[過去ﾛｸﾞ] 自然言語処理スレッド その５ (1002ﾚｽ)
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805(2): 2020/03/13(金)00:32 ID:3thqY/PO(1/12) AAS
>>804
私はプログラミングの世界は本来「完全情報ゲーム」だと思ってる
情報が完全でなければプログラミングは不可能だ
現実にはプログラミングの時点でも仕様が確定しないということはあるだろう
プログラマはその都度、仕様確定に奔走し、情報を完全にしようとする
しかしその多くは人間の不完全さから起こることであって、本来は完全な情報を与えるのがミッションのはずだ
もしプログラミングが「完全情報ゲーム」であるとすれば、AIとの親和性はいいはずだ
AIプログラマはいずれ実現すると思う
省1
806(1): 2020/03/13(金)01:04 ID:3thqY/PO(2/12) AAS
私も囲碁のアマ高段者のはしくれなので、「アルファ碁」の出現には驚いた
初期の「アルファ碁」は教師あり学習で、プロ棋士の棋譜を多数学習して強化された
そのうちに「アルファ碁」同士で対局し、経験値を上げて人間より強くなった
現在の「アルファ碁ゼロ」は教師なし学習らしい
「アルファ碁ゼロ」は「「アルファ碁」よりもさらに強く、１００勝０敗である
アルファ碁は入力情報は棋譜である
棋譜とは１９×１９のマス目に白黒の石の配置と手順記録したものである
こんな感じ
１）先手 黒４−四 ２）後手 白１６−一七 ３）先手 黒………
入力情報は１９×１９の画像情報である
省6
808(1): ◆aPqBDZ8KLvOt 2020/03/13(金)17:52 ID:3thqY/PO(3/12) AAS
面白いのは初代の「アルファ碁」は時々読み落としをしていたこと
これは人間がよくやる間違いと同質のミスである
探索空間が木構造である以上、少なくとも（１９×１９）の階乗 程度の組合わせとなり
組合せ爆発が起こるので、スーパーコンピュータでも到底解けない
宇宙年齢より時間がかかってしまうだろうから
そこで教師あり学習によって経験を積み、無用な探索を行わないように探索空間を枝刈りするというテクニックを採用した
しかし枝刈りされた探索木の中にも最適解や局所解は存在するかもしれない
実際そういうことが稀に起こって人間に負けることがあった
注目を浴びた韓国プロ棋士との５番勝負で４勝１敗になったのはそのケースだ
しかし強化学習を積上げることで、そのようなまぐれ負けは起こらなくなった
省3
813(1): 2020/03/13(金)19:56 ID:3thqY/PO(4/12) AAS
>>810
意味が分からない
あなたはプログラミングの経験がないのでは？
仕様が確定すればプログラミングは可能になる という前提なんだけど ここを否定するの？
ビジネスアプリでも同じだよ
817(1): 2020/03/13(金)20:19 ID:3thqY/PO(5/12) AAS
>>811
＞＞たしかに言語（棋譜）とも言えるし画像とも言えるね
アルファ碁に関しては専門の論文や解説書があるので、ここでは深く言及しないが
将棋でも囲碁もある局面（例えば１０手進んだ局面）では画像データになる
１９×１９の碁盤に白石と黒石が配置された１枚の絵になるので
Googleは画像処理技術を応用したんですよ
猫の画像を入力する代わりに、ある瞬間の棋譜の画像を入力する
猫か猫でないかを判別する代わりに、その局面が優勢か劣勢かを判別する
819(1): 2020/03/13(金)20:29 ID:3thqY/PO(6/12) AAS
>>816
あなたとけんかするつもりはないですが、
要件定義はプログラミングとは呼ばない （呼ぶべきではない）
基本設計も同じ
一般に自動化プログラミングと呼ばれるものが過去にもあったけど、
自動化プログラミングとAIとは違いますよね
入力情報と出力結果は自動化プログラミングでもAIでも同じです
自動化プログラミングは仕様書を機械的にプログラム言語に置き換えただけ
AIは別のアプローチでプログラムを作る（探索とか学習とかで）
省1
820(1): 2020/03/13(金)20:39 ID:3thqY/PO(7/12) AAS
>>818
意味がわからない
株価予測と株価データからチャートを作成する問題は別
株価チャートを作るプログラミングは完全情報ゲームとして扱わないとプログラムなんか作れませんよね
例えば１カ月分の日足データと、グラフィックライブラリがあれば基本的に作成できるはず
サイズとか期間とか目盛とかいろいろあるんでしょうけど、全部事前に決めてあげるもので
全部決まったら完全情報ゲームですよ
828(2): 2020/03/13(金)21:15 ID:3thqY/PO(8/12) AAS
>>823
話が発散していて会話が成立しません
まず私が「AIプログラミング」と呼んでいるのは「AIが仕様書に基づいて完全なプログラムを作成すること」です
仕様書が不完全なら当然プログラムは欠陥になります
完全な仕様書を作成するのにもAI分野の技術手法は使えるかもしれませんが
それはここではAIプログラミングとは呼びません （話が発散してしまうので）
基本的なアプローチとして、機械に近い部分から解決していくか、人間に近い部分から解決していくか
というスタンスがあります
いろいろ考え方はあると思いますが、
機械に近い部分から解決されていくだろう…と私は思っています
省5
829(1): 2020/03/13(金)21:22 ID:3thqY/PO(9/12) AAS
>>824
意味がわかりません
株価予測プログラムならそんなのは無理ですよ
経済学を駆使してでも物理学を駆使しても理論的基盤がないのだからね
せいぜい統計学と確率論でルールを決めうちしてプログラムを作ることになるのでしょう
ルールを決め打ちしてしまったなら、そこから先は「完全情報ゲーム」の世界に移行するのでは？
830(1): 2020/03/13(金)21:30 ID:3thqY/PO(10/12) AAS
>>822
目的次第でしょうね
この会話ではそこがぶれてるのでなかなか一致点を見つけるのがむずかしい
株価予測が目的なら、多分、過去の株価データからパターンを見つけ出して…
というところに学習の意味があるのでは
私が学習と言っているのはAIにプロｸﾞﾗﾑを作らせたい…というのが念頭にあるので、
プログラマが過去に作った大量のプログラムを学習して…というイメージで話しています
837(2): 2020/03/13(金)22:49 ID:3thqY/PO(11/12) AAS
>>832
何を言ってるのか意味がわからん
大雑把な話を避けるために、話の領域（プログラムでいえばスコープ）を限定しようとしてるのに
プログラムを作るのがプログラマの仕事なので、ここがAIができるようになると人間は別の仕事に移行するのは当然ですが
そこに至るまでには多分長い時間がかかると思います
従って上流工程の部分をAIが本質的に解決するのはまだまだ難しい
でもプログラミングだけに限れば結構、条件が揃いつつあるんじゃないでしょうか？
省6
838(1): 2020/03/13(金)23:05 ID:3thqY/PO(12/12) AAS
>>834
ランダムウォークは確率論ですよ
正確には確率過程、マルコフ過程の一つです
仮にランダムウォークという手法を使ってみると決めたら、そこから先の作業は「完全情報ゲーム」です
他の手法でも同じ
理論的基盤がないものを使って、解決ができないのは当たり前の話で
だから何が言いたいのかわかりません
大体、株価なんてのは天気の影響も受けるし、コロナの影響も受けるし、為替の影響も受けるし…
つまり理論的学術基盤が何もないので統計や確率でごまかしてるようなもん
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