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2019-03-25

悲観主義と楽観主義

昨今ブームになっているdeep learningとやらの元になっているのは人の脳のニューロンネットワークである

人の脳のニューロンネットワーク統計的な結果に似ている

人の脳にとって入力自分自身経験である

まり

失敗の多い人生デフォルト期待値が失敗になる→悲観的になる

成功の多い人生デフォルト期待値成功になる→楽観的的になる

成功、失敗とは何だろうか?

テストで90点をとって100点がとれなかったから失敗

テストで90点をとって100点までもうすこしだったか成功

フレーミング問題ではないだろうか?

ではそのフレーミングを決める視点は誰が教えるのだろうか?

2018-09-18

anond:20180918141224

機械翻訳は困難とされてきましたが、昨今話題Deep learningで状況は一変してます

Google翻訳ニューラルネット使って大幅に精度が向上してますし。

Googleが開発したPixel BudsやGoogleレンズは端末性能の制約上まともなニューラルネットワークを駆動できずに精度はイマイチでしたが、新型iPhoneNVIDIA RTX2080のようにニューラルネットに特化したチップを搭載する機器が登場し始めており、かつ5Gのようにリアルタイムで大量データを送受信可能通信規格が普及すれば携帯端末で大規模なニューラルネット活用可能未来は数年の内に来ます

特に難しいとされてきた意訳についても、Deep learningによって実現可能性が見えてます

キャプションから写真写真からキャプションを生成するようなニューラルネットが既に実用化されていますが、「英語キャプション写真日本語キャプション」というように生成すると、写真説明する英語文章から日本語文章を生成でき、かつ単語単位で変換しただけでは得られない同一概念を表す英語日本語文章が得られます。これは意訳とほぼ同義の結果が得られており、さらに一歩推し進めて「英語抽象概念抽象概念英語日本抽象概念抽象概念日本語」と学習すると、写真を介さなくても直訳ではない翻訳文章を得る事ができるようになります

また「日本語英語」「英語中国語」というふうに学習させたモデルを使うと「日本語中国語」についての翻訳も(学習していないのに)できてしまうという研究結果もあります

上記のような現状を鑑みると、実用的なリアルタイム翻訳端末の登場はもうすぐだと思います

2018-09-17

文賢という日本語文章校正ウェブサービス

最近、文賢という校正という自動校正サービスを使い始めた。

初期費用一万円、月額二千円という高額ソフトであるが、

Deep Learning時代に、コンピュータがどこまで人の文章校正してくれるか気になったから思い切って買ってみた。

一万円出しても、わかりやす文章が書けるようになったら元が取れるかなと思って。

結論からいうと、便利だけど期待したレベルには程遠かった。たとえば、この文章推敲にかけると、

などのわけのわからない表現候補が出てくる。

エモい文章を書きたいわけじゃないんだが。

俺はウェブライターでも物書きでも何でもないので、ぶっちゃけ不要なといえば不要ソフトなんだが、今後の成長を期待して使い続けることにする。

https://bun-ken.net

そう、これは金を払ってしまったいちユーザー勝手ステマである

みんなも使うようになった結果、もっとエンジンが成長して俺が便利になるというストーリーを期待している。

なお、文賢を使わなくてもATOKパスポート契約して、クラウドチェッカーを使うという大正解があるが、

なぜかATOKがそこまで本気になって宣伝していない。

2018-05-01

やっぱり英語早期教育は要る

聞いてくれ、俺は真実に気が付いてしまったんだ。

日本人英語上手になりにくいのは、

英語発音識別する耳と脳がないから」

これにシャイ性格完璧主義が合わさり最弱に見える。

でもこれは「日本語の出来が良いから」という話でもあって、

子音+母音系統的に割り振られた日本語だと、

紛らわしい発音も少なくて、凄く発音識別がしやすい。

子音だけの音もないし。

英語を含む日本語以外の発音は大なり小なりややこしい発音があって、

その中では英語簡単な方なんだと思う。

から日本語以外の言語圏の人は英語発音をそのまま認識することができてる。

発音さえ正しく認識できてれば、

あとは頭の中で一回思い出すごとに、一回口に出すごとに、

脳がDeep learningして英語ちょっとづつ上手になるんだよ。

でも、日本人はいったん英語発音カタカナに変換して記憶している。

日本人が頭の中で思い出そうとしても、口に出そうとしても、

それは変換されたカタカナを出力してるだけ。

俺たちが思い出してるのはLearningじゃなくてラーニングなわけ。

LとRの違いなんてカタカナ思い出しても絶対わかんないわけ。

そうなると結局いくら勉強しても英語がうまくならないわけ。

対策としては英語発音系統発音記号込みで体得するしかない。

そしてそれには脳内日本語だけ対応聞き取りシステムが完成する前にやれば

負担絶対少ないじゃん。

東大君の人とかはその時間国語を強化しろっていうんだろうけど、

英語若いうちから触っておいた方が絶対コスパがいいと思う。

2017-11-16

冗談じゃなく2027年には次の仕事がなくなる。

レジ

運転手

料理配膳等の下級職

そうなると、八割以上の人、下手すれば9割の人、が仕事なくなる

恐らく理系院卒以外は仕事なくなると思う。

Deep learningを100時間でもかじれば、レジ打ち。運転料理配膳は置き換え可能なのがわかる。

八割近く仕事なくなるんだよ。恐ろしくない?

失職した人にも最低限の金が支給される世の中になるんだろうか。。

ならないだろうな。。いままで人心を失う国は崩壊した過去がある。他国に攻められやすくなるからね。

国防AIがするわけだから、もう人心とかどうでもよくなる。

そうすると世界各国で大衆虐殺に対する抑止力がなくなって、虐殺が起こる可能性はある。日本も選ばれた数百万人以外は虐殺される可能性もあるよね。

エリート

一般人

貧民

だったのが

エリート

AI

性欲用の家畜

みたいな社会構成になるかもしれない、

こわいね

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