所長の山川宏氏は、「汎用性を実現するために脳から学ぶべきこと」と題して講演した。山川氏はデータが不十分な領域においても適切な判断や解決策を見出すために必要なAI技術として、汎用的な知能と、未知の領域で知識を拡大する自律性的能力の2点を挙げた。「汎用性や自律性を持った知能を支える認知アーキテクチャとしては、脳を参考にすることが有望」と山川氏は言う。現在では、AIのアーキテクチャを脳に学ぶための素地が整ってきている。脳が行っている視覚情報処理や聴覚情報処理などを使ってAIのアーキテクチャを作ることが可能になっている。ミクロな領域では、神経科学の分野で1000個程度のニューロンを同時に測れるようになるなど、従来と比べてより大きなものが見えるようになった。マクロな領域でも、コネクトーム(神経回路の地図)のように、脳の構造を理解できるようになった。AIの一分野であるニューラルネットワークも、ここ数年でディープラーニング(深層学習)が現実的になった。現在で主流となっているAIは特化型のAIであり、特定の用途については突出した成果を出せる。これに対して、さまざまな用途でそこそこの成果を出せる汎用性を持ったAIとして、汎用人工知能(AGI)がある。WBAIでは、現状のAIでは実現できていない領域として、さまざまなタスクに対応できる汎用性を目指している。獲得した知識を再利用して未知の領域に対応する汎用人工知能にとっての課題は、知能の適用範囲を拡大すると、学習のためのデータが少なくなってしまうことである。特化型のAIであれば、学習のための充分なデータが与えられている。一方で、汎用人工知能では、データが少ない領域への対応能力が問われる。山川氏によると、汎用人工知能を実現するために必要な技術は、獲得した知識を再利用して未知領域にも対応する技術となる。再利用可能な知識モジュールを作ることと、これらの知識モジュールを柔軟に組み合わせられるアーキテクチャが重要になる。した理由で、WBAIは全脳アーキテクチャに注力している。脳における知識の組み合わせは、モジュールの動的な組み合わせになると山川氏は言う。どの知識モジュール同士をどのようにつなぐかによって、脳をさまざまな用途に利用できる。汎用人工知能も同様に、知識を組み合わせて仮説を生成し、有効な解を探索する。本当の正解は分からないが、有効な可能性を探すことができる。「汎用性は、自律性とも関係がある」と山川氏は言う。汎用性は、自律的に世界を探索する能力の基盤となるからである。汎用人工知能を用いると、どこを探索すれば良い情報が得られるかについて、カンが働くようになる。探索によって得られた知識は、汎用性を強化する。WBAIは、開発者が汎用人工知能の開発に容易に参入できるように、大脳新皮質のモデル化など、オープンプラットフォームの開発を進めている。2017年9月には、脳の海馬の機能に着目した「海馬ハッカソン」を開催する。Network)のQ学習と深層学習を分離し、海馬のモデルを追加する試みである。次に登壇した、立命館大学の谷口忠大氏は、「記号創発ロボティクスが目指すAGI~表現学習を超えて~」と題して講演した。谷口氏が取り組んでいる「記号創発ロボティクス」の成果を概説するとともに、汎用人工知能との関連から今後の展望を述べた。記号創発ロボティクスとは、教師なし学習の技術を積み重ねることによって、ロボットが言語的知能(記号的知能)を獲得できるようにすることを指す。教師データを与えなくても人間の子どもが外界の刺激だけで言語を獲得するように、自らの経験を統合することによってロボットに言語を獲得させる挑戦である。言語獲得のポイントとなる要素は、Representation(表層、表現)の学習である。深層学習では、データのどの部分を特徴として着目すべきかを自動で抽出する。フランス語から英語への翻訳では、事前の文法知識など一切なく、機械翻訳ができる。内部では、ニューラルネットワークが何らかの表現を作り、これが高次元のベクトル表現となり、これをデコードすることで英語への翻訳を実現している。5感情報や、周囲への働きかけから得られるフィードバックだけで、言語の獲得までやってしまう。ラベルを付けたデータによる教師あり学習を必要とせずに、言語を獲得する。これはどうやったら実現できるのか。このことに挑戦するのが記号創発ロボティクスであるという。法務部門の人材が不足する企業では、企業間の契約書の作成を事業担当者や責任者が行うことが多い。業務開始後にトラブルが発生し、企業間で争うことになると、やはり専門的な知識が必要だったと痛感するだろう。した課題を受け、近年では法律とテクノロジーを掛け合わせたリーガルテックに注目が集まっている。本稿では、実際に発生してしまったトラブル紹介とともに、確認すべき契約書のレビューのポイントや対策方法について、実地経験が豊富な弁護士が解説する。ChatGPTを「さらに自動化」するツールの基本と具体的な使用方法メール作成、翻訳など、ChatGPTとそのAPIを使うことでさまざまなタスクを自動化することが可能となった。ChatGPTのさらなる自動化を目指すツールが登場し、注目されている。その代表格ともいえるのが「AutoGPT」だ。ユーザーは目標を入力するのみ。AutoGPTはChatGPTと連動し、その目標を達成するための行動を自ら考え、それらを実行していく。AutoGPTとはどのようなツールなのか、またそのインストール方法や使用方法を解説したい。おける課題を解決する手段としてリーガルテックが注目されている。リーガルテックとは、法律に関するあらゆる業務を効率化するテクノロジーだが、近年、その市場が急速に伸びている。リーガルテックの導入を急ぎ、導入前よりも業務が複雑化してしまう企業もある。リーガルテック製品を採用しても効果がでない企業は、どのような特徴があるのだろうか。あの職業が奪われる?生成AIブームで“消える職業と残る職業”ChatGPTの登場を皮切りに、さまざまなジェネレーティブAI(生成AI)が登場している。これに伴い雇用への影響を懸念する声も日に日に高まっているが、現在はこの問題に関して専門家の間でも断定的な意見は出されていない。生成AIが人間の雇用を奪うのか、それとも補完する存在となるのか。最新の調査レポートをもとに、現状と今後の展望を探ってみたい。「データウェアハウス」と「データレイク」は衝突&失敗する?シンプルな解決策とは企業が競争力を持つためには、データ活用が必要不可欠となっている。そのためには、過去のデータの可視化と分析が得意な「データウェアハウス(DWH)」と、非構造化データも扱えることで機械学習や未来予測に適した「データレイク」、どちらもうまく活用することが重要だ。それぞれの特性や思想が大きく異なるため、双方を運用することは課題が多い。HuggingChatとは何か?ChatGPTとの比較でわかるオープンソース生成AIの驚きの性能ChatGPTに代表されるチャット型ジェネレーティブAI(生成AI)への注目が高まっているが、こうした中でオープンソースソフトウェアの「HuggingChat」が登場した。オープンソースのため、環境を用意する必要はあるものの、利用も無料で、開発者が多く集まりつつあり、今後さらなる改善も期待されている。ここでは、HuggingChatがそもそもどのようなチャットAIなのか。ChatGPTとどう違うのか。実際にChatGPTとの比較を行いながら、HuggingChatの実力を測ってみた。実際に検証して見えてきた「驚きの性能」とは。会社情報チーム紹介SBクリエイティブ株式会社ビジネス+ITはソフトバンクグループのSBクリエイティブ株式会社によって運営されています。reserved.この機能は会員限定です「ビジネス+IT」の会員の方(登録は無料)のみ、ご利用いただけます。ログインする今すぐビジネス+IT会員にご登録ください。投稿したコメントを削除しますか?キャンセルコメントを削除するあなたの投稿コメント編集コメントするキャンセル機能制限のお知らせ現在、コメントの違反報告があったため一部機能が利用できなくなっています。そのため、この機能はご利用いただけません。詳しくはこちらにお問い合わせください。問題の詳細をお知らせください。報告するキャンセルビジネス+ITルール違反についてはこちらをご覧ください。報告が完了しました閉じるコメントを投稿することにより自身の基本情報が本メディアサイトに公開されます投稿するキャンセル2度と表示しない必要な会員情報が不足しています。必要な会員情報をすべてご登録いただくまでは、以下のサービスがご利用いただけません。」さんのブロックを解除しますか?ブロックを解除するとお互いにフォローすることができるようになります。ブロックを解除するキャンセルブロックさんはあなたをフォローしたりあなたのコメントにいいねできなくなります。さんからの通知は表示されなくなります。さんをブロックしますか?ブロックするキャンセルブロックブロックが完了しました閉じるブロック解除ブロック解除が完了しました閉じる機能制限のお知らせ現在、コメントの違反報告があったため一部機能が利用できなくなっています。そのため、この機能はご利用いただけません。詳しくはこちらにお問い合わせください。閉じるユーザーをフォローすることにより自身の基本情報がお相手に公開されますフォローするキャンセル2度と表示しない閉じる。