【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

>>1
これ、（下）はないのか。

まだ合格できなくてもできる可能性はある
二極化するの理由が提示されていないし
脈絡がない
何故そう思ったのかすら分からないけど
不安がらせようという意図は判る

ソフト作ってる奴がカスなだけ

>　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。
「お前らが今の理論で作った」機械が意味を理解できない、だろ

> 　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。
人間だってわかったふりをしているだけだよw
だいたい人間が物事をどのように理解しているかは解明されていないんだからな

> 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。
そうなるまでにその人間には何年間もかけて毎日毎日何ギガも何テラも情報を与えられてきたんだけどな

> 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。
今までの機械はダメだったからダメって言ってる奴が何言ってんだよwwwww

論理的に破綻しまくってるのはこいつ自身じゃねーの

日本語が理解できないから

東大の作った原子力発電所ロボットが使い物にならないだろ。
フルスクラッチでできないからiRobotのプラットフォームに使ってみたいセンサ積んだだけで，何にもできない。
プレゼンの上でミッション達成を詐称しているだけ。

それと同じ。製品パッケージとしてまとめられ無いんだよ。やりたいことだけ載っけて他は投げやり。

東大推薦合格者一覧
http://highschoolnet.blog.jp/archives/3738292.html

研究してきたっていうわりには、AIの未来に対して妙に否定的なのは
この人自身の能力の限界をAIの限界だと見誤ってるのかもね

袖の下まで手が回らなかったんだろう

文を読む限りAIでは東大に受からないことを証明するためにプロジェクトを立ち上げた と読めるけど
そんな明らかに矛盾し破綻しているプロジェクトで一体なにがしたかったんですかね

枕営業は達成した。

俺は小山田侑也。
職業はデイトレーダー。
http://i.imgur.com/ldhsYQs.jpg
東京都港区虎ノ門出身。
http://i.imgur.com/lfRHnuv.jpg
趣味は読書。
http://i.imgur.com/aitD7Ap.jpg
特技はプラモデル。
https://i.imgur.com/zFSTJgi.jpg
好物はピザ。
http://i.imgur.com/O0ZQdTD.jpg
よろしく。

自分の子供を見てて思うけど一語文をある程度学んで形容詞や副詞を少しずつ憶えていくと
ある瞬間にパズルがはまったように形容詞や副詞、接続語なんかの使い方が飛躍的にアップする感じなんだよ
教えてもない単語や言葉が次々でてくる
そしてそこには500億語の単語の知識なんか当然ない

とにかく知識の獲得というプロセスを根本的に間違って習得させてる感じしかしないんだよ

シンギュラリティは近い。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 57 [無断転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1486034154/

>>1
>>つまり、統計を使っても意味まではわかるようになりません。
>>私が予想した通りで、だからシンギュラリティは来ないと思うのです。
誰も現在の技術そのままでシンギュラリティが来るとは思ってないだろう。
人間の大脳のアルゴリズムを全部読み込んで、それを再現するというのが方法論だったはず。
なんで「統計的手法」ってシンギュラリティがくるって話になってるのか。

これも面白い

天才以外は失業、残るのは土下座をする仕事？　人工知能の専門学者座談会（1）
ttp://www.dailyshincho.jp/article/2016/09182000/

>>17
大脳のアルゴリズム、ってのは全然わかってない。

したがってそれを全部作ることができるまともな見通しは存在しない。

可能だという前提で研究してる人はいるけどな。

ところで、シンギュラリティって何のこと？

>>11
これ、「第一次人工知能ブームの時に言われてたような『知識が増えれば意識が生まれる』みたいな話は無いから」って話を改めて再確認したってことなんだよな。
特異点とか言われてるけど、実際にはアプローチがまだ未熟だと。
三度目の人工知能ブームで浮かれてる評論家連中に冷水を浴びせて、冷静になれという話。

乱数？ゆらぎ？をどうにかせねば

シンギュラリテとは？
イクことなのか涅槃のようなものなのか文脈見てもよくわからんンあ

今のAIは人間みたいに、情報を間引かないからダメなんだよ。

単純に脳細胞に電気信号を流して学習する仕組みを作ったほうが、意味とか理解できるんじゃないの？

意味の理解というのは、端的に言うと結局は抽象化のプロセスなんだろうな。


ＡＩが、「リンゴが落ちた」　という英文を作るのが難しかったとして、
「リンゴ」という概念を学習する際に、単に他の果物含めて数で勉強して、「統計的理解」しかしてないことが問題なんだと思う。

人が「リンゴ」を学習するときは、その形状や重さ、色や味、匂い雰囲気なんかもすべてひっくるめて、
グルーピングして「リンゴ」という学習対象に対して、関連づけて記録する。
それをＡＩよりは少ない回数することで、
さらには、「リンゴというものは、大体丸っこくて、このくらいの重さの、こんなイメージの物」という抽象化をする。

この「抽象化したリンゴ」を記憶するからこそ、「落ちた」と容易に結びつけられて、
英文作成が人間は容易なんだと思う。

例えは、「リンゴ」という概念・理解に、「山のように重たいかもしれない」という属性が付いていたら、
そんな重たい「リンゴ」と「落ちる」は結びつきがたいから、作文が難しくなる。

もちろん、実際に「リンゴが落ちた」という現象も見たり聞いたりして学習する必要がある。
（「リンゴが落ちた」現象が「リンゴが腐った」という現象と同じ頻度での学習だったら、
　「リンゴが落ちた」という文をゼロから作ることは難しい。「リンゴが腐った」という文との差異が無いから。）


なので、一つは「結構、人間も数百億以上の体験を学習してるんだよ」という話と、
「理解とは、抽象化のプロセスと、抽象化した物の記憶、そしてそれらのネットワーク」ということなんじゃないかと思うね。
　

これって「人間がその原理を知らないことをAIにさせることは出来ない」っていう当たり前の事を言ってるだけのように見える
これは本質的にAIが持つ弱点と言うよりはむしろ作る側の知識不足が原因だろう

AIを作ってる人類自体が進化しないと無理

◆

何、言ってんだぁ？？？？？？？？？？

キチガイ記事。


自然言語、　解釈が　述語論理などで正確に記述できないからだろ。　それほど　人間の言葉って　直観的であるいみ、曖昧ってことだろ。


数学の問題なら　論理式や命題をちゃんと定義できるから　それからあとは　一直線で解ける。
歴史も　年代順に事実並べてあれば　一発でわかるけど。

国語は　ほんとうに　曖昧で、　人間が使う　常識とか言ったジャンルを問われると　ほとんど定式化不可能だから。

高卒ができることはすべてAI化される

ＡＩ「これ、裏金ニダ。」

合格！

東大合格ならアルゴリズム次第だな
試験問題の解法は有限だし

今のAIの流行は確率モデルで、それは小脳の役目だろ。
大脳のモデルじゃないんだよ。

消えろ　馬鹿↑↑

ＡＩって呼ぶのはフレーム問題と記号着地問題(パターン認識)をクリアしてからにしろ

名前を書かない奴は不合格だ

AIが仕事を奪うという話はここ２年３年あたりに出てきたものだけど、
ロボットが仕事を奪うというのは、ジェレミー・リフキン氏の著書『仕事の終焉』
（邦訳書『大失業時代』）ですでに取り沙汰されて話題になっていたことだよ。
それがベーシック・インカムの提案と一緒になったのは最近のこと。

自然言語の基本的な部分である「意味」を理解できないというのは大きいな。
数学の限界が露呈した。理系よりも文系の脳のほうが実ははるかに高度。

>>38
んなこたあない。

その程度の理解しか出来ないのが、文系の限界。

その程度の文系脳ならば、AIが近いうちに凌駕するんじゃ？w

例えば、わけのわからない「文学性」なんか、数打ちゃ当たる方式でクリア出来ないことも無いからねえwww

人工知能は人間がやっている仕事の中間クラス、
つまり「中間層の仕事」を奪うが知能エリートや底辺の仕事は奪わないのか。
中間層危うし。

まるで人が理解する「意味」が抽象的すぎて
言ってることがものすごい漠然としてるな

>>15
知識というより言語獲得のプロセスね
言語獲得のプロセスはよく分かってないからね
字ではなく音が鍵を握っている
耳から入った音声がどのように脳に受容され処理されていくのか
表面を撫でただけみたいな議論ばっかりで、こじつけ論のレベルだからな

>>1
＞　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。

＞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。

高度な仕事て慢性的に人手不足だと思うけどなあ？

・

機械学習とかぁ
ディープラーニングって　ほとんど　アメリカかぶれした米が事実上　主導権握ってる技術だけど、

新井先生の東ロボくん　プロジェクトは、　それと一線を画す、日本特有のやり方を　入れたＡＩ開発だから、
個人的には　かなり期待している。

別に
国語など自然言語の読解力などで　限界が見えたとかぁ　。逆に　課題がはっきりして　、具体的にどんな論理手法が改良の余地があるのかぁ、ちゃとん日本は掴んでいると思う。

アメリカみたいに
ディープラーニング
を　ひたすら、延々と続けたって　たぶん　意味ない。大して　ＡＩの能力は上がらないってことを　ある意味　証明している事実　ってこと。

そういう意味で　ＡＩのブームは　次の革新的技術がないと今のままでは続かないってこと。

現在のニューラルネットで基数と数字を結びつけることは容易だが順序数と数字を結びつけることはできない
人間も指が動かない人は順序数の認識が遅れるというし、もっと人間の脳の神経心理学を研究しないと

バカな女が書いたんだろうと思ったら予想どおりでワロタｗ

何をいまさら・・・・

太陽光発電詐欺といい、AIが擬人的に扱われてることといい、
なんというか・・・

なんでこんな理解の人ばっかなの、という感じだなぁ。報道の
やってることは。

計算以外で解を求めようぜ

>>1
グーグルが作ってたら完成してた

今のAIが物事の本質を理解してないのはその仕組みにより自明だろ？
何を素人みたいな事を偉そうに言っているんだ？
例えば、寒いという事がどのような事なのか、
擬似的にでも実感させる仕組みが抜けているだけで、今出来ないから未来泳動できないと
結論付ける短絡思考が嫌い。
話をしたくない。

コンピュータには死や痛みが分からない。
こんなのを合格させたらヤバすぎる。

このおばちゃんにAIを導入する能力が無かったてこと。

単純に高度なAIを作る能力が、この人になかっただけって結論でいいっすか？ｗ

>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。
これ間違い
実際人間の脳は脳細胞の数だけで決まる
人間の脳はニューロンの複雑な回路で形成されるとか言うのは昔の理論で
実際はニューロンの複雑さは下等動物と同じ
言うなれば人間はハードディスクの容量は恐ろしく多いがメモリとCPUは恐ろしくショボいコンピューターと言うことになる
それにイルカは脳の水分が多いだけで脳細胞の数は犬猫と同じくらいらしいぞ

コンピュータに東大を受験させ、合格させることに意味が見いだせない
機械の良いところは、人間と違ってスリップや勝手な勘違い（人為的過誤）を起こさないことだろう
同じことさせてどうする

人間のスペックってどれぐらいなのかな。
曖昧だけど、瞬時に過去の体験を思い起こせるんだし、
相当なものだと思うけど。

>>56
人間のスペックは大したことは無い
ゾウリムシにハードディスクを追加しただけの下等動物
チョンを見れば分かるだろ
だから日本の理系は現実を見てる俺らにバカにされる

☓　なぜ人工知能は東大に合格できないのか？

○　なぜ私の作った人工知能は東大に合格できないのか？

訂正して下さいｗ

機械は消費に貢献しない。

書き言葉の一義性
話し言葉の多義性

書き言葉が得意なんだろうな
話し言葉は瞬間芸

>>1
自分の開発力のなさをAI全体の弱点のように語るまんこさん特有の言い逃れ

グーグルに作らせれば2か月で合格できそう。
新井紀子に能力がないだけ。

カンニングも出来ないのか

人工知能
・言葉の意味を理解していない
・空気が読めない
・アドリブを多用するコミュニケーションが苦手

AI開発しているエンジニアが自分の無能さを自慢してどうすんだよ。

EKFI

+

将棋ソフトが人間のプロを負かしたそうだが、それが大騒ぎする程のことか。
将棋の指し手順には勝率が高くなる定跡があり、一見すれば多様な展開になるように思えるが、
その盤面に対応する定跡はそんなに多くはなく、
その定跡全部を記憶できる記録機械の方が有利なのは解かり切った話しだ。

これは電卓を使った速算と人間の暗算との対決と全く同じではないのか。 もう少し難解なものなら、
代数解析や微分方程式を多用した計算問題を、人間とコンピューターに競わせるようなものだ。
コンピューターの演算性能がそんなに凄いのなら、小学生向けのパズル解答対決をやればいい。

+

お前ら頭も学歴も悪い
文句言うしか能が無い家畜の癖に
何でAIだけには詳しいの？

日本代表ズラして日本のITを全否定するような風評を垂れ流してんじゃねぇよ
クソババア！！

>なぜ人工知能は東大に合格できないのか？

東大に確実にある、チョンコ枠みたいな、特権がないからじゃね

はっきり言えよ
慶応と早稲田から上は学閥が強いんで、天下り官僚からの補助金のためにここで止めたと
法学部出身の数学者だから、研究課題も純粋じゃなくて利権のために真実を曲げたんだろうね
自然科学者としてはお終い
左翼文系な脳科学者扱いで、週刊誌に取り上げられるのがせいぜいだ

こいつの論理は色々と破綻してるよ
どうせ小保方枠で研究してたのだろうが、こんなのを国税で養うのは学会の名折れだねえ
空気とか"本質的な意味"みたいな定義不可の概念を、理論化して再現しなきゃあ科学的成果にはならん
分かりきったことを難しく言えば権威になると思ってる、曲学阿世の教授さまの手下なクソ理系だ

>>1の文章はAIがネットから集めてきて書きましたなら、評価してもいいぞw
こんな地位と肩書きで食ってきたクズ研究者をありがたがる白痴国民は、すでに仕事の価値がマイナスになってるよ
真実を欺いたゴミ学者は排除しないと、日本のAI開発は学閥利権に妨害されて、先進国ではいられなくなるだろう

AIにできないことがあるその理由を
もうちょっと書いていただかないと

いくら週刊誌ネタだからって、出だしから論理破綻してる

>なぜ人工知能は東大に合格できないのか？

これは自然科学者の弁ではない
東大への合格は試験次第で基準が上下するし、不可能の結論ありきで人工知能を語ってる
真理の探求より利権の追求を選んだ、学者にあるまじき外道の見解だよ
こいつは初めから、大学の権威と利益を守るために、AIを研究する振りをしていたのだろう

こいつ本当に学者か？
抽象的かもしれないが論理的な思考はできてないだろw
ネットで聞いたふうなことを並べ立てやがって
まあ腐った金と地位が惜しくて公務員にしがみついてる連中はこんなものか

こんなバカチョンが作った（作らせた）AIでも中位大学に入れるほうが怖いかな
日本の高等教育と研究体制については、まずはネット対応から抜本的見直しをすべきだろう

このチームが無能だったんじゃ？

まあ今のAIって知識データベースってだけだろ
いくらデータ増やしても自分で考えるようにはならん

答が分からないのではなく、問題を読み解く能力が無いのではないかな
日本語って難しいからね

非ノイマン型の新しいアーキテクチャ（量子、DNAなど）が実用化されない限り人間の頭脳を超えるのは正直無理だろ
>>84も言っているようにノイマン型じゃ単なるデータベースになるしかない

プロジェクトやる前からわかってたやろ〜〜〜（こだまひびき調で）

人間の代わりをできるほど賢いＡＩがポンポン登場するとは思えない
一方で
シンギュラリティーが起こらないというのもまた極端
期限を切らなければ何百年かのうちに起こっても不思議はないだろうから

こういう人がシンギュラリティで職を失うんだろうなぁ

単にプログラマーが低脳だっただけだろ。別の人間がやれば別の結果がでる可能性はある。

試験内容のレベルが低すぎた可能性もある。パイを１万桁まで計算せよみたいな問いなら楽勝で合格できたはず。
あるいは１０００年から１５００年までの出来事を１０分以内で１０万件リストアップせよとか。
これならトップで合格できる。つまり、入試試験が人間向けにレベルダウンされすぎているところに問題がある。

そもそも大学入試がどうのとかいっても
センター試験の話が多い印象がある
マークシートの選択問題
こういうのって教科書参考書データを全部ハードディスクに記憶して
そこから検索する仕組みを使えばある程度対応できそう
なにせ記憶することに関しては人間より正確に大量にこなせるわけだから

この人のツイッター読んでたけど、
やる気あんのか疑問なツイート多かったな。

ソースも読んでみたが、どうも「あたしのは到達しそうにないからシンギュラリティは起こらないと思う」としか書いてないように読める。
自分の能力が足りないだけかもしれないという発想はないらしい。

「機械が意味を理解できない、ということがわかった」
なんて
このプロジェクトの成果っぽく語ってるけど
ＡＩ畑の研究者はやる前から充分わかってただろうね

しかもこの書き方だと
「未来永劫機械が意味を理解できない」に聞こえるけど
実際は「現状の技術では機械が意味を理解することは難しい」が正しいと思うけど
なんかそのあたりの表現も雑というか

>>95
>>しかもこの書き方だと
>>「未来永劫機械が意味を理解できない」に聞こえるけど
>>実際は「現状の技術では機械が意味を理解することは難しい」が正しいと思うけど
>>なんかそのあたりの表現も雑というか
激しく同意。現在の技術が未熟なことは、将来にも出来ないことを意味しない。
この人本当に学者なのか。

理論的に結果が分かっていることにどれだけ科研を費やしたのか。

こんな脳無しキチガイババアに税金次ぎこんで何がしたいんだ

>>97
理論的に結果が分かっているって？？
どこにそんな理論があるの？

このガラパゴスババアはディープラーニングの仕組みを全く理解できていない。

だいたいコンコルド以上の速度はいくらでも出てるし
知性とコンピュータ処理速度と推進技術の性能を同次元で語る程度の奴には教わりたくないな