by WikiImages 16世紀に活躍した天文学者である ニコラウス・コペルニクス は、当時の主流であった 天動説 を覆す 地動説 を唱えたことで知られています。研究者らが AI に「地球から観測した太陽と火星の軌道データ」を教えたところ、AIがコペルニクスのように「太陽を中心に惑星が周回していること」を発見したと判明しました。 AI Copernicus ‘discovers’ that Earth orbits the Sun https://www.nature.com/articles/d41586-019-03332-7 スイスの チューリッヒ工科大学 の物理学者である Renato Renner 氏らの研究チームは、物理学者がさまざまな現象を簡潔な数式で表すように、大規模なデータセットを基本的な数式に分解するニューラルネットワークの設計を目指していました。 従来のニューラルネットワークでは、画像や音声などのオブジェクトを認識するために膨大なデータセットをトレーニングします。その結果、ニューラルネットワークは「猫」や「ドラムの音」といった特定のオブジェクトに関するさまざまな特徴を見つけ出し、対象となるオブジェクトの認識が可能となります。 ところが、ニューラルネットワークがオブジェクトの特徴を認識して情報を抽出するプロセスは、簡単に解釈できるものではありません。ニューラルネットワークがオブジェクトを認識する方法はブラックボックスのようなものであり、物理学者が導き出す一般的な数式や法則のようには解釈できないとのこと。

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2019年11月11日 12時00分00秒 in ソフトウェア, サイエンス, Posted by log1h_ik

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