[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング22 (1002ﾚｽ)
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460: (ﾜｯﾁｮｲ 5fda-qf6r) 2019/02/04(月)19:54 ID:9NwEuJOZ0(2/2) AAS
>>458
世間がお前に仕事を発注し、金を払ってくれるのかアホ
461: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 7f47-UFcY) 2019/02/04(月)20:32 ID:CLpqTC7n0(2/3) AAS
>>456
＞プロの仕事からの乖離が許容範囲内かどうか
>>451
機械翻訳の出力は、現時点では私には「悲惨」な日本語としか写りません、英文和訳の授業で「日本語として共感できない訳はするな」と言われたものですが…
462: (ｱｳｱｳｳｰ Saa3-MxjG) 2019/02/04(月)20:35 ID:rsJfDD6ta(1) AAS
共感できなくても理解さえ出来れば十分というケースなど山ほどあるが
463(1): (ｱｳｱｳｳｰ Saa3-mOR8) 2019/02/04(月)20:37 ID:DPuJOpEka(1) AAS
共感ごときのために数十倍・数百倍の金と時間をかけることが許されるケースと許されないケースのどちらが多いか
464: ◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ 7f47-UFcY) 2019/02/04(月)20:43 ID:CLpqTC7n0(3/3) AAS
>>463
＞共感ごときのために数十倍・数百倍の金と時間をかけること
1000 倍でも 100万倍でも、いくら金と時間をかけても不可能でしょうね
465(2): (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-XV7K) 2019/02/04(月)20:55 ID:i8hS1QVZ0(1/3) AAS
> コンピュータがデータから特徴量を取り出し、それを使った概念を獲得した後に、そこに名前を与えれば、シンボルグラウンディング問題はそもそも発生しない
これ松尾先生はよく言ってるけどコンピュータが獲得した「概念」が人間のコモンセンスな概念と同じものである保証がないと思うんだよな
人間とはまったく異なる理(ことわり)で動くAIが、人間が期待するような賢さを発揮するだろうか？
466(1): (ﾜｯﾁｮｲ ff82-iyvX) 2019/02/04(月)21:36 ID:uGTwlIb50(2/4) AAS
>>465
人間とは特徴量が違っててもかまわないと書いてたよ。
467: (ﾜｯﾁｮｲ ff82-iyvX) 2019/02/04(月)21:43 ID:uGTwlIb50(3/4) AAS
ディープラーニングの解説動画調べてたらこんな気になる動画を発見
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
この人、何者だよw
顔はDQNっぽいけど、丁寧に説明している。
なんかDQNっぽい人がディープラーニングについて説明しているギャップに違和感w
468(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-XV7K) 2019/02/04(月)21:51 ID:i8hS1QVZ0(2/3) AAS
>>466
特徴量は違ってていいだろうけど、概念が違ったらダメだろ
469(1): (ﾜｯﾁｮｲ ff82-iyvX) 2019/02/04(月)22:00 ID:uGTwlIb50(4/4) AAS
>>468
特徴と概念は違うのでは？
人間も、コンピューターも概念は同じになるのでは？
猫は猫だよ。
例えばロボットだと、人間には見えない可視光以外を検知して
別の特徴を掴む可能性はあるということで
それは、それでかまわないと。
470(1): (ﾜｯﾁｮｲ df52-Wh9i) 2019/02/04(月)22:01 ID:FvJPp0iF0(1) AAS
>>465
人間だってひとりひとりある言葉なりに抱くイメージや概念が違うことはあるだろ
471: (ﾜｯﾁｮｲ 7f02-zGAl) 2019/02/04(月)22:10 ID:VVWhr6NI0(1) AAS
>>439-443
理解の定義にもよるが、Word2vecはヒトの言語理解の概念に近いような気がする
というか、「AI vs 教科書が読めない子どもたち」の作者は、
AIもプログラムもよく解ってないから、専スレで話題にするような人ではない
472: (ﾜｯﾁｮｲ 7f52-nEyx) 2019/02/04(月)22:19 ID:NJiQZFMP0(1) AAS
>>451
完璧ではない日本語翻訳でも、正しく意味をとるのに差し支えない程度の精度があれば多くのケースでは十分実用に足るだろう。意味の伝達だけでなく美しい自然な日本語が必要なら、そのときはそれが出来る翻訳者の仕事だろう。
カタコトの外国人が一生懸命に日本語で意図を伝えようとしている様は共感を感じると思う。相手によって、場面によって、どこまでのレベルを求めるかはケースバイケースのはず。
お前さんの｢共感｣という感覚には共感できないと個人的には思うよ。
473: (ﾜｯﾁｮｲ 5fad-1cI/) 2019/02/04(月)22:29 ID:U8s9xLgL0(1) AAS
映画の字幕や翻訳でも意見割れたりするから、人間だからできるってわけでも無いよね。
474(1): (ﾜｯﾁｮｲ dfb5-t6ZB) 2019/02/04(月)22:31 ID:uWxIg2u20(3/3) AAS
技術書とか実用書は意味さえつかめれば、まずはokだからね
80%の精度でも翻訳してくれるとだいぶ助かる
文学的な表現が求められる小説や映画の翻訳とはまた違うし、そこは人の出番だろうね
475: (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-XV7K) 2019/02/04(月)23:57 ID:i8hS1QVZ0(3/3) AAS
>>469
>>470
同じ人間でも文化によって概念が異なるために相互理解が進まない例があるのに、特徴量や学習方法まで違ったら、習得される概念はもっと大きく異なる可能性があるのでは？ と言いたい。
476: (ﾜｯﾁｮｲ 5f35-S1Ul) 2019/02/05(火)00:01 ID:U3ovACoN0(1/5) AAS
>>474
大体の翻訳はもうできるんだけど、肝心なところで完全に逆の翻訳をしてくれる時がある
あれは本当に困る
477(1): sage (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-zGAl) 2019/02/05(火)00:04 ID:en83hCX30(1/4) AAS
概念の定義を与えないといけないが、ひとまず「もの・ことをどうカテゴライズするか」が概念だとしてみよう。
例えば英語で「私」はIしかないが日本語には「俺、私、わたくし、我輩…」と多数存在する。
どこぞのエスキモーの種族の言語には雪の状態を表す名詞が30以上あるとか。
そういう「何をどう区切るか」が概念なわけだ。
で、ロボットが(おおまかな)人間の間で共有されている概念とはまったく違った概念体系を習得してしまうと、それは人間からは理解できないし、もしかすると人間の役には立たないかもしれない。
それを避けるためには、赤子を育てるがごとく人間社会の中でちまちまと人間の手で育てていく必要があるのではないか…とね。
478: (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-zGAl) 2019/02/05(火)00:11 ID:en83hCX30(2/4) AAS
すまんsage間違えたわ
479(1): (ﾜｯﾁｮｲ ffb0-qf6r) 2019/02/05(火)01:49 ID:/zldC1MY0(1) AAS
>>477
それを解決するために「教師ありデータ」という概念があるんだろ。
480: (ｻｻｸｯﾃﾛﾚ Spb3-9Pyw) 2019/02/05(火)08:24 ID:B/yuDWEQp(1/2) AAS
対象を見たり聞いたりセンシングして
それを目的に合わせて分類した結果が概念じゃね？
分類するときの判断材料が特徴
センシング、特徴、目的、概念が関係する
概念と目的が妥当なら
センシングと特徴は人間と違うものでも
問題ないんじゃ無いの？
481: (ﾌﾞｰｲﾓ MM23-27dR) 2019/02/05(火)08:55 ID:xCJYZ1tAM(1) AAS
赤子からちまちま勢って総じて昨今のAI技術知らない無能だよな。
482(1): (ｱｳｳｨﾌ FFa3-zGAl) 2019/02/05(火)11:02 ID:dQJUt0gZF(1) AAS
AVの動画のカットから女優の名前とか作品名を教えてくれるツールが欲しい
出来ればまんこから女優が判るとか
究極は女優からまんこが判るとか
あったらいいな
483: (ﾜｯﾁｮｲ 5f35-S1Ul) 2019/02/05(火)11:07 ID:U3ovACoN0(2/5) AAS
>>482
スケベ博士
で検索
＞まんこから女優が判る
＞女優からまんこが判る
これはちょっと厳しそうだ
484: (ﾜｯﾁｮｲ df7c-9cny) 2019/02/05(火)14:17 ID:6QU1ObOX0(1) AAS
467
既に知ってる人が観て自分の知識で補完しながら判る(というより変なこと言ってるなーと確認)だけの糞動画
知らない人はこんなの観ても判らないだろうから役に立たない
しかも読んだことない本を他人に薦めるとか基地外レベル
不動産とか詐欺師要素満載
485: (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-zGAl) 2019/02/05(火)14:59 ID:en83hCX30(3/4) AAS
>>479
自分はそもそも >>457 からの流れで書いてるから、いまのディープラーニングブームがこのまま進んで、AGI(汎用人工知能)へ発展していく可能性はあるか? という話をしている。
その観点から言うと、人間が教師データをすぐに与えられるような問題はすでに解決されつつあるし、今回のブーム内で遠からず解決するでしょう。
でも、AGIに求められるのはアブダクション(仮説形成)で仮説を立ててそれを演繹的に適用していくようなことだから、特徴量が違ったら(センサーが違ったら)その過程で人間とはまったく違うものになっていったりしないのかな? と。
486(1): (ﾜｯﾁｮｲ 7f7c-zGAl) 2019/02/05(火)15:08 ID:en83hCX30(4/4) AAS
教師データを与えられないような問題とは何かというと、例えば、対話破綻検出チャレンジで、
人間とBotが雑談対話したログについて、Botの発言が「破綻していない、破綻している、どちらともいえない」で○×△のアノテートを付けた教師データを用意したわけだけど、
複数のアノテータ間で○×△がぜんぜん一致しない、みたいな。
487: (ﾜｯﾁｮｲ 5f35-S1Ul) 2019/02/05(火)15:08 ID:U3ovACoN0(3/5) AAS
このスレにTPU使える人ってどれぐらいいるの？
TPU使える人はレスして欲しい
俺？使えない。勉強中。
488: (ｶﾞｯｸｼ 064f-S1Ul) 2019/02/05(火)15:54 ID:g69ahB5U6(1) AAS
このスレでDQNて見るとDeep Q Networkかなって思っちゃう
489: (ﾜｯﾁｮｲ 5fda-qf6r) 2019/02/05(火)16:22 ID:wW+clSha0(1) AAS
Deep Que Network、つまり超遅延ネットワークか
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