G検定対策 その1
こんにちは。yasamaです。
G検定について学習したことをアウトプットしていきます。
“キーワード集中解説"で最短合格 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト 対策テキストを参考にして、MindNodeでマインドマップを作りながら学習を行っています。
今回は、第3次AIブームについてのアウトプットです。
なぜ、第三次AIブームから勉強するのか？というと、2010年から〜現在までという、比較的身近に起こっていることで、なじみがあり、理解しやすいからです。
では、早速みていきましょう。
・キーワード
機械学習…膨大なデータをもとにルールを学習し、予測や分類を行う技術。
ディープラーニング(深層学習)…従来属人的で合った特徴量抽出を人工知能自らが行い、学習を行う技術。
ニューラルネットワーク…人間の脳の神経回路を模したモデル。
ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)…画像認識の精度を競う世界的な競技会。
AlexNet…ジェフリー・ヒントン率いるトロント大学のチームが開発したILSVRC2012年優勝モデル
AlphaGo(アルファ碁)…2015年にハンディキャップなしでプロ棋士に勝利したGoogle DeepMind社が開発した深層強化学習を用いた囲碁プログラム。
統計的自然言語処理…大量のWebページのテキストデータから対訳データを収集し、統計的に翻訳することでより自然な翻訳を可能にした。
シンギュラリティ(技術的特異点)…人工知能自身が自分よりも賢い人工知能を作ろうとした瞬間に、無限に高位の存在を作るようになるという概念。
第二次AIブームはなぜ衰退したのでしょうか？
それは、人の手による知識の蓄積の困難さからでした。
現在、利用されているビッグデータを活用した「機械学習」が実用化されたことにより、第三次ブームが起こりました。
第二次ブームのときの課題であった知識の蓄積が「ディープラーニング（深層学習）」により、コンピュータ自らが行うことが可能になったからです。
アメリカ合衆国の発明家、実業家、未来学者であるレイ・カーツワイルはシンギュラリティが起こるのは2045年と予測しており、人工知能が人より賢くなるのは、2029年頃と予測しています。
今日のところは、以上です。拙い文章ですが、気になったら、また、見て下さい。
ご覧いただきありがとうございました。