(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ 83 (知能増幅)at FUTURE
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ 83 (知能増幅) - 暇つぶし2ch134:yamaguti
18/05/06 05:17:09.74 KNVtyv4+.net BE:138871639-2BP(0)
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>>120 -121 >>100-101 >>116-117 >>131-132
>165 yamaguti~kasi 170209 2304 gotluzzF
> そもシミュが数理的モデルである限りは
> 近い将来NN 推論が上回らざるを得ない ( 速度 精度 )
:
>123 オryー 180420 0702 te7pxUT8
>カオス理論で知られる複雑な状況を「機械学習」によって正確に予測
>URLリンク(gigazine.net)
169 オryー 180410 1002 ULIEi5er
:
> 中部大学教授による31年前の数理モデルをブラジルの数学者らが証明
> URLリンク(univ-journal.jp)
>「人が脳で連想記憶を行う機構 ry 。当時の数学的手法では証明できなかった。 ry 数値シミュレーションで検証に成功。初めて数学によってモデルの正しさが明らかに」
>「神経回路には記憶に達する途中の状態(疑似アトラクター)が一時的に留まり、複数のニューロン間をカオス ry 最終的に秩序のある記憶になる数理モデル」
>
> 数学で脳の連想記憶機構の一端が明らかに ─日本人による30年以上前の数理モデルを証明─ (津田一郎教授)
URLリンク(www3.chubu.ac.jp)
> 「数学で証明された2つのモデルが今後の脳科学研究やAI(人工知能)研究に役立つと期待される。」


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