はてなキーワード: 深層学習とは
どうせ官主導ではうまく行かない。だが、理想論をぶち上げる意味はあるだろう。
※計算基盤を自作するのは非常に重要で、そうしないと、GPUクラスタ内での並列化や通信ネットワーキングなど、ChatGPT を動かすためのコアの機能を獲得することができない。正直、ここを外資に握られてたらどうしようもないんじゃないか。
2016年に大学を卒業して、新卒で入ったところが若手はセミナーや講演会にドンドン行ってこい方針の会社だったので、社会人1,2年目の頃は学ぶ意欲半分、仕事サボりたい欲半分に色んなところに行きまくってた。
せっせと足を運んだところで、偉い人たちの話を聞いても大学出たての自分には何を言ってんだかよく理解できなくて、受講報告書に何を書くべきか悩み、いつもウンウン唸っていた記憶がある。
そんな中でも唯一「これは!」と思ったものがあって、あるベンチャー企業社長の講演で「めちゃすごいスパコンを開発して、不労社会を目指してる」という話。
なんて素晴らしい理念だ!といたく感動し、帰社してから同僚たちにも「最高にクールでホットなベンチャーがあったぜ!」と吹聴しまくったのだが、少し後にその社長は詐欺で捕まっていた。信じていたのに、悲しい。
まあ社長が詐欺で捕まった話は置いておいて、そういった講演会に行くたびに耳にしていたフレーズで「シンギュラリティ」という言葉があった。
社会人になる少し前からそういう概念があるということは知ってはいた、が、正直、都市伝説のようなものだと思っていた。ノストラダムスの大予言みたいな。それの現代版。
セミナーや講演会に行く度、日本を代表するような企業の役員の口からシンギュラリティという言葉が出て、それを当たり前のものとして扱っていることが違和感で仕方がなかった。みんな関暁夫になっちゃったの?って思ってた。
ちょうどその頃あたりから、人工知能がどうとか、深層学習がどうだとかが当たり前のようにテレビなどのメディアでも目にするようになった。
新発売の電化製品の売り文句はどこもかしこも「AI搭載!」だった。良いものもあったが、素人目にもお粗末だと分かるものに対しても何でもかんでも「AI」と名付けられていて、まあ所詮は人類にできることなんてこんなもんよな、冷ややかな目で見ていた。
しかし、自分が鼻くそほじりながらポテチ食ってYouTubeを眺めている間に、世界の技術者たちはガチでそこに向かって進んでいたらしい。
DeepLを初めて使った時、翻訳の精度はともかく、機械ってもうこんなに違和感のない日本語を作れるんだ!と感動した。
エキサイト翻訳で再翻訳してゲラゲラ笑っていたあの日が懐かしい。もう15年以上も昔のことだったか。
そしてBingAIやChatGPT、あといろんな画像生成系のAIもよく分からんがとにかくすごい。今まで自分の観測範囲になかったからか急に現れたように感じたけど、技術がドカンと一気に進化したように思えて、なんかもう恐怖すら覚えた。
これから世界はどう変わっていくんだろう。あの社長が言っていたような社会に、本当になるのかな。シンギュラリティは本当に来るのかな。
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近傍領域の研究職で、深層学習でも論文は何本か書いたけど専門ではないから頓珍漢なこと書くかもしれない
ものすごい計算力があれば性能が上がるっていう相転移の雛形はtogetterで書かれてた中で言うなら10年前の深層学習の時の発見だけど、
みんなどうせ限界があると思ってたら実際には(10年前に予想できたものと比べても)全然限界が見えないし、さらに進化の余地が残りすぎててビビってる、最近さらに進化してしまった、くらいの印象だった 少なくとも俺は衝撃を受けたよ 特異点の話してた時の見通しからもズレ始めている
あと研究職でも理解はできてないと思うよ 色んな理論とか実験結果が出てるけど仮定が強すぎたり作用機序がこじつけだったり、いまいち本質が捉えられてる感じはしないし、関わってる人の数が多すぎて言ってることバラバラな上になんかそれっぽい理解が進んだか?ってぐらいには別のテクが台頭してきて振り出しに戻るみたいなのをずっとやっている
昔は学生が変な話を持ってきたらいやそれは間違いでしょうとかすぐに断言できたけど、今は え?そんな夢みたいなことできるの?って自分の嗅覚が全然信じられないし、論文読んでみても著者自身がなんで上手くいくのかわかってないっぽいし、混迷を極めている
GPT (Generative Pre-trained Transformer) は、自然言語生成タスクに特化した深層学習モデルです。GPT は、大量のテキストデータを学習し、そのデータをもとに新しい文章を生成することができるようになっています。
GPT を使った chatbot は、会話をするときに、人間のように自然な文章を生成することができるため、人間と会話するように感じることができます。また、GPT を使った chatbot は、会話をするときに、人間が考えるように、文章を生成することができるため、人間に近い会話をすることができるようになっています。
そもそも新しい絵柄とか鼻で笑えるので
君たち2歳児の描いた絵で抜かないでしょ
2歳児の描いた絵という情報があれば特殊性壁の人たちなら抜くかも・・・?だが、視覚で拾える情報では抜いてない
なぜならウケる絵柄ってのはパターンがあるからだ。パターンがあるものを学習するのはむしろ機械のが人間よりも得意
パターンに沿ってカスタムするだけで、ハイ!新しいキャラクター・絵柄やん
Crypkoについて https://crypko.ai/
Crypkoは、深層学習を応用した画像生成モデルの1つである「敵対的生成ネットワーク」(generative adversarial networks、GAN)を使ったキャラクター生成プラットフォームで、PFNが2022年4月から提供を開始しています。Crypkoでは所定のアプリ内ポイント(Crypko Point、クリプコポイント)を消費して、人間のイラストレーターが描画したような高品質なキャラクターの生成、融合、属性変更が可能です。また、生成したキャラクターをライブラリに登録・公開したり、他のユーザーのキャラクターをお気に入り登録したりすることで、Crypkoプラットフォーム上の新たな創作コミュニティに参加することができます。現在、Crypkoには8万人以上のユーザーが登録しており、すでに300万点以上のキャラクターが生成されています。また、有料プランは日本・韓国・中華圏・米国からの決済が可能です。
動作イメージ(2019年のコミケで公開されたヤツ)→ https://youtu.be/TZqNlpJpXjc
例えば深層学習を利用したイラスト生成システムはだいぶ前からあるという事実の一例を書いた例 ↓
https://anond.hatelabo.jp/20221009052438
そもそもだいぶ前に日本のメーカーすらキャラクターを自動生成するシステム出してるのだが?
本当そういうとこだぞ
Crypkoについて https://crypko.ai/
Crypkoは、深層学習を応用した画像生成モデルの1つである「敵対的生成ネットワーク」(generative adversarial networks、GAN)を使ったキャラクター生成プラットフォームで、PFNが2022年4月から提供を開始しています。Crypkoでは所定のアプリ内ポイント(Crypko Point、クリプコポイント)を消費して、人間のイラストレーターが描画したような高品質なキャラクターの生成、融合、属性変更が可能です。また、生成したキャラクターをライブラリに登録・公開したり、他のユーザーのキャラクターをお気に入り登録したりすることで、Crypkoプラットフォーム上の新たな創作コミュニティに参加することができます。現在、Crypkoには8万人以上のユーザーが登録しており、すでに300万点以上のキャラクターが生成されています。また、有料プランは日本・韓国・中華圏・米国からの決済が可能です。
動作イメージ(2019年のコミケで公開されたヤツ)→ https://youtu.be/TZqNlpJpXjc
聞いたことも無い中小企業だけど、海外の売り上げがメインで海外によく行くから、求人は大卒オンリーはまぁわかる
ぶっちゃけ高卒でも、適当に役職つけとけばビザ問題無いのだが、
あまりにシニアマネージャーが年若いと国や時期によっちゃツッコミを受けることもあるのかも知れないし、
宗教的熱狂+若者の物知らず+人件費節約で走りたいフェーズなら『そうなんだ』と言う感じだ
聞いたことも無い中小企業だけど、そこそこ専門性があることやっているから、求人は大卒オンリーはまぁわかる
mechanical engineer が欲しいケースもあるかも知れないし、
今時期だったら、自然言語処理技術・深層学習技術の研究のバックグラウンドを持っている人間を欲しいケースもあるかも知れない
ただそれ以外のケースで、新卒でもなく第二新卒でもなく"中途"で大卒オンリーで求人出しているのって、
『大手企業で働く高卒よりも安い給与・悪い待遇で良いよ』って言ってる大卒の社会人が本当に欲しいですか?
多少、世慣れしている場合も、経験によっては学歴不問・給与応相談とかほざいていて、
こんなんほざいて許されるのは、大大大企業もしくはフリーランス並みの高給払える企業だけなんやで坊や・・・
世間知らずと言う他無し
車内の人間を検知し
深層学習なしでは難しい。同じでなくともそれに相当するレベルの実装があると見るのが妥当。
疑う根拠の方が薄いと思う。何かの動きを検知するだけなら画像の差分にせいぜいフィルタを掛けるだけだから簡単だが、誤検知などのミスが起こりやすいからね。その場合は引用部分のような書き方はしないでしょう。
どこにも深層学習使ってるって書いてないけど
これは、ディープラーニングの物体認識の技術を応用しているんだけども、
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.itmedia.co.jp/news/articles/2210/05/news181.html
「数年前なら同じシステムでもAIって言葉は使ってなかっただろ。」
とあるんだけども、槍玉に挙げて申し訳ないんだけども、これはAI技術そのものなんだよ。
というか、これをAIと言わなかったら何をAIというのか、というものなんだけども。
(強いAI弱いAIとかいうややこしい話があって、まだAIはないとかいう議論はあるけども、
とりあえず世の中のAIと言われるものの筆頭技術だよ、という意味で。)
これは、ディープラーニングの物体認識の技術を応用しているんだけども、
その精度がすごく上がって、今では人間が識別するより精度が高くなっている、というもので、
それを応用して、人間が残っていないかを識別できるようにした、という事なんだよね。
だから、バスワードだから、そうじゃないものにも勝手に当てはめてる例はあるだろうけども、
少なくともこれは、そうじゃないのね。って事で。
トップコメの人、消しちゃった。晒しちゃったからかな、ごめんねー。
でも他にも同じような事書いてる人は散見されるので。
それで、センサーとか動体検知のようなローテクでもできるんじゃねって意見はあるけども、
それより人の目でざっと見た方が正確って話もあるんだよね。それだけ視覚情報は情報量が多いんだけども。
それを人の目以上の精度で認識できるようになったから、これだけ持て囃されてるのね。
という意味です。
ブコメに返信
>機械学習とアルゴリズムとディープラーニングとAIと人工知能の違いがわからない
AIと人工知能は一緒(Artificial Intelligenceの略がAI、日本語訳が人工知能)
機械学習は関数のパラメータフィッティングの方法の事、ディープラーニングはニューラルネットワークという関数での機械学習の事
(正確には多層のNNに対してだけど、どこから多層とするかは曖昧だし実質ニューラルで機械学習すればDLって事になってる)
アルゴリズムは問題を解く方法の事で、それをプログラム言語で書いてコンピュータで実行できるようにしたのがプログラム
そしてアルゴリズムやプログラムの中で機械学習やディープラーニングを使ったりする、という関係になるかな。
これで良い?
ごめん、ミスタイプです。出かけ前に慌てて書いたので(なので2重投稿してしまってる)。
申し訳ないけど、そんな余裕なかったです。単なるミスタイプです許して。
だからゴメンて。いっぱい指摘されてかかってるの気づいたよ。
あれ? 第三世代じゃなかったっけ?
(推論と探索が第一、エキスパートシステムが第二で)
>AIという言葉にいろんな色付けをして使いまくった結果、本来の使い方をするとツッコミが入るパターン、よくある。
それは確かにそうなんだけども、言葉流行っちゃうとしょうがない部分はあるのと、AI自体が定義が定まってない用語なんでね。
>実際にAIが使われているか否かではなく、一昔前なら人体検知機能とか命名してAIを主題にもってこなかったよねってことを言いたいのでは?
それはそうかもしれない。でも「本来AIではないものにまでAIという用語が使われている」ってニュアンスはあったよ。
(今残ってるコメントにもそういうの散見するし。意味なく名前だけ使う、とか。)
それに対して、DLの物体認識は今のAIブームのど真ん中だよって指摘したかった訳です。
>物体認識に深層学習を使ってるだけなんで「人工知能」でないことは明白なんだけど
今は深層学習(ディープラーニングの事ね)使えば人工知能って事に普通はなると思うんだけど、「明白」なんですか?
逆に何ならAIになるか、聞いてみたいです。
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