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問題ないソフトウエアの世界は金をかければいいというものではないピラミッドが作れるほどのリソース [srad.jp]の何倍も投入しても、万里の長城を作るわけじゃない。この世界は、1人の天才の閃きによって生み出す富に負ける、そんな世界だ。一つの閃きが大事なんだ!!だから金の問題じゃない。金の問題じゃないんだよ。ないんだよ………。
ただ、俺は凡人なので「閃いたらとりあえず一番金出してくれそうな所に売りに行くんじゃね? 結局金だろJK」という疑問に有効に反論ができないので、だれか反論をたのむだれかたのむたのむ
東ロボくんのプロジェクトリーダーが中国で招待講演をしたあとの懇親会かなんかで中国人研究者にこれからのAIはどうなるかと聞いてみたところ、「ディープラーニングがよく機能するのは画像認識など一部の分野に限られていると考える。我々は今その先を見ている」と答えられ、内心で同意した
というのをどっかで読みました
DLは食わせるデータが命だが、米国はグーグルやフェイスブックが大量の生データをコンピュータ上に持っている、中国人は人海戦術で入力する、日本はどちらもできないので、入試問題のように狭くて深いものに取り組むことにした、んだそうです
この理屈だと、日本は産業応用の方ではかなり大量のデータを蓄積して持っているはずなので、そっちならやれるって話はないだろうか?インフラと金融系もかなりのデータがあるはず。
あ、自然言語のデータですわすれてました
画像認識ソフトなんかもあるから現在の人工知能の水準なら自然言語以外でも良いとは思う。それよりもフォーマットと精度がそろっていて単位がある程度揃っていることのほうが多分大切。可用性の低いデータはゴミだから。後は企業間にまたがって存在するデータを研究者が自由に使えるか否か?建築機械などの故障をセンサーで判断する技術は日本にも既にあるけど。
ディープラーニングって突き詰めれば脳細胞の模倣でそれは物量にものを言わせた強力な並列処理で実現されている。ディープラーニングの先てのは結局より高度な脳細胞の模倣でそれはさらに膨大な計算機資源を用いない限り実現しない気がする。まあディープラーニングの先ってのは比喩的表現なんでしょうけど
中国人や新井先生の頭の中はわかりませんが、
今の機械学習はほとんどがパラメータを学習するものだけど、これからは構造やアルゴリズムを学習するものも必要だ、と昔のbitに書いてありましたその後どうなったのかは知りませんが、話題になっていなところを見るとあんまり進展がないのでしょう
で、AIがもっと人間に近くなるためにはレトリックを理解できるようになる必要があるのですが、レトリックは近さ遠さや構造を持っていて今の機械学習では難しそうだし、陽に扱うためにレトリックを定義しようにも形式的にできるとも思えずです
で、ネコを識別させる
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私はプログラマです。1040 formに私の職業としてそう書いています -- Ken Thompson
ソフトウエアの世界は量よりも一つの閃きだから(震え声 (スコア:2, 興味深い)
問題ない
ソフトウエアの世界は金をかければいいというものではない
ピラミッドが作れるほどのリソース [srad.jp]の何倍も投入しても、万里の長城を作るわけじゃない。この世界は、1人の天才の閃きによって生み出す富に負ける、そんな世界だ。
一つの閃きが大事なんだ!!
だから金の問題じゃない。
金の問題じゃないんだよ。
ないんだよ………。
ただ、俺は凡人なので「閃いたらとりあえず一番金出してくれそうな所に売りに行くんじゃね? 結局金だろJK」という疑問に有効に反論ができないので、だれか反論をたのむ
だれかたのむ
たのむ
Re:ソフトウエアの世界は量よりも一つの閃きだから(震え声 (スコア:1)
そうなると資金面の手当は多いに越したことはないし、電力供給も原発があるし
Re:ソフトウエアの世界は量よりも一つの閃きだから(震え声 (スコア:3, 興味深い)
東ロボくんのプロジェクトリーダーが中国で招待講演をしたあとの懇親会かなんかで
中国人研究者にこれからのAIはどうなるかと聞いてみたところ、
「ディープラーニングがよく機能するのは画像認識など一部の分野に限られていると考える。我々は今その先を見ている」
と答えられ、内心で同意した
というのをどっかで読みました
DLは食わせるデータが命だが、米国はグーグルやフェイスブックが大量の生データをコンピュータ上に持っている、中国人は人海戦術で入力する、日本はどちらもできないので、入試問題のように狭くて深いものに取り組むことにした、んだそうです
Re: (スコア:0)
この理屈だと、日本は産業応用の方ではかなり大量のデータを蓄積して持っているはずなので、そっちならやれるって話はないだろうか?
インフラと金融系もかなりのデータがあるはず。
Re: (スコア:0)
あ、自然言語のデータです
わすれてました
Re: (スコア:0)
画像認識ソフトなんかもあるから現在の人工知能の水準なら自然言語以外でも良いとは思う。
それよりもフォーマットと精度がそろっていて単位がある程度揃っていることのほうが多分大切。
可用性の低いデータはゴミだから。後は企業間にまたがって存在するデータを研究者が自由に使えるか否か?
建築機械などの故障をセンサーで判断する技術は日本にも既にあるけど。
Re: (スコア:0)
ディープラーニングって突き詰めれば脳細胞の模倣でそれは物量にものを言わせた強力な並列処理で実現されている。ディープラーニングの先てのは結局より高度な脳細胞の模倣でそれはさらに膨大な計算機資源を用いない限り実現しない気がする。
まあディープラーニングの先ってのは比喩的表現なんでしょうけど
Re: (スコア:0)
中国人や新井先生の頭の中はわかりませんが、
今の機械学習はほとんどがパラメータを学習するものだけど、これからは構造やアルゴリズムを学習するものも必要だ、と昔のbitに書いてありました
その後どうなったのかは知りませんが、話題になっていなところを見るとあんまり進展がないのでしょう
で、AIがもっと人間に近くなるためにはレトリックを理解できるようになる必要があるのですが、レトリックは近さ遠さや構造を持っていて今の機械学習では難しそうだし、陽に扱うためにレトリックを定義しようにも形式的にできるとも思えずです
Re: (スコア:0)
で、ネコを識別させる