探検
英会話革命 その１ [無断転載禁止]©2ch.net
レス数が900を超えています。1000を超えると表示できなくなるよ。
俺だって１年も没頭した学習が無駄だったとは言いたくないし。
で、一年間頑張った瞬間英作文の何が良くなかったのかというと、結局は取り組んでいる教材の例文を覚えてしまって、
自分が言いたいことを瞬時に英語にするというプロセスとは違う思考のプロセスをしてしまうことに気づいた。
例えば、熱心に瞬間英作文のステージを進んでいる人でも、俺が上に書いた
「で、一年間頑張った瞬間英作文の何が良くなかったのかというと、結局は取り組んでいる教材の例文を覚えてしまって、
自分が言いたいことを瞬時に英語にするというプロセスとは違う思考のプロセスをしてしまっているということに気づいた。」
という文章を瞬時に英語で言葉にできる人は多くないと思う。
ここで一気にモチベーションが落ちた。
日本語のできないネイティブと対峙して、自分が培っている瞬間英作文から少しでも外れた表現や文法、
構文に出会うと、途端に話せなくなる。
相手の言っていることはわかるのに、相手に伝える力が全く進歩していない。
考えてみれば、そこにおかしいことなんてなかった。
むしろ当たり前の状況だった。
同じ瞬間英作文系の本を何周もしていれば、しまいには嫌でもその対訳を覚えてしまう。
それはもはや英作じゃなくて、例文の暗唱と変わらない。
言語は文法のような使い方を学ぶ用法基盤ではなく、
多くの事例を学ぶ事例基盤。
つまり言語をは教えられるものではなく、
自分で事例をネイティブを真似て学習するもの。
ソーシャルラーニングのような環境があればより理想になる。
それは文法や発音を教えたり、教えてもらおうとするから。
言語は習得はアクティブラーニングであり、ディープラーニングによる学習。
学習してどんどんスキルを上げて、より楽しくなるのが学習の本質。
母語も第二言語も、臨界期前も後も、言語の学習の基本は同じ。
それがディープラーニングだ。
スキルを向上させるのが目的だ。
言語は文法のような使い方を学ぶ用法基盤ではなく、
多くの事例を学ぶ事例基盤。
つまり言語をは教えられるものではなく、
自分で事例をネイティブを真似て学習するもの。
ソーシャルラーニングのような環境があればより理想になる。
皆が有料で英語学習できるサイトを構築中です。
いよいよ、批判ではなく、究極の英語学習方法を公開します。
そして有料ではありますが、教材も公開して、ＳＮＳも公開します。
目的は日本の英語学習の改革にあります。
売国安倍は憲法改正で国民の主権と基本的人権
を奪うつもりだ。 ← 民主主義の崩壊
http://www.data-max.co.jp/280113_ymh_02/
↑ マスコミは 9条しか報道しないが 自民案
の真の恐さは21条など言論の自由を奪うこと
自民の憲法改正案が通ると 政府批判した
だけで逮捕されるぞ。独裁政権の始まり。
https://www.youtube.com/watch?v=h9x2n5CKhn8
上のビデオで 自民党は 国民に基本的人権
は必要ないと 怖いことを平気で言っている
http://xn--nyqy26a13k.jp/archives/31687
↑ 都民ファーストも安倍と同じく 憲法改正で 人権
無視の大日本帝国憲法に戻すつもりだから
絶対に投票してはだめだ。 民主主義が崩壊する
http://blog.goo.ne.jp/ngc2497/e/8899f65988fe0f35496934dc972e2489
↑ ネトウヨ= 安倍サポーター工作員は国民を騙す。
https://dot.asahi.com/aera/2016071100108.html?page=3
http://blog.goo.ne.jp/kimito39/e/c0dd73d58121b6446cf4165c96ebb674
↑ 安倍自民を操るカルト右翼「日本会議」は国民主権否定。
ディープラーニングとは人間が生まれてつき持っている能力だ。
日本語を習得もディープラーニングしている。
俺が開発したのではない。
人類が開発したものだ。
この桜井という人は、これまでに、私が知っているだけでも次の人たちに喧嘩をふっかけては楽しんでいますね。
国弘正雄さん、川島隆太さん、安河内哲也さん、池田和弘さん、松本道弘さん、林剛司さん、松村弘典さん、鳥飼玖美子さん、高橋敏之さん、松澤喜好さん、晴山陽一さん、ジェームス・スキナーさん、その他、NHK英語講座講師の杉田敏さん、英語喉の上川さん…など
英語教育関係のほぼ全員を批判しているのではないか？w
これだけの人たちを批判してしまったら、もうそろそろネタが切れると思うんだけど、どうでしょう？桜井氏の目的は何なんでしょう？
＞日本人の英語レベルが低いのは英語を教えている人の問題だと言う事です。
そういうようなことを言う貴方のような人も次々と現れてきていて、何も変わらないわけだがw
しかも、貴方が唱えている学習法は、１３で挙がっているような人たちも否定はしていない
わけで、似たようなことをやっているのに、自分だけが突出して素晴らしい英語教師＆英語話者
だと思い込んでいる貴方のような人がいなくなれば、日本の英語教育はもっと明るいものに
なると思いますよ。私から見ると、258に名前が挙がっている人たちのほうがよほど優れた
実績＆実践をお持ちだと思います。
>実績＆実践をお持ちだと思います。
スピードラーニングは１００万人以上の人を騙している。
騙した数が実績ではないでしょう。
実績とは正しい事を信じてくれた人の数であり、騙した数ではない。
言語が事例基盤でありディープラーニングをするのが事実なら
１３に名前が挙がっている人たちの全ては間違った教えをしている事になる。
スピードラーニングと同じように人を騙している事になる。
>だと思い込んでいる貴方のような人がいなくなれば、
俺は科学的に正しいと主張しているだけだ。
そしてその科学的に正しい実践の場を構築中だ。
素晴しいと思うかどうかは、その実践した人達が決める事だ。
科学的に正しい事を間違いだとは言えないだろう。
それなら俺からどんな批判を受けてもそれを受容すべきだ。
間違いを正すのが教育者の正しい姿だ。
ディープラーニングは言語を事例基盤であると捉えている。
それなら文法とか音素とか使い方や体系を教えるのは間違いだ。
言語が用法基盤なら、ディープラーニングは間違いだ。
グーグルやアップルの翻訳も音声認識も事例基盤のシステムだ。
脳を真似た人工知能が事例基盤のシステムだ。
>アルゴリズムを考案したものです。
脳の可塑性は生物特有のものであり、人工的に真似るのは無理。
ニューラルネットワークの目的はディープラーニングすること。
それは脳のように特徴を少しずつ抽出する、そしてフィードバックで矯正する事。
ニューラルネットワークは脳と同等の機能はないが、
ディープラーニングだけは脳のような学習ができている。
そして人工知能にも実装されており、その実現性には何の疑問もない。
このバカ、インチキ業者が何をやっているかは全然関係ないだろう？
人間の脳はどうやって学習しているのだ。
その方法はただ一つ、ディープラーニングだ。
これはグーグルやフェイスブックやＩＢＭの人工知能も脳を真似て
ディープラーニングをさせ、大きな成果を上げ、効果を証明している。
そんなレベルではない、脳を真似たニューラルネットワークを人工的に作り、
ディープラーニングをさせえて大きな成果を上げている。
囲碁では人工知能がプロに勝った。
将棋でも人工知能がプロに勝った。
グーグルやアップルでも翻訳や音声認識を事例基盤でやって
精度を上げている。
論文どころか、実証も済む、実用の段階に入っている。
このバカはどこまでもバカ。
アルゴリズムがあるのはディープラーニングを疑似的にやっているだけだ。
実際のディープラーニングのアルゴリズムは存在しない。
だからグーグルもフェイスブックも大量のデータを使い、ディープラーニングをさせ
問題を解決している。
グーグルの翻訳では億単位の事例を使っている。
ニューラルネットワークにはアルゴリズムが存在しないからだ。
実用化されているなら、それが実際に使われて機能しているかどうか。
そしてその仕組みはどうなっているかだ。
研究やその論文はもう必要もない。
脳の仕組み、学習の仕組みを真似た、人工知能はもう実用化され
そして既に翻訳、音声認識、囲碁、将棋等に使われている。
囲碁、将棋ではもうプロをの能力を超えている。
死ねよ連呼リアン朝鮮人中国人。オマエラのお仲間二重国籍民進党、社民党、共産党の連中が一番日本にとって害なんだよ。
現在のグーグルの翻訳も音声認識もすべてが作り上げるものでなく、事例ベースだ。
統計的なマッチングだ。
グーグルがデータをうまく利用できているのも自然な事例を蓄積しているからだ。
村上はこの自然な事例を蓄積するのが脳の学習であること気付いていない。
自分で作り出す事が学習であると、根本的な間違いしている。
だから達人の真似をするというディープラーニングができていない。
村上は脳の学習の仕組みがまったく理解できていない。
村上の言う「英借文」は英語を作る事を前提にしている。
ネイティブの表現の形を借りるのではない。
ネイティブの表現を、ネイティブの発音で、ネイティブの使い方を真似るのだ。
村上の言う「英借文」は英語の型を借りる事になる。
発音やリスニングに関してはどうでも良いと思っている。
”自分が話す際には、自分のレベルで話すようにしましょう。”
真似る訳だから、自分のレベルで話すのは最悪だ。
村上は英語の型が大事だと思っているから、
なんでも自分で作る事を目指す。
しかし、グーグルの全てのシステムは実際に使われているデータを利用する
仕組みを使っている。
グーグルの得意のディープラーニングの基本は達人を真似る事だ。
しかし、村上の英語学習には真似ると言うプロセスがない。
借りると言う言葉は存在する型を借りる事であり、
言語には型があると信じている。
グーグルの得意のディープラーニングの基本は達人を真似る事だ。
多くの事例の中から少しずつ特徴を学びとることだ。
そしてグーグルの得意な技が統計的なパターンマッチングだ。
村上はグーグルが何を目指しているかも理解していなかったバカ社長だ。
村上の時にはグーグルはもう文法解析ではない、統計的機械翻訳を始めている頃だった。
借りるとは文法解析の手法であり、用法基盤の考えに基づく。
グーグルのディープラーニングは事例基盤の考えに基づく。
グーグルの本質さえ理解していない、村上はよほどバカだ。
おれよりもかなり若いくせに、ディープラーニングやニューラルネットワークの事を
まったく理解していない。
その後2chで荒し行為を十何年も繰り返して、インチキ教材が全く売れないで
多くの人から嫌われているという
悲しい余生を過ごしている老人が
Google（本社）の元副社長を批判ているww
>なぜ村上が「気づいていない」と断言できるのだ？その根拠は？
グーグルの得意のディープラーニングの基本は達人を真似る事だ。
しかし、村上の英語学習には真似ると言うプロセスがない。
借りると言う言葉は存在する型を借りる事であり、
言語には型があると信じている。
グーグルの得意のディープラーニングの基本は達人を真似る事だ。
多くの事例の中から少しずつ特徴を学びとることだ。
そしてグーグルの得意な技が統計的なパターンマッチングだ。
村上はグーグルが何を目指しているかも理解していなかったバカ社長だ。
村上の時にはグーグルはもう文法解析ではない、統計的機械翻訳を始めている頃だった。
借りるとは文法解析の手法であり、用法基盤の考えに基づく。
グーグルのディープラーニングは事例基盤の考えに基づく。
グーグルの本質さえ理解していない、村上はよほどバカだ。
おれよりもかなり若いくせに、ディープラーニングやニューラルネットワークの事を
まったく理解していない。
この俺に、
このディープラーニングに、
不都合な事実があるなら、
過去に不都合な事実があったというなら、
ここへ書けば良いだろう（クソ笑い）。
英語はディープラーニングだ。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
>未だに会員数50人以下だろう？ww
数十人が独自運用のマストドンでＳＮＳとして利用を試している。
対話集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-416/
表現集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-821/
対話集も次のような形で有料公開される。
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
着々と準備は進んでいる。
参加者の希望で電子書籍の配布でなく、有料公開とする。
スマホやタブレットでいつでも勉強ができる。
希望者には電子書籍も配布する。
対話集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-416/
表現集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
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http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
着々と準備は進んでいる。
そのつもりで準備を進めている。
参加者の希望で電子書籍の配布でなく、有料公開とする。
スマホやタブレットでいつでも勉強ができる。
希望者には電子書籍も配布する。
対話集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-416/
表現集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-821/
対話集も次のような形で有料公開される。
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
着々と準備は進んでいる。
・使う教材（電子書籍）は、無料英語学習Webサイトからスクリプトと音声を引用したもの
・それをリピーティングしろ
・リピーティング時に自分の音声を録音して、それをネイティブの音声と比較してみて、
その差を縮められるよに、自分でなんとか努力しろ！（具体的な方法の提示は無しw）
・そこそこ会話集の例文が言えるようになってきたら、生徒同士でロープレして練習しろ
人工知能のディープラーニング
ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
私が脳の研究を始めた24年前、まさか、人間が人工知能に学ぶ日が来るとは思わなかったが、
時代は変わった。
人工知能のディープラーニングもまったく同じだ。
おれはこれを１０年前から音のストリームで提唱している。
フィードバックも１０年前から提唱している。
>俺の最適性理論とはディープラーニングした結果の理論だ。
言語音は連続的な音の変化の音のストリーム。
その発音はネイティブを真似、フィードバックを得た最適化を図る事。
その学習方法は脳の学習方法であり、
その学習方法こそグーグル等の人工知能も取り入れている、ディープラーニングだ。
映像で英文も 分からない単語和訳も出れば 能力向上も早いのにな と思った
こうやれば早いっていってるけど、、英語圏からみればばかばかしい喜びよう
>俺の最適性理論とはディープラーニングした結果の理論だ。
言語音は連続的な音の変化の音のストリーム。
その発音はネイティブを真似、フィードバックを得た最適化を図る事。
その学習方法は脳の学習方法であり、
その学習方法こそグーグル等の人工知能も取り入れている、ディープラーニングだ。
>なぜ音読やシャドーイングをするのだ。
>なぜリスニングの練習をするのだ。
ディープラーニングは発音も、表現も、使い方も、文法も、リスニングも
全部同時に学習できる。
グーグルが音のストリームのディープラーニングを認め、
世界的な脳科学者も人工知能から学べと言っている。
人工知能から学ぶ「英語学習法」
http://president.jp/articles/-/17438
・使う教材（電子書籍）は、無料英語学習Webサイトからスクリプトと音声を引用したもの
・それをリピーティングしろ
・リピーティング時に自分の音声を録音して、それをネイティブの音声と比較してみて、
その差を縮められるよに、自分でなんとか努力しろ！（差を縮めるための具体的な方法の提示は無しw）
・そこそこ会話集の例文が言えるようになってきたら、生徒同士でロープレして練習しろ
どれもが昔からある英語学習法だよね？w
ディープラーニングや人工知能が云々は、一切関係ありませんww
-------------------------------------------------------------------------
発音記号やその発音の仕方を一切教わらずに
“World Cup”を耳コピだけで完全に発音できるようになるには
何回、上記の反復練習が必要なのでしょうか？w
耳が悪い、勘が悪い人は、何千回やってみても
r と l の区別や、 / ɚː / や / ʌ / の発音などがなかなかできずに
下手したら一生、「ワールドカップ」のままの気がするが？ww
だってメソッド提唱者である桜井恵三自身が
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
だからねw
まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音 （←ネイティブによる評価）
ベトナム訛りみたいな感じで、何言ってるのか物凄くわかりづらい英語 （←ネイティブによる評価）
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3
>・リピーティング時に自分の音声を録音して、それをネイティブの音声と比較してみて、
ディープラーニングだ。
古典的な方法と一緒にするな。
ディープラーニングで英語を教えているのは世界で俺だけだ。
ディープラーニングは発音も、表現も、使い方も、文法も、リスニングも
全部同時に学習できる。
グーグルが音のストリームのディープラーニングを認め、
世界的な脳科学者も人工知能から学べと言っている。
人工知能から学ぶ「英語学習法」
http://president.jp/articles/-/17438
"桜井の言っていることと何が違うのかもわからないし、それほど英語の学習法ごときに
大差があるんだろうか？"
お前の方が矛盾だろう、無知だろう。
俺のディープラーニングと
国弘さんの弟子の林さんとか日野さん等のアホ達の音読と
大差がないと言っているのは何だ。
何十分も前の音声を真似ようとして、さらに文字を見えて朗読して、
フィードバックなしで、５００回も朗読するのは
俺のディープラーニングとは１０００％ぐらい違うだろう？
>繰り返しテキストに目を走らせながら聞いてください。
国広流英語の学習の仕方の只管朗読は次にようなものだ。
國弘流英語の話しかた 単行本 – 1999/12/25
只管朗読 (しかんろうどく)
1．只管朗読とは
英文をただひたすら音読すること。(500 回～1000 回)
2．只管朗読の目的
読む・書く・聞く・話すを含む総合的な英語力をたかめること。
国広流英語の学習の仕方の只管朗読はただひたすら音読すること。(500 回～1000 回)
効果がないから、ネイティブの朗読を聞けと訂正をしてのだ。
お前の引用は次の本だ。
落ちこぼれの英語修行出版社: 日本英語教育協会 (1981/01)
つまり国広は最初は音を聞けと言っていたが、
只管朗読では英文をただひたすら音読すること。(500 回～1000 回)
何と真似ると言う考えはまったくない。
改悪しているバカ。
大差があるんだろうか？"
国広の只管朗読 (しかんろうどく)
1．只管朗読とは
英文をただひたすら音読すること。(500 回～1000 回)
ただひたすら音読するのと、
ネイティブを真似、フィードバックで矯正するディープラーニングは
天と地の違いがあるのが分からないか？
こんな大差も分からないバカニート。
1．只管朗読とは
英文をただひたすら音読すること。(500 回～1000 回)
国広は人工知能でもやっている、達人の真似に効果に気付いていない。
だひたすら音読すれば覚えると思っていた。
ディープラーニングは繰り返すより、真似る事が大事だ。
500 回～1000 回やらなくても、真似る事ができれば完了だ。
これも大きな違いだ。
死ぬほど反復する以外に音読の目的はなんだ？
森沢は生徒が音を上げたので自分は５００回やったけど
生徒には１００回にしたそうだ。
そして今ではもっと減らしているそうだ。
国弘も鳥飼も 日野も林も森沢も、皆デタラメを教えて、
日本の英語教育を混乱させた、A級戦犯だ。
反復の目的がないから回数も好い加減だ。
何で１０００回が１００回になり、そしてもっと減るのだ？
いよいよ、グーグルも世界的な脳科学者の認めた
科学的で効果的なディープラーニングが始まっている。
口の悪い、頭も悪い、働きもせず、学びをしないで、欠点だけを探すバカニートも
ディープラーニングを何の批判もできない。
効果が証明できたので全てをネットで有料で公開する。
電子書籍も使えるようにする。
６０冊の対話集リスト（カバーのみ）
http://eigonohiroba.info/page-416/
６０冊の表現集リスト（カバーのみ）
http://eigonohiroba.info/page-821/
対話集ー０１のサンプル
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3
教材の音声を細かい区切りに分けて聴く→聴いたネイティブの音声の通りに なるべく忠実に真似して、その真似した自分の声を録音する
→録音した自分の音声を聴いて、ネイティブ音声との差を比べる→その差をなくすように自分で考えて努力する
これら一連の作業をするだけでも相当な時間が掛かるわけで
それを場合によっては、100回しろ！って、かなりの苦行じゃんw
しかも、桜井のこのチープラーニングのやり方で、英語が上手くなる人は少ないだろうね。
桜井のこのメソッドは、
歌が上手くなりたければ
小田和正（桜井がギリギリ知ってそうなアーティスト名を挙げたw）のCDを聴いてひたすら真似しろ！
自分の声も録音して、小田和正の差を聴き比べて
その差を埋められるように、自分で必死に努力しろ！
そしたら歌が上手くなる！
という無茶苦茶なトレーニング方法。
発声法や音程の取り方など、ボイストレーニングをやったことのない素人が
いくら上記の方法でモノマネを続けても
大して歌が上手くならないからw
それで歌が上手くなる人は、元々、歌の才能やモノマネの才能がある人のみ。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
ではいつ、その脳の学習方法は変わるのだ？
脳は死ぬまで成長する唯一の臓器だ。
それであれば、その基本的な学習メカニズムは一生同じディープラーニングだ。
認知症のリハビリも基本はディープラーニングだ。
母語も第二言語も、臨界期の前も後も基本的学習方法同じだ。
ではいつ、その脳の学習方法は変わるのだ？
その頃から、音のストリームは真似るしかない、音素ベースの学習は誤りだと
主張してきた。
松澤のBBSで俺がアク禁になったのは音素ベースの学習を間違いだと言ったからだ。
去年、松澤にグーグルのディープラーニングの記事を送り、
俺の主張する音のストリームを基本とする学習の正さが証明できた。
口の悪い２ｃｈで、しかも記録が残るネットで、パクれる訳がないだろう。
国弘も鳥飼も 日野も林も森沢も、皆デタラメを教えて、
日本の英語教育を混乱させた、A級戦犯だ。
森沢洋介、晴山陽一、安河内哲也もA級戦犯だ。
ディープラーニングでその効果を知らしめたら
つまり英語学習で実績を残したら
日本の英語学習を間違いに導いた戦犯全員の事を
本に書いて、間違いとその結果を述べる。
俺は２ｃｈに音のストリームと書くだけでアク禁にされていた。
そして、２ｃｈのバカニート軍団に誹謗され、中傷もされてきた。
この時から英語学習における音のストリームの影響力を恐れていたからだ。
２０１６年にはグーグルのディープラーニングの快挙で、
それが現実となった。
https://www20.atwiki.jp/fairstreams/pages/21.html
いまではグーグルや茂木がディープラーニングが
科学的で効果的である事を認めた事まで
宣伝してくれている。
このバカニート軍団はもうディープラーニングの同志とも言うベ存在だ。
今になってみると、大笑いだ。
俺がこれだけ書いているのに、もう１年半以上も更新されていない。
このバカ軍団、このサイトを消去する事もできないだろう。
１０時間や２０時間でできるようなサイトではない。
https://www20.atwiki.jp/fairstreams/pages/21.html
いまでは同じアホ軍団はこう言っている。
”何でも知ってる専門家だから理論は完璧で
Google や茂木にも正当性を認められ”
この２ｃｈのバカニート群だんがどう振る舞うか大変楽しみだ。
これからは有料会員の募集の宣伝に無償で協力してもらう。
バカニートのこいつらは損得計算ができず、感情で行動するから
乱用するのは７３才のよぼよぼジジイにいとも簡単なことだ。
孫を相手にする方が、何十倍も疲れるわ！！
念のため、月１で拙Wikiの確認をしている程度です。
この管理人は動向をチェックしていないのではない。
動向を調べるとディープラーニングはもう否定できない。
ディープラーニングや音のストリームを否定しても
自分の間違いを指摘される、だから何も書けないのだ。
桜井氏の動向をチェックしてはおりません、と言いながら、
月１で拙Wikiの確認する事はあり得ないし、意味がない事だ。
この管理人、サイトを削除できないし、更新もできないし、
このバカどうして良いかも分からない。
・松澤は私との音声認識の議論で音声認識は４３音でなく音の動的変化であることを松澤の掲示板で認めています。
そのために松澤自身が４３音を否定する羽目になっております。単語耳で音節、ボイトレと方向を変えているのはそのためです
・松澤は英語耳では音声には４３音あると言っています。そして４３音発音できれば聞き取れるといったのです。
・その４３音発音できれば聞き取れるといったのを現在では必至に否定しているのです。
・そして松澤は現在では、音のストリーム理論をサポートしているのです。
・自分で自分の言った事を否定するのは大変にお気の毒です。
松澤氏はもう４３音の英語耳で教えておりません。
現在は語源と音読をやっているようです。
http://eigo33.com/
昨年グーグルのディープラーニングの記事を送り、大変興味を持っています。
ディープラーニングに興味があったので、
私の英語学習者のSNSにも一時参加してくれました。
そして松澤氏は、現在の最新の音声認識は音素ベースではなく、
事例ベースであり、ディープラーニングで学習して
精度とどんどん上げている事も知っています。
そんな教え方をしたらいくら時間があっても足らない。
機械翻訳のデタラメは何が言いたのか理解できない。
だからディープラーニングでは最初からネイティブを真似る。
表現も、発音も、使い方も、同時に真似るのだ。
そして自分の知っている英語を使い間違いのないように話す。
つまり言語習得とはErrorLess Leaning、つまり誤り排除学習が理想的な学習だ。
言語の基本は音声だからだ。
俺は教師とか指導者ではなく英語教材、学習方法、学習環境を提供している
ファシリテーターだ。
学習がネイティブを真似てErrorLess Leaning、つまり誤り排除学習をする。
だから効果的な学習だ。
母語は全部このErrorLess Leaning、つまり誤り排除学習だ。
それではほとんどの時間が修正の時間になる。
そのために母語の言語習得は全部このErrorLess Leaning、つまり誤り排除学習だ。
正しい英語を確実に忘れないで覚えていく。
するつ覚え方、つまりディープラーニングも同時に学習できる。
そして累積効果も期待できる。
ディープラーニングはアクティブラーニングで自分で学ぶから、
しごきなどはやりたくても、できない。
努力するやつは、それだけ報われる。
無視するのではなく、ネイティブを真似るディープラーニングなら
その必要性はない。
少なくとも、通じる、そして使われている表現を確実に覚えるからだ。
デタラメ英語を作りだすと、そのデタラメが癖になり、永遠に英語が身に付かない。
言語は間違いをして習得するものではない。
ネイティブを真似るディープラーニングに指導者は必要はない。
必要なのは、英語教材、学習方法、学習環境を提供する
ファシリテーターだ。
難しい表現でも多くは１０回以内で十分だ。
もしかすると１回で覚える事ができるかも知れない。
個別でできるから、覚えられない表現だけを繰り替すから効率良い
学習が可能だ。
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
真似るプロセスで手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
忘れないから累積効果でどんどん学習が加速され、
音声認識精度も向上する。
それは対話集６０ある３０００英文の１０～２０英文くらいのものだ。
どんどん覚えていけば覚えるが楽になるから、能力によって違ってくる。
このくらいなら、長い英文でも１０回もやれば覚える人が大半だろう。
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
http://eigonohiroba.info/page-416/
http://eigonohiroba.info/page-821/
ネット版と電子書籍版を使う。
ネット環境あればブラウザで読み、聞くことができる。
電子書籍ならダウンロードしてオフラインで使える。
>翻訳の仕事ができるようになった、海外クライアントとの商談で通訳が要らなくなった、等）
>が1つもないのは、なぜだろうね？
お前はどこ見てそのような事言っているのだ？
(Yさんの感想)
いままでいろいろな勉強法を試してきましたが、桜井恵三さんが提唱しているディープラーニングがいちばん効果を
実感しました。 ディープラーニングをはじめる前はオンライン英会話などで単語と文法知識を駆使して、自分なりに英語を作り出していましたが、
それが正しく自然な英語なのか不安を感じていました。ディープラーニングではネイティブの会話を言い回しごと覚えて使うので間違えようがないし
自然な表現になり不安はなくなります。
また、やればやるほど言い回しが増えるので上達を実感できます。伸び悩んでいる中級者の方は是非試してみてほしいです。
ディープラーニングで覚えた表現をオンライン英会話で使ってみるなどの利用法もおすすめです。
>「アメリカに行って、アイスクリーム屋の店員が英語で何言ってるか全然分からない」
>と愚痴ってたぞ！w
それは勉強不足だ。
もっと練習を積むべきだ。
教材の音声を細かい区切りに分けて聴く→聴いたネイティブの音声の通りに なるべく忠実に真似して、その真似した自分の声を録音する
→録音した自分の音声を聴いて、ネイティブ音声との差を比べる→その差をなくすように自分で考えて努力する
これら一連の作業を１回するだけでも相当な時間が掛かるわけで
それを場合によっては、何百回もしろ！って、かなりの苦行じゃんw
http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/564
しかも、桜井のこのチープラーニングのやり方で、英語が上手くなる人は少ないだろうね。
桜井のこのメソッドは、
歌が上手くなりたければ
小田和正（桜井がギリギリ知ってそうなアーティスト名を挙げたw）のCDを聴いてひたすら真似しろ！
自分の声も録音して、小田和正の差を聴き比べて
その差を埋められるように、自分で必死に努力しろ！
そしたら歌が上手くなる！
という無茶苦茶なトレーニング方法。
発声法や音程の取り方など、ボイストレーニングをやったことのない素人が
いくら上記の方法でモノマネを続けても
大して歌が上手くならないからw
それで歌が上手くなる人は、元々、歌の才能やモノマネの才能がある人のみ。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
難しい表現でも多くは１０回以内で十分だ。
もしかすると１回で覚える事ができるかも知れない。
個別でできるから、覚えられない表現だけを繰り替すから効率良い
学習が可能だ。
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
真似るプロセスで手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
忘れないから累積効果でどんどん学習が加速され、
音声認識精度も向上する。
言語音は音楽ように上下しなし、音楽のように楽譜を意識する必要はない。
音の特徴真似るだけだから、誰もでもできる事だ。
人間の場合は生後１年もすると、真似る事が可能になる。
大人は英文字も参照できるから、かなり楽な作業だ。
歌のモノマネではない。
単に音の特徴を真似るだけだ。
リズムやイントネーションが大事な部分だ。
最初は”What time is it now?”が
「掘った芋穿るな。」レベルで十分だ。
自分の能力に応じが真似をする事が大事だ。
メソッド提唱者の桜井恵三本人の英語力が…ww
「英語でレスしてみろ！」の要望には、実力がバレるのが怖くて逃げ回って、一度も応じていない。
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」 と誤訳。
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈。
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）。
チープラーニングを何年もやって、頑張って身に付けた ド下手な桜井恵三の音声↓〔下のURLのリンク〕（アドリブではなく事前に用意できる文を言ってるだけにも拘わらず下手）
みんなも、こんなに下手な英語で構わないのなら、チープラーニングをやってみよう！
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音 （←ネイティブによる評価）
ベトナム訛りみたいな感じで、何言ってるのか物凄くわかりづらい英語 （←ネイティブによる評価）
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3
それは対話集６０ある３０００英文の１０～２０英文くらいのものだ。
どんどん覚えていけば覚えるが楽になるから、能力によって違ってくる。
このくらいなら、長い英文でも１０回もやれば覚える人が大半だろう。
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
メソッド提唱者の桜井恵三本人の英語力が…ww
「英語でレスしてみろ！」の要望には、実力がバレるのが怖くて逃げ回って、一度も応じていない。
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」 と誤訳。
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈。
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）。
チープラーニングを何年もやって、頑張って身に付けた ド下手な桜井恵三の音声↓〔下のURLのリンク〕（アドリブではなく事前に用意できる文を言ってるだけにも拘わらず下手）
みんなも、こんなに下手な英語で構わないのなら、チープラーニングをやってみよう！
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音 （←ネイティブによる評価）
ベトナム訛りみたいな感じで、何言ってるのか物凄くわかりづらい英語 （←ネイティブによる評価）
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3
>「掘った芋穿るな。」レベルで十分だ。
>自分の能力に応じが真似をする事が大事だ。
その程度なら、他のリピーティグやシャドーイングをする教材でも同じだろうよ。
というか、桜井のチープラーニング自体、単なるリピーティグ学習法の一種だからねw
リピーティグする際に 自分の声を録音して聴き比べろ とちょっと追加の作業あるが、
これ自体も目新しいものではなく、今までも何人もの人が提唱している。
その作業を追加すれば、確かに英語の実力はさらに上がるだろうが、
自分の声を録音→教材音声と聴き比べてその差を埋める
の作業は結構な時間が掛かるので、時間効率的には決して良いとは言えない。
なので、通常のリピーティグやシャドーイングでも十分効果がある と判断して、この作業を敢えてやらない人も多い。
それに、この作業である程度の効果があるのは
事前に発音記号や発音の仕方を学習している人の場合だよ。
いわる｢臨界期｣を過ぎてる大人が、自分の知らない言語の音声をいくら真似して耳コピしてみようとしても、
かなり非効率で限界があだろうね。
下手したら、それこそ「掘った芋穿るな。」レベルで限界が来るんじゃないの？w
先に書いた通り｢小田和正のCDを何回も聴いて歌を耳コピしようとする｣やり方
と同様、
元々、天才レベルの才能がないと無理な話。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
チープラーニングを ９ヵ月やってみても
アメリカでアイスクリーム屋の店員の英語を全然聞き取れなかった
という悲惨な状況を考えると
桜井のチープラーニングの効果がどれほどのものか
簡単に察しがつくなw
桜井はそのことに対して
>それは勉強不足だ。
>もっと練習を積むべきだ。
と言ってるけど…w
結局、努力と根性の従来通りの語学学習と一緒じゃんw
桜井がチープラーニングの最も優秀な学習者だと称える４コマでも、このざまww
残念ながら継続的な学習ができていない。
SNSに次の書き込みがある。
”スマホのアンドロイド更新でアプリがうまく動かなくなってから集中力切れてる件”
努力しないヤツは何をやっても結果は同じだ。
継続的にディープラーニングをやっている人は確実に伸びえている。
だから本格的な募集サイトの構築中だ。
どこで最も優秀と言ったのだ。
ウソばかり言う、糞ニート。
４コマは最も自由に発言できると言ったが、どうして優秀になるのだ。
４コマはオンラインの英会話の癖が抜けないから
ディープラーニングの学習者ではどちらかと言えば、
優秀ではない方だ。
でも、次のコメントは他の参加者の意見と同じで、事実だと思う。
このコメントも俺が依頼したものでなく、彼が良かったら使ってくれと
送ってくれたものだ。
(Yさんの感想)
いままでいろいろな勉強法を試してきましたが、桜井恵三さんが提唱しているディープラーニングがいちばん効果を
実感しました。 ディープラーニングをはじめる前はオンライン英会話などで単語と文法知識を駆使して、自分なりに英語を作り出していましたが、
それが正しく自然な英語なのか不安を感じていました。ディープラーニングではネイティブの会話を言い回しごと覚えて使うので間違えようがないし
自然な表現になり不安はなくなります。
また、やればやるほど言い回しが増えるので上達を実感できます。伸び悩んでいる中級者の方は是非試してみてほしいです。
ディープラーニングで覚えた表現をオンライン英会話で使ってみるなどの利用法もおすすめです。
学習法をSNSなどのネット環境に頼ってる重大な弱点が露呈しましたねw
OSやアプリの仕様が変わると、
アプリ等がうまく作動しなくなり、
学習環境が崩れてしまう危険性！
OSやアプリの更新の度に、そのリスクが伴う。
これから多くの人がやればもっと成果が証明できる。
そしてメンバーが増える事で、SNSでの学習環境も改善できる。
だから現在は電子書籍だけなので、
全部をネットに公開して、ブラウザでも使えるようにする。
ブラウザならそのような問題を会費できる。
http://eigonohiroba.info/page-416/
http://eigonohiroba.info/page-821/
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
http://eigonohiroba.info/page-423/
それは事実だ。
電子書籍のビュアーアプリは確かにそのリスクがある。
iBooksの方は安定している。
ブラウザで教材が使える方法はもう試してある。
http://eigonohiroba.info/page-416/
http://eigonohiroba.info/page-821/
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
http://eigonohiroba.info/page-423/
SNSなどのネット環境に頼るのが問題ではない。
不安定なアプリを使っているののが問題だ。
SNSもブラウザでアクセスできるマストドンなので問題はない。
教材もSNSもブラウザで使えるから、もう問題は解決した。
学習環境の安定性は非常に重要な要素だ。
弱点と言うほど、大きな問題ではない。
簡単に解決できる小さな問題だ。
ネットを使う方が、紙とCDよりは、はるかに良い教材ができるのは
だれでも理解できる事だ。
今となっては、電子書籍でも使えるから
オフラインでも使えて
以前よりは便利なシステムとなる。
俺は今ディープラーニングの普及を急いでいる。
そしてディープラーニング正しい英語学習であることを証明できたら、
悪徳英語教材著者を糾弾する予定だ。
もちろ国弘や晴山陽一とか森沢洋介も含む。
批判するだけでは信頼を得る事ができないから、
ディープラーニングの正当性とその効果や実績を積んでからになる。
お前にここで重大な弱点を指摘されるなら、こんなスレを立てて遊んではいない。
どう言われても、絶対に自信があるからやっている遊びだ。
でもこうやっていると、時々参考になる事はある。
本当に重大な弱点があるならどんどん指摘して欲しい。
メンバーが増える前に改善したい。
４コマには内側からいろいろアドバイスをもらっている。
下２つのリンクは、ちょっと前まで聞けたが、桜井が削除したようだね。
８月には、チープラーニングの実践音声（ロープレ練習）
を自分自身のツイッターで晒していたが、
これも最近になって削除した模様。
https://twitter.com/sakuraikeizo/status/893654852546347008
「桜井の下手くそ英語」だと指摘されて、さすがに恥ずかしくなったのかw
っていうか、削除するまで、自分の英語は上手いと思い込んでいたようだね、桜井爺さんw
やっと自分の喋る英語はド下手であることを気付いたか？w
そのことに気付かない英語力の低さw
>「掘った芋穿るな。」レベルで十分だ。
>自分の能力に応じが真似をする事が大事だ。
その程度なら、他のリピーティグやシャドーイングをする教材でも同じだろうよ。
というか、桜井のチープラーニング自体、単なるリピーティグ学習法の一種だからねw
リピーティグする際に 自分の声を録音して聴き比べろ とちょっと追加の作業あるが、
これ自体も目新しいものではなく、今までも何人もの人が提唱している。
その作業を追加すれば、確かに英語の実力はさらに上がるだろうが、
自分の声を録音→教材音声と聴き比べてその差を埋める
の作業は結構な時間が掛かるので、時間効率的には決して良いとは言えない。
なので、通常のリピーティグやシャドーイングでも十分効果がある と判断して、この作業を敢えてやらない人も多い。
それに、この作業である程度の効果があるのは
事前に発音記号や発音の仕方をきちんと学習している人の場合だよ。
いわる｢臨界期｣を過ぎてる大人が、自分の知らない言語の音声をいくら真似して耳コピしてみようとしても、
かなり非効率で限界があだろうね。
下手したら、それこそ「掘った芋穿るな。」レベルで限界が来るんじゃないの？w
先に書いた通り｢小田和正のCDを何回も聴いて歌を耳コピしようとする｣やり方
と同様、
元々、天才レベルの才能がないと無理な話。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
だから目的が何かという事だ。
リピーティグは反復することが目的だ。
ディープラーニングはネイティブを真似る事だ。
そしてフィードバックで矯正と修正をする。
形は似ていても目的とその成果が違う。
シャドーイングは同時通訳の反発力の養成だ。
ディープラーニングでは英語を発音する時には自分の発音に注意する。
シャドーイングは自分の発音には注意は向けられない。
ディープラーニングとはまったく別の学習であり、練習だ。
リピーティングは反復が目的だ。
しかもディープラーニングのように特徴を捉えようとしない。
現実的にはリピーティングは反復が目的だから、録音は別の作業だ。
だからネイティブを真似る、フィードバックを得るのだ。
意識を持った学習ならかなりフィードバックで改善できる。
そしてそのディープラーニングで忘れないように覚える事ができる。
これが当面の最大のメリットだ。
発音は相手に理解されるレベルなら、一応は英語として使える。
お前の言うリピーティグやシャドーイングはもっとレベルが低いだろう。
ディープラーニングで言うフィードバックは発音だけではない。
覚えているかどうか、使い方のフィードバックも使う。
英語学習では発音だけが問題ではない。
だからSNSで他の学習者と練習をするのだ。
それは学習者の意識次第だ。
ディープラーニングは最初から最後までネイティブを真似るから、
最初から、最後まで発音練習とも言える。
なんで俺が勝手にわざわざ言う必要があるのだ、糞ニート。
グーグルがディープラーニングの効果を認め、
脳科学者の茂木もディープラーニングの効果を認めた。
Nikkeiもその効果を認めている。
ディープラーニングと英語学習の関係
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/
あれ？ 以前は、「４コマは、熱心で優秀な学習者」のような言い方をしてたのに
都合が悪いと、「優秀ではない方だ。」
流石に、それは矛盾した勝手すぎる評価だなw
４コマが可哀想だぞ！ww
桜井恵三という人物が いかにいい加減な奴なのか、分かるなw
----------------------------------------------------------------------
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1493980856/33
>彼は今ではディープラーニングのSNSのアクティブなメンバーの一人であり、
>ディープラーニングで以前にも増して、どんどん腕を上げているのはまぎれもない事実だ。
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1493980856/51
>お互いに英語は上手であり、発音も良いと思っている。
>これは俺と４コマ氏だけの評価ではなく、
>SNSに参加している数十人の評価でもある。
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1493980856/150
>４コマ氏のように熱心な学習者だけだ。
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1493980856/178
>俺も４コマ氏もかなりの対話練習をやっている。
>お互いに英語力とその進歩は肌で感じている。
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1496893523/263
>４コマ氏は俺の新規のマストドンのSNSではスーパー会員となって活躍している。
>リーダー的な存在だ。
>彼の英語力、英語学習の知識、社会常識に関しては全員がリスペクトしている。
そうだ当時は驚くように勉強していた。
しかし、この何ヶ月かは依然とは同じ学習ができていない。
当然に継続的に練習している学習者との差はついてくる。
なんだ古いデータばかりではないか。
以前は確かに熱心なメンバーだった。
俺は、マストドンの採用も４コマにまっ先に相談している。
>「アメリカに行って、アイスクリーム屋の店員が英語で何言ってるか全然分からない」
>と愚痴ってたぞ！w
これはつい最近の話しだろう。
４コマが熱心で優秀な学習者」だったの６月くらいまでだ。
>都合が悪いと、「優秀ではない方だ。」
それは６月くらいまでの話だ。
その後も継続的にディープラーニングしているメンバーの方が今では優秀だ。
６月の話しと、現在を一緒にして話すな！！！
４コマが優秀であろう、優秀でなくても、特に俺には都合は悪くない。
4コマがやりたいと言うから、参加してもらっただけだ。
そしていつ止めて良い、何の制約もなし参加してもらっている。
４コマも見ているかも知れないから、おれはウソは書かない。
俺も４回か５回くらい対話練習をしているが、
彼の発音は自然でディープラーニングに向いているのは事実だ。
しかし、ディープラーニングを続けなければ英語力は向上しない。
英語は話そうとするから、話せるようになるのではない。
ただSNSのメンバーが少ないのは申し訳ないと思っている。
こらからもっとメンバーが増えたらまた意欲が戻るかも知れない。
SNSの書き込みも増えるかもしれない。
>と愚痴ってたぞ！w
それは愚痴ではない。
努力しない自分を嘆いているだけだ。
英語をもっとやれば良かったと思っているだけだ。
>生活保護貰っている反日の基地外爺さん（桜井ではなく４コマのことw）
>の感想を信用するアホなんかいないからw
お前は４コマの事は個人情報まで引用して、信用できないと言っている。
しかし、
「アメリカに行って、アイスクリーム屋の店員が英語で何言ってるか全然分からない」
と愚痴ってたぞ！w 」
と英語が話せない事に関しては１００％信用しているではないか。
４コマの評価をコロコロ変えて、お前の方が醜いだろう！
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能と同様に、誤差の修正の反復学習を地道に何回も誠実に繰り返す必要がある。」
と最終的に結論付て書いてあるが、、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的はまったく根拠のない個人的な見解、私見に過ぎない。
Gooleが実証したのは、人工知能『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で学ぶ必要はない。
他教材より、『チープラーニング』の方が、他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今のところ、桜井がそれを科学的に実証したことはない。
俺が４コマのことを信用しないのは確かだが
桜井は４コマのことを信頼・信用している訳だろ？
だったら、桜井にとっては
４コマの
「アメリカに行って、アイスクリーム屋の店員が英語で何言ってるか全然分からない」
のツイートや書き込みは
信用に値するものになるだろう。
その自分が信頼する人の信用ある発言が
チープラーニングを９ヵ月やっても、
「アメリカに行って、アイスクリーム屋の店員が英語で何言ってるか全然分からない」
という結果であったことを示しているのだが…ww
https://twitter.com/four_lessons/status/909838920199806984
>英語がわからなすぎて、アイスクリーム屋の店員が何いってるかさっぱりわからないわ。
「チープラーニング」ってやればやるほど楽しくなって、ドーパミンが出て
さらに英語学習をやるようになるから
努力や根性で英語学習をやる必要はなく、
自然と英語ができるようになるんじゃないの？
他にモチベーションアップや維持、さらに努力や根性などが必要なら
従来の英語学習法と変わりないじゃんw
オメエーが過去に「４コマは優秀だ」と言ったんだろうが
自分の発言には責任を持てよ！
言うことが、時と都合でコロコロ変わり過ぎ！
そうだ、以前は優秀だったのは事実だ。
この数ヶ月、他の継続しているメンバーとは比べると優秀ではない。
以前は信用していないが、
現在は十分に信用していると言う事か？
はっきりしろよ。
「特異点」が何でディープラーニングと関係がないのだ？
お前はディープラーニングを理解していない。
文法を必要としない特異点は来ないというのか？
もうおれはディープラーニングで文法を使っていなし、否定もしている。
グーグルの翻訳システムは文法解析でなく、
事例基盤の統計的機械翻訳だ。
文法を必要としない特異点はもうすでに来ているではないか？
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能と同様に、誤差の修正の反復学習を地道に何回も誠実に繰り返す必要がある。」
と最終的に自身の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的はまったく根拠のない個人的な見解、私見に過ぎない。
Gooleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で学ぶ必要はない。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことはない。
ディープラーニングで事例をたくさんおぼえると
文法はもう含まているから、文法は必要としない。
文法が先に存在するのではなく、多くの事例から見出されるものが
文法だ。
文法を必要としない特異点は来ているではないか？
お前は特異点は理解できているのか。
コピペで逃げているのは、理解ができていない、
配色が濃いからだな！！！
コピペで逃げるアホが、だんだん面白くなってきた。
Gooleが実証したのは技術ではない。
グーグルは脳の学習である、ディープラーニングを人工的に再現して、
そして囲碁においてディープラーニングを使い人工知能を学習させ、
人間のプロを負かした事だ。
つまり脳の学習を人工的に再現して、ディープラーニングが
効果的な学習であることを実証した事だ。
現在多くの人工知能でディープラーニングが採用されている。
でまかせや屁理屈・詭弁でしかレスを返さない馬鹿桜井といくら話をしても時間の無駄だから
きちんと 論理的に >>121 にレスを返さない場合はスルーして、
今後とも、同じ内容の書き込みをするよ。
俺の書き込みは、一般人に対して参考にしてもらうために書いてるから
桜井のでまかせ・屁理屈・詭弁なんかはどうでもいいわw
大切なのは、一般人が自分のレスを見てどう思ってくれるか。
脳は人工知能のネットワークより効果的なディープラーニングができる。
人間なら何千回や何万回の反復は必要ない。
音読だって国弘が５００回、森沢は１００回でよいと言っている。
英語ならディープラーニングで数回から数十回の反復練習で学習して
手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
レスを返すだけ無駄の桜井の でまかせ・屁理屈・詭弁による非論理的なレスは
スルーしてるんで、アホ爺さんは勝手にやってろよ！ww
このバカ、ディープラーニングも特異点も知らずに
スルーするしかない。
おまえのようなおしゃべりが、言いたい事があれば直ぐに書くはず。
無能、無知、無学、無気力だから、スルーするしかない。
バカニート、ご苦労さん！！！
それならなんで最初からスルーしなのだ？
７３才のよぼよぼジジイと議論ができないからだろう。
ディープラーニングも特異点も良く分かっていないからだろう。
お粗末、バカニート。
脳は人工知能のネットワークより効果的なディープラーニングができる。
人間なら何千回や何万回の反復は必要ない。
音読だって国弘が５００回、森沢は１００回でよいと言っている。
英語ならディープラーニングで数回から数十回の反復練習で学習して
手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に自身の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的はまったく根拠のない個人的な見解、私見に過ぎない。
Gooleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に自身の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的はまったく根拠のない個人的な見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
なぜ４コマは、この数ヶ月、ちょっとサボっただけで
「優秀」から「優秀でない」に転落してしまうのだろう？w
ちょっと学習量が減ると、途端に英語力も落ちるのか、
チープラーニングは ww
脳のディープラーニングは非常に効率が良い。
掛け算九九だって何十回くらいで覚えるができるだろう。
何千回、何万回も反復が必要なら人間は何も覚えることはできない。
サムライを知っている外人ならサクライは１回で忘れないで覚える事ができる。
この数ヶ月、ちょっとサボったのが問題ではない。
４コマがディープラーニングをやったのは数ヶ月くらいだ。
そしてこの数ヶ月はあまり練習できていない。
ディープラーニングで覚えている英語事例がまだわずかだ。
対話集で言えば、対話集の０１～１０くらいまでだ。
対話集は２０から３０いくらいから長くなる。
覚えた数が少ないから、累積効果もまだほとんどない。
もちろんパターン学習も、パターン認識も促進されない。
蓄積がほとんどないから、聞き取れるのは無理だ。
優秀かどうかは、おれは努力で評価する。
ディープラーニングで言えば、以前は努力していたが、
今はSNSで見る限り、
いろいろ問題はあるが、ほとんど努力できていない。
何しろ、ディープラーニングで覚えている事例数が極端に少ない。
そしてディープラーニングで手続き記憶で自動化して長期記憶に保存するのが
目的だが、練習ができたないから
練習しても、保存されていない英語表現が多い。
俺の経験からは完全に実証が終わっている。
だからこれから多くの人に参加してもらい、
有効であることを証明する。
かなり教材も環境も整備されたから
有料のメンバーを募集してやってもらう方が
今までの協力者の結果よりは
こらかの方がずっと効果は上がると思っている。
また、都合よくいい加減なことをぬかす、馬鹿桜井w
４コマのツイッターを見ても、
早くて去年末頃から、遅くても３月中旬頃から
４コマはチープラーニングを始めている計算になる。
つまり、半年以上～９ヵ月はチープラーニングをやっている計算になる。
数ヵ月というのは、通常「２～４ヵ月」程度だよ。
６ヵ月となると、「半年」という言葉があるので、その言葉を使うのが通常。
---------------------------------------------------------------
2016年12月15日
https://twitter.com/four_lessons/status/809335502146932736
>４コマはディープラーニング信者
2017年3月19日
https://twitter.com/four_lessons/status/843711080647991297
返信先: @oki_taroさん
ディープラーニング自分もはじめました！
教材の音声を細かい区切りに分けて聴く→聴いたネイティブの音声の通りに なるべく忠実に真似して、その真似した自分の声を録音する
→録音した自分の音声を聴いて、ネイティブ音声との差を比べる→その差をなくすように自分で考えて努力する
これら一連の作業を１回するだけでも相当な時間が掛かるわけで
それを場合によっては、何百回もしろ！って、かなりの苦行じゃんw
http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/564
しかも、桜井のこのチープラーニングのやり方で、英語が上手くなる人は少ないだろうね。
桜井のこのメソッドは、
歌が上手くなりたければ
小田和正（桜井がギリギリ知ってそうなアーティスト名を挙げたw）のCDを聴いてひたすら真似しろ！
自分の声も録音して、小田和正の差を聴き比べて
その差を埋められるように、自分で必死に努力しろ！
そしたら歌が上手くなる！
という無茶苦茶なトレーニング方法と同様のやり方、理論。
発声法や音程の取り方など、ボイストレーニングをやったことのない素人が
いくら上記の方法でモノマネを続けても
大して歌が上手くならないからw
それで歌が上手くなる人は、元々、歌の才能やモノマネの才能がある人のみ。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
俺は詳しくは今は分からない。
ディープラーニングは学習期間ではなく、
ディープラーニングを実際にやった時間だ。
どれほど熱心にディープラーニングをしたが大事だ。
俺は４コマと４回くらいしか対話練習をしていないし、
SNSで他の学習者ともやっていない。
これから見ると４コマはディープラーニングを現在までに
あまりやっていない。
俺は毎週やる事を提案したが、拒否された。
これからしても、長い間熱心にディープラーニングをしたとは思えない。
おもしろのは、お前は４コマは信用できないと言いながら、
ブログとかtwitterの書き込みは丁寧に呼んで、ほとんど信用しているではないか。
熱心な参加者は毎週レッスンすることを希望する。
毎週１回でも少ないので、SNSでその回数を増やせないか
期待している。
今でも１０人くらいは毎週やっている。
長い人は数年にもなる人がいる。
> ４コマ氏のように熱心な学習者だけだ。
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1493980856/178
>俺も４コマ氏もかなりの対話練習をやっている。
>お互いに英語力とその進歩は肌で感じている。
５月の時点で、桜井本人が
「４コマ氏もかなりの対話練習をやっている。」
「４コマ氏のように熱心な学習者だけだ。」
と書いておきながら、
「ディープラーニングを現在までにあまりやっていない。」
って矛盾してるなw
痴ほう老人は、自分が２ｃｈでどんなことを書き込んだのかも
忘れちゃうんだろうねw
https://twitter.com/four_lessons/status/843711080647991297
返信先: @oki_taroさん
ディープラーニング自分もはじめました！
これが事実ならディープラーニングは数ヶ月しか熱心いやっていない。
> ４コマ氏のように熱心な学習者だけだ。
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1493980856/178
>俺も４コマ氏もかなりの対話練習をやっている。
>お互いに英語力とその進歩は肌で感じている。
５月の時点で、桜井本人が
「４コマ氏もかなりの対話練習をやっている。」
「４コマ氏のように熱心な学習者だけだ。」
と書いておきながら、
「ディープラーニングを現在までにあまりやっていない。」
って矛盾してるなw
痴ほう老人は、自分が２ｃｈでどんなことを書き込んだのかも
忘れちゃうんだろうねw
2017年3月19日 に始めているようだから
４月、５月はそうだった。
俺も実際に４回くらいは対話練習している。
その後の６、７、８、９月はあまりやっていない。
ディープラーニングは数ヶ月しか熱心いやっていない。
SNSで見る限り、この数ヶ月はほとんどやっていない。
最後はア○ちゃんのようにボロクソに
貶すんだろうよ（笑）
下２つのリンクは、ちょっと前まで聞けたが、桜井が削除したようだね。
８月には、チープラーニングの自分の実践音声（ロープレ練習）
を自身のツイッターで晒していたが、
これも最近になって削除した模様。
https://twitter.com/sakuraikeizo/status/893654852546347008
2chで「桜井の下手くそ英語」だと指摘されて、さすがに恥ずかしくなったのかw
っていうか、削除するまで、自分の英語は上手いと思い込んでいたようだの？ 桜井爺さんw
やっと自分の喋る英語はド下手であることを気付いた？w
そのことに最近まで気付かない英語力の低さw
こんな人が、森沢氏や、さらには「同時通訳の神様」とまで言われた國弘正雄氏の
英語学習法を批判して 「自分の英語学習法の方が凄い」と言い張るとは
どういう神経してるんだろうね？w
>「４コマ氏もかなりの対話練習をやっている。」
>「４コマ氏のように熱心な学習者だけだ。」
数ヶ月やってもディープラーニングはあまり意味がない。
反復効果も、累積効果も、パターン学習も生かせない。
>の感想を信用するアホなんかいないからw
信用できないその４コマを引き合いして、
効果が無い事を証明するは無理だ。
もし、４コマが効果があると言っていればお前らはこう言っているはずだ。
”生活保護貰っている反日の基地外爺さん（桜井ではなく４コマのことw）
の感想を信用するアホなんかいないからw ”
都合の良い時だけ、４コマを信用するバカニート軍団。
俺は４コマがディープラーニングをやっていないからやっていないと
言っているだけだ。
単に事実を述べているだけだ。
やってない事を言うのが何がボロクソなのだ。
信用するアホなんかいないと言いながら
１００％信用する方が何千倍もおかしいだろう。
>１００％信用する方が何千倍もおかしいだろう。
信用するアホはいないと言いながら、
４コマのtwitterやネットの書き込みを毎日チェックするお前らは何だ？
そうは言いながら、実はよほど４コマが好きで、
信用できると思っているのだろう。
それって、結局５月頃までは熱心にやっていて
英語力も高いって認めていたのに
数ヵ月サボったら、「優秀ではない」と認定されるほど
英語力も落ちたってことだろう？
少なくとも06/21の時点では
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1496893523/263
>彼の英語力、英語学習の知識、社会常識に関しては全員がリスペクトしている。
みたいなんだが、
たった数ヵ月サボっただけで、
「アメリカで、アイスクリーム屋の店員が英語で何言ってるか全然分からない」
状態にないほど、英語力が落ちるのだろうか？w
チープラーニングって長期記憶に保存できる学習法じゃないの？
なぜ４コマは、この数ヶ月、ちょっとサボっただけで
「優秀」から「優秀でない」に転落してしまうのだろう？w
ちょっと学習量が減ると、途端に英語力も落ちるのか、
チープラーニングは ww
それとも、６月時点で会員全員がリスペクトしている英語力は、
実は大してレベルが高くない、他の会員のレベルがあまりにも英語力が低過ぎて
相対的に高く感じられるって話なの？
桜井のチープラーニングの会員ってそんなに英語力低いの？w
チープラーニングの前身になった桜井の学習法を含めて
数年以上は桜井メソッドで学習している人も何人かいるはずなのに
４コマの実は大したことのない英語力を全員がリスペクトしちゃうんだね？ww
>って矛盾してるなw
2017年3月19日 に始めているようだから
４月、５月は熱心にやていた。
しかし、６月以降はSNSではあまり見ていないから、
実質やったのは数ヶ月だ。
これではどう考えもあまりやっているとは言えない。
せめて６ヶ月でも継続的に熱心にやって欲しかった。
信用するアホなんかいないと言いながら
４コマをネットで追廻し、
そのコメントを１００％信用する方が何千倍もおかしいだろう。
>実は大してレベルが高くない
もちろん、英語力は高くないから、ディープラーニングをやりたいと
言ってきた。
４コマがやったのは対話集にして０１から多分０７くらいまでだろう。
それまでやった対話集の英語はリスペクトしている。
英文にして２００から３００英文にしかならない。
発音も自然だし、評価も高かった。
しかし、対話集０１～０７までやった結果の英語力は大したものではない。
全員が英語学習しているのだから、英語力はリスペクトされるような
ものではない。
対話集０１～０７はまだ易しい表現ばかりだ。
これでは使える英語もまだわずかなものだ。
対話集の３０にもなると
内容もかなり増え、覚える英語の表現は長いものが増え、
時間的にも３分くらいになる。
対話集にして０１から多分０７くらいまでなら、まだまだ
ディープラーニングのほんのさわりの部分だ。
ツイッターの検索機能使えば、過去のツイートの発言内容は容易に拾えるよ。
自分（桜井本人）が最も信頼・信用する人物（チープラーニングの宣伝の仕方や販売方法などで助言をもらうほど信頼している仲）で
6/21の時点で
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1496893523/263
>彼の英語力、英語学習の知識、社会常識に関しては全員がリスペクトしている。
と称していた人物が
たった数ヵ月サボっただけで、
「アメリカで、アイスクリーム屋の店員が英語で何言ってるか全然分からない」
状態にないほど、英語力が落ちるのだろうか？w
チープラーニング恐るべしww
>せめて６ヶ月でも継続的に熱心にやって欲しかった
別にチープラーニングじゃなくても、ほとんどすべての英語学習法は、
半年熱心に継続的にやれば、相応の効果があるよねww
>時間的にも３分くらいになる。
これが対話集の６０だ,、３分１９秒だ。
http://eigonohiroba.info/page-603/
>の感想を信用するアホなんかいないからw
でもSNSでリスペクトされたのは信用できるのだな？
それは事実であるし、信用すべきだと思う。
それならバカニート、都合の良い部分だけ信用するな！！！
Ｙさんとして 教材の宣伝ページに紹介www
Ｙさんとして 教材の宣伝ページに紹介www
>それは事実であるし、信用すべきだと思う。
それなら４コマのこれも信用できるな！！！
(Yさんの感想)
いままでいろいろな勉強法を試してきましたが、桜井恵三さんが提唱しているディープラーニングがいちばん効果を
実感しました。 ディープラーニングをはじめる前はオンライン英会話などで単語と文法知識を駆使して、自分なりに英語を作り出していましたが、
それが正しく自然な英語なのか不安を感じていました。ディープラーニングではネイティブの会話を言い回しごと覚えて使うので間違えようがないし
自然な表現になり不安はなくなります。
また、やればやるほど言い回しが増えるので上達を実感できます。伸び悩んでいる中級者の方は是非試してみてほしいです。
ディープラーニングで覚えた表現をオンライン英会話で使ってみるなどの利用法もおすすめです。
４コマの言うことも信用でいないが
桜井恵三が言うこと・書いてることはもっと信用できないって話だよww
このスレでチープラーニングの良さを必死に書き込んでいる人物は
その二人しかいないしw
>Ｙさんとして 教材の宣伝ページに紹介www
それは４コマが宣伝に使って良いと、確か６月に送ってくれたものだ。
内容としては他の学習者と同じで、ウソはないと思っている。
>「掘った芋穿るな。」レベルで十分だ。
>自分の能力に応じが真似をする事が大事だ。
その程度なら、他のリピーティグやシャドーイングをする教材でも同じだろうよ。
というか、桜井のチープラーニング自体、単なるリピーティグ学習法の一種だからねw
「リピーティグする際に 自分の声を録音して、教材音声と聴き比べる」とちょっと追加の作業あるが、
これ自体も目新しいものではなく、今までも何人もの人が提唱している。
その作業を追加すれば、確かに英語の実力はさらに上がるだろうが、
自分の声を録音→教材音声と聴き比べてその差を埋める
の作業は結構な時間が掛かるので、時間効率的には決して良いとは言えない。
なので、通常のリピーティグやシャドーイングでも十分効果がある と判断して、この作業を敢えてやらない人も多い。
それに、この作業である程度の効果があるのは
事前に発音記号や発音の仕方をきちんと学習している人の場合だよ。
いわる｢臨界期｣を過ぎてる大人が、自分の知らない言語の音声をいくら真似して耳コピしてみようとしても、
かなり非効率で限界があだろうね。
下手したら、それこそ「掘った芋穿るな。」レベルで限界が来るんじゃないの？w
先に書いた通り｢小田和正のCDを何回も聴いて歌を耳コピして、歌を上手くなろうとする｣方法
と同様、
元々、天才レベルの才能がないと無理な話。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に自身の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的はまったく根拠のない個人的な見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
ほかのスレで、英語で話しかけられた桜井は「機械翻訳のような英語は俺は読めない」
と言って逃げたが、書かれてあった英語は機械翻訳ではなく、普通に英米で使われている
標準的な英語で書かれたものであった（英語が多少なりともできる人が読めばすぐにわかる
ものだ）。それが読めずに、逃げた。
その前後にも、さんざんいろいろな人たちから「英語で発言しろ！」と言われても、
彼得意のハッタリで逃げた。
桜井が英語で発言している（というかただの短文を発音している）音声がアップされたのを
聞いたが、あれも各方面から酷評されていた。あれはただ「カタカナ」を読んでいるだけだ、と。
チープラーニングをやっても、その程度の「英語力」しか身につかないことを、開発者の桜井
が身をもって提示してくれた。
>彼得意のハッタリで逃げた。
この大うそつき。
英語で話そうと言ったら逃げたのはお前らだろ。
そらならもう一回チャンスと与える、スカイプでもZoomでも良い。
もう一回、お互いのリアルタイムの発言をする。
機械翻訳で逃げるのも無しだ。
Skypeが良いのか、Zoomが良いのか。
返事を待つ。
返事を待つ。
２２：３０まで待ってやろう。
３０分あれば十分な会話ができる。
>彼得意のハッタリで逃げた。
この大うそつき。
英語で話そうと言ったら逃げたのはお前らだろ。
そらならもう一回チャンスと与える、スカイプでもZoomでも良い。
もう一回、お互いのリアルタイムの発言をする。
機械翻訳で逃げるのも無しだ。
返事を待つ。
２２：３０まで待ってやろう。
３０分あれば十分な会話ができる。
こいつら又逃げる気か。
下２つのリンクは、ちょっと前まで聞けたが、桜井が削除したようだね。
８月には、チープラーニングの自分の実践音声（ロープレ練習）
を自身のツイッターで晒していたが、
これも最近になって削除した模様。
https://twitter.com/sakuraikeizo/status/893654852546347008
2chで「桜井の下手くそ英語」だと指摘されて、さすがに恥ずかしくなったのかw
っていうか、削除するまで、自分の英語は上手いと思い込んでいたようだの？ 桜井爺さんw
やっと自分の喋る英語はド下手であることを気付いた？w
そのことに最近まで気付かない英語力の低さw
こんな人が、森沢氏や、さらには「同時通訳の神様」とまで言われた國弘正雄氏の
英語学習法を批判して 「自分の英語学習法の方が凄い」と言い張るとは
どういう神経してるんだろうね？w
また録音して聞かせやる。
英語で話そうと言ったら逃げたのはお前らだろ。
そらならもう一回チャンスと与える、スカイプでもZoomでも良い。
もう一回、お互いのリアルタイムの発言をする。
機械翻訳で逃げるのも無しだ。
メソッド提唱者の桜井恵三本人の英語力が…ww
「英語でレスしてみろ！」の要望には、実力がバレるのが怖くて逃げ回って、一度も応じていない。
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」 と誤訳。
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈。
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）。
チープラーニングを何年もやって、頑張って身に付けた ド下手な桜井恵三の音声↓
みんなも、こんなに下手な英語で構わないのなら、チープラーニングをやってみよう！
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音 （←ネイティブによる評価）
ベトナム訛りみたいな感じで、何言ってるのか物凄くわかりづらい英語 （←ネイティブによる評価）
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3
https://twitter.com/sakuraikeizo/status/893654852546347008
（※下３つのリンク先は、公開するのが恥ずかしくなったのか、最近になって削除した模様w）
俺は現役時代、ビジネス通訳の神様と言われた。
TDLの開園ではメンテナンス部の主要通訳スタッフだった。
事前にスクリプトのもらえる同時通訳のより
スクリプト無しのビジネス通訳の方が何倍も過酷だ。
>彼得意のハッタリで逃げた。
この大うそつき。
英語で話そうと言ったら逃げたのはお前らだろ。
そらならもう一回チャンスと与える、スカイプでもZoomでも良い。
もう一回、お互いのリアルタイムの発言をする。
機械翻訳で逃げるのも無しだ。
何の返事もせずに逃げ回る、大嘘つきのバカニート軍団。
他人と話すという話は全く無関係
いつものバカ桜井による話をごまかしてうやむやにするための常套デマゴーグ（笑）
返事を待つ。
２２：３０まで待ってやろう。
３０分あれば十分な会話ができる。
こいつら又逃げる気だ。
他人と英語で話してバカ桜井が相手の英語力を計るという話は全く無関係
バカ桜井が話をごまかして、うやむやにするための常套デマゴーグ（笑）
話しをすり替えるな。
さんざんいろいろな人たちから「英語で発言しろ！」と言われても、
彼得意のハッタリで逃げた
と言っておきながら、話すのは別だとは何を言ってほざくのか。
このキチガイ。
>話しをすり替えるな。
基地外じいさんの屁理屈が正しいか否かという議論と
他人と英語で話してバカ桜井が相手の英語力を計るという話は全く無関係
バカ桜井が話をすり替えて、うやむやにするための常套デマゴーグ（笑）
>TDLの開園ではメンテナンス部の主要通訳スタッフだった。
守秘義務を破り、内実を晒した電子文書を出版して顰蹙を買ったんだよな（笑）
倫理観の欠如は生まれつきなんだろうな
意味も理解せずに使うばか。
本来は民衆指導者を指すが、「流布された誤った情報」の意味でのデマ、
それを意図的に流すものとしてのデマゴーグは日本に限った用法であり、
本来「嘘」の意味は無い。
本来「嘘」の意味は無い。
無理して意味を知らない難しい言葉は使うな、バカニート。
だったら、俺らの２ｃｈ民からも、桜井にチャンスをやるよ
>>176の文を今から15分以内に翻訳してレスしてみろよ！
２ｃｈのローカルルール（自分・自社の商品やブログの宣伝はしてはいけない！）を完全無視して
好き勝手にスレ立てを連発したり、他スレを荒らしたりしているのだから
それぐらいは罪滅ぼしとして、やってみせろよ！
やれば、自分のの英語力やチープラーニングの凄さがアピールできて、
恰好の宣伝となるはずなのに、なぜそれができないんだろうね？w
通訳を今でもやっていると自称している桜井恵三さんなら、朝飯前でしょ？
逆にこれができないとなると、
自分が通訳をやっているや、チープラーニングで自然な英語が身に付くも
両方とも大嘘・ハッタリになるわけだ。
守秘義務の期間は終了していた。
その 守秘義務が必要な大事な通訳をしていたと言う事だ。
こんな日本語読解能力しか持ち合わせていない低脳が外国語学習を語るとは笑止千万（笑）
この野郎逃げるな。
”その前後にも、さんざんいろいろな人たちから「英語で発言しろ！」と言われても、
彼得意のハッタリで逃げた。 ”
英語で発言は逃げてないから、だから英語で話すと言っている。
無根拠な勝利宣言は まだですか？w
>この野郎逃げるな。
基地外じいさんの屁理屈が正しいか否かという議論と
他人と英語で話してバカ桜井が相手の英語力を計るという話は全く無関係
バカ桜井が肝心の話題から逃げて、うやむやにするための常套デマゴーグ（笑）
では俺は民衆指導者か。
うやむやにするための常套デマゴーグ
うやむやにするための常套民衆指導者
なんだ、常套民衆指導者とは？？？？？？
ウソの連発。
バカ桜井って窮すると辞書の定義に依存するのが、いつもの負けパターン（笑）
早く翻訳レスしてよ、TOEIC：280のビジネス通訳の神様、桜井恵三さん！
返事を待つ。
２２：３０まで待ったけど
この３０分、言い訳ばかりで、逃げるバカニート軍団。
機械翻訳が使えないと、あたふたと逃げ回るだけだ。
Skypeが良いのか、Zoomが良いのか。
返事を待つ。
２２：３０まで待ったけど
この３０分、言い訳ばかりで、逃げるバカニート軍団。
機械翻訳が使えないと、あたふたと逃げ回るだけだ。
つか、ずっと桜井センセイの理論もどきの
英訳を期待してるんだがまだか？
>俺は現役時代、ビジネス通訳の神様と言われた。
>>197
神様なら持論の英訳なと朝飯前だよな？（笑）
グーグルが俺のディープラーニングの効果を認め、
脳科学者の茂木もディープラーニングの効果を認めた。
Nikkeiもその効果を認めている。
ディープラーニングと英語学習の関係
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/
出ました！
窮した桜井センセイの話題そらし（笑）
TDLのように通訳料金を払うならな！！
いまなら、時給８０００円くらいに相当するだろう。
バカニートは何でもタダと思っている。
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
ウソつき。
そらす訳がないだろう、屁理屈が正しいか否かという議論だ。
>基地外じいさんの屁理屈が正しいか否かという議論
グーグルが俺のディープラーニングの効果を認め、
脳科学者の茂木もディープラーニングの効果を認めた。
Nikkeiもその効果を認めている。
ディープラーニングと英語学習の関係
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/
返事を待った。
２２：３０まで待ったけど
この３０分、言い訳ばかりで、逃げるバカニート軍団。
機械翻訳が使えないと、あたふたと逃げ回るだけだ。
>バカニートは何でもタダと思っている。
バカ桜井センセイはネット上のドキュメントは
ライトフリーで自分のものだと思っていらっしゃるw
>言い訳ばかりで、逃げるバカニート軍団。
まさにバカ桜井センセイによるブーメラン（笑）
文法を必要としない特異点は来ないというのか？
もうおれはディープラーニングで文法を使っていなし、否定もしている。
グーグルの翻訳システムは文法解析でなく、
事例基盤の統計的機械翻訳だ。
文法を必要としない特異点はもうすでに来ているではないか？
お前は特異点は理解できているのか。
コピペで逃げているのは、理解ができていない、
配色が濃いからだな！！！
コピペで逃げるアホが、だんだん面白くなってきた。
出ました！
窮した桜井センセイの話題そらし（笑）
Gooleが実証したのは技術ではない。
グーグルは脳の学習である、ディープラーニングを人工的に再現して、
そして囲碁においてディープラーニングを使い人工知能を学習させ、
人間のプロを負かした事だ。
つまり脳の学習を人工的に再現して、ディープラーニングが
効果的な学習であることを実証した事だ。
現在多くの人工知能でディープラーニングが採用されている。
脳は人工知能のネットワークより効果的なディープラーニングができる。
人間なら何千回や何万回の反復は必要ない。
音読だって国弘が５００回、森沢は１００回でよいと言っている。
英語ならディープラーニングで数回から数十回の反復練習で学習して
手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
>コピペで逃げるアホが、だんだん面白くなってきた。
まさにバカ桜井センセイによるブーメラン発言（笑）
脳は人工知能のネットワークより効果的なディープラーニングができる。
人間なら何千回や何万回の反復は必要ない。
音読だって国弘が５００回、森沢は１００回でよいと言っている。
英語ならディープラーニングで数回から数十回の反復練習で学習して
手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
脳のディープラーニングは非常に効率が良い。
掛け算九九だって何十回くらいで覚えるができるだろう。
何千回、何万回も反復が必要なら人間は何も覚えることはできない。
サムライを知っている外人ならサクライは１回で忘れないで覚える事ができる。
出ました！
窮した桜井センセイの話題そらし（笑）
出ました！
窮した桜井センセイの話題そらし（笑）
チキン、インチキ桜井恵三ww
グーグルが俺のディープラーニングの効果を科学的に認め、
脳科学者の茂木もディープラーニングの効果を認めた。
Nikkeiもその効果を科学的に認めている。
ディープラーニングと英語学習の関係
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/
出ました！
窮した桜井センセイの話題そらし（笑）
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
>翻訳の仕事ができるようになった、海外クライアントとの商談で通訳が要らなくなった、等）
>が1つもないのは、なぜだろうね？
お前はどこ見てそのような事言っているのだ？
(Yさんの感想)
いままでいろいろな勉強法を試してきましたが、桜井恵三さんが提唱しているディープラーニングがいちばん効果を
実感しました。 ディープラーニングをはじめる前はオンライン英会話などで単語と文法知識を駆使して、自分なりに英語を作り出していましたが、
それが正しく自然な英語なのか不安を感じていました。ディープラーニングではネイティブの会話を言い回しごと覚えて使うので間違えようがないし
自然な表現になり不安はなくなります。
また、やればやるほど言い回しが増えるので上達を実感できます。伸び悩んでいる中級者の方は是非試してみてほしいです。
ディープラーニングで覚えた表現をオンライン英会話で使ってみるなどの利用法もおすすめです。
出ました！
窮した桜井センセイの話題そらし（笑）
また、数時間前に論破された同じ内容かよ！
面倒くさいから、このスレにある数時間前の過去レスを読めよ！
痴ほう爺さん！ww
>「掘った芋穿るな。」レベルで十分だ。
>自分の能力に応じが真似をする事が大事だ。
その程度なら、他のリピーティグやシャドーイングをする教材でも同じだろうよ。
というか、桜井のチープラーニング自体、単なるリピーティグ学習法の一種だからねw
「リピーティグする際に 自分の声を録音して、教材音声と聴き比べる」とちょっと追加の作業あるが、
これ自体も目新しいものではなく、今までも何人もの人が提唱している。
その作業を追加すれば、確かに英語の実力はさらに上がるだろうが、
自分の声を録音→教材音声と聴き比べてその差を埋める
の作業は結構な時間が掛かるので、時間効率的には決して良いとは言えない。
なので、通常のリピーティグやシャドーイングでも十分効果がある と判断して、この作業を敢えてやらない人も多い。
それに、この作業である程度の効果があるのは
事前に発音記号や発音の仕方をきちんと学習している人の場合だよ。
いわる｢臨界期｣を過ぎてる大人が、自分の知らない外国語の音声をいくら真似して耳コピしてみようとしても、
かなり非効率で限界があだろうね。
下手したら、それこそ「掘った芋穿るな。」レベルで限界が来るんじゃないの？w
先に書いた通り｢小田和正のCDを何回も聴いて歌を耳コピして、歌を上手くなろうとする｣方法
と同様、
元々、天才レベルの才能がないと無理な話。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
出ました！
窮した桜井センセイの話題そらし（笑）
出ました！
窮した桜井センセイの話題そらし（笑）
orz ｽﾏｿ
教材の音声を細かい区切りに分けて聴く→聴いたネイティブの音声の通りに なるべく忠実に真似して、その真似した自分の声を録音する
→録音した自分の音声を聴いて、ネイティブ音声との差を比べる→その差をなくすように自分で考えて努力する
これら一連の作業を１回するだけでも相当な時間が掛かるわけで
それを場合によっては、何百回もしろ！って、かなりの苦行じゃんw
http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/564
しかも、桜井のこのチープラーニングのやり方で、英語が上手くなる人は少ないだろうね。
桜井のこのメソッドは、
歌が上手くなりたければ
小田和正（桜井がギリギリ知ってそうなアーティスト名を挙げたw）のCDを聴いてひたすら真似しろ！
自分の声も録音して、小田和正の差を聴き比べて
その差を埋められるように、自分で必死に努力しろ！
そしたら歌が上手くなる！
という無茶苦茶なトレーニング方法と同様のやり方、理論。
発声法や音程の取り方など、ボイストレーニングをやったことのない素人が
いくら上記の方法でモノマネを続けても
大して歌が上手くならないからw
それで歌が上手くなる人は、元々、歌の才能やモノマネの才能がある人のみ。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
沈黙は敗北なんでしょ？（大笑）
ちゃんと筋の通った論理的な内容で
>>223 や >>234 や >>229
に反論レスをして来るのでしょうか？
きちんとした反論ができない限り、
桜井が提唱する『チープラーニング』とやらは、
誇張表現や誇大宣伝にまみれた学習法であることになってしまいますが…
なお、桜井の でまかせ・屁理屈・詭弁による反論レスは、相手するだけ時間の無駄なのでスルーします。
きちんとした反論があったなら、受け付けますよ！
>>223 や >>234 や >>229 のスレは
一般人に対して参考にしてもらうために書いているので、
桜井の糞レスによって、それらのスレが埋もれないように
定期的に何回もアップして行く予定なので、あしからず。
ちゃんと筋の通った論理的な内容で
>>223 や >>234 や >>229
に反論レスをして来るのでしょうか？
きちんとした反論ができない限り、
桜井が提唱する『チープラーニング』とやらは、
誇張表現や誇大宣伝にまみれた学習法であることになってしまいますが…
なお、桜井の でまかせ・屁理屈・詭弁による反論レスは、相手するだけ時間の無駄なのでスルーします。
きちんとした反論があったなら、受け付けますよ！
>>223 や >>234 や >>229 などの書き込みは
一般人に対して参考にしてもらうために書いているので、
桜井の糞レスによって、それらの書き込みが埋もれないように
定期的に何回もアップして行く予定なので、あしからず。
>せめて６ヶ月でも継続的に熱心にやって欲しかった。
バカ桜井センセイの名著によれば「
200時間で英語は話せる」んじゃなかったっけ？
それ、全然、具体的な
「英語力がどれくらい上がった」という報告（例、英検○級に合格した、TOEICで○○○点取れた、
翻訳の仕事ができるようになった、海外クライアントとの商談で通訳が要らなくなった、等）
じゃないよな。
桜井が言ってる話が本当なら、
実際には 『チープラーニング』を数ヵ月程度、熱心にやった人の
個人的な感想。
「英語力がどれくらい上がった」という具体的な報告は一切ないから
説得力があまりない。
教材の宣伝・販売ページに載っている会員からの声が、それ一つのみって…ww
よくインチキだとか、大して効果ないだろうと馬鹿にされる
深夜のTV通販番組のダイエット器具の商品だって
もっと具体的な
「3ヵ月で○ｋｇ痩せました！」「ウエストが○㎝細くなった！」
な報告例がいくつかあるぞ！w
それ、全然、具体的な
「英語力がどれくらい上がった」という報告（例、英検○級に合格した、TOEICで○○○点取れた、
翻訳の仕事ができるようになった、海外クライアントとの商談で通訳が要らなくなった、等）
じゃないよな。
桜井が言ってる話が本当なら、
実際には 『チープラーニング』を数ヵ月程度、熱心にやった人の
個人的な感想。
「英語力がどれくらい上がった」という具体的な報告は一切ないから
説得力があまりない。
教材の宣伝・販売ページに載っている会員からの声が、それ一つのみって…ww
よくインチキだとか、大して効果ないだろうと馬鹿にされる
深夜のTV通販番組のダイエット器具の商品だって
もっと具体的な
「3ヵ月で○ｋｇ痩せました！」「ウエストが○㎝細くなった！」
な報告例がいくつかあるぞ！w
これは反論でなく、まったく理解ができないので質問です。
人工知能の『ディープラーニング』という技術なら、その技術は現在、誰が使えて、
誰が既に使っているのですか。
グーグルがその技術の何をどう実証したのですか？
グーグルはその実証した技術の保護をやっているのですか？
グーグルのAlphaGoのニュースが世界的に報道されましたが、
あのニュースバリューは何なのですか？
バカ桜井は、「技術を実証する」という日本語の意味も分からんのか？w
バカ桜井のために、言葉を補って分かり易く説明してやると
「技術を実証する」とは、
「（その）技術が（理論的に正しいか）実証する」や
「（その）技術の有効性〔＝本当にその技術に効果があるのか？ あるとしたら効果はどれくらいあるのか？ 〕を実証する」
という意味。
ちなみに、実証するとは「事実や証拠に基づいて証明する」という意味。
ディープラーニングという人工知能の技術は
（近年のジェフリー・ヒントン氏の功績が一番大きいとされているが）
１人の研究者や１つの研究団体が、基礎研究・基礎開発の全てを行ったものではないので、
その基礎技術においても、複数の人達や研究団体が特許権を持っていて、複雑に絡み合っているのだろう。
だから、正確な特許権がどうなってるか俺は知らん。
人工知能の分野に詳しい弁理士あたりにでも訊いてみろよ！w
また、ディープラーニングという人工知能の技術は科学技術における大きなブレークスルーであって、
ある特定の狭い分野だけではなく、色んな分野において利用や応用、発展を見込める技術。
なので、色んな分野の それぞれ分野において「ディープラーニングを実証した」企業や研究団体、研究者が存在することになる。
桜井がよく引き合いに出す Google については
「Googleが ディープラーニングを実証した」のは、音声認識や、画像認識、囲碁というゲームの分野においてだろう。
（車の自動運転やその他の分野においては、まだ実証の途中の段階か？）
だから、Googleがディープラーニングを利用・応用して開発した音声認識や画像認識、AlphaGoについては
Googleが特許権を持っているはずだろう。
>グーグルのAlphaGoのニュースが世界的に報道されましたが、あのニュースバリューは何なのですか？
知らんがなw
どうであれ、桜井の『チープラーニング』とは全く無関係な話なので、知りたければ自分で色々と調べて考えろ！アホ桜井ww
結局、桜井は『ディープラーニング』について
ほとんど理解してないアホだと
いうことを自ら晒してしまったなww
自分のほとんど理解していないバズワード『ディープラーニング』を
自分が提唱する学習法に無理矢理こじつけて
勝手に『ディープラーニング』と命名して
その学習教材を宣伝・販売しているインチキ野郎w
ではグーグルがディープラーニングを最初に実証したのは何なのだ？
どのような形でその最初の実証が行われのだ。
今話題になっているＡＩのディープラーニングとは全く関係ないからね。
桜井のＨＰや下の動画を見たり、４糞のレスを読めば分かるけど、
https://www.youtube.com/watch?v=BPsoAiV-Uyo
単にネイティブの音声が付いている対話集や例文集を
EPUB形式の電子書籍として配布しただけのもの。（スクリプトや音声自体は、無料のESL学習サイトから拝借したもの）
ネイティブの音声を聴いてマネして、文を覚えたら、
素人同士で相手を見つけて、その対話集・例文集でロープレしていきましょう！
というなんの変哲もなく進歩もない、従来通りの英語学習法。
そんな英語学習方法なんて、カセットテープが普及した何十年も前から
地域の英会話クラブや駅前の英会話スクール、中学校の英会話の授業で行われた来たやり方。
それで日本人の英語力が向上したか？というと、全くそういうことはない。
使う道具は、「紙ベースのテキスト ＆ カセットテープ」 → 「スマホやタブレット、ＰＣ」に変わっただけで
学習法の本質は全く変わっていない。
スマホやタブレットで利用できる電子書籍やアプリで、チープラーニングよりももっと質が良いもの
は世の中に何百と出回っている。
しかしそれでも、日本人の英語力は昔と比べて大差はない。
結局それらの方法で学習する場合でも、学習者本人が地道に努力していくしかないのが語学学習の現実。
もともと、人間の脳に備わっている学習機能なら、それを取り立てて騒ぐ必要もないし
わざわざ桜井の質の悪いチープラーニングを利用する必要もない
他の無料で利用できる質の良い教材を利用すればいい。
>Googleが特許権を持っているはずだろう。
ウソばかり羅列するな。
現在、グーグルだけでなく、フェイスブック、IBM、マイクロソフト、Siri、
Baidu、富士通、将棋ソフトのポナンザ等全てがディープラーニングで学習させている。
ディープラーニングは人類の知恵だかだれでも使う事ができる。
ディープラーニングはグーグルの技術ではなく、生物の脳がもっている
学習の仕組みを人工的に再現したにすぎない。
だから人工知能と呼ばれている。
Googleが特許権を持てる訳がないだろう？
どのような形でその最初の実証が行われのだ。
>ではグーグルがディープラーニングを最初に実証したのは何なのだ？
>どのような形でその最初の実証が行われのだ。
自分で調べろよ！アホ爺さんw
どうであれ、桜井の『チープラーニング』とは全く無関係な話じゃんw
>Baidu、富士通、将棋ソフトのポナンザ等全てがディープラーニングで学習させている。
Ponanzaにディープラーニングを組み込んだ最新版も登場。
コンピュータ将棋No.1を決める「世界コンピュータ将棋選手権」
http://originalnews.nico/22893
PonanzaもAlphaGoと同じディープラーニングを使っている。
Googleが特許権を持ていない事が証明できる。
この糞ニートは「技術を実証する」とは、を滔々と述べながら
グーグルが特許権を持っていると言いながら
グーグルがそのディープラーニングを実証した年も、方法も知っていないではないか？
ウソばかりしか言えない、バカニート。
ディープラーニングとはGoogleが最初に実証したのではない。
ディープラーニングとはディープラーニングとは他の人の助けなしに
独力で学習させる「教師なし学習」だ。
これは人間の脳を真似たものであり、だれも特許を持っていない。
もちろんグーグルが最初に実証したのでない。
>どのような形でその最初の実証が行われのだ。
グーグルが最初にディープラーニングを実証したのは2012年に猫の画像を認識した時だ。
これはデジタルコンピュータを何千台も駆使して実現した。
ディープラーニングとは他の人の助けなしに独力で学習させる「教師なし学習」だ。
ディープラーニングは脳がやっている学習方法だから実証はもう済んでいる。
グーグルの猫の認識はコンピュータが他の人の助けなしに独力で学習させる「教師なし学習」で
認識した事だ。
グーグルが実証したのはコンピュータを使った手法であり、
ディープラーニングを実証したのではない。
だからディープラーニングはグーグルの開発した技術ではない。
「だから、Googleがディープラーニングを利用・応用して開発した音声認識や画像認識、AlphaGoについては
Googleが特許権を持っているはずだろう。」
この文の意味も全く理解できないアホ爺さん
例えば、ディープラーニングを利用・応用して音声認識の技術を独自に開発しているのは
Google１社だけではない。
IBMやマイクロソフトも同様に、独自にディープラーニングを利用・応用した音声認識技術を開発している。
常識的に考えて
各社が開発した音声認識技術の特許権は、それを開発した各社がそれぞれ持っているはずで
例えば、Googleが開発した音声認識技術を、勝手にIBMやマイクロソフトが使ってはいけない。
逆のパターンも然りだろう。
>知らんがなw
AlphaGoが凄いのは、ディープラーニングを使ってゲームでも最も複雑な囲碁を学習して
しかも英国のチャンピオンに勝った事だ。
つまり、他の人の助けなしに独力で学習させて、人間のチャンビオンに勝った事だ。
つまり人工知能がディープラーニングで人を負かす事ができるようになった事だ。
ディープラーニングを実証したのでなく、
囲碁において人工知能がディープラーニング独力で学び、
チャンピオンを負かす事ができた事だ。
ディープラーニングは人間の脳がもつ学習の仕組みで実証はされている。
現在やっているのはその応用だ。
グーグルは囲碁に応用して、日本では将棋にも応用され、翻訳や音声認識にも応用されている。
ディープラーニングはGoogleが実証した技術ではない。
グーグルは実証された知識をいろいろな分野で応用しているの過ぎない。
もちろん特許などだれも登録していないし、既知の知識だから登録は不可能だ。
>例えば、Googleが開発した音声認識技術を、勝手にIBMやマイクロソフトが使ってはいけない。
>逆のパターンも然りだろう。
他人の会社のソフト使ってしまったらそれは盗みだろう。
俺やお前が話しているのはディープラーニングという知識だ。
ディープラーニングはグーグルの実証した技術でないから、
誰が使おが、自由で、制約はない。
人間の脳が普通にやっている学習のメカニズムだ。
グーグルが実証したのはコンピュータを使った手法であり、
ディープラーニングを実証したのではない。
だからディープラーニングはグーグルの開発した技術ではない。
ディープラーニングは誰もが使える、人類の知恵。
人間の脳のは生まれつきそれが備わっている。
バカニートのそれは腐って、使える状態にない
ディープラーニング自体は既知の知識だから、
グーグルであろうとも、ディープラーニングを特許として登録はできない。
そもそもディープラーニングはデータに依存しているから、
グーグルのディープラーニングの人工知能だけを使ってもまったく意味がない。
グーグルが強いのはその持っているデータの生かし方。
グーグルはディープラーニングのAIのビジネスを目指していない。
ディープラーニングを使ったサービスが目的。
ディープラーニングなどは既知のだれでも使える知恵、知識だ。
ディープラーニングはグーグルの実証した技術ではない。
グーグルはディープラーニングを応用しただけ。
>各社が開発した音声認識技術の特許権は、
ディープラーニング自体は既知の知識だから、
グーグルであろうとも、ディープラーニングを特許として登録はできない。
>各社が開発した音声認識技術の特許権は、それを開発した各社がそれぞれ持っているはずで
>例えば、Googleが開発した音声認識技術を、勝手にIBMやマイクロソフトが使ってはいけない。
>逆のパターンも然りだろう。
他人の会社のソフト使ってしまったらそれは盗み。
>色んな分野の それぞれ分野において「ディープラーニングを実証した」企業や研究団体、研究者が存在することになる。
ディープラーニングは人間の脳がもつ学習の仕組みで実証はされている。
現在やっているのはその応用だ。
>Googleがディープラーニングを利用・応用して開発した音声認識や画像認識、AlphaGoについては
>Googleが特許権を持っているはずだろう。
グーグルは既知のディープラーニングを特許して登録できないし、登録していない。
グーグルのディープラーニングの人工知能だけを使ってもまったく意味がない。
グーグルが強いのはその持っているデータの生かし方。
グーグルはディープラーニングのAIのビジネスを目指していない。
ディープラーニングを使ったサービスが目的。
こいつのディープラーニングの知識はほとんどがウソ。
ディープラーニングもグーグルもほとんど知識がない。
しかも、常識に欠けるバカが作りあげているから、支離滅裂。
桜井恵三の自己紹介文ですか？ww
ディープラーニングは技術でさえない。
コンピュータならプログラムがあれば動く。
しかし、人工知能は大量のデータを必要して、それだけでも機能しない。
そのデータ生かすディープラーニングをさせるプロセスが必要だ。
人工知能という技術があって、それがいろいろな事を解決するのではない。
人工知能とディープラーニングの考えがあり、
解決するためには、膨大なデータと、学習方法が必要だ。
ディープラーニングとは問題解決の一つの方法であり、技術ではない。
>解決するためには、膨大なデータと、学習方法が必要だ。
グーグルがディープラーニングを研究するのは
AIをつまり技術を売るためではない。
AIを売るなら、グーグルのデータが必要になる。
グーグルの野望はグーグルの持っているデータ、これから保有するデータを
ディープラーニングで活用して提供するサービスだ。
AlphaGoも今年中国のチャンピオンに勝ち、囲碁の研究はもう終えている。
グーグルは囲碁のAIを売るつもりなどないからだ。
>ディープラーニングはGoogleが実証した技術ではない。
>グーグルは実証された知識をいろいろな分野で応用しているの過ぎない。
>もちろん特許などだれも登録していないし、既知の知識だから登録は不可能だ。
アホ過ぎるwww
出鱈目もいいところだろうw
ネット上でディープラーニングと特許権について詳しく解説してある文章はいくらでも出てくわw
桜井みたいな馬鹿でも理解しやすいような文章を引用してやるよ！w
（ http://www.intec.co.jp/company/itj/itj17/contents/itj17_28-35.pdf の34ページ目の文章の冒頭部分から引用。）
【本稿では２０１２年までの Deep Learning の発展のさわりを紹介した。
実は２０１３年以降に膨大な論文が発表され、先端企業（Google, Facebook, 百度等）には特許戦争が発生しており、現在は理論が混沌としている】
桜井って、Googleが何のために巨額費用を投じて
AlphaGoも開発した DeepMind社を買収したのか知らんのか？
ディープラーニングの研究者を手早く自社に取り込む目的も、もちろんあるが
DeepMind社が持つディープラーニングの技術と、その特許権を獲得するためだよ。
桜井の書いた文章を読むだけでも、
桜井ってディープラーニングに限らず
科学技術が発明された後、どのように利用・応用されていくのか、
その時の特許権はどうなるのか、
などに関して
全くの無知だと分かるなw
>>243 >>265 に関しても
>>223 や >>234 や >>229 と同様に
桜井の でまかせ・屁理屈・詭弁による反論レスは、相手するだけ時間の無駄なのでスルーします。
きちんとした反論があったなら、受け付けますよ！
それらの書き込みは
一般人に対して参考にしてもらうために書いているので、
桜井の糞レスによって、それらの書き込みが埋もれないように
定期的に何回もアップして行く予定なので、あしからず。
>桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
グーグルのAlphaGoと英語学習のディープラーニングの共通事項
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
しかし、英語学習において、誤差の修正を地道にやっている人はどれくらいいるだろうか？ 書くことでも、話すことでも、
自分のアウトプットを、お手本と比較して、修正していく。それを繰り返せば、必ず、正解率は高まっていくはずなのである。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、
人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経のその記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
文法を必要としない特異点は来ないというのか？
もうおれはディープラーニングで文法を使っていなし、否定もしている。
グーグルの翻訳システムは文法解析でなく、
事例基盤の統計的機械翻訳だ。
文法を必要としない特異点はもうすでに来ているではないか？
ここまでの主張は概ね正しいと思う。
ただ問題なのは、その先で
【その人工知能を応用した囲碁AI ：アルファ碁 が人間のプロ棋士を打ち負かした → （だから、）自分のチープラーニングも凄い！】
と意味不明の論理展開をしているところ
たしかに、アルファ碁が人間に勝ったということは凄いことなのかもしれないが
桜井は、アルファ碁が人間に勝てるようになった経緯は知っているのか？
人間に勝てるようになるまで、過去の対戦の棋譜を見せてパターンを学習させる「事前学習」で‘3000万手’も記憶させて
アルファ碁同士で対戦させる「強化学習」も‘数万局’も行った。
これは、人工知能を動かすハードウェアがコンピュータという電子制御の装置だったから可能であったことで
有機的な物体である人間の脳には絶対に不可能なこと。
‘3000万手’も記憶できて、事前に‘数万局’を頭の中でシミュレートできる大天才の人間は存在しない。
結局のところ、人工知能が進歩して、どれだけ凄いことができるようになっても、
人間の能力や英語の学習法とは全く関係のないこと。
脳は人工知能のネットワークより効果的なディープラーニングができる。
人間なら何千回や何万回の反復は必要ない。
音読だって国弘が５００回、森沢は１００回でよいと言っている。
英語ならディープラーニングで数回から数十回の反復練習で学習して
手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
脳のディープラーニングは非常に効率が良い。
掛け算九九だって何十回くらいで覚えるができるだろう。
何千回、何万回も反復が必要なら人間は何も覚えることはできない。
サムライを知っている外人ならサクライは１回で忘れないで覚える事ができる。
>アルファ碁同士で対戦させる「強化学習」も‘数万局’も行った。
人工知能のディープラーニングは脳よりは効率が悪い。
プロの囲碁棋士でも3000万手’も記憶させて
>アルファ碁同士で対戦させる「強化学習」も‘数万局’もやらずにチャンピオンになっている。
脳は人工知能のネットワークより効果的なディープラーニングができる。
人間なら何千回や何万回の反復は必要ない。
音読だって国弘が５００回、森沢は１００回でよいと言っている。
英語ならディープラーニングで数回から数十回の反復練習で学習して
手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
脳のディープラーニングは非常に効率が良い。
掛け算九九だって何十回くらいで覚えるができるだろう。
何千回、何万回も反復が必要なら人間は何も覚えることはできない。
サムライを知っている外人ならサクライは１回で忘れないで覚える事ができる。
グーグルのAlphaGoと英語学習のディープラーニングの共通事項
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
しかし、英語学習において、誤差の修正を地道にやっている人はどれくらいいるだろうか？ 書くことでも、話すことでも、
自分のアウトプットを、お手本と比較して、修正していく。それを繰り返せば、必ず、正解率は高まっていくはずなのである。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、
人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
グーグルのAlphaGoと英語学習のディープラーニングの共通事項
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
しかし、英語学習において、誤差の修正を地道にやっている人はどれくらいいるだろうか？ 書くことでも、話すことでも、
自分のアウトプットを、お手本と比較して、修正していく。それを繰り返せば、必ず、正解率は高まっていくはずなのである。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、
人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
きまりキンタマよ。
脳の方が効率良いだけで、基本的な学習メカニズムは同じだ。
グーグルのAlphaGoと英語学習のディープラーニングの共通事項
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
しかし、英語学習において、誤差の修正を地道にやっている人はどれくらいいるだろうか？ 書くことでも、話すことでも、
自分のアウトプットを、お手本と比較して、修正していく。それを繰り返せば、必ず、正解率は高まっていくはずなのである。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、
人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
>アルファ碁同士で対戦させる「強化学習」も‘数万局’もやらずにチャンピオンになっている。
脳と機械の効率の問題だ。
大事なポイントは次だ。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人を真似る、フィードバックで誤差を修正するはまったく同じだ。
人工知能が脳を真似ているから、当然の結果だ。
>有機的な物体である人間の脳には絶対に不可能なこと。
それは脳と機械の効率の問題だ。
大事なポイントは次だ。
達人を真似る、フィードバックで誤差を修正するは
まったく同じだ。
>ここまでの主張は概ね正しいと思う。
人工知能も英語のディープラーニングも
達人を真似る、フィードバックで誤差を修正するもまったく同じだ。
人工知能が脳を真似ているから、当然の結果だ。
スクリプト（例文）と音声をそのまま引用して
電子書籍化しただけのもの。
桜井の教材も無料だったら良いのだが、
教材を１回で配信するのではなく、
月１回ずつで、全部で30回に分けて小出しに配信している。
全部利用しようと思うと、380円×30回＝11,400円 も掛かってしまう…
１万円を払うなら、もっと質の良い教材は世の中にたくさんある。
２年半も待つ必要もないしねw
大体、元々は無料コンテンツだったものに
和訳を付けて電子書籍化しただけで
それを１万円ちょっとで売ろうとするとは、虫が良過ぎだろうww
もともと英語学習サイトで無料で公開していたコンテンツは
金が掛けられていなく、おそらく素人が作成したもの。
有料のものに比べるとどうしても質は落ちてしまうのは当然のこと。
>ここまでの主張は概ね正しいと思う。
それだけではない、グーグルのAlphaGoと英語学習のディープラーニングの共通事項
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
しかし、英語学習において、誤差の修正を地道にやっている人はどれくらいいるだろうか？ 書くことでも、話すことでも、
自分のアウトプットを、お手本と比較して、修正していく。それを繰り返せば、必ず、正解率は高まっていくはずなのである。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、
人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
ELLLOのサイトと、桜井のYouTubeの対話集・表現集紹介動画や、桜井のサイトの配信リストを見比べてみると
桜井が言う【１冊】に収録されている、スクリプトの量ってELLLOのWebサイトの１～２ページ分じゃん
普通の本なら【１ページ】で収まる量ww
桜井教材【120冊】＝一般の書籍教材の【120ページ】 だろ？ww
桜井は、全部で6000英文って言ってるけど、
ELLLOのサイトを見ると、対話形式のスクリプトは "Hello!" "Yeah." "OK."など、１文＝１単語のものが多く出てくる。
桜井は、それも‘１英文’としてカウントしてるんだろ？w
だとしたら、中身スカスカの教材じゃないかww
その教材の和訳を担当している人が、
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」と誤訳したり
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈をしたり、
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）
桜井恵三本人ってwww
・使う教材（電子書籍）は、無料英語学習Webサイトからスクリプトと音声を引用したもの
・それをリピーティングしろ
・リピーティング時に自分の音声を録音して、それをネイティブの音声と比較してみて、
その差を縮められるよに、自分でなんとか努力しろ！（差を縮めるための具体的な方法の提示は無しw）
・そこそこ会話集の例文が言えるようになってきたら、生徒同士でロープレして練習しろ
どれもが昔からある英語学習法だよね？w
ディープラーニングや人工知能が云々は、一切関係ありませんww
-------------------------------------------------------------------------
発音記号やその発音の仕方を一切教わらずに
“World Cup”を耳コピだけで完全に発音できるようになるには
何回、上記の反復練習が必要なのでしょうか？w
耳が悪い、勘が悪い人は、何千回やってみても
r と l の区別や、 / ɚː / や / ʌ / の発音などがなかなかできずに
下手したら一生、「ワールドカップ」のままの気がするが？ww
だってメソッド提唱者である桜井恵三自身が
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
だからねw
まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音 （←ネイティブによる評価）
ベトナム訛りみたいな感じで、何言ってるのか物凄くわかりづらい英語 （←ネイティブによる評価）
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3 （公開するのが恥ずかしくなったのか削除した模様w）
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3 （同上）
英語のディープラーニングとAlphaGoのディープラーニングの違いはどうなったのだ。
基本的にはまったく同じだろう。
有料の会員が増えるかどうかはお前が心配する事ではないだろう。
ディープラーニングの違いはどうなったのだ？
英語のディープラーニングとAlphaGoのディープラーニングの違いはどうなったのだ。
基本的にはまったく同じだろう。
ディープラーニングの違いはどうなったのだ？
俺のディープラーニングとグーグルのディープラーニングが同じなら
そりゃーディープラーニングの効果は驚くばかりだ。
〔（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」 と誤訳したり、
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈をしたり、
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）。 ］
・人工知能についてほとんど理解していない
桜井恵三の主張
「ニューラルネットワークは普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)では動かいない。 専用のハードウェアが必要だ！」
・A⊂Bの関係すら分からない
（参照： http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/25
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/124
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/155 ）
このように無学であり、
でまかせ・屁理屈・詭弁・曲解・捏造を繰り返すことしかできないのが
桜井恵三という人物です。
基本的にはまったく同じだろう。
お前が狂ったように否定したのは
ディープラーニングのこらからの普及を妬んでいるからだ。
バカニート、ディープラーニングはお前が必死になるほど、
効果的な学習だ。
だからバカニートは必死で否定したのだ！！
英語のディープラーニングとAlphaGoのディープラーニングの違いはどうなったのだ。
基本的にはまったく同じだろう。
有料の会員が増えるかどうかはお前が心配する事ではないだろう。
ディープラーニングの違いはどうなったのだ？
基本的にはまったく同じだろう。
ディープラーニングの違いはどうなったのだ？
ウソをウソで固め、そのウソを指摘されても認める事ができないバカニート。
グーグルのディープラーニングも英語のディープラーニングも
達人を真似る、フィードバックで誤差を修正するは
まったく同じだ。
教材の音声を細かい区切りに分けて聴く→聴いたネイティブの音声の通りに なるべく忠実に真似して、その真似した自分の声を録音する
→録音した自分の音声を聴いて、ネイティブ音声との差を比べる→その差をなくすように自分で考えて努力する
これら一連の作業を１回するだけでも相当な時間が掛かるわけで
それを場合によっては、何百回もしろ！って、かなりの苦行じゃんw
http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/564
しかも、桜井のこのチープラーニングのやり方で、英語が上手くなる人は少ないだろうね。
桜井のこのメソッドは、
歌が上手くなりたければ
小田和正（桜井がギリギリ知ってそうなアーティスト名を挙げたw）のCDを聴いてひたすら真似しろ！
自分の声も録音して、小田和正の差を聴き比べて
その差を埋められるように、自分で必死に努力しろ！
そしたら歌が上手くなる！
という無茶苦茶なトレーニング方法と同様のやり方、理論。
発声法や音程の取り方など、ボイストレーニングをやったことのない素人が
いくら上記の方法でモノマネを続けても
大して歌が上手くならないからw
それで歌が上手くなる人は、元々、歌の才能やモノマネの才能がある人のみ。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
>「掘った芋穿るな。」レベルで十分だ。
>自分の能力に応じが真似をする事が大事だ。
その程度なら、他のリピーティグやシャドーイングをする教材でも同じだろうよ。
というか、桜井のチープラーニング自体、単なるリピーティグ学習法の一種だからねw
「リピーティグする際に 自分の声を録音して、教材音声と聴き比べる」とちょっと追加の作業あるが、
これ自体も目新しいものではなく、今までも何人もの人が提唱している。
その作業を追加すれば、確かに英語の実力はさらに上がるだろうが、
自分の声を録音→教材音声と聴き比べてその差を埋める
の作業は結構な時間が掛かるので、時間効率的には決して良いとは言えない。
なので、通常のリピーティグやシャドーイングでも十分効果がある と判断して、この作業を敢えてやらない人も多い。
それに、この作業である程度の効果があるのは
事前に発音記号や発音の仕方をきちんと学習している人の場合だよ。
いわる｢臨界期｣を過ぎてる大人が、自分の知らない外国語の音声をいくら真似して耳コピしてみようとしても、
かなり非効率で限界があだろうね。
下手したら、それこそ「掘った芋穿るな。」レベルで限界が来るんじゃないの？w
先に書いた通り｢小田和正のCDを何回も聴いて歌を耳コピして、歌を上手くなろうとする｣方法
と同様、
元々、天才レベルの才能がないと無理な話。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
ディープラーニングのこらからの普及を妬んでいるからだ。
バカニート、ディープラーニングはお前が必死になるほど、
効果的な学習だ。
俺にはお前のアホみたいな反応は、
非常に嬉しい反応だ。
基本的にはまったく同じだろう。
ディープラーニングの違いはどうなったのだ？
ウソをウソで固め、そのウソを指摘されても認める事ができないバカニート。
このバカ、敗けたから、必死で話をそらしている。
英語のディープラーニングとAlphaGoのディープラーニングの違いはどうなったのだ。
基本的にはまったく同じだろう。
有料の会員が増えるかどうかはお前が心配する事ではないだろう。
ディープラーニングの違いはどうなったのだ？
ディープラーニングのこらからの普及を妬んでいるからだ。
バカニート、ディープラーニングはお前が必死になるほど、
効果的な学習だ。
俺にはお前のアホみたいな反応は、
非常に嬉しい反応だ。
俺の何がウソだと言うのだ？
俺の何がウソだと言うのだ？
敗けて何度も話をそらしても、
まだウソを続ける、アホニート。
俺の何がウソだと言うのだ？
まだウソを続ける、アホニート。
俺の何がウソだと言うのだ？
すでにこのスレにいくつも
「英語のディープラーニング（正しくは桜井の『チープラーニング』）とAlphaGo（人工知能）のディープラーニングとの違い」
について書いてるあるのに、
日本語すら読めなくなった痴ほう老人w
最後の最後までウソでボコボコにされても
痛みを感じない、バカニート。
>「英語のディープラーニング（正しくは桜井の『チープラーニング』）とAlphaGo（人工知能）のディープラーニングとの違い」
>について書いてるあるのに、
コピペ王ならコピペしてみろ。
どこだ？
>「英語のディープラーニング（正しくは桜井の『チープラーニング』）とAlphaGo（人工知能）のディープラーニングとの違い」
>について書いてるあるのに、
お前のウソは、全部否定されているではないか？
>「英語のディープラーニング（正しくは桜井の『チープラーニング』）とAlphaGo（人工知能）のディープラーニングとの違い」
>について書いてるあるのに、
どこに問題があるのだ？
グーグルのAlphaGoと英語学習のディープラーニングの共通事項
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
しかし、英語学習において、誤差の修正を地道にやっている人はどれくらいいるだろうか？ 書くことでも、話すことでも、
自分のアウトプットを、お手本と比較して、修正していく。それを繰り返せば、必ず、正解率は高まっていくはずなのである。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、
人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
>痛みを感じない、バカニート。
それって、桜井が嘘つきまくってまでも、俺をボコボコにしようとしている状況になるわけだが？w
自分自身で、自分が嘘つきであることを認めてしまった アホ桜井www
>「英語のディープラーニング（正しくは桜井の『チープラーニング』）とAlphaGo（人工知能）のディープラーニングとの違い」
>について書いてるあるのに、
コピペ王ならコピペしてみろ。
どこだ？
最後の最後までがウソ。
どこに問題があるのだ？
グーグルのAlphaGoと英語学習のディープラーニングの共通事項
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
しかし、英語学習において、誤差の修正を地道にやっている人はどれくらいいるだろうか？ 書くことでも、話すことでも、
自分のアウトプットを、お手本と比較して、修正していく。それを繰り返せば、必ず、正解率は高まっていくはずなのである。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、
人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
もっとボコボコにしろと言うのか。
お前が主張するAlphaGoと俺のディープラーニングの
基本的な学習の違いはなんだ。
お前が主張するAlphaGoと俺のディープラーニングの
基本的な学習の違いはなんだ。
でまかせ・嘘・屁理屈・詭弁などを止めて
きちんとした論理的な話ができるようにしろよ！
俺は、桜井がアホ過ぎて、俺が書いた正論が理解できない、その正論がどこに書いてあるのかも分からない
ことについては、全く関心ないから。
ここを見た一般人に対して参考になる書き込むをすることが一番の目的だからね。
一般人が理解できればいいよ。
痴ほう老人のアホ桜井の理解なんてどうでもいいわww
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経の記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
教材の音声を細かい区切りに分けて聴く→聴いたネイティブの音声の通りに なるべく忠実に真似して、その真似した自分の声を録音する
→録音した自分の音声を聴いて、ネイティブ音声との差を比べる→その差をなくすように自分で考えて努力する
これら一連の作業を１回するだけでも相当な時間が掛かるわけで
それを場合によっては、何百回もしろ！って、かなりの苦行じゃんw
http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/564
しかも、桜井のこのチープラーニングのやり方で、英語が上手くなる人は少ないだろうね。
桜井のこのメソッドは、
歌が上手くなりたければ
小田和正（桜井がギリギリ知ってそうなアーティスト名を挙げたw）のCDを聴いてひたすら真似しろ！
自分の声も録音して、小田和正の差を聴き比べて
その差を埋められるように、自分で必死に努力しろ！
そしたら歌が上手くなる！
という無茶苦茶なトレーニング方法と同様のやり方、理論。
発声法や音程の取り方など、ボイストレーニングをやったことのない素人が
いくら上記の方法でモノマネを続けても
大して歌が上手くならないからw
それで歌が上手くなる人は、元々、歌の才能やモノマネの才能がある人のみ。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
>「掘った芋穿るな。」レベルで十分だ。
>自分の能力に応じが真似をする事が大事だ。
その程度なら、他のリピーティグやシャドーイングをする教材でも同じだろうよ。
というか、桜井のチープラーニング自体、単なるリピーティグ学習法の一種だからねw
「リピーティグする際に 自分の声を録音して、教材音声と聴き比べる」とちょっと追加の作業あるが、
これ自体も目新しいものではなく、今までも何人もの人が提唱している。
その作業を追加すれば、確かに英語の実力はさらに上がるだろうが、
自分の声を録音→教材音声と聴き比べてその差を埋める
の作業は結構な時間が掛かるので、時間効率的には決して良いとは言えない。
なので、通常のリピーティグやシャドーイングでも十分効果がある と判断して、この作業を敢えてやらない人も多い。
それに、この作業である程度の効果があるのは
事前に発音記号や発音の仕方をきちんと学習している人の場合だよ。
いわる｢臨界期｣を過ぎてる大人が、自分の知らない外国語の音声をいくら真似して耳コピしてみようとしても、
かなり非効率で限界があだろうね。
下手したら、それこそ「掘った芋穿るな。」レベルで限界が来るんじゃないの？w
先に書いた通り｢小田和正のCDを何回も聴いて歌を耳コピして、歌を上手くなろうとする｣方法
と同様、
元々、天才レベルの才能がないと無理な話。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
>ディープラーニングはGoogleが実証した技術ではない。
>グーグルは実証された知識をいろいろな分野で応用しているの過ぎない。
>もちろん特許などだれも登録していないし、既知の知識だから登録は不可能だ。
アホ過ぎるwww
出鱈目もいいところだろうw
ネットを検索すれば、ディープラーニングと特許権について詳しく解説してある文章はいくらでも出てくるわw
桜井みたいな馬鹿でも理解しやすいような文章を引用してやるよ！w
（ http://www.intec.co.jp/company/itj/itj17/contents/itj17_28-35.pdf の34ページ目の文章の冒頭部分から引用。）
【本稿では２０１２年までの Deep Learning の発展のさわりを紹介した。
実は２０１３年以降に膨大な論文が発表され、先端企業（Google, Facebook, 百度等）には特許戦争が発生しており、現在は理論が混沌としている】
桜井って、Googleが何のために巨額費用を投じて
AlphaGoも開発した DeepMind社を買収したのか知らんのか？
ディープラーニングの研究者を手早く自社に取り込む目的も、もちろんあるが
DeepMind社が持つディープラーニングの技術と、その特許権を獲得するためだよ。
桜井の書いた文章を少し読むだけでも、
桜井ってディープラーニングに限らず
科学技術が発明された後、どのように利用・応用されていくのか、
その時の特許権はどうなるのか、
などに関して
全くの無知だと分かるなw
特許制度の概要
新規性
特許出願の時点で既に公知になっている発明と同じ発明は、特許を受けることができません。
公知の発明とは、日本国内または国外で公然に知られている発明、公然に実施されている
発明、及び、頒布された刊行物やウェブサイト等に記載されている発明を言います。
特許出願の時点で既に公知になっている発明と同じ発明は、特許を受けることができません。
ディープラーニングは人間の脳の学習方法であり、
達人を真似特徴を抽出して、フィードバックで修正する学習方法は
多くの脳科学や心理学の本やサイトで公開されていり既知の事実だ。
ディープラーニングは発明ではなく、
脳の学習の仕組みを解明しただけの事である。
ディープラーニングが特許で守られてしまったら
人間が一生学習できない事になり、
特許として守れないのは当然の事だ。
ディープラーニングは学習の仕組みで技術ではない。
DeepMind社が持っているノウハウは囲碁で言えば、
過去の棋譜を学習させる、AI同志で対戦させ局面のおける手の評価等だ。
ディープラーニングの
達人を真似特徴を抽出して、フィードバックで修正する学習方法は
多くの脳科学や心理学の本やサイトで公開されていり公知の事実だ。
ほとんどの人工知能はディープラーニング学習しており、
そのディープラーニングを使う事は何の制約もない。
ディープラーニングは誰もが使える、公知の知識だ。
ディープラーニングはGoogleが実証した技術ではない。
ディープラーニングは脳の学習のメカニズムに過ぎない。
そのメカニズムを人工知能が真似て応用しているに過ぎない。
特許要件の進歩性についても勉強しろよアホ桜井！w
特許戦争争っているのは公知のディープラーニングの
学習の仕組みそのものではない。
いろいろなハードやソフトを使い、いかにディープラーニングをさせるかであり、
ディープラーニング以外の未知の分野で争っている。
何が特許申請をできるか法律を勉強しろ。
特許論争はこの法律を基本に裁かれるのだ。
特許制度の概要
新規性
特許出願の時点で既に公知になっている発明と同じ発明は、特許を受けることができません。
公知の発明とは、日本国内または国外で公然に知られている発明、公然に実施されている
発明、及び、頒布された刊行物やウェブサイト等に記載されている発明を言います。
３４ページのフットノートにはこう書いてある。
最初のネットワーク構築には膨大な労力と資本を要するが、それを守る特許権も著作権も存在しない。
そのため一部の先端企業は、学習済みネットワークを自社環境内での利用させ、
顧客とノウハウの囲い込みを始めている。
これは人工知能のニューラルネットワークも同じ事だ。
それを守る特許権も著作権も存在しない。
その文書の３４Pにはそれを守る特許権も著作権も存在しないと書いてある。
最初のネットワーク構築には膨大な労力と資本を要するが、それを守る特許権も著作権も存在しない。
そのため一部の先端企業は、学習済みネットワークを自社環境内での利用させ、
顧客とノウハウの囲い込みを始めている。
これは人工知能のニューラルネットワークも同じ事だ。
お前が言っているのはとは逆の事が書いてある。
お前はここまでウソを言っている。
【本稿では２０１２年までの Deep Learning の発展のさわりを紹介した。
その文書の３４Pにはそれを守る特許権も著作権も存在しないと書いてある。
最初のネットワーク構築には膨大な労力と資本を要するが、それを守る特許権も著作権も存在しない。
そのため一部の先端企業は、学習済みネットワークを自社環境内での利用させ、
顧客とノウハウの囲い込みを始めている。
これは人工知能のニューラルネットワークも同じ事だ。
お前が言っているのはとは逆の事が書いてある。
お前はここまでウソを言っている。
その文書の３４Pにはネットワークを守る特許権も著作権も存在しないと書いてある。
最初のネットワーク構築には膨大な労力と資本を要するが、それを守る特許権も著作権も存在しない。
そのため一部の先端企業は、学習済みネットワークを自社環境内での利用させ、
顧客とノウハウの囲い込みを始めている。
人工知能はニューラルネットワークだから
それを守る特許権も著作権も存在しない。
これは常識とも言える事だ。
何が特許申請をできるか法律を勉強しろ。
特許論争はこの法律を基本に裁かれるのだ。
特許制度の概要
新規性
特許出願の時点で既に公知になっている発明と同じ発明は、特許を受けることができません。
公知の発明とは、日本国内または国外で公然に知られている発明、公然に実施されている
発明、及び、頒布された刊行物やウェブサイト等に記載されている発明を言います。
>達人を真似特徴を抽出して、フィードバックで修正する学習方法は
>多くの脳科学や心理学の本やサイトで公開されていり既知の事実だ。
まだそんなアホなことをいってるのか？ｗ
もう３年ぐらい、『ディープラーニング』の定義自体を全く理解できてないことになるなw
ディープラーニングとは、多層のニューラルネットワークによる機械学習（手法）のこと。
機械学習とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能を
コンピュータで実現しようとする技術・手法のこと。
つまり簡潔にまとめると、
『ディープラーニング』とは、人工知能における多層のニューラルネットワークによる技術・手法のことを意味する。
つまり、『ディープラーニング』は、人間の脳が元々備わっている学習機能や学習法を指す言葉ではない。
だから、桜井こそ、許要件の進歩性についても勉強しろよ。
科学だけではなく、法律についても無知のバカ桜井
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
ディープラーニングとは、このGoogleのコンピュータがおこなったような学習のことを言う。
手法ではない、人間もやっている脳のような学習方法だ。
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
ディープラーニングとは：
人間の助けなしでニューラルネットワークに独力で学習させる「教師なし学習」だ。
手法ではない、人間もやっている脳のような学習方法だ。
おい都合よく、主語を省略して曲解するなよ！
桜井はが引用している部分を誤解・曲解がない様に全部乗せると
（3）転移学習は大きなビジネス課題を抱えている。最初のネットワーク構築には膨大な労力と資本を要するが、
それを守る特許権も著作権も存在しない。
そのため一部の先端企業は、学習済みネットワークを自社環境内での利用させ、顧客とノウハウの囲い込みを始めている。
主語は、『転移学習』であって、『ディープラーニング』ではない。
『転移学習』とは、機械学習において領域で学習させたモデルを、別の領域に適応させる技術のことを指す。
勝手に『ディープラーニング』と同義にするな！
最初のネットワーク構築には膨大な労力と資本を要するが、
それを守る特許権も著作権も存在しない。
『転移学習』でネットワーク構築でそれを守る特許権も著作権も存在しなければ、
他のネットワークでも、ニューラルネットワークでも同じだろう？
外からは中で何をしているか分からないネットワークで、
ディープラーニングのネットワークだけが
特許権も著作権で守ることは不可能だろう？
それなら『転移学習』のネットワークとディープラーニングのネットワークは
どうやって識別できるのだ？
外からは中で何をしているか分からないネットワークで、
常識的にディープラーニングのネットワークだけが
特許権も著作権で守ることは不可能だろう？
ディープラーニングとは、技術・手法ではなく
このGoogleのコンピュータがおこなったような学習のことを言う。
人間と同じ学習能力がもてる学習方法だ。
どうやって識別できるのだ？
エロサイトのネットワークと『転移学習』のネットワークを
どう識別するのだ。
『転移学習』のネットワークもエロサイトのネットワークも
使われているパーツや配線はほとんど同じものだ。
外部から転移学習』のネットワークもエロサイトのネットワークも
区別はつかない。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用）
つまり、ニューラルネットワークによる機械学習（手法）である『ディープラーニング』は
最初の頃は人間の脳のモデルと近かったかもしれないが、
今では「人工ニューラルネットワーク」と呼ばれるぐらい
人間の脳モデルとは乖離が著しくなったんだよ。
それなら、ディープラーニングのネットワークなら、
特許権や著作権で守ることは可能か？
どうやってそれがディープラーニングのネットワークと証明できるのだ？
お前はニューラルネットワークがどう作られてか知っているか？
ディープラーニングがどうやって実現したか知っているか？
ニューラルネットワークは脳の構造を真似、
ディープラーニングは脳の学習方法を真似てた。
最初の頃は人間の脳のモデルと近かったのはそのためだ。
これは常識とも言える。
脳を真似たニューラルネットワークで
脳を真似がディープラーニングをさせる。
先に存在したのは脳と脳の学習方法だ。
つまり最初はニューラルネットワークは脳を真似たと言う事だ。
その脳の学習の真似がディープラーニングだ。
それなら、ディープラーニングのネットワークなら、
特許権や著作権で守ることは可能か？
どうやってそれがディープラーニングのネットワークと証明できるのだ？
このバカ、最後の最後までアホで非常識。
ボコボコにされてもまだ、ウソを言い続ける。
まさにキチガイ。
ディープラーニングとは、技術・手法ではなく
このGoogleのコンピュータがおこなったような学習のことを言う。
人間と同じ学習能力がもてる学習方法だ。
その脳のような学習、ディープラーニングを
脳のような、ニューラルネットワークで行う。
このスレの相手が折れて、自分の無茶苦茶なインチキ学習法の正当性がこのスレで証明されると （もちろん正当性など全くないが）
思ってそうだが、
そうは問屋が卸さないよ！
しつこい嘘・でまかせ・屁理屈・詭弁は相手するだけ時間の無駄だからスルーするが
きちんとした反論があったなら、受け付けますよ！
一般人は、どのスレが正しいことを書いてあるか、ちゃんと判断するよ。
俺は、一般人に対して参考にしてもらうために書き込みしているので
重要な内容の書き込みに関しては
桜井の糞レスによって、それらの書き込みが埋もれないように
定期的に何回もアップして行く予定なので、あしからず。
ここまでの主張は概ね正しいと思う。
ただ問題なのは、その先で
【その人工知能を応用した囲碁AI ：アルファ碁 が人間のプロ棋士を打ち負かした → （だから、）自分のチープラーニングも凄い！】
と意味不明の論理展開をしているところ
たしかに、アルファ碁が人間に勝ったということは凄いことなのかもしれないが
桜井は、アルファ碁が人間に勝てるようになった経緯は知っているのか？
人間に勝てるようになるまで、過去の対戦の棋譜を見せてパターンを学習させる「事前学習」で‘3000万手’も記憶させて
アルファ碁同士で対戦させる「強化学習」も‘数万局’も行った。
これは、人工知能を動かすハードウェアがコンピュータという電子制御の装置だったから可能であったことで
有機的な物体である人間の脳には絶対に不可能なこと。
‘3000万手’も記憶できて、事前に‘数万局’を頭の中でシミュレートできる大天才の人間は存在しない。
結局のところ、人工知能が進歩して、どれだけ凄いことができるようになっても、
人間の能力や英語の学習法とは全く関係のないこと。
スクリプト（例文）と音声をそのまま引用して、
和訳を付けて電子書籍化しただけのもの。
桜井の教材も無料だったら良いのだが、
教材を１回で配信するのではなく、
月１回ずつで、全部で30回に分けて小出しに配信している。
全部利用しようと思うと、380円×30回＝11,400円 も掛かってしまう…
１万円を払うなら、もっと質の良い教材は世の中にたくさんある。
２年半も待つ必要もないしねw
大体、元々は無料コンテンツだったものに
和訳を付けて電子書籍化しただけで
それを１万円ちょっとで売ろうとするとは、虫が良過ぎだろうww
もともと英語学習サイトで無料で公開していたコンテンツは
金が掛けられていなく、おそらく素人が作成したもの。
有料のものに比べるとどうしても質は落ちてしまうのは当然のこと。
ELLLOのサイトと、桜井のYouTubeの対話集・表現集紹介動画や、桜井のサイトの配信リストを見比べてみると
桜井が言う【１冊】に収録されている、スクリプトの量ってELLLOのWebサイトの１～２ページ分じゃん
普通の本なら【１ページ】で収まる量ww
桜井教材【120冊】＝一般の書籍教材の【120ページ】 だろ？ww
桜井は、全部で6000英文って言ってるけど、
ELLLOのサイトを見ると、対話形式のスクリプトは "Hello!" "Yeah." "OK."など、１文＝１単語のものが多く出てくる。
桜井は、それも‘１英文’としてカウントしてるんだろ？w
だとしたら、中身スカスカの教材じゃないかww
その教材の和訳を担当している人が、
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」と誤訳したり
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈をしたり、
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）
桜井恵三本人ってwww
それなら、ディープラーニングのネットワークなら、
特許権や著作権で守ることは可能か？
どうやってそれがディープラーニングのネットワークと証明できるのだ？
"ディープラーニング』とは、人工知能における多層のニューラルネットワークによる技術・手法のことを意味する。"
ディープラーニングとは、技術・手法ではなく
このGoogleのコンピュータがおこなったような学習のことを言う。
人間と同じ学習能力がもてる学習方法だ。
その脳のような学習、ディープラーニングを
脳のような、ニューラルネットワークで行う。
グーグルのAlphaGoと英語学習のディープラーニングの共通事項
グーグルのディープラーニングも英語のディープラーニングも同じ
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
しかし、英語学習において、誤差の修正を地道にやっている人はどれくらいいるだろうか？ 書くことでも、話すことでも、
自分のアウトプットを、お手本と比較して、修正していく。それを繰り返せば、必ず、正解率は高まっていくはずなのである。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、
人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
脳は人工知能のネットワークより効果的なディープラーニングができる。
人間なら何千回や何万回の反復は必要ない。
音読だって国弘が５００回、森沢は１００回でよいと言っている。
英語ならディープラーニングで数回から数十回の反復練習で学習して
手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
脳のディープラーニングは非常に効率が良い。
掛け算九九だって何十回くらいで覚えるができるだろう。
何千回、何万回も反復が必要なら人間は何も覚えることはできない。
サムライを知っている外人ならサクライは１回で忘れないで覚える事ができる。
>英語ならディープラーニングで数回から数十回の反復練習で学習して
>手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
>脳のディープラーニングは非常に効率が良い。
これらの文言も何も根拠がないからなw
桜井は以前からずっと、「チープラーニングについては検証データを取っていない」
と公言しているし、
チープラーニングの効果については
桜井がただ、「生徒さんが英語を好きになった。」「生徒が英語を前よりも分かるようになった」のような
曖昧な回答を言ってるだけだし…w
具体的に「英語力がどれくらい上がった」という報告（例、英検○級に合格した、TOEICで○○○点取れた、
翻訳の仕事ができるようになった、海外クライアントとの商談で通訳が要らなくなった、等）は一切なしw
教材の宣伝・販売サイトで紹介している‘会員様からの声’も同様に
2chで桜井の次ぐらいに信用されてないガイジ４コマという人物の曖昧な感想文
（しかも感想文を提出した時点でチープラーニングの実践歴は数ヵ月だそう。）の一つのみww
これらの生徒の感想なんて、勝手に桜井が捏造し放題だし、
（あまり言及したくはないが）元々、生徒さん達の英語力のレベルも低いようだからね。
英語をまったく知らない小学生や60歳を過ぎたシニア層がメインみたいだから、
そういう人達の中には、下手すりゃ “What time is it now?”を「掘った芋穿るな。」とカタカナ英語で言ってみて
外人にちょっと通じただけで大喜びして、「自分の英語力が上がった」と勘違いする人もいるだろう。
結局、「桜井のチープラーニングが他の英語教材よりも優位性がある」ことについては、
全く実証されていない。
グーグルのディープラーニングも英語のディープラーニングも同じ
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
しかし、英語学習において、誤差の修正を地道にやっている人はどれくらいいるだろうか？ 書くことでも、話すことでも、
自分のアウトプットを、お手本と比較して、修正していく。それを繰り返せば、必ず、正解率は高まっていくはずなのである。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、
人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
>全く実証されていない。
ディープラーニングはグーグルのAlphaGoや日本の将棋ソフトのPonanzaより
達人を真似て、フィードバックで矯正と修正をするディープラーニングと言う学習方法が
非常に効果的学習ができると言う実証がされている。
ディープラーニングの学習効果は科学的に証明されているのではなく、
AlphaGoやPonanzがチャンピオンに勝つ事で実践的にも実証されている。
グーグルの功績により、英語のディープラーニングの学習効果は
日本だけでなく世界中で認められている。
>グーグルの功績により、英語のディープラーニングの学習効果は
おい バカ桜井
いつ Google が英語学習に対する効果を実証したのか
具体例を挙げてみろ
この基地外ペテン師！
グーグルが英語学ぶはずないだろう、このボケ。
グーグルが実証したのはディープラーニングだ。
グーグルのAlphaGoのディープラーニングも英語のディープラーニングも同じ
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、達人と呼ばれる人たちが
実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音をひたすら聞く。
そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することである。
これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
しかし、英語学習において、誤差の修正を地道にやっている人はどれくらいいるだろうか？ 書くことでも、話すことでも、
自分のアウトプットを、お手本と比較して、修正していく。それを繰り返せば、必ず、正解率は高まっていくはずなのである。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という学習法に徹することによって、
人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
人工知能（ディープラーニング）から学ぶ「英語学習法」
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
>全く実証されていない。
グーグルのAlphaGoのディープラーニングも英語のディープラーニングも同じ
人工知能（ディープラーニング）から学ぶ「英語学習法」
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
>全く実証されていない。
ディープラーニングはグーグルのAlphaGoや日本の将棋ソフトのPonanzaより
達人を真似て、フィードバックで矯正と修正をするディープラーニングと言う学習方法が
非常に効果的学習ができると言う実証がされている。
ディープラーニングの学習効果は科学的に証明されているのではなく、
AlphaGoやPonanzがチャンピオンに勝つ事で実践的にも実証されている。
グーグルの功績により、英語のディープラーニングの学習効果は
日本だけでなく世界中で認められている。
達人を真似て、フィードバックで矯正と修正をするディープラーニングと言う学習方法が
非常に効果的学習ができると言う実証がされている。
Ponanzaはともかく、グーグルが実証したから
日本はもちろん、世界の誰もがそれを認めている。
を英文でお願いします
>グーグルが実証したのはディープラーニングだ。
この低脳じじい 桜井
英語学習への効果はGoogleは実証してないってことじゃんよ
どうして桜井は、こんなにバカなんだ
>グーグルのAlphaGoのディープラーニングも英語のディープラーニングも同じ
茂木がpresidentの記事て人工知能をマンセーしたから
Google が英語学習への効果を実証したって
間抜けな三段論法だろ？w
茂木はGoogle の人間じゃないからGoogleが実証したことにはならないのは
一般人の知性を持つ人間なら、誰でも理解できる簡単な論理
茂木の記事を100万回コピペしてもGoogleが外国語学習に対する効果を実証したことにはならない
どうして桜井は、こんなにバカなんだ
人工知能のディープラーニングも英語のディープラーニングも同じだ。
人工知能から学ぶ「英語学習法」
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
>人工知能のディープラーニングも英語のディープラーニングも同じだ。
Google はそうは言ってないわけだよな（大笑）
>Google が英語学習への効果を実証したって
茂木は英語のディープラーニングと人工知能のディープラーニングが同じと言っている。
更に、茂木は囲碁の人工知能と英語のディープラーニングが同じだと言っている。
世界的に有名な囲碁の人工知能はグーグルのAlphaGoと
日本のDeepZenGoだ。
DeepZenGoは囲碁ソフト「Zen」の開発者である尾島陽児氏と加藤英樹氏を中心として、
東京大学松尾研究室および日本棋院の協力と、ドワンゴによる開発環境の提供により
開発されたものだ。
人工知能のAlphaGoとDeepZenGoの学習は
紛れもなくディープラーニングだ。
グーグルがディープラーニングの効果を実証した。
それを世界も認めた。
>茂木は英語のディープラーニングと人工知能のディープラーニングが同じと言っている。
Google はそうは言ってないわけだよな（大笑）
茂木は英語のディープラーニングと人工知能のディープラーニングが同じと言っている。
更に、茂木は囲碁の人工知能と英語のディープラーニングが同じだと言っている。
世界的に有名な囲碁の人工知能はグーグルのAlphaGoと
日本のDeepZenGoだ。
DeepZenGoは囲碁ソフト「Zen」の開発者である尾島陽児氏と加藤英樹氏を中心として、
東京大学松尾研究室および日本棋院の協力と、ドワンゴによる開発環境の提供により
開発されたものだ。
>茂木は英語のディープラーニングと人工知能のディープラーニングが同じと言っている。
Google はそうは言ってないわけだよな（大笑）
グーグルはディープラーニングの学習効果を実証した。
そのグーグルのディープラーニングと
英語のディープラーニングは同じディープラーニングだ。
つまりグーグルはディープラーニングが効果的と実証したので、
その結果として英語のディープラーニングも効果的である事を
実証した。
>そのグーグルのディープラーニングと
>英語のディープラーニングは同じディープラーニングだ。
Google はそうは言ってないわけだよな（大笑）
小前提（個別の単なる事実）から結論を導き出す推論方法。
AはBである。
↓
BはCである。
↓
よってAはCである。
C＝英語のディープラーニング。
B＝効果的な学習。
AはBである。
↓
BはCである。
↓
よってAはCである。
グーグルの人工知能のディープラーニング＝英語のディープラーニング
グーグルはいわなくても三段論法で証明できるだろ？
バカニートは三段論法は理解できないか？
>AはBである。
>↓
>BはCである。
>↓
> よってAはCである。
【バカ桜井の超絶間抜け論理w】
Google のAlpha Go はディープラーニングを利用した囲碁ソフトで
囲碁の達人に勝利した効果的な学習が出来る
↓
だから、ディープラーニングはすごい
↓
茂木が雑誌記事で外国語学習は人工知能の学習方法に学ぶべきと言及した
↓
よって、Googleは外国語学習へのディープラーニングの効果を実証した
どうして桜井は、こんなにバカなんだw
グーグルが言う必要はない。
バカニートが認める必用もない。
A＝グーグルの人工知能のディープラーニング。
C＝英語のディープラーニング。
B＝効果的な学習。
AはBである。
↓
BはCである。
↓
よってAはCである。
グーグルの人工知能のディープラーニング＝英語のディープラーニング
グーグルの実証＝英語のディープラーニングの実証
>グーグルはいわなくても三段論法で証明できるだろ？
三段論法って 科学の世界ではゲスで間抜けで
忌み嫌われる論法だって知らないんだな
どうして桜井は、こんなにバカなんだ
>全く実証されていない。
ディープラーニングはグーグルのAlphaGoや日本の将棋ソフトのPonanzaより
達人を真似て、フィードバックで矯正と修正をするディープラーニングと言う学習方法が
非常に効果的学習ができると言う実証がされている。
ディープラーニングの学習効果は科学的に証明されているのではなく、
AlphaGoやPonanzがチャンピオンに勝つ事で実践的にも実証されている。
グーグルの功績により、英語のディープラーニングの学習効果は
日本だけでなく世界中で認められている。
>グーグルの人工知能のディープラーニング＝英語のディープラーニング
>
>グーグルの実証＝英語のディープラーニングの実証
= の右辺と左辺が等価であることはバカの思い込み以外では成立しないんだよな（笑）
どうして桜井は、こんなにバカなんだ
>グーグルの功績により、英語のディープラーニングの学習効果は
Google が外国語学習にも効果的だって言及したドキュメントを提示しない限り
バカ桜井の思い込みによるペテンだよ
あなたは人工ディープラーニングがどうやってできてるか、
理解してないようですね。
まずは入門書でも読んで、ディープラーニングが、
普通のプログラム言語を使って、普通のパソコンで動く、
普通のソフトということから学習しましょう。
>A＝グーグルの人工知能のディープラーニング。
>C＝英語のディープラーニング。
>
>B＝効果的な学習。
三段論法とは言え前提が自己中心的過ぎ
バカによる結論ありきの超絶間抜け三段論法だよ（大笑）
科学をかたっちゃ いかんだろ バカ桜井
> BはCである。
三段論法の前提は真であることが保証されてないといけません。
> よってAはCである。
したがって、この結論は成立しません。
三段論法すら理解されてないようですね。
>全く実証されていない。
ディープラーニングはグーグルのAlphaGoや日本の将棋ソフトのPonanzaより
達人を真似て、フィードバックで矯正と修正をするディープラーニングと言う学習方法が
非常に効果的学習ができると言う実証がされている。
ディープラーニングの学習効果は科学的に証明されているのではなく、
AlphaGoやPonanzがチャンピオンに勝つ事で実践的にも実証されている。
グーグルの功績により、英語のディープラーニングの学習効果は
日本だけでなく世界中で認められている。
人工知能のディープラーニングも英語のディープラーニングも同じだ。
人工知能から学ぶ「英語学習法」
茂木 健一郎がPRESIDENTでこう言っています。
今回は、英語の学習の仕方を、少し変わった視点から検討してみたいと思う。すなわち、
「人工知能から学ぶ英語学習法」である。
すでに、コンピュータが人間に追いつきつつあると見なされていたチェスや将棋に比べて、
囲碁は可能な打ち手の数が格段に多く、計算量が爆発的に多い。人工知能が人間に
追いつくのは、早くて10年先くらいのことではないかと予想されていた。
しかし、脳が実行する学習則を、地道に繰り返すことによって、人工知能は成功している。
そこには、何のマジックもない。
一方、人間は、学習法がわかっていても、それを徹底しないことが多い。画期的に新しい
学習法を考案する必要などない。ただ、基本を繰り返し、やればいいだけの話なのであるが。
たとえば、最近の人工知能は「達人」に学ぶ。囲碁の打ち方でも、自動車の運転の仕方でも、
達人と呼ばれる人たちが実際にどのような選択をし、行動をとるかを、ビッグデータで取り込み、解析する。
人間が英語を学ぶ際にも、同じ姿勢が必要である。ネーティブなどの、英語が達者な人の発音を
ひたすら聞く。そのことで上達するはずなのに、徹底してやることができない。
人工知能の学習において大切なことの1つは、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、
それが小さくなるように修正することである。これを繰り返すことで、急速に正解率が高まっていく。
達人の英語のパターンの徹底的な反復学習と、誤差の修正。この、基本中の基本という
学習法に徹することによって、人間もまた、英語力を飛躍的に向上させることができるだろう。
そう、まるで、「人工知能」のように。
>グーグルの功績により、英語のディープラーニングの学習効果は
Google が外国語学習にも効果的だって言及したドキュメントを提示しない限り
バカ桜井の思い込みによるペテンは
何万回コピペしたところでペテンだし
>人工知能のディープラーニングも英語のディープラーニングも同じだ。
茂木は学習姿勢は生かすべきとは言っているが、
同じだと言ってないだろ
外国語学習を語る前に日本語を学べ バカ桜井
人工知能の入門書くらいは読みましょうね。
笑われますよ。
>普通のプログラム言語を使って、普通のパソコンで動く、
動くのと実用性があるのは別の問題だ。
グーグルの最初にディープラーニングの検証の報告だ。
米Googleは現地時間2012年6月26日、同社研究チームの機械学習技術に関する研究成果を紹介した。
脳をシミュレーションする大規模ネットワークを用いた新たな手法により、コンピュータが猫を認識する
能力を自ら身につけることに成功したという。
Googleによれば、機械学習に使われているほとんどの人工ニューラルネットワークは、接続ポイントが
100万～1000万ほどだ。Googleの人工ニューラルネットワークは、演算能力を1万6000個のCPUコアに拡大し、
10億以上の接続ポイントを設けた。
1週間にわたりYouTubeビデオを同ネットワークに見せたところ、ネットワークは猫の写真を識別することを学習した。
事前に猫をネットワークに教えたわけでも、「猫」のラベル付けをした画像を与えたわけでもなかった。
つまり、ネットワーク自身が、YouTubeの画像から猫がどういうものかを知ったことになる。これは機械学習における
「self-taught learning（自己教示学習）」と呼ばれるものだという。
全てであるかのように思い込んでいるんだろうが
学会って、そんな狭隘な世界ではないから
>動くのと実用性があるのは別の問題だ。
PC 上でも機能する対象なので、更に上位のハードウェアでも実用性が確保できるわけで
いい加減に不毛な詭弁は止めにしません？
バカ桜井の無能さがクローズアップされるだけなので（笑）
人工知能と人間の脳とを比べるのは、
自動車のタイヤと人間の脚を比べるのと同じくらい
間抜けなこと。
人工知能は単なるプログラムだから、
比較すること自体ナンセンス。
中学生にすらバカにされるレベル。
>普通のプログラム言語を使って、普通のパソコンで動く、
Googleによれば、機械学習に使われているほとんどの人工ニューラルネットワークは、接続ポイントが
100万～1000万ほどだ。Googleの人工ニューラルネットワークは、演算能力を1万6000個のCPUコアに拡大し、
10億以上の接続ポイントを設けた。
これはCPUとメモリが別のデジタルコンピュータでは
情報のボトルネックが発生するからだ。
これで猫を検証できたけど、つまりディープラーニングができたけど、
ほとんど実用性はない。
だから2014年にグーグルはニューラルネットワークを使い
ディープラーニングを得意とするDeepMindを約５００億円で賠償した。
AlphaGoを開発してのはそのDeepMindだ。
膨大なデータを処理する必要のあるディープラーニングにおいて
動くと言う事と、実用性があると言う事はまったく別問題だ。
だから人工知能の全てはニューラルネットワークを採用している。
まずはニューラルネットワークの入門書でも読んで始めるべきだ。
人工知能と人間の脳とを較べていない。
人工知能で同じ、脳のディープラーニングを検証しただけだ。
英語のディープラーニングは人間の脳でやるのだから、
人工知能と比べる必用すらない。
いや、だからその接続ポイントが何かちゃんと理解してる？
ニューラルネットが何でGPUとかを使うか知ってる？
あなた、ぜんぜん知らないでしょ。
猫を認識するだけでこれだけのリソースを必要とした。
Googleによれば、機械学習に使われているほとんどの人工ニューラルネットワークは、接続ポイントが
100万～1000万ほどだ。Googleの人工ニューラルネットワークは、演算能力を1万6000個のCPUコアに拡大し、
10億以上の接続ポイントを設けた。
ここで言うCPUはPCのCPUでなく、
グーグルの持つワークステーションのCPUだ。
お前の言っている上位のハードウェアのCPUだ。
そもそも、人工知能の学習方法と、人間の脳の学習方法が
まったく異なるのに比較できるはずがない。
あなたは、自分の提唱する学習方法にディープラーニングって
ラベルを勝手に付けて、人工知能のディープラーニングと
比較してるだけ。全く意味がない。
>英語のディープラーニングは人間の脳でやるのだから、
立証されていないのことを前提にされても（笑）
だから、論理的に手順前後しているペテンなんだよ 桜井
> ここで言うCPUはPCのCPUでなく、
> グーグルの持つワークステーションのCPUだ。
そのワークステーションのアーキテクチャをちゃんと理解して言ってる？
そもそも、ワークステーションが何か知ってる？
>お前の言っている上位のハードウェアのCPUだ。
下位のハードウェアで実現できることは、更に充実した
上位のハードウェアでは、より高度な成果が獲得できるのは
当たり前の話で反論としては無意味なんですけど
GPUは並列処理を行うことで高速に演算を回す装置だ。
デジタルコンピュータとGPUの構成でAlphaGoを検証できるのか？
デジタルコンピュータでは情報のボトルネックは解消できないだろう？
それぞれに論破されて悲惨だな 桜井
>デジタルコンピュータでは情報のボトルネックは解消できないだろう？
そりゃ無能なバカ桜井の思い込みw
>当たり前の話で反論としては無意味なんですけど
上位のハードウェアでは処理が速くなるだけで、
深刻な問題であるCPUやメモリへの情報のボトルネックは解消できないだろう？
GPUは高速演算に寄与するだけだから。
それを使って動いてるのは、Pythonあたりの
プログラム言語で書かれた普通のプログラム。
遅いだけで普通のPCでも動かせる。
つか、この人は、デジタルの意味すら理解してないようだな。
それならなんでグーグルは自前のネットワークでディープラーニングの
研究を進めないで、
わざわざ５００億円も出して
ニューラルネットワークでディープラーニングをやる
DeepMindを買収したのだ。
グーグルがハードウエアやCPUに確保に困る会社ではない。
>深刻な問題であるCPUやメモリへの情報のボトルネックは解消できないだろう？
それを100%でないにせよ、実用上解決したのが上位ハードウェアなわけで
バカなの？ アホンダラ桜井
不毛な詭弁は自分を惨めにするだけだよ（笑）
>わざわざ５００億円も出して
その方が安いから
それが資本主義の一部ですよ バカ桜井センセイ
それは動いているだけではないか。
人工知能は例外なくニューラルネットワークを使っているのは
上位のデジタルコンピュータでも深刻な問題であるCPUやメモリへの
情報のボトルネックは解消できないからだ。
既に結論が出ている事象に対する意識的なループは
自分を惨めにするだけだって いい加減に気付きなさい バカ桜井
あなた、ボトルネックの意味すら理解できてないようだね。
おい、おい、グーグルは猫の認識されるだけの
ハードウエアは持っていたし、
それでもグーグルのリソースのほんのわずかだ。
上位のコンピュータで済むなら５００億円など使う必要はなかった。
５００億節約するがそれが資本主義の一部だろう？
人工知能はデジタルコンピュータとGPUでなく
なぜニューラルネットワークとGPUを使うのだ？
>人工知能は例外なくニューラルネットワークを使っているのは
バカ桜井はニューラルネットワーク
ってデジタルコンピュータ上で
エミュレートしてるって理解してないんでしょ（笑）
>人工知能はデジタルコンピュータとGPUでなく
>なぜニューラルネットワークとGPUを使うのだ？
比較的安価なデジタルコンピュータとGPUを用いて
ニューラルネットワークを構築してるって理解できないの？
思い込みもここに極まるってバカだな 桜井
えーと、あなた、ニューラルネットワークの仕組みを知らないでしょ？
知ってたら、そんな頓珍漢な質問は出てこないから。
ニューラルネットや人工知能の仕組みを知らなに人が、
それらを語ってもボロが出るだけ。
まずは、入門書を読みましょう。
>ニューラルネットワークを構築してるって理解できないの？
動くと言うのと実用的というのは別の話しだ。
実験的なニューラルネットワークと
AlphaGoのようなニューラルネットワークとはクラスが違うだろう。
フェイスブック、グーグル、IMB、マイクロソフトなどは
全てがニューラルネットワークだ。
それは実用的な人工知能を目指しているからだ。
エミュレートの話しにすり替えるな。
人工知能はデジタルコンピュータとGPUでなく
なぜニューラルネットワークとGPUを使うのだ？
>動くと言うのと実用的というのは別の話しだ。
負けを認めたくないのはわかるけど
既に結論が出ている事象に対する意識的なループで
相手を根負けさせて自分が勝ったつもりでいるのは
自分を惨めにするだけだって いい加減に気付きなさい バカ桜井
>なぜニューラルネットワークとGPUを使うのだ？
負けを認めたくないのはわかるけど
既に結論が出ている事象に対する意識的なループで
相手を根負けさせて自分が勝ったつもりでいるのは
自分を惨めにするだけだって いい加減に気付きなさい バカ桜井
あなたは、↓これらの関係性すら正しく理解できてない。
人工知能
ニューラルネット
ディープラーニング
GPU
CPU
ワークステーション
デジタル
まずは入門書を読みましょう。
そうすれば恥をかかずに済みます。
>エミュレートしてるって理解してないんでしょ（笑）
グーグルのニューラルネットワークでも
処理するデータはデジタルだから当然だろう。
ディープラーニングとはエミュレートの話しとは別で、
データの処理をすることだ。
つまりどうやって特徴量を抽出するかと言うことだ。
ちょっと、ニューラルネットワークの仕組みを説明してみて。
>つまりどうやって特徴量を抽出するかと言うことだ。
これまでのバカ桜井の説によれば
特徴は定義できないので抽出できないんだろ？（笑）
デジタルコンピュータでは情報のボトルネックは解消できないだろう？
”比較的安価なデジタルコンピュータとGPUを用いて
ニューラルネットワークを構築してるって理解できないの？”
人工知能の研究でそんなシステムを使っているなら、
初歩的なデータ処理量の少ない検証用のもので
グーグルのようなAlphaGoの検証は永遠に無理だ。
>グーグルのようなAlphaGoの検証は永遠に無理だ。
検証できないなら、存在しないのと同じなんだが（笑）
定義のできない、暗黙知を人工知能は
ディープラーニングで解決するのだ。
ディープラーニングは脳のように自分で学習できるからだ。
>ディープラーニングは脳のように自分で学習できるからだ。
脳が学習する英語の男の特徴すら定義できないんだよな（笑）
知ってる単語を並べただけでは正しい文章になりませんよ。
それを読んだ理系出身者は間違いなく失笑します。
なぜニューラルネットワークとGPUを使うのだ？
俺が教えてやろう。
デジタルコンピュータではCPUやメモリへの
情報のボトルネックが発生するからだ。
だからメモリをチップ内に持っている
ニューロチップを使ったニューラルネットワークが必要なのだ。
比較的安価なデジタルコンピュータとGPUを用いて
ニューラルネットワークを構築してるって理解できないの？”
人工知能の研究でそんなシステムを使っているなら、
初歩的なデータ処理量の少ない検証用のもので
グーグルのようなAlphaGoの検証は永遠に無理だ。
えーっと、もう一度言いますよ。
いいですか。
知ってる単語を並べただけでは正しい文章になりませんよ。
それを読んだ理系出身者は間違いなく失笑します。
そりゃそう！
人工知能
ニューラルネット
ディープラーニング
GPU
CPU
ワークステーション
デジタル
とは言ってもやっている事は人工知能の幼稚園レベル。
”比較的安価なデジタルコンピュータとGPUを用いて
ニューラルネットワークを構築してるって理解できないの？”
その幼稚園レベルですら理解できてないのに何を言ってるのやら。
では、ニューラルネットワークの説明をしてみてごらん。
ニューラルネットワークを構築してるって理解できないの？”
研究と言うのはそのようなやりくりをする事ではない。
常に最先端の可能性を見出すためにやるべきだ。
そのママゴトのような、ニューラルネットワークで
最新のニューロチップを使った研究所と競う事ができるのだ？
少なくとも、安く上げれば良いのではない。
もちろん、それを自慢するのは、貧乏人の痩せ我慢。
せこいままごとのような事をそのように
２ｃｈに書いて、自慢しようと思うその気持ちが理解できない。
ニューロンのような働きをするニューラルネットワークだ。
脳のような働きをするネットワークだ。
現在の人工知能はニューロチップを使ったニューラルネットワークが主流だ。
現在はネズミの脳くらいの能力を持ったニューラルネットワークもある。
世界には人間の脳に匹敵するニューラルネットワークを作ろう言う
研究機関もある。
そして脳のシナップスの全ての接続を研究をしようと言う機関もある。
国際プロジェクトでHuman Connectome Projectもやっている。
その複雑さはヒトゲノム以上だと言われている。
そのような時代に比較的安価なデジタルコンピュータとGPUを用いて
ニューラルネットワークを構築して、何ができるのかと疑問にもつ。
> ニューロンのような働きをするニューラルネットワークだ。
> 脳のような働きをするネットワークだ。
> 現在の人工知能はニューロチップを使ったニューラルネットワークが主流だ。
ほら、やっぱりニューラルネットの仕組みを理解してない。
ディープラーニングを含め、現在実用的なニューラルネットで
脳のような働きをするものはありません。
それらに使われてるニューロチップにしても、単にソフトで実現するよりも
処理速度を早くする目的でハード化しているにすぎません。中でやってる
処理は全部ソフトで実現できます。
ついでにいうと、ディープラーニングなどで使われてる
ニューロンとかシナプスとかのモデルは、脳のニューロンやシナプスと
似ても似つかないものです。
やはり、ネットで拾った断片的な情報を妄想で組み立てて
理解したつもりになってるようですね。早く入門書を読むべきでしょう。
人工知能に関しては、常識的にお前が言っている事の方が失笑されるだろう。
終戦間際に竹やりで戦おう思っていた軍部と同じような考えだ。
僅かな可能性はあるのかも知れないが、ほとんど意味のない努力。
”比較的安価なデジタルコンピュータとGPUを用いて
ニューラルネットワークを構築してるって理解できないの？”
> 人工知能に関しては、常識的にお前が言っている事の方が失笑されるだろう。
人工知能を全く理解してない人がそれを言っても説得力ないですよ。
そういうお前は理科系出身者でもないようだ。
言っている事があまりにも幼稚で
分からない事は直ぐに
”まずは入門書を読みましょう。”
でかわす事しかできない。
文化系出身の俺よりもニューラルネットワークや
ディープラーニングの知識は浅い。
じゃあ、質問。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
どれも、情報系の学部生が簡単に答えられることばかりなんで、
自称専門家のあなたなら答えられますよね？
はい、お答えください。
> そういうお前は理科系出身者でもないようだ。
ちなみに、私の修士論文はニューラルネット関係。
本物のディープラーニングでスレ検索したら、
こんな変なところに迷い込んだというわけです。
同じような人は他にもいるでしょうし、
みんな失笑しているはずです。
その学部生がこの２ｃｈで
”比較的安価なデジタルコンピュータとGPUを用いて
ニューラルネットワークを構築してるって理解できないの？”
と自慢されると、知識だけの学部生の気がする。
話をはぐらかさないで、早く>>445に答えてください。
それは素晴らしい、下記の記事をぜひ参考にしてくれ。
そして何よりも今日必要とされているコンピューティングの内容が追い風だ。4分の1世紀前にはコンピューターが
何かを認識する、何かを聞き分けるといった応用は、研究されていても一般的ではなかった。音を出す、絵を動かす
といったことでアップアップであったのだ。
ところが今日、コンピューターに何かを認識・識別させるという要求は多い。そして実際にノイマン型の
普通のコンピューターでもある程度のことはできている。
けれど、認識・識別といった機能の実現には膨大な演算量と消費電力が必要とされる上に、常に新たなプログラム開発が付きまとう。
そのような分野はまさに脳が得意とし、つまりはニューロコンピューターの得意分野といえるわけだ。
今、そこに応用が見いだせなければ、どこでやるのという感じか。今まで、同期回路のハードウェア上で
Cなどのソフトウェア言語で逐次処理ばかり書いていた人は、まさにパラダイムシフトが迫られる。
このニューロチップの人々は、その気でニューロチップを中心としたエコシステムを作るつもりなのだそうだ。
そんな駄文を読んでも得るものは何もない。
話をはぐらかさないで、早く>>445に答えてください。
それならもうグーグルが２０１２年にやった猫の認識のような
ハードやソフトは卒業して欲しい。
そしてその人が”比較的安価なデジタルコンピュータとGPUを用いて
ニューラルネットワークを構築してる”と言うような自慢は止めて欲しい。
単に俺を叩くつもりでそのような事を言ったとすれば、
それはもう人格や性格の問題だ。
俺はニューラルネットワークなど見た事もないが、これからの社会に
大きな夢と期待を寄せているのは事実だ。
どうか次のニューラルネットワークに関心を持つ、
若者がもっと興味を持つような事をどんどん書いて欲しい。
無知のなせる駄文ですな。
俺は数年前まで、筑波大のロボット工学の博士を目指す院生を教えていたので、
ニューラルネットワークとかディープラーニングをかなり教えたもらった。
この２ｃｈでそのような方に出会えるのは幸運としか言えない。
それなら、
”比較的安価なデジタルコンピュータとGPUを用いて ューラルネットワークを構築して”
得られるものは何ですか。
その”駄文”の方がずっと参考になるのでしょう。
ニューロチップの初期の頃は確かイカの脳細胞で研究していたはずだ。
どう考えもデジタルコンピュータをニューラルネットワークに仕立て上げるのは
資金や能力が不足している研究所や学校のやる事だ。
自動車のエンジンを使って飛行機を飛ばそう的な考えだ。
それを発言したのは私ではない。
しかし、PCとGPUを使ってまともなニューラルネットを構築できるのも事実。
先端の研究者もそういう環境で研究してる。
サーバー用途の実用化の話とアーキテクチャ構築の研究レベルの話とを
混同してはいけない。
俺の質問にはほとんど答えないで、お前の質問に応じろと強要する。
今での俺の質問に答えるのが先だろう。
修士論文はニューラルネット関係なら、素人の俺にニューラルネットワークの質問するのは
同う考えても理不尽な話だろう？
> 今での俺の質問に答えるのが先だろう。
は？
誰かと混同してんじゃないの？
それとも他の書き込みが全員同一人物の書き込みに見えちゃってるの？
私の修士論文はニューラルネット関係という人が
そのような時代錯誤の事を言うかね。
グーグルはデジタルのコンピュータで猫の認識して
直ぐに ニューラルネットワークを得意とするDeepMindを買収している。
しかも、ディープラーニングの研究は猫の認識したグループではなく、
DeepMindがの社員がやっている。
少なくともグーグルでは
デジタルのコンピュータで猫の認識したグループが
AlphaGoとかの本格的なニューラルネットワークやディープラーニングを
研究をしていない。
多分グーグルはそれは無理だと知って、
会社もハードもソフトも研究者もすべてを替えたのだろう。
それなら質問を繰り返す。
グーグルはデジタルのコンピュータで猫の認識して
直ぐに ニューラルネットワークを得意とするDeepMindを買収していのは
どのような理由からだ？
PCとGPUを使ってまともなニューラルネットを構築できるなら
グーグルなら何万台というワークステーションも使う事ができる。
CとGPUを使ってまともなニューラルネットを構築できないから
DeepMindを研究者も含めて買収した。
俺が面倒な、IDごとに返信するつもりはない。
俺はこの２ｃｈでは返信する全員をバカニートと呼んで書いている
場合が多い。
グーグルはデジタルのコンピュータで猫の認識して
直ぐに ニューラルネットワークを得意とするDeepMindを買収しているのは
どのような理由からだ？
｢自分はGoogleよりも大分前から、ディープラーニングを研究してた。
後になってGoogleが自分のディープラーニングの研究の正しさを証明してくれた。｣
みたいなことを何回も豪語してたからね。
情報系の学部生が簡単に答えられような >>445 の質問に答えることができないとなると
桜井の
｢自分はディープラーニングの研究をしている専門家だ。｣
｢自分はディープラーニングに熟知している。｣
などの発言は大嘘で、
単なる素人がネットでディープラーニングに関する記事をテキトーに読み漁って
知ったかしてるだけのことになるな。
まあ、このスレの桜井以外の住人だったら、誰もが知っていることだろうけどww
> 私の修士論文はニューラルネット関係という人が
> そのような時代錯誤の事を言うかね。
いや、だからアーキテクチャ構築の研究と
実用化の話をごっちゃにしなさんな。
仕組みが思った通りに動作するかどうかを確認するのは
手軽な環境で行われるのが常識。妄想だけで設計して
何億もかけたのに思った通りに動きませんでしたじゃ
通用しません。
今実用化されているニューラルネットの理論的な基礎は
ソフトベースだから普通のPCでも実証できる。
そんなことはグーグルの経営者にでも聞きなさい。
妄想で語っても仕方ないんですよ。
囲碁人工知能を再現できるのか？
俺の理解ではAlphaGoはデジタルコンピュータの助けも借りているが、
ニューラルネットワークの部分は二ユーロチップの
ニューラルネットワークが不可欠だと思っている。
別に、俺はグーグルの社長の意見を聞いているのではない。
グーグルがどう決断したかは興味すらない。
私の修士論文はニューラルネット関係という人なら
どう思うか聞いているのだ？
君の意見を聞いているのだ。
>>445 に答えられず逃亡中www
>手軽な環境で行われるのが常識。
ディープラーニングの仕組みはもうずっと前に解明されている。
特徴を抽出をどうやるかだけだ。
既知の仕組みを手軽な仕組みで確認する意味はあるのか？
ディープラーニングはもう囲碁や将棋ではプロに勝っている。
どの分野でディープラーニングを応用するかの時代だ。
そんな俺で知ってる基礎研究を、今やってどうなると言うのだ。
手軽な仕組みで確認する意味は分かるが、
ディープラーニングに関して今やるのは俺には理解できない。
> デジタルコンピュータとGPUの構成でAlphaGoのような
> 囲碁人工知能を再現できるのか？
PCだけで構築してる囲碁人工知能なんて普通にある。
ただし、処理速度の面で専用ハードを用意した方が
有利になるのはあたりまえ。
> 俺の理解ではAlphaGoはデジタルコンピュータの助けも借りているが、
> ニューラルネットワークの部分は二ユーロチップの
> ニューラルネットワークが不可欠だと思っている。
いや、だから現在実用化されてるニューラルネットってのはソフトベースで
高速化のために専用ハードを用意してるだけだから。
ソフトで真似できないハードベースのニューラルネットも研究は
されてるけど、実用化には程遠い。
あなたのいけないところは、そうやって妄想で語ろうとしてる所。
語っても意味がないうえに混乱をきたすような話はすべきじゃないし、
妄想は議論にとって有害なだけ。
グーグルの方針なんて妄想しても仕方がない。
英語（言語）のディープラーニングに関しては世界でも俺だけだ。
英語のディープラーニングはニューラルネットワークではなく、
脳の学習だ。
英語学習に関する、脳の事ならかなり知っているつもりだ。
英語学習の教材や環境に関しては詳しいと自負している。
妄想でも、仮定でもない。
君の意見を聞いているのだ。
私の修士論文はニューラルネット関係という人の意見だ。
> ディープラーニングの仕組みはもうずっと前に解明されている。
解明されていません。分かってるのは、ディープラーニングの
仕組みを構成すると認識率が上がるということだけです。
いや、だからグーグルの方針なんて興味ないし、
考える必要もない。そんなことに意見すらない。
俺は君のそれを疑っているのだ。
君はほとんどニューラルネットワークの事を書いてない。
そしてPCとGPUを使ってまともなニューラルネットを構築できると
俺には理解できない説明をしている。
これまでさんざんニューラルネットの話を書いてるのに何を読んでんだか。
理解できないなら入門書を読みなさい。
俺は博士課程のロボット工学院生を数年教えたが、
普通の会話でも、ディープラーニングや脳の学習に関する事が
自然に出てくるものだ。
君の場合にほとんどそれがない。
理科系人間特有の会話の貧弱さではなく、
脳やニューラルネットワークの知識が貧弱だと思っている。
いままでニューラルネットがどうやって構築されてるかを
さんざん説明してきたのに、それすら見逃してるということか。
あなたはニューラルネットワークを根本的に誤解してる。
俺は英語のディープラーニングに興味がある。
ニューラルネットワークを理解する必要はない。
脳はブラックボックスであり、その中でどうなっているかだどうでよい。
関心はどうすれば英語のディープラーニング効果的にできるかだけだ。
すると人工のニューラルネットワークではなく
脳の学習をよく理解する必要がある
俺は英語のディープラーニングに興味があるからそれを書いてきた。
ニューラルネットワークの構築には興味はない。
脳はブラックボックスであり、その中でどうなっているかだどうでよい。
関心はどうすれば英語のディープラーニング効果的にできるかだけだ。
その結果、人工のニューラルネットワークではなく
脳に近い、ベイジアンネットの方に興味は持っている。
それなら、私の修士論文はニューラルネット関係の君が誤解を訂正してくれ。
そういうと答えはもう分かる。
「入門書・・・・・」
なら、ニューラルネットワークや、本物のディープラーニングの話
など持ち出しなさんな。あなたが提唱する英語のディープラーニング
とは何の関係もないのだから。
>｢自分はディープラーニングに熟知している。｣
英語（言語学習）のディープラーニングをやっているのは
世界でも俺の知る限り、俺だけだ。
そのための教材を作り、学習環境も試している。
>など持ち出しなさんな。
話題だあったから、参加しただけだ。
でも自称”私の修士論文はニューラルネット関係”の人よりは
ニューラルネットワークに関して、はるかに博識である事が分かった。
さんざん無知を晒して何を言ってんだか。
俺は君のそれを疑っていたが、やっぱりウソだったな。
化けの皮がはがれ、逃げてしまったようだ。
本当はそんなウソではなく、
２ｃｈに参加したいのなら、内容で勝負すべきだ。
お前の言う事には内容が何もない。
それでも２ｃｈに書きたいか？
俺はお前と漫才をやるつもりは毛頭ない。
↑
こういう書き込みを見ると、まともに相手をしても仕方ない輩だって分かるな
「英語（言語）のディープラーニング」ってなんだよ？
それだと、
「ディープラーニングを使っている人工知能に英語を学ばせて習得させる研究をしている」
の意味になるのだが…、
桜井はそんな研究をしてるの？
このスレで多くの人に何度も指摘されいるが
『ディープラーニング』というのは人工知能の技術・手法だよ。
人間の脳の学習機能のことではない。
『ディープラーニング』の人工ニューラルネットワークは、
もう人間の脳モデルとはかなり乖離した、別物と言えるほどのものになっている。
だから、桜井がやっている
ディープラーニングの学習能力と人間の脳の学習能力を同一視したり比較したりするのは
全く意味のないこと。
人間の学習機能を研究したいなら、脳科学でもやってろ！
それに、脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
つまり深層強化学習だ。
言語は文法のような用法基盤ではなく、事例の累積した事例基盤。
その事例をディープラーニングで学ぶ。
ネイティブを真似て、フィードバックで矯正と修正をする事。
その学習機能最大に生かす、教材と環境が必要だ。
すくなくとも文法と、発音練習とか、音読とか、瞬間英作ではない。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
つまり、発音、表現、リスニング、文法、使い方を
ディープラーニングで同時に学べる教材だ。
対話集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-416/
表現集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-821/
対話集も次のような形で有料公開される。
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
着々と準備は進んでいる。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
過去に３００人くらいの方に協力していもらっている。
６０才以上の方も、小学生から始めた生徒もいる。
現在SNSを検証中だ。
総監督の俺がやる訳ないだろう。
過去に３００人くらいの方に協力していもらっている。
６０才以上の方も、小学生から始めた生徒もいる。
現在SNSを検証中だ。
俺はディープラーニングを始める前に米国の大学を卒業して、
ビジネス通訳で大活躍しているから
英語学習の参考にはならない。
これから多くの参加者を募り、英会話革命を起こす。
このスレはそのためのものだ。
多くに方に参加してもらい実証する。
実証ができたら、本当に英語が上達する本を出版する。
きちん検証データをとって、論文書いて、学会に提出して、学会から認められるようにしろ！
それをやって、はじめて科学的に実証したことになる。
>>445 に答えられず逃亡中www
それはこれから多くの参加者に判断してもらう。
既に３００人の人には使ってもらっている。
お前が今決める必用はないし、できる訳もない。
>>445 に答えられず逃亡中www
「英語（言語）のディープラーニング」ってなんだよ？
それだと、
「ディープラーニングを使っている人工知能に英語を学ばせて習得させる研究をしている」
の意味になるのだが…、
桜井はそんな研究をしてるの？
このスレで多くの人に何度も指摘されいるが
『ディープラーニング』というのは人工知能の技術・手法だよ。
人間の脳の学習機能のことではない。
『ディープラーニング』の人工ニューラルネットワークは、
もう人間の脳モデルとはかなり乖離した、別物と言えるほどのものになっている。
だから、桜井がやっている
ディープラーニングの学習能力と人間の脳の学習能力を同一視したり比較したりするのは
全く意味のないこと。
人間の学習機能を研究したいなら、脳科学をやれよ！
それに、脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
でも、まだ現段階では優位性を示す検証データもないんでしょ？w
先に言っとくけど
「生徒さんが英語を好きになった。」「生徒が英語を前よりも分かるようになった」
のような曖昧な個人の感想なんて、優位性を示す検証データにはならないよ。w
>のような曖昧な個人の感想なんて、優位性を示す検証データにはならないよ。w
俺はSNSを使い、学習者間の交流、練習を促進する。
そしてお互いにどのレベルの英語なのか音声を公開して、
学習者に聞いてもらい判断できるようにする。
目指す事はネイティブを真似ると言う事だ。
>学習者に聞いてもらい判断できるようにする。
お互いに刺激し合えるような環境を提供する。
インチキ臭い、優位性を示す検証データには興味はない。
科学的な検証データも出さずにインチキ臭いことやってるのって、そっちじゃんw
「ネイティブの真似さえすれば、英語が上手くなる」教の教祖：桜井恵三w とその信者さん達
>>445 に答えられず逃亡中www
逃走したかw
>>445 に早く答えろよ！
ほかのスレで、英語で話しかけられた桜井は「機械翻訳のような英語は俺は読めない」
と言って逃げたが、書かれてあった英語は機械翻訳ではなく、普通に英米で使われている
標準的な英語で書かれたものであった（英語が多少なりともできる人が読めばすぐにわかる
ものだ）。それが読めずに、逃げた。
その前後にも、さんざんいろいろな人たちから「英語で発言しろ！」と言われても、
彼得意のハッタリで逃げた。
桜井が英語で発言している（というかただの短文を発音している）音声がアップされたのを
聞いたが、あれも各方面から酷評されていた。あれはただ「カタカナ」を読んでいるだけだ、と。
チープラーニングをやっても、その程度の「英語力」しか身につかないことを、開発者の桜井
が身をもって提示してくれた。
>別に機械翻訳ではなく、普通に英米で使われているスタンダードな英語での書き込みです。
英米で使われているスタンダードな英語でないから、私はてっきり機械翻訳だと思いました。
それは失礼しました、私は米国の大学英語を習いましが、理解に苦しむ英語が多々ありました。。
それで、再度私から提案があります。
私が機械翻訳とか言い訳ができないように、
また華麗にスルーができないように、
リアルタイムで私とあなたが英語で話しましょう。
録音してアップしましょう。
テーマは”英語学習”ならお互いに興味があると思います。
スカイプでZoomでもどちらでも構いません。
できれば納得いくように３０分から６０分くらいを希望します。
２６日の時間を指定してください。
私が提案しましので、私が極力合わせるようにします。
英語で会話ができるのを、楽しみにしております。
>彼得意のハッタリで逃げた。
うそつきバカニート、俺が逃げる訳がないだろう？
俺は何度も何度もリアルタイムで英語で話すと言っている。
そして音声を録音してアップすると言っている。
でも機械翻訳なら俺は相手にしない。
ここで英語で話したいヤツがいれば誰でも相手にする。
まず時間を指定しろ。
さあ、今晩は誰が逃げるか検証しようではないか？
俺はZoomでもスカイプでもどちらでも良い。
だれだウソつくか見せてもらおう。
誰かと音声チャットすることは全く無関係
窮したバカ桜井による話題そらしのための常套手段
言い訳ばかりのバカニート。
俺は英語学習関してリアルタイムで論じるつもりだ。
辞書も機械翻訳も無しでどこまで論じる事ができるかだ。
言い訳で逃げ回るのはバカニートではないか？
ウソつきバカニートよ、笑わせるのではない。
うそつきバカニート、俺が逃げる訳がないだろう？
俺は何度も何度もリアルタイムで英語で話すと言っている。
そして音声を録音してアップすると言っている。
俺はZoomでもスカイプでもどちらでも良い。
だれだウソつくか見せてもらおう。
でも機械翻訳なら俺は相手にしない。
ここで英語で話したいヤツがいれば誰でも相手にする。
まず時間を指定しろ。
言い訳で逃げ回るのはバカニートではないか？
ウソつきバカニートよ、笑わせるのではない。
俺と４コマは何度も英語対話練習をしている。
お前らは４コマよりも英語も度胸も、はるかに劣る。
誰かと音声チャットすることは全く無関係
チャット要求は>>455に対応できず窮した
バカ桜井による話題そらしのための常套手段
ください。彼は読めなくて気づかないかもしれないので、日本語訳も添えてやってくださいwww
３０分の準備時間をもらえるなら
ニューラルネットワークでもディープラーニングでも良い。
>うそつきバカニート、俺が逃げる訳がないだろう？
なら、なぜ>>455に答えられないんだ？（笑）
何度でも言う。
チャットではない。
言い訳ばかりのバカニート。
俺は英語学習関してリアルタイムで論じるつもりだ。
辞書も機械翻訳も無しでどこまで論じる事ができるかだ。
俺は英語学習関してリアルタイムで論じるつもりだ。
辞書も機械翻訳も無しでどこまで論じる事ができるかだ。
>>445 に答えられず逃亡中www
議論が英語学習なら直ぐにでもOK
３０分の準備時間をもらえるなら
ニューラルネットワークでもディープラーニングでも良い。
俺はZoomでもスカイプでもどちらでも良い。
誰かと英語で語ることは全く無関係
チャット要求は>>455に対応できず窮した
バカ桜井による話題そらしのための常套手段
俺は、英語のディープラーニングの専門家だ。
ニューラルネットワークを理解する必要はない。
脳はブラックボックスであり、その中でどうなっているかだどうでよい。
関心はどうすれば英語のディープラーニング効果的にできるかだけだ。
すると人工のニューラルネットワークではなく
脳の学習をよく理解する必要がある。
税金の無駄だから早く死ねばいいのに。
>ニューラルネットワークでもディープラーニングでも良い。
でも>>455には答えない、答えられない不思議（笑）
>>445 ね
>ニューラルネットワークでもディープラーニングでも良い。
でも>>445には答えない、答えられない不思議（笑）
俺はチャットなんか要求していない。
英語披露するのを逃げたと言うから、
機械翻訳や辞書なしで英語はいつでも披露すると、
英語のリアルタイムの議論を提案しただけだ。
俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。
俺は、英語のディープラーニングの専門家だ。
ニューラルネットワークを理解する必要はない。
脳はブラックボックスであり、その中でどうなっているかだどうでよい。
関心はどうすれば英語のディープラーニング効果的にできるかだけだ。
すると人工のニューラルネットワークではなく
脳の学習をよく理解する必要がある。
誰かと英語で語ることは全く無関係
対話要求は>>445に対応できず窮した
バカ桜井による話題そらしのための常套手段
手垢まみれで見飽きたバカ桜井遁走の前触れ（大笑）
世界でディープラーニングで英語（言語）をおしえているのは俺くらいだ。
ディープラーニングの学習効果は
グーグルもの脳科学者の茂木もみとめている。
日経ビジネスは英語学習とディープラーニングの関係を認めている
>自称専門家のあなたなら答えられますよね？
対応できないのではなく、間違った質問だ。
俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。
俺は、英語のディープラーニングの専門家だ。
ニューラルネットワークを理解する必要はない。
脳はブラックボックスであり、その中でどうなっているかだどうでよい。
関心はどうすれば英語のディープラーニング効果的にできるかだけだ。
世界でディープラーニングで英語（言語）をおしえているのは俺くらいだ。
ディープラーニングの学習効果は
グーグルもの脳科学者の茂木もみとめている。
日経ビジネスは英語学習とディープラーニングの関係を認めている
>俺は、英語のディープラーニングの専門家だ。
>ニューラルネットワークを理解する必要はない。
あら！ やっぱり本家とは無関係な
「お笑い！俺のディープラーニング」だったことを
自らバラしちゃったよ このボケ老人は（笑）
言い訳けばかりだ。
ウソつきバカニートよ、笑わせるのではない。
俺と４コマは何度も英語対話練習をしている。
お前らは４コマよりも英語も度胸も、はるかに劣る。
俺の専門家は英語のディープラーニングだ。
ニューラルネットワークでもおれが知っているのは
本格的なニューロチップを使ったニューラルネットワークだ。
>俺は、英語のディープラーニングの専門家だ。
>ニューラルネットワークを理解する必要はない。
あら！ やっぱり本家とは無関係な
「お笑い！俺のなんちゃってディープラーニング」だったことを
自らバラしちゃったよ このボケ老人は（笑）
>彼得意のハッタリで逃げた。
うそつきバカニート、俺が逃げる訳がないだろう？
俺は何度も何度もリアルタイムで英語で話すと言っている。
そして音声を録音してアップすると言っている。
でも機械翻訳なら俺は相手にしない。
>うそつきバカニート、俺が逃げる訳がないだろう？
とか言いながら、>>445には答えない、答えられない なんちゃってディープラーニングの不思議（笑）
議論が英語学習なら直ぐにでもOK
３０分の準備時間をもらえるなら
ニューラルネットワークでもディープラーニングでも良い。
ここには、おれと英語で話せるバカニートは誰もいない。
俺と４コマは何度も英語対話練習をしている。
お前らは４コマよりも英語も度胸も、はるかに劣る。
本当に英語ができるなら、もうとっくに10年以上も前からさんざん「英語で書け！」と
言われ続けているのに、逃げまくることはないだろう。ここに英語で書けば全員が
読めるわけだし、それができない理由は１つもない。理由があるとすれば、それは
お前が英語ができない、ということだ。現実に目を向けよう。
英語ができないことがバレないように、様々な英語教育関係者を批判攻撃し、「科学的」
だの「脳科学」云々だのを持ち出し、「英語」そのものからは逃げいるだけだろ。
誰も、英語ができない人が開発した教材なんか使おうとは思わないぜ。
>俺は何度も何度もリアルタイムで英語で話すと言っている。
バカ桜井が何とかラーニングの正当性を示すことと
誰かと英語で語ることは全く無関係
対話要求は>>445に対応できず窮した
バカ桜井による話題そらしのための常套手段
手垢まみれで見飽きたバカ桜井遁走の前触れ（大笑）
>ここには、おれと英語で話せるバカニートは誰もいない。
桜井は日本語すら通じない知恵遅れのおじいちゃんだからな（笑）
俺は文字英語でなく、音声英語を教えている。
ここで英語書くつもりはない。
俺は辞書を引いたり、スペルチェックも大嫌いだ。
希望があるならリアルタイムで英語で会話をする。
議題は何でもよい。
機械翻訳もダメだ。
俺は文字英語でなく、音声英語を教えている。
ここで英語書くつもりはない。
俺は辞書を引いたり、スペルチェックも大嫌いだ。
希望があるならリアルタイムで英語で会話をする。
議題は何でもよい。
>希望があるならリアルタイムで英語で会話をする。
あ り ま せ ん
お前らに認めてもらう必要はない。
ただ音声英語を教えているから、
もし英語を話したいのなら、いつでも相手する。
でも機械翻訳はダメだ。
俺は通訳出身だから音声英語が一番好きであり、
音声英語が一番俺の能力が発揮できる。
一般的に翻訳者は英語を話すのが嫌いだし、
通訳者は英語を書くのが嫌いだ。
俺は辞書を引いたり、スペルチェックも大嫌いだ。
>希望があるならリアルタイムで英語で会話をする。
あ り ま せ ん
お引き取り願います
知恵遅れのおじいちゃんは
小学校レベルの日本語と論理を習得してから出直してきて下さいねw
ここに英語で書けば全員が読めるわけだが、
まともな英語を話す事ができない。
日本の英語教育の縮図だ。
これからは日本では英語のディープラーニングにチャンスがくる。
ディープラーニングは文字英語より、
音声英語の方がずっと効果的だ。
ここに英語で書けば全員が読めるわけだが
と言うのもウソだろう。
>まともな英語を話す事ができない。
意味不明な日本語に良く似た文字列を駆使する
知恵遅れのおじいちゃんが何を言っても（笑）
ディープラーニングで学べばできるのに、
英語も話せないバカニートの頭の
ニューラルネットワークが腐っているのだろう？
英語が話せるなら時間があればいつでも相手する。
機械翻訳はダメだ。
>ニューラルネットワークが腐っているのだろう？
>>535
>ニューラルネットワークを理解する必要はない。
知恵遅れのおじいちゃんは脳に虫が湧いてるんだよね？（笑）
あ り ま せ ん
お引き取り願います
バカニート達の英語力はまったくないようだ。
>バカニート達の英語力はまったくないようだ。
知恵遅れのおじいちゃんは
小学校レベルの日本語と論理を習得してから出直してきて下さいねw
俺は、英語のディープラーニングの専門家だ。
ディープラーニングで言語を教えているのは世界で俺だけだ。
脳はブラックボックスであり、その中でどうなっているかだどうでよい。
関心はどうすれば英語のディープラーニング効果的にできるかだけだ。
世界でディープラーニングで英語（言語）をおしえているのは俺くらいだ。
ディープラーニングの学習効果は
グーグルもの脳科学者の茂木もみとめている。
日経ビジネスは英語学習とディープラーニングの関係を認めている
>脳はブラックボックスであり、その中でどうなっているかだどうでよい。
じゃ これまで知恵遅れのおじいちゃんが
散々コピペで脳科学を語ってきたのは
まったくの無意味だったってことだね！（大笑）
言語の基本は音声だからら
音声英語の方がディープラーニングに向いている。
累積効果で音のパターン学習やパターン認識が促進されるからだ。
>世界でディープラーニングで英語（言語）をおしえているのは俺くらいだ。
何たって「お笑い！俺のなんちゃってディープラーニング」だからね
秀逸な漫談ですよw
>累積効果で音のパターン学習やパターン認識が促進されるからだ。
累積効果とか言ってるけど、脳はブラックボックスなんでしょ？（大笑）
俺は人工のニューラルネットワークとか人工知能とか
ほとんど関心がない。
俺が関心があるのは脳の学習の仕組みであり、
脳のディープラーニングだ。
脳がどうやって英語学習するかと言う事だ。
それは脳の方がずっと効果的なディープラーニングができるからだ。
おれが人工知能を利用しているのはグーグルがそのディープラーニングの
学習効果を証明したので、その人工知能を引用しているだけだ。
少なくともディープラーニングの効果は実証できるからだ。
>俺が関心があるのは脳の学習の仕組みであり、
知恵遅れのおじいちゃん さぁ
脳がブラックボックスなら、学習の仕組みも未解明でしょ？（大笑）
脳は英語の音のストリームをどう学習して、どう認識するかと言う事だ。
ディープラーニングだけを取り出せは人工知能で説明はできる。
脳は人工知能よりははるかに効果的な学習ができる。
>脳は英語の音のストリームをどう学習して、どう認識するかと言う事だ。
だからね 知恵遅れのおじいちゃん自らが
脳はブラックボックスだって言っちゃったんだから
おじいちゃんが脳について語ることは、もはや無意味なんだよ（大笑）
学習の仕組みは未解明、つまり暗黙知だ。
文法のような形式知ではない。
その暗黙知の解答を探す方法がディープラーニングだ。
言語習得、音声認識、翻訳、画像認識、全て暗黙知から答えを得る事だ。
>脳は人工知能よりははるかに効果的な学習ができる。
知恵遅れのおじいちゃんが
脳はブラックボックスだって自分で
言っちゃったんだから何の説得力もないよ（大笑）
>学習の仕組みは未解明、つまり暗黙知だ。
未解明なら「つまり」で結論を導けないでしょ？
知恵遅れのおじいちゃんは論理ってものを知らないの？（大笑）
言語も暗黙知だから、グーグルは文法では翻訳できないと言っている。
しかし、多くの対訳を集め事により、つまり解答を多く集める事により、
統計的に解答に近いものを得る事ができる。
ディープラーニングこそがブラックボックスで行われている
暗黙知の解答を得る方法だ。
だから未解明の暗黙知でもディープラーニングが答えがでる。
本当に英語ができるなら、もうとっくに10年以上も前からさんざん「英語で書け！」と
言われ続けているのに、逃げまくることはないだろう。ここに英語で書けば全員が
読めるわけだし、それができない理由は１つもない。理由があるとすれば、それは
お前が英語ができない、ということだ。現実に目を向けよう。
英語ができないことがバレないように、様々な英語教育関係者を批判攻撃し、「科学的」
だの「脳科学」云々だのを持ち出し、「英語」そのものからは逃げいるだけだろ。
誰も、英語ができない人が開発した教材なんか使おうとは思わないぜ。
将棋に勝つ方法も未解明だ。
将棋ソフトは初期は定石を組み込んだ。
しかし、１段くらるの棋士に勝つことができなかった。
今のPonanzaは達人を真似て、フィードバック矯正して、
そこから最善手を探す。
未解明の暗黙知でも解答を得る事ができる、
それがディープラーニングだ。
↓
ディープラーニングは人間の脳に備わっている機能
↓
だから英語をディープラーニングで学ぶべき
↓
脳はブラックボックスだ
↓
理論崩壊 ← ｲﾏｺｺw
お前からその質問がくると思ってブラックボックスと書いた。
ブラックボックスとディープラーニングは非常に関係が深い。
ブラックボックスで何をやっているかが分からなくても
出力された答えには、
その中に正解があるというベイズ定理があるからだ。
脳（ブラックボックス）を良く理解せずに、
解答を得る事ができるのだ。
↓
ディープラーニングは人間の脳に備わっている機能
↓
だから英語をディープラーニングで学ぶべき
↓
脳はブラックボックスだ
↓
理論崩壊で言い訳三昧← ｲﾏｺｺw
脳はどう翻訳するか、どう音声認識するか未解明だ。
しかし、多くの対訳、多くお音とテキストのデータあれば
統計的に翻訳や音声認識ができるのだ。
人工知能の用途はその未解明の暗黙知に答えを得るために使われている。
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経の記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
↓
ディープラーニングは人間の脳に備わっている機能
↓
だから英語をディープラーニングで学ぶべき
↓
脳はブラックボックスだ(ｷﾘｯ
↓
理論崩壊で見苦しい言い訳三昧← ｲﾏｺｺw
↓
ディープラーニングは達人の真似とフィードバックで矯正
↓
Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
↓
だから英語をネイティブを真似るディープラーニングで学ぶべき
↓
脳は今でもブラックボックス
↓
しかし、ベイズの定理により、
言語はディープラーニングで効果的に学習できる
>しかし、ベイズの定理により、
知恵遅れのおじいちゃんが
脳はブラックボックスだと言ってしまった以上、
脳に関するいかなる知見を持ち出しても無意味だって理解できないの？（笑）
例えば、ベテランの職人がものづくりをする現場を想像してください。私たちは、道具の使い方、力加減、
タイミングといった目に見える道具の使い方に着目し、その匠の技に感動するでしょう。
しかし、本当にそれだけでしょうか。
たぶん見た目には分からない他の「何か」がもっとあるかもしれません。その職人に、その説明を求めても、
たぶんうまく説明することはできないでしょう。そんな説明できない知識のことを「暗黙知」と呼んでいます。
ディープラーニングはそんな「暗黙知」をパターンとしてデータの中から見つけ出し再現してくれるかもしれません。
それをロボットに搭載すれば、匠の技を持つロボットが実現するかもしれません。
例えば、ベテランの職人がものづくりをする現場を想像してください。私たちは、道具の使い方、力加減、
タイミングといった目に見える道具の使い方に着目し、その匠の技に感動するでしょう。
しかし、本当にそれだけでしょうか。
たぶん見た目には分からない他の「何か」がもっとあるかもしれません。その職人に、その説明を求めても、
たぶんうまく説明することはできないでしょう。そんな説明できない知識のことを「暗黙知」と呼んでいます。
ディープラーニングはそんな「暗黙知」をパターンとしてデータの中から見つけ出し再現してくれるかもしれません。
それをロボットに搭載すれば、匠の技を持つロボットが実現するかもしれません。
たぶん見た目には分からない他の「何か」がもっとあるかもしれません。
その職人に、その説明を求めても、たぶんうまく説明することはできないでしょう。
そんな説明できない知識のことを「暗黙知」と呼んでいます。
知恵遅れのおじいちゃんは
この期に及んでコピペって恥ずかしくないの？（笑）
学習の仕組みは未解明、つまり暗黙知だ。
文法のような形式知ではない。
その暗黙知の解答を探す方法がディープラーニングだ。
言語習得、音声認識、翻訳、画像認識、全て暗黙知から答えを得る事だ。
ディープラーニングはそんな「暗黙知」をパターンとしてデータの中から見つけ出し再現してくれるかもしれません。
それをロボットに搭載すれば、匠の技を持つロボットが実現するかもしれません。
>ブラックボックスから出る出力は暗黙知
なら、ブラックボックスである脳からの出力である音声自体は暗黙知なんだね？w
どうして桜井は、こんなにバカなんだ
>俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。
>ニューラルネットワークを理解する必要はない。
要するに、桜井恵三は、ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワークについては
全くの無知ってことなんだねw
だったら、もう二度と『ディープラーニング』という単語を使うな！
>俺は、英語のディープラーニングの専門家だ。
だから、知りもしない『ディープラーニング』という単語を勝手に使うなよ。
「英語のディープラーニング」ってなんだよ？
それだと、
「ディープラーニングを使っている人工知能に英語を学ばせて習得させる研究をしている」
の意味になるのだが…
知りもしない単語を無理やり組み合わせて使おうとするから、おかしな使い方になるんだよ！
このスレで多くの人に何度も指摘されいるが
『ディープラーニング』というのは人工知能の技術・手法だよ。
人間の脳の学習機能のことではない。
『ディープラーニング』の人工ニューラルネットワークは、
もう人間の脳モデルとはかなり乖離した、別物と言えるほどのものになっている。
だから、桜井がやっている
ディープラーニングの学習能力と人間の脳の学習能力を同一視したり比較したりするのは
全く意味のないこと。
それに、脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない
大変良い質問だ。
学習の仕組みが分からなくても、出力が出ていれば
ベイズ定理によりその出力の中に答えがある。
その仕組みがニューラルネットワークであり、
その学習方法がディープラーニングだ。
>学習の仕組みは未解明、つまり暗黙知だ。
未解明 = 暗黙知 じゃないだろ
知恵遅れのおじいちゃんは、いい加減に
「つまり」の正しい使い方を覚えたら？（笑）
>学習の仕組みが分からなくても、出力が出ていれば
>ベイズ定理によりその出力の中に答えがある。
脳がブラックボックスなら、その機能である学習もブラックボックス
それが論理ってものだよ 知恵遅れのおじいちゃんや（笑）
>ベイズ定理によりその出力の中に答えがある。
言語の基本は文法ではない。
言語は用法基盤ではなく、多くの事例の集積されて事例基盤。
脳が言語をどう学習しているかは未解明だ。
しかし、ディープラーニングで多くの表現事例を覚えれば
ベイズ定理により、
自分が言葉で言いたいパターンは含まれている。
だから多くの英語事例をディープラーニングで忘れないように覚える。
脳が言語をどう学習しているかは未解明つまり暗黙知だ。
しかし、ディープラーニングで多くの表現事例を覚えれば
ベイズ定理により、
自分が言葉で言いたいパターンは含まれている。
だから多くの英語事例をディープラーニングで忘れないように覚える。
>脳が言語をどう学習しているかは未解明つまり暗黙知だ。
未解明 = 暗黙知 じゃないだろ
知恵遅れのおじいちゃんは、いい加減に
「つまり」の正しい使い方を覚えたら？（笑）
↓
ディープラーニングは人間の脳に備わっている機能
↓
だから英語をディープラーニングで学ぶべき
↓
脳はブラックボックスだ(ｷﾘｯ
↓
理論崩壊で知恵遅れのおじいちゃんが見苦しい言い訳三昧← ｲﾏｺｺw
だから知りもしない『ディープラーニング』という単語を勝手に使うな！
『桜井式学習法』とでも命名すれば？w
誰にも関心持たれなさそうだけど…ww
ベイズ理論とは、観測を繰り返すごとに確率を修正して正解に近づける、
という考え方である。
UCLAのジュディア・パールは、人間が現実世界において、必要な知識が
ない場合でも認識を行える点に注目した。
論理的ルールで説明できなくとも、統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
ベイズ定理
ベイズ理論とは、観測を繰り返すごとに確率を修正して正解に近づける、
という考え方である。
UCLAのジュディア・パールは、人間が現実世界において、必要な知識が
ない場合でも認識を行える点に注目した。
論理的ルールで説明できなくとも、統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
数学的にはそれは間違いだ。
脳がブラックボックスであっても、
つまり、論理的ルールで説明できなくとも
統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
>論理的ルールで説明できなくとも、統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
桜井の論によればはブラックボックス
なので統計、確率論が機能しているかも断定できないわけ
前提を否定したところからスタートして結論は得られないのが論理ってもの
知恵遅れのおじいちゃんには理解不能だろうけど
↓
ディープラーニングは達人の真似とフィードバックで矯正
↓
Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
↓
だから英語をネイティブを真似るディープラーニングで学ぶべき
↓
脳は今でもブラックボックス
↓
しかし、ベイズの定理により、
論理的ルールで説明できなくとも
統計・確率的に正解を得ることは可能。
だから、言語はディープラーニングで効果的に学習できる。
ベイズ定理は数学的に証明されている。
人工知能のディープラーニングは全てベイズ理論を基盤としている。
ベイズ理論とは、観測を繰り返すごとに確率を修正して正解に近づける、
という考え方である。
UCLAのジュディア・パールは、人間が現実世界において、必要な知識が
ない場合でも認識を行える点に注目した。
論理的ルールで説明できなくとも、統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
それは学もない、学ぶ意欲もないお前の知識の貧困から来ている。
ベイズ定理はもう数学的に証明されている。
人工知能のディープラーニングは全てベイズ理論を基盤としている。
お前が否定すれば否定するほど、お前のアホの証明となる。
>Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワークについて、ほとんど無知の専門外のくせに
『ディープラーニング』という単語を都合よく使うな！
Google のAlpha Go のディープラーニングはのニューラルネットワークは、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物と考えるのが妥当。
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用）
大変良い質問だ。
学習の仕組みが分からなくても、出力が出ていれば
ベイズ定理によりその出力の中に答えがある。
ベイズ理論とは、観測を繰り返すごとに確率を修正して正解に近づける、
という考え方である。
UCLAのジュディア・パールは、人間が現実世界において、必要な知識が
ない場合でも認識を行える点に注目した。
論理的ルールで説明できなくとも、統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
その仕組みがニューラルネットワークであり、
その学習方法がディープラーニングだ。
↓
ディープラーニングは達人の真似とフィードバックで矯正
↓
Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
↓
だから英語をネイティブを真似るディープラーニングで学ぶべき
↓
脳は今でもブラックボックス
↓
しかし、ベイズの定理により、
論理的ルールで説明できなくとも
統計・確率的に正解を得ることは可能。
だから、言語はディープラーニングで効果的に学習できる。
だから知りもしない『ディープラーニング』という単語を勝手に使うな！
『桜井式学習法』もしくは『チープラーニング』とでも命名すれば？w
誰も関心持たないだろうけど…ww
>Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワークについて、ほとんど無知の専門外のくせに
『ディープラーニング』という単語を都合よく使うな！
Google のAlpha Go のディープラーニングはのニューラルネットワークは、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物と考えるのが妥当。
なので、Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似とは言えない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用）
ディープラーニングは世界の人工知能がそしてロボットや
あらゆるもの自動運転や予測のために使われる、
現在ではもっとも人気のある木ワードだ。
ちなみに俺の会社は”合同会社ディープラーニング”と言う。
だから、専門外で知りもしない『ディープラーニング』という単語を勝手に使うな！
『桜井式学習法』もしくは『チープラーニング』とでも命名すれば？w
誰も関心持たないだろうけど…ww
バカニートがどんなに狂っても
本当に数学的に証明されているベイズ定理を否定すれば、
お前はリアル基地外が確定となる。
大変良い質問だ。
学習の仕組みが分からなくても、出力が出ていれば
ベイズ定理によりその出力の中に答えがある。
ベイズ理論とは、観測を繰り返すごとに確率を修正して正解に近づける、
という考え方である。
UCLAのジュディア・パールは、人間が現実世界において、必要な知識が
ない場合でも認識を行える点に注目した。
論理的ルールで説明できなくとも、統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
その仕組みがニューラルネットワークであり、
その学習方法がディープラーニングだ。
↓
ディープラーニングは達人の真似とフィードバックで矯正
↓
Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
↓
だから英語をネイティブを真似るディープラーニングで学ぶべき
↓
脳は今でもブラックボックス
↓
しかし、ベイズの定理により、
論理的ルールで説明できなくとも
統計・確率的に正解を得ることは可能。
だから、言語はディープラーニングで効果的に学習できる。
>Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワークについて、ほとんど無知の専門外のくせに
『ディープラーニング』という単語を都合よく使うな！
Google のAlpha Go のディープラーニングはのニューラルネットワークは、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物と考えるのが妥当。
なので、Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似とは言えない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用）
大変良い質問だ。
実はその質問を待っていたのだ！！！
やっと引き出す事ができた。
７３才のよぼよぼジジイも結構やるぜ！！！！！
これでディープラーニングもかなり理解されるだろう。
さすがにベイズ定理は否定できないだろう？
バカニートがどんなに狂っても
本当に数学的に証明されているベイズ定理を否定すれば、
お前はリアル基地外が確定となる。
さすがにベイズ定理は否定できないだろう？
前からどうやってこれを使うか考えていたが、
もっとも効果的に説明できた。
お前が無知だから、暗黙知に関してはほとんど知識がなったようだ。
脳がブラックボックスだと言っておきながら
特定の機能だけが有効だと強弁する
バカ桜井のリアル基地外が確定済みですよ
昼間より、この時間帯としては最高だ。
やっと引き出す事ができた。
７３才のよぼよぼジジイも結構やるぜ！！！！！
これでディープラーニングもかなり理解されるだろう。
ただの駄文で大喜びって、おじいちゃんはやっぱり知恵遅れ？
アホ、論理的ルールで説明できなくとも、
統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
言葉も脳がどうしているかは説明できなくても
使われている事例を多く覚える事により、
統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
グーグルの翻訳は統計的機械翻訳と呼ばれている。
脳に近い翻訳の仕組みだ。
文法が言語の基本でないことが分かだろう。
さすがにベイズ定理は否定できないだろう？
バカニートがどんなに狂っても
本当に数学的に証明されているベイズ定理を否定すれば、
お前はリアル基地外が確定となる。
>脳に近い翻訳の仕組みだ。
脳はブラックボックスなんでしょ？
何言ってんのｗ
ディープラーニングって最近話題の名称を流用してるようだが、
ちゃんと商標確認は取ったのか？
全く異なるものなのに、話題の学習方法だと子供が錯誤したら大変だからな
論理的ルールで説明できなくとも、
統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
グーグルの翻訳は統計的機械翻訳と呼ばれている。
何億という対訳をデータとしてもっている。
実際にはどう翻訳しているか分からなくても、
統計的にその対訳の中から
統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
もちろん、法務局に正式に登記してある。
https://founded-today.com/%E5%90%88%E5%90%8C%E4%BC%9A%E7%A4%BE%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0/
当然だ。
お前らは垂れ込み、チクリの達人ばかりだからな！！！
大変良い質問だ。
実はその質問を待っていたのだ！！！
やっと引き出す事ができた。
>統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
ブラックボックスである脳が どのように>統計・確率的に正解を得るわけ？ｗ
さすがのお前でも、ベイズ定理は否定できないだろう？
いつものように狂う訳にはいかないだろう。
バカニートがどんなに狂っても
本当に数学的に証明されているベイズ定理を否定すれば、
お前はリアル基地外が確定となる。
>さすがのお前でも、ベイズ定理は否定できないだろう？
>>630
>統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
ブラックボックスである脳が どのように統計・確率的に正解を得るわけ？ｗ
それはまだ良く分かっていない。
ただ、脳科学者は幼児などの反応を見ると
脳ではベイズ定理のような統計的処理がされていると考えているのが
現在の多くの専門家の意見だ。
ヒト・コネクトーム（Human connectome）の
研究が進めば解明さるかもしれないが、まだまだずっと先の事だ。
ヒト・コネクトーム（Human connectome）はヒトゲノムの研究より
難しいとされている。
>それはまだ良く分かっていない。
じゃ定理どころじゃないじゃんよ バカか桜井
>現在の多くの専門家の意見だ。
もうこのくらいまでは、もう解明されている。
幼児がどう統計的な判断をするかと言う話だ。
https://www.youtube.com/watch?v=xew11nFE4ls
ベイズ定理は数学的に証明されている。
論理的ルールで説明できなくとも、
統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
良く分からないのは、脳がどうベイズ定理で処理しているかだ。
これは、大変良い質問だった。
↓
ディープラーニングは達人の真似とフィードバックで矯正
↓
Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
↓
だから英語をネイティブを真似るディープラーニングで学ぶべき
↓
脳は今でもブラックボックス
↓
しかし、ベイズの定理により、
論理的ルールで説明できなくとも
統計・確率的に正解を得ることは可能。
だから、言語はディープラーニングで効果的に学習できる。
勝負できなくなったので
「ベイズの定理」に話題を逸らそうとしてるなw
でも、アホ桜井は 「ベイズの定理」と「ベイズ理論」を混同して使ってる模様ww
人間の脳はニューラルネットワークと言うよりはベイジアンネットワークだ。
おれが興味があるのは脳のベイジアンネットワークの方だ。
人工知能よりは脳の方が興味がある。
脳の方がずっと効果的なディープラーニングが可能だからだ。
俺は英語のディープラーニングの専門家だ。
言語をディープラーニングで教えのは未だ世界でも俺くらいだ。
俺がディープラーニングで実績を上げ自他共に認められるようになったら、
TEDで英語でプレゼンをやるつもりだ。
おれが、英語のネイティブに英語の学び方を英語で教えてやるつもりだ。
TEDの茂木のプレゼンはお粗末だったから、
日本人でもこのくらいできる事を証明したい。
英語ネイティブの反応がどうなるか楽しみだ。
「英語を学ぶなら英語ネイティブに教えてもらったらいけません。
英語ネイティブは単に真似をする対象であり、
英語を覚えたら話しをする対象なのです。
英語の正しい学び方はディープラーニングです。」
---------------------------------------------------------------------------------------------------
修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
（ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ）
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について専門外で無知であることを
認める！
（ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ）
>統計・確率的に正解を得ることは可能ということだ。
>>637
>それはまだ良く分かっていない。
言ってることが支離滅裂
基地外特有
TEDで好評を博したら、その知名度を使い
日本では英語学習を間違えた方向に導いた
インチキ英語教育のA級戦犯を糾弾する。
そうなるともう２ｃｈで遊ぶ時間はなくなる。
残念だけど、そのころはお前らを相手にできなくなる。
難しいからお前が理解できないだけだ。
数学的にはもう証明されているから、
文句を言っても無駄だ。
---------------------------------------------------------------------------------------------------
修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ］
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について専門外で無知であることを
認める！
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ］
それは俺の説明ではない。
それが理解できないだけの事だ。
学がない、長いこと学ぼうとしないとそうなる。
人間の脳はニューラルネットワークと言うよりはベイジアンネットワークだ。
おれが興味があるのは脳のベイジアンネットワークの方だ。
人工知能よりは脳の方が興味がある。
脳の方がずっと効果的なディープラーニングが可能だからだ。
ベイズの定理とベイズ理論の区別ができない
アホ桜井さんが偉そうに申しておりますww
だから、専門外で知りもしない『ディープラーニング』という単語を勝手に使うな！
『桜井式学習法』もしくは『チープラーニング』とでも命名すれば？w
誰も関心持たないだろうけど…ww
俺は英語のディープラーニングの専門家だ。
現在世界で、ただ一人の英語のディープラーニングを提唱している。
ディープラーニングの学習効果はグーグルも実証済みだ。
↓
ディープラーニングは達人の真似とフィードバックで矯正
↓
Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
↓
だから英語をネイティブを真似るディープラーニングで学ぶべき
↓
脳は今でもブラックボックス
↓
しかし、ベイズの定理により、
論理的ルールで説明できなくとも
統計・確率的に正解を得ることは可能。
だから、言語はディープラーニングで効果的に学習できる。
これは、大変良い質問だった。
>難しいからお前が理解できないだけだ。
で？
ブラックボックスの特定の一機能だけが特定できるって
バカでもわかるパラドックスｗ
>Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワークについて、ほとんど無知の専門外のくせに
『ディープラーニング』という単語を都合よく使うな！
Google のAlpha Go のディープラーニングはのニューラルネットワークは、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物と考えるのが妥当。
なので、Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似とは言えない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用）
>俺は、英語のディープラーニングの専門家だ。
だから、知りもしない『ディープラーニング』という単語を勝手に使うなよ。
「英語のディープラーニング」ってなんだよ？
それだと、
「ディープラーニングを使っている人工知能に英語を学ばせて習得させる研究をしている」
の意味になるのだが…
知りもしない単語を無理やり組み合わせて使おうとするから、おかしな使い方になるんだよ！
このスレで多くの人に何度も指摘されいるが
『ディープラーニング』というのは人工知能の技術・手法だよ。
人間の脳の学習機能のことではない。
『ディープラーニング』の人工ニューラルネットワークは、
もう人間の脳モデルとはかなり乖離した、別物と言えるほどのものになっている。
だから、桜井がやっている
ディープラーニングの学習能力と人間の脳の学習能力を同一視したり比較したりするのは
全く意味のないこと。
それに、脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
---------------------------------------------------------------------------------------------------
修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ］
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について専門外で無知であることを
認める！
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ］
ディープラーニングは…、人工知能が…、ニューラルネットワークは…
語っときながら
実は専門外で、ほとんど何も知りません！ って
桜井は、とんだ詐欺師だわ
---------------------------------------------------------------------------------------------------
修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ］
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について
専門外で ほとんど無知であることを認める！
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ］
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と
桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経の記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを、何の検証や実証もせずに
有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
↓
ディープラーニングは人間の脳に備わっている機能
↓
だから英語をディープラーニングで学ぶべき
↓
脳はブラックボックスだ(ｷﾘｯ
↓
理論崩壊で知恵遅れのおじいちゃんが見苦しい言い訳三昧
↓
恥ずかしさのあまり遁走 ← ｲﾏｺｺw
↓
ディープラーニングは達人の真似とフィードバックで矯正
↓
Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
↓
だから英語をネイティブを真似るディープラーニングで学ぶべき
↓
脳は今でもブラックボックス
↓
しかし、ベイズの定理により、
論理的ルールで説明できなくとも
統計・確率的に正解を得ることは可能。
だから、言語はディープラーニングで効果的に学習できる。
まんまと俺の誘導にはまった、
学もない、学ぼうともしない、バカニート。
ウソは何度書いても、ウソだ。
バカは、永遠に俺のような利口に利用されるだけだ。
今までも、そしてこれからも。
恥ずかしさのあまり遁走しているのはこいつだ。
ID:Qq0sPgB70
↓
ディープラーニングは人間の脳に備わっている機能
↓
だから英語をディープラーニングで学ぶべき
↓
脳はブラックボックスだ(ｷﾘｯ
↓
理論崩壊で知恵遅れのおじいちゃんが見苦しい言い訳三昧← ｲﾏｺｺw
Google のAlpha Go ばディープラーニングで囲碁の達人に勝利した
↓
ディープラーニングは達人の真似とフィードバックで矯正
↓
Google のAlpha Go のディープラーニングは脳の真似
↓
だから英語をネイティブを真似るディープラーニングで学ぶべき
↓
脳は今でもブラックボックス
↓
しかし、ベイズの定理により、
論理的ルールで説明できなくとも
統計・確率的に正解を得ることは可能。
だから、言語はディープラーニングで効果的に学習できる。
全部英文でお願いします「大先生」
↓
ディープラーニングは人間の脳に備わっている機能
↓
だから英語をディープラーニングで学ぶべき
↓
脳はブラックボックスだ(ｷﾘｯ
↓
理論崩壊で知恵遅れのおじいちゃんが昨日から見苦しい言い訳三昧← ｲﾏｺｺw
昨日も英語で話すと言ったら断ったのはお前だろう？
何度も何度も言っているが、話せそうなやつはいない。
>希望があるならリアルタイムで英語で会話をする。
あ り ま せ ん
お引き取り願います
もし、そんなにベイズ理論を英語で読みたいのなら次の動画のスクリプトを読め
６０分くらいある。
俺は全部見たし、俺は文字無しの音声で理解できた。
https://www.youtube.com/watch?v=xew11nFE4ls
それは違う方ですね。
＞俺は全部見たし、俺は文字無しの音声で理解できた。
それはただの自己申告ですよね？ｗ
なんでご自分の書いた日本語を英語にできないんでしょうか？
先生ほどの「実力者」なら余裕だと思うんですがｗｗｗ
何度でも答える。
俺は音声英語を教えているから、
もし英語を話したいのなら、いつでも相手する。
でも機械翻訳はダメだ。
俺は通訳出身だから音声英語が一番好きであり、
音声英語が一番俺の能力が発揮できる。
一般的に翻訳者は英語を話すのが嫌いだし、
通訳者は英語を書くのが嫌いだ。
俺は辞書を引いたり、スペルチェックも大嫌いだ。
もし、そんなにベイズ理論を英語で読みたいのなら次の動画のスクリプトを読め
６０分くらいある。
俺は全部見たし、俺は文字無しの音声で理解できた。
それは11分前にお聞きしましたよ
頭大丈夫です？ｗｗ
↓
ディープラーニングは人間の脳に備わっている機能
↓
だから英語をディープラーニングで学ぶべき
↓
脳はブラックボックスだ(ｷﾘｯ
↓
理論崩壊で知恵遅れのおじいちゃんが昨日から見苦しい言い訳三昧← ｲﾏｺｺw
お前は俺と英語で話したいのか？
機械翻訳はだめだ。
どうなのだ？
俺はここのバカニートは全員、
英語で話せないような気がしている。
違う方でも、
俺の予測通り、他のバカニートと同じですね。
これは残念！！！
脳がブラックボックスなのは
どうやって翻訳や音声認識をしているか、それをどう学習するかと言う部分だ。
しかし、脳が言語やスポーツや芸能において、
何かを忘れないように学習する仕組みは
もうディープラーニングだと解明されている。
言語の場合に翻訳をどう学習するかは未解明だが
表現事例を覚える方法は
ネイティブを真似て、フィードバックで矯正と修正をする方法だと
解明されている。
グーグルの統計的機械翻訳は単に億単位の対訳を保存して
それから統計的に似た原文をマッチさせ、訳を得ている。
ベイズ理論により、翻訳をどう学習しているかは未解明でも
過去の履歴から解答を予測できると証明されているからだ。
Inside Google Translate
https://www.youtube.com/watch?v=_GdSC1Z1Kzs&;t=41s
英語を読みたいヤツは設定で言語を英語にすれば
英語スクリプトが読める。
ここって日本語で何て喋ってるんですか？
大先生は「俺は文字無しの音声で理解できた」のですから御教示お願いいたしますｗ
↓
ディープラーニングは人間の脳に備わっている機能
↓
だから英語をディープラーニングで学ぶべき
↓
脳はブラックボックスだ(ｷﾘｯ
↓
理論崩壊で知恵遅れのおじいちゃんが昨日から見苦しい言い訳三昧← ｲﾏｺｺw
>何かを忘れないように学習する仕組みは
>もうディープラーニングだと解明されている。
その理由は他の動物の生きている脳細胞の学習前と後を比較できるからだ。
特に電位的な変化とか化学的変化はかなり具体的に解明されている。
ノーベル賞をもらっている科学者も多い。
しかし、千数百億の脳細胞がネットワークとなってやっている
翻訳とか音声認識をどう学習しているかはまだ解明されていない。
千数百億の脳細胞には更に数百とかの突起が形成され、
それらがシナップスを作り、ニューラルネットワークを形成している。
桜井、いいかげんお前は英語ができないということを認めたらどうかね？
本当に英語ができるなら、もうとっくに10年以上も前からさんざん「英語で書け！」と
言われ続けているのに、逃げまくることはないだろう。
ここに英語で書けば全員が 読めるわけだし、
こら、お前は昨晩こう言っている。
”ここに英語で書けば全員が 読めるわけだし、”
なんだこれもウソだったのか。
いい加減おれも怒るぞ！！！！
プンプン！！！
英語も読めない、そして英語も話せない。
学もない、学ぼうしないバカニートは哀れだ。
次に日本語で書いたら、もう答えは知っている。
「その日本語が理解できない。」
バカニート、いい加減に猿芝居はやめれ！！！
俺の４才の孫以下だ。
孫には怒れないけど
７３才のジジイでもお前らバカニートには、
本当に怒るぞ！！！！！！！
>ここって日本語で何て喋ってるんですか？
お前らは、英文も理解できない、英語も話せない証拠を掴んだ。
＞こら、お前は昨晩こう言っている。
それは私ではありませんね。
https://youtu.be/xew11nFE4ls?t=34m36s
もう一度質問しますね。
ここって日本語で何て喋ってるんですか？
＞７３才のジジイでもお前らバカニートには、
本当に怒るぞ！！！！！！！
わ～怖いですね～（苦笑）
脚が震えてきました（爆笑）
>俺は辞書を引いたり、スペルチェックも大嫌いだ。
通訳なら、>>679の文なら、辞書なしで英訳できるだろうw
ビジネス通訳やってたなら、英語を話すだけではなく
英文を書く機会も多少はあるはずだけどね？w
スペルチェックが嫌いって
桜井は貧乏で、WordやExcelも持ってないの？w
持ってなくても、Google Chrome や IE にはスペルチェック機能がついてるんですけど？
IT音痴の貧乏爺さん、桜井恵三w
お前ら俺お英語力を試したいだけだ。
おれはお前らが俺の英語力を評価できる能力があるか知りたい。
どんなバカでもその辺の犬や豚に英語は披露できない。
どちらが先かと言えば、俺の英語力を評価できる能力ある事の証明が先だ。
お前らがほとんど英文も理解できない、英語も話せないの知ったから
俺の英語を評価するのが無理だ。
学もない、学ぼうともしないバカニートが
アメリカの大学を卒業して、ビジネス通訳をやっていた
俺の英語を評価するなんて、非常識で考えてだけでも非常に不愉快だ。
４コマだって俺とスカイプで数回対話練習をしている。
お前らそれよりかなり下手だと言う事だ。
お前らは英語も読めない、英語も話せない。
英語白痴ではないか。
何よりも学がない、学ぼうともしない、社会のクズ。
できる事はディープラーニング宣伝の無料奉仕だけだ。
４コマだって俺とスカイプで数回対話練習をしている。
お前らそれよりかなり下手だと言う事だ。
英語力だろ？w
そいつの英語力を一時期だけど、かなり高く買っていたなんて…w
他人の英語力がどれくらいか正しく判断する英語力もないんだな、桜井は
英語力だろ？w
そいつの英語力を一時期だけど、かなり高く買っていたなんて…w
他人の英語力がどれくらいか正しく判断する英語力もないんだな、桜井は
>英語力だろ？w
４コマは俺とスカイプで対話練習を申し込んできた。
かなり自然な発音だった。
お前らは４コマをどんなに誹謗しても、４コマのように
俺と英語で話す事すらできないレベルの英語力と言うことだ。
確実にディープラーニングをやれば英語をモノにできる。
６０ある対話集でもまだ易しい最初の１０くらいまでだ。
そして手続き記憶で自動化して長期記憶に保存するために、
継続しないとだめだ。
>かなり自然な発音だった。
本人もそのくらいの自信があったからだ。
お前らには４コマ程の自信さえない、お粗末レベルだ。
Google Chrome のスペルチェック機能を使って
自分の主張を英語で書いてもらえませんか？
ご自慢の英語力を見せつけてくださいよ！ww
まず、ディープラーニングで学習すべきで、
そのような突撃英語は避けるべきだが、
英語を学ぼうと言うその姿勢は素晴らしい。
メソッド提唱者の桜井恵三本人の英語力が…ww
「英語でレスしてみろ！」の要望には、実力がバレるのが怖くて逃げ回って、10年間一度も応じていない。
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」 と誤訳。
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈。
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）。
チープラーニングを何年もやって、頑張って身に付けた ド下手な桜井恵三の音声↓
みんなも、こんなに下手な英語で構わないのなら、チープラーニングをやってみよう！
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音 （←ネイティブによる評価）
ベトナム訛りみたいな感じで、何言ってるのか物凄くわかりづらい英語 （←ネイティブによる評価）
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3
https://twitter.com/sakuraikeizo/status/893654852546347008
（※下３つのリンク先は、公開するのが恥ずかしくなったのか、最近になって削除した模様w）
なによりも、おれはお前らが俺の英語力を評価できる能力があるか知りたい。
どんなバカでもその辺の犬や豚に英語は披露できない。
どちらが先かと言えば、俺の英語力を評価できる能力ある事の証明が先だ。
４コマだってできた事だ。
>俺は辞書を引いたり、スペルチェックも大嫌いだ。
通訳なら、>>679の文なら、辞書なしで英訳できるだろうw
ビジネス通訳やってたなら、英語を話すだけではなく
英文を書く機会も多少はあるはずだけどね？w
スペルチェックが嫌いって
桜井は貧乏で、WordやExcelも持ってないの？w
持ってなくても、Google Chrome や IE にはスペルチェック機能がついてるんですけど？
IT音痴の貧乏爺さん、桜井恵三w
メソッド提唱者の桜井恵三本人の英語力が…ww
「英語でレスしてみろ！」の要望には、実力がバレるのが怖くて逃げ回って、10年間一度も応じていない。
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」 と誤訳。
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈。
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）。
チープラーニングを何年もやって、頑張って身に付けた ド下手な桜井恵三の音声↓
みんなも、こんなに下手な英語で構わないのなら、チープラーニングをやってみよう！
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音 （←ネイティブによる評価）
ベトナム訛りみたいな感じで、何言ってるのか物凄くわかりづらい英語 （←ネイティブによる評価）
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3
https://twitter.com/sakuraikeizo/status/893654852546347008
（※下３つのリンク先は、公開するのが恥ずかしくなったのか、最近になって削除した模様w）
俺は何度も英語で話すと呼びかけても一度も応じた事はない。
４コマができた事さえもできない。
英語力は４コマ以下の、ほとんどゼロだ。
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修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ］
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について
専門外で ほとんど無知であることを認める！
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ］
その４コマさえも、誹謗し中傷するバカニート。
---------------------------------------------------------------------------------------------------
修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ］
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について
専門外で ほとんど無知であることを認める！
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ］
ごくろうさん！！！
メソッド提唱者の桜井恵三本人の英語力が…ww
「英語でレスしてみろ！」の要望には、実力がバレるのが怖くて逃げ回って、10年間一度も応じていない。
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」 と誤訳。
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈。
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）。
チープラーニングを何年もやって、頑張って身に付けた ド下手な桜井恵三の音声↓
みんなも、こんなに下手な英語で構わないのなら、チープラーニングをやってみよう！
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音 （←ネイティブによる評価）
ベトナム訛りみたいな感じで、何言ってるのか物凄くわかりづらい英語 （←ネイティブによる評価）
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3
https://twitter.com/sakuraikeizo/status/893654852546347008
（※下３つのリンク先は、公開するのが恥ずかしくなったのか、最近になって削除した模様w）
このスレの相手が折れて、自分の無茶苦茶なインチキ学習法の正当性がこのスレで証明されると （もちろん正当性など全くないが）
思ってそうだが、
そうは問屋が卸さないよ！
桜井のしつこい嘘・でまかせ・屁理屈・詭弁レスは、相手するだけ時間の無駄だからスルーするが
きちんとした反論があったなら、受け付けますよ！
一般人は、どのスレが正しいことを書いてあるか、ちゃんと判断するよ。
俺は、一般人に対して参考にしてもらうために書き込みしているので
重要な内容の書き込みに関しては
桜井の糞レスによって、それらの書き込みが埋もれないように
定期的に何回もアップして行く予定なので、あしからず。
今話題になっているＡＩのディープラーニングとは全く関係ないからね。
桜井のＨＰや下の動画を見たり、４糞のレスを読めば分かるけど、
https://www.youtube.com/watch?v=BPsoAiV-Uyo
単にネイティブの音声が付いている対話集や例文集に
EPUB形式の電子書籍として配布しただけのもの。
（英文のスクリプトや音声自体は、無料のESL学習サイトから拝借したもの。）
ネイティブの音声を聴いてマネして、文を覚えたら、
素人同士で相手を見つけて、その対話集・例文集でロープレしていきましょう！
というなんの変哲もなく進歩もない、従来通りの英語学習法。
そんな英語学習方法なんて、カセットテープが普及した何十年も前から
地域の英会話クラブや駅前の英会話スクール、中学校の英会話の授業で行われた来たやり方。
それで日本人の英語力が向上したか？というと、全くそういうことはない。
使う道具は、「紙ベースのテキスト ＆ カセットテープ」 → 「スマホやタブレット、ＰＣ」に変わっただけで
学習法の本質は全く変わっていない。
スマホやタブレットで利用できる電子書籍やアプリで、チープラーニングよりももっと質が良いもの
は世の中に何百と出回っている。
しかしそれでも、日本人の英語力は昔と比べて大差はない。
結局それらの方法で学習する場合でも、学習者本人が地道に努力していくしかないのが語学学習の現実。
もともと、人間の脳に備わっている学習機能なら、それを取り立てて騒ぐ必要もないし
わざわざ桜井の質の悪いチープラーニングを利用する必要もない
他の無料で利用できる質の良い教材を利用すればいい。
ここまでの主張は概ね正しいと思う。
ただ問題なのは、その先で
【その人工知能を応用した囲碁AI ：アルファ碁 が人間のプロ棋士を打ち負かした → （だから、）自分のチープラーニングも凄い！】
と意味不明の論理展開をしているところ
たしかに、アルファ碁が人間に勝ったということは凄いことなのかもしれないが
桜井は、アルファ碁が人間に勝てるようになった経緯は知っているのか？
人間に勝てるようになるまで、過去の対戦の棋譜を見せてパターンを学習させる「事前学習」で‘3000万手’も記憶させて
アルファ碁同士で対戦させる「強化学習」も‘数万局’も行った。
これは、人工知能を動かすハードウェアがコンピュータという電子制御の装置だったから可能であったことで
有機的な物体である人間の脳には絶対に不可能なこと。
‘3000万手’も記憶できて、事前に‘数万局’を頭の中でシミュレートできる大天才の人間は存在しない。
結局のところ、人工知能が進歩して、どれだけ凄いことができるようになっても、
人間の能力や英語の学習法とは全く関係のないこと。
スクリプト（例文）と音声をそのまま引用して、
和訳を付けて電子書籍化しただけのもの。
桜井の教材も無料だったら良いのだが、
教材を１回で配信するのではなく、
月１回ずつで、全部で30回に分けて小出しに配信している。
全部利用しようと思うと、380円×30回＝11,400円 も掛かってしまう…
１万円を払うなら、もっと質の良い教材は世の中にたくさんある。
２年半も待つ必要もないしねw
大体、元々は無料コンテンツだったものに
和訳を付けて電子書籍化しただけで
それを１万円ちょっとで売ろうとするとは、虫が良過ぎだろうww
もともと英語学習サイトで無料で公開していたコンテンツは
金が掛けられていなく、おそらく素人が作成したもの。
有料のものに比べるとどうしても質は落ちてしまうのは当然のこと。
ELLLOのサイトと、桜井のYouTubeの対話集・表現集紹介動画や、桜井のサイトの配信リストを見比べてみると
桜井が言う【１冊】に収録されている、スクリプトの量ってELLLOのWebサイトの１～２ページ分じゃん
普通の本なら【１ページ】で収まる量ww
桜井教材【120冊】＝一般の書籍教材の【120ページ】 だろ？ww
桜井は、全部で6000英文って言ってるけど、
ELLLOのサイトを見ると、対話形式のスクリプトは "Hello!" "Yeah." "OK."など、１文＝１単語のものが多く出てくる。
桜井は、それも‘１英文’としてカウントしてるんだろ？w
だとしたら、中身スカスカの教材じゃないかww
その教材の和訳を担当している人が、
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」と誤訳したり
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈をしたり、
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）
桜井恵三本人ってwww
翻訳や音声認識の学習の仕組みは未解明、つまり暗黙知だ。
文法のような形式知ではない。
その暗黙知の解答を探す方法がディープラーニングだ。
言語習得、音声認識、翻訳、画像認識、全て暗黙知から答えを得る事だ。
大変に良い質問だ。
翻訳の仕組みは未解明でも翻訳できると言うのが
ベイズ定理で証明されている。
・使う教材（電子書籍）は、無料英語学習Webサイトからスクリプトと音声を引用したもの
・それをリピーティングしろ
・リピーティング時に自分の音声を録音して、それをネイティブの音声と比較してみて、
その差を縮められるよに、自分でなんとか努力しろ！（差を縮めるための具体的な方法の提示は無しw）
・そこそこ会話集の例文が言えるようになってきたら、生徒同士でロープレして練習しろ
どれもが昔からある英語学習法だよね？
ディープラーニングや人工知能が云々は、一切関係ありません
-------------------------------------------------------------------------
発音記号やその発音の仕方を一切教わらずに
“World Cup”を耳コピだけで完全に発音できるようになるには
何回、上記の反復練習が必要なのでしょうか？
耳が悪い、勘が悪い人は、何千回やってみても
r と l の区別や、 / ɚː / や / ʌ / の発音などがなかなかできずに
下手したら一生、「ワールドカップ」のままの気がするが？
だってメソッド提唱者である桜井恵三自身が
「れっちゅるかぷだうおーどいんだでくしょのり」
「らぶりぃーれいでぃいーずぅ」
だからねw
まるで食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるように 聞こえる発音 （←ネイティブによる評価）
ベトナム訛りみたいな感じで、何言ってるのか物凄くわかりづらい英語 （←ネイティブによる評価）
https://www.youtube.com/watch?v=KbnN3t987Xk
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/sakuraikeizo.mp3
https://dl.dropboxusercontent.com/u/31594488/makuake.mp3
(下２つの音声は、恥ずかしくなったのか、最近になって本人が削除した模様w)
俺はお前の腐った脳がどう機能するか全く分からない。
俺はお前に感謝はしているが、
無償でディープラーニングの宣伝に協力する気持ちも分からない。
しかし、お前の過去の発言から統計的にこからどのような発言するかは予想できる
と言うのがベイズ理論だ。
過去の発言から次が予測できる。
お前は俺がネガティブの事を言う、ネガティブな行動をとると
かならずそのネガティブな部分だけを
拡大解釈をして誹謗中傷を繰り返す。
今回は俺が答える必用もない質問に答えないというそのネガティブの行動で
”ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について
専門外でほとんど無知であることを認める！ ”
専門外であるのは良いとしても”ほとんど無知であることを認める”と
とんでもない結論を導いている。
ごくろうさん！！！
分からないブラックボックスの事は学習も含めて何もわからないだろうと言ってきた。
無学なこのバカは、ブラックボックスであってもベイズ理論により
過去の履歴から何が発生するかは統計的に予測できる事は
知らなかったからだ。
脳がディープラーニングで特徴を少しずつ抽出して学習する
ディープラーニングはもう脳細胞レベルでずっと前に解明されている。
”脳はブラックボックスであり、その中でどうなっているかだどうでよい。”
と言ったのは本当は学習の仕組みも未解明ではない。
翻訳や音声認識は脳でどう処理されているか分からない暗黙知だと言ったつもりだ。
お前はネガティブ拡大男だから、学習の仕組みも否定してきた。
俺はここで学習の仕組みとは脳細胞が英語を覚える学習ではなく、
翻訳とか音声認識の能力を学習する仕組みは分からないと言った。
学習機能が元々備わっていないと言う意味ではない。
脳細胞の学習の仕組みはもう解明されている。
しかし、どうやって翻訳すると、どう音声認識するとかは未解明だ。
グーグルとかSiriがやっているのは
過去の事例から統計的にこからどのような答えになるは予想できる
と言う考えに基づく。
最新の翻訳や音声認識は多くの事例を集めて統計的にマッチングして
答えを得ている。
だから言語は文法を学ぶ用法基盤ではなく、
多くの事例を集積して事例基盤と言うのが世界の言語学界の見解だ。
言語は未解明だから文法が基本と言う考えを否定できるのだ。
俺のディープラーニングによる、予想通りの質問。
大変すばらしい質問だ。
脳がブラックボックスでもディープラーニングすれば
翻訳や音声認識ができる事が十分に分かったろう。
脳細胞の学習の仕組みはもう解明されている。
しかし、どうやって翻訳すると、どう音声認識するとかは未解明だ。
グーグルとかSiriがやっているのは
過去の事例から統計的にこからどのような答えになるは予想できる
と言う考えに基づく。
最新の翻訳や音声認識は多くの事例を集めて統計的にマッチングして
答えを得ている。
だから言語は文法を学ぶ用法基盤ではなく、
多くの事例を集積して事例基盤と言うのが世界の言語学界の見解だ。
言語は未解明だから文法が基本と言う考えを否定できるのだ。
>>445の質問に全く答えられないで逃亡した時点で、
「ほとんど無知であることを認める」も同然だろｗｗ
門外漢のオレでも２つは回答できるわw
なお、その２つの答えは教えないよ。
もし教えたら、どうせ桜井は、それを元々知ってたように、偉そうな知ったかで
また『ディープラーニング』についての偽蘊蓄を語り出すのが
容易に想像できるからねw
>と言う考えに基づく。
俺はお前の過去の書き込みから９９％次の質問を予想できた。
”脳がブラックボックスなら、学習の仕組みも未解明でしょ？ ”
お前の脳が腐っているか、脳がどう処理するか分からないが
俺の脳のディープラーニングにより、
過去の事例から統計的に次にどのような質問が来るかは予想できたのだ。
俺のディープラーニングによる、予想通りの質問。
大変すばらしい質問だ。
やっと、「ベイズの定理」と「ベイズ理論」の区別がつくようになったかww
俺のおかげで、また一つ賢くなったねw
俺のディープラーニングによる、予想通りの質問。
大変すばらしい質問だ。
脳がブラックボックスでもディープラーニングすれば
翻訳や音声認識ができる事が十分に分かったろう。
---------------------------------------------------------------------------------------------------
修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ］
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について
専門外で ほとんど無知であることを認める！
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ］
ブラックボックスなら何もわからないと言うお前の無学と無知による間違いを
ベイズ定理で完全に証明できた。
お前はもし、このべイズ定理がなければいつものように
狂って、ブラックボックスなら何もわからないと
永遠に言い続けただろう。
ごくろうさん！！！
俺のディープラーニングによる、予想通りの質問。
大変すばらしい質問だ。
脳がブラックボックスでもディープラーニングすれば
翻訳や音声認識ができる事が十分に分かったろう。
桜井恵三の自己紹介？ww
ブラックボックスなら何もわからないと言うお前の無学と無知による間違いを
ベイズ定理で完全に証明できた。
お前はもし、このべイズ定理がなければいつものように
狂って、ブラックボックスなら何もわからないと
永遠に言い続けただろう。
https://youtu.be/xew11nFE4ls?t=34m36s
この部分って日本語で何て喋ってるんですか？（3回目の質問）
俺はお前の腐った脳がどう機能するか全く分からない。
俺はお前に感謝はしているが、
無償でディープラーニングの宣伝に協力する気持ちも分からない。
しかし、お前の過去の発言から統計的にこからどのような発言するかは予想できる
と言うのがベイズ理論だ。
過去の発言から次が予測できる。
お前は俺がネガティブの事を言う、ネガティブな行動をとると
かならずそのネガティブな部分だけを
拡大解釈をして誹謗中傷を繰り返す。
今回は俺が答える必用もない質問に答えないというそのネガティブの行動で
”ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について
専門外でほとんど無知であることを認める！ ”
専門外であるのは良いとしても”ほとんど無知であることを認める”と
とんでもない結論を導いている。
分からないブラックボックスの事は学習も含めて何もわからないだろうと言ってきた。
無学なこのバカは、ブラックボックスであってもベイズ理論により
過去の履歴から何が発生するかは統計的に予測できる事は
知らなかったからだ。
>>445の質問に全く答えられないで逃亡した時点で、
「ほとんど無知であることを認める」も同然だろｗｗ
門外漢のオレでも２つは回答できるわw
なお、その２つの答えは教えないよ。
もし教えたら、どうせ桜井は、それを元々知ってたかように、偉そうな知ったかで
また『ディープラーニング』についての偽蘊蓄を語り出すのが
容易に想像できるからねw
>しかし、お前の過去の発言から統計的にこからどのような発言するかは予想できる
部分集合すら理解できない知恵遅れおじいちゃんが
統計論を理解可能とは思えないが（笑）
〔（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」 と誤訳したり、
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈をしたり、
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）。 ］
・人工知能についてほとんど理解していない
桜井恵三の主張
「ニューラルネットワークは普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)では動かいない。 専用のハードウェアが必要だ！」
・A⊂Bの関係すら分からない
（参照： http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/25
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/124
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/155 ）
このように無学であり、
屁理屈・詭弁・曲解・捏造を繰り返すことしかできないのが
桜井恵三という人物です。
ブラックボックスなら何もわからないと言うお前の無学と無知による間違いを
ベイズ定理で完全に証明できた。
お前はもし、このべイズ定理がなければいつものように
狂って、ブラックボックスなら何もわからないと
永遠に言い続けただろう。
分からないブラックボックスの事は学習も含めて何もわからないだろうと言ってきた。
無学なこのバカは、ブラックボックスであってもベイズ理論により
過去の履歴から何が発生するかは統計的に予測できる事は
知らなかったからだ。
ベイズ理論を語ってます！
桜井流なんちゃって‘ベイズ理論’www
ID:Qq0sPgB70の無学無知を証明する良い質問。
俺の期待通りの質問。
知らないとは怖い事だ。
ID:Qq0sPgB70は今朝の午前３時ころまで書いて
今日の１１時頃に起きている。
無知無学で、生活が非常に乱れているのも事実だ。
おれFXや株のデイテレード生計立て暮らしているんで
一日中PCに張り付いてるんだよ。
今日は８時半ぐらいには起きてたわ。
桜井の２ｃｈ上のインチキ宣伝荒らしには ムカついてるんで
桜井が２ｃｈから消えるまでは
桜井を追及していくよ！
ブラックボックスなら何もわからないと言うお前の無学と無知による間違いを
ベイズ定理で完全に証明できた。
お前はもし、このべイズ定理がなければいつものように
狂って、ブラックボックスなら何もわからないと
永遠に言い続けただろう。
ディープラーニングによる、予測通りの質問だ。
こいつお脳が腐っているかどうかわからなくても、過去の事例から
統計的に未来の予測は可能である事を証明した。
---------------------------------------------------------------------------------------------------
修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ］
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について
専門外で ほとんど無知であることを認める！
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ］
タイポった
×：デイテレード → ○：デイトレード
それはよいけど、結果的にはお前の無知無学を晒しているだけではないか？
桜井が２ｃｈから消えるまでは手伝てくれるなら、それは有りがたい事だ。
お前がいると面白みが増して、アクセス数も増えるからだ。
俺はお前の無知をさらすとディープラーニングの評価が上がり、
これから会員も増える。
お前は自分の致命的な無学無知を晒してお前のためになっているのか？
お前は自分の致命的な無学無知を晒してお前のためになっているのか？
何？自問自答でもしてるの？www
本来なら、もっともっと自分の無知、無学に
ムカつくべきだろう？
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」 と誤訳したり、
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈をしたり、
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）。 ］
・人工知能についてほとんど理解していない
桜井恵三の主張
「ニューラルネットワークは普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)では動かいない。 専用のハードウェアが必要だ！」
・A⊂Bの関係すら分からない
（参照： http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/25
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/124
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/155 ）
このように無学であり、
屁理屈・詭弁・曲解・捏造を繰り返すことしかできないのが
桜井恵三という人物です。
分からないブラックボックスの事は学習も含めて何もわからないだろうと言ってきた。
無学なこのバカは、ブラックボックスであってもベイズ理論により
過去の履歴から何が発生するかは統計的に予測できる事は
知らなかったからだ。
https://youtu.be/xew11nFE4ls?t=34m36s
この部分って日本語で何て喋ってるんですか？（4回目の質問）
人様の事を無学をバカにできるんですから楽勝でしょ？
どんどん人工知能が人間に代わる分野だ。
人工知能はどんどんディープラーニングで予測の精度を上げている。
お前の仕事のためにも、もっとディープラーニングを学ぶできだろう。
英語のディープラーニングの俺をウソで固めて誹謗してどうなるのだ？
人違い？
木曜だからID以外にもワッチョイに変更になったから分かりにくいが
俺（ ﾜｯﾁｮｲ c5cf-qEDe ID:Qq0sPgB70 ）は
昨日は （ ﾜｯﾁｮｲ 2bcf-kYwA ID:dqIy152c0 )
ブッラクボックス関連の発言は俺は一切してないから、知らんがな
それなら予測に関する、ベイズ定理は常識的な事だろう？
その低レベルの知識から判断すると、それもウソだろう。
PCを予測につかわずに、２ｃｈだけに使っているだけか？
人工知能・ディープラーニングについてほとんど無知の爺さんが
何言ってんだかw
桜井流なんちゃて「ベイズ理論」で推定すれば、
桜井のこの10年間の2chでの書き込みから
「桜井恵三という人物は、嘘つきで自己中心的で無学無知である。」
ってことを推定できるだろ？ww
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修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ］
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について
専門外で ほとんど無知であることを認める！
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ］
（定冠詞や所有格などが全く付かない）"One Problem" ＝ 「唯一の問題」 と誤訳したり、
“You win.”は正しくない英語とおかしな解釈をしたり、
eavesdropをEveと聴き間違える（eavesdropという単語を知らなかった）。
・人工知能についてほとんど理解していない
桜井恵三の主張
「ニューラルネットワークは普通のコンピュータ(ノイマン型コンピュータ)では動かいない。 専用のハードウェアが必要だ！」
・A⊂Bの関係すら分からない
（参照： http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/25
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/124
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/155 ）
このように無学であり、
屁理屈・詭弁・曲解・捏造を繰り返すことしかできないのが
桜井恵三という人物です。
［ http://yomogi.2ch.net/test/read.cgi/english/1443424666/23 ］
I don't wanna be debbie downer but his english is horrid.
【 私は、否定ばかりする人になりたくはないが、彼の英語は実に酷いです。 】
It's slurred and lispy- grammar and vocabulary are at least decent but he sounds
as if he's chewing food while talking.
【 彼の英語は不明瞭で、ろれつがまわっていません。
文法や語彙力は少なくとも見苦しくはないが、
彼の発音はまるで、話をしている間、食べ物をくちゃくちゃ噛んでいるかのようです。】
※文法や語彙に関しては、ミュージカル（「８月月夜の茶屋」）のセリフをそのまま言ってるだけ
なので参考にはなりません。
------------------------------------------------------------------------------
なお桜井は、このネイティブの評価に憤慨して
「毛唐の誹謗と中傷だけは真に受けるのか？ 」と差別用語を使ってレス
その「毛唐」の言葉を学習しよう！習得しよう！というのが
チープラーニングじゃないの？w
なんかこういうと、桜井叩くための嘘に思う人がいるかもしれないが
桜井の英語の音声をアメリカ人の友達に聞かせてどんなレベルか判断して貰った。
友達は爆笑しながら、桜井の英語が酷いと言ってました。
俺の英語の方が遥かに良いと。 ちなみに俺は語彙はそこそこ自信あるし、アメリカ人数人と軽く雑談出来るぐらいの英語力はあるのですが
でも発音には全く自身なく、発音は完全に俺の英語の弱点であり、完全に日本語訛りがあります。
アメリカ人によっては俺の発音がわかりづらく聞き返される事もあります。
それでも友人曰く俺の発音の方が遥かに上とのことです。
友人は俺とよく喋っているし、アジア人留学生が多い大学に通ってた事もあるので、アジア訛りの英語に聴きなれてるのですが
そんな友人からしても、何言ってるのか物凄くわかりづらい英語とのこと。
ただ、友人はアクセントによってどこ出身とか普通ならどこの国出身かすぐわかるのですが
桜井の英語音声だけ聞いた時、日本人だってわからなかったの事
しかしベトナム訛りみたいな物凄くわかり難い変な訛りがついてしまってるとのこと。
つまり、桜井は本人が努力の成果があってのことか？ 日本語訛りを取る事には成功してる模様
がしかし、逆に日本語訛りより更に悪化したネイティブのアメリカ人にとって物凄くわかりづらい訛りがついてしまってるとのことｗ
ベトナム訛りみたいと友達は言ってましたが、ベトナム訛りはアメリカ人にとって
日本訛りより聞き取りづらい（殆どの国の訛りは日本訛りよりはマシとされてるので）数少ない悪名高い訛りですｗ
だから俺ら日本人にとっても、桜井の英語音声は物凄く分かりづらい英語なわけです。
つまり桜井はアメリカ人にとっても俺ら日本人にとっても物凄く聞き取りづらい英語を喋るようになってしまってるわけです。
ただ、友人曰くベトナム訛りみたいｗと言ってたので、もしかしたらベトナム人なら桜井の英語が比較的聞き取れるのかもしれませんがｗ
↓
ディープラーニングは人間の脳に備わっている機能
↓
だから英語をディープラーニングで学ぶべき
↓
脳はブラックボックスだ(ｷﾘｯ
↓
インチキ理論崩壊で知恵遅れのおじいちゃんが昨日から見苦しい言い訳に終始← ｲﾏｺｺw
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1493980856/890
890 名前：名無しさん＠英語勉強中 (ﾜｯﾁｮｲ 023d-PmL+)[] 投稿日：2017/05/10(水) 17:52:46.02 ID:9qZjSNRM0
>「状態動詞」という用語
それがなんで通訳に必要な知識なのだ。
このバカ、どこまでもバカ。
http://mint.2ch.net/test/read.cgi/english/1493980856/896
896 名前：名無しさん＠英語勉強中 (ﾜｯﾁｮｲ 023d-PmL+)[] 投稿日：2017/05/10(水) 18:14:16.62 ID:9qZjSNRM0
>現在形で使う状況なのに、win や understand を過去形にした
通訳では日本語の過去は英語の過去で使わないと意味が通じない。
このバカは何を言っているのだ。
--------------------------------------------------------------------
この↑の発言、桜井は本当に英語分かってないよなww
--------------------------------------------------------------------
日本語話者 「あなたの言いたいことは分かりました。」
^^^^^
↓通訳
一般通訳者 “I understand what you mean.”
桜井恵三 “I understood what you mean.”
971 名前：名無しさん＠英語勉強中 (ﾜｯﾁｮｲ bf3d-C9b9)[] 投稿日：2017/05/11(木) 06:54:55.54 ID:Kz80YTPY0
>通訳では英語の過去は日本語の過去で使わないと意味が通じない。
You win. あなたは勝利します。（勝利は未確定）
You won. あなたは勝利しました。（勝利は確定）
----------------------------------------------------------
↑
ストリートファイターを完全否定する、桜井さんw
https://youtu.be/WPzMxiGd0io?t=5
https://youtu.be/Vz4d2Gl3NbM?t=430
https://youtu.be/4SciJxrxEUs?t=1080
俺が正ければお前は消せない。
お前が間違っていれば、自然とお前は消える。
俺はお前みたいなバカに数十人合っているが、全員がもう消えたしまった。
消えるまでではなく、俺が正しいか間違っているだ。
ブラックボックスではお前が完全に間違っていた。
お前の存在は歓迎だが、お前はそれで消せると思っているのか。
俺のブラックボックスの説明はどう思っているのだ。
俺の説明が正しければ、誰の発言かはどうでもよいだろう。
俺の発言が正しいなら、お前が俺を消す事はできない。
今話題になっているＡＩのディープラーニングとは全く関係ないからね。
桜井のＨＰや下の動画を見たり、４糞のレスを読めば分かるけど、
https://www.youtube.com/watch?v=BPsoAiV-Uyo
単にネイティブの音声が付いている対話集や例文集に
EPUB形式の電子書籍として配布しただけのもの。
（英文のスクリプトや音声自体は、無料のESL学習サイトから拝借したもの。）
ネイティブの音声を聴いてマネして、文を覚えたら、
素人同士で相手を見つけて、その対話集・例文集でロープレしていきましょう！
というなんの変哲もなく進歩もない、従来通りの英語学習法。
そんな英語学習方法なんて、カセットテープが普及した何十年も前から
地域の英会話クラブや駅前の英会話スクール、中学校の英会話の授業で行われた来たやり方。
それで日本人の英語力が向上したか？というと、全くそういうことはない。
使う道具は、「紙ベースのテキスト ＆ カセットテープ」 → 「スマホやタブレット、ＰＣ」に変わっただけで
学習法の本質は全く変わっていない。
スマホやタブレットで利用できる電子書籍やアプリで、チープラーニングよりももっと質が良いもの
は世の中に何百と出回っている。
しかしそれでも、日本人の英語力は昔と比べて大差はない。
結局それらの方法で学習する場合でも、学習者本人が地道に努力していくしかないのが語学学習の現実。
もともと、人間の脳に備わっている学習機能なら、それを取り立てて騒ぐ必要もないし
わざわざ桜井の質の悪いチープラーニングを利用する必要もない
他の無料で利用できる質の良い教材を利用すればいい。
以前数十人が決起して次のサイトまで作った。
全員が消えたけど、そのサイトももう１年半以上も放置されたままだ。
残れるか、消されるかは、人や書き込みの数ではなく、
正しいか間違っているかの差だ。
https://www20.atwiki.jp/fairstreams/pages/21.html
そんなインチキコピペで俺を２ｃｈから消せると思っているのか？
大ブーメランwww
そのサイトは更新する必要ないんじゃないの？
桜井の糞みたいな嘘・でまかせ・屁理屈・詭弁の垂れ流しスレに
それ以上付き合わなくても、
そのサイトを見た一般人の多くは、
それまでに書いてある情報で
「桜井恵三って胡散臭い人物だな。」「この人やばそう。」
と判断するだろうw
2011年から2016年まで１３回更新されている。
２０１４年までは１年間に３回くらい更新されている。
しかし最近の１年半はまったく更新がない。
おれが会社を設立した頃からは放置されている。
ディープラーニングの事はほとんどカバーができていない。
グーグルがディープラーニングを実証してからは
ほとんど何も更新していない。
誹謗中傷するなら新しい情報が無ければ見るのは嫌になる。
数十人も関与したけど、全員がもういない。
つまり俺が正しい事を主張しているのが分かってきたからだ。
情報が更新されないと言う事はそのサイトの効果がないと言う判断。
つまり誹謗中傷だった証だ。
逆にこれだけ叩かれても、まだ健在なのは正しい、
本当に効果がある証拠になる。
お前だって途中で止めたら、更に俺が正しい事の証明になる。
そうなる前に止めた方が身のためだ。
桜井のブラックボックスの説明なんかどうでもいいわ。知らんがな。
それ以外の今までの発言（英語に関することや、ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワークなど）で
オマエの言ってることの多くは 嘘・でまかせ・屁理屈・詭弁で
十分「正しくない」よ。
ブッラクボックスに関連して、ちょっとだけ書いてやるが
仮に、桜井が
A：「脳はブラックボックスで、今の科学でもその仕組みの多くは解明されてない。」
B：「俺は、英語学習手法について画期的で効果的な英語学習法を思いついた。それを有料で広めて行く。」
という主張・スタンスなら
それはそれで構わない。勝手にやってくれと思う。
（この場合、主張AとBは何の関連性もない。）
ただし、桜井が主張Bではなく、
主張C：「俺は、脳の学習機能を 他の教材よりもより効果的・効率的に活かす画期的な英語学習法を思いついた。それを…」
というなら話は別だ。
その主張するなら、たとえAの主張を展開してても
D：「それでも、脳のブラックボックスの仕組みを なんとか少しでも多く解明したい。特に脳の言語学習に関わる仕組みを解明したい。」
というスタンスは必要だろ。
さらに、Cを主張するなら
桜井が、 茂木健一郎や、中野信子、苫米地英人、池谷裕二らみたいに、脳科学やそれに近い分野の学問を研究しているか、
もしくは、それらの脳科学者らと組んで共同で‘脳の学習機能を活かす英語学習法’を研究している必要がある。
文系出身で理系の論文を一度も出したことのない門外漢の爺さんが
「脳はブラックボックスなのでその仕組みについては俺は知らんが、
俺は、脳の学習機能を 他の教材よりもより効果的・効率的に活かす画期的な英語学習法を思いついたぞ！
それを知りたきゃ、有料なので月に380円払え！」
と勢いよく宣伝しても、誰が信じるの？www
俺はお前らのようなヤツの追い風を受けながら
どんどん知名度を上げたきた、２ｃｈのプロだ。
２ｃｈの英語板で俺程、長期に活動したヤツは他にいない。
つまり正しい事の証明だ。
音のストリームと書いただけで何度も２ｃｈにアク禁になった。
つまり今では、いかに正しいかの証拠ともなっている。
グーグルがディープラーニングを実証してくれたのは本当にありがたい。
英語耳の松澤喜好氏も間違いを認めてくれた。
森沢洋介はおれとは違う疑似英語を教えると言っていた。
>それを知りたきゃ、有料なので月に380円払え！」
俺はこの２ｃｈではまだディープラーニングの科学性と効果を訴えているだけだ。
そのディープラーニングはグーグルがその効果を実証している。
金をもらおうとしているが、全ての教材もネットにアップするから
金をもらうのはもっと先の事だ。
対話集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-416/
表現集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-821/
対話集も次のような形で有料公開される。
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
着々と準備は進んでいる。
こんな２ｃｈで宣伝するほどバカではない。
２ｃｈは弱点を探すプロが多いから、欠点を見付けるのがうまい。
もし俺のディープラーニングに欠点があれば指摘してもらえると思い、
ここでやっているだけだ。
宣伝ならフェイスブックやフェイスブック・ページやtwitterでやる。
宣伝用のサイトも３つ、ブログも３つくらいやっている。
俺はディープラーニングを売っているのではない。
英語学習の方法と、教材と、英語学習環境を提供するつもりだ。
だからグーグルがディープラーニングを実証してくれて弾みがついている。
正しくないのはどこだ。
間違いはどこにあると言うのだ。
お前がディープラーニングの間違いを指摘するなら、
おれはもう２ｃｈから消える。
俺の過去の全てが価値を失うからだ。
だから慎重に事を進めているのだ。
>そのディープラーニングはグーグルがその効果を実証している。
アホ桜井は何千回、この手の嘘を書くつもりなんだ！ コピペ対応で一発論破
分かりやすいように、便宜上、
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と、桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経の記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを何の検証や実証もせずに、有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
文法を必要としない特異点は来ないというのか？
もうおれはディープラーニングで文法を使っていなし、否定もしている。
グーグルの翻訳システムは文法解析でなく、
事例基盤の統計的機械翻訳だ。
文法を必要としない特異点はもうすでに来ているではないか？
グーグルの翻訳システムは文法を使わない統計的機械翻訳システムだ。
脳は人工知能のネットワークより効果的なディープラーニングができる。
人間なら何千回や何万回の反復は必要ない。
音読だって国弘が５００回、森沢は１００回でよいと言っている。
英語ならディープラーニングで数回から数十回の反復練習で学習して
手続き記憶で自動化して長期記憶に保存できる。
掛け算九九だって何十回くらいで覚えるができるだろう。
何千回、何万回も反復が必要なら人間は何も覚えることはできない。
サムライを知っている外人ならサクライは１回で忘れないで覚える事ができる。
>桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
グーグルが実証したディープラーニングは脳から真似たものだ。
グーグルが使った人工知能のニューラルネットワークも脳を真似た構造だ。
脳つまり自然のニューラルネットワークなら、
ならもっと効果的なディープラーニングが可能だ。
>「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
>Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
>桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
そんなウソを何度いっても俺を消せるわけがない。
お前は何度も何度もウソを書いているだけだ。
お前が消える日が待ち遠しくなってきた。
２ｃｈでは負けた事がないからな。
お前がウソか、俺がウソか読者が判断する事だ。
ネットを検索すれば分かる事ばかりだ。
一発論破と書いてあるが、どこが論破なのだ？
詐欺商法と同じで、結論が先で、プロセスの説明がない。
2chのプロwww
2chやブログ、facebook、ツイッターで、年中朝から晩まで活動して
それで今までの生徒や会員が延べ人数でやっと300人でしょ？
現在、その多くは桜井のもとを去り、
現会員は30名ぐらいか？w
その人達から月380円を巻き上げて１万円ちょっとじゃんw
複数サイトのサーバー代や、会社の設立や登録費用、ステマ記事依頼費用など考えると
儲け出てるの？w
桜井がこの10年以上で
文字通りキチガイみたいに本人なりに努力してやって来た結果がそれかよw
桜井がなぜ親の仇のように逆恨みしている森沢さんの
書籍が一日で売れる印税収入分よりもずっと 下だろうねwww
惨めな爺さんだよ。死ぬまでやってろよw
>グーグルが実証したディープラーニングは脳から真似たものだ。
>グーグルが使った人工知能のニューラルネットワークも脳を真似た構造だ。
ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワークについて、ほとんど無知の専門外のくせに
『ディープラーニング』という単語を都合よく使うな！
グーグルが実証したディープラーニングはのニューラルネットワークは、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物と考えるのが妥当。
なので、グーグルが実証したディープラーニングは脳の真似とは言えない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用）
自分でウソだと認めているだけじゃないか。
勝てない事、論破できない事を悟ってやっている。
俺を消すつもりのやつが、俺より手を抜いている。
手を抜くのではなく、手を加える事ができない。
おれがお前を２ｃｈから消してやろう。
人気集めのためにも。
2chのプロwww
今まで10年以上
2chやブログ、facebook、ツイッターで、年中朝から晩まで活動して
それで今までの生徒や会員が延べ人数でやっと300人でしょ？
現在、その多くは桜井のもとを去り、
現会員は30名ぐらいか？w
その人達から月380円を巻き上げて１万円ちょっとじゃんw
複数サイトのサーバー代や、会社の設立や登録費用、ステマ記事依頼費用など考えると
儲け出てるの？w
文字通りキチガイみたいに本人なりに努力してやって来た結果がそれかよw
桜井の今まで10年以上分の収入
桜井がなぜ親の仇のように逆恨みしている森沢さんの
書籍が一日で売れる印税収入分よりもずっと 下だろうねwww
惨めな爺さんだよ。死ぬまでやってろよw
>なんだ、ウソのコピペを繰り返すだけだ。
>自分でウソだと認めているだけじゃないか。
>勝てない事、論破できない事を悟ってやっている。
自己紹介乙！
>人間の脳モデルとはかなり乖離した別物と考えるのが妥当。
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
つまりディープラーニングとかニューラルネットワークは
脳の学習や、脳の構造を真似たものだ。
脳の方が効果的な学習が可能だが、基本的な働きは
脳を真似、その脳と同じだ。
それはマストドンのSNSを検証するためのメンバーだ。「
これから”英会話革命”で本格的な募集をするための準備をしている。
対話集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-416/
表現集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-821/
対話集も次のような形で有料公開される。
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
着々と準備は進んでいる。
『ディープラーニング』という単語を都合よく使うな！
グーグルが実証したディープラーニングはのニューラルネットワークは、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物と考えるのが妥当。
なので、グーグルが実証したディープラーニングは脳の真似とは言えない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と、桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経の記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを何の検証や実証もせずに、有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
【 まとめ： 桜井恵三が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について専門外で ほとんど無知だと判明した流れ 】
---------------------------------------------------------------------------------------------------
修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ］
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について
専門外で ほとんど無知であることを認める！
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ］
ディープラーニングをグーグルが実証したのが２０１６年だ。
やっとディープラーニングへの信頼が得られるようになった。
科学的に正しければ、効果も上がり、賛同者も増える。
正しい方法なら、継続的な普及ができる。
松本亨、国弘、森沢、晴山、安河内哲也、皆英語学習を騙している。
仮に、桜井が
A：「脳はブラックボックスで、今の科学でもその仕組みの多くは解明されてない。」
B：「俺は、英語学習手法について画期的で効果的な英語学習法を思いついた。それを有料で広めて行く。」
という主張・スタンスなら
それはそれで構わない。勝手にやってくれと思う。
（この場合、主張AとBは何の関連性もない。）
ただし、桜井が主張Bではなく、
主張C：「俺は、脳の学習機能を 他の教材よりもより効果的・効率的に活かす画期的な英語学習法を思いついた。それを…」
というなら話は別だ。
その主張するなら、たとえAの主張を展開してても
D：「それでも、脳のブラックボックスの仕組みを なんとか少しでも多く解明したい。特に脳の言語学習に関わる仕組みを解明したい。」
というスタンスは必要だろ。
さらに、Cを主張するなら
桜井が、 茂木健一郎や、中野信子、苫米地英人、池谷裕二らみたいに、脳科学やそれに近い分野の学問を研究しているか、
もしくは、それらの脳科学者らと組んで共同で‘脳の学習機能を活かす英語学習法’を研究している必要がある。
文系出身で理系の論文を一度も出したことのない門外漢の爺さんが
「脳はブラックボックスなのでその仕組みについては俺は知らんが、
俺は、脳の学習機能を 他の教材よりもより効果的・効率的に活かす画期的な英語学習法を思いついたぞ！
それを知りたきゃ、有料なので月に380円払え！」
と勢いよく宣伝しても、誰が信じるの？www
俺は今ディープラーニングの普及を急いでいる。
そしてディープラーニング正しい英語学習であることを証明できたら、
悪徳英語教材著者を糾弾する予定だ。
もちろ国弘や晴山陽一とか森沢洋介も含む。
批判するだけでは信頼を得る事ができないから、
ディープラーニングの正当性とその効果や実績を積んでからになる。
何が正しいかを証明しないと、何でも良い事になる。
だからヤツがやっている事が、正しい方法とは違うと証明する必要がある。
言語は文法のような用法基盤でなく、多くの事例を覚える事例基盤であることは
世界の言語学界で支持を得ている考えかた。
グーグルや他の翻訳システムも事例基盤の統計的機械翻訳。
英語関連の教材を３冊以上出して、いろいろ教えたがるヤツは
もう怪しいと言える。
その意味では安河内哲也もインチキといえる。
なんだ、ウソのコピペを繰り返すだけだ。
自分でウソだと認めているだけじゃないか。
勝てない事、論破できない事を悟ってやっている。
俺を消すつもりのやつが、俺より手を抜いている。
手を抜くのではなく、手を加える事ができない。
おれがお前を２ｃｈから消してやろう。
人気集めのためにも。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
つまりディープラーニングとかニューラルネットワークは
脳の学習や、脳の構造を真似たものだ。
脳の方が効果的な学習が可能だが、基本的な働きは
脳を真似、その脳と同じだ。
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と、桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経の記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを何の検証や実証もせずに、有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
>ウソのコピペを繰り返すだけだ。
桜井さんの自己紹介は、いつも楽しいですね（半笑）
『ディープラーニング』という単語を都合よく使うな！
グーグルが実証したディープラーニングはのニューラルネットワークは、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物と考えるのが妥当。
なので、グーグルが実証したディープラーニングは脳の真似とは言えない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用
それは小さな１歩だが、
俺にとってはディープラーニングで成功へのジャンプだ。
お前もそれを感じとるから
金にはならないが俺を２ｃｈから消そうとしている。
お前もそのくらいのメンタリティーは持ち合わせている。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
つまりディープラーニングとかニューラルネットワークは
脳の学習や、脳の構造を真似たものだ。
脳の方が効果的な学習が可能だが、基本的な働きは
脳を真似、その脳と同じだ。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
それは小さな１歩だが、
俺にとってはディープラーニングで成功へのジャンプだ。
>俺にとってはディープラーニングで成功へのジャンプだ。
永遠に準備中だからジャンプなんてあり得ませんって（笑）
ディープラーニングの実証はグーグルが完了している。
世界が俺を見方してくれる。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
つまりディープラーニングとかニューラルネットワークは
脳の学習や、脳の構造を真似たものだ。
脳の方が効果的な学習が可能だが、基本的な働きは
脳を真似、その脳と同じだ。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
それは小さな１歩だが、
俺にとってはディープラーニングで成功へのジャンプだ。
メソッドの実証は去年終わった。
ディープラーニングの実証はグーグルが完了している。
世界が俺を見方してくれる。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
>世界が俺を見方してくれる。
「こっち見んな」って見方（笑）
科学的に正しい、効果的なら
今の時代、どんどん普及させる事が可能だ。
間違ってしまったら、俺の過去の全てが価値を失うからだ。
だから慎重に事を進めているのだ。
ディープラーニングの実証はグーグルが完了している。
世界が俺を見方してくれる。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
科学的に正しい、効果的なら
今の時代、どんどん普及させる事が可能だ。
間違ってしまったら、俺の過去の全てが価値を失うからだ。
だから慎重に事を進めているのだ。
対話集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-416/
表現集の有料公開（イメージだけ）も準備している。
http://eigonohiroba.info/page-821/
対話集も次のような形で有料公開される。
http://eigonohiroba.info/taiwa-01/
着々と準備は進んでいる。
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と、桜井恵三が独自に提唱している英語学習法『チープラーニング』と区別して表現すると、
日経の記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを何の検証や実証もせずに、有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法『チープラーニング』ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の『チープラーニング』で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
『チープラーニング』の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
『ディープラーニング』という単語を都合よく使うな！
グーグルが実証したディープラーニングのニューラルネットワークは、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物と考えるのが妥当。
なので、グーグルが実証したディープラーニングは脳の真似とは言えない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用
---------------------------------------------------------------------------------------------------
修士論文がニューラルネット関係の大学院卒の人に
情報系の学部生なら簡単に答えられるはずの下記の質問をされる。
１．ニューロンを多層化すると、なぜ認識率向上するか証明されているでしょうか？
２．誤差の逆伝播は脳のニューロンに存在するでしょうか？
３．述語論理タイプの人工知能に使われていたプログラム言語は何でしょうか？
４．ディープラーニングに使われているプログラム言語は何でしょうか？
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/445 ］
↓
桜井、上記の質問に答えらず半日逃亡。
↓
質問に答えられなくて、よほど困っているのか、開き直って
「俺はニューラルネットワークや人工知能の専門家ではない。」
「ニューラルネットワークを理解する必要はない。」
と書き
遂に、自分が ディープラーニング・人工知能・ニューラルネットワーク について
専門外で ほとんど無知であることを認める！
［ http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1503534952/535 ］
研究の当初は、人間やその他の生物の脳モデルを参考に真似してた可能性が高いが
今現在では、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物だと言える状態になっている
と考えるのが妥当。
なので、グーグルが実証したディープラーニングは脳の真似とは言えない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用
研究の当初は、人間やその他の生物の脳モデルを参考に真似してた可能性が高いが
今現在では、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物だと言える状態になっている。
なので、単純に「Googleが実証した『ディープラーニング』は人間の脳の真似だ」とは言えない。
よって、桜井がいくら
【 Googleが『ディープラーニング』の効果を実証している。 → 『ディープラーニング』も真似した人間の脳の学習機能は素晴らしい！
→ （だから、）自分の‘チープラーニング’も凄い！ 】
と意味不明の論理展開をしても、全く意味のないこと。
元々、
『ディープラーニング』も真似した人間の脳の学習機能は素晴らしい → （だから、）自分の‘チープラーニング’も凄い！
の展開に関しても、何の因果関係もなく、論理的に破たんしているし。
脳に普遍的に『ディープラーニング』の大もとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の‘チープラーニング’で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
‘チープラーニング’の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
〔参考〕
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用）
教材の音声を細かい区切りに分けて聴く→聴いたネイティブの音声の通りに なるべく忠実に真似して、その真似した自分の声を録音する
→録音した自分の音声を聴いて、ネイティブ音声との差を比べる→その差をなくすように自分で考えて努力する
これら一連の作業を１回するだけでも相当な時間が掛かるわけで
それを場合によっては、何百回もしろ！って、かなりの苦行じゃんw
http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1497599830/564
しかも、桜井のこのチープラーニングのやり方で、英語が上手くなる人は少ないだろうね。
桜井のこのメソッドは、
歌が上手くなりたければ
小田和正（桜井がギリギリ知ってそうなアーティスト名を挙げたw）のCDを聴いてひたすら真似しろ！
自分の声も録音して、小田和正の差を聴き比べて
その差を埋められるように、自分で必死に努力しろ！
そしたら歌が上手くなる！
という無茶苦茶なトレーニング方法と同様のやり方、理論。
発声法や音程の取り方など、ボイストレーニングをやったことのない素人が
いくら上記の方法でモノマネを続けても
大して歌が上手くならないからw
それで歌が上手くなる人は、元々、歌の才能やモノマネの才能がある人のみ。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
>「掘った芋穿るな。」レベルで十分だ。
>自分の能力に応じが真似をする事が大事だ。
その程度なら、他のリピーティグやシャドーイングをする教材でも同じだろうよ。
というか、桜井の‘チープラーニング’自体、単なるリピーティグ学習法の一種だからねw
「リピーティグする際に 自分の声を録音して、教材音声と聴き比べる」とちょっと追加の作業あるが、
これ自体も目新しいものではなく、今までも何人もの人が提唱しているやり方。
その作業を追加すれば、確かに英語の実力はさらに上がるだろうが、
自分の声を録音→教材音声と聴き比べてその差を埋める
の作業は結構な時間が掛かるので、時間効率的には決して良いとは言えない。
なので、通常のリピーティグやシャドーイングでも十分効果がある と判断して、この作業を敢えてやらない人も多い。
それに、この作業である程度の効果があるのは
事前に発音記号や発音の仕方をきちんと学習している人の場合だよ。
いわる｢臨界期｣を過ぎてる大人が、自分の知らない外国語の音声をいくら真似して耳コピしてみようとしても、
かなり非効率で限界があだろうね。
下手したら、それこそ「掘った芋穿るな。」レベルで限界が来るんじゃないの？w
先に書いた通り｢小田和正のCDを何回も聴いて歌を耳コピして、歌を上手くなろうとする｣方法
と同様、
元々、天才レベルの才能がないと無理な話。
バカ桜井が、ディープラーニングと勝手に命名しているメソッドは、この程度のものだよw
大して効果がないことは、ちょっと考えればすぐに分かる。
最近話題になっている人工知能の技術『ディープラーニング』と、桜井恵三が独自に提唱している英語学習法‘チープラーニング’と区別して表現すると、
日経の記事
http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/skillup/15/093000004/102700029/ をよく読むと
池田和弘 という英語教材屋が自分の教材を売りやすくするために
『ディープラーニング』とは本来、全然関係ない自分が提唱している英語学習法と
『ディープラーニング』とを
「特異点」というキーワードを使って、無理矢理こじつけているだけのもの。
桜井恵三とやってること一緒ww
桜井がよく引き合いに出す http://president.jp/articles/-/17438
茂木健一郎のこの記事に関しても、
「英語の学習も、結局は、人工知能がやっていることと同様に‘誤差修正の反復学習’を地道に何回も繰り返す必要がある。」
と最終的に茂木氏の主張が書いてあるが、
茂木氏は、脳科学の専門家ではあるが、人工知能や言語学、英語学習の研究については専門外。
「脳はコンピューターのように、ごく短時間で何千回、何万回も反復学習ができない」という
重要な弱点があることには全く触れられていないし、
単なる思いつきに近い自分の考えを何の検証や実証もせずに、有名な雑誌のオンライン版に寄稿しただけのものであって、
科学的にはまったく根拠のない個人的な一つの見解、私見に過ぎない。
Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
桜井が提唱している独自の英語学習法‘チープラーニング’ではない。
脳に普遍的に『ディープラーニング』のもとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の‘チープラーニング’で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
‘チープラーニング’の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
>桜井を追及していくよ！
ウソばｋり並べて、俺をどう追及できると言うのだ？
ウソのコピぺで俺を２ｃｈから消そうと思ってもそれは無理だ。
俺の方は時間を掛けて十分な準備ができる。
これまでに数十人以上が２ｃｈの俺にチャレンジして消えて行った。
戻ってきたヤツもいない。
俺のディープラーニングが間違っていると証明されるなら
２ｃｈも止めるし、準備も止める。
公民館での英語教室も閉鎖する。
>桜井が提唱している独自の英語学習法‘チープラーニング’ではない。
お前がグーグルのディープラーニングと俺の英語ディープラーニングを
狂ったように違うというのは
グーグルのディープラーニングの実証の持つ意味が
非常に大きいと感じているからだ。
その通りだ。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
科学的に正しい、効果的なら
今の時代、どんどん普及させる事が可能だ。
研究の当初は、人間やその他の生物の脳モデルを参考に真似してた可能性が高いが
今現在では、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物だと言える状態になっている。
なので、単純に「Googleが実証した『ディープラーニング』は人間の脳の真似だ」とは言えない。
よって、桜井がいくら
【 Googleが『ディープラーニング』の効果を実証している。 → 『ディープラーニング』も真似した人間の脳の学習機能は素晴らしい！
→ （だから、）自分の‘チープラーニング’も凄い！ 】
と意味不明の論理展開をしても、全く意味のないこと。
元々、
『ディープラーニング』も真似した人間の脳の学習機能は素晴らしい → （だから、）自分の‘チープラーニング’も凄い！
の展開に関しても、何の因果関係もなく、論理的に破たんしているし。
脳に普遍的に『ディープラーニング』の大もとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の‘チープラーニング’で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
‘チープラーニング’の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
〔参考〕
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用）
>俺のディープラーニングが間違っていると証明されるなら
>>837 で誤りであることが詳細に説明されてるんだが、知恵遅れのじじいはアキメクラ？
今話題になっているＡＩの『ディープラーニング』とは全く関係ないからね。
桜井のＨＰや下の動画を見たり、４糞のレスを読めば分かるけど、
https://www.youtube.com/watch?v=BPsoAiV-Uyo
単にネイティブの音声が付いている対話集や例文集に
EPUB形式の電子書籍として配布しただけのもの。
（英文のスクリプトや音声自体は、無料のESL学習サイトから拝借したもの。）
ネイティブの音声を聴いてマネして、文を覚えたら、
素人同士で相手を見つけて、その対話集・例文集でロープレしていきましょう！
というなんの変哲もなく進歩もない、従来通りの英語学習法。
そんな英語学習方法なんて、カセットテープが普及した何十年も前から
地域の英会話クラブや駅前の英会話スクール、中学校の英会話の授業で行われた来たやり方。
それで日本人の英語力が向上したか？というと、全くそういうことはない。
使う道具は、「紙ベースのテキスト ＆ カセットテープ」 → 「スマホやタブレット、ＰＣ」に変わっただけで
学習法の本質は全く変わっていない。
スマホやタブレットで利用できる電子書籍やアプリで、‘チープラーニング’よりももっと質が良いもの
は世の中に何百と出回っている。
しかしそれでも、日本人の英語力は昔と比べて大差はない。
結局それらの方法で学習する場合でも、学習者本人が地道に努力していくしかないのが語学学習の現実。
もともと、人間の脳に備わっている学習機能なら、それを取り立てて騒ぐ必要もないし
わざわざ桜井の質の悪い‘チープラーニング’を利用する必要もない
他の無料で利用できる質の良い教材を利用すればいい。
>桜井を追及していくよ！
いままでの数十人と比べ、コピペのお前が一番アホだ。
ウソのコピぺで俺を２ｃｈから消そうと思ってもそれは無理だ。
俺が元気をもらうだけの事。
>俺のディープラーニングが間違っていると証明されるなら
>>837 で間違っていることが詳細に説明されてるんだが、じじいは知恵遅れに加えてアキメクラ？
>Googleが実証したのは、人工知能の『ディープラーニング』という技術であって、
>桜井が提唱している独自の英語学習法‘チープラーニング’ではない。
お前がグーグルのディープラーニングと俺の英語ディープラーニングを
狂ったように違うというのは
グーグルのディープラーニングの実証の持つ意味が
非常に大きいと感じているからだ。
その通りだ。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
科学的に正しい、効果的なら
今の時代、どんどん普及させる事が可能だ。
>842にまたお前のウソを証明した。
何度言えば分かるのだ。
やっぱりお前の脳みそは腐っている。
お前がグーグルのディープラーニングと俺の英語ディープラーニングを
狂ったように違うというのは
グーグルのディープラーニングの実証の持つ意味が
非常に大きいと感じているからだ。
その通りだ。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
科学的に正しい、効果的なら
今の時代、どんどん普及させる事が可能だ。
>狂ったように違うというのは
狂ったように虎の威を借りて同じだと騙っているのはバカ桜井だけじゃん
>科学的に正しい、効果的なら
>今の時代、どんどん普及させる事が可能だ。
みんなバカじゃないから桜井の方法論はインチキだと思ってる
だから普及しないだけの話（笑）
ウソつきバカニート。
お前がグーグルのディープラーニングと俺の英語ディープラーニングを
狂ったように違うというのは
グーグルのディープラーニングの実証の持つ意味が
非常に大きいと感じているからだ。
その通りだ。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
>狂ったように違うというのは
狂ったように虎の威を借りて同じだと騙っているのはバカ桜井だけじゃん
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
>ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
ディープラーニングと桜井のチープラーニングはまったくの別物だし
バカなくせに強すぎる承認欲求が桜井によるコメディの全てなんだよ（大笑）
AlphaGoのニュースで次のように言っている。
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
Googleが実証したのは人間の脳を真似た、人間と同じ学習能力だ。
人工知能にディープラーニングで人間と同じ能力を与えてと言っている。
AlphaGoのお手本は人間の脳だといっている。
グーグルが実証したのは
人工知能の『ディープラーニング』という技術ではなく、
人間と同じ能力のディープラーニングであり、
人間の脳を真似たディープラーニングだと言っている。
>桜井が提唱している独自の英語学習法‘チープラーニング’ではない。
グーグルが実証したのは
人工知能の『ディープラーニング』という技術ではなく、
人間と同じ能力のディープラーニングであり、
人間の脳を真似たディープラーニングだと言っている。
>桜井が提唱している独自の英語学習法‘チープラーニング’ではない。
お前らがグーグルのディープラーニングと俺の英語ディープラーニングを
狂ったように違うというのは
グーグルのディープラーニングの実証の持つ意味が
非常に大きいと感じているからだ。
その通りだ。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
ディープラーニングと桜井のチープラーニングはまったくの別物だし
バカなくせに強すぎる承認欲求が桜井によるコメディの全てなんだよ
自己愛性人格障害者の飽くなき妄想が生みだす珠玉の喜劇（大笑）
「おめえ（桜井）のチープラーニングと、Googleのディープラーニングって似ても似つかない別物じゃん。何の関係があるの？何も関係ないじゃん」
と指摘され続けているのに、
日本語すら理解する能力がないようで、
狂ったように同じこと「Googleがディープラーニングの効果を実証した。」と言い続けているなw
研究の当初は、人間やその他の生物の脳モデルを参考に真似してた可能性が高いが
今現在では、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物だと言える状態になっている。
なので、単純に「Googleが実証した『ディープラーニング』は人間の脳の真似だ」とは言えない。
よって、桜井がいくら
【 Googleが『ディープラーニング』の効果を実証している。 → 『ディープラーニング』も真似した人間の脳の学習機能は素晴らしい！
→ （だから、）自分の‘チープラーニング’も凄い！ 】
と意味不明の論理展開をしても、全く意味のないこと。
元々、
『ディープラーニング』も真似した人間の脳の学習機能は素晴らしい → （だから、）自分の‘チープラーニング’も凄い！
の展開に関しても、何の因果関係もなく、論理的に破たんしているし。
脳に普遍的に『ディープラーニング』の大もとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の‘チープラーニング’で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
‘チープラーニング’の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
〔参考〕
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用）
プリンス/スモレンスキーの最適性理論を騙るとか
知恵遅れ桜井のインチキビジネスモデルはワンパターンなのよ
>桜井が提唱している独自の英語学習法‘チープラーニング’ではない。
お前らがグーグルのディープラーニングと俺の英語ディープラーニングを
狂ったように違うというのは
グーグルのディープラーニングの実証の持つ意味が
非常に大きいと感じているからだ。
その通りだ。
ディープラーニングの効果はグーグルが２０１６年に実証している。
思考停止した知恵遅れ桜井がコピペ連投で
追及の嵐が過ぎ去るのを心待ちにしていますとさ（笑）
>知恵遅れ桜井のインチキビジネスモデルはワンパターンなのよ
なんだ、お前が指摘できたのは学部が違うと言うことだろう。
学部が違うと言うことは言ってみれば、
俺の最適性理論は正しかったと言う事だ。
だからまだ２ｃｈの英語板にディープラーニングのマスターとして
君臨できている。
７３才にもなると普通はボスか引き落とされるものだが、
あと２０年は２ｃｈの英語山のボスができそうだ。
ほとんどの英語山のサルの脳は腐っているから、
ニューラルネットワークが融けてしまったからだ。
バカニートのコピペにはコピペ。
>学部が違うと言うことは言ってみれば、
>俺の最適性理論は正しかったと言う事だ。
学部が違うってことは出自が違うから桜井はインチキだってことじゃん
知恵遅れじいさんはどういう思考回路なんだ（笑）
バカニートは以前のように、垂れ込んだり、チクッたりできないから、
コピペしかできない、アホ軍団となった。
>コピペしかできない、アホ
知恵遅れ桜井のブーメラン自己紹介は秀逸だなw
アホ桜井が、何千回も 嘘・でまかせ・屁理屈・詭弁繰り返す限り、
面倒くさいので同じコピペで対応するしかないんだよねw
だって、桜井の反論自体が支離滅裂で反論になってないから
議論が全く前に進まないw
既に30分前に論破された話を、痴ほう症になっているのか、また恥も感じずに繰り返し書き込むキチガイ桜井。
結局、同じコピペを貼るしかないんだよね。
ぶっちゃけ、桜井のチープラーニングのスレッドなんて
「おめえ（桜井）のチープラーニングと、Googleのディープラーニングって似ても似つかない別物じゃん。何の関係があるの？何も関係ないじゃん」
の１レスで終了するものw
マトモなスレなら、１スレ100レス以内の進行で終わるような内容だし。
出自が違うと言うのは最適性理論は正しいと言うことだろう？
おれは出自を言いたかったのではなく
脳はディープラーニングで最適化を図ると言いたかった。
ディープラーニングでフィードバックを得て反復練習するのは
実は発音運動の最適化を図る事であり、
だからネイティブの発音は自然で、きれいな発音となる。
>狂ったように虎の威を借りて同じだと騙っているのはバカ桜井だけじゃん
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
AlphaGoのディープラーニングは同じというより、
俺の言う人間のディープラーニングを真似たものだ。
>出自が違うと言うのは最適性理論は正しいと言うことだろう？
出自すら捏造する73年もの間、知恵遅れを
こじらせてきた知的障害者の言い分が
正しいわけないだろ（大笑）
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
AlphaGoのディープラーニングは同じというより、
俺の言う人間のディープラーニングを真似たものだ。
ディープラーニングは俺が虎の威を借りたのではなく、
グーグルが人間の知恵を借りたのだ。
俺の言う人間のディープラーニングを真似たものだ。
ディープラーニングは俺が虎の威を借りたのではなく、
グーグルが人間の知恵を借りたのだ。
>グーグルが人間の知恵を借りたのだ。
バカ桜井はGoogleの虎の威を借りてるけどな！（笑）
おれは出自を言いたかったのではなく
脳はディープラーニングで最適化を図ると言いたかった。
ディープラーニングでフィードバックを得て反復練習するのは
実は発音運動の最適化を図る事であり、
だからネイティブの発音は自然で、きれいな発音となる。
好きなだけ書いてくれ。
https://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1506601120/l50
俺の言う人間のディープラーニングを真似たものだ。
ディープラーニングは俺が虎の威を借りたのではなく、
グーグルが人間の知恵を借りたのだ。
レス番、その1 の次は、その10ww
キチガイ爺さんは、数さえマトモに数えきれないみたいだなw
>グーグルが人間の知恵を借りたのだ。
バカ桜井はGoogleの虎の威を借りてるけどな！
残念ながら桜井の知的レベルの低さから
桜井以外の誰も説得することができずに
永遠の「準備中」（笑）
これだけ人気があったら、そのくらい飛んでいる感じだ。
政治も２ｃｈも数の勝負だからな！！！
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
AlphaGoのディープラーニングは同じというより、
俺の言う人間のディープラーニングを真似たものだ。
ディープラーニングは俺が虎の威を借りたのではなく、
グーグルが人間の知恵を借りたのだ。
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
AlphaGoのディープラーニングは同じというより、
俺の言う人間のディープラーニングを真似たものだ。
ディープラーニングは俺が虎の威を借りたのではなく、
グーグルが人間の知恵を借りたのだ。
例、蓮舫、水原希子とか
この板では、桜井恵三とセレンww
バイリンガールちか、ATSU とかは人気も英語力もあって文句の付けようがないから、全然スレが伸びない。
その正反対が、桜井恵三とセレンww
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
AlphaGoのディープラーニングは同じというより、
俺の言う人間のディープラーニングを真似たものだ。
ディープラーニングは俺が虎の威を借りたのではなく、
グーグルが人間の知恵を借りたのだ。
それ本当か。
２ｃｈの勢いランキング
10位 ↑1 英会話革命 その１ [無断転載禁止]©2ch.net 847 24
それなら、勢いがないから世間に好かれているのかな！！！！
どうかな？
研究の当初は、人間やその他の生物の脳モデルを参考に真似してた可能性が高いが
今現在では、
人間の脳モデルとはかなり乖離した別物だと言える状態になっている。
なので、単純に「Googleが実証した『ディープラーニング』は人間の脳の真似だ」とは言えない。
よって、桜井がいくら
【 Googleが『ディープラーニング』の効果を実証している。 → 『ディープラーニング』も真似した人間の脳の学習機能は素晴らしい！
→ （だから、）自分の‘チープラーニング’も凄い！ 】
と意味不明の論理展開をしても、全く意味のないこと。
元々、
『ディープラーニング』も真似した人間の脳の学習機能は素晴らしい → （だから、）自分の‘チープラーニング’も凄い！
の展開に関しても、何の因果関係もなく、論理的に破たんしているし。
脳に普遍的に『ディープラーニング』の大もとになった学習機能が元々備わっているのなら
何も、桜井の‘チープラーニング’で英語学習をする必要はない。 他教材でやっても同じはず。
‘チープラーニング’の方が他教材より優位性あるというなら、桜井本人でその優位性を科学的に実証しなければならない。
今まで、桜井がそれを科学的に実証したことは一度もない。
----------------------------------------------------------------------------------------------
〔参考〕
ニューラルネットワーク（神経回路網、英: neural network、略称: NN）は、脳機能に見られるいくつかの特性を
計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。
研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、
神経科学の知見の改定などにより【次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、】
生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク（artificial neural network、ANN）とも呼ばれる。
（Wikipediaより引用）
敗北宣言と同じだって自覚してない桜井
俺もセレンのようにお前らにスレを立てて欲しい。
そしてセレンのように叩いて欲しい。
セレンスレはセレン不参加でもどんどん書き込みがある。
ここのスレは俺が余程頑張らないと過疎ってしまう。
以前は、音のストリームのようにお前らが全部
次から次と用意してくれた。
そして参加人数も多く、元気があった。
>>883
>>865
2016年にやっと人間のディープラーニングの効果の実証は終わった。
確実に前進している。
次にリンクはグーグルのAlphaGoを紹介した記事だ。
https://time-space.kddi.com/ict-keywords/kaisetsu/20170420/
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
AlphaGoのディープラーニングは同じというより、
俺の言う人間のディープラーニングを真似たものだ。
ディープラーニングは俺が虎の威を借りたのではなく、
グーグルが人間の知恵を借りたのだ。
桜井の醜悪な人格とインチキが浸透しちゃったからね
グーグルが人間の知恵を借りたディープラーニングの効果を実証。
「ディープラーニング」はAIに人間と同じ学習能力を与えたもうた!?
お手本は人間の脳。いま最高にホットなテクノロジー「ニューラルネットワーク」
人間の脳の働きをまねたニューラルネットワーク
AlphaGoのディープラーニングは同じというより、
俺の言う人間のディープラーニングを真似たものだ。
ディープラーニングは俺が虎の威を借りたのではなく、
グーグルが人間の知恵を借りたのだ。
だから誹謗中傷のサイトの更新ができなくなった。
https://www20.atwiki.jp/fairstreams/pages/21.html
https://www20.atwiki.jp/fairstreams/pages/21.html
理由は全員が２ｃｈの英語板から消えたから。
よぼよぼジジイ一人で、全部消した。
みんな諦めて去って行った後に
勝利宣言するって姑息な手段？
桜井が難治性の基地外だってわかったからでしょ？
それ本当か。
２ｃｈの勢いランキング
1位 new 英会話革命 その１０ [無断転載禁止]©2ch.net 7 100
ついに嫌われてしまった。
残念！！！！！
お前らは何で、まだ無償でディープラーニングの宣伝に加担しているのだ？
寄らば大樹の陰か？
俺の勢いに便乗する、前原戦略。
２ｃｈの勢いランキング
1位 new 英会話革命 その１０ [無断転載禁止]©2ch.net 7 100
セレンスレの場合は、まだ有志でスレを立てて、もちろん本人不在でもスレが進行して行く。
そういった意味では嫌われているんだけど、
その不人気であることがネタにして、不人気で人気が出ているという逆説的な現象が起きている。
ある種、ヒールに人気があるようなことに近いことが起きている。
桜井の場合は、純粋に心底みんなに嫌われているからw
桜井自身でスレ立てないと、誰も立てない。
立てたあと、
桜井の書き込みが多いと炎上、桜井の書き込みがないと誰も相手にしない
という本当にゴキブリのように嫌われているパターンw
本人はそれに全く気付かず、スレに勢いがある＝人気がある、宣伝になっている と勘違いする アホっぷりw
去年グーグルはディープラーニングの効果を実証した。
ここまでくれば、２ｃｈのバカニートには消される心配はないから、
慎重に駒を進めるだけだ。
無意味な駄文を書き連ねてもなあ
https://lavender.2ch.net/test/read.cgi/english/1506061634/
ここでもウソ言っているバカニート。
セレンさんの経歴・英語力を検証するスレ24 を読んでみろ。
毎回同じだが、弱いセレンのウソを何度も何度も何度も何度も
病的に執拗に繰り替えしているだけだ。
ヒールとしての人気ではない。
ヒールは強いヤツが嫌われる事をいうのだ。
俺にもしウソがセレンと同じ惨い事をやるのがこの２ｃｈの住民の
大衆心理だ。
俺がお前らにセレンのよう叩かれないのは、
セレンのように、スレたて、また有志でスレを立ててを
されないのは、バカニートに叩く材料がないからだ。
７３才のよぼよぼジジイがこんなに早朝から深夜までフォローしてもらい
大満足だ。
俺には４人の子供がいるが、時々LINEで連絡がくる程度だ。
でもさすが、子供には２ｃｈが楽しいとはまで言えねなーーーーー！！
俺が子供達に何かを送っても翌日に回される事が多い。
ここのバカニートさん達は１時間以内にはだれかが反応してくれる。
こんな事、いくら金をだしてもやってもらえない。
遠くの身内より、ひんぱんに反応くれるバカニートさんだな！！
レス数が900を超えています。1000を超えると表示できなくなるよ。
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急かされて立てたお🏡