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深層学習の今のところの限界 何ができて 何ができないか - WirelessWire News(ワイヤレスワイヤーニュース)

ツイッターのコメント(24)

AI技術めも
ディープラーニングについてよくまとまった記事だと思います。
>残念ながら人類を支配してくれるAIの出現にはあと数世紀待たなければならないかもしれません。

残念だなぁ早く支配してくれや
自分は< >に興味を持ちました! |ω・`)
切り抜き問題の解決に期待する根拠となる記事です。
引用:「マーカス教授はクローズエンドな環境では深層学習が完璧であると主張しています。」
切り抜き問題も、クローズエンドなタスクのはずで、だからこそ、解決への期待が膨らんでいます。
何ができて、何ができないかを認識することは大切ですね。
学びの基本です。
人類を支配するとか反逆するとかの議論は、極めて「オープンエンド」な話、今の深層学習AIごときでは到底、想像することも不可能。
これを読んでもやっぱり深層学習は"クローズエンド"に置いて正確なITの1ツールということ。ただ、このクローズエンドのニューラルネットを刺激の蓄積から自動生成する"知識というものを定義"したらどうな...
今日のDLってどうなのみたいな問いに対して
「現実の問題をクローズエンドに閉じてしまえば、深層学習でなんでも解決できる(可能性が高い)」という主張。 / News(ワイヤレスワイヤーニ…”
ホワイトカラーへの攻撃力は十分ということだなー
ディープラーンングは無限の学習データが必要。今の所、画像認識、自然言語解析あたりがもっとも効果がでそう。
囲碁も将棋もルールをプログラムできる程度には閉じた世界の話だからなあ。“何が起きるか分からない”分野は、まだまだ大変そうだ。 / News(…”
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「缶詰が発明された50年後に缶切りが発明されたように」えっ(°Д°)
開いた系を閉じた系にする発想力、大事ですねー
"現実の問題をいかにクローズエンドに閉じるか"ここに人の価値があると思う。
非専門家にとって現在の深層学習もとい機械学習が本質的に何ができて何ができないかが分かりやすい記事(理由は無し).
「缶詰が発明された50年後に缶切りが発明されたように、人類はまだこの深層学習という怪物の潜在能力を引き出してはいません。」
“筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、” なるほどなるほど / News(ワイヤレスワイヤーニュース)”
参考にしたい情報ですね
▼ News(ワイヤレス…
期待しすぎは問題だが、限界を見極め利用して、その限界をいかに破るかが人間の叡智だと思うのだ
以上
 

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