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考えるためには

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AI(人工知能)が脚光を浴びている中で、我々の知能はどうなっているかについて書かれた「生命知能と人工知能」(著者:高橋宏知 発行所:講談社)を読んでいます。気になった部分をピックアップして絵などにしてまとめてみました。

資料はこちら → 生命知能

p.1 最近我々は、①「考えること、質問すること」が苦手、②「想定外」が苦手、③「電話」が苦手な傾向にあるようです。思い当たることはありませんか? 疑問に思っても考えることせずに、直ぐネット検索してしまいます。 世の中、いろいろ想定外の事件が起きていますね。考えるためにはどうすればよいか? の方法が書かれています。試して失敗する。手を動かしてみる。必要な知識を身に着ける。ことだそうです。 同感ですね。

p.2 「ムーアの法則」ご存じですか? 縦軸は集積回路内のトランジスタの数対数にしてあります。横軸の年数に対して直線的に増加する傾向を示しています。赤線が人間の大脳皮質にある神経細胞の数100億個です。最近の集積回路は人間と同じレベルまで到達しています。 一方、サイズを右の縦軸にしたとき、半導体の最小加工寸法は当初10μmでしたが、最近は5nmまでで縮小されてきています。金原子の直径が0.29nmですから、非常に小さい寸法だということがわかります。人間の神経細胞の直径は10μmですから、はるかに小さいですね。

p.3 デバイスの消費エネルギーと脳を比較した図です。パソコンとほぼ同等のエネルギー量です。スーパーコンピュータはケタ違いにエネルギーを使っています。脳とパソコンのところに赤線で「ファンイン・ファンアウト」(1個の素子の入出力端子数)を描いています。人間の脳の方が複雑なネットワークになっています。

p.4 人工知能生命脳について比較した表です。人工知能は高速計算により配線の少なさをカバーして自動化可能な作業に適していますが、生命知能想定外な作業にも対応可能です。生命知能しかできないことはまだまだあるようです。

p.5 最近のディープラーニングでは、リザバーという層を設けて、生命知能の機能を持たせる開発が進められているようです。カオスと非カオスの境界領域にしたり、「メタ学習」といって、対象以外の学習をさせることにより、人間の脳に近づけようとしているようです。

先日の王将戦では、ディープラーニング型のAIを用いて研究を重ねている藤井さんと渡辺さんの対決でした。AIを参考にしつつ、生命脳で判断しているのでしょうね。

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