AI 白書 2022
キーワード :
人工知能
(
AI
)
本書の目的は 2 つ
深層学習
を含む、
AI 技術
の全体像を俯瞰
人工知能
(
AI
) や
デジタルトランスフォーメーション
(
DX
) における
日本
の遅れをデータで示すこと
1 章 2022 年の AI と課題解決
デコーディッドニューロフィードバック法
(
DecNef 法
)
メタ認知
と
強化学習
メタ認知の能力が高い人ほど強化学習が早く進む
自分自身の
知覚判断
に対する確信度 (要は
自信
) が高いほど強化学習の成績が上がる
少数サンプルからの学習には、
意識
や
抽象化
が本質的な役割を果たす
ゲーム
は 3 つの AI から成る
メタ AI
、
キャラクター AI
、
空間型 AI
スマートシティ
2 章 技術動向
AI 技術
AI の歴史
知的活動を実現するモデル
情報処理モデル
:
知覚
、
認識
、
理解
、
意図
という認知が逐次的に起こるとみなすモデル
状況に埋め込まれた認知
(
situated cognition
、
SA 思想
) の思想の登場により、人の認知の重要側面を表現できていないという批判へ
フレーム問題
人の
認知
の特筆すべき点は、
認識枠
(
認識フレーム
) が可変なこと
コンピュータにおける学習は、
機械学習
と呼ばれる
機械学習
と
脳
の関連
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