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成長する推論チップ」記事へのコメント

  • 大風呂敷 (スコア:2, 興味深い)

    by Psychs (7786) on 2002年08月10日 21時07分 (#143719)

    ニューラルネットは,簡単に言えば,学習によって思考回路を自己最適化していくという発想の計算機械です.ニュースリリースでも,「夢のコンピューター」という言葉を使ったり,それに続く部分でも褒めちぎっていますが,実際の研究現場においては,もっと冷静に理解されています.

    AIの世界は,盛んになっては,期待が大きすぎてしぼんでしまうというサイクルを10年周期で繰り返してきました.この三菱重工のニュースリリースを見る限り,「ああまた大風呂敷を広げたな」という感想しか持てません.大風呂敷を広げるのは勝手かもしれませんが,それで過剰な期待を持たせ,バブルがはじけるように,また AIのシーン全体が沈んでしまわないか大いに心配です.

    このような感想を持った背景は,情報科学分野のニューラルネット研究が行き詰まっているからです.

    マーの計算理論で,パーセプトロンモデルにおいて,シナプスに可塑性があれば,計算が可能であるという数学的言及があります.この基礎の上に,現在のニューラルネットでもっともポピュラーなパーセプトロンモデルのニューラルネット理論が構成されています.

    しかし,最近の脳科学の分野において,どうも脳内の情報伝達経路としてのニューロンの可塑性は,シナプスにおいてのみ起こりうるのではなく,ニューロンを支えるグリア細胞が関係しているのではないかという疑問が提示されています.

    また,実用面においても行き詰まりが見られます. ニューラルネットの構成法はいくつかありますが,もっともよく知られた BP法は,多段になったときに,学習にかかる時間が膨大になる上に,学習が収束するかどうかが決定的ではありません.そのため,さまざまな局面で利用価値のある包括的なモデルは未だに形成されていないと個人的には認識しています.

    私は,現在の計算機速度やリソースを考えた場合,エージェントアプローチがあって,その枠組みの中ではじめて,道具としてニューラルネットが意味を持つと考えています. それは,「夢のコンピューター」でもありませんし,「人間と同じ神経細胞の回路網」でもありません.ただの近似解を得るための道具に過ぎません.

目玉の数さえ十分あれば、どんなバグも深刻ではない -- Eric Raymond

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