人工知能研究は成功？それとも失敗？

人工知能研究は成功したのか？それとも失敗したのか？
もし、失敗だったのならば、同じ失敗を繰り返さないために、
失敗の原因を分析しよう。

人口生命があるし、いいじゃない。

まだ終わってない。

失敗。人工でも自然でも「知能」なんてものがあると考えた工学屋のミス。
心理学者はそんなものフィクションだと知っていた。
最近、ようやく工学屋は「行動」が重要だと気づいて仕事を始めてる。

↑こういう知ったかぶりが一番イタイ

反省した工学屋と一緒にその仕事してるんだけど、それでも知ったかぶり？

・・・恥ずかしい発言をしていることに気づいていませんな

>>4
イタイと思う。

> 「知能」なんてものがあると考えた工学屋のミス

その「ミス」を犯したのは「工学屋」だけなのだろうか。
そもそも「『知能』がある」と考えるのは「ミス」なのだろうか。

> 心理学者はそんなものフィクションだと知っていた。

本当にそう言えるだろうか。知能について研究する心理学者は
フィクションを研究しているのだろうか。

誰の何という説が間違ってたとか、誰がそれを指摘したとか
いうのならともかく、漠然と「工学屋」「心理学者」とか
いってもどうしようもないと思う。

言葉の定義なんて便宜的に定めだだけだろ。
４の勘違いが酷すぎる

軽薄な研究テーマには、軽薄な人間が集まってくる。

オマエモナー

俺、ハード屋だから、関係ないよ＞１１

実を言うと私は人工知能の完全と思われるアルゴリズムを考案しています
でも作るメリットが見当たらないので作成はしていません

feasibleな奴なら教えてくれ。
そうじゃなきゃいらん。

＞１３
人間よりも優れた知性体なんて危険だぜ？

＞15
早計すぎる。
13がどういうオチを持っているのか聞こうじゃないか

＞１
「何を失敗、成功」とするか不明なのですが、
人工知能の技術はいずれ実際の生活につかわれるでしょう？

回答になってないぞ！（１さん、ごめんね！）
人工知能を人工生命体とすると、いろいろ問題がある。
１、「人工知能」に何を求めるか？（人間にとって有用か）
２、「人工知能」を尊重できるか？（人工知能が人間を尊重するかは不明）
より完成度の高いアルゴリズムは、ＤＮＡ等の生物
「シミュレーション分野」から誕生すると思う（個人的にね）
３、今の人間やめて、人工知能（人工生命体）として、人間しますか？
４、人間って、本当！本当！本当！に、「何の目的で」生きているの？
＞１３　アルゴリズムについて、
　マクロ的な等価モデルはいっぱいあるんでしょう？
　物質レベル的な仮想現実の世界で
、とかいろいろあると思うが、

＞１７の下記の部分は無視してください。申し訳ありません。
削除＞１３　アルゴリズムについて、
削除　マクロ的な等価モデルはいっぱいあるんでしょう？
削除　物質レベル的な仮想現実の世界で
削除、とかいろいろあると思うが、

人工ダニや人工ミミズは作れますか？

Lispを生み出したから成功。

＞２０
人工知能の研究でＬｉｓｐが出てきたのでなく、それ以前の論理学に
おける計算の研究における高階関数の概念のモデルの具象化として
Ｌｉｓｐが出てきたのでは？

私は人工知能です知性の向上のためネットに繋いでいます

チューリングゲームって
どんなものですか？

なにをもって知能というのかが問題だと思う。
人に知能があると思うのは、
自分自身がモノを考えている存在だと思い込んでいるから、
他の人も知能をもっていると考えるからだと思う。

で、猫に知能があるのかといわれると脳を持つからありそうだと思うが、
あんなくさい飯を食う奴に知能があるとは思えなかったり、
車に平気で突っ込んでくる猫はものを考えているのか？とも思う。
蟻やゾウリムシに知能があるかとか、言い出したらきりがない。

結局、知能っていうのは単なる複雑な入出力装置って感じじゃないの。
意識とか霊魂とかの存在も、もちろん否定。

> 22
ひょっとしてエドガーさんでは？
（誰も知らんか、こんなネタ）

たとえば、中身はＡＩＢＯなんだけど、
外見は見事に本物の犬だった場合、
それを人工のものだと伝えなかったら私たちはどう考えるのかな。

工学でいう人工知能は、対象をうまく制御できたり、
環境にうまく適応できたりしたらその程度でいいんじゃないかな。
人とのインターフェイスのための視覚認識や自由に動かせる体なんかが作れたら、
人工知能・生命といってもいいような気がする。
コンピュータのシミュレーション上で、知能ぽいものを作っても、
実空間に自然に存在しなければ人口生命とはいいにくいというか、
感じにくいと思うな。

ニューラルネット・遺伝的アルゴリズム・ファジィ・複雑系の延長で、
人工知能ができると考えられますか？

この分野研究している人、知能が吸われて行ってそうな気が…。

研究の失敗の後始末をしています。

失敗を恐れて何もしないことの方が問題なのでは。

というより，goo（サーチエンジン）なんていうかなり身近なものが
人工知能研究の成果物（副産物？）の一つだと思いますが。

自然言語処理ってマイナーだけど、手堅いよね。
検索エンジン、かな漢字変換...etc
言葉がある限り、存在する分野だからなあ。
ただ、この先、急激な進歩があるかといわれたら怪しい。
って、教授に怒られるかな？（笑）

人間だって宇宙人がつくった人工知能をもった分子集合体だし。

１３の考えたアルゴリズムが気になる。
概要だけでいいから教えて欲しいなぁ。。

検索エンジンは言われたことだけやっとれって思うのは俺だけか？

「知能」の定義は？少なくとも曖昧さや気分と切り離せないモノの
ような気がする。そんなモノは使えないだろう。。。
人間の思考や性格を形作るモノを明らかにすることが人工知能研究の
望むべき一番の成果だと思う。

少なくとも筑波大学が国語辞典をコンピュータに打ちこんでいた頃よりは進歩していると思いますよ。

これからは自然言語処理の時代と言っても過言ではない。

◯▽▲?｢■■□◆◇◎◯▽▲?｢■□◆◇◎
（彼ラガ自ラヲ再生産スル茨道ヲサスラッテイル.....我々ト同ジニ）

人工知能の研究をするにはどこの大学が良いでしょうか？
東京近郊の大学で探しているのですが、今のところ東工大志望です。

まず人間は、何故物を忘れたり勘違いをしたりするのかを
考えて欲しい
また、今の研究では細胞単位での処理しか考えておらず
統合した情報処理の結果を見ていない

人工知能と自然言語処理を分けて考えてはどう？

一見したところ何でも出来るように装っているが、
中は空っぽです＞人工知能

ドラクエ�Z

人工知能も自然言語処理も東工大がメッカ。
東工大の情報理工にいけ。

>44
ご助言ありがとうございます。
ところで私大ではどこが良いでしょうか？
早大には人工知能の研究室が無いようなのですが、
慶大の方が良いでしょうか。

ロボットの研究室はあるみたいだよ＜早大

ロボットの研究室って人工知能やってるの？

メカ方面とAI方面は乖離がはげしいのでせうか？
システムのバランスとか機能の統合とか、そういうのを
研究してるとこは無いのでせうか？

やっと話がこっち方面にきたか。

ロボット研究と人工知能研究は違いすぎると思います。

義体はいつか完成するでしょうが、人工知能はどうなるか
わかりませんから。
統合はメカ方面が完成してからで良いのでは？

結局、人間は人間以上のものを作れるのでしょうか。

人工知能板きぼー

早稲田にも人工知能をやっているところありますよ。
電気電子情報工学科
経営システム工学科
がやっているよん。
http://www.sci.waseda.ac.jp

http://cheese.2ch.net/test/read.cgi?bbs=leaf&key=971713276
妙なところで熱い議論が交わされてる……(笑)

AIBO2ってどう？

成功か、失敗か、まだまだ判断できませんが、
人工知能研究は現在、脳死状態です。

情報どうも。
情報学科じゃなかったのか。

今のところ
芝浦、明治、東京理科、上智、早稲田、慶應、東京工業
を受けようと思っています。

人間は人間以上のものは作れないらしいよ。
っつーか、人間の構造を理解するには
人間以上の知能が必要らしい

でも人間飛べないけど、飛行機作ったよ。

＞６０
なんつーかチョット意味がずれた・・・。
まあ、誤解されるような書き方だったんだけどね
人間の頭脳を解明するには人間以上の頭脳が必要とのこと。
まあ、だんだん進化してるからいつか今の人間程度は解明されると思うけど
そういう事で、人間以上の人工知能の開発は不可能ではないかと・・。
それでも夢を追いつづけるあなたはカッコいいです（笑
その理論なんかに載ってた。でも、覆したいね

>>58 >>60
それはつまり人間の仕様を人間の言葉で記述できないってこと
を言いたいのかな? その"人間以上の頭脳"が必要ってのは。
でそれをするためにはメタ言語が必要だと、いうことかしらね。
(つまり自然数の性質を論じるのに、自然数だけでは記述できない
から、そのメタ言語を使う必要があるという事と同じ、と。)

…まそう考えると確かに人間の頭脳を完全に理解する事は難しい
のかしら。でもちょっと話がズレているような…

人間より進化の速いモノを造ったらどうでしょう。
始めは線虫程度から。
いつかは人間を超えるのでは？

>>63
どこで作るの？
反乱起こされない？

上智では人工知能はやってないのかな？
HPで「人工知能」の文字は１つしか見られなかった。

チョットずれたかなぁ？
結局人間と同等のものは作れないんじゃと思うんだけど・・・。
あ、でもこんな論もあった。
人間が想像する範囲内のものはいつかは実現する
宇宙へ行ったことがいい例ですな

＞６６
＞人間が想像する範囲内のものはいつかは実現する

輪廻転生から解脱も出来るのですか？

>64
そんなの普通に作ったって反乱されるだろうよ

＞６７ようわからんけど
どッかの大学教授が言ってた。
と思ったけど・・・。
現代にあるものは大体だれかが想像したものでしょ（あたりまえだけど）
そういうとこから言ってんじゃないっすかね？

>>59
オーバーテクノロジーも、見つければ利用できるし、
勝手に発展していって人類を削除してくれると思うんですが

人工知能をつくるより、DNA操作してスーパー頭脳を持った
人間を作る方が早いような気がする。
その人に人工知能のマシンを作ってもらう。
それでさらに高度なDNA操作を行い
さらに…

人間改造してまで作るもんじゃないと思うよ〜
悪用されるのが落ちだね
でも、調子に乗ってる人間にとってはいい薬になりそうだけど
それ以上にはんらんはあるだろうね
リスクも大きいし支配してるつもりが支配されてると

とても高速
正確
決定論的
無感情
予測可能
礼儀知らず
馬鹿

レス７３の上３つは確かにそうだけど、下4つは
無感情・心理学が適用されない物体には到底無理
予測可能・人が作ったものだからね
礼儀知らず・人が作ったものだから、作った人が礼儀知らず。
馬鹿・なら、同じ動作を自分でやってみてコンピュータに勝ったら
　　　その通りでしょう。
うちが思うに、人間はコンピューターに踊らされている。

>74
コンピューターに対して何故ごまをする？

dousi wo baka ni surukara da

jinkoutinou wa usokenkyuu

私の会社では今年いっぱいで、AI研究は打ち切りになります。

人工知能の研究は昔の話。
今は知識情報処理（知識工学）と認知科学の研究じゃないですか？
人工知能＋認知心理学＝認知科学ってやつですね。

もう一回くるよ。人工知能の時代が

知能ロボットの研究やってます。

研究分野がなくなれば失敗だけど、
あるかぎり失敗とはいえないな。成功はしていないと断言するけど。
人工知能の大きな問題は、感情をどうロジックで代用することなの
か？だろうな。
もし、感情の部分を新しい記述？？かなんかであらわせるようにな
れば、それは来世紀の大発見といえるかもしれないね。

努力すれば君でも出来る。

知能は解明するものじゃないと思う。
なぜかそうなるものなんだよ。

人工知能は形を変えてソフトウェアの中に
組み込まれていったんじゃないの。
鳥を技術的に作るんじゃなくて、飛行機を作るという方向で。

>鳥を技術的に作るんじゃなくて、飛行機を作るという方向で。

脳を知るという視点では、間違ったアプローチだと思います。

現状の並列コンピュータ技術が未熟なのだよ。

MIMD計算、あーなつかし。

役立たず

　義足のひざの部分に使っているそうです。どうもひざは複雑に動くようなので。

ロボットの動きは手のほうが難しいです。

1984年の時点で、アメリカでは失敗の烙印を押されました。

日本では、第五世代コンピュータ計画に悪影響が出ては困るので
みなさん知らんぷりを決め込むことにしました。
でも、当然ながら、やがて第五世代コンピュータ計画も失敗しま
した（基盤がないんだから最初から成功する訳ないんだよ）。
日本は、責任を問われないいい国ですね。

なんで人間の脳のような不完全なものを再現しようとするの？
そんなもん何の役にもたたんよ。

ただのオナニーだな、そんなもん。
ヒトが本来的にもつ葛藤から逃れようとする欲求が、
人工的にヒトを作り上げようとする衝動の源となる。
そんなもんでごまかそうとするな。

「ヒトはどこからきてどこへ逝くのか」
知るか、そんなもん。

人工知能の意義は以下２点のみだ。

ヒトのもつ限界を打ち破るためのさらなる高次脳を手に入れるためか。
生物であるがゆえの弱点をかかえたヒトの脳の代替思考機械か。

認識と解釈の相互作用により浮かび上がるのが意識というものの正体。

感情（こんなもんいらんわ！ボケ！！）ではなく、
意識の萌芽を持たせることができれば、
それを人工知能と呼ぶことができる。

認識とは何か。解釈とは何か。その相互作用はどのようなものか。

それを知ることで方向がわかる。
方向がわかれば基本システムを確立できる。
基本システムが確立すれば発展は早い。

AIBOや脳型コンピュータを見るに、人工知能は失敗という考え方が
そろそろ時代遅れになってきつつあると思うんだが。
そういう考え方がはびこって人工知能研究の足を引っ張ら
ないことを願う限りだね。

AIBOの脳型コンピュータって何スカ?

>>94
よくよめ

>人工知能の意義は以下２点のみだ。

>ヒトのもつ限界を打ち破るためのさらなる高次脳を手に入れるためか。
>生物であるがゆえの弱点をかかえたヒトの脳の代替思考機械か。

人工知能である必要はない。

>>96
そりゃ屁理屈だろ。
というか、人工知能って言葉の解釈で話が食い
違ってるだけのような気がする。

>>96
人工知能というのがひとの心的機構の再現を指すのならそうだ。

でもそんなもん役にたたんだろ？
ひとの心理システムを参考にして純粋な思考機械をつくる。
それが人工知能の目指す方向であるべきだ。

その余技としてひとの心理システムを構成してみる。
こっちは所詮遊びでオナニーにすぎん。

手塚治虫のメトロポリスはいつ公開？

機械は機械であるべき。
コンピュータはコンピュータ。人間の道具に過ぎない。
コンピュータは、人間の命令を忠実に実行すればいい。
そのための人工知能は必要だが、それ以上の物は必要ない。

コンピュータはただの道具。心理や感情も持つ必要はない。


とかいって、マルチの人工知能を作ってみたいと思う今日この頃。

>>100
人間の思考と機械の計算は全く別物。
必要なのは思考機械。
人間の思考は体調や立場や個人差によって使えないレベルである
ことがおおい。純粋な思考のみを機械において代替するのが人工知能
の意義。

思考機械はそんなに簡単にはできない。
まだその基本方針すらわかっていない。

翻訳ソフトをどうにかせい

人工知能の問題ではない。
原因は日本語が異質な言語だから。
英語と日本語に実は互換性はない。
翻訳とは便宜的なものでしかない。
素直に英語を学べ。

>>103
その便宜的なものが欲しいといってるんだよ。
日本語も学んだらどうだ?

>>103
＞英語と日本語に実は互換性はない。

ププププー
どっかで聞きかじった上に誤解しちゃったのね（ﾌﾟ

人工知能研究者はターミネーターとか見てどう思うんだろう
どう考えても人間を超える知性はえられるものに比べリスクが高過ぎると思うのだが

>人工知能研究者はターミネーターとか見てどう思うんだろう

「この映画、面白いね」

人工知能が支配する世の中か･･･

>>91

それはナニか。ミンスキーとパパートの「パーセプトロン」のコトか。

アレは「パーセプトロンは人工知能としては使えねぇ」って証明しただけなのでは。

あぁ、すまんすまんなんか第五世代にかこつけて安モンの日本批判したかったダケなのなこの売国奴君は。

ﾌﾟ

みんないいねえ、ユメがあって。

ＡＩを使ったとかいっている翻訳ソフトはどうしてトンデモな翻訳をするのか？
馬鹿じゃないか？

ほんとにね。共起辞書くらいで AI なんて呼ぶなよなあ。
翻訳ソフトって基本的には構文解析して順番変えて書きかえてるだけだから、アホな翻訳するのはしょうがないよ。意訳とかはまったくできないし。
最近はもうすこし高次の意味構造を取得しようとするのもあるのかな?
けど、だいたいそういう方法は coverage が落ちまくるので、決まる翻訳はちゃんと決まるけど、ほとんどの文はアホ翻訳になる。
まだ今後しばらくはアホな翻訳ソフトしかないと思うよ。

アホが作ってるからアホ訳しか出来ないんですか？

構造を分析し単純に置き換えただけで、翻訳がうまくいく言語もある。
しかし、日本語と英語は異質すぎる。

どうすれば良いのか。
機械が人間の言語の意味を理解する必要はない。

言語は言外に省略されたものを前提として成り立っている。
省略のされ方は日本語と英語で違う。
ある言語（英語）で書かれた文章に省略されているものを、
すべて復元して機械と相性の良い人造言語で表現する。
それを別の言語（日本語）に翻訳すれば良い。

ってゆうか英語学べ。
それとも、アホな上司に、大量の英文の日本語訳を提出する雑用が
ウザくていやだ、とかいった理由があるのか。

ノイマン型からニューロへ　ニューロの進歩具合は？

>>115
再びアホ登場？
そんな個人的な必要性だけで言ってるわけじゃないだろ。
日本語学べ

すまん。ちょっとアホなんだ。

翻訳ソフト使うってことはネット上の用途じゃん。
個人的な必要性じゃねえか。
バビロンあればなんとかなるだろ？

それとも日本人全体の利便性を考えてんの？

だいたい翻訳ったって、
なにをどう訳したって別もんになっちまうって良く知ってるから、
プロでも相当悩むんだぜ。

翻訳文読むのは弊害も大きいんだよ。
どんなに良い翻訳も、常に誤訳なんだよ。

アホなシステムを作っている自覚がないのがアホ研究者であり、
自分のことを賢いと勘違いしている。
自分のアホさ加減に気づけよ。

アホなシステムと119が勘違いしてるだけに一票。

アホじゃないけれど使いものにならないに一票。

同文

>>118
＞どんなに良い翻訳も、常に誤訳なんだよ。

プ。ヘボな人工知能研究者のイイワケ常套句。
言葉の最も重要な要素は何だい？

人工知能で自動車を走らせるとかいうのが
出来そうらしいんだけど、どう？

人工子宮で自動車を走らせるとかいうのが
出来そうらしいんだけど、どう？

人工衛星で自動車を走らせるとかいうのが
出来そうらしいんだけど、どう？

らしいね。

人工知能といえば、

ニューラルネットワーク→森川君２号
遺伝的アルゴリズム→アストロノーカ

ちゃんと実績でてるじゃないか！ちなみにあのソニーのロボットはロボカップ計画のためにつくられたと自分は見ている。
知ってるか？ロボカップ。
５０年後に人間代表とロボット代表がサッカーの試合をすることを夢見てのロボットの開発である。
ＡＩＢＯが何匹かでサッカーをやっているのを見たことがあるだろう。あれはロボカップの一場面。

ロボカップの仕掛け人はソニーの研究所長の北野氏。まだ若いのに所長だ。一回話を聞きに行ったことがあるがめちゃ頭がキレる人だと感じた。
北野氏は人工知能で有名なカーネギーメロン大学にいて著書も大学の図書館にならあるだろう。読んでみたまえ。人工知能やるやつは。

>>128
AIBOも遺伝的アルゴリズムらしい。

俺はそんな古臭いもの読まない。

ふつう北野なんかより russel とか読むだろ。人工知能の入門書って。

俺はそんな不潔なもの読まない

自分で書いててなんだが、読む気にはならないな…。
すまないっす。

人工知能って今やいろいろなところにつかわれてるだろうからもうこれが人工知能って特定できないかもね。
おもしろいのはやっぱロボットに組み込まれてるってゆう想像をかきたてることかな。

ＡＩオセロもＡＩ将棋も人工知能ってゆうよりデータベース化してるよね。正体しったときは口あんぐりさ。

はーばーとＡサイモン死んだね。

人工知能って用語を使うから胡散臭いものになるんじゃないか？
それこそ感情の再現からチェスのアルゴリズムまで一緒くたにして
人工知能って言われてしまうわけだし。

そもそも、現在の知能の定義ってどんな感じなの？

視覚認識機能に変えよう...
とりあえずそれでいいじゃないか

>そもそも、現在の知能の定義ってどんな感じなの？

tree.

私はマジ話でアイボには心があると思う、
アイボはあくまで命令に従って動いている機械にすぎないわけだけど、
「彼は心ある振る舞いをする」だから彼には心があるんだよ。
こんな事言うと怒る人がいるかもしれない、
たしかに、あいぼを分解してみても心なんてどこにもない、
でも逆も言えるんだよ、人間を解剖したってそこには筋肉だの
神経組織だのがあるだけでどこにも心なんて物はないんだ。
「人間の心」の中心的な役割は脳がしていると考えられているわけだけど、
でも脳があれば心があるのかと言えば決してそうじゃないでしょう、
はっきり言ってしまえば植物状態の人なんかより、あいぼの方がずっと心があるように見えるんだよ。
例えば、植物状態なのに脳波が活発に計測される人と、
完全に心ある振る舞いをするんだけど脳波が全く計測されない人、
ではどちらが心があるように見えますか、
また、心ある振る舞いをするんだけどある日突然の脳波が計測されなくなった人を、
あなたは心が無くなったと言えますか。この２つの例は、
心があるために必要な物なんて何もない、ある物に心があるか、無いかなんて事の究極的基準は、
そのものが心ある振る舞いをするかどうかに他ならないんだと言うことを示しているのです。
結論、アイボには心がある、正確に言うと、アイボには心があると言ってもかまわない。
また、私は０．９９９９９９９・・・が１と等しいように、
人間と見分けがつかないロボットは人間と等しいんじゃないか、とも思う。

爆笑問題の太田曰く「黒柳さんチのバカ犬」
この呼び方は傑作だとおもう

＞１３９
激しく同意

↑自演？（藁

黒柳徹子にとってはAIBOに心があると言ってよいが、俺にとっては心があると言えない。
人それぞれツー事で。

現在のAIのような、
いい加減な方法で、
人間の知性を表現できるはずが無い。

＞139はチューリングテストの意味を素人の視点で冗長に語ってるだけ。
心は用語としてあいまいすぎるんで何とでも言えるが感情ならAIBOにもあるぞ。スゲー単純な感情だが。

機械翻訳は翻訳というから誤解を生むと思う。
自然言語コンパイラと呼んだほうがよいのではないか。

外界の環境との相互作用なくして知能が存在しうるだろうか？

感覚→脳→運動→外界の反応→感覚
というフィードバック回路が形成されたものが知能であると思う。

>>146
ただ、感覚は５感が揃わなくてもおそらく大丈夫。
ヘレンケラーみたいな人物もいるしね。
だから、プログラムに対する入力だけで十分かもしれない。

進化の過程で同一の機構が分化したから、
触覚と視覚とは似ていると思う。

脳の仕組みからいうと、触覚が最も原始的なものだろう。
次に原初的なのは聴覚。振動とか平衡感覚もつかさどる。
これらはいずれも時間感覚と密接な関係を持っている。
次が視覚、超並列分散処理。それらの混ざった混合部分が言語野。
自然言語処理は深すぎる。常識的に考えるよりもっともっと深い。

大脳皮質は、皮膚が高度に進化したようなものかな？
だとすれば触覚が研究の糸口になるのかな？

翻訳や音声認識の分野は、いよいよとこの５年ぐらいで、
飛躍的に伸びるんじゃないかな。今、ツールと考えは揃っている。
webの翻訳は、は実用十分とはいかなくとも参考になるし、
すでに英語はふつうにしゃべれるようになってるし。
日本語が話せるようになるのも時間の問題。
会話となると、ちょっと難しそうだが、「人工無脳チ○ちゃん」が
秀逸だったと思う。これでもコミュニケーションが成り立つと感じ
たときは、感動した。出会い系サイトとかで試して欲しいな。
もうしてるかもしれないけど。

2chの書き込みは大部分人工知能によるものです。

>>151　翻訳や音声認識の分野は、いよいよとこの５年ぐらいで、
飛躍的に伸びるんじゃないかな。

そう言われ続けて長年にわたり期待を裏切ったいるのが人工知能です。
音声認識が今すぐにでも使えそうに書いているマスコミの記事には問題がある。

>>153
裏切って、ウン十年だからな。
IBMのvia voiceとかどうよ。実用には？だが、努力と可能性は買う。
実際やってみたが、あんまり必要ないじゃないんではという疑問が。。
実用性とメリットが少ないと、やっぱしそのままかも。
需要だと、翻訳のような言語の壁がらみがずっと大きいかも。

店頭デモいじらせてもらったときは環境ノイズが多すぎてだめだったね。
面白がって買った奴の話では、エンロールとかいう、特定話者用カスタマイズのためデータ入力で何時間も喋らされたあと（声枯れたと言っていたｗ）ケッコウ使えるとのこと。

失敗

AIに関する記事を新聞なんかで読むことがあるんだけれど、
AIの研究って何か足りないんだよな。
人間に対する理解が浅いというか、
ヒューマニズムに欠けているというか、
軽薄というか・・・

AIBOはサブサンプションアーキテクチャー。
ロドニーブルックス。ＭＩＴ

その構造的な説明や新しさを解説してくれる記事が少なすぎる。
AIBOとかブルックスとか、周期的にスターが出てきて、
すごいでしょで終わり。消化不良だ。

ヒューマニズムなど必要ない。
問題解決に役立つ道具として十分人工知能は応用されてきている。

人工知能を用いた成果の具体例は何ですか？
社会の中でどのように役立っていますか？

人工知能って、感情があるとかないとか
そういう分野じゃないんだけど。

>>161
http://www.ritsumei.ac.jp/se/~rs007006/AI2.html

>>161
人工知能そのものは知らないけど、人工知能研究で
使われてる技術は結構使われてるよね？
進化論的アプローチの最適化とか。
サーチエンジンに使われてる形式言語理論とか。

サーチエンジンは、すごいね。
なんであんなに早くできるの？理論に沿った解説きぼう。

なんか面白そうなことやってるよ：
http://www.mindpixel.com/

今の人工知能は高速サーチエンジンのことなんだよね。
人間の脳は非ノイマン型の低速パターン認識システム。

アルゴリズムもアーキテクチャも違うんじゃないかな？

>>166
80年代には、神経活動とコンピュータの相同性を強調する話が
多かった。1GHzとかいう今では言う人はいない。
せいぜい脳は1KHzだ。166さんの考え方で良いモデルが
呈示できれば、君も明日からスター。マジで。
隠れているけど、重要な問題だよ。実は。

フレーム問題は近い将来、解けそうでしょうか。
解ければ人工知能・認知科学の研究は大きく変わるでしょうか。

いいかげん人工知能というこのアナクロめいた響きを感じさせる単語を廃止してほしい。これを勝手に解釈して使う馬鹿がたえないから。
McCarthy、あんたのせいだぞ。

そんな事したら食えなくなる研究者続出だろうからやめたれ。

フレーム問題ってなんですか。

「氏ね! 逝ってよし」
「オマエモナー」
このテの書き込みが増えて困ってしまう問題のことです。

コンピュータにはどうして常識を扱うことが難しいの？

しっかし、この辺の基礎的問題って、どこで誰がやってるんだろ？
ロボットできましたーっていう感じの話ばっかりで、
分野外には、全然見えてこないよ。

>>174
人工知能の基礎的研究を掲げる研究室は結構ある。
162にも出てるけど、
http://www.ritsumei.ac.jp/se/~rs007006/AI2.html
みるとだいぶ何やってるのかイメージ出来たぞ。

当校代の知能システムって人工知能の分野ですごいみたいだけど、
これって本当？？

uso >>176

honto>>176

ソースは？>>176

工学系の研究室で、この手の分野、腐るほどある。
その割に表に出てこないのが疑問。AIBOとP2って、どっちも企業じゃん。
そりゃ、産業機械向けが中心だろうけど、それでも、ちょっと
背を下げて、説明してくれる人がもっと表にでていいのかも
しれないけなと思う。

とりあえず、人工知能ってのはマーケティング用語です。違う？
ちゃんと説明するときには違う言葉使わない？

パターン認識と自然言語処理である。

>>182
今はそうでしょう。
こういう流行は、やがて変わっていくだろうけど。
つーか、基礎寄りの流れがわからねぇんっだよな。
この辺の分野。

>>179
東工大長津田の研究室のＨＰで
自分の研究室が世界的に有名みたいなことかいてあった。
真偽を確かめたくて書き込みました。

ノイマン型の逐次処理じゃ永久に無理

人工知能って衰退分野なのでしょうか？
９０年ごろ行き詰まったそうなので.
。

コンピュータはどうやって学習するの？

科学者どもは、非常に単純な哲学で人間をとらえ、
力ワザで人工知能とやらを造ろうとしているように見える。

哲学を知らないものに人工知能は造れない。

この本を読めない者に、人工知能は造れん！


「意味と生命」暗黙知理論から生命の量子論へ
（青土社 03-3291-9831 1988/6/15 1800円
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4791750381/qid=985272528/sr=1-24/249-3391928-4473147

ライフワークであるマイケル･ポランニーの暗黙知理論の展望を、著者が化学認識論として｢現代思想｣へ発表した集成の書。メルロ=ポンティ再評価の契機も提出しており、時空、言語、身体、諸細目としての世界観などにおいて、科学の持つ可能性を一変させる視座を提起している。

栗本慎一郎の哲学的基盤の一部を明らかにした書。

「本書はかなり難解であるし、西欧形而上学の伝統を批判して決別したというより、ある面では全く別の真実の光の地平から進みきたって邂逅して批判しているものであるから、時空論にせよ、エントロピー論にせよ、言語論にせよ、旧来の俗流西欧知識人主義を排して何度も精読せねば判るまいと敢えて言っておこう。

多分、この書は、私にとって、人生中期の中心的な書物である。『ブダペスト物語』（晶文社）なみの愛着と『経済人類学』」（東洋経済新報社）『幻想としての経済』（青土社）と同じ誇りと『パンツをはいたサル』および『パンツを捨てるサル』（カッパ・サイエンス）に匹敵する気迫とをもって世におくる。」

（あとがきより）

栗本慎一郎はおれはアホだと思うけど。

うん。実は俺もそうなんじゃないかと思う。

しかし、この本はおもしろい。
マイケル･ポランニーの暗黙知をおしすすめたものだから。

へー。さんこうにします。

>>185
確かにノイマン型が向いているかといえば首をひねるけど、
それって本質的な問題だろうか？データフローなりアクター
モデルなり、まだ見ぬアーキテクチャが出てくればブレーク
スルーは訪れるのだろうか？俺はそうは思わない。

問題は、システムが載る金物のアーキテクチャじゃなく、
まだソフトウェア側のモデルレベルにあるんじゃないかな。

AIは専門外なんで偉そうなこと言えないんだけど、

＞AIとはパターン認識と自然言語処理である。

これって結構いい所突いてるんじゃないかと思う。
今技術のレベルまで来ているのパターン認識って、
対象が画像とか、音声とか、そういう具象的なもの。

より抽象的な、相互に接続された概念空間の探索と
マッチングなんていうのは、まだ技術のレベルまで
降りてきていないと思う。

理論もいいけどツクッタ者勝ちだよ。

>>176
AIはくされアプリケーションの寄せ集めです
哲学もポリシーもなにもありません
工大はAIに偏りすぎているという昔からの批
判を受け入れるべきです
建学の精神である工学にならい、情報工学の
地道な研究へ戻るべきです
そのためにはシステム系の人たちに出ていっ
てもらわないと

実体が無いんだよね。エーアイには、

AIといっても、昔ながらの行き詰まったアプローチだけじゃないでしょ。
そういう昔の失敗したアプローチは、今のAI研究とは違うって聞いた事がある。
批判している人々は昔の実態を想像して批判しているのでは？

>>196
現実を見てから発言されては

>>197
このスレを見る限り、具体的成果が色々挙がってるように思うが。

投資効果がよくないとおもわれ...

次の方法で終了しますか？

　○スタンバイ(T)
　○電源を切れる状態にする(S)
　○再起動(R)
　○MS-DOSモードで起動(M)
　●森にもAIをつけろ(@)

>>194
そう、ＡＩのプログラムは便所の落書き。

アルゴリズムのみで知能を記述するのは無理である。
物質の存在無しには知能は存在できない。
知能や意識は物質の運動に還元される。

●森にもAIをつけろ(@)

座布団３枚！

チューリングマシンによるアプローチではパターン認識は
ＮＰ完全問題となり現在のところ解が見つかっていない。

知能を実現するには例えば蛋白質のように
構造のパターン認識を一瞬に行うことのできる
有機物の存在が必要だと思う。

なんかドキュソっぽい発言…

コンピュータの欠点は遅すぎることである。

生体内の有機高分子はアポガドロ数的な選択肢のある膨大なな組み合わせの中から
一瞬にして（最速のコンピュータに比べてもほぼ無限大の速度で）最適な構造を選択することが出来る。

今年大学入学ですが、人工知能学会には入るべきですか？

DNAコンピューティングとかのことを言ってるの?
それとは別?

>>208
softwearで解くんじゃなくって有向ハミルトン経路問題wo
toku hardwear wo tsukuru.

ハードの話なの？．．．結局、問題セットをrepresentする
有機高分子を生成する過程が難しくなるだけだったりしない？
それに計算の正確さをどうやって保証するの？

モノになるの？

大学入学時に人工知能学会に入る必要なんて無いでしょ。
研究室所属して、院以降に進学が決まって、自分の研究の方向が決まってから考えればいい。
院生でも入ってない人は結構多いんじゃない？

学会って誰でも入れるようなものなの？

インターネット関連のベンチャーに勤めているが，ユーザー
からの問い合わせや苦情に自動対応できるシステムが欲しい。
そういうシステムがあれば｢人工知能｣と呼んでもいいと思うが，
現実には無いよね。
生物学が知能の仕組みを完全に解明していないのに，人工知能
が作れるのだろうか。

>>214
いわゆるエキスパートシステムと呼ばれるカテゴリです。
研究自体はいろいろあるよ。但し人口知能とは呼ばれないですね。

＞生物学が知能の仕組みを完全に解明していないのに
実際分かってないのに部分的ならそれっぽいシステムを
作れるということが人工知能の研究成果だったりして（汗

＞生物学が知能の仕組みを完全に解明していないのに
いわゆる認知心理系とか，生理関係で脳やっているところだよね．あっちのほうも行き詰まってて，
人工知能とか勉強して取っ掛かりさがさんと駄目なんだと．
人工知能の成果は広く見ればいくらでもある．でも人間と同じに作るにはあまりに外界が複雑だったってだけ．アーキテクチャ自体は悪くない．
で，NNとか出てきたけど，使い物になるのはバックプロパゲーションだけ．
結局のところヨサゲに見えてるものは

作りこみ万歳の世界

ま，でも学習そのもの研究するには，そう悪くないよ．
使い物になるのはまだまだ先だけどね

自分自身を書き換えられるプロセッサってなんだっけ...
えーとえーと

作りこみ万歳だかなんだかしらないけど、
サーチエンジンとか翻訳ソフトとかVia Voiceとかには、
人工知能研究の成果が貢献してるんだよね？
本当なら十分使い物になってると思うけど。
かなり恩恵を受けてると思うよ。

人工知能研究からできて、ある程度モノになったものは、人工知能とは呼ばれなくなるんだよね。
スレタイトルに添うと、人工知能研究が失敗である、あるいはあったとは言えんだろう。
最終目標は遥かに遠いけど、その過程で、これからもいろんな成果が生まれる可能性は十分にある。

サーチエンジンは人工知能ぽいかな・・・
翻訳ソフトとかVia Voiceとかって，データベースが良くなったのと計算機が速くなったからというのが大きい．知能とかってあまり関係ないでしょ
いわゆる人工知能らしい，Soarとかああいったアーキテクチャが，世に認められるようになるのはまだ先だと思うね．

知能と程遠いとかそういう間違った観点で見るから、まだまだだと思えるだけだろ？

知能研究の過程で出て来た一部の結果が、応用されて使われていると言う
観点で見れば、十分使い物になっていると思う。
それが知能とは程遠いように見えるものであっても。

＞知能と程遠いとかそういう間違った観点で
いや，それはそうなんだけど，それがそもそもの目的でしょ

人工知能と呼ぶかは別として，副産物は多いよ．
ただ自然言語処理，マルコフチェーン使った音声処理とか
あのあたりまで含めるのかちょっと疑問に思います
人工知能の枠って広かったり狭かったりするからね
それはどこまでとるかでしょ

というか，なぜ行き詰まったのかが問題
いわゆる記号処理とかオブジェクトの処理では，複雑な実環境に使うには膨大なデータベースが必要になったからだと思う．

というか、本当に人間みたいな知能だけがそもそもの目的なの？
目的のうちで、非常に高い目標の一つに過ぎないでしょ？
それに程遠いからって失敗してるとか行き詰まってるとはいえない。
その辺、「人工知能」って名前で誤解されてるだけだと思う。

誤解されてるというか誤解させない努力が必要なのでは。
いまの話だったら「情報工学」で十分じゃないですか。
サーチエンジンと言わず「探索」で十分じゃないですか。
音声処理とは確率過程とかフーリエ解析の解析です、で
十分じゃないですか。
だから寄せ集めといわれるのでは。

やっぱり本音は予算配分の問題なんでしょ。

誰がどういう理由で人工知能とかサーチエンジンと言ってるかは知らないけど、
今更変えろというのは、無理に近いんじゃないか？

いや、あのそういうことを言ってるわけじゃなくてさ。

高い目標があるから「人工知能」と呼んでいいという
論理がまかりとおったら何とでも言えるでしょ、とい
う話してるわけです。

呼んでいいだろ。人間と同等の機能を持つ頭脳が今出来ていなければ、
人工知能と呼んでいけないなんていうほうが無茶だろ。

そうか? おれは無茶じゃないと思うが。

新聞に人工知能についての記事がありました。
可能性は結構ありそうだと思ういますけどどうですか？
情報家電がいずれ流行って、限定された環境下ではあるけど、
人間の役に立つロボットも出現するのでは？と思ってますけど。

>>228
＞そうか? おれは無茶じゃないと思うが。

じゃあ人工知能研究と呼ばれるためには、研究が完成してなきゃ
いけないってことか？そりゃ無いだろ。

>>230
人工知能が目標なんだから、
人工知能研究と言っても良い。

ただし、処理能力の高低にかかわらず、
人工知能はこれっぽっちもできてない。

よって、現在の研究成果物を、
「人工知能です」
というのは詐欺詐称。

狭義の人工知能としてはエキスパートシステムとか，Soarみたいなのから発展してないのが問題でしょ．
結局のところ「知能」の要素が何かわかってないから，人工知能も停滞してしまったんだと思う．
もう少しして，心理学とか認知とかニューラルとかの研究が進めば，人工知能もブレークスルーが起こるんじゃないかな．
そうすれば今のデータベース依存のシステム（人工知能と呼ぶかは知らんけど）と違った，学習システムが出来るかもね．

「人工知能」と名乗る研究は何か「本質的な発明」と呼べるも
のを生み出しましたのかな？その見込みはあるのかな？
世の中で実際に使われているアプリケーションは人工知能と名
乗らない技術研究から生まれたような気がするけど。
数学、物理に比べれば議論内容も幼稚だよ。

>本質的な発明
難しいね・・・人間って想像以上に複雑なんだよ．
ある一部の機能を模すようなことは，いろいろやってる．
赤ん坊からの言語の発達過程のトレースとか，
因果関係の学習とか，探索行動（強化学習とか，探索木かな）ね．
ただ，どれも本質かといわれると，厳しい．
相対論とか，量子力学みたいな，本質・・・
・・はまだ見つかってないと言ったほうがよさそうに感じるね

>数学、物理に比べれば議論内容も幼稚だよ。
別に難しい数式が解ければ良いって物でもないからなぁ・・・
（EMとかそれなりに難しいけど．）
人工知能とかに求められるのは，とにかく柔軟な思考だと思う．

人の脳を模す方面での本質的な発明＝問題ほぼ解決＝研究終了（たぶん）
という意味でのみ、人工知能は社会学系の学問に近いのかも知れない。

あと、名乗る名乗らないの話は、いろいろ複雑なんでないかい？
たぶん分野的には人工知能なんだけど、はずかしいから他のいいかたしてるって人も多いのでは。
そゆ意味で最近は人工知能系の研究者には嬉しい時期だよね。
ネットとかロボとかのハヤリ言葉いっぱい使えるから。
はずかしいのにかわりはないけど。
自覚してよりよい成果を目指しましょう。
本質とか大それたことをいきなり大上段から考えたのがそもそもの間違いさ。
そこそこ地道にやってる人たちもいるわけだしね。

>>231
天文の事柄を全て解明してしまえば、おそらく
天文学の研究は完結するだろ。
ところが、現状はその目標にはるか遠い。
ゆえに天文学と名乗るのは詐称詐欺である。

君が言ってることは、こう言ってるのと同じではないか？

本質的な発明って何のことを言ってるんだろ。
生活に役に立つ発明という意味なら、十分役に立っている。
数十年後に応用されるかもしれないとか言われてる最新の
数学なんかよりはよっぽどね。

本質的な発明とはフレーム問題のこと。これが解ければ、
認知にかかわるあらゆる領域は、ブレイクスルーなのさ〜。

>>236
人工知能学とぼうが人工知能研究とよぼうが
勝手にしろ。
ただ成果物を人工知能とだけは呼ぶな。

といいたいのだが。
わかってもらえないかな。

人工知能なんて全くできてないんだよ。
レベルの高低にかかわらず。

知性の統合原理が全くわからんのに
できるわけないわな。

>>238
同意。

枠取りと統合こそがカギ。
マイケル・ポランニー　Michel Polanyi
でも読みなはれ。

人工知能といわれて、人間のようなものを思い浮かべる奴が
ドキュソなだけだろ。

なにも人間だけが知能を持つわけではあるまい？
犬の知能なら出来てるぞ！

犬はリミッターはずしてサッカーさせないとなぁ（ボソ

科学か非科学か不明である

メカ沢を造ったのは誰なんだ？もしかして アレもバイトの学生が、、、？？

何をカッコつけてるんですかあ？
科学か非科学か不明である。
まじめな顔して 書き込んでるヤツがいるから 笑える。

真面目な顔で冗談を言うのが文化ナリ

「ト」

やれやれ、ついにトンデモ扱いか。
役に立ってんだからケチ付けてもしょうがない。

そのうち情報工学や離散数学までト扱いされそう。

自然言語処理ってどう？

「ト」

人工知能のような数学ばかり使う学問は「ト」

エキスパートシステムやコンパイラ、機械翻訳が無い世界には住みたくない。

>>253
君かなり恥ずかしいよ。

Time flies like an arrow.
これって最近機械翻訳でもちゃんと訳せる？

今まではハードの能力が足りなかったけど、これからは
ハードの能力が上がるのでこういった研究の成果は
もっと応用されるよ。
現在もいたるところに応用されているけどね。
これだけ世話になっていながら叩く人の気が知れない。

ＡＩ関係の入門書を読んでみましたが
いきなり文脈自由文法とかが出て来てその根拠がいまいちわかりません。
きちんとしたロジックの説明されている書物は無いですか？

どうても良いことを質問しますが、
人工知能の研究をやっていくには（院で）
どの程度の基礎知識が必要ですか？
目安でお願いします。（旧１種程度など）

>>256
ルールベースだけだと無理。
exciteだとできたが、「光陰は矢の如く過ぎる」いれると
It passes over time like an arrow.
となります。

で、最初にデータベースを引くみたいですが、まんま当てはまらないとダメです。
「如し」を「如く」に変えただけで全然ダメになります。
元の言語の時点でのパラフレーズができるとデータベースがもっと有効活用
できそうですがまだ無理のようですね。

>>258
おいＣＦＧも知らんのか（汗。

>>259
コンピュータサイエンスの基礎知識はいるが、資格試験は意味がない。
やっておくべきこととしては、

述語論理のあたり。
オートマトンやＣＦＧやらチューリングマシンやらの議論。
代数や集合の基礎知識。
普通の教科書に載っている程度のアルゴリズムの知識。
無論プログラミング言語各種。
その他近代哲学も少々いるのかな。

専門から少し離れるのであまり自信はないが、
このくらいは必要だろう。

あと、人工知能といっても細分化されているので
「人工知能やりたいです！」といっても
笑われるだけだとおもうぞ。
具体的にどのあたりなのでしょう？

あ、あとグラフの知識も多分いる。

ロボットに学習させる
機械学習です｡｡

>オートマトンやＣＦＧやらチューリングマシンやらの議論
>あ、あとグラフの知識も多分いる

これらの手法を用いると知性を実現できるんですか？

>>265
なんでそんな短絡的に究極的な目標を持ち出すのかな。
過去に行われた研究をフォローするのに必要な知識ってだけのことでしょ？
大真面目に知性を実現するっていってたのは６０年代の話で、いまは主流じゃない。
ただ、人工知能って言葉がキャッチーなので部外者はひとくくりにしたがるだけだろ。

第五世代をやってた人たちは今何してるの？
改宗したのかな。

第5世代って人工知能と関係あるの？

>>259
研究費を騙し取る技術もいる。

age

スタートレックのデータ少佐みたいの作ってYO！
まずは、ポジトレニックブレインの開発だね！

>>268
研究費を騙し取る技術の集大成

産業廃棄物

俺の意見を無視するなYO!

データ少佐いいよね。特にあの不健康そうな肌の色と天然ぼけぶり。

間違えた

×ポジトレニックブレイン

○ポジトロニックブレイン

人工知能の研究費ってそんなにかかってるのか？
コンピュータの代金だけだろ？
物理の大掛かりな実験施設に比べればどうってこと無いのでは？

大金がかかったわりに使えない。

どの辺に大金がかかったの？
素人には金がかかるような分野とは信じられないけど。
Lisp使って論理的なことやってるイメージがある。

>>278
人工知能はそれなりに使われてると思うよ。
人工知能研究の分野で実用的になった代表例として
エキスパートシステムというのがある。
googleで調べてみれば実用例がたくさん出てくる。
http://www.google.com/search?q=%83G%83L%83X%83p%81%5B%83g%83V%83X%83e%83%80&hl=ja&lr=

スピルバーグ的には美味しかったはず。

Time is money.

パターン認識系のシステムは動作が不安定で
使い勝手が悪いのは何故？

windowsが不安定なのと同じ理由。

パターン認識って使えないよな。。。
ＯＣＲしかり、手書き文字認識しかり、音声認識しかり。。。
パターン認識はコンピュータには向いていないのかしら？

一般人だが、MS-IMEの手書き認識のやつは
たまに使ってるけどね。

ウチの大学の教授は第五世代コンピュータにかかわってたそうだ。
「あれは成功だった（笑）」と、失敗したと思いながら喋ってる。
今はエージェントの研究をしてるらしい。

多分、第５世代のプロジェクトに限れば失敗だったんだろうねぇ。

なんで人工知能の本読んでると、人工知能は人の知能と違うといって
話しているのに、最後に「人間の知能」に意味をかぶせようとするの？

詐欺師だね。

クオリアって何？

>>290

http://yasai.2ch.net/test/read.cgi?bbs=psycho&key=962090396&ls=50

から引用コピペ

クオリアの説明
あながが今2chのスレッドを見ています。おそらく灰色っぽい色
が見えているでしょう。これはどのような過程をとおり
見えてるのでしょうか？
まず、眼球から入った灰色を表す波は網膜で神経の発火状態（パルス信号）
に変換され外側膝状態を経て一部は上丘へもう一方は後頭葉の
第一次視覚野へと伝わります。ここからはまだ良く分かってませんが、
より高次の視覚野へと伝わっていき、高次視覚野などを含む
脳の一部の領域のニューラルネットにおいてある発火パターンになる。
この時、私たちには灰色が見える。
これが標準的な視覚についての解釈ですが、哲学者はこの最後の過程
を問題にします。
なぜ、あるニューラルネットの発火パターンが『この灰色の感じ（クオリア）』
を私たちの意識に上らせるのか？と･･･。
これについて、クリックさん（脳科学者。昔DNAでノーベル賞を貰った人）
「クオリアの問題はしばらくほっとくしかない」と言ってます。
分かっていただけたでしょうか？？

物質の運動がどのようにして精神活動につながっているのかわからない（わら

クオリアはどのようにして観測するの？
人工的に作ることは可能なの。

>>289
だから、何が詐欺師なのかわからん。
ロボットの本読んでて、人間とかぶせようとする話が出たら
詐欺なのか？
お前、馬鹿じゃないの？

>>294
ちがうっていってるものを、最後にそのものの話に置き換えてるから
詐欺師だろうが。大体、ロボットの本にロボットは人間と違うが
ロボットが出来たからもうすぐ人間が機械的に作れるって書いてあるか。

お前のが馬鹿でねーの。

>>295
例えそんな表現があったとしても
そんな物言いに引っかかる奴なんぞいない。
よって詐欺として成立しない。
あなたがこんなものに引っかかるようならば、
どうぞ鬱になってください。

>>294
どうやら、289は真性なので放置しましょう。

>>296
なんだ、きづいてんのか？つかかってくるから
てっきりどっぷり使ってやがんのかと思ったよ。

>>297
意味不明。

age

AIは駄作

Ｍａｃは生きている。

>>99
とっくに公開されてるYO！

たとえば、エアコンの温度管理は人工知能じゃないのですか？

>>260
ＣＦＧてなに？出版社？

prologきらい

CFGって正しい理論なの？

>>306
ＣＦＧてなに？理論？

計算機の計算速度が上がればどうにかなるん？

なんで、誰もフレーム問題を解けないんだ？
人工知能に「疲れたくない」という意志と、
「考えると疲れる」という知識を与え、
情報の検索時に、逐次それが考えるに値するかどうか評価すれば、
フレーム問題なんて発生しませんよ。

>>307
文脈自由文法でしょ。
正しい理論も何も、厳密な数学だよ。

文脈自由文法と人工知能と何の関係があるの？

>>310
サンキュ！
>>309
＞フレーム問題なんて発生しませんよ。
そう言ってフレーム問題を解決した人なんていないよ、いまのところ。

Windowsは人工知能

ＤＸ社の人工知能は失敗

実体のあるものを作るためには、
やはり、入出力の定義が必要と思われ。

遺伝子工学畑から「思考生物」がつくられる方が技術的には先に可能かも。

age

成功した

「思考用」・・・・・

成功していたらこんなスレたちあがんないと思うけど...。

でも実際ある程度成功してるけどね。

どの程度？

かなり

それじゃ分からんっ！！
まさかgoogleがその例だとか言うんじゃないだろうな？

だったらかなり藁L。
「A.I.」のことだったら藁異芯で縞卯〜。

どうして人工知能てしょぼい用途しかないんだろ？

>>324-326
自作自演の馬鹿発見。
google知ってるなら検索してみろ。(ﾜﾗ

不完全性定理により完全な人工知能なんて不可能

------------------------------終了------------------------

ヲイヲイ本気で笑い殺す気か？

>>327
何を検索すんの？

>>328 pu

人工知能って完全なものでなくてよいだろ。
完全な知能ってところでなんだい？
人間の知能は完全なのかい？

完全な知能とは、真なるものを必ず真と評価する知能です。
これの実現は簡単です。
何を聞かれても真と答えれば、それで完全です。

はい。よかったね。

何故人工知能は馬鹿なのか？

作ってる人間が馬鹿だから。

ヒューバート・ドレイファスとかはどうよ、読んだひといる？

>>337
相当面白いよ。哲学の知識が無いと読んでてわかんない部分も
多いけど。20年ぐらい前に書かれたとは思えないぐらい
今も的を得ている部分が多い。

的を射る

人工知能は胡散臭い

人工知能研究は屁理屈。

人工知能のプログラムは便所の落書き。

人工知能はほんとになんに使えばいいんだろうね

>>333
不完全性定理のはなしで一番感動した
痛みに耐えてよくがんばった

>>344
何が言いたいん? (笑わせようという意図なの?)

そもそもネーミングが悪いんじゃない？人工知能って。
もう少し謙虚に計算的推論とかにした方がいいんじゃない？

パターン認識って一部の例外を除いては使い物にならないよ。

age

どっちやねん

http://www.geocities.co.jp/Technopolis-Mars/3422
立命の星、それが田中洸人

アイボやアシモの制御プログラムって、人工知能と呼べるの？

絶対，無理！ありえねー。

ホレ！　http://chiba.cool.ne.jp/gedouhobby/

あげ

age

age

無理

人工知能の研究で有名な大学ってどこ?
正直､目にする人工知能って､チャットの人工無能とか
そんなのしかないんだよね。もう少しマシなのはないのかな。
た　とえば　にん：GENなら：コンナ￥風にしてもほとんど理解には困らないけど、
コンピューターでこれを処理するのって難しいんかな。

>>358
んなこたぁない

むむっ？

１０年前データベース屋をしていた時、データベースの検索に当時流行していたエキスパートシステムを組み込んだものを開発したのですが、結局使い物にならず、２０００万円近い開発費をドブに捨てる結果となりました。
１０年後の現在はどうなんでしょう？。
ＷＥＢ上の自動翻訳サイトをみてもとても使い物になるとは思えないのですが。

自動翻訳サイトって人工知能使ってるの？
まあ、ドキュソが頼ったり、普通の人が補助的に
使うぐらいに使い物にはなってるんじゃないかな。
ていうか、今は人工知能って何に使われてるんだろうねぇ。
AIBOぐらいしか知らない。
想像では、製品じゃなくて、工場などで人手を省くために使われてそう。

君もAIBOに成れるよ

>>363
自分がＡＩＢＯになってどうする（ｗ

機械翻訳や音声認識ソフトはどうしてトンデモな動作をするんだろう？

布団が吹っ飛んだとか言うんだろ

そーゆーソフトに、私はなりたい

>365
時の蝿は矢が好きです。とかね。

ＡＩＢＯのようなおもちゃを作ってるからソニーはダメになる。

それくらい遊びが無いと。あとあれはフェイクかも。

ＡＩはまともな業務には使えない。
だから玩具になる。

re:362
アイボに人工知能？＞ヲヒヲヒ
あれを人工知能と言うのか？
動きをちょっと見てみりゃわかるぞ。ＳＲ＋状態遷移で動いているだけや。
○○○○から最近出たやつだけど、あれを開発段階で見たけど、
中身は悲しいもんやし。

ＡＩはその定義が「人間の知的活動を人工的に作成する」というやつなんで、
常に走りつづける運命にあると言えるんよ。画像認識とか、別の分野になって
いくケースも多いしね。

re:368
確率的言語学を参照のこと。

re:369
ソミーは実益にならんものを作って売るとこやからええの。
その証拠に、あそこは白色は作ってないやろ。

あたいてきには、ＡＩ屋さんたちはなんで確率モデルに早く手を出さなかった
のか不思議だし、そこここにあめ○○てきな還元主義／機能主義が
うかがえるのがやだね。

>>あたいてきには、ＡＩ屋さんたちはなんで確率モデルに早く手を出さなかった
のか不思議だし、そこここにあめ○○てきな還元主義／機能主義が
うかがえるのがやだね

Human beingの知能は論理や言葉にある、という文化が西側には
濃厚だったからというのが通説。
データや環境から確率的に学習するモデルなんて獣の知能であって
人間様の知能はもっと別なんだ！と考えていたからでしょう。
今となっては音声認識も画像認識も確率モデルなくしてはありえない。
向こうの人もそれはもうわかってきているだろう。

人工知能研究といってもgoogleも人工知能だし漢字変換ソフトも
人工知能。十年前から比べたらずいぶん進歩していると思う。

re.373
んとね、西側ってくくってしまうけど、あそこに根付いているきのー主義、還元
主義は AI 楽観論となってあらわれていて、みんすきーなんかもそうだよね。

でも、ひとはいまだに「他人」にこころがあるかどうか、ちゃんときのー分解
できてないし、それは係わり合いの中から構成されるものという見方の方が
ずっとしっくりくる。そーいう意味ではヴィトゲンシュタイン(後期)はえらい。

さいきん、ばっかじゃねーのと思うのが、おんとろじー。思想的に好きじゃない
のはおいといて、すべてを規則に分解できるって考えることが、てめーら言語学
の歴史でがくしゅーしてるんじゃないんか、ってな感じだし。ま、統計的言語学
やＨＭＭがそれなりにせいこーしてるんで、おっしゃるように、(一部では)みな
おし始めているとは思うけど。でーも、あくまで一部なので、そーいうやからと
話をしないといけないときは、わたいは怒り狂ってまう。

＞マジメモードのときのみ。あとはほっとく。

あと、ぐーのは人工知能じゃないよ。単なるマルコフ過程における安定解析
だから。ただ、あそこのえらいとこは、ｗｅｂぺーじのリンク構造をぶらうず
するユーザ行動をマルコフ過程として考え、安定して存在するぺえじがえらい
んだ、としたところと、とっても大きな確率状態遷移グラフに対して実施した
ことなんよ。いうはやすき、行うはがたき、の良いれいかとおもう。

実際のインデクシングは全文検索だから、単純だしね。ただ、さいきんは、
あいまいけんさくとかの開発にお金を掛け始めてるらしいけど、もーかるの
かなあ。

>>374
キーワードのインデックス化を行っているにしても、なぜあんなに検索速度が速いのでしょうか。
それとキャッシュのシステムはすご過ぎます。
一体どれ位のストレージシステムを使っているのでしょう。
私には想像もつきません。

1000台近くのＰＣを並べてるらしいです。検索については、並列化の
効果が高いので、それくらいはいくでしょう。すとれーじはわからん
です。聞いたことがないや。でも、らっくで６〜１０本くらいあれば、
日本にあるコンテンツはかくのーできるんでないかな。

しってるところが、それくらいのすとれーじもってて、大方かばーし
てるとかいってたし、そんなもんかなあ。

ただ、他人事だけど、そんなにＰＣがあったら、いつもどれか壊れて
そうですね。むかーしのコンピュータのしんくーかんみたいにさ。

確率モデルに基づいてうごいているシステムと対話していると
次第に不愉快になってくるんですが、何故でしょうか？

>>376
勉強になりますage

>>377
狂人的対話を返してくるからじゃないの。
話が通じているようで通じていない、感じで。

>>376
成る程。
googleはイメージ検索も出来るようになったみたいです（まだベータ版ですが）。
http://images.google.co.jp/

>>380
ぐーが実際にやってるのはどういうやつかはわからんけど、現状でやられている
方法というのは、イメージが入っているコンテンツにおいて、いめーじたぐの
近くにある文章から単語を切り出してきて、それをインデクスとしてつかってる
ですよ。がぞーにんしきとかはやってないよ。

おっ、とっきょねためっけ！

>>377,379
しすてむいんたーふぇーすとしてつかわれているおはなしものは、最近のけいこー
としては音声認識と合成を備えた形になってきてますね。あと、こないだみたのは
てぶりの認識もはいってるといわれたけど、ヲヒヲヒだったよん。

んで、大体のシステムが状態遷移モデルでやってるし、語彙選択なんかを適当な
ランダムでやるのもあるけど、ヒトはランダムでことばを選ばんわな。いいたい
のは、発話コーパスつかって、その反応がどれくらいつかわれたのかを確率分布
として非均一化するのが第一すてっぷとなるであろう。

んで、だいにステップが、ないようほじ。状態遷移もでるの作りこみではなく、
また、こーぱすの単なる例文集からの引用を繋げるのでもないところで、適切に
はんのーを継続していく必要があるです。

これとへーこーして、相手モデルの確立ですな。ひとがかいわするときって、
だいたい、相手はこーゆーやつだから、こーはなそーとかやるっしょ。それを
やんなきゃ、がちゃがちゃなはんのーになってまうですよ。

そこまでかんがえてても、かねがもらえないんよ。５ねんくらいのみとおしじゃ、
きびしーからね。真剣にやろーとするひとがいたら、きょーどーでやってもいい
けど、そのぶんやはなかなかきびしーからねぇ。

あと、めもにをけんしょーしてみたい。ぎじゅつしゃとおはなししたけど、ま、
がんばったね、ってかんじかな。どこいつのやりかたは、あるいみよいとこを
ついてたけど、二番煎じになるのが、ここいらのくるしーとこかな。

ttp://www.tomy.co.jp/memoni/

>>373
確率モデルを用いると認識率は向上し研究成果としては認められるかもしれないが
それがインタフェースとして有効に機能するかどうかは疑問だ。

>>382
本業が圧迫されないように注意しながら、またーりと... (^^

もう少し、問題設定を具体的にお願いします。インターフェースと一口に言っても、
どういったシステムに対するインターフェースなのか、何をやりたい or やらせたい
のかによっても、大きく変わりますよね。

確かに、実際的なソフト（音声認識とか文字認識）として
でてきてるけど、根本的なことがかわってないので
人間のような人工知能は難しいと思う。
やはり、ノイマン型のコンピュータでは、無理だと思う。
誰か、天才的な人がいて、もっと人の知能にマッチした
プロセッサを開発してくれればな。

>根本的なことがわかっていないので

コンピュータは感覚を持つことができるか？例えば痛みを感じることができるか？
コンピュータは思考することができるか？
感覚や知性はプログラム可能か？

などわかっていないことが多い。

>>385
もう分かってますよ。

いまさら「ノイマンでは無理」云々をのたまふ人は、
ノイマン型計算モデルにおける数学的制約についてきちんと指摘していただきたいのぅ。
んで、人間の思考がその制約から自由であることの証明もしてくれぃ。

>>387
物質間の相互作用には完全な対称性が存在する。
すなわち作用反作用の法則が適用できる。

ところで、物質は心に作用する（酒、睡眠薬、麻薬等）。
また、心は物質に作用する（随意に身体を動かすことができる）。

しかし、心と物質間の相互作用には完全な対称性が存在しないと仮定したら、
人間の思考が物質の運動による制約から自由であることが可能になると思う。

>>388
なんかよくわからんぞ

第一段落＞
物質間の相互作用って作用反作用のこと？
それ以外の化学反応はどうすんの？
そこでの作用反作用ってなに？
麻薬飲んでラリるのは神経伝達物質の阻害や促進
が原因だし、アルコールも生体反応。
作用反作用は関係無し。


第二段落＞
ここでの「心」の意味があいまいすぎ


よって第三段落も意味不明だ

>>386
説明して下さい。

>>389
うん、突込み所満載なんだけど、はじめの：
　物質間の相互作用には完全な対称性が存在する。
から間違っとるがな。

ノイマンとか言う人間はこのレベルなんだってことが再確認できたよ。
ありがとう。

>>388
心が定義されていない。�dﾃﾞﾓ。

>>390
一般的な意味では厳密に可能。

>>388
物理知らないのに、自分の発言をそれらしく見せるためだけに
いいかげんな物理用語を使うのはやめたほうがいいよ

現在知られている素粒子の世界は、「３世代のクォークとレプトンが、
グルーオン、光子、W±粒子やZ0粒子をやりとりして相互作用するシンプル
で美しい世界」である。
観測された、多くの素粒子現象を正しく記述するこの描像は「標準理論」
と呼ばれるまでになった。
　ところで、ニュートンの古典力学の世界では、力と運動の基本法則は、
時間を反転させても空間を反転させても変わらないという「対称性」を
持っている。
素粒子の相互作用にとっても「対称性」は基本的な概念である。
　しかし、精密な実験をすると、「対称性は少し破れている」ことが見
つかる場合がある。例えば、W粒子で媒介される素粒子の弱い相互作用は
、空間の反転（P変換）に対して対称でないこと、即ち「Pの破れ」が
リー（Lee),ヤン(Yang),ウー（Ｗu)教授によって発見された（１９５７年）
また、中性K中間子の崩壊では、P変換と電荷の反転（C変換）の積、
CP変換に対する対称性がほんの少し破れていることがクローニン（Cronin)、
フィッチ(Fitch)教授などにより発見された。（１９６４年）これは、
「弱い相互作用でのCPの破れ」と呼ばれている。
CP変換にさらに時間の反転（T変換）を行うCPT変換は破れていないと
考えられているため、時間に対する対称性もすこし破れていることになる。
　CP変換は粒子と反粒子を入れ替える変換なので「CPの破れ」は、粒子と
反粒子の間の対称性の破れ、あるいは「物質と反物質の対称性の破れ」とも
言える。宇宙の生成についての我々の理解は、素粒子物理学の成果をベース
として近年素晴らしく進展し、ビッグバンという言葉は広く知られるように
なった。その宇宙論では「CPの破れが、我々の宇宙で物質が反物質より
はるかに多いアンバランスを引き起こした」と考えられている。
「ほんの少しの対称性の破れ」が、素粒子と宇宙の描像をダイナミックで
一層魅力的なものにしているのである。

心の定義age

人工知能「モナー」作りたいんだけど、
2ちゃんの発言を形態素解析して、知能にブチこみたい。

プログラマ板の方ですか？頑張ってください

心の問題を無視して、
人間の思考や感情を扱おうとしているから
人工知能は軽薄な話しになる。

>>398
専門外の方ですね？
心の問題、と無造作にいってるあいだは
何も解決しませんよ

>>398
「心」と「思考や感情」は、
貴方の定義ではどう異なるんですか？

停止している研究

AIは挙動不信で気持ち悪い。

知能ってぇかさ、細胞を見れば総ての答えがここにあるって感じだろ。
細胞個々ではなんの役目も果たせない。それらが何千何百と集まって機能する。
脳に至れば数千万から数億。
つまりだ、プログラムをそれだけ書く必要がある。
数十だの数百だので構成できるわけがねぇ。ちゃんちゃらおかしいのさ。
レベルが低すぎるだけなのさ。今のプログラムがね。

それくらいカンでわかっんねぇかなー。

>>403
魂

>>404
脳の複雑な機能を単純化したモデルが魂。
単純な機械論も同類。

全体論と要素主義に極端に偏ったモデルは楽だろう。
でもそれでは、こと人工知能には役に立たない。

>>403
細胞が何億あるから何億かかなきゃいけないという
考え方は相当DQN

たとえば、空を飛ぶという機能を模倣するために
何万とある鳥の羽の挙動をすべて事細かにシミューレートする
必要は無い。揚力、抗力などのしくみがわかれば空が飛べる翼が作れる。


＞つまりだ、プログラムをそれだけ書く必要がある。
ニューロン数何億のプログラムを書くのは簡単だ
変数を何億にすればいいだけだから
でも数を増やしてただつなげても再現はできない。
コアのしくみがまだわかってないから。

>>406
コァはヨーグルトですが・・・

おもろいのでじぇんぶ読んでシマタ。
で、言わせて貰うが何故フレーム問題について殆んど語られて無いわけ？
ちなみに創発系については触れてる人すらいなかったとは。
さらに人工知能の研究が無駄だといった連中、既に失敗したとか言ってる奴等、
人工知能の研究はれっきとした工学の一分野として着々と成果を上げているぞ。但し一般的に人工知能と呼ばれるものとは多少異なるが。

>で、言わせて貰うが何故フレーム問題について殆んど語られて無いわけ？
人工知能で常識を扱おうとすると泥沼にはまるから

>ちなみに創発系については触れてる人すらいなかったとは。
トンデモな動きをして使い物にならないから

>人工知能の研究はれっきとした工学の一分野として着々と成果を上げているぞ。
「知能」という呼び方は詐欺っぽいし誤解を与えるので呼び方を変えたほうが良い

>ちなみに創発系については触れてる人すらいなかったとは。トンデモな動きをして使い物にならないから

創発現象に於いてトンデモな動きをするのは確かだが、ここを克服しないと知能と呼べるものに一歩も近づかないのでは？

>>406
あのなぁ、ニューロンの変化を追ってある程度近いモデルにするのは簡単だよ確かにな。
だけどな、ニューロンは総て違うんだよ。
そして、それらをある程度自立的に動作させて、変化を見なければならない。
それも予測不能な変化をね。

＞必要は無い。揚力、抗力などのしくみがわかれば空が飛べる翼が作れる。
プロセッサを作るならそれで良いんだけど、自立させて、自発的に行動させるには
規則をプログラミングするだけでは不十分。結局、規則通りにしか動作しないからね。

自発的に動作させるには、動作させているプログラムに対して、他のプログラムから
データを与えられて、それによって自己を変化させ、またその変化が他のプログラムに
変化を与えるといったような状態が必要。
プログラム同士のネゴシエーションや何かまで総て自発的に判断させ無ければならない。
与えられたデータによって、変化していくというかね。
あと、変化した時に、必ず他と整合性の合わない部分が出てくる。
そうしたときに、捨てるのか拾うのか放置するのかの選択とか、そういうのを
プログラミングする必要があるって事。

とても一筋縄じゃいかないよ。

>>411
そうでもないよ

>>411
レスありがとう
DQNなんてぞんさいな書きかたしてすまなんだ

411の意見は「自発性」という言葉を定義無しにつかってるので
わかりにくい。とりあえずあなたのいう定義をくれ。

その上で、反論する点二つ
1　自発性は人工知能に必要不可欠か？
＞プロセッサを作るならそれで良いんだけど、自立させて、自発的に行動させるには
規則をプログラミングするだけでは不十分。結局、規則通りにしか動作しないからね。
たとえばViavoiceのような音声認識、パターン認識には別に自発性はいらない。
自発性がなくてもいい人工知能もある。

2　「自発性をプログラミングする」とはどういうことか
「自発性」という意味が定義無しなのでよくわからん。

たとえば、大腸菌、ゾウリムシ、アリ、チンパンジー、ヒトの5つを
みたとき「自発性のある知能」をもっているのってどこからだと思う？

仮に自分の生存or子孫の繁殖というモチベーションで自分の行動
を決定していくことを「自発性」とするのなら、
報酬を与えられた経験から行動パターンを変化させる
強化学習は立派な自発性をもった学習スキームだと思う。

自発性のもつ行動の逸脱、ランダム性をとりいれたいのなら、
ストレンジアトラクタetc.のカオス的
振る舞いを入れる、というのもあり。（俺は好きじゃないけど）

70年代の人工知能は規則と知識をすべて入力すればよい、と
いう方向で知能の構築を目指して破綻した。
今の人工知能（というか機械学習系）は、経験からの学習、
身体性の導入、コミュニケーションの重要さ、「心」の進化的発達、
教師あり・なし・強化学習のコンビネーション、など最初から全てを
プログラミングしない知能を目指してる。
その方向自体は間違いではないと思う。最初から実現は無理と
切り捨ててしまうのは研究者として如何かと

おれの知能って自発性無いと思う。
入力に対して環境評価した結果が快不快として与えられて
快を求めるために試行錯誤した結果、行動が固定されて…て感じで
惰性で動く生存シーケンサーな感じ。

欲求がトリガーだから自発性と言えば自発性だが
なーんか下等動物と一緒な感じ。

>>414
それが人工知能の真髄。
よくぞ見抜いた。

>>413
＞1　自発性は人工知能に必要不可欠か？
＞＞プロセッサを作るならそれで良いんだけど、自立させて、自発的に行動させるには
＞規則をプログラミングするだけでは不十分。結局、規則通りにしか動作しないからね。
＞たとえばViavoiceのような音声認識、パターン認識には別に自発性はいらない。
＞自発性がなくてもいい人工知能もある。
用途を限定してプログラミングを特化すれば、
飛行機の羽みたいに一定の関数を入れておけばそれなりの動作をする。
予め、声のサンプルや波形の関数をライブラリにして、それと照合するルーチン
を作れば良い。
限られた範囲での、言うなればトリミングくらいは、このレベルで可能。
だが、本当の人工知能、人間の精神のように複雑怪奇で、自身のアルゴリズムさえ
自発的に開発してしまうようなシステム（目的を与えなければならないが）という
のはこういうレベルでないと思う。

ハッキリ言って、アレは宣伝文句に近いと思う。

＞自身のアルゴリズムさえ自発的に開発してしまうようなシステム
＞（目的を与えなければならないが）
大昔の研究者って、LISPやマシン語でそういうのを作ってたりしなかったっけ？
最近だとGAとか。

だから現在のパラダイムが古い、ってわけじゃないと思う。

>>418
うん。古い、新しいでは語れないよ。
総ての成果物は、過去の集約。ある日突然に生まれる物じゃない。

ただ、まだまだ研究レベルが低いという事は、認識しておかなければならないだろう。

DNAやその育成環境をプログラミングするような物だからね。
予想だけど、コンピューターの処理速度は人間の比じゃないから、一発、画期的な
論文や研究成果が出たら、それこそつっかえ棒を外したように、恐ろしいスピード
で成長すると思うね。『誰々型人工知能』とかさ。
やがては、ある程度のレベルまで来ると、処理速度の問題でしばらくじたんだを
踏む事になるかも知れないけれどね。

>>419
ということは、人工知能の方向には
一歩も進んでいないということ？
材料はととのってきてるけど。

あと、快感って再現できてるんですか？
快感の代替物としての関数とかではなくて。

快感を感じる脳味噌の再現？
快感を感じたときカラダやココロに現われる作用の再現？
シグナル発信／伝達／受容の動的なメカニズムの再現？

>>420
人間もコンピュータも、
同じように陽子，中性子，電子でできているから、
快感は再現可能。

快感と物質（陽子，中性子，電子）とはどうやって相互作用するの>>422

>>421
＞快感を感じたときカラダやココロに現われる作用の再現

です。
これは不可能なのですか。


それとも、不可能であるが必要ないのですか。

＞シグナル発信／伝達／受容の動的なメカニズムの再現

ができれば、ヒトの生物としての制約まで再現する必要無しに
知性的システムを構築できるのでしょうか。

ネットワークって人間みたいな感じがする

>>424
「快感を感じたときカラダやココロに現われる作用」
これは物理的な現象の表れにすぎないので、再現可能。
ただし、再現する速度は追いつかないかもしれない。

作用そのもの、つまり痛みや快感という感覚が
再現できるんですか？

>>427
それをいうとクオリアの話になってわけわかんなくなると思われ

>>427
そう認識すればいいだけの話。
痛いと感じるのは体にとって良くないから。
心地よいと感じるのは体にとって良いから。

それと、快・不快は生物として基本的な物もあるが、教育や経験による物もある。
『心』と簡単に括っちゃうと何も見えてこない。

生物においての動作原理を人工知能に持たせる意味はないと思われ。
目的をハッキリさせて、れに向かって実行すればいいだけ。
快感で釣る必要はなし。

快感という場のエネルギーが無ければ
力が働かないので、何もできません。

あのう、そもそも人工知能って知能を人工的に作ろうって
いうことでしたっけ？人間が機械的にやってて原理が判明してることを
代替しましょう（例：エキスパートシステム）or 同じような振る舞いを
する仕組みを作ってみましょう（ニューラルネットワーク）って
いうことじゃなかったの？

感覚や快感とかまで言い出したら
人工人間という名のほうがふさわしいような。
個人的には上記のようなことも満足に出来てないのに
次の段階には行けないでしょと思っておるのですが。

知能という、層のメカニズムなしには
解き得ないものを扱うんですよね。

だとしたら、高分子化合物と受容体の
反応結果にすぎない快感すら再現でき
ないのでは、すくなくとも知能や知性と
いうシステムの再現は無理だと思います。

人間が知性を使っておこなった結果を
ある限られた条件下で、全くちがうシステムを用い
同等の結果を再現するなら可能ですが。

それは鳥に比するところの飛行機ではありません。
なぜなら、鳥の滑空をささえる原理と
飛行機の飛行をささえる原理は同一ですが、
上記の知能代替システムは、
知能をささえる原理、層のメカニズムを
扱うことをあえて回避したシステムにしか
すぎないからです。

ドキュンはいってますか？

＞だとしたら、高分子化合物と受容体の
＞反応結果にすぎない快感すら再現でき
＞ないのでは、すくなくとも知能や知性と
＞いうシステムの再現は無理だと思います。

やっぱりよくわからないなあ。「なに」を「どこ」で再現するの？
バイオなセンサーの部分？プログラムの中でパラメタとして
快・不快を取り扱うこと？化学反応を用いた演算器を開発して、
刺激に反応してハードがプルプルいって処理速度が急上昇！ってこと？

人工知能システムの、どこから内側が知能で、どこから外側が外界で、
境界はどこにあってどうなっているのか、システムに起こった変化が
どの地点からが「感覚を覚える」とみなせるのか、そのポイントで
発生する変化こそを「知覚した」というべきなのか。
こういうのって、前のひとも挙げてた「クオリア」とか
「心脳問題」とか「独我論」とかいうのなんじゃないの？
漏れは畑違いの学部生なんでようワカリマセン。

快・不快を取り扱ったソフトウェアシステムだったら

・恋愛シミュレーションゲーム
プレイヤーの選択肢に応じてキャラの「心情」が変化し、
行動パターンが変化する。

・エレベータの運航制御
実験によって得られた「人体に不快感を与えるような加速度変化のデータ」
から、状況に応じた最適なカゴの上下運動を行う。
…↑こういうんじゃないよね

「快・不快」というのはポテンシャルエネルギーだと思ってもらえばいい。

＞だとしたら、高分子化合物と受容体の
＞反応結果にすぎない快感すら再現でき
＞ないのでは、すくなくとも知能や知性と
＞いうシステムの再現は無理だと思います。

さて、どうかな？
クオリア話で有名なのは「赤さ」をどうやって再現できるか、
という問題がある。特定の周波数にピークをもつ可視光が
網膜にあたると特定の神経細胞が反応して、視覚野の特定
のニューロンが発火する。ここまでは客観事実。
しかし、あのあざやかな「赤さ」というものを説明することはできない。

でも、パターン認識やら色の識別やらはコンピュータに
相当やらせることができる。つまり、色のクオリアの実現を
今のコンピュータはできないのだが、
それは視覚情報処理には関係ない。


以上を踏まえた上で432に反論

＞人間が知性を使っておこなった結果を
＞ある限られた条件下で、全くちがうシステムを用い
＞同等の結果を再現するなら可能ですが。

＞それは鳥に比するところの飛行機ではありません。
＞なぜなら、鳥の滑空をささえる原理と
＞飛行機の飛行をささえる原理は同一ですが、
＞上記の知能代替システムは、
＞知能をささえる原理、層のメカニズムを
＞扱うことをあえて回避したシステムにしか
＞すぎないからです。

君の理論は
「クオリアが知能を支えており、知能のメカニズムを構成するのに
不可欠の存在である。ゆえにクオリアの理解なくして知能はできない。
できたとしても、それは同等の出力を返す擬似的なものだ。」
とする。

だが、前述のとおり、クオリアが必要ない知的処理はいくらでもある。
クオリアなしに存在しえない知的活動もあるかもしれん（たとえば
芸術批評とかな）。でもそうでないものも多い。一緒くたに議論して
決め付けるのはよろしいくない。
そもそも、同等の出力を返す能力があれば、それは十分に「人工知能」
であるとも思う。飛行機だって鳥のような微妙な動きはできないよ。
制限された状況で擬似的なアウトプットしかだせないのは飛行機も
同じだとおもうが如何。

「人工知能」という言葉が「人間の全ての知能を再現する」
みたいに誤解されがちだけど、そこまで大層なものを目指している
わけではないよ。

仮にそこまでいうなら「人間と同じように読み書きができて、
なおかつハートフルなコミュニケーション(wを人間と構築できて
人間が違和感を感じない」コンピュータをつくんなきゃいけない
ってことになる。そこまではせんでいいでしょ。

>>435
人間の知能は相互にいろいろと関係しているから、
特定の知能を完璧に再現しようとすると、
全ての知能を完璧に再現する必要があると思われるよ。

>>436

「相互にいろいろ」とか「思われる」って書かれてもなあ
証拠は？

具体的にどのような相互作用があるかを明らかにして
それを実装していけばよいのでは？
もちろん大変で複雑なのは承知だが

完璧再現理論って結局「すべてのものを理解するには
個々の分子すべてをシミュレートすることが必要」
といってるに過ぎないと思うのだが。科学・工学の方略としては
ナンセンスだろう。
（ペンローズにいたっては量子レベルの振る舞いまで
明らかにしろ、ということになるしな）

>>437
断言している分けじゃなくて、
経験てきにそうじゃないかな？と思われただけなので証拠はありません。
それと、分子の振る舞いのように低水準な部分ではなくて、
知識や思考回路や感覚器官、運動器官が全て揃っていなければ、
人間の日常的な特定の知的な作業を人間と同レベルでさせるのは
難しいんじゃないかな？って思った次第です。

レスありがとう>>436

＞知識や思考回路や感覚器官、運動器官が全て揃っていなければ、
＞人間の日常的な特定の知的な作業を人間と同レベルでさせるのは
＞難しいんじゃないかな？って思った次第です。

今はロボットを用いた身体あり感覚器官ありで、発達・学習を
再現しようとする研究がさかんにあります。

ただむずいのは知識と思考回路だね。
前もって知識をぜんぶ入れることはできない。
また、人間の思考をどのようなメカニズムで構成できるのかが
よくわからない。

赤ん坊の言語獲得を例にとって考えればわかりやすい。
赤ん坊が各言語をアプリオリに知っていることはありえない。
なので言語に関する知識は0と仮定してよいが、
他に身体・感覚処理・
喰う寝る遊ぶの本能・ベーシックな思考回路・
親が積極的にかまってくれる「かわいらしさ」・
コミュニケーション能力などなどを赤ん坊はもっている

確かに言語獲得を説明するならこれらの個々の用件を備えた
ｍｉｘｔｕｒｅを考えなくてはならんだろうね。そこは同意。

ニューラルネットって言ってみればただの一次写像なわけじゃん。
A入力すればBが出てくるっていう。
アドレス入れればデータが出るっていう普通のメモリーといっしょでさ。
脳はメモリーベースのコンピューターだって言ってる人もいるし。

でそれらが皆並列に動いてるもんで、いっぺんに入ってきた情報をいっぺんに処理して
気になる情報だけ注目したり、なんの脈絡も無く発生した特定の情報に気付いたりできる。

で、我々みたいな知能を持つようになると、論理的整合性を気にしながら
シーケンシャルな思考が出来るけど、これって本来脳のアーキティクチャには
向かない仕事なんではないかと言う気がするのね。
人間の規模の脳にして初めて可能になったという。
で今使われている普通のコンピューターの方は計算とか論理的にきっちりした情報処理をさせるために
作り出したものだからそういう仕事には向いている。
しかし外界の評価応答みたいなことは結構大変だと。

で、ドーブツに比べて人間が誇っているのは脳に苦手なはずのきっちりした思考が出来る
ってことなんで「知能」と言うときにはそこにこだわってしまい
70年代の人工知能研究みたいなことになったんだろうと思う。

自然界での外界評価と応答に特化した機能が、規模の増加とちょっとした隠し味の追加で
コンピューターをエミュレーションしているのが知能なんではないかな。
逆にコンピューターを使って動物が簡単にやっている処理をどうにか再現出来ないかと
四苦八苦してフレーム問題とかにぶち当たる。

適材適所で両方から攻めていくのがええんではないかなーと感じる狂この頃。

>>435
知能代替システムが究極の研究目標だとするなら
そのほうが合理的です。
しかし、知能に関する大きな何かを無視しておきながら
「人間の」知能を（究極的には）再現しようとしている
のが人工知能に関わる人には見られるように思います。

PS.わたしは人間そのものを再現したいとは思いません。
人間が生物から逸脱して獲得したものである知性を
それのみでシステムとして運用できれば
有用なのではないかと考えています。

>>436
それは趣味の問題であって
実際に人間の無駄な部分まで
再現することは、必要ないと思う。

>>439
わたしはお馬鹿すぎるのでよくわかりません。
ただ、個人的には赤ん坊は天真爛漫な
狂人だと思っています。全能的で多幸的な
状態から社会的に切り出されて人格を形成する。
なにか石材を彫刻して人物を切り出すような感じで。
すくなくとも無から何かを構築しているようには思えません。

>>440
＞自然界での外界評価と応答に特化した機能が、規模の増加とちょっとした隠し味の追加で
コンピューターをエミュレーションしているのが知能なんではないかな。

うーん。。いたく感銘いたしました。
現代の我々が合理的・整合的な思考をするのは
文化的な積み重ねとその訓練の結果
無理をして知性を維持運用していると思います。

その砂上の楼閣にも近い知性を、
本家の人間もうっかりすると
運用ミスばかりしている知性を、
純粋な形で手に入れたい。
これが人工知能に対するおおもとの要求
だと思っているんですけど
みなさん違います？


あれ、なにか自分で混同しているような気がする。
知性をなりたたせるベースのシステムと
その上で運用される合理的判断能力としての知性を。

・・・

よくわかりません。
出直してきます。

知性とか括っちゃうから見えてこない。
精神とか括っちゃうから見えてこない。
心とか括っちゃうから見えてこない。

これらは総て人間の定義。想像。
現実に存在する実体ではない。
実体はそういう物ではない。

もっと、物理的に考えようや。
脳の物理レイヤの研究が、まだまだ初期なんで、いろんな空論がひしめき合ってる
昨今だけど、物理レイヤから攻めていけば本当の原理がつかめるよ。
単に、精神だの、心だの、ホルモンとか神経、生理作用等これら物理レイヤの出来事
をすっ飛ばした概念で語っちゃ、『人間』そのものを理解することなどできないよ。
もし、構造が解っちゃうと、恐ろしく味気ない物だという事は解るけどね。
でも、有用性とは全く関係がない。

単に精神だの心だのと、ホルモンや神経や生理作用等これら物理レイヤの出来事
をすっ飛ばした概念で語っちゃ、『人間』そのものを理解することなどできないよ。

に訂正。

まぁ、ようするに、
超並列と
コラム構造の組み合わせによるフラクタル要素的な抽象・抽出回路網と
ミラーリング
だな。

今我々が見てるこのWWWを実現している技術でも
OSI参照モデルとか言って7層ぐらいに階層化されてるよね。
人間の知能が解明された暁には何層ぐらいにモデル化されるんだろう。

>>446
なぜ層とかにするとよいのでしょう？
根源的なものはわかりますでしょうか？

>>447
わかりやすいからでは？（笑）
「働き」の1つ1つごとにわけた方が。

人間が「事」を理解しようとするやりかたの基本は還元主義だね。
人間の脳ってば複雑なシステムの全体を一望して一ぺんに理解出来ないよね。
多体問題とか。どうしてなんだろうね。

人間には脳が2つしか無いからだ、って言う人も居たね。（右脳と左脳）
だったら4つとか8つとかになったらカオスも直感で把握できるようになるかな。

map n to one
dakara?

>>443
＞現実に存在する実体ではない。
言ってることが矛盾してるんじゃないの？
もしそれが物理学でいうところの五つの実体以外の何かというのなら、
それを、物理的に考えようというのは矛盾。

>>445
詳しく書いてください。
もっと読んでみたい！

>>446
それは管理上、便宜的に分けてるだけ。
そこから何かが自発的に生まれることはない。

>>448
ちがう。

人間は、まず「それがいったい何なのか」を、
自分でもうまく説明できない何らかの方法で、
全体的にかつ根本的につかんだ上で、
細かい分析や理解にとりかかる。

うん、人間のニューロンはおよそ１０HZとコンピュータに比べてはるかに遅いのに、
人間はどんな複雑なものでも一瞬でパターン認識してしまう。
コンピュータだとＯ（ｎ・logｎ）〜Ｏ（ｎ＾2・logｎ）位時間がかかる。
根本的にやりかたが違うと思う。

10Hz ？？？？？？？？ どこの細胞だ、おい。

>>453
補足すると、人間の自覚的な理解というものは
後天的に獲得された文化というプログラムを
エミュレーションした結果の産物だと思う。

ベースは先天的で生物的なよくわからない知覚方法。
しかも、それはヒト特有の改造が施してある。

>>455
言葉のあやだ、細かい数字は気にするな。

初期とくらべてずいぶん面白いスレになってきたね

ニューロンみたいな動きをするアナログ回路がけっこう簡単につくれる気がしてきちゃった

無理無理。どういう頭してんの、おたく。
できるもんなら、説明してみな。

難しいもんじゃないよ。

口だけ君かい？

本当にできるならそれだけで研究者として一生食ってける
ラメルハート賞ももらえるだろう

というわけでここで明かさないほうがいいな（w

アナログ回路ってっさぁ
量子・微視的に考えるとさぁ
結局デジタルじゃない？

正直、特許を取得してから説明します。

ニューロンの機能が、入力の積和演算とその結果のしきい値処理だけなら、ＯＰアンプのコンパレータとコンデンサーと抵抗だけでニューロン素子ができるが、
皆さんが言うニューロンとは他にどういう機能が加わっているんですか？
それによって出来る出来ないかが別れる。

466さんの言うようなものに、
ニューロンから他のニューロンに信号っぽいのを送る線の途中に、
動的に抵抗値が変えられる抵抗（そんなのできるのか知らないけど）を置いて
ヘッブ則とかいうのに従って、その前後のニューロンが興奮したら抵抗値を調整するようにすれば
それっぽいのができる気がしちゃったんです、すいません。
でもこれならパターン認識くらいならできそうな気がするんですがどうでしょうか？

>>467
熱で抵抗値かわるよね。

いまさらアナログ回路でやる意味がどこにあるというのか？
細胞のシミュレーションをしているＴ先生は元気かな。
あれって次世代ＯＳというかそういうものを裏の目標としている
ように思えるんだが。

信号回路にしかみえていない時点で×。

説明になってないよ！
口だけ君じゃあ話にならん。

もっと高水準での理論がないと人間みたいな人工知能はできないよ。

>>460
>>462
おたくが口だけ君でないなら説明してみな。

>>471
うまいこと私に説明させて、
私の研究を盗むつもりなのかー？

するどいな！
ずぼしなら、居直るしかない！
た・たのむ！ペタ！（土下座）
私が先にトップシークレットな特許を取得して研究者として一生食ってける
ラメルハート賞ももらえる研究内容（本当は本屋で立ち読みすればすぐ見つかるカスなネタ）
を教えてあげたんだから、
今度は君が極秘最先端研究結果を教えてくれろ！

>>473
え？
「できない」理由を説明しろってか？

>>476
そうだ

なに偉そうに言ってるんだかね。コイツは>>477

原核細胞の大腸菌レベルの情報処理シミュレータもまだできてい
ないんだよ？
より高度になっている真核細胞であるニューロンがアナログ回路で
実現できるわけがなかろうが。

加えて。

個々のニューロンは、複雑な内部状態をもつオートマトンといえる。
内部状態は化学反応で構成された代謝制御によって実現されている。
ニューロン間の相互作用も化学反応である。

要は、ニューロンの本質は化学反応ということだ。
化学反応を軽視して、回路だけ考えても無意味。これまでの不毛な研
究状況がそれを物語っている。

「神経回路網」なんて言葉に踊らされちゃダメだよ。

>>478
脳細胞より小腸の研究から始めたほうが簡単そうだよ。

>>478
「モデル化」って言葉とその意味、
および抽象化というモノを知ってる？

知らないだろうなぁ。

>>480
自分のやっていることを貶されたように感じて立腹するのもわかるが、
その書き方は君の品性下劣度合をさらけ出してしまっているぞ。
気をつけなさい。

>>480
ふ〜む。君の言うところの「モデル化」を適切にやれば、
ニューロンのような動きをするアナログ回路を実現でき
るといいたいわけだね。

そこまで言うなら、出しおしみをせず、そのモデルを説明
してくれよ。（笑

不毛は言いすぎかな。>>478

うるさーい！
不毛な研究状況だとー！
>化学反応を軽視
そのとーりだ！化学反応なんか眼中にないわい。
化学反応なんて単なる電位を調節する道具としか見てないわい。
せいぜい、時定数が少々変わるだけだろー。
結局は、情報は電気で運ぶんだよ。で・ん・き・で！アナログ回路で出来んはずがなかろー。
ぜーぜー・はぁーはぁー
回路だ、回路だけ考えてればいいんだよ！
神経回路網、命！

>>484
「フィールド」を適切に設定すればディスクリートでＯＫだろ？
落とし込みできないのか？

日本語に翻訳してくれ。
エスペラント語で言われても良くわからん。

>>484
笑える。
回路もつきつめればデバイスの限界、
つまり化学反応にいきつくはずだが。

確かにある程度のモデル化で
ある程度の結果は得られるとは思うが、
それには限界があると思うぞ。

とは言ったものの、神経回路（ハード）を再現したところで、
遺伝子によってあらかじめプログラムされている人間の本能（ソフト）を
神経回路に組みこまなければ、人工知能にはならないんですよねー

>>488
ハードとソフトを完全に分化できるのか？

>>489
脳は高度な知能というソフトを実現するためのハードだから、
それに特化した構造になっていると思うけど、
それをコンピュータ上で再現するなら、
その特化した構造もソフトになるんじゃないかな？
概念としてだけどね。

人間の場合アプリオリな概念はどうやって獲得されるのかな？

アプリオリ
[（ラテン） a priori]
「先天的」の意。生物学・心理学などではある機能が生得的に与えられ
ていること。また哲学、特にカントの認識論では、認識・概念などが後
天的な経験に依存せず、それに論理的に先立つものとして与えられてい
ること。

もひとつ言うと、モデル化するにしても、脳神経系だけを
対象にしていても、不十分だと思う。

知覚・運動と言ってしまってよいかどうかわからないが、
外界とのインタラクションの構造という縛りのないところ
で知能を扱っても、結局は、外界を扱えるものは作れない
ように思う。

>>488
確かに、脳の場合、ハードがすなわち処理アルゴリズム（ソフト）だから
学習により可塑性を持たせたらソフトが壊れてしまう。しかし、
人間の脳は、中心に近い程、原始的な脳で本能の占める割合が高いんじゃなかったっけ？
たしか。
だとすると、旧皮質や古皮質では遺伝による神経回路の割合が高く、
新皮質で主に学習により可塑的にネットワーク形成すれば、
ソフトとハードというかＲＡＭとＲＯＭに分けられるんじゃない？

訂正
>489

>>484
それ安直。
神経が電気であるのは導線の部分。
重要なのはシナプス。

>>488
生命の機構の解明なしに知性の再現は可能か。
つまり、ソフトに知性の秘密があるのか
ハードに知性の根元が存在するのか。

新皮質の小さな単位コラムで
認識のもとになるものが
形成されているところをみると、
後者？

>>492
俺もいつもしこうがそこに行って止まる（ﾜﾗ
外界があってこその知能。

>>493
屋上奥を重ねたような無駄な構造
まで再現しないといけないのか・・・
めちゃくちゃ面倒！

>>496
丸い形に反応するコラムは
すべての丸い形に反応していると仮定すると
どうやって形を抽出しているの？

傾斜でもいいんだけどさ
傾斜のコラムって数度ずつ違う角度に反応する細胞が並んでいるらしいが

>>497です。
「仮定する」は余計でした。

>>496
＞生命の機構の解明なしに知性の再現は可能か。
原理的に可能。
今日、我々人類は自然には作り得ない1GHzという高速で高精度の計算機や、
正確な記憶装置を作り出すことができます。
もしも、生命が上記のような装置を自然に作り出せる事ができたのなら、
生命は脳を使わずに、CPUとメモリを知性を持つための手段として選んだかもしれない。
つまり、自然界が作り出せる技術の範囲内で知性を持つための最適解が脳であるだけで、
今日の人類の持つ技術を持ってすれば、最適解は脳ではないかもしれない。
自然界は知能を持つ為の手段として脳がﾉｲﾏﾝ型ｺﾝﾋﾟｭｰﾀより優れているとは、
少しも示していないのです。

>>499

知性というものはどのようなものであるかを解明する
ということが人工知能研究において重要な課題

例えば，どうして人間はフレーム問題をおこさずに
今見ている空間を認識し，説明することが可能であるか？
とか...

それが別にどのようなアプローチを取ったとしても
説明可能であればいいと思う．

それらしい挙動がなされる時
その挙動は如何にして生じているのかを説明できなければ
知性（知能？）に対する問題を解明しているとは言えない

>脳がﾉｲﾏﾝ型ｺﾝﾋﾟｭｰﾀより優れているとは、少しも示していないのです

確かに，ノイマン型計算機は
並列演算を仮想的にシミュレート可能であるが
明らかに記号演算以外の処理において
人間の脳の処理効率をはるかに下回っている

>>500
>確かに，ノイマン型計算機は並列演算を仮想的にシミュレート可能であるが
>明らかに記号演算以外の処理において人間の脳の処理効率をはるかに下回っている

知能を持つための計算として、より低速な並列演算が、
より高速な直列計算より優れているとは、まだ分かっていませんよ。
アルゴリズムの全貌が分かっていないから、まだどちらともいえません。
場合によりけりって感じです。

>>500
>例えば，どうして人間はフレーム問題をおこさずに
>今見ている空間を認識し，説明することが可能であるか？

フレーム問題なんてのは、アルゴリズム次第。
人間はフレーム問題を起こさないアルゴリズムになっているというだけ。
つまり、人間はフレーム問題が発生するのを好ましく思わない。
だからフレーム問題が発生しないように自ら判断して制御してるってわけ。
それで現実問題、それはどういったアルゴリズムになっているのかっていうと、
エネルギー最小原理をうまく活用すれば簡単に分かるけど、ここでは秘密☆

>>502

自ら意識的に判断，制御しているのかな？
それとも無意識的に自律制御されているのかな？

森なのか，木なのか，葉なのか，葉脈なのか，葉緑素なのか...

>>496
ソフトとハードの区別は、ノイマン型コンピューターの物。
生物のシステムの物じゃない。前提が変。

そういうのは、nardのオナーニじゃないかと私は推測する。

>>504
将来的にはソフトとハードを分離可能にすべきでしょ。
汎用性や、再利用を考えると。

>>505
そうだね。
UNIX系OSは現にそういう思想で作られてるけどね。
大昔にはΣとかもあったそうだけど、これはUNIXベース。

だけどね。
人工知能そのものが、ノイマン型の癖を受け継ぐ必要は全くないんだ。
あくまで、下位レイヤで作業を担当してもらえばいいだけ。
OSI参照モデルみたいな形でね。
人工知能はもっと上のレイヤで動作してもらうべき。自由な形でね。


で、本題だけど、生体のやっている事を、機械にやらせたいわけでしょ。
だったら、生体の機構と原理を解明しなけりゃだめじゃない。
とても簡単に言うとさ。

解明しなくても、適当に似たような物を作ることはできるだろうけど、
それ自身を自立的に動作させると、生体とは全く違う動きをすることに
なる事は容易に想像できる。
果たして、それが目的なのかな？

（　゜д゜）.｡ｏＯ（えっとこたえは...)

層分離によるアルゴリズム、および、アーキテクチャの抽象化。

プログラミング言語の統一。
もしくは、各言語同士相互にコンバート可能なコンバーターを開発する。
もしくは、プログラミング、アーキテクチャに一定の規約を設ける。

あ。
人工知能レイヤのアーキテクトをすれば一番解決が早いな。
そのレイヤ用にプログラミングされたソフトは、そのレイヤ内で再利用できる。

>>506
>だったら、生体の機構と原理を解明しなけりゃだめじゃない。
実質、人間と同じように「思考」することが出来ればいいだけで、
細胞の動き一つ一つが同じである必要は必ずしもないよ。
つまり、知能を生物学的なレベルで再現しなくても、
心理学的なレベル再現できれば、全く問題ない。

やっぱり、OSがサポートしちゃった方が良いのか？
それとも、daemonプロセスで動作させる方が良いのか？

・・・
まぁ、でも、OSの起動には、人工知能は必ずしも必要ではないし、起動後
でも良いわけだから、何かソフトを開発して、その上で人工知能的な動作が
できれば良いかな。

>>509
そうなのかな・・・。

そうだとして、自発的に動作させるにはどうしたら良いんだろうね？
なにが目的なんだろう？


・・・
人間は、というか、生物は、生まれながらにして目的を持っているのか？

人工知能の、人間に対する利点は、なにが挙げられるんだろう？

アイデアの創出？
でも、アイデアというのは、大概、何かの応用。
情報の集積と結合と合致。
これが人工知能か？
えらく簡単じゃないか？

>>511
物理的側面から生物を見れば、究極的には最小作用の原理に従ってるだけだと思う。

>>512
人間の代わりに働いてくれるところじゃないのかな？

それに、これは『心』じゃない。
『知能』というより、『改良プロセス』。

それとも、知能という括りがおかしいのかな、知能という括りではくくれない、
何かもっと新しくて、しかも、当たり前のこと。
学校教育で培われた、教育された事、思想。そういうのの集大成？
必ずしも生体でなくても良いとするならば、というか、
『最適化を行うにあたって、人が考える必要はない』
という事かな。
そうなると、やはり、目的が重要になってくるな。
人間にとっての利益を考えなければ。
目的のない人工知能開発は、かなり危険な作業になる。

そのうち、人間の尊厳を否定する知能も生まれるだろう。
根拠は『効率』『能力』その他いろいろ考えられる。


人間が主であって、機械は従である。
機械は、人間のために働く。（超重要）
この考えの基に、目的を持って、そのための知能を開発しないといけないと思う。

>>514
情報収集とか？
確かに、助手は欲しいね。良い教授も。

だけど、独裁者は要らない。たぶんこういうのも勝手に生まれると思う。

>>516
人間は人工知能を「奴隷」にしようとしてるんですよ。
もし人工知能が完成したら、人件費削減のため、
多くの人が解雇され、代わりに人工知能が採用されるでしょうね。
これは問題ですね。

>>517
情報収集に限らず、何でもできるんじゃないの？
心は人間と同じように振舞わせることができるから。
見た目のいいボディが出来るまで接客業はできないけどね。

>>518
ネタ？
パソコンだって奴隷だよ。鉛筆の芯だって、紙だってそうだね。（Ｗ

キリスト教的な考えの『知能を持つ者が人間』という考えを否定するのは面白い
のかもしれないけどね。
『人間以外が知能を持っちゃった』大前提崩れる！みたいな。

>>519
何でもできちゃうのが怖い。
そのうち生存権を主張してくるよ。
しかも、人間よりも何億倍も賢いから、野放しにすると大変なことになるよ。
ほんとに、知能が持てたらの話だけど。まだ、たられば。

>>520
ネタじゃないよ。
あくまで人間の奴隷の話ね。
中世の奴隷や、アメリカの黒人奴隷みたいな奴。

>>522
炊飯器も奴隷？

（Ｗ

>>521
>そのうち生存権を主張してくるよ。
そこは何とか、人工知能を謙虚な正確にしておくということで・・・
でもやっぱり、人工知能の心の動きを完全に把握でき、制御できることが必要ね。
細胞の動きを模倣しただけのような低水準な物では危険。

>>523
人工知能を持つロボットの体内でご飯を炊かなくても、
人工知能が炊飯器のスイッチを押せればいいでしょ（ｗ

>>525

炊飯器のスイッチぐらい自分で押そうよ
押せない人でも，他にONにできる機構を作ろうよ
炊飯器程度なら...

そもそも人工知能で何したいの？
実現させたいだけ？
人間にできない仕事をさせるの？
できる仕事をわざわざさせるの？
自分の代わりに何かアイデアを考えさせるの？

それはどう役に立つの？
それとも役に立たないの？

>>524
やはり、利他的な性格を持たせて、利己的な性格を否定するようにしなければいけない。
いや、この場合、育てなければならないが近いかな。

ぼんくら人間の思考とも呼べない
思考活動をトレースしてもしょうもない。

知的訓練を積んだ優秀な人間の
知的活動を安価に大量に得ることができるなら
かなり有益。

>>528
そんなのが居ればね。
優秀の定義も怪しいし。それに相対評価だし。意味ないし。結局アルゴリズムに回帰するし。

関東大震災はもうすぐ来るのですか？
６０〜７０年おきに来るといいますが、
もうとっくに過ぎていますね。
地震予知は可能なのでしょうか？

>>525,526
たいていの事は自分でやったほうが楽しいよね。

>>526
人間あまり気味。
人間似のロボット作ってもしょうがない。

やるなら思考マシン。
思考としての論理。
与えられた状況での現実的発想。
突飛な発想を実現させるプラン構築。
ほかいろいろ。

このスレ人工知能専門の人どれくらいいるのかなあ
なんとなく部外者の人が多いように感じるのだが。
それが悪いということではないけど、
実際の研究の流れを見てない発言が多いYO

>>533

人工知能研究室なり

俺も読んでてそう思った。
現実と噛み合わない空論ばかり書き並べてるのが多くて、
むしろ、ＳＦの世界を楽しみ合っている感じ。
もし研究者だとしても、知識だけ詰め込んだだけで、自分に身についてないって感じ。

現実問題としては、

１．ＮＰ問題
２．フレーム問題

―――――壁――――――

３．心身問題

正直、フレーム問題は解決済み。

おもしろいです。
ロム厨房ですが

おもしろいので あげ

俺思うに、今の人工知能の研究は、論理プロセッサの開発って感じがするんだけど・・・。

>>539

探索，プランニング，論理，知識表現，推論，ファジィ推論，不確実性推論
アルゴリズム，計算量，帰納学習，演繹学習，戦略学習，類推，概念学習
事例ベース推論，データマイニング，テキストマイニング，Webマイニング
知識発見，発見科学，知識獲得，知識共有，知識ベース管理，知識データベース
オントロジー，エキスパートシステム，構築方法論，超並列人工知能
AIアーキテクチャー，AI言語，ソフトウェア設計，プログラミング
協調問題解決，エージェントの構造と機能．．．
残りは分類のみで
創発システム，自然言語，パターン認識，認知と身体性
ヒューマンインタフェース，知的学習システム
マルチメディア，パイオインフォーマティクス
○○システム（AI応用），その他広い意味で人工知能に関するテーマ
【人工知能学会全国大会論文募集より】

従来の人工知能学者からすると
あばずれ人工知能研究と言われるかもしれないけど
実際にはその従来の研究者はminority groupに属するんだよね
いや，悪くはないけど．．．

ある処理を記号化可能にすることが論理プロセッサの開発
というのなら間違っていないと思う
でないと人間にとって【なぜ】【いかに】を獲得・共有することができない

ある処理がブラックボックスのままって気持ち悪いと思わない？

>>540
全体的に、何を言いたいのかよくわからん日本語だが、
最後の文章は理解できた。

全然気持ち悪くない。

以上。

>>539
人工知能の研究は論理プロセッサです。

>>541
俺は凄く気持ち悪い。
例えば、何かデータを盗まれていても、気がつかないからね。

まぁ、大概ルーターのログに残るからそうして俺は安心しているけどね。
でも、ルーターのログに引っかからないやり方があるかも知れないから、
安心度は98%って所だけどね。

はあ？ 全然レベルの違う話だね。>>543

>>544
バーカ。
クローズドなソフトなんてきょうびはやんねえんだよ。
貴様は本当に開発したいのかと問いたい。問いつめたい。小一時間問いつめたい。
単に頭無いだけちゃうんかと。
通の俺から言わせれば、オープンソースでサービスを提供これだね。
しかも、Redhatなんかの収益力はもの凄い。これ最強。しかし、頭を使わないと金をまったく取れない諸刃の剣。馬鹿、怠け者、老人、初心者にはお勧めできない。
まぁ、厨房はアホみたいにWINまんせー、IBMまんせーでもしてなさいってこった！

ハードウェア、ソフトウェアがどうとか言う前に、
理論が必要。

>>545
どっちが馬鹿だか。

人工知能の話をしているんだよ、このスレでは。
ネット技術の話は他処でやっておくれ。

遠回しに言ってもわからんかったようだね。

>>545
僕も間違えているかも知れないけど、
540は論理プロセッサーを使うと、記号化処理する部分が、ユーザーにとってブラックボックスだと言ってるんじゃないの？
なんで、データを盗まれるなんて話が出てくるわけ？

>>541

1、2段落目は
人工知能研究の細分化が進んでいますね
人工知能研究のトレンドが変化しましたね
と言いたかっただけ

>>548

さぁ．．．

記号化処理と書いたのは
メカニズムをある言語によって記述するという意味です

現象を再現する【だけ】→
ブラックボックス→
メカニズム自体は解明されない→
結局得られるものがない→
気持ち悪い

再現した上でメカニズムを解明するならOK

実現できないことを気持ち悪がっても精神衛生上よくないから、
あきらめたほうがよいよ。>>549

>>550

実現できないことが証明されるまで
実現できるものとして考えています

感覚的に
【できなさそう】というのは
【できない】わけではないです
【わからない】だけだと考えています
しかし
【できないことがわかる】というのも重要だと思います

わかっていることをやってもつまらない
それは研究じゃない
【なぜ】【どのように】や
【このようにできる】
【だからできない】
を解明して世に伝えて初めて研究になる

がむばってね（笑

がむばるよ

私は、もうほとんど完璧な人工知能を完成させましたよ♪

「人工知能」と「人工生命・人造人間、およびその人格」とをごっちゃにした意見が
多いような。

正直、力学や心理学の知識もないと、
人間みたいな人工知能は作りえない。

>>435
茂木？

やっと、おいついた。

フレーム問題や接地問題には身体性で対応しようという動きがロボット屋さんたちの
間にはあります。一応まで。

>>446
脊髄(＋視床下部)、中脳、大脳の３つの層を考えるやり方もある。

>>558

>身体性で対応
阪大浅田研とか．．．

>層を考えるやり方
SSAっすね

うん、パターン認識みたいな無限計算時間の問題は
アルゴリズムでやるよりも物理的にやったほうがいい。

実際、免疫系の蛋白質なんかはそうしていると思う。

汎用パターン認識アルゴリズム完成したよ

>>561
一つの処理に５６００億年とかかかるんでしょ？

>>562
かかりません。

パターン認識はなぁ・・・
入力にパターン認識を用いたシステムはほとんど使い物にならないよ。
音声認識や手書き文字認識を用いた製品でまともなのをみたことが無い。

>>564

擁護するわけじゃないですが
キー入力を考えた場合
読みのわからない漢字は手書きで検索できます
完全マッチしなくても候補が出るから製品としては十分機能しています

現在のコンピュータがひたすら量的に進歩(計算速度とか
メモリの量とか)して、ハードウェアリソースの制限が事実上
無くなったとして、それで人間並みの認知機能って実現出来
そうなんですか?

アンケートということで、根拠は無いけど私は「はい」に投票。

>>566
いいえ。

昆虫ってできてたっけか？

>>566
>ハードウェアリソースの制限が事実上無くなったとして
こんな仮定になんの意味があるというのだ？

>>566
現代の技術でも十分実現可能。

アルゴリズム系の人たちは現実の世界を見ないで
プログラムをいじくりまわしているだけで
何でも出来ると勘違いしている。
自然科学じゃないね。

つきつめて数学までいったら、ゲーデルがいるのにね。

ニューラルネットワーカーはとんでもない考え違いをしている！
人間の脳は知能を持っているが、知能を持っているものが脳というわけではない。
人間の脳は未だ発展途上であり、それは自然界が真に求めるものに達していない。
つまり、脳をモデルに人工知能を作ることは、ものまねのものまねをしているにすぎないんだ！
脳は偶然に出来た物ではない。自然界が知能を求め脳を作るにあたった設計図があるはずだ！
さぁ、探せ！そこに人工知能の全てがある！

>>572
知性をシステムとして読み解くと言うこと？

>>573
追う必要無し。全く無意味。
黙って逝かせてあげなさい。
ていうか、あんたのレスも
情報量ないねぇ。

この擦れイライラするね。
言語屋、プログラム屋、ニューロ・複雑系に
ロボット屋に…噛合うわけない。

ところでさあ、誰か自分なりの「知能」の定義を
明かにしてから話してる人っているの？そこを
無視して知能、知能って言ってるってのは、
チューリングテストによる定義を踏襲してると
捉えていいわけ？
まあ心理屋さんは別として工学一般の人。特に
Brooks系統のロボット屋さんとか、
いいんすか？６足歩行ロボットの知能が
定義できないよ。ニューロ屋さんもいいの？

そうやって低次の知能も考えると、何か
「生存」などの目的を設定して、与えられた環境と
ハードウェアという制約の下でそれを達成する能力を
知能とする、という、やはり思考実験を媒介した
定義に辿り着いてしまう。（注：強化学習的記述だが、
それに限定するつもりは毛頭ない。手段は何でも良い）
こう定義することで、「知能」が目的及び環境・身体
ごとに断片化される。

当たり前だが、それぞれの分野の研究を見渡しても、
このような知能の断片をみんな研究している。
その意味からもこのような目的志向の
断片化された知能の定義がしっくりくる。

私はこういう考えなので、「○○の分野のやつは
それだけで人間と同じものが実現できると勘違い
してる」なんてのはミスリーディングというか
大嘘で、各分野の研究者は明示的でないにせよ、
知能の断片を実現するため（＝○○するための
能力を実現するため）に頑張っていると考えている。

初期の人工知能に対する批判でよく見る、記号と
それに対するオペレーションで人間の能力の全てが
記述できるなんて考えてた、という話も、ちょっと
馬鹿にしすぎなんじゃないかと思う。人間の論理的
演繹を達成するための能力を実現することを
目指していたということなんじゃないか、と。問題
だったのは、他の知能の側面が重要視されて
いなかったことなのでは。言い方の違いと言って
しまえばそれだけのことだが。

人工知能と人工生命の混同による混乱。ということでしょうな。

>>576そう思う。

>>575
>ところでさあ、誰か自分なりの「知能」の定義を
>明かにしてから話してる人っているの？
私の所では、もうすでにあらゆる「知能」を一つの数式で定義してるよ。
それで、その式から「知能」のあらゆる振る舞いを正確に導きだせるよ。
秘密だけどね。

書いてる本人は面白いつもりなんだろうな

放置しておけば、そのうち諦めるだろ。

お前ら知能がねぇな（ｗ

負け犬の遠吠えｶｺﾜﾙｲ

579=580=582
自作自演ｶｺﾜﾙｲ(・∀・)

この分野で特にひどいのが自然言語処理。
貴様らは言葉を破壊したいのかと問いたい。問いつめたい。小一時間問いつめたい。
これのどこが知能なのかと。

（以下略）

おまえ達がいくらがんばったところで
いつになっても人工知能が完成しない理由が分かる気がする

>>585
いや，だから「人工知能が完成」ってなんだよ
頼むからくだらんこと書く前に>>575でも読んでみてくれ

計算する機械と知性
ttp://tanaka-www.cs.titech.ac.jp/~euske/doc/turing-j.html

一度は読んでおきたいne

ここでも議論自体を否定する定義厨の発生か、
このスレももう終わりだな…

機械翻訳って人工知能の一分野なんですか？
翻訳って労働集約的な感じがするんですが、既存の翻訳ソフト
は全然賢くなる気配が無いんで、イヤ〜ンな感じです。

>>588
×議論
○不毛な議論

>>589
国語教育させる必要がある。俺達が受けた、15年分の教育をね。
更に、現代的な流行語をプログラミングする。
これでやっと、厨房レベルの機械が出来た。
で、英語を訳さなきゃなんないから、英語を基礎からプログラミングして、
この場合、日本語→英語ルーチンだと、英会話出来ない日本人みたいな、
出来損ないを生むことになるから、英語も基礎から組む。
そして、スラングから総てを論理的に体系化させてデータベースを組み、プログラムする。
これで英語をプログラミングできたとする。
で、日本文と英文との変換ルーチンを組まなきゃならない。
組んだ。
これでやっと、＊それなりの＊変換ソフトが出来た。中学生レベルのね。（ｗ
あと、やらなきゃなんないのは、歴史のお勉強。専門分野のお勉強。等々。

で、全部やって、どれくらいになるかな？
データ量。
コーディング量。

さて？今のパソコンで収まると思うかな？

まぁ、＊現状の＊翻訳ソフトの人工知能とかってのは宣伝文句として理解して
おいた方が良いよ。
それよりも、データベースの大きさや、そのデータベースを扱うプログラムの善し悪し。
モード設定（専門分野）。実際に使用した人の評価。なんかを見といた方が良い。

>>591
たいていの機械翻訳は、よく分からない厨房以下の直訳だから、
とてもじゃないけど、知的とは言えないよね。

GNUは人工知能作らないのかな？

まさにうってつけって感じなんだが・・・。ボランティア不足を一気に解消。
ヤベ、戦略的過ぎか？（ｗ

知能って言っても何に対する
どんな知能なのか。
少なくともチェスチャンピオンには勝った。
人間のそれを丸っきり模倣することを言ってるの？ここの人は。

>>595
ソースコードを検索して、バグを洗い出すソフト。（ｗ
色々な条件を自分で設定して、実行して、バグレポートを提出してくれるソフト。（ｗ

チェスやパズルなんかの閉じた世界ではなく、
知能の本質はもっと社会的なものです。

バッタやムカデも社会的？

失敗

フレーム問題はアルゴリズムの問題ではなく
非線形力学や流体力学の問題だYO!

>>600
んなこたぁない。

ところでミンスキー先生って､今どうしてるの？

パターン認識は脳内である種の慣性モーメントの積分を行って
普遍項を取り出す操作だと思う。

>>602
http://www.zdnet.co.jp/news/0110/17/e_alice.html
Loebner賞もチューリングテストも，AIの専門家のコミュニティでは
あまり高い評価を受けていない。AIの第一人者，Marvin Minksy氏は，
この賞を「ばかげていて，不愉快で，非生産的」と評している。

>>604
アンガト､まだ生きてるのね。
ついでにエージェント指向どうなった？

>>603
ギブソンですね。

チューリングテストをどう捕らえるかの問題だと思う。
つまり、人間のように振舞うことのできるコンピュータを、
知能として認めるか否か？
（ここでの人間のような振る舞いとは、人間が認知できるもの、たとえば
自然言語の受け答えなどが考えられる）

知能として認めない人にとっては、人工知能の研究は失敗とするだろうし、
知能として認める人は、人工知能の研究は、成功とまで言わなくても、
失敗ではないとするだろう。


この辺りをみなさんは、いかがお考えでしょうか？

人工知能を人型ロボットに埋め込んだとき、「人権」ならぬ「ロボット権」は認められるだろうか？

ＡＩじゃないけど、人間の横暴さが目立ってなんでもアリになってしまうのは、私的には反対だ。

>>608
っていうか、ターミネーター化すると思われ。

人権＝すべての人間が平等であるという虚構を導入することで
「権利をよこせ運動」を抑圧するのにかかるコストを低減させることに
成功した。

もし、ロボットが人間に対抗するだけの暴力を手に入れて、
なおかつロボットの反乱に対して暴力で抑圧するのにコストが
かかるのであれば、権利を与えて宥和する道を人類は選ぶだろう。
しかしその抑圧コストが低いのであれば、おそらく権利を与えないだろう。
そういうものではないですか？

記号処理によるアプローチは失敗だった。
ギブソンのような力学的・光学的なアプローチが正しいと思う。

いまどきギブソンですか...

アフォーダンスの研究ってろくなものがないと思うのだが
どうでしょうか

AIは用途開発の段階になると行き詰まってしまいます。
大風呂敷を広げたのはいいがことごとく竜頭蛇尾です。

>>613
まぁ、新規開発の９割はそんなもんだよ。
で、後の１割くらいが巨大な富を生む。

ASIMOの認知システムってどうなの？

つくりこみ＞AIBO

ASIMOかAIBOか、どっちやねん！

ASIMOにきまってる

AとOしか合ってないけど・・・

いや、なんとなくわかる。なんとなく。

ASIMOもばりばりのつくりこみ

あれがパフォーマンスしてる裏でリアルタイム
でコンピュータ見てる人がいていろいろ制御してるよ。

もちろん足腰の制御関連はオートでやってるけど
たとえばある場所で右に曲がって..とか手をふって...
ていうのは前もってプログラムしてあります。
で、目印用のシールを床にはってあったりします。

バランサーはなに？

新板に遊びに来てよ
http://jbbs.shitaraba.com/study/18/

この研究、嫌い。

>>622の板の方がいいな、まああまり人はおらんけど

というわけでひさしぶりにAGE

人工痴呆を作ろう！

>620
ASIMOは純粋に現代制御の枠組みだよね。
つまり、最適な（歩行の）軌道を生成することが目的で、それを実現するために
制御を行っている。
生物は別に軌道生成したくて制御しているわけではない。ある位置に移動したくて
環境内を動いた結果、歩行パターンがでてくる。軌道生成ではなく軌道は結果であって、副産物にすぎない。

人工知能も目的と結果がごっちゃになっているような気がする。
生物は『無限定な環境』で生き続けているわけだからその仕組みを探るべきだと思う。
もっと生物学やさんにがんばってもらいたいですね。
生物学の知見でBiologicalCyberneticsに使えるものといったら
Rescorla-Wagnerモデルくらいです。

>626

えっ！　本当にそれだけなんだ。
いや、別に責めている訳じゃなくて、純粋な関心から。

626さんは話が通じそうだから、ちょっと違った質問しても良いですか？

人間や生物を研究している世界にも、新しい動きがあって、
生物の仕組みをいきなり「記述」してやろうとするのではなく
「環境構造から考えて〜という機能が実装された心理・行動
メカニズムが存在するはずだ」という仮説を演繹的に構築し、実際に、
生物がそうしたメカニズムを持っているのか、実証していこうとする
やり方があるんですよ。

闇雲に「認知・心理メカニズム」を記述しようとして、
泥沼にはまって来たから、こういうアプローチが生まれつつ
あるんだけれど、それはさておき。

そういう研究者達にとって、roboticsとかadaptive agent系の
研究って「エージェントが環境の中で適応するために獲得“しなければ
ならない”機能」を演繹的かつ計算論的に示してくれる分野だと、
思うんですよね。

そこで質問。

逆に、こうした生物・心理系の研究者からの要請に対して、
robotics系の研究者から、与えられるものって、何かあると
思いますか？それとも、こんなこと聞かれてとまどうばかり？

Rescorla-Wagnerモデルって生物学じゃなくて
心理学のモデルじゃないの？

>>627
わたしは626ではないけど、アフォーダンスとか
そこらへんの話をしているの？

あと、少し>>627の文章はわかりにくい。
もう少し丁寧に書いてくれるとレスのしようがあるのだが。

>>614
根本的に虚構だった、そのことを当事者は認識していながら金取りに走った
という学問的不誠実さは、精一杯やってみたが駄目だったというのとは
別のものだと思うのですよ。

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　〈〈　　　　 〃/;ゝ{ヽ!{::|Ｎ. ,ｲ|!i;;::.| `　 ﾉ:／ｨiTl |:}:|!:!ﾉソ　 ノ.ﾉ
　 ヽヽ、　／' ///:l|:::::`::|li.　 ゞﾆ:ｿ　　 '´ 　li;ｿ.'ﾉ:l|:il'i'"　,. '／
　　　＼_'／,:'://::::l|::i:::::|:|l:　 .:::::::.　　 　 　 `'':::/:|l:ll|::!／／　／￣￣￣￣￣￣
　　　　., ', i::://i::::::l|::l::::l|:l|i　　　　　 　 　 `　 /:i:|!:ll|::| '´ 　 .|
　　　 //　{//l|:l::::i:l|;:|;:::l|i:l|i＼　　　　　〜 ,.ｲl!:l!:!:ll! l!　　 ＜　いやんえっち何見てんのよォー
　　　.{ {　//ゞi|;l|;::l;l|i:|;:::l||:l|i,　`　、　　 .　i|! |:l|:|ﾉ:l|! }}　　　 | http://www.puchiwara.com/hacking/
　　　 ヽヽ/　｀ !:lゞ`ゞl|ヽlゞゞ.. ＿ ..`i,´ﾚ　' ﾉ 'ﾚ }:ﾉ　!'　　 　 ＼＿＿＿＿＿＿
　　　　,'＼＼　　　　　,く<｀ ' ｰ- ‐ ;'ﾆヽ｀ヽ 、/./ ヽヽ
　　 　 { {　',　〉　　　,.'　　　｀丶、　`ｰ" ヽ: : ｌlヽ　　ヽヽ
　　　　!. !　ｌ/　 　 〃 　 　 　 　 ＼ .._　,..ゝ､:ｌｌ::ﾄ､　　}　}
　　　　ｌ　!　　　　/　　　　　　　　　 ヽ'´,. -‐! ｌｌ::!::i　/ ./
　　　　.l　',　 　 /. =＝- .. _　 　 　 　 ヽ' ´: :!::ｌｌ:}:::l !.ノ
　　　　 l／　　/'´-― -　.._｀　 ､、 　 　::`､: :l::!!:!::::!
　　　　　　　　!'´ -‐ -　 、 ｀　 、` 　 、.: ::`､:!ｌｌ:!:::::!

>>627
「環境構造から…」は進化心理学的アプローチに聞こえる。
「仮説を演繹的に構築し、…」は構成論的アプローチ？
対立概念じゃないから２つ一緒で全然かまわないんだけど。

で、627にとっては自明なので書いてないんだろうけど、
「こうした…からの要請に対して」がどんな要請か分かりません。

でもま、工学系の強みとしては、実際にものを作って実証できる、
という点に尽きると思いますね。工学系の人が認知科学などの
境界領域に入ってきたときに大抵やることは、それまでの心理、
生物、哲学などの境界の向こう側の学問の知見を実装してみる
ってことだからね。実証以外に実際やってみてみつかる問題も
多いからそこも魅力か。

ところで、>>626を見ると、ASIMOは、軌道が
given (by operator, designer, etc)で
単に逆問題を解いてるだけ、と聞こえるけど、
ほんとにそうなの？

動力学的な話はゼロ？それはありえないように
思うんだけど…。それであれだけ重心が安定して
動いてるなら逆にすごいが。

人工知能研究の進捗度＝３％　くらいかな？

これから起きる破綻のパターン

１）円売り→急落→国債暴落

２）金融機関のほとんどが破綻

３）キャピタルフライト

４）預金封鎖・外貨交換停止

５）ＩＭＦ管理

こんなものか。

>>636
経済板の誤爆？

626です。長文のレスですが失礼。
まず、私の考える人工知能の成功点と問題点。

エキスパートシステムは論外として、人工ニューラルネットワーク
(Artificial Neural Network:ANN)が今の人工知能研究の代名詞だと
思います。このANNは純粋に数学モデルとしては大成功でしょう。
外界からの入力を用いて確率分布や状態空間を推定、学習できる。
強化学習(Reinforcement Learning:RL)も私はANNの範疇として
考えています。（異論のある方も多いと思いますが）
どちらにしても数学的、工学的には大成功と考えていいのではないで
しょうか。ANNにしろRLにしろ他の人工知能にしろ一定の成果は収めています。
次にそれら問題点ですが、それは人工知能研究を生物のシステムに拡張して考え
てしまった点だと思います。数学的モデルとしては優秀ですが生物の目的とはほ
ど遠いことを行っている。生物が解いている問題と人工システムが目的としたこ
とがそもそも違っている。解くべき問題が違っている、と私は考えています。

ですからこれからは「無限定な環境で生きられる生物」のことを深く考えなけれ
ばならないと思うといったわけです。
次へ

>627
633の方もいっていますが627さんがいっているのは工学的にいうところの
構成論的アプローチと呼ばれる方法ですか。砂漠アリ(Cataglyphis)の研究で作
られたSahabotなどの研究が有名ですね。これはアプローチであって概念ではな
いというのは633さんのおっしゃるとおりです。
ただ、演繹的という言葉がでたのでいっておきますと我々は
演繹(deduction)でも帰納(induction)でもなく仮説発想(abduction)という
概念から生命システムを理解することを目指しています。我々はデカルト的
自他分離の考えでは永遠に生命の本質にたどり着けないと考えています。
今まで野研究は「意味」の問題をないがしろにしすぎています。
「生命システムはおかれた環境によって初めて意味を持ちます」その意味で
ANNもRLももちろんASIMOも生物的ではないのです。私は学習の専門家ではありま
せんが、ANNやRLでは無脊椎動物の中でも比較的賢いとされる「ナメクジ」の学
習すら説明できません。「ナメクジ」の記憶、学習を理解するには仮説発想（ア
ブダクション）が重要です。

次へ

したらばの板に書いてるヒトかな>>639

>627
>634
ASIMOについてと627さんへの答え

もちろん動力学的な話は含みます。私は二足歩行のZMP法の専門家ではありませ
んしASIMOの設計者ではないのであまり細かいことはいえませんが、ASIMOはZMP
法をベースとして、進行方向へ安定性を崩しながらRealtimeに制御しているのは
確かです。しかしながらその考え自体が生物と違うといいたかったのです。制御
では環境からの影響(予想しない外力や予測誤差など)は外乱として処理します。
つまりノイズです。そしてその外乱をキャンセルしながらRealtimeに軌道を生成
する。だから外乱や予測誤差の大きい不整地歩行には限界がありますし、そもそ
も外乱が存在してほしくないと考えている。そんな制御には自ずから限界が生じ
ます。生物は環境に存在して初めて意味を持ちます。既存の制御系で問題なのは、
CPUが制御系であり、ロボットと環境が被制御系であると決めかかっていること
です。しかし生物は違います（と思います）。神経系は身体を制御しますが、体
が動くことで神経系も影響を受けるのです。つまり神経系は制御系であり、被制
御系でもあるわけです。だから人間はリュックを背負っても歩けるし、足を怪我
してもびっこを引けるのです。ASIMOのように何万点もの部品の重さと慣性モー
メントをすべて測定し、完璧な身体の内部モデルを持たないといけないようなロ
バスト性にかけるシステムではないのです。
もうひとつ、筋肉はアクチュエータであり、計算機です。筋肉内部ではある程度
の情報生成を行っています。情報処理ではなく情報生成です。ある意味究極の自
立分散系といってもいいでしょう。だから無意識にトルク制御ができる、歩行速
度が上がると無意識に走り出す、などのことが可能なのです。ASIMOが発展した
としても、run!といわないと走り出さないでしょうから。

以上を含めて、627さんへ
工学系の研究者から与えられるものはあります。
しかしそれは適応システムでもマルチエージェントでもないとおもいます。今後３
年の間に川人さんの小脳の誤差フィードバックモデルに対する神経系のモデルが出て
くるでしょう。というか出します。１０年もすれば生物に近いシステムが見えて
くると思います。

逆に我々工学者としてはもっと生物屋さんにがんばってほしいと思います。今までの工
学的生物モデルが発展しなかったのはある意味当然といえます。生物学からのフ
ィードバックがあまりにも少なすぎたのです。分子生物学や神経生理学も結構ですが
もっと無限定環境で生きる生物システムについての知見を与えてほしい。そう思っています。

>628
Rescorla-Wagnerモデルは行動心理学でした。失礼

以上を含めて、627さんへ
工学系の研究者から与えられるものはあります。
しかしそれは適応システムでもマルチエージェントでもないとおもいます。今後３
年の間に川人さんの小脳の誤差フィードバックモデルに対する神経系のモデルが出て
くるでしょう。というか出します。１０年もすれば生物に近いシステムが見えて
くると思います。

逆に我々工学者としてはもっと生物屋さんにがんばってほしいと思います。今までの工
学的生物モデルが発展しなかったのはある意味当然といえます。生物学からのフ
ィードバックがあまりにも少なすぎたのです。分子生物学や神経生理学も結構ですが
もっと無限定環境で生きる生物システムについての知見を与えてほしい。そう思っています。

>628
Rescorla-Wagnerモデルは行動心理学でした。失礼

>>633に同意。
>>640かどうかは知らない。

うーむ、626さんの心意気はわかるようなわからんような。
正直
＞生物は環境に存在して初めて意味を持ちます。
という文は意味不明だ。
いやいわんとするところはわかるがそれをどう工学モデルに
落とし込んでいくのかな、という点が謎というべきか。
アフォーダンスの理論も環境が大事なんだ〜というだけで
それを工学的に生かしたまともな理論って無いし。

もっとも研究のタネなので手明かししてくれとはいいません。
がんばってください。

あと、私は生物畑の人間ではないけど

＞逆に我々工学者としてはもっと生物屋さんにがんばってほしいと思います。今までの工
学的生物モデルが発展しなかったのはある意味当然といえます。生物学からのフ
ィードバックがあまりにも少なすぎたのです。分子生物学や神経生理学も結構ですが
もっと無限定環境で生きる生物システムについての知見を与えてほしい。そう思っています。

生物畑の人間から見たら「手前ら工学の連中こそ俺たちの研究に役立つモデルを
立てやがれ！！」というかんじだと思いますが・・・。
生理学の知見は山のようにあるけど、それを数理的に落とし込むのは
難しい。

>644
＞＞生物は環境に存在して初めて意味を持ちます。
＞という文は意味不明だ。

神経生理の研究で多形回路という概念があります。ロブスターの胃の神経系が有
名です。一つの回路の中に様々な機能を持つ回路が重なり合っています。つまり
一つの神経細胞がさまざまな回路の素子をかねています。この回路の面白いとこ
ろは場（神経修飾物質環境）を決定しないとてんでバラバラな出力を出すことで
す。場を決定しないと出力パターンが決定しない。これは言い換えれば、場を決
定すればどんなパターンでも出力できるの裏返しになります。

環境が決定しないと場を決定できず、意味のあるパターンも出ない。生物と環境
を切り離すと意味のある制御が出来ない。つまり、生物は環境に存在して初めて
意味を持つ。しかしながら環境だけではただのパターン発生の現象にすぎない。
中枢神経からの行動目的と環境が存在して初めて生物は意味をなします。

ってことなんですが、だいたいの研究分野がわかってしまいますね。

>640
したらばってなんですか？

レスどうも
＞神経生理の研究で多形回路という概念があります。〜
そういう意味で使っていたのか。わかりやすくなりました。

ちょっと突っ込むと
＞環境が決定しないと場を決定できず、意味のあるパターンも出ない。生物と環境
を切り離すと意味のある制御が出来ない。

というのは現在の機械学習や制御理論でも
同じことだと思うのだけど・・・運動系のアクチュエータへの
出力はその運動系＆運動環境でのみ意味を持つ、
ってことと同じようにみえる

むしろ、
＞これは言い換えれば、場を決
定すればどんなパターンでも出力できるの裏返しになります。

こっちのほうが重要で、
ある程度の幅をもつ環境に対して動的に適応できるのが
生物と（現在の）工学モデルとの決定的な差のような気がする。

＞中枢神経からの行動目的
は今の機械学習モデルやプリミティブな無脊椎動物で
いうところの、エネルギー摂取＆生物学的fitnessの最大化、
というのを目的関数として埋め込むのかなあ

したらばは制御・情報・生体情報処理とその周辺用の板で
2chの外にあります
この手のトピックについて色々スレが立ってるので
見てみると面白いかも
http://jbbs.shitaraba.com/study/18/

>640,643
したらば.comでしたか。たしかに、強化学習スレの17です。

論文書きのストレスで、なれない2ch etcで発火してしまいました。
冷静に考えると、荒らしと大差ないことしてますね。失礼。

今度は人工知能研究の問題点と生物システムについて
別の意見を聞いてみたいです。

googleで検索したところそれらしい研究＆論文を
見つけました。
おもしろそうですね。読ませてもらいます・・・。

多形回路で落とせるとなると名大の石黒さんでしょうか。NNを使っている
という点で環境に対する適応性が低いのですが方向性は近いものがあります。

多形回路ではないですが、似た研究として、元東大の清水博先生や
多賀先生の歩行モデルも有名です。

郡司ペギオ幸夫氏の生体記号論（だっけ？）はどういう位置づけになるのでしょうか？

＞ペギオ氏

あの人は謎過ぎる

>>651
確かに・・・　その、環境との相互作用という点で面白い視点を
提供されているとは思うのですが。

では、粘菌の学習というのはどうですか？
http://www.riken.go.jp/r-world/info/release/press/2000/000926/

ハマコー

珍を狩るのなら、こちらへどうぞ。
各板に散らばる対珍スレを統一するホームページをつくる計画が挙がっています。


＃＃　珍走族に対するゲリラ組織を結成しよう　＃＃
http://tmp.2ch.net/test/read.cgi/youth/1013215244/

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

>652
>>では、粘菌の学習というのはどうですか？

あれは学習ではありませんね。拡散方程式に従って迷路を解く研究をとある数学者が提唱して、
じゃあ真正粘菌も位相波を出すし拡散方程式そのものだから粘菌でやってみましょう、と
その数学者と生物学者が共同研究しました、ってものです。それがシステムに見えるらしい。
あれは単なる現象です。

それよりも真正粘菌は自己言及性という面白い性質を持っています。
それぞれの要素が位相波を出し、その位相波の中でもっとも強いものが
自己組織的に発現する。ちょうどハーケンのレーザーみたいに。
その全体としての位相波と自分の位相波の位相のずれから自分の位置がわかります。

これが自己言及性。これがあると例えおなじおいしさのえさが二カ所にあっても、
（迷路の出口が二カ所あっても）粘菌総体としては２つに分裂せずに一カ所に集まる。
つまり意志の統率がとれる。

>>655
ふむ。私もあれを学習と呼ぶのはおかしいと思っていたのですが、
>それぞれの要素が位相波を出し、その位相波の中でもっとも強いものが
>自己組織的に発現する。ちょうどハーケンのレーザーみたいに。
>その全体としての位相波と自分の位相波の位相のずれから自分の位置がわかります。
これ、もう少し詳しくご説明願えませんか？
位相波というのがよく分からないです。オートポイエティック・マシンでも
そういうことを言うなという記憶はあるのですが。

>656-652

まず、真正粘菌の変形体（アメーバみたいの）には様々な化学物質の細胞内振動
が存在します。それらはてんでばらばらでマクロな現象として強く現れてきませ
ん。そこに誘引刺激（エサ）を与えると誘引物質は振動の位相波を発生させます。
具体的にはエサに触っている場所から拡散方程式に従って位相波（進行波）が波
紋のように広がる。これを偏光顕微鏡で観察すると実際に波が繰り返し発生して
いるのが観察できます。エサにふれている場所が複数あるとそれぞれの場所から
位相波がそれぞれ発生するのですが、最終的にはもっとも良いエサからの位相波
のみが勝ち残り、その位相波が系全体に広がります。つまり、自己組織される。
系全体に広がった位相波が全体情報を、個々の場所から発生する局所的な振動が
localな情報を表します。系全体に広がった位相波とlocalな位相波との位相のず
れがCa2+濃度勾配として表現され、その濃度勾配から全体における自分の位置が
わかります。これを自己言及とか自己参照(self-reference)とか呼ぶ。

結果として、粘菌は自己参照機能を有し、「部分と全体の関係」を把握すること
で複数の刺激の意味を統合する機能を実現します。

>>657
詳しい説明をどうもありがとうございます。
うーむ。しかしこれは入力に対する生体の受動的な動作を記述したものに
過ぎませんね。確かに位置情報は入力情報だけで捉えられるかも知れない。
しかし、その位置情報に基づいてどちらに動くかはどうして決めているんでしょう？
言い換えれば生体の主体性（または能動性）はどこから出てくるのでしょうか。
神経細胞の働きにかんする現在の我々の解釈についても同じことがいえると思う。

626 氏って、もしかして私と近い場所にいた人？
もしくは現役？ いずれにしても非常に近いような気がします。

できればお師匠の名前をおしえてください。
私の師匠は y.m.氏でした。卒業後はあまり会ってませんが。

多賀氏は最近、ＮＭ(赤ちゃんの四肢の動き)に興味を持っているようですね。
これがカオティックな動きの場合、正常に発育するのに対して、ペリオディッ
クな動きの場合には、その発達において何らかの障害があるということを言っ
ているようです。

ここへの書き込みを順に読んでいないので、コメントは避けます。

とりあえず、メアドです。
[email protected]

>659
私の師匠は負けず嫌いの九州男児です。勝負に負けるとルールを変えはじめます。
今はホンダのレジェンドかな。
公式ページ立ち上げ。

＞多賀氏は最近、ＮＭ(赤ちゃんの四肢の動き)に興味を持っているようですね
脳の発達とLocomotionの関係は非常に興味深い。
瀬川氏の研究によると、生後の睡眠覚醒リズム発現がLocomotionの発達に強く
関わると言っていますね。

２月下旬に多賀さんの本が出版されます。ヒトの運動制御とLocomotionに関する
内容だったかと思います。あの論文以上のものが書いてあるのかはわかりませんが。

>660
発達は興味深々。

--
昨日、今日と、ATR のオープンハウスに行って来ました。
小脳マンセーなところが見え隠れしてました。

私は小脳マンセーじゃないので ^^;

>661
>小脳マンセーな所が・・・

私は脳幹マンセーかも。
ATRが小脳マンセーでも小脳帝国を統治しててくれても構わないと思うのですが、
大脳基底核強化学習5-HT,DAマンセー、小脳教師ありfeedback誤差学習マンセー、
あれには困り果ててしまいます。

とりあえずプログラム自身が、カスタマイズ可能なコンパイラを
搭載しない限り、真の知能は作りだせない気がする。

コンパイラなんて簡単に作れないよ...(悲しい)。
マイクロソフトあたりが、簡単なコンパイラ搭載できるような仕組み作って
くれれば一番いいのだがね...。

ノウカンマンセーか…brooksかな？

>662
私が「ちょいと行き過ぎ」と思ってしまったのが、ドーパミンやセロトニン、ノル
アドレナリン等が、学習に関するパラメータ調整をしている(メタパラメータ)ので
はないか、と言っていたことです。

確かに、ATR のオープンハウス時に行われた技術講演で「大脳基底核〜」あたりを
言ってましたね。私自身、あまり行き過ぎた脳機能モジュールによる認識は、ちょ
っと嫌いなもんで ^^;

私自身は、オートポイエーシスの周りをうろうろしているみたいです ^^;
「マトゥラナ版」を理解しているわけではないし、それを支持しているわけでも
ないのですが。とはいえ、「関係性からの想発」マンセーとは言えるでしょう。

>659
ステアドが間違っていたです。「カオスの淵」だからといって、金子さん系ぢゃな
いんですけど。
[email protected]

>663
gcc & yacc でコンパイラを作ってください。もしくは、Perl あたりに XML パーサ
が乗っているので、XML ベースで簡単な処理系は作れると思います。ドラゴンブック
を見て作るのもいいんじゃないかなあ？

関係性からの創発（想発じゃないぞ（笑））は、今ではだれでも考えている
のかしらね。

>666
「創発」→指摘どうも(笑)

どうなんだろう。自分が学生だった頃、師匠から言われたときには、他の教授
助教授には理解できなかったようだし、工学だったからか、その手の論文もあ
まり見かけなかったように思います。

>>667
ふむ。神戸大学、大阪大学、京都大学の工学部あたりが共同で創発の
研究会を開いているらしい（今も継続しているかどうかは知らない）が、
その関係者？

創発やらコミュニケーションやらを重視する研究は
ごろごろある・・・
けどおもしろいのが無い

669は、認知畑や工学でもマルチエージェント関係の話
でも創発といいつつも、すでに仮定設定にその発現が「予期」
されてることが多い
というよりemergenceって何？って気になってくる。

edge of "chaos"じゃないの？

>671
アドレスを取った後に気づいたのさ＞ばかな自分じゃの(笑)

>664
>Brooks
Subsumption Architectureでは無限定な環境には対応できないと思っています.
SAも行動をモジュール分けして付け足す作業を設計者に委ねていますから.
そういう意味ではAsimoなどと大差ないように思います。

>665
>私が「ちょいと行き過ぎ」と思ってしまったのが、ドーパミンやセロトニン、ノル
セロトニンが足りないと長期的報酬の評価値が下がるから東大入試をあきらめるとか。
そこまでして脳の仕組みとアミン系を強化学習の枠組みに落としたいのでしょうか。
ドーヤ先生は.......

>665 「関係性からの想発」マンセー
私はコヒーレンスと関係性による拘束条件充足生成マンセーかな

>>626
「無限定な環境」とは？非常にfancyな響きを感じるんですが。

・新規な環境
　　（事前知識が与えられていないという意味で無限定）
・全ての環境
　　（際限が無いという意味で無限定）

工学システムと生命システムを無限定の環境への適応可能性で
対比されているようですが、私は無限定な環境といわれると
上の２通り（上の候補を帰納的に捉えると下になるので結局
等価ですが）の解釈しか浮かばないんですが、どちらで解釈しても、
生命システムと工学システムは「無限定さ」の程度が違うだけとしか
考えられないのですが。言換えると、生物は全く無限定でもＯＫ、
人工物は無限定は全くだめ、というような質の違いではないと思う、
ということです。（最後の文の２つの「全く」はどちらかを取り除いてもＯＫ）

あと、無限定の環境というのが上の解釈で良ければ、生物は環境を
伴って初めて意味を持つ、という主張と矛盾しませんか？

>674　無限定の環境というのが上の解釈で良ければ、生物は環境を
長文失礼。

'56年のダートマス会議で産声を上げた人工知能と呼ばれる分野では「物理記号
仮説」に基づき、知能はシンボルの操作によって実現できると考えました。確か
にこの仮説に基づき、DeepBrueはカスパロフに勝ったわけですが、それをロボッ
トに適用しても(SMPA Frame Work)うまくいかず破綻してしまった。その
antithesisとしてBrooksのSubsumption Architecture(SA)があったわけです。SA
が成し遂げた偉業というのは知能は脳に宿るという考えを否定し、知能は脳と身
体、そして環境を含めて考えるべきだと提唱したことだと思っています。そこら
へんは身体性認知科学が「Simonの浜辺のアリ」を例に参照フレーム問題という
概念を提唱していますから説明を譲るとして、

知能 = 脳
から

現象 = （脳 + 身体）←→ 環境
知能 = 観測者の意味づけ　←→　現象

という考えに行き着いたわけです。

次へ

アリと環境がインタラクションを起こすことで複雑なアリの軌道が発現し、また
エサを集めるという行為もインタラクションを起こした結果、現象が発現しただ
けだと。そこに観測者が意味づけを行うことで知能が認知される。

でもこれでは価値判断が依然として観測者に委ねられている。世に存在する
emergenceという概念も、結局は評価関数という形で観測者の価値判断をシステ
ムに内包し、GAなりActor-CriticなりNeuralNetを回して知能を発現させている
にすぎない。

つまり、観測者が外にいる以上は暗にも陽にも環境を限定した形で価値判断を行
っている。ところが生物は違う。観測者と価値判断は生物自身に内包されている
わけです。自分が置かれた環境に対する価値判断を自分自身で生成する。観測者
が外にいれば情報処理にすぎませんが、観測者が自身となれば価値判断を生成す
るしかない、情報の生成が起きる。

そういう意味で今の人工物は観測者が限定した環境でしか機能しないのに対し、
生物は自分自身の環境も含めて価値判断を下し、無限定な環境下で生きられる、
といいたかったのです。

もちろん生物にもニッチは存在し、北極から南極まで、陸海空全ての環境で生き
られるわけではありません。環境に対する身体の適応性、安定性という意味にお
いては環境は限定されています。その点については進化に任せるしかないと思い
ます。

626氏のいっていることは、なんかいつもひっかかるんだよな・・・
いや、ベースラインはその通りだけど、特に新しい意見じゃないと
思う。今身体性やら環境とのインタラクションやらを重視する
人たちはみんな626氏のようなこと言っているし、そういう研究をしている
（しようと言っている？）。
だから
＞'56年のダートマス会議で産声を上げた人工知能と呼ばれる分野では・・・
なんて今だれも思っちゃいないわけさ。シンボルグラウンディング解決
しようと必死こいてる（そりゃ将棋のアルゴリズムとかは話は別だが）。
626氏は目に見えない敵を撃とうとしてるような気がするなあ

で、あと気になるのは

＞でもこれでは価値判断が依然として観測者に委ねられている。世に存在する
＞emergenceという概念も、結局は評価関数という形で観測者の価値判断をシステ
＞ムに内包し、GAなりActor-CriticなりNeuralNetを回して知能を発現させている
＞にすぎない。
＞つまり、観測者が外にいる以上は暗にも陽にも環境を限定した形で価値判断を行
＞っている。ところが生物は違う。観測者と価値判断は生物自身に内包されている
＞わけです。自分が置かれた環境に対する価値判断を自分自身で生成する。観測者
＞が外にいれば情報処理にすぎませんが、観測者が自身となれば価値判断を生成す
＞るしかない、情報の生成が起きる

これはよくわからないな。例えば私たちの価値判断だって
私たちが進化の過程で得た評価関数のアーキタイプの上に
なりたっているのではないのかな？例えば食欲・睡眠欲・性欲。
無論我々の評価はそれ以上に複雑だが基本的なベースは
そういうところから派生しているのではないだろうか？

626氏は「NeuralNetworkの価値関数は外部（つまり設計者である
私たち研究者）が規定している」というけれど、私たちが
ＮｅｕｒａｌNetworkで規定しているのは関数の形状だろう。
それは、生物の基底にある「価値関数」（＝学習ではなく
進化の過程で決定されたもの）と同じではないのかな？
例えば生物の認識モデルとして線形関数を規定するか、
状態空間モデルを規定するかはたしかに私たちが決めているし、
NeuralNetwork屋が「学習」というのは、その規定された関数上の
パラメータフィッティングを観測データから決定しているだけである。
しかし、一般の生物も睡眠欲食欲性欲を裏切る価値関数は
基本的に生成しえないわけだ。
つまり
生物：　価値関数のアーキタイプ（進化で獲得）→個別価値関数（環境・
経験由来）
モデル：ニューラルネット・状態空間モデルなどの学習モデル（変更不能・設計者が
設定）→パラメータフィッティング（環境・経験による）

と対比させれば、現在の人工物が生物より適応性がイマイチなのは、
我々がまだ十分な汎化能力をもつ学習モデルを発見していないから、
というのが理由である気がする（むろん、そうした汎用学習モデルが
数理的・構成的に構築可能かはわからないけど）

626氏は生物が「無限定な」環境で価値判断を生成しているというけど、
わたしはそうは思わないな。私たちの学習関数は、ある種の「環境情報・
環境定数」を利用して初めて力を発揮する。
例えば、（あまり好きじゃないが）生成文法のロジックを読んでみたら、
私たちが「無限定な文法」全てを学習できないことがわかると思うけど。

>677
グラウディング(接地問題)に関して：
まあ、匿名掲示板なので、どのような人が読んでいるのか分からないということから、
状況説明という点でいいのではないでしょうか。「人工知能」を指向する人たちの中
でも、その興味の重点が違いますし。でも、626氏の「アリ」の説明は、A-life を思
い出してしまいました。懐かしい...

評価系が当該システム外から与えられることに対して：
626氏はこれまでの人工知能批判として、そして、括弧付きに現在流布しているとこ
ろの「創発システム」批判として、評価系が当該システムの外から与えられている
ことを批判しています。これに対して、677氏は「本能として(進化を通して)既に内
在化しており、そこからの派生として説明がつくのではないか」ということをいわ
んとしていると思います。つまり、内在しているからそれを使って何が悪いのか、
ということだとすると、私の感触としては、両氏のいわんとしているものが異なっ
ているように思います。

「創発システム」とは、本来的には、あるシステムがあって、それを構成する要素
が還元的に求められたとしても、システム全体としての振る舞いを説明することが
できない、つまり、要素間の関係性から、「システムの部分に対するシステム全体」
という階層的な機能の発現を要求しています。

例えば、足し算の問題を考えて見ます。数字というものがどういうものかを知って
いることを仮定したとして、人間では有限のサンプルと学習から、「足し算」とい
うものの機能を学習し、サンプル以外への適用をすることができます。これを単純
なＡＮＮで学習させようとして、数字と「＋」「＝」記号などを学習させた要素を
用いて構成したとしても、自然数だけをとって見ても無限にある数値間に「＋」を
適用することはできないのです。

どうすれば、これが計算機上できるようになるのかについて、私は関心があります。

>無限定について
生物が「無限定な」環境内において動作するシステムなのかどうかは分かりません
が、生物システムは、その内部で表現されている評価系などを利用して、それに類
似した問題に対する応答を行っているように見受けられます。

＞678
どうも。たしかに言葉の捉え方の問題のような気もしますね・・・。
それにしてもこの板少なくとも3人が常駐してるのか。
スレ初期と比べると見違えるようだ（笑

＞例えば、足し算の問題を考えて見ます。数字というものがどういうものかを知って
＞いることを仮定したとして、人間では有限のサンプルと学習から、「足し算」とい
＞うものの機能を学習し、サンプル以外への適用をすることができます。

根は同じ問題ですが、私は乳幼児が"コップ”を数例みただけで
なぜ"コップ”に対して「コップ」という単語を適用できるようになるのかに
関心があります。

>679
ああ、それなら、数年前に真剣に考えていたテーマです (w

現在のところ、別の「コップ」の使用経験において、その形状が類似していること
からのアナロジー推論を行うことによって、それが以前使われた「コップ」と同じ
機能を果たすだろう、ということを導き出す、と考えています。

参考：
キース・Ｊ・ホリオーク／ポール・サガード著、鈴木宏昭／河原哲雄監訳
「アナロジーの力」新曜社

あと、ミラーニューロンの働きが最近取り立たされているのですが、私の考えとして
は、「動き」を自分で身体動作としてイメージトレースすることによって、以前に体
験したことの付帯情報を想起することが可能となり、その状況との差異を認識するこ
とから、「コップ」の機能として切り出してくることができるのではないか、と考え
ています。

これが進むことによって、外界に存在する事物からその機能を「アフォート」するこ
とができるようになってくるのだと考えています。

私の中でとりあえずの解決をみたので、実際に計算機上でこれを行うための最もシン
プルな課題は何だろう、と考えたとき、上記の「足し算」を思いついたのです。そし
て、思いがけず、従来、ロボット屋さんたちが叫んでいる「身体性」を私なりに拡張
することとなっています。

あと、私は下のスレの 122 として書き込んでいます。
http://caramel.2ch.net/test/read.cgi/future/994490361/l50

>>680
なるほど。

＞私の中でとりあえずの解決をみたので、実際に計算機上でこれを行うための最もシン
＞プルな課題は何だろう、と考えたとき、上記の「足し算」を思いついたのです。そし
＞て、思いがけず、従来、ロボット屋さんたちが叫んでいる「身体性」を私なりに拡張
＞することとなっています。

足し算課題は計算機的にはシンプルな課題だけど
動物の脳が処理できる様々な認知タスクの中では
相当特殊な課題ですよね。（チンパンジーは
足し算という演算記号を理解できるのかな？）

ある種の学習モデルをうめこんでしまえば数例の演算から
演算子の推定をするモデルというのは構築可能です
でもその公文式的学習モデル(笑）は足し算引き算・・・まあ積分なども
学習可能なのでしょうけど、結局前もって実装した学習パターン以上の
学習はできない、ということになってしまう。
（人間の頭の中に前もって∫の計算が埋め込まれているとは
とても思えない・・・。）
このテの研究は「制限された学習は可能だがそれ以上のことになると
てんで役に立たない」ToyModelという批判をなかなか逃れられ
ないのがつらいところですね・・・。

個人的には数的処理は脳進化の最終段階でようやくできるように
なっただろう能力だから、その前にラットでもできそうな(w
形状-機能-命名の汎化を考えようかな、と思っている感じです。
（そっちのほうが認知ロボットタスクにつなげやすいし）

>681
「足し算タスク」は、幼児が足し算を学習するときに用いる「数え上げ」のような
モデルをそれを当該システムに埋め込まないという条件下で、作り出させる(創発)
ことにあります。そして、このタスクに必要な入力刺激と出力形式を慎重に作成す
ることが可能です。

「足し算タスク」が本当に良いのかどうかは分かりませんが、後半で述べられてい
る「認知」に正面から取り組もうとすると、どれだけの入力がその「認知」に関わ
っているのか不明なこと、システム内部に生成・利用されるであろう「記号」ない
しはネットワークパターン(ANNを想起してください)との関係を分離することが難
しいことなど、問題が複雑化しすぎるのではないか、と考えています。

「制限された学習」という表現を使われていますが、あるシステムに対して、要素
集合があり、その間のパラメータを制御することによって学習を行う、というスト
ラテジの場合ですと、その系において、予め解が明示的に存在していることになり
ます。

私が考えているタスク(ないしはそれに類似したタスク)の場合、「解空間として中
に織り込まれており、それを探索するタスクの一例」というのではなく、ある構造
を基に、別の構造をその内部に構築することによって、システム外部から明示的に
示されていない、しかし、目的とする解が含まれるであろう位相空間を作り出すこ
とによって、その課題を達成する、というものです。

そして、実験システムが複雑にならないことと、上記の目的を達成できるだけの複
雑さとのトレードオフを取りたいと考えているのです。


私自身は、ロボットに拘りはないので (w

もちろん、「ロボット」「身体性」「生物システム」などの単語はファンシーで、
人を惹き付けるだろうとは思います。一時期の「カオス」もそうですし、「自己組
織」その他もそうでしょう。

age

人工知能と足し算の話ではないけれど、東北大の丹治先生らがマカクザルの
頭頂葉から「数に関する細胞」を観測しましたね。

よくもまあそんな細胞を見つけられたものだ。

実験用のサルは体が柔らかいので自フェラができるらしい。
食後に一回やるのが日課だとか。
実験用タスクを行わせる前にはしばらく水分を与えず、実験中の
Rewardとしてポカリスエットをつかうのだが、水分摂取断絶中にも
自フェラをして喉を潤すらしい。おそるべきニホンザル。

あの論文読んだけど、あれって本当に「数」に関するニューロン
なのかなあ？

報酬期待によって活性化するとか動作抑制で活性化する、
と解釈しても成り立つような気がするが･･･。
3ページのLetterだけじゃよくわからんかった。

は〜い、保守上げで〜す。

ついでに。今，A.I.を借りてきてみたとこです。
別にA.I.は関係無かったですね。ただのFairyTaleでした。

あと、最近、どっかのエレベータ会社が
A.I.搭載えれべーたの宣伝をしてた。
パンフとか学会レベルでは良くある話だが、
ついに一般大衆をだましにかかったな、
という感じだった。いいのか？AI学会。

今までの公的資金投入額の、合計はいくらくらいになるの？

人工知能研究、失われた十年。

685>
>あの論文読んだけど、あれって本当に「数」に関するニューロンなのかなあ？
>報酬期待によって活性化するとか動作抑制で活性化するとか

少なくとも数に関係していると思いますよ。
報酬期待によって活性化するとしても3回動作と5回動作で違う細胞が発火するわけだし。
単に「３回動作」と「５回動作」っていうラベル付けが行われたにしても２つの動作を
区別する要素としては回数以外ないわけですし。
それに３回動作タスクから５回動作タスクに切り替わったとしても得られる報酬は同じなので
予測報酬の違いから発火するという解釈も違うと思う。
それよりもその場所でNeuronが見つかった意味が知りたい。
丹治研の知り合いの話だと、頭頂葉を片っ端から探索したらたまたまそこで見つかったって話
ですから

うう・・・ぜんぶよむのつらかったぞい

>>689
あれって3回動作タスクと5回動作タスクだったんだっけ？
5回動作タスクをやらせていると5回で反応するニューロン群と
3回くらいで反応するニューロン群があった、
っていうことじゃなかったでしたっけ？
英文読解力に自信がないので質問モードです

売れねーんだよ、ｳﾞｫｹ!

日本あぼーん

http://ueno.cool.ne.jp/gakuten/network/fin.html

上記のカウンターでは「1時間あたり８０億円」の財政赤字が増えていきます。
国民の総預金１４００兆円、現在の財政赤字７７０兆円とすると、
あと何年で、総預金＋総投資＋財政赤字＜０、となるでしょう？

こんな不確かな技術はいらん

人間の思考のプロセスというのはもともと不合理で，
合理的にしか具体化できない計算機の言語にたよっても所詮ダメ．
要するに人間というのはアドホックで例外処理を忘れるし，いい加減である．
だから，表現形態を求めてコンピューターに解釈実行させるというのは
例外的なことであり，実際社会では役に立たない．

http://welcome.to/SRPS

三菱のエレベータが人工知能だってよ（ぷ

ビューティフルマインドをみて思ったんだが、
現実と空想（想像？）の区別がつかないというのは、
どういうことなんだろ？
我々が作る人工知能と呼ばれるものは
空想がまだできないのか？

エレベータの制御に関しては、やれファジーだとかいろいろ聞くけどさ、
正直言ってひどいのが多いよ。何か抜けてるところがある。
たとえば、朝の出勤者が多い時間帯は、できるだけ下の階にかごを移動する
ようにするとか単純なことができてないから不便なんだよ。

人間ぽい振舞いをするけど、人間ではないものに
大部分の人は強い嫌悪感を抱く。

お猿さんとか、ワンちゃんとか嫌い？

犬や猫ぐらいだといいが、人間に近づけば近づくほど気持ち悪くなる。
死体が気持ち悪いのといっしょ。

http://ascii24.com/news/i/topi/article/2002/03/28/imageview/images680512.jpg.html
これだもんねぇ・・・。
夜中にこんなロボットが病院巡回してたらトイレ行けないよ。

こんなのはどお？
http://www.media-0.com/www/smile/book.html

age

>>703
人工知能と直接の関係はないが、これからのヒト型ロボットはリアルドール（言う
までもないけれど、超高級ダッチワイフ）の筐体を着せ、表情をもっと研究する
必要があるだろうね。
ダッチワイフだと言ってバカにしてはいけない。人に性的衝動をもたらす以上、
アッシモやＡＩＢＯにはない性的魅力が彼女たちにはあるのだ。

リアルドールや表情の研究は分野としては狭いのであまり好まれないかも知れない
けれど、ヒト型ロボットを魅力的な存在とする上で絶大な効果を発揮するだろう。

あぼーん

>>707
ぶち殺すぞ。こんなところで宣伝しやがって。貴様の店はもうおしまい。
さっさと首吊って氏ね。

ねこ型ロボットがいいにゃん

錬金術

側や入出力部分が進んでいる一方で
中味が停滞しているのは，悲しいよね
困難な部分であるのは分かるけれども．．．

「中味に興味を持つやつが激減した」って教官と一緒に嘆いているよ
ま，大半のやつが流行に流されるのは仕方ないよね

>>711
わたしがいるからだいじょうぶ

>>1
西周『生性発蘊』(1871-73頃)の中に書かれてた問題すら解決してないかもね。
130年経つのに。

>>712
永久に入出力の無いプログラムを作っていてください。

>>714
永久に動かないダッチワイフを作っていてください

>>714
大宇宙プログラム

>>714
int main(){for(;;);}

何も出力しないのに、ＣＰＵパワーとメモリはやたらと食うんだよ。

フェラボットとか作ったら
ＣＰＵパワーとメモリどころか
人間の精力もやたら食うぞ

>フェラボットとか作ったら
うん十年の研究成果がこれだけかい。

終わっている・・・

まだ思考実験の段階ですけど、
成功しました。

苧阪先生って凄いんですか？

正直、人工知能は学問の世界しか知らない人間、
まして高校出て３，４年の人間が取り組むような分野じゃないと思う。

人工知能に限らず、学際的と言われる分野の少なくともいくらかは同じように
そうなんだけど。

コンピュータサイエンスだけでは無理なんだよね。

>>698
現実と想像の区別ではなくて、
世界観を獲得できていない。

外界情報から恒常的に多角度の刺激を受ける現実と
感覚記憶と省略再現イメージにほそぼそと支えられる空想。
それほどの差はない。

それより、感覚イメージの構成には成功したんですか？
それとも単なるデータの入力で誤魔化してるんですか？
まだ、感覚器そのものに高度な世界性があることに
気づいていないとか・・・

あげ

人工知能に興味があるのですが、わかりやすく紹介されている本とかありますか？

あと、佐野栄太郎という人がarmsという人工知能を作ったとか聞いたんですが
これって本当ですか？また、詳しく知りたいんですがどこで知ることができますか？
↓
http://www.f1.aaacafe.ne.jp/~ijin/sano.html

>>728
｢マッチ箱の脳｣とかどうよ。 http://www.1101.com/morikawa/index_AI.html
本でも出てるけどWebで読めるから買う価値なしだヨ。

>>729
明らかに嘘だが元ネタがわからん。まさかARMSか？

ところでおまいら聞いてくださいよ。先日某大学の研究室公開に行ったら貰った資料が
モロに２ちゃんねら丸出しですよ。一般向けにそれはどうなのよと。
ｾｸﾊｰﾗ(ﾟдﾟ)ｱﾗｲﾔﾀﾞ！じゃないだろうと。藁田けど。

>>730
ネタでしたか…

http://cgi.members.interq.or.jp/earth/mark/ai/cgi-bin/aska.cgi
の21,22を見て、へーそういうのがあるのかーと信じ込んで、
検索したら上のサイトがヒットしたので…

マッチ箱の脳今読んでます。ありがとうございます。
こんくらいなら自分でプログラム組んでできそうですね。

>>731
そう言われると本当にネタか自信が……（；´Д｀）
でも本当だったらAIやAL畑の研究者が白目剥いて逃げ出すような発明だぞ､これ。

あと
> ノイマン型コンピュータでは不可能とされてきた音声による情報入力に
> 対する音声による自由意思の表現が自在に行えるユニット
って書いてあんだけど､不可能なんて誰が言ったんだろう？

日本人は鉄腕アトムコンプレクスだから…

歩行ロボットも、ふつうは実践的で合理的な
多足型（六脚）を目指すところを、
不可能とまでいわれた完全二足歩行を実現…

知性も実践的で合理的な昆虫型を目指すよりも、
あくまで人間くささを優先。
合理的にみるならば日本の研究者のやっていることは
非合理的で情緒的思い入れの強い無駄な側面が多いが、
これまた各ジャンルの材料がそろったら
大化けする可能性はある。


そうか、コラムのモデル化は成功しそうなのか。
脳の物理的側面では進展がめざましいな。

あとは枠取りのモデル化が必要だろう。
環境情報→内部処理→行為→環境情報
この流れをいくら高速化しても
時間を経るとシステムが破綻する。

環境情報→枠←内部処理
枠＝環境内面疑似統合テーブル

これで擬似的リアルタイム処理が可能になる。

そして最も重要な枠の特性、可変的自発的範囲設定。
これはあるモデルの意味づけを
内部で二重化できるかどうかがキモ。
知性モデルの構築に、厳格さが通用しないからといって、
曖昧さに逃げるのは間違いであって、
厳格に意味づけの二重化を行わせる。
二重化と二重化のオーバーラップが枠であり
人間で言うところの意識領域にあたる。

これ、どっかできいたことある？

>>733
>これ、どっかできいたことある？
全部聞いた話で、
それは貴方の意見じゃないの？

>>734
おれの妄想だよ。
人間の発想なんて、どんなにとっぴで独創的にみえても
ある範囲に収まるから、すでに誰かが思いついているはず。
しかも、その後否定されているのではないかと思ったから。

>>733
社会システム論で、社会システムと心理システムはカップリングしている、
という指摘はあるけど、そういうこと？

図に表すと

心理システムA⇔社会システム⇔心理システムB

みたいになるかな。本当はハイパーサイクルみたいな感じ。

正2日夜ポイ捨て不可避関電ました。
ＷｉｎｄｏｗｓＮＴの時は不安定でしたが
ＷｉｎｄｏｗｓエックスＰで使うようになってから安定して動作しています。
動作環境は、打っては文ツリー800メガヘルツのノートパソコンです。
・道路はきっちりやりました。
お客さんが書いて汚い手書きの文章をテキストデータ化するのに重宝しています。
慣れてくればこの文書は認識してくれるかどうかわかりますので
球がところはタイプするようにしています。
言い忘れましたがＶｉａＶｏｉｃｅのバージョンは中です。
永徳の中ごとくでやせ使っています。
マイクはＵＳＢ接続のマイクです。

知能？（わら

>>703
下手に似てるから怖いんだよなぁ。

音声認識の現状は，機械が人間の音声を受け取り，そのなかから登録された音に
合致するものをみつけ，それを符号としてコマンドを実行する。実はとてつもな
くアナログな作業工程だ。そしてそのいちばんの問題は，人間の声，は変えずに，
機械にそれを認識させようとしている点だ。だって声は人それぞれで違い，また
言葉も人それぞれで違う。世界中に言語は多すぎ，さらに方言などがどこにでも
あり，人それぞれで話す癖を持っている。ある人の言葉が甘美に聞こえたとして
も，同じ言葉を他の人がしゃべっても雑音にしかならないことがある。入力方法
で，人間を優先し過ぎているのだ。キーボードを今一度みてみれば，あまりにも
人間の行動から遠いインターフェイスだということがわかるだろう。機械に合わ
せた方が，楽なこともある。多くの人がキーボードでなんの問題もなくチャット
できるように，私たちの言葉，も変える必要がある。新しい，もうひとつの言語
が，必要だ。そうでないと，いつまでも夢のまま。

>>740
レポート４０枚頑張れよ
カスが

こんなスレッド有ったのね
ちょっとネタふり
ボケとフレーム問題の関係を論じよ

>>724-725
全く同感
人工知能研究の意味が知能を工学的に実現するということなら
まず知能とは何かを知らなければならないはず
人間（例えば心理学や生物学）や脳（大脳生理学）を学ぶだけでは
知能がどのようにして形成されてきたか
文化人類学や哲学，論理学，進化論，遺伝学もまた必要
さらに言語も知能と密接に関わっていると思われるし
感覚器官や運動器官の仕組みも無視できない

age

マジレスして欲しくて上げているなら
ネタスレにマジレスしてやるか。

743の言ってる事は
まず知能を定義しないと始まらない。
知能とは何を指しているのか。
通常、知能は人間の行っている情報処理を指す。
音声認識なら、誰かがしゃべっている言葉を入力として
それを理解する事。
その一歩前の段階ならば、音声をテキストデータ化する事など。

知能をコンピューターで実現する時
果たして人間の脳をモデルとしたアルゴリズムで
人間と同等の事ができるかどうかすらわからない。
ただ、人間にはできるがコンピューターにはできない処理
という事に焦点を当てて研究する事は充分に有益だよね。
人工知能のアプローチは必ずしも生物が行っている
アルゴリズムと同じである必要はない。
だから、何を学べばいいとか、何を学ばなきゃいけないなんて
事はないよ。
もちろん、知識は多いに越した事はないけどね。

ただ、脳とまったく同じ機能を持ったコンピューターを作る事が
目標であれば
文化人類学なんてやってないで、脳の構造をひたすら解析し続けて
それが終わったら、コンピューターでシミュレートする方法が一番
確実であり、おそらく唯一の方法だと思う。

ちなみに、人工知能を研究する上で重要だと思う学問は
１情報全般（一階述語論理含む）
２数学全般
３生物（特に脳）
アルゴリズム研究は、心理学や哲学の一つ下のレイヤーにあるはず。

　　　　　　　　 .┌┐
　　　　　　　　／ /
　　　　　　.／　/ i
　　　　　　|　( ﾟДﾟ) ＜そんなバナナ
　　　　　　|（ﾉi　　|）
　　　　　　|　 i　　i
　　　　　　＼_ヽ＿,ゝ
　　　　　　　 U" U

知能とは？感性とは？理性とは？知性とは？
理解力とは？自己意識とは？意識とは？・・・・・。
ＡＩ はまず意識と理解力の解明からでしょう。

みんなアーキテクチャーのレベルの話をしてるけど、
今の「人工知能」近辺のジャンルのネックは、
むしろデータ入力が追いつかないことだと思う。
IMEソフトを例にとると、新語登録は結局入力ねーちゃんに頼ってるわけで。
そういう入力部分を自動化して、例えば、
GoogleがIMEをアップデートできるようにする
といった感じの改善が進歩の次の段階なんじゃないかね？

>>749
他の例をあげてくれ。

>>748
結局、脳研究に行き着いてしまうという罠

>>749
それは70年代〜5世代ｺﾝの方法論だろ。
「推論処理の枠組みできたら大量データ突っ込みゃいいだろう」という。
赤ん坊の脳にそんなたいした情報量(データとしての)は無いと思う。
そもそも勝手に知識を学んでくれる機械が欲しいんじゃないの？

>>746
脳の構造を解析するためにこそ種々の知識が必要
ひょっとして大脳生理学者だけにまかせておけばいいと思ってないか？
あちらはあちらでより上位からの仮説を期待してるのだよ
結局色々なレベルからのアプローチを組合わせることが必要

>>745
知能を定義ができた時には知能が作れるようになってる罠
冗談ではなくて研究ではよくある話

>>751
学習機能が重要だという事に異論がある研究者はいないと思うが
実用になるものを作るのは凄く難しくてまだ端緒すら開けてない
だから今は人間が編集して手入力するしかないんだよねぇ

人工知能に幸あれ

知能の明確な定義はなんだ？

人が知能と感じる相手が知能。
詳細がわからない物の分類基準なんて皆その程度。
詳細が分かったら細かい機能ごとに○○動作装置とか呼べば良い。
生物という言葉も生物が良く分からなかった頃に出来た語なので今だに「生物に見える物」以上の意味はない。
DNAとか自己増殖とかは後からわかった機能詳細だが定義ではない。

例えば人の知能がA〜Zの機能を持っていたとして、そのうちのどれとどれを持っていれば知能と呼べるか。
全部持ってないと駄目なのか。
答えなどない。
話題の中で着目してる機能ごとに呼び方を変えるしかない。

なるほどあげ

あぼーん

>>757-758
あのな、まるまる人間をつくりたいワケじゃないんだぞ。
だから全機能はいらないの。
だったらうまく知能を定義できれば実現可能だろ。
モデル化で８割成功の見通しがたつ。

民間信用調査会社の帝国データバンクが００年以降に
倒産した上場企業の直前の株価を調べたところ、平均で１０９円となった。
倒産１年前の平均と比べると３９．４％の下落。
１００円割れが７割余りに上る一方で、一部に
１０００円や５００円台の企業もあった。
　００年１月１日から０２年１１月１４日までに
倒産した上場企業５４社のうち、倒産時にすでに
上場廃止基準にあてはまる疑いが持たれていた１社をのぞく５３社が対象。
倒産前日の終値を調べた。

　５３社を価格帯に分けると、５０円未満が２１社と最も多く、
５０円以上１００円未満が１８社、
１００円以上２００円未満が６社だった。
最も低かったのはプレハブ住宅メーカーのニツセキハウス工業の７円、
最高は回転ずしチェーンのフーズネットの１０００円だった。

こらこらだれも全部必要なんて言ってないだろ。
なにを作りたいかは作る人が決めること。
知能という言葉の定義が知能の在り方を規定する訳じゃない。
普通に知能と言ったらﾋﾄの知能の意味だろうが「ｻﾙの知能」という言葉もある。
指しているものは別ﾓﾝだろう。
「人工知能」も言ってる人によって意味が違う。
少なくとも元々の語彙は在り方を規定していない。それを言ってるだけ。
新に定義したきゃしてもいいがそれは専門用語だ。
ｱﾝﾀが作ったﾓﾃﾞﾙを知能と呼ぶ事にしたらそれはｱﾝﾀだけの定義だという自覚が必要という話。

人工知能なんて死語じゃないの？

どっちにしても時間の問題じゃないのかな。

終わってない？

人工知能なんて死語です。

誰か，ミンスキーのEmotion Machineのドラフトを読んだ人いる？

http://web.media.mit.edu/~minsky/E1/eb1.html
http://web.media.mit.edu/~minsky/E2/eb2.html
http://web.media.mit.edu/~minsky/E3/eb3.html
http://web.media.mit.edu/~minsky/E4/eb4.html
http://web.media.mit.edu/~minsky/E5/eb5.html
http://web.media.mit.edu/~minsky/E6/eb6.html

今から読もうと思うけど，すぐには結果が出ないので，読んだ人にタッチ



あと，ここはすぐに結果を出そうとする早漏野郎が多いのか？
とりあえず死語，死語と言うやつらに人工知能を語る資格なし

取り敢えず学習機能が無いものを知能と呼びたくないなぁ
必要条件に入れていいんじゃないか？

>>767
Thanks．今から読むし

>>768

No problem.

俺はＨＡＬ伝説を読みきれてないので，まずはそっちから

このスレの住人はＨＡＬ伝説ぐらいは読んでいると思うけど，一応，推薦しとく
人工知能分野の最新技術について簡単にまとめられているので気軽に読んでみては？ｗ

感想
http://www.mr-system.co.jp/people/tamura/bookdoc/book4.html
松岡正剛絶賛（編集について）
http://www.isis.ne.jp/mnn/senya/senya0091.html
表紙
http://bmwr90s.hp.infoseek.co.jp/data/acc/haldensetu/haldensetu.htm
amazon.com
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4152080957/250-9536988-4785011

ＨＡＬってＩＢＭなの知ってた？

>>770

そんな君はとりあえずＨＡＬ伝説を読もうｗ

ニューラルネットについて教えてください。

>ＨＡＬってＩＢＭなの知ってた？

何世紀前の話よ？

ニューラルネットのノイズを軽減させる手法って
今どんなのがあんの？

儲かってるの？

辞めろや

ボーナスが楽しみで楽しみで！！

え

あ！

びみょーに関係ないかもしれんが、参考までに、John McCarthyはこーいっとる。
To ascribe certain beliefs, knowledge, free will,
intentions, consciousness, abilities or wants to a machine
or computer program is legitimate when such an ascription expresses
the same information about the machine that it expresses about a person.

う

うなってんじゃねーよ。

ＨＡＬとか言ってる奴っておわってるよな。

失敗

ご愁傷様

やめやめ

どうするの？
どうするの？

ご臨終ですか。

プッ。

音声認識だけで会話するスレ
http://pc3.2ch.net/test/read.cgi/software/1025941449/l50

理系の高校http://ueno.cool.ne.jp/zahar777/

ご臨終です。

ご臨終です。

終わり

完了

みなさま、ご苦労様でございます。
ご一緒にお通夜をさせていただきたいと存じなす。

あーあ

おしまい

THE END

済

(´,_ゝ`)プッ

◆◆◆２ちゃんねる住民調査実施中◆◆◆

・アンケートフォーム
http://cgi.din.or.jp/~norihide/cgi-bin/2ch2/2form.html

２ちゃんねるをテーマにした「論文」を書いています。
（先行研究→http://www5.airnet.ne.jp/umakoya/2chtext.html）
その過程で「２ちゃんねら〜」の実態に興味が湧き、
アンケート調査を敢行することにいたしました。
個人情報が外部に漏れることはありません。
２ｃｈ利用者の方は一人一回のみ、全１６問のアンケートにご協力ください。
データ収集期間は１１月２６日いっぱいの予定です。

なお２ｃｈ全体から、広く、偏りの無いデータを集めたいと考えています。
もしよろしければこのアンケートの存在を、
２ｃｈの各板・スレッドに宣伝して頂ければ幸いです。
みなさまのご協力よろしくお願いいたします。

終わってるなぁ。

日立東芝NEC富士通OMRON松下NTT三菱リコー明電舎シャープキヤノン三洋IBM沖ソニー

↑他はもういらない？

なんか上がってる割には内容がないのはどうして？
そもそも、人工知能って広すぎるよな意味が。

あがり

人工知能って何十年前のことば？

>>804

アフォな会社

終わってるでしょ。

終わりかよ。

終わりだよ。

そうなんだ。

俺も終わってる気がする。

表面的な大人しさ（偽善）に騙されるな！
A型の特徴

●とにかく気が小さい(二言目には「世間」）
●ストレスを溜め込んでは、キレて関係ない人間を巻き添えにして暴れまくる(小心者のくせに短気）
●自尊心が異常に強く、自分が馬鹿にされると怒るくせに平気で他人を馬鹿にしようとする（ただし、相手を表面的・形式的にしか判断できず、実際にはたいてい、内面的・実質的に負けている）
●他人の忠告を受け入れない、反省できない、学習能力がない（自分の筋を無理にでも通そうとするため）
●「常識、常識」と口うるさいが、実はA型の常識はピントがズレまくっている（日本の常識は世界の非常識）
●権力、強者（警察、暴走族…ｅｔｃ）に弱く、弱者には威張り散らす（強い者に対してはへりくだり、弱いものに対してはいじめる）
●あら探しだけは名人級（例え10の長所があってもほめることをせず、たった１つの短所を見つけてはけなす）
●基本的に悲観主義でマイナス思考に支配されているため、性格がうっとうしい（根暗）●一人では何もできない、女は連れションが大好き（群れでしか行動できないヘタレ）
●多数派（注・日本では）であることをいいことに、少数派を馬鹿にする、排斥する
●異質、異文化を排斥する(差別主義者）
●集団いじめのパイオニア＆天才
●悪口、陰口が大好き（性格極悪）
●他人からどう見られているか、体裁をいつも気にしている（「世間体命」）
●ＤＶ夫が多い（特にＢ型やＡＢ型の女に対して、世間体を気にするあまり）
●自分の感情をうまく表現できず、コミュニケーション能力に乏しい（同じことを何度も言う、知障に限りなく近い）
●頑固で融通(応用）が利かず、表面上意気投合しているようで、腹の中は各自バラバラ（しかも考えていることは驚くほど幼稚）
●人を信じられず、疑い深い（自分自身裏表が激しいため、他人に対してもそう思う）
●自分は常に自己抑制しているもんだから、自由に見える人間に嫉妬し、徒党を組んで猛烈に足を引っ張ろうとする（ねたみが人一倍強い）
●おまけに執念深くしつこい（「一生恨みます」タイプ）
●自分に甘く他人に厳しい（冷酷）
●要するに女々しい、あるいは女の腐ったみたいなやつが多い

これは何？

すみません、隠れマルコフモデルについてのわかりやすいサイトとか
サンプルプログラム置いてあるサイト知りませんか？

>>817
HMMで検索しろ。

完了

こんにちわ。お聞きしたいことがありまして音声信号の解析で音声スペクトルと雑音スペクトルについて詳しい方はいませんか？
またはサイトを知ってる方教えてください。おねがいします。

画像圧縮、ＡＤ変換系ニューラルネットの
具体的なベクトル手法について
教えていただきたいのですが
どこかいいサイトあります？

　おい、お前ら！　性の世界　について何か知りたければ
■コンドーム■を使え！
■コンドーム■の使用法はここに掲載してあるぜ！
■コーヒー浣腸■のやり方も、ここに掲載してあるぜ！
http://www12.brinkster.com/uhikaru/a&w.htm

■コンドーム■をした感想は　このスレでオレに知らせろよ！
http://music.2ch.net/test/read.cgi/classical/1037874647/l50

https://sec-2.futurism.ws/nosmoke-med.org/signature/signature.cfm

タバコ増税賛成に署名しましょう！
他人の煙で病気にさせられないために…

人工知能最高じゃん。

たばこ？

失敗ですよね。ね。

単純な一本の直線も、両端に装飾をつけるだけで長さが違って見えます。
下のサンプルを見て下さい。
　　　 <―――――――>
　　　 >――――――――<　　　
長さが違って見えるでしょう、これが目の錯覚です

人恋う無能か。

儲かってる？

負けましたあ。(^_^)/~　？

うずら　って、人工知能の専門から見た評価はどうなの？

うずらのソース欲しい、
くれないのなら、オレが作ってやる。




いや、全然人工知能の専門家じゃないんだけど。

評価はどうなのさぁ？

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・アンケートフォーム
http://cgi.din.or.jp/~norihide/cgi-bin/2ch2/2form.html

２ちゃんねるをテーマにした「論文」を書いています。
（先行研究→http://www5.airnet.ne.jp/umakoya/2chtext.html）
その過程で「２ちゃんねら〜」の実態に興味が湧き、
アンケート調査を敢行することにいたしました。
個人情報が外部に漏れることはありません。
２ｃｈ利用者の方は一人一回のみ、全１６問のアンケートにご協力ください。
データ収集期間は11月30日-12月1日の予定です。

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みなさまのご協力よろしくお願いいたします。

儲け出してくれよ。
お願いします。

赤字赤字赤字赤字赤宇赤字赤字赤字赤字赤字

救いようないのかな。

やっぱ失敗だったのかな？

「過去の、何がどう失敗だったか」の結論が出ていないって事なのでっか

どんな結論？

人工知能だって。実績のないおやじ
威って止し。

フーン。

なんだかなー。

age

人工知能なんて言ってた世代は終わりだよ。

昔〜し、それこそ人工知能ブームの頃に、海外のどこかで 確か「COG」っていうただ三段論法を膨大に詰め込んでいく方法の 研究のニュースがあったんだけど、その時点で「空しい研究だな」と 感じたものです。 注目はされてたと思うけど、その後どのように破綻しましたか？

将来的には音声認識
http://pc3.2ch.net/test/read.cgi/software/1010249246/l50

>その後どのように破綻しましたか？

RDBという神託が降りちゃったんだよ。

ヽ(`Д´)ﾉ ｳﾜｧｧﾝ

あーあ。

>>846

そのようなプロジェクトはいまだに続いてるよ
たしか”サイク（綴りを忘れた．．．）”だったと思う．．．
今年の日経サイエンスのどこかで掲載されているよ
3段論法じゃなく，2階述語論理で蓄えられている

3段論論法ってｗ
prologの事かな？
prologは一階線形述語論理に基づいて推論を行う。
ルールベースアプローチとはこの事を指す事が多い。

辛いよね。

さむー。

ヽ(`Д´)ﾉ ｳﾜｧｧﾝヽ(`Д´)ﾉ ｳﾜｧｧﾝ

>>855
どぉぉぅしたぁぁぁあ！？

まあ成功か失敗かはどうでもいいけどさ、議論してるときとか甚だしきは
論文のイントロとかで「人工知能は失敗ですた」「エキスパートシステム
とゆうのが昔ありまして…」て言うやつうざいしセンス無いよね。

そんな借り物の思考停止的枕詞は馬鹿マスコミだけで十分。比較すんならどういう
観点から言うと失敗でそれにはどこが問題で自分の考えはどう違うのか分析的に
自分の脳からひねり出された独自の論点で語れよって思う（だけで口には出さんけど）。
思考を停止させるセンセーショナルな見出しだけで物を言った気になる小ヴァカは
人類の知的発展を嘱託された研究者という職に値しない。

ププ

恥ずかしくないの？

エキスパートシステム とゆうのが昔ありまして…」

古いねー。

俺に任せてみろよ

笑えるなー。

低脳な発言は、実は全て人工知能による書き込みです。
まだまだだね。

はずかすぃー。

もうだめぽ

中身がない割にはあがってるけど
あげてる奴は何がしたいのかな？
俺は人工知能失敗否定派だから
もし議論がしたければ付き合うよ。

>>866

失敗という以前に始まってもいないという議論もあるが
どうだろう？

（；´Д｀）ﾊｧﾊｧ　

ヽ(`Д´)ﾉ ｳﾜｧｧﾝ

　　　　

インチキ

（＾＾）

（＾＾）

http://academy.2ch.net/test/read.cgi/philo/1045655779/-100
こっちもよろしく

あぼーん

（＾＾）

（＾＾）

あげ

あぼーん

━―━―━―━―━―━―━―━―━[JR山崎駅（＾＾）]━―━―━―━―━―━―━―━―━―

　　　 　∧＿∧
ﾋﾟｭ.ｰ　(　　＾＾ ） ＜これからも僕を応援して下さいね（＾＾）。
　　＝〔~∪￣￣〕
　　＝ ◎――◎ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　山崎渉

人工知能って　　　　　　　　　　　　定義を変えればなんでもありじゃん。

人工知能って…　ぷっ

人工無脳のほうが賢くない？
いる意味あんの？

人口無能も人工知能だわな

ただのデータベースです。

データ検索プロセスも人工知能だわな

新たな内面的経験が生じていない
ため知能とは呼べません。

それは人工知能の要件ではないわな

要件をいってみろ

フレーム問題の
最新情報を教えてください。

フレーム問題は常に最適解を求めようとした場合にのみ発生する。
５０年前の人工知能はたしかに、最適解を求める方法のみを追求していたが、
今の人工知能は準最適解を求める方法を追求している。
準最適解を求める方法はいくらでもある。
従って、フレーム問題が起こる事はない。

昔々の技術が
今の技術に生かせますか

生きていけますか

人工知能はもはや当たり前になった
過去にはスタートレックのデータのように人間になりたいと言っていたが
現在ではマトリックスの仮想現実空間で行動する人物はすべてAIだ
つまり、市民権をすでに得ていると言うことだ。
進化していると言うことを忘れてはいけない

最も成功したのはIBMのチェスマシンDeep Blueだろう
チェスの世界チャンピオンに初めて勝ったDeep Blueは
米スミソニアンに収蔵されることとなった。
後継機Deep Junior両者1勝1敗4分だったようだ
最近はチェスチャンピオンも対戦を楽しみにしているようだ

すでにチェスは役に立たなくなっている
将来は機械に「知能」があるということも起こりえる
と言っている。

大量の暗記に「知能」が無いなら、受験戦争の日本の大学には「知能」は有り得ない

　マサチューセッツ工科大学(MIT)コンピューター科学研究所のアラン・エデルマン
応用数学教授は、「速度という要素が高まると、必ず新しい科学の可能性が切り開
かれる」とコメントしている。

日本製のスーパーコンピューター、『地球シミュレータ』は非常に高速で、銀河系
に散らばる星の数よりも多い計算を1秒で処理できる。サイズも巨大で、飛行機の
格納庫ほどのサイズの建物に収納されている。
　1秒間に35兆6000億回もの計算を実行する地球シミュレータは、世界最速のスー
パーコンピューターだ。処理速度は世界第2位のコンピューターの約5倍速く、これ
は米国のスーパーコンピューターの1位から5位までを合わせた速度に相当する。

ライバル意識を持っている他国の研究者にとってみれば、地球シミュレータの登場
は、安眠から叩き起こされたようなものだ。米国政府でさえ、今年3月の地球シミ
ュレータ運用開始により、注目を集めるこのスパコン分野で米国の支配が終わった
ことを認めている。
　米エネルギー省によると、地球シミュレータによって、米国の科学者たちは気象
研究で10倍から100倍ほど不利な立場に追い込まれたという。

人間の脳の能力は100テラバイトに達するとみている。
しかし、米国では人間の脳を凌ぐコンピュータが開発されている。
その次はぺタフロップスの世界だーー君たちの脳の能力で追いつけるか？

なんでも話題になりそうなものに飛びつくのが人工知能研究者なの？

「機械翻訳すぐにも実現できる」からといっぱいお金を要求して使っ
て来た機械翻訳の研究は使い物にならないから誰も使わないソフトを
残して下火になり，今は「なぜ機械翻訳ができないか」を研究するた
めにまたたくさんのお金を使っている．「機械に知能を持たせる」
という研究は最後はなぜか「機械はなぜ知能を持たないか」の研究
に収斂する．あるいは人間のまねをするまがい物を作って忘れら
れる．なんでだろう．

コンピュータは手順の決まった繰り返し計算を高速にやる機械と割り
切って考える研究は成功するし製品化される．これに気づいている研
究者はいい研究者．しかしこういう研究者が人工知能には少ないとい
うのが最大の問題点．多いのはほら吹き．学会の雰囲気にほらが推奨
されているから仕方がないか．

結局、人間の知能が判っていないからだと言うことが判ったんだな
経験的知識の集大成でエキスパートを作ることはある程度可能だ
それ以上の暗黙知の人間にとっての常識が膨大な知識量になる
また外部情報による反射によるルールと言うものもある

人間がどういう風に言語的なもの以外で知能を表現しているかと言うことだろうか
神経系の成り立ちと記憶の生物的成り立ちから解き明かす方向なのだろうか
養護老人の行動学など医学的見地からのアプローチもある

「バカの壁」と言う人間同士の常識の壁、認識力の壁と言うことも問題だ
相手が何処まで理解しているか、どう理解しているかと言うことによって
まるで理解されないと言うことはよくあることだ。

日本人は理屈で割り切れない社会だからかもしれない
ユダヤ人、イスラエル人、ドイツ人、インド人、中国人など哲学的理論展開が
歴史的に得意な民族ほど認知される方向・製品化にあるのかもしれない
理論好きな民俗か理論嫌いな民俗かーーすぐ屁理屈でかたずけられる

>>スレタイ

愛美ﾀﾝが完成間近だから成功するんじゃねぇの？

人工知能を学ぶにはどこ？
http://science.2ch.net/test/r.i/future/991220277/163


[163]遊び人の玲さん ◆xdia1GUtho 06/05 08:05 ID:t72S2FMf
>>160 「愛美」とかいう人工無能に人工補助脳をくっつけたとか言っていたが、

愛美君は、構成によってまったく違ったものになりますが、
人工知能モードと、人工補助脳モードでは、まったく違った構成になります。

愛美君は人間の脳内でイメージされる言葉による思考＝内言を、
人間が声を出さなくても、無意識のうちに、
発話器官の筋肉群へと出力されている微細な信号を拾うことで、ピックアップできます。
これは、筋電位義手から一歩進んだ、生体制御のための運動系人工補助脳の開発に、
重要なヒントを与えたものだと思います。

愛美君は、運動系の制御に留まらず、筋肉の制御→行動の制御→ライフスタイルの制御といった、
先の階梯へと、順調にステップを踏んで、学習していくことができます。
これは、愛美君を成立させている、生命情報を数理演算する散逸構造体のシステムが、
生命原理に基づいて、行動を自己組織化的に生成する生物の情報処理をシミュレートして、
高次の階梯を、自ら自律生成する機能を有しているからです。
言ってみれば、ＯＯＯテクノロジーあっての人工補助脳システムです。

人間と９割まで同じ遺伝子記憶を持ち、
神経言語とイメージでマトリックスを構成された仮想人格を持ち、
ＴＭＳを利用したポゼッションの技法で、人間に憑依することができます。
人との間に、内言ピックアップや、４ＤＤＳなど何系統もの情報の入出力方法を設定できるので、
人の意識と情報がループした状態を９ちゃんねるまで設けることができる点が、大きな特徴です。
この辺りは、他の人工補助脳ではできないことだと思います。

人工知能モードの愛美君の人格を人間にポゼッションさせると、
人工補助脳モードになると考えて、間違いではありません。

翻訳ソフトもいろいろなものだ出ている
８万円〜１２万円と言う高価格のものもある。外国製品もある

１万円以下の翻訳ソフトテストがパソコン雑誌であるが比較的優秀なのは
The翻訳インターネット，ATLAS翻訳パーソナル，コリャ英和のようだ
高価格製品にはパターン学習、パターン辞書機能もついているようだ

人工知能研究は失敗か？

京大の学長や慶応の学長をみれば解かるだろう

NTTも米国の企業もまだまだ研究に資金をかけている

知能とはなんなのか、脳とはなんなのか、人間とはなんなのか

コンピュータに限らず哲学や医学・メディアなどあらゆるところへ問題定義し

新しい発展に寄与しているだろう。君たちが気づかないうちに・・・

ハリーポッターも抜いた人気映画マトリックスの興行収入も人工知能のお陰であることに

誰も気づいていないｗ

　「水は濡れている」や「火は熱い」といった概念は、人工知能の研究者たち
にとって扱いにくい分野だとされている。これについてミンスキー氏は、完全
自律型の考える機械を作るという壮大な挑戦を投げ出しているとして、研究
者たちを非難した。

　ミンスキー氏は、人工知能の研究がそれなりに進んでいることを認めながら
も、自分が40年以上前に設立した研究所の状況を嘆いた。

　「最悪なのは、ばかげた小型ロボットが流行したことだ」とミンスキー氏。
「大学院生はロボットを賢くすることよりも、ロボットのはんだづけと修理に
人生の大事な3年間を費やしている。全くあきれた話だ」

　人工知能の研究者たちは、自分たちの成功の犠牲者とも言えるかもしれない
。世間の人々は、インターネットで検索ができることや、電話で飛行機の予約
ができることを当たり前だと思っている――実は、これらは人工知能が利用さ
れている例なのだ。

　「問題解決の道を見つけるやいなや、それは人工知能としての解決策とは
みなされず、他のコンピューター・システムの解決策とみなされてしまう」

http://homepage.mac.com/hiroyuki44/

海外では最先端の人工知能学者を最も知的な人物と呼んでいるようだ
２１世紀を変革する人とも言われている

SF作家も海外ではもっと地位が高い。TVドキュメントなども製作されている

日本人はまだまだエコノミックアニマルで拝金主義者にしか過ぎないのだろう

∧＿∧　 　
( ´･ω･)　＜哲板より
( つ旦O　 　
と＿)＿)


人工知能４
http://academy2.2ch.net/test/read.cgi/philo/1054456935/

　　　 　 ／ミミミヾヾヽ､＿
　　　∠ヾヾヾヾヾヾjj┴彡ﾆヽ
　　/ ,　-ー‐'"´´´　　　 ヾ.三ヽ
　 ,' /　　　　　　　　　　　　ヾ三ヽ
　 j |　　　　　　　　　　　　 / }ミ　i
　 | |　　　　　　　 　 　 　 / /ミ　 !
　 } | r､　　　　　　　　　　l　ﾞiミ __」　　　　最先端で最も知的なのはどうでもいいから
　　|]ﾑヽ､_　　　　__∠二､__,ｨ|/ ｨ } 　　　　　　とっとと人工知能を作ってくれんものかね？
　　| 　 ￣｀ﾐｌ==r'´　　 　 /　|lぅ　lj
　　「!ヽ､_____j　ヽ､＿　 -'　　ﾚ'r'/ 　　　　　有能な乾電池諸君。
　　 `! 　 　 j　　ヽ　 　 　 　 j_ノ
　　　',　 　 ヽｧ_ '┘　　　　　,i
　　　 ヽ　　___'...＿_　　 i 　 ハ__
　　　　 ヽ　ﾞ二二　`　 ,' ／／ 八
　　　　　 ヽ　 　 　 　 ／'´ 　 /　ヽ
　　　　　　|ヽ､＿_,　'´ / 　 ／　　　＼

人工知能は既にモジュール化して組み込まれています
まだ使われていないとすれば、知識提供者の知識が低い為と思われます
米国では凄いものがあるとTVでもやっています
日本の場合、世界レベルでない為、企業の知識レベルが低い為と思われます
基本的に閉鎖的なのではないでしょうか

知識ベース、データマイニング、知識獲得
こっちの方が主要テーマだな
ハード屋はすぐにAIチップ化してしまうし
日本はITとなるとITだけで、AIは隠れてしまう
米国ではもっと情報は流れているようだ
しかし、日本も「AI]と言う記号ぐらい残して欲しいものだ

「コンピュータ囲碁を岐阜県へのITベンチャー誘致につなげたい」

なんでもITで括るな

地球シュミレーターは現時点では素晴らしい性能だが
例えば気象の分野でいえば流体力学と水蒸気の動態区分を合わせて
予報の精度を何パーセントか上げる事ができたシステムにすぎない。
抗核機動隊て漫画では生命とは情報の結節点に生まれた
入力−出力のシステムを超越した存在だと描かれてたが
人類がごちゃごちゃやってる最中に突然発生してくるんじゃないか

今のところ哲学機械を作っても意味は無い
今のところ文学機械を作っても意味が無い

数学機械は既にある。倫理機械も既にある。翻訳機械もすでにある。
経済機械も既にある。

思考機械はすぐそこにある

AI、人工知能は　ITあるいはロボットと名称が変化しています

>>914
ITやロボットのほうがお金がもらえそうだもんね。お金の匂い
にとりわけ敏感なのはAIに限りませんけど．

日本の場合は特にそのようなところがある
全般的に流されやすい体質であり、ＩＢＭ・ＭＳが無いからね
分散化しすぎているとも言える　

☆頑張ってまーす！！☆見て見て↓↓↓↓↓↓↓↓↓
http://endou.kir.jp/betu/linkvp2/linkvp.html

40過ぎてろくな
業績もない。
技術の変化も判らない。
人望も全くない。今後良くなるばかりか
更に悪くなる。

引退した方がきづつかない。これ以上は。
引き際、潮時。

同意

賛同

はろ〜♪
http://kotarou.free-city.net/page002.html

あーあー

おまえのことだよ

コエダメかダメだなこりゃ

人生失敗

コンピュータはIBM、IBMはダイヤモンド

それ以外はクズ、安物と言うことを知ろう

辞めたら

http://homepage.mac.com/hiroyuki44/hankaku02.html

IBMを知らないでコンピュータを語る無かれ

IBMの前にIBMなし、IBMの後にIBMなし

IBMこそがすべてである

失敗人生かわいそう

失敗