JDLA(日本ディープラーニング協会)のG検定というのが12/16(土)に実施されるようです．

「ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する」を目的としているようなので，事業に活かすための知識を得るためにはこれを取得するために勉強するのも良いかと思ったので，ちょっと勉強してみようと思います．

この記事はシラバス「人工知能分野の問題」について，参考図書「人工知能は人間を超えるかディープラーニングの先にあるもの」をもとにまとめて見ました．

トイプロブレム

明快なルールがあり，非常に限定された状況下での問題．現実的に解く必要のある問題に比べて比較的単純であり解きやすい．

フレーム問題

知識の応用時における選別に関する問題．自分の状況や解きたい問題に関わる知識とそうではない知識を機械は簡単に判別することができない．

そのため，持っている知識全てを思考しないといけないので，レスポンスタイムがかかりすぎたりして実用に耐えないという問題．

知能や心の原理を解明して工学的に作り出すのが強いAI．心をもたず，限定された知能によって一見知的な振る舞いをするのが弱いAI．中国語の部屋は弱いAIの典型的な例．

AIに体を持たせることで，記号とモノとを紐付けることを可能にし，シンボルグラウンディング問題を解決できるという考え方．

記号とモノを紐づけることができるか？という問題．例えば「シマウマは縞模様の馬である」という知識を持っていたとして，かつシマウマを見たことはないとする．

人間は初めてシマウマを見た際に，その特徴から「これがシマウマか！」と気がつくことができるが，機械はそれができない．「縞模様」や「馬」という概念について記号とモノが紐づいていないことが要因．

画像認識などのタスクを実施する際に，Inputとなるデータの何に注目して判定したらいいか？という特徴量をいかに定義するかがこれまでの機械学習の分野では大事な点だった．特徴量を定義することを特徴量設計という．

特徴量の設計は，従来の機械学習の分野において精度にダイレクトに反映される重要な作業であり，研究者の腕の見せ所だった．

DeepLearningではこの特徴量の設計を人間がする必要がなく，機械がデータから特徴量を学びとることができ，特徴量設計を技術者が行う必要がなくなった．

DeepLearningはこの特徴から，特徴表現学習とも呼ばれる．

アランチューリングによって提唱された，AIのテスト．テスターが人とAIとそれぞれ会話し，AIを人と誤認させることができるか？というテスト．

2014年にユージーン・グーツマン君というAIが史上初のチューリングテスト合格者となった． 13才の非ネイティブスピーカという設定が付けられており，テスターのハードルが下がったこともこの結果に影響していると思う．

技術的特異点のこと． AI自身が自分より賢いAIを作り出せるようになる点をさす．

AIが自分より賢いAIを作り出すようになると，そこから発散的に賢いAIがAIによって作成されるようになる．自身を基準として賢さが0.999のような値であれば1000回かけ合わせると0に近くが，1.001のように1.000を越えると無限大に発散する．

このように，AIが作り出せる賢さが1を越える点が特異点である．