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KI憲の集積v路の日に向けて

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人工Δ悗量O:AIリスクをえて

人工Δ悗量O:AIリスクをえて

昨今の收AIブームはAIリスクへの懸念も巻きこしているが、それらに関するHくの議bを尻`に、櫃任蓮Digital-Transformation(DX)を進める企業や行組Eの業フローのをサポートするAI内泥廛薀奪肇侫ームのYシステムの開発が進んでいる。 今後、そのプラットフォームのW便性とコストダウン効果が確認されると、x場のと長挙や議会挙のダイナミズムによって、Q組Eの再が始まり、噞cや行組Eに新たな水平分業システムが現れるのではないだろうか? [→きを読む]

AIリスク(その1): AI\術実△砲茲O化するシステムの課

AIリスク(その1): AI\術実△砲茲O化するシステムの課

トップ研|v達のAIリスクへの言及が、約1Qiより\えて来ている(参考@料1〜5)。その内容は、雇少を気にした旧来のb調からエスカレートしており、人類を脅かす問、核兵_並みとされている。 本ブログでは、その要を数vに分けて報告したい。問を確に認識することが、敢\術の価値を理解する屬任猟_要なステップと思うからである。 [→きを読む]

人工Δ悗量O(7);確率的b理の登場経緯

人工Δ悗量O(7);確率的b理の登場経緯

集積v路は、CMOS\術をいて、比較的入本数の少ないANDやNORなどを基本v路とし、v路模を積み屬欧訐濕}法を当として来たが、半導\術が見いだされるiの段階では、「人工Δ鮃柔するには、確率的b理を表現する演Q子が要」と考えられていた。 そこで、改めて、「確率的b理」の_要性と要性を考えてみた。 [→きを読む]

人工Δ悗量O(6)〜收AIブームのT味する所

人工Δ悗量O(6)〜收AIブームのT味する所

昨Q来、收AIに関する報Oが発化している(R1)。 ニューラルネットワークのj模化によって、翻l、文章收、V画、動画、音楽等のコンテンツ收が人間並みになったとのh価がHいが、AIのξがそのように高度となった背景には、深層ニューラルネットワーク\術とニューラルネットワーク探索\術、または進化的Qとのアイデア融合があると考えられる。 v路アーキテクチャの開発がO動化されることの社会や噞に及ぼすインパクトはり瑤譴覆い曚表jきく、今後の動向には`が`せない。 [→きを読む]

人工Δ悗量O(5): \術の収@現としての人工Τ発\術に向けて

人工Δ悗量O(5): \術の収@現としての人工Τ発\術に向けて

ロジックU集積v路の歴史は、\術と噞構]の収@の歴史でもある。 その収@は、x場のを通じて噞cを貭湘合型から水平分業に変化させ、設業やソフトウエア業、]業を独立させ、ネットワーク型ビジネスを築いて来た。 その変化に際する企業とアカデミズムの地Oな努(\術仕様のD◆認証作業の立ち屬押▲咼献優好皀妊襪粒領)やBの策官の影xや効果は常にjきかったことを、ここでは振り返る。 日U企業と日本Bの策は、にそれら地Oな霾で「弱点」をeつと思えるからである。 [→きを読む]

人工Δ悗量O(4);Bする構]

人工Δ悗量O(4);Bする構]

人工Δzと}ばれたマービン・ミンスキー (1927-2016)は、1961Qに、N内のModels(世cモデル、收モデル)とMind(R`とU御を行う)の間のB(内省)が性(Intelligence)を発現させるという仮説をeっていた(参考@料1)。 また、数学vであるチューリングに始まるQ複雑性理bも、証vと検証vからなる二つのQ機構の間のB構](Interactive Proof System)の証ξの高さにR`して来ている(参考@料2)。 そこで、本Mでは、両vに現れた「B構]」の類点と相違点をまとめてみる。 AIコンピューティングのがeつべきj構]を理解するためである。 [→きを読む]

人工Δ悗量O(3);「Bする構]」の_要性

人工Δ悗量O(3);「Bする構]」の_要性

人工Δzと}ばれるマービン・ミンスキーは、1961Qのb文(参考@料1)の中で、「性(Intelligence)は、外霈霾鵑箸隆愀犬咾にN内の世cモデルとマインドとの間の内省(Introspection)によって発現する」という複数のQ機構(マルチエージェント)間のBモデルにて、人間の的動を説しようとしていた(参考@料2)。 今vは、「複数のQ機構間のB」がQξをステップアップさせる鍵となる妓でもあると数学的に証されていることを紹介する。 [→きを読む]

人工Δ悗量O(2):Intelligenceとは何か

人工Δ悗量O(2):Intelligenceとは何か

2016Qの日本B(総省)の情報通信白書(参考@料1)では、人工Δ猟蟇Iは、研|vによって異なっているX況にある。AIブームにありながら、「AI」という\術語が何をT味しているのかについては、複数の専門家から「共通理解(Consensus)は確ではない」との貉櫃b文が出されけている(参考@料2-6)。 [→きを読む]

半導戦S議bについての提案

半導戦S議bについての提案

昨Qからの半導の供給不B報Oにき、5月後半以T、BやOc党における半導戦S議bについてのニュースがHく伝えられた。「]基盤の啣宗廚喞瓦気譴討い覦があるが、経済噞省の@料(図1)を見ると、エコシステムをCで捉えた争アップにDり組むe勢も読みDれる。 半導関係vの期待感は常にjきい。 気になるのは、「策投@を、どのようなプロジェクトで、どのように進めるのか」との点と思う。 そこで、20数Qi、「ロジック半導」が行き詰まった時に経xした問(What to make)」を今k度振り返ってみたい。 [→きを読む]

人工Δ悗量O(1):ニューラルネットワークとCAMの類性

人工Δ悗量O(1):ニューラルネットワークとCAMの類性

筆vは、4月に、1人で小さな会社をこした。2019Qに40QZくめていた企業を社して以来、@詞も所錣發覆びXの「不都合」を次々と実感しした。社@は、「情報統合\術研|合同会社」とした。設立`的は、「PS検索v路をスケールアップする\術」をまとめ、世に問うためである。本ブログでは、その\術にこだわりをeつに至った経緯を記載したい。 [→きを読む]

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