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考える機械

最初にプログラミングできるコンピュータが出来てから人々は考える機械が作れるかどうかについて議論してきました.

Deep learningはそのような考える機械へと迫る機械学習のアプローチの一つです.

特徴としては次のようなことが挙げられます.

  • 経験から学ぶ
  • 階層を持つ概念を介して世界を理解する
  • 似たような概念同士は結びついている

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階層を持つ概念ってどういうことを言ってるんでしょうかね
イメージとしてはマインドマップみたいなのが思い浮かんだんですが正確なイメージかどうかはわかりません
*/

初期のAIはチェスにおけるDeep blueみたいなあまりこの世界の知識を持たなくても良いような場面で成功してきました.

現実世界はチェスほど単純なルールで記述できず,コンピュータは人間の日常生活といったことさえ理解するのに苦戦します.

現実世界を理解させる手法として,形式言語で現実世界についての知識をハードコードし,推論規則によって理解するというものが考えられました.

この手法はうまく行きませんでした.

CycというプロジェクトではFredという男の物語を理解させる試みが行われましたが,「髭剃り中のFred」は人間なのに「電動シェーバー」という電子部品を持っていて論理的整合性が取れないとCycは主張したのです.

/*長いので何回かに分割します*/

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