中島秀之「知能の階層性について」ー深層学習の先にあるもの – 記号推論との融合を目指して（２）

東大TV / UTokyo TV

25 Dec 201922:29

Summary

TLDRこのスクリプトは、深層学習と機械学習の階層性について詳しく説明しています。中島氏は、ビジネス分野でディープラーニングが注目され、人間脳の機能を模倣した学習プロセスが求められていると述べています。また、機械学習の限界と、論理プログラミングと結合する必要性が提起されています。さらに、予測と認識のプロセス、およびそれらを模倣する人工知能の可能性についても触れられています。最後に、人間がどのようにして社会を理解し、個々の層に応じたループを持つ知能システムを構築し、環境と相互作用するかについて議論されています。全体として、スクリプトは、人工知能の進化とその社会的意義に関する深遠な洞察を提供しています。

Takeaways

📈 ジュノーの階層性について、ビジネスでDeep Learningを活用している人々が多く存在するが、機械学習だけでは完璧な学習はできないという認識があります。
🧠 人間の脳は、外部からの情報と自身が想起した情報とを区別できないという特性を持っており、これは予測と認識のプロセスに影響を与えます。
🔍 Deep Learningは、データの偏りによって結果に影響を及ぼす可能性があり、人間のように過ちを犯さない能力は限られています。
🌐 論理プログラミングと機械学習を組み合わせることで、より高度な推論が可能になるという視点が提案されています。
🤖 AIの目標は、与えられたゴールを達成することに限定されており、メタ推論を可能にすることで自分自身のゴールを変更できるようになる可能性があります。
🧩 階層的な構造を用いて、Deep Learningと記号処理を組み合わせることで、より高度な知能システムを構築することができます。
🎯 予測と推論は異なる概念であり、予測は物理的な次の状態を考えることに対して、推論は認識や目標を考慮した上で行われます。
🌟 人間の知覚循環モデルに基づいて、AIの学習プロセスを構築し、環境との相互作用を重視する必要性が強調されています。
🛠️ 記号処理とDeep Learningを組み合わせることで、AIがより複雑な問題を解決できるようになる可能性が示唆されています。
🧵 階層的な学習構造は、人間のように外部の情報を内部の知識と結びつけ、より深い理解を可能にします。
🌿 アルゴリズムの進化を通じて、AIは環境に依存した学習と自己改善のループを通じて、より高度な知能を獲得する可能性があります。

Q & A

ジュノーの階層性とは何ですか？
-ジュノーの階層性とは、中島さんが話している内容に基づいて、深層学習（ディープラーニング）と機械学習を組み合わせることで、より高度な学習や推論が可能になるという考え方です。
ディープラーニングがビジネスでどのような役割を果たしているのですか？
-ビジネスではディープラーニングが活用されており、特に自動化や予測モデル、パターン認識などの分野で重要な役割を果たしています。
機械学習と論理プログラミングを組み合わせることで何が得られるのですか？
-機械学習と論理プログラミングを組み合わせることで、より高度な推論が可能になります。帰納推論に基づくルール作りから、より具体的な推論を行うことができます。
ディープラーニングの限界は何ですか？
-ディープラーニングの限界は、データの偏りや過剰適合、解釈性の欠如などがあります。また、人間のように意図的な騙しや誤解を防ぐことは困難です。
予測と予測コーディングの違いは何ですか？
-予測とは、物理的な状態の次の状態を推測することを指します。一方、予測コーディングは、未来の情報をもとに現在の状態を推定することを意味します。
人間の脳はどのようにして情報を処理するのですか？
-人間の脳は、外界からの刺激と内部での処理を組み合わせて情報を処理します。神経細胞の9割は内部結線で、外からの情報は1割程度です。
フレームシステムとは何ですか？
-フレームシステムとは、知識をフレームと呼ばれる単位に分けて扱う方法です。これにより、複雑な情報を整理し、処理することができます。
メタ推論とは何ですか？
-メタ推論とは、推論の推論と呼ばれるもので、自分自身のゴールや目的を変更し、より高度な意思決定を行うことを意味します。
深層学習と機械学習を組み合わせることで、どのようなシステムが作られる可能性がありますか？
-深層学習と機械学習を組み合わせることで、記号的な推論やメタ推論を行える高度な知能システムが作られる可能性があります。これにより、人間のように状況に応じた柔軟な意思決定が可能です。
人間が持つ多层的な知覚循環モデルとは何ですか？
-人間が持つ多层的な知覚循環モデルとは、外界の情報と内部の情報処理を繰り返し行い、認識と意思決定を行うプロセスです。これは、深層学習のアルゴリズムと似た構造を持っています。
AIが人類を脅かす可能性があると心配する人々に対して、どのような説明が必要ですか？
-AIが人類を脅かす可能性について心配する人々に対して、AIが与えられたゴールにのみ従って行動し、メタ推論が行われるまでは自分自身のゴールを変更することはできないという点を説明する必要があります。