AI & Deep Learning_3

１：人間を超える可能性（人間とコンピュータの違い）

最新のニューラル・ネットワーク（人間の脳の構造に近い回路を持つ）を用いたDeep Learning型の人工知能を搭載したマシンは、外部に設置されたセンサー（道路の監視カメラ、速度計、風力計、雨量計、温度計、湿度計、地震計、体温計、血圧計など）の外部情報を高速無線ネットワーク経由で、リアル・タイムで入手しながら、その状況ならどう行動すべきかを判断する。

しかも、他のマシンが学習した最新情報を即座に交換しながら、数多くのマシンが整然と協調行動をする。

これは、分散協調型のDeep Learningと言われる。

（　下図：自動運転を分散協調的に学習する様子　）

優等生の脳、名人の脳、熟練者の脳のすべてが、瞬時に全員にコピーされるに等しい。

しかも、マシンだから高齢化や老衰と無縁、無限にコピーして複製可能だ。

他のマシンの習得した能力を瞬時に取り込むという「分散協調型」によって、コンピューターは人間を超える能力を習得する可能性がある。

人間の脳を接続して相互に同期できるようになれば、話は別であるが・・・

また、コンピューターの自己学習型の人工知能（ＡＩ）の場合は、プログラム（Ａの場合は、Ｘする、というような“ルール”）を書く必要がない。

コンピューターが試行錯誤しながら、ルールを発見する仕組みだからだ。

自己学習型ＡＩでは、コンピューターに「どう学習させるか」、つまり何が得点を与え、何が減点されるかという「どう教えるか」が重要になる