ここ最近インタネットからAIだ！だとかビルドアンドスクラップなモデルからデータだっ！とか言われているようですが・・
IBMの小さな研究グループがコンピュータにどうやったら言語熱かったり抽象的な概念を認識させたり、問題を解決させたりできるんだろ？って研究してたらしいです。
核兵器が開発されて、原子核や素粒子なんかの動きだとかが解明されてきて脳もニューロンみたいな回路じゃないの？って言う風にとらえられるようになってならばコンピュータで代替できるでしょ。って考えられたみたいですね。
1965年までにいろいろなモデルが検討されたみたいです。フォーマル（法則性に基づいた）ロジックだとかヒューリスティック（経験性に基づいた）ロジックだとか..でこれらをニューラルネットワークって呼ばれてたみたいです。いずれも脳の構造から発想されたようですが・・
ニューラルネットワークでこれはいけるぞ！って感じでコンピュータを単なる計算機から認知したり思考したり考えられる機械として機能させちゃうぞという試みは結局のところ失敗したみたいです。
というは人間があらかじめ教師データというデータによりコンピュータに答えとか答えかたのケースだとか膨大に教え込まなければならない手間がかかるし、教えたことはできるけれど教えてないこと(未知な事）については全然機能しない（過学習）ということが若ちゃったからみたいです。
ということで脳の構造を模したニューラルネットワークスゲーっ！ってブームがおきたらしいけれど、結局だめだめじゃん！ということでその後十数年にわたってAIの冬が到来したらしいです・・・。
ニューラルネットワークって結局のところこの過学習という人が教師として教えたこと以外は上手に処理できないって問題があって研究者に、あっあのうさん臭いやつねって感じでしばらくしかとされていたみたいですが、2000年代に入ってニューラルネットワークを複数の仮想に分けてあらかじめ用意したコンピュータが計算して学習する教師データというものを用意していろいろやると、未知の画像をこれはたぶんだけどネズミでしょ！とか猫でしょ！とか仕分けできるようになったよ！ということで、みんなでこぞって深層学習というヤツをやりはじめた！というのが今言われているDeepLearningみたいです。
再帰的なロジックモデルだとか畳みかけて連続して計算して統計予測を繰り返すモデルだとか各階層で過学習を避けるためにちょっとした隠れ要素計算して調整させるようなテクニックだとかも考えられて、脳の働きにだんだんと近づいていくようなモデルができているみたいです。
TensorflowだとかChainerだとかCafeだとかいろいろなDeepLearningできちゃるソフトウェアフレームワークが無料で公開されているようです（ただしやっぱり一部はブラックボックスみたいだけど・・）
これらは、RNN(Recurent neural network)だとかCNN(convolutional nueral network)だとかいろいろなNueralNetworkモデルがフレーム枠としてパッケージになっているヤツみたいですが、簡単なTutorialでNLP（言語をベクトルかして自然言語処理応用したり）、NMT(Nueral Machine Traslation) みたいな切り口で多言語を同時に翻訳しちゃったり、画像を仕分けしたり、セマンティックな認識をさせたり、トレーニングデータのサンプルなんかも付いていて誰でも環境を整えればそういうのを体感できちゃうみたいです。
それで、最近では教師データなしの自動学習みたいなことも研究されているのだとか・・・
まだよちよち歩きDeepLearningだとかNeuralNetworkのどこが核兵器並み危険なの？
この記事で哲学者の人が言っているみたいですが、このよちよち歩きなDeepLearningというヤツが教師データなしで自動学習することができつつあるということはこれって結構あぶないでしょっ。って感じの問題敵をしているみたいです。「んっ？」っておもうかもしれませんが・・・よくよく考えてみると・・・確かに映画マトリックスみたいなことが起こらないとも言えない予感がしたりします。
こんなまだまだヨチヨチあるきな機械学習なんかに何ができるぅ！って油断していると、下の記事にあるようなことが絶対に起こらないとは言えないということなんですね。
The program was by no means superintelligent. But Bostrom’s book essentially asks: What if it were? Assume that it has a broad ability to consider problems and that it has access to the Internet. It could read and acquire general knowledge and communicate with people seamlessly online. It could conduct experiments, either virtually or by tinkering with networked infrastructure. Given even the most benign objective—to win a game—such a system, Bostrom argues, might develop “instrumental goals”: gather resources, or invent technology, or take steps to insure that it cannot be turned off, in the process paying as much heed to human life as humans do to ants.
プログラムだとかパラメタだとかはどうでもいいんですよ。A.Iにそんなのは価値をあたえないんです！それよりも自分で勝手に考えられるようなる可能性について目を向けるべき！だって、トレーニング用のデータをコンピュータがその内インターネットに接続されている状態で自由にネットをクロールしてゲットしてデータを仕分けして分類できるようになって、その内アノテーションというか語彙レベルとモーダルに認知できるようになって、知識を見つけて人間とオンラインでシームレスにきちんとコミュニケーションとれちゃうような感じがしない？
そしてそんな風に人間とやりとりできるようなちゃったらネットワークを返して勝手に深層学習して賢くなったりだとか、ネットワークでつながてコントロールできる人類のリソースを集めて、その内人ではスイッチを切れなくなって・・・みたいなことが起きなとはいねえないよねぇっ！とBostromという人は警告しているらしいです。
そういうい意味でシリコンバレーで有名なイケメンイーロンマスクさんなんかは核兵器よりも危険度が大きくなるポテンシャルをA.I.ってもっているよ！ってブラフを語っているのだとかいないのだとか・・・
しろ： でも個人的にはオートマトンだとかオートマタだとかいう呼び名でファンタジーSF小説にでてくるような機械人形メイドロボット的なヤツ実現されたらうれしいんですけど、そうなるまでにはどれぐらいかかるのか・・・量子コンピュータが実現化されればできるかもしれないですね♪
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