「人間の脳に匹敵する複雑さのチップを作る」、PEZY Computing齊藤社長（下）
「AI駆動型科学で人間の限界を超える」、PEZY Computing齊藤社長（上） - 知能を創る
AIエンジンとスパコンを接続するのは容易ではないだろう。今から事前に準備しておく。早ければ2020年には、仮説の立案と検証のサイクルを回して、理論を生成できるのではないか。
そのために2016年8月に立ち上げた新会社が「Infinite Curation」だ。がん患者の遺伝子情報を診断や治療に活用するための会社だが、AIとスパコンの組み合わせを医療分野から社会実装していく役割がある。
猫の脳を1000倍速く動かそうが、100万倍速く動かそうが、人間の脳には匹敵しない。小さい規模のものをどれだけ速く動かしても、規模の大きな知性体にはなり得ないからだ。ハードウエアとして、愚直にコネクトームを作らないといけない。
我々が今「ニューロモルフィック」と言っているものは、モデルをニューロンとシナプスだけに限定している。しかし、脳にはグリア細胞（神経系を構成する、神経細胞以外の細胞）も多数存在する。これがシナプスの接続を変えたり、神経の再生に寄与したりしている。
今の脳型プロセッサは、ニューロンとシナプスに限定した理解しか反映していない。グリア細胞の役割を置き去りにしたまま、進んできてしまっている。
脳にはソフトウエアという概念がないので、ハードウエアにアルゴリズムを実装しなければならない。人間は、実装するアルゴリズムの糸口さえ、まだつかんでいない。そこは人間のスケールを超えたものを活用しないと難しいのではないか。AIエンジンと次世代スパコンのサイクルを回す際に、まず脳機能を解明しないといけないと考える。
AIを使って自動運転で事故を減らす、医療を発展させる、といった考え方もあるが、私は社会の構造自体を変えていきたいと考えている。今の社会は格差が深刻で、世界中で10億人が飢えに苦しんでいる。
参考
内容紹介
人工知能の能力が人類を超え、私たちの生活を一変させるという、まるでSFのような予測が現実味を帯びつつある。誰がそれを成し遂げ、世界の覇権を握るのか? 現時点のトップランナーはグーグルなどの欧米勢。しかし、日本には大逆転の隠し球がある! それは、2015年6月、世界的なスーパーコンピュータ省エネコンテスト「グリーン500」で1~3位を独占した気鋭の開発者、齊藤元章氏が手がけるNSPUだ。
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「AI駆動型科学で人間の限界を超える」、PEZY Computing齊藤社長（上）
スーパーコンピュータ（スパコン）向けにプロセッサを提供するPEZY Computing。同社の齊藤元章社長は、2018年ごろに開発を見込む次世代スパコンと1000倍高速な人工知能（AI）エンジンを組み合わせることによって、人間の限界を超える知性の実現を狙う。
ハードウエアを開発する組織が日本にも必要だ。これがDeep Insightsを立ち上げる動機となった。
最近「AI駆動型科学」という言葉が話題になっている。AIが科学の探究をけん引するという考え方だ。例えば、ソニーコンピュータサイエンス研究所（ソニーCSL）の北野宏明所長は、AIに「こうすれば、こんなことができる」といった仮説を提案させて、ロボットを使って検証させるスタンスを取っている。
複雑で人間が理解できないものの例として分かりやすいのは、地震の予知だろう。様々な種類のデータを十分すぎるほど持っているが、人間が見ると無意味なノイズにしか見えない。非常に単純で数が少ないパターンでないと、人間は抽出できない。AIとスパコンを利用すれば、我々が見逃していた規則性や法則性を見つけられると考えている。
AIエンジンとスパコンを組み合わせて、仮説と検証を繰り返すサイクルができ上がれば、全く新しい科学技術基盤になる。人間が理解できないレベルの複雑で高次元の仮説を検証できるようになると、それはノーベル賞どころの騒ぎではない。
人間が「こういう薬を作りたい」という発想からスタートするが、将来は「こんな薬ができます」と向こうから提案してくる。人間が発想できないような薬も実現できる。AIからサポートが得られないと、先に進めなくなるかもしれない。
参考
内容紹介
人工知能の能力が人類を超え、私たちの生活を一変させるという、まるでSFのような予測が現実味を帯びつつある。誰がそれを成し遂げ、世界の覇権を握るのか? 現時点のトップランナーはグーグルなどの欧米勢。しかし、日本には大逆転の隠し球がある! それは、2015年6月、世界的なスーパーコンピュータ省エネコンテスト「グリーン500」で1~3位を独占した気鋭の開発者、齊藤元章氏が手がけるNSPUだ。
「人間の脳に匹敵する複雑さのチップを作る」、PEZY Computing齊藤社長（下） - 知能を創る
へ続く
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AIの考え方が理解できないこんな世の中じゃ...
大量のデータを元に自らパターンを見つけて学習するディープラーニングの登場で、AIができることが大幅に広がりました。
そんなAIの発展の凄まじさを実感させてくれるのが、Quartzが報じている、カリフォルニア大学バークレー校とマックス・プランク情報科学研究所によるこちらの研究。ディープラーニングによって画像認識を学習したAIが、「なぜその結論に達したか」を説明するアルゴリズムについての研究です。
このアルゴリズムは質問に回答するプロセスを記録し、その回答に使われたデータを英語で説明してくれるとのこと。学習には画像が何を示しているか理解するためと、理由を説明するための2種類のデータセットが使われたそうです。
1つ目は、人間が動いている写真と、写真の説明（例：黒い服を着て青いジーンズをはいた男性が光を放つボールを握っている）、そしてその中で行なわれている特定の作業の説明（例：これはジャグリングである。なぜなら2つのボールが片手に握られていて、もう1つが宙に浮いているから）という組み合わせのデータセットでした。
2つ目のデータセットでは、写真と、写真についての3つの質問（例：この人は泳いでいますか？）、そして各質問ごとに10の回答（例：いいえ、なぜなら水の近くにいないからです）が与えられました。
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脳を活性化する曲、AIで自動作曲 「スーパー日本人」実現に一歩
あらかじめ準備した曲をユーザーに聴かせながら脳波を測定できるヘッドフォン型の脳波センサーを新たに開発。曲への反応と脳波の関係を機械学習し、メンタルを活性化する曲を自動作曲する。作曲した曲はその場でMIDIによりアレンジされ、シンセサイザーを用いた豊かな音色で再生できる。
大阪大学COI拠点は、文部科学省の「革新的イノベーション創出プログラム（COI STREAM）」に採択された機関。脳の状態を検知し、活性化する「脳マネジメント」により、潜在力を発揮できる個人「スーパー日本人」の育成を目指し、医学や脳科学、理工学を連携させ、産学連携で研究を進めている。
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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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