パターン認識の講義

人工知能の歴史

最初期はチェス(知性っぽいタスク)の研究がメインだった

画像認識とかは人間が簡単にできるのだから簡単なタスクだろうと思われていた

1980年代、「ルールさえ設定できればどんなタスクでも解決できるのでは?!」と盛り上がる

顔を、人間が定めたルールで検出したり

ただ、そのルール定めるのが大変やんとなった

人間の認識の再現を目指していたけど、そもそも人間がどうやって認識しているのかも不明

その後、冬の時代をえて、データーを大量に食わせるアプローチが盛んに

いろいろなデータセットが作られたり

1段階上(メタ)な考え方をしたと言える

TOKっぽい、何をではなくどのように学ぶかを考える

いや、どちらかというと、メタとか以前に人工知能が「学んでいる」と捉えたところが本質か #サイバネティクス

だんだんうまく行かないなーとなっていたところにディープラーニング登場 (技術自体はすでに合った、日本発?）