ディープマインド（DeepMind）の研究者グレッグ・ウェインは、人間と同じように間違いから学ぶことで上達していくことのできるソフトウェアを設計している。ウェインと共著者は、2016年に発表したネイチャー掲載論文の中で、従来の人工知能に使われていたニューラル・ネットワークでは解けなかった、グラフ問題や、論理パズル、木構造といった問題も新しいソフトウェアによって解けることを示した。
ウェインのコンピューティングにおける洞察は、ヒト脳のニューロン間ではどのように伝達が行われているのか、という関心が基盤となっている。つまり、なぜ、ある構造が特定の知覚や感情、意思を引き起こすのかといった問題だ。現在ウェインは、これらの脳の構造の裏側にあるコンセプトを、頻繁に機械の設計に転用している。
（ケイレブ・ガーリング）
- 人気の記事ランキング
-
- How AI and Wikipedia have sent vulnerable languages into a doom spiral AI翻訳のゴミに汚染された ウィキペディア、 マイナー言語にとどめ
- The three big unanswered questions about Sora 時間も資金も溶かす？ AI動画SNS「Sora」3つの疑問
- Inside the most dangerous asteroid hunt ever 史上最も危険な小惑星 「2024 YR4」追った 科学者たちの60日間
- EV tax credits are dead in the US. Now what? 米EV減税が正式廃止、今後の動きをドイツの先例から予想
