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Cdle kansai gkentei_doc3
- 4. 4 (C)2019 Skydance Productions, LLC, Paramount Pictures Corporation and Twentieth Century Fox Film ターミネーター？
- 8. 8 第⼀次AIブーム 推論・探索の時代 1950年~1960年代 第⼆次AIブーム 知識表現の時代 1980年年代 第三次AIブーム 機械学習・深層学習の時代 2010年〜 1946 20151970 1980 1990 20101956 20122000 探索 迷路・パズル チェス(1997) Deep Blue 将棋(2012-) 電王戦 囲碁プランニング STRIPS Siri(2012) イライザ(1964) Caloプロジェクト(2003-2008) 対話システムの研究 bot DENDRAL(1960年代) LOD(Linked Open Data) オントロジー エキスパート システム マイシン(1970年代) ワトソン(2011) タスクオントロジー Web・ビッグデータ 統計的⾃然⾔語処理 （機械翻訳など） 検索エンジンへの活⽤ ⾞・ロボット への活⽤ ⾃動運転・Pepper機械学習 ILSVRCでの圧勝(2012) Googleの猫認識(2012) ディープラーニング⾰命 アルファ碁(2016) ディープマインドの買収(2013) B/Baiduの研究所(2013) 考えるのが早い⼈⼯知能 ものしりな⼈⼯知能 データから学習する⼈⼯知能 エニアックの 開発 ダートマス 会議 「トイ・プロブレム」 に対する失望 専⾨家の知識を取り込 んだ「エキスパートシステ ム」の開発が活性化 世界発の Webページ ビッグデータを利 ⽤した「機械学 習」が活性化 ディープラーニングが 画像認識競技で 圧勝 アルファ碁が ⼈間のプロ 棋⼠に勝利 「知識管理の難し さに関する理解が 進む 参考︓「G検定公式テキスト」 愚者は経験に学び、賢者は歴史に学ぶ
- 9. 9 ・ 2006.7 Deep Belief Netの実現。DLの幕開け(Hintonら) ・ 2006.7 深層のボルツマンマシンの実現(Hintonら) ・ 2009.6 ImageNetデータセット(スタンフォード⼤Fei-Feiら) ・ 2010.6 ReLUのボルツマンマシンへの適⽤(Hintonら) ・ 2012.4 ⾳声認識への適⽤と精度向上(Hintonら) ・ 2012.7 Dropout(Hintonら) ・ 2012.12 AlexNetでの画像認識の⼤幅な精度向上(Hintonら) ・ 2012.12 Googleのネコ論⽂(スタンフォード⼤Andrew Ngら) ・ 2013.1 Word2vecの提案(GoogleのMikolovら) ・ 2013.11 R-CNN(UC BerkeleyのGirshickら) ・ 2013.12 Atariゲームへの深層強化学習(DQN)(DeepMind) ・ 2013.12 KingmaらによるVAE(変分オートエンコーダ)の提案 ・ 2014.5 Microsoft COCOデータセットの公開 ・ 2014.6 UC BerkeleyによるCaffeフレームワーク ・ 2014.6 トロント⼤TaigmanらによるDeepFace ・ 2014.6 GAN(Goodfellow, Bengioら) ・ 2014.9 Neural Machine Translation(Bengioら) ・ 2014.9 Seq2seq(GoogleのSutskeverら) ・ 2014.9 GoogLeNet:22層のCNN ・ 2014.9 VGG:16層から19層のCNN ・ 2014.10 GloVeの提案(スタンフォード⼤のManningら) ・ 2014.10 Memory network(FacebookのWestonら) ・ 2014.10 Neural Turing Machine(DeepMindのGravesら) ・ 2014.11 Fully-convolutional networkによるセグメンテーション ・ 2014.11 Show and Tellによるキャプション⽣成 (GoogleのVinyalsら) ・ 2014.12 Adamの提案(Kingmaら) ・ 2015.2 Batch Normalization(Googleのloffeら) ・ 2015.6 物体検出Faster R-CNN(MicrosoftのHeら) ・ 2015.6 Neural Conversational Model(GoogleのVinvalsら) ・ 2015.6 YOLO(You Only Look Once)(ワシントン⼤Redmonら) ・ 2015.7 DeepDream(GoogleのMordvintsev) ・ 2015.9 Neural Style Transfer(チュービンゲン⼤Gatysら) ・ 2015.9 深層強化学習の⼿法DDPG(DeepMindのLillicrapら) ・ 2015.11 Tensorflowの公開 ・ 2015.11 DCGAN(FacebookのChintalaら) ・ 2015.12 物体検出SSD(ノースカロライナ⼤) ・ 2015.12 ⾳声合成Deep Speech2(Baidu) ・ 2016.1 囲碁のプログラムAlpha-Go(DeepMind) ・ 2016.2 深層強化学習の⼿法A3C(DeepMindのMnihら) ・ 2016.2 Inception-v4(Szegedyら) ・ 2016.6 セグメンテーションDeepLab(GoogleのChenら) ・ 2016.8 DenseNet(コーネル⼤のHuangら) ・ 2016.9 Googleによる翻訳システムGNMT ・ 2016.11 OpenPose(CMUのCaoら) ・ 2016.11 Image-to-Image翻訳(pix2pix) (UC Berkeley Isolaら) ・ 2016.12 物体検出YOLO9000(ワシントン⼤) ・ 2017.1 Wasserstein GAN(Bottouら) ・ 2017.1 KerasがTensorflowのサポートに ・ 2017.3 サイクルGAN(UC BerkeleyのZhuら) ・ 2017.6 Transformer(Google BrainのVaswaniら) ・ 2017.10 AlphaGo zero(DeepMindのSilverら) ・ 2017.12 AlphaZero(DeepMindのSilverら) ・ 2017.12 カプセルネットワーク(Hintonら) ・ 2018.2 多層のword embeddingであるELMO(Peters) ・ 2018.6 GQN(Generative Query Network)(DeepMind) ・ 2018.10 多層のTransformerであるBERT(Google Devlinら) ・ 2018.12 Neural Ordinary Differential Equations (トロント⼤のChenら) ・ 2019.5 宝くじ仮説(MITのFrankleら) 参照︓https://ainow.ai/2019/06/08/171682/ ディープラーニングの技術年表
- 10. 10 （例）DeepMind（ディープマインド） － イギリスの⼈⼯知能企業 － 2010年にDeepMind Technologiesとして起業 － 2014年にGoogleに買収される プログラム名 登場時期 備考 AlphaGo 2015年10⽉ AlphaGo Lee 2016年3⽉ AlphaGo Master 2016年暮れから2017年 初頭 AlphaGo Zero 2017年10⽉ AlphaZero 2017年12⽉ 囲碁だけでなく将棋やチェスに同⼀のAIモデルで対 応 AlphaFold 2018年12⽉ タンパク質構造予測問題 AlphaStar 2019年1⽉ ⼈間のプレーヤー同⼠が戦略を競う宇宙戦争ゲーム 「StarCraftⅡ MuZero 2019年11⽉ 囲碁や将棋、チェスに加え、Atariのゲームにも同⼀ のAIモデルで対応 ⽇々歴史は更新されています