人工知能（AI）は、私たちの時代の最も変革的な力の15つです。 AIが私たちの世界を良い方法で変えるか悪い方法で変えるかについては議論があるかもしれませんが、私たち全員が同意することは、AIはビッグデータなしでは何もないということです。 ビッグデータとAIは100つの巨人と見なされます。 機械学習は、スマートコンピューターがデータを送受信し、人間の助けなしにデータを分析することで新しい概念を学習できるAIの高度なバージョンと見なされています。 たとえば、大型ハドロン衝突型加速器は、年間約XNUMXペタバイトのデータを生成します。 これは、約XNUMX万ペタバイトのデータを含む脳全体をマッピングするときに起こることと比較して何もありません。 天文学、化学、気候研究、遺伝学、法律、材料科学、神経生物学、ネットワーク理論、または粒子理論は、大規模なデータベースによってすでに変換されているほんの数分野です。 今、この革命は人文科学にやって来ています。 数百万冊の本をデジタル化したGoogleの大規模な書籍プログラムは、研究者が複数の言語セットとXNUMX世紀にわたる数十億の単語のデータベースにアクセスできるようにするアプリケーション「ビッグアンドロングデータ」をスピンオフしました。 グーグルのプログラムであるNgramViewerは、言葉の歴史を独自に見るだけではありません。 それは歴史家が彼らの仕事をする方法を変えて、歴史自体の私たちの絵を変えることを約束します。 新しい種類のスコープ（ビッグデータ）は、人文科学を変え、社会科学を変革し、世界の商取引と「象牙の塔」との関係を再交渉します。 並行して、認知アーキテクチャは、人間と同様の幅広い機能をサポートするインテリジェントシステムを構築するための青写真を提供する上で重要な役割を果たします。 単語ベクトルを学習するためのニューラルネットワークアーキテクチャは、XNUMX日にXNUMX億以上の単語をトレーニングできます。 ニューラル機械翻訳（NMT）は複数の言語間で翻訳します。また、NMTは、トレーニング中に明示的に見られなかった言語ペア間の暗黙的なブリッジングの実行を学習することもできます。これは、ニューラル翻訳で転移学習とゼロショット翻訳が可能であることを示しています。 視覚的に接地されたダイアログエージェントのための新しいトレーニングフレームワーク（エージェントが事前に指定された意味のない記号を介して通信する、完全に接地されていない合成世界でエンドツーエンドで学習するための深層強化学習（RL））は、XNUMXつのボットが人間の監督なしで独自の通信プロトコル（tabularasa？）。 RLエージェントは、教師あり学習エージェントを大幅に上回っているだけでなく、外部の人間の観察者が解釈できるようにしながら、お互いの強みを発揮することを学びます。 ボットトークは、双子のトーク、ポスト構造主義の小説、または文化的に制約された言語を覚えています。 AI言語は、自然な人間の言語から進化させることも、最初から作成することもできます.

PedroR.GarcíaBarreno、MD、Ph.D.、MBA。
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