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独り言 その壱千壱百七拾

 大きいだけの鈴蘭です。

 面白い話を見つけました。



 Facebookが研究中のAIが、独自の言語を使って他のAIとのコミュニケーションを始めたというのです。
 
 『neural nets』…人間の脳の構造…ニューロンネットワークを模したコンピュータのネットワークを用い、あらゆる分野でのAIの活用方法を模索する…というヤン・ラカン氏の元、Facebookは2年ほど前から大々的にAIの研究を進めています。

 普段の私たちは、AIの存在を身近に感じる事は無いかもしれません。
 アークスとして強いて挙げれば、敵の挙動制御が思い浮かぶかもしれませんが…。
 日常生活にAIの…それも『neural nets』というような大層なものの助けなど必要としていないのではないか…と、そう思われてはいないでしょうか。

  実はそうでもないのですよ(´・ω・`)

 アークスに比較的身近な例を挙げると、画像処理が分かりやすいかもしれません。
 最近は、オンラインサービスで画像の加工処理を行う所が少なくありませんが…。
 ああしたサービスで『肌をキレイに』などの加工しているのがAIなんですよね。

 本来、コンピュータは画像処理というものが非常に苦手です。
 それは、画像の中に何があるのか…その見分けを自身でできないためで。
 画像の中から意味のある輪郭を見つけ、それを一つの物体として認識するのは、非常に高度な処理が必要なのです。

 コンピュータは、画像を一次元の連続した色データとして認識します。



〒 〒
(´・ω・`)
(つ■と)

私達の目にはこう見えているトナカイ鈴蘭も。




〒 〒/(´・ω・`)/(つ■と)
コンピュータにはこのように見えています。




 これは、人間とコンピュータとでは、これくらい見えているものが違うという話ですが…。
 この違い…差を埋めて、人間にとって意味のある形とは何かをコンピュータに教えなければ、コンピュータにとっての画像とは、何の意味もない、ただの数列でしかないのです。
 コンピュータに数列に数列以上の意味を教えるには、膨大な手間がかかります。
 そこで、コンピュータの教育のためにネットワークを利用するのです。

 ネット上で利用できる画像加工サービスは、ユーザーがサービスを受ける場ではありますが、一方で『この場合はこのような加工に意味がある』という事をAIが学習し、経験を蓄積させるための場でもあります。
 世界中の人からの評価を参考に、蓄積した経験を反復。
 そうして、コンピュータは自分の中に正解を作り上げていくのです。

  これが、AIの自己学習(´・ω・`)

 …ニコニコ動画を運営するドワンゴが主催している将棋のタイトル戦…『電王戦』のことはご存知でしょうか?
 これは人間の棋士がコンピュータと対戦する、将棋のタイトル戦です。
 かつて、この電王戦で人間と対戦するコンピュータ…『PONANZA』が人間に勝利して話題になりました。
 しかも、ただ勝利したというばかりではなく。
 将棋の歴史の中で、人間が殆ど採らなかったであろう戦法で勝利したのですね。
 この対局を見た羽生善治氏が、『こんな手があるとは思わなかった』と感想を漏らしたのだとか。
 
 人間が一生に指す将棋の対局数は2,000~3,000程度と聞きました。
 対して、『PONANZA』は1秒間に30,000程度を学習すると言われます。

 もしかすると、『PONANZA』は。
 途方もない数を繰り返した自己学習の結果、今の人間の考えつく将棋の戦法の、先の先までをも見通してしまっているのかもしれません。

 AIの自己学習の結果が見せるものは。
 人間の進むはずの未来の一つ。
 …そう考えれば…。
 先のFacebookの開発したAIの『独自言語』というものも、もしかすると未来の人間が使う言葉に似たものであるのかもしれません。

 人の言葉は、時代とともに変化してきました。

 過去から現在、現在から未来にかけて。
  
 その全てが同じものでなければならない、という訳ではないのです。



猛特訓(´・ω・`)
                        (C)SEGA

  私も新しいものを取り入れて、前に進むんや(´・ω・`)


 …その歩みは、決して早くはありませんが。
 何れ何かに変わることが出来たのなら。
 それが私にとっての正解なのでしょう。
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