>412 YAMAGUTIseisei 180815 1949 ojBT/raK? \>413 YAMAGUTIseisei 0815 1952 ojBT/raK?
> >385 >407-411
＞http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/398605/061000010/?ST=health&;P=6## Kitano
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> リンク先
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＞ノーベル賞級の発見をするAI、人の限界を超えた科学研究へ（page 6
＞ まずは生命科学分野から
＞16/06/17
＞ 北野 宏明　システム・バイオロジー研究機構 代表　ソニーコンピュータサイエンス研究所 代表取締役社長 所長
＞出典： 日経エレクトロニクス，2016年7月号 ，pp.97-108 （
> :
＞科学的発見を 人工知能の作り方
＞実際に科学的発見をする機械は、どのように実現
＞。科学的発見の論理やその過程に関する研究は、Thomas KuhnやCarl Popperらの研究を始めとして多くの研究 、
＞人工知能分野においてもDiscovery Scienceとして重要
＞。しかし、 、人間とは違っても良いので、大きな科学的発見を成し遂げるシステムを構築しようというものではなかった。
＞我々は、 、「大きな科学的発見を可能とする人工知能システムの構築」
＞、「 仮説空間の大規模探索と検証 」
＞。機械によって考えられる限りの仮説を生成し、 他の知識との整合性や実験結果によって検証
＞。これは、1990年代に著者らが提唱した、超並列人工知能9、10）の思想的背景に近い
> :
＞　こうした「 （brute force）」 。 、これまでの人工知能のグランドチャレンジは、 この方法で成功 。
>チェス ry IBM社の「Deep Blue」も、 Watsonも、最近では 「AlphaGo」も、
>、人為的な工夫を入れるよりも、データを生か いい結果 （図2）。
＞ 図2　計算機の進歩が人工知能の原動力
> :
＞、ほとんどの人は、 、あまりに荒唐無稽な絵空事 。
＞しかし、少数ながら、具体的な研究の進展を元に、この構想に強く賛同する研究者たち
＞。 、RoboCupを始めた時も、システムバイオロジーを唱え始めた時も同じだった。 懐疑論 、極めて正常 。しかし、
＞　最も重要なことは、ビジョンを共有する世界的なネットワークの形成によるプロジェクトの推進
＞ 仮説の生成と検証がコア \＞ ≪ 前のページ