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「金属の棒に数箇所バターを塗り、そこに豆を付ける。その棒の片方をろうそくで温めたら、どういう順番で豆が落ちるか」といったな問題に解答することが現時点では難しいという意味だろうけど。囲碁においては「盤面の意味を理解することは難しく、過去に学習していない問題やパターンに突き当たると、解答できない」てことはなかったわけだが。
Alpha GO は、「19x19の盤面のどこに石を置くかを求めろ」というところまでは人間が指示を出しているし、「答えが正しいかどうかは評価関数で判定してる」わけで。
> 「金属の棒に数箇所バターを塗り、そこに豆を付ける。その棒の片方をろうそくで温めたら、どういう順番で豆が落ちるか」
これに AlphaGO のアプローチを適用するならば、「どういう順番で豆が落ちるかを求めろ」というところまでは人間が指示を出したうえで、既存の「豆が落ちる順番を答える問題」について正当を学習させた上で、さらに、何万問もの「豆が落ちる順番を答える問題」を自動生成して、それを学習させるって方向になりますかね。
それが出来れば、結構な精度で「豆が落ちる順番を正しく答える」こと出来るものになる気がしますが、そもそも、今の所は「模範解答込みな問題の自動生成」なんてまあ無理でしょうねぇ。
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日々是ハック也 -- あるハードコアバイナリアン
クオリア論の延長? (スコア:2)
そもそも人間自身「自然言語の意味を理解」していると言えるだろうか?
哲学的ゾンビは本当に哲学的ゾンビなんだろうか?
Re: (スコア:1)
「金属の棒に数箇所バターを塗り、そこに豆を付ける。その棒の片方をろうそくで温めたら、どういう順番で豆が落ちるか」といったな問題に解答することが現時点では難しいという意味だろうけど。
囲碁においては「盤面の意味を理解することは難しく、過去に学習していない問題やパターンに突き当たると、解答できない」てことはなかったわけだが。
Re:クオリア論の延長? (スコア:1)
Alpha GO は、「19x19の盤面のどこに石を置くかを求めろ」というところまでは人間が指示を出しているし、「答えが正しいかどうかは評価関数で判定してる」わけで。
> 「金属の棒に数箇所バターを塗り、そこに豆を付ける。その棒の片方をろうそくで温めたら、どういう順番で豆が落ちるか」
これに AlphaGO のアプローチを適用するならば、「どういう順番で豆が落ちるかを求めろ」というところまでは人間が指示を出したうえで、
既存の「豆が落ちる順番を答える問題」について正当を学習させた上で、さらに、
何万問もの「豆が落ちる順番を答える問題」を自動生成して、それを学習させる
って方向になりますかね。
それが出来れば、結構な精度で「豆が落ちる順番を正しく答える」こと出来るものになる気がしますが、
そもそも、今の所は「模範解答込みな問題の自動生成」なんてまあ無理でしょうねぇ。