最近流行ってきてるしなにかあれば
そろそろ感情持ったAIできる?
>>2
それよく言われるんだけど、やっぱり感情ってものを定義しないといけないと思う。
痛い、とか、この人は見た目で悲しんでるのがわかる、とかっていうのが感情なら数値化可能だからできる
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言語何でやってんの?
>>4
普段はpython
どういうやつ?
ディープラーニング?
>>7
そそ
>>13
テンソルかー。初心者はkerasが一番いいと思う。わかりやすいし
>>17
ありがとー
試してみるわ
人工知能を搭載したロボットって作れそう?感情を有してるまではいかないけど、理解しようとしてるみたいな。
>>10
ロボットなら強化学習っていう分野が少しずつブームになってきてるよ
たぶん今後5-10年でブレイクスルー起こる
>>15
Toheartみたいなメイドロボもいつかできるかなぁ…
それはそうと、感情の定義についてだがやっぱり難しいのか?行動を感情と結びつけるのは厳しい?
>>23
これは一個人の直感だけど、いま現在進行形で人工知能はすごい勢いで発展してるから、
もっと指数関数的な発達できるって予想してて、そうならば意外と?早いうちに実現できるかもなあって思ってる
感性工学の研究するかもしれないんだけどAIに応用できる?
>>12
それは今後絶対できる。けっこう有望
漫画家の仕事が奪われるまであと何年かかると思う?
>>16
絵を書くってだけなら仕事はたいぶ減るかもしれない。
けど、ストーリーとか絵の独自な表現?とかはその個人にしかできないから力のある漫画家は残るんじゃないかな?
フレーム問題しらねーのかよ
>>18
フレーム問題とかシンギュラリティとかもうただの哲学てかSFの話だから正直うんざりしてる
この研究やってるとみんなそんな質問ばかりなんだよ
人工知能の定義がいまいちわからん
Google検索もよくあるショップのあなたへのオススメとかも人工知能なの?
>>28
人工知能というか機械学習だね
>>28
googleは設立当初から自分たちはAIの会社って公言してるくらいAI推しの会社だよ
もちろん検索にも機械学習つかってる
人工知能の研究してどこに就職するの?
あとロボットを作りたいんだがどこに就職すればいいんだ
>>29
最近はMUJINっていうベンチャーがおもしろそうって勝手に思ってる
AIレベルの格差って国ごとにあると思うんだけど日本はレベルは高い方なの?
やはり今勢いのある国はこういう分野に力を入れていたりしてレベルも高いのかな
>>33
ロボットなら日本はかなり上位。
ディープラーニングやってる?
>>35
うん、いまはCRNNでMUSIC Taggingのタスクやってる
CRNNって何の略?
Convolutional?Recurrent?
>>41
そうそう! Convolutional Recurrent Neural Network
オッケーGoogleとかシリとかだろ、具体的な活用例は。
応答を返す。それより分かりやすいAIあるか?
>>45
いや、意外とAIっておもわれてないものにもうけっこう使われてる。
例えば、Apple Musicの曲レコメンド機能は一応AIだし、その他にもPrismaって最近流行ってる写真アプリもAI
誤差逆伝搬って数式による説明の方が分かりやすいと思う?それとも計算グラフによる自動微分の考え方の方が直感的だと思う?
>>46
それはまじで人によるなあ、、、でも最初はグラフから見てったほうが直感理解できるかな?
でももちろん数式大事
人間と同じ脳を持つaiは作り出すことが出来そうですか
>>50
いまの現状の技術ならそれは無理だけど、この研究やってる人たちはみんなそこに野心と夢をもってるからね。
だれかが革新的な技術を編み出したら、っていっても100年くらい先かもしれないけど、可能だと信じたい
>>50
全脳プロジェクトでググると面白いよ
人間に近いAI作れても個性はないだろうな
>>51
なんでそう思うか意見をききたい
>>54
知識ないから思っただけだけどペッパーに個性ないかなって
所詮は機械でプログラム内の動きしかしないんじゃない?
大学院生?
>>53
ちがう
テンソルフローもそうだけど今のフレームワークって基本は
計算グラフみたいなNNモデルを構築してから具体的に線形代数で学習していくでしょ
ところでテンソルって何処まで理解してる?
CNNで確実に登場してくると思うんだけど、あの辺りの逆伝搬を数学的な定式化してる文献ないですか?
>>57
それなら岡谷先生の「深層学習」って本がいいのかな。
逆伝搬でつまずくならけっこう基礎的なものから理解し直した方がいいかも
>>64で挙がってた岡先生の深層学習本も俺は読んだけど
別にテンソルと逆伝搬は関係して書かれてなかったと記憶してる
>>57
横からでスマンが
ニューラルネットワークの逆伝搬式を初学者にも解りやすく解説したフリーのWeb書籍
「ニューラルネットワークと深層学習(和訳版)」 Michael Nielsen著
https://nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/index.html
が激しくオススメ。タダだしね。物理学のテンソルとの関係についてとかは知らん
>>79
なんでニールセンがNNなんてやってるんだろね
その文献知ってるんだけどそこでも物理のテンソルと整合性取れてなさそうだから、うーんってなる
>>83
てか、俺がでしゃばるのもアレだが・・・
俺は物理のテンソルなんて全然知らん(正確には習ってすぐ忘れた)けど
人工ニューラルネットワークや深層なニューラルネットワークの逆伝搬は一通り理解してるし
なんで貴方がテンソルとの関係を気にするのか正直解りかねる
FXで勝てるマシン作ろうとか思わないの?
>>59
これ良い質問。実はFXとか株ってものすごいいろんな情報絡むから
相当金がないとちゃんと作れるやつ作れない気がする。
>>69
株は入力選ぶのが難しいと思うけど
FXなら全為替データだけでいけねーか?
もちろん中長期はわかりっこないから
スキャルピング的な手段になると思うが
今は大量のデータ入力しないと学習できないけど
人間のように少数のデータから推測して学習する研究はどの程度の進んでるのかな
>>60
教師なし学習って分野だけどそれもけっこう進んでるよ
・・・まぁ、あんまり>>1君の言うことを真に受けないようにな
人工知能全般を研究してる研究者なんて物はこの世には(少なくとも日本には)いないわけで
例えば言語処理なり画像処理なり推論や認知工学、あとついでにゲーム人工プレイヤ等
各自が具体的な狭い畑で個別的なテーマを追求しているわけであり
『人工知能がこれからの未来に何をどの程度できるようになっていくか』っていう質問については
彼は自分の専門テーマ(機械学習畑の人? RCNNって、最近日本で論文出したのって伊庭さんのとことかか?)
の模様から何となく拡張したビジョンでしか全体を見てはいないと思われる
だから『人工知能全般がどうなっていくか』の認識については
ただの在野の人工知能ファンのお兄ちゃんと信憑性があまり変わらん
>>74
まあ落ち着けよ
実装上のことかな…
高階テンソルと見ると順伝搬・逆伝搬含めすべてそれで記述できるから、GPUコードでも話の見通しが効くなぁと思ってるだけど
関数のベクトルによる微分は初頭的に例が豊富にあるんだけど(例えばgrad)、関数のテンソルによる微分は見つけづらいんだなぁ
まぁ、ただ表記を自分の中で租借して簡便にしておきたいだけですが…
>>87
貴方が工学者か、技術屋さんか、あるいはアマチュアで深層学習を遊びたいだけの人なのか
そのどれだとしても深層学習のコードなんて自分で書く必要性も利点もないから大丈夫
と身も蓋もないことを言わしていただく。。実装の事なら、あれはマジで既存のライブラリ使うしかない
>>90
的確な意見
将来のためのアドバイスをしとくと
まず入りたい研究室を決める、それからその研究室のHPを見て
そこに書いてあるような技術を学ぶってのが一番手堅いだろうね
(親切な先生ならHPに「志望の学生さんは○○を是非勉強してください」みたいの書いてある)
そして、例えば一口に機械学習の研究室・言語処理の研究室と言っても
それぞれ得意な分野、目指している方向性が少しずつ違うから
いろんな研究室のHPをウィンドウショッピングのように回覧してれば
そのうち「これだ!」とピッタリ来る物にも出会えるだろうさ
イーロンマスクがこのままだとAIに支配されるから、
AIを人間の脳に埋め込む企業を立ち上げてたね。
KADOKAWA/中経出版
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元スレ 人工知能の研究やってるけど質問ある?
https://viper.2ch.sc/test/read.cgi/news4vip/1491235513
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コメント一覧 (19)
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- 2017/04/06 12:11
- 人工知能って機械翻訳とかと関連ないのかね
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- 2017/04/06 12:25
-
大学生の人工知能マニアか?
録に就職出来なさそうだが
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- 2017/04/06 13:23
- アメリカの大きいネット屋に就職しないともうまともなAIの研究はできないって偉い人が言っていた。
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- 2017/04/06 13:34
-
※1
関係あるしそのおかげで精度が上がっているはず。
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- 2017/04/06 13:34
-
教師なし学習の原理があまりよくわからない
あとAIって技術志向に思えてなんとなく土台に不安を感じるんだが
-
- 2017/04/06 14:28
-
※2
謎の上から目線に笑う
-
- 2017/04/06 14:45
- ビッグデータどうやって解決してるか知りたい
-
- 2017/04/06 14:49
-
人工知能っていうと一般人はみんな感情を持ったロボット云々て言うけど実際のところかなり地味というかそっち方面の研究じゃないんだよね
でも人工知能を研究してる人とかは鉄腕アトムみたいのに憧れてその道に進んだ人もいるね
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- 2017/04/06 15:16
- ロボットは新しいんではなくて古い、人の方が歴史歩んでるんだから当たり前、ところで一次元二次元三次元とあるが、二次元くらいが良い、三次元はゲームなどで使われるが、教育上よくないと思う。
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- 2017/04/06 15:18
- 文字、画像、動画の順に処理は重くなる。無駄な広告をなくせばより良くなるし、動画の情報量も話しにならない。
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- 2017/04/06 15:26
-
深層学習とかなんで上手くいってるか誰も理解してないからへーきへーき
あんなもん本の通りにやればだれでもできるわ
てか学習よりもデータの処理の方が難しいくらいだしなぁ
動画とかまじでどう処理してんのか謎
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- 2017/04/06 18:43
-
パーセプトロンだけは理解できた
シグモイド関数を使ってフーリエ変換的なことをやってるようなもんだな
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- 2017/04/06 19:00
- うん
-
- 2017/04/06 19:03
-
株式の予測とかは横国の先生がやってた気がする。
最近のAIの研究に関しては、結局、データをいかにたくさん、簡単に集められるかってところに起因するから、日本みたいに規制がガチガチだと研究が進まないよね。
やっぱGoogleとかIBMとか大企業がデータを持ってて、人材も抱え込んでるからもう日本が追いつくのは無理だろーなー
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- 2017/04/06 21:26
-
今、どこの企業も似たようなことやってっから、この程度のことでも「人工知能の研究」って言えちゃうんだよね
kerasだのchainerだの使ってるだけなんだがな
マジで大したことしてねーよ、実際
多分この人も本当に仕事でやってる人だと思うけど
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- 2017/04/06 21:38
-
くそ度素人でしかもSFな質問なんだけど
記号接地問題って実際どう対処すんの?
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- 2017/04/06 22:08
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※16
回答になるかどうかわからないけど、その話は記号推論の時代には大きな問題だけど、今の第三世代のAIはその問題を巧みに回避しているというか、無視してるんだよね
今の機械学習、深層学習は音、光、色とかいろんな特徴をセンサーでデジタルにしてベクトル化して、そのベクトルを代入した時に、望むような数値としての答えが帰ってくるような関数の係数を統計学とマシンパワーで見つけようって仕組みなんだよ
そんでなんだかんだ統計学の便利さによって望むような関数が見つかってしまうし、その調節された関数に入れれば未知の情報(ベクトル)にも望むような答えを数値として出せちゃう(このとりあえず値が出るって特性はフレーム問題を確率的な精度で言い換えるものでもあると俺は思ってる)
だからシンボリックな対応に触れることなく物事の判断ができるというわけです
逆に言えば関数の多次元のパラメータがその、ルールを見つけるという帰納学習である機械学習深層学習の意味そのものになってしまって人間には形式的に理解できない
個人的な意見を言えば、第三の春のアプローチには限界がある・・・と感じる。やはりシンボリックな、一段抽象化された推論が行えるような、操作できるようなAIができなければ人に近しい知能という意味のAIの実現は難しいと思う
-
- 2017/04/06 23:00
-
※17
おお、丁寧にありがとう
チャットボットがなかなか自然な返事を返せないのはそういう理由だったのか
なんというか最終的に万物の理論を相手にするような話だね
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- 2017/04/07 10:36
- 難しい
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