sumiyakiの日記: NHKサイエンスZERO「人工知能の大革命! ディープラーニング」 9
日記 by
sumiyaki
NHKサイエンスZERO「人工知能の大革命! ディープラーニング」
再放送 7月2日(土) [Eテレ] 昼0時30分~
「ついに、言葉を理解して映像を思い浮かべる人工知能が誕生しつつある。」
Autoencoderなどのように、特徴抽出を自動的にできるのがdeep learningだから、その情報を使えば、言葉を理解して映像を思い浮かべる、というのもそう難しくなさそう。放送でも紹介されたのは、ぼんやりとした映像。線画、つまり、draw系の画像として思い浮かべられるようになるのだろうか? すでにできている? そこまでは放送ではやってなかった。Topological Data Analysisとか関係あるのだろうか?
ペンギンは飛べない鳥である。弘法も木から落ちる。時蠅は矢を好む (スコア:0)
http://ventureclef.com/blog2/?p=2827 [ventureclef.com]
「トロフィーが大きすぎるので、カバンに入らなかった。何が大きすぎたのか。」
これに答えられないレベルで、「言葉を理解した」などとは言って欲しくないな。
Re:ペンギンは飛べない鳥である。弘法も木から落ちる。時蠅は矢を好む (スコア:1)
コメントありがとうございます。
いただいたリンク先は昔、読みましたが、忘れておりました。
「言葉を理解して」の部分はかなり盛りすぎかもしれません。
トロフィーの画像を思い浮かべる
カバンの画像を思い浮かべる
両方とも今のdeep learningの応用でできそう。
それからシミュレーションして入るか入らないか、やってみることができれば、答えられるような気がします。
あるいは、カバンには入れ物の属性があるけど、トロフィーにはない。その属性はどこから分かるのか?自動的にそういった属性を学習するにはどうしたらよいのか?それが簡単にできれば苦労はしないわけですが。
Re: (スコア:0)
トロフィーにも入れ物の属性はあるんじゃないですかね?
次のうち正しい方を選べ。
A「優勝トロフィーにビールを入れて祝杯を挙げた。」
B「優勝旗にビールを入れて祝杯を挙げた。」
A「サイフにコンドームを入れっぱなしにする」
B「コンドームにサイフを入れっぱなしにする」
みたいな。
「弘法も木から落ちるけど、木から落ちるのは猿だろ!」みたいなツッコミは、なかなかに難しい。
Re:ペンギンは飛べない鳥である。弘法も木から落ちる。時蠅は矢を好む (スコア:1)
う~ん、結構難しいですね。
カバンとトロフィーの入れ物属性対決、みたいな。
実はカバンはおもちゃの小さなカバンで、トロフィーに入るのかもしれないし。
入れ物だけでも組み合わせは無限にあって、事前分布を用意することは不可能か。
やっぱり、シミュレーションかな、どうやってやるのかな。
Re: (スコア:0)
「コンドームにサイフを入れっぱなしにする」
盗んだ財布をコンドームの中に入れてトイレの水洗タンクの中に隠しとく。
ということがあるかもしれない。
Re:何が大きすぎたのか (スコア:1)
欲?
Re: (スコア:0)
5000万がカバンに入ったと答えた作家程度に言葉を理解してるのかもしれない
つまり知事なんてもう人工知能にやらせておけばいいんだっっっ!!!
Re: (スコア:0)
あれは、あんなでかい直方体一個では入らないが、札束状に崩せば入るってことで、もう一方のアホな議員に嵌められた、という話じゃなかったのか?
Re: (スコア:0)
百万束なら可能かもしれんが千万束じゃ無理なんじゃね?