【ＡＩ】AIトップ学会で日本勢躍進、「後進国」返上なるか [すらいむ★]
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AIトップ学会で日本勢躍進、「後進国」返上なるか
市嶋 洋平 シリコンバレー支局長
「後進国」ともいわれた日本のAI（人工知能）の研究が大きく変わりつつある。
同分野の有力な国際学会「NeurIPS」では最高位に日本勢の論文が相次いで選ばれた。
米中に量で追い付くため海外研究機関との連携などの施策が欠かせない。
AI分野の有力な国際学会である「NeurIPS」。
2020年12月にオンラインで開催された学会である異変が起こった。
採択率が1％の優秀な論文として、日本勢が相次いで選ばれたのだ。
NeurIPSでは、データを効率的に学習したり、学習したデータセットの中から特定のパターンを見つけ出したりする機械学習のアルゴリズムや、多層に重ねたニューラルネットワークを利用する深層学習のモデルやそれを応用したアプリケーションなどが取り上げられる。
（以下略、続きはソースでご確認下さい）
日経ビジネス 2021年1月19日
https://business.nikkei.com/atcl/gen/19/00137/011900011/ Chainerっていう日本発のAI用フレームワークが出ていてそれなりに使われていたんだけど開発中止
まあ国内じゃあ貧弱な開発体制しかないしユーザーもしょぼいからしょうがないか >>101
NVIDIAのGPUのGTXなんちゃらでは実に頑張って動きましたよ
CuPyも使いやすかったから他の配列演算にも使えたし便利でしたよ
RTX2000番台になったらChainerはGPUを使えなくなってしまった
そうなると一気に注目されるのがChainerから分かれたPyTorch
なおPyTorchはRTX3000番台にはkerasより早く対応したのだ 日本全国に張り巡らされている地震計のデータを元にして
AIで地震予知はできないのかね。 >>103
これは地震が来そうだぞ！
という勘が正しいかどうかを判定か
多数地震計だけじゃなくて地電流とか測量で見た標高とか
地震雲ｗ とかも全て教師データにして、それに対して
地震が起こった時と起こっていない時で場合分けすると 地震予知の難易度は、天気予報なんかとは次元の違う難しさで、
ガラスや陶磁器の割れ方の詳細を予め言い当てることと同じくらい難しい。 >>105
ヒビが入っている場所＝断層がわかっているから、割れる場所は予測しやすい。問題は割れる日時。明日かもしれないし20年後かも知れない >>96
深層学習をさせる匙加減というのがあるんですよ。そのことを指しているのかと思います 日本は最初新しいこと考えるより、あるものを洗練させるのが得意よね。深層学習の問題の大枠はもう出てきてるから、いかにいい塩梅に調整するか、というので日本が成果を出しても不思議はない ＞深層学習の問題の大枠はもう出てきてるから
でもdeep learningの大幅に革新されたアルゴリズムを作るとかになると
まだちょっと厳しい
とは言いつつ、各層での演算になかなか大胆な手法を次々に入れているのも事実 もしかすると、もうすぐブームも終わりかな？
靴磨きの少年が旦那どの株を買ったら儲かりますかねなどと
尋ねるようになったら、もう株は手仕舞する時期だという話
もかつてあったからね。 >>110
これから民生用がどんどん伸びると期待される >>110
間違いなく終わり
AIソリューションで詐欺じゃないものを探すのが難しいくらい
まともなものが少数 データベースの概念を変えるLINEの超巨大言語モデル開発｜日本語対応の難しさ
https://ainow.ai/2021/02/18/253222/
LINEが言語系のAIモデルを構築したら
日本の言語情報がLINEに支配される事になるな 現状、大半の日本人はちゃんと校閲を経た本はあまり読まないで
垂れ流しの文章ばかり読んでる。
間違い交じりの日本語の拡大再生産が行われていて日本語の質は下がりつつある。 既に明治期以後に形成されたという説のある
いわゆる男言葉、女言葉というものが、
だんだんと廃れてきているからな。
「〜だわ」とか「〜でしてよ」とか「〜だわよ」とか
「〜ですわね」とか「〜ことよ」とか「〜かしら？」とか「〜のよ」
などと、そういう言葉は女の言葉だったりしたものさ、だんだん廃れている。
そのほか文脈や話の発想や、語彙などにも男女の差があったのよ。 ＞現状、大半の日本人はちゃんと校閲を経た本はあまり読まないで
ＡＩが校閲すれば良い。
日本語ワープロの機能として、ニューラルネットとかを使えば、
異常のある文章を指摘したり、よくある間違いを自動で訂正する
などはかなりできるだろう。嘘字、当て字、誤変換の多くは
検出し訂正可能だと思う。
現状は、連文節変換程度で止まっているのがだめなところだ。
ニューラルネットで各国語間の自動翻訳が多くの用例を元にして
可能になりつつある現在、校閲機能ぐらいは朝飯前ではないかと思うがな。 >117
学習に使う文章の権利者が、その手柄は自分たちのものだから分け前をよこせと言うだろうな
著作権が時限で切れてるデータだけでは古風になる
新し目で権利放棄されてるデータは手本としては頼りにならない 著作権は表現を保護するだけだから、言葉の言い回し、用例、用語の使い分け
などは保護されないよ。だからそういう要素だけを統計的に取り出して学習
する分には元の文章を公開した側は権利を主張できないはずだ。
今の自動翻訳は、たとえば新聞記事を翻訳させてみるとびっくりするほど良い
訳が出て来たりするが、それはたとえば新聞記事をデーターソースに学習させて
たりするからなのだろう。仮に5ｃｈの文章を元にして学習させたら、
言葉足らずの、言い間違えや誤字脱字、当て字、わざと曲げた字の使い方、
絵文字などを学習してしまい、クズの文章を生成したり、校正結果として
出してくるようになる。郷にいりては郷に従えだｗ。 応用商売力ZEROじゃ宝の持ち腐れだよね
なんでダメなんだろうねやっぱり官僚の規制が原因か? >>121
AIに関しては基礎も応用も0だわな
メンバーシップ型雇用に基づくスペシャリストの不在（とりわけ経営・リーダー層の不在）が効いてそう 期待感からもてはやされて流行りだから、政府が産業界が金を出しそうだから
という理由で大勢の研究者になりたがり屋が取りつく。後追い研究をして、
せいぜいこういう応用もできましたというパターン。
AIは何度もブームになっては廃れての繰り返し。
忘れられた頃になってそれでもまだ地道に続けていたグループがちょっとした
ブレークスルーを起こして一段階進むと、それまでできなかった・できないと
されていたことができるので、それの外挿でもってあれもこれもできそうだと
根拠の無い希望的妄想が膨らみ、ブームになるが、しばらくするとちっとも
進歩がない停滞した状況に陥り、新規の何かが起こらないと製品も論文も
できないので、食えないから人が去り、沈静化する、それの繰り返し。
バブルに飛びついた大勢は割りを食う覚悟がいる。仕掛けた側だけが儲かる。
ベンチャーに資金を出してブームを宣伝して創り出して、株価が爆上げした
ところで売り抜けて後は関係ない。人間の無駄遣い。 AIは1956年の技術だよ。
リソースが大きくなり計算しやすくなった環境ができて実用になった。
いまはさらに望まれてるのはデータの整理。一時期、日本でもデータ
スペシャリストとかいう資格が持て囃されたけど、AIの運用がこなれて
いくにつれ、データのコスト高がネックになる。
AIのオープンソース実装が安定化してから中国がやたら成果を宣伝して
いるのは、データコストが低いから有利ということを暗にアピールして
いるってこと。 >>124
根本的にベースになっているのはパーセプトロンに活性化関数が組み込まれただけのものだもんな
でもそれが、そんなものが様々な問題を解けてしまうのだからすごい話なんだと思う
あくまでニューロンの模倣なわけだから、単純だけど奥深い
逆説的に考えれば人間の学習は実例ありきなんだろうな
説明より先に実例の列挙ありきな気がする >>125
人間はアーキテクチャごと学習する上に
億年単位で並列で学習してるからなレベルが違う
DLがここまでしょぼいくてほとんどの問題解けないってのも
人間と比べての話だしな そうそう、Pythonがあればこそだよ。
Pythonさえあればimportすれば何でもできるんだよ。 Pythonのライブラリの充実っぷりは凄過ぎるからなあ
見よう見まねでコピペで引数と返り値の代入に気を付ければ
まあ速度はともかく一応は何でも作れる
(複数OSでの制約関係なく動くアプリとかを作るのには向いていないが) アメリカなどのニューラルネットの数理（数学）としての研究の進歩進展は
目を見張るほどだ。やっぱり秀才天才が大勢集まって日夜努力を傾けて、
産業界も金をばらまいている分野は違うな。NvidiaのGPUのカード1枚を
買う予算もない年額20万円程度の日本の大学の研究者では、どうにもならない。 >>130
自分の給与から自腹切って中古のGTX1070tiを3〜4枚買って
電源を1.5kWくらいにしたPCを自作するしかないなあ
今はグラボも値上がりしててそれでも12万くらいになってしまうな
CPUは中古でデスクトップ型のi7で少なくとも6000番台、出来れば8000番台以上か
AMDでRyzenなら1600番台以降で5以上出来れば7か
マザボもそれ対応、メモリも対応してるもので16GB以上(出来れば64GB)
SSDが望ましいがHDDでまあ良い
なおこれでは、BERTとかは動かせない(GPUメモリ66GBが必要。最新のRTX3090が3枚必要になる) 某研究者はアンペアのカードをボーナスはたいて手に入れた結果、家庭を >>132
奥さんに「私と研究とどっちが大事なの！」と詰問されたんだろうな 電気容量が越えて電気代がうんと上がると、
家庭あるいは職場においても問題行為となるのであった。
カードをPC本体に内蔵させて隠していたとしても、
ファンの轟音がしていたり、ブレーカーが落ちれば露見するのだ。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
