AI 研究の基本的な課題と Deep Learning

AI 研究の基本的な課題
目的 : 「『コンピュータ上』にシステムを構築」する必要がある
「アルゴリズム」が必要となる
「アルゴリズム」: 同じ入力には同じ結果しか出さない
(「知能」の有無はともかく..) 「『人間』の振舞い」とは違う..
AI 研究が抱える形式的な矛盾
「知能」を実現する「アルゴリズム」を考えたい
「アルゴリズム」ができた時点で、「知能」とは呼ばれなくなる
(実際:「『昔』の AI 研究の結果」は、すでに「AI」と見做されない)
Deep Learning (DL) 研究の特徴
「学習」の「アルゴリズム」
帰納的学習 : 「(大量の)『例』」から、「(抽象的な)『特徴』」を導く振舞い
DL と AI
「学習」そのものには「アルゴリズム」がある
「学習」という「『知能的振舞い』の研究成果」
「学習結果」は、「例」と「設計」によって定められる
「学習結果」は、「予測できない」=> AI
「『学習結果』の利用方法」は、「アルゴリズム」となっている
「コンピュータシステム」として利用可能