脳型人工知能を開発するためには、その効率的な育成が鍵であり、スーパーコンピュータを用いて学習過程を大規模化し加速することは不可欠の手段となると考えられます。現在、文部科学省の旗振りにより理化学研究所などが我が国のフラグシ […]
脳型人工知能を開発するためには、その効率的な育成が鍵であり、スーパーコンピュータを用いて学習過程を大規模化し加速することは不可欠の手段となると考えられます。現在、文部科学省の旗振りにより理化学研究所などが我が国のフラグシ […]
『みんなで考える人工知能の未来』では、人工知能の研究に専門的に携わる方ではなく、ビジネスや経済、教育などの分野で活躍しておられる識者の方々に、人工知能に関するご意見をお聞きしていきます。 人工知能技術の発展には、専門の研 […]
深層学習がはじめてその威力を示し始めた2012年から数年の間,その優位性はパターン認識に留まるようにみえました.しかし2016年現在,深層学習周辺の機械学習技術の研究対象は、時系列,注意,記憶,推論,マルチモダル等を含む […]
1.概要 脳全体のアーキテクチャに学び汎用人工知能(AGI)の実現を目指す,全脳アーキテクチャ・アプローチにおいても,大脳新皮質のモデル化は最重要な要素となります. この際に,最速でAGIを実現するために,より粗いレベル […]
NPO法人全脳アーキテクチャ・イニシアティブ(WBAI)が目指す「AI開発の民主化」を通じた開発促進のために、ドワンゴ人工知能研究所中村政義研究員主導で、みんなのための汎用知能エージェント学習環境シミュレータ「LIS […]