脳神経細胞を真似してよりスマートなAIを作る
人工知能(AI)の中で最も有名なものとして、囲碁ソフトウェア「アルファ囲」が挙げられる。韓国の李世乭(イ・セドル)九段、中国の柯潔9段などのトップクラスのプロ棋士を相手に次々と勝利を収め、「特定分野ではAIが人間を超えることもできる」という可能性を示した。アルファ碁のような高性能AIは人工知能の可能性を示したが、膨大な量のコンピュータ資源が必要だという欠点を抱えている。アルファ碁は、インターネットにつながっている世界各国のコンピュータ資源を取り寄せて使っているが、李世乭9段と対局する当時は、中央処理装置(CPU)1202個、グラフィックス演算ユニット(GPU)176個を使った。単一システムで作れば、スーパーコンピュータに該当する。
AIは、人間の代わりに車を運転したり、工場システムを制御するなど、複雑で迅速な判断が必要な分野にもあまねく使われるとみられる。毎回高価なシステムを設置できないので、科学者たちは結局、「人間の脳」で答えを探している。人間の脳に必要なエネルギーを電力に換算すれば、1時間に20W(ワット)程度。アルファ碁は1時間に56kW(キロワット)の電力を使用するので、単純に比較しても、人間の脳が2800倍ほど効率が良い。 人間の脳を真似するには、どのような方法を使わなければならないだろうか。一番最初に考えられるのは「シミュレーション」技法である。今まで人間が確保した脳科学知識を総動員して、この機能をコンピュータの中に仮想現実で具現して脳機能をまねする。理論的にはコンピュータが自ら自我を持って人間のように思考できる「強いAI」を現実で作り出す方法として挙げられる。
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しかし、人間の脳機能の秘密はまだ科学的に完全に解明されていないうえ、約1000億個と知られている脳神経細胞の一つ一つの細かい繋がりも考慮する必要があり、今のところ、ほとんど現実化は不可能である。ただ、この過程で人間の脳神経構造と動作原理を理解するのに役立つかもしれない。欧州連合(EU)も仮想脳開発を研究しているスイスのローザンヌ工科大学の研究チームなどを支援している。
http://japanese.donga.com/
脳神経細胞を真似してよりスマートなAIを作るというが、脳神経細胞を真似したら、スマートにはならないだろう。人間の脳細胞といっても複雑極まりないと思うが…。スマートなのはあらゆる情報から、適切に選択するのが一番スマートではないのか…。だから膨大なデーターベースが必要となる。一番最初に考えられるのは「シミュレーション」技法というが、シミュレーションの前に必要なのが基盤となるデーターだと思うが。予想されるあらゆる事を分析し、データーにする技術でも開発すれば別だが…。
AIは、人間の代わりに車を運転したり、工場システムを制御するなど、複雑で迅速な判断が必要な分野にもあまねく使われるとみられる。毎回高価なシステムを設置できないので、科学者たちは結局、「人間の脳」で答えを探している。人間の脳に必要なエネルギーを電力に換算すれば、1時間に20W(ワット)程度。アルファ碁は1時間に56kW(キロワット)の電力を使用するので、単純に比較しても、人間の脳が2800倍ほど効率が良い。 人間の脳を真似するには、どのような方法を使わなければならないだろうか。一番最初に考えられるのは「シミュレーション」技法である。今まで人間が確保した脳科学知識を総動員して、この機能をコンピュータの中に仮想現実で具現して脳機能をまねする。理論的にはコンピュータが自ら自我を持って人間のように思考できる「強いAI」を現実で作り出す方法として挙げられる。
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しかし、人間の脳機能の秘密はまだ科学的に完全に解明されていないうえ、約1000億個と知られている脳神経細胞の一つ一つの細かい繋がりも考慮する必要があり、今のところ、ほとんど現実化は不可能である。ただ、この過程で人間の脳神経構造と動作原理を理解するのに役立つかもしれない。欧州連合(EU)も仮想脳開発を研究しているスイスのローザンヌ工科大学の研究チームなどを支援している。
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脳神経細胞を真似してよりスマートなAIを作るというが、脳神経細胞を真似したら、スマートにはならないだろう。人間の脳細胞といっても複雑極まりないと思うが…。スマートなのはあらゆる情報から、適切に選択するのが一番スマートではないのか…。だから膨大なデーターベースが必要となる。一番最初に考えられるのは「シミュレーション」技法というが、シミュレーションの前に必要なのが基盤となるデーターだと思うが。予想されるあらゆる事を分析し、データーにする技術でも開発すれば別だが…。
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