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J-GLOBAL ID：201702274226977958   整理番号：17A1470584

段階的な知識獲得に向けて:汎用人工知能の本質を考察する

著者 (2件)： 山川宏 (ドワンゴ) ,  山川宏 (全脳アーキテクチャ・イニシアティブ)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 35th  ページ： ROMBUNNO.3I1-05  発行年： 2017年09月11日 
JST資料番号： L4867A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 学習を通じて環境に適応するAIが,最初から高度に複雑なタスクを実行することは困難である。このため簡単なタスクで獲得した知識を再利用/組み合わせながら段階的にレベルアップすることになる。しかし一般に知識は記述量が小さいほど予測性が高く,それ故,個々の知識は原理的に何らかの意味で特化せざるを得ない。本講演では,広範な領域に対して予測性を発揮する汎用知能においては,異種の知識を組み合わせて利用することが大きな課題であること,さらにその解決にむけた方向性について解説する。(著者抄録)

シソーラス用語： *人工知能 ,  *知識獲得 ,  学習 ,  予測可能性 ,  専門化
準シソーラス用語： AI【人工知能】 ,  予測性 ,  特化

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 段階 ,  知識獲得 ,  汎用人工知能