人工知能は人間を超えるかディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書):松尾豊:引用（抜き書き）:No.1114:masudakotaroさん:読書家のための蔵書管理&読書ノート作成サービス

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人工知能は人間を超えるかディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

松尾豊 / KADOKAWA/中経出版 / ビジネス・経済

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2016/11/13 作成

【第6章　人工知能は人間を超えるか】
ディープラーニングは特徴表現学習の一種であり，その意義の評価については，専門家の間でも大きく2つの意見に分かれている。
① 機械学習の発明の一つにすぎず，一時的な流行にとどまる可能性が高いという立場。
② 特徴表現を獲得できることは，本質的な人工知能の限界を突破している可能性があるとする立場。

私が予測する今後の技術の進展。
①画像特徴の抽象化ができるAI→②マルチモーダルな抽象化ができるAI
②視覚系だけでなく，音声や圧力センサーといった，画像以外の情報も取り込むことによって，マルチモーダルな（複数の間隔のデータを組み合わせた）抽象化ができるようになるはずだ。
③行動と結果の抽象化ができるAI
④次に必要となるのは，コンピュータ自らの行為と，その結果をあわせて抽象化することである。
⑤自らの行動と結果をセットで抽象化することのメリットは，「まず椅子を動かして，その上に乗って，高いところにあるバナンを取ろう」というような，「行動の計画」が立てられるようになることだ。
⑥行動を通じた特徴量を獲得できるAI
⑦続いて，そういう行動ができるようになると，「行動した結果」についても抽象化が進む。
⑧いったん動作を通じた特徴量を得ることができれば，次からは見た瞬間，われやすいコップだから気をつけて扱おう，やわらかいソファだから座ったらこれくらい身体が沈むだろうという予測が立ちやすくなる。周囲の状況に対する認識が一段深くなり，ロボットの行動はより環境に適したものになる。
⑨言語理解・自動翻訳ができるAI
⑩ネット上でのみ行動する人工知能であれば，ネット上にある事象をベースとしてそこから引き出される抽象概念は獲得することができる。その結果，コンピュータが「言語」を獲得する準備が整う。先に「概念」を獲得できれば，後から「言語（記号表記）」を結びつけるのは簡単だからだ。
⑪知識獲得ができるAI
⑫コンピュータが人間の言葉を理解できるようになるということは，コンピュータの中に何らかのシミュレータが備えられており，「人間の文章を読むとそこに何らかの情景が再現できるようになっている」ということである。すると，コンピュータも本が読めるようになる。いろいろな小説を読んで，「望遠鏡で覗くのは男のほうが多い」ことも理解するかもしれない。