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ディープラーニングはＣＮＮとＬＳＴＭを合わせるといろいろできることを学んだ

８月１０日「教養のためのプログラミング講座」の

第五回　人工知能

を聞いてきたのでメモメモ

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・Ｗｈｙ　ＩｏＴ？
　ＩｏＴブーム

ＩｏＴにいたるまでの道筋

・メインフレーム
　コンピューター高かった
　相関関係で時代をドライブ

・パーソナルコンピューター
　ビジコンというベンチャー
　→ＣＰＵ
　コンセプトは６０年代
　　電卓戦争のおかげ
　　島さん４００４→８００８→８０８０→Ｚ８０
　　ダウンサイジング

・ユビキタスコンピューティング
　ＩｏＴでてこない
　マークワイザー：アランケイの同僚
　坂村健　TRON
　→通信した後は？考えていない

　ＩｏＴ製品買った？
　　ＩｏＴ冷蔵庫：人には勧められたい・・
　　あけれん：スマートロック

　スマートロックの会社は：まさか、なくなるとは・・・
　　電通グループ
　　よしだいっこう
　２４６っく：全額返金回収騒ぎ

　じつは、薦めたくならない：技術先行
　　マイクロチップ
　　　Ｚ８０
　　ＮＥＣ：なんにつかうの？→トレーニングキット：ばかうれ
　　　とみたさんのほん：パソコン創世記　読んだ方がいい
　　　やまぎしずむ？
　　あとから使い方がついてくる
　　　トランジスタ：ベル研究所：どんなにすごいかわかんなかった
　　　補聴器→ソニー：ラジオ

　今現在の状態→だから、なんなの？
　→インテリジェンスが必要

・インテリジェンスとはなに？
　インフォメーションを扱う
　インフォメーションを使う

・コンピューターとは何？
　コンピューターはインテリジェンスを持っている？
　コンピューターはスキル持ってる？
　　コンピューターの名人芸？

・ディープニューラルネットワーク　ＤＮＮ
　　いままで：構築主義　作れば理解
　　ＤＮＮ：観察と実験で理解
　どのように訓練、どんなふうにを定義

・人工知能プログラミング講座
　　５年生が３時間で使い方を覚える
　→むちゃくちゃかんたん、金がかかる。

・深層学習　オーバービュー
　ＪＳＡＩ　２０１６
　　６月　人工知能全国大会　１５００人参加
　　グランドチャレンジのかなたへ　北野さん
　　　ロボカップ

　科学者はいかに発見
　　セレンデピティ：偶然
　　幸運な間違い
　　科学的直観
　→ぐうぜん

　実は科学的な発見が得意ではない

　マイノリティレポート
　　１０％のまちがいが実は重要→人間はできない

　計画的に新しい発見ができていない

　やってみた、いぇーい！
　　→にんげんだから、しょうがない

　大規模科学的空間

　人工知能に求められる機能　はるか先
　　人間を超えることは前提
　　人工知能様にどうやって働いていただくか

（以下オフレコ）

　ものごとを自分が持っている道具で判断する

　人工知能：科学的発見に飛躍
　　人工知能がない研究所は負ける

　ノーベル賞を取る人工知能

・知識を生み出す道具

歴史を５分で
・チューリング、エニグマ暗号
　　イミテーションゲーム

・ニューラルネットワーク
　ネオコグニトロン・アソシアソン

　冬の時代

・２００６　ヒントン博士
　たたみこみニューラルネットワーク
　　→ディープラーニング
　　莫大なお金：１億
　ＮＶＩＤＩＡ：人工知能に使う　１２万円
　　速く安く
　画像分類コンテスト：人間を上回る
　　あるふぁごー、様々な産業。ビジネス

・Ｇｏｏｇｌｅ：人工知能の会社だった
　
・１９４０－５０年代
　　ゲームＡＩ，チューリング
・５０－７０年代
　　ＥＬＩＺＡ、
　　パーセプトロン：多層化できない
・８０年代
　　バックプロパげー初ん：３層
　　エキスパートシステム
・２００６
　　ディープラーニング

・多層パーセプトロン
　　ニューロンを並べる
　　浅いとＸ
　間違えないと学習できない
　間違えるものに罰を与える

・深層学習用語
　　ニューロン
　　ニューラルネットワーク
　　パーセプトロン
　　ＤＮＮ
　　深層学習：４層以上のニューラルネットを学習させる
　　次元
　　レイヤー
　　ベクトル
　　行列
　　テンソル：

・テンソルとは何か？tensor
　　２、：スカラー(すけーる）
　→０階のテンソル

　　８　：ベクトル
　　５
　　７
　→１階のテンソル

　　４　４　：行列（まとりっくす）
　　３　２
　　１　７
　→２階のテンソル
　
　　３　４
　　７　７
　　　かさねて
　　　　５　７
　　　　９　６
　→３階のテンソル

・テンソルは、数字の塊全部→データ

・次元
　今何次元？１０次元→知覚してるのは４次元
　何個並ぶの？

・損失
　勾配
　モデル
　ネットワーク
　ラベル

　正解：強化学習
　間違いを学ぶ：学習

・認識、予測、生成
　caffe:bvlc

画像認識の流れ
・学習データセットを見せる
　　圧縮・アップロード・学習（全自動）
　　勘違い→だめな人工知能

・Caltech101の問題点

・たたみこみ
　次元圧縮の一種
　　→特徴

・たたみこみＮＮにできること
　株価の予測：絵だけから予測
　サムネイル画像から閲覧数を予測

・オートエンコーダー：なんでもできる

デノイジングオートエンコーダーによる超解像
waifu2x

積層オートエンコーダー

分類の仕方は、実行のたびにかわる
　教材によって変わる
　新しい教材でよくなる

ＡＩ
　新卒採用につかえる？
　履歴書→懲戒免職になった人とか
　あんた出世するよ

そうやく　ＳＤＦファイル

ＲＮＮ　ＬＳＴＭ　

ＣＮＮ→ＬＳＴＭ→写真を説明できる人工知能
逆もできる
敏捷から画像を生成する

過去の映像から未来を予測する


足し算の引き算ができる

敵対生成ネットワーク

Ｓｅｑ２Ｓｅｑ：せっくつーせっく
　不定長から不定長への変換→会話文

知性とは？たいしたものではないのでは？


Alpha Go
　たたみこみしか
　画像として認識
　どっちが勝っているか
　どっちが打ちたい

・人類はあらゆる分野で勝てなくなる
・シリコン生命体ＬＩＳ
・ＣＮＮとＱネットワークの組み合わせ

　DeepStation
　半導体の会社
　人工知能の防犯カメラ

　テレビ局の自動化
　ニュース番組は自動化
　バラエティの無人化　ＶＲ化
　ドラマ制作は一人で
　編成は全自動
　社長・いる？