人工知能は人間を超えるか
読書メモ。人工知能は人間を超えるかを読んだので、個人的に大事だと思った箇所をキーワードごとに三行程度でまとめる。
人工知能とは？
人間のように考えるコンピューター（著者定義）
研究者によって定義は異なる。
人工知能は実現できるか?
できる。
理由は、人間の脳は電気回路と同じだから。
人工知能は人間を超えるか
超えるかもしれないし、超えないかもしれない。
技術的特異点
人工知能が自分より賢い人工知能を作り始めた地点のこと。
「レイ・カーツワルイ」は技術的特異点は2045年に到来すると主張している。
強いAI
正しい入力と出力を備え、適切にプログラムされたコンピューターは、人間が心を持つのと全く同じ意味で、心を持つとする立場
弱いAI
限定された知能によって、一見知見な問題解決が行えればよいとする立場
第一次AIブーム
コンピューターで「推論・探索」をすることで特定の問題を解く研究が進んだが、複雑な問題が解けないことが明らかになりブームが終了した。
第二次AIブーム
コンピュータに「知識」を与えることで、問題を解決しようとする試みが行われたが、知識を書き起こす作業は予想以上に大変でブームが終了した。
知識表現
人間が誰でも持っているような知識をコンピューターにどのように表現すれば、処理しやすくなるのか？
ex. 人間には手と足が2本づつある
オントロジー研究
知識を記述すること自体に対する研究のこと
is-a 関係
上位下位の関係のこと。下位は上位に属する。
ex. 犬は哺乳類である、いちごは果物である
parf-of関係
部分があるものに含まれた一部である関係のこと
ex. 手は人間の一部である
ウェブマイニング
ウェブデータを解析して知識を取り出すこと
データマイニング
ビックデータを分析して知識を取り出すこと
ヘビーウェイト・オントロジー
人間がきちんと考えて知識を記述していくためにはどうしたら良いかを考える立場
ライトウェイト・オントロジー
コンピュータにデータを読み込ませて自動で概念間の関係性を見つける立場
ワトソン
IBMが開発した人工知能プログラム
ライトウェイト・オントロジーの立場をとり、質問に含まれるキーワードと関連しそうな答えを高速に導くことができる
知識獲得のボトルネック
人間が持っている膨大な一般常識をコンピューターに扱わせるには、膨大な知識を扱う必要があり、それは極めて困難であること。
フレーム問題
コンピューターにとって、あるタスクを実行する時に「関係のある知識だけを取り出してそれを使う」ことが難しいこと。
参考
シンボルクラウンティング問題
コンピューターは記号（文字列・言葉）をその意味するものと結びつけることができない。
ex. 人間なら「シマウマ」を知らなくても、「ウマ」「シマ」がどんなものか知っていれば、実際にシマウマを見たときに「シマシマのウマだからあれがシマウマか」と認識できるが、コンピューターにはそれができない。
教師あり学習
「入力」と「正しい出力」がセットになった訓練データをあらかじめ用意して、ある入力が与えられたときに、正しい出力ができるようにコンピューターに学習させる方法
教師なし学習
入力用のデータのみを与え、データの中にある一定のパターンやルールを抽出し、データに内在する構造を掴む方法
ニューラルネットワーク
人間の脳神経回路を真似をして物事を分類する方法
機械学習を行う際のデータセット
共通のデータセットを使う。
理由は、プログラムが成功した際に、良いアルゴリズムだったからなのか、たまたまデータが良かったのかわからないからである。
エムニスト
ディープラーニング
データをもとにコンピューターが自ら特徴量を作り出す方法