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
- Why it’s so hard for China’s chip industry to become self-sufficient 中国テック事情：チップ国産化推進で、打倒「味の素」の動き
- How thermal batteries are heating up energy storage レンガにエネルギーを蓄える「熱電池」に熱視線が注がれる理由
- This US startup makes a crucial chip material and is taking on a Japanese giant 知られざる半導体材料の巨人 「味の素」の牙城を狙う 米スタートアップの勝算
- Researchers taught robots to run. Now they’re teaching them to walk 走るから歩くへ、強化学習AIで地道に進化する人型ロボット