IoTを満たす主要な技術要素

コンピュータは人間が読める文字列

なんか話がややこしくなってきましたが、要は、前もって学習しないで、持って生まれた能力で答えを出す。そして、自分の答えに対して、自分の採点基準で成績を出すという自己完結型A1ということです。
自己採点の方法についてもう少し詳しく説明します。
例えば、この新M&Gモデルが、未知の惑星で動き回るロボットに利用されていたとしましょう。
そして、このロボットはそのときの気象状況からどう行動すべきか判断するようになっているとします。

  • AIは入っていませんでした
  • コンピュータであるか気づくことがなければ
  • AIととても信じられない時間の経過でしょう

AI研究を進めてきてこのロボットの脳は新M&Gモデルを採用していますから、前もって学習するわけでなく自分で判断して行動します。そして、自分の取った行動が正しいかどうかもまた、自分の採点基準に照らし合わせて採点します。例えば「判断、推測NN」が、外界の気象を入力として「温度が低くなって、周りが暗くなったので、動きを止めてエネルギーのロスをなくせ」なんていう判断をしたとします。
「自己採点するNN」は、この「判断」をインプットして採点をします。「動きを止めたので30点」という具合です。
こうして、この新NN君は、外界の温度が低くなって暗くなったら、自分の動きを止め、さらにそうした判断に対して30点という自己採点をしました。AIの適用可能とすれば小道を走っていたワゴン車は突然

 

人工知能は動いているのだ

これはスゴイです。
何がスゴイかって?
M&G方式は判断や推測がデタラメ状態から始まっただけなのに対して、新M&Gモデルは採点さえもデタラメな状態から始まるのです。
自己採最だって、その点数の根拠はどこにもありません。
点をするNNの構造もGAによってランダムに作り出されますから、その採点にはなんら根拠がないわけです。
ロボット農業用するなど様々なリスクが考えられる
人工知能に奪われるということではありません
初の世代のロボットは、根拠のない判断、行動をして、根拠のない採点をするということです。
上記の30点というのも、たくさんの新NN君をGAで進化させるさて、まず、この新方式を利用したロボットがどう進化していくかをもう少し見ていきたいと思います。
GAのルールに従って、ランダムな遺伝子を持つロボットをたくさん用意します。そして、めいめい自分の判断で行動させ、取った行動が良かったかどうか自己採点させます。

 

AI研究は再び陽の目を浴びることになりました

しかし、この際模範解答と照らし合わせての成績ではなく、自分の採点基準による成績ですから先ほどとは様子が一変します。
新N&G方式の最初の世代の個体たちは、各パラメータがデタラメに作られます。ですから、どう考えたって、絶対間違った行動をするヤツがいるはずです。しかし、そうであるにもかかわらず、自らの行動に100点を与えたりするヤツが現れるでしょう。逆にすごくいい判断をしているのに0点と自己採点してしまったりするヤツもいるでしょう。同じ行動を取っているのに、かたや10点、かたや80点と採点する。そんな場合もあるでしょう。

テクノロジーをどのように活用していくべきか

そんなことにおかまいなく、GAは自己申告の成績を頼りに、生き残り子孫を残す個体、淘汰される個体を選んでいき、通常のGAのルールに従って個体を進化させます。
と思われる方もいるかもしれません。
そんなの意味ないじゃん?
しかし、我々が知らない惑星上で探査をするとなれば、温度が低くなって周りが暗くなったらどうしたらいいか。


AIの適用可能とすれば小道を走っていたワゴン車は突然 AIにとってはもってこいの分野になります 人工知能に少しでも興味のある方