発達する知能 - 藤田雅博

発達する知能 藤田雅博

Add: mudih58 - Date: 2020-12-06 06:20:52 - Views: 5311 - Clicks: 4811

2 図書 発達する知能 :. researchmap is an information sharing platform for the researchers. といった点で、意図的ではないにせよ、結果としてジェンダーによる認識の差が出てしまう可能性があります。 ディープニューラルネットワークというのはブラックボックスですから、それをブラックボックスとして使ってしまうと、「データとしてきちんと入れて、その結果いい結果が出ました」といっても、副次的にやはり何らかのバイアスがかかってしまっている可能性があります。その辺をきちんと認識しながら、お客さまにはそういった問題がないことを説明しながら、社会に受け入れてもらえるAIシステムを届けるということが重要だと思います。 ちなみにトロッコ問題は、人間が考えても難しい問題じゃないですか。ディスカッションとしてはおもしろいのですが。 ──北野さんは、バイアスの解消についてどうお考えですか? 北野:プロセスを「工学」としてやらなければダメだと思います。「やってみたらこうだった」では手探りになってしまい、それだと作業として成り立たちませんので、プロセスに品質基準を設け、アンバイアスなAIシステムを作り込めるシステムを作る必要があると思います。その意味でも、特にマシンラーニングの工業化/工学化というのが非常に大事なプロセスになってくると思います。 トロッコ問題に関していうと、わたしから見ると、トロッコ問題になった時点で負けです。要するに、道路を塞がれたのに止まれないというのは、その手前から減速しているべきだし、視界が悪かったのなら尚更すぐに止まれるように徐行してるべきです。なので、「そもそも、トロッコ問題という状態になった時点で負けてるでしょ」という話です。 トロッコ問題は哲学的な問いとしてはとても興味深い. ハッタツ スル チノウ : チノウ オ カタチズクル ソウゴ サヨウ.

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──IJCAIにて、「食に関するワークショップ」を開催するそうですが、その狙いはなんですか? 藤田:食の領域に人工知能を道具として持ち込む、ということを主張したいと思っています。基本的に食というのは、和食にせよバスク料理にせよ、長い歴史のなかで培われたルールが一応あります。そのルールに則って、いろいろな食材や調味料や調理法の組み合わせをするわけですが、そのコンビネーションを、いろいろ変えて新しい組み合わせにすることで新しい味が生まれるわけです。例えば、ラズベリーと海苔は同じドミナントな分子構造を持っているので、海苔巻きにして食べるとおいしい. ──ところでAIというと、一般的には「トロッコ問題」や「フレーム問題」といった課題が挙げられますが、おふたりは、倫理面から見てどのような課題があるとお考えでしょうか? 藤田:ソニーの立場でいうと、「ソニーが提供する商品とサービスに含まれるAIが、どういう社会的な問題を起こす可能性があるか」、ということがポイントではないかと思います。 一般的に言われているのが、顔の検出・認識において、いわゆる肌の色や性別によって認識率に差があることであったり、ある会社の採用にAIシステムを使うというとき、どうしても男性のデータが多めになる可能性があり、それゆえのバイアスが起きてしまう可能性があったり. 10 目次 特集「人をまもる電波センシング技術」. com PayPayモール店 | 発達する知能/藤田雅博. 1 提案するアーキテクチャ 我々が自身の活動を通して描くに至った,「発達する知能」 のための基本的なアーキテクチャを図1 に示す.図の右側 はロボットの知能部分,左側はロボットが動作する環境を. といったことだったり、ある制約のなかで組み合わせると、それなりのおいしい味になるということはわかってきています。 食材は非常に広がりがありますし、クッキングというのはある意味、化学的なプロセスですから、それを探し当てることによってどういう結果になるのか、という話には人工知能の領域としても魅力的なテーマだと思います。 北野:今年の3月に、バルセロナで「SCIENCE & COOKING WORLD CONGRÉS 」というカンファレンスが開催され、ソニーもセッションを持ったりディナーを主催したりしました。ちなみにこのイベントのオープニングトークは、かつて分子ガストロノミーで非常に有名になった「エル・ブリ」のオーナーだったフェラン・アドリアでした。 カンファレンスで出てきた議論を見ていると、経験的に「これがいいね」という味だけではなく、本当にサイエンスに切り込もうとしている姿勢が感じられ、われわれが貢献できる部分は大きいと思いました。 バルセロナやサンセバスチャンは、食におけるシリコンバレーですね。ものすごくいろいろなことをやっていますし、かつて「エル・ブリ」にいたシェフたちも、自分で店を持ち、アトリエなりラボなりといった場所を抱えているようです。そこでありとあらゆる実験をして、その結果、いいレシピをレストランで出すというやり方をしています。かなり本格的に、サイエンス×フードを実践している感じですね。 藤田:先日、サンセバスチャンのあるシェフと話をしたのですが、レストランを経営していると、とにかく日々のオペレーションが大変なのだそうです。なので1年に4ヶ月の休暇を取り、1ヶ月は普通のバケーションにあてるけれど、あとの. インテリジェンス・ダイナミクス 3 発達する知能 知能を形作る相互. Pontaポイント使えます! | 発達する知能 | 藤田雅博 | 発売国:日本 | 書籍 || HMV&BOOKS online 支払い方法、配送方法もいろいろ選べ、非常に便利です!.

──「ソニーらしいAI(研究)」と言うと、エンタテインメント分野が挙げられると思います。この分野において、現在、どのような成果が出ているのでしょうか? 藤田:例えば音楽で言うと、ソニーコンピュータサイエンス研究所(以下、ソニーCSL)では「Flow Machines」という自動で作曲をするAIを開発しています。と言っても、人間の代わりに自動作曲して出せばいいかというとそうではなく、「作曲家というクリエイターを支援するためのシステム」というのがわれわれのスタンスです。AIとクリエイターがお互いにインタラクションしながら、最終的には人間がいい曲を生み出せる状態を作りたい、というプロジェクトです。 これは調理も同じで、シェフがいい料理を作るために、AIがいろいろな検索結果や仮説を提案することで選択肢を与え、人間の感性で選んだり選ばなかったり、ということがエンタテインメントの領域で重要になるのだと思います。映画創作でも同じことが言えると思います。クリエイティビティを発揮させるところには、必ずそういうシステムがいるのではないかと思います。 北野:「Flow Machines」は、ソニーCSLパリが中心となって行っているプロジェクトで、3年くらい前にビートルズ風の曲を「Flow Machines」が作った動画がYouTubeでも話題になりました。それはそれで、「AIはここまではできるのか」ということで非常におもしろかったのですが、実際には、アーティストが「ビートルズ風の曲を作りました」といって売り出すことはないですよね。自分風の曲でなければいけないわけですから。従っていまは、アーティストが自分のオリジナルの曲をインタラクティブに作っていくプロセスを、「Flow Machine」でサポートするというコンセプトでやっています。例えばコード進行とか、自分のスタイルをデータとして入れて、自分のスタイルはあるけれど、自分は思いつかなかったものを出してくれるようなシステムにガラッと変わりました。ヒューマンセントリックというか、アーティストのクリエイティビティをできるだけ発揮してもらうように、AIはアシストをするというわけです。実際使っていただいていると「人間だとこのフレーズは思いつかないよね、でも、これおもしろいよね」というものが結構出てくるんです。そうしたパフォーマンスを、今年のS. 6: 身体を持つ知能 : 脳科学とロボティクス. 発達する知能 知能を形作る相互作用 - 藤田雅博/編 下村秀樹/編 - 本の購入はオンライン書店e-honでどうぞ。書店受取なら、完全送料無料で、カード番号の入力も不要!お手軽なうえに、個別梱包で届くので安心です。宅配もお選びいただけます。.

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6: 発達する知能 : 知能を形作る相互作用: 藤田雅博, 下村秀樹 編: シュプリンガー・ジャパン:. 発達する知能 知能を形作る相互作用 (インテリジェンス・ダイナミクス)/藤田 雅博/下村 秀樹(コンピュータ・it・情報科学) - インテリジェンス・ダイナミクスに関連する研究をまとめた書。. インテリジェンス・ダイナミクス 3. 脳身体性ロボット : 知能の創発をめざして: 注記: 執筆者: 浅田稔, 川人光男, 谷淳, 土井利忠, 中村仁彦, 藤田雅博 参考文献: 各章末 第2刷以降の出版者(名称変更): シュプリンガー・ジャパン: タイトルのヨミ:.

藤田 雅博(ソニー株式会社システム技術研究所/所長) 評価の概要 erato浅田共創知能システムプロジェクトは、ヒューマノイド(人間型ロボット)の新たな設 計・製作・作動と認知科学・脳科学の手法を用いた構成モデルの検証から知的機能を解明し実現す. 発達する知能―知能を形作る相互作用 (インテリジェンス・ダイナミクス) 著者名:藤田 雅博 (編集), 下村 秀樹 (編集) 出版社:シュプリンガージャパン (/06) ISBN-10:; ISBN-13:; 発売日:/06 ; 商品の寸法:21 x 14. 藤田 雅博 編 下村 秀樹 編 に関する商品は、1件お取り扱いがございます。「発達する知能 知能を形作る相互作用」など人気商品を多数揃えております。藤田 雅博 編 下村 秀樹 編 に関する商品を探すならとらのあなにお任せください。. 計測と制御 Vol. 【注記:裏表紙に個人蔵書印消し跡(剥がし跡・傷み)有】 角に少傷み(少打ち跡)・地に少薄汚れ有。その他の状態は本文共に概ね良好です。 / 冊数 : 1冊 / 刊行年 : 年6月発行 / 出版社 : シュプリンガー・ジャパン / ページ数 : 260頁 / サイズ(判型): A5判 / ISBN :.

AI/SUM(アイサム): Applied AI Summit は、AIを実社会・産業にどう適用にスポットをあてた日本最大級のグローバルAIカンファレンスです。国内外の専門家、政策当局者や関連企業、スタートアップが集結し、AIが今後我々の社会にもたらす様々なインパクトを探ります。人を支配するのではなく、人. researchmap is provided by Japan Science and Technology Agency. 藤田雅博 発達する知能 知能を形作る相互作用 インテリジェンス・ダイナミクス : 藤田雅博 | HMV&BOOKS online本サイトはJavaScriptを有効にしてご覧ください。. 3 形態: xv, 422p ; 21cm 著者名:. ──AIに関する最大の国際学会である「IJCAI(イチカイ)」にて、北野さんは基調講演をされるそうですね。どのようなお話をされるのでしょうか? 北野:ライフワークとも言える、AIとシステム生物学の融合の話をします。特に、AIとロボットで、科学的発見を自動化するというテーマです。そこで取り上げるのが、「ノーベル賞クラスかそれ以上の科学的発見を、AIシステムが自律的にできるようにする」チャレンジです。今後20〜30年で完成させ、生命科学の分野を中心に活用していきたいと考えています。 生命科学は、とりわけ人間が苦手な分野だと思うのです。情報量が非常に多くて、対象になるものが非線形で、超多次元で、その動態の解釈にも曖昧さがあります。こういうものを理解するのって、人間は認知機能的に不得意だと思っています。ちなみにバイオメディカルの分野では、毎年200万本の論文が出ています。がんや免疫系といった重要な分野では毎日数百本ほどの論文が出版されています。つまり、人間の情報処理能力を完全に超える量の知識が生み出されているわけです。 だからここをAIでやれるようにしたいのです。いまでも生命科学は、iPS細胞ができたり新しい抗がん剤ができたり、すごく進歩はしているけれど、AIが入ることによって、飛躍的に進歩するのではないかと考えています。 その一環として、わたしは「ノーベル・チューリング・チャレンジ」というものを提唱しています。高度に自律性を持つAIサイエンティストが開発されたら、その科学的発見をしたのが人間なのかAIなのかどうか、ノーベル賞委員会がわかるかというと、わからないのではないかと思っているからです。例えばビットコインの生みの親であるサトシ・ナカモトは、「誰かはわからないけれど、誰かなんだろう」とみんな思っていますよね。なぜあれをAIだと疑わないのかというと、AIがまだそのレベルに達していないことをみんな知っているからにほかなりません。しかし、ブロックチェーンや仮想通貨の分野で、ノーベル経済学賞を与えることになるとするとサトシ・ナカモトに授賞せざるを得ないですよね。同じようなことが起きる可能性があります。 あと、数学の世界では1930年代にブルバキがいましたよね。みんなニコラ・ブルバキという人物がいるのかと思っていたら、実はグループで、ブルバキという仮想の人格を作っ. ──発明家/未来学者のレイ・カーツワイルが「シンギュラリティ」について言及したのが年でした。それから14年が経った現在、AI研究の最前線ではどのような「テーマ」や「課題」が論じられているのでしょうか? 北野:画像認識であるとか、認識・分類系のことはかなりできるようになり、普及期に入ってきたといえます。実際、色々なオープンソースの深層学習ツールやGoogleの「Cloud AutoML」のような非常に簡単に深層学習が使えるようなサービスも出始め、多くの人たちが機械学習という側面からAIを使うようになりました。 あと、自然言語処理系の進化もすごいですね。これもGoogleになってしまうのですが、「BERT」という非常に高性能な自然言語処理の手法が発表されたり、発話者の声や雰囲気を再現した声で翻訳ができるような技術が登場しました。次は、これらの技術の実用的な応用やさらに難易度の高い「連続的で、スムーズな対話ができるかどうか」という点がチャレンジになります。 そうした学会レベルやショウケースとして進んでいるプロジェクトに関してはどんどん新しいものが出てきているわけですが、一方で、モノやサービスといった実装のフェーズで見てみると、うまくいっているものもあるし、思ったよりうまくいっていないものもあるといった状況です。すべてがディープラーニングで実現できるわけでもありませんから。 藤田:ディープニューラルネットワークの研究は年代後半には始まっていたと思いますが、われわれ研究者の間で知られるようになったのは年あたりでした。年頃から、画像認識の精度が人間の認識能力を超えた、という結果がではじめました。特に認識技術に関しては、コンピュータ技術の発達により、大量にラベル付けをした教師データを処理できたり、学習時の課題である過学習などを防ぐ工夫が出てきたことが急激な改善に貢献したと思います。そしてその次に登場したのが、「AlphaGO」のようにこのディープニューラルネットワークと強化学習を組み合わせて使いインタラクションのストラテジーを学習していくタイプですね。 さらに最近、ディープニューラルネットワークを用いた生成系がいろいろ出てきましたね。絵を描いたり音楽を作ったり、音声合成もそれにあたります。敵対的学習法などを用いて、かなりリアリティのある画像や. トップ > 書籍 > 発達する知能. を取ることがあります。逆に言うと、人間の制約をはずして考えるとき、例えば腕が2本ではなくて数本あるようなシステムを考えるとき、人間とは違う発想のシステムが必要で、だったらなにをメタファーにすればいいのかというのは、常に求めながらやっています。自然界のなかには、そのように似たようなシステムがあることが多いです。 北野:例えば基板に手作業で細かい表面実装をするときとか、腕が2本だと足りないですよね。あと2本くらいあれば、ちょっと基板を押さえたりしながらはんだ付けできるのにと。 藤田:人間と協調して.

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