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本稿では,人工知能を取り巻く状況,特に深層学習について焦点を当てて解説する.人工知能は60年以上の歴史を持つ分野であり,その流れと従来の課題について述べる.そして深層学習によりこの流れがどのように変わったかについて説明する.深層学習の現在の研究として行われているCNNやRNN,理論,計算のためのフレームワーク等について述べる.更に,今後の研究の進展として,深層強化学習,世界モデル,そして,知覚情報の言語との融合等について述べる.
キーワード:人工知能,深層学習,世界モデル,シンボルグラウンディング
近年,人工知能が大きく注目を集めている.国の重点政策の中でも人工知能という言葉が多く使われ,各大学で人工知能に関する教育や研究に注力する動きが広がっている.米国や中国,ヨーロッパでも,2015年以降,人工知能を重点化する国の政策が相次いで発表され,世界中で人工知能に対する注目が高まっている.
こうした注目の高まりは,幾つかの要因が混ざって生み出されていると考えられる.一つには,世界各国で成長するビジネスにおいて,データとそれを活用する手段としての人工知能の重要性が高まってきたことが挙げられるだろう.国内では情報技術とデータの重要性に対する一般の理解がようやく広がってきたことが挙げられる.一方で,技術的な側面からは,この数年で大きな進展が見られたのは深層学習(ディープラーニング)であり,この技術が大きな注目を集める要因となっていることは確かである.
本稿では,人工知能の歴史を振り返りながら,なぜ深層学習が重要なのか,現在の研究の全体像,そして,今後,どういった方向に向かうのかについて概説する.
人工知能という分野ができたのは,1956年のダートマス会議である.そこに,著名な研究者が集まり,この分野の名前を人工知能と決めた.それ以来,60年を超える年月の間に2回のブームがあり,今回が3回目のブームである.
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