
AI早わかり(2)
筆者が学生時代はニューロコンピュータとかパーセプトロンとかが話題になった頃です。当分モノにならないだろうなと思ってたのが40年近く経って実用化されるとは。研究者・技術者の執念の賜物です。脱帽です。
あの頃、そのジャンルの研究者になっていたらずっとビジネスでは日陰の存在だったと思うので、今にして思えば紆余曲折はあったものの他のジャンルで飯を食ってきたのは家族にとっては正解だったのかもしれません。
そんなことはさておき。ニューロコンピュータ、パーセプトロン、は当時素子レベル、従来型コンピュータと違うハードウェアアーキテクチャを指向していたと思いますが(ソフトだとコンピュータの速度が実用レベルでなかった)、結果的には半導体技術の進歩がソフトウェアでの実用化の後押しをしました。そして一部をハードウェアアクセラレータ化することになったわけですね。
今AIとか機械学習とかやっている人は潤沢なリソースを使ってニューロ、脳の、シミュレーション技術で実用になるものを次々に手がけているように見えます。一部ハード(つまり脳の構造を解析して真似をする)を研究している人もいるはずですが、それはそれ、技術・工学の世界が独自に発展する時代になったとも言えます。
と言うわけで、AIを本格的にやるなら数学だよ、と言うことで、わかりやすい教科書を紹介しておきます。
今日はここまで
いいなと思ったら応援しよう!
