ディープマインド（DeepMind）の研究者グレッグ・ウェインは、人間と同じように間違いから学ぶことで上達していくことのできるソフトウェアを設計している。ウェインと共著者は、2016年に発表したネイチャー掲載論文の中で、従来の人工知能に使われていたニューラル・ネットワークでは解けなかった、グラフ問題や、論理パズル、木構造といった問題も新しいソフトウェアによって解けることを示した。
ウェインのコンピューティングにおける洞察は、ヒト脳のニューロン間ではどのように伝達が行われているのか、という関心が基盤となっている。つまり、なぜ、ある構造が特定の知覚や感情、意思を引き起こすのかといった問題だ。現在ウェインは、これらの脳の構造の裏側にあるコンセプトを、頻繁に機械の設計に転用している。
（ケイレブ・ガーリング）
- 人気の記事ランキング
-
- Can the US battery market untangle from China? 送電網の蓄電池から中国製を締め出し、米国が払う「自立」の代償は
- Promotion AI White Paper 2026 松尾・岩澤研協力『AI白書2026』発売、サブスク版も開始
- This geneticist’s age-reversal tech could help restore sight 失明マウスの視力回復に成功、若返りブームの震源となった研究者
- Batteries just broke another record in the US 米国のバッテリー導入が過去最高、データセンターも需要けん引
- What OpenAI’s latest controversy tells us about the future of math 1万のAIエージェントが ミレニアム懸賞問題を解決、 人間の数学者に残る役割は？
