ワイAI研究者、AIのこと何も知らないのに語るアホが多すぎてイライラする

AIだけ特別な研究と思ってそう
数学や量子力学や医学もそんなもんやで

>>5
ワイは現時点のAI研究ってただのプログラミングだと思ってるで、なのに雑なイメージで特別感出されるのがきしょいね?

コードで語れとか偉そうなこと言ってるけど、その理屈やと数理最適化やってたワイの方が「上」やぞ
ひれ伏せよカス

>>7
数理側だよワイは
AI研究って思いっきり工学だからな

でもお前らも中身ブラックボックス状態で理解してないじゃん

>>12
それはそう
宝くじ仮説ーとか言ってるくらいやし

ロボットと聞いて人が想像するのが人形ロボットだったりサービスROBOTだったりするけど世の中のロボットの9割以上は工場で稼働する産業用ロボット
って話みたいなもんやな

>>13
そう、それよ
AIの知識ないのにAIを語るのは恥ずかしいからやめといたほうがいいと思うし、文系がシンギュラリティとか話すなって思う

最近知ったことを並べてそう

>>23
毎日arxivで論文読んでるわアホ
先月は論文1個投稿したし

進化する少女型情報体 MEMES/ミームズっていうAIと話すスマホゲーはいつサービス開始するんや?

>>26
AIとの会話かー
音声認識はだいぶ成長してるから、言語処理の方だろうな
Transformerアホほど論文出てるけどいうてもあと10年はかかると思う、ここ数年停滞気味だと思うわ
https://paperswithcode.com/task/audio-classification

個体識別するのに有能なモデルないか?教えてくれ

>>27
もうちょっと詳しく課題を定義してくれ

本物の人工知能はどこで作ってるんや?
実現可能なんか?

>>35
人工知能の定義によるけど
人間と同じような知性を目指すって意味だと脳研究との融合になるな、大脳基底核の情報処理とか生成モデルとか
工学的なアプローチだとどうしても課題に対する一対一対応になりがちなんだよ
なまじっか色んな役に立ってるせいで

研究室どこ出た?

>>36
身バレするから書けん
東大理工→MITや

小説の続きを書いてくれるaiとか見ると、2~3年後にはなんgの書き込みの1割がaiになっても気付けないくらいになってそう

>>39
redditで出来てるからやろうと思えば今すぐでもできるぞ

web Assemblyの既存のコードをJSに書き換えるあれって人工知能の枠組みに入るの?

>>44
人工知能の定義はなくてガバガバやし周辺の関連分野もアホほど広いから含んでええやろ

>>44
やってることは自動コーディングとかよりコンパイラに近いんやろうけど人工知能の裾野の広さからすると余裕で入るな

今存在してるAIってAIじゃなくね?

>>54
そらそうよ、ただのプログラミング

学部生みたいな痛いヤツやなイッチ

>>55
草
便所の落書きくらい好きにやらせてくれや、表じゃ下手なこと言えんから

機械学習で高い精度で予測できたとしても、計算過程が複雑でどこまで信頼するか難しそうよな

>>66
渡辺明「いくらAIが示した3番目くらいの評価値でも僕らからしたら打つわけがないってものは除外するし、AIの評価値が多少低くても人間が指しやすい手だから一応続きを見ておくケースもありますね」
dlshogi開発者「僕らはそのへんの取捨選択が出来ない、AI発展にはプロ棋士の監修が必要」

時系列やったらTransformerより畳み込みの方が好成績出て草

>>68
時系列でもタスクによるぞ

一般人に分かるよう解説しとくれや
専門家なんやろ?

>>70
すまん、何解説すればええんや

>>70
専門家のほとんどは一分野に特化してるから一般人のレベルを理解して分かりやすく言語化できる専門家なんて少ないぞ

sklearnでコピペ実装しか出来んけど許されるか?

>>72
趣味なら許されるが研究、ビジネスになると厳しい

修士入りたてくらいか?研究がんばれや

>>83
そんなにおいがするよな

ワイも数学できたらAI学習について勉強するんやけどなあ
この数年ずっと後悔してるわ

>>86
今からやればええやろ
40,50から数学学び直してデータサイエンティストとしてリーディングカンパニーで頑張ってますなんてよくある話や

>>86
1次関数分かればすぐ行けるで

某有名人の発言でファインチューニングして対話ボット作ってるんだけど有名人の特徴を模した発言は出力されるんだけど中々適切な返答が難しい
完璧な返答が無理なのは知ってるけどおはようございますに支離滅裂な返答するのはいくらなんでも……
これ解決できんかね
有名人の学習データの中に普通の対話文も混ぜたらいいのかなぁとか考えてるけど

>>95
そんなモデル公開されてるんか

たまに深層学習使って物体検出するだけのしょうもない研究で卒業するやついるよな
新規性の欠片もないやつ

>>97
査読誌に投稿しないんやったらそんなもんやろ

>>97
○○と機械学習or nn組み合わせてみました
最近の修士論文これ多すぎるよな
効果検証もままならないものばかりやし

強化学習と教師無し学習の違いが分からん
教師有りだけは区別出来るんやが

>>98
強化学習は報酬与えるんや
教師なしはそれすらないところで頑張るんや

脳はエネルギー食うから無駄な細胞経由してること少ないだろうしな
なんらかの意味がある可能性が高い

>>99
脳の情報伝達ってシナプス間隙での化学物質放出を利用した活動電位の伝導で成り立ってるんだけど、CaイオンとNaイオンの濃度調整するATP依存Ca-Naポンプでエネルギーの20%くらい使ってるのは素直に不思議なんよな
工学的に理解できん

「AIの画像生成って学習データの『コラージュ』なんでしょ?www」←こいつ論破してくれ

>>111
それはどうしようもなくね
人間だってゼロから生み出せることはないだろ
もっと汎用的な人工知能が作れればいいのかもな

AIとかIF文が一個でも入ってたらAIって事でええやろ
エキスパートシステムや!

>>117
知り合いがインプットとアウトプットを見比べて変換法則が分からなかったらAIと名乗ってよいというルール付けしてる

GPT3と同等レベルのgithub公開されてるモデルはもうあるで

>>118
日本語モデルもある?

AIの発展を見越して通訳業やめて普通にクリエイション入ったけど正解だと思う?
5年後10年後には通訳消えてる思って

>>130
うん、いいんじゃないかな

素人質問ですまん
将棋AIについて調べてるときに「ドメイン知識」って言葉が出てきたんやけど

AIの学習ってモデルとパラメーターを選択するだけやなくて学習の望ましい方向性とかそういうのも過程に組み込めるんか?
なんとなく大変そうやなぁって思うんやけど

>>132
報酬組み込むだけや

詳しそうな人がたくさん出てきてワクワクしてきたで
話してるの見てるだけでも楽しいわー

>>147
ワイもこれ
コテコテ文系やから中身はさっぱりやけどワイドショーとか見てるのより何倍もいいわ

AIオタク「モデルの構造がさぁw損失関数がさぁ(ニチャァ」
マンモス企業「パラメタ数ドオオオオオン!!!!!データ数ドオオオオオオン!!!!!!モデル・ソース非公開ドオオオオオン!!!!」

>>150
AI研究者「よっしゃこのオリジナル損失関数でいい結果出るまで計算機回して~」
AI研究者「はい100回に一回SOTA出ました~これでトップカンファレンス通します~」
トップカンファレンス「おっSOTAやん!載せたるで~」
ワイ「なんやこのゴミ論文」
こんなん多すぎ

個人で遊んでる分には楽しいけど本腰入れて学問として追求しようとするとクソだるそうだよな
競争ヤバいし

>>152
俺は統計畑だから横から見てるだけだが、数学、理論統計の牧歌的な感じと違って医学系の研究の早さだわ

AIに100%間違えてはいけないものを任せてはいけないということを理解してない人間が多すぎる

>>162
そこが最後の砦だからな
古典的数理統計が役割終えて因果推論に移ったのもそういう面ある

>>162
過去のチャートから株価予測させたけど失敗しちゃった♡ごめんね♡

ワイ会社で一人で機械学習やってくれと頼まれ泣く
既にあるモデルで推論すること自分でtf2使って訓練させてモデル作って推論するくらいわかってればええか?
anaconda入れた

>>170
anacondaは商用利用金かかるからやめとけ

ガチ勢は知らんけど適当にコードとかマニュアル漁ったらそれっぽいのワイでも作れるしそんな凄いことなんか
今AI言われとるのんただのプログラムやん

>>181
理論考えたりそれをパッケージ化してみんなが使えるようにしてる人はかなり凄いやろ
ビジネス課題に当てはめて結果を出す人もまあまあすごい

>>181
AI研究ってのは新しいモデルを作る方だからな、転がってる情報を作るのがワイらの仕事や

あと上にも出てたけど動物の個体識別というか人間の個体識別はできるんか?
manとかwomanじゃなくてこれは安倍 これは岸田みたいなのをやりたいんや
ライブラリみたいなのあるなら載せてほしい

>>188 これは無いんか?頼むわ
それはそうと株の予想とかって絶対無理やろ
未来の収益の割引現在価値がそれっぽく現在値の反映されてるだけでいくらチャートの左側を見ても意味ないと思うんやけど
直近3期の決算と現在の企業内のデータ見れてようやく予想できるかってとこやろ

イッチは研究者みたいやから聞くけど
研究不正ってどう思う?

>>197
人工知能だと不正しようがないからな
github出せばバレるし
実験データの捏造とかは死んだ方がいいと思う

stable diffusionのk_eulerサンプラーってなんで他と比べて収束早いの?
AIハカセさん教えてよ

>>214
画像生成はワイの専門じゃないんや
ちょっとgithub見てみる

凄い人のことはわからんがワイの会社でデータサイエンティスト言うとるやつはexcel使えば誰でもできそうなことやってイキっとるわ
というかそんなんばっかなんちゃうん

>>223
回帰分析使えたら今日からアンタもデータサイエンティストやで!!!

>>223
いうてワークマンみたいなレベルでそれが出来てるなら素晴らしいことやけどな

データサイエンス系の何かやるンゴって立ち上がった部署が何も成果出せずに潰されるフェーズに来たのがちょうど最近の流れな気がするわ

>>264
ほんまにそうやな
クソ強データサイエンティスト以外は早いうちにコンサル転職してデータ分析武器に生きてくのが一番稼げると思うわ

今は知らんけど流行ってた時期のデータサイエンティストって大抵excel職人なんちゃうん
というかワイがそうやったんやけど入門レベルのSQL文使えば完結するような仕事してたわ

>>278
身もふたもない話やけど他部署にいってデータ分析活かしますくらいならそれで十分やろ

AIによって会計監査の仕事なくなるってマジ?
法とかそっちの分野にはまだまだ介入してくる感じなさそうやけど

>>287
会計監査の仕事なくすとか法改正厳しすぎて実現するビジョンが見えんわな
既得権益や感情を乗り越えられないやろ

>>287
責任問題になるから無理