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AI棋士

2017年12月12日

AI同士で学習する(1)

従来はAIの精度を高めるために、人間が学習のためのデータを大量に与えてきました。
こうした中、人間ではなくAIに学習用のデータを用意させる取り組みがされています。

つまり、人間が関与しなくてもAI同士で学習して成長するということになります。
学習のために基本的な「ルール」は必要になりますが、膨大なデータがなくてもAIの精度を上げることが可能になります。

囲碁AIを例にあげると、従来は膨大な棋譜が必要だったところが、囲碁のルールを教えるだけで済むわけです。ルールを教わった後、AI同士が対局を重ねることで試行錯誤しながら上達していくことになります。

他にもよくあげられる例として、画像認識があります。
AIがつくった画像を、他のAIに本物かどうか判断させるというものです。
つくる側のAIは「どうすれば本物に近づけるか」を学習していき、判断する側のAIは「どうすれば偽物を見破れるか」を学習していきます。

このようにAI同士の学習のメリットとして、データが不足した状況でも力を発揮できるということがあげられます。

(本郷理一)



robotbusiness at 09:09|Permalink

2017年10月24日

AIブームに取り残される

AIは人工知能と呼ばれるくらいですから、元は人間の知能を再現しようとする試みでした。
実際には人間の知能の仕組みを完全に紐解くのは難しく、現在に至るまで再現できていない状況です。

AIが人間の知能に近づけない理由に身体を伴っていないことがあると個人的に思っています。
科学的根拠はないので、ただの勘ですが。

しかし、AIがそのレベルまで達していなくても十分に活用できる環境が整い、流行りだしたのがここ数年だと思います。
AIの「すごさ」が多くの人に認識されたきっかけは、よく引き合いに出される「AIがプロ棋士を越えた」というものかもしれません。
その上で、AIをビジネスにしたい企業が、AIの定義の曖昧さを利用してプロモーションを行ってきたことも関係しそうです。

一方、そういった企業の努力によってAIのビジネス活用が以前より具体的になり、普及し始めています。
現時点でAIは何でもできるものではないですが、全く利用しないというのも難しい環境になっていきそうです。

私自身、時代に取り残されているという危機感を覚え、「ロボット」関連の会社設立に加わりました。

(本郷理一)



robotbusiness at 08:20|Permalink
管理人プロフィール
日本ロボコム代表
学生起業家
本郷理一(ほんごう・りいち)

大学で建築を学びながら、日本ロボコム株式会社の設立に加わる。
また、「ロボット住宅」に関わる新会社の設立準備を行う。
合わせて、単なるビジネスを超えたソーシャルイノベーターの道を探る。
「ロボットビジネス勉強会」の月例会で「ロボットビジネスセミナー」の講師を務めている。
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