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alphaGOを見てて思うのだがAIは演算力(探索力か)を盛れれば実用になる感じがする量子コンピュータや、せめてGPGPU的なものが成熟すればおのずと成果は出るのでは
この9億でIBMの量子コンピュータアレイ借りてWatsonもどきを作るとしてそれが動くハードウェアが無いと社会の側には恩恵がないぞ
電子機器のオムロンや鯖屋のドワンゴが自前でやるほうが分がいい気がするんだが
ドワンゴにもあるよ http://dwango.co.jp/pi/ns/2015/0917/index2.html [dwango.co.jp]ただ、ドワンゴはファーム用意しているだけで、alphaGOや検索エンジンを後追いしてるぐらいしかきかないな...結局のところ、ドワンゴじゃ仕組みも使い道もこれと言って思いつかないから、大学に金あげて考えてもらう投資なんじゃね
OMRONもRoBoHoNの構成要素にソフトウェアも提供しているから、そういうのはずっとやってるんじゃないかな
メンツを見て思うのは、なぜ半導体メーカーを巻き込んでニューロンチップを作らないのか?
お金を出せば今買えるLSIとかその改良版が欲しいから寄付しているんじゃないよ。今日のサラダのためのトマトが欲しいのじゃなくて、もっと色々な収穫を期待して畑を耕そうとしているのだから。
# 他の人のコメントにもあるように、8社で5年で9億円というのはしょぼい気がするね。
alphaGO見ててどこをそう思ったの?あれはハードスペックがスゴイから勝てたと思ってるの?
ハードはあくまで実現させるための手段でしかないってーの。
力技でなんとかなるといつまでも思ってるなら一度「アルゴリズムお姉さん」でググって最初に出てきた動画を見るが良い
敢えて言うがそのレベルはハードウェアの問題理論と関係ないしょうもない最適化に時間を取られても無駄なんだよ
αGOが証明したことはモンテカルロ法で必要十分であることを証明したということレミ・クーロンは自分の理論を疑ってただろうけどね良いときと悪いときの差が激しい、ってな
ハードスペックが無いと勝てないのも事実だろうがwアルゴリズムで勝てるんなら深層学習は必要ないだろその学習のために、いくつCPUを必要としたと思ってんだ?
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1603/24/news058.html [itmedia.co.jp]
alphaGOはどう見ても力技理論自体は20年くらい前のものだしなあハードスペックが追いついて実用的になったというか10年前のスパコンでも同じことできたのよでも計算資源がもったいないので誰もやんなかっただけ
十年前にそれが研究者間のコンセンサスだったんなら、一つや二つ、その頃に書かれた論文なりエッセイなりあるだろ、挙げて欲しいなぁ。
少し前の将棋の電王戦で東大の計算機センターで馬鹿でかいクラスタ組んだときだって、囲碁ならスパコンを使えばプロ棋士に勝てるなんて話は聞いたことなかったし、情報処理学会誌でAlphaGOの速報記事が出た時もそんな話は書いてなかったよ。
研究者の中では常識すぎて誰も言って無かっただけだとしたら、研究成果を社会に還元するという基本的な使命が果たせてなさすぎだろう。非難は免れないよ。
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※ただしPHPを除く -- あるAdmin
ハードウェアはいいのか? (スコア:0)
alphaGOを見てて思うのだがAIは演算力(探索力か)を盛れれば実用になる感じがする
量子コンピュータや、せめてGPGPU的なものが成熟すればおのずと成果は出るのでは
この9億でIBMの量子コンピュータアレイ借りてWatsonもどきを作るとして
それが動くハードウェアが無いと社会の側には恩恵がないぞ
電子機器のオムロンや鯖屋のドワンゴが自前でやるほうが分がいい気がするんだが
Re: (スコア:0)
ドワンゴにもあるよ http://dwango.co.jp/pi/ns/2015/0917/index2.html [dwango.co.jp]
ただ、ドワンゴはファーム用意しているだけで、alphaGOや検索エンジンを後追いしてるぐらいしかきかないな...
結局のところ、ドワンゴじゃ仕組みも使い道もこれと言って思いつかないから、大学に金あげて考えてもらう投資なんじゃね
OMRONもRoBoHoNの構成要素にソフトウェアも提供しているから、そういうのはずっとやってるんじゃないかな
メンツを見て思うのは、なぜ半導体メーカーを巻き込んでニューロンチップを作らないのか?
Re: (スコア:0)
お金を出せば今買えるLSIとかその改良版が欲しいから寄付しているんじゃないよ。
今日のサラダのためのトマトが欲しいのじゃなくて、もっと色々な収穫を期待して畑を耕そうとしているのだから。
# 他の人のコメントにもあるように、8社で5年で9億円というのはしょぼい気がするね。
Re: (スコア:0)
alphaGO見ててどこをそう思ったの?
あれはハードスペックがスゴイから勝てたと思ってるの?
ハードはあくまで実現させるための手段でしかないってーの。
力技でなんとかなるといつまでも思ってるなら
一度「アルゴリズムお姉さん」でググって最初に出てきた動画を見るが良い
Re: (スコア:0)
敢えて言うがそのレベルはハードウェアの問題
理論と関係ないしょうもない最適化に時間を取られても無駄なんだよ
αGOが証明したことはモンテカルロ法で必要十分であることを証明したということ
レミ・クーロンは自分の理論を疑ってただろうけどね
良いときと悪いときの差が激しい、ってな
Re: (スコア:0)
ハードスペックが無いと勝てないのも事実だろうがw
アルゴリズムで勝てるんなら深層学習は必要ないだろ
その学習のために、いくつCPUを必要としたと思ってんだ?
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1603/24/news058.html [itmedia.co.jp]
Re: (スコア:0)
alphaGOはどう見ても力技
理論自体は20年くらい前のものだしなあ
ハードスペックが追いついて実用的になった
というか10年前のスパコンでも同じことできたのよ
でも計算資源がもったいないので誰もやんなかっただけ
Re: (スコア:0)
十年前にそれが研究者間のコンセンサスだったんなら、一つや二つ、
その頃に書かれた論文なりエッセイなりあるだろ、挙げて欲しいなぁ。
少し前の将棋の電王戦で東大の計算機センターで馬鹿でかいクラスタ組んだときだって、
囲碁ならスパコンを使えばプロ棋士に勝てるなんて話は聞いたことなかったし、
情報処理学会誌でAlphaGOの速報記事が出た時もそんな話は書いてなかったよ。
研究者の中では常識すぎて誰も言って無かっただけだとしたら、
研究成果を社会に還元するという基本的な使命が果たせてなさすぎだろう。
非難は免れないよ。