デミス・ハサビス

グーグルはディープマインドを買収しました。
ディープマインド社の創設者の1人がデミス・ハサビスです。
ディープマインドの目標は、物理学を発展させて宇宙の神秘を解明することです。
宇宙を直接研究するより、人間の脳を研究したほうが早いです。
脳を解明して汎用人工知能を着くって、その人工知能に宇宙の解明をさせます。
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人工知能はできないわけがない

人間の脳がどういう仕組みでできているのか、まだ、わかっていません。
人間の知能は、コンピュータで実現できます。
なぜなら、人間の脳は電気回路と同じだからです。
人間の脳の中には多数の神経回路があって、そこを電気信号が行き来しています。
脳の神経細胞の中にシナプスという部分があって、電圧が一定以上になれば、神経伝達物質が放出され、それが次の神経細胞に伝わると電気信号が伝わります。
どうみても、脳は電気回路なのです。
脳は電気回路を電気が行きかうことによって働きます。
そして学習すると、この電気回路が少し変化します。
人間の全ての脳の活動、思考、認識、記憶、感情はすべてコンピュータで実現できます。

機械学習

機械学習(きかいがくしゅう、英: machine learning)とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことです。

センサやデータベースなどから、ある程度の数のサンプルデータ集合を入力して解析を行い、そのデータから有用な規則、ルール、知識表現、判断基準などを抽出し、アルゴリズムを発展させます。
データ集合を解析するので、統計学との関連が深いです。

機械学習は検索エンジン、医療診断、スパムメールの検出、金融市場の予測、DNA配列の分類、音声認識や文字認識などのパターン認識、ゲーム戦略、ロボット、など幅広い分野で用いられています。
応用分野の特性に応じて学習手法も適切に選択する必要があり、様々な手法が提案されています。
これらの手法は、テストデータにおいての検出・予測性能において評価されることがあります。
大量のデータから従来にない知見を得るというビッグデータの時代では、特にその応用に期待が集まっています。

技術的特異点

技術的特異点(ぎじゅつてきとくいてん、英語:Technological Singularity)
シンギュラリティ(Singularity)とは、人工知能が人間の能力を超えることで起こる出来事とされ、テクノロジーが急速に変化し、それにより甚大な影響がもたらされ、人間の生活が後戻りできないほどに変容してしまうとする未来予測のこと。
未来研究においては、正確かつ信頼できる、人類の技術開発の歴史から推測され得る未来モデルの限界点と位置づけられています。

特異点が現実化するかについては議論が続いているが、多数の人がこの予測を肯定的に捉え、その実現のために活動しています。
一方で、特異点は危険で好ましくなく、あってはならないと考える人々もいる。実際に特異点を発生させる方法や、特異点の影響、人類を危険な方向へ導くような特異点を避ける方法などが研究されています。

シェフ・ワトソン

膨大なデータと自然言語処理能力を生かしてレシピを提案してくれます。
完成品料理をイメージさせる「メインに使う食材」「調理法」「そのときの気分」のような三つのキーワードを入力すると、9,000以上ある膨大なデータベースの中から最も適した、そして"最も美味しい"と判断されたレシピをアレンジして教えてくれます。
名前は開発者のトーマス・J・ワトソンに由来します。

https://www.ibmchefwatson.com/community

ワトソン

ワトソンは、IBMが開発した質問応答システムで、2009年4月に米国の人気クイズ番組「ジェパディ!」にチャレンジすると発表されました。
これは1997年に、当時のチェス世界チャンピオンのガルリ・カスパロフに勝利したIBMのコンピュータ・システムであるディープ・ブルーに次ぐプロジェクトです。
しかし、クイズ番組では自然言語で問われた質問を理解して、文脈を含めて質問の趣旨を理解し、人工知能として大量の情報の中から適切な回答を選択し、回答する必要がります。
IBMはこの技術を、将来的には医療、オンラインのヘルプデスク、コールセンターでの顧客サービスなどに活用できるとしています。

人工知能とは何か

レベル1
単純な制御プログラムを「人工知能」と称している
ごく単純な制御プログラムを搭載しているだけの家電製品に「人工知能搭載」などとうたっている

レベル2
古典的な人工知能
振る舞いのパターンが極めて多彩なものである。
囲碁のプログラムや掃除機ロボット、あるいは質問の答える人工知能

レベル3
機械学習と取り入れた人工知能
検索エンジンに搭載されていたり、ビックデータをもとに自動的に判断したりするような人工知能

レベル4
ディープラーニングを取り入れた人工知能
機械学習をすす際のデータを表すために使われている変数自体を学習する

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