crash.academyの新着講座公開のお知らせ：7月

crash.academy(ITエンジニア向け学習＆キャリアサービス)に、今月新たに公開された講座をご紹介します。

■ポスト・ディープラーニングの人工知能技術を展望する


マルレク（丸山不二夫氏）「 ポスト・ディープラーニングの人工知能技術を展望する 」の様子を動画でお届けします。

<講演概要：丸山不二夫氏より>
現在の「人工知能」技術の中核は、ディープ・ラーニング技術です。ディープ・ラーニング技術は、2012年以来、爆発的に発展・普及し、大きな成果を上げてきました。
しかし、現時点でのディープ・ラーニング技術の達成は、人間の「知能」の機械による代替に成功したというよりは、人間と動物に共通する「感覚＝運動能力」の機械による代替に、大きな可能性を開いたということに他なりません。
それには理由があると、僕は考えています。
ディープラーニングがよって立つ立場は、人間の（それは、脳を持つ他の動物とも同じなのですが）認知・運動能力は、基本的には脳のニューロンの結合状態に還元できるというものです。この「コネクショニズム」という還元主義は、強力なものですが、動物と人間の違いを考えようとすると、あまり役には立ちません。
人間固有の認知能力と言えば、言語的認識能力と数学的認識能力が双璧です。セミナーでは、この二つの能力に、ディープ・ラーニング以外の陣営から、どのようなアプローチが行われているか紹介したいと思います。
セミナーでは、人工知能研究の歴史を振り返りながら、知能へのもう一方のアプローチ、「計算主義」（僕は、あまり、この名前気に入ってはいないのですが。といって、「シンボル主義」というのもどうかなという気がしています。）を取り上げられればと思っています。
僕の基本的立場は、人工知能に関しては、「コネクショニズム」も「計算主義」も、人間の「知能・認知能力」の全領域をカバーするには、いささか足りないところがあるのではというものです。ただ、個人的には、いわば哲学的には、数学的認識のメカニズムに強い関心を持っています。
セミナーでは、現代の生物学的かつ計算主義的言語学の潮流を、ChomskyのMinimalist Programを中心に紹介しようと思います。
現代の知能への「計算主義」的アプローチの始祖は、いうまでもなくTuringです。セミナーでは、こうした系譜を受けつぎ、コンピュータによる数学の証明に取り組み、昨年、急逝したVoevodskyの仕事を紹介できればと思います。

公開日：2018/07/31

冒頭部分は無料でご視聴いただけます。
ぜひご覧ください。