WEBVTT 00:00.120 --> 00:02.370 こんにちは､ このチュートリアルにようこそ｡ 00:02.400 --> 00:06.540 さて､ 脳と体ができたので､ 次は目を作ってみましょう｡ 00:06.570 --> 00:08.430 もちろん､ 組み立てるんですよ｡ 00:08.430 --> 00:12.090 そして､ 今までのことがいかに意味を持つようになったかを知ることになるのです｡ 00:12.120 --> 00:17.940 なぜ､ いくつかのクラスを作らなければならなかったのか､ もっと言えば､ このクラスを作る目的がわかってくるはずです｡ 00:17.940 --> 00:25.520 そして､ オブジェクトを操作して新しいオブジェクトや大きなオブジェクトを作る方法を直感的に理解できるようになることがほとんどです｡ 00:25.530 --> 00:30.080 そして､ ご理解いただいたように､ すでに脳と身体という2つのクラスを作りました｡ 00:30.090 --> 00:36.390 そこで､ この2つのクラスのオブジェクトをいくつか作って､ より大きなオブジェクト､ つまり目になるものを作ることができます｡ 00:36.420 --> 00:38.520 そして､ それこそが､ 私たちがこれからやろうとしていることなのです｡ 00:38.520 --> 00:44.770 これから､ 作成した2つのクラス､ つまり脳と体を組み立てて､ 目を作ります｡ 00:44.790 --> 00:46.030 では､ こうしてみましょう｡ 00:46.050 --> 00:47.600 超直感的にわかるようになる｡ 00:47.610 --> 00:57.020 さて､ これから新しいクラスを導入します｡ もちろんaという名前にします｡ これで最終的なAIを作る準備ができました｡ 00:57.030 --> 01:02.880 そして､ ここでは､ init関数から始めることにします｡ 01:04.390 --> 01:07.140 また､ このinit機能には何が必要なのでしょうか？ 01:07.150 --> 01:10.140 今こそ､ 物事が大きく動き出すときです｡ 01:10.150 --> 01:17.020 まあ､ まず対象との必然的な自己を得るわけですが､ そうなると2つの主張は､ 01:17.020 --> 01:20.950 脳と身体以外の何物でもなくなるわけです｡ 01:21.190 --> 01:25.000 それが､ AIを作るために必要な2つの要素です｡ 01:25.030 --> 01:30.250 そのためには､ 脳と神経ネットワークと､ 自己を最大限に発揮して行動する身体が必要です｡ 01:30.400 --> 01:38.490 今､ 私たちがしなければならないのは､ AIオブジェクトの変数を定義することです｡ 今､ brainとbodyは単なる引数ですから｡ 01:38.500 --> 01:39.510 では､ こうしてみましょう｡ 01:39.520 --> 01:40.720 2つの変数を作る必要があります｡ 01:40.720 --> 01:47.800 明らかに､ 最初のものは self taught brain で､ これは brain 引数と等しいが､ 後にこの CNN 01:47.800 --> 01:52.300 クラスから作成された brain オブジェクトになるであろう｡ 01:52.450 --> 02:00.400 そして､ 2番目の変数はselfで､ このボディは､ ここにあるボディ引数と同じになりますが､ 将来的には､ 02:00.400 --> 02:05.680 もちろん､ このソフトボディクラスのオブジェクトになるのです｡ 02:05.920 --> 02:11.860 そして今､ このようにシンプルに､ 私たちが作ったこのとても素晴らしい構造のおかげで､ AIを作ることができました｡ 02:11.860 --> 02:17.290 まだ訓練されておらず､ 知能もありませんが､ 脳と体があります｡ 02:17.320 --> 02:18.630 だから､ 完璧なんです｡ 02:18.640 --> 02:26.430 そして､ あとは伝搬全体を行う大きな前進関数を作るだけです｡ 02:26.440 --> 02:34.750 今､ 私たちのAIは組み立てられているので､ まあ､ 脳の機能と体の機能という2つの前進機能を別々に使うことはないでしょうけど｡ 02:34.750 --> 02:42.390 これから､ 画像を入力とする大きな前方関数を作る予定です｡ 02:42.400 --> 02:45.250 そして､ その信号を脳内に伝播させるのです｡ 02:45.250 --> 02:48.520 そして､ そのためには､ もちろん1つ目のフォワード関数を使うことになる｡ 02:48.520 --> 02:54.280 そして､ 脳の出力信号が得られたら､ その出力信号を､ ここではセルフマックスという手法を使ってフォワード機能で身体に送り込み､ 02:54.280 --> 03:01.150 最終的には動作を再生に戻すということです｡ 03:01.330 --> 03:06.880 そして､ この大きな前進機能を作ることができるのは､ ちょうど今､ 体の中に脳を組み立てたからで､ だから､ 03:06.880 --> 03:10.450 この次の機能を前進と呼ぶのはやめようということなのです｡ 03:10.450 --> 03:15.430 これはinit関数と同じようなものですが､ 脳と身体から2つの前方関数を呼び出して､ 03:15.430 --> 03:24.640 入力画像から再生するアクションまで信号を伝搬させるのです｡ 03:24.970 --> 03:34.610 だからこそ､ 今作る次の機能は､ 脳と身体の2つの前進機能を組み合わせたこのゴール機能なのです｡ 03:34.630 --> 03:36.220 それしかないんです｡ 03:36.220 --> 03:38.740 そして､ AIを用意する｡ 03:39.280 --> 03:42.010 では､ この最後のステップを次のチュートリアルで作ってみましょう｡ 03:42.010 --> 03:43.210 そしてそれまで､ お楽しみに｡ 03:43.210 --> 03:43.750 I.