脳科学・意識・知性 アダム・マーブルストーン:AIは脳に関する根本的な何かを見落としている
本動画は、神経科学者Adam Marblestoneが脳と人工知能の根本的な違いについて語るインタビューである。人間の脳は現代のLLMよりも遥かに少ないデータで学習できるが、その秘密は何か。Marblestoneは、AIの分野が見落としてき...
バックプロパゲーション
脳科学・意識・知性 
AGI・ASI AIの父:私たちが皆抱いている素朴な疑問を彼に聞いてみた
本動画は、「AIの父」として知られるノーベル賞受賞者ジェフリー・ヒントン教授への包括的なインタビューである。ヒントン教授は、人工知能の基礎から最新の大規模言語モデルまで、AIの仕組みを丁寧に解説している。特に、シンボリックAIと対比される形...
AIアライメント・安全性 「我々はAIの支配を阻止せなあかん」- ジェフリー・ヒントンが語るAIの過去・現在・未来
AI研究の第一人者であるジェフリー・ヒントンが、神経ネットワークの歴史から現在のAIの急激な発展、そして将来の超知能AIがもたらす存在的リスクについて語る重要なインタビューである。1950年代から続くAI研究の変遷、バックプロパゲーション学...
脳科学・意識・知性 ニューロン対AI：両者は全く似ていない
この動画では、現在の人工知能と実際の脳の神経細胞の動作原理が根本的に異なることを解説している。AI研究者のチャールズ・サイモンが、神経細胞のスパイク信号の仕組みから学習プロセスまで、生物学的な脳の特徴を詳細に分析し、従来のニューラルネットワ...
Meta・マイクザッカーバーグ パリ対談：AIビジョナリーの回想録、ヤン・ルカンとのAIストーリー
AI界の重鎮ヤン・ルカンが、ニューラルネットワーク研究の黎明期から現在のディープラーニング革命に至るまでの歴史を語る。フランスでの学生時代からベル研究所、そしてMetaでの現在の研究まで、彼の歩みとAI技術の発展を辿りながら、オープンソース...
ディープラーニング なぜディープラーニングは不合理なほどうまく機能するのか
この動画は、ディープラーニングが「不合理なほどうまく機能する」理由を幾何学的な視点から解説している。汎用近似定理によれば2層ニューラルネットワークで任意の連続関数を近似できるはずだが、実際には浅いネットワークでは複雑な境界線を学習することが...