Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AGI福岡 第3回
Search
yuky_az
November 14, 2024
Technology
0
99
AGI福岡 第3回
AGI時代に向けて、今からできることを共に考え、実行していこう!
yuky_az
November 14, 2024
Tweet
Share
More Decks by yuky_az
See All by yuky_az
AGI福岡 第6回
yukinaga
0
97
AGI福岡 第5回
yukinaga
0
140
AGI福岡 第2回
yukinaga
0
110
生成AIの現状と展望: AIと共生する未来への道程
yukinaga
3
1.1k
BERTによる自然言語処理を学ぼう!【 Live!人工知能 #26】 #Live人工知能
yukinaga
0
410
iOSアプリは「感情」を宿すのか? AIとアプリの未来について
yukinaga
2
1.1k
iOSアプリに「意識」は宿るのか? ディープラーニングの先にある人工知能(AI)
yukinaga
6
5.9k
ヒトとAIの共生、そしてシンギュラリティ
yukinaga
0
1k
iOSと(深層)強化学習
yukinaga
6
9k
Other Decks in Technology
See All in Technology
SwiftUIのGeometryReaderとScrollViewを基礎から応用まで学び直す:設計と活用事例
fumiyasac0921
0
120
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
3
20k
AI時代だからこそ考える、僕らが本当につくりたいスクラムチーム / A Scrum Team we really want to create in this AI era
takaking22
6
2.8k
BirdCLEF+2025 Noir 5位解法紹介
myso
0
190
Trust as Infrastructure
bcantrill
0
290
神回のメカニズムと再現方法/Mechanisms and Playbook for Kamikai scrumat2025
moriyuya
4
320
職種別ミートアップで社内から盛り上げる アウトプット文化の醸成と関係強化/ #DevRelKaigi
nishiuma
2
130
VCC 2025 Write-up
bata_24
0
150
ZOZOのAI活用実践〜社内基盤からサービス応用まで〜
zozotech
PRO
0
140
それでも私はContextに値を詰めたい | Go Conference 2025 / go conference 2025 fill context
budougumi0617
4
1.1k
Azure SynapseからAzure Databricksへ 移行してわかった新時代のコスト問題!?
databricksjapan
0
120
「技術負債にならない・間違えない」 権限管理の設計と実装
naro143
35
10k
Featured
See All Featured
Making Projects Easy
brettharned
118
6.4k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.6k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Scaling GitHub
holman
463
140k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
43
7.7k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
208
24k
KATA
mclloyd
32
14k
[Rails World 2023 - Day 1 Closing Keynote] - The Magic of Rails
eileencodes
36
2.5k
Navigating Team Friction
lara
189
15k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
Java REST API Framework Comparison - PWX 2021
mraible
33
8.8k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
2.6k
Transcript
"(*Ԭୈճ !ΤϯδχΞΧϑΣ
Φʔϓχϯά
ʮ൚༻ਓೳʢ"(*ʣʯͱʮಛԽܕਓೳʯ ൚༻ਓೳʢ˺ڧ͍"*ʣ ˠώτͷೳͷΑ͏ͳ൚༻ੑΛ࣋ͭ"* FHυϥ͑ΜɺమΞτϜͳͲ ಛԽܕਓೳʢ˺ऑ͍"*ʣ ˠݶఆతͳղܾਪ FHνΣεকعͷ"*ɺը૾ೝࣝͳͲ ࠷৽ͷ--.ͲͪΒʁ
"(*ͷొؒۙʁ 4*56"5*0/"-"8"3&/&44 ΑΓ IUUQTTJUVBUJPOBMBXBSFOFTTBJGSPNBHJ UPTVQFSJOUFMMJHFODF
ϊʔϕϧཧֶ © Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences John
Hop fi eld and Geoffrey Hinton. Ill. Niklas Elmehed © Nobel Prize Outreach ͷϊʔϕϧཧֶɺ δϣϯɾ+ɾϗοϓϑΟʔϧυʢถࠃʣͱδΣϑϦʔɾ&ɾώϯτϯʢΧφμʣ͕ड
ϊʔϕϧཧֶ • डཧ༝ → ػցֶशͱਓχϡʔϥϧωοτϫʔΫͷج൫Λߏங͠ɺσʔλύλʔϯͷ هԱɾ࠶ݱΛՄೳʹͨ͠ޭɻ • ओͳۀ → ϗοϓϑΟʔϧυɿεϐϯܥͷཧֶͷݪཧΛԠ༻ͨ͠ʮϗοϓϑΟʔϧυ
ωοτϫʔΫʯΛ։ൃ͠ɺσʔλύλʔϯͷอଘͱ෮ݩΛ࣮ݱɻ → ώϯτϯɿʮϘϧπϚϯϚγϯʯΛ։ൃ͠ɺσʔλ͔ΒಛΛֶश͢Δٕज़ Λཱ֬ɻAIͱػցֶशͷඈ༂తͳਐలʹߩݙɻ • Өڹ → AIͱཧֶͷ༥߹ʹΑΔൃలΛଅਐ͠ɺԠ༻ͰͷՄೳੑΛେ͖֦͘େɻ
"(*Ԭͷҙٛ w "(*࣌ʹ͚ͯɺࠓ͔ΒͰ͖Δ͜ͱΛڞʹߟ͑ɺ ࣮ߦ͍ͯ͜͠͏ʂ
ӡӦऀհ w զ࠺ʢ4"*-BCגࣜձࣾʣ w ۙ౻ݑࣇʢגࣜձࣾελσΟετʣ w େ৴ߊʢ/0#%"5"גࣜձࣾʣ w ੨྄ʢςΠϧΠϯυגࣜձࣾʣ
දऀհ զ࠺ :VLJOBHB"[VNB !ZVLZ@B[ 4"*-BCגࣜձࣾදऔక w "*ؔ࿈ͷڭҭɺݚڀ w ཧֶത࢜ʢཧֶʣ w
๏େֶσβΠϯֶ෦݉ߨࢣ w 6EFNZͰສਓΛࢦಋ w ༗໊اۀͰ"*ݚमΛ୲ w ஶॻʹʮ͡ΊͯͷσΟʔϓϥʔχϯάʯͳͲ w झຯϒϥδϦΞϯॊज़"*Ξʔτ
ϋογϡλά BHJGVLVPLB
"(*Ԭ%JTDPSEίϛϡχςΟ
:PV5VCFϥΠϒ ʮ&OHJOFFSDBGF"(*ԬʯͰ:PV5VCFݕࡧ
ࠓճͷίʔυ IUUQTHJUIVCDPNZVLJOBHBIPQ fi FME@CPMU[NBOO
ϗοϓϑΟʔϧυωοτϫʔΫͱʁ
δϣϯɾϗοϓϑΟʔϧυࢯͷհ ݚڀऀͱͯ͠ͷܦྺ • ੜ·ΕɺΞϝϦΧͷཧֶऀɾੜཧֶऀ • ϓϦϯετϯେֶͰཧֶΛઐ߈ʢ1I%ʣ • ΧϦϑΥϧχΞՊେֶɺϓϦϯετϯେֶͳͲͰڭ佃 • ཧֶ͔ΒਆܦՊֶݚڀྖҬΛ֦େ
• ෳࡶܥͷݚڀͰଟେͳޭ ओͳۀͱධՁ • ɿϗοϓϑΟʔϧυωοτϫʔΫΛఏҊ • ཧֶͷ֓೦Λ༻͍ͯχϡʔϥϧωοτΛཧԽ • ݱͷਂֶशͷཧతج൫Λங͍ͨઌۦऀͷҰਓ Ill. Niklas Elmehed © Nobel Prize Outreach
ϗοϓϑΟʔϧυωοτϫʔΫͷݩจ ถࠃՊֶΞΧσϛʔلཁʹܝࡌ IUUQTXXXQOBTPSHEPJQOBT
جຊΞʔΩςΫνϟ ωοτϫʔΫߏ • ͯ͢ͷχϡʔϩϯ͕૬ޓʹ݁߹ • ֤χϡʔϩϯํʹଓɺͨͩࣗ͠ݾ݁߹ଘࡏ͠ͳ͍ • ݁߹ͷॏΈରশతʢ ʣ •
χϡʔϩϯͷঢ়ଶࢄʢ ʣ·ͨೋʢ ʣ ಈ࡞ͷಛ • ΤωϧΪʔؔ ʹجͮ͘ঢ়ଶߋ৽ ◦ ɿχϡʔϩϯ ͷᮢʢόΠΞεʣ • ඇಉظతͳঢ়ଶߋ৽ʢҰʹͭͷχϡʔϩϯʣ • ہॴతͳใͷΈͰߋ৽அ • ΤωϧΪʔ࠷খԽʹΑΔ҆ఆঢ়ଶͷऩଋ • ཧֶͷεϐϯάϥεϞσϧͱྨࣅͨ͠ৼΔ͍ wij = wji si ∈ − 1, + 1 si ∈ 0,1 E = − 1 2 ∑ i,j wij si sj − ∑ i θi si θi i
ಈ࡞ݪཧ ঢ়ଶߋ৽ͷϝΧχζϜ • ֤χϡʔϩϯͷೖྗɿ • ߋ৽نଇɿ ࢄʢۃੑʣͷ߹ɿ ೋʢ୯ۃੑʣͷ߹ɿ
• ඇಉظతͳߋ৽ʢϥϯμϜʹબΜͩͭͷχϡʔϩϯΛߋ৽ʣ • ͯ͢ͷχϡʔϩϯ͕҆ఆ͢Δ·Ͱ܁Γฦ͠ hi = ∑ j wij sj + θi si = { +1 JG hi ≥ 0 −1 JG hi < 0 si = { 1 JG hi ≥ 0 0 JG hi < 0
ಈ࡞ݪཧ ΤωϧΪʔͱऩଋ • ΤωϧΪʔؔঢ়ଶߋ৽ʹΑΓ୯ௐݮগ • γεςϜඞͣہॴ࠷খʹऩଋ • ࠷ऴঢ়ଶॳظঢ়ଶʹґଘ • ΤωϧΪʔܗͷΠϝʔδɿ
◦ࢁʢෆ҆ఆঢ়ଶʣ͔Β୩ʢ҆ఆঢ়ଶʣ ◦ෳͷ҆ఆঢ়ଶʢہॴ࠷খʣ͕ଘࡏ ◦هԱύλʔϯ҆ఆঢ়ଶͷҰͭʹରԠ
ֶशͱهԱ ֶशʢॏΈͷܾఆʣ • ݁߹ՙॏͷֶशଇɿ ʢ ʣ ◦ ɿχϡʔϩϯ ◦ ɿهԱͤ͞Δύλʔϯ
◦ ɿύλʔϯ ʹ͓͚Δχϡʔϩϯ ͷঢ়ଶ • ҰͷܭࢉͰॏΈΛܾఆʢඇ෮తʣ • ੜֶతͳϔϒଇʹجͮ͘ هԱ༰ྔͱಛ • ཧతͳهԱ༰ྔɿ ◦ ݸͷχϡʔϩϯͰ ݸͷύλʔϯΛهԱՄೳ • ϊΠζΛؚΉೖྗ͔Βͷى͕Մೳ • ύλʔϯͷҰ෦͔ΒશମΛ࠶ߏ wij = 1 N ∑p μ=1 sμ i sμ j i ≠ j N p sμ i μ i pmax ≈ 0.14N N 0.14N
Ԡ༻ྫͱಛ දతͳԠ༻ྫ • ࿈هԱγεςϜ ◦ύλʔϯ෮ݩɾϊΠζআڈ ◦ෆશͳೖྗ͔Βͷى • Έ߹Θͤ࠷దԽ ◦८ճηʔϧεϚϯ ◦εέδϡʔϦϯά
རͱݶք • རɿฒྻॲཧ͕ՄೳɺϋʔυΣΞ࣮͕༰қ • ݶքɿهԱ༰ྔͷ੍ݶʢ ʣɺہॴղʹؕΔՄೳੑ 0.14N
ൃలͱӨڹ తͳൃల • ϘϧπϚϯϚγϯͷਐԽ ◦֬తͳৼΔ͍ͷಋೖɺӅΕͷՃ • ࿈ଓϞσϧͷ։ൃ ◦ΞφϩάχϡʔϩϯͷಋೖɺΑΓ๛͔ͳදݱೳྗͷ֫ಘ ݱͷӨڹ •
ཧֶͷݟͷ׆༻ ◦ΤωϧΪʔ࠷খԽʹΑΔֶश ◦֬తΞϓϩʔνͷجૅ
ϗοϓϑΟʔϧυωοτϫʔΫͷίʔυ IUUQTHJUIVCDPNZVLJOBHBIPQ fi FME@CPMU[NBOOUSFFNBJOTFDUJPO@
ϘϧπϚϯϚγϯͱʁ
δΣϑϦʔɾώϯτϯࢯͷհ Ill. Niklas Elmehed © Nobel Prize Outreach ܦྺͱݚڀ •
ΠΪϦεੜ·ΕɺʮσΟʔϓϥʔχϯάͷʯ • τϩϯτେֶڭतɺ(PPHMF3FTFBSDIॴଐ • ೝ৺ཧֶ͔Βਓೳݚڀ • ਂֶशͷཧతجૅΛཱ֬ ओͳۀ • ޡࠩٯ๏ͷ࠶ൃݟʢʣ • %FFQ#FMJFG/FUXPSLͷఏҊʢʣ • νϡʔϦϯάडʢʣ • "*҆શੑͷܯʢʣ
ϘϧπϚϯϚγϯͷݩจ τϩϯτେֶͷΣϒαΠτʹܝࡌ IUUQTXXXDTUPSPOUPFEVdGSJU[BCTQTDPHTDJCNQEG
എܠͱੜ ։ൃͷഎܠ • ɺϗοϓϑΟʔϧυωοτϫʔΫͷݶք • ౷ܭྗֶʢϘϧπϚϯʣͷԠ༻Λண • )JOUPO4FKOPXTLJʹΑΔڞಉݚڀʢʣ • ֬తͳৼΔ͍ͷಋೖ
ओཁͳֵ৽ • ֬తͳχϡʔϩϯͷಋೖ • ԹύϥϝʔλʹΑΔ੍ޚ • ӅΕϢχοτͷಋೖ • ΤωϧΪʔ࠷খԽͱ֬తֶशͷ౷߹
جຊΞʔΩςΫνϟ ωοτϫʔΫߏ • ՄࢹͱӅΕͷߏ • ͯ͢ͷϢχοτ͕ؒํʹ݁߹ • ֬తͳঢ়ଶભҠɿ ◦
ɿঢ়ଶมԽʹ͏ΤωϧΪʔมԽ ◦ ɿԹύϥϝʔλ ΤωϧΪʔؔ • ◦ ɿϢχοτؒͷ݁߹ॏΈ ◦ ɿϢχοτͷঢ়ଶʢ·ͨʣ ◦ ɿόΠΞε߲ • Թ ʹΑͬͯঢ়ଶΛ੍ޚ p(si = 1) = 1 1 + e−ΔEi/T ΔEi T E = − ∑ i<j wij si sj − ∑ i θi si wij si θi T
ಈ࡞ϝΧχζϜ ঢ়ଶભҠͷΈ • ϘϧπϚϯʹै͏֬తͳঢ়ଶߋ৽ ◦ ◦ ɿؔ ɿશϢχοτͷঢ়ଶϕΫτϧ •
ΪϒεαϯϓϦϯάʹΑΔঢ়ଶભҠ ◦ϥϯμϜʹબΜͩϢχοτΛ֬తʹߋ৽ ◦ฏߧঢ়ଶʹ౸ୡ͢Δ·Ͱ܁Γฦ͠ Թ੍ޚͱ࠷దԽ • γϛϡϨʔςουΞχʔϦϯάͷར༻ ◦ߴԹ͔Β։࢝͠ɺঃʑʹԹΛԼ͛Δ ◦ہॴղճආͱେҬత࠷దԽ • ԹʹΑΔ୳ࡧɾऩଋͷ੍ޚ ◦ߴԹɿϥϯμϜͳ୳ࡧԹɿہॴతͳ࠷దԽ P(s) = 1 Z e−E(s)/T Z s
ֶशΞϧΰϦζϜ ֶशͷجຊࣜ • ॏΈߋ৽ଇɿ ◦ ɿֶश ◦ ɿσʔλͷظʢਖ਼૬ʣ ◦
ɿϞσϧͷظʢෛ૬ʣ ্࣮ͷ • ίϯτϥεςΟϒμΠόʔδΣϯεʢ$%ʣ๏ͷಋೖ ◦શͳऩଋΛͨͣʹֶश ◦গεςοϓͷαϯϓϦϯάͰ༻ • Թεέδϡʔϧͷઃఆ ◦ֶशॳظߴԹͰ୳ࡧతʹ ◦ֶशޙظԹͰऩଋΛଅਐ Δwij = η(⟨si sj ⟩data − ⟨si sj ⟩model ) η ⟨ ⋅ ⟩data ⟨ ⋅ ⟩model
ൃలͱԠ༻ Ϟσϧͷൃల • ੍ݶϘϧπϚϯϚγϯʢ3#.ʣͷߟҊ ◦ؒͷΈͷ݁߹ʹΑΔޮԽ ◦%FFQ#FMJFG/FUXPSLͷجૅʹ • %FFQ-FBSOJOHֵ໋ͷߩݙ ◦ਂֶशͷࣄલֶशख๏ͱͯ͠׆༻ ◦ੜϞσϧͷجຊ֓೦Λཱ֬
ϘϧπϚϯϚγϯͷίʔυ IUUQTHJUIVCDPNZVLJOBHBIPQ fi FME@CPMU[NBOOUSFFNBJOTFDUJPO@
Ԭͷ"(* Γ্͍͖͛ͯ·͠ΐ͏ʂ