そろそろ1ヶ月前ぐらいになるのだけどまだプログラムが公開されていない

9/9-11に北九州で開催される国際会議KES2013に山内くんが参加します。初の国際会議ということで早めに予定立てようとプレゼン資料＋スクリプト作成、発表練習、質疑対策のことを考えるとそろそろ具体的に行動しないと。といいつつ、具体的なプログラムはまだ公開されていなかったり。そもそも予定でも今月末公開とされてるので予定通りではあるのだけど、国際会議としては随分ゆっくりしてるなという印象。

ゼミ終了後のお茶菓子は、キング洋菓子店のジャーマンケーキ。沖縄的にはジミーが広めたケーキだと思うのですが、「ジャーマンさんが開発したケーキ」であって「ドイツ風orドイツでポピュラーなケーキではない」らしい。知らなかったｗ

人工学会誌の連載解説「Deep Learning（深層学習）」の7月号（今頃読んだのかというツッコミは聞こえません）にて以下の下りが。「高度」かどうかは分かりませんが、「より人間に近い形での内部表現獲得能力のあるAI」を夢見ています。実際問題としては「使い勝手の良いAI」の方が好まれるのだろうと思うけど。

（省略）現在獲得されている内部表現のほとんどが、特徴ベクトルの形のものであることも、個人的には不満を感じる点である。特徴ベクトルはパターン認識課題や予測課題には適しているが、言語の意味のように組み合わせ的な構造をもつ潜在情報の表現としては不十分である。

（省略）多層ニューラルネットワークの課題とされていた、学習の局所収束、中間表現の解釈困難性、組み合わせ構造への対処、などが深層学習の技術によってクリアに解決されているわけではない。

（省略）ほぼ同時期に、Robot Scientist [King 04] などに代表されるような、人工知能による科学的仮説生成と検証の研究が盛んになってきていることも示唆的である。これはまた、技術的特異点（Technological Singularity）にもつながっていくのかもしれない [JSAI13]。
　大量のデータと大規模並列処理による高度な内部表現獲得能力を得た人工知能は、果たしてどこまで人間の知能に迫り、それを越えていくことができるのか、研究のさらなる進展を期待したい。

[ 人工知能学会誌 Vol. 28 No. 4 (2013年7月）, 多層ニューラルネットワークによる深層表現の学習、6章より引用 ]