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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ164 (1002レス)
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ164 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/
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268: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 00:56:05.47 ID:xHmAAFNQ オレの記憶と言うか、 昔の仕事の加減では、 2008年〜2009年頃に手書き文字を まともな精度で読み取れるOCRなんて無かったと思うがな。 PCから打ち出された 活字を読み取れるってだけで、 凄いと言う記憶だが、 大分違いがないか? 一般的なフォントで、角度のズレや文字の大きさによらず、 読み取りがある程度できると言うものならあった。 そして、 そこそこ精度が高いと言われてたが、 それじゃないのか? 実用レベル手書き文字のOCRができるかもって事で、 ディープラーニングを引き合いに出した記憶もあるがな。 ちなみに、 パナソニックの読み取り革命の最新版 https://www.panasonic.com/jp/company/pstc/products/yomikaku/function_6.html http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/268
271: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 01:21:56.54 ID:xHmAAFNQ アルファベットも 筆記体の読み取りはできてないと思うぞ 一文字だけなら 99%の精度だが、 単語になると 5%とかの精度になるとかの文章は出てきたが、 これがいつ頃か分からんし、 何の文字についての文章かも分からん。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/271
274: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 01:29:06.75 ID:xHmAAFNQ 20年以上前に、 手書きの数字の読み取りはできた。 手書きの仮名や漢字の読み取りの精度があがるのは、 ディープラーニング後のはずだがな。 そもそも、 ディープラーニングを使わずに、 手書き文字の読み取り精度を上げようと思ったら、 どうするんだ?と言う話になる。 馬鹿みたいに 膨大なパターンを覚え込ませると言う 途方もない話になるんじゃないか? http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/274
275: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 01:35:41.15 ID:xHmAAFNQ >>272 1984年当時では、 手書き文字の読み取りはできないというのは 確定か、 まあ2000年までには、 16年ほどあるし、 微妙と言えば微妙な期間か? http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/275
278: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 02:02:50.36 ID:xHmAAFNQ これが恐らく 2009年頃のOCRに関する話だが、 https://www.jstage.jst.go.jp/article/iieej/38/4/38_4_512/_pdf 手書きの文字の読み取り精度は 実験レベルで、96.5% 実用レベルで、 85%〜93%になっている。 しかもこれはかなり ノイズがのった状態における実験っぽいのだが、 こんな高精度の物があったか? 確かにオレは 一般的な民生品のOCRの精度の情報くらいしか必要としていなかったし、 オレ自身がOCRを使う訳でも無かったので、 予備的な知識としてしか仕入れてなかったから 記憶違いをしてるのか? ただし、 前述の2009年より新しい、 2011年の情報では、 https://www.fujitsu.com/downloads/JP/archive/imgjp/jmag/vol62-5/paper16.pdf まともなレベルの日本語の手書きOCRは実用化が困難とされている。 オレの記憶的には、 後のPDFの方が正確なはずなんだが、、、。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/278
280: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 02:57:38.66 ID:xHmAAFNQ まあつまり、 2009年と2011年の情報を総合すると 汎用的な文字の読み取りは無理だけど、 情報をある程度限定できるなら、 精度を上げられるよと言う 話なんだろう。 ただしこの場合に問題になってくるのは、 特徴の学習にかかる時間だろう。 住所等の既知の情報なら、 時間がかかっても覚えさせれば良いという話になるが、 人名の場合は、 公示日の加減で、 12〜17日程度しか無いという話になる。 2011年のPDFも、 住所や民族名の既知情報は覚えさせてるが、 人名とかまでは、 覚えさせていない。 まあ、立候補者が そこまで膨大でないなら、 ある程度、短期間で覚えさせられるのか? ただ、この範囲になってくると、 直接の専門家じゃないと分からんな。 取り敢えず、 胡散臭いが、 完全に否定できるほどの問題点は、 今の所はないとなるか? http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/280
308: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 10:39:17.02 ID:xHmAAFNQ ミクロな範囲と言うか、 個人において、 努力の影響によって結果が変動すると言うのは起こるが、 全体的な範囲において、 全員が努力すれば、 全員が助かる訳じゃないのが現在の経済システムだけど、 まあ努力ではひっくり返せない、 戦略的な差が、 生まれによって生じる事も確かだな。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/308
337: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 12:38:18.36 ID:xHmAAFNQ まあ、 経済というのは、 複雑系であり不完全情報ゲームだから、 努力すれば必ず報われると言う話ではない。 ただ、 逆を言えば、 持たざる者は、 努力なしには報われる事がないと言うのも事実だな。 シンギュラリティが ユートピアをもたらすか、 ディストピアをもたらすかは、 人間には予測できない。 ただし、 シンギュラリティが近づくにつれ、 ディストピアに近づくのは間違いない。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/337
342: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 12:44:58.00 ID:xHmAAFNQ 現状も、 ガチャを回すために働いたり、 自身の余剰な物的欲求を満たすために働いたりと、 本来、 必要のない物的欲求まで 満たす為に働くことが、 正しいと刷り込まれていて、 幸せになるために、 その幸せを感じられる時間の何倍もの時間を、 ストレスにさらされると言う 非合理性を合理的だと、 勘違いさせられてる訳だから、 現状もディストピアであって、 認識できていない可能性も、 それなりに高い。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/342
344: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 12:50:34.95 ID:xHmAAFNQ 本来は、 生産性が向上していけば、 個人が労働に割く時間は、 短縮され、 かつ要求スキルも低下し、 ストレスも低減されていくのが、 正しい経済発展の方向性のはずなんだが、 実際は、 生産性が向上しようが、 労働時間が低減していくわけでもなく、 かつ、 要求スキルに関しては増大していくと言う、 訳の分からない事になっている。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/344
350: オーバーテクナナシー [] 2019/07/07(日) 13:05:11.28 ID:xHmAAFNQ AIが人間の雇用環境を破壊していけば、 労働者に必要とされるスキルは、 AIに勝っている必要が出てくる。 結果として、 労働者の必要スキルは向上を続け、 ホワイトカラーの仕事なんて、 ほとんど安心できる物ではなくなってしまう。 しかも、この前、 汎用性の高い、 安価で小型のロボットアームが発表されてたわけだから、 これが更に安価になり汎用性が高くなれば、 工場の単純作業すら奪われていってしまう。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/350
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