17/10/15 17:59:58.09 fVcaa4PA.net
DeepMindが教師なし学習で音声と画像の関連付けをする論文
声と画像から群衆、各種楽器、性別や年齢、コンサート、水など様々な概念を獲得
自然言語は関連付けされていないため人間並ではないが動物並の概念獲得能力は保有したかもしれない
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AGIのためのDeep Learningの次のステップであるModular Deep Learning
転移学習、敵対的・協力的ネットワーク、Meta-Learning、強化学習の4つを搭載したモデルが必要らしい
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確かにDNNにMeta-Learning + ゲーム理論と転移学習（別ドメイン知識の利用）と強化学習(人間の目的指向の再現)を組み合わせたら今までよりAGIっぽいものはできると思う
だが、これが普及する場合GPU時代からHPC/クラウド/量子コンピュータ時代にならないときつい
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【 DeepMind発 】Grounded language learning in a simulated 3D world ～ 「人間の言葉」 を 学び、言葉で与えられた目標 を 達成する 深層強化学習モデル
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『「言葉の意味」をより多く学習すればするほど、新しい（指示）単語を理解していくスピードも、より早くなる現象が確認された』
『本論文では、仮想的な３次元空間の中で、人間の言葉の指示どおりに行動したときに、エージェントに報酬を与えることで、「言葉による指示」を「行動」に転写できるエージェントを生み出せたことが報告される。』