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KI憲の集積v路の日に向けて

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人工(m┬ng)Δ悗量O:AIリスクをえて

人工(m┬ng)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、(sh━)では、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(w┌ng)便性とコストダウン効果が確認されると、x場のと長(li│n)挙や議会(li│n)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(f┫)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_(d│)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(m┬ng)Δ悗量O(7);確率的b理の登場経緯

人工(m┬ng)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(m┬ng)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(m┬ng)Δ悗量O(6)〜收AIブームのT味する所

人工(m┬ng)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(lu┛)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(m┬ng)れないほどj(lu┛)きく、今後の動向には`が`せない。 [→きを読む]

人工(m┬ng)Δ悗量O(5): \術の収@現(j┫)としての人工(m┬ng)Τ発\術に向けて

人工(m┬ng)Δ悗量O(5): \術の収@現(j┫)としての人工(m┬ng)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、ビジネスモデルの確立)やBの策官の影xや効果は(r┫n)常にj(lu┛)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(m┬ng)Δ悗量O(4);Bする構]

人工(m┬ng)Δ悗量O(4);Bする構]

人工(m┬ng)Δzと}ばれたマービン・ミンスキー(hu━) (1927-2016)は、1961Qに、N内のModels(世cモデル、收モデル)とMind(R`とU(ku┛)御を行う)の間のB(内省)が(m┬ng)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(hu━)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(lu┛)構]を理解するためである。 [→きを読む]

人工(m┬ng)Δ悗量O(3);「Bする構]」の_要性

人工(m┬ng)Δ悗量O(3);「Bする構]」の_要性

人工(m┬ng)Δzと}ばれるマービン・ミンスキー(hu━)は、1961Qのb文(参考@料1)の中で、「(m┬ng)性(Intelligence)は、外霈霾鵑箸隆愀犬(d┛ng)い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(m┬ng)的動を説しようとしていた(参考@料2)。 今vは、「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(sh┫)向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(m┬ng)Δ悗量O(2):Intelligenceとは何か

人工(m┬ng)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(m┬ng)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(d┛ng)化」が(d┛ng)調されている印(j┫)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(r┫n)常にj(lu┛)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(m┬ng)Δ悗量O(1):ニューラルネットワークとCAMの類性

人工(m┬ng)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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