この記事について
G検定で出題される問題で人物名と何をやった人なのかが結びつかない。
という人向けに簡単なメモを作成しました。
G検定の問題ベースで作成しているので、細かいところは突っ込んでいません。
ざっくりと書いているので、語弊がある部分もあります。
問題集で見かける頻度が高い順で人物名を並べています。
ジェフリー・ヒントン
- ILSVRC2012で
AlexNetを使って優勝した人- ILSVRC：画像認識の世界コンペ
- 2006年に
トロント大学でオートエンコーダーを提唱した人- オートエンコーダ：入力層/出力層/隠れ層から成るネットワーク。
入力層と出力層は同じ値。
次元圧縮で利用される。
- オートエンコーダ：入力層/出力層/隠れ層から成るネットワーク。
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制限付きボルツマンマシンを用いた深層信念ネットワークを提案した人
レイ・カーツワイル
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シンギュラリティを以下のように予言した人
2045年に起きる- シンギュラリティ(技術的特異点)：人工知能が人よりも賢くなる時
イアン・グッドフェロー
- GANを提唱した人
- GAN(敵対生成ネットワーク)：人工知能を用いた画像生成の手法
ジョン・サール
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強いAI/弱いAIという言葉を使った人- 強いAI(汎用型AI)：人のように様々な問題が解けるAI。
ドラえもんや鉄腕アトムのような頭脳をイメージするとわかりやすい。1
現在、実在はしていない。 - 弱いAI(特化型AI)：ある特定の分野の問題のみ解けるAI。
現在のAIは全てこれに分類される。
- 強いAI(汎用型AI)：人のように様々な問題が解けるAI。
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中国語の部屋を提唱した人- 中国語の部屋：(説明が長くなるので結論)強いAIが実現不可能であることを示した思考実験
- 分かりやすく説明しているリンク
- 中国語の部屋：(説明が長くなるので結論)強いAIが実現不可能であることを示した思考実験
スティーブン・ホーキング
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AIについて以下のように述べた人
AIの完成は人類の終焉を意味するかもしれない
ヤン・ルカン
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GANを以下のように形用した人
機械学習において、この10年間で最もおもしろいアイディア
トマス・ミコロフ
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word2vecを開発した人- word2vec：単語をベクトル表現する手法
アーサー・サミュエル
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機械学習を以下のように定義した人
明示的にプログラムしなくても学習する能力をコンピュータに与える研究分野
ヒューゴ・デ・ガリス
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シンギュラリティを以下のように予測した人
21世紀の後半に来る
イーロン・マスク
- シンギュラリティの到来に危機を持ち、非営利のAI研究組織
OpenAIを設立した人
オレン・エツィオーニ
- シンギュラリティの到来を
馬鹿げていると評価した人
ヴァーナー・ヴィンジ
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シンギュラリティを以下のように定義した人
機会が人間の役に立つふりをしなくなること
参考資料
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ロボット＝人工知能でない点に注意。人工知能はロボットの頭脳の開発に当たる研究分野。 ↩