2023.08.28 2023.09.02

TED要約:コンピュータが創造的になる方法

marugotoyoten

アメリカのAI研究者、ソフトウェアエンジニア、ソフトウェアアーキテクト、作家であり、GoogleResearchの副社長兼フェローです。であるブレイズアゲライアルカスが「コンピュータが創造的になる方法」について語りました。この動画の要点と要約をまとめました

スピーカー

ブレイズアゲライアルカス

専門分野:AI
経歴:MicrosoftのDistinguishedEngineerであり、BingMapsとBingMobileのアーキテクトでもありました。Googleでは、AIの基礎研究を行い、AIを活用した製品や技術を開発するチームを率いています。また、Googleでアーティストと機械知能のプログラムを立ち上げ、機械知能エンジニアとアーティストを組み合わせてアートを創造しています。彼は科学論文、エッセイ、オピニオン記事、そして『UbiSunt（2022）』と『WhoAreWeNow？（2023）』という本を多数出版しています。TEDにも定期的に登壇しています。

３つの要点

要点１
機械知覚と創造性の交差点に焦点を当てている。
要点２
機械の創造性と芸術の世界とつながっている。
要点３
先進的なイメージング技術を用いて脳とその複雑な構造を理解するために重要な進展を遂げている。

要約

機械知覚と創造性の交差点
私はGoogleのチームを率いており、機械知能とコンピュータやデバイスが人間の脳と同様のタスクを実行できるようにするエンジニアリングの学問に焦点を当てています。私たちの研究は、音や画像を概念に変換することを含んでおり、意外なことに機械の創造性と芸術の世界とつながっています。このつながりは、ミケランジェロがかつて指摘したように、知覚と創造性の関係を強調しています。私たちのチームは、先進的なイメージング技術を用いて脳とその複雑な構造を理解するために重要な進展を遂げています。私たちは、19世紀のサンティアゴ・ラモン・イ・カハルによって始められた仕事を完成させるためにまだ取り組んでいます。

ニューラルネットワークにおける学習と推論のプロセス
画像中のオブジェクトを認識するという基本的な課題を考慮することで、視覚情報を処理するニューラルネットワークの仕組みを理解することができます。この課題は、最近までコンピュータにとって難しいものでした。ニューラルネットワークを相互に接続された一連のニューロンとしてモデリングすることで、未知の変数yを解くことができます。

機械知覚と創造性の関係
機械知覚と創造性の関係を探るために、画像中のオブジェクトの認識に焦点を当てる必要があります。この課題は、最近までコンピュータにとって難しいものでした。私たちは、ニューラルネットワークを一連の相互接続されたニューロンとしてモデリングすることで、未知の変数yを解くことができます。

脳の理解とイメージング技術の進展
私たちのチームは、先進的なイメージング技術を用いて脳とその複雑な構造を理解するために重要な進展を遂げています。私たちは、19世紀のサンティアゴ・ラモン・イ・カハルによって始められた仕事を完成させるためにまだ取り組んでいます。

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