企業で人工知能の研究開発してるけど質問ある?
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ある程度の仕事奪いうるか?
奪われる可能性が高いと思うのはどのへん? >>10
むしろこれからどうなっていくんや
頭打ちなんか世の中変わるんか
シンギュラリティとかそういうの >>8,12
医者、弁護士、コンサルなどの知的ホワイトカラー労働者は完全に奪われることはないけど労働需要は減ると思うで
データ入力などの単純ホワイトカラー労働者はかなり危ないと思う
逆にブルーカラー労働者の方が残りそう ワイのちんちんをいっぱい学習させて誰かのちんちんにAIチップ埋め込んでAIちんちんワイちんちんにできる? >>1
人工知能でFXのインジケーター作りたい
どのような方法がいいのか? >>13
GPTやalphaはただの統計モデルや、いくらでも差別化できる
>>14
ワイは法律関係で責任ある立場やし多分なくならん >>19
なんかおもろい話してや未来予想で
別に間違ってもええから肌感覚で
そんなワイでも思いつくようなのではなくて >>15
責任取る立場の者は人間じゃないとあかんし完全には無くならんと思うで
>>16
NLPとCV
あとPINN >>24
じゃあお前の部下をいつ頃リストラしたいと思う? >>17
今のTransformerモデルの進化はいずれ頭打ちになる >>27
今こんだけ話題になってるのはなんで?
絵とチャットで
ブレイクスルーがあったんか? ロックマンエグゼみたいなAIナビを作りたいんやが夢あるかな? >>23
FXのことはようわからんわ
chat gptに聞いてくれ 今のAI絵師という呼び方をどう思う?
ワイはもうすぐにでもお絵描きAIへの呪文入力役を対話型AIが代行することでワイらは対話を通じて絵を描いてもらうようになると思うんや
AI絵師と呼ばれるにふさわしいのはこういう存在で今のAI絵師はAI絵師主とかなんか別の言葉がふさわしいと思うんや >>38
AIが主導で作ったらAIに対して金が発生しそうやな >>25
Foundation Modelの開発してるから具体的なタスクとかはあんまり考えてない
>>26
2050年までにFTQC×MLで既存のセキリュティが全てダメになるで どうせディープでポンでしょ?
NLPとCVじゃあ効果検証もクソもないわなそもそも仕事のスコープが小せえもん >>33,34
するで
Python、Juliaあたりや いつになったら完全自動運転になる?
ペーパーだから早くしてほしい 早く強いAI創ってくれや
星新一の世界を実現してくれ >>45
やっぱこれからはPythonの次はJuliaがくるんか? >>41
arxivのペーパーとか毎日漁ってるけどワイが知る限りない
全く新しいモデル発明する天才が現れないかぎりは頭打ち >>40
対話機能を備えたお絵描きAIはTwitterやら通じて金もらって対話して絵を描くんやないかとワイは想像してる >>51
学習させ方によって違いが出るなら唯一無二のAIとか出来そうな気がする >>46
技術的な問題をクリアしても法律的な問題もあるからなかなか難しいだろうな
>>47
ワイはひたすらQ-Bit増やせばできると思うで 生成系AIで著作権に配慮した倫理的にクリーンなAIが出来たら
既存の作家を合法的かつクリーンな方法で殺すことになるけど
どう思う? AIってたくさんデータ持ってるとこが勝つんじゃないの?
自前でやる意味って何 >>48
まぁ相当な天才が現れない限り無理やろな
いくらスケーリング則言うても単なる統計モデルにすぎないTransformerの進化には限界がある chatgptってぶっちゃけ普段から自分で考えたり調べる習慣ある人間からしたら対して恩恵でかくない気がするんだけど、実際どの辺が有益なの?gptは
適当な命令でプログラミングしてくれるのは良いなと思った AIの名を関してふっるいふっるいORをやってるプロジェクトについて AIが発展することでワイらの生活にどんな変化メリットが起こると予想しますか? >>56
法律的にはセーフでも普通に既存のクリエイターが反発して訴訟とか起こしそうやな
>>57
最近はFoundation Modelのファインチューニングっていって莫大なデータ持ってるとこが作ったものを改造してさらに強い人工知能作るのが主流やで >>59
ワイが答えるんアレやが効率ええんちゃうか?
速いし要約もしてくれるし >>55
法的な問題が対応遅いならAIで新たな産業出来るより既存の何かをAIに置き換えるほうが早いんやろ?
肉体労働者だらけになるやんけ >>59
まぁメリットは簡単なコーディングとかリサーチの手間が省けるくらいやな
新しい知識を生み出すことは難しい 絵とかは写真の時と同じ流れやろ?
肖像画とかは消える
他のジャンルは残るか発展する >>61
頑張ってるけどOpenAIとかDeepMindと比べたら遅れてる感じ >>63
そうやんな
例えば画像生成AIならCC0でもイチャモン付けられそうな気がするわ >>3
他人のaiいじるのって権利とかどうなるん? Diffusion Modelは触ったりせんの?
何でノイズ除去繰り返すだけであんなに精度良くなるんや >>66
新しい知識知恵発見などが生まれない理由って何かありますか? Hyperdimentional Computingはすこか😡 >>72
拡散モデルも使うで
画像のパラメータを確率密度関数にプロットするだけであれほどまでに精巧な画像が出力される理由は科学者ですらわかってないんや 未来にターミネーターみたいにAIによる反乱は起きうる? 今日も一日
Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data?
https://arxiv.org/abs/2207.08815 >>75
10年後になくなる仕事とかは死活問題やろ 学習させるデータのタグ付けとかフィリタリングって手作業なの >>73,74
アテンション機構とソフトマックス関数っていって既存の文書を大量に読み込ませてそれベースにある単語の次に出てくる単語を確率的に予測するだけだから既存の文書にない新しい知識を生み出すことは難しい >>76
ワイが日頃扱うのは多くて4次元までや
10,000次元も使わん >>81
今は基本的にどこもアノテーションは自動でやってるで >>82
あーーそうなんや
目から鱗や
正しいか正確に判断できないのもそういうことなんか?
抽象的な思考とか出来なさそうやな >>86
AI+ね
オックスフォードの論文であるな >>83
tabular data(表データと書いてあるがお絵かきテキスト以外のタスク全般を指す)についてdeepはxgboostに劣る >>88
せや、確率的にアウトプット出してるから当然試行回数増やせば間違った答えも出てくる >>85
10000次元っていっても何か意味のある数字じゃなくてデータを適当な乱数に対応させてるだけやで😁 >>91
それはどういう事を意味するんです?
馬鹿にしとるとかやなく純粋に興味があるんや >>92
ゼロショットラーニングっていって0から学習する場合もあるけど単なるアテンション機構じゃそれも限界があるで はい俺の勝ち。
なんで深層学習がXGBoostに負けたか、明日までに考えてきてください。
そしたら何かが見えてくるはずです。 >>94
出した結果を人間が判断してそれが新しい場合はあるかもしれんけど
あくまで確率的に当たったっていう話で価値の判断も基本は出来なさそうやな 自然科学にどれほど進出していくんや?
科学者の職は奪われるんか? >>99
深層学習コンプガイジ、おまえ前もおったな
毎回必死やな、まぁせいぜい頑張ってください 初歩的な質問ですまんが
気象予測モデルとAIて何が違うんや? おもろいな
チャットGPTでめちゃくちゃ興味出たわ >>102
でも一般タスクから逃げてニートタスクしかやってないのは事実でしょ?w >>101
ギャラクティカっていう科学記事アウトプットするモデルもあったけどあまりにも欠陥がありすぎて公開から数日で非公開になった
現段階では科学者の仕事を奪うのは難しそうやな ぶっちゃけAIが人間を超えることってある?
ボドゲとかはもう人間じゃ敵わない領域にあるん?
超えるの定義が曖昧だけど >>105
今時xgboostやってる原始人なんてお前以外おらんてw
GPTもVAEもDALL-Eも拡散モデルもみーーーんな深層学習や >>106
はえ〜
なんか量子力学の方程式の数をまとめて少なくしたみたいな記事見たことあるわ ドラえもんレベルのAIって作れそうなん?2112年までに >>109
日本語読解力に問題があるな
深層学習は一般的なタスクでXGBoostに劣る結果しか出せていない、ということだぞ!w >>107
お前の深層学習という人工知能界の権威に反抗するガッツ、ワイは好きやで🥰
応援してるから泥臭く頑張ってな ある程度のデータサイエンスの知識があるとして機械学習について詳しくなるには何で勉強すればええんや?
確率統計と回帰・分類分析はできるけどアテンションとかそういう知識がまだない 半径~5pixくらいの欠陥を分類したいんやけどDLでうまくいくにはデータセットどれくらい必要なんや やっぱディープやってると統計的にしか日本語を読解できなくなるのかな!w
あ、誹謗中傷失礼w >>108,111
革新的なモデルが発明されない限り難しいやろなぁ
Transformerの進化は頭打ちやろしWBEとかも結局観測問題で分子レベルは不可能やし 今Transformer触ってるんやけどDecoderに入れる引数としてマスクがあるんやがどう作ればええんや 前にtransformerについて質問した者やが実装に手間取ってるわ >>118
ターミネーターみたいにAIが反乱起こすみたいなのあり得ると思う? ワイも人工知能研究者や一緒やな
日々chatGPTに色んな課題を与えて試行錯誤してるわ よくヤバそうでAIの開発やめたとか聞くけどほっといたら悪意を持ちそうとかそういうことなんか? >>112,117
ちなみにワイも深層学習には限界感じてるからお前のような底辺で泥臭く頑張る奴が新しいモデル作ってくれ、こんなとこでワイに縋り付いててもお前の人生は何も変わらんで、今のお前はただの深層学習コンプの惨めな雑草や
頑張ってください 実際この業界って数学的な素養は必要?
それとも知識としては基礎的(統計検定1級くらい)でも問題ない?
必要なスキルを教えてほしい >>127
統計検定一級は取るな
就職すると周囲が詐欺師と脳足りんばかりでガッカリするハメになるぞ >>125
そいつ深層学習コンプガイジっていうネームドガイジやで
テキトーにレスするだけで猿みたいにスレ伸ばしてくれるから毎回こきつかって遊んでる >>131
真面目な話お前のスレ1回しか見てないけど別人やないか? 大学院で知識グラフの機械学習やってるぞ🤗
趣味全部載せみたいな研究やから結構楽しいわ あとそのスレも10レスくらいで落ちたからネームドとか言われてもピンと来ないんだけど ワイは音関連の人工知能研究してるわ
今や画像とか音もCNNからtransformerに置き換わりつつあるわ jupyterやったらサーキットラーンで簡単に機械学習モデル作れるのありがたいよな >>132
せや、面白いおもちゃや
ワイはchat gptと話す感覚で遊んでる でもニートタスクしかやってないよねとおもくそ煽ったのは覚えてるよ
まぁ「やりやすいタスク」しか選んでないこの業界に病理を感じず
深層学習の限界は感じ取りますよ、みたいな態度を取る人間はちょっと信用が置けませんな >>137
分野の大統一進んでるよな
今の機械学習ってとりあえずインプットは離散トークン化してTransformerに入れとけ感あるわ chatgptって学習に45TBくらいのテキストデータ使ってるみたいやけど学習にどれくらいかかるんやろ
月単位でかかるならパラメータチューニングとか無理やろうし研究者の直感の決め打ちなんかな >>1
>>50
氷河期時代の立教 = 今の東大
Z世代はコロナ&ゆとりで学力史上最底辺
PISA順位推移(高校一年生対象)
https://i.imgur.com/sckjbaS.png
【コロナ世代】休校で学習遅れ深刻 学力低下懸念(2020/05/13)
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1589338205/
【コロナ世代】東大生もレベル低下 日本人の「国語力」が低下し続ける原因とは?(2021/01/17)
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1610857396/
【コロナ世代】「正解率は55%」教育界に激震…生徒が直角三角形の面積を求める問題に大苦戦する理由(2022/02/03)
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1643879253/ 何やねんこのスレ
イッチもイッチで煽り出すしもしかして人間ワイしか書き込んでへんのか?? >>141
はいきた、ワイWBEの研究者やで
ワイの完全勝利やな^^ 正確に言うとWBEを実現するための手段として深層学習使ってる >>130
簡単やから取っちゃったけど
現場の人たちでも大してわかってないんか? chatGPTはワイのガバガバ英語に適切な返事をくれる
明らかにワイがおかしなことを書いてることがある(長い文の中で時々主語と目的語が逆)のに返事が適切なのは
文法間違いを理解したうえで真意を推測できているのか
文法なんて知らんけどこれまで出てきた単語から確率的にそうやろ的なことなのかどっちかな? AI画像ローカルでやりたくてグラボ悩んでるけど24GBの選んどけばええの? id:X1kxN3q+0
お前が必死こいてレスしてたことは全てワイを正当化してたことになるな、可哀想やな NLPは詳しくないんやけど今の最新言語モデルって長文とかのくっそ長い時系列データ一気に入力してるの?
どれくらい長いのはOKなんや? bingやChatGPTどっちが優れてますか?
他に優れている或いはお勧め人工知能ありますか? >>150
後者や
ユーザーのインプットがおかしくても確率に基づいてそれを正しい文章に修正してから回答してくれる 去年のイラストAIくらいからchatAIとかでものすごく進化したように感じるけど
俺たちの元に分かりやすく降りてきただけでAIの進化自体は特にすごいものでは無いの? >>163
そういう論文は見たことないけど実際に拡散モデル使って好みの画像作ってそれで抜いてる奴は多いやろな >>164
そいつらは全て2017年のTransformerっていうモデルがベースになってる
それが21年22年くらいに実際にユーザーが使えるAPIになったんや >>164
あの成果自体は大したもんやけどまぁ2012年からの既定路線や
ニューラルネットの逆襲という記事を読むとええで >>161
ほーん
まあでも人間もそれに近いのかな?
日本語なんか特に語順自由効くし
相手のてにをは間違いなんて気づかないことあるし 十分に学習したAIが論理的に新しい定理や法則を発見するのって可能なんか >>168
ある意味人間に近いな
ワイら人間も結局過去の経験に基づいて確率的に判断してるだけやし
もっというとワイらを構成している量子は確率的に動くわけやしその集合であるワイらの脳が確率的に思考するのも当然の結果や >>169
別にAIじゃなくてもプログラミング言語だとisabelleのsledgehammerみたいなのがあって
やりたいことを渡すと証明済のライブラリから超パワーで組み合わせて証明経路を見つけてくれたりする
AIが数学やる場合はその辺をアシストする路線になるやろな >>169
可能やで
実際にコロンビア大学の研究なんやけどニュートンの運動方程式にしたがって動く振り子をAIに見せたら物理法則とは全く違う法則を見つけ出した事例がある chatgptに1+1聞いたら2になるのも確立的なものなんか? イッチAI研究者の癖にAIの社会的ニュースに疎くないか?
もう少し外に関心を向けたらどうや >>175
ここだけの話、数学、論理に関する質問は裏で他のシステムが動いてるらしいぞ なんかイッチの言葉借りてきたみたいで浅いんやがほんまに研究者か?
AI関連の記事よく読んでるだけちゃうの >>173
物理法則とは異なる法則ってなんやねん! >>176
ワイは俗世には興味ない!w
>>178
もうちょい具体的に頼むわ、とりあえず批判するだけなら猿でもできるだ >>173
これって人間には見つけられない物理量を観測したデータから見つけ出したってことなんか? シナリオライターやってるんですがいつか奪われますか? 文系でもAIに携われるか?ちな中学の数学が壊滅的レベル AIに関わったことなくても25歳でPM経験あって少しは統計わかりますよってくらいなら転職行ける? >>185
まぁこれから需要は膨れるから携われるけど研究は無理やな
研究はとにかく微積と線形代数の知識がいる >>190
物理工学系の学科なんやがそこからでもいけるか? >>190
微積と線形代数っていうけど学部4年の教養レベルができればなんとかなる? >>190
微積と線形にはかなり自信あるんやが数理統計学はやるべき? 製造工程とか技術的制約を加味しつつ構造の最適化するとかできるん? ChatGPTおもしろいけどまだまだ知識に穴があるからどんどんデータ打ち込んでGPT4とか5とか6にアップデートしてほしいわ
学習するのってそんなに時間かかるんか? 機械学習と人工知能の違いを説明してくださいって言われたらなんて回答しとるん? >>190
泣いた
研究面白そうなのに数学理解できないせいで出来ないなんて
サンガツ 一流研究者でも孕ませマンみたいな愉快な男もいるからな >>199
線形微積特に前者は個人的に高校数学より簡単やから安心せえ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています