人工知能の課題-機械学習とコンピュータビジョンから感情知能へ【JST・京大機械翻訳】

Pietikaeinen Matti; Silven Olli

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202206929159332 整理番号：22P0023703

人工知能の課題-機械学習とコンピュータビジョンから感情知能へ【JST・京大機械翻訳】

Challenges of Artificial Intelligence -- From Machine Learning and Computer Vision to Emotional Intelligence

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発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

人工知能(AI)は,日常会話と生活の一部になっている。世界を革命する新しい電力と考えられている。AIは,産業とアカデミーの両方においてひどく投資されている。しかし,現在のAI議論には多くの hypがある。いわゆる深層学習に基づくAIは,多くの問題において印象的な結果を達成したが,その限界は既に見える。AIは1940年代以来研究中であり,その産業は,過剰予測とこれに続く関連不注意により,多くのアップとダウンを見た。本書の目的は,AIの現実的画像,その歴史,その可能性と限界を与えることである。AIは,ヒトではなく,ヘルパーであると信じている。AIが何十年間にわたって進化したかを記述することにより始める。基礎の後,著者らは人工知能の現在の主流のための大規模なデータの重要性を説明した。AI,方法,および機械学習のための最も一般的な表現をカバーした。さらに,主な応用分野を紹介した。コンピュータビジョンはAIの開発の中心である。書籍はコンピュータビジョンへの一般的紹介を提供し,結果への曝露と我々の研究の応用を含む。感情は,ヒト知能の中心であるが,AIではほとんど使用されていない。感情知能の基本とトピックに関する自身の研究を提示した。著者らは,そのような成果が現在の知識に基づいて不可能と思われる理由を説明し,AIがどのように改善できるかを説明する超知能について議論する。最後に,AIの現況と将来に何が行うかを要約した。虫垂では,AI教育の開発,特に大学におけるコンテンツの展望から見た。【JST・京大機械翻訳】

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