2017/05/20

超にわか!脳科学とAI(Deep learning)1

こんにちは!!

visual SLAMのおとなりですごく発展していったDeep learning,脳科学と比べてどうなのーってずっと思ってたのに時間なくて調べられなかったから,

新入社員の暇なうちに調べちゃおうかなーと.



参考文献は

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らへん.

ここで脳科学とかDeep learningとかどう違うのかなーって,
自分なりにかみ砕いて考察というか思ったことをつらつらと.

すごーくにわかなので間違ってたらすみません.

そして,論文よめっていうのはもう修了したので嫌です.
理論も嫌です.結果と生み出される価値だけ.

Deep learningはどこまで行ったかっていうと,特徴的な部分を抽出できるようになった.
例えば,点3つあれば人にみえるって(シミュラクラ現象)あるじゃん?

心霊写真の原因とか言われるやつ.
@ @
 □
↑が人に見えるってことは人の特徴的な部分を抽象的に理解してるってこと

これっぽいことがDeep learningでできるようになった.
すごい!人みたい!
たとえば,ユーチューブを見せ続けたら,
引用:Le, Quoc V. "Building high-level features using large scale unsupervised learning." Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2013 IEEE International Conference on. IEEE, 2013.
なんかこんな↑同じ形ばっかりあるなーって感じで人らしきものを特徴として覚えた!
その特徴を人っていうんだよって教えてあげれば学習は終了!

おーすごい.

もう一度言うけど,画像見せ続けてると特徴的なところをさがしてくれる!みたいなもんだ!

それまでは物体認識の分野でも特徴的な部分っていうのを人が教えていた.SIFTとかSURFとか!visual SLAMではおなじみの!!

もちろん人の顔だけが特徴ってわけじゃない.これが「Deep」な所であるが,
人の顔みたいなのより下の層には,点とか線,そのちょっと上には丸とか三角が特徴として学習されるこれがすべて特徴になる.

今では物体認識以外の世界でも考えられている.どうやらSLAMの世界にも進出してきているみたいだ.

1年前はPlace Recognitionや,物体領域検出にDeep learningを使って,vs.visual SLAMしてたり,visual SLAMの精度向上とかしてたけど今はもっと発展してんのかなー

そういえばCNN-SLAMが話題になってるの最近ツイッターで見た!!からすごいんだろなー

取り合えずはやっぱり特徴ベースSLAMと一緒に特徴点として使われんのかな?
入出力が一対一に決まればDeep learningできるらしいから,オドメトリの推定に使われるのかな!

きっと今後は画像だけじゃなくて,音とか,あとは温度とかも組み込んでもっと人らしく認識できるようになるのでしょう.

ほーん,すごいじゃん.じゃあこれで人の脳になるのーってことで少し脳科学の本も読んでみました.けど次回で!

以上です!また!!

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