Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AGI福岡 第3回
Search
yuky_az
November 14, 2024
Technology
0
92
AGI福岡 第3回
AGI時代に向けて、今からできることを共に考え、実行していこう!
yuky_az
November 14, 2024
Tweet
Share
More Decks by yuky_az
See All by yuky_az
AGI福岡 第6回
yukinaga
0
78
AGI福岡 第5回
yukinaga
0
120
AGI福岡 第2回
yukinaga
0
86
生成AIの現状と展望: AIと共生する未来への道程
yukinaga
3
1.1k
BERTによる自然言語処理を学ぼう!【 Live!人工知能 #26】 #Live人工知能
yukinaga
0
390
iOSアプリは「感情」を宿すのか? AIとアプリの未来について
yukinaga
2
1.1k
iOSアプリに「意識」は宿るのか? ディープラーニングの先にある人工知能(AI)
yukinaga
6
5.8k
ヒトとAIの共生、そしてシンギュラリティ
yukinaga
0
1k
iOSと(深層)強化学習
yukinaga
6
8.9k
Other Decks in Technology
See All in Technology
RubyOnRailsOnDevin+α / DevinMeetupJapan#2
ginkouno
0
350
活きてなかったデータを活かしてみた話 / Shirokane Kougyou vol 19
sansan_randd
1
270
QAはソフトウェアエンジニアリングを学んで実践するのが大事なの
ymty
1
380
脅威をモデリングしてMCPのセキュリティ対策を考えよう
flatt_security
4
1.6k
比起獨自升級 我更喜歡 DevOps 文化 <3
line_developers_tw
PRO
0
150
JSX - 歴史を振り返り、⾯⽩がって、エモくなろう
pal4de
2
300
CI/CDとタスク共有で加速するVibe Coding
tnbe21
0
150
API の仕様から紐解く「MCP 入門」 ~MCP の「コンテキスト」って何だ?~
cdataj
0
150
Securing your Lambda 101
chillzprezi
0
260
今からでも間に合う! 生成AI「RAG」再入門 / Re-introduction to RAG in Generative AI
hideakiaoyagi
1
170
Introduction to Sansan, inc / Sansan Global Development Center, Inc.
sansan33
PRO
0
2.6k
(非公式) AWS Summit Japan と 海浜幕張 の歩き方 2025年版
coosuke
PRO
1
230
Featured
See All Featured
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
2.8k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
24
1.7k
Building an army of robots
kneath
306
45k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
7
480
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
172
14k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
50k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
Docker and Python
trallard
44
3.4k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
16
920
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1031
460k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
281
13k
Transcript
"(*Ԭୈճ !ΤϯδχΞΧϑΣ
Φʔϓχϯά
ʮ൚༻ਓೳʢ"(*ʣʯͱʮಛԽܕਓೳʯ ൚༻ਓೳʢ˺ڧ͍"*ʣ ˠώτͷೳͷΑ͏ͳ൚༻ੑΛ࣋ͭ"* FHυϥ͑ΜɺమΞτϜͳͲ ಛԽܕਓೳʢ˺ऑ͍"*ʣ ˠݶఆతͳղܾਪ FHνΣεকعͷ"*ɺը૾ೝࣝͳͲ ࠷৽ͷ--.ͲͪΒʁ
"(*ͷొؒۙʁ 4*56"5*0/"-"8"3&/&44 ΑΓ IUUQTTJUVBUJPOBMBXBSFOFTTBJGSPNBHJ UPTVQFSJOUFMMJHFODF
ϊʔϕϧཧֶ © Johan Jarnestad/The Royal Swedish Academy of Sciences John
Hop fi eld and Geoffrey Hinton. Ill. Niklas Elmehed © Nobel Prize Outreach ͷϊʔϕϧཧֶɺ δϣϯɾ+ɾϗοϓϑΟʔϧυʢถࠃʣͱδΣϑϦʔɾ&ɾώϯτϯʢΧφμʣ͕ड
ϊʔϕϧཧֶ • डཧ༝ → ػցֶशͱਓχϡʔϥϧωοτϫʔΫͷج൫Λߏங͠ɺσʔλύλʔϯͷ هԱɾ࠶ݱΛՄೳʹͨ͠ޭɻ • ओͳۀ → ϗοϓϑΟʔϧυɿεϐϯܥͷཧֶͷݪཧΛԠ༻ͨ͠ʮϗοϓϑΟʔϧυ
ωοτϫʔΫʯΛ։ൃ͠ɺσʔλύλʔϯͷอଘͱ෮ݩΛ࣮ݱɻ → ώϯτϯɿʮϘϧπϚϯϚγϯʯΛ։ൃ͠ɺσʔλ͔ΒಛΛֶश͢Δٕज़ Λཱ֬ɻAIͱػցֶशͷඈ༂తͳਐలʹߩݙɻ • Өڹ → AIͱཧֶͷ༥߹ʹΑΔൃలΛଅਐ͠ɺԠ༻ͰͷՄೳੑΛେ͖֦͘େɻ
"(*Ԭͷҙٛ w "(*࣌ʹ͚ͯɺࠓ͔ΒͰ͖Δ͜ͱΛڞʹߟ͑ɺ ࣮ߦ͍ͯ͜͠͏ʂ
ӡӦऀհ w զ࠺ʢ4"*-BCגࣜձࣾʣ w ۙ౻ݑࣇʢגࣜձࣾελσΟετʣ w େ৴ߊʢ/0#%"5"גࣜձࣾʣ w ੨྄ʢςΠϧΠϯυגࣜձࣾʣ
දऀհ զ࠺ :VLJOBHB"[VNB !ZVLZ@B[ 4"*-BCגࣜձࣾදऔక w "*ؔ࿈ͷڭҭɺݚڀ w ཧֶത࢜ʢཧֶʣ w
๏େֶσβΠϯֶ෦݉ߨࢣ w 6EFNZͰສਓΛࢦಋ w ༗໊اۀͰ"*ݚमΛ୲ w ஶॻʹʮ͡ΊͯͷσΟʔϓϥʔχϯάʯͳͲ w झຯϒϥδϦΞϯॊज़"*Ξʔτ
ϋογϡλά BHJGVLVPLB
"(*Ԭ%JTDPSEίϛϡχςΟ
:PV5VCFϥΠϒ ʮ&OHJOFFSDBGF"(*ԬʯͰ:PV5VCFݕࡧ
ࠓճͷίʔυ IUUQTHJUIVCDPNZVLJOBHBIPQ fi FME@CPMU[NBOO
ϗοϓϑΟʔϧυωοτϫʔΫͱʁ
δϣϯɾϗοϓϑΟʔϧυࢯͷհ ݚڀऀͱͯ͠ͷܦྺ • ੜ·ΕɺΞϝϦΧͷཧֶऀɾੜཧֶऀ • ϓϦϯετϯେֶͰཧֶΛઐ߈ʢ1I%ʣ • ΧϦϑΥϧχΞՊେֶɺϓϦϯετϯେֶͳͲͰڭ佃 • ཧֶ͔ΒਆܦՊֶݚڀྖҬΛ֦େ
• ෳࡶܥͷݚڀͰଟେͳޭ ओͳۀͱධՁ • ɿϗοϓϑΟʔϧυωοτϫʔΫΛఏҊ • ཧֶͷ֓೦Λ༻͍ͯχϡʔϥϧωοτΛཧԽ • ݱͷਂֶशͷཧతج൫Λங͍ͨઌۦऀͷҰਓ Ill. Niklas Elmehed © Nobel Prize Outreach
ϗοϓϑΟʔϧυωοτϫʔΫͷݩจ ถࠃՊֶΞΧσϛʔلཁʹܝࡌ IUUQTXXXQOBTPSHEPJQOBT
جຊΞʔΩςΫνϟ ωοτϫʔΫߏ • ͯ͢ͷχϡʔϩϯ͕૬ޓʹ݁߹ • ֤χϡʔϩϯํʹଓɺͨͩࣗ͠ݾ݁߹ଘࡏ͠ͳ͍ • ݁߹ͷॏΈରশతʢ ʣ •
χϡʔϩϯͷঢ়ଶࢄʢ ʣ·ͨೋʢ ʣ ಈ࡞ͷಛ • ΤωϧΪʔؔ ʹجͮ͘ঢ়ଶߋ৽ ◦ ɿχϡʔϩϯ ͷᮢʢόΠΞεʣ • ඇಉظతͳঢ়ଶߋ৽ʢҰʹͭͷχϡʔϩϯʣ • ہॴతͳใͷΈͰߋ৽அ • ΤωϧΪʔ࠷খԽʹΑΔ҆ఆঢ়ଶͷऩଋ • ཧֶͷεϐϯάϥεϞσϧͱྨࣅͨ͠ৼΔ͍ wij = wji si ∈ − 1, + 1 si ∈ 0,1 E = − 1 2 ∑ i,j wij si sj − ∑ i θi si θi i
ಈ࡞ݪཧ ঢ়ଶߋ৽ͷϝΧχζϜ • ֤χϡʔϩϯͷೖྗɿ • ߋ৽نଇɿ ࢄʢۃੑʣͷ߹ɿ ೋʢ୯ۃੑʣͷ߹ɿ
• ඇಉظతͳߋ৽ʢϥϯμϜʹબΜͩͭͷχϡʔϩϯΛߋ৽ʣ • ͯ͢ͷχϡʔϩϯ͕҆ఆ͢Δ·Ͱ܁Γฦ͠ hi = ∑ j wij sj + θi si = { +1 JG hi ≥ 0 −1 JG hi < 0 si = { 1 JG hi ≥ 0 0 JG hi < 0
ಈ࡞ݪཧ ΤωϧΪʔͱऩଋ • ΤωϧΪʔؔঢ়ଶߋ৽ʹΑΓ୯ௐݮগ • γεςϜඞͣہॴ࠷খʹऩଋ • ࠷ऴঢ়ଶॳظঢ়ଶʹґଘ • ΤωϧΪʔܗͷΠϝʔδɿ
◦ࢁʢෆ҆ఆঢ়ଶʣ͔Β୩ʢ҆ఆঢ়ଶʣ ◦ෳͷ҆ఆঢ়ଶʢہॴ࠷খʣ͕ଘࡏ ◦هԱύλʔϯ҆ఆঢ়ଶͷҰͭʹରԠ
ֶशͱهԱ ֶशʢॏΈͷܾఆʣ • ݁߹ՙॏͷֶशଇɿ ʢ ʣ ◦ ɿχϡʔϩϯ ◦ ɿهԱͤ͞Δύλʔϯ
◦ ɿύλʔϯ ʹ͓͚Δχϡʔϩϯ ͷঢ়ଶ • ҰͷܭࢉͰॏΈΛܾఆʢඇ෮తʣ • ੜֶతͳϔϒଇʹجͮ͘ هԱ༰ྔͱಛ • ཧతͳهԱ༰ྔɿ ◦ ݸͷχϡʔϩϯͰ ݸͷύλʔϯΛهԱՄೳ • ϊΠζΛؚΉೖྗ͔Βͷى͕Մೳ • ύλʔϯͷҰ෦͔ΒશମΛ࠶ߏ wij = 1 N ∑p μ=1 sμ i sμ j i ≠ j N p sμ i μ i pmax ≈ 0.14N N 0.14N
Ԡ༻ྫͱಛ දతͳԠ༻ྫ • ࿈هԱγεςϜ ◦ύλʔϯ෮ݩɾϊΠζআڈ ◦ෆશͳೖྗ͔Βͷى • Έ߹Θͤ࠷దԽ ◦८ճηʔϧεϚϯ ◦εέδϡʔϦϯά
རͱݶք • རɿฒྻॲཧ͕ՄೳɺϋʔυΣΞ࣮͕༰қ • ݶքɿهԱ༰ྔͷ੍ݶʢ ʣɺہॴղʹؕΔՄೳੑ 0.14N
ൃలͱӨڹ తͳൃల • ϘϧπϚϯϚγϯͷਐԽ ◦֬తͳৼΔ͍ͷಋೖɺӅΕͷՃ • ࿈ଓϞσϧͷ։ൃ ◦ΞφϩάχϡʔϩϯͷಋೖɺΑΓ๛͔ͳදݱೳྗͷ֫ಘ ݱͷӨڹ •
ཧֶͷݟͷ׆༻ ◦ΤωϧΪʔ࠷খԽʹΑΔֶश ◦֬తΞϓϩʔνͷجૅ
ϗοϓϑΟʔϧυωοτϫʔΫͷίʔυ IUUQTHJUIVCDPNZVLJOBHBIPQ fi FME@CPMU[NBOOUSFFNBJOTFDUJPO@
ϘϧπϚϯϚγϯͱʁ
δΣϑϦʔɾώϯτϯࢯͷհ Ill. Niklas Elmehed © Nobel Prize Outreach ܦྺͱݚڀ •
ΠΪϦεੜ·ΕɺʮσΟʔϓϥʔχϯάͷʯ • τϩϯτେֶڭतɺ(PPHMF3FTFBSDIॴଐ • ೝ৺ཧֶ͔Βਓೳݚڀ • ਂֶशͷཧతجૅΛཱ֬ ओͳۀ • ޡࠩٯ๏ͷ࠶ൃݟʢʣ • %FFQ#FMJFG/FUXPSLͷఏҊʢʣ • νϡʔϦϯάडʢʣ • "*҆શੑͷܯʢʣ
ϘϧπϚϯϚγϯͷݩจ τϩϯτେֶͷΣϒαΠτʹܝࡌ IUUQTXXXDTUPSPOUPFEVdGSJU[BCTQTDPHTDJCNQEG
എܠͱੜ ։ൃͷഎܠ • ɺϗοϓϑΟʔϧυωοτϫʔΫͷݶք • ౷ܭྗֶʢϘϧπϚϯʣͷԠ༻Λண • )JOUPO4FKOPXTLJʹΑΔڞಉݚڀʢʣ • ֬తͳৼΔ͍ͷಋೖ
ओཁͳֵ৽ • ֬తͳχϡʔϩϯͷಋೖ • ԹύϥϝʔλʹΑΔ੍ޚ • ӅΕϢχοτͷಋೖ • ΤωϧΪʔ࠷খԽͱ֬తֶशͷ౷߹
جຊΞʔΩςΫνϟ ωοτϫʔΫߏ • ՄࢹͱӅΕͷߏ • ͯ͢ͷϢχοτ͕ؒํʹ݁߹ • ֬తͳঢ়ଶભҠɿ ◦
ɿঢ়ଶมԽʹ͏ΤωϧΪʔมԽ ◦ ɿԹύϥϝʔλ ΤωϧΪʔؔ • ◦ ɿϢχοτؒͷ݁߹ॏΈ ◦ ɿϢχοτͷঢ়ଶʢ·ͨʣ ◦ ɿόΠΞε߲ • Թ ʹΑͬͯঢ়ଶΛ੍ޚ p(si = 1) = 1 1 + e−ΔEi/T ΔEi T E = − ∑ i<j wij si sj − ∑ i θi si wij si θi T
ಈ࡞ϝΧχζϜ ঢ়ଶભҠͷΈ • ϘϧπϚϯʹै͏֬తͳঢ়ଶߋ৽ ◦ ◦ ɿؔ ɿશϢχοτͷঢ়ଶϕΫτϧ •
ΪϒεαϯϓϦϯάʹΑΔঢ়ଶભҠ ◦ϥϯμϜʹબΜͩϢχοτΛ֬తʹߋ৽ ◦ฏߧঢ়ଶʹ౸ୡ͢Δ·Ͱ܁Γฦ͠ Թ੍ޚͱ࠷దԽ • γϛϡϨʔςουΞχʔϦϯάͷར༻ ◦ߴԹ͔Β։࢝͠ɺঃʑʹԹΛԼ͛Δ ◦ہॴղճආͱେҬత࠷దԽ • ԹʹΑΔ୳ࡧɾऩଋͷ੍ޚ ◦ߴԹɿϥϯμϜͳ୳ࡧԹɿہॴతͳ࠷దԽ P(s) = 1 Z e−E(s)/T Z s
ֶशΞϧΰϦζϜ ֶशͷجຊࣜ • ॏΈߋ৽ଇɿ ◦ ɿֶश ◦ ɿσʔλͷظʢਖ਼૬ʣ ◦
ɿϞσϧͷظʢෛ૬ʣ ্࣮ͷ • ίϯτϥεςΟϒμΠόʔδΣϯεʢ$%ʣ๏ͷಋೖ ◦શͳऩଋΛͨͣʹֶश ◦গεςοϓͷαϯϓϦϯάͰ༻ • Թεέδϡʔϧͷઃఆ ◦ֶशॳظߴԹͰ୳ࡧతʹ ◦ֶशޙظԹͰऩଋΛଅਐ Δwij = η(⟨si sj ⟩data − ⟨si sj ⟩model ) η ⟨ ⋅ ⟩data ⟨ ⋅ ⟩model
ൃలͱԠ༻ Ϟσϧͷൃల • ੍ݶϘϧπϚϯϚγϯʢ3#.ʣͷߟҊ ◦ؒͷΈͷ݁߹ʹΑΔޮԽ ◦%FFQ#FMJFG/FUXPSLͷجૅʹ • %FFQ-FBSOJOHֵ໋ͷߩݙ ◦ਂֶशͷࣄલֶशख๏ͱͯ͠׆༻ ◦ੜϞσϧͷجຊ֓೦Λཱ֬
ϘϧπϚϯϚγϯͷίʔυ IUUQTHJUIVCDPNZVLJOBHBIPQ fi FME@CPMU[NBOOUSFFNBJOTFDUJPO@
Ԭͷ"(* Γ্͍͖͛ͯ·͠ΐ͏ʂ