読書記録:AI研究「次の10年」を読み解く(雑誌 MIT Technology Reviewより)

概要

MIT Technology Reviewのコンテンツを読んで。
MIT Technology Review Vol1は、MITテクノロジーレビューのAI関連の過去記事を集めたムック本ということで、ここ数年のAIの外観を知れる面白い記事が色々載っています。

内容(サマリ)

AI研究「次の10年」を読み解く、より
人口知能は10年ごとに人気の手法が入れ替わる。
今はニューラルネットワークの時代、2000年代はサポート・ベクター・マシン。
なので、2020年代はまた別の手法が流行るだろう。
それが何かは予測出来ないとしているが、近年、強化学習が増加していることには言及されている。
ブレークスルーは突然起こるように見える、が、それまで研究の試行錯誤があって、ある日、結果が出るということが多いので、次の技術もある日、突然、ブレークスルーが起こるかもしれない。
ニューラルネットワークは2012年のイメージネットチャレンジで精度が出たし、強化学習も2015年にalpha碁が出た。

考え事

この本の他の記事にもあったが、今はニューラルネットワークに寄りすぎだ、という意見もあった。
実際に、仕事の場でAIを使うこともあるが、ニューラルネットワークですべての予測をするのではなく、ルールベースで作ったり、強化学習を試したり、といろいろな手法を認識しておくことは大事なことなんだと思う。
そのためにも、色々な論文、手法は、使うかは別にしても、知識としては蓄えておきたいと思う。

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