人工知能（じんこうちのう）またはアーティフィシャル・インテリジェンス（、AI〔エーアイ〕）とは、「『計算（）』という概念と『コンピュータ（）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（）の一分野」を指す語。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピューターに行わせる技術」、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる。大学でAI教育研究は、情報工学科や情報理工学科コンピュータ科学専攻などの組織で行われている（工学〔エンジニアリング〕とは、数学・化学・物理学などの基礎科学を工業生産に応用する学問）。

『日本大百科全書(ニッポニカ)』の解説で、情報工学者・通信工学者の佐藤理史は次のように述べている。

 概要
人間の知的能力をコンピュータ上で実現する、様々な技術・ソフトウェア・コンピュータシステム講談社（2017）「人工知能」『IT用語がわかる辞典』、朝日新聞社・VOYAGE GROUP。応用例としては、自然言語処理（機械翻訳・かな漢字変換・構文解析・文章要約等）講談社（2017）「自然言語処理」『IT用語がわかる辞典』、朝日新聞社・VOYAGE GROUP、専門家の推論・判断を模倣するエキスパートシステム、画像データを解析し特定のパターンを検出・抽出する画像認識等がある。1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。現在では、記号処理を用いた知能の記述を主体とする情報処理や研究でのアプローチという意味あいでも使われている。家庭用電気機械器具の制御システムやゲームソフトの思考ルーチンもこう呼ばれることもある。

プログラミング言語  による「」というカウンセラーを模倣したプログラム（人工無脳）がしばしば引き合いに出されるが、計算機に人間の専門家の役割をさせようという「エキスパートシステム」と呼ばれる研究・情報処理システムの実現は、人間が暗黙に持つ常識の記述が問題となり、人工的な知能の実現へのアプローチとしては、「ファジィ理論」や「ニューラルネットワーク」などのようなアプローチも知られているが、従来の人工知能である (Good Old Fashioned AI) との差は記述の記号的明示性にある。その後「サポートベクターマシン」が注目を集めた。また、自らの経験を元に学習を行う強化学習という手法もある。「この宇宙において、知性とは最も強力な形質である（レイ・カーツワイル）」という言葉通り、知性を機械的に表現し実装するということは極めて重要な作業である。

画像処理におけるディープラーニングの有用性が競技会で世界的に認知された2012年頃から急速に研究が活発となり、第三次人工知能ブームが到来。2016年から2017年にかけて、ディープラーニングを導入したAIが完全情報ゲームである囲碁などのトップ棋士、さらに不完全情報ゲームであるポーカーの世界トップクラスのプレイヤーも破り、麻雀では「Microsoft Suphx (Super Phoenix)」がAIとして初めて十段に到達するなど最先端技術として注目されている。

 理工学的な概要

深層学習を利用するには線形代数学、確率論、統計学といった大学レベル以上の数学や、データ科学（データサイエンス）の知識が必要となる。

脳シミュレーションを行うには神経科学、社会分析には社会学など、応用する分野の知識も必要となる。

さらに実装するにはプログラミングの知識も必要となる。プログラミング言語は、C++のほかPythonが広く使われている。

 AIの種類
第2次人工知能ブームでの人工知能は機械学習と呼ばれ、以下のようなものがある。

エキスパートシステム推論機能を適用することで結論を得る。エキスパートシステムは大量の既知情報を処理し、それらに基づいた結論を提供することができる。例えば、過去のには、ユーザが文字列を打ち込むとシステムはそこに一定の特徴を認識し、それに沿った提案をするシステムがついていた。
事例ベース推論（CBR）その事例に類似した過去の事例をベースにし、部分修正を加え試行を行い、その結果とその事例を事例ベースに記憶する。
ベイジアン・ネットワーク振る舞いに基づくAI:AIシステムを一から構築していく手法
一方、計算知能（CI）は開発や学習を繰り返すことを基本としている（例えば、パラメータ調整、コネクショニズムのシステム）。学習は経験に基づく手法であり、非記号的AI、美しくないAI、ソフトコンピューティングと関係している。その手法としては、以下のものがある。
ニューラルネットワークパターン認識に特化したアルゴリズムである。コネクショニズムとほぼ同義。
ファジィ制御曖昧さを許容するように定義された集合によって、不確かな状況での推論を可能にする手法であり、1990年代以降の制御システムでは広く採用されている。
進化的計算生物学からインスパイアされた手法であり、ある問題の最適解を進化や突然変異の概念を適用して求める。この手法は遺伝的アルゴリズムと群知能に分類される。
これらを統合した知的システムを作る試みもなされている。ACT-Rでは、エキスパートの推論ルールを、統計的学習を元にニューラルネットワークや生成規則を通して生成する。

1990年代、日本国内でニューロ・ファジィ家電が流行したが、これら家電は第2次人工知能ブームで研究されたニューラルネットワークやファジィ制御を応用した製品である。

第2次人工知能ブームでは既存製品の微妙な改良に留まり、人々が思い描くような高度な自動化を可能とする製品に繋がらなかったため、人工知能に対する失望が広がっていった。

第3次人工知能ブームでは、ディープラーニングが画像認識、テキスト解析、音声認識など様々な領域で第2次人工知能ブームの人工知能を遥かに上回る精度を出しており、ディープラーニングの研究が盛んに行われている。最近では、DQN、CNN、RNN、GANと様々なディープラーニングの派生がでて各分野で活躍している。特に、GAN（敵対的生成ネットワーク）は、ディープラーニングが認識や予測などの分野で成果をだしていることに加えて、画像の生成技術において大きな進化を見せている。森正弥はこれらの成果を背景に、従来の人工知能の応用分野が広がっており、Creative AIというコンテンツ生成を行っていく応用も始まっていると指摘している個別化時代への挑戦とCreative AIの衝撃。かつてのニューロ・ファジィ家電と同じように、AI対応と謳う家電製品が多数発売されており、これらにもディープ・ラーニングが応用されている。

 AI研究開発の世界的事例
アメリカでは2013年に時の大統領バラク・オバマが脳研究プロジェクト「BRAIN Initiative」を発表。

Googleはアレン脳科学研究所と連携し脳スキャンによって生まれた大量のデータを処理するためのソフトウェアを開発している。2016年の時点で、Googleが管理しているBrainmapのデータ量はすでに1ゼタバイトに達しているというhttp://www.fiercebiotech.com/data-management/google-joins-brain-initiative-to-help-petabyte-scale-data-setshttp://news.mynavi.jp/articles/2016/08/10/isc2016_braininitiative/。Googleは、ドイツのマックスプランク研究所とも共同研究を始めており、脳の電子顕微鏡写真から神経回路を再構成するという研究を行っているhttp://news.mynavi.jp/articles/2017/09/11/hotchips29_google/001.html。

中国では2016年の第13次5カ年計画からAIを国家プロジェクトに位置づけ、脳研究プロジェクトとしても立ち上げPoo, Mu-ming; Du, Jiu-lin; Ip, Nancy Y; Xiong, Zhi-Qi; Xu, Bo and Tan, Tieniu (2016), ‘China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing’, Neuron, 92 (3), 591-96.、官民一体でAIの研究開発を推進してる。中国の教育機関では18歳以下の天才児を集めて公然とAI兵器の開発に投じられてもいる。マサチューセッツ工科大学（MIT）の教授やなどによれば、中国ではプライバシー意識の強い欧米と比較してAIの研究や新技術の実験をしやすい環境にあるとされている。日本でスーパーコンピュータの研究開発を推進している齊藤元章もAIの開発において中国がリードする可能性を主張している。世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる。米国政府によれば、2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている。やImageNetなどAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している。大手AI企業Google、マイクロソフト、Appleなどの幹部でもあった台湾系アメリカ人科学者の李開復は中国がAIで覇権を握りつつあるとする『』を著してアメリカの政界やメディアなどが取り上げた。

フランス大統領エマニュエル・マクロンはAI分野の開発支援に向け5年で15億ドルを支出すると宣言し、AI研究所をパリに開き、フェイスブック、グーグル、サムスン、DeepMind、富士通などを招致した。イギリスともAI研究における長期的な連携も決定されている。EU全体としても、「Horizon 2020」計画を通じて、215億ユーロが投じられる方向。韓国は、20億ドルを2022年までに投資をする。6つのAI機関を設立し褒賞制度も作られた。目標は2022年までにAIの世界トップ4に入ることだというhttps://www.sbbit.jp/article/cont1/35264?page=2。

日経新聞調べによると、国別のAI研究論文数は1位米国、2位中国、3位インド、日本は7位だった。

 文化的・芸術的な応用事例
音楽分野においては、既存の曲を学習することで、特定の作曲家の作風を真似て作曲する自動作曲ソフトが登場している。またに使われるタッチ位置を示した譜面を楽曲から自動生成するなど分野に特化したシステムも開発されている。

絵画分野においては、コンセプトアート用背景やアニメーションの中割の自動生成、、モノクロ漫画の自動彩色など、人間の作業を補助するAIが実現している。

将棋AIは人間同士・AI同士の対局から学習して新しい戦法を生み出しているが、プロ棋士（人間）の感覚では不可解ながら実際に指すと有用であるという。

 議論・社会問題
人工知能学会の松尾豊は、著書『人工知能は人間を超えるか』内に於いて、人間に対して反乱を起こす可能性を否定している。人工知能学会会長の野田五十樹は、「シンギュラリティ（技術的特異点）」や「2045年にAIが人間の知能を超える」という予測に対して「SFめいた話だ」と批判したhttps://www.itmedia.co.jp/news/articles/2010/29/news084_3.html。同氏はこう述べている。

社会学者ロバート・M・ゲラチは、AIとロボット工学（ロボティクス）を専攻しているカーネギーメロン大学の研究所を現地調査した結果、実際の研究はシンギュラリティ論とかけ離れた「世俗的現実」（"the mundane reality"）であると結論した。同氏はカーツワイルやハンス・モラベックらのシンギュラリティ論を「終末論的AI」（"Apocalyptic AI"）と呼び、そのような論自体に対しては支持も反論もしないと前提した。その上で、「終末論的AI」を通俗科学（pop science）の一種と見なしている。つまりそれは宗教・エンターテインメント・フィクション等と同じような、分かりやすくて興味を刺激する説明を使い、大勢の興味を引いて研究費を獲得している。ゲラチはと述べている。一方、人工知能を危険視する思想や主張もある。
 スティーブン・ホーキング「人工知能の発明は、人類史上最大の出来事だった。だが同時に『最後』の出来事になってしまう可能性もある」ホーキング博士「人工知能の進化は人類の終焉を意味する」
 イーロン・マスク「人工知能は悪魔を呼び出すようなもの」「悪魔を呼び出すようなもの」イーロン・マスク氏が語る人工知能の危険性
 ビル・ゲイツ「これは確かに不安を招く問題だ。よく制御できれば、ロボットは人間に幸福をもたらせる。しかし、数年後、ロボットの知能は充分に発展すれば、必ず人間の心配事になる」ビル・ゲイツ氏も、人工知能の脅威に懸念
 人工知能・ロボットそのものへの反発

 人権侵害
マサチューセッツ工科大学の教授は、莫大な資金力と人権の弾圧を併せ持つ中国が人工知能の開発競争で成功すれば、民主的な国家が技術革新に優位という既成概念が変わると述べ、「ディープラーニングの父」の一人と呼ばれているヨシュア・ベンジオは、中国が市民の監視や政治目的で人工知能を利用していることに警鐘を鳴らしており、世界の人権団体やメディアは、中国に代表される人工知能で人権を抑圧する政治体制を「デジタル権威主義」「デジタル独裁」「デジタル警察国家」「デジタル全体主義」「AI独裁」と呼んだ。

中国では、ヘルメットや帽子に埋め込んだセンサーから、国民の脳波と感情を人工知能で監視する、中国政府支援のプロジェクトが推し進められ、ネット検閲と官僚や刑務所の囚人から横断歩道の歩行者まで監視を人工知能に行わせ、監視カメラと警察のサングラス型スマートグラスやロボットに顔認識システム（天網）を搭載するなど人工知能による監視社会・管理社会化が行われている。

新疆ウイグル自治区では、監視カメラや携帯電話などから収集した個人情報を、人工知能で解析するや人種プロファイリングで選別した少数民族のウイグル族を法的手続きを経ずに、2017年6月時点で約1万5千人もテロリズムや犯罪を犯す可能性があるとして、新疆ウイグル再教育キャンプに予防拘禁しているとする、中国政府の内部文書であるが報じられており、AIを使った政府による特定の民族の選別や、コンピュータが人間を強制収容所に送る人権蹂躙は「前例がない」として、国際問題になっている。香港では、中国本土と同様の人工知能による監視社会化を恐れ、2019年-2020年香港民主化デモが起きた際は、監視カメラを搭載したスマート街灯が、市民に次々と破壊された。

中国は、AI監視技術を中東・アジア・アフリカなど、世界各国に輸出しており、国際連合の専門機関である国際電気通信連合（ITU）を通じて、中国がAI監視技術の国際標準化も主導してることから、中国のような人権侵害が世界に拡散することが、人権団体から懸念されている。

中国の社会信用システムに代表されるような、人工知能でビッグデータを活用して人々の適性を決める制度は、社会階層間の格差を固定化することに繋がるとする懸念があり、欧州連合では2018年5月から、人工知能のビッグデータ分析のみによる、雇用や融資での差別を認めない、EU一般データ保護規則が施行された。

マサチューセッツ工科大学が顔認識システムの精度で、Microsoftと中国のMegviiは9割超で、IBMは8割に達したのに対して、Amazon.comは6割で人種差別的なバイアスがあるとする研究を発表した際は、Amazon.comと論争になった。

半自動の四脚ロボット「Spot（スポット）」は、ニューヨーク市警によって現場に配備されていたが、市民らの抗議により利用中止になったhttps://wired.jp/2021/05/02/new-york-returns-police-robodog-after-public-outcry/。「一般的に大半のSpotは、故障した送電線やガス漏れの調査などに使われている」反面、警察は市民らの承認を得ずにSpotを購入し利用していたため、「ロボット犬」とレッテルが貼られた。

 軍事利用

主要国の軍隊は、ミサイル防衛の分野での自動化を試みている。アメリカ海軍は完全自動の防空システム「ファランクスCIWS」を導入しガトリング砲により対艦ミサイルを破壊できる。イスラエル軍は対空迎撃ミサイルシステム「アイアンドーム」を所有し、ガザ地区との境界線には標的を自動検知するガーディアムやサムソン RCWSを稼働させて複数の人間を射殺している"Lethal Robotic Technologies: The Implications for Human Rights and International Humanitarian Law" Philip Alston, Journal of Law, Information and Science, 2012。今後AIは新しい軍事能力を生み、軍の指揮、訓練、部隊の展開を変え、戦争を一変させその変化は大国間の軍事バランスを決めることになるとの主張もあるArtificial Intelligence and Chinese Power（フォーリン・アフェアーズ 2017年12月5日）。P-1 (哨戒機)のように戦闘指揮システムに支援用に搭載されることもある。

2016年6月、米シンシナティ大学の研究チームが開発した「ALPHA」は、元米軍パイロットとの模擬空戦で一方的に勝利したと発表された。AIプログラムは遺伝的アルゴリズムとファジィ制御を使用しており、アルゴリズムの動作に高い処理能力は必要とせず、Raspberry Pi上で動作可能。アメリカ合衆国国防総省は、人道上の観点から人間の判断を介さない自律殺傷兵器の開発禁止令を2012年に出し、2017年にはこれを恒久的なものにした。

一部の科学者やハイテク企業の首脳らは、AIの軍事利用により世界の不安定化は加速すると主張している。2015年にブエノスアイレスで開催された人工知能国際合同会議で、スティーブン・ホーキング、アメリカ宇宙ベンチャー企業のスペースX創業者のイーロン・マスク、Appleの共同創業者のスティーブ・ウォズニアックら、科学者と企業家らにより公開書簡が出されたが、そこには自動操縦による無人爆撃機や銃火器を操る人型ロボットなどAI搭載型兵器は、火薬、核兵器に続く第3の革命ととらえられ、うち一部は数年以内に実用可能となると予測。国家の不安定化、暗殺、抑圧、特定の民族への選別攻撃などに利用され、兵器の開発競争が人類にとって有益なものとはならないと明記された。

2015年4月には、ハーバード大学ロースクールと国際人権団体であるヒューマン・ライツ・ウォッチが、自動操縦型武器の禁止を求めているcnn.co.jp - 人工知能の軍事利用に警鐘、Ｅ・マスク氏ら著名人が公開書簡 2015.07.30 Thu posted at 11:51 JST。2017年11月には、国際連合でAIの軍事利用に関する初の公式専門家会議が行われ、2019年8月に同会議は、AI兵器の運用をめぐる事実上初の国際ルールを採択するも、法的拘束力は盛り込まれなかった。

 東西対立
新冷戦や米中冷戦の状態にあるとも評されている、アメリカ合衆国・中国・ロシアは、核開発に匹敵する開発競争を人工知能の軍事利用をめぐって行っている。

中国は、2017年6月に119機のドローン群の自律飛行実験で、前年2016年に103機の飛行実験に成功したアメリカ軍の記録を更新して、翌2018年5月には北アメリカの都市を爆撃するCG映像も発表し、同年6月には56隻の自律無人艇を使った世界最大規模の試験を行うなど、AIの軍事利用の技術（特にスウォームと呼ばれる大量の徘徊型兵器などの自律兵器の統合運用）で中国が急速に進展しており、アメリカに追い付く可能性があることについて懸念し、アメリカ合衆国では将来に備える必要があるとの主張もされている。

中国の軍用AI開発は、アメリカ軍や政界に危機感を与え、2019年3月にジョセフ・ダンフォード統合参謀本部議長やパトリック・シャナハン国防長官代行、ドナルド・トランプ大統領は、中国でのAI研究拠点の設立などで中国人民解放軍に協力していると、Googleを非難し、GoogleのCEOサンダー・ピチャイはダンフォードやトランプ大統領と面談して、中華人民共和国のAI研究拠点の成果は、中国に限らず全ての人々に開放されていると釈明する事態になった。

アメリカ合衆国では、Googleがアメリカ軍のAIの軍事利用に協力する極秘計画「メイヴン計画」を行っていたことが、Googleの社員に暴露されており、2018年12月のアメリカ合衆国議会の公聴会では、同様に暴露された中国政府に協力する秘密計画「」とともに、人工知能を用いた兵器開発や人権侵害は拒否するとGoogleが誓った、2018年6月の人工知能開発6原則との整合性で、追及を受けた。

中国人民解放軍の戦闘機J-20の標的選択支援アルゴリズムに、GoogleのAI研究者が関わったと報道された際は「AIではなく、統計学的なモデリング」と否定した。また、Microsoftが中国軍の教育機関とAIの共同研究を発表した際も、同様に波紋を呼んだ。

2019年11月にマーク・エスパー国防長官は、中華人民共和国がAIによって新しい監視国家を構築しているだけでなく、中東で翼竜や彩虹など無人攻撃機を大量に拡散させて、AIで自律的に攻撃するドローン兵器も販売していることに警鐘を鳴らした。

ロシアと中国は、既に実用化してるとされるハッキングの自動化の他、特定の個人を攻撃したりディープフェイクでなりすましたり、ボット投稿により世論を操る等の懸念が挙げられている。

 雇用問題
オックスフォード大学のマイケル・オズボーン博士が2013年に発表した論文によれば、人工知能やロボット等による代替可能性が高い労働人口が日本で約49%いること（アメリカは約47%、イギリスは約35%）、2030年代までにファストフード店で料理をする従業員が、ロボットやAIに取って代わられる可能性が81%と高いことを指摘されている。

しかし、この論文に対して、実験室レベルで自動化が出来る仕事も含まれているため、過大に推計されているとの批判もある。実際に2016年10月、マイケル・オズボーンが来日した際、経済産業研究所の岩本晃一が「どのような意図、いかなる前提で試算したのか」と質問したところ、「技術的な可能性を示しただけ、雇用増の部分は一切考慮していない」との回答が返ってきている。

これは人間を超える将棋AIが出現しているので将棋棋士が、人工知能に代替され可能性があると示したに過ぎず、人間同士の対局を観戦したいなどの欲求にも答えていない。現代のプロ棋士はAIを対局相手や局面の検討に利用しているほか、elmo囲いのようなAIが最初に使用した戦法を利用するなど共存関係にある渡辺二冠も王将戦で採用！対振りで最近人気のエルモ（elmo）囲いの組み方とは？【玉の囲い方 第63回】 - 日本将棋連盟 2019年3月28日配信。

そして、職業を構成するタスク（業務）単位でみた場合に、70%超えのタスクが自動化される職業は9％程度（日本の場合は7%程度）にとどまるとの研究結果もある。またAIや機械化によって雇用が奪われるという主張もあるが、それらの技術によってタスク量が減少するが、AIや機械化を導入したり、維持したりする仕事や、それらの技術により新たな仕事が生まれることにより、雇用が生み出される可能性もある。

しかし同時に、中程度の技能を有するルーティン業務が減少し、専門技能が求められない、低スキルの仕事と高度な技能が求められる仕事へと2極化していき、経済格差が拡大していくとの予測もある。

 歴史

AIの構築が長い間試みられてきているが、シンボルグラウンディング問題とフレーム問題の解決が大きな壁となってきた。

 初期
17世紀初め、ルネ・デカルトは、動物の身体がただの複雑な機械であると提唱した（機械論）。ブレーズ・パスカルは1642年、最初の機械式計算機を製作した。チャールズ・バベッジとエイダ・ラブレスはプログラム可能な機械式計算機の開発を行った。

バートランド・ラッセルとアルフレッド・ノース・ホワイトヘッドは『数学原理』を出版し、形式論理に革命をもたらした。ウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツは「神経活動に内在するアイデアの論理計算」と題する論文を1943年に発表し、ニューラルネットワークの基礎を築いた。

 1900年代後半
1950年代になるとAIに関して活発な成果が出始めた。1956年夏、ダートマス大学が入居している建物の最上階を引き継いだ数学と計算機科学者のグループの一人である若き教授ジョン・マッカーシーはワークショップでのプロポーザルで "Artificial Intelligence" という言葉を作り出している。ワークショップの参加者は、オリバー・セルフリッジ、レイ・ソロモノフ、マービン・ミンスキー、クロード・シャノン、ハーバート・サイモン、アレン・ニューウェルなどであった。ジョン・マッカーシーはAIに関する最初の会議で「人工知能」という用語を作り出した。彼はまたプログラミング言語を開発した。知的ふるまいに関するテストを可能にする方法として、アラン・チューリングは「チューリングテスト」を導入した。ジョセフ・ワイゼンバウムはを構築した。これは来談者中心療法を行うおしゃべりロボットである。

1956年に行われた、ダートマス会議開催の提案書において、人類史上、用語として初めて使用され、新たな分野として創立された。

1960年代と1970年代の間に、ジョエル・モーゼスは プログラム中で積分問題での記号的推論のパワーを示した。マービン・ミンスキーとシーモア・パパートは『パーセプトロン』を出版して単純なニューラルネットの限界を示し、アラン・カルメラウアーはプログラミング言語  を開発した。テッド・ショートリッフェは医学的診断と療法におけるルールベースシステムを構築し、知識表現と推論のパワーを示した。これは、最初のエキスパートシステムと呼ばれることもある。ハンス・モラベックは、障害物があるコースを自律的に走行する最初のコンピューター制御の乗り物を開発した。

1980年代に、ニューラルネットワークはバックプロパゲーションアルゴリズムによって広く使われるようになった。

また、この時代にロドニー・ブルックスが、知能には身体が必須との学説（身体性）を提唱した。

1990年代はAIの多くの分野で様々なアプリケーションが成果を上げた。特に、ボードゲームでは目覚ましく、1992年にIBMは世界チャンピオンに匹敵するバックギャモン専用コンピュータ・TDギャモンを開発し、IBMのチェス専用コンピュータ・ディープ・ブルーは、1997年5月にガルリ・カスパロフを打ち負かし、同年8月にはオセロで日本電気のオセロ専用コンピュータ・ロジステロに世界チャンピオンの村上健が敗れた。国防高等研究計画局は、最初の湾岸戦争においてユニットをスケジューリングするのにAIを使い、これによって省かれたコストが1950年代以来のAI研究への政府の投資全額を上回ったことを明らかにした。日本では甘利俊一（日本学士院会員）らが精力的に啓蒙し、優秀な成果も発生したが、論理のブラックボックス性が指摘された。

1998年には非構造化データ形式の国際規格であるXMLが提唱されたが、ここからWeb上の非構造化データに対して、アプリケーション別に適した意味付けを適用し、処理を行わせる試みが開始された。同年に、W3Cのティム・バーナーズ＝リーにより、Webに知的処理を行わせるセマンティック・ウェブが提唱された。この技術はWeb上のデータに意味を付加して、コンピュータに知的処理を行わせる方法を国際的に規格化するものである。この規格には知識工学におけるオントロジーを表現するデータ形式のOWLも含まれていることから、かつて流行したエキスパートシステムの亜種であることが分かる。2000年代前半に規格化が完了しているが、Web開発者にとっては開発工数に見合うだけのメリットが見出せなかったことから、現在も普及はしていない。

 日本における第二次AIブーム
日本においてはエキスパートシステムの流行の後にニューロファジィが流行した。しかし、研究が進むにつれて計算リソースやデータ量の不足，シンボルグラウンディング問題，フレーム問題に直面し、産業の在り方を激変させるようなAIに至ることは無く、ブームは終焉した。

 エキスパートシステム（知識工学の応用）
1980年代に入って、大企業の研究所を中心に、知識工学に基づくエキスパートシステムが多数提案されるようになり、エキスパートシステムを専門とするAIベンチャーも次々と立ち上がった。その流行から生まれた究極のプロジェクトとして第五世代コンピュータが挙げられる。

 第五世代コンピュータ（高性能なProlog推論マシン）
1982年から1992年まで日本は国家プロジェクトとして570億円を費やして第五世代コンピュータの研究を進めるも、採用した知識工学的手法では膨大なルールの手入力が必要で、専門家間で専門知識の解釈が異なる場合には統一したルール化が行えない等の問題もあり、実用的なエキスパートシステムの実現には至らなかった。実現した成果物はPrologの命令を直接CPUのハードウェアの機構で解釈して高速に実行する、並列型のProlog専用機であるが、商業的な意味で応用先が全く見つからなかった。

 ニューロファジィ
1980年代後半から1990年代中頃にかけて、従来から電子制御の手法として用いられてきたON/OFF制御，PID制御，現代制御の問題を克服するため、知的制御が盛んに研究され、知識工学的なルールを用いるファジィ制御，データの特徴を学習して分類するニューラルネットワーク，その2つを融合したニューロファジィという手法が日本を中心にブームを迎えた。1987年には仙台市において開業した地下鉄のATOに採用され、バブル期の高級路線に合わせて、白物家電製品でもセンサの個数と種類を大幅に増やし、多様なデータを元に運転を最適化するモデルが多数発売され始めた。

ファジィについては、2018年までに日本が世界の1/5の特許を取得している事から、日本で特に大きなブームとなっていたことが分かっている。現在の白物家電ではこの当時より更に発展した制御技術が用いられているが、既に当たり前のものになり、利用者には意識されなくなっている。ニューロファジィがブームになった1990年代には未だビッグデータという概念は無く（ブロードバンド接続普及後の2010年に初めて提唱された）、データマイニングとしての産業応用は行われなかった。しかし、ニューラルネットワークが一般人も巻き込んで流行した事例としては初めての事例であり、2010年代のディープラーニングブームの前史とも言える社会現象と言える。

 ブームの経緯
松下電器が1985年頃から人間が持つような曖昧さを制御に活かすファジィ制御についての研究を開始し、1990年2月1日にファジィ洗濯機第1号である「愛妻号Dayファジィ」の発売に漕ぎ着けた。「愛妻号Dayファジィ」は従来よりも多数のセンサーで収集したデータに基づいて、柔軟に運転を最適化する洗濯機で、同種の洗濯機としては世界初であった。ファジィ制御という当時最先端の技術の導入がバブル期の高級路線にもマッチしたことから、ファジィは裏方の制御技術であるにも関わらず世間の大きな注目を集めた。その流行の度合いは、1990年の新語・流行語大賞における新語部門の金賞で「ファジィ」が選ばれる程であった。その後に、松下電器はファジィルールの煩雑なチューニングを自動化したニューロファジィ制御を開発し、従来のファジィ理論の限界を突破して学会で評価されるだけでなく、白物家電への応用にも成功して更なるブームを巻き起こした。松下電器の試みの成功を受けて、他社も同様の知的制御を用いる製品を多数発売した。1990年代中頃までは、メーカー各社による一般向けの白物家電の売り文句として知的制御技術の名称が大々的に用いられており、洗濯機の製品名では「愛妻号DAYファジィ」，掃除機の分類としては「ニューロ・ファジィ掃除機」，エアコンの運転モードでは「ニューロ自動」などの名称が付与されていた。

ニューロ，ファジィ，ニューロファジィという手法は、従来の単純なオン・オフ制御や、対象を数式で客観的にモデル化する（この作業は対象が複雑な機構を持つ場合は極めて難しくなる）必要があるPID制御や現代制御等と比較して、人間の主観的な経験則や計測したデータの特徴が利用可能となるファジィ、ニューロ、ニューロファジィは開発工数を抑えながら、環境適応時の柔軟性を高くできるという利点があった。しかし、開発者らの努力にも関わらず、計算能力や収集可能なデータ量の少なさから、既存の工作機械や家電製品の制御を多少改善する程度で限界を迎えた。理論的にもファジィ集合と深層学習が不可能なニューラルネットワークの組み合わせであり、計算リソースやデータが潤沢に与えられたとしても、認識精度の向上には限界があった。

以降、計算機の能力限界から理論の改善は遅々として進まず、目立った進展は無くなり、1990年代末には知的制御を搭載する白物家電が大多数になったことで、売り文句としてのブームは去った。ブーム後は一般には意識されなくなったが、現在では裏方の技術として、家電製品のみならず、雨水の排水，駐車場，ビルの管理システムなどの社会インフラにも使われ、十分に性能と安定性が実証されている。2003年頃には、人間が設計したオントロジー（ファジィルールとして表現する）を利活用するネットワーク・インテリジェンスという分野に発展した。

 2000年代
2005年、レイ・カーツワイルは著作で、「圧倒的な人工知能が知識・知能の点で人間を超越し、科学技術の進歩を担い世界を変革する技術的特異点（シンギュラリティ）が2045年にも訪れる」とする説を発表した。

2006年に、ジェフリー・ヒントンらの研究チームによりオートエンコーダによるニューラルネットワークの深層化手法が提案された（現在のディープラーニングの直接的な起源）。

 2010年代前半
2010年代に入り、膨大なデータを扱う研究開発のための環境が整備されたことで、AI関連の研究が再び大きく前進し始めた。

2010年に英国エコノミスト誌で「ビッグデータ」という用語が提唱された。同年に質問応答システムのワトソンが、クイズ番組「ジェパディ!」の練習戦で人間に勝利し、大きなニュースとなった人工知能がクイズ王に挑戦！ 後編 いよいよ決戦 - NHKオンライン。2012年に画像処理コンテストでジェフリー・ヒントン氏のチームが従来手法からの大幅な精度改善を果たした上で優勝したことで、第三次AIブームが始まった。

2013年には国立情報学研究所や富士通研究所の研究チームが開発した「東ロボくん」で東京大学入試の模擬試験に挑んだと発表した。数式の計算や単語の解析にあたる専用プログラムを使い、実際に受験生が臨んだ大学入試センター試験と東大の2次試験の問題を解読した。代々木ゼミナールの判定では「東大の合格は難しいが、私立大学には合格できる水準」だった人工知能が東大模試挑戦「私大合格の水準」：日本経済新聞、閲覧2017年7月28日。

2014年には、日本の人工知能学者である齊藤元章により、特異点に先立ち、オートメーション化とコンピューター技術の進歩により衣食住の生産コストがゼロに限りなく近づくというプレ・シンギュラリティという概念も提唱された。

ジェフ・ホーキンスが、実現に向けて研究を続けているが、著書『考える脳 考えるコンピューター』の中で自己連想記憶理論という独自の理論を展開している。

世界各国において、軍事・民間共に実用化に向け研究開発が進んでいるが、とくに無人戦闘機や無人自動車ロボットカーの開発が進行しているものの、2010年代にはまだ完全な自動化は試験的なものに留まった（UCAVは利用されているが、一部操作は地上から行っているものが多い）。

ロボット向けとしては、CSAILのロドニー・ブルックスが提唱した包摂アーキテクチャという理論が登場している。これは従来型の「我思う、故に我あり」の知が先行するものではなく、体の神経ネットワークのみを用いて環境から学習する行動型システムを用いている。これに基づいたゲンギスと呼ばれる六本足のロボットは、いわゆる「脳」を持たないにも関わらず、まるで生きているかのように行動する。

 2010年代後半
2015年10月にDeepMind社が作成した「AlphaGo」が人間のプロ囲碁棋士に勝利して以降はディープラーニング（深層学習）と呼ばれる手法が注目され、人工知能自体の研究の他にも、人工知能が雇用などに与える影響についても研究が進められている平成28年版 情報通信白書 第4章 第2節～4節 。

2016年10月、DeepMindが、入力された情報の関連性を導き出し仮説に近いものを導き出す人工知能技術「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター」を発表http://ascii.jp/elem/000/001/249/1249977/し、同年11月、大量のデータが不要の「ワンショット学習」を可能にする深層学習システムをhttps://www.technologyreview.jp/s/12759/machines-can-now-recognize-something-after-seeing-it-once/、翌2017年6月、関係推論のような人間並みの認識能力を持つシステムを開発http://gigazine.net/news/20170616-deepmind-general-ai/。2017年8月には、記号接地問題（シンボルグラウンディング問題）を解決したhttps://www.nikkan.co.jp/articles/view/00439317。

従来、AIには不向きとされてきた不完全情報ゲームであるポーカーでもAIが人間に勝利するようになった。

Googleの関係者はさらに野心的な取り組みとして、単一のソフトウェアで100万種類以上のタスクを実行可能なAIを開発していると明らかにした。

 人工知能の第三次ブーム：AGI（汎用人工知能）と技術的特異点
2006年のディープラーニングの発明と、2010年以降のビッグデータ収集環境の整備、計算資源となるGPUの高性能化により、2012年にディープラーニングが画像処理コンテストで他の手法に圧倒的大差を付けて優勝したことで、技術的特異点という概念は急速に世界中の識者の注目を集め、現実味を持って受け止められるようになった。ディープラーニングの発明と急速な普及を受けて、研究開発の現場においては、デミス・ハサビス率いるDeepMindを筆頭に、Vicarious、IBM Cortical Learning Center、全脳アーキテクチャ、PEZY Computing、OpenCog、GoodAI、nnaisense、IBM SyNAPSE等、汎用人工知能（AGI）を開発するプロジェクトが数多く立ち上げられている。これらの研究開発の現場では、脳をリバースエンジニアリングして構築された神経科学と機械学習を組み合わせるアプローチが有望とされているhttp://wba-initiative.org/1653/。結果として、Hierarchical Temporal Memory (HTM) 理論、Complementary Learning Systems (CLS) 理論の更新版等、単一のタスクのみを扱うディープラーニングから更に一歩進んだ、複数のタスクを同時に扱う理論が提唱され始めている。

3Dゲームのような仮想空間でモデルを動かし現実世界のことを高速に学ばせるといったことも大きな成果を上げている（シミュレーションによる学習）。

また、数は少ないがAGIだけでは知能の再現は不可能と考えて、身体知を再現するために、全人体シミュレーションが必要だとする研究者やより生物に近い振る舞いを見せるAL（人工生命）の作成に挑む研究者、知能と密接な関係にあると思われる意識のデジタル的再現（人工意識）に挑戦する研究者もいる。

リーズナブルなコストで大量の計算リソースが手に入るようになったことで、ビッグデータが出現し、企業が膨大なデータの活用に極めて強い関心を寄せており、全世界的に民間企業主導で莫大な投資を行って人工知能に関する研究開発競争が展開されている。また、2011年のD-Wave Systemsによる量子アニーリング方式の製品化を嚆矢として、量子コンピュータという超々並列処理が可能な次世代のITインフラが急速に実用化され始めた事で、人工知能の高速化にも深く関わる組み合わせ最適化問題をリアルタイムに解決できる環境が整備され始めている。この動向を受ける形で、2016年頃から、一般向けのニュース番組でも人工知能の研究開発や新しいサービス展開や量子コンピュータに関する報道が目立つようになった。

2017年にはイーロン・マスクが、急速に進化し続ける人工知能に対して人間が遅れを取らないようにするために、ブレイン・マシン・インターフェースを研究開発するニューラリンクを立ち上げていたことを公表した。

2017年10月にはジェフリー・ヒントンにより要素間の相対的な位置関係まで含めて学習できるカプセルネットワークが提唱された。

2018年3月16日の国際大学GLOCOMの提言によると、課題解決型のAIを活用する事で社会変革に寄与できると分析されている。

2018年8月、OpenAIが好奇心を実装しノーゲームスコア、ノーゴール、無報酬で目的なき探索を行うAIを公表。これまでのAIで最も人間らしいというhttps://thenextweb.com/artificial-intelligence/2018/08/23/researchers-gave-ai-curiosity-and-it-played-video-games-all-day/ 。

2018年9月、MITリンカーン研究所は従来ブラックボックスであったニューラルネットワークの推論をどのような段階を経て識別したのかが明確に分かるアーキテクチャを開発したhttps://news.mit.edu/2018/mit-lincoln-laboratory-ai-system-solves-problems-through-human-reasoning-0911。

2019年、BERTなどの言語モデルにより、深層学習では困難とされてきた言語処理において大きな進展があり、Wikipediaなどを使用した読解テストで人間を上回るに至った。

 2020年代前半
2020年にはOpenAIにより1750億パラメータを持つ自然言語処理プログラムが開発され、アメリカの掲示板サイトRedditで1週間誰にも気付かれず人間と投稿・対話を続けた。プログラムと気付かれた理由は文章の不自然さではなく、その投稿数が異常というものだったhttps://gigazine.net/news/20201008-gpt-3-reddit/。

DeepMindが開発したタンパク質の構造予測を行うAlphaFold2がCASPのグローバル距離テスト (GDT) で90点以上を獲得し、計算生物学における重要な成果であり、数十年前からの生物学の壮大な挑戦に向けた大きな進歩と称されたRobert F. Service, ‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures, Science, 30 November 2020。

OpenAIはTransformer (言語モデル) の性能がパラメータ数N・データセットサイズD・計算予算Cの単純なべき乗になっているとの論文を発表した（スケーリングの法則）。

最先端のAI研究では2年で1000倍サイズのモデルが出現し、1000倍の演算能力を持つコンピュータが必要になって来ている。

2021年4月、NVIDIAの幹部、パレシュ・カーリャは「数年内に100兆パラメータを持つAIモデルが出てくるだろう」と予想した。

2021年5月、マイクロソフトが32兆パラメーターのAIを試験。

2021年6月、中国政府の支援を受けている北京智源人工知能研究院がパラメーター数1兆7500億のAI「悟道2.0」を発表。

2021年6月、グーグルの研究者達が機械学習を用いてAI用チップを作成したところ、消費電力、性能など全ての主要な指数で人間が設計したもの以上のチップのフロアプランを生成した。そして、設計にかかる時間は人間の1/1000であった。

2021年8月、グーグルの量子人工知能研究部門を率いるハルトムート・ネベンは量子コンピュータの発達の影響がもっとも大きい分野として機械学習分野などAIを挙げた。

2022年4月、Googleは予告どおり万能言語モデルPaLMを完成させた。とんち話の解説を行えるほか、9-12歳レベルの算数の文章問題を解き、数学計算の論理的な説明が可能であった。デジタルコンピュータは誕生から80年弱にして初めて数学計算の内容を文章で説明できるようになった。パラメータ数5400億。
https://etechnologyreview.com/2022/04/29/google%E3%81%AF%E4%B8%96%E7%95%8C%E6%9C%80%E5%A4%A7%E8%A6%8F%E6%A8%A1%E3%81%AEai%E8%A8%80%E8%AA%9E%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%80%8Cpalm%E3%80%8D%E3%82%92%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%80%81%E8%A8%80/

2021年現在、日本では汎用人工知能は積極的に研究されていないので実現する見込みは無いが、中国やアメリカなどの諸外国では実現一歩手前まで来ており質問応答、意思決定支援、需要予測、音声認識、機械翻訳、科学技術計算、文章要約など、各分野に特化したシステムやこれらを組み合わせたフレームワークが実用化されている。テスラ社（CEO:イーロン・マスク）は開発を進める二足歩行ロボットTesla Botに汎用人工知能を利用する可能性を示唆している。

2022年現在、研究者の間では大規模ニューラルネットワークに意識が存在するか議論が起こっている。深層学習の第一人者Ilya Sutskeverは「（大規模ニューラルネットワークは）少し意識的かもしれない」と見解を示した。https://twitter.com/ilyasut/status/1491554478243258368?s=21

DeepMindのNando de Freitasは「今は規模が全てです。（汎用人工知能に至る道を探す）ゲームは終わった」と主張したが、https://gigazine.net/news/20220518-deepmind-gato/人工知能の歴史の中で繰り返されてきた誇大広告だという批判も存在する。https://www.technologyreview.jp/s/276810/the-hype-around-deepminds-new-ai-model-misses-whats-actually-cool-about-it/

 哲学とAI
 哲学・宗教・芸術

Googleは2019年3月、人工知能プロジェクトを倫理面で指導するために哲学者・政策立案者・経済学者・テクノロジスト等で構成される、AI倫理委員会を設置すると発表した。しかし倫理委員会には反科学・反マイノリティ・地球温暖化懐疑論等を支持する人物も含まれており、Google社員らは解任を要請した。4月4日、Googleは倫理委員会が「期待どおりに機能できないことが判明した」という理由で、委員会の解散を発表した。

東洋哲学をAIに吸収させるという三宅陽一郎のテーマに応じて、井口尊仁は「鳥居（TORII）」という自分のプロジェクトを挙げ、「われわれはアニミズムで、あらゆるものに霊的存在を見いだす文化があります」と三宅および立石従寛に語る。アニミズム的人工知能論は現代アートや、「禅の悟りをどうやってAIにやらせるか」を論じた三宅の『人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇』にも通じている。

元Googleエンジニアのアンソニー゠レバンドウスキーは2017年、AIを神とする宗教団体「Way of the Future (未来の道)」を創立している。団体の使命は「人工知能（AI）に基づいたGodheadの実現を促進し開発すること、そしてGodheadの理解と崇拝を通して社会をより良くすることに貢献すること」と抽象的に表現されており、多くの海外メディアはSF映画や歴史などと関連付けて報道した。UberとGoogleのWaymoは、レバンドウスキーが自動運転に関する機密情報を盗用したことを訴え裁判を行っている一方、レバンドウスキーはUberの元CEO（トラビス゠カラニック）に対し「ボットひとつずつ、我々は世界を征服するんだ」と発言するなど、野心的な振る舞いを示している。

相愛大学人文学部教授の釈徹宗は「哲学や思想や文学と、宗教や霊性論との線引きも不明瞭になってきています。」と述べている内田樹・釈徹宗（2013）『現代霊性論』 (講談社文庫)、講談社、178ページ。哲学者・倫理学者である内田樹によれば、「本物の哲学者はみんな死者と幽霊と異界の話をしている。」という内田樹・釈徹宗（2013）『現代霊性論』 (講談社文庫)、講談社、155ページ。

発明家レイ・カーツワイルが言うには、哲学者ジョン・サールが提起した強いAIと弱いAIの論争は、AIの哲学議論でホットな話題であるKurzweil, Singularity (2005) p. 260。哲学者ジョン・サールおよびダニエル・デネットによると、サールの「中国語の部屋」やネド・ブロックらの「中国脳」といった機能主義に批判的な思考実験は、真の意識が形式論理システムによって実現できないと主張しているSearle, John (1980), "Minds, Brains and Programs", Behavioral and Brain Sciences, 3 (3): 417–457, doi:10.1017/S0140525X00005756,Daniel Dennett (1991). "Chapter 14. Consciousness Imagined". Consciousness Explained. Back Bay Books. pp. 431–455.。

 批判
『科学を語るとはどういうことか』において科学者の須藤靖は、科学についての哲学的考察（科学哲学）が、実際には科学と「断絶」していることを指摘している須藤靖・伊勢田哲治（2013）『科学を語るとはどういうことか --- 科学者、哲学者にモノ申す』河出書房新社、14～15ページ。。また、「心」や「意識」という問題を解明してきた脳科学・計算機科学（コンピュータ科学）・人工知能研究開発等に関連して、科学者のフランシス・クリックは「哲学者たちは2000年という長い間、ほとんど何も成果を残してこなかった」と批判している。こうした観点において、哲学は「二流どころか三流」の学問・科学に過ぎない、と評価されている。脳科学者の澤口俊之は、クリックに賛同し「これは私のため息まじりの愚痴になるが、哲学者や思想家というのはつくづく『暇』だと思う」と述べている。実際、哲学は暇（スコレー）から始まったとアリストテレスが伝えており、上記のような否定的発言も的外れではないと、科学哲学者の野家啓一は言う。

哲学者は、科学とは違う日常的言語で「存在」や「宇宙」を語ろうとしてきた。しかし理論物理学者ディラックは、哲学者をことさら信用していなかった。ディラックが見たところ、ウィトゲンシュタインを含め哲学者たちは量子力学どころか、パスカル以降の「確率」の概念さえ理解していない。非科学的な日常的言語をいくら使っても、正確な意思疎通を行うことはできないというのが、ディラックの考えだとされている。

生命情報科学者・神経科学者の合原一幸編著『人工知能はこうして創られる』によれば、AIの急激な発展に伴って「技術的特異点、シンギュラリティ」の思想や哲学が一部で論じられているが、特異点と言っても「数学」的な話ではない。前掲書は「そもそもシンギュラリティと関係した議論における『人間の脳を超える』という言明自体がうまく定義できていない」と記している。確かに、脳を「デジタル情報処理システム」として捉える観点から見れば、シンギュラリティは起こり得るかもしれない。しかし実際の脳はそのような単純なシステムではなく、デジタルとアナログが融合した「ハイブリッド系」であることが、脳神経科学の観察結果で示されている。前掲書によると、神経膜では様々な「ノイズ」が存在し、このノイズ付きのアナログ量によって脳内のニューロンの「カオス」が生み出されているため、このような状況をデジタルで記述することは「極めて困難」と考えられている。

数学者・論理学者の田中一之は「一般の哲学者は、論理の専門家ではない」と述べており、計算機科学者（コンピュータ科学者）・論理学者のトルケル゠フランセーンは、哲学者たちによる数学的な言及の多くが「ひどい誤解や自由連想に基づいている」と批判している。田中によると、ゲーデルの不完全性定理について哲学者が書いた本が、フランセーンの本と同じ頃に書店販売されていたが、哲学者の本は専門誌によって酷評された。その本は全体として読みやすく一般読者からの評判は高かったが、ゲーデルの証明の核（不動点定理）について、根本的な勘違いをしたまま説明していた。同様の間違いは他の入門書などにも見られる。フランセーンによれば、不完全性定理に関する誤解・誤用は哲学をはじめ一般に起こっており、宗教や神学でも乱用されている。1931年にゲーデルが示したのは、「特定の形式体系において決定不能な命題の存在」であり、一般的な意味での「不完全性」についての定理ではない。

 科学と哲学
『科学を語るとはどういうことか』によると、学問の扱う問題が整理され分化したことで、科学と哲学もそれぞれ異なる問題を研究するようになった須藤靖・伊勢田哲治（2013）『科学を語るとはどういうことか --- 科学者、哲学者にモノ申す』河出書房新社、57-58ページ。。これは「研究分野の細分化そのもの」であり、「立派な進歩」だと宇宙物理学者の須藤は言う。一方で、科学哲学者・倫理学者の伊勢田哲治は、様々な要素を含んだ「大きな」問題を哲学的・統一的に扱う、かつての天文学について言及した。「その後の天文学ではその〔哲学的〕問題を扱わなくなりましたし、今の物理学でもそういう問題を扱わない」と述べた伊勢田に対し、須藤は「その通りですが、それ自体に何か問題があるのでしょうか」と返している。須藤は次のようにも述べた。

須藤は、哲学的に論じられている「原因」という言葉を取り上げて、「原因という言葉を具体的に定義しない限りそれ以上の議論は不可能です」須藤靖・伊勢田哲治（2013）『科学を語るとはどういうことか --- 科学者、哲学者にモノ申す』河出書房新社、124～125ページ。と述べており、「哲学者が興味を持っている因果の定義が物理学者とは違うことは確かでしょう」としている須藤靖・伊勢田哲治（2013）『科学を語るとはどういうことか --- 科学者、哲学者にモノ申す』河出書房新社、141ページ。。伊勢田は、「思った以上に物理学者と哲学者のものの見え方の違いというのは大きいのかもしれません」と述べている須藤靖・伊勢田哲治（2013）『科学を語るとはどういうことか --- 科学者、哲学者にモノ申す』河出書房新社、262ページ。。

対談で須藤は「これまでけっこう長時間議論を行ってきました。おかげで、意見の違いは明らかになったとは思いますが、果たして何か決着がつくのでしょうか？」と発言し、伊勢田は「決着はつかないでしょうね」と答えている須藤靖・伊勢田哲治（2013）『科学を語るとはどういうことか --- 科学者、哲学者にモノ申す』河出書房新社、284ページ。。

 文学・フィクション・SF(空想科学)

 脚注

 注釈

 出典

 参考文献

 関連項目

 理学 - 工学 - 理工学 - 応用科学
 計算機科学 - 計算機工学 - 情報科学 - 情報工学
 数理論理学 - ソフトウェア工学

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 外部リンク
人工知能のやさしい説明「What's AI」
人工知能ハンドブック
「」 - ラジオ番組「フィロソフィー・トーク」のバックナンバー。テーマ：「機械は考えられるのか？」 ゲスト：ジョン・サール、ジョン・マッカーシー、59分08秒。

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Summary Human Intellectual Capacity is realized on a computer, various technology, software and computer systems talk agency (2017) “Artificial Intelligence”, “IT terms knowing dictionaries”,朝日新聞社・VOYAGE GROUP.

It was named by John McCarthy at the Darth Vader Conference in 1956.

日本大百科全書(ニッポニカ)「人工知能」の解説
人工知能
じんこうちのう
artificial intelligence
概論
人工知能は、「計算（computation）」という概念と「コンピュータ（computer）」という道具を用いて「知能」を研究する計算機科学（computer science）の一分野である。誤解を恐れず平易にいいかえるならば、「これまで人間にしかできなかった知的な行為（認識、推論、言語運用、創造など）を、どのような手順（アルゴリズム）とどのようなデータ（事前情報や知識）を準備すれば、それを機械的に実行できるか」を研究する分野である。AI（エーアイ）と略称でよばれることも多い。人工知能という研究分野名は、1956年夏にアメリカのダートマス大学で開催された研究集会（ダートマス会議）で命名された。この会議には、その後の人工知能研究で指導的な役割を果たすマッカーシーJohn McCarthy（1927―2011）、ミンスキーMarvin Minsky（1927―2016）、ニューウェルAllen Newell（1927―1992）、サイモンHerbert Simon（1916―2001）らが参加し、コンピュータによる人間の知的機能のシミュレーションをテーマに議論が行われた。
「知能とは何か」に対する十分な答えは、いまだ存在しない。人工知能の目標の一つは、遂行に知能が必要と思われる特定の課題（たとえば、囲碁を打つ）を対象に、その課題を人間並みあるいは人間以上にうまく行うコンピュータ・プログラムを実現することである。もう一つの目標は、そのようなプログラムの実現を通して、「知能とは何か」の答えに迫ろうというものである。このような目標をもつため、人工知能は、知能に関連した他の研究分野、とくに、哲学、心理学、認知科学、脳科学、言語学などと交差する部分をもつ。
［佐藤理史 2018年6月19日］
人工知能の歴史（第1期）
人工知能の研究は、人工知能という名が生まれる前から始まっている。フォン・ノイマンによるミニマックス法の定式化が1944年。知能をはかるテストとして有名なチューリングテストの提唱は1950年。このころには、シャノンによるチェスの研究も行われた。ニューラルネットワークの祖ともいうべき、マカロックWarren McCulloch（1899―1969）とピッツWalter Pitts（1923―1969）のニューロンのモデルは1943年。機械翻訳の研究も1950年代初期に開始されている。
1960年代の人工知能研究は、探索の時代として位置づけられる。おもに、ゲームなどの「閉じた世界」の問題を対象に、問題の局面（状態）と局面変更操作（オペレータ）によって問題を厳密に定義し、初期状態から終了状態（解）に至る経路をみつけるという探索問題としてとらえ、これを効率的に解く手法が研究された。一般に、初期状態から到達可能な状態の数は、オペレータの適用回数に対して指数関数的に増加する。これを回避する一つの方法はヒューリスティクスの導入であり、それを利用するA*(エースター)アルゴリズムは、この時期の主要な研究成果の一つである。
英語で人間と対話を行うプログラムとして有名なELIZA(イライザ)は、ワイゼンバウムJoseph Weizenbaum（1923―2008）が1966年に開発した。このプログラムの内部には、人間の発言（入力）から応答を生成するためのルールが組み込まれており、あたかも人間の発言内容を理解しているかのようにふるまうことができた。「人工無脳」といった名称でよばれる日本語版のプログラムは、ELIZAの亜流である。
この時期のシステムの実現法は、ルールに基づく記号処理が主流である。マッカーシーによって開発されたプログラミング言語Lisp(リスプ)が、システム構築によく用いられた。一方、非記号処理の代表格であるニューラルネットは、1958年ごろにローゼンブラットFrank Rosenblatt（1928―1971）によりパーセプトロンが提案されたが、1969年に処理能力の限界が示され、研究は一時、下火となった。
［佐藤理史 2018年6月19日］
人工知能の歴史（第2期）
1960年代までの第1期が探索（手続き）の時代とすれば、1970年代から1980年代までの第2期は、知識の時代である。この時期は、人工知能技術を実世界の問題へ応用することが試みられ、エキスパートシステムexpert systemとよばれる専門家代行システムが開発された。有機化合物構造の推定を行うDENDRAL(デンドラル)、血液中のバクテリアの診断の支援を行うMYCIN(マイシン)、コンピュータシステムの構成支援を行うR1などがその代表格である。これらの課題を遂行するためには、その課題に関する専門知識が不可欠である。つまり、やり方（手続き）だけでは課題は遂行できず、専門知識を活用しなければならない。このような背景により、コンピュータにいかにして知識を与えるか（知識獲得）、それをどのようにコンピュータ上で表現・格納しておくか（知識表現）、そして、それをどのように活用するか（推論方式）などが中核的研究課題となり、知識工学（ナレッジエンジニアリングknowledge engineering）という名でよばれるようになった。知識表現では、フレーム、スクリプトなど、関連したひとまとまりの知識を記述する方法が提案されるとともに、黒板モデルのように独立したルール群を協調させて動作させる方法などが考案された。推論方式も、それまでのif-then型ルールによる推論以外に、類推を志向した事例ベース推論、不確実性を扱うベイジアンネットワークなど、多様な方式が考案された。知識獲得の問題は、最後まで未解決として残り、知識獲得ボトルネックとよばれた。これは、知識のなかには人間が意識化できないもの、言語化（記号化）できないものが存在することや、多くの課題遂行において、いわゆる常識が必要なことなどの理由による。機械学習の研究は、この時期から徐々に拡大していくが、その理由の一つは、このような背景による。
この時期の自然言語処理では、ウィノグラードTerry Winograd（1946― ）のSHRDLU(シュードル)が有名である。このシステムは、積み木の世界の操作を対象に、構文解析、意味解析、推論による問題解決を実現し、自然言語理解における意味や外部知識の重要性を示した。シャンクRoger Schank（1946― ）による概念依存関係理論とそれを用いたストーリー理解の研究も、意味理解を志向した研究として有名である。
非記号処理では、多層ニューラルネットとその学習アルゴリズムであるバックプロパゲーション（誤差逆伝播(でんぱ)法）が、コネクショニストモデルとして広く知られるようになり、ニューラルネットが復権した。また、人工生命や遺伝的アルゴリズムなど、生命や進化から着想を得た研究も現れた。
日本では、1982年（昭和57）より「第五世代コンピュータ」プロジェクトが実施され、知識処理用の並列コンピュータ、および、そのコンピュータ上で動作する並列論理型言語が開発された。このプロジェクトは多くの成果を生み出したが、開発された並列コンピュータや並列論理型言語は広く使われるようにはならなかったため、世の中の評価は失敗という形で定着している。プロジェクト終了後、バブル経済の崩壊も相まって、日本の人工知能研究は停滞期に入る。
世界的にも、この時期は、パーソナルコンピュータの普及（ウィンドウズ95が1995年に発売）、インターネットの爆発的普及（1996年ごろ）など、コンピュータとネットワークが社会に浸透した時期であり、これらの陰に隠れて、人工知能はそれほど脚光を浴びなかった。その例外は、IBMが開発したディープ・ブルーDeep Blueとよばれるチェスプログラムで、1997年に世界チャンピオンのカスパロフGarry Kimovich Kasparov（1963― ）を破り、大きな話題となった。ロボティクスの分野では、ブルックスRodney Allen Brooks（1954― ）がサブサンプションアーキテクチャ（包括アーキテクチャ）という新しい考え方を示した。これは、現在の掃除ロボットのルーツとなった。
［佐藤理史 2018年6月19日］
人工知能の歴史（第3期）
インターネットは急速に拡大し、2000年ごろからは、社会の重要なインフラとなった。ウェブページをみつけるサーチエンジン、百科事典的知識を蓄積するウィキペディア、アマゾンに代表されるインターネット通販などを通し、大量の知識とデータが電子データとしてインターネット上に蓄積されることになった。2000年代後半には、スマートフォンやソーシャルネットワークサービスが出現し、行動履歴などの個人に関わるデータも電子的に蓄積できる体制となった。これらの状況の変化は、現在の人工知能のブームに大きく関わっている。
2010年以降、現在に続く第3期の勃興(ぼっこう)の直接の要因の一つは、IBMが開発したワトソンWatsonが、クイズ番組Jeopardy!（ジョパディ！）で人間のチャンピオンに勝利したことである。英語の質問に英語（の単語）で答えるという形式のクイズで人間を凌駕(りょうが)したことは、衝撃をもたらした。第二の要因は、2012年の画像認識コンテストにおいて、ヒントンGeoffrey Hinton（1947― ）らのチームが深層ニューラルネットの学習（ディープラーニング）を使って優勝したことである。第三の要因は、自動車メーカーにとどまらず、グーグルやアップルといったIT企業が自動車の自動運転の研究を推進し、完全自動走行が可能になってきたことにある。これらの要因が相まって、人工知能技術の社会応用への期待が一気に高まった。このブームの真っただ中、2016年には囲碁プログラムのAlphaGo（アルファ碁）が、世界のトップレベルの棋士に完勝し、機械学習・ディープラーニングの力を世に知らしめた。
スマートフォンには音声インタフェースが搭載され、声で命令することが可能となり、スマートスピーカー（AIスピーカー）とよばれる据置き型の装置の普及も始まっている。第3期がこれまでと大きく異なる点は、最先端の技術が、すぐに身近な商品やサービスに反映される点である。機械学習技術は、データサイエンスの中核技術として社会のあらゆる場面で大きな変革を起こすと期待されている一方、人間がコントロールできないものを生み出すのではないかという漠然とした不安も広がっている。
［佐藤理史 2018年6月19日］
研究分野とその特徴
人工知能の研究は多岐にわたっている。情報や知識をコンピュータ上で表現・格納する方法（知識表現）、活用する方法（推論方式）、入出力系（各種メディア処理）、獲得方法（知識獲得・機械学習）などが主要な研究対象である。入出力系では、画像や映像を対象としたパターン認識・画像処理、音を対象とした信号処理・音声認識・音声合成、ことばを対象とした自然言語処理、動くからだを実現するロボティクスなどの分野が人工知能研究から生まれ、それぞれ比較的独立した研究分野に発展している。近年は、とくに機械学習が脚光を浴び、大規模データからのデータマイニングや画像処理、音声認識、機械翻訳などに応用されている。
人工知能研究は「まだ解き方がわかっていない問題」の解き方を考えるという性質上、解き方がほぼ判明した時点で、研究対象から外れていく。このため、時代の推移とともに対象とする問題は変化していくことが避けられない。たとえば、かな漢字変換や郵便番号の手書き文字認識は、過去には人工知能の主要な研究対象であったが、現在はそうではない。コンピュータ応用のフロンティア領域が人工知能であるという見方は、ほぼ的を射ている。
［佐藤理史 2018年6月19日］
人工知能の現状と課題
現在、専門家からみた人工知能（研究）と、世の中の多くの人々が「人工知能」ということばから想起するイメージには大きな乖離(かいり)がある。SF小説、映画、漫画などで描かれる「人工知能」は、主体的意志をもったコンピュータシステムあるいはロボットである。一方、人工知能研究・技術によって実現されているもの（たとえば、AlphaGo）は、単なるコンピュータ・プログラムである。これらのプログラムはプログラムコードに従って「計算」しているだけで、それ以上のことは何も行わない。しかし、これらのプログラムの機能を説明する際、「システムが自ら学習する・推論する・判断する」といった擬人化表現が用いられ、あたかも意志をもった主体であるかのように描写される。このため、上記の乖離が助長される傾向にある。
現在の機械学習の中核は、最適化とよばれる数学技法である。これは、人間の「学習」とは大きくかけ離れており、人間のように学ぶコンピュータが実現されているわけではない。現在のニューラルネットは、神経細胞の数学的モデルを基礎としたネットワークであるが、脳のモデルではない。これらの事実は広く知られているとはいいがたく、前述のような漠然とした不安をもたらす一因となっている。
今後、人工知能がどのように発展していくかは、専門家にも十分にわかっていない。人間の脳と同じようなものがつくれると考えている研究者もいるが、大半の研究者は、当面、そのようなものはつくれないだろうと考えている。もし、SFに出てくるような人工知能が実現できる日がくるのであれば、それは「知能とは何か」に答えがみつかったことを意味する。
［佐藤理史 2018年6月19日］
『中島秀之著『知能の物語』（2015・公立はこだて未来大学出版会）』▽『竹内郁雄編『AI 人工知能の軌跡と未来』（2016・別冊日経サイエンス）』▽『川添愛著『働きたくないイタチと言葉がわかるロボット』（2017・朝日出版社）』▽『人工知能学会編『人工知能学大辞典』（2017・共立出版）』▽『長尾真著『人工知能と人間』（岩波新書）』
出典 小学館 日本大百科全書(ニッポニカ)日本大百科全書(ニッポニカ)について 情報 | 凡例

Question: who came up with the darth vader system

Summary Human Intellectual Capacity is realized on a computer, various technology, software and computer systems talk agency (2017) “Artificial Intelligence”, “IT terms knowing dictionaries”,朝日新聞社・VOYAGE GROUP.

It was named by John McCarthy at the Darth Vader Conference in 1956.

Question: when was the darth vader conference held

when was the darth vader conference held

Question: what is it terms knowing dictionaries

Question: what is another term for it terms

Question: when was the dictionary knowing it terms created

when was the dictionary knowing it terms created

Question: what is an example of a computer system that uses artificial intelligence

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Question: what is the name of human intellectual capacity realized on a computer

what is the name of human intellectual capacity realized on a computer

Question: where was the dictionary knowing it terms invented

where was the dictionary knowing it terms invented

Summary Human Intellectual Capacity is realized on a computer , various technology , software and computer systems talk agency ( 2017 ) “ Artificial Intelligence ” , “ IT terms knowing dictionaries”,朝日新聞社・VOYAGE GROUP .

Application examples include the Natural Language Processing ( Machine Translation , Canadian Conversion , Text Analysis , Text Summary , etc . ) talk agency ( 2017 ) " Natural Language Processing " , " The Dictionary Knowing IT Terms",朝日新聞社・VOYAGE GROUP , an expert system that imitates experts ' arguments and judgments , image data analysis and image recognition that detects and extract specific patterns , etc .

It was named by John McCarthy at the Darth Vader Conference in 1956 .

概要 人間の知的能力をコンピュータ上で実現する、様々な技術・ソフトウェア・コンピュータシステム講談社（2017）「人工知能」『IT用語がわかる辞典』、朝日新聞社・VOYAGE GROUP。 応用例としては、自然言語処理（機械翻訳・かな漢字変換・構文解析・文章要約等）講談社（2017）「自然言語処理」『IT用語がわかる辞典』、朝日新聞社・VOYAGE GROUP、専門家の推論・判断を模倣するエキスパートシステム、画像データを解析し特定のパターンを検出・抽出する画像認識等がある。 1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。

概要 人間の知的能力をコンピュータ上で実現する、様々な技術・ソフトウェア・コンピュータシステム講談社（2017）「人工知能」『IT用語がわかる辞典』、朝日新聞社・VOYAGE GROUP。

応用例としては、自然言語処理（機械翻訳・かな漢字変換・構文解析・文章要約等）講談社（2017）「自然言語処理」『IT用語がわかる辞典』、朝日新聞社・VOYAGE GROUP、専門家の推論・判断を模倣するエキスパートシステム、画像データを解析し特定のパターンを検出・抽出する画像認識等がある。

1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。

Summary Human Intellectual Capacity is realized on a computer, various technology, software and computer systems talk agency (2017) “Artificial Intelligence”, “IT terms knowing dictionaries”,朝日新聞社・VOYAGE GROUP. Application examples include the Natural Language Processing (Machine Translation, Canadian Conversion, Text Analysis, Text Summary, etc.) talk agency (2017) "Natural Language Processing", "The Dictionary Knowing IT Terms",朝日新聞社・VOYAGE GROUP, an expert system that imitates experts' arguments and judgments, image data analysis and image recognition that detects and extract specific patterns, etc. It was named by John McCarthy at the Darth Vader Conference in 1956.

Summary Human Intellectual Capacity is realized on a computer, various technology, software and computer systems talk agency (2017) “Artificial Intelligence”, “IT terms knowing dictionaries”,朝日新聞社・VOYAGE GROUP.

It was named by John McCarthy at the Darth Vader Conference in 1956.

自然言語処理
しぜんげんごしょり
コンピュータの出現により、プログラミングのための「言語」がつくられ、利用されるようになった。その文法や意味は人為的に正確に定められているため、これを人工言語とよぶならば、日本人が昔から使っている日本語などは自然発生的にできたものなので、自然言語とよぶことになる。この自然言語をコンピュータに入力し、目的に応じてなんらかの情報処理を施すことを自然言語処理という。
1950年代後半にFORTRAN（フォートラン）など、いわゆる高級プログラム言語が出現してまもなく始められた機械翻訳の試みが、自然言語処理の始まりである。日本では、ローマ字で届いた電文をかな漢字交じり文に変換する研究が早くから始められており、これが現在のかな漢字変換処理につながり、日本語の表記法に革命をもたらした。しかし、人間の行う翻訳などの自然言語処理に比べると、コンピュータの能力はいまだにはるかに非力である。人間と同程度に行うには、正しい意味理解が不可欠である。ここでいう理解とは、入力文を内部モデル（内部に構築した外部世界のモデル）に照応することによって適切な反応を返すことである。この課題は、いまもってコンピュータ技術にとっての難問である。たとえば、イギリスの数学者チューリングが人工知能の実現度判定問題としたように、詩の音韻やニュアンスについて、コンピュータが人間と同じように自然言語で議論できるプログラムが実現できるかどうか。少なくともチューリングが予言した2000年までの実現は達成されていない。
［田村浩一郎］
『岡田直之著『自然言語処理入門』（1991・共立出版）』▽『田中穂積監修『自然言語処理――基礎と応用』（1999・コロナ社）』
出典 小学館 日本大百科全書(ニッポニカ)日本大百科全書(ニッポニカ)について 情報 | 凡例
自然言語処理
日本語や英語のようにわれわれが日常使う自然言語で表現された情報をコンピュータで解析，変換，生成して活用するための技術。解析には，(1) 文章中に出現する単語の活用形を見つけて，元になる単語とその活用形（→活用）を同定する形態素解析，(2) 人名，地名などの固有名詞や日時を表す表現を同定する固有表現抽出，(3) 文の構造を推定する構文解析，(4) 文の構成要素の間の意味的な関係を解析する意味解析，(5) 文章における省略や照応表現を解析する談話解析などがある。自然言語を用いて人間にわかりやすく伝えるために，コンピュータの内部表現（→解読マトリックス）から伝えたい情報の意味を表す意味表現を生成し，聞き手の背景知識と談話の流れを考慮しつつ，自然言語の単語と構文を使って目的とする文章を生成する技術も研究開発されてきた。さらに文章の自動要約，情報抽出，情報検索，質問応答，会話，機械翻訳など，タスクに応じた技術も発展した。当初は，自然言語の文法や意味にかかわる理論に基づき文法ルールを人の手で定義する手法が用いられたが，インターネットによる豊富な言語資源が利用できるようになった今日は，統計的な手法やニューラルネットワーク，特にディープラーニングを用いてルールを導く自然言語処理技術が広く用いられるようになった。（→自然言語理解）
しぜんげんごしょり
natural language processing
出典 ブリタニカ国際大百科事典 小項目事典ブリタニカ国際大百科事典 小項目事典について 情報
自然言語処理
日本語や英語など人間が日常的に使っている言語（自然言語）をコンピュータで処理する技術，またその技術に関する研究領域．基礎技術として形態素解析，構文解析，意味解析，文脈解析があり，応用技術として機械翻訳，質問応答，情報抽出，情報検索，自動要約，テキストマイニングなどがある．これらの技術は仮名漢字変換や音声認識など多くのソフトウェアに利用されている．研究領域としては言語学，教育学，計算機科学等と関わる学際的側面が強く，図書館情報学とは情報検索で接点がある．近年では大量の電子テキスト（コーパス）から機械学習により言語に関する規則や知識を自動獲得する研究方法が主流である．
出典 図書館情報学用語辞典 第4版図書館情報学用語辞典 第5版について 情報
自然言語処理【しぜんげんごしょり】
情報科学の分野ではプログラム言語などの人工言語に対して，人間の言語を自然言語と呼ぶ。自然言語をコンピューターで取り扱う技術を広く自然言語処理という。コンピューターに入れた文字データから単語を切り出して五十音順に配列しなおしたり出現頻度を計数したりすること，文の構造や意味の解析，他言語への自動翻訳などがある。ワードプロセッサーは自然言語処理技術の応用システムとしてよく普及した例。人が自然言語で話しかけて，それに対応できる情報システムなども研究が進められている。→人工知能
→関連項目かな漢字変換｜機械翻訳｜シソーラス
出典 株式会社平凡社百科事典マイペディアについて 情報
しぜんげんご‐しょり【自然言語処理】
出典 小学館デジタル大辞泉について 情報 | 凡例
しぜんげんごしょり【自然言語処理】
人間が日常的に使っている自然言語をコンピューターで取り扱う技術の総称。日本語のかな漢字変換・機械翻訳・構文解析など。◇「自然言語技術」ともいう。
出典 講談社IT用語がわかる辞典について 情報
自然言語処理
コンピューターを用いて、日本語や英語のような日常的に使われている言語を処理すること。代表的なものに、英和翻訳や音声認識、文書の要約などがある。
出典 ASCII.jpデジタル用語辞典ASCII.jpデジタル用語辞典について 情報
しぜんげんごしょり【自然言語処理 natural language processing】
プログラム言語のような人工的に設計された人工言語に対して，歴史的経緯を経て自然発生的に形成された日本語や英語のような言語を自然言語という。両者の区別は自明ではないが形式言語理論によれば，その文法の数学的性質は明らかになる。さて，自然言語を扱う学問として歴史的には言語学がある。これに対して自然言語処理は自然言語を計算機で扱うことを念頭においた情報科学の一分野であり，比較的新しい。言語学にせよ自然言語処理にせよ，その対象は記号化されたデータとしての自然言語である。
出典 株式会社平凡社世界大百科事典 第２版について 情報

1956年にダートマス会議でジョン・マッカーシーにより命名された。

Since 2012, when the usefulness of deep learning in image processing was recognized worldwide at the competition, research has rapidly become active, and the third artificial intelligence boom has arrived.

ギャンブルに強い、だけじゃないらしい。
1月30日まで20日間、12万ハンド（ゲーム）もの規模になるテキサスホールデムポーカー大会｢Brains Vs. Artificial Intelligence｣が行なわれ、｢Libratus｣というコンピュータプログラムが4人のプロポーカープレーヤーに170万ドル（約2億円）という大差をつけて圧勝しました。この勝利は単に人工知能（AI）がゲームに勝ったというだけではなく、AI史にとって重要なマイルストーンなのです。
この結果が示しているのは、今回行なわれたヘッズアップ・ノーリミット・テキサスホールデムポーカー（HUNL）も、オセロ、チェス、チェッカーズ、囲碁などに並んで、AIが人間最強のプロを超えたゲームの一員となったということです。
しかし、チェスや囲碁と違い、この人気の高いポーカーのルールはブラフ、隠しカード、不完全な情報など、コンピュータにとって非常に扱いにくい要素があります。コンピュータ科学者たちは、HUNLがゲーム攻略の｢最後の砦｣であり、AI開発において重要なマイルストーン、つまり、人間により近い知能への大きな一歩としています。
｢Brains Vs. Artificial Intelligence｣トーナメントは1月11日にピッツバーグのRivers Casinoで始まり、カーネギーメロン大学のコンピュータ科学者たちによって作られたAIのLibratusと、4人のプロポーカープレーヤー、Dong Kimさん、Jimmy Chouさん、Jason Lesさん、そしてDaniel McAulayさんを戦わせるというものです。4人は20万ドル（約2300万円）の賞金を当然狙っていたわけですが、Libratusに勝ったという名誉も同時に狙っていました。彼らは世界でも有数のHUNLプレーヤーですが、対するAIは非常に手強い相手ですからね。
Libratus（ラテン語で｢均衡した｣という意味）は9日間で5,000ハンド近くプレイし、結果45万9154ドル（約5300万円）もリードしました。月曜日が終わる頃には、2位との差は70万1242ドルにまで広がりました。プレーヤーたちは、AIの一歩先を行くのに苦戦していたようで、カーネギーメロンの発表において、Chouさんは｢AIは日増しに強くなっていくんだ。僕らのより強いバージョンみたいだよ｣と発言していました。
リミット・テキサスホールデムは2015年にはAIによって｢攻略｣されていました。しかしHUNLはAI開発者にとってより大きな挑戦なのです。カードは部分的に隠され、プレーヤーは実際に起こっていることのごく一部しかわかりません。勝つためには直感を信じ、他のプレーヤーの行動を読む必要があります。つまり、今までのゲーム用AIと違い、Libratusは不確定要素と、ゲームの特徴の中でも人間の独壇場とされていたことを相手にしなければならなかったのです。
攻略にあたり、コンピュータ科学教授であり、カーネギーメロン大学のチームを率いるTuomas Sandholmさんと、彼の生徒のNoam Brownさんは、Libratusにポーカーのルールを分析し、自分自身で戦略を作り出すアルゴリズムを搭載しました。驚くべきなのは、この学習アルゴリズムが適用できるのはポーカーだけではないということです。
Libratusは｢Bridges｣と呼ばれる強力なスーパーコンピュータを使い、現在のトーナメントも含めて過去のプレイをシラミつぶしに分析してポーカーのスキルを磨いています。ゲーム中、Bridgesはリアルタイムで計算を行ない、Libratusがハンドごとに決め手の戦略を選べるよう助けるのです。
WiredのライターであるCade Metzさんは記事を投稿し、｢Libratusの成功には人間の手が加わっている｣と注意を促しました。Libratusのプレイスタイルは日ごとに大きく変わっており、Metzさんはそれを根拠に、研究者がシステムの行動をマッチ毎に変えているのではないかと仄めかしました。
しかしSandholmさんによれば、日ごとの大きな変化は、BridgesがAIの戦略を研ぎ澄ましていることを考えれば驚きではないとしています。トーナメント中のLibratusの進化に、人間プレーヤーは困り果てている様子。｢最初の2日くらいはかなり希望があったんだけど｣とChouさん。｢でも弱点を見つける度に僕らから学んで、次の日には弱点が消えているんだ｣
ではそういった改善は、Metzさんの言うように人の手によるものなのでしょうか? その可能性は低そうです。
LibratusとBridgesのコラボレーションは、膨大な力（Bridgesは1500万core hoursの計算力と2.5ペタバイトのデータにアクセス可能）と、ディープラーニングの柔軟性に支えられています。相手と自分の成功や失敗から学んでいるのですから、当然Libratusは時間とともに戦略を変えてくるでしょう。質という意味では、トーナメントの開始時点と終了時点でLibratusは全く違うものになっているハズです。
ポーカーに勝つのも良いのですが、このシステムはより幅広い分野での応用が期待されています。Sandholmさんによれば、現実世界の状況とは、言わば｢不完全な情報｣を使った｢ゲーム｣なのです。彼は、似たようなシステムが交渉やサイバーセキュリティー、医療プランニングなどに使われていく未来を想定しています。
より概念的な話をすると、Libratusは人工汎用知能（AGI）の開発に向けた大きな一歩でもあるのです。AIは学ぶ視野が狭く、チェスや囲碁などひとつのタスクに特化する以外ではおバカになりがちです。しかしAGIは汎用性に優れ、柔軟性があり、ポーカーのルールから株の取引まで多くの新しい情報を学習できるのです。
私たちの脳は、言ってみれば生物汎用知能の最たる例です。ここ最近のAIの飛躍的進歩と、Libratusのポーカートーナメントでの勝利は、私たち人間のように考えて行動する人工知能に少しずつ近づいていることを意味しています。
開発チームのひとりであるBrownさんは｢ボットが人間相手にブラフしているのを見た瞬間、『そんなこと教えてないぞ。できるなんて知らなかった』と思いましたよ。そういうことできるものを作れたというのは、満足感がありますね｣と。
しかし、 ルイビル大学のコンピュータ科学教授Roman V YampolskiyさんはThe Guardian上で警鐘を鳴らしています。｢ポーカーどころの騒ぎではありません。ビジネスや軍事の分野で人間を圧倒できる機械ができるのです。人類がそれにどう反応するのか、心配でなりません。｣
いずれは、多くの人間が不要になってしまう世の中になってしまうのでしょうか。ライターの私たちも大丈夫かな...。
・トップ棋士を次々と破る謎のネット棋士｢マスター｣…正体はGoogleの人工知能AlphaGoだった
image: Carnegie Mellon University
source: Carnegie Mellon University, Brains Vs. AI Poker Tournament, YouTube, Science, Wired, The Guardian
George Dvorsky - Gizmodo US［原文］
（scheme_a）

Question: when was the usefulness of deep learning recognized

Since 2012, when the usefulness of deep learning in image processing was recognized worldwide at the competition, research has rapidly become active, and the third artificial intelligence boom has arrived.

when was the usefulness of deep learning recognized

Question: between what years did deep learning introduce deep learning

between what years did deep learning introduce deep learning

Question: what is the name of the super phoenix

Question: what is the name of the microsoft suphx

Question: what is one of the top chess players

Question: how long has deep learning been used in image processing

how long has deep learning been used in image processing

Question: what is the third boom in artificial intelligence

what is the third boom in artificial intelligence

Question: when was deep learning introduced

"2016 年 から 2017 年 に かけ て 、 ディープ ラーニング を 導入 し た AI が 完全 情報 ゲーム で ある 囲碁 など の トップ 棋士 、 さらに 不 完全 情報 ゲーム で ある ポーカー の 世界 トップ クラス の プレイヤー も 破り 、 麻雀 で は 「 Microsoft Suphx ( Super Phoenix ) 」 が AI と し て 初めて 十 段 に

Since 2012 , when the usefulness of deep learning in image processing was recognized worldwide at the competition , research has rapidly become active , and the third artificial intelligence boom has arrived .

Between 2016 and 2017 , the AI introduced deep learning and the top chess players , such as the full - informational game , and even the incomplete information game , broke the world ’s top - class poker players , and the “ Microsoft Suphx ( Super Phoenix ) ” is seen as an advanced technology for the first time as AI to reach the 10th stage .

画像処理におけるディープラーニングの有用性が競技会で世界的に認知された2012年頃から急速に研究が活発となり、第三次人工知能ブームが到来。 2016年から2017年にかけて、ディープラーニングを導入したAIが完全情報ゲームである囲碁などのトップ棋士、さらに不完全情報ゲームであるポーカーの世界トップクラスのプレイヤーも破り、麻雀では「Microsoft Suphx (Super Phoenix)」がAIとして初めて十段に到達するなど最先端技術として注目されている。

画像処理におけるディープラーニングの有用性が競技会で世界的に認知された2012年頃から急速に研究が活発となり、第三次人工知能ブームが到来。

2016年から2017年にかけて、ディープラーニングを導入したAIが完全情報ゲームである囲碁などのトップ棋士、さらに不完全情報ゲームであるポーカーの世界トップクラスのプレイヤーも破り、麻雀では「Microsoft Suphx (Super Phoenix)」がAIとして初めて十段に到達するなど最先端技術として注目されている。

Since 2012, when the usefulness of deep learning in image processing was recognized worldwide at the competition, research has rapidly become active, and the third artificial intelligence boom has arrived. Between 2016 and 2017, the AI introduced deep learning and the top chess players, such as the full-informational game, and even the incomplete information game, broke the world’s top-class poker players, and the “Microsoft Suphx (Super Phoenix)” is seen as an advanced technology for the first time as AI to reach the 10th stage.

Since 2012, when the usefulness of deep learning in image processing was recognized worldwide at the competition, research has rapidly become active, and the third artificial intelligence boom has arrived.

In China, from the 13th five-year plan of 2016, AI is placed into a national project and launched as a brain research project Poo, Mu-ming; Du, Jiu-lin; Ip, Nancy Y; Xiong, Zhi-Qi; Xu, Bo and Tan, Tieniu (2016), ‘China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing’, Neuron, 92 (3), 591-96.

Chinese educational institutions have gathered genius children under the age of 18 to openly invest in AI weapons development.

国務院常務会議は先ほど、第13次五カ年計画国家科学技術革新特別計画を可決した。第13次五カ年計画期間（2016−20年）中、中国の科学技術革新がどのような取り組みをするのか、世界中の注目を集めている。中国科学報が伝えた。
中国科学技術部（省）の李萌副部長によると、特別計画では国家の先発者の優位性を構築し、「深宇宙・深海・深部・深藍」をめぐり、国家安全と戦略的利益を保障する技術体制を発展させることになる。
・深宇宙
宇宙ステーションの建設と火星探査。有人宇宙事業の「3ステップ」の目標は、宇宙ステーションの建設だ。中国はこれを踏まえた上で、第13次五カ年計画期間中、火星探査のスタートを検討する。また重大特別計画のプロジェクトにおいて、国家は宇宙船の軌道上のサービス、宇宙・天地一体化ネットワークといった宇宙の開発利用を検討しており、いずれも系統的な方針を持つ。
・深海
深海宇宙ステーション。有人潜水艇「蛟竜号」は、中国が海洋分野で急発展を実現していることを証明した。今後は深海資源調査、国家海洋権益維持の面で、さらに多くの重要技術の進展が必要だ。うち重点任務となるのは深海宇宙ステーションの建設だ。深海宇宙ステーションという系統的なプロジェクトにより、中国の深海技術・設備のシステム開発と研究を強化する必要がある。
・深部
これには地球深部の鉱産物・エネルギー資源の調査と開発、それから都市空間の安全利用、減災・防災などの内容が含まれる。
・深藍
ネット空間、情報技術、人工知能の戦略的ハイテク技術。中国のスパコンは現在、世界トップとなっているが、現代ネットワーク空間における情報の安全・維持の問題が、ネットワークの時代に人々が関心を寄せる難しい問題になっている。これは今回の重大特別計画の重要内容でもある。
中国は第13次五カ年計画期間中、2030年を見据えた15の重大科学技術プロジェクトを実施する。これには量子通信・量子コンピュータ、航空エンジン・ガスタービン、スマート製造・ロボット、重点的新材料、石炭クリーン利用、北京・天津・河北環境総合改善などが含まれる。（編集YF）
「人民網日本語版」2016年7月28日
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Question: at what age can you invest in an artificial intelligence weapon

In China, from the 13th five-year plan of 2016, AI is placed into a national project and launched as a brain research project Poo, Mu-ming; Du, Jiu-lin; Ip, Nancy Y; Xiong, Zhi-Qi; Xu, Bo and Tan, Tieniu (2016), ‘China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing’, Neuron, 92 (3), 591-96.

Chinese educational institutions have gathered genius children under the age of 18 to openly invest in AI weapons development.

at what age can you invest in an artificial intelligence weapon

Question: when is artificial intelligence being launched in china

2016 年 の 第 13 次 5 カ年 計画

when is artificial intelligence being launched in china

Question: what is the name of the organization that publishes the china brain project

what is the name of the organization that publishes the china brain project

Question: where is the nanotechnology research center located

where is the nanotechnology research center located

Question: what type of project is artificial in china

what type of project is artificial in china

Question: when is the 13th five year plan for artificial intelligence in china

when is the 13th five year plan for artificial intelligence in china

Question: when was the china brain project established

when was the china brain project established

Question: who are chinese educational institutions gathering under the age of 18 to invest in artificial weapons

who are chinese educational institutions gathering under the age of 18 to invest in artificial weapons

In China , from the 13th five - year plan of 2016 , AI is placed into a national project and launched as a brain research project Poo , Mu - ming ; Du , Jiu - lin ; Ip , Nancy Y ; Xiong , Zhi - Qi ; Xu , Bo and Tan , Tieniu ( 2016 ) , ‘ China Brain Project : Basic Neuroscience , Brain Diseases , and Brain - Inspired Computing ’ , Neuron , 92 ( 3 ) , 591 - 96 .

Chinese educational institutions have gathered genius children under the age of 18 to openly invest in AI weapons development .

中国では2016年の第13次5カ年計画からAIを国家プロジェクトに位置づけ、脳研究プロジェクトとしても立ち上げPoo, Mu-ming; Du, Jiu-lin; Ip, Nancy Y; Xiong, Zhi-Qi; Xu, Bo and Tan, Tieniu (2016), ‘China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing’, Neuron, 92 (3), 591-96.、官民一体でAIの研究開発を推進してる。 中国の教育機関では18歳以下の天才児を集めて公然とAI兵器の開発に投じられてもいる。

中国では2016年の第13次5カ年計画からAIを国家プロジェクトに位置づけ、脳研究プロジェクトとしても立ち上げPoo, Mu-ming; Du, Jiu-lin; Ip, Nancy Y; Xiong, Zhi-Qi; Xu, Bo and Tan, Tieniu (2016), ‘China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing’, Neuron, 92 (3), 591-96.、官民一体でAIの研究開発を推進してる。

中国の教育機関では18歳以下の天才児を集めて公然とAI兵器の開発に投じられてもいる。

In China, from the 13th five-year plan of 2016, AI is placed into a national project and launched as a brain research project Poo, Mu-ming; Du, Jiu-lin; Ip, Nancy Y; Xiong, Zhi-Qi; Xu, Bo and Tan, Tieniu (2016), ‘China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing’, Neuron, 92 (3), 591-96.

Chinese educational institutions have gathered genius children under the age of 18 to openly invest in AI weapons development.

Three-quarters of the world’s deep learning computers are made up of China.

According to the U.S. government, since 2013, China has become the world’s largest in the number of studies on deep learning.

In the World Congress of AI as well as ImageNet, the Chinese people are exclusively in the top.

米国立標準技術研究所（NIST）はこのほど、産業界の黄金標準と称される世界顔認証ベンチマークテスト（FRVT）の結果を公表した。公式発表された同報告によると、中国の人工知能（AI）企業は実力を発揮し、依図科技（yitu）、商湯科技（sensetime）、曠視科技（megvii）がトップ10のうち5ランクを占め、中国科学院深セン先進技術研究院（siat）が5位にランクインした。中国チームは半数以上を占め、トップ5を「独占」し、世界の顔認証技術のトップを走っている。
NISTは米商務省の直属機関で、国家計量基準と標準の設定、米国の工業と国防サービスへのテスト技術の提供、標準化技術委員会の標準制定への参与などを主に担当する。
世界の39社が今回のコンペに参加し、Anke、比特大陸（Bitmain）、大華股份（Dahua）、商湯科技（Sensetime）、Saffe、Tech5、文安智能（Vion）の国内外7社が新たに加わった。
FRVTは100億回以上サンプルを比較し、アルゴリズムの精度の評価は100万分の1に達する。世界最大で基準が最も厳しく、競争が最も激しく、最も権威のある顔認証アルゴリズムのコンペとなる。オランダのGemalto、フランスのMorpho，日本のパナソニック、ロシアのVocord、中国の海康威視、平安科技など世界トップクラスの大手メーカーが参加している。
顔認証アルゴリズムの性能は1年で80％向上
顔認証分野において、誤認率とオミッション率はアルゴリズム能力を判断する主な指標とされている。誤認率が同じ場合、正確率が高くオミッション率が低いほど技術性能は高いということになる。
11月16日に発表された報告によると、世界顔認証アルゴリズムの最高水準は1000万分の1の誤認率で、オミッション率は1％以下まで低下した。これは、1000万分の1の誤認率において正確率は99％を超えていることを意味し、前年同期と比較して性能は80％向上した。
さらに、これは中国のAIベンチャー企業3大手の商湯、依図、曠視が公の場で参加した初めてのコンペであり、激しい実力争いだったと言える。
そのほか、最新ランキングのトップ10に入った企業のほとんどがベンチャー企業で、老舗企業の顔認証技術の更新速度はベンチャー企業より遅れていることを示した。
「中国網日本語版（チャイナネット）」2018年11月24日

Question: three-quarters of the world's deep learning computers are made up of what country

Three-quarters of the world’s deep learning computers are made up of China.

According to the U.S. government, since 2013, China has become the world’s largest in the number of studies on deep learning.

In the World Congress of AI as well as ImageNet, the Chinese people are exclusively in the top.

three-quarters of the world's deep learning computers are made up of what country

Question: how much of the world's deep learning computers are made up of china

ラーニング 用 計算 機 の 4

how much of the world's deep learning computers are made up of china

Question: when did china become the world's largest in the number of studies on deep learning

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Question: what country has become the world's largest in deep learning

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Question: how many of the world's deep learning computers are made up of china

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Question: where are the chinese people in the top of deep learning

AI の 世界 的 な 大会

where are the chinese people in the top of deep learning

Question: where are the chinese people in the world congress of AI

where are the chinese people in the world congress of AI

Question: what is the name of the world congress of AI

what is the name of the world congress of AI

Three - quarters of the world ’s deep learning computers are made up of China .

According to the U.S. government , since 2013 , China has become the world ’s largest in the number of studies on deep learning .

In the World Congress of AI as well as ImageNet , the Chinese people are exclusively in the top .

世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる。 米国政府によれば、2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている。 やImageNetなどAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している。

世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる。

米国政府によれば、2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている。

やImageNetなどAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している。

Three-quarters of the world’s deep learning computers are made up of China. According to the U.S. government, since 2013, China has become the world’s largest in the number of studies on deep learning. In the World Congress of AI as well as ImageNet, the Chinese people are exclusively in the top.

Three-quarters of the world’s deep learning computers are made up of China.

According to the U.S. government, since 2013, China has become the world’s largest in the number of studies on deep learning.

In the World Congress of AI as well as ImageNet, the Chinese people are exclusively in the top.

According to professors at Massachusetts University of Technology (MIT) and others, China is in a environment that is easier to experiment with AI and new technologies compared to a strong Western privacy awareness.

Question: at what age can chinese children invest in artificial intelligence weapons development

According to professors at Massachusetts University of Technology (MIT) and others, China is in a environment that is easier to experiment with AI and new technologies compared to a strong Western privacy awareness.

at what age can chinese children invest in artificial intelligence weapons development

Question: which university has professors who study artificial intelligence

Massachusetts University of Technology (MIT

"マサチューセッツ 工科 大学 （ MIT ） の 教授 や など に よれ ば 、 中国 で は プライバシー 意識 の 強い 欧米 と 比較 し て AI の 研究 や 新 技術 の

Massachusetts University of Technology ( MIT

which university has professors who study artificial intelligence

Question: what is china's five-year plan for artificial intelligence

what is china's five-year plan for artificial intelligence

According to professors at Massachusetts University of Technology ( MIT ) and others , China is in a environment that is easier to experiment with AI and new technologies compared to a strong Western privacy awareness .

中国では2016年の第13次5カ年計画からAIを国家プロジェクトに位置づけ、脳研究プロジェクトとしても立ち上げPoo, Mu-ming; Du, Jiu-lin; Ip, Nancy Y; Xiong, Zhi-Qi; Xu, Bo and Tan, Tieniu (2016), ‘China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing’, Neuron, 92 (3), 591-96.、官民一体でAIの研究開発を推進してる。 中国の教育機関では18歳以下の天才児を集めて公然とAI兵器の開発に投じられてもいる。 マサチューセッツ工科大学（MIT）の教授やなどによれば、中国ではプライバシー意識の強い欧米と比較してAIの研究や新技術の実験をしやすい環境にあるとされている。

マサチューセッツ工科大学（MIT）の教授やなどによれば、中国ではプライバシー意識の強い欧米と比較してAIの研究や新技術の実験をしやすい環境にあるとされている。

In China, from the 13th five-year plan of 2016, AI is placed into a national project and launched as a brain research project Poo, Mu-ming; Du, Jiu-lin; Ip, Nancy Y; Xiong, Zhi-Qi; Xu, Bo and Tan, Tieniu (2016), ‘China Brain Project: Basic Neuroscience, Brain Diseases, and Brain-Inspired Computing’, Neuron, 92 (3), 591-96. Chinese educational institutions have gathered genius children under the age of 18 to openly invest in AI weapons development. According to professors at Massachusetts University of Technology (MIT) and others, China is in a environment that is easier to experiment with AI and new technologies compared to a strong Western privacy awareness.

According to professors at Massachusetts University of Technology (MIT) and others, China is in a environment that is easier to experiment with AI and new technologies compared to a strong Western privacy awareness.

Zito, who is promoting supercomputer research and development in Japan, also claims that China is likely to lead in AI development.

Question: who is promoting supercomputer research and development in japan

Zito, who is promoting supercomputer research and development in Japan, also claims that China is likely to lead in AI development.

who is promoting supercomputer research and development in japan

Question: where is zito from

Question: what is mit

"マサチューセッツ 工科 大学 （ MIT ） の 教授 や など に よれ ば 、 中国 で は プライバシー 意識 の 強い 欧米 と 比較 し て AI の 研究 や 新 技術 の

Question: what have chinese educational institutions gathered genius children under the age of 18 to invest in

what have chinese educational institutions gathered genius children under the age of 18 to invest in

Question: who are chinese educational institutions gathering under the age of 18 to openly invest in artificial

who are chinese educational institutions gathering under the age of 18 to openly invest in artificial

Question: which university has professors who believe china is easier to experiment with

Massachusetts University of Technology (MIT

"マサチューセッツ 工科 大学 （ MIT ） の 教授 や など に よれ ば 、 中国 で は プライバシー 意識 の 強い 欧米 と 比較 し て AI の 研究 や 新 技術 の

Massachusetts University of Technology ( MIT

which university has professors who believe china is easier to experiment with

Question: which country is most likely to lead in the development of artificial intelligence

which country is most likely to lead in the development of artificial intelligence

Zito , who is promoting supercomputer research and development in Japan , also claims that China is likely to lead in AI development .

中国の教育機関では18歳以下の天才児を集めて公然とAI兵器の開発に投じられてもいる。 マサチューセッツ工科大学（MIT）の教授やなどによれば、中国ではプライバシー意識の強い欧米と比較してAIの研究や新技術の実験をしやすい環境にあるとされている。 日本でスーパーコンピュータの研究開発を推進している齊藤元章もAIの開発において中国がリードする可能性を主張している。

日本でスーパーコンピュータの研究開発を推進している齊藤元章もAIの開発において中国がリードする可能性を主張している。

Chinese educational institutions have gathered genius children under the age of 18 to openly invest in AI weapons development. According to professors at Massachusetts University of Technology (MIT) and others, China is in a environment that is easier to experiment with AI and new technologies compared to a strong Western privacy awareness. Zito, who is promoting supercomputer research and development in Japan, also claims that China is likely to lead in AI development.

Zito, who is promoting supercomputer research and development in Japan, also claims that China is likely to lead in AI development.

Question: what country is said to lead in the development of artificial intelligence

what country is said to lead in the development of artificial intelligence

Question: which university has professors who believe china is a good place to experiment with AI

Massachusetts University of Technology (MIT

"マサチューセッツ 工科 大学 （ MIT ） の 教授 や など に よれ ば 、 中国 で は プライバシー 意識 の 強い 欧米 と 比較 し て AI の 研究 や 新 技術 の

Massachusetts University of Technology ( MIT

which university has professors who believe china is a good place to experiment with AI

Question: where is mit located

"マサチューセッツ 工科 大学 （ MIT ） の 教授 や など に よれ ば 、 中国 で は プライバシー 意識 の 強い 欧米 と 比較 し て AI の 研究 や 新 技術 の

Question: what is china's environment compared to

プライバシー 意識 の 強い 欧米

マサチューセッツ工科大学（MIT）の教授やなどによれば、中国ではプライバシー意識の強い欧米と比較してAIの研究や新技術の実験をしやすい環境にあるとされている。 日本でスーパーコンピュータの研究開発を推進している齊藤元章もAIの開発において中国がリードする可能性を主張している。 世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる。

世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる。

According to professors at Massachusetts University of Technology (MIT) and others, China is in a environment that is easier to experiment with AI and new technologies compared to a strong Western privacy awareness. Zito, who is promoting supercomputer research and development in Japan, also claims that China is likely to lead in AI development. Three-quarters of the world’s deep learning computers are made up of China.

Question: which country is zito promoting supercomputer research and development

which country is zito promoting supercomputer research and development

Question: what country has become the largest in the number of studies on deep learning

what country has become the largest in the number of studies on deep learning

Question: who has become the world's largest in the number of studies on deep learning

who has become the world's largest in the number of studies on deep learning

Question: how many of the worlds deep learning computers are made up of china

how many of the worlds deep learning computers are made up of china

日本でスーパーコンピュータの研究開発を推進している齊藤元章もAIの開発において中国がリードする可能性を主張している。 世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる。 米国政府によれば、2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている。

世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる。

Zito, who is promoting supercomputer research and development in Japan, also claims that China is likely to lead in AI development. Three-quarters of the world’s deep learning computers are made up of China. According to the U.S. government, since 2013, China has become the world’s largest in the number of studies on deep learning.

世界のディープラーニング用計算機の4分の3は中国が占めてるともされる。

やImageNetなどAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している。

Big AI companies Google, Microsoft, Apple and other Taiwan-based American scientists, Li Keqiang, who were also the chief executive, wrote the “” that China is holding domination in AI and the U.S. political world and the media and so on.

Question: who is the chief executive of google

李 開 復 は 中国 が AI で 覇権

Big AI companies Google, Microsoft, Apple and other Taiwan-based American scientists, Li Keqiang, who were also the chief executive, wrote the “” that China is holding domination in AI and the U.S. political world and the media and so on.

Question: which country has become the world's largest in the number of studies on deep learning

which country has become the world's largest in the number of studies on deep learning

Question: according to the u.s. government, what has happened to the number of studies

according to the u.s. government, what has happened to the number of studies

Question: china has become the world's largest in studies on what

china has become the world's largest in studies on what

Question: what are some of the big AI companies

Google 、 マイクロ ソフト 、 Apple など の 幹部 で も あっ た 台湾

Question: who are some of the big AI companies

Google, Microsoft, Apple and other Taiwan-based American scientists

Google 、 マイクロ ソフト 、 Apple など の 幹部 で も あっ た 台湾 系 アメリカ 人 科学 者

Google , Microsoft , Apple and other Taiwan - based American scientists

Big AI companies Google , Microsoft , Apple and other Taiwan - based American scientists , Li Keqiang , who were also the chief executive , wrote the “ ” that China is holding domination in AI and the U.S. political world and the media and so on .

米国政府によれば、2013年からディープラーニングに関する論文数では中国が米国を超えて世界一となっている。 やImageNetなどAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している。 大手AI企業Google、マイクロソフト、Appleなどの幹部でもあった台湾系アメリカ人科学者の李開復は中国がAIで覇権を握りつつあるとする『』を著してアメリカの政界やメディアなどが取り上げた。

やImageNetなどAIの世界的な大会でも中国勢が上位を独占している。

大手AI企業Google、マイクロソフト、Appleなどの幹部でもあった台湾系アメリカ人科学者の李開復は中国がAIで覇権を握りつつあるとする『』を著してアメリカの政界やメディアなどが取り上げた。

According to the U.S. government, since 2013, China has become the world’s largest in the number of studies on deep learning. In the World Congress of AI as well as ImageNet, the Chinese people are exclusively in the top. Big AI companies Google, Microsoft, Apple and other Taiwan-based American scientists, Li Keqiang, who were also the chief executive, wrote the “” that China is holding domination in AI and the U.S. political world and the media and so on.

Big AI companies Google, Microsoft, Apple and other Taiwan-based American scientists, Li Keqiang, who were also the chief executive, wrote the “” that China is holding domination in AI and the U.S. political world and the media and so on.

That is, it uses the same, understandable and exciting explanation as religious, entertainment, fiction, etc., and attracts a lot of interest and gains research expenditure.

Graz says that.

There are also ideas and claims that threaten artificial intelligence.

レーザー推進の技術上の懸念点
質問者：こんにちは、アレクサンダー・ビューコレリーと申します。コース16で博士号を取得して、最近、航空宇宙研究の会社を立ち上げたところです。今取り組んでいるのがレーザー推進というもので、これは外部エネルギーを活用して、ロケットの動力とするものです。マイクロ波やレーザーは高出力で高レベルの比推力を得られますので、それを応用したアイデアなのですけれども、スペースXではこのような技術をどう捉えてらっしゃるのか、お聞かせください。
イーロン・マスク氏（以下、イーロン）：レーザー推進は面白いですよね。研究のしがいのある分野だと思いますし、何らかの形で実現できたらいいですね。レーザー推進で軌道に乗せたり、速度を稼いだりして、実際にどの程度機能するか見てみるとか。いくつか懸念点もありますが、だからといってやるべきではない、とは思いませんね。むしろやるべきだとまず前置きしておきます。
ですが、レーザー推進にはスケールの問題でいくつか難しい課題があると思います。ファルコン9級のロケットを軌道に乗せるための出力を考えてみると、相当のものが必要になるわけです。東海岸全体をカバーできるレベルの出力が必要になってきますから。
ファルコン級のものを打ち上げるには本当に莫大な出力が必要で、出力に関しては、例えばフロリダ州住民全員の電気利用を規制するわけにはいきませんからね。となると、大規模な発電所や蓄電器、あるいは高出力密度のバッテリー配列が必要になってきます。
ですので、スケールを見てみて、今言ったような大規模な発電所やレーザー配列のコストを考えて、それに対して自分たちで酸素を持って、低ISPの場合との単位質量あたりのコストを比べてみることですね。
ハイパーループ実験に関するアドバイス
質問者：こんにちは、1年のエリオット・オーウェンと申します。ハイパーループにとても興味がありまして、高校の卒業研究でハイパーループの小さな実用模型を制作したのですが。
イーロン：いいですね。
質問者：難しかったのが、チューブの許容差でした。350マイル（約563キロ）のチューブを建設する場合の許容差と熱膨張について、どんな問題が生じるかお考えを聞かせていただけますか。
イーロン：ポッド対チューブ直径の比率はどの程度でした？
質問者：およそ内径2.5インチ（6.35センチ）で、長さ20フィート（約6メートル）くらいでした。
イーロン：ああ、長さではなくて、ポッドの直径とチューブ直径の比率は？
質問者：ポッドはチューブより数インチ小さい程度でした。
イーロン：そこが問題ですね（笑）。チューブとポッドの断面積がおよそ2：1ないといけません。ポッドはチューブの断面積の約半分くらいです。ポッドの上に空気の流れがある程度必要になりますからね。
質問者：カントロヴィッツ制限に対応するためですか？
イーロン：そうですね。先端の圧縮機でいくらか対応できますけれど、完全には処理できないですね。ほかはポッド周りの気流です。サイズ的に余裕のないものは望ましくないですよ。許容差の制約もありますし。ある程度はアソビが必要になるわけです。
スピードを出すときは、チューブ上の小さな不備ですら問題になってきます。これはチューブが完成したあと、何かで表面を滑らかにすれば対処できることですけれども。グラインダのようなものをチューブに走らせて、表面を磨くとともに起伏がないようにすることですね。
質問者：なるほど。あと熱膨張についてなのですが、20度上げると350マイル（約563キロ）あるパイプは450フィート（約137メートル）も長くなってしまうわけですが、どのようにして真空シールを伸縮継手で維持されているのですか？
イーロン：ターミナル部分では膨張させても構わないわけです。ターミナル部ではその長さ分の膨張と、それを支えるパイロンについても同じですね。パイロンについては無理に抑えこむことはできません。
人工知能は悪魔を呼び出すようなもの
質問者：ジョンと申します。地球では常に資源の需要は上がり続けているわけですが、スペースXはいずれ月や火星や、他の星から資源を得ることに意識を向けていくのでしょうか？ そういった計画はありますか？
イーロン：月に資源を求めることはないですね。月にいるのならそれも有効な手段ですが、地球に持って帰ってくるとなると話が違います。月面に基地があるとすれば、きっと資源を抽出することもあると思いますが、あくまで自分たち用ですね。
質問者：ボブと申します。いままでにないイノベーションを起こすため人工知能の分野に取り組もうと考えたことはありますか？ また、人工知能に対してどういった考えをお持ちかお聞かせください。人工知能が一般的になる時代は近いのでしょうか？
イーロン：人工知能についてはかなり慎重にならないといけないと思います。おそらく人類の一番大きな脅威となりうるものですね。ですので、本当に慎重さが求められます。
規制や監視が国レベル、あるいは国際レベルで必要だと思いますね。私たちが何か分別に欠けるようなことをしないためにね。人工知能は悪魔を呼び出すようなものですから。そういうテーマの話は色々ありますよね、五芒星と聖水を持っている人が悪魔をコントロールできると思って、でも結果的にできなかった、というような（笑）。
質問者：「2001年宇宙の旅」のHAL9000のようなものが火星に行くことはないだろうと。
イーロン：人工知能の脅威に比べれば、HAL9000はたいしたことないですよ（笑）。HAL9000など可愛いと思えるくらい、もっと複雑なものですから。
火星と地球でどうコミュニケーションをとるか
質問者：こんにちは、レイシャレナ・サドウと申します。航空宇宙学科2年です。火星へのミッションはスペースXのロケットと関連のあるものが当然多いわけですが、電気通信や通信衛星の役割についてのお考えをお聞かせください。火星の入植においても重要になってくると思うのですが。
イーロン：ごめんなさい、もう一度繰り返していただけますか？ まだ人工知能のことが頭にあって（笑）。
質問者：もちろんです（笑）。火星へのミッションにおいて、スペースXやロケットに注目が集まっていますが、火星入植には電気通信や通信衛星も重要な役割を果たすことになると私は思っています。イーロンさんの目指されているところと、こうした分野はどのように関わってくると思われますか？
イーロン：コミュニケーションは当然、とても重要なものだと思っています。テラビットレベルでの通信が地球と火星の間では必要になりますので、緊密なレーザーが必要になってきますね。レーザーのコミュニケーションですとか。
あとは中継局もですね、中継してくれる衛星も必要です。火星は太陽の反対側にある場合もあるので、光子を太陽の周りを通るように反射させないといけませんから。まっすぐ太陽の中を通すのではなく。ですから、コミュニケーションは間違いなく重要ですよ。
地球は宇宙との通信に関してまだまだ伸びしろがあると思っています。世界中をカバーできるような回線容量のある衛星通信を実現するにはまだまだ発展が必要ですし、火星についても同じですね。
質問者：エリックと申します。システムデザイン・マネジメント研究を専攻している大学院生です。つい最近、日本の建設会社、確か大林組だったと思いますが、宇宙エレベーターの構想を発表しました。2050年が目標だったと記憶しています。
イーロン：いいですね（笑）。
質問者：この技術は、イーロンさんご自身のビジョンや目標に何か影響を与えることになるのでしょうか？
イーロン：あったらいいですね、宇宙エレベーター。期待はしませんが。現実的だとは思いませんのでね。ですが実現できたらいいですね。
宇宙エレベーターと聞くと「チャーリーとチョコレート工場」を思い出しますね。エレベーターというと、上ボタンを押して宇宙に行けると思う人が多くて（笑）。しかし実際には、とても複雑なものです。私には現実的とは思えませんね。
例えばロサンゼルスから東京へ橋を渡すことを考えてみてください。このほうが簡単なはずですけれども。大西洋でもいいのですが、2000マイル（約3218キロ）や3000マイル（約4828キロ）の橋があるとしたら、カーボンナノチューブで作ることになりますよね。
ですがカーボンナノチューブの歩道橋ですらまだないわけですから、長さ6万マイル（約96キロ）の宇宙エレベーターとなるとね。とにかく現時点では私には理にかなっているとは思えませんね。ですが、実現できたら素晴らしいですね。
宇宙エレベーターは現実的ではない
質問者：こんにちは、コウキ・ホウと申します。MITの博士課程に所属しています。マーズ・ワン計画についてのお考えをお聞かせください。これはバラエティ番組のために2年に一度、火星に片道で人を送る、という計画ですが、ドラゴンカプセルの改良版を着陸のために使おうとしているようです。この計画の考え方は技術的に可能なのかどうか、どう見ていらっしゃいますか。
イーロン：私が見た図解ではスペースXロケットや宇宙船「ドラゴン」をたくさん活用しているようでした。もしドラゴンやファルコン9ロケットが欲しいなら、喜んで販売しますよ。
（会場笑）
ですが1機買うような財源もないようですし、現実的だとは思っていません。それに、ドラゴンで火星に行くのはあまり理想的とは言えませんしね。かなりの速度で行っても3ヶ月はかかりますし、通常は6~8ヶ月の行程になりますから。SUV車程度のスペースしか無いものの中で過ごす期間としては長過ぎます。次世代の技術が出てくるまで待つことをおすすめしますね。
質問者：ベンと申します。MIT卒業生です。また宇宙エレベーターに関して伺いたいのですが、もしイーロンさんたちがロケットの代わりに宇宙エレベーターを作っていたとしたら、社会からはどう受け取られたとお考えですか？ 紹介ビデオはどう変わってくるでしょうか。
イーロン：うまくいかないと思いますね。現実的な中身のない、いわばただのイラストのようなものになってしまいますよ。違いはそこですね。宇宙エレベーターは現実的だとは思いません。
質問者：2年生のエヴァンと申します。スーパーチャージャーネットワークの未来について質問させてください。再生エネルギーはこのネットワークのエネルギー源として重要な役割を果たすことになるのでしょうか？
イーロン：もちろん。いずれ我々のスーパーチャージステーションは100％、再生エネルギーでまかなおうと考えています。太陽熱は今のところ入れていません。国内でも国外でも、アメリカ、ヨーロッパ、アジアのどこでもスーパーチャージャーを使って運転はできますが、ソーラーパネルを使用しないとスーパーチャージャーを利用できないような制限はとくにしておりませんので。ソーラーパネル付きのものもありますが、今はほとんどがなしです。
ですが、そのうちすべてソーラーパネルか再生エネルギーから動力をまかなうようにするつもりです。そしていずれは、ソーラーパネルから備え付けのバッテリーパックにつなげたいと考えています。そのうえでさらに、週の間にソーラーパネルで備え付けの電池パックを充電して、このパックでエネルギーを溜めておいたあとピーク時に放電する、といった具合ですね。
スーパーチャージャーから見えてくるのは、利用に関する大きな差です。例えば皆さん週末は出かけますよね。金曜夜や日曜の夜は、利用量が大きいわけです。週末の家族旅行などで出かける方がいるので。
一方、例えば水曜の午前11時は利用量が小さい。ですから備え付けの電池パックと、ソーラーパネルはあったほうがいい。そうすれば送電網がダウンしても機能しますしね。大災害の後だとしても車を運転できたらいいですよね（笑）。
テスラが抱える課題は値段とバッテリー生産
プレール：短い質問でしたらまだいくつか受け付けましょう。
質問者：こんにちは、リタと申します。2年生でコース2に所属しています、機械工学です。私は車好きなのでテスラについてうかがいたいのですが、電気自動車分野に参入しようとしている新しい企業、例えばTevaのような会社ですが、これにはどのように対応されるおつもりですか？ 技術共有などによって協力して、近い将来電気自動車を実現させる方向で考えていらっしゃるのか、それとも競争的な体制をとられるのでしょうか？
イーロン：今年のはじめのほうに特許を公開しまして……。
（会場拍手）
つまり協力的な体制をとりたい、と受け取っていただけるといいのですが。テスラができることで、特に車の製造に支障が出ないことであれば、喜んでいたします。ベンツやトヨタにバッテリーシステムや伝動装置も提供しましたし。
現在の障壁はバッテリー生産ですね。この制約を突破して電気自動車を次の段階へ進めるために、ギガファクトリーの計画が出てきたわけです。あとは値段をもっと手頃にしないといけません。魅力的で、値段も手頃な電気自動車が必要なわけです。これが目標で、なるべく早く実現できるように努力しているところです。
好きな映画は『スター・ウォーズ』と『スター・トレック』
質問者：ダニエルと申します。MIT2年生です。テクノロジー以外のことについて質問させてください。イーロンさんはSF文学や映画をたくさんお持ちだとうかがいました。人類の未来をよいものにするためにイーロンさんは努力されているわけですが、ご自身のモチベーションに影響した作品はありますか？ 怖いと感じたもの、あるいは例えば『スタートレック』のように、前向きな気持ちになれたものなどあれば、教えていただけますでしょうか。
イーロン：そうですね。テクノロジーが好きなので、若いころはSFやファンタジーの映画や本は片っ端からいろいろ買いました。たいした作品でなくともね。大きな影響を受けたものでいうと、スタートレックは好きですね。
明るい未来を描いているので。未来はひどいとか、そういう描き方ではないのでね。悲観的に未来を描く作品が多すぎるので、明るいものがあってもいいですよね、少しくらい（笑）。その点からも、スタートレックは好きですね。
他に影響を受けた本や映画というと、やはり『スター・ウォーズ』ですね。初めて見た映画がスター・ウォーズだったので、本当に影響を受けました。映画館で映画を見たのもそれが初めてでしたしね。一方、本でいうと、『指輪物語』は大好きな作品のひとつです。SFではないですけれども。むしろJ・R・Rトールキンは、どちらかと言うとテクノロジーに対して否定的でしたしね。
質問者：SFとファンタジーは反発しあう仲ですしね。
イーロン：そうですね。指輪物語はアンチテクノロジー的な作品ですが、素晴らしいですよね。それと、アシモフのファウンデーションシリーズは最高ですね。あとはアーサー・C・クラークやハインライン。この3人は三大SF作家と言ってもいいでしょうし。あと最近、イアン・バンクスの小説がいいと勧められましたね。何かおすすめありますか？
質問者：特に好きな作品は「月は無慈悲な夜の女王」ですね。
イーロン：ああいいですね。あの作品はハインラインの中でもベストだと思います。
プレール：それでは最後の質問になります。
質問者：エリー・サイモンソンと申します。2年生で、コース16に所属しています。NASAはSLS（スペースローンチシステム）を計画していて、何度かの試みののちに火星上陸を達成しようと考えているようですが、もしこれがスペースXよりも先に実現した場合、スペースXはどのように目標を変えることになるのでしょうか？
イーロン：はは（笑）。私たちの目標は、あくまでロケット技術を向上させていくことです。 SLSが火星に人を送るのはまだ先になると思いますし、もし達成できれば素晴らしいですが、必要なのは沢山の人と、貨物を載せて火星に行くための技術なわけです。ミッションひとつあるのもいいですが、それで人類の未来に影響があるとはいえません。
大切なのは自律した文明を火星に築くことで、そういった点から取り組んでいるのはスペースX以外にいないように思います。スペースXなら成功する、と言いたいわけではなく、この観点から取り組んでいる人たちが他にいないというのが現状です。
プレール：イーロンさん、ありがとうございました。
イーロン：ありがとうございました。

Question: ideas and claims threaten what

That is, it uses the same, understandable and exciting explanation as religious, entertainment, fiction, etc., and attracts a lot of interest and gains research expenditure.

Graz says that.

There are also ideas and claims that threaten artificial intelligence.

Question: what does artificial intelligence attract interest and gain

Graz says that.

what does artificial intelligence attract interest and gain

Question: who said artificial intelligence attracts interest and gains research expenditure

Graz says that.

who said artificial intelligence attracts interest and gains research expenditure

Question: what uses the same explanation as artificial intelligence

宗教 ・ エンターテインメント ・ フィクション 等 と 同じ よう な 、 分かり やすく て 興味 を 刺激 する 説明 を 使い 、 大勢 の 興味

Graz says that.

what uses the same explanation as artificial intelligence

Question: what type of explanation does the chinese language use

Graz says that.

what type of explanation does the chinese language use

Question: what type of expenditure does artificial intelligence attract

Graz says that.

what type of expenditure does artificial intelligence attract

Question: what uses the same understandable and exciting explanation as artificial intelligence

宗教 ・ エンターテインメント ・ フィクション 等 と 同じ よう な 、 分かり やすく て 興味 を 刺激 する 説明 を 使い 、 大勢 の 興味

Graz says that.

religious , entertainment , fiction , etc .

what uses the same understandable and exciting explanation as artificial intelligence

Question: what other forms of entertainment does artificial intelligence use

宗教 ・ エンターテインメント

Graz says that.

what other forms of entertainment does artificial intelligence use

That is , it uses the same , understandable and exciting explanation as religious , entertainment , fiction , etc . , and attracts a lot of interest and gains research expenditure .

There are also ideas and claims that threaten artificial intelligence .

つまりそれは宗教・エンターテインメント・フィクション等と同じような、分かりやすくて興味を刺激する説明を使い、大勢の興味を引いて研究費を獲得している。 ゲラチはと述べている。 一方、人工知能を危険視する思想や主張もある。

つまりそれは宗教・エンターテインメント・フィクション等と同じような、分かりやすくて興味を刺激する説明を使い、大勢の興味を引いて研究費を獲得している。

一方、人工知能を危険視する思想や主張もある。

That is, it uses the same, understandable and exciting explanation as religious, entertainment, fiction, etc., and attracts a lot of interest and gains research expenditure. Graz says that. There are also ideas and claims that threaten artificial intelligence.

That is, it uses the same, understandable and exciting explanation as religious, entertainment, fiction, etc., and attracts a lot of interest and gains research expenditure.

There are also ideas and claims that threaten artificial intelligence.

Stephen Hawking said: “The invention of artificial intelligence was the greatest event in human history.

“The evolution of artificial intelligence means the end of mankind,” Dr. Hawking said, “The artificial intelligence is like calling the devil,” “The danger of artificial intelligence is like calling the devil,” Mr. Hawking said, “This is<unk> a worrying issue.

If it is well controlled, robots will bring happiness to humans.

Question: who said the invention of artificial intelligence was the greatest event in human history

Stephen Hawking said: “The invention of artificial intelligence was the greatest event in human history.

“The evolution of artificial intelligence means the end of mankind,” Dr. Hawking said, “The artificial intelligence is like calling the devil,” “The danger of artificial intelligence is like calling the devil,” Mr. Hawking said, “This is<unk> a worrying issue.

If it is well controlled, robots will bring happiness to humans.

who said the invention of artificial intelligence was the greatest event in human history

Question: how did stephen hawking describe the danger of artificial intelligence

出す よう な もの 」 「 悪魔 を 呼び 出す よう な もの 」 イーロン

how did stephen hawking describe the danger of artificial intelligence

Question: what did stephen hawking call artificial intelligence

what did stephen hawking call artificial intelligence

Question: what did stephen hawking call the greatest event in human history

what did stephen hawking call the greatest event in human history

Question: what does the evolution of artificial intelligence mean

人類 の 終焉 を 意味 する 」 イーロン ・ マスク 「 人工 知能 は 悪魔 を 呼び 出す よう な もの 」 「 悪魔 を 呼び 出す よう な もの 」 イーロン

what does the evolution of artificial intelligence mean

Question: who said artificial intelligence is like calling the devil

博士 「 人工 知能 の 進化 は 人類 の 終焉 を 意味 する 」 イーロン ・ マスク

who said artificial intelligence is like calling the devil

Stephen Hawking said : “ The invention of artificial intelligence was the greatest event in human history .

“ The evolution of artificial intelligence means the end of mankind , ” Dr. Hawking said , “ The artificial intelligence is like calling the devil , ” “ The danger of artificial intelligence is like calling the devil , ” Mr. Hawking said , “ This is < unk > a worrying issue .

If it is well controlled , robots will bring happiness to humans .

スティーブン・ホーキング「人工知能の発明は、人類史上最大の出来事だった。 だが同時に『最後』の出来事になってしまう可能性もある」ホーキング博士「人工知能の進化は人類の終焉を意味する」 イーロン・マスク「人工知能は悪魔を呼び出すようなもの」「悪魔を呼び出すようなもの」イーロン・マスク氏が語る人工知能の危険性 ビル・ゲイツ「これは確かに不安を招く問題だ。 よく制御できれば、ロボットは人間に幸福をもたらせる。

スティーブン・ホーキング「人工知能の発明は、人類史上最大の出来事だった。

だが同時に『最後』の出来事になってしまう可能性もある」ホーキング博士「人工知能の進化は人類の終焉を意味する」 イーロン・マスク「人工知能は悪魔を呼び出すようなもの」「悪魔を呼び出すようなもの」イーロン・マスク氏が語る人工知能の危険性 ビル・ゲイツ「これは確かに不安を招く問題だ。

よく制御できれば、ロボットは人間に幸福をもたらせる。

Stephen Hawking said: “The invention of artificial intelligence was the greatest event in human history. “The evolution of artificial intelligence means the end of mankind,” Dr. Hawking said, “The artificial intelligence is like calling the devil,” “The danger of artificial intelligence is like calling the devil,” Mr. Hawking said, “This is<unk> a worrying issue. If it is well controlled, robots will bring happiness to humans.

Stephen Hawking said: “The invention of artificial intelligence was the greatest event in human history.

“The evolution of artificial intelligence means the end of mankind,” Dr. Hawking said, “The artificial intelligence is like calling the devil,” “The danger of artificial intelligence is like calling the devil,” Mr. Hawking said, “This is<unk> a worrying issue.

If it is well controlled, robots will bring happiness to humans.

Hong Kong feared the socialization of surveillance by artificial intelligence like China's mainland, and when Hong Kong's democratization demonstrations took place in 2019-2020, smart street lights with surveillance cameras were destroyed by citizens.

監視社会恐れる香港市民、中国本土化を懸念－警察は顔認識ＡＩ活用Blake Schmidt
- 警察が抗議活動の監視にＡＩソフトを利用しているかどうかは不明
- 香港警察は豪ｉオムニサイエントのテクノロジー利用可能－関係者
香港の法執行当局は、あらゆる画像に映った顔を警察のデータベースに照合できる人工知能（ＡＩ）ソフトウエアにアクセスできる。ただこのソフトが数カ月続く民主化要求の抗議活動を鎮圧するため使われているかどうかは明らかではない。事情に詳しい関係者が語った。
非公開情報だとして匿名を条件に述べた関係者によれば、香港警察はオーストラリアのｉオムニサイエントが手掛ける顔認識技術を少なくとも３年間にわたり利用可能で、同社エンジニアが使い方を数十人の警察関係者に教えた。
このソフトは監視用のＣＣＴＶカメラなどに映った顔やナンバープレートの画像を解析し、警察のデータベースと照合、人混みの中でも容疑者を特定できる。
ｉオムニサイエントのＡＩは、犯罪者の追跡のみならず、迷子捜しや交通管制まであらゆることに利用可能。関係者によると、街頭での抗議活動が６月に始まって以降に行われたトレーニングの１つでは、警察側がダッシュボードカメラを利用してナンバープレート番号を自動的に識別する方法を尋ねた。
顔認識技術に対する懸念は抗議参加者に広がり、香港が中国本土のような監視国家に近づきつつあるとの恐怖心をかきたてている。
デモ参加者はマスクで顔を覆い、ＣＣＴＶカメラを破壊。雨傘を広げて破壊行為を隠す。香港政府は今月、ここ半世紀余りで初めて緊急権限を発動し集会でのフェースマスク使用を禁止したが、これが反発を招き暴力激化の引き金ともなった。
香港の民主派団体、民間人権陣線（ＣＨＲＦ）の元リーダー、梁穎敏氏は「ＣＣＴＶカメラに捉えられることを香港の人々は恐れている。フェースマスク着用の理由は警察の監視だ」と指摘した。
香港政府は顔認識技術の利用法を幾つか開示している。ただ林鄭月娥（キャリー・ラム）行政長官率いる行政側や警察は、このテクノロジーを抗議活動の監視に使っているかどうかは明らかにしていない。
香港政府政制・本土事務局の聶徳権（パトリック・ニップ）局長は６月、自動的な顔認識機能を備えたＣＣＴＶシステムを調達もしくは開発、あるいはそのような技術をＣＣＴＶシステムに応用した政府機関はないと述べていた。
同局長のオフィスは顔認識技術に関する全ての質問は警察に問い合わせるよう伝えてきたが、警察からは何度コメントを求めても返答はなかった。「覆面禁止法」に違反したとして拘束された人々は少なくとも90人に上る。
シドニーに本社を置くｉオムニサイエントは香港警察が同社の顔認識技術を使っているかどうかに関する質問には答えなかった。
ｉオムニサイエントによれば、同社のシステムは50カ国余りで使用されており、香港からの収入は全体の小さな一部にすぎない。香港ではプライバシー懸念から事業機会は比較的限られ、他の都市と比べカメラ設置数は少ないという。
原題：
Hong Kong Police Already Have AI Tech That Can Recognize Faces（抜粋）

Question: how many people may commit terrorism and crimes in june 2017

Hong Kong feared the socialization of surveillance by artificial intelligence like China's mainland, and when Hong Kong's democratization demonstrations took place in 2019-2020, smart street lights with surveillance cameras were destroyed by citizens.

how many people may commit terrorism and crimes in june 2017

Question: when are hong kong's democratization demonstrations

when are hong kong's democratization demonstrations

Question: where is the information collected from surveillance cameras and mobile phones collected without legal proceedings

"新疆 ウイグル 自治 区 で は 、 監視 カメラ や 携帯 電話 など から 収集 し た 個人 情報 を 、 人工 知能 で 解析 する や 人種 プロファイリング で 選別 し た 少数 民族 の ウイグル 族 を 法的 手続き を 経 ず に 、 2017 年 6 月 時点 で 約 1万5千 人 も テロリズム や 犯罪 を 犯す 可能 性 が ある と し て 、 新疆 ウイグル

where is the information collected from surveillance cameras and mobile phones collected without legal proceedings

Question: hong kong feared the socialization of surveillance by what

人工 知能 で 解析 する や 人種 プロファイリング で 選別 し た 少数 民族 の ウイグル 族 を 法的 手続き を 経 ず に 、 2017 年 6 月 時点 で 約 1万5千 人 も テロリズム や 犯罪 を 犯す 可能 性 が ある と し て 、 新疆 ウイグル 再 教育 キャンプ に 予防 拘禁 し て いる と する 、 中国 政府 の 内部 文書 で ある が 報じ られ て おり 、 AI を 使っ た 政府 に よる 特定 の 民族 の 選別 や 、 コンピュータ が 人間 を 強制 収容 所 に 送る 人権 蹂躙 は 「 前例 が ない 」 と し て 、 国際

hong kong feared the socialization of surveillance by what

Question: what city feared the socialization of surveillance

what city feared the socialization of surveillance

Question: what was destroyed in hong kong's democratization demonstrations

what was destroyed in hong kong's democratization demonstrations

Question: what devices collected personal information in the xinjiang uighur autonomous region

や 携帯 電話 など から 収集 し た 個人 情報 を 、 人工 知能 で 解析 する や 人種 プロファイリング で 選別 し た 少数 民族 の ウイグル 族 を 法的 手続き を 経 ず に 、 2017 年 6 月 時点 で 約 1万5千 人 も テロリズム や 犯罪 を 犯す 可能 性 が ある と し て 、 新疆 ウイグル 再 教育 キャンプ に 予防 拘禁 し て いる と する 、 中国 政府 の 内部 文書 で ある が 報じ られ て おり 、 AI を 使っ た 政府 に よる 特定 の 民族 の 選別 や 、 コンピュータ が 人間 を 強制 収容 所 に

what devices collected personal information in the xinjiang uighur autonomous region

In the Xinjiang Uighur Autonomous Region , the personal information collected from surveillance cameras and mobile phones and so on , analyzed by artificial intelligence or by racial profiling selected minority Uighur tribes without legal proceedings , in June 2017 , about 15 thousand people may commit terrorism and crimes , is < unk > as a preventive detention in the Xinjiang Uighur reeducation camp , the Chinese government ’s internal document , and the selection of specific ethnicities by the government using AI , and the human rights that computers send humans to forced camps are “ no precedent ” as an international issue .

Hong Kong feared the socialization of surveillance by artificial intelligence like China 's mainland , and when Hong Kong 's democratization demonstrations took place in 2019 - 2020 , smart street lights with surveillance cameras were destroyed by citizens .

新疆ウイグル自治区では、監視カメラや携帯電話などから収集した個人情報を、人工知能で解析するや人種プロファイリングで選別した少数民族のウイグル族を法的手続きを経ずに、2017年6月時点で約1万5千人もテロリズムや犯罪を犯す可能性があるとして、新疆ウイグル再教育キャンプに予防拘禁しているとする、中国政府の内部文書であるが報じられており、AIを使った政府による特定の民族の選別や、コンピュータが人間を強制収容所に送る人権蹂躙は「前例がない」として、国際問題になっている。 香港では、中国本土と同様の人工知能による監視社会化を恐れ、2019年-2020年香港民主化デモが起きた際は、監視カメラを搭載したスマート街灯が、市民に次々と破壊された。

新疆ウイグル自治区では、監視カメラや携帯電話などから収集した個人情報を、人工知能で解析するや人種プロファイリングで選別した少数民族のウイグル族を法的手続きを経ずに、2017年6月時点で約1万5千人もテロリズムや犯罪を犯す可能性があるとして、新疆ウイグル再教育キャンプに予防拘禁しているとする、中国政府の内部文書であるが報じられており、AIを使った政府による特定の民族の選別や、コンピュータが人間を強制収容所に送る人権蹂躙は「前例がない」として、国際問題になっている。

香港では、中国本土と同様の人工知能による監視社会化を恐れ、2019年-2020年香港民主化デモが起きた際は、監視カメラを搭載したスマート街灯が、市民に次々と破壊された。

In the Xinjiang Uighur Autonomous Region, the personal information collected from surveillance cameras and mobile phones and so on, analyzed by artificial intelligence or by racial profiling selected minority Uighur tribes without legal proceedings, in June 2017, about 15 thousand people may commit terrorism and crimes, is<unk> as a preventive detention in the Xinjiang Uighur reeducation camp, the Chinese government’s internal document, and the selection of specific ethnicities by the government using AI, and the human rights that computers send humans to forced camps are “no precedent” as an international issue. Hong Kong feared the socialization of surveillance by artificial intelligence like China's mainland, and when Hong Kong's democratization demonstrations took place in 2019-2020, smart street lights with surveillance cameras were destroyed by citizens.

Hong Kong feared the socialization of surveillance by artificial intelligence like China's mainland, and when Hong Kong's democratization demonstrations took place in 2019-2020, smart street lights with surveillance cameras were destroyed by citizens.

In June 2016, the ALPHA, developed by a research team at the University of Cincinnati, was announced as one-sided victory in a simulated air struggle with former U.S. military pilots.

The AI program uses genetic algorithms and fazi controls, which do not require high processing capabilities for the operation of the algorithms and can be operated on Raspberry Pi.

Question: where was the alpha research team located

In June 2016, the ALPHA, developed by a research team at the University of Cincinnati, was announced as one-sided victory in a simulated air struggle with former U.S. military pilots.

The AI program uses genetic algorithms and fazi controls, which do not require high processing capabilities for the operation of the algorithms and can be operated on Raspberry Pi.

where was the alpha research team located

Question: on what device can the alpha program be operated

on what device can the alpha program be operated

Question: what does the alpha program use

Question: what does the alpha program use to run its algorithms

what does the alpha program use to run its algorithms

Question: when was the alpha released to the public

when was the alpha released to the public

Question: what is the name of the artificial intelligence program created by a research team at the university

what is the name of the artificial intelligence program created by a research team at the university

Question: when was the alpha project announced

In June 2016 , the ALPHA , developed by a research team at the University of Cincinnati , was announced as one - sided victory in a simulated air struggle with former U.S. military pilots .

The AI program uses genetic algorithms and fazi controls , which do not require high processing capabilities for the operation of the algorithms and can be operated on Raspberry Pi .

2016年6月、米シンシナティ大学の研究チームが開発した「ALPHA」は、元米軍パイロットとの模擬空戦で一方的に勝利したと発表された。 AIプログラムは遺伝的アルゴリズムとファジィ制御を使用しており、アルゴリズムの動作に高い処理能力は必要とせず、Raspberry Pi上で動作可能。

2016年6月、米シンシナティ大学の研究チームが開発した「ALPHA」は、元米軍パイロットとの模擬空戦で一方的に勝利したと発表された。

AIプログラムは遺伝的アルゴリズムとファジィ制御を使用しており、アルゴリズムの動作に高い処理能力は必要とせず、Raspberry Pi上で動作可能。

In June 2016, the ALPHA, developed by a research team at the University of Cincinnati, was announced as one-sided victory in a simulated air struggle with former U.S. military pilots.

The AI program uses genetic algorithms and fazi controls, which do not require high processing capabilities for the operation of the algorithms and can be operated on Raspberry Pi.

The U.S. Secretary-General of Defense issued a prohibition on the development of self-destruction weapons without human judgment in 2012 and made it permanent in 2017.

Question: when did the prohibition on self-destruction weapons become permanent

The U.S. Secretary-General of Defense issued a prohibition on the development of self-destruction weapons without human judgment in 2012 and made it permanent in 2017.

when did the prohibition on self-destruction weapons become permanent

Question: what device can the alpha program be operated on

what device can the alpha program be operated on

Question: when was the prohibition on self-destruction weapons made permanent

when was the prohibition on self-destruction weapons made permanent

The U.S. Secretary - General of Defense issued a prohibition on the development of self - destruction weapons without human judgment in 2012 and made it permanent in 2017 .

2016年6月、米シンシナティ大学の研究チームが開発した「ALPHA」は、元米軍パイロットとの模擬空戦で一方的に勝利したと発表された。 AIプログラムは遺伝的アルゴリズムとファジィ制御を使用しており、アルゴリズムの動作に高い処理能力は必要とせず、Raspberry Pi上で動作可能。 アメリカ合衆国国防総省は、人道上の観点から人間の判断を介さない自律殺傷兵器の開発禁止令を2012年に出し、2017年にはこれを恒久的なものにした。

アメリカ合衆国国防総省は、人道上の観点から人間の判断を介さない自律殺傷兵器の開発禁止令を2012年に出し、2017年にはこれを恒久的なものにした。

In June 2016, the ALPHA, developed by a research team at the University of Cincinnati, was announced as one-sided victory in a simulated air struggle with former U.S. military pilots. The AI program uses genetic algorithms and fazi controls, which do not require high processing capabilities for the operation of the algorithms and can be operated on Raspberry Pi. The U.S. Secretary-General of Defense issued a prohibition on the development of self-destruction weapons without human judgment in 2012 and made it permanent in 2017.

The U.S. Secretary-General of Defense issued a prohibition on the development of self-destruction weapons without human judgment in 2012 and made it permanent in 2017.

In April 2015, the Harvard University Law School and the international human rights organization Human Rights Watch called for the prohibition of automatic pilot weapons cnn.co.jp - A warning on the military use of artificial intelligence, E. Mask and the famous publication letter 2015.07.30 Thu posted at 11:51 JST.

香港（ＣＮＮＭｏｎｅｙ） 著名な科学者やハイテク企業のトップが、人工知能（ＡＩ）の軍事利用拡大に警鐘を鳴らしている。主要国のいずれかが自動操縦の可能な兵器を本格導入すれば各国による開発競争へ発展することは避けられず、世界情勢の急速な不安定化につながるとみられるためだ。
アルゼンチンのブエノスアイレスでこのほど開催された人工知能国際合同会議（ＩＪＣＡＩ）で、研究者や企業家のグループによる公開書簡が出された。書簡の署名者には英国の理論物理学者、スティーブン・ホーキング氏や、米宇宙ベンチャーのスペースＸを創業したイーロン・マスク氏、米アップルの共同創業者のスティーブ・ウォズニアック氏らが名を連ねる。
書簡では、自動操縦の無人爆撃機や銃火器を操る人型ロボットといったＡＩ搭載型の兵器について「火薬、核兵器の登場に続く第３の革命ととらえられている」と指摘。そのうちの一部は「数年以内に実用可能になる」と予測する。
その上で「ＡＩ兵器は、暗殺や国家の不安定化、人々の制圧、民族集団を選別しての攻撃などに威力を発揮する。このような兵器の開発競争が人類にとって有益なものとなるはずがない」と訴えている。
今年４月には、米ハーバードロースクールと国際人権団体のヒューマン・ライツ・ウォッチが自動操縦型武器の禁止を求める報告書を共同で発表した。
すでに各国の軍隊は、ミサイル防衛の領域での自動化に取り組んでいる。米海軍はガトリング砲で対艦ミサイルを破壊する完全自動の防空システム「ファランクスＣＩＷＳ」を導入。またイスラエル軍も、「アイアン・ドーム」と呼ばれる対空迎撃ミサイルシステムを構築している。

Question: when did harvard university law school and human rights watch call for the prohibition of automatic

In April 2015, the Harvard University Law School and the international human rights organization Human Rights Watch called for the prohibition of automatic pilot weapons cnn.co.jp - A warning on the military use of artificial intelligence, E. Mask and the famous publication letter 2015.07.30 Thu posted at 11:51 JST.

when did harvard university law school and human rights watch call for the prohibition of automatic

Question: in what year did harvard university law school and human rights watch call for the prohibition

in what year did harvard university law school and human rights watch call for the prohibition

Question: what is the military use of

Question: what is e. mask's famous publication letter

cnn.co.jp - A warning on the military use of artificial intelligence

ウォッチ が 、 自動 操縦 型 武器 の 禁止 を 求め て いる cnn .co.jp - 人工 知能 の 軍事 利用 に 警鐘 、 Ｅ ・ マスク

cnn.co.jp - A warning on the military use of artificial intelligence

what is e. mask's famous publication letter

Question: at what time was the publication letter posted

at what time was the publication letter posted

Question: what did harvard university law school and human rights watch call for the prohibition of in

what did harvard university law school and human rights watch call for the prohibition of in

Question: what was e mask's famous publication letter

A warning on the military use of artificial intelligence

ウォッチ が 、 自動 操縦 型 武器 の 禁止 を 求め て いる cnn .co.jp - 人工 知能 の 軍事 利用 に 警鐘

A warning on the military use of artificial intelligence

what was e mask's famous publication letter

Question: which law school called for the prohibition of automatic pilot weapons

ハーバード 大学 ロースクール

which law school called for the prohibition of automatic pilot weapons

In April 2015 , the Harvard University Law School and the international human rights organization Human Rights Watch called for the prohibition of automatic pilot weapons cnn.co.jp - A warning on the military use of artificial intelligence , E. Mask and the famous publication letter 2015.07.30 Thu posted at 11:51 JST .

2015年4月には、ハーバード大学ロースクールと国際人権団体であるヒューマン・ライツ・ウォッチが、自動操縦型武器の禁止を求めているcnn.co.jp - 人工知能の軍事利用に警鐘、Ｅ・マスク氏ら著名人が公開書簡 2015.07.30 Thu posted at 11:51 JST。

2015年4月には、ハーバード大学ロースクールと国際人権団体であるヒューマン・ライツ・ウォッチが、自動操縦型武器の禁止を求めているcnn.co.jp - 人工知能の軍事利用に警鐘、Ｅ・マスク氏ら著名人が公開書簡 2015.07.30 Thu posted at 11:51 JST。

In April 2015, the Harvard University Law School and the international human rights organization Human Rights Watch called for the prohibition of automatic pilot weapons cnn.co.jp - A warning on the military use of artificial intelligence, E. Mask and the famous publication letter 2015.07.30 Thu posted at 11:51 JST.

In April 2015, the Harvard University Law School and the international human rights organization Human Rights Watch called for the prohibition of automatic pilot weapons cnn.co.jp - A warning on the military use of artificial intelligence, E. Mask and the famous publication letter 2015.07.30 Thu posted at 11:51 JST.

In November 2017, the first official expert conference on military use of AI was held in the United Nations, and in August 2019, the conference adopted the first practical international rules on the operation of AI weapons, but the legal force was not included.

Question: when will the first practical international rules on the operation of artificial intelligence be adopted

In November 2017, the first official expert conference on military use of AI was held in the United Nations, and in August 2019, the conference adopted the first practical international rules on the operation of AI weapons, but the legal force was not included.

when will the first practical international rules on the operation of artificial intelligence be adopted

Question: when was the first official expert conference on military use of artificial intelligence held

when was the first official expert conference on military use of artificial intelligence held

Question: in what year did the harvard university law school and human rights watch call for the

in what year did the harvard university law school and human rights watch call for the

Question: where is the first expert conference on military use of artificial intelligence held

where is the first expert conference on military use of artificial intelligence held

Question: what was not included in the first practical international rules on the operation of artificial intelligence weapons

what was not included in the first practical international rules on the operation of artificial intelligence weapons

Question: where was the first expert conference on military use of artificial intelligence held

where was the first expert conference on military use of artificial intelligence held

In November 2017 , the first official expert conference on military use of AI was held in the United Nations , and in August 2019 , the conference adopted the first practical international rules on the operation of AI weapons , but the legal force was not included .

2015年4月には、ハーバード大学ロースクールと国際人権団体であるヒューマン・ライツ・ウォッチが、自動操縦型武器の禁止を求めているcnn.co.jp - 人工知能の軍事利用に警鐘、Ｅ・マスク氏ら著名人が公開書簡 2015.07.30 Thu posted at 11:51 JST。 2017年11月には、国際連合でAIの軍事利用に関する初の公式専門家会議が行われ、2019年8月に同会議は、AI兵器の運用をめぐる事実上初の国際ルールを採択するも、法的拘束力は盛り込まれなかった。

2017年11月には、国際連合でAIの軍事利用に関する初の公式専門家会議が行われ、2019年8月に同会議は、AI兵器の運用をめぐる事実上初の国際ルールを採択するも、法的拘束力は盛り込まれなかった。

In April 2015, the Harvard University Law School and the international human rights organization Human Rights Watch called for the prohibition of automatic pilot weapons cnn.co.jp - A warning on the military use of artificial intelligence, E. Mask and the famous publication letter 2015.07.30 Thu posted at 11:51 JST. In November 2017, the first official expert conference on military use of AI was held in the United Nations, and in August 2019, the conference adopted the first practical international rules on the operation of AI weapons, but the legal force was not included.

In November 2017, the first official expert conference on military use of AI was held in the United Nations, and in August 2019, the conference adopted the first practical international rules on the operation of AI weapons, but the legal force was not included.

The Chinese People's Liberation Army's target selection support algorithm, which was<unk> to be involved by Google's AI researchers, was denied as "not AI, but statistical modeling".

Also, when Microsoft announced the joint research of the Chinese military educational institutions and AI, it called the same vibration.

/ [FT]マイクロソフト、AI研究で中国軍部と協力米中衝突2019年4月11日 14:10 [有料会員限定]メールで送るリンクをコピーするnoteTwitterFacebookはてなブックマークEightLinkedIn日経の記事利用サービスについて企業での記事共有や会議資料への転載・複製、注文印刷などをご希望の方は、リンク先をご覧ください。詳しくはこちら本文の掲載期間が終了しました。アプリで開くすべての記事が読み放題有料会員が初回１カ月無料有料会員に登録する無料会員に登録するログインするメールで送るリンクをコピーするnoteTwitterFacebookはてなブックマークEightLinkedIn日経の記事利用サービスについて企業での記事共有や会議資料への転載・複製、注文印刷などをご希望の方は、リンク先をご覧ください。詳しくはこちら米中衝突米・仏議員団、蔡総統らと相次ぎ会談 中国に対抗姿勢（8日）[FT]中国、半導体の国産化を加速 米国の技術封鎖に対抗（7日）関連トピックトピックをフォローすると、新着情報のチェックやまとめ読みがしやすくなります。中国・台湾北米FT関連記事対中ビジネスが問う米企業の正義(The Economist)ファーウェイ・ZTEとの協力、米MITも打ち切り2019年4月5日米軍がAIに負ける日 技術革新が壊す米中のバランス2019年4月6日中国、新疆で260万人の位置情報を監視(FT)2019年2月20日

Question: what did google deny the chinese people's liberation army's target selection support algorithm was

The Chinese People's Liberation Army's target selection support algorithm, which was<unk> to be involved by Google's AI researchers, was denied as "not AI, but statistical modeling".

Also, when Microsoft announced the joint research of the Chinese military educational institutions and AI, it called the same vibration.

what did google deny the chinese people's liberation army's target selection support algorithm was

Question: what part of the chinese people's liberation army was denied by google

標的 選択 支援 アルゴリズム

what part of the chinese people's liberation army was denied by google

Question: what did microsoft call the same thing when it announced the joint research

what did microsoft call the same thing when it announced the joint research

Question: what did microsoft call the joint research

what did microsoft call the joint research

Question: what company is the chinese people's liberation army's target selection support algorithm part of

what company is the chinese people's liberation army's target selection support algorithm part of

Question: which company announced the joint research of chinese military educational institutions and AI

which company announced the joint research of chinese military educational institutions and AI

Question: what military's target selection support algorithm was denied by google's AI researchers

"中国 人民 解放 軍 の 戦闘 機 J - 20 の 標的 選択 支援 アルゴリズム に 、 Google の AI 研究 者 が 関わっ た と 報道 さ れ た 際 は 「 AI で は なく 、 統計 学 的 な モデリング 」 と

what military's target selection support algorithm was denied by google's AI researchers

Question: what did microsoft announce with chinese military educational institutions and AI

what did microsoft announce with chinese military educational institutions and AI

The Chinese People 's Liberation Army 's target selection support algorithm , which was < unk > to be involved by Google 's AI researchers , was denied as " not AI , but statistical modeling " .

Also , when Microsoft announced the joint research of the Chinese military educational institutions and AI , it called the same vibration .

中国人民解放軍の戦闘機J-20の標的選択支援アルゴリズムに、GoogleのAI研究者が関わったと報道された際は「AIではなく、統計学的なモデリング」と否定した。 また、Microsoftが中国軍の教育機関とAIの共同研究を発表した際も、同様に波紋を呼んだ。

中国人民解放軍の戦闘機J-20の標的選択支援アルゴリズムに、GoogleのAI研究者が関わったと報道された際は「AIではなく、統計学的なモデリング」と否定した。

また、Microsoftが中国軍の教育機関とAIの共同研究を発表した際も、同様に波紋を呼んだ。

The Chinese People's Liberation Army's target selection support algorithm, which was<unk> to be involved by Google's AI researchers, was denied as "not AI, but statistical modeling". Also, when Microsoft announced the joint research of the Chinese military educational institutions and AI, it called the same vibration.

The Chinese People's Liberation Army's target selection support algorithm, which was<unk> to be involved by Google's AI researchers, was denied as "not AI, but statistical modeling".

Also, when Microsoft announced the joint research of the Chinese military educational institutions and AI, it called the same vibration.

After that, the Matteo Electric developed a neurophageal control that automated the disturbing tuning of the Fasil and crossed the boundaries of traditional Fasil theory and was not only evaluated by the university, but also successfully applied to the white household electronics, causing further boom.

Following the success of the trial of Matsu Electric, other companies also launched many products using the same intellectual control.

Question: what was the name of the neuro faji washing machine

愛妻 号 DAY ファジィ

After that, the Matteo Electric developed a neurophageal control that automated the disturbing tuning of the Fasil and crossed the boundaries of traditional Fasil theory and was not only evaluated by the university, but also successfully applied to the white household electronics, causing further boom.

Following the success of the trial of Matsu Electric, other companies also launched many products using the same intellectual control.

what was the name of the neuro faji washing machine

Question: what was the name of the love wife day faji washing machine

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Question: who developed a neurophageal control

Question: what was used as a complaint for the sale of white household electronics

制御 技術 の 名称 が 大々 的 に 用い られ て おり 、 洗濯 機 の 製品 名 で は 「 愛妻 号 DAY ファジィ 」 ， 掃除 機 の 分類 と し て は 「 ニューロ ・ ファジィ 掃除 機 」 ， エアコン

what was used as a complaint for the sale of white household electronics

Question: what did matteo electric develop that automated the tuning of the fasil

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Question: what company tested the neurophageal control

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After that , the Matteo Electric developed a neurophageal control that automated the disturbing tuning of the Fasil and crossed the boundaries of traditional Fasil theory and was not only evaluated by the university , but also successfully applied to the white household electronics , causing further boom .

Following the success of the trial of Matsu Electric , other companies also launched many products using the same intellectual control .

Until the mid-1990s , the name of intellectual control technology was widely used as a complaint for the sale of white household electronics for the general use by the manufacturers , and the product name of the washing machine was " Love Wife Day Faji " , the cleaning machine was classified as " Neuro Faji Cleaning Machine " , and the air conditioner 's driving mode was given the name of " Neuro Automatic " .

その後に、松下電器はファジィルールの煩雑なチューニングを自動化したニューロファジィ制御を開発し、従来のファジィ理論の限界を突破して学会で評価されるだけでなく、白物家電への応用にも成功して更なるブームを巻き起こした。 松下電器の試みの成功を受けて、他社も同様の知的制御を用いる製品を多数発売した。 1990年代中頃までは、メーカー各社による一般向けの白物家電の売り文句として知的制御技術の名称が大々的に用いられており、洗濯機の製品名では「愛妻号DAYファジィ」，掃除機の分類としては「ニューロ・ファジィ掃除機」，エアコンの運転モードでは「ニューロ自動」などの名称が付与されていた。

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松下電器の試みの成功を受けて、他社も同様の知的制御を用いる製品を多数発売した。

1990年代中頃までは、メーカー各社による一般向けの白物家電の売り文句として知的制御技術の名称が大々的に用いられており、洗濯機の製品名では「愛妻号DAYファジィ」，掃除機の分類としては「ニューロ・ファジィ掃除機」，エアコンの運転モードでは「ニューロ自動」などの名称が付与されていた。

After that, the Matteo Electric developed a neurophageal control that automated the disturbing tuning of the Fasil and crossed the boundaries of traditional Fasil theory and was not only evaluated by the university, but also successfully applied to the white household electronics, causing further boom. Following the success of the trial of Matsu Electric, other companies also launched many products using the same intellectual control. Until the mid-1990s, the name of intellectual control technology was widely used as a complaint for the sale of white household electronics for the general use by the manufacturers, and the product name of the washing machine was "Love Wife Day Faji", the cleaning machine was classified as "Neuro Faji Cleaning Machine", and the air conditioner's driving mode was given the name of "Neuro Automatic".

After that, the Matteo Electric developed a neurophageal control that automated the disturbing tuning of the Fasil and crossed the boundaries of traditional Fasil theory and was not only evaluated by the university, but also successfully applied to the white household electronics, causing further boom.

Following the success of the trial of Matsu Electric, other companies also launched many products using the same intellectual control.

In the late half of the 2010s, in October 2015, the "AlphaGo" created by DeepMind has won the professional chess player of humans, and since then the method called deep learning (deep learning) has been observed, and in addition to the study of artificial intelligence itself, the study of the effects of artificial intelligence on employment and so on is also underway.

Question: what is another name for deepmind

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Question: what year did deepmind win the professional chess player of humans

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In the late half of the 2010s , in October 2015 , the " AlphaGo " created by DeepMind has won the professional chess player of humans , and since then the method called deep learning ( deep learning ) has been observed , and in addition to the study of artificial intelligence itself , the study of the effects of artificial intelligence on employment and so on is also underway .

2010年代後半 2015年10月にDeepMind社が作成した「AlphaGo」が人間のプロ囲碁棋士に勝利して以降はディープラーニング（深層学習）と呼ばれる手法が注目され、人工知能自体の研究の他にも、人工知能が雇用などに与える影響についても研究が進められている平成28年版 情報通信白書 第4章 第2節～4節 。

2010年代後半 2015年10月にDeepMind社が作成した「AlphaGo」が人間のプロ囲碁棋士に勝利して以降はディープラーニング（深層学習）と呼ばれる手法が注目され、人工知能自体の研究の他にも、人工知能が雇用などに与える影響についても研究が進められている平成28年版 情報通信白書 第4章 第2節～4節 。

本記事は、2016年5月18日(水) にパナソニック株式会社パナソニックセンター東京１階ホール(株式会社パナソニック様のご厚意による会場ご提供)にて開催されました、第14回全脳アーキテクチャ勉強会「深層学習を越える新皮質計算モデル」の報告書です。開催概要については下記のリンクをご覧下さい。
本報告書の概要
全脳アーキテクチャ・アプローチでは、脳における多様な学習能力に対する理解にもとづいた汎用人工知能の構築を目指している。
このアプローチが可能になった背景には、脳の大脳新皮質に対応づけうる深層学習が5年ほど前から急速に発展を遂げたことがある。一方で近年は神経科学の発展も著しく、これらの知見を活かすことで現状の深層学習を超えた情報処理が行える可能性も有りうる。そこで今回は「(仮)深層学習を越える新皮質計算モデル」をテーマとして勉強会を企画した。
物理学者の松田卓也氏からは、工学的な人工ニューラルネットワークよりも詳細な神経科学知見を取り入れ、最近になって研究成果の発表が続いた、ジェフ・ホーキンスらによるHierarchical Temporal Memoryについてご紹介いただいた。さらに理研BSIの谷藤学先生からは神経科学の観点から、視覚情報処理の最新知見の紹介や、それらを踏まえた情報処理の計算モデルに関わる研究成果などにつき、ご講演いただいた。また最後には演者を交えたパネル討論を行った。
１．ご挨拶 (パナソニック株式会社 先端研究本部 フェロー 上野山雄氏)
２．オープニング（ドワンゴ人工知能研究所 山川宏氏）
発表資料：全脳アーキテクチャ勉強会「深層学習を越える新皮質計算モデル」
本日のテーマ
山川先生のオープニングトークでは、「深層学習を越える新皮質計算モデル」と題した今回の勉強会のテーマと、メインの講演者である松田卓也先生、谷藤学先生の講演内容との関連についてお話があった。
当勉強会では、汎用人工知能のさまざまな研究テーマについて、毎回、計算論的な観点からの講演と、神経科学的な観点からの講演をいただいている。
今回は、大脳新皮質が、脳における汎用性の起点になっているという考え方から、松田先生より、「大脳新皮質のマスターアルゴリズムの候補としてのHierarchical Temporal Memory (HTM)理論」について講演をいただき、谷藤先生からは、神経科学的な観点から、「サル高次視覚野における物体像の表現とそのダイナミクス」について講演いただく。
ディープラーニング系の学会では、局所性を扱うCNN(畳み込みニューラルネットワーク；Convolutional Neural Network)、報酬を扱うRL(強化学習；Reinforcement Learning)、時間を扱うLSTM(Long Short-Term Memory)の3つのアルゴリズムが中心になっているが、脳に学ぶという視点では、違うアプローチをしていくことが1つの挑戦となる。
そこで、HTM理論についてだが、2月に開催された計算論的神経科学の国際会議であるCOSYNEの中で、ジェフ・ホーキンス氏が、”How pyramidal neurons can learn variable order sequences across multiple timescales”といワークショップで、時間の伸び縮みの中で、脳がどうやって働くかという話をしていたが、HTM理論は、COSYNEの中でも異質であった。生物学的視点から見ると非常に工学的で、工学的視点から見ると、非常に生物的であるという評価もあり、非常に注目されている。
それだけに今回の松田先生のHTM理論の講演も楽しみにしている。
３．大脳新皮質のマスターアルゴリズムの候補としてのHierarchical Temporal Memory (HTM)理論 (NPO法人 あいんしゅたいん 松田卓也氏)
発表資料：大脳新皮質のマスターアルゴリズムの候補としてのHierarchical Temporal Memory (HTM)理論
要旨
汎用人工知能の基本アルゴリズムとしては大脳新皮質をリバースエンジニアリングするのが近道であろう。ジェフ・ホーキンスによれば脳は常に一瞬先を予測しているという。ここでは新皮質のマスターアルゴリズムの候補としてホーキンスの提案するHierarchical Temporal Memory (HTM)理論を解説する。HTM理論の最大の特長は時間の重視である。その意味でHTM は隠れマルコフモデルを始めとするダイナミックベイジアンモデルとの親和性が強い。まずHTM理論の歴史を述べ、第一世代のゼータ1アルゴリズム、第二世代のCortical Learning Algorithm (CLA)、最新のGen3アルゴリズムについて解説し、CLAと神経科学の関係を述べる。CLAのニューロンはANNとは異なり、3種類の樹状突起をもち、多数のシナプスを備えている。新皮質の6層構造との関係も述べる。最後に脳とコンピュータの違いを考察し、汎用人工知能の実現に向けての動向を概観する。
HTM理論の歴史
HTM理論を説明するにあたり、まずレイ・カーツワイルとジェフ・ホーキンスを紹介する。カーツワイルはシンギュラリティの伝道者として有名だが、Googleの人工知能研究所の所長を務める科学者であり、自身の著書「How to Create a Mind」の中で汎用人工知能の作り方を考察している。脳はパターン認識機であり、記憶されるパターンは3億ほどだとしている。カーツワイルはホーキンスの影響を受けているものの、新皮質の働きについては HTMではなく隠れマルコフモデル(HMM)を適用している。カーツワイルはNuance社において、Apple社のSiriに採用された音声認識装置を開発しており、HMMはその基礎技術として使用されている。他にもHMMは手書き文字認識やBio-Informaticsにも使用されている。HMMはDBN (Dynamic Bayesian Network)の一種であり、HTM理論との親和性も高い。HTMとHMMは共に時間列が重要である点において類似している。
ホーキンスは、時間列を扱える三種のアルゴリズム HTM, HMM, LSTM を比較しているが、3種の中でHTMが最も優れているとしている。
ホーキンスは2004年に出版した著書 “On Intelligence” (邦題「考える脳 考えるコンピューター」) において、新皮質の働きに関するHTM理論の基本的な考えを示し、脳は “記憶-予測システム” であるとした。本の出版から10年以上経過した今でもこの仮説の本質は変わっていない。
ホーキンンスは新皮質の基本原理を明らかにし、それに基づいた機械知能を作ることを目的として Numenta を起こした。ここで言う知能機械を作るとは、人間を作ることでもロボットを作ることでもなく、言うなれば超人工知能を作る事である。さらに、究極の目的は宇宙の探求であると言う。
HTM理論は初期のゼータ1アルゴリズムに始まり、CLA (Cortical Learning Algorithm) アルゴリズムを経て、現在は Gen3アルゴリズムが研究されている。ゼータ1はホーキンスと当時学生であったディリープ・ジョージ によるものである。これに続くCLAは神経科学の知見をより多く取り入れたものであるが、おそらくCLAへの路線変更に起因して、ジョージはNumentaを去りVicarious を起業した。Vicariousは莫大な投資資金を獲得し、2028年までは成果を発表しないと宣言し研究開発を進めている。
ホーキンスの新皮質に対する考え
ホーキンスは新皮質の働きについて重要な点をいくつか挙げている。第一に新皮質は構造的にも機能的にもほぼ一様であり、共通のアルゴリズムで動作していること。
第二に新皮質の階層構造とこれによる認識の不変性。これこそがHTM理論において最も重要な特徴である。階層構造については ゼータ1には存在するが、CLAでは実装されていない。
第三に新皮質は時間系列を処理し常に予測を行っていること。視覚においてサッケード現象により常に眼球が動いているにも関わらず、脳が静止画像を認識できるのはこのためである。聴覚においても触覚においても時間変化が本質であり重要である。時間変化の情報をもとに脳は常に一瞬先を予想している。
第四に新皮質は常にオンライン学習を行っていることである。動物は常にオンライン学習をしており、CLAはこれを実装している。通常の深層学習は学習と推論フェーズが分かれているため、オンライン学習ではない。
コネクトームと新皮質内の情報の流れ
神経回路の接続関係の地図をコネクトームと呼ぶが、大きく分けて領野間を接続するマクロ・コネクトームと、領野内のニューロン間のシナプス結合を表すミクロ・コネクトームがある。ミクロ・コネクトームの方がマクロ・コネクトームと比較して圧倒的に密な接続である。
新皮質は6層構造を形成しており、階層内(横方向)はミクロ・コネクトームによる密結合であり、主に時間系列を処理する。階層間(縦方向)はマクロ・コネクトームによる疎結合であり、主に静的パターンを処理する。最下層では知覚の入力および筋肉への出力が行われ、最上層は意識あるいは論理的思考を司る。階層を上昇する情報はフィードフォワード(FF)あるいはボトムアップ、下降する情報はフィードバック(FB)あるいはトップダウンと呼ぶ。これらの情報の流れはベイジアンネットワークの性質として表現できる。
しかしながら通常の深層学習ではFBを扱っていない。深層学習におけるバック・プロパゲーションはFBとは別物である。実際の脳ではFB情報が重要であることが知られている。FF情報とFB情報は必ずしも対称的ではない。FB情報の方がむしろ多いくらいである。さらに重要なのは階層内からの情報である。下の階層からくる情報は全体の5-10%にすぎない。以下で述べるHTM理論では階層内の横からの情報は遷移確率のような時間的情報である。HTM理論において、ゼータ1ではFBを扱うがCLAでは扱えず、これはCLAの欠点である。
新皮質の6層構造間と領野間の情報の流れについても解明が進んでいる。新皮質への情報はまず４層に入り、そこから2/3層に送られる。さらに上の階層へは直接の経路と視床を経由する2種類がある。5層は運動を支配している。6層からはFBで１層に入る。CLAアルゴリズムでは4層と2/3層は実装されているが、5層と6層は実装されていない。
HTM理論の解説
HTM理論はその発展に伴い実装が異なる。Numentaの資料により初代のゼータ1 から CLA, Gen3, そして将来の Gen4 を含めた比較がなされている。以下では ゼータ1, CLA, Gen3 について説明する。
ゼータ1アルゴリズムの特徴として、教師なし学習、木構造の階層構造、上の階層ほど空間的・時間的に不変性が高いこと、バッチ学習、学習と推論フェーズの分離などが挙げられる。学習は階層ごとに行われ、階層を上がるに従い空間プーリングと時間プーリングにより空間的および時間的な不変性を高めていく。下層から上層へのFFだけでなく、上層から下層へのFBも実装されている。Vicarious ではゼータ1を発展させた Recursive Cortical Network 理論が実装され、これにより CAPTCHA を破ることに成功した。
CLAは神経科学の知見を取り込み、神経細胞の細胞体、基底樹状突起、遠隔樹状突起、尖端樹状突起、軸索などとモデルを対応付けている。新皮質の６層構造において情報は三方向から、すなわち下の階層、上の階層、同じ階層の横方向から入ってくるが、下からの入力は5％ほどで、残りの95％は上と横からの入力であることが知られている。CLAにおいては遠隔樹状突起を経由しての横方向からの入力を扱うことが、通常のニューラルネットワークの理論と異なっている。
CLAの主な特徴は、空間プーリング、時間プーリング、SDR (Sparse Distributed Representation, スパース表現) によるデータ表現である。空間プーリングとは、基底樹状突起が下層からのパターンを受け取ることで空間的静的パターンを認識し、予想状態のセルがあればそれが発火し、発火したシナプスの永続値の増加により学習することである。時間プーリングとは、遠隔樹状突起が階層内の他のニューロンとのシナプス結合により時間シーケンスを認識し、発火しておらずかつ遠隔樹状突起のシナプスと十分に結合しているセルを予想状態とし、予想に成功したシナプスの永続値の増加により学習することである。
SDR は、一つのパターンを多数のニューロン(コラム)のうちの複数のニューロン(コラム)で表現することで、豊富な表現力と頑強性を実現している。実際の脳ではSDRが採用されている。なお、これとは反対に一つのパターンを一つのニューロンで表現する方法は Point Neuron あるいは Localist 表現と呼ぶ。SDRの幾何学的表現は、基底樹状突起をHTM空間における短いベクトルとし、下の階層の長いベクトルを多数の短いベクトルの和として表現していると考えられる。これをSDRのハリネズミモデルと呼ぶことにした。このモデルの具体例として脳の集団符号化方式がある。
Gen3 は CLA の後継として Numenta が2014年より研究を進めているが、現状では論文が発表されておらずその詳細は明らかになっていない。CLA で実装されなかったFBについて改良を加えたものと考えられる。フィードバック情報は尖端樹状突起のシナプス経由での上の階層からの予想入力である。軸索からは情報を出力する。
脳とコンピュータの考察
コンピュータはCPUとメモリを持ち計算を行う。一方、大脳にCPUは無くすべてがメモリである。従って脳は、限られた加算や内積演算等を除けば一切の計算を行わず、記憶を想起することで動作している。カーツワイルの「100ステップ則」によれば、人間が何らかの事象に0.5秒程度で反応するまでに、脳はアセンブリ言語でたかだか100ステップに相当する計算しか実行していない。例えばキャッチボールの例を考えれば、コンピュータあるいはロボットと脳の動作の違いは明白である。
F. Byrne によれば脳は力学系のモデラーであり、外界の力学系の観測が脳内モデルを想起するとしている。また H. Markram によれば人は現実よりは脳内モデルを見ており、これが錯覚の起源とも考えられている。よって本当に人間に近い汎用人工知能は錯覚もするし偏見も持つであろう。
脳はベクトルの変換機であると考える。すなわち、脳への入力はベクトルの時間列であり、これが別のベクトル系列に圧縮されながら脳の領野の階層を上がることにより、より空間的に広く時間的に長い安定した不変表現に変換される。反対に脳の階層を降りてきたベクトルは筋肉を動かす命令になる。
脳の動作が速い理由は、脳には学習、経験、練習により獲得された3億とも言われている多数のパターンの時間系列が階層的に記憶されており、外部入力に対応し適切な解が想起され、それが筋肉を動かすためである。G.R. Rinkus は脳が高速に記憶を想起するしくみを量子計算的に説明できると主張している。
汎用人工知能の実現にむけて
ホーキンスによれば汎用人工知能の実現には生物学的方法、数学的方法、工学的方法 (GOFAI, Good Old Fashioned AI) がある。このうち脳を模倣する生物学的方法が有望であり、他の方法は効果的でないとされている。
汎用人工知能を粒度により分類すれば、粗粒度(抽象的)なものに GOFAI や Watson、中粒度に HTM/Zeta1, BESOM, HMM、細粒度に深層学習、HTM/CLA, スパイキング・ニューロン、超細粒度にはHBP (欧州のヒト脳プロジェクト) の脳シミュレーションを当てはめることが出来よう。現状ではどれが優れているかは分からない。どれがより効果的かという問題である。
汎用人工知能を実現する方法として、生物学的方法を探るボトムアップ手法と、機能的方法を探るトップダウン手法が考えられるが。これに関してもどれが優れているかではなく、どれが最も早く目標を達成するかである。
よく「人工知能に愛はありますか」あるいは「共感が大切だと思います」などの質問を受けるが、ボトムアップで研究を進める立場においては現状で答えは無い。トップダウンの立場であれば何か答えられるかも知れない。
改めて脳の階層構造を見ると、最下層から順に脊髄、脳幹、中脳、大脳新皮質、海馬と並んでいる。当初ホーキンスは海馬の役割を理解していなかったが、階層の最上位に置けば良いことに気づいた。将来的にはHTM理論に海馬が追加されると言う。
汎用人工知能の実現へ向けては世界で大競争が展開されており、Goolge DeepMind, Vicarious, IBM Cortical Learning Center、全脳アーキテクチャなどを始めとし、OpenCog, GoodAI, nnaisense, IBM SyNAPSE などが凌ぎを削っている。
質疑応答
Q1: SDR表現において、ベクトル変換によって非常に多数の異なるベクトルが発生してしまう可能性は無いのか。
A1: その心配は必要無い。ベクトルは全体の平均値として一つの事象を表す。
Q2: 脳は力学系のモデラーということだが、概念間の関係など必ずしも力学系的な表現に適していないものはどう扱われるのか。
A2: 答えは分からない。例えば愛をどう表現するかなどがその様な例に当たる。
Q3: 空間パターンは理解出来たが、時間パターンとは時空間パターンの様なものか。
A3: そうではなく、人間はあらゆるものを時間のシーケンスに従って記憶しているということ。例えばアルファベットを初めから言うのは簡単だが、終わりから逆順に言うことは練習をしていなければ難しい。
Q4: HTM理論に基づいてロボットや発話の実験などはされているのか。
A4: されていない。
Q5: ホーキンスの“On Intelligence”では海馬を介しての情報処理であったと記憶している。本日紹介されたHTMでは特定の領野や階層内での処理だと理解しているが、それらの使い分けなどはあるのか。
A5: 海馬については将来の計画である。領野間については現在のCLAでは実現しておらず、ひとつの領野の階層間を対象としている。
４．WBAI創設賛助会員プレゼンテーション (株式会社Nextremer 古川朋裕氏)
「機械学習には本当に大量のデータが必要か？」というテーマでの講演。WBAI創設賛助会員・特別賛助会員による５分間の講演枠。
５．サル高次視覚野における物体像の表現とそのダイナミクス (理化学研究所 脳科学総合研究センター 谷藤学氏)
発表資料：「サル高次視覚野における物体像の表現とそのダイナミクス」
概要
講演の前半では高次視覚野に於ける物体表現がコラムを機能単位とする分散的な物である事、そしてコラムが反応する視覚特徴を求める試みが紹介された。
後半では CNN との類似点と相違点を挙げ、脳の物体表現がスパースである事から「注意」による物体表現のダイナミクスへの取り組みが取り上げられた。
以下に講演者による要旨を掲載する。
— 私たちが目にする物体像には視点、向き、自然な形状の変化などによって様々な「見え」がある。同じ人物の正面の顔と側面の顔のように、同じ物体でも画像としては全く異なる場合すらある。それにも関わらず、私たちが不変的に物体を認識することができるのは、脳の「物体表現空間」の中で、同じ物体像であれば近いところに、違う物体像は離れて表現されているからだと考えるのは自然であろう。この空間を構成する各軸は、高次視覚野の細胞が物体像から検出している視覚特徴である。その視覚特徴を決めることが、不変的な物体認識に本質的である。
福島邦彦のネオコグニトロンに起源をもつ Deep Convolutional Neural Network (DCNN) は、物体像のカテゴリ弁別に優れたネットワークとして着目されている (Krizhevsky, et al., 2012)。DCNN の物体表現層の特性は、脳の「物体表現空間」に対応するのかもしれない。実際、DCNN の物体表現層の反応特性とサル高次視覚野の細胞の物体像に対する反応特性との間には高い相関があるという報告もある (Yamins, et al., 2014)。しかし、このような見かけの類似性から DCNN は脳のよいモデルになっていると考えてよいのだろうか？ 現在の DCNN は自然画像の持つ統計的な性質に基づくスタティックなパターン分類である。これに対して、ヒトの物体認識は目的に応じてダイナミックに変化するプロセスであるように思われる。たとえば、ヒトの物体認識には空間的な注意は重要な役割を果たしている。私たちは、注意をあちこちに向けることで様々な物体が混在する自然画像の中で目標となる物体を探索する。また、注意を向けている場所にある物体像は、注意を向けていない場所の物体像と比較して容易に検出できることも心理学実験により示されている (Posner, 1980)。DCNN とは違って、霊長類の視覚情報処理はダイナミックで、脳の「物体表現空間」における物体像の表現もまた目的に応じて変化するのでないだろうか。私たちは、特に、空間的な注意に着目し、それが、高次視覚野の細胞の特性に与える影響について研究している —
背景
カリカチュアや縦横比を変えた絵を見て同一人物と認知できる「不変的な視覚」は視覚研究の大きな課題となっている。よく取り上げられる題材が View Invariance と言う問題である。異なる人物を同じ方向から見た view は同じ人物を異なる方向から見た view よりも図形としては近いが間違えずに人物を特定できる。
1980年代までは一つのニューロンが色々な view に応じるのではないかという「おばあさん細胞仮説」(gnostic cell hypothesis) に基づいて研究が行われたが今では否定されている。最近は網膜上で分散的に表現されている物体が高次視覚野でも分散的に表現されていると考えられるようになった。網膜上で分散的であるとは画素数の次元を持つ多次元空間に於いてベクトルで表されると言う事を意味する。異なる人物でも view が同じなら距離が近く同一人物でも view が違うと距離は遠い。これに対して高次視覚野では同一人物の様々な view が何らかの特徴軸で張られた多次元空間に於いて多様体を形作り、異なる人物の多様体と区別が可能であると考える。
以上を踏まえた上で以下の順に研究内容の紹介が行われた。
1. 高次視覚野の機能構造 … 高次視覚野に於いて、多次元空間を構成する各軸に相当する機能の単位は何か
2. 機能単位が表現する視覚特徴 … 高次視覚野に於いて、物体像から個々の機能単位が検出している特徴は何か。
3. 物体表現のダイナミクス … 物体表現がダイナミックに動く事、ＤＣＮＮと脳における階層的物体像の処理の相違点
高次視覚野の機能構造
高次視覚野の神経細胞一つ一つがどういうものに反応するかという研究が1980年代後半から1990年代に盛んに行われ Keiji Tanaka は虎の頭に応じるニューロンは虎の頭そのものではなく虎の頭に含まれている中程度に複雑な視覚特徴に応じている事を明らかにした。さらに同じ表面位置で深さ方向が異なる位置にあるニューロンは同じ視覚特徴に応じる事、横方向に500umほど離れたニューロンは違う視覚特徴に応じる事を見つけ、コラムが機能単位となり得る事を示した（コラム仮説）。
その後、コラム仮説には二つの問題が指摘された。一つは視覚特徴の抽出が属人的で、結果に主観的なバイアスがあるという可能性を排除できない事。もう一つは fMRI で顔に対する反応を観察したところ、高次視覚野の物体表現が分散的ではなくある特定の領域に集まっているという結果が得られた事。
この問題に取り組むために光計測を用いて100個の物体像に対する反応を調べる事を行った。光計測は空間分解能が高いので複数のスポット状の反応が得られる。一つ一つのスポットはコラムに対応すると考えられる。次にそれぞれのスポットから、数十個の細胞の物体像に対する応答を記録する。こうして得られた100個の物体像に対する応答を分析した結果、各スポットは、個々の物体像に対して選択性のばらつきはあるが、100個の物体像に対する応答には一定の傾向（共通の反応特性）があって、その傾向はスポット毎に違う事がわかった。また、隣接するスポット間で、その間の距離が500umを超えると、その傾向は全く異なっていた。このことは、コラム仮説を支持している。
さらに fMRI で顔に特定の領域が反応する問題を解くために fMRI の観測範囲をカバーするところまで拡げた領域で顔や食べ物など7種類からなる104枚の視覚刺激画像を使い光計測による観測を行った。サイト間での反応性の違いを評価するために、サイト間での104個の物体像に対する応答の相関係数を求める。得られた39個のサイトの反応に対してサイト間の藩王類似度の距離 (1 – 相関係数) を求め階層的クラスタリングを行うとサイトは7個のクラスターに分類された。これを皮質上にマッピングすると同じクラスターに属するサイトは皮質上でも近い位置にいてドメインを形成しており fMRI による測定を支持する結果となったが、同じドメインに属するサイトでも選択性には違いがある。例えば顔に反応するドメインに属するサイトでもヒトよりサルに強く反応するサイト、逆のサイト、同程度のサイトが存在する。
まとめ
・単一細胞には固有の反応特性とコラムの中の細胞で共有する特性を持つ
・顔のような物体カテゴリに関係する視覚特徴に関係するコラムは皮質上に集まってドメインを作っている
・物体表現は細胞、コラム、ドメインのように階層的である
機能単位が表現する視覚特徴
コラムが反応する視覚特徴を求めるため、複数のコラムが反応する物体像からパーツを除いていくと反応するコラムが減っていく事から「コラムが符号化している視覚特徴に近いものは自然画像のどこかに見つかるはずだ」という仮定を立て検証を行った。
画像情報が一次視覚野を経由する時には局所的な方位が検出される事から、7753枚の自然画像から56万個の画像断片を切り出すと言う事を行い、これらの画像断片から前述の104個の視覚刺激画像に対する仮想的な視覚応答を計算する。計算値と実測値の相関を取ると非常に高い相関係数を示す画像断片を基底関数という形で見つける事が出来た。色についても同様の結果が得られた。
まとめ
・コラムで表現されている視覚特徴は局所的な方位と色の組み合わせ
・高次視覚野の不変的な物体認識はこれらの視覚特徴を積み上げる事で実現されているのではないか
物体表現のダイナミクス
DCNN が視野の周辺にある物体を認識できるのはプーリングを重ねるにつれて受容野が大きくなるからである。
人間の場合、例えば「ウォーリーを探せ」では視線を動かし最も解像度の高い網膜の中心で分析する。これは心理学的には「注意」の移動である。
網膜に入ってくる視覚情報は絶えず更新されており高次視覚野に於ける情報表現もダイナミックに変わっているはずである。実際、注意がある方向に偏っている時はそれによって高次視覚野の応答も変化する事が実験によって示された。
まとめ
・高次視覚野に於ける物体表現は DCNN ではスタティックであるが脳はダイナミック
・高次視覚野に於ける物体表現は DCNN ではデンスであるが脳はスパース
・物体像が視野の中心にある時に処理する DCNN と物体像の位置を検出して視野を移動させるための DCNN を相互に結合させると脳のスパース性に近い性質を持つかも知れない
補足
「物体表現のダイナミクス」は講演最後の項目と言う事で説明が短時間であったため理解を補助する目的で講演者によるまとめも掲載しておく。
— ここで紹介した Deep convolutional Neural Network (Alex Net) は脳における視覚情報処理の過程と似ている部分もありますが、同じではありません。特に、Alex Net が静的なネットワークであるのに対し、脳における視覚情報処理はダイナミックなプロセスで、物体像の表現もダイナミックに変化します。私の研究室では、実際、注意によって、物体像に対する反応が変化することを見出しました。
脳における物体像の表現はスパースです。すなわち、高々100個程度の数のコラムを使って、個々の物体像が表現されている。AlexNet との関係を考える上で、物体像の表現はスパースかどうか？ もし、そうでないとすれば、なぜスパースにならないのか？ 一つのカギは情報表現が静的であることが関係しているかもしれません。例えば、「注意によって」ターゲットに目を向けることによって、位置による不変性をネットワークで実現する必要がなくなります。それが、表現のスパース性に関係しているかもしれません。
脳により近いネットワークは、注意の対象を視野の中で見つけるための分解能の粗いネットワークと視野の中心にある物体像を同定する分解能の高いネットワークの二つのネットワークが相互の結合したものかもしれない —
６．パネルディスカッション「コネクトームはなぜ知能を創発できるのか？」
発表資料：「 コネクトームはなぜ知能を創発できるのか？」
要旨
物体像の認識モデルには様々なものがあるがスパースモデルが妥当であると思われる。またディープネットについては注意システムに関わるセイリエンスモデルを組み込むことで処理速度の向上が図られると思われる。今後、人工知能開発をさらに発展させるためにもエンジニアと神経生理学者がともに議論していくことが重要である。
パネリスト：
神戸大学 名誉教授 松田卓也氏
理研 脳科学研究センター 谷藤学氏
産総研 人工知能センター 一杉裕志氏
モデレータ：
パナソニック 先端研究本部 森川幸治氏
森川：会場から今日の話で何か質問はありますか？
会場：松田先生と谷藤先生のお話の中には物体像の表現がスパースであるという点で共通なものを感じたのだがその点についてはどうか
谷藤：たしかに同じ現象を異なる言葉で説明しているのかもしれない。物体像の認識処理がスパースであることは様々な研究から示されている。局所理論、デンス理論はそれぞれ問題がある。その意味ではスパース理論が妥当であると思う。
松田：私もスパースというのは計算論的にも妥当だと思う。
会場：CNNとの関連についてはどう考えるか。
谷藤：セイリエンスマップモデルとディープネットを組み合わせることで処理速度の向上を図ることはできると思う。ただこのセイリエンスマップモデルには低次のものと高次のものがある。低次のものは色や大きさ、動きなどで突出した要素を検出するもの、それに対して高次のものはある画像の中に埋め込まれた顔のようなものを検出するもの。この高次のセイリエンスマップモデルとディープネットを組み合わせることで有意義な結果を出せるのではないかと考えている。
森川：何か他にあればお話をお願いします。
谷藤：ディープネットを使ってみようという話は非常に多いが、これを商品化するということはなかなか聞かない。これには、なぜディープネットがうまくいくかがよく分かっていないということがあるのではないか。今後次のステップに進むためにはヒトとディープネットが似ているという立場ではなく、どう異なるかという観点で見ることが大事なると思う。エンジニアと神経生理学者がともに議論することで新たなステップが切り開かれると思う。
森川：今後の展望についてお話をお願いします。
松田：HTM理論でいけると思うし、今後計算パワーがついてくれば5年から10年で形になるのではないかと思う。
一杉：地道に研究を進めてある程度動くものができればそこで一気に研究開発が進んでいくと思う。
谷藤：昨年神経科学者とディープネットの研究者が一緒に集まる機会があり、そこで福島先生とお話する機会があった。先生は以前神経科学者と工学者が一緒のチームで行うプロジェクトの中で、あのネオコグニトロンのモデルを思いついたとおっしゃっていた。こういった事例からも神経科学者と工学者による異文化の交流が大事だと思う。
松田：私も一杉先生の神経科学と機械学習の2つを学ばなければいけないという考え方に大きな影響を受けている。
森川：きれいに話がまとまりました（笑）。今日はありがとうございました。
謝辞
本レポート記事の作成は、WBAIボランティアスタッフを中心に行われました。心より感謝申し上げます。
- 生島 高裕
- 吉岡 英幸（株式会社ナレッジサイン）
- 上野 聡
- 川村 正春
- 佐藤 洋平（オフィス ワンダリングマインド）
- 山川 宏（株式会社ドワンゴ 人工知能研究所）
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Question: in what year did deepmind win the deep learning competition

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Question: who is the founder of deepmind

Question: in what year was deep learning invented

Question: who is the leader of the field of deep learning

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Question: in what year did the GPU win the deep learning competition

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Question: what competition did deep learning win in 2012

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Question: the concept of deep learning has become what

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Question: the invention of the 2006 deep learning and the high performance of the GPU are considered what

The third boom of artificial intelligence

"人工 知能 の 第 三 次 ブーム ： AGI （ 汎用 人工 知能 ） と 技術 的 特異 点 2006 年 の ディープ ラーニング の 発明 と 、 2010 年 以降 の ビッグ データ 収集 環境 の 整備 、 計算 資源 と なる GPU の 高 性能 化 に より 、 2012 年 に ディープ ラーニング が 画像 処理 コンテスト で 他 の 手法 に 圧倒 的 大差 を 付け て 優勝 し た こと で 、 技術

The third boom of artificial intelligence

the invention of the 2006 deep learning and the high performance of the GPU are considered what

The third boom of artificial intelligence : the invention of the 2006 deep learning and the high performance of the GPU , which has since 2010 been a big data collection environment and a computing resource , won the deep learning in 2012 with a tremendous difference in other methods in the image processing competition , and the concept of the technical speciality has quickly gained the attention of scientists around the world and has become realistic .

Following the invention and rapid popularity of deep learning , in the field of research and development , DeepMind , led by Demis Hasabis , has launched a number of projects to develop Vicarious , IBM Cortical Learning Center , all - brain architecture , PEZY Computing , OpenCog , GoodAI , nnaisense , IBM SyNAPSE , and multiple AI ( AGI ) .

人工知能の第三次ブーム：AGI（汎用人工知能）と技術的特異点 2006年のディープラーニングの発明と、2010年以降のビッグデータ収集環境の整備、計算資源となるGPUの高性能化により、2012年にディープラーニングが画像処理コンテストで他の手法に圧倒的大差を付けて優勝したことで、技術的特異点という概念は急速に世界中の識者の注目を集め、現実味を持って受け止められるようになった。 ディープラーニングの発明と急速な普及を受けて、研究開発の現場においては、デミス・ハサビス率いるDeepMindを筆頭に、Vicarious、IBM Cortical Learning Center、全脳アーキテクチャ、PEZY Computing、OpenCog、GoodAI、nnaisense、IBM SyNAPSE等、汎用人工知能（AGI）を開発するプロジェクトが数多く立ち上げられている。

人工知能の第三次ブーム：AGI（汎用人工知能）と技術的特異点 2006年のディープラーニングの発明と、2010年以降のビッグデータ収集環境の整備、計算資源となるGPUの高性能化により、2012年にディープラーニングが画像処理コンテストで他の手法に圧倒的大差を付けて優勝したことで、技術的特異点という概念は急速に世界中の識者の注目を集め、現実味を持って受け止められるようになった。

ディープラーニングの発明と急速な普及を受けて、研究開発の現場においては、デミス・ハサビス率いるDeepMindを筆頭に、Vicarious、IBM Cortical Learning Center、全脳アーキテクチャ、PEZY Computing、OpenCog、GoodAI、nnaisense、IBM SyNAPSE等、汎用人工知能（AGI）を開発するプロジェクトが数多く立ち上げられている。

The third boom of artificial intelligence: the invention of the 2006 deep learning and the high performance of the GPU, which has since 2010 been a big data collection environment and a computing resource, won the deep learning in 2012 with a tremendous difference in other methods in the image processing competition, and the concept of the technical speciality has quickly gained the attention of scientists around the world and has become realistic. Following the invention and rapid popularity of deep learning, in the field of research and development, DeepMind, led by Demis Hasabis, has launched a number of projects to develop Vicarious, IBM Cortical Learning Center, all-brain architecture, PEZY Computing, OpenCog, GoodAI, nnaisense, IBM SyNAPSE, and multiple AI (AGI).

DeepMind’s protein structure forecast AlphaFold2 won more than 90 points in CASP’s Global Distance Test (GDT) and is an important achievement in computing biology and a major progress towards the vast challenges of biology since decades ago, Robert F. Service, ‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures, Science, 30 November 2020.

Artificial intelligence (AI) has solved one of biology's grand challenges: predicting how proteins curl up from a linear chain of amino acids into 3D shapes that allow them to carry out life's tasks. Today, leading structural biologists and organizers of a biennial protein-folding competition announced the achievement by researchers at DeepMind, a U.K.-based AI company. They say the DeepMind method will have far-reaching effects, among them dramatically speeding the creation of new medications.
"What the DeepMind team has managed to achieve is fantastic and will change the future of structural biology and protein research," says Janet Thornton, director emeritus of the European Bioinformatics Institute. "This is a 50-year-old problem," adds John Moult, a structural biologist at the University of Maryland, Shady Grove, and co-founder of the competition, Critical Assessment of Protein Structure Prediction (CASP). "I never thought I'd see this in my lifetime."
The human body uses tens of thousands of different proteins, each a string of dozens to many hundreds of amino acids. The order of those amino acids dictates how the myriad pushes and pulls between them give rise to proteins' complex 3D shapes, which, in turn, determine how they function. Knowing those shapes helps researchers devise drugs that can lodge in proteins' pockets and crevices. And being able to synthesize proteins with a desired structure could speed the development of enzymes that make biofuels and degrade waste plastic.
For decades, researchers deciphered proteins' 3D structures using experimental techniques such as x-ray crystallography or cryo–electron microscopy (cryo-EM). But such methods can take months or years and don't always work. Structures have been solved for only about 170,000 of the more than 200 million proteins discovered across life forms.
In the 1960s, researchers realized if they could work out all individual interactions within a protein's sequence, they could predict its 3D shape. With hundreds of amino acids per protein and numerous ways each pair of amino acids can interact, however, the number of possible structures per sequence was astronomical. Computational scientists jumped on the problem, but progress was slow.
In 1994, Moult and colleagues launched CASP, which takes place every 2 years. Entrants get amino acid sequences for about 100 proteins whose structures are not known. Some groups compute a structure for each sequence, while other groups determine it experimentally. The organizers then compare the computational predictions with the lab results and give the predictions a global distance test (GDT) score. Scores above 90 on the zero to 100 scale are considered on par with experimental methods, Moult says.
Even in 1994, predicted structures for small, simple proteins could match experimental results. But for larger, challenging proteins, computations' GDT scores were about 20, "a complete catastrophe," says Andrei Lupas, a CASP judge and evolutionary biologist at the Max Planck Institute for Developmental Biology. By 2016, competing groups had reached scores of about 40 for the hardest proteins, mostly by drawing insights from known structures of proteins that were closely related to the CASP targets.
When DeepMind first competed in 2018, its algorithm, called AlphaFold, relied on this comparative strategy. But AlphaFold also incorporated a computational approach called deep learning, in which the software is trained on vast data troves—in this case, the sequences and structures of known proteins—and learns to spot patterns. DeepMind won handily, beating the competition by an average of 15% on each structure, and winning GDT scores of up to about 60 for the hardest targets.
But the predictions were still too coarse to be useful, says John Jumper, who heads AlphaFold's development at DeepMind. "We knew how far we were from biological relevance." To do better, Jumper and his colleagues combined deep learning with an "attention algorithm" that mimics the way a person might assemble a jigsaw puzzle: first connecting pieces in small clumps—in this case clusters of amino acids—and then searching for ways to join the clumps in a larger whole. Working with a computer network built around 128 machine learning processors, they trained the algorithm on all 170,000 or so known protein structures.
And it worked. Across target proteins in this year's CASP, AlphaFold achieved a median GDT score of 92.4. For the most challenging proteins, AlphaFold scored a median of 87, 25 points above the next best predictions. It even excelled at solving structures of proteins that sit wedged in cell membranes, which are central to many human diseases but notoriously difficult to solve with x-ray crystallography. Venki Ramakrishnan, a structural biologist at the Medical Research Council Laboratory of Molecular Biology, calls the result "a stunning advance on the protein folding problem."
All of the groups in this year's competition improved, Moult says. But with AlphaFold, Lupas says, "The game has changed." The organizers even worried DeepMind may have been cheating somehow. So Lupas set a special challenge: a membrane protein from a species of archaea, an ancient group of microbes. For 10 years, his research team tried every trick in the book to get an x-ray crystal structure of the protein. "We couldn't solve it."
But AlphaFold had no trouble. It returned a detailed image of a three-part protein with two long helical arms in the middle. The model enabled Lupas and his colleagues to make sense of their x-ray data; within half an hour, they had fit their experimental results to AlphaFold's predicted structure. "It's almost perfect," Lupas says. "They could not possibly have cheated on this. I don't know how they do it."
As a condition of entering CASP, DeepMind—like all groups—agreed to reveal sufficient details about its method for other groups to re-create it. That will be a boon for experimentalists, who will be able to use accurate structure predictions to make sense of opaque x-ray and cryo-EM data. It could also enable drug designers to quickly work out the structure of every protein in new and dangerous pathogens like SARS-CoV-2, a key step in the hunt for molecules to block them, Moult says.
Still, AlphaFold doesn't do everything well yet. In the contest, it faltered noticeably on one protein, an amalgam of 52 small repeating segments, which distort each others' positions as they assemble. Jumper says the team now wants to train AlphaFold to solve such structures, as well as those of complexes of proteins that work together to carry out key functions in the cell.
Even though one grand challenge has fallen, others will undoubtedly emerge. "This isn't the end of something," Thornton says. "It's the beginning of many new things."
*Update, 1 December, 12:30 p.m.: This story was updated to correctly describe DeepMind's 2020 algorithm and computer network.

Question: who said ‘the game has changed’

Question: what is the name of the first artificial intelligence

what is the name of the first artificial intelligence

Question: how many points did alphafold2 win in the global distance test

how many points did alphafold2 win in the global distance test

Question: what does gdt stand for

グローバル 距離 テスト ( GDT ) で 90 点 以上 を 獲得 し 、 計算 生物 学 に おけ る 重要 な 成果 で あり 、 数十 年 前 から の 生物 学 の 壮大 な 挑戦 に 向け た 大きな 進歩 と 称さ れ た Robert F . Service , ‘ The game has changed . ’ AI triumphs at solving protein structures

Question: when is it predicted that artificial intelligence will solve protein structures

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Question: in what field is alphafold2 an important achievement

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Question: what test did deepmind's protein structure forecast alphafold2 win

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Question: what is the goal of artificial intelligence

what is the goal of artificial intelligence

DeepMind ’s protein structure forecast AlphaFold2 won more than 90 points in CASP ’s Global Distance Test ( GDT ) and is an important achievement in computing biology and a major progress towards the vast challenges of biology since decades ago , Robert F. Service , ‘ The game has changed . ’ AI triumphs at solving protein structures , Science , 30 November 2020 .

DeepMindが開発したタンパク質の構造予測を行うAlphaFold2がCASPのグローバル距離テスト (GDT) で90点以上を獲得し、計算生物学における重要な成果であり、数十年前からの生物学の壮大な挑戦に向けた大きな進歩と称されたRobert F. Service, ‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures, Science, 30 November 2020。

DeepMindが開発したタンパク質の構造予測を行うAlphaFold2がCASPのグローバル距離テスト (GDT) で90点以上を獲得し、計算生物学における重要な成果であり、数十年前からの生物学の壮大な挑戦に向けた大きな進歩と称されたRobert F. Service, ‘The game has changed.’ AI triumphs at solving protein structures, Science, 30 November 2020。