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ロボット開発を進めています例えばファナックは2015年

1000台のコンピュータで3日間かけて学習を行った結果、人間の顔、猫の顔、人間の体の写真に反応するニューロンが抽出できたというものである。これは、データサイエンティストがいなくても、特徴量を人知能が見つけ出し、データ解析をしてくれるという新しい人工知能が生まれる可能性がでてきたということである。
従来の人工知能は、言語処理型、知識ベース型、画像·音声処理型、将棋等をするゲーム型などに分類されるが、これらに機械学習を組わせて、ウェアを一緒的には人工知能と呼び、製品化されていることが多い。
IoTとビッグデータ機械学習

AIが完成するこのしかしながら

AIというこのヘッブ則

これらは、特定の機能を実現する専門型人工知能である。
より賢くなっていくソフト人工知能研究の大きなながれとして、第次ブーム、第二次ブーム、に続いて、現在は三次ブームと呼ばれている。このままブームとして終わるのか、あるいは新しいパラダイムシフトになるのかはまだ見えてきていない。しかし、過去と違う点は、ビッグデータの情報量の増大など、社会的に人工知能の必要性が非常に高くなっている点や、深層学習に代表されるように、技術的な新しいブレークスルーが出てきたことではないだろうか。これらにより「専門型人工知能」が社会でより多く利用されるようになっていく基盤が整えられつつあると感じている。


ディープラーニング派が占めるようになり
ディープラーニング派が占めるようになり

人工知能はどういう順序で都市を回るのが番効率が良いか

人工知能の発展は手放しで喜べる分野ではありません一方で、どのような状況にも対応できる人工知能を「汎用型人工知能」というが、これができるためには、もう一歩の技術革新が必要ではないと感じている現状の人工知能は、人間の情報処理、言語処理、計数処理をまねしているだけである。このため、言語の翻訳をしていても、その言葉の意味を理解しているわけではない。統計的に最もあり得る対訳を出力しているだけである。グーグルの人工知能も人間と猫の顔を区別することはできるが、猫とは何かという、人間であれば常識的なことを理解してはいない今の人工知能の第三次ブームは、特定の分野での応用が広がり、人間の情報処理やデータ解析を強力にサポートしていくことができると考えられる。
人工知能とは何なのか?AI開発のベンチャーを起業しかしすぐに人間と同じ言語能力や判断能力をもった人工知能ができるというのも考えすぎである。まだまだ人間レベルにまでは長い道のりがある。会計処理などのように、定型的な書類を処理する作業などは、人工知能で代替できるようになっていくが、行動なマネジメント能力を必要とする経営者の代替は当面はないと考えられる。
筆者の個人的な考えでは、生存本能に基づいて、脳の発達·進化過程と同じプロセスを経ないと、人間と同じような反応をする知的構造体は作れないのではないかと思っている。

ロボットが組み合わさる

身体の五感からの情報処理を不断に行っている人間の脳と同じものをつくるには、人間の体と同じものを人工知能ももたないと「人間の気持ち」を察することはできないだろう。
この点については、そもそも人間と同じものをつくる必要があるのかとう疑問もある。
工知能が隣にいたらかなり厄介ではないだろうか。
人間の脳は、学習に長い期間がかかるし、わがままである。
AI時代を生き抜くことができます


ディープラーニングという特徴抽出能力を得て急激に進化を始めた
ディープラーニングという特徴抽出能力を得て急激に進化を始めた

人工知能では補完しきれないニッチで専門的な分野は職を奪われないからです

もし自分の性格まで似た人また一方で人間の大脳皮質で行われている高度な言語処理や論理処理だけ抽出した甚句知能はできるのだろうか。
のかはさらに検討が必要であるだろう。
人間の脳の便利な部分だけ抽出するということが可能になる当面は、人工知能は人間の脳の機能の拡張·サポートという点で発展していくと考えられる。しかし、深層学習の技術だけでは、技術的特異点シンギュラリティに達するには限界があるとも考えらえる。この先では、ニューロンの構成自体を自己進化的に組みなおしていく機械、すなわち自己進化する人工知能を開発していくことが求められている。

人工知能とそれに融合した人類が地球を覆いつく