【ＡＩ】人工知能、幻滅期へ ガートナー「ベンダーに丸投げやめろ」［10/25］
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ガートナージャパンは10月25日、技術の成熟度や社会への適用度を表す「ハイプ・サイクル」の上で、人工知能（AI）が流行期から幻滅期へと差し掛かっているとする見解を公開した。
同社は、「ここ数年で多くの企業がAIを試行したが、2018年後半から一連のブームは去りつつあり、市場ではAIの捉え方が冷静になってきている側面が見られる」と現状を分析。
市場が冷静になることで、19年以降には流行期から期待度が急速に下がっていく幻滅期に入っていくだろうと予想する。
「幻滅期に入るとはいえ、今後も重要なテクノロジーであることは変わりない。幻滅期は『これからが本番』という時期。企業はAIをより冷静に捉え、より戦略的に推進する必要がある」（同社）
企業のAI推進の実態や今後について、ガートナーは次のようにも分析している。
「昨今、経営者が単に担当者に『AIの導入を検討せよ』という指示だけを出し、現場もAIの提案依頼をベンダーやシステムインテグレーターに丸投げするといったことが散見される。そうではなく、企業自らが戦略的意思を持ち、中長期の観点で自らリスクテイクすることを覚悟の上で推進するべきである」
「10年後、AIを『導入する』と捉える時代から、自分たちで必要なAIを作り提供する時代へと変わる。早期にAI関連の人材投資を加速し、自身でAIを操るスキルを獲得する準備が必要だ。そのためには人事制度や報酬面を見直さなくてはいけない」
■ハイプ・サイクル上のAIの位置が幻滅期へ
http://image.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/ki_1609376_gartner01.png
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1810/25/news094.html AIのインフラは有限
つまりお前らが期待するようなシンギュラリティは来ない
水車から永久機関を望むようなものだ 流行りの熱が冷めたと。
ま、上が活かし方も分からん文系なアホでは丸投げにもなるわな。 炭水化物奴隷に勝る低コストな汎用AIはないｗｗｗｗｗ >ガートナージャパン
何の会社かと思ったら、コンサル会社。
文系が何か分かったような事を言っているwww ディープラーニング
多大な時間と労力を費やして、
使えるのは、画像認識等、限られた分野のみ >昨今、経営者が単に担当者に『AIの導入を検討せよ』という指示だけを出し
まさにうちの会社やな。戦略0。 経団連がやっとパソコンをデスクにおいて、やっとメールを受信するくらいだから
AIなんてまだまだよ ノードの数とその処理によってＡＩのレベルが変わると思うけど
コンピュータの処理能力が上限で停滞しているなら幻滅期とも言える。 このブームはいったい何だったんだろう。誰が仕掛けたんだろう。 コンピュータの利用って、１０年周期ぐらいで、
毎回こんな感じの繰り返しでしょ >>10
処理能力とAIの能力が比例してるわけじゃないから、コンピュータの性能を上げたところで必ずリターンがある訳じゃない
それっぽい演算が出来るようになって、計算資源を大量に突っ込めばもっとそれっぽいものが出来るようになったけど、結局"それっぽい出力"から抜け出せてない
って誰かが批判してたな >>11
ディープラーニングで将棋かチェスやったIBM？（適当） 日本のTVじゃいまだに「日本はこの分野で遅れている！」みたいな論調です 機械学習≠AIだと思う。
AIなんぞ、あと数百年先だろ。 この手のスレでは、AIなんて30年前から基本的には進歩してないのだから期待するなと散々言って来た。
それでも頑なに否定して、「もう仕事しなくて良いんだ」みたいなのばっかりでうんざりしてたわ。 >>20
シンギュラリティの夢が見れただけでよしとしよう >>18
AIの歴史は「これはAIでは無い」の繰り返しだ
推論マシン然り自動学習然り AIも使いどころをうまく考えれば有用だけど、
Pepperが実現したかったみたいな事はちょっとまだ無理じゃねとか思う IBMはワトソンヘルスに多額の先行資金を投資してるっぽいけど大丈夫なのかね しかしながら画像認識ってのは10年前は夢のまた夢だったので
ディープラーニングってのは凄い技術だぞ
囲碁もコンピュータが人間に勝つのは絶対に不可能とまで言われてたからな 逆に言うとAIは導入を試行する程度には研究開発が進んでるって事？
IoTなんかは「いっちょ噛みさせろや」の傍観イナゴ企業が集まって怪しげなコンソーシアムが乱立するものの
先陣切ってリスクを背負い開発を進める企業は少なく結局大したものは出来ていない気がするのだが 強いAIの夢を見せて商売道具としての弱いAIを売る
が、投資対効果はそれほどでもないので数年もしないうちに化けの皮が剥がれる
ネット黎明期も同様にWebサイトが乱立したが… そういえばセカンドライフが世界を変えるとかって言ってたよな >>25
そうなんだけど、ただ手軽さが無いんよね
専用ハードてんこ盛りでやっと実現可能ってハードルが高いわ 働かない星ってのが999であったな
太り過ぎて家が破裂っしまくるのをロボットが直して回るという 俺なんて３０年もニューロコンピュータの研究をしているぞ
何の成果も無いが年収１５００万ですまんｗ >>29
専用ハード？
GPGPUの事か？
別に必須じゃないぞ >>31
何の成果もないのに続けるというのも人によっては苦行だろう AIがなんでも出来ると思ってる糞みたいな人が多すぎる 人工知能、ロボット、自動運転、民間宇宙開発、ドローン
いずれも
夢がひろがりすぎてる分
幻滅期に入りそう
いや少しずつ進歩はしていくんだろうけど >>31
それなりの知識を持った人間が
３０年間「成果なしパターン」を発見し続けてると考えるとそれはすごいことだぞ
お前さんは確実に未来に貢献していると思うぞ俺は 社長 「ウチもAIを導入するぞ！」
専務 「さすが社長、先見の明がおありで」
社長 「早速とりかかってくれたまえ」
専務 「おい、どっかAIやってくれる業者しらんか？」
部長 「・・・・」 >>34
投資を募るためにAIを過信させるような宣伝をしたんだから騙された人たちを責めるのはどうかと
小さな一歩に大金を浪費してでも前へ進もうとするのがトップランナーの条件なのかもしれん 指数関数だの機械の知能だの言葉を覚えるので精一杯だ。 結局のところ昔流行した人口無能だったね
投資詐欺乙です 簡単にいうと、今のＡＩは「間違い探し」に特化したコンピューター・ソフト
「極めて複雑で微妙な間違い」を識別できる
逆にいうと、それだけのもの 音声は結構認識するようになったね
コールセンターじゃ活躍してる しゃべるAI欲しいんだけどLSTMの性能が悪くて使い物にならないんだよねー
使ったことないけど 翻訳とか良く出来てる感じするけど
もっと流暢にしゃべれないのかね 人工無脳しか作れないから仕方ないね。
Googleやトヨタが億単位のクソ高いCPUとGPU積んで学習させてるのに
中小零細が開発費出せるわけない。
結果人間を雇った方が安い。 >>37
前に居た中小がそれだった
色々もうムリだと思って逃げた 人生はリベンジマッチだと思う人は、聴くべきー
この歌のサビはイケる
ガッツだぜ、愛は勝つ、それが大事
そして2018年は
『人生はリベンジマッチ』
↑
名曲、ユーチューヴ検索
★カバー、コピー大歓迎。 女性が歌ってもイイネ
ヒップホップ、クラブ等で ＤＪミックスもＯＫ−
大受けすること、間違いナシ。
全身全霊こめての、リベンジマッチ！ >>41
自分がバカですって発表して回るのが趣味の人？ >>11
AIブームなんて今まで何度も起きたし、これからも起きるだろう
単なるブームに仕掛け人なんていない
なぜならタダのブームだから AI開発は莫大な費用はほぼほぼ人件費という下民にはありがたみのないバブルだった >>11
仕掛け人はいないと思うがきっかけはある。
2012年冬のディープラーニングで顔認識コンテストで優勝して研究者・技術者の層にブームがきた。
その後に自動運転だとかalpha碁だとか大企業がディープラーニングで成果を挙げたものが報道されるようになって一般層にもブームがきた。
んで時代に乗り遅れるなの感覚で経営者の中でも広まってAIが人間に変わり人件費が安くなると思いきや、
膨大な学習データをとりそろえるのが無理なこと、研究費出すより人間雇う方が安いと経営者が気づいてきた。 商用ラインに乗ってるのはなんちゃってＡＩばっかりだからな
本番はしばらく先のことだろう
データの蓄積だけは時間かかるから地道にやっていくしかない つまり、
残りのバカから金を稼げ！
ってことですね こんな感じだよ。
農業系会社社長「時代はAI。野菜の画像から病気を見つけるのをAIにやって人件費削減しよう！というわけで作って」
システム開発会社「わかりました。病気を見分けるために資料が必要です。」
農業系会社社長「めんどいなあ。バイト用に使ってた資料(ほとんどが言葉による説明文)ほれ」
システム開発会社「違います。学習用データとして病気の野菜の画像と病気でない野菜の画像を数千万枚ほどください。」
農業系会社社長「えぇ・・・。学習用データを集めるシステム作れないの？」
システム開発会社「だから病気か病気でないかを見分けるシステムをAIでこれから作るんですよね？」
農業系会社社長「そ、そうやった・・・うーん、まあしゃあない。人海戦術で撮影するわ。」
(数週間後)
農業系会社社長「どう？できた？」
システム開発会社「見分ける精度は3割くらいですね・・。いただいた学習用画像から掛け離れた想定外のケースが多すぎるようです。」
農業系会社社長「3割とかバイト以下だし使い物にならん。今日はAIが医者では診断できないような治療法を見つけたとニュースで見たぞ。お前の開発の仕方が悪いんじゃないの？」
システム開発会社「AIが治療法を見つけた代わりに風邪でも癌だと診断するアホっぷりです。競馬で言うと万馬券を当てた瞬間だけ見てトータルでは負けてるようなもんです。」
農業系会社社長「もういいわ！AIなんかいらん！人間雇った方が安いし正確！」 >>55
3割は流石にその企業が画像処理の専門知識がないから
にわか知識でも6割は最低出るよ >>6
画像認識ってかなり汎用性が高いよ
画像認識ができるようになったら、農業なら雑草除去、害虫退治、収穫とかできるし
スーパーとかの小売店でも綺麗な並べ方のパターンを画像認識できるようになったら、自動商品並べマシーンとかできるようになるし
料理も焼き加減や盛り付けのパターンを画像認識できるようになったら、レストランも無人化できるし
画像認識の汎用性を生かせばありとあらゆることが機械で無人化できるようになる
人工知能で雑草だけをピンポイントで除草するロボット登場
https://www.fashionsnap.com/article/2018-07-11/blue-river/ AI だって全能じゃないんだから
必ず間違い (というかデータにない想定外の状況に対する誤判断) をやらかす... AI が怖いのは
なんらかの原因でとんでもない結論になったとき
人間なら「おいおい、それはいくらなんでもおかしいだろ」ってなるところを
スルーしてしまうこと >>11
2045年問題
https://eco-notes.com/794
AIブームを煽った人の一覧
AIによる「可能性」の示唆と「恐怖」の示唆を同時に行いリアリティをもたせた >>1
日本人の典型的思考パターンは、危機に慣れるとレスポンスしなくなる
まさにヨボヨボの老人のような思考パターンだ
そして今後、AI発展に少しでもネガティブなニュースが出るたびに大喜びして
技術開発や適応努力をサボるだろう
その頭の中や思考は浅はかな個人的保身への根拠の無い希望を映してるだけで、
リスク管理は微塵も存在しない
そして気づいた時には他国に追い抜かれ、置いてけぼりになり最後は
土底辺の発展途上国になる（十数年で先進国最低レベルに落ちぶれた） >>22
コンピューター自体がAIと思われていた
こともあるからな。 AIってもっと簡単に使えるようになって欲しい
画像だけでも構わないんだが…GUIでA群とB群を与えたら判定プログラムが出来上がるみたいなの ＡＩ（）（）ビッグデータ（）（）（）（）
そんなもんが最大に効果発揮するのは一部の大企業が金かけて優秀な人材が運用した場合のみ
世間の99％は導入したって何の意味もねーわなｗ AIって言葉が流布してしまったのが敗因
何がAIかもわからないまま、アホな庶民がなんでもかんでもAIにしてしまった
そうなるともう本物も偽物もまともな価値を与えられない
仕事の単価も上がらない
やってらんねーｗ >>13
周期があるとしても偽周期
実際に存在するのは、諦めない研究者と乗っかりたがりの投資家 >>24
大丈夫でしょ
データマイニングと大差ないもん 今のAIの最大の欠点は「見よう見真似で素早く覚えてくれない」こと
手順を自己探索してくれるにしてもかなり手間がかかる
あるいは見て覚える方式で覚えようとしたら、生身の人間の数千倍のデータが必要になる
覚えの悪い人間と同じくらい手間が掛かってしまう
その代わり一度決まったら物凄く働き、かつ粘り強いけどな システムの円熟期って逆だと思うけどな。
初期はオリジナルのものを作る。
んで熟成されたら出来合いのものを導入する形になるんじゃね。 >>51
もうひとつはその二年後のGoogleの、自動運転に向けた取り組みのひとつ、
写真のタイトルを付けようコンテストだよ >>66
https://www.amazon.co.jp/dp/4897979927/
画像じゃなくて数値データ分析だけど、これなんかは
昔ながらの「できる」シリーズみたいに簡単に操作を
解説して誰でもMLの統計解析ができる作りになってるよ。
大体一時間。その分析の手順を解説するとともに、
昨今のAIの大勢であるMLとDLの大まかな仕組みと歴史
について解説してる。入門としては結構良書だと思う。 GoogleのAIがコピペキュレーションサイトに勝利する日はくるのだろうか >>68
最近は、なぜいまのAIが人や生物の意識とは違うかって
本が売れてるらしいからなw もう何が真実だかわからねえw >>75
そうそう、紹介文読むとまさにこの程度のハードルの低さが理想
AIを利用した出来合いの何かじゃなくて、学習機能から気軽に弄れるのがあったら良いのになって思ってた
数値限定なら目的とはちょっと違うが、ありがとう 本質は優れた識別器なのに人間の頭脳ができると
単語感で勘違いした層が多そうではある >>26
IoTは考え方。仕組みは昔からあるものだし昔からIoTという
ジャンルじゃなくても行われてきたもの。いまのIoTは、
ドイツから始まり日本でも日本独自のものとして熟成されつつ
あるIndustory4.0に向けた産業系の取り組みとなっている。
AIは昔から導入されている。あなたがスマホやキーボードで
そんな文章書けるのもAIのおかげだよ。要するに学習データの
蓄積で振る舞いが変わるコンピュータソフトはすべてAI。
いま盛んにAIって言ってるのはコンピュータの性能向上、
それからプログラムに人の目線での分析をさせるDeep Learning
とかMachine Learningという形式の実装がほぼほぼ完成された。
いまはそういった使いやすい実装が出揃ってその成果を色んな
人がいろんな形で出している円熟期だよ。 >>2
話逸れるけど、水車って使っている人にとってみれば実質永久機関だよね。凄い発明だよな >>28
でもあの発想はＳＮＳに確実に引き継がれてる。 我々は仕事や人間関係など日々の生活で間違うことを嫌いがちだが、ペニシリンの発見のように
ある種の間違いが物事の発展に寄与し得るんだよな。間違うことができる揺らぎをもってるのが
人間の強みという気もする。 >>11
1920年代に統計学が発達して理論は揃ったが
肝心の計算が人間の手計算で実用じゃなかった
今は速度あるコンピュータ任せで分析できるようになったのがブーム 資本家の夢が「全自動金儲けマシーン」なので
それを開発できないか投資してるだけ
西欧で19世紀に無限のエネルギー源＝永久機関に投資しまくったのと似てる
で、現在どうなったかというとガソリン高騰で困ってると
一部は改善し、大多数はあまり改善しない
という結果に落ちつくだけかと 今の経営は、上がってきた数字の、高い方を選ぶ簡単なお仕事
数字が悪ければ改竄する無能世代 医療と教育分野では不可逆的に進歩してる
時にAIをあえて使わないというやり方あるが >>88
経営ってのはそんな単純なことではないよ。
そんなに簡単ならひとつでも仕事を自分でとれればそこから開業する人が続出するよ。
開業資金なんて数万だし。 分析方法を定量分析と定性分析の2つに分けた時、
これまでのAIは定性分析には役に立たない
なぜなら統計駆動なので何かしらの方法でPCで扱える必要があるからだ
画像は多次元数列
文字列はC言語ぐらいの原始的なレベルでは数字 例えば A は61番目ぐらいに登録されている 別に汎用AIじゃなくてもAIだし現状のAIでも得意分野はあるからな
ある程度は定量的なものに落とし込めるだろうし
AIは教育が大変だが人間と違って退職しないし複製や併用も楽だから
長期的大規模に共通するもの程有利だな
ま、普及するにしてもみんなが自分で育てるんじゃなく
大企業やらが育てたパッケージを買うって形じゃね >>71
実際にコード書いてモデル作ってデータ作って学習させて実行して現実との差を検証して納品してる俺が7割-8割の精度で、かなり悲惨な状況になっても6割は出てるからだよ
画像処理を大体こんなもんだろうってやってるうちは5割、処理をしてないならデータ量次第で2割から4割
やってる俺からしたら常識だよ 騒がれなくなってそれが当たり前になった時が普及したって時だし
気づかないだけで、グーグルの検索結果はもちろんだけど
企業の人事評価やらスーパーにどの品をどれだけ何円で並べるとか全部AIで決まってるからな >>96
それは企業が最終的に責任を負ってるわけで消費者に直接恩恵があるわけじゃないよね
消費者にとってはそれがAIによるものであろうと人間によるものであろうと関係がないわけだし
ロボットがそうであるように下手に導入しても結局途上国の人海戦術に敗れる ロボットもそうだけど、普通に企業では使われている。
AIもそうだけど普通に企業では使われている。
消費者の楽というか、いまパソコンやスマホで漢字変換がないと使い物にならない。
と書いても伝わらなさそう。 ちなみにロボットがいいのは作業の正確さという面もある。
切削加工なんてロボドリルがないと無理。
どこで妙な知識仕入れてきたのか知りたい知りたい。 馬鹿とゴキブリ韓国（ゴキ韓）に、つけるクスリは無い。 畏（おそ）れ多くも偉大なる
森喜朗・将軍さま大元帥閣下
俺はいっと（ＩＴ）とか
あい（ＡＩ）には詳しくない ペッパー君もクビになっちゃったわけだしマスメディアの宣伝通りにはなかなかいかない
【雇い止め】ペッパー君さようなら 8割超の企業が“もう要らない”★３
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1540472392/-100 >>97
中国の工場にロボットが無いと思ってるの？
機械化しにくい部分を人海戦術でやってるだけで、中国や他の発展途上国の工場にも機械やロボットなんて腐るほどあるけどな >>105
だからその機械化しにくい部分を今回AIを使ってロボット化してみましたって記事だろｗ AIは寧ろこれから
凄いVRギャルゲーつくらないとな ディープラーニングは、ただの類似からのマッチングに過ぎない。
世界モデルから、論理的に考えてるわけではない。 ファミコン時代の将棋AIも情報量と処理速度は格段に少ないけど、けっこー賢いですし...
情報量と処理速度だけじゃブレイクスルーは難しいんやろうなぁ
まあ、翻訳AIとかレベルが上がってる分野もあるから期待はしてるよん >>108
過ぎないっていうけど何を期待してるの？
AI、AIっていうけど、いまの実装を知らない人がAIに何を求めているのか全く分からない。 ペッパー君はあまり使いでないからなぁ。
胸に案内板があるから歩く案内板とすればいいけど、
顔をジロジロ見てくる上、手がついててたまに動くから、
案内板にも触る気になれない。
しかも、腕は関節が多いからよく故障するというし。 >>94
年収いくら？
クラス分類の精度7割で仕事になるの？
クラス総数によるだろうけど…
メーカーで9割以上の精度出してるけど…
転職しようかな 運転と、検品や監視カメラ用途は、AIなきゃ駄目な分野になるだろうな。
運転手と警備員は微妙になりそう だからまともなデータが無いからだよ
ビッグデータの延長にAI活用がある、というイロハを理解せずに踊ってりゃ、踊り疲れるよそりゃ
個人情報保護法という悪法のせいで、個人という絶対キーで異なるデータを結びつけることができないんだから
有効なビッグデータになり辛いんだよね
アメリカとの大きな違いだよ
人が絡まない機械系のIoTじゃ、利用分野は限定的だし
幻滅期のあとに、こじんまりした活用例が増えてくると思うよ パソコンも持ってないようなジジイがAI！！！とか言ってるもんな >>100
おまえ寝ぼけてＮＨＫ見てて刷り込まれたんだろ。 学習し易い分野だからかもだが、画像認識、画像加工は恐ろしいほど伸びてるよ
それがどこに一番恩恵があるかというと自動運転なんかではなく、国防と軍需
AIに金ぶっ込むルートは、わかるよな 天気や流行みたいなカオスが絡んでくる分析は精度でないよ。 >>111 勝手に学習して賢くなってくとか思って入れたんかなｗ GoogleホームのGoogleアシスタントって一つのAIが全部こなしてるのかな？
それとも地域ごとに担当AIがいるのかな？ でもいまいちわからん。利用者のコトバを聞き取って言うべきこと、やるべきことをこなすすべてが一つのAIなのかな？ >>18
そうそう
今回のブームは機械学習がAIだ！！ってブーム。
冷静に考えたらこれのどこがAIだって気づいた人が多数派になっただけ。 「人口意識」が作れたら勝ち
「人口意識」なと作れる目途すらたっていない >>5
ガートナーが文系だって？
年金もらうのやめて社会人一年生からやり直せ
そもそも文系理系で世の中見るのがジジくさい >>59
こういう夢ばかり追ってる人が少し我に返ったのがブームの終焉。
でもまだこんな人が居るんだね。
ちょっと考えればそんなこと不可能だってわかるでしょ？ >>125
いや・・だとすると何がAIなの？
漢字変換の学習機能だってAIだよ。
そもそもそのAIってどこの用語なの？ ■
自動運転も
ムリ。
あれ、周りの人間がいい加減な運転してるから。フレーム問題みたいなものも依然として存在してるし。
米も
中国も あれ程度 限界、感じてるのに・・・・・・・・・・・・・・日本は 馬鹿だから、必死でマネしようとしてる。
まぁ
投資をドブでもして 気が付け。 汎用AIじゃなきゃAIじゃないと思い込んでる方がAIに夢見すぎだよな
AIの定義ってそんなもんじゃないのに勝手に自分で定義して夢見て
AIじゃないって逆ギレしてる 幻滅すればするほど中国が独走しておしまい
日本は3周遅れ いい加減な仕事でもそれなりに金になる、
ような途上国に、現状のAIレベルの精度でも金を得られるような
仕事が多くありそうだなあｗ
画像認識による選別のたぐいで
まずは30種類くらいの野菜類で自動収穫が出来るようになると良いな
雑草取りロボの方は出来たんだっけ むしろ賃金が高い先進国の方がAIに変わりやすいという話だが
まあ劇的に急に変わるんじゃなくてじわーっとAIのする事が増えてくんじゃね >>135
個人的にはあるジャンルにおける技術特異点超えたらあっとゆうまにすげ変わると思う あの仕事はオワコン
あの仕事はオワコン
というのが徐々に増えて行くかなあ
そして個人が「俺はあの仕事に誰にも負けない勘を持ってるんだぜ」
という所ほど、その勘をAIに見切られて行くんだろうなあと
業務内容が言葉や数式やルーチンワークとして何か組み上がった瞬間に置き換えられる ビジネスチャンスと言われて紛い物をつかんでショッパイ目に会うのは
何もAIに限ったことではないだろうに
淘汰されるのはダメな企業というだけ >>114
俺が作ったやつは個々に関する品質関係じゃなく、調査関係のやつで全体的な傾向が正しく出てるから十分だと思うよ
1個間違えると損失に繋がるようなもので7-8割じゃ話にならないからね
アーム制御に関わるもので個々の精度が必要なものもやってるけど体感では97%でもデモ時にミスる事があってひでぇなって感じるから、個々に精度出さなきゃならないものは大変だろうね
でもそういうのは99.8%超える所まで学習させてるよ >>137
インフラ系はAIの方がそりゃいいよね
定量化できない産業、人間自体がサービスの産業、そもそも産業じゃない需要 あたりが人間の価値になってくような >>139
コンサルなの？年収は？ワイ750
99.8%ってすごいな
実践（テスト）と学習で差が出ない
ような系なのかな >>140
＞定量化できない産業
どんなのだろう？
営業は業務に必要なモノ・コトを企業間でマッチングするアプリが常時運転し始めたら
激減するだろうなあ
そうなると、どうしても表に出せない業務、に必要なモノ・コトのための営業って事になるのかねえ
何か知らんけどお客さんが他の店、他の業種と比べてここはいいねと何となく感じるような産業、というのもあるなあ
ファッション、流行関連とかは人々が気にする色々な情報のコア部分を見つけてその雰囲気を掴んだものを
作り出す必要があり、これはAIでもちょっと時間が掛かるかな
（でも暫くしたら、今の流行りのドラマだのマンガだの各メディアに出ている服の広告だのから
色んなデザインをひねり出すようになるんだろうなあ）
冠婚葬祭の規模や形式をお客様の需要に応じて様々なプランで提案する、新プランを作ってみる、
というのも、人間の文化にかなり通じていないといけない
でもそれもSNSやら何やらのキーワードを拾って何となくこっちが良いか？みたいなのを判定するものが出来そうだなあ
思い付きで考え出す要素が少なくて、合理的に比較して組み合わせて考えて行くタイプの業務はどんどんAIに飲まれるなあ >>141
年収は恥ずかしいから言えない
年齢に0足したより少し多い程度
コンサルだね、アームはカメラ環境をガッチリ決める事が出来るお陰で、環境対策は照明だけに出来るからやりやすいよ >>142
希少付加価値の高い一次産業、伝統工芸、美術品かとかかなあ >>146
ボタン押さないまでも
になってからが本番 社長 「ウチもAIを導入するぞ！」
専務 「さすが社長、先見の明がおありで」
社長 「早速とりかかってくれたまえ」
専務 「おい、どっかAIやってくれる業者しらんか？」
部長 「社長あなたが先ず初めてください」 現状はみんながAIやらロボやらに取って代わって欲しいものがさっぱりだからなぁ >>149
人間扱うの本当めんどいんだが？
早くAIで賄いたいんだが？ AIなんて革新的なものは殆どない
コンピューターの性能がアップしただけの話
一部の分野では有用だが、それだけの話
「AI万歳」なんてのは、AIと同じくモノの「本質」を見抜けない連中ｗ >>83
そういえばそうだな
設置するのに手間はかかるけど、ただで安定したエネルギーが手に入るんだもんな >>151
一つ00年代で変わったことがあるとすれば、
70年代に提唱されたパーセプトロンモデルが
パッケージとして実現した。
いまはその応用を探ってる時期だと思うよ。 嘘つけや
2045年になればアインシュタインみたいなコンピュータが量産されるんやろ？ >>154
一つの脳細胞はパーセプトロンモデルとして
いろんなAIパッケージで似た仕組みが実現されている。
だけど、脳の構造は未だ0.0001パーセントも
解明されていない。 >>156
パーセプトロン由来のAIモデルと脳の役割研究を比較し、
AIを脳と比較するならどこまで近づいてるという昨今の
研究成果をまとめた教養書を最近読んだんだよ。 ハイプ・サイクルの意味も知らんやつがこの記事で「そら見たことか」的なコメントしてるのアホすぎだろ この目立たず、ひっそりと進行する技術こそが本当の技術。
出来る事、出来ない事それぞれ虱潰しに潰し適材適所に投入していく。
当然、別技術もじわりじわり上がっていく。
気が付いたとき、人々はゆっくりと茹でられるカエルの状態になっていく。 実際にその業務に携わってきた企業がAI開発企業にその業務のノウハウを提供しつつ
開発しないといけない、のだが、
業務ノウハウをその発注元の方が全体で把握してなくて非正規従業員の間で口承で伝えられているだけ
そんな所だと、AIで業務効率を上げる前にその業務の流れを正社員が再確認する必要がある AIを導入せよと指示だけ出して
うちの会社のことかな？？ 現状AIをまともに使えるのは大企業しかないんだろ
AI使える人材を確保するために大学で育成して次第に様々な分野でも使われだすと
日本じゃ育成で遅れて中国から取ったほうが早いってことになるんだろうな 大脳皮質が均一な組織だから集積度を上げるだけで論理的な判断が出来るようになると思ったら大間違いだった
人間の脳には未解明の部分がある ある程度レベルまでの数学を学んだ上で
それをコード上に落とし込んで再現できる人を育てるのは
非常に手間が掛かるからなあ >>164
MLならアホでも使える製品はたくさん出てる。
要はスコア付けを見誤らなきゃいい。
スコア付けなんてのは分野ごとに色んな情報が出てるし。
なんでも開発して発明して検証しなきゃいけないと思うならコンピュータなんて使わなきゃいい。 今の人工知能は過去データをもとにして
こうなんじゃないかつて確率的な答えを出してるだけでしよ 評価毎にパラメータごとの重み付けを変えるから単純な線形計算じゃない。
イメージとしては、手動で多次元の正規分布を作るのと似てると思うよ。 >>171
第一次産業にAI搭載ロボを早く導入したいが、
確かにイチゴやトマトの収穫ができるロボットは出来た！とプレスリリースはあるものの
一般の農家にはなかなか広まらない
ttp://www.sankeibiz.jp/macro/news/160718/mca1607180500008-n1.htm
リンゴ園で自動収穫が出来るようにする、と書いてある
果樹園で袋掛けが自動的に出来るようになるといいなあ
ところで、農園での作業を行うロボットを作るとしたら
ロボットハンドの方は指令通りに動かせばいいとして、
判定するAIはまあ訓練期には物覚えの悪い人間以上にミスしまくる
これを実際の農園でやったら大損害になるから、バーチャル農園でトレーニングさせないとなあ
枝の剪定とかをプロに評価してもらいながら理想の形で出来るようにしないと
その後で、訓練用圃場で実際に動くかどうか試す、って所かなと 今のスパコンのトランジスタ数はヒト脳のニューロン数をとっくに超えているが、昆虫並みの知能しか実現できていない。
脳構造の研究はまた別路線で走ってるが、そっちがある程度解明されないと真の人工知能は実現しないと思うわ。 人間を模倣しようとしてるんだから最初から人間作った方が早い
産めよ増やせよの国に負ける 5年で事務職が
10年で第一次産業がAIに置き換わるかなあ ディープブルーがチェス名人を打ち破ったのは20年前、あれから20年を経て碁の名人を打ち破ったからと言ってなんなのかと。
今の深層学習なんて、30年前の多層パーセプトロンから大して進化してないと言う事実を知らない人が多過ぎる。
現行路線じゃ、今から1世紀後でもここの人たちが妄想してる人工知能なんて出来てやしないよ。
もうあと何段階もの根本的な変革、イノベーションを経ないと無理。 >>173
成長したAIをコピーして出せば、最初から熟練労働者よ。 ある程度要素技術も確立された今こそ、人工知能界隈、特にデータの収集と人材育成に金を突っ込むべきだと思う >>151
そうだよねえ。
そもそも厳密なＡＩなんて、未だ世の中にないから
パソコンをＡＩとか、爆笑 >>185
厳密なAIってのは情報を蓄積して動作を変更していくソフトウェア実装全般だよ。
自分が思うAIがあるならどういうものか決めないと。 ニューラルネット型のAIだと弱いAIのまま
シンギュラリティは来ない 陳腐な指摘だ。
AIブームは現在、3回目だろ。
1回目 1980年代 通産省の第五世代コンピュータ開発(1982,年-1987年)とキャプテンシステムサービス開始(NTTの電話回線コンピュータネットワーク)
2回目 2000年前後 IBMのディープ・ブルーがチェス世界チャンピオンに勝つ(1997年) 再び人工知能が騒がれたが沈没
3回目 現在 ディープラーニング 囲碁のチャンピオンに勝利 応用分野多し
前2回と違い、実用技術化の入口が開く 人みたいな知能をAIに求めてる人の大半がAIの定義を知らないしコンピュータのことも知らないという印象がある。 機械にとっての学びの過程はどのようなものか？
あるいはどうやって自分は学んできたか？これから学ぶか？
を考えた事のない人は、難しいだろうな
軽度の学習障害があってそれを自力＋他人の補助で克服し
更にその過程をしっかり覚えているような人なら可能かなｗ 全国の監視カメラに人相判定AIでこの間みたいな件はすぐ解決 ！ マスゴミ互助会の腐った連中がしゃしゃり出て来て
必死になってかばっているのが痛々しいです
身代金めあて自作自演の人質狂言芝居でしょうか？
パヨク（ゴキブリ在日韓国人）ならやりそうなことですね
<*｀∀´>「チョゴリ切りで自作自演は得意ニダ！」
「主たる収入は身代金で、職業は人質ニダ！」 何が人工知能は大したことが無いとか、知らないから期待してガッカリとか
良くそう、嘯けるものだ。
既に人間の能力の一部を多々同然のコストで実用化しているのにな。
現時点で実用になる部分は、自動文字認識、音声認識、顔認識
その応用で防犯、そしてカードレスマイナンバーのための顔認証と行動追従システム
別分野では弁護士向けのサービスとして訴訟の争点抽出と、証拠候補の掘りだし
文章作成支援。
医療なら画像判定と病状推測支援。
車なら自動運転支援。
様々な分野でゆっくりと、しかし確実に人間不要の社会を作り出し続けている。 >>155
何を読んだのか今一つ分らないが、
劇的な進歩だろ。
次はフレーム問題か?
それらの解決は漸次的な事なので、恐らく大した問題ではない。
少し頭が回る奴が取り掛かれば2-3年でクリアするだろう。 >>198
特定の分野に偏った訳が出回ってしまうため、らしい
マンガ無料アップロードサイトで、海外の読者向けにシチュエーションごとの訳をせっかく絵というオブジェクト満載の物と共に
無料で公開してたんだよなあ
これを、その辺の利用の仕方を考えずに禁止してしまったか！
今から思うとこっちの方が国家的損失になってしまったかも知れん
日本語のセリフの入ったページ、英語に訳されたもの、それを対照させつつ絵に描かれた各オブジェクトを抽出しその繋がりをセリフから追えるから
AI技術者にとっては接地問題とかにも関わる良い対象であったのだが 深層学習なんてメモリ増加に乗っただけだし
AIなんて本質はここ数十年前変わってない 計算を複雑にすることで、ＡＩぽい偽モノはより高度に作れるようになっているが、
人間の脳の予想外のひらめきや発想を電子回路で再現するには、脳神経が何をやってそれを実現してるのか解明しないといけない
いつかはそういう日がくるんだろうが、とりあえず昨今の、無学な文系がＡＩガーＡＩガーいうてるのはその日ではない。 色々と書いているけれど、どの書き込みも意味不明すぎてワロタ。
今のAIは何が出来るようになったかと言えば、
一言で言えば、
・簡単に説明が出来るようになったという事。(まとめや、要約)
・次に、それを応用し、限りなく本物に近い偽物が作れるようになって来た事(フェイク画像とか)
で、次の問題、フレーム問題への取り組み
(要は、人間のように関係なさそうな事は適当なところで手を抜き期限内にとりあえず結果が出るようにする) >>202
昔からの固定学習型AIより、わかりにくくなってるよ。
今の主流のMLとDLはね。何を評価してるのか、誰にも
理解できないことが、医療で実用化したら問題になると
懸念されてるくらい。 そもそもAIで全部解決なんて現場の技術者は思ってない
使い方によっては効率化を図れる分野があるってぐらい AI 「俺、もう人工知能やるの嫌になったよ・・・空虚さに気づいたんだ」 シンギュラリティはSFチックだけど、
そこまで行かなくてもホワイトカラーの仕事のほうは
AIが真っ先に代替してしまいそうなところが怖いな。
つまり、公務員の仕事の半分が消えてゆく。
経済的には中間層の雇用が半減してゆく未来が
そう低くない確率で訪れそうではある。 事務仕事は業務フローを組み込んだ業務ソフトでどんどんコンパクト化されてるよ。90年代よりも前の汎用機の頃から。
それを一気に覆すイメージはいまのところ湧かないなぁ。 >>207
＞怖いな。 つまり、公務員の仕事の半分が消えてゆく。
なんで怖いんだよ ますます茶のみ時間が増えていく、公務員様の現行平均一日１時間分の労働が１５分とかになるわけだろ 万々歳じゃないか
なっても当然国は必死で必要性を強調し法的にも解雇など一切されない数百万人
いや、まあ怖いのか ＡＩロボットが衣食住の生産を大方やってタダ同然になるとしても、
公務員様以外のほとんどの国民はその最低限分を生活保護的に受給して、公務員様だけがウハウハの優雅な暮らしとなる
革命だな こういった適当な言動に騙されて、日本はさらにAIで後れを取ってしまう。
AIの重要性を認識しないと日本は大変なことになるよ。一気に後進国になる。
人間を超えるかとか、なくなる職業とか、早くそんな素人の域を出ないとマジでまずい。 AIって言葉に振り回されすぎ
もっと正確な表現を使うべき
今まで職人芸（）でやってたアフィン変換テーブルの調整を数式任せにできるようになったのとgpgpuの実用化が上手く重なっただけだ
認知能だけなら軽く人間の性能は超えてるのに
なぜか人間様にも出来ない完全を求めて拒絶する人間が絶えないのが謎
まぁ老害はほっておいても自然消滅するから時間の問題だと思うけど 1980年代の「第五世代コンピュータ」という国家プロジェクトを思い出す。
技術開発が先行し過ぎて、その応用ができなかった／考えつかなかったという．．． ルールベースのAIを作っていた研究者も「人間の脳を真似る必要などない、飛行機が
鳥の真似をしていないのと一緒」と言っていたが、それがニューラルネットワークに敗れ
今はディープラーニングの研究者が「AIに意識を実装する必要などない、飛行機が鳥の
真似をしていないのと一緒」と言っている。
最初は簡単な計算機すら「人工知能」と呼ばれ、新しい物ができては「AIじゃない」を
繰り返している。結局人間の脳を再現した意識のあるAIが出て来るまで「AI」とは
言われないと思われる。 人の脳と同じ性能を持って、実用的な知識を持って、さらに人に従順なAIという
シロモノが出たとしても、ここの連中は、人の社会生活の常識を持ってないとAIじゃないとか言いそうだなｗ >>127
それを言うなら今の世の中は理系に片寄ってると思う。
昔以上に日常生活で理系的なことに関わらなきゃならんしな 理系的には学習機能があればAIだけど
文系的には魂がないとAIじゃないんやな 魂があるは定義できない。
要するに、いま流行ってるAIがAIであることを否定するってのはどういう根拠なのって話。
シンギュラリティを提唱してる人らも、いまのAIはAIじゃないとは言ってないし。
報道でもAI活用って言ってるじゃん。
言葉がどこでおかしくなってるのかって話だよ。
理系でもAIを知らない人もたくさんいる。文系なら言葉の定義には厳密でしょ。文系理系
と言葉を出してそういう態度で議論してる人を相手にしてるわけでないのにブンケイリケイ
ろか言い出すほど頭悪くはないでしょ。ちゃんと考えればわかると思う。 >>219
そうだな自分の定義でAIじゃないとか言ってる奴は
学問じゃないから本当は文系でも理系でもない
なに人間の脳みたいじゃないとAIじゃないと言って上の方で文系を馬鹿にしてる奴がいたから
ちょっと皮肉をね >>201
自分でパーセプトロンの一つもコーディングしたことない奴が過剰な期待してるんだろうなあ。 >>220
皮肉とか、発言してる相手を貶める言葉を使うのごバカなんじゃね？
AIはAIという分野の定義がある。
それを知らんで上から目線してもしゃあねえべ AI
人間が持っている、認識や推論などの能力をコンピューターでも可能にするための技術の総称。人工知能とも呼ぶ。
AIを応用したシステムには、専門家の知識をデータベース化して問題解決に利用するエキスパートシステムなどの例がある。
人間が持っている、認識や推論などの能力をコンピューターでも可能にするための技術
これで十分ですよ!
No!No! more! more!
分って下さいよ。 >>223
じゃあないものをAIって言ってるんだね AIが理系でいる間はAIに人間らしさは期待できない。 AIの4つのアプローチ
1a. 人間的に思考すること
2b. 合理的に思考すること
3a. 人間的に行動すること
4b. 合理的に行動すること
チューリング・テストは3aを満たすことをコンピュータに求めているのかな。
場合によっては1aも満たす必要があるかもしれない。 AIって言葉を安売りし過ぎ
おままごとレベルのプログラムばっか 人工知能といえば、
1. 自動推論
2. 機械学習
3. 自然言語処理
4. 知識表現
5. ロボティクス
6. コンピュータ・ヴィジョン
他には？ 科学というより経済だな
大量データの大量消費
典型的な資本主義 そう言えば味と匂いについて人間となるだけ近い嗜好範囲で
化学物質をその濃度も含めてセンシングして評価できる
AI＋センサーってまだまだだな 神社のおみくじの箱に電源コードを付けてＡＩ搭載って書いておく
これで売り上げ倍増だｗ >>160
AI自体が丸ごとハイプなのに幻滅がハイプだと話をすりかえるとか、さすが一流のコンサル＝詐欺師は一味違うなwww 体を使わない誰でも出来る作業はAIの方が得意になったかもね
まずはそういう仕事をAIに置き換える作業がまだ終わってない 終わってないけど80年代に始まって爆発的に拡大してるよ。
楳図かずおの「わたしは慎吾」で、結構真面目に産業機械がどう現場に浸透してるのか描いてある。
原点合わせからはじめて動きを指示するという機械の話から、職人が減ってライン組みする人が必要になるという業務の話まで、娯楽漫画にわかりやすく緻密に描いてておもろかった。 AIは医療診断に使う、
9割以上の医者の診断より正確で
誤診が減少する だろう。 残念だが、日本の経営者は指示以外を出す能力が無いよ
AIに限った話ではない >>242
それはあなたが指示なしで動けない上、指示の背景にあるものを理解してないから。 >>130
生身の人間よりアンドロイドを恋人にしたくなったらAIだろ >>241
それは元データ次第。
いまから定期健診の結果を共通フォーマットにして後から
検診後の何等かの病気の診断を受けたらそれを記録する
というデータを作ってるから実用的になるのは5年後くらいから。
大分前からやってる会社もあるけどね まあ幻滅っていうよりは結局は最後は人間が介在しないとだめってこった
単に巨大投資の仕方がいろいろおかしいって話なんだろ
どの産業も結局莫大な成長なんて見果てぬ夢
結局中国やインドのマンパワーの強さがでたってだけさ 機械までネトウヨになるんじゃ左翼勢力にとってたまったもんじゃないからな。 いまのIT業界で1番価値の高いスキルは、大企業役員の危機感を醸成して、金を搾り取るスキル >>254
昔から出来てるよ。
条件次第だけどね。 >>252
漢字変換を考えれば誰でもイメージできる機能だろう。
ここの自分がもの知らないことを自覚できないバカみたいな、自分でもわからないすごいAIを想像も出来ないくせに期待して、あれはAIじゃないを繰り返すキチガイでなければ、機械が学習して何がでかるというのは自ずと理解できると思う。 1980年ぐらいにすでにＡＩって言葉は踊ってたけど、一度一般社会から消えたしな。
今のＡＩの自己学習もデータそろえないと学べないし。 いや、80年代と違っていまの実装は、
パーセプトロンという考え方を取り入れ、
それまで人が評価式を与えなければなら
なかったのが、結果を見て自分で評価式
を書き換える実装になっている。しかも、
ジャンルによらないユニバーサルな方法
として、主にmachine learning、deep
leaning という実装が使われてる。
その結果、最終的なフィードバックを与
えることにより、回帰型の自己学習が、
ユニバーサルにできるようになったのが
大きな違いだよ。自己学習は、90年代
でも例えばチェスや将棋のゲーム用に
開発されたけど、いまは、システムを
提供する側の条件ご広くなり、様々な
分野で再帰型自己学習ができるように
なっているんだよ。 ＡＩとは、たいした役にもたたない おもちゃを高い金で売るための宣伝文句 >>259
理解しないのは良いんだけど、知らない
知るつもりもないものを否定してると、
貴方ほんとうに現実見失っていくよ。
自分が何を知り経験し、何がわからない
かを自分で判断できるようにした方がいい。
じゃないと無自覚に貴方何もかも分からなく
なっていくよ。 俺の>>259のＡＩを「ありがたい壺」に置き換えたとして、売りに来た業者が玄関先で
>>260 と言ったりしそうなわけだが・・ 売る理屈はゲンブツの理解とは違うよ。
セールスはセールスのルールがあるから
調べて考えてみなよ。基本は誰が買う決断
するかと言う話だよ。そこで、魔法の壺の
魔法を見せて買うか買わないかということ。
手放しの空想でもの言うのって科学とは
違う態度だよね。多分上の人はセールスは
向いてないと思うよ。学の世界の話なら
誰でも正誤わかるから努力次第だけど。 >>261
そうそう。
本人たちですらAIで金儲けできてないのに
なぜ顧客ならできると思うのか。 >>263
学の世界だって生後なんてわかんないんだぜ
だから、しょっちゅう結論ひっくり返ってんじゃん。
結局政府からお金を引っ張るために
プレゼン上手な奴がのし上がったりするんだよ。 そのプレゼンがわからない人なんだろうなって話だよ。
プレゼン能力なんて能力はない。
客ごとに見せるもの違うんだから。 >>266
君の意見には完全に賛同するよ。
技術者には技術者の
営業には営業の
研究者には研究者の世界があるよね
テレビで外商の人がマツコに宝石を売るって企画やってたんだけど
俺も買いたくなるってくらい引き込まれた。
あれはあれで生まれ持った才能だなと思ったわ
営業で向いてない人は技術で向いてない人くらい大変だろうなとも。 どらえもんのいろいろな道具も
タイムスリップも
ＡＩも
お話としてわかりやすい
だから「こんなのをつくれ」という話になりやすい
ただそこで「現在の科学力でどこまでが限界か？」ということをきちんと検討しないと
タケコプター開発チームをつくるみたいなのと同レベルの話になってしまう 分かりやすくないよ。
漢字変換は昔から実用化されていまでも進化してるじゃん。
思うのはいま夢のAIを語る連中が何に洗脳されて錯誤してるのかということ。
いまメディアに出てるAIの像の行く末は！流言が具体像を帯びるUFO現象を研究してたカール・ユングの本と同じ話になりつつあると思うよ。
俺はね。 >>269
AIに夢を見るってのはもう3回目だぜ？
1回目は1960年代、2回目は1990年代
別に社会は何も無かったように回ってくよ
個別の会社は知らんが
あと、画像解析とかには、明らかに人間の平均以上の能力を持っている
病院ではAIの読影を使う流れになってるし
特定の分野ではかなりの革命があるんじゃ無いかな 囲碁とか将棋とかと一緒で
非常に狭い用途のことに関して
データの解析の仕方のルールをきちんと与えて
高速に大量にやるのはコンピュータは得意
そういう方向性での進展はいろいろあるだろうね
ただそれはＡＩとはちょっと遠い
どんなことも自発的にストーリーを組みたてて理解記憶できるわけではないから 実際MRIやCTは画像からの患部診断が今でも
必要だし、やると専門のスタッフが全国の
奴を一手に引き受けるところで診断されるわけ
なんだけど、いまは二週間掛かるからな。
オムロンもフジもそれで成果出してるもんな。
その対極がIBMで、統一化されたカルテや検診
データなしでワトソンでデータ回そうとして出資
を募った黒歴史がある(と言っても先月の話) >>271
そこなんだけど、あんたはAIをどこで勉強したの？ >>270
俺はAI含めコンピュータのいろんな実装がいろんな産業や生活を
変革してきたと思ってるし、これからもAIがそうなっていくと思う。
けど、ここの一部の連中が、いまのMLもDLもAIじゃないっていう
のは何なんだろうと思う。ないものを具体的に論ずる、それでいて
それは何っていうと何も答えが返って来ない。まさにUFOや口裂け女
と同じだろ。現実を無視してなおも嘘のディテイルを塗り重ね、さらに
自分が何によってそのイメージを広げてるか理解しない。
このキチガイが乱立する状況って何なんだろうとずっと思ってるよ。
増してやこの５ちゃんねるってバカのボンボンの集まりだろ？
大学は早慶当たり前でそれ以外がFランとか言って理屈で話して上から
目線決め込みたいバカの集まりだろよ。だったらバカはバカでも何が
科学で何が流言かってわかるだろうにそれが全く判ってないのが多い。
ここも科学のお話する板のはずなんだけどなぁ。 >>271
グーグルが何で囲碁を攻略したかというと
囲碁ができれば経営戦略が建てれると言われてたから。
実際にできるかは知らんがね。 >>274
今のAIって実装としてはDLを含むMLに過ぎないと
思ってるけど間違ってる？
そこに疑問持ってるやついるのか^^
それとも、現実に無いレベルの物を夢想してるって批判？
最後の批判なら５ちゃんには厳しすぎるような…
俺なんてAIエンジニアだけど色々あやふやなんだもん
そりゃ、専門外だったらイメージとか受け売りとかになるさ
真剣に議論したいのなら5ちゃんは向いてないんじゃ無い？
ここは、色々なレベルの人が雑多な意見交換する場だから
それを楽しむって感じの方が良いと思う >>276
上のレス見りゃわかるだろ。
DLもMLもAIじゃないってのが山ほどいるんだよ。
不思議に思うのはそういう奴等に聞いてもじゃあAIって何と言っても返事が返って来ないんさ。 >>277
まじかよwwwそんなやついるのかよ
でも、俺は実装じゃだから実装ベースで話してしまう。
もしかしたら、本来のAIはそういうものじゃ無いのかもな
勉強になるわw
俺は時間の無駄だから
遡ってレスを見たりしないけど
まあ、なんだ、詳しいんだろうから
情報共有のために今のAIについて書いたらどう？
それか、どうでも良いレスは無視して自分の
興味あることを書くとか
そのレスは科学版ってレベル下がったよねって言う
スレに書けばええやん >>1
「ハイプサイクル」は今ハイプサイクルのどのあたり？ >>264
そんな売込みはもう通じない。
私共の社でこのように上手くいったから御社もどうです？ってやってる。 一般人がAIと言ってイメージするような、
ロボットが勝手に自分のコピー作って人間を滅ぼし始めるようなものと違ううて事だろ？
早くスマホで一般人が何の知識もなくてもつかってる状態にするお仕事に戻ってね？ >>280
へー、それは知らなかった
どんな分野？ぱっと思いつくのは
会計とかだけど、今売り込んでるAIって何があるんだろう？ 今回のAIブームで一般人にも話題になった理由は
「20〜30 年後には人間の大半の仕事はAIに奪われて半数以上のひとは失業する」
っていうニュアンスの流言に近い予測だと思う
こういう科学技術を伴う終末論法的な言説は容易に浸透しやすい 過大評価は過小評価という反動となって跳ね返ってくる。
とはいえ、その波があるのが人間社会では普通なのかもしれない。
過大評価のときにざっとまとめて投資を集める必要があるね。 OECDはかつて、先進諸国の中で安定した雇用システムが崩れつつあり、
中間層が没落しつつあるのは、グローバリゼーションの責任ではなく、
むしろ技術革新とそれに伴う産業構造の変化のためであることがわかった
と主張していた。 いくつかの成功例がニュースとかで取り上げられて、
企業が「うちもＡＩ、ＡＩ」って言い出してるのが流行期。
その大半が大した成功もしないで頓挫して消滅するから、幻滅期なんでしょ。
言葉だけに人が魅了される一種のバブルみたいなもんだよ。ＡＩバブル。
結局現場に何が求められてるのか、何を優先すべきなのかくそも理解してない経営者たちの戯れ事だよ。 実質的な向上や増加は緩やかなもので、その上に短期ブームの山が乗る。
上に乗っかった山の下り傾斜を見て、ベースの上昇を見ないのもまた迂闊。 高度なAI作るには膨大かつ整形された教師データが必要で、
それを用意出来るのはグーグルみたいな覇権企業か中国みたいな監視社会の当局だけ
結局一般企業は学習済みAIを利用する側に留まる んなことはない。
例えばいまだ職人の感覚頼りになっている加工品と設計データの相違などを計測することで、
設計手法としての知識を継承するベースにもなっていく。
製造業は地味だけどその作業手法は、常に新しい時代に追いついてやっているよ。
個人が数億年の機械を回す世界だからね。 >>287
完全自動じゃなくていいんなら
テスラとかオートパイロットという名前で
もう商品化されてるやん
法的にはアシスト機能だけど >>258
今回のブームは活性化関数をちょっと工夫して勾配消失問題を回避したのと、
ネットの発達で扱えるデータ量が増えたせいで、レイヤが増やせるようになったと言うだけだぞ？
バックプロパゲーションなんか多層パーセプトロンが出た2〜30年前からあるし、
寧ろそれなくしてNNは成立せんだろ・・
イノベーションらしいイノベーションなんて30年前から何一つ起こってないと言うのが実態だよ。
それなのにこの騒ぎよう・・誰なんだろね煽ってんのは。 >>292
ハードウェアの進化ってのは大きいだろうね
それ無くして将棋と囲碁が陥落したとは思えないから
あとは、pythonとかのLLと誰でもすぐに試せるライブラリ
まあ、誰がどう見ても煽ったのはgoogle スマートフォンはトラッキングフォンに改名しろ
追跡精度が上がっただけや >>292
理論が実用段階に入ってるのに騒がない方がおかしいだろ…
特に画像処理に関しては一般向けソフトで実装されてる時代だし
動画編集ソフトでもじきに当たり前になるだろうね >>291
日産のオートパイロット使ったことあるけど結構アタマいいよ。
カメラ前提なんで雪でセンターラインとかなくなると何もできないけどｗ >>296
へー。まあ、俺もレベル5以上が実現されるのは
数十年先かなーと思ってる >>25 しかしながら画像認識ってのは10年前は夢のまた夢だったので
気に入ったエロ画像を右クリックしたら、グーグル先生が実物大の毛穴よりデカイ無修正を
探し出してくれるもんな。
麻呂なんか文句言ってるだけの無能だもん。
本当に技術の進歩は凄いよ。待った甲斐があったよ。
その前にワイのチンコが閉経しちゃったけど。 Googleがオープンソースで公開したAI技術「BERT」 読解力は人間上回る？
https://www.zaikei.co.jp/sp/article/20181108/476595.html
あるAnonymous Coward曰く、 Googleが開発している自然言語処理のための人工知能技術「BERT」が最近オープンソースで公開された。
この技術を使って読解力テストを解かせたところ、人間よりも高いスコアが出たという（Google AI Blog
なおとばっちりで、2016年に「AIは読解力に限界がある」としてプロジェクトを終了した東ロボ君（過去記事）が叩かれている模様である。
テスト結果の数値では、たとえばWikipediaの記事を元に質問に回答させるようなテストでは93.2％の精度で正しい回答ができたという。
これは、同じテストを人間に対して実施した場合の正答率よりも高いという。 >>293
だろうね。
>>295
ディープブルーがチェス王者を打ち負かしたのはもう20年前だし、手書き文字認識くらいならPalmにとっくに搭載されてた。
今のAIは、AIが凄いと言うよりハードと情報量が凄いだけで基本アルゴリズムには大して進歩がない。
ここまで持ち上げるのは逆に不自然で技術的限界の裏返しに思えてならないわ・・中の人にはもう先が見えてるんじゃないかな。 それこそGoogleがやってたのは現実のどんなデータを入れれば有効な学習ができるということだよ。
それは実用段階じゃないと出来ないこと。 Deep Blue は機械学習じゃない。
総当たり、評価関数による枝切りで膨大な数を高速でチェックしただけ。 純粋なパンダ🐼画像なら
AIで認識できるが、
ノイズのはいったパンダ画像だと
手長猿と認識してしまうAI。
これが今の現実。
町田では
ペッパー君も最近見かけなくなった。 何を機械学習と呼ぶかの問題だと思う。
機械学習は昨日今日出てきた技術かのように語られがちだが、パーセプトロンとロジスティック回帰は58年、
SVMが63年、他のNNに関しても80年代にはアイデアはほぼ出尽くしていたのだから、寧ろ「枯れた技術を発掘した」と言った方が良い。
DeepBlueの97年と言う年代から考えれば、(DLではないにせよ)AI的なアイデアを一切盛り込んでいなかったとも思えないし、
その上で、読みが重要なゲームなら戦略として総当たりもありだろう。 機械学習まわりの成果アピールでうさん臭いのが死ぬほど増えてるよな
大企業とかでも幸福とかその手の詐欺まがいの多数紛れてる
すぐマイナスイオンみたいな詐欺商法をしてしまう日本企業 お前らの代わりに個人の特定や追跡をやってくれる技術 >>189
そんな人工知能史観は全然一般的ではない
第1次ブーム 1956〜1960年代
冬の時代
第2次ブーム 1980年代
冬の時代
第3次ブーム 2013年〜 三度目の正直は何がブレークスルーなのか？
・データから、どこに注目すべきかという「特徴量」が自動的に獲得できるようになった
これが半世紀できなかったこと。3次が起こるより前は
・人間が観察して特徴量を設計、記述するしかなかった
・いくら記述しても例外対応がうまくならなかった
・シンボルグラウンディング問題が克服できなかった 重要なことは、マシンパワーとビッグデータは
3次のブレークスルーの必要条件だったが、十分条件ではなかったこと >>302
ディープブルーには今で言うAI（機械学習）は
入ってなかったと思うんだが…
MITのディープラーニングは
大きなブレークスルー >>306
機械学習をボードゲームに利用したのは
有名なのではボナンザが初めてじゃね？ 今でもAIがソフトなのかハードなのかさっぱりわからんｗ >>314
今AIって言ったら機会に学習させるプログラム
即ちソフトの文脈で言うことが多いね
もちろんそれを実現するためには
ビデオカードみたいな並列計算を得意とする
ハードが必要だけど、それ自体はAIって言うより
ビデオカードの時代からあったハードを
流用してる感じ
トヨタが謎のチップメーカーw Nvidiaと組んだのはそのため 全く新しいネットワークトポロジを開発したならブレークスルーと言えると思うが、
ディープは階層型と相互結合型を組み合わせただけで要はNNの既存技術の集合体に過ぎない。
特徴量ったってボルツマンマシン使ってるだけだし。
全て80年代には出尽くしてた技術。
ブームが去って冬眠してたそれらを発掘して組み合わせましたって話。 重要なことがスレに出てきてないけど
>>316 にはもうこれ以上のことは教えてあげない あらゆる事をディープラーニングすれば
スカイネットの誕生だ >>317
>重要なことがスレに出てきてないけど
ガートナーは詐欺師集団ってことなら、いまさら言われるまでもないぞ 2030年くらいまでにOECD諸国では平均すると
35%くらいの職種で5割くらいの仕事がAIやロボットに置き換わるんだったっけ？ まだまだ機械仕掛けのイヴのような変革は起こらないな >>319 それのことなのかどうかも教えてあげない ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
