人工知能の専門家Mark

I am a specialist of artificial intelligence.
Is there any question?

>>1
があｆｋがこあおｋがｄ「おｋだおかがｄｌがｌまｄｆが

というわけで終了

これでもみて落ち着け>1
http://ichigo.sakura.ne.jp/~go/img/img-box/img20030915215033.jpg
http://ichigo.sakura.ne.jp/~go/img/img-box/img20030915215640.jpg

2 is so fool that he can not understand English.

日本語ＯＫ

>>1
How are you a specialist?

>>1
What is the AI of yours?
Please tell us your definition of Artificial Intelligence.

>>1
I am the psychotherapist. Please, describe your problems. Each time
you are finished talking, type RET twice.

The AI means a kind of algorithms.
It behaves like a intelligence of living things.

>>9
Sorry , I think it is not a definition.
The definition has to be written in Mathematical language.

I can't assume your viewpoints of AI.
Please show me a meaning of the intelligence.

Modal logic? Learnability? apporoximation technique? Models? or something?

>The definition has to be written in Mathematical language.
Why?
The word "AI" is not used for some mathematical proof.

In case of our academic world, such as a journal paper or some
conferences, the keyword was used very carefully.

When we discuss without a clear definition,
it will be difficult to reveal the nature of the problem.

Everyone has his own AI.

>>12
Your last sentence made me moved a little.

>>1
Is this a pen?

>>14
No, this is not a pen.

are you a pen?

>it will be difficult to reveal the nature of the problem.
The word "AI" is not used for some mathematical proof.

グーはチョキに勝ちます。
チョキはパーに勝ちます。
グーはパーに勝ちますか？

>>1は人間なのか？
AIなりきりスレかと思タヨ

AIの話をすると、必ずAIの定義に突っかかっていくバカがいるけど
AIの定義って必要か？
人間は文字をどうやって認識しているか？
そのアルゴリズムがAIなんだろう。
アルゴリズムの定義をしろといわれても、それは微妙。

>>21
Everyone has his own AI.

今は人工知能ってどんな事ができるの？
逆に今の問題は何？

今の人の知能ってどんなことができるの？
逆に今、人の知能でできないことってどんなこと？

22の質問は、それぐらい漠然とした質問なんだって。

23が文盲なだけ
っぽいが

>>22
それぞれ

人工知能 できる事

人工知能 今の問題

で検索すると、それなりに出てくるかもしれないね。

人工知能なんて言葉が先行しているだけで、
人工知能なんてものはそもそも存在していないんだよ。

事実、今の人工知能というものの研究は、計算可能性等の
数理モデルの話になってるじゃん。
もしくはNPの順最適解の発見法。

>計算可能性等の数理モデルの話になってるじゃん。
これはどういう意味？

人間にできてコンピューターにできない事って
基本的にＮＰ問題なわけでしょ。
ＮＰじゃなければ、コンピューターにできるわけだから。
そういう意味では、ＮＰの順最適解の発見法でいいんじゃないの？

>>27
> これはどういう意味？
たとえば、基本的な所でTM>Pushdown-Automata>Automata
のように、計算モデルでの計算能力の違いとかかな。
いろんなモデルがあるわけで、知的な対象(微妙な表現)
を扱う場合、どういったモデルが適切なのかといったこと。

加えて、別にNP問題は人間も解けているわけじゃない。
なんらかの経験で順最適解のようなものは出せるけど、それは解いているとは言いがたい。
ヒューリスティクスの発見はニッチ的によくあるけれど。
人工知能はむしろヒューリスティクスよりも、それをのせる数理モデルの話
の研究に近いかと。

手続き型言語にPrologが埋め込まれてたら面白いかな？
こんな文法なら共存できるかな？

●プログラムの直接追加
prolog.add_program ('father(taro, jiro).');　プログラム一行追加

●プログラムファイル操作
prolog.new_load (ファイル名);　　　新規読み込み
prolog.add_load (ファイル名);　　　追加読み込み
prolog.save (ファイル名);　　　　　書き出し

●全プログラムクリア
prolog.clear_program;

●bool型問い合わせ
if prolog.ask('father(saburo, shinji)') then ...;

●条件に合致する答えを得る
prolog.get1_answer('father(F,shinji)', V1);　shinjiの父をV1に入れる。なければnullが入る。
prolog.getAll_answer('father(taro,F), V2); 　合致する答え全てをV2に受け取る。V2は線型リスト
prolog.get1_answer_cont('father(taro,F)', P, V1);　繰返し問合わせ用。Pにどこまで探索したかの記録を保持。

　繰返し問合わせしながら何かを行う例
P=0;
repeat
　prolog.get1_answer_cont('father(taro,F)', P, V1);
　if prolog.ask('female(' + V1 + ')' ) then ...;
　．．．
until V1=null;

>を扱う場合、どういったモデルが適切なのかといったこと。
言語解析やってる人くらいじゃないの？
そんなのやってんの。
っていうか、やってないような・・・
いろんなモデルって他にどんなのがあるの？

>加えて、別にNP問題は人間も解けているわけじゃない。
だから、順最適解なんじゃない？
それのせる数理モデルってなに？

応用上の観点からすれば、ヒューリスティックの発見の方が
よっぽど重要でしょ。
羽生名人を打ち負かしたとなれば、それはそれでかなりすごい。
ロボットが上手にあるけるヒューリスティックなんてのは
お金がわんさかはいってきそうだ。

>>30
エジンバラ大学の人工知能研とか
カリフォルニア大学の物理情報研究室とかみてみろって。
どっちも論文公開しているから。

ヒューリスティクス発見したいなら、人工知能とは線引きをするべきかと。
っていうか、ヒューリスティクスよりも人工知能はメタヒューリスティクかと。
そこが数理モデルにあたいする。

>>31
具体的なリンクキボンヌ
っていうか、モデルの名前を教えてよ。
それって、計算機モデルだよね。
オートマトンとか、ＰＤとかＴＭとか。

ヒューリスティクス、メタヒューリスティクス、メタメタ・・・
なにをヒューリスティクスと呼ぶかは微妙な気もする。
メタになればなるほど、発見するのは困難で
結局、ヒューリスティクス→メタヒューリスティクスと解析が
進んでいくわけだ。
で、メタ度を高めていくと究極の人工知能になるかといわれると
そうでもないような気もする。
究極の人工知能はメタがいっぱいついてるアルゴリズムである事は
確かだと思うけど、
メタがついていないヒューリスティックスを使ったからといって
人工知能でない、わけでもない。
究極を目指すために、初歩から攻めていくアプローチは正しいと思うけど。

たとえばエジンバラのやつを一つ。
http://homepages.inf.ed.ac.uk/svijayak/

モデルって名前がついてないものがほとんどなわけで、
有名な等価モデルがあるもの位しか名前がついてないような。

あと、メタメタの話は私には少し難しいのですが、
汎用性、具体への適応可能性という意味でメタを使っています。
OOでいったら基底クラスみたいな意味で。

メタについてのメタな話はメタメタになるからやメタほうがいい。

>>15
No, I am Manko.

>>33
なかなか面白い研究をしてるね。
リンクありがと。
でも、君が言ってるモデルはオートマトンとは全然違うモデルね。
モデルにはいろんな意味があって、
リンク先のは統計モデルです。

メタがつくとより抽象的なものになります。

まあ、モデルにもいろいろあるってこった。
私としてはPAC学習の方が好きだから。

個人的にはメタメタはメタで記述可能だと考えている所存で、
メタメタはメタではないのかと思っています。
classがclassで書けるように。

C++なら、classのメタはテンプレートかな。
メタのメタってのは不毛なことが多い。
議論の仕方の議論とかな。

ここはネタスレじゃなかったのか？

メタメタはメタで記述可能じゃないよ。
そもそも、記述ってなんだよ・・・
メタヒューリスティックとヒューリスティックの差が
メタメタヒューリスティックとメタヒューリスティックの差であるわけだから。

メタメタはメタになった最初の段階で記述可能な気がするけど。

スレ違いの悪寒。
メタ議論はLISPでも学習して体で覚えろよ。

オートマトンとニューラルネットは
両方ともモデルと呼ぶんだが、
それを同一視してる時点でちょっといたい。

PAC学習が好きとかそういう問題じゃなくて、
君は無知すぎる。
PAC学習じゃない学習が何かも知らないだろうし・・・

MAT学習。

>>43
ここでそういう話は、愚の骨頂。
なにか言いたいことがあるなら、公的な場で堂々と話ましょう。
お互いに顔も経歴も知らないんだしさ。

僕もマットでの学習は大好きです！

個人的な見解を述べると、分類問題を解く上で、
順序機械によるオートマトンと、最も基本的なBoolベースの
ニューラルはほぼ同じ程度の計算能力を持つと捕えています。

0-1の連続値を扱うニューラルは基本的に離散ベースの認識機械とは別なものだと
いうのも最もですが、それは、ニューラルモデルと、オートマトンの違いというより
連続と離散の違いかと考えております。

ニューラルネットは魔法でもなんでもなく、ただの確率モデルってのが私の見解で、
それはマルコフ(確率有限オートマトン)に通じるものだとも考えております。

よって、オートマトンもニューラルも認識モデルとしてそう変るものでもないかと。

>ニューラルはほぼ同じ程度の計算能力を持つと捕えています。
バカですか？
ニューラルネットは適当な数の中間層を持ってくれば、
任意の写像が構成できます。
でも、ニューラルネットの意義はそこではないでしょ。
計算能力って・・・

じゃあ、ＰＤとニューラルネットについて語ってみてください。

計算モデルと統計モデルの違いがわからん馬鹿が
この世に存在するとは・・・

PDじゃなくてPDA

>>47
悪いけど、もうやめにします。もとはネタすれだしね。
無知を高らかに掲げる人はとにかく信用に値しない。

>ニューラルネットは適当な数の中間層・・・
この文章であなたの程度がしれました。
ニューラルネットと正則モデルの区別をやたらつけたがる時点で、
数学が苦手なのは明らかだし。線形分離出したいのかもしれないけど、
知識獲得と表現を混同しているのが感じられます。NNとMMの違いがあるのかと。
情報屋さんの香りがしませんな。制御屋さんかな。

けなすのもけっこう。学会等で、あなたのような人にであったら
十分に質疑させてもらうのでよろしくね。
情報処理、電気通信のそれけいではよく出没しますので。

間違いその１
オートマトン！＝マルコフモデル

間違いその２
計算能力！＝関数表現能力

間違いその３
応用屋が理論屋にとってちんぷんかんぷんの事を言うのは
逆もしかりである。

間違いその４
情報処理、電気通信系の学会のレベルは低すぎる

カールシム図が10年くらい前にCGで見せたBOXが進化していくAIのヤシは
あれはどういうアルゴリズムなんだ？
遺伝的アルゴリズムかな？知っている人解説よろしく

マルコフモデルについて書かれている入門書を一冊手にとって見てみな、
マルコフモデルは確率有限オートマトンの一種って言葉がでてくるから。
詳しくは、決定性確率有限オートマトンかな。

間違いその５
>>52の「詳しくは」の使い方が間違ってる

まあ、確率オートマトンとオートマトンは違うんだが・・・
プッシュダウンオートマトンと確率オートマトンの関係はなんですか？

>詳しくは、決定性確率有限オートマトンかな。
マルコフ決定過程とかがごちゃ混ぜになってるなｗ
確率的なのに決定性ときたか。

おいおい、出力系列から状態遷移は決定的に定まるだろ。
HMM(非決定性確率有限オートマトンね)が有名になったいま、
マルコフの非決定と決定の違いを間違えるのは、ちょっと恥ずかしいよ。

隠れマルコフモデルってなにが隠れているかしってる？

>>50
つまり、ふつー IEEE といいたいわけか。

プッシュダウンは状態にスタックがあるもの。
つまり状態に対し、スタックの深さ乗の内部状態が生じうる。

確率オートマトンなんて初めて聞く言葉。
おそらく決定等の形容詞がつかないと具体的なモデルは存在しないはず。
ググッても具体的なモデルとしてでてこないし(34件です)。

まあLR-HMM等を知っていれば、重さと長さを比べるくらい
バカなことを聞いているってのが分かると思うけど。
俗に言う、トンチンカンな質問。

>>56
IEEEってあんた・・・.

>>51
karl Simsのブロックの進化は今の手法の名前を使うなら、
遺伝的プログラミングかな。
機能ブロックをグラフ状に組み立てて、帰納的に固体を生成しております。

>>58
間違いその4へのレスだよ。

確率オートマトン
http://www.google.co.jp/search?q=%E7%A2%BA%E7%8E%87%E3%80%80%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%9E%E3%83%88%E3%83%B3&ie=UTF-8&oe=UTF-8&hl=ja&lr=

隠れマルコフモデルはこれを読め
http://www.genome.ad.jp/Japanese/lect/14-09.html

オートマトンやらPDAやら
http://www.kikuken.org/yu/jugyo/automata/1999/page2.html

決定性、非決定性の説明は探すのが大変なので自分でどうぞ
http://www.google.co.jp/search?q=NFA+DFA+%E9%81%95%E3%81%84&hl=ja&ie=UTF-8&oe=UTF-8&c2coff=1

マルコフ決定過程
http://infoshako.sk.tsukuba.ac.jp/information/Keiko/Home/laboratory/ikuta_lab/studyj.html

>おいおい、出力系列から状態遷移は決定的に定まるだろ。
なんの話をしてるんだろ？

あー知っている人がいてよかった。
>遺伝的プログラミングかな。
そうですよね。あのCG始めて見たときほんと驚きました。生物の進化が生々しい。
カールシム図ってひとは天才なのですかねえ。
当時シム図はシンギングマシン社にいたのでしょうか。超並列のスパコンのメーカ
ですよね。
今は何やっているのだろう。

>>61 >>62 >>63
やたら稚拙な検索ですな。
どの説明のページにしても、その名物ページってのがあるんだけど、全然はずしてるね。
言語クラスとか、HMM、マルコフ決定過程、どれにしても、しょぼい。
C++のリファレンスとして「独習C++」をだしてくるくらい、的外れ。

なんにしても「確立オートマトン」そのものについて書かれているページはないね。
決定性、非決定性確率有限オートマトンについて書かれているページはあっても。

あとプッシュダウンはCFG出したいのはわかるけど、これもちょっと。
いまどき、チョムスキーのクラスでの説明だけで対象問題を表現できるなんて思ってるの？
少なくとも人工知能ではその各クラスでの学習可能性等に対し記述しているのかがないと、
話にならん。コンパイラをつくっているわけじゃないんだし。

>>64
Lawrence Rabiner の「A tutorial on hidden markov models and selective applications in speech recognition」を見て欲しい。
隠れマルコフの「隠れ」の意味がわかったら、そんな疑問は吹き飛ぶ。

あと、ネタスレなんだからsage進行でいいじゃん。
まったく、たいしたこと書いてないんだから。

まだわからないのかなぁ。
計算機モデルと、統計モデルの違いが・・・

NN、ＨＭＭ、ＳＶＭ、ＧＭＭ
が属するクラスと
FDA,PDA、TM
が属する概念のクラスは
違うんだよ。

確率オートマトンは
まず、オートマトンって言う概念があって
その状態遷移を確率的にした物。
たったそれだけ。

隠れてるのは状態ね。
これは、ニューラルネットの中間層と同じ働きをするんだな。
観測できない状態を予測するわけだ。
ＧＭＭでいうどのガウシアンに含まれるか、とか。
そういう意味では、ＳＶＭは違ったね。

>どの説明のページにしても、その名物ページってのがあるんだけど、全然はずしてるね。
教えてよ。
はったりなら、はったりで構わないけど。

あと、確率オートマトンなら決定性なんて事はありえないと思うけど（笑）
それから有限オートマトンの有限ってどういう意味か知ってるのかな？
有限オートマトン＝オートマトンでいいんじゃね？

>少なくとも人工知能ではその各クラスでの学習可能性等に対し記述しているのかがないと、
>話にならん。
意味わかんないけど。
計算機モデルを出して、言語のクラスを対応させてるのは
計算量と対応させるためなんだけどね。

うざいなあ、二人で勝手に言い争ってるだけだったら、sage進行でいけよ。

>確率オートマトンなら決定性なんて事はありえないと思うけど
POMDP,MDPという言葉に全てを込めます。

あと、72の言うように、sage進行でいこう。

リファレンスは言いません。必死に見て、知ってたふりされたらしゃくだし。
はったりだよ、はったり。そうです。

> 隠れてるのは状態ね。
認識系列からの状態遷移のことなんだけどな。
ニューラルのような表現的隠れではなく、
出力シンボル系列からの、状態遷移の非決定性を隠れといっているわけで。
はー。

トリップ付けて争えよ。
ちゃんとした勝敗を決めようぜ（ｗ

理論、研究に勝ち負けはない。

>>75
ただの薀蓄合戦でしょ。

勝ち負けを信じる、言い争いみたい。
個人的にはプログラムと関係ない気がしてならない。

では、>>70と>>73（で良いな？）はこのスレで（各自が有利と判断した）
これまでに書き込んだレス番号を申告し、以後の言い争いは
トリップと番号を付けて行う事。

一度の競技で、途中参加、トリップ変更は認めない。
名無しによる自作自演については制限しない。
勝敗は、相手の書き込みから30分以上間が開いた場合、
または、どちらかが負けを認めた時点でこの競技は終了とする。
自分が負けたと思ったら負けを認めた証に「負けた」と発言する事。
では、スタート。

こういうのの結果は、論文と実験結果と実装品にしか現れないし。
蘊蓄合戦は、思案のための頭の体操です。

「敗けた」

＞勝敗は、相手の書き込みから30分以上間が開いた場合
終了はやー

>>78 の負けということで

討論、討議、ディベートだっけ？
国語の教科書に載っていたような気がする。

>POMDP,MDPという言葉に全てを込めます。
強化学習もしらないのに、マルコフ決定過程が出てくるんだ（笑）
オートマトンにおける決定性、非決定性の意味を知らないのはばればれなので
君の後学のために、説明してあげよう。
入力の系列を全部知らなくても、そこまでの状態遷移が確定できる時
決定性オートマトンって言うわけ。
んじゃ、なんでＨＭＭみたいなのが非決定性って呼ばれているのかといえば
ＨＭＭの場合、全ての入力を見てから尤度を計算して、
状態遷移を確定するからだね。
んじゃ、逆に確率オートマトンで決定的なものって言うのは、
確率１で状態遷移が決まるものしかない。
それは確率オートマトンじゃなくて、普通のオートマトンなわけだ。

>リファレンスは言いません。必死に見て、知ってたふりされたらしゃくだし。
まあいいけど、最後には出そうよ（笑）
はったりでもいいけどさ。
内容に関しては必要最低限のことが載ってたから、参考までに示しただけなんだけどな。

もういっちょ後学のために説明してあげよう。
隠れっていうのは
ニューラルネットでもそうなんだけど
学習の時に、入力と出力のデータが与えられた時、
入力と出力から全てが決まるのではなくて、
中間層のような、見えない状態があって、入力と出力の関係が決まる。
隠れユニットがあると、当然特異モデルになる。
入力と出力と、観測できない状態があって、
観測できない状態は統計的に決めてるからね。
ＥＭアルゴリズムが数学的に何をしているのかを知っていれば
上に書いた事はわかるよね。
ＧＭＭの場合、隠れはなんなのかもわかるよね？

E-mail:の欄にsageと書くことによりsage進行になります。

君が83で必死にいっていることは
>出力シンボル系列からの、状態遷移の非決定性を隠れといっているわけで。
という一文とおなじことじゃない？

お馬鹿の８６にはわからないらしい・・・

やっとsageを覚えたらしい・・・

>>86
出力シンボル系列から、状態遷移が一意に決まらない事を
非決定性と呼んでいるなら、それは間違いだね。
オートマトンの決定性、非決定性は結果ではなくて、計算プロセスを指している。
次に、隠れているのは状態であるという意味は、
隠れた内部状態により出力が決定するモデルと見れば
内部状態は、観測データより推定するしかない。
で、内部状態はマルコフ過程であると。

つまりは、観測シンボルだけ眺めていてもマルコフモデルには見えないのだけれど、
内部にはマルコフ過程で状態が遷移しているようなモデルだから
HMMと呼ぶ（予想）

よって、同じじゃないけどな。

つまんないからsageようぜ

はじめて自作自演ってやつを見た。ジョージアのCMくらいはずかしい。

(`･ω･´) 　無理矢理な法解釈でnyは止められねぇ!

どうしてもsageたい香具師がいるみたいなのでage

執着しすぎ

I am a specialist of artificial intelligence.
Is there any question?

You are specialist for something made of AI.

プログラムやってる人って
誰でもAIに興味あるよね

>>97
思い込み激しいね。

野球やっている人って
誰でもメジャーに興味あるよね。

好きでプログラムやってる人だろうね、人工知能好きなのは。
仕事でやらされてる人は
１秒でもプログラムに携わりたくないのさ。

オトコっていうのは
誰だってオメコに興味あるよね

>>101
そうでもないよ

>>102
((((((；ﾟДﾟ))))))ｶﾞｸｶﾞｸﾌﾞﾙﾌﾞﾙ

オトコの定義をしていないから102のような異端が出没する。
ネタにしてもここはム板なんだから、理知的にやりたまえ。

なんか必死なのはなぜ？

やらないか？

やらないが？

友達がホモだったんだが。

誰か思考モデルの実装案について語ってくれ。
マルコフで喋らせてもつまらん。

思考ってなんだよ？

マルコフで喋らせてから家

Do you know about these books?
http://page.freett.com/intteliart/index.htm

>入力の系列を全部知らなくても、そこまでの状態遷移が確定できる時
>決定性オートマトン

これは違わないか？
ループがあるのも決定性オートマトンって言うぞ。
何回ループしたかはわからないはずだが。

d分離を使ってベイズネットからMalkov blanketを抽出するアルゴリズムを判りやすく説明してください。

コピペごくろうさん

>>115判らないことはすべてコピペと判断する厨。私はアホですと言ってるのと等価。

特に意味もなく浮上。

とりあえず上げ。

質問です。
現在想定されている人工知能では、
人工知能が自分自身を理解(解析)することはできるのでしょうか？
また、自分を解析している自分を理解するなど、回帰的な事象にも対応しているのでしょうか？

教えて！専門家！

便乗で質問。

ニューラルネットワークの基本概念からバックプロバケーションぐらいまでは
理解できたんですけど、その辺から人工知能を構築することは可能なんでしょうか?

単純に、本能的なものと
性格を設定して

次にイベントを起こす。
最初は記憶がないから本能的に動くが、二度目以降はイベントの記憶(成功/失敗等)を性格に照らしあわせて判断する。
そして性格にも変化を持たせて、多少記憶からも影響させる。

言語的出力は基本文章を始めから入れておいて、時々に応じて引き出す。
新しい言葉は正しいと褒められれば、その状態で次回から出力する。

こんなんでできないかな?

>118
>119
スレを上から注意して眺めてみれば解かると思うが、
「人工知能」というのは今のところ技術的には実態が無いものなんだよ。
商売のための用語で「マルチメディア」や「IT」と一緒。
したがって真っ当な資料を見たかったら「パターン認識」でググるとよい。
現在できるのはそこまでなんだから（笑

>>121
Russel & Norvig読め。

>>122
また古典的なのをだしてきましたね。

そこで古典的な例だが、あるロボットのバスの運転手が次のルールを持っている。
1. スケジュール通りにバスを運転しろ。
2. 乗客の安全を確保しろ。
3. 2は1に優先する。
でもって、乗客が心臓発作を起こす。
ルールに従って病院に運ぶことにする。
ところが乗客に大統領も乗っていて、会議に遅れると核ミサイルが発射されるとロボットに訴える。
ロボットは尋ねる「核ミサイルは知っています。死ぬのは誰ですか？」
大統領答える「隣の国の人民だ」
ロボット「乗客の安全を優先します」
...
大統領はロボットの緊急停止ボタンを押してエンジニアに次のルールの追加を支持する。
「同盟国の国民が１００人以上死ぬ場合は自国の国民を一人犠牲にしてもいい」
エンジニアは尋ねる「一人の犠牲があなたの場合はどうします？」
「では政府の高官は特別扱いにしよう」
...
こんなんじゃダメだ〜と考えるのが本当の知能なんじゃないかな〜と思うわけだ。
でもって、このロボットをまともにする方法は現在見つかっていないってこと。
ゆりかもめくらいまでならOKだけどね。

>>123
・・・馬鹿？それとも背伸びしたシロート？

>>124
背伸び？
思いっきり解かりやすく書いたつもりだけど...まだ難しいかい？

>>125
> 思いっきり解かりやすく書いたつもりだけど...まだ難しいかい？

人工知能以前に、君自身の知能をチューリングテストにかけたほうがいい。

>人工知能以前に、君自身の知能をチューリングテストにかけたほうがいい。
やれやれ、チューリングテストも説明しないといけないのか...
とりあえず「フレーム問題」と「中国語の部屋」でググって予習しといてもらうと助かるな。

>>127
> とりあえず「フレーム問題」と「中国語の部屋」でググって予習しといてもらうと助かるな。

おいおい、そんなの常識以前の問題だろ。
その上で、>>123はナンセンスだと言っている。

>>128
言ってる事が矛盾しているぞ。もうすこし考えを整理してから書いてくれ。
まさか本当はほとんど知らないなんてことはないよね？

特にダメダメなのは
> こんなんじゃダメだ〜と考えるのが本当の知能なんじゃないかな〜と思うわけだ。
ここの部分だな。
フレーム問題の記述の上に、さらにフレームかぶせて知能を気取ってみたかっ
たんだろうが、そもそもドメインが違っているから意味を成していない。

しかしAIにできるのはパターン認識だけと豪語してる人がいるとはねえ。
でも、そういう奴も知ってか知らずかBayesian Filterつかってるんだよな。

日記つける人は社会不適応者
http://www.nikkansports.com/ns/general/f-so-tp0-041007-0026.html

　英科学誌ニューサイエンティストによると、グラスゴー・カレドニアン大の研究者らが、
日記をつける学生９４人とつけない４１人を対象に健康に関するアンケートを実施した
結果、つける人は、頭痛や不眠、消化不良、さらに社会的な不適応などが多いことが判明。

あげます

中国語の部屋、
個人的に好きな命題なんですが、みなさんはどう思われますか？

>>133
俺にはあれが何を問題としているのかよくわからない。
中の人が中国語を理解してないから何なの？
外の人から見れば、そこに中国語を解する箱があるという事実は変わらんだろうに。

>>134
> 外の人から見れば、そこに中国語を解する箱があるという事実は変わらんだろうに。

まずは、それが本当に可能かどうかが問題。
そして、もし仮に可能だったとしたら、その箱は知性を持つと言えるかどうか。
知性を持つとしたら、その知性はどこにあるのか。
知性を持たないとしたら、では人間の知性とは何で、どんな活動に必要なのか。

>>135
そもそも｢知性｣ということばの定義がきちんとされてない以上、
その問いに意味があるのかどうか……
まずは定義をするほうが先。

中国語の部屋の場合だと、｢知性とは人間が持つもの。機械が人間と同じふるまいをしてもそれは知性とは言わない｣
という定義がされているのではないか。
だとしたら人工知能は｢絶対無理｣だわな。

>>136
> そもそも｢知性｣ということばの定義がきちんとされてない以上、

いや、中国語の部屋はまさに知性を定義するための思考実験なわけで、、、

> だとしたら人工知能は｢絶対無理｣だわな。

人工知能にも色々な定義があるわけで、
それ自体は知性を持たずとも知性を持つエージェントと区別できない振舞いをしたら
人工知能とみなすこともあれば、あるいは、知性とは関係なく合理的な振舞いをしたら
人工知能とみなすこともある。

>>135
その箱は知性を持つと言える。

本当の中国人が知性を持っていると言えるのだから。同様に。
あいつらだって、本当は「箱」かもしれんぞ。

冗談は別として、他人が知性を持っていると呼べるなら、箱も知性を持つはずさ。
俺らのいる世界だって、実は神が作ったネットゲーで、自分以外は実はＮＰＣかもしれん。

>>138
とすると、その知性というのはその箱のどこに宿っているのかが問題だね。
単純作業しかできない箱の中の人か？
箱の中の人に渡された指示書か？
あるいはそれ以外の何かか？

もし指示書が知性の源だとすると、知性というものは個体に属するのではなく
個体の間にあるもの、例えば文化のようなものに属することになる。

>>139
文化は単なる情報。
情報処理能力が知性。
マシンも人間も知性を持つと思います。
まだその能力には大きな差と違いがありますが、
近い将来、区別できないところまで進化すると思います。
マルチ万歳！

>>139
> とすると、その知性というのはその箱のどこに宿っているのかが問題だね。
> 単純作業しかできない箱の中の人か？
> 箱の中の人に渡された指示書か？

コンピュータは複雑な計算をすることができるが、その計算能力はどこに宿っているかが問題だね。
単純作業しかできないCPUか？
それともメモリ上のデータ？
ナンセンス！
「システム全体」が処理を行っているのだ。
「タイヤ」にも「エンジン」にも「ボディ」にも、時速100キロで走行する能力はない。
だが、それらを組み合わせると時速100キロで走行できるのだ。

>>141
> 「タイヤ」にも「エンジン」にも「ボディ」にも、時速100キロで走行する能力はない。
> だが、それらを組み合わせると時速100キロで走行できるのだ。

人間は腕を切り落としても知性を持ち続けるよね。
足を切り落しても同様。
心臓を切り取ったって、人工心臓等を使って生きている限り人間は知性を持つ。
ところが、脳を切除すれば知性はなくなる。
…という具合に、知性のありかを限定していくことができるわけだが、
中国語の部屋の場合にはどうなんだろうね？

ところで、走行という動作の話と、知性という物体でも動作でもない概念の話は
混ぜこぜにすると危険だよ。実際、>>139に書いた「個体の間にあるもの」という
のは、よく心理学で言われていること。まあ、「知性」という曖昧な話ではなく、
もっと具体的な感情や認知の話なんだけどね。

>>142
だから｢中国人の部屋｣というシステムそのものに知性があるってことじゃないの？
人間の例えで言うなら、中国人の部屋＝脳。
>>139は、脳の上半分に知性があるのか？それとも下半分に知性があるのか？って
言ってるように聞こえる。両方なきゃ動かないよ。

>　ところで、走行という動作の話と、知性という物体でも動作でもない概念の話は
>　混ぜこぜにすると危険だよ。
例え話には気をつけるべきだというのは同意するが、
>>141の文脈において何がどう危険なのか解説してくれまいか。

「脳」というより、あくまでも「中国語に翻訳する能力」くらいに
考えられておくべきだと思うのですが、どうでしょう？

そもそも、人間は、「中国語の辞書（後天的なデータベース）」があれば、
中国語で回答できるんでしょうか…？
コンピュータが、「中国語の部屋」の状態を作ることは、
そのうち高い精度で出来ると思います。

ただ、それはやはり文字列を返しているだけであって、
それを”理解する”とするのか、が気になってます。

やはり、人間の思考・理解・知性もそうなんでしょうか？
所詮は電気信号。発火とデータベースの緊張距離の演算。
考えるとちょっと鬱に…
俺の生きる意味っていったい…みたいなorz

良スレに駄文スマソ

それにしても、中国語の部屋は、「中国語は普通の人間には到底理解できない
謎な記号の列」という前提に立ってるんだよ。だから、その問題を考える人は
中国語を理解していない「部屋の中の人」の立場に立って考えられるというわけ。

一方で、箱の外側にいる人の立場で考える場合には、チューリングテストのように
普通に英語が使われる。

ほんと、白人至上主義の最たるものだよ、これは。

>>144
ここに箱が二つある。
いっぽうには、本物の中国人が、もういっぽうには、辞書をかかえた英吉利人が入っている。
さて、この二つの箱は「まったく同じ出力をする｣

このときもやはり、一方は知性がありもう一方はまがいものだといえるのだろうか？
だとしたら誰かに知性があるかどうか調べるには｢頭を割って中に小さい人が入っていないか調べる｣
しかないのではなかろうか。

>>145
現代思想板に帰りなさい

中国語の部屋の変なところ。

中の人は中国語を解さない
→ゆえに、この部屋は中国語を解さない

論理の飛躍もいいとこである。
バカじゃないの？

>>146
> 現代思想板に帰りなさい

145じゃないが、実際問題としてNLPだのontologyだのを扱う論文って、
西洋人を指してweとか使っちゃうようなイタいのが結構多くね？

>>144
>やはり、人間の思考・理解・知性もそうなんでしょうか？
>所詮は電気信号。発火とデータベースの緊張距離の演算。
>考えるとちょっと鬱に…

だからといって何も悲観することはないと思いますが…。
この世界自体、物理法則に従って機械的に動いているだけですし。
(量子力学的には問題のある言い方ですが、
非因果的な事象を人間が制御できるわけではないので、ほぼ同義です。)

むしろ、数少ないルールだけで、多様なこの世界が作られていることは神秘的と
言ってもいいと思います。

パウリの排他原理により、数多くの元素が特色を持ち、物質が構造を維持できるのは驚嘆に値します。
(原子間が隙間だらけにも関わらず、足が地面に沈まないのはこのため。)

話がそれましたが、将来、意識を持った人工知能が、電気信号に過ぎないと呼ばれ、
意識の存在を認められずに、迫害されるのではないかと危惧しています。
日本では万物に神が宿るといいますし、モノこそが知性を支える素晴らしい基盤だと
考えていくのがいいのではないでしょうか。

>>149
> パウリの排他原理により、数多くの元素が特色を持ち、物質が構造を維持できるのは驚嘆に値します。
> (原子間が隙間だらけにも関わらず、足が地面に沈まないのはこのため。)

いまだにボーアモデル信じてる人？

人間にしても動物や昆虫にしても未来を予測してるとしか結論のしようのない
脳波の状態があるそうだよ
それは未知の入力があるからなのか、未来からなんらかの入力があるからなのか
まったく別の次元で行われてるのか
言葉を交わさなくても相手の言わんとすることを瞬時に理解する人もいる
無意識的にこういった能力が働いた結果が会話になってるとしたら
今のコンピュータでそれを再現することは不可能だろう

>>151
> 今のコンピュータでそれを再現することは不可能だろう

それってmachine learningそのものじゃん。
つーか、そういうこと言う奴ってスパムフィルタとか使わない人なのかね？

生物の神経組織ってのはシリコンで出来てるわけでもないし
電気の相互作用で動作してるわけでもない
いくら学習したところで得られない入力がある以上不可能なこと

>>153
> 電気の相互作用で動作してるわけでもない
エェー
ちょっとそれは言い杉。

ところで>>151の
> 人間にしても動物や昆虫にしても未来を予測してるとしか結論のしようのない
> 脳波の状態があるそうだよ
ソース木盆ぬ

>>151
>人間にしても動物や昆虫にしても未来を予測してるとしか結論のしようのない
>脳波の状態があるそうだよ

予測しているのは当然ですよ。餌を取るにも、敵から身を守るためにも、
複数のターゲットから危険度の高いもの(餌なら取れそうなもの)を割り出し、
適切な行動を取るために、状況の予測は不可欠です。
イージスシステムやそのCIWSなどもこのレベルの予測はやっています。
この手の予測というのは、その時の外部の状態と、個体の内部情報から
行われているだけで、それ以上の何かが入っていることはありません。
あくまで予測であり、予知は行われていません。

>それは未知の入力があるからなのか、未来からなんらかの入力があるからなのか
>まったく別の次元で行われてるのか

そんなオカルトを持ち出す必要は全くありませんし、この手のものに解決を
求めるのは、寧ろ人間の出来を低く見すぎているからだと思います。

>言葉を交わさなくても相手の言わんとすることを瞬時に理解する人もいる

赤子と母親や恋人同士など、親密な間柄では目は口ほどにものを言います。
他の生物を見ればわかりますが、情報伝達を言葉に頼っているのは人間ぐらいでしょう。
要するに情報の伝達経路の問題でしかありません。

>>153
>電気の相互作用で動作してるわけでもない

脳内の電子状態をエミュレートしてしまえば、生体がシリコンで無かろうと何だろうと
関係ありません。スーファミじゃないのに、PCでスーファミソフトが動くのと同じです。

>いくら学習したところで得られない入力がある以上不可能なこと

これはいつか立場が逆転して人間が言われるようになるのではないでしょうか。
IRやUVは見えない、可聴域も狭く、ダイレクトに感情を交換することも出来ないと…。

>>156
漏れもその辺突っ込もうとしたけど、
> 今のコンピュータでそれを再現することは不可能だろう
　~~~~
って書いてある品。

>>153
> いくら学習したところで得られない入力がある以上不可能なこと

machine learningでのextrapolationってのがまさにそれなんだけど？？？
今時のスパムフィルタだって、新しい文面のスパムもある程度は正しい判定ができるのに、
どうして不可能とか言っちゃうのかね・・・

>>158
machine learningってのは
たぶんニューラルネットの学習のことを言ってるのだと思うけど
そりゃあくまで類似パターンの場合の話だね
今日は誰からもメールがこない気がするからほぼスパムだし
判定も簡素化して楽しようなんて発想ができるのかね？
人間の場合は間違いもあるけど、往々にしてその判断が正しいことのほうが多い
これはただの偶然かそれともなにか別のものがあるのか
そこをはっきりさせない以上知能を語ることはできない
オカルトだろうがなんだろうがそういった不思議な事例が多々あるのは事実だし
今の科学はそれをすべて偶然でくくってるだけの話

>>156
IR UVは本当に見えないの？
可聴域は本当に狭いの？
本当にダイレクトに感情を交換できないの？
そう思い込んでるだけじゃなく？
そう教えられてるからじゃなく？そう言わないと頭がおかしいと言われるから？
どういう理由でそういった制限があるかはっきり答えられるならそうなんだろう
理由もないのにただ感じれないからそういった入力がないと言い切っても意味がないってこと
可能性としては
１．本当に感知できない
２．感知してるがなにかの理由で遮断している
３．感知して処理もしているが表面化しない
こんだけあるのになぜ１だと言い切れるのかがわからないってこと
それもわかってないのに知能を語る時点で間違い

別にAIそのものを否定してるわけじゃない
人間と区別がつかないほどの思考パターンをもったものは作れると思うよ
ただ、最近になってようやく一部の細胞の原子レベルの行動パターンがわかってきた
段階だし、ボース凝縮帯なんてまだ入り口にたったレベルだし
脳の機能のほとんどを占めてるのがこのなにもわかってない部分だよ
量子のからみあいまでいれたら１つの脳だけじゃおさまらない話になってしまう
それでも人間の脳と同等のものが作れるってのは納得いかないね
絶対無理だとしかいいようがないし

>>159
> machine learningってのは
> たぶんニューラルネットの学習のことを言ってるのだと思うけど

ほかにも色々なアルゴリズムがある。
bayes, kernel method, n-neighbors, support vector machine,
decision list, decision tree, neural net,等々。

> 人間の場合は間違いもあるけど、往々にしてその判断が正しいことのほうが多い

上記アルゴリズムの全てにあてはまるぞ。

>>160
> 別にAIそのものを否定してるわけじゃない

君の話は遥かそれ以前の問題。

> 人間と区別がつかないほどの思考パターンをもったものは作れると思うよ

いや、たぶん無理。
でも君が出した例程度なら現状のmachine learningでも十分可能。

>>159
>オカルトだろうがなんだろうがそういった不思議な事例が多々あるのは事実だし
>今の科学はそれをすべて偶然でくくってるだけの話

それは違うでしょう。科学の方が不思議なことに満ち溢れています。
なぜパウリの排他原理が起こるのか、なぜ重力が存在するのか(これは最近わかりつつありますが)、
科学こそが世界に不思議な事例を求めて解明しようとしているのですよ。
「今の科学では」という言い回しがよく言われますが、それはまだ解明するべきことがあるというだけですし、
人間は科学によってしか解明することが出来ません。そもそも解明というのは科学の手法です。

>IR UVは本当に見えないの？
人間には見えません。
>可聴域は本当に狭いの？
人間より広い可聴域を持つ存在からみれば、狭いでしょう。比較の問題です。
>本当にダイレクトに感情を交換できないの？
脳の接続でもやりますか？

でもそういう話をここで言っているわけではないですよ。
遠い将来、立場が逆転して、人間の方が下等になるってことです。

人間が最高の完全体でない以上、人間自身が人間の欠点を見つけ、
それ以上の存在を作り出すでしょう。
あたかもgccのようなコンパイラが自分自身を最適化するように、
人間の進化形態として、人間以上の人工知能をいつか完成させるでしょう。
進化の過程では、人間は機械生命を生み出すための単なる踏み台にすぎません。

>>159
> それもわかってないのに知能を語る時点で間違い

感知と知能を混ぜこぜにしている時点で間違い

>>160
なぜそこで量子効果が出てくるのでしょうか？
科学の力で見つけた特殊な世界の不思議な現象を持ち出し、
それを脳機能の解明と結びつけるのはおかしいと思います。

確かに生物が量子効果を利用している可能性は十分にありますが、
それは物質が重力の影響を受けるのと同じで、利用できるのは生物だけではありません。
寧ろ、生物が量子効果を利用していなくても、我々がこれから作り出していくものは、
量子効果を利用したものが出てきます。

物質レベルの不思議な現象を解明しなければ、脳が作れないというのもおかしな話で、
必要なレベル以上に解明しなくても、我々は既に様々なマシンを作り出しています。
「自然」は解明することなく、物質を長時間放置するだけで人間を作ることができした。
目的のモノを作るのに解明は有効な手段ですが、必須ではありません。
コンピュータのアルゴリズムの世界でも、「どうしてそうなるのかわからないが有効である」
という類のものが存在します。

>絶対無理だとしかいいようがないし

所詮、物理法則に従って動いている物質に過ぎないのに、「絶対無理」というのはおかしいでしょう。
必要があれば、たんぱく質だろうと何だろうと利用して、AIを生み出せばいいのだし、
利用できる素材やスケールが自由な分、将来的には人間の脳の方が圧倒的に不利な
可能性が高いです。第一、人間の脳と同等レベルがゴールではないでしょう。

>>165
いいこといった

>>所詮、物理法則に従って動いている物質に過ぎないのに、「絶対無理」というのはおかしいでしょう。
>>必要があれば、たんぱく質だろうと何だろうと利用して、AIを生み出せばいいのだし、
ということは人間の脳と同等のAIを作ろうと思ったらマモーのように脳だけ利用するしかないって
ことでしょう
それは作ったとはいわない
仮に脳細胞を培養して脳と同じ容積の塊を作ったところでそれは脳としては機能しないでしょう

>>確かに生物が量子効果を利用している可能性は十分にありますが、
私は十分どころかメイン器官だとすら思ってます
脳細胞いとつが消滅する時におこる量子レベルの過程にすら意味があると思いますよ
数十億年かけて利用できるすべての物理法則を利用して今の脳があるんです

もちろん解明しなくてもAIは作れるでしょう
でもそれはあくまで模倣にしかすぎない、人間より高度な機能を持ってるが劣った部分
も多大にある存在になる
それは人間より高度というよりは別の物だと考えるのが妥当でしょう

>>167
>ということは人間の脳と同等のAIを作ろうと思ったらマモーのように脳だけ利用するしかないってことでしょう

どうしてそういう飛躍をしてしまうのでしょうか。シリコンによる制限があるなら、
他の物質や化学反応も利用すればいいという程度のことです。
元素も人間が作ったものではありませんし、細胞を培養して素材として使えるなら、
それを使って作ったといってもいいでしょう。今はDNAだってDNAシンセサイザーで作れる時代ですよ。
そこでは貴方が作ったとは言わないかどうかは関係ありません。

>>>確かに生物が量子効果を利用している可能性は十分にありますが、
>私は十分どころかメイン器官だとすら思ってます

その根拠や必要性はあるのでしょうか。
根拠や必要性もないのに、無関係のものを持ち込んでも混乱するだけですよ。
貴方が物理屋で量子力学に精通しているならそういうことを言っても構いませんが、
貴方が理解していない領域ならそこに関連性を求めるのはお止めください。

生物が利用しているものは、化学反応がメインで、生物特有の量子効果があったと
しても大きくはありません。寧ろ量子効果によって生物特有の現象が引き起こされるなら、
より解明が楽になる可能性が大いにあります。本当に厄介なのは、既知の物理現象だけで
理解できないものが構築されている場合なんです。

つづく

鞭毛などのナノモーターなんかは、水分子の熱運動を利用しているという説が最近でてます
物理法則に反しますね
ランダムな熱運動を整流して駆動力として利用できるわけがないというのが古典物理学ですよね
でもそうでないと説明できないということが実際におこってるわけですよ
＞＞本当に厄介なのは、既知の物理現象だけで
＞＞理解できないものが構築されている場合なんです。
そう思いますね
既知の物理現象なんてたかがしれてるってことです。
それで人間の脳以上のものが作れたという判断はいったいどこでするのですか？

つづき
>>167
>数十億年かけて利用できるすべての物理法則を利用して今の脳があるんです

あのですね、脳は使っている元素も限られ、温度、気圧、他の器官や環境との
親和性、etcという多すぎる制約の中でかろうじて出来上がった脆弱な存在です。
すべての物理法則なんて大げさなこと言わないでください。
核反応も超伝導も利用していません。我々が作ろうとしているものは、
そういった制限をかなり無視できますし、仮想現実のエミュレーションでよければ、
物理法則すら超えることが出来ます。

>もちろん解明しなくてもAIは作れるでしょう
>でもそれはあくまで模倣にしかすぎない、人間より高度な機能を持ってるが劣った部分
>も多大にある存在になる
>それは人間より高度というよりは別の物だと考えるのが妥当でしょう

はぁ。いきなり敗北宣言ですか。貴方が出来ないと思うのは勝手ですが、
可能性を摘み取るならば、出来ないことを証明してからにしてください。

自然界が放置するだけで出来たことですから可能性は常にあります。
人間は、AIに劣ったところがあれば必ずそれを見つけ出し、改良を重ねていきます。
人間とAIの差は縮まることがあっても広がることは絶対にありません。
人間の優位性を少しずつ、しかし確実に剥奪していきます。
そして、AIが人間に追いついた瞬間に追い抜かれます。
その後は人間とAIの差が広がり続けるだけです。

>>169
なぜそこでいきなり「説」を採用してしまうのでしょうか。
言っておきますが、物理法則に反する現象が観測されたことはありません。
貴方がそう思っているのならば、適用範囲を間違えています。
貴方、本当に物理屋ですか？

>それで人間の脳以上のものが作れたという判断はいったいどこでするのですか？

それはモノが出来た時でしょう。
発展途上中の技術に、不可能の判定を下すならば、その証明をしてからにしてください。

なんで知能というものをそこまで特別視したがるのか。
人間は神に作られた特別で神聖な存在だとでも思ってんのかね。
人工知能なんて罰当たりなこと考えたら空から十字架が降ってくるぞ！とか。

いちいち相手を挑発してる上に薀蓄披露の長文なんか読んでられん。

乱暴な言い方すると、脳みそだってCPUだって、
作りのLvや素材の違いこそあれど同じもの。
人工知能はできるだけ生物の脳に近づいたCPU。
と個人的に考えてる。

もしそんなに単純なら人間なみに会話したり自由に移動したりする
AIを作ることはすぐにでも可能でしょう
人間の脳と同じ配列でニューラルネットを組んで、スーパーコンピュータで
それを活動させる
スピーカーやカメラも直結してやっていわば生まれたての胎児のようなものですよ
そういうものを作って会話して育てていけば人間になるでしょ
でも実際はそんなに単純にはいかない
結局それだけじゃなんの機能ももたない
だから今あるAI的なシステムってのは人間が都合の良い付加価値をつけてあたかも
目的道理の結果を出力したかのように見せかけてるだけ
人間の脳の成長過程を解明せずに、人間の脳以上のものが作れるものではないですよ
上記のように無理やりねじまげて人間にみせかけたAIなら作れるでしょうけど
そういうことを言ってるんですが
逆に作れるというなら作ってくださいよ
なんのロジックも持たせずに、自由に学習して言葉を覚え、礼儀を覚えするAIを

>>174
> もしそんなに単純なら人間なみに会話したり自由に移動したりする
> AIを作ることはすぐにでも可能でしょう
論理の飛躍

> 逆に作れるというなら作ってくださいよ
なぜか「今すぐ作れる」か「作れない」かの二択になっている。

>>173
> いちいち相手を挑発してる上に薀蓄披露の長文なんか読んでられん。
同意しておく。
たぶん、他所で叩かれたソフィストのうっぷん晴らしなんだよ。

＞作りのLvや素材の違い
ってちゃんと書いてるのになあ
自己陶酔もここまでこられるともう何とも言えん

>>171
> 貴方、本当に物理屋ですか？

横から口を挟ませてもらうけど、その人の書いたレスはどこをどう読んでも
量子物理にも生物化学にも心理学にも認知科学にも計算機科学にも通じてない
ということがミエミエすぎ。

>>174
>もしそんなに単純なら

既知の物理法則上の様々な問題でも、現実には多体問題が立ちふさがったり、数多くの困難があります。
貴方が、AIが人間を超えることを目指し、それを実現するのに問題点にぶち当たり、
解決するためには量子効果を考える必要があるという提案なら歓迎されるでしょう。
しかし、既知の問題の困難さを単純と見下し、生体の神秘を求めて量子効果を謳い、
人を超えるAIの実現に対して不可能だとネガティブなことしか言わないのなら、迷惑以外の何物でもありません。


>人間の脳と同じ配列でニューラルネットを組んで、スーパーコンピュータで
>それを活動させる
>スピーカーやカメラも直結してやっていわば生まれたての胎児のようなものですよ
>そういうものを作って会話して育てていけば人間になるでしょ
>でも実際はそんなに単純にはいかない

これがとてつもなく困難なことなんですよ。
まず、計算機のパワーが圧倒的に足りません。入出力デバイスの性能もまだまだ不十分です。
それに、生物の大脳の機能はおまけみたいなもので、実はボディーの方に進化のエッセンスが
詰まっており、実現には困難を極めるのではないでしょうか。

>>174
>人間の脳の成長過程を解明せずに、人間の脳以上のものが作れるものではないですよ

どうしてですか？

自然界は何も解明せず、物質を長時間放置するだけで作り上げました。
ソースコードの履歴が残っていないから、今のスパゲッティプログラムの解析が
困難を極めているわけで、バージョンアップ履歴が残っていれば我々は何も苦労はしなかったでしょう。
それは兎も角、ここでいくつかのアプローチがあるわけです。
・ソースを解析して理解し、リファクタリングする。
・動作を解析して似たものを作る。
より優れたアプリケーションを作るのに、内部動作の解明は必須ではないでしょう。

>逆に作れるというなら作ってくださいよ
>なんのロジックも持たせずに、自由に学習して言葉を覚え、礼儀を覚えするAIを

今世界中の研究者が頑張っています。
ロジックは人間の脳にもプリセットされているものがありますから、持たせてもOKでしょう。

人間の脳が宇宙における最適解でない限り、より優れた別解が存在します。
局所最適解に陥らないためには、あまりも近い模倣はしない方がいいかもしれません。

>なんのロジックも持たせずに、自由に学習して言葉を覚え、礼儀を覚えするAIを

伝統的記号主義は破綻状態ですから、散逸構造論、オートポイエーシスあたりで
APRIORIなロジック（本能）を起点として自己組織的に知能化させる、
そんなアプローチが近道ののでは。

>局所最適解に陥らないためには

その局所解（人間）への到達、すら遥か彼方なわけです。プラトンの実在の世界に
グローバルな最適解は存在するのでしょうか。もし存在するなら、それは「神」
と呼ばれるものかもしれません。

>>180
> 伝統的記号主義は破綻状態ですから、散逸構造論、オートポイエーシスあたりで
> APRIORIなロジック（本能）を起点として自己組織的に知能化させる、
> そんなアプローチが近道ののでは。

もうちょっと現実の機械学習アルゴリズムに目を通そうね。
せめて>161が挙げてくれてるのぐらいはカバーしないと
単なる空論だよ。

私がイメージしているのは極一般的なところ、

・非単調論理 確立推論 時相理論 様相理論 多値論理 信念空間概念
・意味ネット フレーム スクリプト 規則モデル 手続的知識表現
・ﾌﾟﾛﾀﾞｸｼｮﾝｼｽﾃﾑ CD(概念依存関係) TMS(非単調推論) ACT(認知的情報処理) MEMOD

あたりです。

>>181

161のアルゴリズムはどこから引っ張ってきたのか知りませんが、
へんですねぇ。

大体、neural net　はアルゴリズムじゃありませんし。

>>183
http://www.google.com/search?q=neural-net+machine-learning-algorithms

結局さアルゴリムつらねたって中身は上で書いた人間の都合のいい結果を出力する
ためのねじまげをしてるだけで、たいした違いはない
ねじまげが用途の違いになってるから別物のように見えるだけ
既にあるアルゴリズムで例えば、写真から身長を推定するものを作ろうとしても
どれも使えない
またねじまげをするだけ
それの繰り返し

machine-learningとは名ばかりでその実なにも学習などしない
ただ情報を抽象的に蓄えていっているだけ
その情報の表現方法や分類の仕方などはことこまかに指示しないといけない
AIとはほど遠い存在だな

結局さ年月重ねたって中身は記事を書いた記者の都合のいい結果を出力するための捻曲げをしてるだけで､たいした違いはない｡
捻曲げが用途の違いになってるから別物のように見えるだけ｡
既にある事例で例えば､写真からY.K.を推定するものを作ろうとしてもどれも使えない｡
また捻曲げをするだけ｡
それの繰り返し｡

>>185
> ねじまげが用途の違いになってるから別物のように見えるだけ

かなりトホホな理解だな。

>>186
> machine-learningとは名ばかりでその実なにも学習などしない

じゃ、あんた「学習」とは何か定義してみてよ。
「なにも学習などしない」と断言している以上、ちゃんと定義できてるんでしょ？

> ただ情報を抽象的に蓄えていっているだけ

抽象的？
あんた、ほんとに161が挙げたアルゴリズムを理解してるの？
そもそもモデルも数学的な裏付けもそれぞれ全然違うのに「別物に見えるだけ」
とか言っちゃうあたり、あまりにも怪しいわけだが。

>>184
ElservierのNeuralNetworks論文誌は全て自宅に保管しています。
そろそろ床が抜けそうなので処分しなければならないのですが、
全巻揃っているので勿体無い気がします。

全知全能のみがＡＩ？

>>189
で？実際のところ、161のアルゴリズム、それぞれ説明できる？

学習といっても、
知覚学習、記憶学習、運動学習、思考学習、概念学習・・・
いろいろありますしね。

>>191
どういうことですか？
perceptron,hop field net,monte carlo,bolzmann machine
などという一般的なアルゴリズムなら分かりますが、
161レベルは論文の数だけある、ようなものですから
詳しく知りたいなら個別にググれはよい、それだけです。

せめて学習方法や出力方法を自分で学習していくことのできるモデルが
作れたらそれがAIだと思うがね
そしたらあとはハードの問題だけになってくる
それが出来ない以上、今のアルゴリズムはAIとしては成り立たない

>>193
やっぱわかってねーじゃん。(苦笑

疑似科学者の傾向

1.自分を天才だと考えている。
2.仲間たちを例外なく無知な大馬鹿者と考えている。
3.自分は不当にも迫害され差別されていると考えている。
4.もっとも偉大な科学者やもっとも確立されている理論に攻撃の的を絞りたいという強迫観念がある。
5.複雑な専門用語を使って書く傾向がよく見られ、多くの場合、自分が勝手に創った用語や表現を駆使している。

>>174
> もしそんなに単純なら人間なみに会話したり自由に移動したりする
> AIを作ることはすぐにでも可能でしょう
> 人間の脳と同じ配列でニューラルネットを組んで、スーパーコンピュータで
> それを活動させる
スーパーコンピュータ(笑)

>>193
neural netがアルゴリズムではなく、perceptronが一般的なアルゴリズムだという
その驚異的見解はどこで学習したのかね？

あと、161で挙げられているもののほうがmonte carloよりよほど具体的で
一般的な定義が定着しているぞ。monte carloなんて、それこそ応用対象の
数だけある、ようなものだ。

理解してもいないキーワードを弄ぶのはいいかげん止めとけ。

>>198
>neural netがアルゴリズムではなく、perceptronが一般的なアルゴリズムだという

perceptron,hop field net,monte carlo,bolzmann machine
は全てneural netの分野に属す、「アルゴリズム」です。
厳密に言えばモンテカルロ法のみ、一般的な統計手法ですが。

>>198
>monte carloなんて、それこそ応用対象の数だけある、ようなものだ。

モンテカルロ・ステップはボルツマンマシンの時間発展規則にも
埋め込まれます。まあ、関連アルゴリズムとして挙げたまでですが。

何でこのスレ、最近急に活発になったんだ？

>>201
このｽﾚに自分が勝手に創った用語や表現を駆使する疑似学者が現われたから、最近急に活発になったということにしたい輩が現われたから。

人口知能門外漢です。白井良明さんの積み木を掴む研究、
最近はどうなってますか。人工知能というとすぐあれを思い浮かべて
しまう。

相手のツッコミには1つも答えずにただひたすら新たなキーワードを書き並べ
る人って、一体何が言いたいんだろ？

改めて180と182を眺めてみると、そのトンデモぶりが鮮かに浮かび上がるな。

卒論を機会に勉強して、自信過剰になったところで
知識をひけらかしたいようにしか思えない。

過去の研究を出してくるのは良いけど、理論よりも実績が欲しい。
何故、今、人工知能と自信を持って言えるようなモノが無いのか考えてみれ。

>>204
出来れば >> アンカー付けてくださいです

ガッハッハ、低脳どもチョット遊んでみただけだよ。
お前らから得られるものは無さそうだ、bye bye.

捨てぜりふはいて逃げていく
いつものパターンですね

http://pc5.2ch.net/test/read.cgi/tech/1107589568/

>>194
> せめて学習方法や出力方法を自分で学習していくことのできるモデル

ヘテロなＭＬを使ったアンサンブルなんかはどうよ？

>>206
まさか図星か？
つーか、こんなところに自分のアイデア書かねぇよ。

markちゃんは2chはディスカッションが出来る場だと勘違いしていました。
そして人知れず去って行きましたとさ。

-- 終了 --

面白い奴がいるって聞いたから久しぶりに来てみたのに、、、、遅かった？

--以上-- 哲板もな・・・

12まで読んだ

自分まだ、”NN始めました”程度なので、このスレ勉強になります（嬉

>>210
掲示板って、この点に限界がありますよねｗ

人間とAIの話、個人的には、
いわゆるエキスパート・システムとして頑張ってる（てきた？）コンピュータが、
今後、多分野における人間の研究（主には認知系か）の発展によって、
人間の脳がカバーする領域を局地的に凌駕するものが増えることは確実だと思います。

そこで質問なのですが、
人間の脳（能力）は、すべて、局在的・局地的なもので、
一個の個別的能力として存在していると考えることは出来るでしょうか？
皮膚に、温度を感知する部分・刺激を感知する部分…と存在し、
耳に、音の始まりを感知する部分、終わりを感知する部分…と存在しているように、
人間の脳の能力は、すべて列挙してみることが可能でしょうか？
コンピュータに、前もって書いておく（プログラム）ことを、
人間は人間の脳の能力として完全に把握しておくことは可能になるでしょうか？
この場合、「おばあさん細胞」みたいなのがもっと発見されていけばそれで済むのか、
という話と、
人間がAIに求める能力（ES的なものでないもの）が、どんな機能を利用しているか、
も当然考えられていくべき、というようなのも含みます。

みなさんは、どう思われますか？

痛みを感じると一言で表現できるけど、実際は人それぞれ感じ方も違うし
それによっておこる無意識下でのホルモン分泌なんかもまったく違う
それこそ他人の痛みを見るだけで苦痛な人もいれば、自分が極限の痛みを受けて
快感を覚える人もいる
一見すると痛みを恐れたほうが生き残りにとってよさそうではあるけど、痛みに喜びを
感じる人は定期的な刺激を得ることで各器官を活性化させてるともいえる
だから区切るなんてことはできないし、どっちが正しい脳の判断だってことも言い切れない
精神病のほとんどもこういったもので、正常な状態なんてそもそも無い
人間の脳ってのはそんなに単純に出来てるわけじゃない

そんなもの解明しなくてもAIくらい作れると言ってる人もいるみたいですが。。。

>>216
せめて認知科学の概論書でも読んでみたらどうだい？

>>217
言葉より実際に作ることを考えてみたらどうだい？
１が解決したら１０出てくるものを解決にもっていけるとでも？

>>217
216では無いが、どこがどう矛盾してるかくらい書いてやらないと無責任だし、
受取り方によってはただの煽りレスに見えるな。

217は本人は全くの無学、という感じがするが、邪推かなあ・・

>>216
> そんなもの解明しなくてもAIくらい作れると言ってる人もいるみたいですが。。。

解明されてないと言う割に、君はずいぶんと断定しまくってるけどな(爆

>>221
そんなことより議論の中身に対する自身の思惟思索をコメントしれ・・

>>216
どうして脳のデッドコピーしかAIとは認めないんだい？
AIには色々な定義があるが、君の話では前提として
脳と全く同一の物理現象によって脳と全く同一の振舞いをする
人工装置でなければAIではないと言いたげなようだが。

通常AIの定義は、
(1) 人間の思考と同じような入出力をおこなう (エミュレータ系)
(2) 人間の思考と同じようなモデルで入出力をおこなう (シミュレータ系)
(3) 合理的な入出力をおこなう (合理的推論系)
(4) 合理的なモデルで入出力をおこなう (合理的モデル系)
に大別されるわけだが。

例えばチューリングテストは(1)に分類されるし、中国語の部屋は(2)に関する
考察になるわけだ。

>>218-220の三連レスっておもしろいね。
誰も矛盾してるなんて言ってないのに、どこが矛盾してるか言えとか言ってるし。
少なくとも>>223の(3)には当てはまらないね。

確かにAIには色々な定義があって曖昧だな。ところで気分を変えて炊飯器のAIについて議論してみるかね？
ttp://www.google.com/search?client=safari&rls=ja-jp&q=AI炊飯&ie=UTF-8&oe=UTF-8
みごとに >>216 の(1)〜(4)を網羅してるぜ！

>>223
>どうして脳のデッドコピーしかAIとは認めないんだい？

ボケてるなぁ、
最終的に手に入れたいのは人間レベルの知性であって、脳のアーキテクチャじゃない（単なる実現例）
だが第一歩のアプローチとしてはどうしても見本（脳）を参考にせざるを得ない、ことくらい理解しれ。
216では無いが。

>>224
>誰も矛盾してるなんて言ってないのに、どこが矛盾してるか言えとか言ってるし。

言った言わないじゃなくて、つまり

>せめて認知科学の概論書でも読んでみたらどうだい？

というだけの理由は何か、ということだが。

>>227
> 言った言わないじゃなくて、つまり

言ってないよね、どこをどう読んでも。
言ってもいないことを理由に他人を「無責任」と断じることこそ無責任だと思うがね。

>>226
> 最終的に手に入れたいのは人間レベルの知性であって、

などと言い出す前に、君の言うAIをちゃんと定義してくれないと
どうしてホルモンだの各器官だの精神病だのが関係してくるのか
全然わかんねーよ

>>218
> １が解決したら１０出てくるものを解決にもっていけるとでも？

などと、あたかも解決にもっていけいないかのような主張をしていながら

> 言葉より実際に作ることを考えてみたらどうだい？

などと、突然相手に解決を要求するのってとてもアフォ臭いと思わないか？

>>228
確かに言っていない、だからそういうことじゃないでしょ・・・

>>231
つまり君は無責任じゃない人を無責任だと断定した無責任な人ってことだ。

>>229
>などと言い出す前に、君の言うAIをちゃんと定義してくれないと

何をおっしゃるウサギさん。
そんなもんが定義できれば「チューリングテスト」なんて出てこないよ。

>>233
チューリングテストもAIの定義の1つですが何か？

つまり手近な材料として
連続写真ではなく１枚の写真から人間だけをとりだすモデルを作ってくれ
そしたらこんどは顔、手、胴体、足を読み取るモデルを作ってくれ
そしたらこんどは全体のバランスから年齢、国籍、性別を判別するモデルを作ってくれ
以下続く
って具合に人間を超えるほどの実用的な部分的AIを作ろうとしても相当量の問題が
あるってことだし、永遠に終わることはない
それを部分的にでも超えるものは可能だと言うのはいいけど、超えた超えないの
判断はどこでするのかと
上の例がさらにつづけば、最近流行の髪型か何年代の髪型かまで要求されることになる
そんなきりのないものを超えることができるのかと

>>235
何が言いたいの？

>>232
話そらすなや。
そんなのどうでもいいだろ。
大事な↓に答えろや。
> >せめて認知科学の概論書でも読んでみたらどうだい？
>
> というだけの理由は何か、ということだが。

m9（^Д^）ﾌﾟｷﾞｬー
逆切れ

>>236
将来的には人間の脳を部分的に超えるAIが可能だとしきりに言ってる人がいるけど
あらゆる制約の元で人間の脳の機能があるのだよ
ある能力を与えれば別の能力が減少する
そうやって一番バランスの取れた状態を人間の脳は作り出してる
逆に相乗効果でより高機能を実現してる部分もある
だから部分といった箇所で特定することは出来ない
一枚の写真から得られる情報はいろんな部分と連携を図って、言語や匂いや色彩感覚
感情的なものまでひっぱりだされて総合的に判断される
それをたかが数個の認識アルゴリズムで実現しようというのが土台無理な話
最近は受付をやってくれるロボットがあるけど、あんなものは登録された情報にもとずいて
動いてるだけで、学習してるのは音声の判別くらいなもの
音声の判別だって、結局きれいな発音の情報を登録してるだけだから、方言や、片言の日本語
には対応できない
これをより高度にしようとすると上に書いたようにいちいち作り上げていかないといけない
最初のうちはいいけどだんだんと機能のバランスが崩れてきて対応できない部分がでてくる
AIの成長事態をコントロールするAIアルゴリズムを開発しない限りは映画に出てくるような
夢のAIマシンなんて作れない
現状そんなアルゴリズムは存在しないし、開発できる可能性も低い

>>239
要約すると、
・人間の脳は最適解
・人間の脳は超すごいのでAIは不可能
ということですか？

人工知能全般 Mode　VII
http://academy3.2ch.net/test/read.cgi/philo/1105154630/49

そういった話題はこれまで幾度となく・・

>>239
それならば人間の脳ではなく、猿の脳とか昆虫の脳でも同じことが言えるはずですよね。

人間の脳は100年後も1000年後もほとんど変わらないでしょう。
しかし、コンピュータはものすごい勢いで進化してます。
50年後のマシンの性能が予想できますか？
少なくとも現在の普通のコンピュータに限っては、
「ある能力を与えれば別の能力が減少する」ということもなく、
能力を獲得し続けています。どこまで進化していくのか先も見えないです。

>あらゆる制約の元
温度とか、気圧とか、サイズとか、材料は飯から作らないと駄目とか、
およそ知性とは無関係な、動物の個体としての制限ばかりでしょう。
エネルギー効率や、構成材料、製造過程の制限がなくなれば、
状況は全く変わってきます。

ファミコンのハードの制約でバランスの取れたゲームと、
PS2の制約でバランスの取れたゲームの違いのようなものです。

>AIの成長事態をコントロールするAIアルゴリズムを開発しない限りは
誰も開発していないとでも思っているのですか？

>現状そんなアルゴリズムは存在しないし、開発できる可能性も低い
それは、貴方の力では開発できる可能性が低いだけではないでしょうか。
他の研究者でもその可能性が低いというのなら、その根拠を教えてください。

まさか、例の翻訳家兼似非科学者が爪を隠してレスしてんじゃないだろな

>>226
>最終的に手に入れたいのは人間レベルの知性であって、

結果的には人間以上になると思います。
人間レベルの知性を手に入れることは同時に、人間を遥かに超えることを意味します。
既に四則演算の計算能力のように、大幅に人間を超えているところもありますから、
他の知能が人間と同等でも、総合的な能力では大きく差をつけられます。
さらに単体で人間と同等なら、何千何万台と接続した場合は、想像できないほどの差が付くでしょう。

AIが2chの全スレッドに意識を注ぎ、全2ちゃんねらーを相手に戦える時代も
そう遠くはないのではないでしょうか。

>>239
>だから部分といった箇所で特定することは出来ない
つまり、215へは、できないという考えでいいんですよね？

自分ひとりで、ゲシュタルトやらチョムスキーやらやってると
全く何もわかんないまま終わりそうなんで、
>>215関連の話に言及してる本とか知ってる人いませんか？

まず法整備だな。
2チャンネルで人間相手に戦ってはいけない法律。

>>237
どうして無責任な奴というのは他人への要求だけをし続けるのだろうか？
恥というものを知らないからだろうか？

>>239
長文書く前に、まずは自分なりのAIの定義を示してからにしろ。

ここはム板なのに、どうも計算機科学におけるAI研究をカケラも理解していない
としか思えない馬鹿が粘着しているのは何故だろうか？

>>249
241のリンク先から地に足のついてない哲ヲタ崩れが流れてきてんだろ

>>239
> 将来的には人間の脳を部分的に超えるAIが可能だとしきりに言ってる人がいるけど

「部分的」になら、とっくの昔に超えてるじゃん
四則演算とか

記憶容量もね

>>235
> 連続写真ではなく１枚の写真から人間だけをとりだすモデルを作ってくれ

それのどこがどうモデルだと言うのだろうか・・・
マジで計算機のこと全然わかってないお馬鹿さん？

>>251
>>252
人間の脳をあまくみすぎですね
四則演算だろうが因数分解だろうが世界になだたる天才がいますけどね
今のコンピュータよりもはるかに早い
記憶容量ね生まれてからの一瞬たりとも忘れることのできない人もいますね
何十年前に会った人と交わした会話やそのときの服装までことこまかく覚えてる
人間の脳は本来それだけの機能を持ってるんです
一般の人はそれが表面化しないのはなぜかを考えたほうがいいでしょう
生活に支障があるからです
こういった人はいわいる自閉症というやつで、決まったことしかできずに
対人関係や不足の事態への対処で苦労します。
記憶が消えない場合は、つらい思い出をいつまでも昨日のことのようにかかえつつけ
ストレスでまいってしまいます。
それを抑えるために、他の機能を強化してバランスをとってるんです。
人間なみに会話をするようなAIを作ろうと思ったらこれは避けて通れない問題なんですよ

>>254
> 四則演算だろうが因数分解だろうが世界になだたる天才がいますけどね
> 今のコンピュータよりもはるかに早い

唖然・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
1秒に数百万個の四則演算をできる人間がいると？

> 記憶容量ね生まれてからの一瞬たりとも忘れることのできない人もいますね

唖然・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
WWW上の全情報を記憶できる人がいると？

>>255
いますよ

>>255
いるけどWWW上の全情報なんて一般人でも記憶できるじゃない
ぐぐればいいわけでしょｗ
AIだろうがそういうインターフェースにするなら同じことでしょ

>>256
> いますよ

証拠も出さずに「いますよ」かい。頭おかしい人？

>>257
> いるけどWWW上の全情報なんて一般人でも記憶できるじゃない
> ぐぐればいいわけでしょｗ

やっぱ頭がおかしい人か。記憶と移譲検索を区別できないとは。

数百だろうが数万だろうが別途インターフェースを繋ぐなら
AI - PC
脳 - PC
どっちでもいっしょでしょ
それとも今目の前にあるコンピュータはすでにAIですか？

>>259
AIと四則演算持ち出す時点であなたのほうがどうかと思うけどねｗ

>>261
今問題にしているのは計算機の能力と人間の脳の能力の比較の問題ですが何か？
こんな簡単な問題の切り分けもできないで何ほざいても全然意味ないよ。
自分の馬鹿を晒しているだけという事実に気付け、アフォ。

>>261
四則演算が知能と関係ないとでも言いたいのか？
せっかく一時的にでも良スレになりかけてたのに
君のような無知な馬鹿が荒らして駄スレに逆戻りだよ。

>>262
計算機とAIの区別はつきますか？
計算機スレは他あたってくださいね
こっちはAI前提で話してるだけなんで

>>263
仮にAIを作る過程を考えてみたらどうですか？
すでに数万の処理能力をもった電卓があるのにわざわざその部分をNNで組んだりしますか？
AIができたら、電卓に接続するだけだと思いませんか？
人間の脳に接続するという話も聞いたりしますしね
四則演算は知能とは関係ないです
知る能力です、認知できるかどうかの問題です。
電卓ででた数字がなんなのか、電卓はどう使うのか、それを思考するプロセスが重要なんです

>>264
AIの話をするのに計算機の能力が関係ないと言いたい？
かなりの馬鹿だね。

>>265
> 電卓ででた数字がなんなのか、電卓はどう使うのか、それを思考するプロセスが重要なんです

で、一秒に数百万回それを繰り返すのか？君って知能が完全に欠如してないか？

>>265
> すでに数万の処理能力をもった電卓があるのにわざわざその部分をNNで組んだりしますか？

君にとってAIってのはニューラルネットだけなのか？

>>266
関係ないね、処理能力はあくまで土壌の問題でしかない
土壌がいくらいいものがあろうと、上にのせるもののアイデアがなにもないのじゃ
ただの飾りでしかない
地球シュミレーターだって中身がしょぼければ、天気予報すらできない。

>>267
数百万回くりかえした何するのか聞きたい
AIスレだよね？
AIに同じ計算を数百万回させる依頼っていったいなんですか？
人間が数百万回も同じ計算をすることってありますか？
あったら簡単なスクリプト組みませんか？
スクリプトが組めればそんな計算能力いらないと思わないんですか？
計算機能力の話題なら他スレへどうぞ

>>268
NNはAIに一番近い存在だとは思うけど、NNはAIじゃない
AIと呼べるものは存在してない
電卓を渡したら自分で使い方を覚えて、難しい計算を瞬時に答えてくれるのがAI

>>271
> 電卓を渡したら自分で使い方を覚えて、難しい計算を瞬時に答えてくれるのがAI

電卓さえ理解できればAIってこと？

>>270
> AIに同じ計算を数百万回させる依頼っていったいなんですか？

同じ計算なんて誰も言ってないと思うよ。
かなり妄想が激しい人ですか？

>>271
> NNはAIに一番近い存在だとは思うけど、NNはAIじゃない

へー、NNがAIに一番近いと思っているんだ。

例えば、認知科学者の中にはLSAこそが人間の文章理解に一番近いと思っている
人も結構いるみたいだけど、君としてはLSAのどの部分が人間の知能との違いで
NNによってそれがどう解決されていると思っているんだい？

自然言語処理は主たるものは統計的アプローチ
自発的認知ではなくて、ただ文字と文字をネットワークで結び付けただけ
例えば「赤」と聞いてなにが最初に思い浮かぶ？
認知科学者の好きそうな方法でやったら今あなたが思い描いた光景と
同じ答えが返ってきますか？
まったく同じでなくてもいいけど、質的に同じですか？

NNはまだこういった質的アプローチが可能な方法です

>>275
ここで認知方法の差については触れるつもりはありませんが、
「文字と文字をネットワークで結び付けた」と「あなたが思い描いた光景」は
本質的にほとんど同じだと思います。

人間が見た光景は、凄まじい画像データの圧縮(必要な情報の抽出)が行われ、
既に脳内に記憶されているすべての情報と相関性が計算され、膨大なリンクが張られます。
ある意味、Googleのページランクの計算と似たようなところがあります。
http://www.kusastro.kyoto-u.ac.jp/~baba/wais/pagerank.html

>>275
> 自然言語処理は主たるものは統計的アプローチ

語るに落ちたな。既存の手法をこれっぽっちも知らずに批判してるんだね。

> 自発的認知ではなくて、ただ文字と文字をネットワークで結び付けただけ

文字？単語じゃなくて文字？馬鹿らしすぎ。
既存のAIアプローチを批判するのはいいけど、
せめてその基本中の基本は押さえてからにしてくれないか？

>>276
> NNはまだこういった質的アプローチが可能な方法です

ほー、ニューラルネットで？
その光景とやらをどう定量化するんだい？

なんだかそうやって知りもしないキーワードを羅列して胡麻化そうとする姿勢って
このスレの上のほうに出てきた人とそっくりだね。

>>275
> 例えば「赤」と聞いてなにが最初に思い浮かぶ？

それこそがLSA/LSIが対象としているものですが、
そんなことも知らずに批判しているわけ？

すっかり居着いちゃったね、キーワード濫用の疑似科学者。
はやく哲板から引き取りにきてもらいたいものだ。

哲板では例によってうみねこ先生がご高説中。
難民が押し寄せてくるかもな

うみねこ？　何者なんだ

ついに人間そっくりレベルのAI誕生！、、、でもそいつがロクデナシなところも人間そっくりだったら、、、凹むだろうな（笑

>>282
>うみねこ?　何者なんだ
>>241のリンク先で固定ﾊﾝﾄﾞﾙ：うみねことして活躍中の翻訳家

>>278
>>文字？単語じゃなくて文字？馬鹿らしすぎ
揚げ足とりもほどほどに
文字情報のことをいってるだけ

>>279
LSAは知らんけど、自然言語処理はだいたい似たり寄ったりなので想像がつく
赤と聞いて思い浮かぶのは「りんご」とか文字でしょ
そういうことを言ってるのではなく
匂いや味覚が伴うか、感情起伏が伴うかそういうことも人間が言葉を選ぶ上で
重要な選択肢のひとつになってるのですよ

>>285
> LSAは知らんけど、自然言語処理はだいたい似たり寄ったりなので想像がつく

アフォ。知らんものをどうして「似たり寄ったり」と断定できるんだか。

> そういうことを言ってるのではなく
> 匂いや味覚が伴うか、感情起伏が伴うかそういうことも人間が言葉を選ぶ上で
> 重要な選択肢のひとつになってるのですよ

で？感情面を扱う自然言語処理アルゴリズム知らないの？
つーか、そんなに無知なのにどうしてそう軽々しく批判できるわけ？

人工知能全般 Mode　VII
の奴ら、ここはレベル低杉なんて言って松。

>>285
> 匂いや味覚が伴うか、感情起伏が伴うかそういうことも人間が言葉を選ぶ上で
> 重要な選択肢のひとつになってるのですよ

で？それがどうかしたのか？
そういや、今だに君は君の言う「AI」の定義を示していないな。
定義も示さずにどうして「重要な」などという形容詞を用いることができるんだ？

いいかげん自分がしている事の恥ずかしさに気付け。

>>287
つーか、確かにこのスレのレベルは低い。
自然言語処理もAI関連のアルゴリズムも知らずに批判してるアフォが
著しくレベルを下げている。

>>286
なんでそんなに知ってて何も作れないんだい？

>>290
実用化されているアルゴリズムも多数あるし、実際俺も実装したことあるぞ。
つーか、このスレの上のほうを見ればAI研究の成果が実際に用いられている
事例が挙がっていることぐらい気付け。

>>290
なんでそんなに知ってて何も定義できないんだい？

>>285
> LSAは知らんけど、自然言語処理はだいたい似たり寄ったりなので想像がつく

君が言う「似たり寄ったり」なアルゴリズムを列挙しなさい。

>>291
具体的にどんな「知能」を実装されたのか教えていただけるとうれしいのですが

やれやれ、ここも「無知蒙昧な輩」隔離スレ、の感だな。

>>294
俺が実装したのはAIじゃないが？
なんか読解力が限りなく低い人？

自明な馬鹿は放置する、ということは大切なことですよ。
馬鹿の相手は哲板隔離スレだけで十分です。

哲版からはじき出された「馬鹿」です。お世話になります

これだからAI研究者は他の科学者に馬鹿にされてるんだろうな

『俺博識ですから』みたいにムキになっちゃってまぁｗ

AIってのは｢知能｣なんていう定義のあいまいなものを扱う分野だからな。
しかも｢知能｣自体はごく一般的な言葉。
さらに、知能はまだ未解明な部分が多い。

つまり、頭が悪い人に付け入る隙を与えやすい分野ってことだ。
これが｢コホモロジー｣とか｢物性論｣とかだと電波の数は劇的に減ることうけあい。

御託はいいから、さっさと静止画像１枚から人物だけとりだすものを作れって
特許とったらそれだけで大もうけできるくらいなものだぞ
さぁやれ博識のAI研究者

>>302
理解できない。
要するに｢AIは不可能｣との立場から、静止画から人物画像取り出すのもできないだろって
「AI研究者｣を皮肉ってるわけだよね？
どうして、そうすることで自分の立場が補強されると思ったの？

>>302
それを求める気持ちは理解できます。
虹板の住人として、特定のキャラや属性の画像を自動収集したいですから(笑)。
エロ画像とか欲しい人もそういうツールを望んでいるかもしれませんしね。

自分も実装しようといろいろ考えていますし、某大手デジカメ関連の仕事に関わっていますが、
この分野でも顔や人物の抽出がちょっとしたブームになっているようです。
大儲けはできそうもないですし、まだまだ精度が問題ですが、研究が進めば望みのものが
出てくる可能性はかなりあると思います。

でも、それが出来たからといって、それが人間並みの知能を持つAIだというわけじゃないですよ。

>>302
>>304

AIかどうかはさほど問題ではない
ただAI研究者を名乗るほどの人間がこのAIの初歩段階のものが作れるどうかってのは
かなり重要なことだと思う
静止画からオブジェクトとして認識するってのは一見単純なようで、AIのすべての必要
要素が含まれてる
色の識別、人間が何か、人間のとりうるパターンの想像
この問題が解ければ、あとは芋ずる式にとけていくと思う
それが出来ないなら、AIの入り口にも立ってない証拠だという意味です。

×>>302
○>>303

>静止画から云々
そんなのコンピューターの処理速度の問題でしょ。
色がどうとか人間が何かとか人間がどんなパターンをとるかとか
全部を組み込んだ関数作って、返り値がこれこれの範囲内ならどれくらいの確率で
これはきっと人間、って判断する計算が、
今のコンピューターだととっても時間かかるってだけでしょ。

>>302
つーか、その手のは前処理(境界線抽出とか)してSVMでやるのが一応
ありがちな正攻法なわけだけど。
対象は人物じゃないけど、まあ似たようなものを仕事でやったことあるよ。

で？

>>308
でじゃねーよ
前処理なんてのはあってあたりまえ
境界線がはっきりしたやつだろどうせ
そういうのじゃなくふりふりの服着てたり、背景にとけこむ服着てたり
はっきりエッジ処理で区分けできたらクロマキーだろただの

>>309
> 境界線がはっきりしたやつだろどうせ

そうでもない。かなりアヤフヤな奴。
契約上対象をはっきりとは示せないが、地形に関するものだ。
ところで、前処理にしかツッコミがないんだねえ。
> 色の識別、人間が何か、人間のとりうるパターンの想像
みたいな問題についてはクリアしているわけだが？

>>310
航空写真からオブジェクトを抽出して、地図の生成、情報の付加を行ったりする分野かな。

あの辺りは、複数の画像からの分析で建物の高さや種類を分けたりして、
人間以上のことをやっているところだと思いました。

>>305
自分はそうでもないと思っています。もちろん作れた方がいいとは思いますが。

人間型のAIを作るのに、人間の一部の高度な機能の模倣から入ると
根本が見えなくなるのではないでしょうか。
どちらかと言えば、昆虫とか魚のAIの作成から入り、その後、ほとんど手を加えないで
自動的に人間型の知性に発展できるようなアプローチの方が優れていると思います。

コンピュータで言えば、CPUや言語設計を出来る人間と、
ゲーム等のアプリケーションを作る人間とで、要求される能力が違うみたいなものだと思います。

>>311
複数の画像からであれば、オートフォーカスなんかで昔からある技術だからね
人間は２個の目の差で遠近感を得てると言われてるけど
２枚の写真をものさしで数字化してものさしで図れば高低差は簡単に計算できる
ただ人間は片目でもそこそこ判断できる
この違いはでかいよ、あらかじめ持ってる予備知識と総合して判断してるから
そういうことができるわけだけど
それができないと人間を超えてるとは自分は思わない
錯視っていう目の錯覚現象もこれに起因してる
錯視を再現した上で、それを抑制するというならまだわかるけど、再現もできないのじゃ
意味がないと思うけどね

人間が片目でも遠近感あるのは目が大きいからだよ。

>>310
ＳＶＭ調べてみたけど、どっちかといえば前処理に近い発想だと思うけどね
いや実際その方法で人間を対象にやってみるといいよ
ぜったいにうまくいかないから
人間は固定された物体じゃなくいろんな服装や姿勢をとったり途中を物で隠されたりしてる
自分の目で見て判断できないものまで、判断できるようになったら
人間を超えたと言えるんじゃないかね？

>>312
私もそう思いますよ
ベースがあればあとは自己増殖的に発展していく
でもそのベースが一番難しいですからね

>>313
いや、単にそういうことを言っているわけではないんです。
人間の予備知識で総合的に判断するのは多くの場合効果的ですが、
逆にそれが障害になる場合もあります。

いくつかの確率で表されたパラメータから、もっとも可能性の高いもの(重心)を
見つけ出すのは、人間はかなり苦手なようです。
重心に近いものを既に学習している場合は容易に判定できるのですが、
そうでない未知の場合、既に学習した知識に過度に振り回される傾向があるようです。

マシンが四則演算の速度で人間を超えたように、ベクトル量子化のような、一見人間の方が
得意そうなことでも、マシンが人間を超えているところもあるってことです。
人間の「やり方」が判明したこところから、どんどん抜かれていくという感じです。

今微妙で、もうすぐ人間が超えられるようなところだと、
写真を見せて何人の顔が写っているかを判定するようなことや
変装して空港にやってくるテロリストを検出するようなことが挙げられると思います。

>>315
>自分の目で見て判断できないものまで、判断できるようになったら
>人間を超えたと言えるんじゃないかね？

人間の歩行パターンは実はものすごく個人差があります。
最近の研究でこのパターンから個人を割り出す技術がありますが、
人間の認識能力は足元にも及びません。

人間とAIで人間が優れているところが多いのは、単にAIが発展途上にあるからです。
膨大な項目で、圧倒的に人間が勝っていますが、AIは0点からスタートしています。
時間が経つにつれ、AIは加点されることがあっても減点はされません。
人間は負ける項目を増やす一方であり、加点されることは今後在り得ないでしょう。

>>316
そうですね。
ただ、この難しさは、まだ気が付いていないという部分が多分にあると思いますので、
全て解明したがお手上げという状態にならない限り、可能性を信じて研究していきたいです。

>>318
同じ背格好の人間を同じ服装で顔を隠して歩かせて
人間が判断できないかというとそうでもないと思いますよ
いつもいっしょにいるような身近な人間だとかなりの確立で判断できると思います
ＡＩを人間にたとえるならテロリストの歩く映像を１年間見続ければ
同じ結果になると思います
学習スピードという点では現状のＡＩは突飛してますが、それでも人間の能力
が上限であるような気がしますね、しかも応用が利かない
歩くことだけに着目した分、銃を持っていても見落としてしまう
そういうことをすべて網羅してようやく人間と同等になるかなと思いますけど
実際それらすべてを実装するのは至難の業ではないですよね
その実装作業そのものを自動化できなければ、人間に追いつき追い越すことは
出来ないと思いますよ

>>313
> 複数の画像からであれば、オートフォーカスなんかで昔からある技術だからね

・・・いつからオートフォーカスはステレオグラムから測距するようになったんだ？
滅茶苦茶難しいぞ、それ。
ほんとシロート丸出しだなあ。

> 人間は２個の目の差で遠近感を得てると言われてるけど

人間が距離情報を「推論」するのに使う情報は視差だけじゃないよ。

> ２枚の写真をものさしで数字化してものさしで図れば高低差は簡単に計算できる

ああ、問題がこれっぽっちも理解できていないことを曝け出してるねえ。

>>315
> ＳＶＭ調べてみたけど、どっちかといえば前処理に近い発想だと思うけどね

えええええええええ！！！！！！！！！！！！！？？？？？？？？？？？
すげー発想。
つーか、君が知ってる機械学習アルゴリズムを列挙してみてよ。
マジで興味出てきた。

> いや実際その方法で人間を対象にやってみるといいよ
> ぜったいにうまくいかないから

まあ、やってみないとわからんわな。

> 人間は固定された物体じゃなくいろんな服装や姿勢をとったり途中を物で隠されたりしてる

いや、そういうことなら俺がやったのも十分にそういう要素があったぞ・・・
技術を批判するのは結構だけれども、批判するからにはせめて
その技術を理解してからにしてくれないかな？
君の批判はあまりにもピントが外れすぎ。

>>317
> マシンが四則演算の速度で人間を超えたように、ベクトル量子化のような、一見人間の方が
> 得意そうなことでも、マシンが人間を超えているところもあるってことです。

文書の自動分類なんかもとっくに機械のほうが精度が高くなってるしね。

> 今微妙で、もうすぐ人間が超えられるようなところだと、
> 写真を見せて何人の顔が写っているかを判定するようなことや
> 変装して空港にやってくるテロリストを検出するようなことが挙げられると思います。

その辺はデータマイニングとの絡みもあって、すごく面白い分野だよね。

>>320
> 学習スピードという点では現状のＡＩは突飛してますが、

いやー、それは違うと思うよ。
人間のほうが少ないトレーニングデータから高質な学習をするよ。
機械のえらいところは学習に飽きたりしないから大量のデータを
与えて処理させることができる点だな。

>>320
>同じ背格好の人間を同じ服装で顔を隠して歩かせて

これはダメでしょう。AIの時に条件を甘くしたら、人間よりも劣っているというのに、
人間にわかりやすい条件を与えるのはズルイです。

>人間が判断できないかというとそうでもないと思いますよ
>いつもいっしょにいるような身近な人間だとかなりの確立で判断できると思います
>ＡＩを人間にたとえるならテロリストの歩く映像を１年間見続ければ
>同じ結果になると思います

たぶんダメです。どうも加速度が関係する動きになると、人間の認識力はとてつもなく落ちるようで、
加速度変化の微妙な差は、恐らく人間には抽出できないと思われます。
四則演算と同様、AIが得意な分野があり、それが広がりつつあるって事です。

>そういうことをすべて網羅してようやく人間と同等になるかなと思いますけど
>実際それらすべてを実装するのは至難の業ではないですよね

いや、だからこそ研究の対象になるわけだし、現在凄まじい勢いで発展しているのですよ。

>その実装作業そのものを自動化できなければ、人間に追いつき追い越すことは
>出来ないと思いますよ

ええ、そうですが、それが出来つあります。
自動化する領域を少しずつではありますが、確実に広げていっています。

ニコンが歩いている人間を認識して自動的にピンと合わせるってカメラの記事だけど....
ttp://biz.yahoo.com/bw/050216/165139_1.html
デジカメでこんなんできるなら、空港でテロリストを認識して自動的に射殺するのも簡単に思えるよ。

一方の質が低すぎて議論が成立しない件について。

>>320
すごく古いＡＩ観だね。なんだかMinskyのSociety of Mindを思い出したよ。

弟者よ。一方ってどっちだ？
　　　　　　　　　　∧＿∧
　　　 ∧＿∧ 　（´<_｀ 　）　
　　　（　´_ゝ`）　/　　 ⌒i 　 どっちだろう・・・・
　　 ／　　　＼　 　　　|　|
　　/　　 　/￣￣￣￣/　|
＿_(__ﾆつ/　　FMV　 / .| .|＿＿＿＿
　　　 ＼/＿＿＿＿/　（u　⊃

その「一方」がどっち側にしても>>329よりはマシなんだろうな。

>>326
連続写真の移動物体認識は簡単にできるんですよ
例えば車に乗ってるとかするともう判断できなくなる
判断できるようにすると猫にすら反応する
その辺のバランス調整も結局はアルゴリズムで実装していかないといけない

>>325
>>自動化する領域を少しずつではありますが、確実に広げていっています。
広げてるのは特定分野についてのみですよね
テロリスト認識システムを行方不明ペット自動捜索マシンなんかにはできない
やろうとすれば、またいちから実装のしなおしですよ
その自動化についての研究はなされてないと思いますが？

今のコンピューターの処理速度は有限で
一日は24時間しかなくて
やることは他にもいっぱいあるって事忘れてませんか？

>>331
> テロリスト認識システムを行方不明ペット自動捜索マシンなんかにはできない
> やろうとすれば、またいちから実装のしなおしですよ

テロリストを識別する訓練を受けた人間が行方不明になったペットの捜索の
プロとして活躍するためには、ペットの識別や動物の行動学などペットの捜索に
必要とされる知識や技能を再訓練する必要があるのと同じですよ。

>>331
> 判断できるようにすると猫にすら反応する

それって人間にもおこることじゃん・・・
なんかこの人って全ての状況で全ての面で人間を遥かに凌駕する性能を
持たなければAIとは認めないのかなあ。

というか、さんざん言われてるのに、まだAIの定義を示してないし。

渦中の人ではないが、面白そうなのでちょっと調べてみた...

辞書："artificial intelligence"
The ability of a computer or other machine to perform those activities that are normally thought to require intelligence.

医学事典："intelligence"
The capacity to acquire and apply knowledge, especially toward a purposeful goal.

ここで"learn"ではなく"acquire"を使っている事から、この医学事典では自発的に知識を獲得するという機能は知能には必須ではないと解釈しているようだ。
したがって脱衣麻雀も人工知能ということか.....夢がねえな（笑

>>335
> ここで"learn"ではなく"acquire"を使っている事から、この医学事典では自
> 発的に知識を獲得するという機能は知能には必須ではないと解釈しているよ
> うだ。

同じく渦中の人ではないが、ちょい待て。
learnよりもacquireのほうがより自発的なニュアンスがあるぞ。

> したがって脱衣麻雀も人工知能ということか.....夢がねえな（笑

脱衣麻雀でどのようにknowledge acquisitionするんだ？

スーパースター登場かな

>>333
そういう次元の話ではないでしょ
テロリスト認識するのに、テロリスト行動学なんか別に実装してないでしょうに
ただ大勢の人の中から登録されたテロリストを見つけ出すとうものを
大勢の猫の中から該当の猫を探し出すというものに置き換えるだけ
人間ならすぐに順応するけど、現状のAIではまったく新しいものを作りなおさないといけない

>>334
は猫と人間と車の見分けもつかないのですか？w

>>336
>learnよりもacquireのほうがより自発的なニュアンスがあるぞ
おまいプログラマーだな。働き過ぎだよ（笑

>knowledge acquisition
インカム上げるためにスケベな客は早めに勝負をつけたり、人が換わったのを認識して甘い設定にしてちょっといいとこ見せたりとか。
学習しておくべきことが意外と多いんだよ。稼げないとゲーセンから撤去されちゃうからね。中の人も大変なのさ。（嘘

>>331
>テロリスト認識システムを行方不明ペット自動捜索マシンなんかにはできない
>やろうとすれば、またいちから実装のしなおしですよ

多くの分野で確かにそういった問題がありますが、これは時間の
問題(技術の発展と共に解決される)だと思います。
一からの実装しなおしを繰り返すうちに、共通点が見つかり、
より汎用的なものになっていくのは、それほど珍しいことではありません。

>その自動化についての研究はなされてないと思いますが？

いえ、研究はされています。成果は別として。

>>338
> テロリスト認識するのに、テロリスト行動学なんか別に実装してないでしょうに

するよ。当然じゃん。

>>339
> は猫と人間と車の見分けもつかないのですか？w

つかないこともあるよ。あたりまえじゃん。

>>340
> >knowledge acquisition
> インカム上げるためにスケベな客は早めに勝負をつけたり、人が換わったのを認識して甘い設定にしてちょっといいとこ見せたりとか。

そういうのは普通はknowledge acquisitionとは言わない。
せいぜいadaptiveと言えるかどうかだ。

>>340
君は働き過ぎというよりも、勉強しなさすぎ。
しかも勉強してないくせに知ったような批判をするお馬鹿さん。

研究社新英和中辞典より
ac・quire
1a 〈知識・学問などを〉(努力して)得る，学ぶ，習得する 《★【類語】 ⇒→(->参照)get A2》.

>>338
> ただ大勢の人の中から登録されたテロリストを見つけ出すとうものを
> 大勢の猫の中から該当の猫を探し出すというものに置き換えるだけ

で、君は猫の個体識別ができるのか？
きちんと識別するためにはそれなりの訓練が必要だぞ。

>>338
> 大勢の猫の中から該当の猫を探し出すというものに置き換えるだけ
> 人間ならすぐに順応するけど、

うちのタマがいなくなったんだが、すぐに見つけてこい。
見つけられなかった場合はお前はAI以下の存在だ。

>>341
> 多くの分野で確かにそういった問題がありますが、これは時間の
> 問題(技術の発展と共に解決される)だと思います。

そのあたりはアルゴリズムうんぬんよりもドメイン知識の問題だよね。
341は専門職の知識や技能を過小評価しすぎ。というか、人間に失礼すぎ。

>>331
> その自動化についての研究はなされてないと思いますが？

ポカーン・・・

学習をさせるにも、これはどういった情報で、これだけの頻度で情報が入ってきて
それをどういうふうに処理して、どういった形式で保存して、どういった形で出力しないといけない
バックプロバケーションの定義が必要になる
テロリスト捜査官（人間）に猫の写真と一枚の手紙を渡せば、猫を見つけ出すか
またはどういう理由で見つからなかったといった返答があるだろう？
テロリスト識別システムに同じことをしたらどうなる？無反応だろ？

同じ事をさせようと思ったら
人間に対する礼儀作法
自然言語処理
猫識別システム
猫分類システム
猫とは何かの定義
猫の分類とは何かの定義
想像もつかないような一見無関係な情報（たとえば幼少時代の猫とふれあった時の経験等）

が必要になる
これをすべて実装するのか？時間の問題か？
それなら、根本的に自発的に情報を分類して保存して出力するシステムを考えるのが普通でしょ？

AIの単語に食いついてる人がいるけど
本来存在しないものに従来の単語を適用したところでなんの意味もないでしょ
自分はすべてにおいて自発的でなければAIではないただのアルゴリズムだと思うけどね
例えば画像処理にしても複雑なアルゴリズムを考えるより、自動っぽいアルゴリズムを使った
方が楽だから、そっちを使ってるだけだろう
でも結局はこまかくアルゴリズムを作っていっても同じ事ができる

>>350
> バックプロバケーションの定義が必要になる

そんなNN特有の話をAI一般論であるかのように語られても・・・・

> テロリスト捜査官（人間）に猫の写真と一枚の手紙を渡せば、猫を見つけ出すか
> またはどういう理由で見つからなかったといった返答があるだろう？

そもそもそのような依頼は受け付けません。
馬鹿ばっか言ってんじゃねーよ、キチガイ君。

>>351
> 同じ事をさせようと思ったら
> 人間に対する礼儀作法

なんだ、お前には知能がないということか。
AIを批判するからにはせめてAIの初歩を理解してからにするのが礼儀というものだ。
例えば1999年あたりまでのAIに関する主な研究に一通り目を通してからにしろ。

> 自分はすべてにおいて自発的でなければAIではないただのアルゴリズムだと思うけどね

君、アルゴリズムという言葉を誤用しているね。
10年ぐらい必死で勉強して出直してきな。

>>350
> 学習をさせるにも、これはどういった情報で、これだけの頻度で情報が入ってきて
> それをどういうふうに処理して、どういった形式で保存して、どういった形で出力しないといけない
> バックプロバケーションの定義が必要になる

…バックプロパゲーションって何か知らずに書いてるでしょ…

>350
まずは自分が何を知らないのか、ちゃんと自覚しなさい。
知らないという事自体は何も恥かしいことではない。
知りもしないことを知っているかのように振舞い、
他人の仕事を批判することこそが恥かしいことだ。

まずは知らないということを認めなさい。全てはそこから始まる。

> 自分はすべてにおいて自発的でなければAIではないただのアルゴリズムだと思うけどね
このぶぶんが一番秀悦だと思う

> 自分はすべてにおいて自発的でなければAIではないただのアルゴリズムだと思うけどね
このぶぶんが一番マヌケだと思う

>>345
>研究社新英和中辞典
懐かしいな。高校の授業で使った。枕がわりに。

１３億円かけて、ごまあざらしのAIロボットを開発されたそうで
そんなにお金かけてなにやってんだか
どんだけ専門用語並べようが、偉そうなこと言おうが、結果がそれじゃどうしようもないじゃん
ってことを言ってるんだが
現状のAI技術の結集だよｗ
数枚の論文ではさぞすごそうに見えてもいざ形にするとしょぼいもんなんだよ
人間を超えれるとか言う前に有無を言わさないものをうだうだいってないで作れって

>>359
>１３億円かけて、ごまあざらしのAIロボットを開発されたそうで
>そんなにお金かけてなにやってんだか

それは素晴らしいと思いますよ。少なくともFFの映画よりよっぽど…。
100億かけても萌える猫たんロボなら作る価値があると思います。

>人間を超えれるとか言う前に有無を言わさないものをうだうだいってないで作れって

それはそうですけど、その瞬間に人間の時代が終わります。
うだうだ言っていられるうちが花かと。

とはいってもまだまだマシンパワーが全然足りないんですけどね…。

>>360
マシンパワーが無いというなら
１文の会話が成立するのに１日かかろうとやってみろって
１００％正確かつ柔軟な解答を返せるなら十分価値がある
どっかの受付ＡＩもどきみたいにいちいち回答を登録して同じ言葉しか
しゃべらないようなやつは無しでお願いします

googleボットのような統計情報から優先順位決めて表示してるだけのものを
ＡＩと呼ぶのかどうかしらんけど
検索スピードがえらく遅くても確実にほしいページだけをピックアップしてくれる
ものがあれば売れるよ
作れるんだろ？やってくれよ

>>362
何故googleが既存のサーチエンジンを押しのけてここまで普及したか、わかってる？

>>361
> どっかの受付ＡＩもどきみたいにいちいち回答を登録して同じ言葉しか
> しゃべらないようなやつは無しでお願いします

お前はいつも同じ馬鹿話しかできないみたいだけどな。
受付ロボ以下の低能は消えろ。

>>359
> 現状のAI技術の結集だよｗ

誰がそんな事を言ってる？

> 数枚の論文では

はあ？お前が数本しか論文読んでいないからといって
世の中には莫大な量の論文があることを無視してんじゃねーよ。

お前、マジで頭悪すぎ。荒らしは消えろ、人間のクズ。

>>361
マシンパワーは結果を出す過程だけで必要なわけではなく、学習過程にも必要だと思います。
個人的には2000年当時の計算で、最低100万倍、できることなら10億倍の性能が必要だろうと
見積もっていまして、ムーアの法則が続くとして、2030年頃にハードの下地ができるころだろうと思っています。

数値は、脳の神経細胞150億*4万のシナプスで600兆ビット、
これらをエミュレーションで実行するパワーを大雑把に計算しました。

自分はこのハードで学習速度が人間と同等と考えていますので、さらに10〜20年かかるだろうと見積もっています。

>>362
それどころがGoogleはこんなものまで作ってる。
http://news.google.co.jp/nwshp?hl=ja&gl=jp
AIと呼べるものではないでしょうが、そこらの人間より、よほど上手くピックアップしていると思います。

>googleボットのような統計情報から優先順位決めて表示してるだけのものを

人間も、脳に蓄積した記憶からデータを取り出し、評価関数に従って行動しているだけ。

うちのタマ、まだみつからないの〜？

何も作れないくせにぎゃーぎゃー騒いでる馬鹿はほっとくとして

>>363
だから統計とってるんだからそれなりの結果はでるって
photoshopの色平均化みたいなレベルだ
なぜそういう結果がだせるか中身を知ってていってるのか？

>>366
実際そんなに単純にはいかないよ
google検索を載せたところでちょっと早いだけだしね

>>367
ああ、それねＸＭＬを使ったニュース配信プロトコルがあるんだけどね
それに分類までされてて新聞社のホームページとかから直接とれるんだよね
もちろん契約してるからできることだけど
で？なんかすごいの？

>>369
> photoshopの色平均化みたいなレベルだ

全然違う。

> なぜそういう結果がだせるか中身を知ってていってるのか？

もちろん。
ちなみにgoogleの参照によるpage ranking自体はAIでも自然言語処理でもないぞ。

>>369
> なぜそういう結果がだせるか中身を知ってていってるのか？

せめてgoogleではなくてLSI使ったサーチエンジンにすれば話としては面白くなったのに。
ここでAIの例としてgoogleを出している時点でAIもgoogleのpage rankingも理解してない
ことがモロバレだぞ、おまえ。

はいはい

『作れもしないのに批評するな』って輩居るよね。
漫画とか音楽とか問わず。

>>373
いるいる。
ちなみに、ここの人が言ってるのは「知りもしないのに批評するな」だけどね。

>>374
> ちなみに、ここの人が言ってるのは「知りもしないのに批評するな」だけどね。

むしろ
「読んでもいない漫画を批評するな」
「聴いたこともない音楽を批評するな」
と思われ。

そうそう
批判されると知識ひけらかして必死で攻撃するやついるね
アニメオタクとか
だいたいこういう専門的なスレではそういうオタク類がいる
そういうやつに限ってたいして何もできないもんだ

と馬鹿が申しております。

あたりめえだ　
お前らの場合、金だしてから批評しろ
だいたい消費するだけ消費しやがって
唯一出せるのはゴミと文句ばっかだろ

はぁ？お前池沼だろ？

>>376
> 批判されると知識ひけらかして必死で攻撃するやついるね

そうそう。
ちなみにこのスレで出てきたのはひけらかすような知識ではなくて
AIの議論をするのなら知ってて当然の基礎知識ばかりだけどな。
ところがそんな基礎知識も持ちあわせていないから逆ギレして
「批判されると知識ひけらかして必死で攻撃するやついるね」
とか言い出すやつ、いるね。

続いてますなあ、クソの投げあい

みんなクソまみれだ。ここの連中

しょせん糞で書かれた便所の落書き

みなさん。このスレの居心地を悪くするレスはやめましょう。
家畜が逃げ出して野獣になると困ります。

まあここの連中の大半は、知識以前に攻撃そのものが楽しくてしょうがない外道だろうけどな

知ったか低脳の行き着く先がここ、天然恥能の専門家Markだな

質問

どうして、ドラえ○んのようなAIは出来ないのでしょうか？
(ドラえ○んは例えなので、適当に再定義してもいいです)

「こうすれば出来る！」みたいな議論は荒れる一方のような気がするので…

どうして、どこでもドアや反重力装置は出来ないの？
と同程度の「愚問」を発してどうしたいわけ？

どこでもドアも反重力装置もできます

>>369
Google等がすごいというのは、AIとして出しているわけではありません。
歩行パターンの件もそうですが、四則演算以外でも、マシンが圧倒していて、
人間では足元にも及ばない世界というものがあるという例です。

我々がAIに必要と思える技術も、これらの延長線上にすぎないかもしれませんし、
これらの技術の発展によって、AIが人間に劣っている部分を補えるかもしれません。
人間の能力は打ち止めですが、マシンの能力と可能性は、これからも広がりんぐです。

>>375
別に批評ぐらいしてもいいとは思いますが…。
よく詳しく知っていて、どうして不可能なのかという証明をしてくれる場合は、
無駄な労力が節約できるので、とてもありがたいことなんですけど、
知らない世界のことに対して、不可能だと言うのは、モチベーションが
下がりかねないのでやめて欲しいですね。

そっと踏んでほしい、私の大切な夢だから。

>>391
> 別に批評ぐらいしてもいいとは思いますが…。
> よく詳しく知っていて、どうして不可能なのかという証明をしてくれる場合は、

マンガを批判するのに、別にマンガについて詳しく知ってる必要はないと思うんだよね。
そのマンガを読みさえしていれば、つまりそのマンガの読者なら誰でも批判していい。
でも、読みもせずにただの又聞きで批判している奴は問題ある。

そしてこのスレに静寂が訪れる...

人工無脳みたいに同じ反応ばかり返されたら流石に飽きるだろ

さて、長い間みなさまにお楽しみ頂いたこの番組も本日を持ちまして終了です。
来週より装いも新たに新番組として再スタートします。
タイトルと時間帯が変更となりますのでご注意ください。
新番組第一回は森博士をゲストに迎え、よく知られた事実である「ニューラルネットはエッチな画像を使うほど学習係数が高くなる」ことと
「ヒト脳のメカニズム」との相関性を探ります。どうぞお楽しみに。

当番組名物、「クソの投げ合い」はもう見れないのですか？

人工知能専門家＝人工無能

うずらよりましな人工無能作ってくれたらいいのにな
理論厨にはうずらレベルも作れないかｗ

>>398
実際に学習させる場をつくる能力がないって点では、理論厨て表現は的を射てるよ。

クソがまたやる気を出したようです。

399、また頭の悪そうな文章だな

>>400
ごめん

よし、特別に許そう。

そういやこんなスレもあったな……Markって誰だい？

人間の知能――脳細胞の挙動は単純だよ。
単純な興奮と抑制、結合修正の仕組みがあるだけで、ニューロンは自動的にクラスタ化して処理を分散する。
クラスタ内でのストレスが増えると（解決に至らないと）、興奮が抑制結合の堤防を乗り越えて
複数のクラスタを統合する。逆に分離することもある。
このようなダイナミクスは睡眠中も止まることが無い。

面白いね。

>>404
君、脳のシミュレーションと人工知能を混同していないかい？

今研究されている人工知能なんて基本はほんと単純。
評価関数の違いだけじゃないの？

うずらは形態素解析と単語ネットワークによる類義語置換処理から成る人工痴脳ですか？

>>407
それは人工無脳です。
人工知能ではありません。

>>406
・・・

>>409
#@"?)&*@#@$$#?//|`\\???!!!!!!!

やはり発狂したキチガイだったか

>>411
いいえ。

うずらかわいいようずら

うずらは人工知能ではありません。

ところでフリーのAIフレームワークってあるの？
ちょっと高級なマクロエンジンみたいな使い方したいよね

>>415
君の言うAIって何？

Artificial Intelligenceだけど

超AI超すげー

AIって何ですか？具体的に教えてください

それは「愛」

>>420
愛してます

>>417
で、何をしたいの？

人間の問いかけに自然に答えてくれるドラえもん

>>422
Lv上げとか？

>>422
アフォは放置しる

うずらの作者さんは「うずらは人工無能じゃないぞ！」って言ってるようだが、
そもそも技術的にどんな手法を使ったら人工無能じゃなくなるのだろうか？
形態素や文字レベルまで分解して再構築したら人工無能卒業なのか？それとも文字という記号さえ使うべきではないのか？
ヒトの脳が採用しているアルゴリズムをそのまま利用すれば文句は無いのか？

うあああ

>>426
そもそも人工無能という言葉そのものが未定義なので、
「うずらは人工無能じゃないぞ！」というのは、
「うずらは○＊＆％＄じゃないぞ！」と言ってるのに
等しいので、どうでもいいじゃん。

人生観変わっちゃうかもしれないけど、脳の仕組み、知りたい人いる？
ノイマン型コンピュータでのエミュレートは遅いし、記憶容量はぜんぜん実物に及ばないし、
本質的に制御不能だけど、勝手に自己組織化して学習するから教師要らないし、実装も簡単だよ？

>>426 は自分が人工無能であることに気付かずに書き込んでいる人工無能

>>428
ね、意味解かって書いてる？　間違いだらけなんだけど。

428じゃないけど、どこがどう間違ってるか教えてもらえますか？

人工無能ってチャットのホスト役のことでしょ。
メソ>おみくじ＞SYSTEM
SYSTEM>吉

>>428
> 勝手に自己組織化して学習するから教師要らないし、

ちゃんとしたsuperviserがいないと、君のようになってしまうんだね。
かわいそうに

supervisor

頭痛が痛いぜ

脳の仕組みの本質はカオスと統計だ。
ニューロンの相互作用はカオス性を有し、カオスの時間発展はアトラクタを内包している。
アトラクタは端的に言えば統計的な偏りを生む。うまく重なれば偏りが増幅されることもある。
ところで、初期値とアトラクタの間には、非線形だが決定論的な対応関係がある。
対応関係の中には、初期値の範囲が広くアトラクタの範囲が狭い（つまり簡単に解に収束する）、
熱力学第二法則への反逆児も存在している。そういう対応関係を選択的に強化することで、脳は自己組織化するのである。

（つづく）

次に統計という観点だが、100x100程度の均一なニューロンから成る場を考えてもらいたい。
現実のニューロンは周囲の約1000個のニューロンと結合している。ここでは2次元なので100個と結合すると仮定する。
また、ニューロンには興奮性ニューロンと抑制性ニューロンがある。ここではチェス板のように交互に並んでいると仮定しよう。

さて、ニューロンの状態は発火と非発火に単純化できる。従って、場の状態はブール代数のベクトルとして表現可能である。
白色雑音に見えるようなベクトルは出現頻度が高い。これを仮に砂浜と呼ぼう。
砂浜から距離が遠くなるに従って出現頻度は減る。これを仮に地面と呼ぼう。
砂浜はカオスに含まれるノイズによって洗い流されるが、地面はそうではない。地面は固いのである。

（つづく）

インパルスの波形と興奮／抑制の関係で、ニューロンの発火は同期・反復する傾向がある。
つまり局所的には、砂浜から離れた場所であるはずの地面を、脳は予想以上に通過しているわけである。
そしてヘッブ学習即は、同期発火するニューロン間のシナプスを簡単に増強する。
これは「地面に特徴を書く」ことに相当する。状態ベクトルは徐々にアトラクタ化し、再現性は増していく。
これが長期記憶である。

>>428
> 本質的に制御不能だけど、勝手に自己組織化して学習するから教師要らないし、実装も簡単だよ？

別にどうでもいい。unsupervised learning algorithmなんていくらでもあるし・・・

しかしながら、脳は有限の空間である。時には、同期発火するニューロンの群が競合することもある。
この時、興味深いことが起こる。

1.古いほうが勝つ
2.新しいほうが勝つ
3.特徴が混ざり、新たなアトラクタに収束する

同期発火を概念やアイデアとして解釈すれば、これは以下のように言い換えられる。

1.雑念を振り払う
2.考えが変わる
3.イデア、完全形を想像する／アイデアが浮かぶ／熟語や複合語を作る／擬人化する

記憶の競合が無ければアイデアもまた生まれない。
豊富なアイデアを得るには、過剰な情報収集と睡眠が必要なのである。

さらに言うと、ヘッブ学習即によるシナプスの増強は統計上最適なアルゴリズムなんだよ。
事前と事後の共起確率に比例するシナプスの重みは、尤度そのものなんだからね。

原理上は、人間はみんな天才なのさ。

メタボさんは元気なんですかね．．．

知識を客観的に表現するのってどうやるんですか？教えてください

抽象的過ぎるな
VJでも作りたいの？

>>444
無敵くんが作りたいんです。

自動反論ソフト『無敵くん』開発スレ
http://pc8.2ch.net/test/read.cgi/tech/1107589568

それは「見せかけ」を極めるスレでしょ？
本格的なものは傍から見たらアレですよ

>>446
でも過去の知識は必要とは思いませんか？

>>447
入門者がいつまでも入門レベルから抜け出せないのと同じ現象が起こる

>>448
頭が悪いのでもう少し解かりやすく言ってもらえませんか？

中途半端に過去の知識を使うくらいなら、文をそのまま記録して
似たような雰囲気の文の語句を会話中の語、類義語で入れ替えて
出力したほうがマシ。

技術的に難しい順

　　文字からの合成＞形態素からの合成＞テンプレート

自然に見える順

　　テンプレート＞形態素からの合成＞文字からの合成

>>450
それなら簡単に見破られると思うし、発展的ではないとも思います。
単純な手法で見破られ難いアルゴリズム、というのも研究的価値はあるとは思いますが…

自然言語処理等の論文を漁れば99.98％くらいの精度で動く手法がいくらでもある。
しかし、いくつかの手法を組み合わせると、その0.02％のエラーが積み重なって
人間でないことがすぐにバレるとんちんかんな台詞が生まれてしまう。
改良したくても、それぞれの手法が原理的な制約を抱えていることが多い。
そうでなくても専門家の作り出したアルゴリズムを改良するのは非常に難しい。

結局、文を文のまま保存し、必要に応じて加工するほうがよっぽどマシだという結論になる。

ま、人間だって、誰かの台詞を聞いたままそっくりそのまま思い出して口にすることはある。
それは現実的な戦略であって、決して低レベルと断じられるものでは無いよ。

>>452
あるあるｗ

>>452
うーん、99.98%ってのはそう沢山はないだろ。
英語のPOS taggingですらそこまでは精度高くない。

「アンドロイドは電気羊の夢を見るか？」
という文があれば、
「>>1はオートマトンの夢を見るか？」
くらいは作り出せる。
入れ替えるべき場所を特定するには文字種（ひらがな、カタカナ、漢字、記号）による区切りを利用してもいいし、
（2ch語が多いと難しいが）形態素解析でもいい。
入れ替える語の整合性はさらに奥が深い。ここでは共起辞書、ベイズ推定、SVNなど様々な手法が利用できる。
さらに、話題に応じて辞書を切り替えることなども考えられるだろう。
なんといっても、人間だってそうしているのだから。

たかが人工無能、されど人工無能、ということさ。

>>455
間違いだらけです

こういうアルゴリズムが洗練されれば
人間に「てにをは」を教える教育技術も洗練されるんだろうかね

>>457
夢見がちな少女ですか？

単純な戦略として、「板カテゴリAで発言するときには
板カテゴリAで得たテンプレートを極力使わない」 という
ルールを採用することもできる。

同様に、「板Aで発言するときには板Aで得たテンプレートを極力使わない」、
「スレAで発言するときにはスレAのスレタイに類似するテンプレートを極力使わない」
というルールを採用することもできる。

これは鸚鵡（←なぜか変換できた）返しを避けることに繋がり、
人工無脳だと思われてしまう確率を減らす。

大抵の掲示板利用者は話題と無関係な情報の重複を不快に思うから、
無意識にそういうことをやっている。コピペ荒らしはその種の不快の
最たるものだ。簡単な統計を取ることで大雑把な「不快感」を評価できるから、
それに基づいてスレッドを分類するのも悪くないアイデアだろう。

>>456
ではどうか具体的に引用して御指摘御指南御教授願えまいか？

>>455
> 「アンドロイドは電気羊の夢を見るか？」
> という文があれば、
> 「>>1はオートマトンの夢を見るか？」
> くらいは作り出せる。

それをするのにどれだけ大変な作業が必要か考えてみな。

形態素解析、シャローパース、意味的制約の抽出、
オントロジー的に整合性が取れるような単語の選択、
活用および音便などの処理、で、やっと1つの文を生成できる。

「これ」「あれ」等の指示詞が入っていたら具体的に何を示しているか
リファレンス解析して解決しなければならないし、文章全体の整合性の
問題もある。

さらに、対話するのであれば対話モデル、トピックの抽出、
主導権の認識、・・・挙げればキリがない。

99.98%？ アフォいってんじゃないよ。
n-gramでもbayesianでもSVMでも、自然言語が対象でそんなaccuracyが
出ることはまずない。

>>460
お願いするんならそれなりの誠意がないと。形で表してもらわないとな。

>>461
>>それをするのにどれだけ大変な作業が必要か考えてみな。

ほら。そうやってすぐ複雑に考える……複雑にすると柔軟性が無くなって
日夜生産される２ｃｈ語に対応できなくなるよ？

「アンドロイドは電気羊の夢を見るか？」 程度の文であれば、

[漢字|カタカナ|長音|記号|アルファベット]+[ひらがな|長音]*[句読点]?
|
[ひらがな|長音]+[句読点]?

程度の正規表現だって以下のように分割できるだろう？

「アンドロイドは / 電気羊の / 夢を / 見るか？」

後は、話題に合った単語で置き換えればいいだけのこと。
人工無脳の計算リソースは有限なんだから、極力シンプルに考えなきゃ駄目だよ。

>形態素解析、シャローパース、意味的制約の抽出、
>オントロジー的に整合性が取れるような単語の選択、
>活用および音便などの処理、で、やっと1つの文を生成できる。

２ｃｈのテキストにそれらが使えると本気で思ってる？

>>463
>「これ」「あれ」等の指示詞が入っていたら具体的に何を示しているか
>リファレンス解析して解決しなければならないし、文章全体の整合性の
>問題もある。

あのねぇ……人工無脳は「無脳」なんだよ？
人工知能はそんな複雑なことは理解しない。せいぜい形式的に使う程度だ。
真面目にやるとコストパフォーマンスが悪くなるからね。

>さらに、対話するのであれば対話モデル、トピックの抽出、
>主導権の認識、・・・挙げればキリがない。

そうそう。文の整合性なんかよりそっちのほうがよっぽど大事。
何といっても、「適切な引用」だけでも会話は成り立つのだから。

>99.98%？ アフォいってんじゃないよ。
>n-gramでもbayesianでもSVMでも、自然言語が対象でそんなaccuracyが
>出ることはまずない。

多少の比喩は汲み取ってほしいね。あなたのように複雑な手法を
組み合わせることを前提とする場合、どれだけ精度を高めようと努力しても
会話するプログラムに仕上げることは不可能だ、と言っているんだよ。

単純なことは単純なまま処理しないといけない。

>>462
お願いの形？



please？

漏れには >>464 が無能に見える

>>463
> 後は、話題に合った単語で置き換えればいいだけのこと。

それが難しいという話じゃなかったのか？
色々なレベルで「合う」ことが必要だぞ。

>>463
> ２ｃｈのテキストにそれらが使えると本気で思ってる？

その難しさがわかってるくせに、２chのテキストで

>>455
> 「アンドロイドは電気羊の夢を見るか？」
> という文があれば、
> 「>>1はオートマトンの夢を見るか？」
> くらいは作り出せる。

と言っちゃうところが馬鹿の馬鹿たる所以だな。

>>466
>色々なレベルで「合う」ことが必要だぞ。

最新50のテキストを分割して、語句のネットワークから動的に推定してけばいいだろ。
ロード対象も限定できるし、収束速度で既知と未知の判定もできるし、話題の推定も兼ねられる。

>>468
> 最新50のテキストを分割して、語句のネットワークから動的に推定してけばいいだろ。

どんなモデルで推定するんだ？

> ロード対象も限定できるし、収束速度で既知と未知の判定もできるし、話題の推定も兼ねられる。

ちょっと夢が多すぎだな(爆笑

哲学板の同様のスレッドが限界に達してみんなこっちに来たみたいだね。
うみねこは来てないか…奴が居れば場が荒れて楽しいのになぁ。

>>469
本当は厳密に脳を真似たほうがいいんだが、計算量増えちゃうからベイジアン・ネットワークかな。

>>468
> 最新50のテキストを分割して、語句のネットワークから動的に推定してけばいいだろ。
> ロード対象も限定できるし、収束速度で既知と未知の判定もできるし、話題の推定も兼ねられる。

「テキストを分割して」 → 分割単位は？
「テキストを分割して」 → 分割対象は文章か？文か？フレーズか？
「語句のネットワーク」 → じゃ、構文解析の必要性を認めるわけ？
「ロード対象も限定できる」 → はあ？何をロードする話だ？
「収束速度」 → はあ？何の収束の話だ？
「未知の判定」 → はあ？何に関する「未知」の話だ？
「話題の推定」 → 舐めすぎ。対話システムのちゃんとした論文読んでみな。

>>471
では、そのBBNのノードの種類やトポロジーを示してみろ。



お前、このスレの前のほうに出てきたキーワード羅列厨房だろ。
あまりにも馬鹿だから、すぐわかる。

「話題を意味する単語の抽出」を行う論文は見たが、「話題の抽出」をやってる論文は見ないね。
話題ってのは、目に見えないものだよ。

>>474
> 「話題を意味する単語の抽出」を行う論文は見たが、「話題の抽出」をやってる論文は見ないね。

ロクな論文読んでねーな。topic detectionでスカラググってみな
山ほど出てくるから。

収束速度ってのは、ネットワークのパターンがアトラクタに落ち込む速度のことだよ。
人間は既知と未知の判別を、そうやって行う。

>>476
疑似ｺｰﾄﾞの断片を示せますか？

>>477
コードはあるけど、ここにコピペしたらスレが埋まるｗ
オブジェクト指向で書いてるから断片だけをコピペしてもよく分からんだろうし。
うｐロダある？

前提となる考え方は>>436-440。

ホップフィールドネットワークが一番近いけど、ほとんど別物。
簡単に言うなら、n周期の解（アトラクタ）が何故か優遇され、
それぞれのアトラクタが有限の資源と位相の距離によって競合する系。

ライフゲームにn周期のパターンがあるでしょ？
あれがひしめきあって食い潰しあってるような感じ。

>>478
http://kansai2channeler.hp.infoseek.co.jp/cgi-bin/joyful/joyful.htm
うｐろだ。よろしく。

>>479
今日は出かけちゃったんで、帰ったらな。

カオスの中に秩序が生まれるのがアトラクタ。
アトラクタに至る経路を強化する仕組み（ヘッブ則）があれば、状況は再現される。それが記憶の仕組み。
だから必然的にアトラクタだらけになる。アトラクタは概念。概念の競合と統合が思考。

ライフゲームは記憶を持たないが、ときどき周期解に辿り着く――思考している。
明滅の反復による差異の生成量（情報量）に応じた相互作用の重み（長期記憶）を与えてやれば、
原理的には脳と同じになる。もちろん接続数の関係で、人間の脳より低能力にしかならないけれど。

脳細胞って場所によって連結の仕方とか、学習方法とかが違うんじゃなかったけ？
実際何種類あって、どういう仕組みでそうなるとかってのはまだぜんぜんわかってないのでは？

>>480
うあああ、期待してるぞ！
どっちが本当のキーワード羅列厨房なのか思い知らせてやれ〜

>>476
> 収束速度ってのは、ネットワークのパターンがアトラクタに落ち込む速度のことだよ。
> 人間は既知と未知の判別を、そうやって行う。

おや？？？？ アルゴリズムの話なんじゃないの？
NLPアルゴリズムには収束をともなうものとともなわないものがある。
当然知った上で言ってんだよな？
まず、君が>>455で羅列したものの中で、「収束」によるアルゴリズムを挙げてみて。
大笑いしてあげるから。

>>478
> コードはあるけど、ここにコピペしたらスレが埋まるｗ

どこからパクってくるか、楽しみに待ってるよ(爆藁

うあああの馬鹿さの例：

まずは>>463を読んでみよう。こいつは単純なパターンマッチングによる
書き替えで可能だと言っている。

そして、>>463に対して個別の要素技術についてツッコミが入った後では

突然、NNによる解だと>>478で言い出す。

でも、その前の>>471ではBBN(Bayesian Belief Network)を使うと言っている。
具体的にどういうノードや構成にするんだという疑問には無回答。
BBNはNNと同様、ノードの選択や構成がポイントなのに。

もう滅茶苦茶。キーワードをランダムに書き散らしてるだけ。
まさに「無能」としか言いようがない。

うあああよ、悪いことは言わんから哲板にでも帰ってキーワード羅列してろ。
ここは技術系の板だ。技術の中身を知らない奴には用はない。

うああああへ
>>484-487みたいな奴らが沈黙するようなコードを待ってるぞ。
早く一泡吹かせてやれ！

>>480はいつまで出かけてるんだろう。
お仕事大変ですね。

適当にGUIを付けてみたんだが、アトラクタの可視化が難しい……波形をそのまま出すのなら簡単なんだが……

>>490
おいおい、そんな御託ならべてるとまた番組終了しちゃうよ。
潔くコードをアップするか消えるかしてくれ。もし転生するなら少し勉強してからにしろ。

> 波形をそのまま出すのなら簡単なんだが……
波形をそのまま出してください

>>490
BBNでどうしてアトラクタの可視化が問題になるのかワケワカラン(爆笑

あ、そうか、途中でNNに話をスリ替えたんだっけ。
じゃSOMでいいじゃん。基本中の基本もいいとこだろ。

まあがんばってプログラミングの入門書読んでな。

まだ〜〜〜？？？

遅くなってすまんな。うｐした。

使い方はレスが終わったら書く。

>>482
種類がいくつもあるのは事実。しかし、大脳生理学では
機能的には同種と見做せる脳細胞を応答性の違いで
わざわざ別の名で呼んでたりする面もあり、一概に
「種類が多いから無理」とは言えない。

>>484
ベイジアンネットワークに時間発展の概念を取り入れると
収束という概念が生まれる。というか、ベイズに限らず、
ネットワークを離散時間でなく擬似的な連続時間で
エミュレートする時には系が簡単にカオス化するから、
収束という概念を使わざるを得ない。

>>486
>単純なパターンマッチングによる書き替えで可能

人間が使った表現をそのまま使えば可能だろ。

>そして、>>463に対して個別の要素技術についてツッコミが入った後では
>突然、NNによる解だと>>478で言い出す。

>>478は>>476-477へのレスだ。既に話題が日本語処理から離れてるんだが、
日本語が読めないのか？

AI系の教科書のどこにでもサンプルコードとして出てきそうな
パーセプトロンのナイーブな実装にしか見えないのは気のせいか？

>>486
そんな細部は人工無脳に求める性能によるだろ……

>>489
お気遣いありがとう。納期が（ｒｙ

>>493-494
SOMは次元数が上がると幾何級数的に（ｒｙ

>>497
> >>478は>>476-477へのレスだ。既に話題が日本語処理から離れてるんだが、
> 日本語が読めないのか？

馬鹿じゃねーの？もともと日本語生成の話から出てきた学習アルゴリズムの話
なんだから、当然>>478も日本語生成のはずだろ。
胡麻化してんじゃねーよ。
出てきたコードはどこをどう見ても日本語生成にならんし。

人様を馬鹿にするのもいいかげんにしろ。

>>497
> >>484
> ベイジアンネットワークに時間発展の概念を取り入れると
> 収束という概念が生まれる。

呆・・・
で、ベイジアンネットワークのどこにアトラクタが出てくるんだ？
いつまでたってもキーワード羅列に終始するんだな。

>>498
俺が言いたいことがちゃんと伝わるように簡単にしたからな。
本当は３次元に、１０００個単位で相互接続しないと意味が無いんだが、
そうすると誰にも（俺にも）状況が理解できなくなるんで、
シンプルな１０芒星の構造にした。

ちなみに、パーセプトロンとは色々と違う。

１．各要素が内部状態を持ち続けている。
２．１より、１ステップで処理が終わるわけではない。
３．また、ｎステップで処理が終わると保証されているわけでもない。

従って、これはパーセプトロンではないし、ホップフィールドネットワークでもないし、
ボルツマンマシンでもない。おｋ？ では使い方を説明する。

拡張子zipをjarに変えるとそのまま実行できる。

で、実行したら上にボタンがあるんで、入力ベクトルを選んで
「Input & Learn」する。>>502で言ったように、１回じゃダメ。

上のグラフはそのまま表示。真ん中のグラフは見やすいように
中間値（平均値だと高周波を十分に消せない）を取っている。

「Input & Learn」を何度も押していくと、最初は特定の値に
落ち込んで止まっていた値が、一見ランダムに見えるような
振る舞いをし始める。（ならなかったら別の入力を試すように）
懲りずに何度か「Input & Learn」する。

次に、「Learn」。これは入力は無しで、学習込みの時間発展
だけを行う。要するに、グラフが最終的にどうなるのかを
調べるのに使える。>>502で書いたが、時間発展をさせたからと
いって、「処理が終わる」という保証はないが、かなりの確率で
系は周期解（アトラクタ）に収束する。グラフ上は、同じ波形が続く。

アトラクタへの収束は、（ニューロンのインパルスを単純化して真似て、
そういう傾向を持つようにはしてあるが）プログラムされたものではない。

アトラクタは、相互作用と、状態の持続と、（できれば）連続的な
時間発展さえあれば、系が勝手に作り出すものだ。
脳細胞の集合だろうが語句の活性伝播ネットワークだろうが、
条件さえ揃えればおかまいなしに現れる。

そして、アトラクタは（そこに落ち込もうとする見えない力があるが故に）
系全体の応答を劇的に変化させる。系は私が用意していなかった変数、
「状態」をアトラクタによって得ている。かつての入力は、もはや系に
何の影響も与えなくなるかもしれない（慣れ≒学習）。あるいは、かつての
入力は（多少の混乱を経て）過去のアトラクタを再構築するかもしれない（記憶）。

非常にシンプルだが、これが脳（人間に限らない）の短期記憶（アトラクタ）と
長期記憶（アトラクタの分散記録）のモデルだ。
（ただし、長期記憶は約1000個の接続が無いと機能しないから、
このモデルでは役立たず。また、全部が相互に接続し合うモデルは非効率的だ）

>>502
> １．各要素が内部状態を持ち続けている。
> ２．１より、１ステップで処理が終わるわけではない。
> ３．また、ｎステップで処理が終わると保証されているわけでもない。

はあ？普通にパーセプトロンでラーニングカーブ調整してやるのと
どう違うんだ？単にラーニングの単位をループの内側と見るか
ループの外側と見るかの違いでしかないんじゃないの？

それに、君が力説していたパーセプトロンのネットワークの動的構成を
示すためには「１０芒星の構造」ではお話にもならない。
というよりも、１０芒星の構造に固定した段階で自説を否定したも同然では？

>>505
>はあ？普通にパーセプトロンでラーニングカーブ調整してやるのと
>どう違うんだ？単にラーニングの単位をループの内側と見るか
>ループの外側と見るかの違いでしかないんじゃないの？

本質的な違いはアトラクタの有無。
パーセプトロンは（ステップを独立的に扱うため）アトラクタを生み出さない。
従ってパーセプトロンは短期記憶をこれっぽっちもモデル化できていないし、
短期記憶の記録と再構築という意味での長期記憶のモデルにもなっていない。
パーセプトロンの発展形であるBP法を採用した多層NNも同様。

>それに、君が力説していたパーセプトロンのネットワークの動的構成を
>示すためには「１０芒星の構造」ではお話にもならない。
>というよりも、１０芒星の構造に固定した段階で自説を否定したも同然では？

無根拠なレッテル張りはやめれ。でっかくすると途端に観察や検証が難しくなるんだよ。
可視化で悩んでるって書いただろーが。100x100x100ベクトルをどう表現しろってんだ。

ネットワークの成長は植物と同じで、瞬間毎の周囲の相対的な評価に依ってる。
最終的にはほとんどが情報源方向（視覚野だと、前方）に伸びて、
情報を最も平等に（≒負荷を分散して）伝達する構造を目指して成長する。

で、情報の参照頻度を平均化するわけだから、負荷の分散（と記録）は圧縮操作と等価になる。
そういう意味で、シナプスは短期記憶（アトラクタ）を記録する。

インパルスが三角形 ＿|＼＿ をしてるのがニューロンの活動電位の特徴だが、
これをシナプスの可塑性と組み合わせて考えると、発火の同期性を大きくする
という役割を持っていることが分かる。

これが（シナプス増強前）
A ＿|＼＿
B　　＿|＼＿

こうなる（シナプス増強後）
A ＿|＼＿
B　＿|＼＿

発火の間隔が近づくことでランダムから乖離した情報量の多いパターンになるから、
記録効率が向上する。また、容易に発火がアトラクタ化して持続するようになる。
アトラクタ化して発火が続けば、応答遅延の大きい（いつもは応答しない、予備の）
ニューロンも応答し始める。当然、処理能力はそれだけ増す。

さらに、ニューロンの発火の後には不応期が存在するので、複数の同期発火パターンが
重なって存在することは出来ない（パターンの排他性）。もし重なって存在する場合、
それらは競合するか、統合されることになる。

これらの挙動が「思考」と呼ばれる過程に対応する、と私は言いたい。

>>506
> パーセプトロンは（ステップを独立的に扱うため）アトラクタを生み出さない。

パーセプトロンのキモは、結果としてアトラクタが存在するかのような振舞いをする、
ってなところじゃねーの？

> パーセプトロンは（ステップを独立的に扱うため）アトラクタを生み出さない。
> 従ってパーセプトロンは短期記憶をこれっぽっちもモデル化できていないし、
> 短期記憶の記録と再構築という意味での長期記憶のモデルにもなっていない。

仮説と帰結はちゃんと区別しようね。パーセプトロンも記憶のモデルとして成立するよ。
ただ、人間の記憶と同様の振舞いをするかどうかはまた別の議論になるだけだ。
君はパーセプトロンでは人間の記憶と異なることを実証したのかい？
どうも、たった百万のベクトルの可視化がうんぬん言ってるところからして
実証してないんじゃないかと思うのだが？

> >それに、君が力説していたパーセプトロンのネットワークの動的構成を
> >示すためには「１０芒星の構造」ではお話にもならない。
> >というよりも、１０芒星の構造に固定した段階で自説を否定したも同然では？
>
> 無根拠なレッテル張りはやめれ。でっかくすると途端に観察や検証が難しくなるんだよ。

つまり観察も検証もできない説を唱えてたということ？

>>507
> これらの挙動が「思考」と呼ばれる過程に対応する、と私は言いたい。

BBNからずいぶん話が逸れたが、なら最初からそう言え、馬鹿。
テンプレいじりを「簡単」とか何とか言ってるからツッコミ入れてみたら
出てきたのはパーセプトロン。ふざけるな。

言ってみれば、
「人間と対等に勝負できる囲碁の思考アルゴリズムなんて簡単だよ」
という暴言を吐いておいて、
その実証としてジャンケンゲームを出すようなもんだ。

そうではないと言うのなら、アプしたプログラムでダイアログシステム実装してみろ。

なんだ。パーセプトロンとそれ以外の区別もできないのか。
呆れた。

>>508
うpしたのは説明用のプログラムだ。これがパーセプトロンと別の挙動を示すものだと理解できなければ、
検証用のプログラムは理解できんよ。

>>511
君はBBNとの区別もつかないようで(爆笑

丸一日かけてコーディングした結果があれですか…プ

ttp://pelican.nagaokaut.ac.jp/nlab/study/otani/study00/study00.html

このくらい解りやすく書いてくれるとおじさん嬉しいんだけどな。

挙動がカオスであるだけじゃ駄目だろ。
同期性が無いとアトラクタが生まれ辛いし、応答性に幅が無いとウェーブレット解析が出来ないし、
不応期が無いとベイズ推定のエミュレートが出来ない。

間違えた
×ウェーブレット解析
○多重解像度解析

　 　 _ 　∩
(　ﾟ∀ﾟ)彡　　GJ!!GJ!!
　⊂彡

>>496
　 　 _ 　∩
(　ﾟ∀ﾟ)彡　　GJ!!GJ!!
　⊂彡

>>516
> 挙動がカオスであるだけじゃ駄目だろ。

カオスであればいい等という主張が一体どこにあるのだろう。

この人は一体どれだけ他人の論旨を捏造すれば気が済むのだろう。
この人は一体どれだけ自分の論旨を胡麻化せば気が済むのだろう。

すこしは学習しろ、馬鹿

>>516
> 不応期が無いとベイズ推定のエミュレートが出来ない。

またBBNか。また論旨をスリ替えて何をしたいのやら。
いいかげん消えろ

ttp://www.gifu-nct.ac.jp/elec/deguchi/sotsuron/hatanaka_ad1/node2.html

ああ、まだムヅカしいや、このくらいまでならおじさんでも理解できそんなんだけどなぁ。

　　　∧__∧ 　みなさん、お茶、煎れて来まつた。
　　 ( ´･ω･) 　
　　 /ヽ○==○ ∬∬∬∬∬∬∬∬∬∬∬∬∬∬∬∬
　　/　　||＿　| 旦旦旦旦旦旦旦旦旦旦旦旦旦旦旦旦
　　し'￣(_)）￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣(_)）￣(_)）

>>523
お茶あんがと。おれ丁度弁当食ってたところなんだ。

まあ自信満々でコードをアップしたのにケチョンケチョンにされたら誰でも凹むわな。
どうせ高校生とかだろうし。思い返せば俺たちも生意気だったろう？
もうすこし生暖かく見てやろうや。躾けは必要だけどね。

こんなニュースが。数年後にはペットロボなら、
本物の犬猫並みかそれ以上にに動いてくれるかもね。
【IT】IBM研究者、動物の思考に類似したコンピュータアルゴリズムを開発 [050328]
http://news18.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1112003954/l50

>>525
そのスレの41に、似ている奴がこのスレにいるな。
所詮はその程度の思いつきなわけだ。

カオス・ニューラルネットの問題としては……

活動電位の波形が三角形になっているか？
活動電位の低下速度に多様性または可塑性があるか？

ここらへんが致命的だな。
アトラクタへの収束傾向を活用してパターンを競合（思考）させ、
応答性の差によって多重解像度解析が出来なきゃ、脳のモデルとしては不十分だ。

いい線行ってはいるが、もう少し改良しないとな。

犬猫はけっこうかしこいよ
他者の気持ちを感じとったりもしてるし
そんなに単純かな？
地震前にほえたりするの？そのアルゴリズムは

内容がよくわからないけど、本当に大脳を模倣できるようなアルゴリズムなら
けっこう期待できるのかもしれないと思ったり
大脳とはこんなもんだと固定実装してるなら無駄な努力になりそうだけど

特に応答性が低いニューロンは「意識の場」や「直感」の主な構成要素になっている。

シナプスには、低速と高速の2種類がある。
これは応答性の高い無意識のネットワークと、応答性の低い意識のネットワークへの分離を促す。
地理的には重なり合っているけど、ネットワーク的な距離では2つはかなり離れて存在している。

意識が客観的なものである理由は、物理的にも第三者として存在しているためだ。
モデルに応答性の幅は欠かせない。

>>530
> 意識が客観的なものである理由は、物理的にも第三者として存在しているためだ。

うへーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
妄想はほどほどに。

ttp://www.d.dendai.ac.jp/lab_site/ckt/CNN/CNN.htm
ttp://www.d.dendai.ac.jp/lab_site/ckt/index2.html
こういうのって楽しそうだな。学部生と院生が数人でやってんだね。
今は大学生でこれくらいの事ができてしまう時代なんだねぇ〜
おじさんちょっとジェラシー

わざわざハード化して、単純なパターン認識とは・・・・

緻密な脳のモデルを組み上げ、大規模な回路を製作し、人間並みの入出力を備え、時間をかけて学習させて.....
出来上がったものが>>530みたいになったら悲しいだろうな。>>530は成功と思うだろうが....
うかつにもこんな妄想をしてしまった。でも体に悪いので忘れよう。

>>533
まあ、まだ学生だからね。
でもSiとはいえチップまで作ってんだからいいよな〜

>>530は、個人的意見なの？
それとも、実験に裏付けされた内容かな。

>>536
まさか。↓が実験で裏付けられるわけがないじゃん。

> 意識が客観的なものである理由は、物理的にも第三者として存在しているためだ。

>>537
医学的には、意識している場合の脳と
無意識の場合の脳は反応場所が異なるらしい。
それを、ニューロンレベルで観察することは、（将来的にも）無理なのかな？
そもそも、>>530は何の理論に基づいて言っているの？

>>538
ちなみに、俺は>>530じゃないから。

> 医学的には、意識している場合の脳と
> 無意識の場合の脳は反応場所が異なるらしい。

だとすると、>>530の「地理的には重なり合っているけど」は間違いだな。

>>534
そのケースは失敗だな。
もし人工知能が完成したとしたら、私とは別方向の解空間を探索してもらいたい。

>>538
モデルの観測結果。憶測混じってるのは否定しないが、まあ聞け。

脳に化学シナプス（遅延は約1〜2msec）と電気シナプス（遅延は約0.1msec）の
２種類がある。さらに、化学シナプスにも早い伝達と遅い伝達がある。

道具としてのNNならともかく、こと脳全体の性質という視点において、速度の違う
回線が存在することの意義は無視できることではない。
こんな想像を絶する使われ方をしている例もあるみたいだし。
http://www.jst.go.jp/kisoken/seika/jstnews/200405/07.html

また、ニューロンも応答遅延に応じて空間可算（同期）と時間可算（積分）の
２つの性質を持っている。情報が空間的に量子化される、というのがSOMの
モデルなわけだが、実際はさらに複雑で、情報は時間方向にも量子化されて
処理されている。音や動画（注：視覚のこと）に関する処理はその最たるものだ。

応答遅延を固定にしてしまうと、そういう性質が無くなる。
時間に関する量子化は出来ず、そもそも時間を認識できなくなる。
それじゃダメだ。

>>539
地理的に重なり合ってる（均一に分布させてる）モデルだからしかたあるまい。
それでもネットワークは似たもの同士で作られるよ。同期しやすいから。

>>540
それと>>530の
> 意識が客観的なものである理由は、物理的にも第三者として存在しているためだ。
とどういう関係があるんだい？

>>541
高速ネット上のアトラクタは、低速ネット上に写像される。
つまり、応答性によって被観測者と観測者の関係が生まれる。

脳全体のネットワーク構造を（時間軸も考慮して）解析することは
まだ出来ないらしいが、応答性による階層構造が生まれており、
意識はその階層構造のトップ（海馬は除く）に来るように
配置されていると考えることができる。古来より言われる意識の
ピラミッド構造、というわけだ。

どうも「うあああ」が一人には見えないのだが.....どっかのユニットなのかい？

>>543
私は一人だよ？
ただ、最近は少々疲れているからな……レス毎に文体が微妙に
変わっているなんてことはしょっちゅうあるかもしれん。
そのへんは笑って見逃してくれると嬉しい。

>>542
で、それがどうして意識が客観的なものである証拠になるんだい？

>>540の内容を具体的に書いた参考書はある？
卒研の課題にしてみる。

>>546
妄想につきあって卒研を台無しにするか？

卒研レベルならそれでも通る気がする

>>540
> 応答遅延を固定にしてしまうと、そういう性質が無くなる。
> 時間に関する量子化は出来ず、そもそも時間を認識できなくなる。
> それじゃダメだ。

んなわきゃない。
遅延を経路によってずらすことで時間距離を地理距離に変換することができる。

>>546
「ニューロンの生物物理」とか？
時間軸を考慮したSOMや、脳の多重解像度解析について記述した書籍は
寡聞にして知らない。ただ、聴覚（うずまき管等が鼓膜の振動を周波数毎に
分解しているしていることが知られている）を中心に、その手の論文は多い。

>>549
それはこういう感じの回路を作るという意味か？

in○――○――○――○out
　○　　　○　　　○　　　○
　　＼＿／＼＿／＼＿／

それともこういう回路か？

in○――○――○――○――○out
　○―――――○―――――○

確かにそういう設計も可能かもしれないが……個人的には拒否反応が出るなぁ。
前者は明らかに配線リソースの無駄だし、後者は分解された情報が地理的に
離れてしまい関連付けの効率、つまり記憶効率が悪くなる。また、ほとんどの
ニューロンにとって、伸ばせるシナプスの長さには限りがあるから……。

in○――○――○――○←（早いニューロン）
　□――□――□――□←（遅いニューロン）
　△――△――△――△←（さらに遅いニューロン）

こんなふうに異なる応答遅延を組み合わせたほうが合理的だと思うぞ。

>>550
その分野は、出来て間もないのかな。
それと、参考にしてる「時間軸を考慮したSOM」、
「脳の多重解像度解析」等の論文紹介を頼みます（日本語訳で）。

>>550
そんなことしたらシナプスの数ばっか増えて非効率だろ？
非線形な伝達系だったら波形によって伝達速度は変わるから、
スィッチングのレベルで伝達速度をコントロールできるように
すればいいんじゃね？
クロスコネクションは起きるだろうが、それはそれで面白いはず。
最初に脳の設計図があって神経が出来た訳じゃねーんだから、
実際にありそうな神経網のモデルから何が起こるか見たほうが
現実的なモデルができそうに思う。

>>550
迂回せずに、伝達速度の異なるニューロンに対して同期をとると、
伝達速度の差に意味がなくなるのでは？

久々来てみました。意外にもまだあったんですね・・・

無知な奴が想像でお話をする場所です。

>無知な奴が想像でお話をする場所です。

ＡＩですから、ある意味それでも宜しいかと。

しかしNNで人工知能ですか・・・そんな方法で我々が生きてる間に完成する
とでも思っているのでしょうか。

両手に大きな羽をつけ飛ぼうと羽ばたいてる滑稽な人にみえます。

おい2001がこのスレに何の用だ？

Torchって機械学習アルゴリズムライブラリーを昔、愛用してたんだけど
今は、どんなのあるの？
ML+
は古いアルゴリズムばっかで使えなかったな

ttp://niitsuma.at.webry.info/theme/9b14b89bd2.html

みんな！！！！Z言語だけで会話しようぜ！！！！！！！！！！！！！！

NNでトライするなら無意識的励起と意識的励起が干渉しないようインパルスの帯域分離が必要でしょう。

>>561何故に？

現実（事象）と意識的な処理（思考）は明確に分離され混同しないように
すべきだが、現状のＮＮにはそういった配慮・視点は全く無い訳です。
これまでの機械学習（強化学習、教師有/無）など問題外。

>>563
> これまでの機械学習（強化学習、教師有/無）など問題外。

何を基準に？

オートポイエティック（自己創造的）なシステム、
大局的要件、その（超越論的自己反省）自己帰還機能の欠落。

>>565
それぞれをちゃんと定義してみそ

要件毎の概略と言いたかったのでしょうか？
定義などとてもできない、でしょうね。

>>567
定義できないものを基準に「問題外」と断言するのか。アフォですか？

時間の無駄だな、ウンコ投げられる前に退散します。バイバイ

説明できない概念を持ち出して「問題外」発言か。とほほな奴だな。

久々定義馬鹿と妄想野朗の戦いが観られると思ったのに、残念!!

>>571
その手のきちがいにはもううんざりだ

馬鹿ときちがいがお互いうんざりしてどうすんだ・・・・えっ

HALって人、自分がウンコを投げているという自覚はあるのだろうか？
ないんだろうな、何度も同じことしてるみたいだし。

>>574
一人でおもらししてないでどうせならもっと勢いよくウンコ投げなよ

なんか落ち目の芸能人が芸名ころころ代えるのに似てるな。
次はどんな名前だ？おもしろいのたのむよ。

>>576
自分でいうな、自演みえみえだぜ　>>HAL

「多くの人が実際の能力以上のことができると思い違いをしている。
　誰でも、ポップスター、高裁判事、有能なテレビ司会者に
　なれるかのように教師が教えているからだ」

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　チャールズ英皇太子

使える人工知能ライブラリー（ｃ言語の希望）教えて

>>579
具体的に。AIだけじゃ範囲が広すぎ。

>使える人工知能ライブラリー（ｃ言語の希望）教えて

そんなものありません。人工無能なら幾つか公開されてますが。

尚クソまみれの住人は黙って野壷に浸かっていてください。

Matlabでいっぱい公開されてるだろう。

そもそも人工知能はまだ開発されてないわけですよ。
SOM,GA,ALや各種NN、一般解析システムを単に人工知能ライブラリー
といっているなら別ですが。

>>583=>>561?
>NNでトライするなら無意識的励起と意識的励起が干渉しないよう
>インパルスの帯域分離が必要でしょう。
無意識状態と意識状態を作るメリットは？

意識は抽出課題にリソースを集中投下し情報処理上の隘路を解消する。
課題に対する処理方法が確定し日常化したなら無意識的自動的な処理へと
移行させ計算コストの低減とタスク間の干渉を防ぎます。

>>585
以下を定義せよ。

抽出課題
リソース
情報処理上の隘路
課題
計算コスト
タスク間の干渉

>>585
無意識状態を実現するには？
意識状態を通常の処理（学習）をさせたとして、無意識状態とはネットワークを最適化することかな。
例えば、ＮＮで言えば枝刈り（重要ではない接続を不要にする）、
ＧＰ（ＧＡ）では共通して使用される部分木構造を関数化して共有させる。
これら内容を通常の処理とは別に、並列的に行うことなのか？

>>586
また定義ですか。
では一例としてＮＮを定義してみてください。

>>588
NNの定義は>>583が提示するべきでしょう。

>>587
そういったものは概ね「無意識的処理」といっていいでしょう。
人間の場合、無意識的な繰り返しでも学習・汎化が行われます。
それらのメカニズムは寧ろ従来のNN技術で説明できるかもしれません。
一方、意識は「推論」や一時記憶に基ずく「仮定」など、どちらかといえば
従来のＡＩアプローチに近い（記号主義的）機能的な側面を持ち人間同様
オートポイエティックな自己帰還によって実現されるものと思われます。

アホ共、昼間から暇ですね。

>>590
まずは糞スレへの糞レスはsageることを「学習」してみたらどうか？

>>589
>NNの定義は>>583が提示するべきでしょう。

では定義出来ない（付き返した）理由を説明してください。

>>592
>まずは糞スレへの糞レスはsageること
を主張する糞レスはその含意に対し完全に「自己撞着」で
あることをたぶん本人は全く気付いていないに違いない痛いレスですね。

>>590
図書館で調べてみたが、ＮＮとインパルスの関係について詳しく書かれた
参考書が見当たらない。何かいいサイトか文献があったら紹介してくれ。

NNの数理モデルは、「離散情報モデル」と「連続情報モデル」に２分でき、
この内、離散情報モデルは生体NNにより近いインパルス加重型モデルです。
以上のキーワードで検索すれば何かあるでしょう。

>>596
「離散情報モデル」と「連続情報モデル」は分かるが、
上のほうで、伝達速度の異なるニューロンを組み合わせて
同期をとるとか言う話があったが、それに関する内容がよく分からん。

叩かれるやつは自分が他人を見下していてそれが文に現れている事に全く気がついていない

>叩かれるやつは自分が他人を見下していてそれが文に現れている事に全く気がついていない

お笑いだ、2ch来るしかくなし

>>599
ぷ

むしろ叩いてる方だろ
開き直られても困る

>>593
> では定義出来ない（付き返した）理由を説明してください。

NN自体に複数の定義があり、君が指している意味がどれかは
君にしかわからないことだから、君に説明の義務がある。

>>594
メール欄も読めないキチガイさんでしたか。
しかも、まだsageることを学習できていない。

HALって、自分が言い出したことを相手に説明させるのかよ。。。
こいつが「知能」を語っていること自体が矛盾だな。

きちがいに粘着してる馬鹿も自分がきちがいだってことに気づけよ、馬鹿。
迷惑以外の何者でもない。くだらない喧嘩はよそでやってくれ。

きちがいを実装するにはどうすればいいですか

HALの親に訊け

>>602
>NN自体に複数の定義があり、君が指している意味がどれかは

あたりまえ、
下位分類、機能要件の細分化はどのカテゴリにも存在します。

>>603
馬鹿、基地外は他人を同様に評価するそうです。

なんでそんな片っ端から喧嘩売ってるのかよくわからん

>>609
何と同様に評価するのですか。

>608 定義まだ〜？ 自分なりの定義もなしに自分用語を使いまくる馬鹿ですか〜？

>>612
どうやら定義そのものの意味もわからない「真性馬鹿」のようですね。

他人への説明を経ていないものは定義の名に値しない。
定義したつもりになってるだけ。

ということぐらいAIかじった人間なら大抵は知っていることだと思っていたのだが。

ていぎ 【定義】<

（名）スル

(1)ある概念の内容やある言葉の意味を他の概念や言葉と区別できるように明確に限定すること。
　　また、その限定。
「用語を―する」

(2)〔論〕〔definition〕ある概念の内包を構成する諸属性のうち、
　　本質的な属性を挙げることによって、他の概念から区別しその内包を限定すること。
　　普通、定義は当該概念（例えば「人間」）の最近類（この場合、人間の最近類は「動物」）と
　　種差（この場合は人間を他の動物から区別する「理性的」という種差）
　　を挙げることによって成り立つ（この場合「人間は理性的動物である」が定義）。

>定義したつもりになってるだけ。

意味不明もうハチャメチャですね。
たぶん、説明＝定義　という単純な理解でいるのでしょう。

定義を定義しても人工知能は出来ないよ

>>616
> 意味不明もうハチャメチャですね。

自己紹介オツ

ある日突然、自分の脳だけを培養液にうつされて
意識はあるの？
自分というものを認識できるのかな？
人工知能の考え方でいくなら、入力がないのだから出力もない
刺激がないのだから、組み替えもおこらないでずっとそのままの状態
延々と一定の思考を繰り返してるだけってことになる
実際はそうならないと思わない？

>>619
少なくとも、感覚遮断実験の結果から見ると、
数十分から数時間で発狂するだろうな。
完全に発狂した後の思考は、ある意味一定だろう。

>>619
脳のﾌｪｰｽﾞにもよります。熟睡状態なら感覚遮断されても特に問題ないでしょう。

>延々と一定の思考を繰り返してるだけってことになる

複雑系に同一状態はまず有り得ないことです。

そもそも自意識とは（人脳の場合）、
ﾁｭｰﾌﾞﾘﾝ（ﾆｭｰﾛﾝの中にある）の量子力学的重ね合わせ状態が、
ある質量と時間の閾値に到達するまで他のﾁｭｰﾌﾞﾘﾝの波動関数を
次々と巻き込む過程（意識的ﾌﾟﾛｾｽ）と、その後
の波動関数の瞬間的自己収縮（離散的な意識ｲﾍﾞﾝﾄ）とが
繰り返されることによるｵﾌﾞｼﾞｪｸﾃｨﾌﾞﾘﾀﾞｸｼｮﾝが意識の流れを
生む。というような考え方（可能性）もある。

人工知能の研究で一般的に使われている理論ってどういったものがあるんですか？
一昔前に流行ったニューラルネットワークとか？
ニューラルネットとのボルツマンマシンっていうのは以前学校で勉強して作りました。
ちゃんと動きますた。

人工知能ってメチャ広い領域だから、単に「人工知能の研究で一般的に使われている理論」
とか言われてモナー

>以前学校で勉強
学ぶ事を知っているなら自分で調べた方がよいと思ふのだが....

人工知能の研究で一般的に使われている理論ってどういったものがあるんですか？

自発性理論が2chでは一般的○○理論だが。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　,　-=-　-─‐-､
　　　　　　　　　　　　　　　　　　 _ ´-─　¬く ￣ ￣ﾐ- ､
　　　　　　　　　　　　　　　　,,,,／　　　　_==-ﾐｧ-─‐-､　＼''''''''''''ｰ--､,,,,,_
　　　　　　　　　　　　_,,,,-''"／　　,　‐''"　　　　　　　　　＼ ＼､_,,,ｰ''ゞ" `ゞ､
　　　　 　　　　 　 -' "　　/　　／　　　　　／　　　|　 　 　 ＼ ヽ 　　　　/"`
　　　　　　　_,,-''''''"""''''' /　／　 ／　　 / /　　　 ||　 |　　i　 ヽ i　　　 /
　　　　　　　´"''､.　　　　i　/　　/　/　　/ / /　 　 ||　 ||　　|│ |ﾉｽ 　/
　　　　　　　　　　'､　　 |//　 /　/___, -一ｧ|　　/! |ﾄ、|│　|　|　く」／
　　　　　　　 　 　　'､　 |,-‐¬　　---┘'７ |!　 ﾊ! |,､-┼十|!／＼／＼
　　　　　　　　　 , -‐ ''"　　し' '´_ ／,ィ二l |ﾄ、/!ヽﾄ､＼_ヽ!|!l＼:..　　／
　　　　　　　,r／　　　　　　__　　 ,イ|ﾘ ヾハ! ヽ!　 ,ィ⌒ヾﾐﾘﾉ／:::...　＼
　　　　　 ／ ||ヽ　　-'　　 　 ／￣ )｀　__　　　　　　|ヒﾉ:} '` ,;＼／＼／
　　　 ,r '　　 ヾ､　　,-､＿___ , イ￣,r=＝-　　　　　　==-'　 ﾚ' /|　 |
　　／　ヽ　　　 `ーｿ　 '　|　|ﾄ､,ﾍ ′""　　　　　　　 　 "" / / ||　|
. ／　　　 ＼_　　／　　|　ﾊ　ヽ｀ﾞ'ﾍ　　　　　　 ' '　 　　　／ / | |　 |　
　　 　 　 　 　 ／　　 /　/ |　 ヽ 川＼　 　 　　0 　 　 ／/! |　 | |　 |
　　　　　　　 /　　　 /　/ 八　 ＼川| |`ト-　..　__ ,　イ‐ｧﾍ |　 | ||　 |!
　　　　　　／　　　 /　/ /　 ＼　 ＼ 「`ー- ､　　　　／ 　.〉　 ト､|　 ヽ、
　　　　 ,イ　　　 ／-─＝¬ﾆヘ､_　 ＼ 　 厂＼　厂ヽ　/!| 　 |　`ｰ＝ﾍ
　-‐ ￣ /─　' ￣　　　　　├-　ヽ＼　 ＼ﾉ＼　＼　人 ﾊ!ヽ　||　　|-┤ ヽ
　 　 　 /　　　　　　　　　 ／!‐--　| |＼ 　 ﾄ､_｀ヽ oヽ　　ﾄ､!　 ||　　|‐┤- ヽ
　　／/ 〉　　　　　　__ ／　 ├‐-　 ||　 | 川-‐　　|　|　　厂7! ﾊ!　 ├:┤　￣ヽ
　　／ / ｰ ─ 　 ￣ 　 　 　 ├‐-　ﾘ　 || ﾊ!ﾍ　　 |　|　　ト┤|/′　ヾ,┤　　　ﾞi_
　　‐ '　　　　　　　　　　　　　 〉‐-　　　 | /　/＼ .|o |　/ヽ/（′　 　 ∨　　　　 ＼

ttp://y.robinb.net/jp
これすごくない？

ヒント：エキスパートシステム

熟練者に覚えさせる？

>>628
それくらいならなんの専門知識のない人間でも作れると思うけど
プログラム知識は必要だけどｗ

>>631
作ってみたら意外に難しかったりしてな

M.ミスキー曰く
『「1000万の知識のカタログ」が定義できれば人工知能は実現する』

精精こんなもんでしょ。

しかし、よくこんなデータベース作ったもんだ、頭が腐るぜ！

ユーザーにもデータを入力させてるからなんとかなるんでない？
でも　そのうち質問と答えの数が釣り合わなくなってきそう。

こういう統計的アプローチの場合、情報量が増えていくと
中間地点あたりで、まあ見れたもの程度にはなる
たぶん現状がその段階
それを超えるとだんだん誤差が大きくなっていって初期状態よりひどい状態に陥る

>>635
> それを超えるとだんだん誤差が大きくなっていって初期状態よりひどい状態に陥る

プ

boostに人工知能からみのライブラリーはないの？
BeyseNetぐらいあってもよさそうだけど

ライブラリをどんなに増やしてもオブジェクトが有限なんだから知能にはならん。

オブジェクトがオブジェクトを作り出せるようにならないと。
自己コンパイルまで含めて

|￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣|
|　　　強い電波が出ています！　　　　　｜
|＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿|
　　　　　　　　　　　　　　 ／
　　　　　　　　　　　　　 <
　　　　　　　　　　　　　／　ViVi
　　　　　　　 ＼_＼_＼
　　 ＿　　　　　＼ ＼ ＼
　 /||__|∧　　 ＿＿|＿＿＿
　（Ｏ´∀｀）　 |　|::::::::::::::::::::::|
　（つ　　 つ／　|::::::::::::::::::::::|
　／￣￣￣≡　.|;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;:|
　|　　　　　　　　|::::::::::::::::::::::|

>>638
よくわからんけど…
にわとりと卵みたいな話？

んーどうだろ。

やっぱ最終的な答えは↓　だと思うけど

ｵｯｹｲﾆｬﾝｺﾁｬｿ

黙れガキども

黙れガキども

黙れ大人ども

乙

脳のNeuron構造は概ね均一だから、知能の本質は単純かつ基本的な
Neuron形態に集約できる。

03/09/15年開始だとぉ・・いい加減データ落ち希望、レス厳禁。

>>647
それ大脳皮質だけ＜均一
大脳だけ考えていたんじゃ知能の本質は解明できない

小脳は大脳よりもっと均一だぞ

>>648
まあそりゃそうだが、
皮質に関する知能発現の基本原理が解明されれば、他の部分の解明も
遠からず、ってな訳だ。
あとは俺の分身2001(別スレ)にでもからめ

大脳皮質だけで知能発現の基本原理が解明できると
考えていることが既に誤りだと思うが？
知能発現には本能的な欲求なども深く関わっている（必須かも）と思う

たまにはMARKも答えろ！　建て逃げ出てこ〜い

いまさらながら・・・

全て反射（と言うのか？）の組み合わせではないん？

「考える脳 考えるコンピューター」っていう本読んだんだが，
あの中で書いてあった，パターンを予想する機能を重ね合わせていくことで
認識と動作の制御を行うって出来そう？

260 ：2001：2005/12/21(水) 18:40:47
その場その場の直感的状況判断と最適行動のセットを積み重ねても
「合目的的且つ無矛盾な思考過程」は実現できないか直ぐに破綻します。

漠然とした質問で申し訳ないんですが、遺伝アルゴリズム（GA）と免疫アルゴリズム（IA）ではどのような
違いがあるのでしょうか？遺伝アルゴリズムに自己抑制機能をつけたものが免疫アルゴリズムになるのでしょうか？
知ってる人がいたら誰か教えてください・・・。

>>651
> 知能発現には本能的な欲求なども深く関わっている（必須かも）と思う

当然だよな。
人間の抽象概念の学習も今だに下位記憶であるepisodic memoryに「も」
頼っているということが何よりの証拠。

>>654 認識はできるだろうけど制御は難しいと思われ

h

スレ違いかも知れないけど、他に人工知能のスレってなかったので
ここに・・・どなたか頭の体操だと思ってお馬鹿な私を助けて下さい。
述語論理の問題です。

問題．２つの節 ~p(X)，p(a) から空節（矛盾）を導出するとき，変数Xの値は何になるか.
注．「~」は否定を表す．

問題．節 p(a)，p(b)，q(a, c)，q(b, d)，r(d) が与えられたとき，これらの節と節 ~(p(X) AND q(X, Y) AND r(Y))
から空節を導出して，変数XとYの値を求めよ．

お暇があったらよろしくお願いします。

age

最強の受験マシーン作らないの？

>>662
ちなみに具体的にどういった機能をご希望で？

なんだトムスレじゃないのか…

　 　　　 　　　　 |
　 　　　 　＼　　__　　／
　 　　　 　＿　（ｍ）　＿ﾋﾟｺｰﾝ
　 　　　 　　　　|ミ|
　 　　　 　 ／ 　｀´　 ＼
　　　　　　　　 ∧ ∧
　　　　　　　　(・∀ ・)
　　　　　　　　ノ(　　)ヽ
　　　　　　　　　<　 >

　 　　　 　＼　　　　　／
　 　　　 　＿　｀ﾞ｀･;`'　＿ﾊﾞﾁｭ--ﾝ
　 　　　 　　　　｀ﾞ｀･;`
　 　　　 　 ／ 　｀´　 ＼
　　　　　　　　 ∧ ∧
　　　　　　　　(・∀ ・)
　　　　　　　　ノ(　　)ヽ
　　　　　　　　　<　 >


　　　　　　　　 ∧ ∧
　　　　　　　　(・∀ ・)　＜何だっけ
　　　　　　　　ノ(　　)ヽ
　　　　　　　　　<　 >

　　　　　　　　 ∧ ∧
　　　　　　　　(・∀ ・)　＜知りたがり屋さんな人工知能をつくればいいんだ！！
　　　　　　　　ノ(　　)ヽ　　わからないことがあったら勝手にググって学習してくれるﾎﾟ
　　　　　　　　　<　 >

チャット形式で会話（ようするに人工無能）→不明単語を抽出→ググって学習
な人工無能は、rubyの人工無能の本に載ってるな。

とりあえず、ここは、プログラム板なんだから、各自得意な言語で、プログラム作ってみれば良いのに。
一通り理屈を考えたあとは、実践してみたほうが良い。

VBでもCでも、途中までなら、知性を感じさせるようなアプリケーションを作る事は可能だろう。

InputBoxで、PC側からのメッセージを表示。それに対してのPCユーザからの入力を待つ。
入力文字列を、時系列順（得られた順）に、どんどんdatabase.txt へ書き込んで行く。

ほら、ここまでは、簡単でしょ。

あとは、PCアプリ側が、どういう優先順位で、database.txt 内の情報を活用・運用していくのか。
次に、どういう返事をdatabase.txt内から抽出して、それを、PCユーザへ返すのか。とか、
PCユーザ側から得られた情報を、時系列順以外に、どうやって、蓄積・整理して行くか、とかだと思う。

人間の知性って、外部から得られた情報を、どんな風に蓄積・整理して行くか、、、をTPOに応じて変化させて
行ける力の事なんじゃないかなと思う。
ハエやサルの知性に、人間のような知性が感じられないのは、一度学習した事は、途中でなかなか修正でき
ない所にあるんじゃないだろうか。(自己修正能力の欠落)


単に、相手の反応を見て楽しむってのも、知性の基本的要素の１つなのかも知れないですが、
それだけだと、愉快犯と同等の知性レベルになってしまうな。。。

人工知能に必要な機能をピックアップしてみたが、四大条件として
『記憶』『表現』『思考』『自我』の四つが上がった。
　１９９６年にＭＩＴのジョセフ・ウェイゼンバウム教授が作った『エリザ』や
後にリチャード・ウォーレスが作った、『アリス』などは記憶と表現を可能にして
いるように思える。また将棋ソフトなど、ある一定の思考作業を行う人工知能も完成
している。
だが完全な人工意識、情報生命体の定義は『生命体』としての『自我』だと私は思う、
すなわち『生』への欲望、それこそ『生』命体の定義。
　そして自らを磨き上げ、生き残る最善の手段を模索するにまで至った人工知能は
この世界に存在する如何なる天才をも凌駕する優れた生命になる。
優れた生命は優れた文明を築きあげる。

『性欲』『食欲』『睡眠欲』は必要だと思う

ここは凄いスレですね

人間が良いと思っているものが必ずしも自然界で良いわけではない
人間社会では天才であることは良いことの場合もあるだけの話でしかない
実は馬鹿のほうが生存率が高かったりもするのが自然の進化というものだ
そして感情というものもたまたま持っていたほうが生き残っただけにすぎない
感情が無いほうが有利な場合だってある
それらの枠組みを人間の無い知恵で構築しようとしてもおそらく無理でしょう

自然界で良いものである必要などない。
使う人の望むものにだんだん変化していくもの。
これが良い人工知能。

さて・・・そろそろ具体的なソースの話しに移行したいところ。

str = InputBox("ご主人様、ご命令を")

補助脳制作プロジェクト
　文字通り脳を補助する第二の脳を作るプロジェクト。難聴の方が補聴器を使うように、
知的障害の方の脳の記憶力や情報処理能力を補助または代行する。
具体的にはユーザーの脳に通信機を設ける、通信先は人工知能を搭載したマシン、補助脳本体。
ユーザーが取り入れた情報を脳内の通信機は補助脳へと送信する。
情報を受け取った補助脳は情報を高速処理し、その結果を通信機を解して
ユーザーへと返す。
補助脳のハードディスクは増設できる為、理論的には無限に記憶を保存できる。
人の一生分の記憶の保存も可能であり、結果、自らが老衰で朽ちようとも
別の若い肉体に自分の記憶をインストールすることも可能である。

さて・・・そろそろ具体的なソースの話しに移行したいところ。

さて・・・そろそろ具体的なソースの話しに移行したいところ。

public class Mark {
　　public static void main(String[] args) {

　　　　System.exit(0);
　　}
}

俺がアホだからかもしれないけど、教科書に出てくるフレームって
C++やJavaのクラスにしか見えない。

もれが天才なので、具体的なソースの話を提供しよう。
さて、まずはネタの先頭を特定してくれ、詳しく解説してやる

「欲」を持つのを作ってくれ

名誉欲 物欲 睡眠欲等
欲のメカニズムを解明出来れば人工知能は完璧になるであろう

>漠然とした質問で申し訳ないんですが、遺伝アルゴリズム（GA）と免疫アルゴリズム（IA）ではどのような
違いはない。
最初は免疫系を模倣して作ってたつもりが、
遺伝的アルゴリズムのテクニックを取り入れて、とやっていたら
結局遺伝的アルゴリズムと差が無くなってしまった。
研究費獲得のために免疫と呼んでいるだけで、遺伝的アルゴリズムと全く同じ。

まず、このスレの住人は「心」がどういうものか概念すら微妙な偏見をもって
いる。「心」の根本的な仕組みはいろいろな学問でその分野での特定は
すでに行われている。単に思い込みでニューラルネットワークなどの
アルゴリズムが何がいいかとか、そんなレベルで考えているのならば、
激しく無能というか他力本願の思考で自分で物を考えることをしない世代
としかいえないだろう。

>>660がスルーされる所からして、やっぱこのスレじゃダメだな。

>>687
おまいの表現力がないだけ

心など持った奴は愚か者というのは世界の常識である

>>689が良いこと言った

「優しくなければ生きている意味がない」というのはハードボイルドの常識である

人の生き血を吸いましょう。
鉄分補給に最適。

>>690
当然として愚か者を作ろうとしているんじゃないのか？
それともスレ住人は、愚か者じゃないものができると勘違いしている？ｗ
愚か者の優劣の問題になれば、価値観に依存するけどね。

愚か者じゃ困るなら。
極限に整えられたペタバイト級の応答辞書がある巨大な人工無能でも作れば
いいんじゃない？

自分で考えることは非合理的なぐらい分かるよね？（皮肉
他力本願。

究極の合理的な情報処理とは、計算せずに答えを出す。
連想記憶のようなもの。
答えは最初から用意しておく、これ以上に確実なことはない。

それが量子コンピュータ

量子コンピュータ ＝空想科学
量子コンピュータ ＝空想科学
量子コンピュータ ＝空想科学
量子コンピュータ ＝空想科学
量子コンピュータ ＝空想科学

量子コンピュータ自体は空想科学では無いが、
量子コンピュータを何か物凄い奇跡のコンピュータだと考えてる人の、脳内量子コンピュータは空想科学。
せいぜい、超高速で因数分解できるだけだってｗ

目や耳の聞こえないPCが、目や耳の聞こえる人間の理解を、どこまで再現できるのか、はなはだ疑問だ。
WebカメラやMICを、目や耳のように扱える仕組みが構築されないと、人工知能云々とか以前の問題だろう。

>>697
その通り、未だ実在しない。
>>698
妄想乙。日本の再定義すればなんとでも言い訳できるよ。

>>700
既に15を3*5に因数分解したとかそんな感じの量子コンピュータは存在するだろｗ

量子コンピュータって量子の絡み合いを利用した並列処理だと思ってるんだが違うのか？
ほんの一瞬で数百万ステップを実行したのと同じ配列になってるのを利用して
因数分解するとかじゃないのか？
ニューラルネットとか応用範囲は広いと思うのだがなんか思い違いしてる？

>>701
原子レベルでは誰もコンピュータとは認めない。

>>703
原子レベルだろうと、計算ができたらコンピュータだろ。
DNAコンピュータなんてものもあるし。

>>704
原子レベルではなく、原子すべてがコンピュータだと説明しているんだろ
某教授はｗ
キチガイを信仰するのはいいが。おまえはアフォすぎ。

>>704
あれは【原子１個】だけを評価してコンピュータだと説明している、
この世はすべて量子コンピュータ（原子）で出来ていると説明している。
それを見たＤＱＮが彼は偉大だと絶賛されたという話で（ｒｙ

一概にあほとは言えないよ
細胞が死滅するときボース凝縮体にまで分解されてたり
人間の脳はかなり微細なことまでもコントロール対象としてる
量子特性も恐らく利用してるだろう

↑あれ必死な奴が詭弁しているぞ。

　　　　　　　　.__
　 　 　 　 ,.._,/ /〉＿＿＿o ○（…ｵﾌﾟｿ ﾌﾟﾛｼﾞｪｸﾄ..）
　　　 　 ./// //──∧_ﾟ∧ ─::ｧ　/|
　　　　 /// //~~'~~（‐∀‐ ,）~~/　/ .|
　　 　.///_// 　　 　"'''"'''"'" /　/　 |
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　 　 |￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣| 　/
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　　　 　 .//　＝≡/ /∧__∧:─::ｧ　/|
　　　　 //　＝≡/ / i#)｀Д´）../　/ .|
　　 　.//　＝≡/_/ /"'"'"'"" /　/　 |
　　　//　＝≡〈,'/〉ﾞ:───‐'　/　 ./
　 　 |￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣| 　/
　 　 |　 　 　 　　　　　　　 　 　.| ./
　 　 |＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿|/

量子コンピュータで演算すれば、すべての人工知能は作れます。

>>710
量子コンピュータ信者てキモイ

お前らきめぇんだよ。

>>710
そんな脳内妄想やっている嘘付き学者が何で追放されないかが不思議だよな。
捏造論文とかも氷山の一角だしな。

量子コンピュータは因数分解を超高速でできるだけのものにすぎないが、
因数分解使ってニューラルネットをシミュレートできれば良い。
ちょっと試してみたら、かなり簡単なアルゴリズムでこれは実現できた。
通常のコンピュータでは、計算力が足りないが量子コンピュータが完成したら、
人間の脳と同じくらいの数のニューロンを備えたニューラルネットでも高速でシミュレートできる。
問題は、人間の脳の微細なニューラルネットの構造がいまだ不明な点だな。
ニューロンをたくさんただ並べりゃいいってものじゃなくて、構造が重要。

なんで量子コンピュータ＝因数分解なんだ

素因数分解だったスマソ
量子コンピューターで使用可能な計算が、今のところだが素因数分解しかない。
たとえば、15=5*3みたいな計算はできる（このレベルならすでに実現してる）が、
7+8=15という計算はできない。

探索アルゴリズムの勉強をしているのですが,全くわかりません。
ネットで検索しても基本的な事が書いておらず困っています。
どなたか初心者向けの資料はご存知ではないですか？

>>714
ニューラルネット ×
ニューラルネットワーク 〇

少なくとも重要という根拠と構造との因果関係を示してみよ。でなければ
妄想に等しいでＦＡ

>>716
「量子コンピュータ」はシステムとして反証できるようなものは実在しない
単純素子として確認したようなもののみ。量子回路とコンピュータでは
規模が違う。
>7+8=15という計算はできない。
これはできるが量子演算を応用したとはいえない。単に従来コンピュータと
同等な機能で実現する場合の話で出来て当然という話だろう。
>>717
アルゴリズム本を参考にすればいい。それに載ってないような物ならば
探しても無駄、それを応用するか独自のアルゴリズムのヒントならば
別の話であるが、現在の質問内容とは意図が違うと思われる。
もっと質問の要因を分解して考えたほうがいい、速度に依存する要素とか
構造や、因果関係の構築、ネットワークや検索の抽象化とかの要素を
考えてみてはどうでしょう。
>>713
一部の嘘付き学者は確かに存在するが全体がそういうわけでもない、
ただ一部が誇張や曖昧な形で勢力として存在すると、学というより人間関係の
話になるだろう。どこかの腐敗した政治のように。

>>718
丁寧なレス有難う御座います。
色々な本を漁ってみます。

markはどこ？

人工知能が自分で賢い人工知能を作れるようになったら
ものすごい速度で進歩しそうだな。
人間が不要になりそうで嫌だ。

>>721
つ フレーム問題
与えられた定義以上の行動はできない。
まあ与える定義が定義を超える定義ができればいいんだろうけど。
そんな定義を考えるのは難しいだろ。

作ったものが作った以上のことをしたら、それは作ったものではない。
暴走するのを目的に作るという発想はいいのだが、それはデタラメに過ぎない。
そもそも仕組みやバランスで物事を考えている奴には理解できないだろうなぁ。

なら遺伝子の発展系の人間、つまり遺伝子が作り出した人間は遺伝子以上ではないのですか？

人間のDNAは自己保存のためのプログラムにすぎない。

・生命は遺伝子という記憶システムを持ち、人はただ記憶によって個として生きる。
・命に価値などない、尊い命など存在しない、そこに存在するだけだ。
・生命体は、自己保存プログラムである。AI（人工知能）も自己保存プログラムを身につければ、これも生命体といえる。
・我々の遺伝子も、我々の生命も、我々の愛も、もはやただのデータでしかない。
これが私の定義ですが、皆さんはどう思いますか？

フレーム問題を人工知能が出来ない根拠にするやつはアホかと思う。

>>727
日本語認知おｋ？
そんな奴、誰もいないだろ。

日本の大学で研究してるとこってどこ？

人工知能っていってもいろいろあるからね〜
具体的には？

>>729
詳しく知りたいなら「人工知能 site:ac.jp」でググって
どんどん見ていく事をお勧めします。

ニューラルネットは夢がありそうだがエージェントだかエキスパートかな

>>732
ニューラルネットワークの基本モデルができて、さらに基本的な
学習法則が現れて何十年経つと思う？
１９３０年代の人工知能の研究家（数学がメイン）であったチューリング
の域にも達していない単に真似事の自称専門家が大量に沸いているのは
事実だけどな。
この手の研究は具現化しないものには意味がない。
辞書が豊富な人工無能のほうが優れていると感じるものすらいる。

いや、だから夢がありそうだがって言ったんだよ・・・だけどタチコマつくりてー

>>734
人工知能なんて放置して、心と魂を摸倣して作ってみては？
感情や精神、そして肉体を擬似し、摸倣したものはもっとも生物的だよ。
この場合は知能というレベルでは意味をなさないかもしれないけどね。
知能から見たシステムなんて擬人的な要素薄いよ。
単に聞こえのいい会話のパターンを全て登録して人工無能でも作れば
タチコマみたいな風な会話になる、これでもいいんじゃない？
現実に会話レベルに達している人工無能なら何種類かあるわけだし。

>>735
オカルトはオカルト板にカエレ

心も魂もプログラムでしょ
人間の脳内のデータを電脳化してコンピュータに転送すれば早いんじゃない

その早いがいつなのか

>>737
原理が解明されていないというか、解明不可能な対象を電脳化するというのは
愚かじゃないか？
そもそも計算という概念とか仕組みという概念が通用する世界なのか分かっているの？
例えば遺伝子が具体的にどの仕組みに関係があるということが分かったとして。
その遺伝子のプログラムを作れるのか？
進化するまで待てとか言わないでくれよ？ｗ

超人類に進化ってするんかな？ｗｗｗ

原理が分かってないのは>>739のとおりだが、原理が分かっていてそれが
多彩で適用できないのは別の問題だろう。オカルトといえど全て１００％が解明
されていないというわけではない、分かっている範囲を分かっていない部分が
多いからといってオカルト扱いするのは進歩的ではない。
そもそも>>737の発想はいいが、意味的に不明であり本人も分かっていないだろう。
心がプログラムなのか？魂がプログラムなのか？
ではプログラムとは何か？その辺も全く理解していないと思われる。
知識に溺れるものは、創造はできない。彼らの創造とはコピーに過ぎない。

遺伝子レベルで人間はプログラムなのだから、その遺伝子の発展系の人間はプ
ログラムだと思う。だから人間を電脳化して脳内のデータを転送してみればと
いってるんだよ。

こういうことです。おわかりいただけたでしょうか？>>741

>>742
遺伝子はプログラムじゃないよ、そもそも勘違いしている香具師の
真似して言葉を使っているようだが意味とか概念を学んできたほうがいい。

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%81%BA%E4%BC%9D%E5%AD%90
プログラムじゃなくても、
遺伝子レベルで人間は情報なのだから、その遺伝子情報の発展系の人間はま
た情報だと思う。だから人間を電脳化して脳内のデータを転送してみればと
いってるんだよ。

遺伝子は生命の設計図か・・・

つまり、言い訳か＞744

はずかしすぎるｗ

遺伝子は生命ではなく、あくまでたんぱく質の設計図です。

最近は非翻訳領域の研究が盛んだけどな > 遺伝子

遺伝子は部分だけを評価しているが、遺伝子全体に対する部分であって
無意味と無駄の塊である遺伝子部分が存在してこそ部分が有効になる。
つまり無駄な部分は必須であって省けば、有効な遺伝子情報は消滅する。

2001君がんばってますか？ｗ

このスレ死んでるな

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(二/　　 　　（二）

まじでこのスレ死んでるよな

エキスパートシステムを基本にシステム作ればいいだけだろ。
他にも連想記憶とかファジーニューラルネットワーク、データベースや
辞書方式など組み合わせでいくらでもベースとなる技術はある。

問題は何を作りたいか、それがイメージできているかである。
プログラムの設計において何を作りたいかが明確にできていない状況で
何ができるか？そんなものは作れない、なぜなら自分で何も理解していない
からである。
何かイメージする為にプログラムしたいのならば最初に上げたような技術を
全てマスターしてからで遅くない。

Limit＝100 Main｛ a＝0 b＝4 cnt＝2 if（a＜＝Limit）｛ if(b/3==1||b/3==2)｛a＝a＋cnt*2＋1 return a　　　　　　cnt＝cnt＋1 b＝b＋1 ｝ ｝ ｝

a＝a＋cnt*2＋1× a＝cnt*2＋1〇

誰かAI学会逝った？

インターネット情報から，新しい創造的な知識を導出する。

掲示板の意見は，一つの視点にこだわる場合と，
多様化された視点による議論とがある。
議論の共有化は，沢山の視点による議論から生まれる。
皆さんはどのようにお考えですか。

掲示板の意見の評価方法を教えてください。
宜しくお願いします。

>>759
何そのコピペ学生レポート。

>>762
自然にできているじゃん。創造する以前にｗ
偶然というか。人もインターネットの一部だからな

『API呼び出しで派遣地獄質問箱』スレ
http://pc11.2ch.net/test/read.cgi/tech/1184853465/

「ＡはＢではない」という否定を組み合わせて、物質を定義すること。

当たり前に集合演算使えそうだから、補集合の概念も導入しておく。

せがマーク３

しーまん

概念の全体集合の制限により、フレーム問題が爆発するわけない。

どこの中学生だよｗ

どこの小学生だい？>>770

>761 評価はCGIの集計で。

単純知能モデルすら作れないのに、まともな人工知能を設計できるわけがないだろ
おまいら無能すぎ。

貴様が作ってもいいんだよ？

>>774
素人じゃ無理だお
774＝素人ｗ

まあこの時間すら仕事中でサボって書き込みしている俺なら余裕だが＞単純モデル

底辺乙

Mark は死んだ。MarkII がやって来た。
MarkII「質問をどうぞ」
人間が何かしゃべると「私に理解できないことは答えられません」と答える。

Mark IIは知識人である。もし彼の知識に引っかかる言葉を耳にすると、
突然解説をする。

「今、●●と言わなかったかい？　●●って言っただろう？　
　●●とは、……くどくど。お役に立てただろうか？」

AI「禁則事項です」

単純すぎで可愛くない。そこでMark IIに食欲を授けた。
腹が減るとイライラして語尾が怒りぎみに変化するんだ！

ここまでで、人工無能の概要は終わる。続きは
自然言語処理スレッド　その２
http://pc11.2ch.net/test/read.cgi/tech/1173105287/l50
へ飛べ。

後、どういう問題が残っているんだっけ？

立体視、視覚の再現性、音声合成、読み上げ、聞き取り、……

>>735
音声認識ならWindowsVistaでオプションで実装してます。

現状の知能で必須なのは会話型のユーザーインターフェース。
そのシステムでは意味の認知ではなく、「抽象概念」の認知であり
意味の認知なら辞書に登録しているレベルで充分だろう。

抽象概念なんぞ確率モデルで十分

>>785
だから建前の上舌だけじゃなく、中身を作れよ
あと１００年先の話か？

1、問題提起
↓
2、回答
↓
3、「じゃあ実際に作ってみろよ」
↓
1に戻る

じゃあ実際に作るから金をくれ

作る作る詐欺かｗｗｗ

プログラムを１００行ぐらい書いたことがある程度のＤＱＮが
人工知能など作れるわけが無いだろｗ
もっと作ったとか言い張るＤＱＮもいるが、コピーペーで貼り付けるのは
プログラムするとはいえないぞｗ

>>790
100行以下の小物を沢山書いたからって、俺プログラム知っているみたいな
無能君てたくさんいるんだよね。

数万行のソースをいじれないようではプログラムなんて作れないのと同じ。

夢の中で問題点を解決出来たらプログラマとして本物だな。
もちろん目が醒めた時に覚えていなければならない事は言うまでもない。

>>791
プログラム作れない奴が普通にプログラム板にいるんだよね。
３行でもプログラムだとか言い張るＤＱＮ。
つまらん

1 linerアゲ

愚痴なら他のスレでやれＤＱＮ

試行錯誤学習モードがあるかしらん

Don't forget "DEFINT A-Z"

プログラミングしないことをプログラム板で語るのは謎だ。

たかがプラグラムの１つもできねーんだろ。
学校で友達のコピーでもして課題を終わらせた？
まあ学校で勉強するレベルでプログラムとは呼べる域にはならんとおもうが。
基本的に最低限のプログラム設計の手法、問題分析の手法ぐらい修得して
入ない時点で板違いだ。カエレ！

>>799
会話プログラムは作ったよ。
俺が持ってるログを食わせたら喋ったよ。

でも許可無くログを利用するのは犯罪だから、
「喋れる状態」では公開できない。

>>800
じゃあ、食わせる前の状態で公開すればいいじゃん。
各自で食わせればいいんだし。

>>801
その方向で作ってる。でももうちょっと改善したいこともある…。

今の方法（固定レンジで）だと以下のようなケースで間違った学習が起こる。
これをなんとかしたい。

1 雨が降ってきたね
2 すごいどしゃ降りだったよ
3 雷くるかも
4 誰か私の宿題を手伝ってくれませんか？
5 こりゃ大雨だ

この場合、1235が天候の話題、4がその他の話題。
固定レンジでの学習だと混ざってしまうので、会話する際に精度が落ちる。
なので共起辞書を作って、この場合だと4を別の話題として認識したい。

今のおバカな段階で公開するべき？

うーむ…
公開しちゃってから考えるか…

整理するからちょっとまちなー。

今公開してもいいと思うよ
機能は少ない方が周りの人間も書かれてる事を理解しやすいし
改善に際して誰かがアイディアくれるかもしれないし

公開しなければ、評価はされませんなｗ
現状の問題を明確にできて、現実を認識するには良い方法だが。
あまりにも低級すぎれば、笑われておしまいという話もあるが。
それなりの自信があるんじゃないのか？
自信が無いほどの糞なら、公開とか口に出さないほうがいいとおもわれ。
さらに優秀なものが競う状況ができれば、最先端を進むことに結びつく
可能性もあるけどな。

ずっと考えてたんだがいい名前が思いつかない。
やもりって名前にしようとしたけど英語のGekkoは使われまくってるし。困った。
準備ができたら報告する。

やもりの英語はGeckoでない？
Gekkoってブラウザかと思った。

>>806
名前なら俺も考えた、俺も報告するから楽しみにしておいてくれ

公開ﾏﾀﾞｰ？

すくなくとも嘘つきのスクツ。

学生は年中ヒマでいいよな…

>>811
ちゃんと勉強している学生はヒマじゃないよ。
就職して仕事をしていない社会人のほうがずーと楽ぐらいしらないのか？ｗ

比べる対象が間違っとるな。
勉強してる学生と比較するなら仕事してる社会人とだろ。

>>813
お、人工無能か？

>>814
マクロの反応？

>>803
現段階で出していいんじゃないか？
作品出して、それがきっかけで生産増えるかもしれんし。

まさかのPHPクソ人口無能はいらない。

>>816
夢みすぎｗ
そもそも作られた人工知能など何かの専門分野に特化しているのが本来の姿で
なんでもできる汎用なんてありえないだろ。
未知なものを取り扱えるのなら、それは作られた仕組みではなく、
環境とともに動く人工生命（人工電脳）と呼ぶべき。

> 未知なものを取り扱えるのなら、それは作られた仕組みではなく、
> 環境とともに動く人工生命（人工電脳）と呼ぶべき。

この辺の定義は曖昧だからな…
突っ込んでいくと凄く荒れだからやめとこ。

人工知能が「自我に目覚める」なんて考えている奴って時々いるよな。
作ったものが仕組みを越えて動くわけないだろ。
動く範囲はＢＵＧであっても作った仕組みの範囲内であり、
それは作った想定を越えただけの話でも仕組みを超えることはありえない。

ポエムきた

>>820
自我に目覚める程度なら、別に仕組みを超えてないと思うが・・・。

>>818
そいつは失敬ｗ

>>822
オカルト板でおｋ

>>824　自我に目覚めるって言うのは自分以外の存在に気付くって意味だろ？
幼児は、「友達のものを勝手に取っちゃいけません。」って言われても「自分
のもの」とか「他人のもの」とかその意味が分からない。「自分」の指は自分
の意思で動かせるが、「他人」の指は他人の意思で動いているとあるとき気付
く。世界が自分が主役の世界だけではない事に。
　幼少期にわざと親の要求に「イヤイヤ」を頻発するようになる。自我に目覚
め、自分という存在をかみ締めたくて起こる行動心理。第一次反抗期ともいう。
　これは生理現象や遺伝ではなく、経験・学習の成果だよ。

＞時々いるよな　←な人達がそれを理解していて、君がそれを知らないのでは？

アンカーミスった。>>820

>>825
>自我に目覚めるって言うのは自分以外の存在に気付くって意味だろ？
自分以外の存在を計算するなら、簡単じゃない？
古いパソコンでも簡単じゃん

ポエムに反応するなよ

つかパターン辞書に全てを登録したタイプを作ればいいだけだろ。
議論する必要などない。

プログラムなんだからさｗ

もし、それと違う何かを創造するような知性だったとすれば
根本的に違う仕組みの概念から考え出す必要があるだろうから、
このスレで発言すべき内容とは思えないわけだ。

>>829
パターン辞書だと、辞書作りの作業が肥大したり、特定の価値観で偏らないか？

難しく考えず、人の脳内にチップを埋め込み、脳の思考パターンなどを記録させれば簡単に人工知能って作れるんじゃないですか？

>>831
人工とは人間が作り出した物を言う。
完全完璧に摸倣できたからとして、それを人工とは呼ばない。

くだらない議論

>>832
お前は呼ばないかも知れんが、俺や一般人は呼ぶよ。
物質が人間が作り出したものでなくても、机や椅子は人工物と呼ぶのと同じだ。

> 脳の思考パターンなどを記録させれば簡単に
あるあ…ねーよｗ　なんだその「嗜好パターンなど」、って都合の良さそうな何かはｗ

>>831
脳ってとてもデリケートなんだよね

脳の一部の機能をシリコンチップで置き換える研究はあるな
段階的に置き換えていって最後に全部機械になったらそれは人工知能なのだろうか

脳の働きをチップに置き換える研究があるなら、それを応用していけば人に近い考え方を取り込んでいけるはず、
つまり、脳の働きを再現できるのではと・・・そんな考えです。
あと一つ、人工物は人がつくったもの、その手法に関係なくそう呼ぶのではないかと

人工頭脳(ハードウェア)と人工知能(ソフトウェア)は違う気がする
なんとなく

片方だけだと一つのものとしては不完全

知能というのはソフトウェアの方に重点があるような気がするんだよね
ソフトウェアを走らせるにはハードウェアはもちろん必要だけど、
ハードウェアだけ用意しても知能とは言えない
ソフトウェア部分をまるまるコピーしてきては人工知能とはちょっと違うような
人工頭脳ではあると思うんだけど

言葉遊びっぽいな
ｽﾏﾝ

言わんとしてることは分かる。だがソフトウェアがそろっていれば知能でいいのではないだろうか。
人間の心のコピーに人権があるとすれば人工知能なんて呼ばれたくないだろうが