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J-GLOBAL ID：202202223635952101   整理番号：22A0754469

AIにおける学習の力学・生物学的考察

A study on learning in AI from physical and biological viewpoint

著者 (1件)： 石塚隆男 (亜細亜大 経営)
資料名： 情報処理学会全国大会講演論文集
巻： 84th  号： 2  ページ： 2.45-2.46  発行年： 2022年02月17日 
JST資料番号： S0731A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・今日AIが成功を呈しているのは,AIの学習アルゴリズムに何らかの合理性があると考えられ,本研究では合理性の根拠を物理学や生物学などの自然の法則に求めて考察。
・AIの学習アルゴリズムと最適化アルゴリズムを,力学の最小作用の原理「運動はラグランジアンと呼ばれるエネルギーの汎関数の値が最小になる軌道をとる」の観点で解釈。
・基本は,近傍探索での最小作用の実現,GAによる最適解に達する特徴抽出(遺伝子構造で不可の場合あり),ニューラルネットワークの普遍性近似定理による解の精度向上。
・ニューラルネットワークを用いた深層学習は現状では極小作用の停留点といえると思われ,最小作用の原理と普遍性近似定理の存在はAIによる結果の解釈に大きな意味。

シソーラス用語： *人工知能 ,  *学習 ,  力学 ,  *生物学 ,  性質 ,  最適化手法 ,  解 ,  近傍探索法 ,  エネルギー ,  汎関数 ,  遺伝的アルゴリズム ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出
準シソーラス用語： 合理性 ,  最適解

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (6件)：

• 石塚隆男(2021)「最小作用の原理のビジネスへの応用に関する考察」『日本経営工学会 2021年秋季大会予稿集』pp107-108
• 伊庭斉志(2015)『進化計算と深層学習』オーム社
• 今泉允聡(2021)『深層学習の原理に迫る』岩波書店
• 紺野大地,池谷裕二(2022)『脳と人工知能をつないだら、人間の能力はどこまで拡張できるか 脳 AI 融合の最前線』講談社
• Michael Nielsen(「ニューラルネットワークと深層学習」翻訳プロジェクト訳 )(2014)「CHAPTER 4 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明」 http://nnadlja.github.io/nnadl_site_ja/chap4.html , 2022年1月7日確認

タイトルに関連する用語 (4件)： AI ,  学習 ,  力学 ,  生物学