ロボットをベースにした宇宙開発がさらに進んでいき

人工知能を活用できる分野はかなりの数です

人工知能として活躍の場が広がっています
コンピュータには有限の処理能力しかないので、何も動作できずに止まってしまうのです。しかし、フレーム問題は人間でも解決できるわけではありません。本質的には解決できませんが、人間は普段このようなフレーム問題に遭遇しません。人間と同様にあたかもフレーム問題を解決しているかのように、人工知能が対応できるようにすることが研究の目標となっています。
その目標に挑戦する第3次ブームに関しましては、次章に譲りましょう。

ニューラルネットワーク

ディープラーニング革命

第3次ブームにおける一番の進化2000年代半ばに始まった第3次ブームですが、それまでと一番大きな違いは、う「ディープラーニング」が人工知能の世界に登場したことです深層学習といディープラーニングとは、人間が特徴量を作り出すのではなく、コンピュータがデータを元に自ら特徴量を獲得し、画像などを解析できるようになる新しい機械学習の手法になります。特徴量とは、様々なもの、例えば、机を見て「これは机」と認識する元になっている要素を言います。特徴量を抽出することができれば、色や素材、形が違っても机と認識することができるのです。

AI時代を生き抜くことができます

人間の脳機能のように、何層にも重なった多層構造のニューラルネットワーク(人間の脳神経回路をモデルにした情報処理システム)です。ディープラーニングの出現によって、人工知能は格段の進化を果たしました。これが人工知能の60年来にわたる歴史の中のブレイクスルーと言われています。
ディープラーニングは機械学習の1つの分野です。機械学習はプログラムを人間が作りません人工知能のプログラム自身が学習する仕組みです。どう判断するかを人間が教えることなく、機械が自分で学習することから、「機械学習」と呼ばれています。

人工知能が進化しガン抑制薬の開発支援人工知能の開発競争はつまり他のことをしたくなるように仕向けるのだ機械学習は、人間がプログラムとして与えるのではなく、機械が答えを導き出すための手法を機械が自動的に膨大なデータから学習してモデルを作っていきます。例えば猫の画像認識では、猫というタグを画像に付け、機械学習アルゴリズムに流し込むと、自動的に猫を判断して分類してくれます。ビッグデータ技術の進展により多くの学習データが容易に入手できるようになったことと、コンピュータの性能が飛躍的に向上したことが大きな要因になっていますでは、ディープラーニングと機械学習はどう違うのでしょうか?

人工知能の最終課題のひとつと言われてきた

例えば、従来型の機械学習で色を認識するには「色情報」を特徴量にして識別させていましたが、これは人間が設定しなければいけませんでした。ディープラーニングでは、学習データから機械側が自動的に特徴量を抽出する点が決定的に違います。何に着目すれば良いかを教えなくても、どんな特徴量を活用すれば識別できるのかを自動的に学習するのです。さらに、非常に細かい部分まで特徴量を抽出できるので、画像認識や文字認識、音声認識の分野で幅広く活用されています機械学習で現在一番有名なのはIBMが開発した「ワトソンWatoson」です。

IoTとしてまた例えば最初

ワトソンとは、質問応答システム,意思決定支援システムであり、自然言語を理解·学習し人間の意思決定を支援する「コグニティブ·コンピュ-ティング·システム」と定義しています。コグニティブとは、日本語で「認知」のことで、コグニティブ·コンピューテイング·システムは、「ある事象についてコンピュータが自ら考え学習し、自らの答えを導き出すシステムになります。
2011年にそのワトソンがアメリカで有名なジョパディーJEOPARDY!というクイズ番組でクイズ王の人間を破りました。また、チェスのチャンピオンや将棋の電王戦でも勝ちました。

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      人工知能とスタッフの間に立つような事務員を目指すと良いかもしれませんね
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