#11 ユルゲン・シュミットフーバー


#11 ユルゲン・シュミットフーバー

ユルゲン・シュミットフーバーは、長・短期記憶ネットワーク(LSTMs)の考案者の一人です。長・短期記憶は、今日の何十億ものデバイス上で音声認識や翻訳など多くの問題に応用されています。創造性の形式理論など人工知能の分野において30年以上にわたり、数々の独創的なアイデアを発表し続けています。


- 再帰的に自己改善していく AI システムを夢見たのはいつか?

0:53

- 汎用的な問題解決マシンはどんなメカニズムを持つと思うか?

2:25

- 広義のメタ学習と狭義のメタ学習の違いとは?

4:06

- 自己言及できるプログラムで、研究の方向性を変えるような素晴らしい成功例が近いうちに出てくると思うか?

6:36

- P 対 NP 問題、最悪計算量の解析のような考え方は役立つと思うか?

11:31

- 汎用人工知能(AGI)システムはシンプルなものになるはず、という考えの背景にあるものは?

15:00

- 汎用的な問題解法に向けた次のステップ、PowerPlay というアイデアについて

30:28

- 人間を知的エージェント、PowerPlay の実例として見たとき、人生の目的や意味は何だと思うか?

35:35

- 創造性の役割は何だと思うか?

38:00

- 意識とは?問題解決能力に伴う副産物か?

41:33

- LSTM のような学習モデルが構造として持つ深層がもたらす価値とは?深くなればなるほど良くなるのか?

46:11

- 強化学習について

54:55

- 80年代のエキスパートシステム、シンボリック AI から学べることは?

59:24

- 今後数年の人工知能の研究の方向性として、最も興味を持っているものは?

1:03:27

- 将来、人工知能が社会に与える影響について楽観しているか?懸念しているか?

1:06:32