機械学習とAGIと漁夫の利
18Mar2019: きっとテンション高かったのですよ、えぇ。
Google, Facebook, MIT は果たして、AGIを実現しうるでしょうか。
AGIへの礎の様な匂いを醸し出す論文
| Date | Organization | Title |
|---|---|---|
| 15 Oct 2014 (v1) | Facebook AI Research | Memory Networks |
| 6 Nov 2016 (v1) | DeepMind | Learning to Perform Physics Experiments via Deep Reinforcement Learning |
| 2 Dec 2016 (v1) | DeepMind | Overcoming catastrophic forgetting in neural networks |
| 20 Mar 2017 | OpenAI | Domain Randomization for Transferring Deep Neural Networks from Simulation to the Real World |
| 21 Mar 2017 (v1) | OpenAI | One-Shot Imitation Learning |
| 5 Jun 2017 | DeepMind | A simple neural network module for relational reasoning |
| 22 Jun 2018 (v1) | MIT | Dense Object Nets: Learning Dense Visual Object Descriptors By and For Robotic Manipulation |
| 12 Sep 2018 | DeepMind | Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt |
| 6 Nov 2018 | OpenAI | Concept Learning with Energy-Based Models |
| 16 Nov 2018 (v1) | Google AI | Grasp2Vec: Learning Object Representations from Self-Supervised Grasping](https://arxiv.org/abs/1811.06964) |
安直に機械学習陣営の狙いを考え「行動主義かよ( ´∀｀ )」と思ってしまったものです。ですが、Googleともあろう企業とその陣営の方針がそんな訳ないでしょう。企業であるからして売り物として使えるものを研究開発することが第一目標である筈です。その過程で、彼らは恐らく「数学によって記述可能な事象」を開拓しているのではないかと思えます。そうしておけば来るべき思考の「原理」が解かれた時、それらの記述知識は間違いなく役に立つでしょう。つまり彼らは現在、前提としてヒトの思考原理は不可侵領域であるとして虎視眈々とそれが解かれるときに備えているのでは、と考えます（笑）。陰謀論乙、ですね。
成果を求められているのですよ、彼らは。
ニュース読むより論文漁るほうがいい夢見れますよっ。
