本日、13:30より、第2回 人工知能学会 汎用人工知能研究会(SIG-AGI) 開催されました。
前回に比べて、大盛況でした。
前回、人工知能学会 汎用人工知能研究会(SIG-AGI) 創設記念シンポジウム時は、一階のコジンマリとした
場所でしたが、
今回は、12階の大会議室でした。
内容も盛りだくさんで、良質な発表が多数でした。
①脳における計算の仕組み
脳とニューラルとの比較で、重みについては、ニューラルネットは、全結合しているのに対して、脳は、スパース性があり、結合しているのは10%の内の10%で最終的には、1%位しかないということでしたが、このような重みの作りで、どう機能しているのかが、よくわからなかったが、
人間の脳では、疎結合していなければ、摂取したカロリーでは、処理が出来ないと、言うのはイメージが出来ました。それと、脳が全結合したのでは、熱が高温になっしまうのはその通りだと思った。
ニューラルネットでも、幾ら処理能力が向上しても、疎結合の理論がなければ、効率の良いアルゴリズムに、成らないだろし、また、エネルギー効率から言ってもしかりだろうと思う。ましてや、データセンターでの処理ではなく、小型化する上では不可欠だろうなぁ。。。。
②、汎用小脳ニューラルネットワークモデルによる実機ロボット適応制御
実際の映像があったため、とても解かりやすかった、素人にも優しい発表でした。
しかし、内容は高度そうで、この理論は、アメリカの映像で、蹴られても倒れない犬型ロボットも使っているのかなと、思いながら
説明を聞いていた。
前回に比べて、大盛況でした。
前回、人工知能学会 汎用人工知能研究会(SIG-AGI) 創設記念シンポジウム時は、一階のコジンマリとした
場所でしたが、
今回は、12階の大会議室でした。
内容も盛りだくさんで、良質な発表が多数でした。
①脳における計算の仕組み
脳とニューラルとの比較で、重みについては、ニューラルネットは、全結合しているのに対して、脳は、スパース性があり、結合しているのは10%の内の10%で最終的には、1%位しかないということでしたが、このような重みの作りで、どう機能しているのかが、よくわからなかったが、
人間の脳では、疎結合していなければ、摂取したカロリーでは、処理が出来ないと、言うのはイメージが出来ました。それと、脳が全結合したのでは、熱が高温になっしまうのはその通りだと思った。
ニューラルネットでも、幾ら処理能力が向上しても、疎結合の理論がなければ、効率の良いアルゴリズムに、成らないだろし、また、エネルギー効率から言ってもしかりだろうと思う。ましてや、データセンターでの処理ではなく、小型化する上では不可欠だろうなぁ。。。。
②、汎用小脳ニューラルネットワークモデルによる実機ロボット適応制御
実際の映像があったため、とても解かりやすかった、素人にも優しい発表でした。
しかし、内容は高度そうで、この理論は、アメリカの映像で、蹴られても倒れない犬型ロボットも使っているのかなと、思いながら
説明を聞いていた。