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帰ってきたペンギン101

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(*´艸`*)クスクス
ちょっとお休みしていたから、纏めてみるね。
今年の総決算だよ。
ペンはサトシ・ナカモトだったというショッキングな事実が待ち受けていた1年だったよ。
遊んでいるネットゲームの中も知らない人たちだけど、実際はペンの取り巻きなの。
外に出ても、お仕事をしていても、周りにいるのはペンのお手伝いさんなの。
当初の目的だった1,000億円も軽々とクリアしたし、感無量だよ。
ペンはこれで立ち止まったりはしないよ。
お金は何に使うのかだよね?
手に入ったら入っただけを、すべて投資に向けるよ。
行き着く先が無一文になるまで、ペンは前進するよ。
章男ちゃんみたいにTOYOTAが倒産したら、大変なことになるなんて記事を書かせたりしないよ。
18兆円も貯め込んでいること事実に、色んな間違いがあるよね。
じゃあペンが逆の立場だったら、そういう意見もあるだろうね。
ペンなら今までやってないことを試すね。
企業経営でも、人生でも、社会の中では常にバランスの原理が働いているよ。
年齢を重ねることと同じように、いつも何かと何かが両端で支え合っているよ。

606

>>605
(;`皿´)
櫻井パパが電通に再就職したみたいニダ〜
取締役ではないニダ〜
面白いニダ〜

607

シェフ・ホーリカワトモヤス、マジマ・ケイ、神谷幸泰が発表した研究の一環として、彼らは思考を解読するために人工知能を利用してきた。

機械学習は脳のスキャンや人間の機能的な磁気共鳴イメージングの解析に使用されています。単純なバイナリイメージを参照する際に人間が考えていることを視覚化することができます。これらの画像は、低レベル画像ベースを用いた再構成に限定される。

最近の開発で、研究者は深いニューラルネットワークや人工知能を使って "解読"する方法を見つけました。科学者は、色や構造の複数のレイヤーを持つ、より洗練された「階層的な」イメージを理解することができます。たとえば、カウボーイハットを着た鳥や男の写真です。

608

>>607
この画期的な技術は、医師が世界のさまざまな場所から手続きを行うことを可能にします。「私のような心臓専門医が心臓病研究室で数千マイル離れた場所から作業し、患者のブロックを自分のラップトップに固定することができる3〜5年後の状況がここにあります。だから、それはフィールド全体に革命をもたらす、」言った博士パテルは、この点で。

また、人工知能の助けが経験の浅い心臓専門医が上級および経験豊富な心臓専門医のような臨床判断を下すのに役立つと付け加えた。

609

>>608
AI脳と人間の脳
まず最初に、人間の脳は非常に複雑で、約1,000億個のニューロンと1,000,000,000個のシナプス相互接続があります。それはデジタルではありません。代わりに、脳は、神経科学者が解明し始めたばかりの分子生物学的機構や生物学的機構のような、関連するタイミングとアナログの要素との電気化学的シグナル伝達に頼っている。つまり、何度も繰り返し試みても、人間の心のシミュレーションは複雑であり、現在の技術的範囲を超えて指数関数的に変化します。

他方、ニューラルネットワークは、人間の脳の構造におおよそ近似する。ニューラルネットワークアーキテクチャはレイヤーに配置され、各レイヤーは、上および下のレイヤーのいくつかのノードにさらに接続された多くの単純な処理単位 - ノードで構成されています。データは最下層に供給され、次に最下層に中継されて次の層に中継される。人間とは異なり、人工ニューラルネットワークには大量のデータが入力されて学習します。

610

>>609
人工ニューラルネットは当初、生物学的ニューラルネットワークのように機能するように設計されていましたが、私たちの脳における神経活動は、単に人工ニューロンを研究することよりもはるかに複雑です。神経科学者は、実際のニューロンは重み付けされた入力を合計することによって出力に到達しないことを示している。また、実際のニューロンは、入力が変化し、出力が複雑なパルス配置を使用して情報をエンコードするまでは、そのままではありません。

611

>>610
これが差異の原因です。研究者は次のように述べています。
a)ニューラルネットワークの目的は、脳の動作を模倣することであり、心ではないことです。ここでは、ニューラルネットワーク戦略が脳と心の間のうねりのギャップを逃しています。科学者は、思考が何であるかを定義するのに苦労しています。つまり、科学者が脳の現象としての人間の思考、意識、知覚、行動の明確な定義を思い付くまで、心/脳の翻訳の問題は克服できません。

612

>>611
b)人工ニューラルネットワークとアーキテクチャの観点からの人間の脳:人間の脳は100ミリのニューロンの「ネットワーク」であり、各ニューロンは何百という他のニューロンに接続されている。ニューラルネットワークアーキテクチャの最も一般的な種類の1つは、以下に示すTLPアーキテクチャと呼ばれる3つの層「パーセプトロン」のような人工ニューロンの単純な3層構造である。

C)次に、ニューラルネットワークは、両方のフィードフォワード又はフィードバックネットワークは、紙を強調している:TLPのようなフィードフォワードニューラルネットワークの情報が中間層を介して入力層から出力層への一方向に進む(すなわち、より多くすることができます1)、サイクルはありません。一方、フィードバックネットワーク(または再帰ネットワーク)では、入力層または出力層がなく、すべてのニューロンは入力および出力ユニットである。

613

>>612
d)一方で、人間の脳は、層を有するフィードフォワードネットワークのように働くが、情報を「先行層」のニューロンに逆戻りさせる多くの接続も有する。すなわち、脳はフィードバックネットワークであり得るニューロンの多くのサイクル。

e)人工フィードバックネットワークは不安定である:この論文によれば、 人工フィードバックネットワークは時々変動し、所与の入力から安定した出力を得ることは非常に困難であり得る。フィードバックネットワークとしての私たちの脳がどのように出力を生み出すことができるのかは謎です。

f)ニューラルネットワークのニューロンは、人間の脳内のニューロンよりも単純である:DeepMindとUniversity of Torontoの研究者のこの論文によれば、シミュレートされたニューロンは同様の形状をしているが、思考や計画の仕事をする脳の領域は、複雑な木のような形をしているニューロン。各細胞は脳の内部に「根」を持ち、表面に近い「枝」を持っています。

614

>>613
g)脳がクレジット割り当て問題を解決する方法の理解:トロント大学の研究者によれば、AIにおける深い学習と、現在の神経科学における学習と記憶の理解との間には大きなギャップが存在する。神経科学者は、与信割り当て問題の解決策に欠けている。ヤン・ルクン(Yann LeCun)とヨシュア・ベンギオ(Yoshua Bengio)の研究によれば、「行動または認知機能を最適化することを学ぶには、最終的な行動出力への寄与のためにニューロンに「クレジット」(または「責任」)を割り当てる方法が必要である。現在、ネットワークの初期層におけるニューロンの挙動の影響は、下流のシナプス接続に依存するため、多層ネットワークでのクレジットの割り当ては困難です。

615

(*´艸`*)クスクス
日本人でこういった科学者と付き合っている人たちは、ほとんどいないでちゅよ〜
それだけ知能が劣っているからでちゅよ〜
だからAIやニューラルネットワークに付いてこれない人たちは、黙ってくれでちゅよ〜

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