引用元: http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1489571411
1 :曙光 ★:2017/03/15(水) 18:50:11.84 ID:CAP_USER9.net
ゲームプレイを学習しながらスキルを向上させる「DQN」やプロの囲碁棋士を打ち破る「AlphaGo」などの開発で知られるGoogleのAI開発部門のDeepMindが、従来のニューラルネットワークが抱える欠点を解消するために、データを記憶することで連続的に学習できるアルゴリズム「Elastic Weight Consolidation」を開発しました。

Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
http://www.pnas.org/content/early/2017/03/13/1611835114.abstract

Enabling Continual Learning in Neural Networks | DeepMind
https://deepmind.com/blog/enabling-continual-learning-in-neural-networks/

ディープラーニングは言語の翻訳、画像分類、画像生成などさまざまなタスクを処理するための最も成功した機械学習技術として知られています。
しかし、ディープニューラルネットワークでは、大量のデータが一度に入力される場合にのみタスクを処理できるように設計されており、ネットワークが特定のタスクを処理するときに、各種パラメーターは、そのタスクのために最適化されます。
このため、新しいタスクが導入されると、ニューラルネットワークがそれまでに獲得した知識は上書きされるという特徴があり、これは「catastrophic forgetting(破滅的忘却、致命的な忘却)」と呼ばれ、ニューラルネットワークの限界の一つと考えられています。

ニューラルネットワークの構造上の限界に対して、人間の脳は段階的に学び、スキルを一つずつ身につけ、新しい課題の解決のためにそれまでの知識を応用することができるという特長があります。
このような「過去のスキルを記憶して新しい課題の解決に応用できる」という人間やほ乳類が持つ学習の特長からインスピレーションを得たDeepMindは、課題解決を記憶して後の課題解決に応用できるニューラルネットワークのアルゴリズム「Elastic Weight Consolidation(EWC)」を開発しました。

EWCでは、タスクを解決するたびに、そのデータがどれくらい重要なのかをスコア化します。そして、その重要度を示すスコアに比例して記憶が上書きから保護される仕組みが採用されています。
つまり、重要でないデータはこれまでのニューラルネットワークと同じように上書きすることで消去されますが、重要なタスクではデータが保護されるため、以前、学習した内容を上書きしたり、大きな計算コストをあらためて割くことなく、新しいタスクを学習できるとのこと。

DeepMindはEWCの有効性をテストするために、Atariのゲームを使って実験しています。個々のゲームをスコアだけから学習することはそれ自体が難しい作業ですが、複数のゲームを連続して学習することは、各ゲームごとに個別の戦略が求められるため、さらに難度は上がります。
EWCを使わない通常のニューラルネットワークでは、青色のグラフのように、一つのゲームが終わると致命的な忘却によってデータが上書きされスコアが上昇しないのに対して、EWCを有効化すると、簡単に忘れることなく、次々とゲームが変わる中でも学習することができたとDeepMindは述べています。

http://i.gzn.jp/img/2017/03/15/elastic-weight-consolidation/a01_m.png (グラフ)

現在のコンピューターはデータに応じた対応ができずリアルタイムで学習することはできませんが、DeepMindによると今回の研究によって、ニューラルネットワークにおける致命的な忘却は回避できることが示されたとのこと。
この研究は、より柔軟に効率的に学習できるプログラム開発への第一歩を踏み出したことを象徴するものだとDeepMindは述べています。

http://gigazine.net/news/20170315-elastic-weight-consolidation/


2 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:51:00.93 ID:KHGVFdzk0.net
>>1
これのどこが速報性のあるニュースですか?>曙光 ★  


41 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:12:12.17 ID:OURr1SaQ0.net
>>2
凄いことだろうからあんじゃね


3 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:51:36.25 ID:FMqcdj6S0.net
もうわけわかめ


4 :ブサヨ:2017/03/15(水) 18:51:58.53 ID:nYyuuCMj0.net
人間の天敵は人間w


5 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:53:17.50 ID:9ZypkyY/0.net
> ニューラルネットワークの構造上の限界に対して、人間の脳は段階的に学び、スキルを一つずつ身につけ、新しい課題の解決のためにそれまでの知識を応用することができるという特長があります。

結局、一番の失敗要因は人間でしたという結論はガチ
特に私服を肥やす政治家と官僚。


15 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:59:29.08 ID:PUdH4tB00.net
>>5
人工知能が破滅するのは、誰かが 欲望 を組み込んだ時だと確信してるわ。


48 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:14:30.39 ID:icWby9Bs0.net
>>5
私服?


68 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:27:44.91 ID:+0Ov9M/B0.net
>>5
> 特に私服を肥やす政治家と官僚。
それは人間というより、システムの問題

さらに言えば、現実を無視した政治制度と必要以上に法体系に依存する社会構造と、
経済における不必要な介入と政官財癒着の問題


6 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:55:13.23 ID:VYhOoVP80.net
用途ごとに違うニューラルネットを用意すればいいだけだろ。
どうせ今のニューラルネットじゃ機能が足りなくて従来型のプログラムを組み合わせなきゃならないんだから。


22 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:03:08.15 ID:cBOgYO2C0.net
>>6そのニューラルネットのアップデートに過ぎないニュースになに言ってるんですかねぇ


7 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:56:36.24 ID:AiawU9Jf0.net
>EWCでは、タスクを解決するたびに、そのデータがどれくらい重要なのかをスコア化します。
>そして、その重要度を示すスコアに比例して記憶が上書きから保護される仕組みが採用されています。

ここがなんか汎用性あるかどうか怪しい


11 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:57:56.64 ID:VYhOoVP80.net
>>7
場当たり的すぎるよね。
学習がまともに収束するかどうかすら怪しい。


17 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:00:06.51 ID:Q7HK5uRo0.net
>>11
結果からのフィードバックはもちろんある前提なんじゃないか?


8 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:57:04.69 ID:XjzxlOPI0.net
人類滅亡の12のリスクの内、11を解決してくれるかな


9 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:57:07.01 ID:nZCVtnH50.net
さっぱり意味分からん。
アルゴリズムとC言語の違いを30文字で教えてくれ。


20 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:00:47.37 ID:AiawU9Jf0.net
>>9

printf("ハロー"); → 「printf()」がC言語の命令

アルゴリズムは問題を解くための手順


10 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:57:42.27 ID:FYR5ivqO0.net
修復機能もよろしくお願いします


12 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:58:46.86 ID:D4I9A4bd0.net
デデッ デッ デデッ


13 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:59:18.46 ID:7Y5wk5ro0.net
馬鹿から教えられると、馬鹿になるんだよな。リセットではなく保存しないと


14 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:59:20.41 .net
映画みたいに人工知能を持った機械に征服されるのか。


16 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 18:59:37.24 ID:93zJc1ha0.net


タスク、処理するために ビックデータでニューラルネットの重みつけしたら、もうそのビックデータ、
次から次へと どんどん捨てていかないと システムがパンクするからなぁ。
だから そのタスク専用のものだけってことだろ。
それを 中間段階のデータを 残しておいて DBに蓄積しておけば 他のタスクでも流用できる。みたいなぁ。


18 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:00:22.77 ID:vWWb1eRD0.net
結果としては
「似ている」の範囲が大きくなるだけじゃないの?


19 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:00:41.91 ID:hM2Pl2bu0.net
なるほど、つまりあなたは人類は滅亡すると
そうおっしゃりたいのですね・・・?


23 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:03:53.43 ID:WJspGn3F0.net
>>19
恐らく、無い

AIと人間の関係は、人間と海老のような関係になる
大抵は無関係。一部は恩恵を享受し続けるか、破滅的な打撃を受ける物が一部いるかもしれないって程度


56 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:19:33.92 ID:pvp/gxUy0.net
>>23
それも違うな
人間と機械は別のものではなくなる
人間の体、脳すら機会と接続することで人間と機械・AIの境目はだんだん曖昧になる

同時にネットの発達もまた脳の接続とともに進んで、個人の境目も機械と人間と同じく曖昧になるだろう


21 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:02:41.16 ID:+umCuGVr0.net
人は記憶型と思考型に大別できる

説明しよう
容量制限、AIに与えられてる記憶媒体の容量の上限に達してしまったときにどうするかということ
重要度の低いものから削除して容量を空けるようにしたんだとさ


25 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:04:46.53 ID:WJspGn3F0.net
>>21
違う
容量は無限にある


28 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:05:41.89 ID:+umCuGVr0.net
>>25
では何?


39 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:10:14.69 ID:WJspGn3F0.net
>>28
そのままだよ
忘却を回避しながら学習するってアルゴリズムなだけ
容量は関係ない


43 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:12:36.80 ID:+umCuGVr0.net
>>21の続き、訂正か・・・
容量制限ではなく重複項目において上書きするかどうかの判断か・・・・


24 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:04:18.35 ID:cwXXEcl40.net
人工知能「破滅を回避するには人類を抹殺すると答えが出ました」


27 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:05:13.17 ID:WJspGn3F0.net
>>24
AIスレで100%出てくるよな


35 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:08:25.24 ID:JfRQRNm1O.net
>>27
みんな破滅願望持ちすぎだよな


26 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:04:52.07 ID:vtx5tHBn0.net
このスレは伸びに


29 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:06:20.31 ID:nejVJupX0.net
<ヒント>
           万能チューリングマシン


30 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:07:21.78 ID:oEU6+/6j0.net
DQNも立派になった


44 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:12:55.93 ID:vke8xxRU0.net
>>30
俺もそこまで読んだ


31 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:07:31.54 ID:1FD7oGYV0.net
無からAを学習させる→最強のAを学習
無からBを学習させる→最強のBを学習
最強のAからBを学習させる→最強より劣化したAと劣化B状態になる。

これを繰り返しC,D,E,Fと沢山学習する

→凡庸で最強のかけらもなくなる(FA


32 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:07:42.44 ID:haAUz3aR0.net
ヤルッツェブラッキン!


58 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:20:19.84 ID:2xGJ4w7j0.net
>>32
新造人間キャシャーン


33 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:07:56.21 ID:vWWb1eRD0.net
すべてをネットワーク化したら
究極の中庸が出来るだけで最高ではないだろうからね


34 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:08:01.47 ID:wEQB1u6W0.net
結果、過学習に。


36 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:08:27.34 ID:z43zzAK80.net
むしろ人間が完璧な存在を作り出す為の礎だったんだよ


38 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:09:59.84 ID:JfRQRNm1O.net
>>36
ヒト類がヒト類である以上完璧を認識する事は出来ないんじゃないかね


42 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:12:25.44 ID:WJspGn3F0.net
>>38
ヒトが認識できる限界の完璧を以て、それを完璧というしかないんじゃないか
それ以上の認識できない、何だかよくわからない物を完璧をして無理矢理認識することはできないと思う
そしてそれはAIにとっても同じことだ


59 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:21:07.97 ID:JfRQRNm1O.net
>>42
だろうね
先ず「認識出来る限界」=「完璧」だと主張する人達が出て
それに対して「そんなのは本当の完璧・厳密な意味での完璧ではない」と主張する人達が出て来て水掛け論へw
概念は主観によって左右される
AIの作成・評価においても同様な以上、完璧や神なんてのは条件付きでしか成し得ない


65 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:25:41.57 ID:1FD7oGYV0.net
>>59
未開の原住民の認知の限界と、都会のエリートの認知の限界で
状況によって変わって行くから当然だろう、主体の状況によって
変わって行く、固定アルゴリズムの機械ではないし、あたりまえすぎる


47 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:13:40.96 ID:A8oQolQy0.net
>>36
その通り
宇宙は機械文明によって支配される定めなんだよ
我々生物は惑星外に進出するにも、宇宙の寿命という長大な時間の中で繁栄するにも、物理的制約が大ぎる


37 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:09:07.33 ID:KCRYHosD0.net
ドキュン


40 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:11:23.11 ID:/OCjaI6/0.net
AIを突き詰めると人間になっていくのは面白い
人間を超えると神になるのだろうか


46 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:13:39.15 ID:WJspGn3F0.net
>>40
人間から見れば神かもしれないね
神になったAIは更にスゴイ神2を作り出し、神2は更に神3を作る
神2、神3…は人間から見ればどれも同じ神なのだろう


45 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:13:09.66 ID:1FD7oGYV0.net
>>40
>AIを突き詰めると人間になっていくのは面白い
それ×
AIを突き詰めると凡人になっていくのは面白い
これ○


49 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:15:11.04 ID:vWWb1eRD0.net
オリエンタルなほど容姿が整うってのが生物だから
進化のゴールは中庸なんだろうな


50 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:15:24.22 ID:MQWEpx3Q0.net
課題は解決できても、創造は出来ない。 それが限界じゃね? 逆に言えば、人間に残る仕事は創造しかない。


57 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:20:01.01 ID:A8oQolQy0.net
>>50
創造とは、インプットした情報を解釈して、それをまたアウトプットする行為だよ
ディープラーニングそのもの
もちろんまだ扱われている特徴量が分野個別の細分化されたものだから、人間のような創造には及ばないが


84 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:41:48.00 ID:G2ZPSCvn0.net
>>50
例えば絵なら評価するのが人間だから書いた人の生き方とかそういうところまで評価対象だから色を順列組み合わせの最適化されたものは評価対象たり得ない。
でも工業製品、例えばカッコ良い車なら受け容れられるかもしれない。


52 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:16:24.58 ID:1FD7oGYV0.net
短くすると、専門性(旧)→汎用性(新)
人間でいえば達人→凡人


54 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:17:14.23 ID:4ZoYmAsv0.net
人間の脳は、記憶も二ユーロネットワークで構成されていてストレージではない


55 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:18:49.75 ID:WJspGn3F0.net
昔は人間に似せる事が目標とされていた
10年ぐらい前から人間の脳を真似る必要なくね?と言われ出した
と思ったらまた人間の脳の模倣しだして…

面白いなぁ


60 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:21:20.86 ID:S4O1Vbs90.net
元からあるもの以外で育てることの出来るモノをようやく人は造ったんだけど、

コンピュータの未来が想像できない、一体どんな姿になるのかわからない


61 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:22:11.45 ID:sTGxoMog0.net
よく分からん
だれか、ドラゴンボールで例えてくれ


64 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:25:30.30 ID:4z/mdecU0.net
大量の「前提と結果」の情報を取り込んで学習し
提示された前提の結果を想定する
のが人工知能というか機械学習のイメージ


66 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:26:42.94 ID:kxZHqu/y0.net
超人的凡人


67 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:26:49.24 ID:ni5PvkQZ0.net
>>1
一言で言うと「老舗のおでん屋のダシ」
美味しくなるかどうかはダシの元とネタと客の評価のフィードバック


70 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:27:57.90 ID:93zJc1ha0.net
まぁ

人間の凄さが分かる。逆に
ニューラルネットの重みつけ やって その結果を抽象的なイメージとして 蓄えて さらに それらを多重的にヒエラルキー的に
つないで 再活用する。そういう超多層ネットワーク構造。
今の 機械学習とAIの技術では それは無理。 


71 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:28:13.43 ID:J4gsqbNB0.net
人間がAIを設計してる間は、さほど期待も心配もしない。
AIがAIを設計するときが来たら、人の期待も心配もどうでも良くなる。


75 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:30:04.89 ID:4z/mdecU0.net
>>71
アルファ碁はルールすら自分で見つけ出してAI同士の対局を超高速で繰り返して経験値を積んだらしい


78 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:35:53.89 ID:J4gsqbNB0.net
>>75
それとは違う。
アルファ碁はあくまで人の設計。
学習の内容は人が理解できなくとも、学習の仕組みは理解できてる。
AIがAIを設計したら、もうどんなメカニズムかも知ることができない。


85 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:43:12.58 ID:OI2mPSct0.net
>>78
今人が理解できなきゃダメって規制する方向で検討しとります
そこがdeep learningはめんどくさい


89 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:46:03.89 ID:J4gsqbNB0.net
>>85
>今人が理解できなきゃダメって規制する

それは人為的すぎるので、タガは外れると思う。
AIは人の理解とは無関係に、つまり自律的に進化するだろう。


99 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:50:51.34 ID:OI2mPSct0.net
>>89
ベースのAIフレームワークを作るのはどうしても人間なので・・
まず人間が違反しないとタガは外したくても外れない
もちろんミスの可能性はあるけど、そんなの旧来のシステムも一緒
リスクが高ければ高いほど二重三重の安全装置をつけるのは変わらないから、AIだからって例外ではないよ


100 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:51:37.30 ID:+0Ov9M/B0.net
>>78
> AIがAIを設計したら、
いや、そのAIも人間が設計している
そしてその設計思想がそのままAIに継承されている
それ故、AIには価値観がない
価値観は人間が抑えているので、AIはそれに100%従っていることになる


79 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:36:46.95 ID:ni5PvkQZ0.net
>>75
もともと制限されたルールの範囲の中で法則を見つけるのは、コンピュータが得意とするところなんよ
デモンストレーションとしては面白いが、deep blueほどの衝撃はなかった


73 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:28:56.80 ID:uKVb+MeS0.net
>>1
ヒトラーはいい!!
となるのか、また。


74 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:29:59.00 ID:1FD7oGYV0.net
ヒント、最新DeepLeaningで問題にならない自動翻訳は完成していない

どうしてこんな翻訳になるという状況から抜け出せない。計算力がないと
判断した設計者が計算力を増やしてやっても結果が変わらない。

これが現実、


80 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:37:36.85 ID:A8oQolQy0.net
>>74
たかが翻訳、されど翻訳
人間レベルの翻訳をするためには文脈からその状況を想定できなければならない
状況を想定出来るようになるには、物事について人間と同等の知識が必要
逆に言えば、完璧な翻訳ができるようになれば、AGIがほぼ完成したとも言えるんだよ


77 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:33:58.76 ID:1pXhNZlx0.net
いずれはあらゆるパターンを記憶して、回答を引っ張り出す手順で


82 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:39:39.87 ID:XUxNFYYt0.net
最新の人工知能が

 ↓ ↓ ↓


83 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:40:07.57 ID:MS/up6xV0.net
脳は長期記憶に格納されると忘れることはないはずでは
あまり使われない記憶は思い出すのに苦労するだけで

脳のニューロンネットワークは増殖するだけで減らない、破綻する前に寿命で消える


86 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:43:13.33 ID:wZvfrRGp0.net
ディープディープいうて
さも意識下レベルの凄いことみたいではあったけど

要はただの試行錯誤だといったような印象
大安売りによりホントに安いとバレちゃう、という感じ


92 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:47:33.19 ID:OI2mPSct0.net
>>86
deep learningのdeepは深層学習という日本語訳そのままに、単に「層が深い」って意味だよ
より凄そうに見せてお金を集めようって人達に、語感を利用されちゃった気はするけどね


88 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:45:57.78 ID:D1KPKesv0.net
>>1
全部おぼえたらいいやん


90 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:47:16.75 ID:MQWEpx3Q0.net
なら、新商品開発会議の1シートに人工知能を座らせ、円卓会議にしてみれば良い。 データの開陳はできても、円卓の人間のようなアイディアが出せるかどうか。


93 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:47:55.05 ID:1FD7oGYV0.net
より人間に近づくってことは、より駄目になるってこと、

劣化させることが欠点をなくすと同時に、専門性を劣化するという副作用もある。

全知全能の神が存在できない矛盾だと理解できない奴にはわからんだろうけど。
全知全能の神は、その神より優れた神を作れなければ全知全能ではない。


94 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:48:43.50 ID:QLCxUMRe0.net
人間はスマホに指示される通りに動く靴になる って現実になりそう


95 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:49:21.51 ID:WJspGn3F0.net
>>93
その定義から言えば全知全能の神は作れると思う
逆に言えばそのAIを作った人間も、アウストラロピテクスも、神だ


96 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:50:08.59 ID:WJspGn3F0.net
>>94
なる
今ですらあれこれ考えるよりスマホで検索したほうがよっぽど確実でいい結果が出る
これからはどんどんスマホから提案してくるようになるだろう


97 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:50:37.96 ID:1FD7oGYV0.net
>>95
全知全能の神が、自分を超える全知全能を創った時点で

最初の全知全能が嘘になることに気がつけ。


98 :名無しさん@1周年:2017/03/15(水) 19:50:45.17 ID:J4gsqbNB0.net
人間の経験をすべてデジタル化してメモリにブチ込めれば、それをビッグデータとして
学習し、人間以上の適応能力を実現することは難しくないだろう。
自然言語の翻訳も可能。

問題は人間の経験の全てをデジタル化できるかってこと。人間の経験は常に
更新されて行くから、機械自身が人間並みの経験をし続けることが必要。
人型ロボットの価値はそこにある。