AIに通訳奪われる未来確定しちゃってるリアル [無断転載禁止]©2ch.net
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
今AIの勉強中で、英語の方はほぼネイティブ並みに出来るが、当分無理だと思うぞ。
これが出来たらターミネーターまであと一歩。
AIが強いのは株式の取引とか、未来の売上予測とか。 >>3
自然言語処理は2020〜2025年に完成すると言われている。
ガリレオX 「“シンギュラリティ”がやってくる 人工知能が人間と融合する日」20170122
http://www.dailymotion.com/video/x59a1uv まあ通訳といっても色々いるからな。AIとは関係ないし。 >>5
まあそういうのは色々あるが、今のとこ想像だね。結果は出てない。
音声認識の方は進みまくりだが。 >>7
2016年12月02日 09時00分00秒
Google翻訳のAIは独自の「中間言語」を習得して「学習してない言語間の翻訳」すら可能な段階に突入
http://gigazine.net/news/20161202-zero-shot-translation/ あと画像認識も進みまくりなので、人間に見えないものが認識出来るとかは
すぐ出て来ると思う。
通訳翻訳となると、お笑いが出来るAIとかそのレベルにならないと本当の
意味では使えないので、まだまだめどが全然ついていない。 「人工知能が勝つ方に賭けろ」 AI時代の就活入門
http://www.asahi.com/articles/ASJ3M2DGBJ3MUEHF001.html
東京大学の松尾豊・特任准教授(人工知能)
■自動翻訳で世界はガラリと変わる
――注目している人工知能の技術は。
「10〜15年以内に自動翻訳が実現される可能性があります」
――現在のネット翻訳はまだまだ精度が低い印象ですが、そんなに早く改善されるのでしょうか。
「従来の人工知能は、英語と日本語の文字列を統計的に計算して変換していただけで、意味を理解していなかった。いま研究が進んでいるのは、言語から映像を生成し、その映像から別の言語に訳す技術。映像を介することで『意訳』が可能になるんです」
「技術的には5〜10年でできると踏んでいますが、実用化に要する時間も含めて『10〜15年』と言っています。実現すれば、世界のどこでも学び、働けるようになります」
――時代を画するような大変革じゃないですか。
「ビフォー自動翻訳とアフター自動翻訳とで、世界はガラリと変わりますよ。その頃には私もパリに住んでいるかも(笑)。ただ一方で、日本語という参入障壁がなくなり、世界中の人と闘わないいけなくなる。良い面と悪い面がありますね」 >>8
それはいままで一対一で翻訳していたのが、3対のものをやらせたら
習わせていない組み合わせも出来るようになったということで、技術的には
意味あっても、翻訳の中身とは関係ないんだな。
googleの翻訳があれなのでわかるでしょ。
派手なこと言っておけば予算つくからなるべくキャッチーな発表するんだよ。 松尾氏は人工知能は認識と運動をクリアしつつある、と語った。
最後のチャレンジである言語では以下のことができるようになることが重要だ。
・文を見て、映像を生成できる
・映像を見て、文が生成できる
「これが2030年頃までにできるようになると推定している。
でも予想を上回る速度で進んでいる。一部、言葉の意味理解まで入りつつある。
オートメイティド・キャプションという自動でキャプションを付与する技術。
画像を入れると説明する文が出てくる。
またその逆の文が入ると、画像が出てくる、ということまでできるようになっている」。
「そうすると画像を介した翻訳ができるようになる。
これまではできなかったので、統計的言語処理でやってきた。
しかし、日本語の文から画像をつくり、その画像から英語の文をつくる、という人間の脳のなかで起きていることがやれる。
人間の脳の処理プロセスに似ており、『意味』を理解しているのと同等だ」。
Googleは先週、即時物体認識(Instant Object Recognition)という技術をもつ仏スタートアップ・ムードストックス(Moodstocks)を買収した。
Googleフランスのブログは、Google翻訳などのサービスを改良するために、ムードストックスがチームに加わったと説明している。
つまり、松尾教授が指摘している、文→写真→文という翻訳プロセスに即時物体認識が応用されるとみられる。
http://digiday.jp/platforms/matsuo-ai-technology/ >>10
その人機械翻訳の論文一つもだしてないよね。前にも行ったように、想像や
宣伝であって、実際の成果はまだグーグル翻訳位のレベル。 >>13
ガリレオX 「“シンギュラリティ”がやってくる 人工知能が人間と融合する日」20170122
http://www.dailymotion.com/video/x59a1uv
↑
自然言語処理は2020年とオッサンが言っとるで。 とりあえず、この文脈で「前にも行った」とかなってしまうIMEもなんとかしてほしいw
絶対できないとかは言っていないけどね。少なくとも「見えてきた」とか言える物は
出来ていない。株式取引や音声、画像認識はすごく進んだよ。 >>13
【SoftBank World 2016】 人工知能は人間を超えるか 松尾 豊 氏
https://www.youtube.com/watch?v=7bvfl_M5vPQ&t=1684s >>14
だから、おっさんの想像。株式取引なんかは(成功するかどうかはともかく)
実際出来るレベルに来てる。音声画像も同じだし、その先行った研究もある。
翻訳は微妙。グーグルがあれなんだからわかるでしょ。あれがまあまあ使える
レベルになってからだよ。 >>16
それ一般向けの本。発表論文全部見てごらん。 量子NNコンピュータは日本発。
今秋からクラウドで量子計算サービスを開始する。
光を使って難問を解く新しい量子計算原理を実現
〜量子ニューラルネットワークの開発〜
http://www.jst.go.jp/pr/announce/20161021/
計算創薬、通信ネットワークの最適化、圧縮センシング、深層学習など、
実社会における組合せ最適化問題への適用が今後期待される。
日本発、新方式の量子コンピュータ、来年にクラウドサービスを提供
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/346926/112200709/
↑
量子NNコンピュータは、組み合せ最適化問題対応にうってつけのマシン。
齊藤元章が開発しているエクサスケールスパコンも2019年に完成する。
齊藤元章が提唱する、AIエンジンとエクサスパコンを組み合せた仮説立案・仮説検証サイクルも期待できる。
ブレイクスルーを起す仕掛けが着々と出来上がりつつある。 >株式取引なんかは(成功するかどうかはともかく)実際出来るレベルに来てる。
↑
既に株取引の7割がコンピュータが取引しとる。 ディープラーニングを越える技術!? 人工知能の最先端「階層型時間メモリ=HTM」とは
https://roboteer-tokyo.com/archives/7291 弁護士業務とか医師のdiagnosisとかもaiと相性がいいので、早期に代替されて行くみたいだね https://www.facebook.com/tairamasaaki/photos/a.503733193050943.1073741825.256399194451012/1264679053623016/?type=3&theater
自民党「経済構造改革に関する特命委員会」、本日のテーマはイノベーション。講師はPEZY Computingの齊藤元章社長。世界をリードするスパコン&AI&量子コンピューティングの生態系を構築するための支援政策パッケージをつくろうと思う。ー 場所: 自民党本部 なんというか、量子コンピューターとAIは別の話だし、株式取引は上で言ったのはAIの話だが、7割というのは普通のアルゴリズムだし、相当にいろいろと誤解があるようだから、まずは学んでみてはどうだろう。大体グーグル翻訳がどれくらいのレベルかでわかるでしょ。
>>22
MRIの画像をみて、人間以上の診断をするAIなんかは今後出てくるかもね。 >>24
>量子コンピューターとAIは別の話
光を使って難問を解く新しい量子計算原理を実現
〜量子ニューラルネットワークの開発〜
http://www.jst.go.jp/pr/announce/20161021/
計算創薬、通信ネットワークの最適化、圧縮センシング、深層学習など、
実社会における組合せ最適化問題への適用が今後期待される。
組み合せ最適化問題を得意とする量子NNコンピュータは、
深層学習の基本であるニューラルネットワーク分野で絶大な威力を発揮するだろう。 高性能なコンピュータを、何百台もならべてあの程度のGoogle翻訳しかできないなんて、脳について何かまだ根本的なことが理解できてないんだな。 >>27
古典コンピュータであるスパコンは組み合せ最適問題が得意じゃない。
最適解ではなく近似解しか物理的に出せない。
日本発の量子NNコンピュータを使った量子計算クラウドサービスが今秋から開始される。 >>25
>>26
>>27
円周率も近似解しか出せないが。
そりゃ速いコンピューターが出ればどんなプログラムでも早くなるけど、
具体的にAIに特有のどの計算が特に早くなるの?人口ニューロンに入る
ベクトルは恣意的な数列だから量子的に一気にとは出来ないのでは? >>30の>>27は>>28宛だった。
>>27
あれでも最近かなり良くなったんだけどね。つい最近流行りの
ディープラーニングのAIに入れ替わった。 今の機械翻訳の仕組なんだが、文をバラバラのパーツにして、そのつながりを膨大なデータを参考に、確率的に求めてるんだよね。
昔は文法を教えてというか、文法を判定するプログラムを作ってそれで訳していたのを、単に文章をバラバラにして確率的にありそうなやつを選ぶように変えたらうまくいった。これが第一段階。
この段階では細部を人がチューニングしていたんだけど、最新のやつはその確率のチューニングをプログラムが自分でやるようになってぐっと効率が上がった。
自分で学習するからAIなんだけど、意思があるなんてレベルの何億分の1くらいの自律性であって、もちろん何億倍になることは特にコンピューターの世界ではあるんだけど、まだまだ世界最高のスーパーコンピューターでも虫くらいの事しか出来ていない。
もっともそれでもすごいんだけどね。 「最強の科学技術基盤出現と、到来する前特異点・特異点」
http://www5.cao.go.jp/keizai-shimon/kaigi/special/2030tf/281003/shiryou5.pdf
齊藤元章氏は、来るべきプレ・シンギュラリティは明治維新や大東亜戦争敗戦以上の社会変化をもたらすと語っています。 齊藤元章氏がここまで断言している以上、あとは結果を待つのみ。
2019年にエクサスケールが完成し、
AIエンジンを併用する仮説立案検証サイクルが回り出す。
齊藤氏は自分の人生を賭け、有言実行している。
もし齊藤メソッドが予想を下回るパフォーマンスしか達成できない場合、彼はペテン師扱い。
今、孫泰蔵の運営するファンドが齊藤氏率いるぺジーグループに出資している。 >>32
齊藤メソッドは、電脳空間に巨大な実験室を作るようなもの。
AIエンジンが仮説を立案し、エクサスケールがその検証を実施する。
このサイクルが機械翻訳における画期的なブレイクスルーをもたらしてくれるだろう。 そういえばバルト三国かなんかで、地方公務員の仕事をAI で代替させたら、95%人員削減できたとか >>41
エストニアじゃないかな?
軍人や警察官など現業以外は公務員は不要になるよ。
日本のマイナンバー制度の行き着く先もそこになる。 そこまで信じているならAIの勉強はしているのかな?
僕は勉強始めた結果、ああ、今のところ世界最高のスパコンでも虫の神経系位だな
という印象だが。まあ自分で1から簡単なものは組めるくらいには身につくまで
やるけどね。
ウエイト計算や、バックプロパゲーション、シグモイド関数など、どの辺りに
特にブレイクスルーがあるのか全く理解できないというか、理解していない人が
適当なことを言っているだけだよね。
もちろん物凄く進んではいるよ。でも、虫レベルを人間以上になるとか言っている
人が多すぎる。研究者が盛るのは予算の関係で仕方ないけどさ。 >>34
これも読んでみたが、量子通信で超光速通信が実現出来るとか基本的な誤解を
していたり、スパコンを短期間で商業的に作る天才なのかもしれないけど、
あまりAIとか科学のことは理解していない感じ。 保守派だって探せば結構いるぜ
今は車社会だけど人力車とか未だに人気あるじゃん >>43
>>44
キミは広義の出来ない厨だね。
新井紀子や西垣通みたいな人種。
申し訳ないけれど、
どこの馬の骨とも分からないキミよりも齊藤氏のほうが遥かにAIや科学を理解していると思うぞ。
シンギュラリティ後の世界は正直分からない。
まったく雲を掴むような話。だから俺も興味がない。
齊藤氏が力点を置いているのは、あくまでプレ・シンギュラリティ。
齊藤メソッドのパフォーマンス次第さ。
あくまで結果論。
>>45
人力車は観光用じゃん。 NECがAI事業強化「思考の拡大」目指す、「脳型コンピュータ」開発も
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1511/11/news097.html
今までの人工知能とその役割は目的がハッキリしていることの支援、いわば効率化の推進だが、
同社では大規模・複雑化する課題への取り組みとして、人工知能による「知性レベル支援」の実現を目指す。
この「知性レベル支援」では収集したデータを元にした「仮設生成」と「仮説検証」を経て、
人にアドバイスを与えるレベルの到達が目標となる。
↑
齊藤元章・北野宏明・高橋恒一のメソッドと類似したチャレンジにNECも取り組んでいる。
人工知能エンジン+エクサスパコンを併用する仮説確立検証サイクル。
これらが本格稼動する2020年以降、技術的なブレイクスルーが加速する可能性は十二分に有り得る。
東京五輪後、目に見えて大きな変化が社会に訪れると思う。 今回のAIブームは過去の2度のブームとは決定的に異なる。
それは2012年、画像認識コンテストで登場したディープラーニングによって
コンピュータが初めて現実世界から特徴を自動抽出できるようになったこと。
出来ない厨はこれがどれだけ大きな進展か分かっていない。
ちなみに技術の開発曲線は、
基礎研究が終わって、応用に入らないと、
いわゆる爆発的な技術的な成長はしないぞ?
ディープラーニングが人工知能にとっては基礎研究みたいなものであって、
ディープラーニングがうまく機能するまでの、
人工知能は基本的に0から1に到達させようとしていて、
この0から1までのハードルが異常に高いから、
基礎研究は金にならんし、物になるか分からんと、
企業は嫌がる所が、ほとんどになる。
そして0に、いくら何の指数を掛けようかが、
大して成長はしていかないけど、
1に到達した後は成長が速くなっていくという事になる。 ただまあ、人間や物理的ハードを伴っている場合は、
成長曲線はシグモイド曲線を描いて、
爆発的な成長後、ハードウェア的なもしくは環境的な限界を迎えて、
技術的な進歩は平坦に近づく。
飛行機の最高速度も人間を乗せると、人間が耐えられないから、
1960年台に最高速度を出してから、
有人飛行の最高速度は更新してなかったような。
まあ、そんなこんなで、技術が指数関数的に成長できるかもしれないけど、
そこまでは必要ないだろ!って話になって、
技術に対する投資も少なくなって、成長曲線は落ち着いていく。
まあ、食料増産がいくらでもできる!って騒いだ所で、
消費できる限界があるから、
市場原理を超えて増産する意味はないって話になる。 要は、
人工知能に対する投資が止まない限りは、
指数関数に近い曲線を描いて成長を続ける。
ディープラーニング由来の技術の人工知能の
技術的成長曲線は2010年頃が起点とみなした方が良いだろうから、
ぶっちゃけ異常な速度で成長を続けてる。
それの成長を阻害するハードや環境的な上限がどこなのかは、
今のところよく分からない。
そしてディープラーニングを遥かに超えるアルゴリズムが実用化された場合に、
どういう事が起きるかも、これもサッパリ分からない。 >>46-50
量子通信が超光速ってのは「超基本的な素人の間違い」だぞ。
別にその人を貶す気はないけど、AIについてもおそらく俺のほうが詳しいぞ。
なんとなく想像で「かもしれない」なら誰でも言えるし、そりゃ将来的には
そうなるかもしれないが、5年で地震予知とかは本気で言ってるなら詐欺師のレベル。
基本的に僕はこういうのにぜひ予算がついてほしい立場で、本当はどんどんやって欲しいので、あまり言わせないで。 >>46
通訳もツアーガイドなら観光用だ
人力車でなくても自転車通勤とかする人多いよ >>51
量子通信なんてシンギュラリティ後の世界だから、どーでもいい。
今は、プレ・シンギュラリティのほうが重要。
齊藤氏は自分の人生を賭けて発言している。
もし齊藤メソッドが所期の目的を達成できなければ、齊藤氏は詐欺師同然となる。
だから今の段階では事の成り行きを見守れとしか言えない。
>AIについてもおそらく俺のほうが詳しいぞ。
↑
ならば、齊藤元章氏参加のイベントに出席して直接質問して欲しい。
齊藤氏は一般人向けのイベントにも積極的に参加している。
齊藤氏は安倍総理や麻生副総理と何度も会ってレクチャーしている。
今般の訪米で、安倍総理がAIの日米共同研究を提案したのはそういうこと。
他方、トランプ大統領にはシンギュラリタリアンの実業家ピーター・ティールが付いている。
これらが上手く噛み合い機能すれば、凄いことになるぞ。 https://www.facebook.com/tairamasaaki/photos/a.503733193050943.1073741825.256399194451012/1264679053623016/?type=3&;theater
平将明
このページに「いいね!」する · 2月15日 ·
自民党「経済構造改革に関する特命委員会」、本日のテーマはイノベーション。講師はPEZY Computingの齊藤元章社長。
世界をリードするスパコン&AI&量子コンピューティングの生態系を構築するための支援政策パッケージをつくろうと思う。
ー 場所: 自民党本部
>>52
長距離移動で人力車や自転車を使う人間は居ない。 >>53
科学的に明らかに間違ってる事を言っている人がAIも知らんのに
シンギュラリティーと言っても説得力はないわな。どうも信じている人は
多いようだから一般人は煙にまけているようだが。この人ハードの人で
あってソフトの人ではないでしょ。
まあコンピューターが速くなるのは良いことじゃないか。なんせ現状
人の脳の1%の1秒分をシミュレートするのに京を使っても40分なんだから
ハードだけでも何億倍も早くなってもらわないとシンギュラリティーなんて無理。
http://www.riken.jp/pr/topics/2013/20130802_2/
その上ハードが出来てもソフトの問題がある。今のは神経細胞数個程度の
技術だから、ハード以上に進化しないと文脈を理解するような物は出来ないなあ。
全く先は見えてないよ。
まあいつかは来るだろうけどね。5年や10年では無理だ。 とりあえず完全に忘れていた数列と微分をやり直して単純パーセプトロンのシステムまでは理解した。
まだ数列と微分が付け焼き刃なので多層パーセプトロンの重み更新で詰まっているが、もうちょっと頭ひねって感覚をつければいけそうだ。
ライブラリ使うだけなら数学的なディテールを理解する必要はないんだろうけどね。 >>55
>科学的に明らかに間違ってる事を言っている人がAIも知らん
↑
一部だけで全体を否定するアホ?
お前こそ説得力ないね。いったい何様のつもりなんだよ。
匿名で隠れてないで、直接行って先方を論破しろよ。
政府与党に何度もレクチャーしている人を一方的にdisる気持ちが分からない。
齊藤氏はソフトもハードの一部に組み込まれると考えているようだ。
ガリレオX
シンギュラリティがやってくる
人工知能が人間と融合する日
http://www.dailymotion.com/video/x59a1uv >別にその人を貶す気はないけど、AIについてもおそらく俺のほうが詳しいぞ。
↑
自意識過剰のバカ。
齊藤元章ばかりでなく北野宏明・高橋恒一も齊藤メソッド同様のアプローチを模索している。 >5年や10年では無理だ。
↑
お前が無理だと思っているだけ。
出来ると考えて動いている研究者をdisるな。 >>57-59
量子通信が超光速という話を眉唾に思うのは当たり前の話だし、
シンギュラリティーってのは普通は出来るという人でも2045年辺りと
いうのが相場だが、それが5年で地震予知とか言うのは大風呂敷だよ。
自分の考えと違って気に入らないからとバカだの阿呆だの言うやつとは
話にならん。なぜわざわざ先方に行って論破しなければならんのだ。
お金出してくれるのか?それなりに掛かるぞ。
ゲイツやジョブスもそうだが大風呂敷広げるのもビジネスの才能のうち
だが、大風呂敷が事実とは限らない。
大体5年や10年でAIがそんなに進むと考えてるなら機械学習の勉強はして
いるのか?齋藤「メソッド」というのは具体的に数式でどういうものだい? >>60
だから、量子通信なんてシンギュラリティの先にある話。
どうでもいい。
>なぜわざわざ先方に行って論破しなければならんのだ。
↑
お前が他流試合を申し込みたいなら、自分で行くのが当然だろ?
数式がどうのは自分で本人に直接聞いておくれ。
そこで矛盾点があれば、容赦なく突っ込めばいい。
俺は素人だし、素人相手にドヤ顔カマしても意味ないよ。
齊藤氏率いるぺジーグループはAIエンジン開発もやっている。
正攻法で攻めればいいだろう。 全ては結果論。
もちろん齊藤氏の構想がハッタリである可能性は当然ある。
だが、ブツが完成していないのに批判だけ先行させても意味ないだろ?
2019年に齊藤メソッドが完成し、サイクルが回り出す。
それで所期のパフォーマンスを達成できなければ、この詐欺師め!ペテン師め!と思う存分disればよろしい。 結局何にもわかっていないんじゃないか。。。 AI開発と言っているが、これはハードの話だな。それも6月に設立したばかりで海のものとも山のものともわからない。
別にペテン師だとか「ディスる」気もない。良いんじゃないの?大風呂敷でも。それで進むなら。 >>63
全ては結果論。
この道を行けばどうなるものか
危ぶむなかれ 危ぶめば道はなし 踏み出せばその一足が道となり その一足が道となる
迷わず行けよ 行けばわかるさ 齊藤氏はソフトもハードの一部に組み込まれると考えているようだ。
ガリレオX
シンギュラリティがやってくる
人工知能が人間と融合する日
http://www.dailymotion.com/video/x59a1uv >>65
ちょっと途中で飽きてしまったが、AIの方の先生はハッキリと
「ソフトウエア的には無理」と言っているね。わかっていないからと。
ではハード的に可能かというと、わかっていないのは同じなので
やっぱり本当だったら「無理」という事になる。
もっとも僕は無理とはおもっていないのだけど、「無理」の定義だな。
今見えている技術で言えば全く見えていないので「無理」というのが
学術的には正しい。想像を広げて「何か良いものが出来るに違いない」と
考えれば、まあおそらくいつかは出来るだろう。
ソフトでやるか、ハード的にやるかはどっちでも構わない。ガソリンエンジンの
燃料噴射の制御をハード的にやってもソフト的にやっても基本変わらないのと
同じ。エンジンの場合ソフトのほうが有利だが。 最初はソフトだが、後にハードでと齊藤氏はコメントしてる。
見せて貰おうか、ぺジーグループの実力とやらを。 まあなんにしても完全な日英翻訳にはおそらく文脈の理解が必要で、
それが出来るならそれこそシンギュラリティーであって、通訳の仕事がどうの
とかいう小さい話ではないので、もし本当に信じているならAIの勉強しないと
AIの奴隷になりかねないぞ。
誰かバックプロパゲーションで複数変数の合成関数の微分がどうしてああなるのか
数学のピンポイントでどこなのか知っている人いる? MIT テクノロジーリビューたまに読んでると、AIのディープラーニングや強化学習やら、
これは翻訳者いずれいらなくなるなとは思う。 もしプレ・シンギュラリティが到来しなければ、
氷河期世代の多くがナマポ対象者になってしまう。
その額、年間20兆円とも言われている。
団塊死後に連中は大票田になるから将来何らかの救済処置は必要になる。
もし何の手当てもなされない場合、
ある種の棄民と化した氷河期世代は、社会に対してキバを剥くから楽しみにしてろよ。
食い詰めて何の希望も無い氷河期世代は、女性・子供・老人に襲い掛かる。
自分の家族友人知人が凶刃に倒れるのだよ。
こういう治安コスト増大という点も見逃せない
このようにプレ・シンギュラリティが幻となれば、
氷河期世代を筆頭に全世代が何らかの形で不利益を蒙り不幸になる。
もはや一連托生なんだわ。 https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=1661264687233716&;id=100000506014015
日本の命運を握る人工知能の国家戦略の責任者である経済産業省産業再生課井上課長。
WIREDのセミナーで初めて講演を聞きました。
その後、日曜日に開催されたシンギュラリティサロンの斉藤元章さんの講演会で、参加者席から質問をされる井上課長を見て驚きました。
その時、「シンガポールは既にシンギュラリティを国家戦略にしているので、これらから視察に行く予定。
世界で日本が初めてシンギュラリティを実現する為に、どうすべきか?」と真摯に質問されておられましました。
その時の斉藤元章さんの答えは、日本国の産官民一体化した挙国一致体制ができれば、世界で最初に日本がシンギュラリティを実現できると言われていました。
日本の官僚の中にも、なんと素晴らしい人がいるものだと、その姿勢に、とても感銘を受けました。
日本は、絶対行ける。
井上課長が、あそこまで本気になっているのなら、そう思います。
しかし、本物の民主主義で法治国家日本においては、中国や北朝鮮のように独裁者の一言で、という訳にはいきません。
日本のトップレベルの人達の意見をまとめる根回しに、とても大変な思いをされていると推察いたします。
井上課長の仕事をし易くするには、国民の声を直接首相官邸に伝えることだと思います。
安倍首相は、首相官邸へ国民から直接届く意見は、良く目を通しているそうですから、心ある皆さんは、首相官邸に意見をメールしてはいかがでしょう?
http://www.kantei.go.jp/jp/iken.html 産業再生課長, 井上 博雄
↑
サッカー元日本代表の前園に似てる。 囲碁:ビル・ゲイツ氏「アルファ碁は驚異的かつ歴史的な出来事」
http://www.chosunonline.com/m/svc/article.html?contid=2017022100541
『インタビューで、ゲイツ氏はアルファ碁がトップクラスのプロ囲碁棋士を相手に60戦全勝していることに言及、
「信じられないほどとてつもない歴史的な出来事だ」と評価した』
ゲイツ氏はこのインタビューで、AIの将来について「我々の予想よりも進歩のペースがはるかに速い。アルファ碁がその良い例だ」と楽観的な見通しを述べた。
AIに残された課題については「既に視力や言語表現能力を搭載した翻訳領域にも挑戦して成功している。
今後、読解力も持つようになれば科学の歴史に完ぺきな足跡として残ることだろう」と分析した。 よし、バックプロパゲーションは理解した。あとは畳み込みだ。
>>69
まあ「いずれは」いらなくなるだろうけどね。英語とスペイン語なんかは
前から日本語より遥かに正確だけど、まだまだ居るからね。
>>74
その「読解力」がなあ。画像判定なんかは虫レベル(それでもすごい)のもので
読解力までにすごく大きな差があるんだよなあ。上の斎藤さんも言っていたように
「汎用人工知能」はどうしたら良いのか全くわからない状態。今のAIは
人工知能というよりは人工神経程度なんだよね。
まあ力は入れてほしいので頑張ってほしいけどさ。 >>75
>画像判定なんかは虫レベル(それでもすごい)のもの
AIの画像認識と音声認識は、既に人間を超えているだろ。 >>75
今度はポーカーでAIが人間を超える! その重要な意味とは?
http://www.gizmodo.jp/2017/02/ai-won-against-poker-pro.html
チェスや囲碁と違い、この人気の高いポーカーのルールはブラフ、隠しカード、不完全な情報など、コンピュータにとって非常に扱いにくい要素があります。
コンピュータ科学者たちは、HUNLがゲーム攻略の「最後の砦」であり、AI開発において重要なマイルストーン、つまり、人間により近い知能への大きな一歩としています。 サンエンス作家・竹内 薫が描く、AIと自分の未来「4つのシナリオ」
http://zasshi.news.yahoo.co.jp/article?a=20170223-00015197-forbes-sci&;p=1
言語の障壁がない世界へ?
一方、AIが社会に与える最も大きいインパクトの一つとして僕が考えているのは、翻訳技術の飛躍的向上です。
Google翻訳など、現在普及している機械翻訳が出す訳には少なからず違和感があります。
それは機械が人間と同じことをやっていないからです。
現在の機械翻訳は、たとえば英語という記号を日本語という記号に直接置き換えています。
しかし、人間はそうはやっていないんです。
英語と日本語は1対1対応になっていないし、文化の違いといったことも絡んできます。
人間はどうやってその壁を超えているかといえば、英語を聞いた時にまずその情景を思い浮かべる。
そしてその情景を日本語にする。
つまり、言葉と言葉の間に、情景など何らかの「パターン」をかませているんです。 それは、映像だったり音だったり、感覚であったりもするのだけれど、いずれにしても何かのパターンを経由することで一度脱記号化する。
それをもう一度記号に戻すという作業を行うことで言語間を自然につなぎ、こなれた翻訳を作り出しているのです。
それと同じことを機械にやらせるには、ディープラーニングなどの手法で学習させていくことになります。
その技術は現在でもかなり進んでいますが、そこに量子コンピュータが導入されれば、AIはいずれ、人間と同等の「本当の翻訳」能力を手にするのではないかと考えられます。
するといつか、誰もが話した言葉を瞬時に他言語に変換できるようになるかもしれません。
そうなれば、同時通訳の人の仕事がなくなるといったことはすぐに想像できますが、その影響は、もっと社会全体に及ぶ巨大なものになるはずです。
言語の障壁がなくなるというのは、おそらく想像以上に大きなことです。
聖書で言えばバベルの塔以前に戻るという話であり、国境がなくなるぐらいのインパクトがあるといえるかもしれません。
仕事の構造が変化して仕事を失ってしまったとしても、言語の障壁がないのであれば国や場所を問わずに新たな仕事を探せます。
特に日本語というマイナー言語を使う私たちの選択肢はものすごく広がる。
その一方、英語を母語とする人たちの優位性は大幅に減るはずです。
そうした変化は、国の力関係を含めて世界を大きく変えるだろうと想像できます。 畳み込みも大体原理は理解したが、これは数学より実装のテクニックのが
大事そうだ。練習でコード書きながら身につけるすることにする。
これで一応ディープラーニングがどうなってるかの基礎は原理的には理解した。
>>76
虫の動体視力は人間の数倍から十倍ある。画像認識に限らず、一つの事や
ルールの決まったゲームをやるのと、抽象的な思考が出来ることとの間には、
比喩でなく、虫と人間ほどの差があるんだなあ。
やればわかるが、今のAI、専門家はAIとほとんど言わないが、は、数万から
数十万の神経細胞の単なる集まりで、そんなに複雑な構造はないんだよ。
ディープラーニングだと幾つかの層状に最初の神経細胞がなっているだけ。
人間(生き物)の視覚細胞からヒントを得たと言われているが、どうやって
もっと高度な事をやっているのが、現状誰も知らないんだよね。 >>80
人間より馬のほうが速く走れるし、
人間よりイルカのほうが早く泳げる。
汎用人工知能は、別に虫の動体視力ガーなんて関係ねぇし。
あくまで基準は人間の五感や身体性の獲得なんだわ。
残念でした。 >>80
ところで貴殿は何を教材にAIを勉強しているの? >>80
>虫の動体視力は人間の数倍から十倍ある。画像認識に限らず、一つの事や
>ルールの決まったゲームをやるのと、抽象的な思考が出来ることとの間には、
>比喩でなく、虫と人間ほどの差があるんだなあ。
今はまだ、個々の細分化された分野で、単純な認識ができるにすぎないよね
抽象的思考に欠かせない、シンボルグラウンディング問題(記号と概念の結びつき)
の解決にはまだ程遠くて、複数の概念から、
新しい上位概念を作り出せるようになる能力とか、必要なものはまだまだ沢山ある
つい最近DeepMindが転移学習によってあるゲームでの学習を
異なるゲームでのプレーに活かすことに成功したって話があったけど、
これを上位概念を獲得する能力を得たということで、
AGIにつながる成果だと言えるのかどうかについては意見が割れてるみたい
>どうやってもっと高度な事をやっているのが、現状誰も知らないんだよね。
元になったニューラルネットワークも含めて、数学的な証明ができてるわけじゃないからなぁ
学習成果もブラックボックス状態
学習済みAIをリバースエンジニアリングするのが不可能というのは利点にもなり得るけど、
裏を返せばそれによってGoogleのような「持つもの」と、「持たざるもの」の間に決定的なAI格差が生まれて、
AI技術を独占した企業に産業全体が支配されてしまうという恐ろしい未来を招きかねないんだよな スパコンとAIエンジンの仮説検証サイクルの最強の科学技術基盤に量子ニューラルネットワークによる組み合わせ最適化が加わり最強の“新”科学技術基盤になってる
http://nambu7.wixsite.com/godoforum/cny
「AI・スパコン駆動科学」の、健康医療分野応用に向けた可能性
●〜 スパコン、AIエンジン、量子ニューラルネットワークの活用〜●
http://media.wix.com/ugd/32d401_0b424995c462415299d916cb63643c02.pdf
「次世代スパコン」とは
・日本では2022年に「京」より100倍高速な「ポスト京」が開発される予定(ExaFLOPS:エクサフロップス)
・「100年掛かる計算が、1年で出来る」ことの他にも、「100倍複雑な計算ができる」ことが重要(ネズミの脳が
100倍高速に動作しても、知性レベルが上がる訳ではない)
・熱核融合炉の全体をスパコン上に構築して、詳細なモデリングとシミュレーションを繰り返せる
・遺伝子解析に引き続き、タンパク質の解析が可能になり、代謝レベル解析も行え、生命科学が大きく進化
・ムーアの法則の終焉を控えて、次々世代のスパコン開発には、次世代スパコンの活用が不可欠
2017年中に稼働:ZettaScaler-2.0システム
文科省JST様NexTEP事業で、JAMSTEC(海洋研究開発機構)横浜研究所内の「地球シミュレータ棟」に実行性能20-30 PetaFLOPS級のスパコンを設置予定
次世代スパコン開発の基盤を構築すると共に、各種生命科学分野の研究開発に貢献させて頂きたい
人工知能による革命は、まだ序章
ディープラーニングによる機械学習は、「抽象的概念」を既に獲得して、猛烈な勢いで進化中
量子ニューラルネットワーク分野で連携
(ImPACTのNII山本先生グループと共同研究)
最強の新科学技術基盤の出現
人間には抽出できない複雑で無数の特徴点・特徴量から、更に規則性・法則性が抽出されることで、膨大な仮説が立案され、それらが高速に検証され、最適化されることで、人間には決して構築できない次元の理論が、多数生まれることに ↑
AIエンジン・エクサスパコン・量子NNコンピュータによる夢のコラボ。
これは凄いぞ。
スパコン分野で猛追する中国ではあるが、一方において量子コンピュータ開発では後手に回っている。
日米共同開発により日米からプレ・シンギュラリティを勃興させる大チャンス。 >どうやってもっと高度な事をやっているのが、現状誰も知らないんだよね。
元になったニューラルネットワークも含めて、数学的な証明ができてるわけじゃないからなぁ
学習成果もブラックボックス状態
↑
AIの考え方が理解できないこんな世の中じゃ...
http://www.gizmodo.jp/2017/01/ai-algorithms-explains.html
ディープラーニングによって画像認識を学習したAIが、「なぜその結論に達したか」を説明するアルゴリズムについての研究です。
この大量のデータから学習した結果、自分の回答の理由を文章で説明できるAIが誕生したということです。
もちろん、現時点では写真の中の人間の動きを判断する、という単純なものに留まっています。
しかし上の例では「バットを握る」と「バットを振る」と言葉が使い分けられ、また画像の中のどの部分が判断材料となったのかも示されており、
ちゃんと人間も理解できるかたちでアウトプットされているのが感心です。 >>81
動体視力というのは動いている画像の認識能力のことだが、
つまり画像認識能力ガーなんて汎用人工知能に関係ないということだね。
大方その通り。
AIの取っ掛かりはここがわかりやすい。
http://hokuts.com
ここはもうちょっと数学が前提で俺も全部は読んでない。
http://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html
英語出来るならRedditに幾つかsubredditがあるし、FAQにもいろいろある。
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/wiki/index >>81
あとは高校の微分と数列が分かればとりあえず行ける。 >>83
>今はまだ、個々の細分化された分野で、単純な認識ができるにすぎない
そうなんだよね。まあそれでもすごいんだが。
ディープラーニングがここまで流行った・有効になった理由の最も大きな
理由の一つ、上でも言った畳み込みの元になった動物の視覚野が層状に
なってるのが発見されたのが50年台、日本人がネオコグニトロンという
畳み込みとほぼ同じものを発表したのが79年だから、動物の脳で
発見されて60年、ソフトウエアの手法を開発し始めて40年近くかかって
んだよね。
それが現状、複雑な抽象思考は脳の中でどうなっているのかさえまだ
わかってないからなあ。
まあ将来的には出来るだろうとは思うけど、人工知能で自己進化して、ネット上で
巨大ネットワークを作るウイルスによってインターネット壊滅で人類の危機
なんていう未来も考えようと思えば考えられたりする。 >>88
>>89
んな公開情報だけ見て分かった気になっているだけじゃねぇかよ。
とにかくお前にはシンギュラリティが起せないことだけは分かった。
お疲れ。 スパコンとAIエンジンの仮説検証サイクルの最強の科学技術基盤に量子ニューラルネットワークによる組み合わせ最適化が加わり最強の“新”科学技術基盤になってる
http://nambu7.wixsite.com/godoforum/cny
「AI・スパコン駆動科学」の、健康医療分野応用に向けた可能性
●〜 スパコン、AIエンジン、量子ニューラルネットワークの活用〜●
http://media.wix.com/ugd/32d401_0b424995c462415299d916cb63643c02.pdf
↑
コレが>>88->>89の脳天を吹き飛ばす。
ちゃんちゃん★ 「公開情報」ねえ。論文も公開されるんだけどね。
まあ君が「非公開情報」によってシンギュラリティーが起こると知っているのはよくわかった。
なんかリンクが一般向けの雑誌の記事とか朝鮮新聞とかな気がするけど気のせいだろう。
僕は勉強を続けるよ。 >>92
そもそもお前に論文を査読できる能力ねぇじゃん。
知ったかカマして通ぶっているだけさ。
田舎の学問よりも京の昼寝、だよ。
スパコンとAIエンジンの仮説検証サイクルの最強の科学技術基盤に量子ニューラルネットワークによる組み合わせ最適化が加わり最強の“新”科学技術基盤になってる
http://nambu7.wixsite.com/godoforum/cny
「AI・スパコン駆動科学」の、健康医療分野応用に向けた可能性
●〜 スパコン、AIエンジン、量子ニューラルネットワークの活用〜●
http://media.wix.com/ugd/32d401_0b424995c462415299d916cb63643c02.pdf
↑
コレが>>92の脳天を吹き飛ばす。
ちゃんちゃん★ スパコンとAIエンジンの仮説検証サイクルの最強の科学技術基盤に量子ニューラルネットワークによる組み合わせ最適化が加わり最強の“新”科学技術基盤になってる
http://nambu7.wixsite.com/godoforum/cny
「AI・スパコン駆動科学」の、健康医療分野応用に向けた可能性
●〜 スパコン、AIエンジン、量子ニューラルネットワークの活用〜●
http://media.wix.com/ugd/32d401_0b424995c462415299d916cb63643c02.pdf
↑
俺はゴミ同然の>>92よりも、こちらを信じるね。
2CHで吠えてる自称AIに詳しいクンなんてアホ丸出し。
東日本大震災の際、菅直人が「俺は原子力に詳しいんだ!」と豪語したものの、
結局は何も有効な対策を打ち出せなかった姿とオーバーラップする。 >>94
査読の意味が間違ってるぞ(笑)AIの論文の「査読」なんか君の好きな
齊藤さんもやったことないよ。
僕も氷河期だが、寝て雑誌読んで2ちゃんで罵倒してという生活をしてるのと、
気になったら一応ちゃんとしたものを読んで理解するという生活では、
年単位だとこうやって差がつくんだなあ。 >>96
>年単位だとこうやって差がつくんだな
必死すぎwww
ならば、ぺジーグループ関連のイベントへ出て勝負してこいよ。
AIに詳しいボクちゃんが、齊藤氏相手にどれだけ核心に迫れるか見ものだね。 >気になったら一応ちゃんとしたものを読んで理解するという生活
↑
自称「AIに詳しい」クンの言うことは、さすがに違いますねェ〜。 >査読の意味が間違ってるぞ(笑)
↑
査読(さどく、英: peer review、ピア・レビュー)とは、研究者仲間や同分野の専門家による評価や検証のことである。
間違ってねぇだろ。
お前が評価や検証なんて出来る訳ねぇよ。
それだけ自信があるならば、宿敵・齊藤元章の鼻を明かして来い。 スパコンとAIエンジンの仮説検証サイクルの最強の科学技術基盤に量子ニューラルネットワークによる組み合わせ最適化が加わり最強の“新”科学技術基盤になってる
http://nambu7.wixsite.com/godoforum/cny
「AI・スパコン駆動科学」の、健康医療分野応用に向けた可能性
●〜 スパコン、AIエンジン、量子ニューラルネットワークの活用〜●
http://media.wix.com/ugd/32d401_0b424995c462415299d916cb63643c02.pdf
↑
このスキームを論破してこい、この野郎。
ID:Nd+uD76N0、てめぇが口舌の徒でない所を見せて貰おうか。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています