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(強いAI)技術的特異点/ｼﾝｷﾞｭﾗﾘﾃｨ 44 [無断転載禁止]©2ch.net (1002ﾚｽ)
(強いAI)技術的特異点/ｼﾝｷﾞｭﾗﾘﾃｨ 44 [無断転載禁止]©2ch.net http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/
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698: オーバーテクナナシー [sage] 2016/11/08(火) 18:07:15.73 ID:U+r0FA+P >>697 URL2 >確かにリクルートは、人材紹介を始め、グルメ、ウエディング、旅行、住宅など、 >ありとあらゆる領域のユーザー行動データを持っている。 >Googleでさえ持っていないデータを山のように持っている。 >AIを使って行動データを解析したい研究者にとっては、リクルートが宝の山のように見えるのかもしれない。 >カーネギーメロン大学のTom Mitchell教授も「リクルートはすごくいい立ち位置にいる」と絶賛する。 >「機械学習にうってつけのデータを大量に持っている。これらのデータを使って >レコメンデーションやマッチングを大きく進化させることが可能。 >AIでユーザーの幸福に大きなメリットを提供できるだろう」と語っている。 >>693-695 気持ちは分かるが、一面的な見方で悪認定するのは良くない思うなぁ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/698
702: オーバーテクナナシー [sage] 2016/11/08(火) 18:23:47.06 ID:U+r0FA+P norico arai @noricoco 母としては「入学できた大学が第一志望よ！いつまでも浪人続けるのがよいとは限りません。 今後は自分にできること・できないことをわきまえて、有能なAIにおなり」という気持ちです。 norico arai @noricoco @noricoco センター模試タスク・東大模試タスクは保存しますので、 「汎用AIできたぜ！」という方は、いつでも挑戦してくださいね♪ お待ちしております♡ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/702
715: オーバーテクナナシー [sage] 2016/11/08(火) 18:54:46.06 ID:U+r0FA+P 富士通研究所、AIを活用して手書き文字列の認識を向上させる新技術 富士通のAI技術「Zinrai」への活用目指す http://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1028761.html 人工知能モデルを活用した高精度の手書き文字列認識技術を開発 中国科学院自動化研究所の中国語データベースで最高精度達成 http://pr.fujitsu.com/jp/news/2016/11/8.html http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/715
724: オーバーテクナナシー [sage] 2016/11/08(火) 19:40:24.54 ID:U+r0FA+P グーグルが東京都内にＡＩのデータセンター開設 http://www3.nhk.or.jp/news/html/20161108/k10010760211000.html http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/724
727: オーバーテクナナシー [sage] 2016/11/08(火) 19:43:26.42 ID:U+r0FA+P 機械の読唇術精度が人間を遙かに上回る93.4%を達成 〜オックスフォード大やGoogleが共同開発。難聴の人向けサービスにも応用可能 http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1028863.html http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/727
749: オーバーテクナナシー [sage] 2016/11/08(火) 20:32:28.12 ID:U+r0FA+P http://www3.nhk.or.jp/news/html/20161108/k10010760361000.html 言語処理学会の会長で東京工業大学の徳永健伸教授は 「現在の人工知能は、外見上では言葉を理解して会話しているように見えるが、 必ずしも人間のような理解をしているわけではなく、内部では統計的な処理を行い、 確率の高そうな答えを導いている」と話しています。 そのうえで、東ロボくんの東大受験から見える人間と人工知能の違いについて 「入試問題を解くには文中に書かれていない情報も利用する必要があるが、 人間は問題文に書かれたことだけでなく、常識のような知識も利用して問題を解いている。 今後、人間が意味を理解するレベルに人工知能を近づけるには、 人間の常識をはじめとした教科書に書かれていない知識をどのように習得し、 習得した知識を目の前の問題とどのように関連づけられるかという技術が必要だ。 そういう意味では、今すぐに人間と全く同じようにすべての問題に適切に解答する人工知能を作るのは難しい。 ただ、ディープラーニングの技術が開発されて大きなブレークスルーが起きたように、 多くの研究者がこの壁を突破しようとしており、人と同じように 言葉を理解する人工知能の誕生は、着実に近づいていると思う」と話しています。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/749
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