Basic of artificial intelligence : Four stages of machine learning (人工知能の基本、機械学習の四段階)

Basic of artificial intelligence : Four stages of machine learning (人工知能の基本、機械学習の四段階)

Basic machine learning consists of two stages. In the first stage, let the machine learn judgment rules experientially. In the second stage, let the machine go out and experience new experiences, making judgments based solely on the learnings of the first stage.

基本的な機械学習は、二段階に構成される。第一段階では、機械に判断規則を体験学習させておく。第二段階では、機械を外に出して新しい体験をさせ、これまでの学習だけから判断をさせる。

The first stage learning is, in short, an operation of imagining a smooth curve graph (y = f (x)) from several input points (X, Y coordinates) of graph paper. If you have more points, the better imagining accuracy will be.

第一段階の学習とは、要するに、グラフ用紙の数個の入力点(X,Y座標)から滑らかな曲線グラフ(y=f(x))を空想する作業である。入力点が多ければ多いほど空想の精度が上がるだけだ。

Furthermore, by stepping down and classifying and organizing the learning stages, learning efficiency can be raised by separating it from basic learning and applied learning. As an example, it is possible to apply learning by rotating, enlarging, reducing, inverting, dirty and blurred as basic learning of typeface recognition with fixed typeface and fixed position size. Furthermore, typeface change can be added to applied learning. If we can judge that the feature of the learning data is gentle later, we can also learn only pairs of (X coordinates) and (Y coordinates).

さらに、踏み込んで学習の段階を分類整理していけば、基本学習、応用学習と切り分けることで学習効率を上げることができる。例として、書体と位置大きさの決まった活字画像認識を基本学習として、さらに、回転、拡大、縮小、反転、汚れやカスレを応用学習とできる。さらに、書体変化も応用学習に追加できる。後に学習データの特徴が粒ぞろいと判断できれば、(X座標)の組と(Y座標)の組だけでも学習させることもできるだろう。

In the second stage, since learning has not been done, the machine head does not feel better and better for users of machines. It will be an artificial incompetent rather than an artificial intelligence because the system is fixed that everything will be decided in the first stage.

第二段階において、学習はされていないから、機械の利用者にとって機械の頭がどんどん良くなる感じはしない。第一段階の出来不出来ですべてが決まるという固定的にシステムとなる。人工知能というより人工無能な感じがするだろう。

Futuristic machine learning further has a third stage and a fourth stage.

未来的な機械学習には、さらに第三段階と第四段階がある。

In the third stage, the dialog function of the user and the machine is incorporated in the artificial intelligence system. The machine constantly learns through dialogue with the user, and the user can feel that the head of the machine improves quickly. For the user, everyone can feel like everyone is talking to a real living human being.

第三段階では、利用者と機械の対話が人工知能システムに組み込まれている。機械は常に学習を続けていき、利用者は機械の頭がどんどん良くなると感じることができる。利用者にとって、本物の生きた人間と対話しているように感じることができるはずだ。

Technical implementation method is that the user can instruct the machine to judge whether it is true or false with respect to the result of the second stage, the machine will accept that judgments. It is a problem how many percent of judgments of the user is acceptable. It is necessary to put in the basic principle (three principle of robot and human morality, constitution and regulation system) which can not absolutely yield to the machine. Embedding the evil ideas (communism, militarism, racial discrimination, evils, terrorism) here may be a serious thing that could lead to the demise of the liberal world or ruin of mankind .

技術的な実装方法は、第二段階の結果に対して、利用者が正誤の判定を機械へ指示でき、機械がその判定を受け入れていくのだ。ここで問題になるのが、利用者の判定を何パーセント信用するかということである。機械に絶対譲れない基本的な原理(ロボット三原則や人間の道徳、憲法と法体系)を入れておく必要が出来る。ここに邪悪な思想(共産主義、軍国主義、人種差別、邪教、テロリズム)が埋め込まれていると自由主義世界の終焉や人類の破滅などを招きかねないような大変な事態になるかもしれない。

There are various ways to raise the learning efficiency of the third stage. On the Internet, to read websites around the world, to learn photos and comments, to watch videos, to listen to the real voice. In games, shogi or go, to read the human score logs, to fight against the human, to fight against the machine.

また第三段階の学習効率を上昇させる方法は、色々ある。インターネットであれば、世界中のホームページを読み漁る、写真とコメントを学習する、動画を見まくる、肉声を聞くなどがある。ゲームや将棋・囲碁では、対戦棋譜を読み込ませる、人間と戦う、機械対機械で戦わせるとなる。

In the future, it will be necessary to have hands and feet on the machine so that they can move independently and experience. This real experience is necessary for the development of automatic driving of cars. In the near future, robots with hands and feet for a smartphone as a head will be released as well. However, the machine field which is still inferior is a tactile sensor on a soft surface, a small actuator. Especially small and light artificial muscle. In order to put a robot that operates autonomously in human daily life, it is necessary to have a robot that is soft and does not hurt human beings.

今後は、機械に手足をつけて自立して移動できるようにして経験を積ませることが必要になる。この実体験が車の自動運転の開発では必要になる。また、近い将来、頭脳となるスマートフォン用の手足となるロボットが発売されるようにもなるだろう。ただし、いまだ大きく劣る機械の分野は、柔らかい面での触覚センサー、小型のアクチュエーターである。とくに小型軽量の人工筋肉である。人間の日常生活に自立動作するロボットを入れるには、柔らかく人間が怪我をしないロボットが必要である。

The fourth stage is to gather each learning result from many machines spreading around the world and to integrate it into higher intelligence. And to distribute that intelligence to machines all over the world. At this stage, actions that organize miscellaneous knowledge and write textbooks will also be included.

第四段階とは、世界に広がる沢山の機械からそれぞれの学習結果を集め、それを統合してより高い知性とすること。その高い知性を世界中の機械へ配布することである。この段階では、雑多な知識を整理し体系化して教科書を書くような行為も含まれてくるに違いない。

In the current information science and technology, the first stage to the second stage are put to practical use. They are already in use in systems of world leading supercompanies. However, at the first stage, the size of the data is still necessary. The current situation of using big or deep terms such as big data or deep learning shows that the fourth stage has not reached yet. To realize the first stage with big data or deep learning method, we need a large amount of computers and mass data, and the world's biggest enterprises with both can only develop artificial intelligence systems.

現在の情報科学技術は、第一段階から第二段階までが実用化され、世界的超大手企業のシステムではすでに利用されている。だが、第一段階では、まだまだデータの規模が必要である。ビッグデータとかディープラーニングのようなビッグとかディープという用語を使っている現状は第四段階にはまだまだ到達していないことを示す。第一段階をビッグデータとかディープラーニングの手法で実現するには、大量の計算機と大量データが必要であり、まだまだ両方を持つ世界的大企業しか人工知能システムを開発できないだろう。

Recently, a semiconductor circuit which performs the second stage judgment processing has been announced by several worldwide semiconductor manufacturers, and it is mounted on a smartphone (iPhone 8 / X etc.).

最近、第二段階の判定処理を行う半導体回路が、世界的な半導体メーカー数社から発表され、スマートフォン(iPhone8/Xなど)に実装され出した。

The third stage is being vigorously studied. The fourth stage will be.

第三段階は精力的に研究されている。第四段階はこれからであろう。

Even after the basic learning like human childlen, elementary school entrance degree, for self-sustaining mobile robot, the second stage learning will be done only by both reading some textbooks and actual experience like human beings.

機械といえども、人間の基本学習=小学校入学程度が済んでいれば、あとは量的に少ないが体系化された人間向け知識教育と自立移動ロボットとしての実体験だけで第二段階の学習が終わるはずである。

After the third stage and the fourth stage are implemented, a self - contained mobile robot with artificial intelligence will be equal to or better than human in terms of intellectual ability.

そして第三段階も実装され、第四段階も実装されることで人工知能を持つ自立移動ロボットは知的能力において人間と同等以上になるだろう。