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
-
- This startup is about to conduct the biggest real-world test of aluminum as a zero-carbon fuel アルミ缶をクリーン燃料に、 米スタートアップが作った 「新エンジン」を訪ねた
- Promotion MITTR Emerging Technology Nite #35 Soraの問題点とは？ AI時代の知財を考える11/12緊急イベント
- What a massive thermal battery means for energy storage 1000℃のレンガで熱貯蔵、世界最大の蓄熱電池が稼働
- I tried OpenAI’s new Atlas browser but I still don’t know what it’s for 誰のためのブラウザー？ オープンAI「Atlas」が残念な理由
- An AI adoption riddle AIの試験運用は失敗続き、それでもなぜ投資をやめないのか？
