今年も福岡で特別公演した

去年に引き続き、九州の福岡にある大学で、特別講演をしてきました。

内容は、こんな感じのものです。

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午後からだったので、始発の飛行機に乗った。



前日までは大雨だったそうですが、伺ったその日は晴天に恵まれました。



今回は、上記にあるスライドを使った講演



それに加えて、Sun Microsystemsの仮想環境ソフトVirtualBoxの演習



これらを行ってきました。
反応のあるところで、話をするのは、本当に楽しかったです。
ただ、いくつか事前準備資料が出来上がらなかったので、後日送付になってしまいました。
昨年は、その部分がかなりできていたのですが、かわりに作ったスライドに力が入っていなかったので、今年はスライドに力を入れたら、演習の資料がまとまりきらなかったのは、反省点です。

バランスを持って仕事しないといけないですね。

講演終了後、博多の街に繰り出したのですが、祭り前ということで、とても静かな夜の町でした。



そのため、ホテルのそばのラーメン屋さんで夕食にしました。



すっごい、おいしかったけど、残念なのは”辛子高菜１００円”・・・えー、無料じゃあないのか・・・

屋台と通常店舗では、いろいろ違うということを改めて、認識しました。

ニューラルネットワークにおける創発性

ニューラルネットワークには、幾つかの種類があります。

内部構造や外部参照だけでも、色々異なってきます。

そこで通常のBP学習で、創発が見られるという論文は、いまのところないそうです。

今の所あると言われているのは、ラフ集合と組み合わせた場合において、創発性が見られるそうです。

それは驚きです。

でも、どうしてBP学習のようなものでは、創発性が見られないのかがわかりません。

何か参考になる文献があれば知りたいです。

セル・オートマトンとマルチ・エージェントの違い

よく聞かれる事ですが、何が違うのかという事です。

ある論文によると、セル・オートマトン(Cellar Automata:CA)は、近傍の状態遷移に依存があり、距離の概念がかかす事が出来ない。しかしながら、マルチ・エージェント(Multi Agent:MA)は、距離の概念が無く、自律性に基づいた行動を行い、近傍への依存性がCAよりも低い事とされています。

そうすると、１つの疑問が出ます。

両方を合わせる事が良い事になるのか？

基本的に大きく違うのは何か？

私の意見としては、自律性がもっとも大きな所だと思います。

自律性も近傍の状態遷移への依存と変わらない人工知能だという考え方もあるかもしれません。
しかし、自律性は、単体で成立するもので、近傍に限らない環境下の情報を感知し、適応する事が自律になると思います。

だから、環境のより具体的な把握には、CAのような設定能力が必要になるのではないかと思います。

CAは、画像認識では多く利用されています
特にニューラルネットワーク(Neural Network:NN)と組み合わせたセルニューラルネットワーク(Cellar Neural Network:CNN)としての学習方法の利用が多いです。

そのため、CAとMAを合わせる時には、自律性と近傍の状態遷移の認識方法の違いを明確にしなくては、違いが述べられないと思います。

この手の分野の現状の利用は、いろいろありますが、違いをきちんと押さえられている方がどの位いるのか、知りたいです。

たぶん、違わないと言われる方が多いような気もしてならないです。

MAの専門なので、違わないと言われてしまうと、立場が無いので、もっと明確な答えを探そうと思います。