AIを知るための4つの類型 「特化型」と「汎用型」、「強い」と「弱い」
特化型AIは、特定の決まった作業を遂行するためのもので、自動運転技術や画像認識、将棋・チェス、人との会話など、一つの機能に専門化して稼働するものだ。特化型AIの典型例は、韓国のプロ棋士との対局で勝利を収めて話題を呼んだ、Googleがディープラーニングを活用して開発した人工知能「AlphaGo（アルファ碁）」だ。
汎用型AIは、特定の作業やタスクに限定せず人間と同様の、あるいは人間以上の汎化能力を持ち合わせているとされる。プログラミングされた特定の機能以外にも、自身の能力を応用して対応できるとされる。
同型のAIに情報をインプットすると、それを基にして状況に合わせてさまざまな動きを自律的に実施できる、十分に広い適用範囲と、一般化力を持つという。
人間のような意識をAIで再現できるかが一つの大きな基準だ。つまり、人間のようにものごとを認識し、人のように仕事を行う、あたかも人間のような自意識を備えているAIが「強いAI」と言われる。
それに対して「弱いAI」は、人間のような自意識を備えていないものだ。代わりに人間の知能の一部を代替するが、あくまで「機械的」な存在だ。
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「イカが賢すぎてディープラーニングしてる」北海道スルメイカ不漁の原因にまさかの第三仮説浮上！
実際、イカはあらゆる海中生物の中で最も進化した頭脳を備えているのだ。
ということは、その賢いイカたちが深海でディープラーニングを始めたことで、スルメイカ不漁が起きている可能性は否めない。
「あれは誘蛾灯のようなもので、誘われて近づくと地上に釣りあげられる。絶対に近づかない方がいい」（イカ一同）
……と。
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メイプル超合金カズレーザーが提言！“AI”でお笑いはもっと簡単に！？辛坊治郎も興奮
カズレーザー）いまは硬い表情ですけど、なつさんみたいのだったら造形が簡単だから出来そうじゃないですか。今まで曖昧だった、センスとかがもっと細かく分析できて、人間の入る隙間はなくなると思うんですよね。
カズレーザー）感情で笑わせてるとは、僕は元々思わないんですよ。全部分析したら「フリ」とか「オチ」があるんですよ。それを今までは「腕」とか「味」でごまかしてたけど、多分もっと細かく分析できると思うんですよね。
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CTC、深層学習フレームワーク「ReNom」を活用したAIソリューションをリリース
ReNomは、深層学習（ディープラーニング）や最適化アルゴリズム、生成モデルなどのアルゴリズムをライブラリとして備える、ディープニューラルネットワークの構築に向けたフレームワーク。
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AIへの過度の期待がひとり歩き ガートナーが10の「よくある誤解」を発表
ビッグデータに基づくAIは現段階では、情報が全てそろっている（完全情報）条件をもとに人間の表情や物体などの認識を実現するもので、ノイズや誤りがあり全ての情報があるわけでない現実世界の環境での認識や、深い背景知識を要するタスクが実現するのは20年以降とされる。
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階層型時間メモリ＝ＨＴＭ
HTMは、時系列的な「ストリーミング」データを学習し、構造を把握、予測を行うことも可能だという。マシンラーニングとは異なり、類型化されていないデータでも持続して学習する「記憶装置」
人間の脳は、自分の行動と注視対象を観察し、短期記憶を絶えず引き出しながら、これからどのようにすべきかを考える。このような特性をHTMが採用している点が、他の人工知能とは異なるというのが、ホーキンス氏の説明だ。
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