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J-GLOBAL ID：201702256312708863   整理番号：17A0353460

機械による学習の限界を突破【JST・京大機械翻訳】

Break through the limits of learning by machines

著者 (1件)： Shi Zhongzhi (Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences)
資料名： Kexue Tongbao  (Kexue Tongbao)
巻： 61  号： 33  ページ： 3548-3556  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2016A  ISSN： 0023-074X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 学習能力は人間知能の基本的特徴である。2016年3月、GOOGLE社のALPHAGOは深さ神経回路網とモンテカルロ木探索を結合し、4勝ち1の負の成績で囲碁世界のチャンピオン韓国の李世石をにした。この結果は人工知能の大きな進展を示した。本論文では、強化学習、深さ学習、深さ強化学習を含む、ALPHAGOの採用した機械学習方法を重点的に紹介し、存在する問題と最新の研究進展を分析した。コンピュータによる学習の限界を突破するために,認知機械学習を提案し,可能性のある研究方向を取り上げ,機械知能を進化させ,徐々に人間のレベルに達するようにした。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 大韓民国 ,  機械学習 ,  モンテカルロ法 ,  石材 ,  コンピュータ ,  木探索 ,  人工知能 ,  *強化学習 ,  神経回路網
準シソーラス用語： 機械知能 ,  囲碁 ,  学習能力 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： reinforcement learning ,  deep learning ,  deep reinforcement learning ,  cognitive machine learning ,  learning emergence ,  learning evolution

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 学習 ,  限界