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カジュアル哲学 (続)

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  • from: 倭寇の末裔さん

    2015年02月23日 09時44分23秒

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    人間をやめたくなる日 (6)

    このうち現時点では人間の脳以外ではできないであろうと思われる要素機能は、「感性処理」「文章処理」「推論」「知識表現」「ニューラルネット」「マルチエイジ

    このうち現時点では人間の脳以外ではできないであろうと思われる要素機能は、「感性処理」「文章処理」「推論」「知識表現」「ニューラルネット」「マルチエイジェント」の六つである。あとの六つの要素機能は、現在のコンピュ-タ-で充分できるし、既に実用化されてもいる機能である。
     特に「ニュ-ラルネット」は人間の脳に働き特有のものであり、それが人工知能にできるようになれば、人間の脳の働きとは変わりない力は出せるようになるかも知れない。
    ・人工知能による影響
      人工知能が発展すれば、人間生活に対していろいろな影響を及ぼすようなるであろうことは言うまでもない。
     まず第一に考えられることは、いままで人間がやってきた仕事が人工機能に置き換えられるようになることである。
     パタ-ン化されているような仕事は第一に置き換えられることになろう。
     経理会計業務などはそのトップに上げられる。
     仕訳や決算などの会計機能は特殊専門機能であったが、一定のル-ルに基く作業であるから、人工知能がそのル-ルを学習すれば、簡単に人間から人工知能に置き換えられる。
     尤も、人工知能を俟つまでもなく、今現在のパソコンでも殆どそれに近い形になっており、仕訳も知らない人でも、伝票から勘定科目と年月日と金額、さえキイボ-ドで打ち込めば、会計処理はパソコンでやってくれる形になっている。 
     人工知能の場合は、このインブ゜ット作業も不要になるであろうが。


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  • from: 倭寇の末裔さん

    2015年02月07日 08時53分39秒

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    人間をやめたくなる日 (5)

    以下の記述は、人工知能研究の資料から引用したものである。1音声認識人が話す内容をコンピュ-タ-に理解させる仕組みである。既にカ-ナビなどで実用化されて

    以下の記述は、人工知能研究の資料から引用したものである。
    1音声認識
     人が話す内容をコンピュ-タ-に理解させる仕組みである。既にカ-ナビなどで実用化されているが、発言者を識別する機能も含まれる。
    2画像認識
     カメラで撮影された画像の内容をコンピュ-タ-に理解させるシステムである。この技術は人物認証などで実用化されている。
    3感性処理
     認識科学や人間工学の知見をもとに、感性的なものをコンピュ-タ-で実現しようとするものである。
    4データの規則性認識
     ビッグデ-タを統計学的に分析して、そのなかから法則性のあるものを見つけ出すシステムである。
    5ゲーム
    一定のル-ルのもとに戦って、勝敗を決めるゲ-ムのシステム。これも現在沢山出ている。
    6文章処理
     文章の内容をコンピュ-タ-に理解させるシステムである。
    7情報検索
     ビッグデ-タのなかから、目的に照らして必要なデ-タを検索するシステム
    8推論
     データ情報に基いて、論理性のある結論を導き出すイステム
    である。
    9探索
     ビッグデータから条件にマッチする情報をピックアップするシステムである。
    10知識表現
     知識をコンピュ-タ-のなかで、正確、簡潔に蓄積するシステムである。
    11ニューラルネット
     シナプスの結合により、ネットワ-クを形成した人工ニュ-ロンが、学習によってシナプスの結合強度を変化させ、問題解決能力を持つようになったモデル
    12マルチエ-ジェント
     エージェントとは代理のことであるが、ユ-ザ-と対話し、ユ-ザ-を補佐するシステム
     


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  • from: 倭寇の末裔さん

    2015年02月04日 11時19分10秒

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    人間を止めたくなる日 (4)

    その一つは人間の持つ知能そのものを持つ機械を造ろうとすること、いま一つは、人間がすることそのものを機械にさせようとすることである。その基本は、学習と選

    その一つは人間の持つ知能そのものを持つ機械を造ろうとすること、いま一つは、人間がすることそのものを機械にさせようとすることである。
     その基本は、学習と選択、推論の三つの機能を持たせることだという。
     学習は人間が持っている沢山の情報を機械に取り込むこと、選択はその中から、使えそうな情報を選び出すこと、推論はその選択された情報をもとに、新しい結論を導くことである。
     たとえば、コンピニのレジに人工知能を設定して、来客の買い物の種類と組み合わせを記録、蓄積させ、この情報をもとに、同じ客が関連して買う商品のパタ-ンと組み合わせを選択して、商品の置き場を工夫するとか、気温、湿度と果物や氷菓の買われ方の関連を掴んで、気温、湿度の予報から、それらの仕入れ量を決めるなどが出来る。
     尤も、これらの仕組みは、人工知能を使うまでもなく、通常のパソコンのプログラムでも出来るレベルの問題である。
     要するに、ビッグデ-タを整理、分析して、特定の現象が発生するデ-タの組み合わせやシ-ケンスのパタ-ンを把握して、それを選択された知識として記憶しておいて、現実に発生した事象から、そのパタ-ンに当てはまったときに、人間に伝達するあるいは人間に指示する仕組みなのである。
     これらはどうということはない人工知能のレベルである。
     問題は更に一歩進んだシステムになった場合である。が、その前に人工知能の要素としての知能分野に触れておこう。

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  • from: 倭寇の末裔さん

    2015年02月02日 09時39分47秒

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    人間をやめたくなる日 (3)

    このコンドル・ム-アの説の根拠は二つある。その一つは、人間と将来の人工知能とのトランジスタ-の量的な差である。現在我々が使用しているパソコンのCPC(

    このコンドル・ム-アの説の根拠は二つある。
     その一つは、人間と将来の人工知能とのトランジスタ-の量的な差である。
     現在我々が使用しているパソコンのCPC(中央演算処理装置)には、数億から十億個のトランジスタ-が集積されている。それに対して、人間は1000億個近い神経細胞を備えている。その神経細胞がトランジスタ-の役割を果たしているのだが、コンピュ-タ-の能力が100倍程度になると人間の能力と同程度になることになる。
     いま一つは、ひとたび人間が人工知能を開発すれば、その人工知能が自立的、加速度的に自再設計してゆくことになるであろうという点である。
     この説は、定説になっているわけではないが、その可能性は否定は出来ないと思う。
     それはさておき、従来のパソコンと人工知能とはどう違うのであろうか。
     従来のパソコンは、人間がある目的を持ってプログラミングをして、コンピュ-タ-にそのプログラミングに従ってデータを入力すれば、それをコンピュ-タ-がプログラミングに従って処理し、人間が手でやるよりも早く、正確に結果を出力するというものであった。
     人工知能はこれとは違うようである。
     人工知能の研究は二つの方向からなされている。

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