平野 浩 さん プロフィール

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平野 浩さん: Electronic journal
ハンドル名平野 浩 さん
ブログタイトルElectronic journal
ブログURLhttp://electronic-journal.seesaa.net/
サイト紹介文さまざまな情報を四百字詰原稿用紙約7枚にまとめて配信する、日刊のメールマガジンです。
参加カテゴリー
更新頻度(1年)情報提供245回 / 365日(平均4.7回/週) - 参加 2005/10/19 14:04

平野 浩 さんのブログ記事

  • ●「GPUはどのように誕生したのか」(EJ第4791号)
  •  コンピュータとは何でしようか。「コンピュータ」という言葉を聞いて、何を連想するでしょうか。 多くの人は、PC(パソコン)やスマホやタブレットを連想します。なぜなら、自分のごく身近にあるコンピュータであるからです。もっともスマホをコンピュータであるとを認識していない人もいます。しかし、多くの場合、スマホは、PCよりも高性能なコンピュータなのです。スマホは5年前のスパコンに匹敵するともいわれています [続きを読む]
  • ●「AIの全体像はどうなっているか」(EJ第4790号)
  •  本日のEJから、AI(人工知能)の正体をもっと具体的に明らかにしたいと考えています。改めて考えてみると、「AI」とは何なのかわからなくなります。ハードウェアなのでしょうか、それともソフトウェアなのでしょうか。 「AI」という言葉は、あまりにも抽象的です。たとえば、自動運転車というのは、AIシステムを搭載した乗用車であるといわれますが、車にハードウェアとしてコンピュータが搭載されており、その上でA [続きを読む]
  • ●「松岡正剛氏が斬る/フレーム問題」(EJ第4789号)
  •  フレーム問題の存在を指摘する有名なロボットの問題があります。それをわかりやすく一部を変更して記述します。 AIロボット1号は、危険な場所へ荷物を運んだり、運び出す仕事をするロボットです。あるとき、倉庫に爆弾が仕掛けられたという情報が入ったので、AIロボット1号に、爆弾が仕掛けられたとする倉庫から、高価な美術品を運び出してくるよう命令したのです。 AIロボット1号は、倉庫に行き、台車に美術品を乗せ [続きを読む]
  • ●「人工知能最大の難問フレーム問題」(EJ第4788号)
  •  ディープラーニング革命によって、AI(人工知能)に関わる難問が次々と解決されています。画像認識、文字認識、音声認識などが急速にクリアされています。しかし、AIには根本的に解決できない難問があります。それは「フレーム問題」です。 フレーム問題とは何か──これは基本的に人間と機械の違いに直面する難しい問題です。まずは、フレーム問題とは何かについて、雑賀美明氏の著書から引用します。────────── [続きを読む]
  • ●「ワトソンの無期限無料試用の狙い」(EJ第4786号)
  •  2017年10月27日に、日本IBMは、ワトソンについて次のアナウンスを行っています。───────────────────────────── IoTのシステム構築には試行錯誤がつきもので、PoC(概念検証)などでは試作や検証に時間がかかる傾向がある。そうした課題に対し、日本IBM、同社のAIプラットフォームであるワトソンなどを開発者が無料で、かつ無期限に利用できるサービスを2017年10月2 [続きを読む]
  • ●「IBMワトソンはどんなマシンか」(EJ第4785号)
  •  IBMが開発した「ワトソン」という名前のコンピュータがあります。今やAI(人工知能)とワトソンは同義語として語られるほど有名な存在です。実は、当のIBMは、ワトソンについて次のようにいっているのです。───────────────────────────── ワトソンとAI(人工知能)は目指すゴールが決定的に違う                       ──IBM────────────── [続きを読む]
  • ●「どのように画像の特徴を掴むのか」(EJ第4784号)
  •  そもそも「ディープラーニング」は、何がきっかけになって、注目されたのでしょうか。 「画像認識コンテスト/ILSVRC」という国際的なイベントがあります。このコンテストは毎年行われ、世界中の一流大学や研究機関がエントリーして、独自のアルゴリズムを競い合う技術競技です。ILSVRCは、次の言葉の略です。─────────────────────────────  ILSVRC  ImageNet Large Scale [続きを読む]
  • ●「ヒントンのカブセルネットワーク」(EJ第4783号)
  •  ジェフリー・ヒントン氏──1947年の英国生まれの科学者であり、今やAI(人工知能)、なかんずくニューラルネットワークの権威であり、ディープラーニングの世界では、最も影響力を持つ人物の一人といわれています。ヒントン氏は、トロント大学教授という籍を持ちながら、グーグルの研究員をしており、世界のAI技術を牽引しています。 小林雅一氏によると、ヒントン教授は、コンピュータ基礎理論のひとつである「ブール [続きを読む]
  • ●「教師なし学習で『猫の概念』獲得」(EJ第4782号)
  •  すっかり、世間一般にAI(人工知能)という言葉が定着した感があります。つい5年くらい前であれば、AIは専門用語であり、エンジニアしか知らなかった言葉です。したがって、書いていると、話がどうしても難しくなります。しかし、どうせ知るのであれば、多少詳しいところまで、踏み込んで知る方があとあとまで役に立ちます。 どうしてコンピュータが人間と同じように見たり、聞いたりできるのでしょうか。ついこの間まで、 [続きを読む]
  • ●「ニューラルネットワークとは何か」(EJ第4780号)
  •  今日からは「脳科学に基づくAI」について、考えていくことにします。AI(人工知能)というのは、基本的には人間の脳の働きと同じことをコンピュータに行わせるテクノロジーのことです。このような考え方に基づいてAIを定義すると、次のようになります。───────────────────────────── AI(人工機能)とは、インプットに対して、人間がするよ うなアウトプットを行う装置のことである。─ [続きを読む]
  • ●「パーセプトロン/その正体を知る」(EJ第4779号)
  •  「パーセプトロン」──AIの話をするときは、必ず出てくるキーワードです。パーセプトロンについては、もう少し書く必要があります。不明な点がたくさんあるからです。 実はAI(人工知能)の研究は、「ルールベースのAI」から始まったわけではないのです。最初はコンピュータで何とか「人工の脳」を作ろうとしたのです。 1943年のことです。米国の神経生理学者のウォーレン・マカロック氏と論理学者のウォルター・ピ [続きを読む]
  • ●「人工脳『パーセプトロン』の理論」(EJ第4778号)
  •  現在のAI(人工知能)の中心は「ディープラーニング(深層学習)」です。そのディープラーニングが何であり、どのように役立つのかを知るためには、どうしてそこにいたったのか、AIの歴史を知る必要があります。新しい技術を理解するには、その技術が生まれた背景を知ることが不可欠だと考えています。 グーグルは、検索精度の向上を図るため、「セマンティック検索」の実現を目指し、その結果、自動的に作り出された「ナレ [続きを読む]
  • ●「AI導入によるグーグル検索技術」(EJ第4777号)
  •  元グーグルのCEOのエリック・シュミット氏は、次のようなことをいっています。───────────────────────────── 文明の始まりから21世紀初頭までに生産された情報量は、約5エクサ・バイト(エクサは10の18乗)だが、これと同じ情報量が現代社会では、たった2日間で生産される。                 ──小林雅一著/朝日新書                  『クラウ [続きを読む]
  • ●「AIとウェブサイトの関係に迫る」(EJ第4776号)
  •  AI(人工知能)の歴史を簡単に振り返っています。初期のAI(1950年代)は、コンピュータの能力に過度の期待を抱いて失敗し、1度目の「AIの冬」に突入します。人間が何気なくやっていることが、機械にとっては途方もなく難しいことであることがやっとわかったのです。 ところが、時代とともに、コンピュータの性能が向上してくると、再びAIは復活します。論理(ロジック)のはっきりしている分野に絞って、人間がそ [続きを読む]
  • ●「ベイズ統計学のAIへの応用研究」(EJ第4775号)
  •  2度目の「AIの冬」に突入しても、地道にAIの研究を続けている学者はいたのです。その一人にジュディア・パールというイスラエル系アメリカ人の学者がいます。彼が米カルフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)にいたとき、あることに気がつきます。それは「人間の無知」です。───────────────────────────── パール氏はAI研究に着手する際、現実世界における「人間の無知」に着目しまし [続きを読む]
  • ●「専門家の知識の獲得は困難である」(EJ第4774号)
  •  「コンピュータが人間のように見たり、聞いたり、翻訳したりする技術」の開発を目指した日本の第5世代コンピュータ開発計画は、1982年に始まり、10年後の1992年に幕を閉じました。AI開発関係者にとって、これ以上の研究は無理であると感ずるにいたったからです。 日本だけでなく、1980年代の後半には、AIを研究していた多くの科学者たちは、いわゆるエキスパートシステムの有効性に疑問を持つにいたり、これ [続きを読む]
  • ●「日の丸PTはどうして失敗するか」(EJ第4773号)
  •  第5世代コンピュータ開発計画──いわゆるICT面において巨額の予算を注ぎ込んだ「日の丸プロジェクト」でしたが、失敗に終っています。実はそれ以外にも日の丸プロジェクトはたくさんあるのですが、ほとんどは失敗に終っています。─────────────────────────────        開始年 所管官庁    予算     成果VLSI   1976  通産省 740億円     成功ス−パ [続きを読む]
  • ●「第5世代コンピュータ開発の目的」(EJ第4772号)
  •  1980年代における日本の「第5世代コンピュータ」は失敗に終っています。10年間と570億円を投入したプロジェクトでしたが、通産省(当時)が掲げた目標には、まったく達していなかったからです。 しかし、この第5世代コンピュータプロジェクトは、その後の日本のICTに大きな影響を及ぼしており、少し詳しく分析してみる価値があると思います。 このプロジェクトを運営するのは「新世代コンピュータ開発機構(IC [続きを読む]
  • ●「人間のように考えるコンピュータ」(EJ第4771号)
  •  第1回「AIの冬」──1950年代に開始され、1970年代で終息したAIブームです。終焉した原因は、天才によくある「論理への過信」だったのです。 このときのAIのレジェンドたちの楽観主義の言葉を以下に再現しておきます。───────────────────────────── ◎ジョン・マッカーシー  考える機械は、今から約10年で完成できるはずである。 ◎ハーバート・サイモン  10年以内にデ [続きを読む]
  • ●「論理への過度の過信が失敗の原因」(EJ第4770号)
  •  ジョン・マッカーシー、マービン・ミンスキー、ハーバート・サイモン──いずれも当時の高名な学者ばかりですが、彼らは等しくAI(人工知能)の発展について、きわめて楽観的な見通しを立てていたのです。「10年もあれば、AIを構成する実質的な問題は解決される」といった具合にです。 彼らの計画によれば、少なくとも1970年頃にはメドがついていたはずですが、2回の「AIの冬」を経て、AI発展の見通しがついたの [続きを読む]
  • ●「スプートニクショックとARPA」(EJ第4769号)
  •  インターネットの原型であるARPANETを開発した「ARPA」とはどういう機関であるかを知る必要があります。それは「スプートニク・ショック」に深く関係するのです。 1957年にソ連は史上初の人工衛星「スプートニク」の打ち上げに成功しています。1957年10月4日のことです。ソ連はその1ヶ月後の11月3日にスプートニク2号の打ち上げにも成功しています。2号は、生物を乗せることを想定して、気密室を作 [続きを読む]