「パターン認識」を含む日記 RSS

はてなキーワード: パターン認識とは

2020-12-02

AIってもしかして流行り終わった?

AI研究がしたくて大学に入って、もう少しで研究室配属なんだけど、教授の話を聞く限り冬の時代が来かけているらしい。

今のAIブームを引っ張ってたディープラーニングも、変数とか特徴量の取り方によって精度がほんの少し上がりましたみたいな研究最近は多いらしく、飛躍的な精度の上昇を目指すには全く異なった手法必要らしい。 

冬の時代が来ようがパターン認識とか機械学習好きだから研究したいんだけど、なんだかなあという感じ。脳波機械学習で読み取って分析みたいな研究最近はすげえ面白そう。

これからどんな分野が流行ると思う?

2020-09-29

anond:20200928200201

消えるというか、アーケードの超難度を前提にした電子音楽みたいな一部のトラック音楽ジャンル的な流行り廃りがあるかもしれん。だが音楽人類がずっと親しんできた普遍的な娯楽であり、感情を揺さぶものであり、それをアクションと結びつけて体感的な遊戯へと昇華させるという設計は不朽と言っていいだろう。つまり音楽という長い文化ビデオゲームという文化が結びついたが最後ビデオゲーム文化自体消滅しない限りはもっともしぶとく残るゲームジャンルの一つが音ゲーであると推測できる。将来ゲームシステムの変遷はあるだろうが、音楽まり音やリズムに主眼を置いた遊戯である時点で非常に強力な普遍性を帯びているように思えてならない。

 

そして機械的に完全なプレイができることは、人間プレイしたときの楽しさとは関係がない。音ゲーの楽しさは、完璧プレイする機械存在により毀損される類のものではない。逆に言えば、マクロによる自動操作プログラムを作る技量がある者でも、(ソシャゲ風の周回プレイを強いられる音ゲーでない限り)自動操作しようとは思わないし、他者自動操作を羨んだりはしないわけだ。自分操作すること自体に楽しみの本質があるから

音ゲーの楽しさはいくつかの要因によって成る無意識的に行われるパターン認識周辺視リズム感によってあたりをつけてて「こう弾けばいいだろう」と推測したパターンがぴったり合った時の快感(初見時に多い)。脳の処理に運指が追いつくようになり、難所を抜けられるようになった時の、いわゆる「逆上がりできた」のようなスポーツ的達成感。繰り返しプレイすることで「身体が覚える」感覚と、それに伴って精度が向上しスコアに反映されていく喜び、それがフルコンボオールパーフェクト等のトロフィーとして残る快感。そして最終的には、最初から最後まで失敗にめげず、あるいはノーミスで来ていることに怯まずにプレイしきる精神鍛錬の要素が入ってくる。

そういった上達の過程を楽しむことが音ゲーの遊びとしての本質なのだ。その性質上、下手な人の方が得られる快感の総量が大きく、ある程度音ゲー全般通用するスキルを得てしまった人に対しては高難度にしていくしか快感領域の伸び代を確保する術がない。そうなると、ノーツを詰め込めるタイプ楽曲は似た傾向になりがちだというのは確かにあり、問題視するのも分からなくないが、あくまゲームなので、楽しいと思える範囲まで遊べばいいだけだと個人的には思う。それ以外に一点憂慮するとすれば、音ゲーというのは前述のように非常にパラレルで複合的なリアルタイム認知を数分間に渡り集中的に必要とするため、脳にそれを苦手とする性質がある人にとっては非常に取り組みにくくて楽しさを感じる領域に至りづらい問題があるかもしれない。音ゲーは数あるゲームジャンルの中でもスポーツ寄りだ。競争要素が乏しいのでe-スポーツ分野には入らないだろうが、運動神経を含めた感覚的な操作が求められる点で、人を選ぶ部分があり、特定タイトルの人気や流行にあてられて致命的に向いてない人がプレイをし続けることになると怨嗟を生みかねない部分もあるかもしれない。とはいえ、どのゲームジャンルにおいても向き不向きはあるもので、ゲーム自体問題というよりは個人の取捨選択スキル問題だろう。

 

もう一つ、音ゲーと同じような特徴をもつゲームジャンルがある。それはレースゲームだ。他プレイヤーやNPCの車による物理干渉という不確定要素を排するならば、レースゲームというのは非常に音ゲーに似た「機械的に最善がトレース可能遊戯」だ。最適なライン取り、アクセルワークというのは厳に存在する。リアルゲームだと路面状況の変化やタイヤの摩耗などの要因もあるとはいえ、最速のAIは容易に作れてしまう。音ゲーと違う部分は、常に一定プレイ結果と無干渉に進行していく譜面に対して、レースコース自体は不変ながらも進入時のブレーキング地点・進入角・速度の僅かなズレが後々のライン補正すなわちリカバリー操作に大きな差異を生む点だ。ただし、それらを寸分違わず毎回再現できるならばプレイ結果は同じになる。

そうした差異はあるとは言え、大雑把に言えば音ゲー同様にパターン認識によってあたりをつけてプレイし、反復してプレイすることで腕を上達させていく、試行錯誤過程快感に主眼を置いたゲームジャンルであることに違いはない。とはいえこれはタイムアタックのような早く走ることを目的としたゲームモードの話であって、カジュアルレースにはカーチェイスなどの多様なゲームモードがある。その点は音ゲーより多様性に富んでいる。しかしそれは選択肢が増えてるというだけで、純粋進化と捉えていいだろう。音ゲーが将来多様なゲームモード開拓していった場合も、それはゲームジャンルにとって良いことだと思われる。

 

ところで、薄々感じてはいたが、元増田は本当は音ゲーに対して悲観的なのではなく、単純に、音ゲープレイヤーに嫌悪感を持っているだけではないのか。自分以外の音ゲープレイヤーに軽薄さを感じており、あるいは恨みを持つに至る出来事があったのかもしれないが、ともかく自分が人を嫌悪していることを自覚したくなくてゲーム自体諸悪の根源を求めようとしているのではないか。イキったプレイヤーを見て「それが何になるんだ?」とマウントを取れる要素を列挙して拗ねているように見えるのは自分だけだろうか。

自分は、モノ自体善悪はないという信念に近い価値観を持っている。誤るのは常に人間のほうであり、モノが過ちを誘導しているように見えたとしても、人間はモノに惑わされない知性を備えているべきで、備えていると考えてモノは作られ、使われるべきだと考える。さもないと、人間はどんどん白痴になっていき、モノに操られるモノ以下の存在に貶められるだろう。モノが特定性質人間を集めていると感じ、それを良しとしないのなら、自分が好む性質に改変したモノを作る側になるしかない。この増田に対して適用するなら、増田の思う軽薄でない音ゲーを作れるのは増田だけだと思うのだ。安易ジャンルのものを悲観して多様であるはずのプレイヤーをまるごと切り捨てんとする夢想に耽るよりは、よっぽど現実的建設的な考え方だと思うのだが。

2020-08-25

いずれ雪かきをする私へ

お前は浅学非才無能怠惰であるが、親の教育の賜物で国立大学に入れた。

しかデータサイエンティストになりたいなどと夢を見たせいでお前のスキルボロボロである。まず、お前の学部で学ぶ、経済学であるが、経済学マクロ経済学ミクロ経済学テスト問題を解けるようにしただけで本質は掴めず、データサイエンスに少しでも近づこうと取った計量経済学講義コーディングテストは余裕でクリアしたが、面接理論を答えられず落単した。

プログラミング学部のまわりのやつらよりは多少できたが、それでも1番ではなく、当然外の世界を見れば、底辺もいいところである

数学離散数学はなにもわからず、落単した。

肝心の機械学習についてであるが、情報学部のパターン認識講義をとったものの、ただコードが動くように書き、手書き数字識別できるようになっただけで、SVM理論的背景もNNがなんたるかということも理解きぬまま、C評価単位がきたのみである

かといって努力せず、まわりの人と交流することもなければ、無理やり実績を作ってインターンに行くようなこともしなかった。

よくて数行のコードGoogle Analyticsを使う程度の仕事しかできないお前はそうして雪かきをして一生を終えるだろう

2020-07-12

パターン認識しかできない奴の恐怖

私のことを散々被害妄想だの悲劇のヒロイン症候群だの罵ってきた親なんだが、一つしっくりくる結論が出た。会話をパターンしか認識していない。

兄が悪口を言った→私が何か言い返した→私の被害妄想!黙らせなきゃ!

このパターン刷り込みが本当に酷くて、私が「はいはい」って流した時も「今のは悪意で言ったんじゃないよ」と、意味不明な兄擁護かましやがった。

さらに言えば、悪口に関しても強固なパターン刷り込みがあるっぽくて、コミュニケーションに使う悪口(私はこの概念すら嫌いになってる)と悪意をもっていう悪口は親の中で完璧区別できるものらしく、なんなら悪口に対して悪意を認識しようとしない。多分悪口を言った→悪意なくコミュニケーションを取ろうとしてる、というパターン認識がある。この認識があるとしたら、今までの「悪口は言うほうが悪い」と「反応したお前が悪い」「お前の被害妄想」「悲劇のヒロイン症候群患者」「社会通用しない」が矛盾しない。なぜなら、親にとって悪口は悪意の介在が必須からだ。(任意罵倒)→悪意がないか悪口じゃない!という自分の中での論理が誰にでも通用すると勘違いしてるんだろう。自分他人区別がつかない4歳児くらいの思考

どうしようもない馬鹿処世術なのかもしれないが、それを息子に押し付けんじゃねえ。馬鹿は生きてるだけでクソ迷惑。4歳児レベル人間子供を産むな。兄が自分のケツも拭けねえゴミに育ったのも、お前が一生懸命ケツ舐めてたからだろ。どうしてこんなふうに育っちゃったんだかってお前がそう育てたんだよ。

みたいなことをチクチクと言ってるんだが、めちゃくちゃ怒るんだよね。自分に対する悪意にはものすごく敏感。もう脱力した。親の言うことをまんまコピーして、「今のは悪意で言ったんじゃないよ」とか言えば、「どうしてこんな子に育ったんだか」だそうだ。その後はずっと無視で、大人対応のつもりらしい。「それは都合が悪くなったからだんまり、であって大人対応ではないよ」と、追い討ちをかけたら私愛用のマグカップを全力で床に投げていた。割れなかったので非常に滑稽だった。こんなのに「被害妄想が激しい」とか言われたことを本気で悩んでたのか。私は馬鹿だなぁ。

本当に会話をパターンしかできないんだろうね。都合が悪くなったら黙って会話を拒否すればそれ以上攻撃された経験もないんだろう。それを大人対応勘違いしちゃったので、こういう中身ガキの大人ができる。そして簡単に、盛大にバグる

今度帰省した時はどんな悪口を言ってやろうか。どんな罵倒をしてやろうか。そしてバカ最後捨て台詞は何か。「社会通用しない」ですら「子供に強く反発されたときに言う言葉」くらいのパターン認識出力だし、なんなら今私は精神的に全く向上しないままバリバリ社会で働いてる。私の予想は「今に分かる時が来る」だ。年上である限り使える捨て台詞として優秀な一言だ。あのバカを、あのバカ理論で徹底的にやり込めるのが楽しみでしょうがない。バカが嘆いたり怒ったりするほど、私の正しさが証明されていく。

「どうしてそんな酷いこと言うの」「親に感謝はないのか」だって?「まず悪意に取るのがおかしい、それを悪意ととるのが激しい被害妄想だよ。反応する方が悪い。そうやって自分ばっかり攻撃されてるっていう勘違い悲劇のヒロイン症候群って言うんだよ。あーかわいそかわいそ。そうやって過剰に反応してたら社会通用しないよ。」というパターンで返そう。情に訴えかけてきた→お前の被害妄想。やめろと言ってきた→お前の被害妄想

さて、予想される捨て台詞「今にわかときが来る」に対して、何て言えば発狂してくれるだろうな。徹底的に会話をパターン化しないと、あの相手を黙らせるワード並べるマシーンには勝てん。ちょっとでも黙ったら精神勝利からの「まだ言ってるの」が来る。それに対してもカードはあるが、精神勝利すら感じさせずに一気に倒すと発狂レベルが2段階上がって達成感もひとしおだ。また食器八つ当たりが見れるかな。

2020-06-06

anond:20200605114324

差別」についてもう少し踏み込んで考えることから始めよう。

人類にはみなパターン本能があるので、「偏見100%捨てて対象ありのままをみよう」みたいな綺麗事絶対に達成されない。

パターン本能がなくなれば人間は何をするにもいちいち長考しなければならなくなって早晩滅ぶ)

では差別はなくせないのか?といえばそれは違う。

偏見認知問題だが差別行為問題からだ。

ガタイのいい黒人を見て「怖っ」と感じたり、不潔な容姿のやつを見て「きもっ」と感じるのはこれまでの経験から導出されたパターン認識であり、変えるのは容易でない。

でも怖いから撃ち殺したり、キモいからイジメるのは差別的「行為」であり克服することができる。

黒人を殺したらちゃん処罰されるようにする。不起訴で終わらせたり無罪にしたりしない。

ブスでも採用する。書類選考で落としたりしない。学校イジメるような奴には罰則を与える。

行為を禁ずることで差別はなくなる。

まあここまで書くとわかるだろうが元増が問題に感じているのは差別ではなく偏見のほうだろう。

はっきり言って偏見はなくせないし無くならない。

せいぜい塗り替えるくらいしかできない。

黒人=かっこいい、ブス=面白い、に。

塗り替えたら塗り替えたでまた別の問題が出てきたりするから終わりはない。

けど今よりマシにはなるかもしれないから頑張って塗り替えていこう。

2019-10-23

anond:20191022210548

気にしすぎ。ADHDにも症状に幅があって、元増田10段階で3くらいに思う。

それくらいの症状なら大体の人は「性格」や「天然」という言葉で片づけられて普通に過ごしてる。

察しが悪いというが、察せてないという事実を察せている時点でだいぶマシ。

定型のやってる無言コミュニケーションエスパーのように見えるかもしれないが、

所詮パターン認識なので、多少物覚えが悪いという程度で自覚を持っておいて、

その都度一個一個暗記していけばいい。

元増田ADHD的な習性を持っていることを隠したがっているようだが、

察しのいい周囲の定型にはとっくにバレている。

それでも親や友人が離れていっていないということは、

それらはちょっと面倒くさい性格という程度の認識で、

ちゃんと受け入れられているということだ。

人はわかりやす人間を好むので、下手に隠さず、

迷惑かけない程度の軽度の失敗を周囲に次々報告してみてはどうか。

片付けについては、断捨離お勧めする。

無い物は散らからない。

行動に余裕がないのは睡眠の質の悪さが影響していると思われるので、

増田一般教養の「睡運瞑菜」を実践すればだいぶ改善するはず。

精神科に行く前にまずは上記ちょっとした習慣を身につけるといい。

習慣づけというのはADHDにとってはそれ自体ウルトラハードワークかもしれないが、

仮に診断が下りたとしても処方薬を飲むという習慣はいずれつけなければならないのだから

2019-06-30

anond:20190630114238

ほんとこれ

問題文読まずにパターン認識パターン出力。

もしくは前の奴が言ってたことの迎合

そういう奴が過半数なのがはてなブックマーク

2019-06-13

anond:20190613132617

パターン認識による判別は、人間機械に敵わない

機械は疲れないし、同時に何万人も判別できる

たとえば人間は1時間10人、1日100人、1か月2000人、1年で24000人診察するところを、同時に5分で24000人診察することができる

2019-03-19

ヒザ痛で医者にかかったりクスリとか飲むのは無駄だと思う件

あくまでオレ個人経験則としてなので、他の人が違うと言っても知らんw

ちょっと前に、とある法事の席で長時間座って窮屈な姿勢で居たせいだと思うんだが、左膝の関節がイタイイタイなのであった。

もちろん、もう50代という年のせいもあるだろう。

歩けないほどではないのだが、左足をつくたびに痛みが走るので、若干ビッコ引いた形で歩かざるを得ない。

近頃では、監視カメラ映像から顔が判別できなくても、歩き方のパターン個人識別して追跡とかできる技術もあるそうだが、きっとそれ以前のオレと、ヒザが痛くなってからのオレは、同一人物とは認識されないだろうw

で、つらいけど頑張って毎日愛犬の散歩とかで30〜40分歩いたりしてたら、医者にも行かずクスリも使わず、あとマッサージやら整体やらテーピングやらいろいろ世間ではこういう時に行われるであろう対処を全くしてないのに、2週間くらいでかなり痛みが退いて、歩きパターン認識で元のオレとバレるくらいにスタスタ歩けるようになって来たわ。

結論:ヒザ痛は時間解決する。

2018-08-11

医学部女性差別問題が起きてる今、昔俺が書いた日記を読んでよ!

から医者を目指す人の気がしれない

https://anond.hatelabo.jp/20171217013541

医者になるやつの気がしれないの続き

https://anond.hatelabo.jp/20171219000743

上の日記は近い将来、AI医者にとってかわられるって話ばかりです

今のAIって、機械学習とかニューラルネットワークとかDeepLerningとか言われてますがそれって結局は特徴量を覚えてパターンとして覚えて当てはめてるだけなんですよ

「それって何?」

っていうと、つまり微分なんです

微少変化を出して記憶しているだけ

パターン認識なんです

ところで話かわりますIQテストって要はパターン認識とその適用ですよね?

ちなみにおっさん小学校の時に130ぐらいでした(自慢)(でも東大はいけませんでした涙)(メンサとか無理涙)

あれは例題の変化を読みとって、そこから次を適用する

まり微分して、積分しているわけなんです

(通じなかったらごめんなさい)

今のAIってパターン認識の微分はできるんです

病気の診断って、結局パターン判断でしょ?

うそれは人間AIに勝てない時代になります

ただ積分はできないっぽい

(もしかしたら私の勉強不足でできてるのかもしれないけれど)

囲碁人間に勝ったAIalphaGoだって積分ができないから全てのパターンを超高速で計算して、それぞれの局面微分して評価して次の手を決めてるだけなんです

高度な資格必要職業って、結局記憶力とパターン認識じゃないですか

人間コンピューター記憶パターン認識で勝てないんですよ

それだけやってる人は職業を失うんですよ

という盆休みで嫁と子供実家に戻ってて自由に酔っ払ってるおっさん戯言でした!

積分力を鍛える!」

とかではなく、人間と今のAIの違いって何かを成し遂げるために試行錯誤する、その意思や実行力だと思うんですよね

人のできること、AIのできること、その棲み分けを上手くやればもっと素敵な未来が開けると信じています

2018-04-25

anond:20180425105446

認証とか行動パターン認識AIとの組み合わせが実現すれば

実効性はすぐ出せるでしょう。

視線の不自然な動きとかわかるようになってるし。今でも。

2018-03-09

「またナントカ案件か」思考法の危うさについて

はてブでこのようなことを言ってる人をよく見かける。インテリはてなーに対してはわざわざ忠告することもないのだが、インテリはてなーフォロワーワナビーインテリではないので、ここでちょっと申し上げておいてもいいのではないだろうかと思った。

「またナントカ案件か」思考法において彼らが行っているのは、物事自動的パターンA、パターンBといったように振り分けることである。もちろんこういったパターン認識情報を素早く処理できるというメリットがある。パターンAであればそれへの最適な解答はαであり、パターンBであればそれへの最適な解答はβであるというように。彼らはそれがナントカ案件である認識した段階ですでに最適解を反射的に出しているわけだ。問題認識と解答がほぼ同時に行われている。刺激に対して反応が決まっている。

しかにこれは非常に合理的判断のように思える。同じようなパターンなら同じような解答が最適になる蓋然性は高い。しかし彼らはその問題が以前の問題と比べてどの程度類似していてどの程度類似していないかについてまったく考えていないのではないだろうか。彼らは自分思考法の陥穽を十分に理解しているだろうか。

物事というのは細部が重要である。細部の差異認識し、その都度そこでしか発生していない特殊条件を勘案し、適切に処理できるかどうかに知性の差が現れる。どんなに素晴らしいデザインであっても、設計がその場に適応したものでなければ効果が得られない。「またナントカ案件か」思考法においては細部の差異自動的に切り捨て、その場の状況に合うかどうかの深慮もなく、決まりきった解答αやβを放り込むのだ。そして「これで万事解決!」そう彼らは思っている。

この思考法を採用している者は物事を分かった気になっているが、正確に言うならば、彼らが分かっているのは物事から細部の差異を切り落としたあとに残った理想空想上のイメージである

彼らは物事の正確な認識を避け、「またナントカ案件か」思考法によって情報処理の負荷を軽減し、空想上のイメージに飛びついてそれを現実だと思い込む。そして、いまや現実と同じ価値を持つにいたった空想上のイメージについて彼らは解答αなりβなりを提示して、すべてがうまくいったような気になっているのだ。物事パターンAそのものであれば彼らの解答αで完全に片がつくだろう。しかし世の中はそれほど単純ではない。それは問題矮小化議論の簡略化にしかなっていない。

物事にはすでに用意されたパターンによっては拾いきれない膨大な背景が存在し、その背景の要素同士がさまざまに絡み合って、一つ一つの物事をそのときそこにしか存在しない独特のものにしている。

情報を受け取ったとき第一印象として、パターンAに類似している、あるいはパターンBに類似しているなどと察するのは問題ない。賢い人は一瞬でそういった思考をめぐらせて大体の全体像を把握する。しかしそこで「これはパターンAに類似しているからαをやっておけば問題ない」とするのははてなーに求められる態度ではない。類似したパターン検索するのは始まりにすぎず、むしろそこからすべての議論が始まって深まっていくはずなのだ

だがどうもこういったことができない人をよく見かける。「AだからAなのだ。だからαすればよい」などといった態度はどれほど知的な態度だというのだろうか。こういった種類の人間自分の有するパターンの数を誇っているのかもしれない。「俺は1000のパターンを持っているか現実対処するには十分であろう」などというように。こういった傾向を「知識オタク」と言えるかもしれない。

しかし実際のところ、彼は1000個のボタンと、そのボタンを押すことによって得られる効果を丸暗記しているだけなのだ。Aを押したらαが出てくる。ただそれが1000個あるだけなのだ1000個では現実を生き抜くには少なすぎるだろう。それなら1万か、10万か、100万か?

おそらくそういうことではない。

こういった「またナントカ案件か」思考法によると、完全に未知の問題には対処できないのだ。未知の問題に挑んでいくのが知性というものではないだろうか。

安易判断を下す前にまずは物事をよく観察し、情報を揃えてみてはどうだろうか。SNSを中心にやっているとインターネットというのは速さが求められがちだが、実は自分のペースで好きなだけ考えることができる空間でもある。

かつてお笑い芸人おぎやはぎが「一概には言えない」と言っていたことがあるが、まさにこれなのだ。こういった態度にネガティブな印象を持つ人も多いかもしれない。しかし一概に言えないということは何も言えない、言わないということを意味するものではない。むしろ何かを言おうとしている態度である。だから何か言うまで待ってほしいし、十分に待つべなのだ

デマ情報嘘ニュース拡散問題になっているが、「またナントカ案件か」思考法ともつながっているのではないだろうか。情報を見た瞬間に「これはひどい」あるいは「これはすごい」と認識し、それですべてを理解した気になってしまう。背景にどういった事情があるのか記事バイアスはどう評価できるかなどを考慮せずに、あるパターン類似した情報を、「きっとあれのことだろう!」と自分の中にある既存イメージに結びつけて理解した気になってしまう。現代インターネットには速さと同時に短慮がある。あるいはそれは短慮ですらなく、自動化されていて、ほとんどbot化しているとも言えるかもしれない。

どうか考えることをやめないでほしい。昨日うまくいったやり方で今日明日も乗り切れると信じるのはやめよう。

2018-02-17

anond:20180215230733

テンプルグランディンによれば、世の中には

の3パターン居るそうな

旦那さんはそのうちの視覚特化型と考えられる

2017-10-29

純粋な観戦やハイレベル試合を求めるファン層はE-Sportsにありうる

https://anond.hatelabo.jp/20170922175229

純粋な観戦とかハイレベルな観戦をするファン層っていうのがE-Sportsにありえるのか俺は疑問に思ってる

杞憂しかない。

eスポーツを観戦するのは、ハイレベルな戦いを見たいからだ。

この日記を書く一人がそのファンであるのは明らかだが、多くのゲーマーに聞いても回答は同じ。

eスポーツ運営サイトのCyACが、2017年ゲーマー対象としたアンケート実施した。


CyACゲーマー国勢調査2017春 eスポーツの認知と参加・動画配信の利用状況

https://cyac.com/node/133133

全4459件の回答を見ると、観戦目的の大半が「自分ゲームスキルの向上」だった。次に多いのは「大会イベントを見て楽しむ」。

選手キャラクター性や大会雰囲気ではなく、純粋選手の上手いプレイを求めてる訳。

もちろん、個性的プロゲーマーを見に行くという動機もあるが、やはり中心となるのはゲームの腕前だ。


>そこまで理解度が高かったら「この試合も前に見たパターンだって」感じで観戦しても

パターン認識ほとんど流れがわかっちゃって新鮮な体験にならない

今年のWCSを見てないのか? League of Legends世界大会

韓国プロチームが観客の度肝を抜くプレイをして、「今までこんな試合たことない」と世界中驚愕した。

理解度が高く、経験豊富な実況・解説プロゲーマーの三者までも呆気にとられていた。

例に出したLeague of Legendsなら、パターン通りに試合が進みがちでゲーム時間も長いから、退屈な時間は少なくない。

しか偶発的に好プレーや名試合が出て脳を刺激されるから、またその場面を目にしたいがために観客は観戦し続ける。

2017-06-05

http://anond.hatelabo.jp/20170605140925

30代後半のオッサンだけど

あなたは頭が固くて、それは加齢のせいというより多分元から固かったのだと思う

頭が固いというのをもう少し別の言い方をすると

パターン認識貧困ということ

特に東京喰種』なんて、『寄生獣』でやったテーマを焼き直しているようにしか見えない。主人公も結局何がしたいのかよく分からない。

すごーく大雑把に切るなら『東京喰種』と『寄生獣』に設定の共通点(人喰い生物社会に紛れ込んでる)はあるけど

注力されてる部分も提供されてる食べるところも全然違う

なのに表層的設定の類似点だけを見て『寄生獣』と同じ目で読もうとして読めないっていうのは

これはやっぱりパターン認識が貧しくて、更に新しい物を獲得する為の柔軟性も欠けてるということ



もちろんこの2作なら『寄生獣』の方が読みやす

ただどうも、あんたは『東京喰種』以前に『寄生獣』もよく理解出来なかった人のように見える。

寄生獣』だけでも理解していれば、『東京喰種』と『寄生獣』のテーマが同じなんてことは言わないと思う

まりあんたは若いから結構頭の性能が悪かったのではないか

2017-04-21

上達の術

最近いろんな音ゲーを始めてみて思ったのは,上達のプロセスには一定パターンがあるっていうこと。

他の分野だと勉強楽器あたりもこの感覚に近かった(気がする)。

こういうのを自分の中でパターン化できるといろんなものが得意になるんじゃないかなーって思う。

特に重要なのは自分よりも一つ上のレベルを定期的にチャレンジしてみること」。

(少なくとも僕の場合は)ついつい少しづ難易度を上げて段階を踏みたくなるんだけど、自分が追いつかないくらい難しいものコンスタントに挑戦したほうがより俯瞰的視野が手に入ってたような気がする。

音ゲーならノーツの分解能やパターン認識が広がるし,勉強なら概念の結びつきを意識やすなるみたいな。

難易度へのチャレンジし始めは結構頭を使うんだけど,続けていくと無意識レベルでできるようになることが多い。

こうやって少しずつ高難易度のもの無意識下で作業ができるようにしていくことが上達のプロセスなんだと思う。

2017-02-21

深層学習って誤訳なんじゃない?

なにが深層だ!多層学習だよね?なんでdeep learningを深層学習なんて訳しちゃったの?

しかdeepって深いって意味から多層のニューラルネットワークを表すのに深層。分るよその気持はわかるよ。

でも日本語で深層って言うと深層心理という言葉もあるとおり深いところにあるものというイメージだよね。

英語deepは深さ、つまり奥行き=層の厚さというイメージをちゃんと与えている。

なのでそれをそのまま深層って訳しちゃだめなんじゃないの。

みなさん御存じのとおり、deep learningが学習するのは深層ではなく表層です。

例えば画像認識deep learningのアプリケーションとしてよくとりあげられますが、

あれはおもにCNN(Convolution Neural Network)という層があって、従来の画像認識問題では、

前処理にあたるものをneural networkの中でできるようにしたために可能になっています

これはネットワークのなかでは前段で深層というより表層ですよね。

人工知能の深層というと、画像意味理解したり(そういうアプリケーションもあるようですが、やはりパターン認識の域を出ていないと思います。)

論理構成したりということが知識としてではなく知能として学習可能になってこそ深層と呼べるのだと思います

しかし、deep learningが人工知能研究イノベーションを起したことも事実です。

このいきおいで研究が進めば真の深層学習が実現する日も近いかもしれないですね。

2017-02-20

いま生来の禍禍しさをパターン認識にあてはまったところであなたと呼びかけられるに足るヤツではないし。くしゃくしゃになり別れた。

2016-12-11

http://anond.hatelabo.jp/20161211080737

高機能自閉症の人でも他人感情を把握するのはやっぱり難しいのだけど、まれパターン認識を駆使して凄く普通にみえる人というのがいて、そいう高機能自閉症の人を「高度に社会適応した自閉症」と言われてるのを本で読んだナリ

2016-11-22

東ロボから派生した教育論はなんなんだ

文の解析が上手くいかいから東ロボプロジェクトやめますってそりゃないですよ。

しかも500億文規模のデータ必要でそんなのないからって…

最初のコンセプトではスモールデータビッグデータと戦うって言ってたじゃん。

プロジェクトの初期で「ビッグデータ計算機のパワー勝負になるから資金力の勝負になってしまう。我々はスモールデータで戦う」って、かっこいいこと言うなあと思ってたんですよ。

それがビッグデータ無いと打つ手いから辞めますって、コンセプトの部分で失敗してるじゃないですか。

そんな場で「教育論」を高尚に語られても研究の失敗から話逸らしてるように見えてなりませんよ。

しかも「成績の悪い子は読解をパターン認識でやってるのでは?」って目新しい視点なのか疑問だし…

2016-03-13

AIAI言ってるけど、今のAIなんてパターン認識じゃん。CPUとかが進歩して超高速でパターン認識できるようになった結果それが知能っぽく見えてるだけだろ。

何も凄くないわ。

2015-09-27

http://anond.hatelabo.jp/20150926152717

所詮将棋なんてパターン認識だろ。脳のごく一部しか使わないような連中に戦争指揮などやらせちゃいけないよ。

2015-01-27

http://anond.hatelabo.jp/20150126204524

バイオ系は、つぶしが効かない。ポイントは、そうなんですよね…。

そういう意味で、機器分析的ことは、まだ、マシかなぁと。

数学は、もう学ぶには、年を取り過ぎているかもしれません。

確かに主成分分析流行りの統計的手法をなどを良くわかろうとするならば、線形代数とか知っている格段に良さそうですよね。

もしかして、普段から結構レベル高い人を相手に、されていますか。旧帝大系か、早慶レベルの人ですか。というか、アカデミック仕事を得ようとするならば、当然ですかね…。

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プログラミングといっても、csv file のサイズも、せいぜいExcelで開くことが出来る程度の量のデータです。

多くても5000行もありません。

でも、Rでloopで回して、ggplotでグラフを描く、optionを変更とかは、しています

pythonは、プログラマーの人にも、手伝って貰って、csvから、matplotlibを使ってなんとか、望んだ形のグラフを書ける程度です。

(Learn python hard way なるものを途中で挫折レベルです。)

業務で、それらのR, python技術を使える環境にあるので、学んだほうが、自分の為にも、職場の人の為にも、なりそうですね。

プログラミングを書けるようになるには、Stack OverFlowとか、英語ドキュメントを読めるとやっぱり、違いますよね。

英語が出来る外国人っていいなぁって思います。もちろん、日本人でも。

はてなで、ブックマークがたくさんついていたので、あの記事も読みました。

イシューから...本も買って、読みましたよ!

「圧倒的に生産性の高い人(サイエンティスト)の研究スタイル

http://d.hatena.ne.jp/kaz_ataka/20081018/1224287687

経験が浅いうちは、経験のある人とのディスカッションコールドインタビューという手法が大切、ということを思い出しました。

話すこと、ディスカッションの大切さを忘れないようにします。

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はてなー技術的な動向としては、データサイエンスって流れみたいですね。

分化が激しそうですね。

機械学習は、たとえば、slide shareで、パターン認識機械学習入門

http://www.slideshare.net/mmktakahashi/ss-13694313

なんか、スゴそうってことぐらいしか、わからないです。

オライリー本の「入門 機械学習」Rで、書くやつです、これは、買いました。

そういうことならば、道としては、間違ってなさそうですね。

自分の興味で食べていけそうな感じも、ないわけではないですね。

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ただし、時間キツイですね。

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整理する力や弱点が多いので、どう対応していくのか、考えながら、上述の技術的なことを学びたいです。

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