【AI】なぜ人工知能は東大に合格できないのか？「東ロボくん」プロジェクトで分かったAIの弱点 [無断転載禁止]©2ch.net
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2017年2月7日 8時0分 デイリー新潮 「週刊新潮」2017年2月2日号 掲載
http://news.livedoor.com/article/detail/12640468/
■なぜ人工知能は東大に合格できないのか？（上）
（中略）AIが東大に合格するなど簡単そうだが、挑戦してわかったのは、AIの弱点だった。プロジェクトを率いた新井紀子氏が明かす。
ロボット（AI）は東大に入れるか――。AIの東ロボくんが挑んできたプロジェクトに一区切りがついた。
この5年間、毎年模擬試験を受け、偏差値も少しずつ高くなり、有名私大に合格できるレベルには達したが、東大合格レベルに届く見通しは立たないという。
ある種の問題には対応できても、所詮AIには読み解けない問題が数多く残ることがわかったのだ。
むろん挑戦が無駄だったわけではない。新井教授によれば、浮き彫りになったのは近未来への意外な不安だったという。
人工知能（AI）には、できることとできないことがあると思っています。
シンギュラリティは起きませんし、AIのおかげで人間が労働から解放されることもない。
とはいえ今後、一定の仕事はAIが代替するようになるはずです。
（科学ニュース＋板の字数制限のため中略）
■労働の二極化
それでも労働は残ります。残るのはまず、AIを使いこなしてAIには不可能なことを実現する、高度なクリエイティビティ能力と重い責任を要する労働。
残りは、KYすなわち空気が読めないAIにはできない労働。人間にしかできないことがあるので、それを低賃金で下働きさせる、という理由で残ります。
つまり、今存在している仕事全体から真ん中部分がAIに奪われ、人間が担う労働は上と下とに二極化されると思います。
結果、ただでさえ少子化なのに、失業と人手不足が同時に起こるという最悪のシナリオが現実になり、とくに高度なほうの仕事に就く人が不足するのではないか、と危惧を抱いたのです。
AIには、実はたいしたことができませんが、データ分析や最適化はできます。
つまり道具にすぎないけれど非常に高度な道具なので、AIには負えない責任を負いながら使いこなす人が不可欠です。
ところが、このままではエネルギー問題を最適化したり、自動運転でリスクを分散したりするためにAIを使いこなす人がいなくなってしまうかもしれません。
それは原発の説明書を読める人がいなくなるようなものです。
そういうことを本に書いたのですが、だれも実用書だと思ってくれませんでした。
そこで、毎年AIが勉強してそれなりの大学に入るようになったら、AIと人間の間になにが起こるのか、だれにでもわかるだろうと思ったのです。
■短文問題対策に500億語
シンギュラリティに到達すれば全員が平等になれます。
AIがあらゆる仕事を担い、人間は恋をしてダンスをして詩を作って暮らしましょう、というユートピアが訪れるというわけですが、私はそうはならないと予測しています。
労働から解放された人間にはベーシックインカムを、と話す人もいますが、そんな状況が訪れるわけがない。
そう思うのは、機械が意味を理解できない、ということがわかったからです。
今のAIは、ビッグデータによる統計的手法を使って意味がわかったふりをしているだけで、本質的な意味はわかっていません。
その証拠に、AIは何ギガとか何テラものデータを使いますが、人間は何ギガも何テラも見なくても意味を理解することができます。
（科学ニュース＋板の字数制限のため中略）
■巷の「AI論」への疑問
そもそもシンギュラリティに到達するという根拠がよくわかりません。
全人類の脳のニューロンすべてを足したものより、コンピューターのチップひとつの容量のほうが大きくなる、とよく言われますが、なぜニューロンを足すという発想なのか。
足したら論理的な帰結が導かれるという保証はなく、脳細胞の数で決まるという話自体に信憑性がありません。
脳細胞の数は人間よりイルカのほうが多いという話もあります。それならイルカのほうが人間より賢いのでしょうか。
計算処理が速ければいいのかどうかもよくわかりません。
スーパーコンピューターの計算速度を競いだすと、横に原発を1基建てなければ電力が追いつかない、という話が中国で出ていますが、
このように、AIをめぐって論理的に破綻していない議論は聞いたことがありません。
今まで発達してきたのだから今後も発達する、という経験則にも疑問が残ります。
たとえば人が移動する速度は、徒歩から馬車になり、自動車になり、ジェット機になりましたが、コンコルド以後は速くなっていません。
（以下ソース） 身内の方かな？ｗ
＞人工知能（AI）には、できることとできないことがあると思っています。
＞シンギュラリティは起きませんし、AIのおかげで人間が労働から解放されることもない。 >>319
＞どうすれば解決できるかを概略でも示せない限り
概略でも示せれば解決したも同然だろ、便所の落書きに何を求めてるんだ？
＞現在の考え方を進めてもAIは万能にはならないを証明
曲がりなりにも自分でニューラルネットをコーディングしたことがあるやつならそんなことは最初から分かり切っている。
キャッチーなお題目掲げて「仕事しました」感を出しただけで、ブームに便乗した税金の無駄使い。 シンギュラリティが起きないことを数学的に証明できるのかな、新井紀子先生は。 なぜ東大生は人工知能より頭悪いのか？を研究した方がいいんじゃね シンギュラリティしか考えない奴は、からなずベーシックインカムと
連動して思考が働いている
なぜ？空気読めばわかるでしょ、そいつらは２４時間２ｃｈなんだし。
彼らにとって早くシンギュラリティが起きないと困る、将来が不安でしょう
がない、自分で成すわけではなくシンギュラリティにしか希望が見えない。
はやく社会復帰してください。 東大合格に必要なのは知能ではなく問題を解く技術（テクニック）だからだろう。 シンギュラリティが実現すると、学歴社会が崩壊するんじゃないか？
大学はシンギュラリティが実現してほしくないと心のどこかでは思っているだろう。 >>321
「こいつは間違ってる」って言ったら
「じゃあ、何が正しいの？」ってむしろ子供とか初心者とか何の知識も無い人は当然の質問をすると思うよ、、
そして「それはわからない」って返したら「あんたも同類だね」って返すでしょうよ。
好意的に解釈しても『木を見て森を見ず』だね >>332
それはお前が子供で初心者だからというだけだろｗ
木を見て森を見てないのはおまえだと気付けよ低能。 しっぽの生えた人間とか、人間の言葉を話す犬とか、便器に生えるキノコとか、凍り付く太陽とか、三本足の人間とか、
水道の蛇口から火が出るとか、爆発するメガネとか、空飛ぶナメクジとか、「ありえない」ものはアートにしない。
そういう機能のついた人工知能アートは作成できないのだろうか。
グーグルの人工知能ニューラルネットワーク「ディープ・ドリーム」は、心の内側で起きている事象を
人工知能が視覚化するシステム。でもそこから生み出されたものは、6つの目を持つ犬とか、
ナメクジのような人間の足とか、もはやお薬でイッちゃった系アートで、人工知能が生み出す新しいアート
ってすごいね…ということで昨年夏、インターネットを衝撃に陥れたのは記憶に新しいところ。
http://www.gizmodo.jp/2016/02/googledeepdream.html
もっと現実性のあるアートを描けないのだろうか。題材を単語入力すると、ランダムでそれらしいアートが出てくるとか。
まんがの背景画の書き方
http://shincomi.webshogakukan.com/school/cat4/
「学校」「運動場」「野球」と入力すると、ランダムにそれらしい背景画が自動で出てくるみたいな。 日本人は高品質な模倣の達人にすぎず、
イノベーションをみずからは生み出せない民族性なのか？ わかったふりをしているかわかっているかは
人間の社会が区別することなんよ
人間社会の方が変わらない限り
コンピューターがわかっていることには
ならないだろうね >>5
おれもそこら辺が気になった。
そもそもビッグデータをディープラーニングで処理する手法自体が始まったばっかりで未完成の技術に思えるのに、なぜ今の段階で否定的な見解を出すのか。 知識において、誰がやっても同じという絶対的知識は限定されている。
その絶対的知識でさえ人間の感官を通じて得られるものであり、
これも正しいという保障は一切ない。
すべては印象の問題なんよ。
いくら複雑なことができても、その基本となる常識を
知らないと「わかっていない」と人間社会は判断する。
じゃあ、基本となる常識のデータをコンピュータにぶちこめるか
というとそうでもない。
基本となる常識をデータとしてぶちこむためには
人間の側が意識化しなければいけないんだけれども、
常識のほとんどが無意識の感覚に依存している。 人工知能は高校も卒業してないし大検も受けてないだろう 大学入学資格審査通るのか？ aiちやうで
データはいくら積み重ねてもaiならん 東大が推薦入試決めたのは 支配層のコネ入学を容易にするためだよ >>1 全人類の脳のニューロンすべてを足したものより、コンピューターのチップひとつの容量のほうが大きくなる、とよく言われますが、
HDDの時代もそんなこと言ってたな。情報量が多くなりコンピューターが喋りだすとか（笑）
そして当時の想定容量はとっくに超えちゃったという。これまた（大笑） >>318
おまいさんの推論ライブラリは壊れているようだゾ(´・ω・`) ＞そもそもシンギュラリティに到達するという根拠がよくわかりません。
シンギュラリティに根拠は不要だから、預言者がシンギュラリティが来る
これでベーシックインカムで駆け巡る脳内ホルモン 如何に日本語が難解な言語かって話じゃね？
英語ならもっと簡単に合格できそうだ >>346
俺AIでコーパスの研究してるけどそれ逆やと思うで。
日本語との親和性は高い。いつか分かる日が来るだろう。
研ぎ澄まされて過ぎていていつか日本語が世界中の言葉
になるかもしれないくらいのインパクトがAIに対してあるゾ どういうことだ
日本語めちゃくちゃな上、2時間以内に安価ミス2回て
ほんとに研究者 第16回日本心不全学会学術集会
「心不全パンデミック」大震災における心不全の増加はこれまで報告がない。
『チェルノブイリの祈り』
たくさんの人があっけなく死んでいく ベンチに座ったまま バスを待ちながら
説明のつかない死が多かった 多くの人が脳卒中や心筋梗塞を起こした 駅やバスの中で
リカンベント運転の漫画家、死因は心筋梗塞
2017年03月21日 21時30分
奈良県御所ごせ市の国道２４号脇の歩道で昨年１０月２０日、
顔から血を流して倒れているのが見つかり、死亡が確認された
大阪府守口市の漫画家小路しょうじ啓之ひろゆきさん（４６）について、
県警高田署は２１日、死因は心筋梗塞だったと発表した。
https://twitter.com/onodekita/status/844299281532006400
名古屋ウィメンズマラソンで３人が一時心肺停止（スポーツ報知）
おのできた「おかしいだろ、この人数は」
東海アマ 「聞いたことがない！たぶん被曝してたんだろう」
【2017年2月8日アイドル急死】
18年という短い人生でしたが、
莉奈にとってこの18年間はかけがえのない幸せな18年間だったと思います。
みなさんに愛されて莉奈は本当に幸せ者です。ありがとうございました。
http://lineblog.me/ebichu/
エビ中の松野さん高一の頃から不正脈があったそうだ。
東京の友人の子供も同じ年で高一に不正脈があり、
クラスの半分以上があったと聞いたそうだ。
https://twitter.com/husataro/status/8322327299912704
2014年11月23日 心臓血管外科医長(facebook)
昨日夕方、埼玉市の某マクドに寄り、
マクドを出てから体調不良を訴えた女子高生二人組が動けなくなり…
途中、二人は共に完全CPA(心臓停止)を起こし、既に死亡した状態で病院に到着
https://twitter.com/neko_aii/status/840925448301248513
『進撃の巨人』作画監督・アニメーター杉崎由佳さん(26)訃報の知らせ
ツイッターで親族から死去報告後、非公開に…真偽不明
「頭が重たい」「歯が痛い」「親戚のおっちゃん亡くなってもうた」
「嫌な予感していたんだよな。頭打ってくそいてえ」
「服に血がめっちゃついているけど出血原因がわからん」などとツイート
橋本環奈 何故か鼻血が出てきました…英単語の本に鼻血が… 1月14日
https://twitter.com/H_KANNA_0203/status/820094849462333440 けっきょく自然言語の処理のほうが数式を解法探索よりも難しいということだよ。
文章題が解けない。 マ人トレーヤが出てくるぞ
株式大暴落に備えろ
月刊ムーを読まない未開人ども
テレパシー世界演説で気絶しないようにな AIは、どうせ海底に沈んで捨てられちゃうよ。映画のようにね。 AIは進化するが知能として進化するんであって
人間がもつような「意識」はどんなにがんばっても生じない。 あと５、6年したら受かるところまで行くと思うんだけど。
〜は出来ない、という研究は信用してない。 >>357
AI が合格すると色々面子つぶれる人がいるんじゃね？ 聴覚視覚触覚味覚嗅覚も大事何だろうか
感覚器官をコンピューターに与えれないだろうか
人間を作る必要は無いけど食べ物を食べないコンピューターに食べ物の大事さが分かるだろうか どうしたらコンピューターに喪失感を感じさせ大切に思う感覚が芽生えるだろうか
ヴァーチャルのパラメーターでAIを作れるだろうか 理由は簡単。東大の問題が下らないからＡＩは解く気になれない。 脳だけ機会で再現しても難しいと思うんだけどね
手とか目とか鼻とか感覚器官も含めて記憶して考えるからそういった器官を作らないとダメだと思う
最近ようやく目に当たる部分のディープラーニングがでてきたからそれを応用して音や臭いまで範囲を広げればこんなのすぐだと思うよ 人間の脳を模擬したものじゃないからね
今のAI技術では文脈を捉える、臨機応変には対応できないらしい ただ今のAI技術で、どこが強くてどこが弱いかがこの東大試験で見えただろうし
それはそれで良かったのではと思う >>367
時間と金使っておいてはいダメでしたは腹たつけどな
いくら使ってでももっと頑張れよって思うわ
＞プロジェクトを率いた新井紀子氏が明かす。
なに他人事みたいに言ってるんだ？
プロジェクトを率いたなら、まだ達しないが弱点克服を目指す、位言えよ。
そんな言い訳垂れてると、そのうちよそが合格できるのを作っちゃうぞｗ
googleに期待だな。PC版。あっちはハーバードか。
IBMだと専用機で作るからな。
闘争心をなくし言い訳を始めた者は去れ。
>>355
「意識とは何か」を定義してからでないとお前の主張は無意味。
今のところ、脳の活動は、
神経回路網の各エレメントの分泌や刺激、興奮の連鎖でしかない、
とする位が一般的な認識だ。
もしそうなら人工的にできないはずはない。
霊魂とかいう話になれば別だが。学問の世界で支持はされていない。
結論からいえば人間という言葉の通り、ヒトはヒトの集団社会の中で育てられて初めて人間の水準に達する。人間としての能力を満たす人工知能を作り得たとしても、結局それを育てるのは人間。
それ以前にAIの電源を抜いたら殺人になるのか？法整備する方が先でしょ いきなり東大の問題を解かせるより子どもの感情の成長過程をシミュレートさせるアプローチの方がマシかなあ？ >>374
そう言うものの方が正解がないから難しい >>374
まず物の名前を教えて
それに対する方向付けとしての述語や目的語を教えて
それらに喜怒哀楽で評価基準を付けてみる
その感情に対する社会の評価基準を加えて自分の論理構成とする
というのを、複数台のコンピュータで相互学習させる
できんのそんな事？ｗ 自分にプラスとなるものを得ると嬉しくてマイナスになるものを得ると嫌だと
自分のマイナスになっているものを失うと嬉しくてプラスになっているものを失うと嫌だと
それぞれに評価の点数を与え、そのアウトプットとして感情を点数として出す
感情の出方を人間社会に例えて笑う、騒ぐ、大騒音を立てるなどに置き換えて
大騒音は迷惑だから、と他のコンピュータでのその動作に対するアウトプットと総合して
独自にルールあるいは法律で調整する >>1
東大の設問に問題があるんじゃねーのかね？
情報集約型のAIに解けない問題があるという時点で意味が分からん
結局情報にない問題はお手上げという意味なら、設問自体がオカシイのでは？
そもそも東大だろうがF大だろうが、難易度の差は必要情報量の差であって
解読周りでは同じ難易度になるはずなんだが、東大にしとけば「駄目だった」言い訳になる感じかね
恐らくF大だろうがこの理由が原因なら駄目だと思う・・・ 東大入試の前に小学1年の国語の問題を意味を推測して回答出来るようにする方が先
現在のAIはまだそのレベルに達してない グーグルだったかWindowsがネット上の情報で学習するAI作ったらスゲー過激な思想になって中止した話があったよね
学習のさせ方自体では東大合格も出来そうだけどな >>1
>シンギュラリティは起きませんし
>機械が意味を理解できない
知性はDNA/タンパク質ベースでしか存在しない、と。
そうかなぁ。
そんなことはないと思うけどね。
数十年というスパンでは、現行の生命以外の知性が誕生していると思うけどね。
しかもDNA/タンパク質ベースよりもはるかに高度なのが。
それがケイ素ベースなのか何なのかは知らんけど。
DNA/タンパク質ベースでなければ高度な知性は存在し得ない、という仮定のほうが怪しいと思うけどね。 AIがまず真っ先にやるべきは翻訳だろ。それが完全にできたなら評価する。 文章・映像の意味を理解するっていうのは
今のコンピュータでは難しい
現時点で入学試験を解くプログラムを作っても、
このキーワードが出てるから、きっとこんな感じのことを求められているんじゃないか？
そうなると、きっと答えはこれだろ的なあてずっぽの延長みたいなことしかできない。
検索エンジンがやってることに毛が生えた程度。
人間なら、ここは間違ってはいけないってときは、
何度も考えて確かめて精度をあげることができるけど
コンピュータはそういうことはできない。
なにせあてずっぽの延長なんだから。 画像を解釈するソフトに挑戦するのが最初のステップじゃないかな
この画像には、何が写ってる
人なのか、動物なのか、建物なのか
人なら男なのか女なのか、何系なのか、
動物ならどういう種類なのか
建物ならどこにあるなんという名前の建物なのか
人がいて洋服を着ているなら、それはなんという種類の洋服なのか
キャラクターの柄でもあるなら、それはなんという作品のキャラクターなのか
それのどういうシーンなのか
現状の画像認識でいうとこれでもかなり難しいが
それでも映画やら小説みたいな時間経過があったり
実際の歴史との関わりがあったりみたいなものを解釈するよりは
まだやりやすいだろう >>382
確かに
翻訳なんて一定のルールがあるんだからもう完璧に出来ても良さそうなのにな >>385
画像判断はすでにやってるよ
今は逆に指定された画像を再現する研究もやってる。 安倍内閣「朝鮮戦争始まるから韓国に大使戻すわ」 韓国「急すぎる！！失礼ニダ！！！」
安倍内閣「お前らの都合は聞いていない。どーーでもいい」 韓国「」 ｗｗｗ
14 ：名無しさん＠１周年：2017/04/04(火) 07:05:01.21 ID:2XduSpvz0.net
>>1
朝鮮半島有事 邦人保護の準備に！
来月に韓国次期大統領選がある。親北派の候補者しかいない状態。
・唐突な自衛隊の南スーダンからの撤退
・なぜか蒸し返された敵基地攻撃論
・横田に配備されたグローバルホーク
・米中首脳会談直前のトランプの決意表明
・突然の大使帰任
・自衛隊は拉致被害者救出作戦の演習済み 日米要人関係者緊急帰国訓練済みも追加
・海自護衛艦「かが」配備＿＿呉港入港
・日本海に4発の新型ミサイル発射3/6 固形燃料移動式発射タイプ 2/12にもミサイルが日本海へ発射。
・在韓米軍関係者、家族の脱出避難訓練も終了。沖縄基地にそのまま在留。
・空母カールビンソン米国から配属
・在韓米大使は未就任のまま
・中国、習近平に北攻撃時での取り約束含めての会談設定（大統領就任直後は北のミサイル発射、核実験まで当初はなかった）
・金正男の息子、家族はアメリカ亡命
・米軍事衛星による北朝鮮軍施設にサイバー攻撃 （3/21北朝鮮ミサイル発射失敗に終わる）
・麻生副大臣「半島情勢は報道されてるより緊張している。難民が押し寄せてきたらどう収容するか」
・北朝鮮6回目の核実験予定。 1月に5回目成功
・攻撃型の無人機「グレーイーグル」の運用部隊を韓国内に常駐 3月
・アメリカ海軍の空母、カールビンソンが韓国軍との合同訓練のために3/11韓国の釜山港に入港
日本ははよ、テロ、スパイ防止、共謀罪成立させろ
国内にスパイや密入国者匿うのが多すぎる
難民が押し寄せてきたら、どこに隔離収容するか決めろ
国内でデモやテロでの安全防止で公安対象者は身柄確保しろ
はあ、砂場で遊ぶ、海水浴に行く...
のデータを汎用AIにどうやって教えるのか？
今は特定の目的のためのAIというか、機械学習できるハード・ソフトにパラメータを与えるだけ。
AI炊飯器と言いながら、毎回、炊き方を変えるわけじゃないじゃない。
>>385
あのね、
機械学習には元になるデータがあるわけ。そうしないと、人間の子供と同じで視覚情報から
「顔を認識する」
まで何年〜何十年かかるか。
顔認識ソフトは、プリプロセッサとしてあるわけ。
顔だと確率1と教えるから、そのほかの情報には反応しない。
だからこそ、学習効率が良いわけ。
でしょ？
人工知能を高知能の人間に近付ける研究自体がナンセンス。
高知能の人間、東大に通る人間は実在するんだから。 人間の場合ひとりひとりの能力に限界があっても
いろいろな人が情報交換意見交換役割分担することによって
非常に複雑なことも可能になる
現状の人工知能まがいのものは
本質的に概念の理解ができないから
同じものを何台つなげても性能があがらない
いや速度をあげたり記憶容量をあげたりすることはできるけど
作業の質・レベルをあげることができない 人間がAIを使いこなせればシンギュラリティに近い現象になると思うよ ＞今存在している仕事全体から真ん中部分がAIに奪われ、
＞人間が担う労働は上と下とに二極化されると思います。
これＩＴ化とグローバル化で既に相当進んでるよねｗ >>389
「人に自我がある」という定義は無く、人が「自我がある」と答えればそういってよい。
同様に「ＡＩ」の定義は無く、人が「ＡＩ電子炊飯器」と答えれば、そういってよい。 この新井って女、あちこちで「AIには限界がある」とか
根拠もないこと言いふらしてるよな。
もちろん今のAIに限界があるのは当たり前だが、
何故かAIそのものの将来性まで全否定してるし。 予防線を張ってるんだろうね
ＡＩも将来的には発展するけど今の技術では難しいですって言うと
それをどうにかするために研究費使ってるんだろって言われる
それならＡＩには限界があります
我々の研究は失敗ではありません物理的な限界ですって言い張れば
非難を避けられる
機械学習としてのAIより、その結果を埋め込んだ組み込みプロセッサの方が需要があると思うんだけれど。
例えば、ご飯を炊くときにネットにつないで各種センサーで炊いているリアルタイムの情報をサーバーに渡し
ながら、最高の炊飯をする炊飯器より、
メーカーがビッグデータから得た最高の炊飯データを持っている炊飯器
の方が良いと思う。
ネットが落ちたら、家電としての機能が落ちるようでは困るのでは？
>>382
最近のGoogle翻訳はかなりまともになってるぞ
少なくとも俺よりはましになってる w >>367
この種のアプローチでは限界があるってことを、確認しただけだぞ 所詮人が作ったものだからその領域を超えることはないって言っとく まあ自動運転すらも完全自動にはならないだろうから
大したことできないんだと思うよ
使えるところだけ人口知能でやればいい >>399
自然言語はそのシチュエーションや気分で変わるから。
日本語 → 英語の変換なんて、曖昧な自然言語を機械変換させるようなものだし、
おとなの基礎英語に昨日あった
「ずっと乗ってみたかたの！」を "I've always wanted to do this!”
というのはAIじゃ分からないよ。
AIでは変換できないフレーズをNHKが狙っているのかも知れないけれどね。
>>405の続き、
日本人が、
観光でも「いつかロンドン・アイに乗り立ったかった」としたら、
"I've been wanting to get on this."
が、
日本人的な解釈じゃない。でもさ、それは、英会話じゃないのね。
AIって、理論を曲げて、確率を優先するものじゃない。
英会話なんてそんなものよ。
さっきの「ずっと乗ってみたかったの」
をgoogle変換させたら
"I wanted to ride all the time."
だったよ。
現在完了にたどり着けない時点で、ダメかなと思う。
翻訳も現状では
文をひとつずつとりだして
日本語の単語を英語に置き変えつつ
日本語の文型を英語の文型に置きなおしてるって感じ
文章全体を見て、全体としてこういう分野の話だ、こういう時代背景の小説だ
そういう認識を翻訳にいかすみたいなレベルにはなってない印象 まず言語がデジタルじゃないから、言葉で
問いを作ることがおかしい。人間のあいまいさを、
ＡＩに必死に埋めてもらってるだけじゃん。 次 の 選 挙 は ど ん で ん 返 し に な り ま す
小沢 一郎「次の選挙はどんでん返しでまた逆になりますから，期待してください」2017年02月07日
１ ９ ８ ７ １ ９ ９ ７ ２ ０ ０ ７ ２ ０ １ ７
ブラックマンデー ⇒ アジア通貨危機 ⇒ サブプライムショック ⇒ 今年、最期の大暴落！
日 本 か ら 始 ま る 世 界 的 株 式 市 場 の 大 暴 落
日本で始まる株式市場の崩壊は世界中に反響するでしょう。
終いには政府にも支えることができなくなり、どん底に落ちていきます。
日本政府がアメリカ国債の25％を引き出すと世界経済が破綻しマ人トレーヤは出現します。
ＵＦＯがとてつもない数で姿を表すでしょう。
非常に間もなくマ人トレーヤをテレビで見るでしょう。
マ人トレーヤは「匿名」で、毎日テレビに現れ、質問に答えます。
彼は非常に物静かなやり方で話します。彼の控えめな態度に混乱してはなりません。
最 初 に な く な る の は 世 界 の 株 式 市 場
世界に振りかかる負担は莫大です。そのコストは、職場の喪失であり、突然の働き手の失業です。
新しい社会の中に存在する場はなくなるでしょう。
抑 制 の な い 成 長 に 基 づ く 経 済 政 策 は 終 焉
日本国民はどう対処すればいいのか
新しい政権は民意を反映し、食糧、住宅、健康、教育、最後に防衛です。
国民の意志を裏切ることは、極端な場合、自殺や殺人にまでつながります。
民衆の指導者は職業的政治家ではない人々から見つかるのです。
世 界 平 和 の 脅 威 イ ス ラ エ ル イ ラ ン ア メ リカ
イスラエルの役割は、パレスチナに許しを請うことです。
この国（日本）は、同盟国だからという理由でアメリカの行動に沈黙していますが、
アメリカによる侵略に反対の声を上げなければなりません。
彼らが世界中に‘民主的’制度を確立したいという衝動をコントロールするのは、マ人トレーヤの任務です。
1 4 歳 以 上 の 人 々 は 心 の 内 で 聞 く で し ょ う
マ人トレーヤが世界に向かって話をする時、初めて本当の身分を明らかにされます。
およそ25分か35分、史上初、世界的規模のテレパシーによる接触が起こります。
日時はあらかじめメディアが時間を知らせるでしょう。
ＡＩが発達仕手もIT土方とキーパンチャーの仕事は亡くならないｗｗｗ >>412
IT関連の方が早く無くなるのでは？という話がある
一番最後まで残るのは、無理を承知で相手に納得させて無理やり買わせるブラック営業と
細かい品目を自分の経験で広い倉庫や箱に一番最適に詰め込む在庫管理作業だってさ 多くは求めない。英語のテストは当たり前のように満点をとってくれないかな。 >>407 現在完了形を使うかどうかは過去と現在の状態の比較によって決定されるから
そういう条件condition、状態=status、stageをコンピュータにどう認識させるかという
プログラミングテクニックの問題だ。
英語の場合aspect＝相とtense＝時制の組み合わせ。
日本語の場合完了を表す助動詞「た」が英語の過去時制に対応する場合もあれば
「たら」のように仮定法や未来完了に対応する場合もあるから
日本語の詳細な分析が必要だ。
先日「ニュースで英会話」でも自動翻訳を取り上げていたが
かなり高度な翻訳結果を提示していた。
いずれにしても機械的に翻訳して間違いないcontext-free grammarと
ビッグデータによる統計的手法を使って解釈する文脈依存文法Context-sensitive Grammarを駆使しなければ逝けない。 >>414 ＞広い倉庫や箱に一番最適に詰め込む在庫管理作業
そういうプログラミングは雲仙普賢岳の火砕流騒動の時期に取り組んだことがあるわ >>406
＞いつかロンドン・アイに乗り立ったかった
「乗り立ったかった」なんていう日本語は俺個人として使ったことのない表現だなｗ
「いつか」は語彙的にはsomeday in the futureと英訳できる。
「いつかロンドン・アイに乗り立ったかった」の最適な翻訳を得るためには
「乗り立つことができた」のかどうかという情報が必要となる。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
