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November 29, 2014

ビッグデータと機械学習

エンベッテドテクノロジー展、行きたかったなあ。

Pepperが大規模展開される理由はビッグデータによる「知性」の獲得~「Pepper」の狙いをソフトバンクロボティクス林要氏が「ET2014」で講演

すなわち2040年には知識を自動集積し、知恵を自動生成できる学習型コンピュータができるのではないかと考えられていた。だがその後、知識の自動集積はアルゴリズムの自動生成や知恵に近いものだと分かってきた、と林氏は最近の話題に触れた。

1997年にディープブルーはスーパーコンピュータでチェスチャンピオンに勝った。だが2013年には遥かに探索空間の大きい将棋において汎用PCで計算機がプロ棋士に勝つことができるようになった。計算能力はそこまで上がってないにも関わらずである。そのギャップを超えられた理由は過去の大量の譜面を使って学習したことにある。単に計算能力が上がるのを待っていただけでは勝てなかったギャップを学習で超えたのだ。大量のデータを使うと「知性らしくふるまう」ことができるのだ。機械学習は今や様々な局面で用いられており、精度がどんどん上がっている。

ビッグデータと機械学習

構造化されたデータがあるところから機械学習は伸びている。次に何が伸びるのかはデータ次第、どんなデータを集められるかにある、と林氏は語った。

いま、購買データや行動データは取れるようになってきた。だが人のコミュニケーションのデータはあまり取れておらず、人のことを分かっている人工知能はまだない。故にPepperは、人と共存することで人のことが分かっていくようになるためのプラットフォームだという。だから大規模展開する必要がある。

人は少ない情報から学習・予測が可能だが、機械学習は大量の情報を必要とする。だが、安定して未来を予測することができる。いっぽう進化を経て学習・予測能力を獲得した生物の場合は、変化に強く、少量の情報で予測を行うことができる。

やはり時代は機械学習ですかね。
アマサイもその当たりを研究ターゲットにしようとしているのですが。

家庭にあるパソコンでもうまくいくかなあ。


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