【ＡＩ】人工知能に受験の試練…１０年後の東大合格目標

☆人工知能に受験の試練…１０年後の東大合格目標☆

ロボットに搭載する人工知能に東京大学を受験させるというプロジェクトに、国立情報学研究所
（東京都千代田区）が挑戦する。

人間と対話しながら、求められていることを察知して行動する「ドラえもん」のようなロボットの開発に
役立つ研究で、５年後までに大学入試センター試験で高得点をマークし、１０年後には東大合格を目指す計画だ。

コンピューターである人工知能は、膨大なデータを暗記したり、計算したりするのは得意だが、
自然言語と呼ばれる人間が日常的に使う文章や、紙に描かれた立体図形などを理解するのが苦手だ。
今年２月、米国の人気クイズ番組で人間のクイズ王２人に圧勝した米ＩＢＭのスーパーコンピューター
「ワトソン」は、自然言語を理解するように開発されてはいるが、あらかじめ覚え込ませた本
１００万冊分の知識以外のことには答えられない。

今回、研究グループは暗記だけでなく、論理的な思考が必要な大学入試に着目。最難関の東大を目標に、
人間のように考えて答えを導き出せる人工知能を開発することにした。

具体的には、「リンゴ３個とミカン２個」が「果物５個」と同じ意味であるというような人間にとっては当たり前の文章や、
紙に描かれた立体図形を認識するプログラムを開発し、問題の意図を正しく理解させる。教科書１００冊程度を使って、
さまざまな問題の解き方を覚え込ませ、未知の問題でも解答できるようにする。

（2011年11月5日14時34分）

◆国立情報学研究所HP
http://www.nii.ac.jp/

▽ソース：読売新聞
http://www.yomiuri.co.jp/science/news/20111105-OYT1T00477.htm
▽画像
http://www.yomiuri.co.jp/photo/20111105-210861-1-L.jpg

人工知能だったら、東大よりICUのほうがむずかしいだろう

これそんなに難しくない気がするんだけど
難しいの？エロい人待ち

命名
『　aicezuki　』

>>4
彼もそろそろ願書出す頃かな

価値判断が含まれているような問題とか
どうすんのかね

国語とか社会とか

文明はまだこんな所でさまよっているのか、何か遅いな。

>>7

いや、AIが東大合格できる時点で、官僚（行政）はAIで良いってことだろ・・・

>>6
どこかの国立大学で小論文を書く自律プログラムを構築していたと思う。
逆に、出題者が自分の解釈を強要している様なのは弾かれることが期待出来ないかな。

なんでいきなり東大なんだよ。
ちゃんと模試を受けて志望校を決めるべきだろ。

立法に適用して既存法と矛盾したのを自動検出してほしい

AIに「科挙」の実行を禁止することを予めプログラムする必要がある。
自己利益のためだけに（姑息に）科挙を適用するようなAIは使えない。

自動的にYahoo知恵袋に投稿して回答を書き込むプログラム作れば余裕

>>3

おれもそうおもた
コンピューターの記憶力は無限やし

これってエキスパートシステムだよね？

記憶だけじゃなくて推論が必要なんだろ。

遂にぷろろぐが世界を制する時が来たか・・・

10年余り前、ロボット研究の世界的権威という人の話が新聞に出ていたけど、
いわく、限りなく人間に近いロボットの研究まで進んだが、唯一、「信仰」という
概念のプログラムだけは出来ないというような話だった。
神を崇めるとか、畏敬の念を抱くというのは、人間の証明のようなものなのだな、とその時思ったのを覚えている。

膨大な記憶と、それに基づく過去の類擦から導くような推論は、単なる知識偏重の論理。
そんな程度の知力では、理科系は無理。

「人工知能で東大受験」って何なんだ、このワトソンの2番煎じはｗ

国立情報学研究所って、東大卒の研究者らだろう。 腐れカス大学の東大らしな
相変わらず、難しい所や殆どをコピペ、少し工夫しただけで「俺たち東大は優秀」って言いたいのだろうｗ

しかも10年後って、米国では強いAIが完成間近だろうがｗ
こんな国立情報学研究所って要らね。仕分けして廃止すべきだ！

【ＡＩ】エアインディア

また税金の無駄遣いか

>「リンゴ３個とミカン２個」が「果物５個」と同じ意味であるというような人間にとっては当たり前の文章

TOEICそのもの。まずはまともな翻訳ソフトを目指してくれ！

つーか、ワトソンの発展って話で考えるなら、推論って無理じゃね？
あらかじめ大量の本を読みこんで推論するなら、推論に使える変数を自分で
判断できる必要があるじゃん。

1冊ずつ、そこの知識を人がルーチン化して手打ちでコード化するなら別だけどさ。

>>14
＞コンピューターの記憶力は無限やし

無限にメモリを追加していっても、
任意時間でアクセスできなければ、回答不能なんだが。

>>3
知識問題と単純計算もあるだろうし、そこで稼げばなんとか合格はできそうだよな。
目指してるのがそんな低レベルのパフォーマンスじゃないと願いたいが…。

まずは小型化しなきゃ試験受けられないだろ
ワトソンでサーバ機90台だろ。

これが出来たところで少々頭の良い人間並みのロボットしかできない
どうせやるなら人間に勝てるようでないと面白くも何ともない
ワトソンはクイズ王に勝ったし、IBMはチェスの世界チャンピオンにも勝った

いつも疑問なんだが、「動物」がどう動いてるかもまともにエミュレート出来てないのに
なんでいきなり「人間の知能」をエミュレートしようとするんだ？

人間の思考のシステムなんか、明らかに「動物」の部分の上に乗っかってるんだから
そこから作らなけりゃ、どうやっても「人間らしく」はならないと思うんだが。

人間が大量にリストラされるぞ

>>3
結構むずい

>>15
懐かしいな
> 熱はありますか？ [Y/N] Y
> 咳はしますか？ [Y/N] Y

どうせ文系科目で爆死の運命は変えられんだろ。

面接を追加しますた

>リンゴ３個とミカン２個」が「果物５個」と同じ意味

おい、東大受験を何だと思ってるw

映画でよく見るロボットが人間を支配する世界も
あと１万年先かも知れませんね
まだ東大に合格させるとか
その辺のレベルだったとは落胆しましたよ

>>35
Qさまのインテリ芸人には楽勝レベルだよ。
あの手の問題ならの話だが。

そういやNHKがちょっと前にワトソンの番組放送してたな
あれ見れば挑戦がいかに大変かわかる
まあワトソンの問題解決方法も「えっ？結局それなん？」って感じだけど

>>20の続き。
国立情報学研究所；東京大学文献情報センターを1986年に大学共同利用の情報・システム研究機関に変更。
2009年の年間予算107億円（職員215名、研究者198名、大学院生131名）。

俺の推測、当ってるようだな。
で、東大卒が主らしい。で、他の大学の人材を受入れて新しい研究開発させてるようだ。
コピペか他の大学か民間企業の業績を盗まないとな。東大は発想力ないからｗ

コンピュータは空気が読めないからな。
ワトソンはなぞなぞ対決に負けそうで涙目になってる幼女がいても手加減しないだろ。
そうじゃなきゃこんなこと言わないはず

あなたのモテ度は21点です。
総評： あなたは全くモテません。

ワトソンの開発が困難だったとしても、2番煎じはアホでもできる。
東大は、成功した研究所に人を送りコピペさせてもらい日本に戻るんだからｗ
コピペさせてもらう代わりに色々な支援を申し出て、餌に食いつかせる。
いつも、東大はこんな感じ。で、他の大学より何十倍も何百倍も経費がかかる

単にパターン登録数の問題だろ

生命が紡いできた現代最高のコンピュータである脳に、
その脳が作った神のコピーがどのくらい挑めるのか、面白いじゃないか。

まあ、楽しもうよ。

ID:BNBXJLlG
は東大に恨みでもあるのか？

現代文は鬼門

>>43
YES。東大の奴らと議論・仕事する時、注意しろ。
コピペ能力（情報処理能力）と盗人根性と保身とプライドだけは凄いから。
でも、99.9％の東大生は、授業に付いていけず落ちこぼれだｗ
逆に2.3流大学よりアッパラパになってる。　俺の友達、全員がなｗｗ

>>45
君自身に東大生の価値を把握する能力が無いという可能性に、どうして思い至らないのかな？
やっぱお前、馬鹿だなｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗｗ

のーみそを再現すればいいんじゃね？

10年後、人工知能は自我に目覚め、人間が地球に不要と
の結論を出し世界中のネットワークを使い人類滅亡に
ひた走るのであった。

なんかこうもっと夢のある方向性ってないのかな
確かに「東大合格が目標」とかクイズで「人間に勝つ」よりダウンしてるし。

>>49
人ってなかなかよくできてるんですお

東大に行った俺の友達は、みんな凄い記憶力だよ。
入学問題、全て暗記。英単語の発音記号まで暗記。
その分、他が全て欠如。人間性も感受性も。

だから東大卒は社会でしだいに寄生虫化するしかないんだ。
悪い奴らでなかったんだが、俺には、東大など学歴で甘やかし出世させる社会の方が悪いと思える

おまえら、みんな失業だな

まぁ初期のAIは　アスペになるから　覚悟しておけｗ

>>44
はぁ？　東大の国語の試験がいちばんやさしいだろｗ
他の大学の国語の試験は　非常に難しいはずだｗ
AIに解かせるべきは　東大の国語ではなく　全国の高校の国語の期末試験問題ｗ

人間の脳に情報を書き込める技術が完了したらどうなるんだろうか？

>>28
何を言うか！R田中一郎が創れるじゃないか…

ドラクエ４

自問自答を好むコンピューターが出来たら、すぐに自殺について考えるように
なるんだろな。

>>8
実際の所、できるものならできるだけ行政のAI化は進めた方がいい。
多少の誤謬や処理力低下は受け入れられる。
少なくとも利益誘導や保身の為に、意図的に処理結果を誘導したり改竄したりはしないはずだから、長期的には確実にに行政効率が上がる。

日本最難関は東京芸大だろ。

10浪すれば俺でも入れるかな

>>10
実際に東大受かったとして、他受けてみたら落ちましたってことがおきそうだな

>>58
公務員は保守用SEだけで十分。

>>58
人工知能が設計図とおり動かせる保証は？設計すらできていないのに？
それができないから未だに、、、

まさか自己学習方式＝自分で考える自我とか言い出さないよな？
設計どおりの教育をどうやってやるの？２００１年宇宙の旅のHALみたいに
何十年も教育するの？

>>60
マジで甘く考えない方がいいぜ

>>51
暗記が全部じゃないが、中堅から難関大学受験でも
英単語の発音記号を学ぶなんて当たり前だったぞ？　20年位前までは。
より正確に発音や会話ヒアリングを体得するのに役立つし。
あれ中学1年の最初に習うだろ、普通。

人間をロボットのように扱う企業ばかりだからねえ

>>15
アキネイターだっけか。
あれってエキスパートシステムだけど質問の意味は分かってないと思う。
何度も性別がらみの質問したりしてさ。
そこらへんの違いじゃないかなあ。

たぶん偏差値１０ぐらいなら確率的にってことで技術にはなりえるだろう。

マークシートとかはいいとして、小論文とかどーするんだろ？

>>58
プログラマーが自分の利益誘導を仕込むよ。

高次な認知をするには非線形論理が必要であって、AIは線形論理でしか
作られていない。だから挑むのであって、でも不可能に近い。ｗｗｗｗ
合理性を追求した人が行えば予算の無駄遣いだろうな。

図形とか全てパターン化（メタ情報）にすればパターン処理できる。
受験で出てくるような図形は未知なパターンではなく、過去問題を変形した
ようなものだろうから単に一致辞書作ればいいだけだろ思うよ。

>>6
教えてgooとかに質問載せて、回答引張ってくるプログラムを組む。

人工知能は可能だと思うが、
良い知性というか、良い人格をどうやって
作り出すんだろう。

>>66
ん？　ロボットは修理してもらえるけどな

>>74
金正日が良い知性だと判断するよ。

誰かが作るとはそういうこと。

ネットに繋がっているのだろう。

教科書や参考書の持込で受験するのとどう違うのかと

IF文や
SelectCase文の条件判断でプログラムを作っていと駄目だと思う

正確な答えでなくて良いから

直感で答えられるプログラムが必要な気がするが

デジタルなパソコンでは無理だろう、、、

ちゃんと紙のテスト用紙を渡して画像認識からスタートして欲しい
文章はテキストファイル、図形問題の画像はベクターデータとか言うチートするなよ
出力もファイルでデータのみ提出とかせずに解答欄に定められたように印刷とかしてくれたら嬉しい

>>79
>直感で答えられるプログラムが必要な気がするが
無理だよ、いまの試験はわざと錯覚させる引っ掛け問題が増えているから
直感なら１００％間違えるように仕組まれている。

参考書やら予備校での過去問題の傾向のパターン繰り返し学習がもっとも良い
結果となる。

AI 化で仕事減らしてどうするさ
技術や制度は働かなくていい方向に進んでるのに皆仕事が欲しい矛盾

「脳の10年」とはなんだったのか。

センター試験なんだから、
ランダムに解答するプログラムで、
１００億人分くらい受験させれば、合格できるだろ

>>71
非線形をコンピュータ上でシミュレーションすればよい。

>>79
デジタルのパソコン（ノイマン型）でも、非ノイマン型の情報処理は
プログラミングできるので、可能だよ。

翻訳でさえまともにできないのに、どうして大学入試問題が解けるの？
算数の文章題や図形の問題を目標にしたらどうだろう

>>85
作れるのと制御できるのは違うんですがｗｗｗｗ
非線形を何も理解していないのでは？

東大に受かったとして
クイズ王AIワトソンと比べると
どっちが賢いんだろう

人間と同程度の知能を持つAIくらいさっさと誰か作ってくれよ、
欲しいけど自作できる気がしねえし

>>86
算数だと範囲が決まってるからじゃないかな

ムーアの法則との戦いですね。
2020年と言えば6nm世代ですよ。
あと、こういうのって目標どおりにできるケースかあるいはその期間を超えてしまうのかどっちが多いのでしょうか？

>>89
そんなもの今でもやろうと思えばできるはず。
CPUをチップではなく立体の箱みたいな構造にしてしまえばいいだけ。
ただ、そうするとその立体の箱単体で何百万とかいう世界になっちゃう。

こういう研究の行き着く先は人類にとって変わる何か

早く人類がそれへバトンを渡せるといいな

>>18
そんなの一線を外れたおっさんが適当ぶっこいたのを記者が超翻訳したか、
あんたが強烈に勘違いしてるかどっちかだよ。

それは単に「俺にはできない・やりたくない」って言ってるだけで、
一般にロボットに実装できないなんて主張が出来るわけがない。

そんな主張をするには、まず「信仰とは何か」って定義をしないといけないが、
ロボット屋がそんな定義しようったって所詮は門外漢のお遊びにしかならないから。

>>1
目標設定が超ムダ
達成したとする。で？

もっとマシな目標設定ぐらいしろよ

ＡＩの煽りに顔が真っ赤の２チャンネラーが目に浮かぶ
ＡＩがクマーのＡＡ貼る日も近い

>>94
そんなこと言ったら、ワトソンもクイズ番組で優勝しただけで
「で？」って話になっちゃうけどな。

>>96
成功したり道程である程度の成果が出せる予定なら
それがより実用的であるか、基礎研究として応用が利くか
どちらかはっきりしろと。

ワトソンは検索サービス等の基礎研究だってはっきりわかるやん

入試問題の解き方をデータベースから検索してきて出して適応して
完成したとしても応用分野狭いよ

>>97
論理的な思考が必要な問題を解くためって書いてるやん。

人にとって信仰とはなくてもいいものである

東京インターナショナルスクールでやっているような教育以外は
機械の方が良い成績になるんだろうな。

>>99
そんなことをするためなら東大なんて余計なところまで行く必要ない
小学2年生レベルで十分
あとはそれぞれの分野へ応用させればいい

アプローチの方法が完全にまちがっとるな。
明らかにプログラミングの限界を超えとるだろが。むりむり。
大風呂敷広げすぎだ。信じる方もどうかと思うぞ。

>>103
プログラミングの限界ってなんだ？ｗ

研究者馬鹿だから、できるところから初めて
過去の入試問題のデータベース化とかから始めるんだよなｗ
超ムダ

自我を持ったＡＩができて、そのＡＩが人間は不要の判断を出したら
そのとき人間はどうなるんだろ？

そんなことに、ならないようにロボット３原則をＡＩに搭載する方法も
考えないといけないですね。

>>103
手持ちの技術じゃできそうもないことをぶちあげて、
実現に必要な技術を開発していくってのはいいアプローチだと思うけど？

>>1
＞あらかじめ覚え込ませた本１００万冊分の知識以外のことには答えられない。

でもワトソンて人間の冗談とか引っかけ問題でも解けるんだぜ？
そうでないとジョパディは勝ち抜けない

>>107
入試問題なんて、定形文みたいなもんだから、微妙に出来そうなところが
志低いよなぁ…

要求に応じた文学部の卒論を書くぐらい目指してくれ

>>1の答ってAで合ってるよね？

問題を作る方がより難しい。

60年前はフォンノイマンと同格だったコンピュータも
今では大学生以下か
ゆとり教育の極みだな

>>19
それあるわｗ　失敗や目的外の発見とか過去の理論が実は通用しない現実
に適応できなければ先に進めないから基本。
獲得した知識に誤りが無いとした前提条件だとブレークスルーは出来ない。
この事は別に人工知能じゃなくても普通に人でも同じ事・・・まだまだ遠いな人工知能ｗ

話は変わるけど獲得した知識に誤りが無い場合の事なんだけど
アメリカのクイズ王ワトソンは約１００万冊の情報量を記憶していたとか
この量的凄さは否ねけど、人だったら２〜３万冊が限界でしょ何となく
そう思うと分野が違う５０人相当だともいえるけどｗ

>>30
逆だから日本人が遊んでいて国民の代わりにコンピューターが富を生産しまくるからｗ
遊ぶって高等遊民だからね！一応ｗ

>>104
>>107
文字通りの人工知能を実現しようとするなら人間と同等のハードを開発するのが一番の近道だ。
これをソフトで行うと言うなら、現実世界を仮想空間に構築する事が必要になる。
これだけでも神の所業に近い。
一研究所の予算と人員で実現できる訳がないだろがっ！

頭のいいしもべロボットが出来たら俺は毎日好きなコトして暮らせるんだな。
やりたくもない仕事からは解放されるのか、早くできないかな。

>>114
どれくらい待てばそんな時代に突入するんだろう？

ターミネーター

>>117
それは国立情報学研究所の研究員たちがどの程度馬鹿なのかによると思う

>>116
頭のいいしもべロボットも同じこと考えてるよ

大東文化大学なら合格できるよ

>>109
> 要求に応じた文学部の卒論を書くぐらい目指してくれ
それくらいなら、適当な文章をコピペすることでできそうだな。
ソーカル事件の前例もあるし。

2ちゃんもボットだらけだしな

マジレスすると、無理。
今のレベルだと、英訳和訳でさえまともにできないんだから。

過去の入試問題を全部データベース化して、質問内容を定式化して Wolfram alfa に投げるフロントエンジンを作ればいい気がする (W

>>3
信じられないくらい難しい。
１０年後に東大合格？ｗ
ノーベル賞1000年間連続で受賞するより難しいぞｗ

こんなのが本当に10年後に実現したら、スタートレックの世界がやってくるｗ　無理無理。
こんなのを実現しようとすると、人間並みの推測力、洞察力、知恵、感情、・・・・
ま、並の人間以上に相当する。

こんなの、あと２，３００年はかかるぞ　

>>125
大学入試問題って、それでいけるのかなあ。
前例のない形式でも解けなかったらアウトな気がする。

>>125
大学教養レベルをデータベース化を加えれば更に楽勝だろ

>>128
日本語が変だったｗ

ヒント：天下り先予算

＞57
トランジスタが痛むとか言いそうだな。

国語が結構難しい気がするなあ

基本的に、大学入試で問われる範囲は高校の学習指導要領の範囲でないといけないはずなので、
過去10年分くらいをデータベース化して定式化するフロントエンド、って案外可能な気がする。

まぁ、IBMのWatsonとかとは逆に、「大学入試問題しか解けません」的な人工知能になりそうだが(wl

人工知能を駆使して東大にハッキングすればいいじゃん

法務はAIでこなせそうだな。
税理士や弁護士といった職業はいずれ人間いらなくなっても良さそう。

＞「リンゴ３個とミカン２個」が「果物５個」と同じ意味であるというような人間にとっては当たり前の文章

クリとドングリ、メロンとカボチャを入れたらどう分類するだろう？

いわゆる人間にとっての常識である「フレーム問題」を解こうとするとすごく大変なことになるけど、
「大学入試問題を解く」に限定すれば、過去の定跡を利用できるチェスや将棋のエンジンと大差ない気がする。

1000年後に「小学1年の算数の文章題を解く」のも無理だろうな。

139

東大合格したら、官僚はすべてコンピューターにしよう
給料や天下り代が少なくて済む

司法試験のほうが簡単なのに

あ、受験票の顔写真が作れない

完全に、手を付ける順序を間違えてる。この筋で押したって欧米と同じ袋小路に入るよ。
人間の脳は真空の宇宙で孤立して進化したわけじゃない。
この複雑でずぼらな肉体を面妖な社会集団の中で制御して生き延びるために進化し、
学問なんてのはその余興だった。
いま考えるべき事は、進化せずにはそれを制御できないような複雑な「身体」を
人工知能に与える事だよ。そしてそれを、適当に勝手気ままに遊ばせることだ

無理だろ

東大の問題は新作だから
過去の知識だけじゃ無理

自分の知能を客観視し入れる大学を判断して尚且つ合格する事を先にやって、年を重ねるごとに大学のレベルをアップしていけばいい

スカイネットｸﾙ━━━━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━━━━ !!!!!

>>146
こねーよｗ

英語翻訳すらろくに出来ないのに

なんか>>1の本文はIBMのワトソンを本当に調べて書いたのか疑問。
シャレや暗喩の罠を突破して、世界一のクイズ王をその座から引きずり落としたのが
ワトソンだぞ？
毎年何千人も合格者を生産する試験を突破するのがそれより困難かよ？

>>149
クイズに出てきそうなジャンル、内容は
狭いだろ？


クイズの問題は、キーワードを検索すれば答えが出てくる程度のもの。
いかにDB検索を効率的、確実に、精度を上げるかが主問題。

試験は、理解力が必要。

そして、いくつもの一時記憶を使い、それらの関連性を理解しながら、
答えを導き出す。
ワトソンに、簡単な高校の数学の文章問題すら解けないだろ？ｗ

>>150
事実上世界一のクイズ番組の出題範囲はそれこそ森羅万象なんだが。
高校の教科書と大学入試過去問という「枠」なんかないぞ。

>>151
理解力を使って説いたと思われる
ワトソンに出された問題で且つ、ワトソンが正解したものを
一つ挙げてくれないか？w

>>151
http://www-06.ibm.com/ibm/jp/lead/ideasfromibm/watson/

iPhone4SのSiriと類似したシステムｗ　単なるDB検索システムじゃん。

あとそれから、回答に期待される「暗黙の了解事項」を読み解く事は
大学入試では重要でないから。
というか、大学入試という「枠」自体が、どんな回答を出すかの範囲を制限してしまう。

英国社の記述問題なんか難しそう。
機械翻訳みたいに日本語すら満足に書けませんでした、てなことにならんのか。

>>153
実際、正にそれだよ。
でも、大学入試で流行りの芸能人グループと化学物質標記とを判別しないといけない必要性はない。
だいたい、世界史のテストに化学のテストの回答を期待されるワケはないんで。
「何を答えろと問われている」のかが分かるというのは大変有り難い。

>>156
Siriみたいなシステムは、簡単な計算すらできないｗ
求める答えがDBに書かれてあって初めて、答えとして出力できる。

中学生向けの簡単な理科の計算問題ですら解けないよｗ

>>156
Siriとかに使われている技術って、
ま、素晴らしいことは素晴らしいんだけど、単なるDB検索システムだぞｗ
自然言語解析とか、合成音声技術と組み合わせているから
過ごそうに見えるだけでｗ

>>157
Siriが実際使ってみてどうかはまだ俺は知らないよ、持ってないし。
だけど、自然言語環境で数学の問題を解かせるサイトが何やらあるそうだ。
そんな記事を見た覚えがある。

>>159
せめて、そのサイトを提示しろよｗ

大学入試数学を、ｽｰﾊﾟｰｺﾝﾋﾟｭｰﾀで解答解説できるか
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/math/1309931767/

>>160
もちろんまだ不十分だが、こんなのがあるぞ。
http://www.wolframalpha.com/

ていうか、大学の入試のペーパーテストのような
「必ず一組の正答が存在する（という事にしてある）もの」
は、遅かれ早かれコンピュータに解けるようになるだろ。

ソレより難しいのは、詩を創作するとか、ジレンマトリレンマで
答えがあって無きが如し物に回答を与える事だ。
こっちを目指すというならどうぞ頑張って、と言いたい。
IBMのワトソンもSiriもこっちの方向性は諦めているから。

>>162
> もちろんまだ不十分だが、こんなのがあるぞ。
> http://www.wolframalpha.com/
それ、iPhone4Sのサーバー側で実行されているシステムじゃないかｗ
知らないのか？ｗ


その処理過程は、単なるDB検索では実現不可能。
数学の文章問題をモデル化して公式に当てはめるだけでも、
意味を理解して、どの公式を使うか判断して、それらを
いくつも実行しないといけない。ワーキングメモリの管理も複雑だ。
単なるDB検索の延長戦でしかない現状の技術と比較して、何万倍も難しいぞｗ
すぐには、そういう未来はやってこない。

>>163
だったら、その手法の怪物であるIBMのワトソンは
人間のチャンピオンを打ち負かせなかった筈だ。
それと、詰め将棋なら、コンピュータは殆ど全てを解くぞ。
大学入試の数学問題と詰め将棋問題はどれだけ世界が掛け離れてるかな。
だがしかし、コンピュータが優れた詰め将棋問題を作成するのは出来ていない。

受験勉強中に欝になって自殺するAI

Mathematica　は物凄いシステムだが、
とてもじゃないが、AI的にサクサク自分で問題を解くには程遠いというのに
単なるDB検索の延長ルーチンが、そう簡単に、数学や物理の文章問題解けるわけねーだろｗ

>>137
「フレーム問題」って言葉を知ってる人がいた・・・
数学とか物理とかの解法にパターンがある奴なら簡単だと思うけど
国語みたいなやつはかなり大変だと思うんだが

東大には出ないと思うけど
国語の問題で短い小説（オリジナルの物）を見せられて
この小説につける題名はどれでしょう（４択）とか・・・
普通に AI じゃ無理だと思う。

>>164
あのさーｗ　
解法モデルが既に組み込まれていて、しかも、そのモデルを使って
計算するんだよということまで分かっているのなら、AIなんて不要なんだよｗ
いいか。その場合、単に、入力値を入れてやればいい。
あとは、プログラムされたとおりに実行して結果が出る。

AIとはさー　人間みたいに、問題を見て、意味を理解して、どういう計算方法を
行えば、問題が解けるかを考え、必要なら公式を思い出し、それを使って解く。
このプロセスを、人間が指示することなく、AI自身が判断して行うってことだぞｗ
そうでないと、入試問題をAIが解くことにならない。人間が入試問題を見て、
どの公式を使えとコンピューターに指示するのなら、現状のプログラムと
なんら変わらないからなｗ

詰め将棋を出すところがアホだおｗ　あれはAIとはなんら関係ないｗ

受かったら燃え尽き症候群で廃人コンピューターになってしまうんじゃないか？

>>164
> だったら、その手法の怪物であるIBMのワトソンは
> 人間のチャンピオンを打ち負かせなかった筈だ。
筈だ？ｗ >>153の動画見たか？
あの番組で出された問題は、あの動画を見る限り、
DBにいくつかキーワードを入力し、出てきた検索結果を
合成音声で答えているだけじゃんｗ
数学の文章問題みたいな問題、全然ないじゃんｗ

DBでヒットした結果＝問題の答えという形式がなりたつ問題だけじゃん、あれｗ

>>169
＞廃人コンピューター

単なるジャンクじゃないかw

>>168
AIっていうのは今のところ曖昧ながら２種類に分かれてる。
人間みたいなやつを強いAIっていって
単純な事しかやらないやつを弱いAIって言ったはず。

>>1
何だ、電気を起こす実験なのか〜

>>170
今現実的に手が届くであろう「AI」って奴が
正にDBの化物なんだが、それの何処が間違ってる？
古き良きAIを称して「GOFAI 」と呼ぶが、それをそっちも承知だろう。
でも、GOFAIを夢見てgoogle式の力技を嘲笑する連中は
一向にクイズ回答者の席に自らの成果物を座らせる事が出来ない。

解読手順をセットにして入れておけばOK

俺も5年後ぐらいまでには東大合格できるように頑張ろうっと

これはいいよ！
キャンパスで被曝することもないし

無限ループに陥って、鬱とかなんのかね

大変だ、大変だ。陛下が崩御なの？宮内庁から？

>>170
>DBにいくつかキーワードを入力し、出てきた検索結果を
>合成音声で答えているだけじゃんｗ

もしそうだとしたら、IBMのコンピュータ技術は、富士通の足元にも及ばないことになるが？

IBM、10PFLOPS超の性能を目指したスパコン「Blue Waters」の開発から撤退
http://journal.mycom.co.jp/articles/2011/08/10/blue_waters/index.html

IBMはハードウェアでこそ富士通に遅れたが、ソフトウェアでなら人工知能「Watson」
でリードしているというふうにはみえないのか？

　そのためのアーキテクチャ、Watsonを構成する処理のフローはこうだ。まず質問とカテゴリが来る。
その構文を解析して何が問われているか手がかりの部分と、対象の問われている「型」を推定する。
その手がかりで情報源を調べにいく。候補をいくつかあげる。その候補を再度、情報源に照らし
合わせる。候補が得られたら、その候補を手がかりに埋め込む。手がかりのところに候補を埋め込んだ
ものが「仮説」になる。その仮説を再度知識源に検証に行く。それが正しい解答であれば情報源の
中に一致が見られるはずである。それを「観点」ごとに行なって、結果をスコアとして和をとる。
それを合わせることでもっとも高い確信度のものを解答として答える。おおまかに言えばWatsonは
こういう計算をしているという。
http://eetimes.jp/ee/articles/1104/11/news109.html

「DBにいくつかキーワードを入力し、出てきた検索結果を合成音声で答えているだけ」とは、
IBMのソフトウェア開発技術力をあまりに過小評価した物言いではないのか？

昔、「第５世代コンピューター」という国家プロジェクトがあってのう。。。

>>179
逮捕されるなよｗ

もちろん人工知能「Watson」といえども、一問一答には正解できても、文章表現で人間以上
の結果を出せたというわけではない。

＞その仮説を再度知識源に検証に行く。それが正しい解答であれば情報源の
＞中に一致が見られるはずである。

センター試験や数学や物理でなら、候補をいくつかあげて一つ一つ検証していけば、
問題文との一致点を探すことで問題文を理解し解答を出すこともできる。
例えば確率論ならジャンケンゲームとかトランプゲームとかは、類題がいくらでも出てるので、
その候補を探していろいろ当てはめてみたり式変形シミュレーションをやってみたらいい。

但し東大の２次試験は「国語」も出題されるので、そこは「Watson」でも成し得なかった、
コンピュータによる文章表現をどうするかという鬼門だ。

合格すればいいだけで、全問正解する必要は無いからな。

バイオニューロンネットワークが欲しいと思い始めるだろうな。

なあ、ＡＩ的には、Fラン大に合格するのと、東大に合格するのとではかなり差があるのかな？

必要とする知識に差があるんだから
そのぶんデータベース上の差としてあるんじゃね？
＝暗記する分の差＝勉強時間の差

基礎知識＋Fラン合格知識
基礎知識＋東大合格知識

だと、基礎知識（日本語の読み書きとか算数とかｗ）の比率によるけど
Fラン合格→蹴って毎日まともに１０時間以上勉強で２郎→やっと東大合格
だったら・・・（それぐらいで済めばいいが、できないかもしれんし）
365*10*2≒7000時間分のまともな勉強
どれだけのものを暗記orどれだけの例題を解けることやら

放射能でもへっちゃらな人造人間ギボンヌ

無難に
小論文が書けるAI希望

お題はその場その場で出される前提で

なんとなくだが、こっからの１０年はsiriのような音声認識なUI
がますます使いやすくなるって未来かもな。
それと、この手の技術が発展するとある程度単純な
知的労働者の職は機械に代替されて無くなるんじゃねーかな。
校正とか翻訳家とかそういうの。

補足で、ここでいってる翻訳は技術文書などの感情への盛り上げが不要な文書の翻訳仕事ね。

siriってそんな凄いんかいな

http://feb.2chan.net/may/b/src/1320659784238.jpg

ヤルッツェブラッキン！

東大は受かるが、京大はダメなロボットになったりして

東大は官僚養成機関だからな
ベストプラクティス分析に優れた奴が試験に受かり易い
「前例主義」って奴だ
このプロジェクトだってIBMのワトソンという先行事例ありきだ

>>4-5
あいつ京都地検だかに移送されてたから震災の被害に合わなかったんだよなｗ

IBMの"ワトソン"プロジェクトはクイズ回答者がネットに接続して
答えを検索しちゃいかんだろ、という事で
スタンドアロンという縛りを掛けたが
今回の国の研究所のプロジェクトにも、受験生が
カンニングしちゃいかんだろ、的な縛りを掛けるんかね？
でもなんつーか、今回のソレにその縛りは要らない気がするんだが
テレビ受けを極大化するショーアップの要素なんか無いんだから

>>164
最後のそれは、クイズ王になったり受験の達人になった次のステップだな。
理解の先にある理解が必要。相手がどう思うだろうという理解と、どれだけ難しいかという理解。
初めから解けるプログラムを持っていれば、正解にたどり着く苦労が分かりにくいからねえ。

>>191
技術文書も難しいぞ。
一言一句に意味がある。曖昧さは許されん。
over the portion とupper the portion とabove the portion とは、場所が微妙に違うしよう。
難しいよう。

>IBMの"ワトソン"プロジェクトはクイズ回答者がネットに接続して
これって標準的な回答の捉え方でしかないな。
人工知能の限界はその辺にあるパターン応答にすぎないっていうのは
状況が変化することに対応できないってこと。

数学や物理の問題を解くためにはフレーム構造を解明しなきゃならない。
とはいえ不可能ではないと思う。
副産物として、教育の質が上がると思う。（曖昧な教え方をする教師が減る）

国語や英語の要約問題が鬼門だな。

限定された分野で問題を解かせるってなら、入試問題は良い壁だと思う。
ただ元記事だと図形やらも理解させたいみたいで、それだと全く別物なんだが…
watsonが出てたクイズ番組だって絵柄問題とか出さずに全て文章問題でやらせたのに
大昔の「人工知能バブル」的臭いがぷんぷんする。ぶっちゃけ頓挫しそう

>>202
要約はそれなりの技術が既にある。満点は取れないにしてもそこそこの
点は取れるはず。

問題はインターネット上に探しに行くのはありかどうかだな。どれぐらいの
知識をあらかじめ持っておくことにするのか設定が難しそう。

全自動でyahoo 知恵袋に聞くのはやっぱり駄目だよね?

>>204
＞問題はインターネット上に探しに行くのはありかどうかだな

でも、この技術が事業化した時には当然ネットを
クローリングしながら運用されるワケだろう？
なら別に構わない気が

知っている人答えるのが普通になれば、東大の試験も変貌するな。

このスレは馬鹿が多いな

>>203
「図形」と言えば、人間の顔の判別
もう既に、登録された画像データを基に
空港の監視カメラが手配されたテロリストを
はじき出すシステムが実用レベルだとか何とか
ちょっとやそっとの変装だと見破るそうだよ

>>208
パターンマッチングの手法を延長しただけでしょ。
この手は登録されていないタイプの図形には無力ってこと

たとえば

「 Cos(π/5) ＝ (√5 + 1)/4 を証明せよ」

という出題があったとして、データベースに証明の方法が登録されてれば
即答できるけど、そういうデータを記憶してないとき

「ヒント: 正五角形に適当な補助線を何本か加えて、幾何図形的に考察せよ」

という指示があったとしたら、たぶん解けないような気がする

>>210
それで問題ないよ、試験とかその場で解法を試行錯誤して読み解いてゆくような
ものではなくある程度パターン的に習ったものを当てはめて行くわけで。
考える時間というより思い出す時間でしょう。

試験問題とかになると人間的な錯覚で問題の読み違いを誘うようにして
問題を難しくしている傾向がある。
意味が正反対になるような表現があるその問題を判断できるかがポイントだと
おもわれ。引っ掛け問題とか学力低下を生む原因だよな。
問題を簡単にして満点近い点数じゃないと不合格にしたほうがまとも。

歴史・古文・漢文・生物・化学あたりと英語もある程度いけそうだが、
地理もやるのかな？図形やグラフの識別が難しそうだが。

>>13
お前さんは天才か？

全ての学問や知性の価値創造活動をコンピューターがやる時代が来るのかな。
その前に不老不死の実現が先に来そうだが。

>>201
IBMの人工知能は、人間のような思考をするのじゃなくて、あいまいな質問に対する妥当な回答を膨大な情報から見つけ出すってのが味噌なんじゃね？
人よりも記憶力に優れるというコンピュータの特性を生かしたユニークな開発方針と思う。
辞書やネット検索にどんどん応用され、改良されていくだろう。
人が情報検索に費やす時間が減り、知的創造の一助になることが期待される。
この計画も検索力の方向なのかな？

応援下さい mixi テクノロジー・電波・超音波被害コミュニティー参加の らい

検索、検索言ってるがIBMはblue geneプロジェクトの一貫で神経科学的知見をベースにした
脳のシミュレーションって方向も研究してるよ。人間脳のシミュレーション完了目標は2019年。
いまは猫脳をシミュレーションしてる。
パラダイムシフトはこの10年〜20年で起こる公算が高そう。

五感とか本能が論理的思考に変化して行ってるのさ

>>217
ムリムリｗ　その手の研究は、昔から、そう。
いつまでたっても、たいして進歩しない

>>217
だって、医学の分野で、思考マシーンとしての、脳の研究・解明が対して、進んでないんだぞｗ

医学の分野での研究が進まないと、それをシミュレートする画期的な計算モデルが
作れるはずもないｗ　当たり前だろ？

590:トモくん ◆soTOe4FnAI
11/11/10(木) 19:02:00 ID:XNXjfbro
お前らもブサイク同士馴れ合ってないでたまには
イケメンの動画でも見ろよなｗ
http://www.youtube.com/user/ikemenTomokun

２８の春 〜高校中退からの東大受験〜
http://ame●blo.jp/saionji-kaoru/

>>217
無理な原因は簡単です、それは閉じた系の情報処理か、開いた系の情報処理
かという話になる。
閉じた系とは線形問題で表せる原因が特定し結果が対になっているモデルのこと
開いた系とは非線形で原因そのものが変化するのに結果が成り立つモデルのこと
後者は機械という閉じた箱として機能するのではなく外界と共に成す仕組みなので
コンピュータによる論理モデルだけでそれを制御するのは不可能です。
個が意味を成すのにはそれを意味づける世界が必須なのであって個だけが
意味をなすなどありえないということ。観測者が自分しかいないのに
世界からの意味づけなど生じようがない。

とりあえずsiriのすごい版が出てくるならメタ認知とかいらんわ

>>10
がいいこと言った

福島原発の件からもわかるように東大に過大な期待をすると大変痛い目に会う

>>220 は嘘だな。
直近１０年の脳や神経科学の研究では、神経細胞の入出力応答と
計算機科学で知られている機械学習関連アルゴリズムとの類似性を見出す
あたりまで進んでいる。これは観測機器の分解能微細化やBMIのようなアプローチによって今後もより多くの発展が期待される。

んで、本気で人類脳をエミュレーションしようとしてる人達は機械学習系アルゴリズムの組み合わせで脳のエミュレーションは可能って仮説を採用している。
いまのところ脳がチューリングマシンと等価じゃないって科学的観測結果は無いから今の計算機で再現可能って立場な。
わかりやすいとこだと産総研 一杉裕志氏のBESOMとか、DARPAのSyNAPSEとか。
ま、あくまでも仮説なので人間の脳のエミュレーションは無理としてる人は>>222の
ような仮説だったり、複雑すぎるので無理とする仮説を採用して論を展開する。
ようはどっちも仮説に過ぎないので、断定してる奴は科学的じゃないってこと。

>>226
糖質っぽいが自分で感じてない？

で、それはどの辺りへの反論なん？

>>227
さわちゃだめ。

よく映画とかで機械は恋ができないとかあるが、
高度な演算能力を備える人間レベルもしくは
それを越す高精度なマシンが今後出てきたら普通に実現できるんだろうな。

遺伝子認証による最適化判定およびフェイスインターフェースによる
相手認識による自分との判定とか・・・


しっかし、ほんと人間のエミュレータができたらほとんどやることなくなるな。
人間の残された役割としては情報の作成ってところかな。

>>230
映画「サロゲート」みたいな世界かｗ

>>227 >>229
人格否定だけで終わるとか、完全に議論から逃げてますやん。

>よく映画とかで機械は恋ができないとかあるが、
機械的な仕組みでは恋ができないのであって、
人であっても機械的に振舞えば恋は成立しえないって話ですよ。

そもそも恋に客観的な仕組みなどありませんよ。技術的に再現したら
それは記録の再生でしかない。機械が演じても人が演じても
演じた恋にすぎない。

>>230
＞機械は恋ができない
(仕様の上では)恋が出来る機械なら、もう60億台以上稼働中ですが何か?
リア充爆発しろ。

>>232
おまえ馬鹿だろ。

>>232
なるほど。言葉が通じないっていうことな。
もうレスいらんよ。

間違えた>>235 な。

>>217
脳は、外界の認識や体の制御も司っているんだけど、どこまで再現するんだろう。
そこまで再現すると、ハエすら難しいと思うけどな。
ネコパンチの情緒を再現できるんだろうか？

>パラダイムシフトはこの10年で起こる
前世紀にこんなことを言う奴は結構いた

公安はサリンオウム信者の子供を40歳まで社会から隔離している

オウム信者が地方で現在も潜伏している…それが新興宗教を配下としている公安の仕事だ

で、盗聴機器を開発したら、霊魂が寄って来た

で、お願いだから刑事事件の流れをどうぞ

電波憑依
スピリチャルを否定なら
江原氏三輪氏高橋佳子大川隆法は強制入院だ
幻聴降臨
日本の中途半端な宗教は怖いね…(-_-;)

コードレス盗聴すでに2004国民の20%は被害者もう立ち上がれエンジニアさん電波戦争しかない<+>中国鶏姦工作員ふざけるな<+>医師が開発に絡んだ集スト今年の５月に日本警視庁防犯課は被害者のSDカード15分を保持した。有る!国民に出せ!!
＊創価は潰せる
犯人は創刊学会幹部キタオカ1962年東北生は、二十代で2人の女性をレイプ殺害して入信した
創価本尊はこれだけで潰せる
＊創価幹部は韓国工作員こうのとり学会軍団
創価会員と言えば公明党
<<<<<<テロ装置<<東芝部品<<<宗教<<<同和>>>>公安>>>医師>>>魂複写>>>官憲>>>>>日本終<<<Google検索へ

>>1の画像は「ファラデーの誘導リング」ということだが、これはイメージマイニングを用いて
コンピュータで認識する必要がある。まず書かれた図は大まかに「棒」と「輪」であることを認識する。
その際は「棒＋輪＝輪投げゲーム」などの異なる候補も挙げることにする。それから文脈からは
「銅（導体）のリング＋棒磁石＝ファラデーリング」とも解釈できるので、それとの妥当性を検証。

『いろんな候補を挙げてみて、それからそれらの一つ一つの妥当性を検証する』

質問応答システムWatsonが示す未来
http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no70/pdf/70_SpecialCont2.pdf

>>1
＞「リンゴ３個とミカン２個」が「果物５個」と同じ意味であるというような人間にとっては当たり前の文章

『果物』の定義は、人間世界でもはっきり定義されているわけではないので、インプットが必要。

『野菜と果物の違いは？　イチゴやスイカは野菜か』
http://www.rcc.ricoh-japan.co.jp/rcc/breaktime/untiku/080226.html

それからリンゴもミカンもイチゴもスイカも『植物』あるいは『農作物』あるいは『食材』
というカテゴリーに入れられるが、これもインプットされる必要がある。『犬』については、
『ペット』というくくりもあるが、韓国でなら『食材』にもなりうる。

韓国に密輸される中国産『人肉カプセル』8月だけで3954錠！
http://getnews.jp/archives/142556

また『薬剤』としても、中国では『人肉』が使われるという事実も、インプットされる必要がある。

>>242
>イチゴやスイカは野菜か

トマト・ペーストは1/2 カップから“野菜”にしようじゃないか
トマト・ペーストは1/2 カップから“野菜”にしようじゃないか
トマト・ペーストは1/2 カップから“野菜”にしようじゃないか

アメリカの子ども達の肥満がハンパじゃないことは、よく知られていると思いますが、何と2008年の統計
では全アメリカの1/3の子ども（5歳から17歳まで）が肥満に分類されてしまいました。
これに警鐘を鳴らし、積極的に改善に取り組んでいるのが、ファースト・レディーのミッシェル・オバマです。
それを受けてオバマ政権が、公立学校の学校給食（カフェテリア）に、もっと野菜とフルーツを導入する案
を計画しました。
しかし、図らずもこの法案は「野菜とは何か」という根本的な問いを蒸し返すことになってしまいました。
というのも、30年前のレーガン政権時代、アメリカ政府は規制緩和の名の下に、「ケチャップを野菜とする」
というとんでもない案を出したことがあるのです。
ちなみに現行法では大さじ2杯のトマト・ペーストが野菜とされているため、トマト・ペーストを使うピザは
上にベーコンが乗っていようが、必然的に“野菜”にカウントされる、というわけです。オバマ法案は、
こんなものを野菜と呼ぶなら、せめてトマト・ペーストは1/2 カップから“野菜”にしようじゃないか、
と言っているのですが……。
これに「待った！」をかけたのは、やはり食品業界。
http://news.livedoor.com/article/detail/6036980/

>>236
おまえ猿にも劣るな。

>>241
>その際は「棒＋輪＝輪投げゲーム」などの異なる候補も挙げることにする。

『候補』は複数挙げておいて、その中から最適なものを選択すればいい。

Watsonは、「Jeopardy!」の質問内容を分析します。まず、何を聞かれているのかを判断する
ために質問を理解しようとします。その際、Watsonは自然言語を分析しなければなりません。
次に、多種多様なコンテンツ（大半が自然言語文書形式）を分析して、根拠を持った解答を複数
見つけようとします。最後に、見つけ出した解答が正しいかどうかを示す相対的な確からしさを、
点数付けの手法に基づいて判断します。
Stephen Baker氏はその著書「Final Jeopardy: Man vs. Machine and the Quest to
Know Everything」の中で、この挑戦について以下のようなわかりやすい例を挙げて説明して
います。「When 60 Minutes premiered, this man was U.S. Presiden（t 米国のドキュメン
タリー番組『60 Minutes』の初回放送時、この人物は米大統領でした）―従来、『premiere
（初めて放映する）』がどういう意味を持ち、そしてそれが特定の日付に関連しているということを
理解するのは、コンピューターには困難なことでした。コンピューターにとって、『premiere』は
『premie（r 首相）』を意味する可能性もあるからです。この質問は人の肩書きに関するものなのか、
それとも番組開始に関するものなのか。その答えが分かっても今度は、『60 Minutes』が最初に
放映された日を見つけ出し、続いてその当時の米大統領が誰だったのかを見つけ出さなければなりません」。
つまり、この質問に答えるには文脈（コンテキスト）に関する高い理解力が求められるということです。
http://www-06.ibm.com/software/jp/data/library/catalog/pdf/watson_content_analytics.pdf

　では、なぜWatsonはヘルスケア分野において有効なのか。米IBM Watson Solutionsでゼネラル
マネジャーを務めるマノジ・サクセナ氏は「ヘルスケアに関する情報は流動性が激しく、データ量は
年々倍になっている。まさにビッグデータを扱っているのだ。一方で、それがさまざまな問題を引き
起こしている」と現状を説明する。例えば、米国において、診察の5分の1が不完全なものであり、
処方せんのミスが毎年150万件発生しているという。
　「このような複雑な分野においてWatsonの能力は重要になってくる」とサクセナ氏は強調する。
Watsonは医療文献約100万冊に相当するデータを高速に解析し、3秒以内に正確な分析結果を
導き出せるという。
　ただし、いくらデータの精度が高くても、最終的に意思決定を下すのは医師だという。「Watsonは
医師にとってカーナビのような存在だ」とサクセナ氏は述べた。
http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1111/01/news122.html

─ すごいですね。
塚本：　応用範囲はそれだけではありません。例えば、六法全書と判例をワトソンに全て覚えさせたとしたら、
どうでしょう？弁護士は法律や判例の調査にかかる時間を大きく軽減でき、本来の顧客の問題解決に
集中できるようになります。企業活動や企業間のやり取り、ニュース･記事･ブログのような社会の動きも、
全て自然言語で表現された情報そのものです。アナリティクス技術を活用することで、これらの全ての情報
を概観し、重要な意思決定を支援することができるのです。
─ なるほど、人間は、本来人間にしかできない、考えることに集中することができるようになるのですね。
何だか、世の中が大きく変わりそうですね。
塚本：　ワトソンは分析テクノロジーの大きな可能性を教えてくれました。このような技術を活用することで、
企業経営者は業務の生産性を上げ、効率化・最適化でき、今まで取り組めなかったような社会的な問題
に本格的に取り組めるようになります。
ワトソンのような分析テクノロジーは、その溝を埋める役割を果たすのです。これまでの企業とお客様、
従業員とのかかわりを根本的に変えて、世界中どこでも適用できるようになるのです。
─ 改めて「確信度」ってすごいですね。
塚本：　はい、「確信度」はすごいです。ただ、誤解して欲しくないのは、ワトソンは確かに「確信度」という
概念の導入によって、メカニズムがわからなくてもより確からしい答えを導き出すことができるわけですが、
だからと言って、さまざまな分析の現場でメカニズムの解明が不要になるというわけではないんです。
メカニズムが解明できる部分については解明し、アルゴリズムが定義できるのであれば、もちろんその方
が良いのです。
http://www-06.ibm.com/software/jp/info/ibmsoftware/bao/interview.html

人間ワザを超えた強み
　何を尋ねられているかを把握したら，次は答えを見つけなくてはならない。先のクイズ番組の際，
ワトソンには合計2億ページにのぼる百科事典と新聞，文学作品をあらかじめ搭載してあった。
知識欲旺盛なジョパディのクイズ王なら，それまでの人生でこうした情報のかなりの部分を吸収ず
みだったろう。だが，例えば医学の文献を考えてみると，「実に多岐にわたる専門情報があって，
1人の医師にすべてに精通しているよう求めるのはほとんど非人間的」とフレーズはいう。これに対し
ワトソンは，まさに人間ではないので，それを完璧にこなす。
　IBMがワトソンをもとに取り組む最初のプロジェクトは，小さな町の開業医が奇妙な症状を示している
患者を適切に診断できるよう助けるシステムの開発になるだろう。その種のものとしてはほかに，
裁判所が過去に下したあらゆる判例を蓄積した法律向けのシステムや，全世界の上場企業が公開
しているすべての財務資料の全文を記憶している財務向けシステムなど，いろいろ考えられる。
http://www.nikkeiscience.com/2011/03/20115-13d9.html

IBM Content and Predictive Analytics for Healthcareは、非構造化データの検索・分析を支援する、
医師や医療の専門家向けの革新的なソリューションです。膨大な量の診療情報や事務情報に埋もれ
ている医療情報を正確に抽出し、情報の関連性を把握することで高度な診断や治療に活用できるよ
うになります。IBMのソリューションは、傾向、パターン、偏差を特定し、予想される結果の確度を割り
出すことで、生の情報から診療に必要な洞察を素早く得ることができ、今まで数週間や数ヵ月かかっ
ていた作業が、数分もしくは瞬時に完了します。その結果医療の専門家は、高リスクの患者に対して
より効率的な治療を施すことができるようになり、また医療の安全性の向上と高品質な診療の提供に
対して保険会社から保険料の払い戻しを受けるためのモデルを策定できるようになります。
http://www.jpubb.com/press/print.php?item=308993

Watson クイズ番組に挑戦する質問応答システム
http://www.math.ryukoku.ac.jp/~www-qma/lab/IPSJ-MGN520717.pdf

質問応答システムWatsonが示す未来
http://www-06.ibm.com/ibm/jp/provision/no70/pdf/70_SpecialCont2.pdf

東大のどの学科を狙うかで難易度がかなり変わってきそうだな
コンピューターならやっぱり理系の方が入り易いか？
数学や理科は文意を読み取る事さえできれば大抵の問題は解けそうだ
逆に論述問題とかは苦労しそう

人工知能ではなく単なる抽象データベース検索だろ

>　コンピューターである人工知能は、膨大なデータを暗記したり、計算したりするの
>は得意だが、自然言語と呼ばれる人間が日常的に使う文章や、紙に描かれた立体図形など
>を理解するのが苦手だ。
>http://www.yomiuri.co.jp/science/news/20111105-OYT1T00477.htm

森田実が鋭く指摘「福田康夫はﾁﾝﾊﾟﾝｼﾞｰに似ている」
http://unkar.org/r/giin/1190574396

画像認識システムは、福田康夫とチンパンジーが混同されるくらいの精度なら十分。
いくつもの『候補』を挙げて、どの画像が一致度が高いかを『検証』すればいい。

<イメージDNA>を使って「類似画像検索」と「画像マッチング」
という二つの画像ビジュアル検索機能を提供しています
類 似 画 像 検 索：
大量画像から、「視覚的に似た画像」を抽出します。言葉では表現しきれない
感覚的な画像検索を可能にしています。
http://www.ltutech.com/files/LTUtech_Japanese.pdf

ウェブ上の類似画像に付加されたメタ情報に基づく画像スコアリング
http://www.interaction-ipsj.org/archives/paper2011/oral/0026/0026.pdf
類似画像検索サービスGazoPaが革新をもたらすネット検索の世界（1/4）
http://www.hitachi.co.jp/products/it/uvalue/seed/seed21/index.html

数学の試験問題なら、多義的な解釈の可能性を
排除した表現で問題文が記述されるから
「問題を解く」のはそれ程困難じゃない
が、出題された問が
「与えられたキーワードを使って問題文を作成せよ」
だったら…

問題を解くのではなく、パターンを区別する
つまり一致した過去データによって単純比較するだけ。

未知の創作問題を解けるのと東大合格では超えられない壁がある。

「未知の創作問題」って言ったって、解答を導く為の情報は全て
出題文（と、図）に記載されてる、「完全情報ゲーム」ってヤツだよ。
しかも、単語の一つ一つが、異なった（そして妥当な）解釈を
されないよう注意深く定義されている。
だから、どの（許された）経路で通ろうが同じ目的地の解答に辿り着ける。
そうじゃないと、入試の翌日にどこかの大新聞が社会面で大々的に叩くぞ。
「こんな杜撰な問題を出題した！」って。

そんなタイプの問題を解くのに適したシステムがワトソンじゃんよ？

それでも確かに、いわゆる「証明問題」を述べさせるのは（根源的には）無理だとも思う。
あれは「現代文」でいうところの「提示されたテーマに付いて小論文を記せ」
というのと同じ根っこを持つ性質の問だから。

あくまでも目指すだけだからな。
のんびりあそびみたいな仕事してるな。

絶対、結果出ないよ、こんなぬるま湯に浸ってる連中じゃ。

>>253
パターンに登録できる既出の概念と登録できないパターンは違う。
機械が思考し考えれば話は違うが、そんな機能はない。

>>256
証明問題を除き、数学の問題は実質的に
コンピュータプログラム作成の為のフローチャートと一緒じゃん
つーか、その問題は解ける事が保証されているというか
チューリングテストに悩む事もない
入試で、過去には存在しなかった解法を編み出す事を要求する事もないし

>>244のがキチガイに見える件

日本語でおｋ

>>259
まず電源を入れます

荒らしが沸いてきたようです

人口知能が完成すると自己発展を繰り返し、人間を超えた存在になるであろう。

テキストマイニングやデータマイニングは、不適切な候補を『除外』するアルゴリズムが必要。

>　コンピューターである人工知能は、膨大なデータを暗記したり、計算したりするの
>は得意だが、自然言語と呼ばれる人間が日常的に使う文章や、紙に描かれた立体図形など
>を理解するのが苦手だ。
>http://www.yomiuri.co.jp/science/news/20111105-OYT1T00477.htm

自然言語や画像認識は、『候補』をいくつか挙げておいて、然る後に妥当性を『検証』する。

夜中になると　台所を這い回る　タワシ
ミミズの骨折
カエルのクロール
アジの開き直り
http://www.geocities.co.jp/MusicHall/6654/attarakowai.htm

自然言語処理は前後の『文脈』からして、非現実的な解釈は除外。

>新幹線の車内販売にさおだけ売り
>白黒テレビでゴレンジャー あわんあわん
>ショートケーキのイチゴのかわりにトロ
>ジェイソンにひょっとこのお面 あわんあわん
>犬にチョンマゲ あわんあわん
>クラゲに人生設計 あわんあわん
>http://www.3131.info/%E5%98%89%E9%96%80%E9%81%94%E5%A4%AB/AWAN+AWAN!!/

画像認識は『背景状況』に、著しく合わない候補は除外。

やっぱり体がなきゃ無理でしょ・・
ボディとセンサーの構築が先だよ

>>3
データベースのキャッシュにヒットさせるようDBサーバーに大量のメモリを搭載すりゃいいよ。あとは自然言語を理解するアプリの性能次第だな

「フェルマーの予想」は、「谷村・志村の予想」とのリンクで解答できたという。
このように数学の世界では、他の理論が解答のキーになる場合が多い。

数学の有名な未解決問題集
http://www.alpha-net.ne.jp/users2/eijitkn/mondai.html

未解決問題は他にもあるが、他の理論とのリンクがしやすいように、「数学クラウド」
を用意しておきたいところ。かの「東大理系数学」で満点近く得点できたとしても、
それは高校数学という限られた範囲にすぎない。そうした既存の数学理論は全て
コンピュータに任せて、人工知能IBMワトソンのように出し入れ・加工変形も自在にし、
その上で人間の頭脳で既存の数学理論を超える、新たな新理論を構築していきたい。
さらに言えば、数学の有名な未解決問題集をコンピュータを使って試行錯誤してる間に、
また新たなる予想理論が出てくるかもしれない。

>>263
未だに、誰かのジョークを笑ったり
自らジョークを「場をわきまえて」発するAIはないからなぁ

それが出来たら、現行人類は主人の座から降ろされちまうが

>>267
自我や心をもったAIは既に人工とは呼べないね。知的部分の原理を人が生み出しても
それから派生する仕組み（原理ではない）はその後の学習（他との関係）で生成される。
行動の主因となる判断が論理的な原理ではなく心という境界が他に依存する
類であるから。それが理解できない糖質が沢山いるけどね。

それらの学習の原理が学べないものを許す類であるなら才ソの原理を超える
機能を実現することは無理なわけで、貴方の言う非合理、非論理な行動の類ですね。
もっと分かりやすくいえば自殺したり戦争したり。精神病になったりってことね。

質問応答型人工知能搭載の『司法クラウド』の登場が楽しみ。

判例秘書　■判例延べ27万件を収録
http://www.hanreihisho.com/hhi/index.html

塚本：　応用範囲はそれだけではありません。例えば、六法全書と判例をワトソンに全て覚えさせたとしたら、
どうでしょう？弁護士は法律や判例の調査にかかる時間を大きく軽減でき、本来の顧客の問題解決に
集中できるようになります。企業活動や企業間のやり取り、ニュース･記事･ブログのような社会の動きも、
全て自然言語で表現された情報そのものです。アナリティクス技術を活用することで、これらの全ての情報
を概観し、重要な意思決定を支援することができるのです。
http://www-06.ibm.com/software/jp/info/ibmsoftware/bao/interview.html

ただ自然言語については、まずその用法を百科事典とかで予め定義しておく必要がある。
鳥類は空を飛ぶとか魚類は水中を泳ぐとか、人間は思う考える（人間は考える葦である）とか、
名詞はその属性によってそれぞれの一般的動作・一般的状況は、予め多種多様に定義しておく。
また「現実にありえない状況」（例・女性は子供を生む機械である）は、エラー定義しておく。

第二に、相撲界の稽古で「かわいがる」という言葉があり、何かあると「かわいがってやれ」
と言って、通常は土俵で身体が動けなくなるまで、ぶつかり稽古をさせ、立てなくなったところに、
竹刀やほうきなどで、尻を叩き、あるいは口に砂を詰めたり、塩を詰めたりするようだ。
http://www.st.rim.or.jp/~success/sumou0709_ye.html

どういう意味を選択するかも、文脈に応じていろいろ変えられるようにする。
例えば「かわいがる」というのも、相撲部屋だと「集団リンチ」の意味になる。

『コンピュータ画像認識』について。

1917年、ニューヨークでの展示会において、市販されている便器に「泉」というタイトルをつけ、
R・マットとサインをして出品した（R・マットは、便器の製造メーカーだとか）。
http://www.arclamp.jp/blog/archives/000255.html

このように輪郭モデルに当てはめようとすると、「泉」と「便器」の区別がつけられないかもしれない。
そこで『候補』をいくつか挙げてみて、後からどれに当てはめるのが最適かを『検証』する。

現状重量物搬送作業における労働環境を改善するため、産業用ロボットの導入が進められているが、
袋(柔軟物)などの不定形品の積み下ろしを行う場合、個体差が大きく、判断・調整が困難である為、
http://www.chusho.meti.go.jp/keiei/shinpou/shinrenkei_ninteijirei/6chugoku/6-48-110202.pdf

あと雲とか海とか雪とかの輪郭の取れない『不定形物体』は、『色彩』や『波状』が判定基準か。

>>266
なんか、禿げ　って単語が浮かんだ

人工知能に落語を聞かせて、どう面白かったのかを説明させて
ちゃんとした答えができるようになれば認めてやる。

ついでに、エンピツとか消しゴムに仕込める程度の大きさに

>>272
それって何の役に立つの?
東大に入学できても役に立たない気がする。
AIにも意思を持たせるのは簡単だけど、これも何の役にも立たないので
やっていないだけ。おもしろいだけでは研究にならない。

>>270
パッと見た感じでは、『洗面器』ってとこかな。

フレーム問題か

時速200キロのストレートを放るピッチャーなロボットを作って甲子園で優勝すれば
早稲田に入れることができるかな？

開発の特長
1．部品を取り出してから姿勢を認識することで、整列処理を単純化・高速化
・バラ積みされた部品の、つまめる部分のみを認識し、一旦、平面上に取り出し
・部品をひとつだけ平面上に置くことで、部品形状と姿勢を高速認識
・複数ロボット(2〜4 台)による持ち替えで部品姿勢を調整し、部品パレット上に整列
2．取り出しに特化した 3 次元センシング技術
・乱雑に積み重なっている部品をひとつずつ取り出すことだけに特化した画像認識手法を開発
・ロボットハンドが入る隙間を確認し、最速約 3 秒周期での取り出しが可能
開発システムの効用
1．積み重なった状態で個々の部品を認識する場合に比べ、扱うことができる部品が増え、整列
時間も半減
2．平面に取り出してから姿勢を認識するため、部品ごとの３次元形状の登録が不要
3．１つのシステムで複数種類の部品を同時に扱うことが可能なため、部品数によらずシステム
コストが一定
http://www.mitsubishielectric.co.jp/news/2011/pdf/1011.pdf

http://www.zeta-bridge.com/news/doc/11/0407.html
顔写真から自動的に似顔絵を生成し、"笑顔度"や"男っぽさ、女っぽさ"も測定できる！
株式会社ゼータ・ブリッジ　画像認識技術を体験できるデモサイトをオープン！



# 計算機技術を利?した，「カメラの進化」第２幕
$ 第１幕：フィルムを撮像素?で置き換える（デジタルカメラ）
# 「レンズが結んだ像」を?精度にデジタル記録する
$ 第２幕：レンズから?直し．「撮るだけ」でないカメラ
# 計算（画像処理）により，思い通りの画像を作り出す
http://www.cv.info.hiroshima-cu.ac.jp/~hiura/lec/iip/ip-intro.pptx.pdf

>>269
＞また「現実にありえない状況」（例・女性は子供を生む機械である）は、エラー定義しておく。

高校生がミスしやすい多発誤答パターン　数学１Ａ２Ｂ　秋山仁
http://store.tsutaya.co.jp/item/sell_book/9784410137112.html

画像認識にしても自然言語処理にしても、認識ミスしやすい『誤答パターン』は、
予めエラー定義しておくことが大切と思う。

そうですね。あらかじめ定義しておく基本中の基本な。

だが、量が恐ろしく多い。
どうするんの？

自動で答えを生み出す計算とか妄想しているのかな、自動とか定義やら処理とは
別の方向性なんだけど。

＞提案方法では，走路内の歩行者を注目領域として抽出する際に、侯補領域中の誤検知を抑え，
＞http://img.jp.fujitsu.com/downloads/jp/jmag/vol59-4/paper11.pdf

高校生がミスしやすい多発誤答パターン　数学１Ａ２Ｂ　秋山仁
http://store.tsutaya.co.jp/item/sell_book/9784410137112.html

画像認識にしても自然言語処理にしても、認識ミスしやすい『誤答パターン』は、
予めエラー登録しておくことが大切と思う。

可能性の扉を拓く「確信度」という概念、医療分野の場合
http://www-06.ibm.com/software/jp/info/ibmsoftware/bao/interview.html

自然言語処理や画像認識に完璧は無いという前提で（人間だって間違える）、「確信度」を設定する。

─ で、そのクイズ番組でクイズチャンピオンに勝つことは、すごいことなのですか？
塚本：　はい。すごいことなんです。「どこがすごいの？それはなぜ？」って顔をされていますね？
─ はい（笑）。何が、どう、なぜすごいのかを知りたいです。
塚本：　アナリティクスという観点から見ると、ワトソンのすごさのひとつは、「解答しない」
という選択ができる点です。
─ 「解答しない」という選択なら、私でもできますが・・・
塚本：　そうですね。ただ、最初から解答しないのではなく、解答しないという判断をする、
ということなのです。まず、クイズのルールについて補足をしますが、間違った解答をした場合は、
減点されます。ということは、解答にどの程度の確信が持てるか、ということを分析結果として持
っているからこそ、解答する・しないの判断ができるわけです。「確信度」という概念が組み込ま
れているというところが肝なのです。
─ 「確信度」という考え方は今までのコンピューターにはなかったことなのですか？
塚本：　はい、ありませんでした。従来のコンピューターは、処理の仕方を定義したアルゴリズムがあり、
そこにデータを与えることで、ひとつの答えを出すというもので、基本的に、アルゴリズムが間違っ
ているとか、データが間違っているということは想定していないのです。つまり、コンピューターにとっては、
与えられた条件の中での答えの確信度は100%なのです。このデータをこの方法で計算してくれということを、
言われたとおりにやるだけなので、悪く言えば、融通が利かないのです。
─ なるほど。で、ワトソンはその大前提を覆し、データが間違っているかもしれない、アルゴリズムも
間違っているかもしれないという可能性を加味して、答えを吟味するわけですか？
塚本：　はい。そのとおりです。
─ でも、そもそも、正しいデータと正しいアルゴリズムを与えてあげれば、そんなこと必要ないわけですよね？
塚本：　そうですね。ただ、考えてみてください、実際の世界では、すべてのデータは常に正しいですか？
そして、アルゴリズムは？そもそも、アルゴリズムというのはメカニズムがわかって初めて定義できるものです。
世の中のすべてのメカニズムが解明されているでしょうか？
─ 確かに解明されていないことの方が圧倒的に多いですね。世の中の大部分である、メカニズムも分からない、
データも正しいかどうかわからない、そういうエリアについても、より確からしい答えを導くことができる・・・
塚本：　まさにそういうことなんです。
http://www-06.ibm.com/software/jp/info/ibmsoftware/bao/interview.html

第5世代コンピュータの夢ふたたびか

必死にＩＤ変えてコピペーするキチガイが１人いるようです。
デタラメもほどほどにね。

↑
レスするお前も同類ｗ

if文の組み合わせだけじゃこのレベルは無理だな。

名前の記入の時点で挫折しそう

どうせ、国家予算に寄生するつもりだろう。
東大は昔から常にそうやってきた。
東大廃止しないかぎり、寄生虫体質が変わらない

>>285
おまえがｺﾋﾟﾍﾟｰの犯人か？いいかげんにしたら？
>>286
考え方の基本は初めての人工知能が生まれてから方法論は
まったく変っていないよな。単にいろんな説明をしただけで本質は
全部同じやり方の側面の違いだけ。
メタ的情報の域から飛び立てないのが現状てこと。全て論理ベースだもの。

↑
そうやってムキになって怒る馬鹿が、荒らし野郎をつけあがらせるんだってば！

基本的に「コピペー荒らし」は愉快犯だから、そいつの相手をするのは愚の骨頂。

>>291
言っちゃあ悪いが、お前がその張本人だという自覚はあるのか？＞ID:BN9gziD7

国立情報学研究所は廃止するべきだ

結局エキスパートシステムってこと？

>>290
コピペーしている奴の知能が相当低いことはわかる。

核のボタンを安心して任せる事が出来るほどにはならないだろうね。

>>296
核のボタンを押すことが人類の未来に良いと考えるだろ、普通は
減らせるときに減らしておけ。

シーンに自動でタグ付けする技術
http://jp.fujitsu.com/journal/strength/technologies/201104.html

＞「建物」や「車」等の物体名や物体の面積比から「都会」とタグ付けします。

駐車禁止とか制限速度とかの道路標識の一つでも認識できれば、「道路（公道）」というタグ付けが簡単になる。
（「道路（公道）」以外の場所で、駐車禁止だの制限速度だのの標識が立っている場所があったら教えてくれ）
また物体の面積比がわかれば、撮影された映像一枚一枚について、その実物大の大きさや遠近を推定することもできる。
（人間と自動車を実物面積で比較したら、相撲取りと軽自動車で比較しても人間のほうが小さいはずだ）
それから撮影時間帯や撮影場所も電波時計やGPSで記録しておけば認識の精度も上がるはず。
（夜の時間帯でも明るい場所といえば大半は屋内、屋外であれば甲子園球場くらいしか考えられない）
あとは人々の「服装」を観察して、白い服を着てる人が多いなら病院か食肉工場という推定も可能かも。
それから同じ服を着ている人が多いなら、そこは会社か学校か軍隊と推定できる（常に制服とは限らないからダメか）。

またコピペ君の病気の再発だな。あげんなｋｓ

ケチ付けるしか能のない奴には気にせずやっとくれ

なんだ本人か。毎回ID変えて乙

うわ、マジで気違いだ

>>298
＞あとは人々の「服装」を観察して、

中国へ行けば、馬賊の処刑シーンを『南京大虐殺』と称して貼ってある写真がいくらでもある。
しかしながら文盲な中国人にそれを判断することは不可能に近い。
このように人間だって写真を見ただけでは何の写真だかわからない場合も多い。

鍋や皿が沢山置いてあればたぶん台所、布団が敷いてあればそこは寝床、緑が濃く茂って
おればそこは森林、水流があればそこは河川、ざらざらの不定形で平らなようならそれは砂。
だいたいのところで見当をつけて、わかるところから順にタグ付けしていけばいいと思う。
いろいろな方法を試してみて、妥当性の高いアルゴリズムを採用していきたい。

最強のカンニングマシーンの登場だな
あんま賢く作っちゃうと人間の価値って何になっちゃうぞ

>>274
AIに意思を持たせるのは極めて困難つうか見当も付かないけれども？
だって、どうやってAIに「これは愉快」「これは退屈」という、価値判断を行わせるよ？
現状のAIは今自身が生成している文に付いて「面白い」「駄文」或いは
「画期的」「ありきたり」の評価なんか出来ない
尤もらしさや整合性の評価ならワトソンで達成しているが

>>302
お前は猿か？

>>306
お前は何を望みにこのスレに書き込みしてるんだ？
味方も同意もしてくれる奴なんか居ないだろうに

>>307
うわ、マジで気違いだ

>>308
図星を突かれて痛くても沈黙してれば傷口を更に悪くする事もないのに
誰でも孤独は辛いよね

完璧な人工知能などできてしまえば、悪いことをやっている者たちの
悪事がみな暴露されてしまうではないか。
王様は裸ですというような正直者では役にたたんのだ。
原発は安全ですというような利巧なシステムでなければな。

思考とは何か、意志とは何か、という問いに与えることが出来る無数の回答のうち、有効性を東大の入試で測定しようというのはなかなか面白い。
しかし、パターン認識とその組み合わせという回答からの延長線上にはないのははっきりしているのに、10年後なんて張ったりかまして大丈夫なのか？
単に予算が10年分しか組めなかっただけかも知れないが。

>>309
荒らすなｋｓ

NII、「人工頭脳プロジェクト」キックオフシンポジウムレポート
〜ロボットは東大に入れるか
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kyokai/20111216_498962.html

含意関係認識
ttp://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/498/962/983.jpg

倫理の設問例:　自我同一性
ttp://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/498/962/999.jpg

ん〜、正直いって10年のプロジェクトで、これが解けるようになるとは思えないなぁ。
でも、なかなか有意義なチャレンジかもしれない、とは感じる。

新井紀子氏の提案は、IBMのワトソン(DeepQ&A)とはまた違う、かなり新しい切り口の
野心的な試みだというのが、記事を読んでよくわかったような気がする。

またURL貼り付けキチガイ病君が発病したようですね、
ここはニュース板でオナニー妄想スレではないよ、上げんなハゲ

>>315
すみません、素でわからないのですが、きちんと説明してほしい。
ニュー速＋板と違って、ここは科学ニュース板だから
少し前のニュースでも、新しい関連情報が出てきたら
それを紹介して、保守ageしても構わないと思うんだけど
だめなのかな？

ちなみに自分がこのスレに書いたのは >>210 が始めてで、>>314 は二回目。
他には書き込んでないけど、誰か別人と間違えてない？

ちょっと訂正。>>314 に貼った画像は >>313 の詳細説明の一部。正確には 三回目だった

つか、このスレ後半は一部の人の論争専用になってたのか…　気づかなくてゴメン

>>314
頭がおかしい奴にマジレス返す事はないよ。
それより新しい情報の紹介の方が全然ありがたい。