- 深層学習で超人ロボット
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第1部:次の段階へ
行動制御もニューラルネット、日本は実用化、研究は欧米 -
第2部:現実解
人を見習って、人を超える、事業化で先陣争う日本企業 -
第3部:理想像
究極のゴールは汎用知性、脳の模倣やメタ学習に期待
特集
人工知能、 「超人」へ
目次
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行動制御もニューラルネット、日本は実用化、研究は欧米
各種のロボットをはじめ、さまざまな機械が自律的に動作する時代が迫っている。ディープニューラルネットワーク(DNN)を用いて機械の行動を制御する技術がそれを可能にする。最適に制御できるDNNを、試行錯誤を通じて開発できる「深層強化学習」が実用になる。2018年には、実製品での採用が始まりそうだ。日経エレクトロニクス
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究極のゴールは汎用知性、脳の模倣やメタ学習に期待
欧米の企業や研究機関が、新たな深層学習アルゴリズムを猛烈な勢いで開発している。より幅広い問題に適用できる方式の実現を狙い、脳の仕組みの模倣や「メタ学習」と呼ばれる手法の利用が活発だ。研究開発の最前線に位置する英DeepMind社と米OpenAIの研究例を紹介する。日経エレクトロニクス
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深層学習で超人ロボット
人型ロボットがさらに人に近づいた。2017年11月末、「2017国際ロボット展」の会場。トヨタ自動車のブースを取り巻く幾重もの人垣は、登壇したロボット「T-HR3」のデモに感嘆した。片足を上げてバランスを保ち、振りかぶったかと思えばサッカーボールを蹴る仕草、「かめはめ波」からウサイン・ボルトのポーズ…日経エレクトロニクス
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人を見習って、人を超える、事業化で先陣争う日本企業
深層学習を利用した制御技術が、自動車や各種のロボット、化学プラントなどに広がり始めた。来るべき大市場をにらんで、いくつもの日本企業が2018年以降に相次いで実用化する。使いこなしの「正解」が不明な未踏の領域だけに、各社はそれぞれ独自の工夫を凝らす。先行企業の取り組みを紹介する。日経エレクトロニクス