[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ105 (1002ﾚｽ)
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139(2): 2018/01/03(水)21:46 ID:YcoMX/MW(5/5) AAS
ちなみに、
行動経済学のいうマクロな範囲は、
一般的な経済学上のマクロな範囲なので、
社会全体を示してはいない。
後まあ、
行動経済学的には人間は適当な選択を繰り返しているが、
組織は合理的でないと生き残れないという観点に立っている。
まあつまり、基本的には個人の消費や行動を対象にしている。
ただし、組織といえど、
個人の集合体である訳だから、
省13
140: [age] 2018/01/03(水)22:55 ID:+PgNAf4t(1) AAS
オモロイ番組ないかな？
141: 2018/01/03(水)23:11 ID:yu//60rN(5/5) AAS
society5.0のCM、良いタイミングで打ったね
君の名は。見てたら出て来た
初お目見えか
142(1): 2018/01/03(水)23:43 ID:SWgQYNQk(5/5) AAS
>>139
深層学習（ディープラーニング）だけなら無理かも知れないけど、
二次元的なものの見方からから三次元的なものの見方になるというか
ようやく４０年前のアイデアが形になったカプセルネットワークなら
多角的な視点で見ることが可能かも知れないね。
2017.11.28 TUE 07:00
グーグルの天才AI研究者、ニューラルネットワークを超える「カプセルネットワーク」を発表
外部ﾘﾝｸ:wired.jp
143: 2018/01/04(木)00:44 ID:M6p7geeb(1/7) AAS
出遅れの日本、激しい競争を勝ち抜くには何が必要か
外部ﾘﾝｸ:mainichi.jp
−−日本はＡＩ市場で生き残れますか。
日本は歴史的に電気やエンジンは発明できなかったが、
世界で評価される自動車を開発するなど発明された技術を応用する力は優れている。
今後の世界のＡＩ市場は、ＡＩ技術を応用し、
人々の生活の利便性をさらに高める段階に入るので、日本企業にもチャンスはあるだろう。
↑
松尾豊先生も指摘しているが、
汎用ＡＩを搭載した汎用ロボット開発で日本の勝機があるかもな。
144(1): 2018/01/04(木)00:52 ID:W4CsxTr1(1/12) AAS
ほー、
グーグルも脳が脳がと言い出してるのか、
まあ、日本のアプローチと違うのは、
実際の脳の全容解明なんて無謀なチャレンジをしてるのじゃなくて、
使えるAIのアルゴリズムの宣伝文句として
脳が脳がと言ってるだけだろうが、
まあ、それは置いておいて、
このカプセルネットワークも中身がよく分からんのだけど、
猫が帽子を被った画像で、
検索ができるから、
省10
145(1): 2018/01/04(木)00:57 ID:B76zRjCU(1) AAS
カプセルネットワークって認識するパターンを
3次元のパターンにしただけなんじゃないの？
あいかわらずパターン認識しか考えて無いとすると
あんまり進歩してない気がする。
146: 2018/01/04(木)01:20 ID:2Vjegvyu(1/2) AAS
文脈理解て（笑）
147: 2018/01/04(木)01:39 ID:W4CsxTr1(2/12) AAS
ああそうか、
猫が帽子を被った画像は
文章じゃなくて、
「帽子を被った猫」で検索したってことか？
「A cat wearing a hat」
それなら、文脈と言うレベルではないわな。
単語に修飾語がついただけになる、
省12
148: 2018/01/04(木)01:44 ID:W4CsxTr1(3/12) AAS
あー
これあれか、
今の携帯に入ってる、
多少、曖昧な表現に対応できる
音声認識の技術に使われてるのか？
確かに文脈を理解してるとは思えんが、
短い文章だと、
返答可能なパターンがあるってやつ？
149: 2018/01/04(木)01:51 ID:2Vjegvyu(2/2) AAS
知らないんだったら黙ってたら
150: 2018/01/04(木)01:56 ID:W4CsxTr1(4/12) AAS
知ってる人が出てくる可能性が０ではないし、
もっと興味を持つような点が出てきたら、
オレが本気で調べるかもしれない。
ただ、
現状の情報だけだと、
カプセルネットワーク自体に大した、
ブレイクスルーは感じられない。
記事の内容的にも
2013年頃には実用できるレベルだった様だから、
たぶん今、使われてるものなんだろ。
省5
151(2): 2018/01/04(木)02:04 ID:/VjRlZuA(1/7) AAS
>>144
直前のレスを忘れるんですか？
>>142は>>139に対するレスだからね。
個人がディープラーニングで
組織がカプセルネットワークじゃないか？って事で、
＞自発的に何かを産み出す
なんて話じゃ無いから。
>>145
ピクセルからボクセルにという側面も在るかもしれないけど、ディープラーニングが様々な分野で応用展開されてるのと同様に
カプセルネットワークも多分野に展開可能な潜在能力が有るんだよ。
省3
152(1): 2018/01/04(木)02:20 ID:W4CsxTr1(5/12) AAS
>>151
あーすんません。
AIが自発的に何かを生み出す
＝AIが行動経済学における新たな手法を開発する
為の手段として、
カプセルネットワークを上げたのかと思ってました。
世の中に存在していない、
手法を生み出すことは、
ディープラーニングでも、カプセルネットワークでも、
無理だと思うけど、
省6
153(1): 2018/01/04(木)02:38 ID:W4CsxTr1(6/12) AAS
>>151
2つほど疑問があるんだけど、
カプセルネットワークでは、
文脈理解までは進みそうに無いけど、
リンクにあるような
＞文書を単に言葉の羅列として処理するのではなく、
＞実際にその内容や意味を理解できるようなモデルができれば
これを目標にしてるの？
今のパターンだと、
定型文と、その類型を覚えさせて返事してるだけっぽいけど、
省14
154: 2018/01/04(木)02:46 ID:/VjRlZuA(2/7) AAS
>>152
いえいえ、私もそんなに良く理解出来てる訳じゃないので、いい加減なもんですよ。
ただ、２次元から３次元は自然の流れで
ディープラーニングのカプセル化もいずれベースになるんじゃないかと思って書いたので。
自発性に繋がるかどうかは謎ですね。
組織や会社としての能動性や資源選択が社会的にどう繋がるんでしょうね？
カプセルネットワークで強化学習やQ学習をやっていくと世界紛争しか出てこなさそうだし。
155(1): 2018/01/04(木)02:58 ID:/VjRlZuA(3/7) AAS
>>153
ディープラーニングを詰め込んだカプセルは
様々なクセを内包出来るって事だと思ってる。
センシティブな細胞を選択して組合せてネットワークを組める。
ディープラーニングだけだと単なる細胞的な役割しかなくても、カプセルにすることで、学習機能自体をデータ化することになるというか
内蔵の各種臓器になるみたいなもんじゃないかな？
大脳は教師有り学習で小脳は強化学習で、それらを自由に組合せ出来るようになるんじゃないのかな？と。
156(1): 2018/01/04(木)03:27 ID:W4CsxTr1(7/12) AAS
>>155
小さいアルゴリズムを複数集めて、
大きなアルゴリズムの一部として動かすって事？
AutoMLもそれと同じような気がするんだが、
どう違うんだろ？
いずれは、自分で調べるしか無いのか？
英語の専門的な文章なんて、
読みたくねぇー。
誰か分かりやすく訳してくれないかな。
157(2): 2018/01/04(木)03:53 ID:/VjRlZuA(4/7) AAS
>>156
外部ﾘﾝｸ:wired.jp
＞グーグルはAutoMLの詳細を公開していない。
らしいから、似たような仕組みじゃないかとしか、わからない。
とりあえずキータのページ読んで見てます
カプセルネットワークはニューラルネットワークを超えるか。
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
158: 2018/01/04(木)04:08 ID:/VjRlZuA(5/7) AAS
>>157
失礼しました。AutoMLとはぜんぜん違うね。
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