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AIおじさんと戯れるスレあるいは人工知能総合

カテゴリ_AI
1: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 21:42:52.596 ID:lXn1URMN0
AIで出来たおじさんでなくAIに深い興味にあるおじさんです

3: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 21:48:13.479 ID:lXn1URMN0
深層学習が強いAIを実装する器足り得るかは疑問

 

4: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 21:50:12.775 ID:sAp/04ewd
まずは決まった問題について人間と同等かそれ以上の処理ができるようになってからじゃないかな

 

5: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 21:51:21.412 ID:lXn1URMN0
>>4
ゲーム並に狭い問題領域なら上手くネットワークを設計するだけで
現行の深層学習の類で何とか出来てしまいそうなくらい勢いはありますね

 

7: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 21:56:17.341 ID:q25OrMwNF
人間がなんらかの処理をおこなうブラックボックスの中身を再現できればってことなんだと思う
ただ、今のスタティックな学習結果を維持する方法は人間的ではない

 

8: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 21:58:00.039 ID:lXn1URMN0
>>7
そうですね しかし人間としての正解モデルは定義できないだろう
ってのが辛いところです

 

9: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 21:59:10.372 ID:lXn1URMN0
落ちてる財布を見つけてどう処理するのが正解?
みたいな表面的なデータを取るだけで人間らしい挙動が作れるでしょうか?

 

10: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:00:56.632 ID:lXn1URMN0
恐らく人間はかなり複雑な抽象化を行っていて
そのおかげで少ないサンプルから色んなシチュエーションに対応できるのだろうと

 

16: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:20:21.061 ID:lXn1URMN0
人間は全く初体験のような状況においても抽象レイヤーからの何らかのサポートがある
機械学習はそういうのが無い……のか?ネットワークを適切に組めば可能?

 

17: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:22:04.761 ID:lXn1URMN0
人間は見たことのない色の鳥を思い描く事ができますが
機械が入力した事のない色の鳥を描いたらそれはバグでしょうか?

 

18: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:24:39.981 ID:fwIGY2TI0
転移学習ができるんだから、ないわけじゃなくて、タスクが既知のモデルと類似のケースだと判別する仕組みが整ってないだけだと思う

 

19: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:26:34.196 ID:lXn1URMN0
>>18
人間はカラフルな野菜のデータを鳥の柄に転移できるような仕組みがあり
機械はそこまで複雑な転移の仕組みが無いって事ですかね

 

22: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:31:16.663 ID:fwIGY2TI0
>>19
なんかすごい抽象的な回答でもうしわけないけど、今のAIはまだ個別のタスクに最適化されるばかりで、意思を持たせるようになってない気がする。
強化学習はそのアプローチだけど、鳥に野菜の柄を載せたいと考える仕組みが、そもそもあまり検討されてないよね。マイクロソフトのマルチモーダルAIがそれに当たるくらいで。

 

20: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:28:45.388 ID:lXn1URMN0
AとBが似ていると判断できるということは
抽象化した結果が同一になるような上手い抽象化の仕組みがあるって事かな?
犬クラスと猫クラスが共通の動物クラスを持ってるみたいな認識の構築が

 

21: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:30:11.775 ID:lXn1URMN0
深層学習はその辺りが人間と乖離してる気がしますね
目と鼻と口があるから顔だと認識してるわけでなく
fad;ljとoiukjとga;bがあるから顔!みたいな不自然な抽象化があるような

 

23: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:33:31.964 ID:fwIGY2TI0
>>21
それは時々思う。隠れ層出力見ても、人間の判断方法と一致してるのかよく分からんし、判別が正しいだけにやや気持ち悪い。ブラックボックスはやはり問題。

 

26: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:38:52.992 ID:lXn1URMN0
>>23
形状認識の基本に人間と同様のガボールフィルタらしきものを形成する
ような場合もあるとか言われてますけど
自分が試して出来たのは何か独自の変なフィルタだったのでそう考えるようになりましたね

 

28: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:41:28.519 ID:fwIGY2TI0
>>26
意外と人間も結果が同じなだけで、経緯は皆違ってたりして。

 

30: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:45:14.868 ID:lXn1URMN0
>>28
その可能性は否定しきれないですね確かに
ちょっと真面目に考えると怖い話にもなりそうですけど
クオリアがどうこうとかスワンプマンとか哲学的ゾンビとかそっち系の

 

31: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:46:40.504 ID:yKxbDti80
>>30
それインプットが足りてないだけじゃね
チューリングテストはクリアできたんだから知識量が足りれば会話はそんなに難しくない気がするけどね
金にならないからやってないだけで

 

25: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:37:23.334 ID:yKxbDti80
強いAIってそもそも必要か?

 

27: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:40:02.785 ID:lXn1URMN0
>>25
AIおじさんはロボ娘の幻想に取り憑かれてるので……
実際手に入っちゃうと何だこんなもんかって押し入れにぶち込んじゃう気はしますが

 

32: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:48:07.916 ID:fwIGY2TI0
ヒントンさんが言うように、人間は一度見れば覚えるのに、深層学習は何万もデータないといけないなんておかしいだろ!ってことだよね。人間には何かあるな。

 

37: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:54:13.527 ID:sAp/04ewd
案外いろんなタスクに精通するようなもののほうが少ないデータでそれっぽい出力ができるのかな?

 

40: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:56:14.802 ID:lXn1URMN0
>>37
幅が広すぎるのもフレーム問題みたいな話になるので駄目でしょうけど
一つのネットワークでいくつも尖ったタスクをーってのも
ノーフリーランチ定理あたりに引っかかって駄目になりそうですね

 

38: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 22:54:14.382 ID:lXn1URMN0
機械の抽象化を人間のそれに近づけるというか
任意すぎる抽象化を制限する?っていう方向で進めれば良いんですかね
全く言葉遊びの段階で具体性は皆無ですけど

 

42: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:00:47.668 ID:fwIGY2TI0
人間の神経細胞が、タスクごとに結合を変えるなんてありえないし、様々なタスクごとに個々のモデルを保持できるようにも思えないから、転移学習で乗り切ってるのは確かだよなあ。

 

47: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:06:21.804 ID:lXn1URMN0
脳は常に一歩先の未来を経験パターンから想起していて
その想起したパターンと現実とが乖離した時に驚きを感じて
その差異を記憶しやすくさせているとかなんとか

 

49: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:10:42.505 ID:fwIGY2TI0
>>47
なるほど、驚きという機能に意味があるというか、驚きが損失関数に相当するというのは、面白いと思った。

 

48: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:07:26.116 ID:lXn1URMN0
でもHTMは最初の理論の話の本が日本語版絶版になってたり
理論は面白いけど実用でいまいち成果あげてなかったりで学ぶべきかは微妙

 

50: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:18:04.680 ID:lXn1URMN0
深層学習の抽象化に人の脳と似た偏向性を持たせる
うーんどうすれば可能になるのか想像もつかない

 

51: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:18:50.570 ID:lXn1URMN0
そもそも深層学習自体はそれほど複雑でないロジックで出来てるはずなのに
出来上がったネットワークがブラックボックス的なのは何なの

 

53: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:28:30.293 ID:lXn1URMN0
目・鼻・口を個別に学習したネットワークを合成して
あとは上手く組み合わせて顔認識してくれい!
みたいな事が出来れば良いんだけどそういうのはまだ無い?

 

58: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:32:35.732 ID:fwIGY2TI0
>>53
自動ではないかと。ブラックボックスになるのが嫌だから、キーとなる個別のパーツを学習させた上で改めて最終的な評価を学習させることはあるけど。

 

60: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:34:01.330 ID:fwIGY2TI0
>>58
補足。学習済みモデルを組み合わせて、あとはよきに計らえで、そういうの自動でやってくれると捗るね。

 

63: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:39:48.314 ID:lXn1URMN0
>>60
そうそういう柔軟性があってもおかしくないと思うんだ
今って紋切り型のネットワーク設計して流し込んでで拡張とかあんまりしないでしょ?
まぁ実際そういうことやろうとすると言葉以上に難しいんだろうけれどね

 

54: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:29:26.069 ID:lXn1URMN0
全体から任意の抽象化を求めるから人間と乖離するんであって
個別の抽象レベルで学習したネットワークを組み合わせられれば解決する気がした

 

55: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:29:49.222 ID:yKxbDti80
顔認識はもうあるじゃん

 

57: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:32:25.611 ID:lXn1URMN0

>>55
ええと今言いたかったのは現行の顔認識は
目?鼻?口?らしきもの?を認識して組み合わせる事は出来てるけど
個別に確かにそのパーツを目・鼻・口として認識してる保証はなくて

fasdとka;sdとipfsaみたいな出鱈目なパーツの組み合わせを顔としてる可能性もあると
んでその可能性を排除して目は目として認識してほしいなってのを
目だけ学習したネットワークを組み込む事で実現できたらなって話

 

59: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:32:38.990 ID:CEzDwCMU0
そもそもよく知らないけど
人間の脳ですら目に見えない細胞を集めてスイカくらいのデカさが必要なのに
情報を人間の脳みたいに統合することが機械に出来るのかね

 

61: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:37:48.014 ID:lXn1URMN0
>>59
神経細胞がただのメモリなら無理ではないと思うんだけど
あいつらクロック持ったコアみたいにも動くから現実的には厳しいかもね

 

62: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:39:25.356 ID:CEzDwCMU0
例えAIが出来たとしても
20世紀的なクッソデカいAIならまだやりようがあると思うけど
偏在的にAIが出てくるようになったら悪夢でしかないわ

 

64: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:41:12.524 ID:lXn1URMN0
>>62
すぐには無理だと思うけど実際出来たら社会構造から変わっちゃうよね

 

66: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:43:26.191 ID:CEzDwCMU0
まあ人工知能ってのがあくまで言うことやってくれるただのゴーレムなら良いけど

 

69: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:57:37.728 ID:lXn1URMN0
機械学習で困るのは例えば旧式ロボットのセンサーで取ったデータを
そのまま新型のセンサー数から違うロボットに適用するみたいな
出力を保ったままネットワーク構造を任意に再成形するのが難しいってとこな気がする

 

70: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/01(日) 23:58:35.974 ID:lXn1URMN0
シチュエーションの話でいえば6次元で足りてたはずが
間に3次元ほど追加したくなったときに転用しづらいっていう

 

73: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/02(月) 00:06:52.916 ID:nqgIyPeB0
結局なんで再利用しないかというと、下手なところで繋げると、そのレイヤーでの抽象化意味があってないかもしれないからかなあ。ブラックボックスで解釈できないから、もういいや最初から学習しようってなる

 

77: 以下、5ちゃんねるからVIPがお送りします 2018/07/02(月) 00:36:56.108 ID:6gJFVDN10
うーん転移学習自体への認識が大分変わったよ
それってどうなの?って感じの認識しかなかったけど
俺が求めている内容には意外と合うみたいだからもっと調べとく

引用元

http://hebi.5ch.net/test/read.cgi/news4vip/1530448972

管理人からひと言

人間の脳って不思議だ。セイバーマリオネットみたいのが生まれて欲しい。

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