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
-
- How much hydrogen awaits us underground? 地下に眠る数兆トン、天然水素は本当に「宝の山」なのか
- 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
- The next big thing in hydrogen could be underground 足元に眠る天然水素、21世紀の「ゴールドラッシュ」が始まった？
- These startups are chasing the next big thing in LLMs トランスフォーマーに限界、 次世代LLMを担う 4つの最新アプローチ
- This scientist is helping build a missing map of childhood 子どもは「小さな大人」ではない、欠けていた細胞地図を築く研究者
