人工知能作ろうよ
>>22
コンピュータの性能が上がればブレイクスルーが起きるのかと聞いているんだが >>23
コンピュータにソフトウエアという概念を発明し、人工知能という類を
初めて考えチェスの相手をするプログラムを行った天才数学者の
アランチューリングがそう予言したが、その規模は初代Pentium4で
実現されてもソフトウエアは飛躍できなかった。
ハードウエアばかり進みソフトウエアはなかなか付いてゆけない。
MS-DOS上でメインメモリが0.5Mバイトしかない状況で普通に機能していた
日本語IME(連文節変換)が現在の最新のIMEより単語の候補を沢山あげられた
という事実を考えてみよう。どれだけ巨大化しても変換速度ですらFDDベース
のそれの2倍程度しか早くなっていない。
その日本語変換が進化できない理由はハードウエアの性能なのだろうか? >>24
なるほど、CPU性能やメモリのようなハードウェアにつていは納得した。
しかし、ハードウェアとは、別に今のコンピュータのパーツの話だけじゃない。
たとえば、コンピュータがCPUという一箇所で処理をするのに対して、
動物の脳は細胞のそれぞれが自律的に計算の役割も持っている、
みたいな違いがある(自分は脳科学は素人なのでウル覚え情報)。
あるいは、感覚器官や身体性の有無。
これらの様々ハードウェアの違いを原因として、
どんなにソフトウェアががんばっても到達できない、みたいな議論は存在しないのか? >>25
議論があっても貴方のような無学ではデタラメにしか見えない。 脳はCPUと違い論理演算だけをしているわけではないしね。
感情を表わす2進数の羅列があるなら是非見てみたい。
それに自律学習には自発的な創造が欠かせない。
なら創造には何が必要か?
おれは「必要性を感じる感情」と思うんだ。 >>27
脳は「心の原理」であり、それはシナプス網の結線とニューロンの信号伝達を元に
物理ベースで機能しているわけでその原理の仕掛けは演算ではなく情報結合のネットワーク
をベースとしています。
心の仕組みの上で計算ができても脳内で論理演算や計算が行われているわけではない。(明白)
そして心の仕組みは動的に自律組織化される類であってその自己組織化の情報処理形式は
万能の仕組みであるが反面として自動で組織化される仕組みは自動であるが故に
解明(それより細かく分解)できない。
脳の自発的なシステムはコンピュータで言えばアプリケーションなので、
ハードウエアをどんなに調べてもアプリケーションの機能を理解するのは不可能である。
人間の脳の万能性はその生活環境や社会構造から後天的に生み出される(自動生成)される
類であり、知識だけを与えても無能であり、社会性や生活環境を経験し知恵とする有能さは
その知性が育ち行く過程にこそ意味があって先天的な技術で実現される類ではない。
故に脳を模倣するとかアフォだから。「心の仕掛け」のモドキでも作れば? 後天的に学習して知的な事ができるようになるには
先天的に知的な処理ができる何らかの仕組みが無いとダメでしょ
例えば猫は、猫の脳が先天的に持っている処理能力以上の事はできない
だから、先天的にあるハード(脳)が、どの様に情報を処理しているかが
重要だと思うんですが そもそも「感じる」とか「心」とか物理的にありえないことは
実際の脳でも起こらない
脳で起こっていることは脱分極と過分極だけ
ただそれだけ >>30
では、その「感じる」「心」が起こっている場所は? >>32
>脳で起こっていることは脱分極と過分極だけ
これでFA
そしてそれは形而下の対象であって、貴方の言う「感じる」「心」というのは
それに対する形而上の意味である。
コンピュータで言えば前者がトランジスタなどの半導体であって、
後者がそこで動くアプリケーション(WEBゲームやら、ツイッターの類)。
貴方のいう単語は物理的な存在ではなく、精神的な存在で人間にとっての
真実でもある。そのアプリケーションの類は区別して特定の場所で動いて
閉じた世界(機能)だけで働くわけではないので場所が特定できることもあるが
狭い範囲でのそれは単純な機能でしかなく、例えば人間の単純化された場所的の
それは刺激に対する反射(神経)などで思考を伴う機能ではない。
そのように複合化された区切り目や収用する場所の範囲がはっきりしない
類の機能(現象)は脳が原理となって発生していると考えるのは妥当だが
それだけで割り切れば神経の刺激に対する反射と何の違いもない。
つまり物理的な説明では表せない精神現象(感情やら人間社会的働きや倫理)
を物理的な容器をもって割り切ることはその規模や複雑さの度合いから無理がある。
人間社会を説明するのに素粒子を用いて説明するバカは居ないと思うわ。 あるモデルが、どれほど現実から乖離していたとしても
9割程度の確率で予測に成功するなら、それは実際に使用する価値があると思われる。
そしてそれが心の正体。 >>37
事を言い当てても、物を説明できない。
お前のはそういうこと >>28
>>脳は「心の原理」であり、それはシナプス網の結線とニューロンの信号伝達を元に
>>物理ベースで機能しているわけでその原理の仕掛けは演算ではなく情報結合のネットワーク
>>をベースとしています。
ニューロンは抽象的に線形閾値関数としてモデル化でき,そこで行うのは基本的に演算.
>>心の仕組みの上で計算ができても脳内で論理演算や計算が行われているわけではない。(明白)
ニューロンは論理演算を行いえる素子である.ゆえに上の主張は明白でない.
>>そして心の仕組みは動的に自律組織化される類であってその自己組織化の情報処理形式は
>>万能の仕組みであるが反面として自動で組織化される仕組みは自動であるが故に
>>解明(それより細かく分解)できない。
心の仕組み,すなわち脳の機能は明らかに万能ではない(e.g.ヒトは記憶能力には限りがある).
また自動で組織化される仕組み=解明できないの理由が不明.
>>脳の自発的なシステムはコンピュータで言えばアプリケーションなので、
>>ハードウエアをどんなに調べてもアプリケーションの機能を理解するのは不可能である。
ハードウェアを調べることでアプリケーションの機能について部分的な理解を得ることは可能
(e.g.アプリケーションの機能的な限界).
>>人間の脳の万能性はその生活環境や社会構造から後天的に生み出される(自動生成)される
>>類であり、知識だけを与えても無能であり、社会性や生活環境を経験し知恵とする有能さは
>>その知性が育ち行く過程にこそ意味があって先天的な技術で実現される類ではない。
何かが自動生成されるためには,それを自動生成するための仕組みが必要であり,
脳には先天的にそのような機構が備わっている(e.g.ヒトの言語能力).
脳のいくつかの側面を反映したシステムを人工的に創る試みは盛んに行われており
(e.g.機械学習,Neuroevolution),技術による部分的な実現はすでに出来ている.
>>故に脳を模倣するとかアフォだから。「心の仕掛け」のモドキでも作れば?
偏屈な妄想(delusion)が盛り沢山だけど,せめてもう少し調べてから書いたら? 心臓移植したら性格に変化がおこったとかなかったっけ? 血圧だけでも抽象的な性格は変化するよ、
例えば高血圧になる食事などでも同じ、
アルコール飲んで酔っ払えば性格変わることがあるだろ、隠れている性格が
心の押さえより越えた瞬間に全く違うように観察されたりする、
変わりやすい人によるけどな。変わらない奴はアルコール飲んで酔っ払っても
性格は全く変わらない。 >>40
ごもっともごもっとも。
俺は>>28の論より>>40の論のほうがロジカルだと思うね。 脳と同じ構造を作ったら自我は発生するのか。ロマンだね。
そもそも自我というものが定義できないから正解なんて存在しないんだが。
ミジンコに自我は存在するのか?
アリは?ネズミは?サルは?
そもそも人間に自我は存在するのか?
それはそれとして、今のハードウェア技術で真面目に人口知能を研究すれば
面白い成果が出てきそうなんだけど、やってるとこはあるのかな。
学会誌もしばらく読んでないな・・・ >>45
え?違うけど。
まあこう言っても執拗に同一人物だと言い張るかもしれないが、>>40に反論する気がないのならそんなのどうでもいい話だろ。 >>46
最近だと自然言語を介してクイズに答えるIBMのwatsonとか、HAL9000を思わせるような人工知能が出来てきてる
他にも脳全体をシミュレートする試みとしてBlue Brain Projectとか
http://bluebrain.epfl.ch/
蜂の脳を丸々コンピュータ上で再現して、最終的にはロボットにして飛ばそうとまで計画してるGreen Brain Project
https://www.shef.ac.uk/news/nr/green-brain-honey-bee-model-sheffield-university-1.212235
SVMを凌ぐ性能を見せたDeep Learningを用いた大規模ニューラルネットワーク
http://www.deeplearning.net/tutorial/
これらは現在のハードウェア技術をフル活用の面白い研究だと思う >>48
人間の脳にはまだ遠いけど、rat程度なら現在の技術でも実現可能ぽいな。
google並みの資金力と通信技術が必要になりそうだけど。
Deep Learningもすごいね。
特徴量抽出せずに生画像ぶっこんで識別とか、なかなか激しい。
SVMで似たようなことやってたけど全然収束しなかったんだよね・・・
ちと再勉強してみるか。 >>51
その議論も興味深いよね。
ルールの積み重ねは知性となり得るのか。 >>52
お前が求めているのはシクミ。必要なのはチカラ。 >>52
え?議論の余地あんの?
積み重ねるだけじゃ、ただのエキスパートシステムだぞ >>54
そう。ルールをスケールすることで、ただのエキスパートシステムが
「知性を持つ」と呼べる存在になるかどうか。
エキスパートシステムと言うと特定アプリケーションに特化された感じで、ちょいイヤだけどね。
2chの荒らしスクリプトだってチューリングテスト的には一定の成果を得られてるし。
NNのように、物理的な脳構造をシミュレートするアプローチもアリだけど、
よりロジカルに、記号的なルールの積み重ねによるアプローチもアリだと思う。 >>55
>「知性を持つ」と呼べる存在になるかどうか。
韓流ごり押しをしらないのか?
学会で認められずとも、愚者の流行はそれを上書きしてしまう。
>NNのように、物理的な脳構造をシミュレートするアプローチもアリだけど、
>よりロジカルに、記号的なルールの積み重ねによるアプローチもアリだと思う。
あおれは両方とも作業していない人の情念である。まずは結果を出して
何が問題点かを経験することである、共通の知識基盤なしに将来の像を
捉えるなど不可能である。
多くの人が最初に思い浮かべるのが与えられた定義(人工知能)の範疇
の中でもっとも優れた手法が正しいという論理構造と理解である。
その範囲なら誰でもたどり着ける答えの1つである。 >>56
なるほど、全部弱いAIだね
高度な学習ができるなら強いAIのように思い込んでしまっているのは
情け無いね、高度とそれ以下の区別を定義しちゃったらどこまでが
強いか弱いかが区別できなくなる。ほとんど主観的な思い込み。 AIの強弱を主観ではなく客観で判断できるか、というのは難しい問題。
強いAIと弱いAIは区別できるものなのだろうか。 >>59
全然むずかしくない、単に無知なだけ。
強いAIとは哲学の分野での表現の仕方であり、数学的定義ではない。
そういう面であるから知識で理解したり言葉の「強い」だけで
勘違いしている。
簡単に違いを表現するなら、法則を破れるかどうかだろ。
もっと高尚にいえば、「人知を超えられる」かどうか
オセロでルールの範囲でゲームを行うのが弱いAI,全数計算を
すれば解決するような問題で抽象的でかつ高次の判断で、
その最善の選択の繰り返しができるもの、多くのAIを知らないものは
その複雑さゆえに高度で抽象的な学習や判断ができれば強いと思い込む。
それは単なる道具、計算である。
強いAIは計算や道具では非ず。
強いAIの定義を行った人は以下のように述べている。
>「…強いAIによれば、コンピュータは単なる道具ではなく、
>正しくプログラムされたコンピュータには精神が宿るとされる」
人を判断するときに有能か無能かの基準がある、無能とは与えられた
命題に対して最適な答えを求めるが正しいと考えるが有能はそれ以上の
(最善を超えた)結果をもたらせる。 >>60
「人知を超えられる」「精神が宿る」「(最善を超えた)結果をもたらせる」
すべて主観のような・・・
Siriや前述の2chスクリプト等の弱いAIであっても、ごく限られたシチュエーションにおいて
現状唯一の判定法であるチューリングテスト(これも主観だけど)にpassする場合がある。
であるならば、知識を積み重ねて「機械臭さ」を消していった「弱いAI」を、(概念上の)「強いAI」と
見分けることはいずれ不可能になるのではないか。
という推論の反証が欲しかったのです。 >>60
人間の認知は常に主観である。
完全な客観性の論理を求めるならその性質は計算そのもので、
貴方がはめ込みたい対象は人ではなく数値計算でしょう。
ルールを越えた論理を端的にいえば、それはクリエイト(創造)です。
知識を再生する人工知能という話しなら辞書の許す限り複雑な
推論データベースのパターンとして定義すればいいだけ。
強いAIにしかできないのは自己矛盾した行動で計算のように整合性を
求める論理ではないのですよ。あなたが思考しているのは論理(logical)であって
その仕組みに反するデタラメ、混沌、矛盾、錯覚、幻想、嘘といった人間性は
計算ではなく全て個の主観によって思い描く情念である。
間違えればキチガイに転ばない秩序などその人の嫌う根源を煽れば普通に
表にでてきる、つまり貴方の近似する見分けの付かないものは決して暴走しない
機械的な情報反射でしかないのですよ。 >>62
> 完全な客観性の論理を求めるならその性質は計算そのもので、
> 貴方がはめ込みたい対象は人ではなく数値計算でしょう。
そのとおり。知性と呼ばれる現象を演算に還元することは可能なのか。
人間とは何か、という哲学の根源的な問いだから結論など出るとは思わないけれど
情報学の分野からのこの問いへのアプローチは非常に興味深いと考えてます。
知識を再生する人工知能(弱いAI)と強いAIの違いは、創造・デタラメ・混沌・矛盾・その他の
logicalではない人間性・精神活動である、という点は了解です。
とすれば、この一見logicalではない精神活動を導出する論理的ルールが存在すれば
弱いAIをスケールすることで、強いAIと見分けの付かない存在にすることができるはず。
「キチガイのように暴走する」を再現する論理的ルールは存在するのか。
一見無秩序に見える精神病患者の行動は、実は彼ら内部の「ルール」に則ったものである、
という考え方があります。(一口に精神病といっても幅広いですが)
偏執、妄想、幻視・幻聴、これらは過剰な類推によって起きるものだ、と。 >「キチガイのように暴走する」を再現する論理的ルールは存在するのか。
>一見無秩序に見える精神病患者の行動は、実は彼ら内部の「ルール」に則ったものである、
閉じた機能としてどこでも同じように機能する類なのか、外界の特殊な要因によって
外界が主因となって機能する類なのか。考えてみては?
人たるものは人の社会で人という尊厳が生じるのでは?動物のような原始の人間社会
で人間の尊厳が機能(存在)しているかどうかをどのように思うかは。。。 なるほど、いわゆる「虫の居所が悪い」状態を再現できるとニンゲンらしくなるんだね。
論理的に不定な状態をどう再現するかがカギとなる。ニンゲンは2値論理で動いているわけではないのでR。 人とは人として生活し人の社会を構築するものであって
物理的に人である必要はない、人工知能ができたとしてもそれは
人の生活をするわけではないなら、人ではない。 逆に人をCPUに近づけたらどうなるんだろう
脳にひたすら0と1をおくりこんでみたら
で、そういう人が考える人工知能っていうのがようやくまともな人工知能になると思うんだ >>69
人間の批評としてそういう人を「計算高い人」と呼ぶ。
論理や理屈という枠組みで常に考え明晰に判断する、
そこに動物的な感情を元に生まれる気質や行動は薄いといえるだろう。
単に的確に応答するなら全ての答えを予め用意(計算)しておけばいいだけでしょう。
どれだけ正しく確実な答えが得られる仕組みにはデタラメやら馬鹿な要素が
まったくないのでは?
意味不明な非論理の行動には秩序がないように見えるが規則がなくてその行動は
生じるわけがない。円周率の総体に規則はあってもそこに生じる数字列の区分
はデタラメとなにも違いはない。
人工知能は"人工知識"とか"人工辞書"ではないでしょう、知能というのならば能力が
有能である必要がある。
「計算できる答えを記憶から読み出す」のと「計算できない答えを作りだす」
どっちを有能と無能とするかは考えてみたほうがいいと思うわ。 component object modelって知ってるか? 当然稼動しているが完成しないかぎり公表とかありえない。 学術的な意味で、完成された人工知能とは?
チューリングテストとか言うなよ(ワラ 完成て何?
日本語(文法ではない)を理解していないのね。 単語を並べて理解した気になっているだけだろう
その昔、人工無能というプログラムがあってな >>81
こいつらはチャットBOTを人工知能だと信じている。 チャットBOTみたいな単純なプログラムでも膨大なデータベースと
条件付学習の積み重ねでけっこうそれっぽくなるけどね 仕組みと働きの区別ができない奴ってBOTと大差ないよな。 >>84
大差ないよ、規則に従う仕組みと。
規則なんて糞ったれといいながら規則っぽい行動になってしまう必然さは
まったく違う原理を元にしている。 教えてください
このスレで言ってる人工知能の定義って何ですか?
アルゴリズム?
それともインタフェース?
アルゴリズムだとしたら、機械学習?
それとも自己増幅型の、所謂人工汎用知能?
初見なんだけど、そこらへんの定義がされないまま話がされててビックリしてます >>86
>このスレで言ってる人工知能の定義って何ですか?
スレ専用の造語などない。工学系で学ぶ専門単語と理解したほうがいい。
「強いAI」ではない人工知能(弱いAI)のこと。
人工とは作られたもので設計を必要とする、自我を持つのではなく
人間が使う道具である(そうじゃないなら勝手に戦争もできる)
最近打ち上げ中断したイプシロンロケットも人工知能搭載でその意味と同じ。
>初見なんだけど、そこらへんの定義がされないまま話がされててビックリしてます
普通にwikiをグクレ 弱いAI限定ってどこかに書いてたっけ?
むしろ両者の境界を明確に定義できるかが最近の論点のように見える。
それと、勝手に戦争するだけなら弱いAIにも可能。 >>87
いえ、かつて専門だったので聞いたまでです
ちなみに、所謂弱いAIをやってる人は人工知能やってますなんて言わなくて(人工知能学会に入っていていたとしても)、普通は◯◯アルゴリズムやってますとか、ソフトコンピューティングやってますって言うかなー
専門家がバズワード使うのなんて恥さらしもいいとこなんで 自分も専門だったけど、別にバズワード使うのは恥ずかしくないよ。
知識をひけらかす場ではなく多様な人とコミュニケートを取る場なら、なおさらのこと。
分かりやすい言葉を使っていかに本質を伝えるか、が研究者プレゼンの腕の見せ所。 >>86
自己増幅型ってどういう仕組み?
何が増幅するの? >>90
総論としてならokなんだけど、各論なのにバズワードのまま話をしても混乱するだけでしょ
プレゼンでも論文でも雑談でもいいんだけど、普通は最初に言葉の定義をするよね
>>91
ただの造語で、自分の状態(ある)を自分自身で書き換える、という意味で使いました
プログラミングで言うところのリフレクションみたいなイメージ
正式には何ていうんだろ... >>89
>いえ、かつて専門だったので聞いたまでです
専門もどきだと自称しているのは偉いですね。
なんで他を貴方のより優れた専門じゃないと思うのでしょうか?
ブルーバックス本を読んでとかその手の本でちょっと学んだだけ、
つまり貴方の専門は研究者ではないのは間違いないでしょう。 >>93
何か問題が?
>>91みたいに聞けば解決する話でしょ
俺もわかんなかったから聞いてるだけだし
>>95
何を言ってるかよくわからないですが、優劣の話なんて出てきた?
妄言なら他所でどうぞ >そこらへんの定義がされないまま話がされててビックリしてます
ニワトリですか?恥さらしもいいとこですね まともな議論を望むのであれば、相手を馬鹿にするような態度は慎むべきですね。
>ただの造語で、自分の状態(ある)を自分自身で書き換える、という意味で使いました
プログラミング用語で言えば自己書き換えですが、そういう意図で言ったのではないでしょうね。
自己組織化のようなイメージでしょうか。 >>99
議論する場所ならば、コテハン使えよ。匿名とか失礼すぎる
あたま大丈夫?
匿名と匿名が話せば2chになるのは当然であり、それが理解できないような
池沼は2ch初心者だけ。 あとトリップも必須だからな。
2chで議論となりえるのはコテハンとコテハンの会話だけ。
相手が幽霊的なのに、それと議論とか妄想と大差ないって理解しようね。
ok? >>102
自己組織化するDBは面白い研究分野だと思いますよ。
wikipediaなどのある程度以上の規模のDBは、境界を持ち、外界の資源を消費して
自己増殖するという意味で、一種の生命体と言えるかもしれません。 データベースをもつ2つのプログラム同士が相互に情報を書き換え可能。
2つのデータベースはプログラムによってインターネット上の情報を関連語句を頼りに検索。
2つが同じ結果になった場合、快感フラグが0から1に変わる。
1になった時の2つの異なる関連語句と結果を第三のデータベースに保存。
第三のデータベースをもつプログラムが別の第三のデータベースと関連語句を頼りに検索。
2つが同じ結果になったら快感フラグが0から1に変わる。
あーーーこれじゃだめ。
酔っ払ってるから変なこと書いたけど、
こういうことを意図的にタイムラグをつくってやったら知能になりそう。
タイムラグは短期記憶と長期記憶。
快感フラグを1にするには同じ検索結果が得られたときだけど、
それがたぶんダメ。
価値基準を自己生成しないと。 ベランダで梅酒を飲んでたらカップに雨の雫が入った。
涼しくて気持ちいい
雨は気持ちいい
梅酒は気持ちいい
こういう酔っ払ったような連想が起きないとダメ。 >>99
自己組織化といえばSOMを思い付くんだけれど、結局UIの世界から出られていないイメージ
IGAと組み合わせれば面白いものができそうなんだけどねー >>104
結局AIを考えるうえでの一番のハードルは、如何にして環境を定義するかなんだと思うわ >>107
科学的発想だな。条件づけして定義した環境で働くモデル(機能)なんだろうね。
なんでもできる汎用みたいな発想をしている奴がいるが、何でもできるとは
いらない部分も避けるべき部分も抱擁することになるのが理解できていない。 >>108
もちろん強いAIの研究者はそれを目指しているんだけれど、ある程度の安定した学習モデル化ができたうえでじゃないとお話になんないんだよね
実世界を適用するとエントロピー大きすぎて発散しちゃうし、かといって簡単に収束する低次元の環境だと汎用性が皆無
まあ、実用を考えると低次元でいい、というかBPが正にそれなんだけどね
てか私>>86なんだけど、いつの間にかID出てるね 酒に酔う知能と酔わない知能
一緒に酒を飲むという事は出来るかな 例えば
生まれてきた人間の子供が世界を本能で感じる部分、記憶し、認知して、学習していく仕組み
心理学的に正しい人間の思考プロセス、応答を再現すれば
シナプス結合やニューロンネットワークをハードウェア的に再現するなんて研究よりかは、よっぽど少ない手間と資金でAIを作り出せそうに思えるんだけど
どうなんだろ >>112
その高次元で非線形な評価関数を、如何にしてモデル化するかが難しいんだよ
量子力学が素粒子のスピンをシミュレートすることを諦めたのと同じく、実世界のエントロピーがとんでもないから、ざっくりとしかモデル化できない
まあ、クラウドのデータセンターを1戸潰すくらいやれば、類人猿くらいは再現できるのかもね 心理学的に正しい人間の思考プロセス、というものが定義できるならば、それを実現するための
学習モデルはNNであろうと何であろうと構わないだろう。
逆に言えば、思考プロセスを定義できなければ、知性(のように見えるモノ)を実現するのは不可能。
データ量だけの問題ではなく、そのデータ量を処理できるだけの並列実行機が存在しないからね。
脳構造のエミュレートは、それはそれで面白いけれど、人工知能へと繋がるアプローチであるかは疑問。 結局、手書き文字認識のような低レベルのメソッドを単純にスケールさせて人工知能を実現するのは
ほぼ無理なんだろうね。
NNやSVMの改良手法など、認識のためのメソッドは市場要求があるので比較的研究が進んでいるが
認知や推論、ひっくるめて知性と呼ばれるものの研究はスポンサーが付かないのでなかなか進まない。 >>114
知性のように見えるインターフェースを実現するだけなら、思考プロセスなんてわかんなくてもできるよ
パターン認識の一種だわ >>116
具体的にはどのようなもの?
形態素解析と類似検索を組み合わせたものは昔から存在するけど
それをパターン認識と呼ぶのは少し違和感があるし
それが知性に見えるか、はかなり微妙。
知性の定義にもよるけどね。 >>117
知性のようなもの=人間ぽい応答をするもの
という定義の下での話ね
語の接続が文として、文章として自然かどうか(尤度が高いか)もパターン認識なんだけど、それが人間ぽいかどうかはまた別問題だけどね 例えば顔/非顔の認識のようなノリで文(人間らしい)/非文(人間らしくない)が識別できたとして
それだけで知性のようなものが実現できるか、という話。 出先でID変わってた。117=119です。
乱暴に言えば、パターン認識は高次空間をぶった切って、そうであるもの/そうでないものに分離するための手法。
そういう手法をスケールさせることで、人間の精神活動と呼ばれるものはエミュレートできるのか。
できるのであれば、その認識機は何を入力とし、何を識別するものなのか。
個人的にはエミュレートできる派だけど、その実現方法はまったくのno idea。 >>120
虫の体を借りて、知能を組み込むようなやり方が近道かも。
脳に寄生する植物のような機械。 実際の脳を使って知性を発現させるのが一番近道なんだろね。
ただ、研究としては非常に重要なんだろうけれど、それは「人工」知能なんだろうかw
ふと思ったが、IPS細胞から脳細胞をもりもり育てて巨大脳構造を作ったら
それはどんな存在になるんだろうね。