アナログコンピューター データを直接取り込む 数値変換不要 固有目的
ゲーデル 完全かつ無矛盾な数学体系は存在しない
チューリング 停止性問題 事前に完璧なプログラムチェックはできない
万能チューリングマシン アルゴリズムさえ書けばどんな計算もできる
ノイマン コンピューターを設計 記憶専用の部位がある
サイバネティクス インテリジェントシステムの情報処理方法
人工知能 人口システムに知性を創造
チェスコンピュータの基礎 1.評価関数 2.静止探索 3.アルファベータ枝刈り法
ディープブルー 1秒に2億の局面探索
アルファゼロ 対局を経験し 直観 人間が知らない戦略も
シンボリックAI＝表ベースのプログラム ルール＝エキスパートシステム
機械学習 分類＝決定木
サブシンボリックAI ニューラルネットワーク 深さの情報
現実社会≠住みたい社会 データ＝何が起こっているか・理由はわからない
統計学的バイアスの原因はデータ
教師あり学習 難点 世界中をラベル付け必要 データを集めることが困難
見たものを把握 行列に変換
福島 ネオコグニトロン×誤差逆伝搬法＝画像認識用ニューラルネットワーク
畳み込みネットワーク covnets＝多くのフィルター
アルファフォールド タンパク質の3次元形状を出力 アミノ酸配列と形状の学習
ヒトゲノムのタンパク質 解明17％→一晩で倍に→すべてのタンパク質が
facebookの投稿から うつ病の兆候がわかる 個人データ保護法
AIを人間が理解できる説明は研究途中
チャットボットAIにツイートさせるとヘイト拡散者になる
Google LaMDA 人間の会話で学習 意識
拡散モデル ノイズから画像≒大理石からダビデ 不要なノイズを取り除き
特徴を使づける 生成の源は他のアーティスト作品である訓練データ
倫理のトレードオフの時代
AIは新しい電気 すべてを変える 人間中心の対策 安全性？
自律（意思）と自由（行動）
主観的で文脈（状況）に依存 影響される 判断能力の低下 AI判断の理解困難
統計分布から絵を描くこと 創造性？
機械学習は品質保証が未開発 同じデータセット＝「後ろ向き研究」
新薬は対象でなかった別のデータセットでのテスト＝「前向き研究」
AIの倫理に必要なもの 説明可能性
知能の壁
レコメンデーションの効果
知能とは目的達成能力 目標、倫理と価値観は複雑
意識は主観 外から観察して定義できない 量子物理学的な創発現象
