生体の科学69巻1号

2018年02月発行

特集 社会性と脳

構成的発達科学における社会的相互作用

著者： 浅田稔¹

所属機関： ¹大阪大学大学院工学研究科創発ロボティクス研究室

ページ範囲：P.54 - P.58

　深層学習に代表されるAI技術の進展はめざましく，日進月歩どころか，秒進時歩の勢いで，様々な局面で利用されている^1）。深層学習のオリジンは，福島邦彦氏の多層ニューラルネットワーク「ネオコグニトロン」^＊1であり，当時，絶対的なデータ量と計算能力の不足からあまり注目されなかったが，BigDataや計算能力の飛躍的向上のおかげで，やっと使えるものになってきた。
　深層学習は，基本的にデータの相関関係のみに着目しており，推論過程が入っていないこと，また機械学習の基本的問題である過学習などが課題として挙げられている。人間の場合も，幼いときはこの過学習が見受けられる〔例えば，英語の規則動詞の変化（過去形）など〕。ただし，人間の場合は，社会的な環境のなかで矯正されたり，自らも多様な入力を得て，より正しい方向に導かれる。

参考文献

1）独立行政法人情報処理推進機構（編）：AI白書2017─人工知能がもたらす技術の革新と社会の変貌．KADOKAWA，東京，2017

．35：28-31, 2017

. 1：12-34, 2009

. 59：279-300, 2008

. 7：19-33, 2015

. 12：e0182518, 2017

. 370：pii：20140167, 2015

. 7：e1000316, 2010

. 4：618, 2013

. 17：1-13, 1978