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小さい頃から一緒に育ててればいいんですよ  で、一回時間かけて育ったら、それに別のAIを計算機速度で育ててもらう(重みコピー)のですねぇ、次から次へと え、もうやってる?

ご参考
https://newspicks.com/news/3438220
AIを常識的になる必要があるのか?

常識に縛られて、判断を誤ったり、意思決定が鈍ってしまう人間。そんなことに惑わされず、ドライに判断するからこそ、AIが優れていることもある。

枠にとらわれない発想をAIがサポートしてくれるかもしれない。人間のコピーをつくることを目的にしなくてもいいのでは。

人間との共生をAIだけに求めるのではなく、AIを活用できるように人間も進化する。あえて言うなら、AIハックも考えましょう。
医療をはじめ多くの分野でそうなのですが、基礎の基礎のアルゴリズムを構築するのは人力に頼らざるを得ない部分もあります。この記事になぞらえれば、深層学習で強化していく前提でも、「常識」の射程をまず決めないといけない。この「強化すべき原型を作る」こととの難しさが見過ごされている議論は巷にも多い印象です。パラメータの設定、教師データの質の担保などを超えられる時代が来れば、一気に変わっていくと思います。
人間には生まれながら常識があると錯覚しがちだけど、赤ちゃんの頃から長年の試行錯誤で常識を身につけており、同じプロセスを経ればAIも可能なはず。
例にある、窓際と自然光の連想には、家の中でハイハイさせる物理シミュレーションが良いかも。

=引用=
例えば「窓際に置いた」という言葉から、そこでは自然光が当たるのだということがわかるかどうかだ。この常識がわからなければ、この問いには正しく答えられないのだ。
常識ってある種のそれは身体性と強い結びつきがあると思います。

父親と息子の話で言えば、実際の父親ではなくとも「オヤジ」とか「パパ」って呼んだりしますが、これは父親という言葉にまつわる常識がこの記事で書かれている以外にも必要な要素を含んでいて、そういう要素を一定程度満たす場合にその言葉が用いられる、というか利用されます。

ちょっと例え話があまり良くないのでもう一つ書きますが、喉が乾くと水を飲みたくなるって常識ですけど、これってデータベース的情報じゃ無いですよね。人間にそういう物理回路=身体が備わってるから存在する常識なんですよ。喉が乾く機構を持たないコンピュータは人間からの伝聞=データベースを元に常識を構築しても、常識の本質が全然違うんですよ。

つまり言語的経験値(要はアーカイブ的、もしくはデータベース的定義情報)では定義しかねる非言語的意味論みたいなものもあるんですよ。そこが多分「常識」の本質なんだと思うので、結構難しいなと思いますよ。

まあ「人工無脳」的にポイント稼ぐことはできるとは思いますが。
ここでいう常識とは、「植物を窓の近くに置く」ことから、日光が当たるという推定をできることを指しており、これは、連想に近い。

窓から連想されることと、植物から連想されることの組み合わせの中で、組み合わせて使われることの多いものは、例えば日光と光合成だろう。

ある単語から連想される無数の単語と、別の単語から連想される無数の単語の組み合わせの出現率を計算することが、AIの常識獲得につながるのではないかと思う。
40年近く学んでますが、一向に理解できません。
AIの登場で、常識とは?という素朴な疑問が盛り上がると面白いのに。