるようになった(これがブレークスルー!)。画像認識だと、コンピュータが自分でネコの特徴(ネコという概念)を見つけ出し、ネコを認識できるようになる。ディープラーニングの登場は、少なくとも画像や音声という分野において、「データをもとに何を特徴表現すべきか」をコンピュータが自動的に獲得することができる可能性を示している。簡単な特徴量をコンピュータが自ら見つけ出し、それをもとに高次の特徴量を見つけ出す。その特徴量を使って表される概念を獲得し〜後略。p.173おわりにAIについて超ざっくり理解することを目的に本記事を書きました。本記事は目次程度に使っていただき、1冊入門本をお読みいただくのがベターかと思います。入門を理解した後は、下記の書籍が実践的で面白かったです(頭が壊れそうでしたが)。同時にAIは数学の知識が必須なので、そちらも下記で勉強しました。あとは、プログラミングを少しやってみようかと思っています。記事は見つかりませんでした。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト上に表示された文字を入力してください。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。スペインMBA留学記.。