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既に「テクノロジー」の意味が私には分からなくなって来ているが、どうやら「人間にとって価値ある(デジタル)情報処理(とそれを実現するソフトやハードやインフラ)」と言うくらいの意味のようだ。そこには、日本語の「技術」のニュアンスはもうない。そして、今までにない驚き(センスオブワンダー)をもたらす「テクノロジー」を「イノベーション」と呼ぶようだ。

そんな事を言ったら、人間にとって、世の中というかブラックホールなどを含む宇宙の全ての事象は「情報処理」でしかないのだが。

よく「AI時代には数学が大切」などと言うが、確かに数学的な道具立ては使われているが、機械学習は数学というより情報理論の範疇で、どちらかというと物理学から援用された概念や道具立てが多く(エントロピー、サポートベクターマシン等)、物理(特に統計力学と物性物理、それから素粒子物理)こそ必要な勉強かも知れない。

現在、深層学習は単に経験的にうまくいくという体系になっているが(それも極めて"物理っぽい")、なぜうまくいくのかについてや、既存物理学との関係性について、世界中の物理学者が関心を持ちつつあり、深層学習について更なる理解が深まったり、逆に深層学習が物理学に革命を起こすかも知れない。

そして、「情報処理」=「計算」とは、カオスと秩序の境界のことだ。そして、逆問題。

CERNからwwwが生まれたように、汎用人工知能は物理学者によって生み出されるのかも知れない。

かつて、量子力学から汎用人工知能の構築を探求したロジャー・ペンローズ は、今何を考えているのだろう。
みなさん、すばらしいのですが、個人的なイチオシは、先日IPOで盛り上がったSlackのスチュワート・バターフィールドですね。

サンフランシスコでSlackのイベントに参加した時に、本人の講演も聴講しましたが、最高でした。

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