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AIはプログラマーがあれこれ判断基準を指示するものじゃなくて、データから勝手に出来上がるものなんだってことだな。だから判断基準が知りたければ必要なら調べるしかないわけだ。
そりゃそうだよな、指定するのは「ネットワークの形」と「生データ」と「生データのラベル」だけだもんな。アルゴリズムは畳み込みニューラルネットワーク一択だもんな。まあ学習率とか一括で設定する項目は一杯あるけどな。
ただ入力N次元ベクトルと出力N次元ベクトルの間に大量の連立方程式を定義して、変数を焼きなまして数値解を作って使うだけのシステムなのに、人間が手で組んだアルゴリズムなんかよりよっぽど正確な推論ができて素人でも簡単に扱えちゃうのが混乱の元なんだよな。
昨今の機械学習とかディープラーニングとかって、そのピックアップすべき特徴量を何次元にするのかとか、何に着目するのかとか、それぞれの特徴をどのような重みで評価するのかとか、それぞれの特徴を組合わせた時の部分評価がどうなってるのかとか、全部コンピュータが自分で学習してプログラマは一切教えてないっつー理解だけど。
だからその部分が完全にブラックボックス化しちゃったら計算で出てきた判断を信用していいかどうかまるっきり判らんし、逆に今まで人間が気付かなかった部分を人間の思考にフィードバックできるかもって話でしょ？
> 全部コンピュータが自分で学習してプログラマは一切教えてないっつー理解だけど。
理解が間違ってる。
ということにしたいのですねこれが認知の歪みかあ
データさえ与えれば人間はなにもしなくても最高の結果が出るのなら、AIの研究などもうしなくてよいのではないか？
このAIは全結合層の数が足りてないのかなそれとも単語のベクトル化が上手くいっていないのか
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皆さんもソースを読むときに、行と行の間を読むような気持ちで見てほしい -- あるハッカー
AIの判断基準は決めるものではなく調べるもの (スコア:0)
AIはプログラマーがあれこれ判断基準を指示するものじゃなくて、データから勝手に出来上がるものなんだってことだな。
だから判断基準が知りたければ必要なら調べるしかないわけだ。
そりゃそうだよな、指定するのは「ネットワークの形」と「生データ」と「生データのラベル」だけだもんな。
アルゴリズムは畳み込みニューラルネットワーク一択だもんな。まあ学習率とか一括で設定する項目は一杯あるけどな。
ただ入力N次元ベクトルと出力N次元ベクトルの間に大量の連立方程式を定義して、変数を焼きなまして数値解を
作って使うだけのシステムなのに、人間が手で組んだアルゴリズムなんかよりよっぽど正確な推論ができて
素人でも簡単に扱えちゃうのが混乱の元なんだよな。
Re: (スコア:0)
出力N次元ベクトルを解釈して何かをするのは
プログラマーがあれこれ判断基準をこねくり回してやってんだけどね
そこが狂ってたらAIが狂ってなくてもシステムの挙動は狂ったものになる。
Re: (スコア:0)
昨今の機械学習とかディープラーニングとかって、
そのピックアップすべき特徴量を何次元にするのかとか、何に着目するのかとか、
それぞれの特徴をどのような重みで評価するのかとか、
それぞれの特徴を組合わせた時の部分評価がどうなってるのかとか、
全部コンピュータが自分で学習してプログラマは一切教えてないっつー理解だけど。
だからその部分が完全にブラックボックス化しちゃったら
計算で出てきた判断を信用していいかどうかまるっきり判らんし、
逆に今まで人間が気付かなかった部分を人間の思考にフィードバックできるかもって話でしょ？
Re: (スコア:0)
> 全部コンピュータが自分で学習してプログラマは一切教えてないっつー理解だけど。
理解が間違ってる。
Re: (スコア:0)
ということにしたいのですね
これが認知の歪みかあ
Re: (スコア:0)
データさえ与えれば人間はなにもしなくても最高の結果が出るのなら、AIの研究などもうしなくてよいのではないか？
Re:AIの判断基準は決めるものではなく調べるもの (スコア:0)
このAIは全結合層の数が足りてないのかな
それとも単語のベクトル化が上手くいっていないのか