＜基礎学習＞9/21-9/23 AI白書（〜1.8）の読書メモ

AIの業界についても勉強しなきゃいけないなと思い、AI白書を読んでいます。
1.1〜1.8の中で気になったところをメモ。

1.DeepLearningの分野と実用性

分野

• パターン認識
  • 画像認識
  • 音声認識
• 自然言語処理
  • 文脈解釈
  • 意味解釈
  • 要約

実用性

• パターン認識は結構実用的なレベル
• 自然言語処理はまだまだ？

2.AlphaGo

最近話題になった囲碁のAI。

仕組み

AlphaGoは以下構成で成り立っている。

• ディープラーニング
• モンテカルロ木探索
• 強化学習

大量のプロ棋士の棋譜をディープラーニングで学習させ、ある程度の強さのプログラムを作る。そこから、そのプログラム同士を何度も対局させ強化学習することによって更に強く。

3.ハードウェア

主に、組み込み系のところが気になりました。

書いてあったこと

• 計算資源の乏しいデバイスに推論をさせるために…
  • 専用チップの開発
  • 32bitではなく16bit、8bitで計算するための仕組みを構築

全体を通して思ったこと

• ディープラーニングは万能ではない
  ディープラーニングだけではなく、従来の機械学習や統計的な手法等を組み合わせることが必要。
  現時点で、「汎用的な人工知能(=ニューラルネットワーク)を作る」という発想はやめたほうがいい
  • 組み合わせとして使えるもの
    • prolog(第２次AIブームで流行した。pepperやIBMのワトソンもコレを使っているとか)
    • 機械学習
• 「ディープラーニングである程度学習→強化学習」、を何かでやってみたい。