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Sangmin Ahn @gijigae
アリババの人工知能チームが @Stanford 大学の読解力テストで人間に始めて勝ったのが、今年の1月。スコアは、 ・人:82.304 ・AI:82.44 グーグルの《BERT》でトレーニングさせた人工知能のスコアは何と、87.433!10カ月で5ポイントも上げている。人間とマシン、読解力の差は今後更に広がる🤖。 twitter.com/GoogleAI/statu…
小鳥遊りょう(レベル2) @jaguring1
Google AI ブログ Open Sourcing BERT: State-of-the-Art Pre-training for Natural Language Processing ai.googleblog.com/2018/11/open-s… 今、ものすごい話題になっているBERTの話(たくさんの自然言語理解タスクで衝撃的な成果を叩き出した手法)。 質問応答タスクSQuAD v1.1では、人間越えの性能!!! pic.twitter.com/ocQlHC3qMa
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Ryobot | りょぼっと @_Ryobot
GLUEベンチマークの全言語理解タスクでぶっちぎりのSOTA! 質疑応答タスクのSQuADでもSOTA! 話題の手法BERTってなにっ?(24層16注意ヘッドのTransformer!?) paper: arxiv.org/abs/1810.04805 pic.twitter.com/dAr3Lq9rPi
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Ryobot | りょぼっと @_Ryobot
結局BERTの何が恐ろしいかって言語モデルを一回学習させとけばおそらく機械翻訳や対話生成とかも汎用的にブーストできる万能薬なのに副作用がないとこなんだよなぁ(だからpretrainモデルが公開されたらNLP全域でくそ流行ると思ってる) twitter.com/_Ryobot/status…
Yuya Soneoka @sone_oak
大きなTransformerを双方向にして、大きなコーパスで事前学習し、転移学習したところ、NLPタスクの精度を不連続にあげたBERT。GNMT・GQNのような力業の側面も少しあるが、NLPが人間並の精度を出す可能性を示した。 twitter.com/DL_Hacks/statu…
Yuya Soneoka @sone_oak
現時点で最強モデルBERTの本家コードと学習済みモデル。論文に書いていた通り、10月末の公開。さすがです! github.com/google-researc…
小鳥遊りょう(レベル2) @jaguring1
SWAGデータセット(常識推論タスク)において、BERTが早々に人間レベルに到達!? BERT(2018年10月11日!!!) arxiv.org/abs/1810.04805 SWAG(2018年8月16日!!!) arxiv.org/abs/1808.05326 pic.twitter.com/QwpQa697mz
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小鳥遊りょう(レベル2) @jaguring1
Soneokaさん「NLP(自然言語処理)が人間並の精度を出す可能性を示した」 新井紀子さん、いまBERTの論文読んでるところかな?でも、OpenAIの論文(言語理解タスクで大幅に改善した研究)については、まったく触れてないよね?もう数か月も経ってるのに。どう思ってるのか、だれか聞いて()
Kazunori Sato @kazunori_279
Google、事前学習済みの自然言語処理モデル、BERTを公開。NLPモデルがより手早く構成可能に。日本語対応は年末を予定。 ai.googleblog.com/2018/11/open-s…
OSS_News @OSS_News
【OSS】Google、言語表現事前トレーニング手法「BERT」をオープンソース公開---最新の質問応答システムを30分で訓練 Googleは、言語表現事前トレーニング手法 ossnews.jp/oss_info/artic…
Kiyoshi SATOH @stealthinu
言語系で色々と驚異的に性能があがったBERTのコードと学習済みデータが公開。Fine-tuningは64G積んだTPUで可能とのこと。24-layer, 1024-hidden, 16-heads, 340M parameters… htn.to/A2JZZ2
小鳥遊りょう(レベル2) @jaguring1
[2018] BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding github.com/yoheikikuta/pa… 「あとは実験結果。この論文は結構色々な実験をしている。まずはストレートに先行研究との比較ということで GLUE のテスト。なかなか驚きの上がりっぷりである」
karino2@貴族階級 @karino2012
BERTはNLPのtransfer learningの決定版になるんですかね。NLPの応用一気に進むか? twitter.com/yohei_kikuta/s…
kibou @hikarinonakano7
東大の松尾豊氏は、日本のAIの第一人者で、ディープラーニングで将来的にAIが自然言語理解ができると断言している。新井紀子氏は、まず根本的に「知性とは何なのか」を誤解しているし、AIの専門家でもないのに、不可思議な論理で政府機関、教育現場を混乱させないで欲しい。
小鳥遊りょう(レベル2) @jaguring1
Improving Language Understanding with Unsupervised Learning blog.openai.com/language-unsup… 2018年6月、言語理解タスクでも大幅な性能向上が見られた。多くのNLPタスクで最高性能を更新した。2018年10月、そこからさらに大幅な改善を実現したBERTが登場した。
Kei @kei_t__
BERT凄そうだなー、自然言語処理でも画像のようなdeeplearningのブレークスルー来るのかな。
☔️⚡️ @nardtree
BERT調べなくては、と思いつつ、放置してる
smj_qiita @takuya_qiita
汎用言語表現モデルBERTを日本語で動かす(PyTorch) qiita.com//Kosuke-Szk/it…
小鳥遊りょう(レベル2) @jaguring1
正直、東ロボくんプロジェクトを通して日本からBERTを発明してほしかったな。新井紀子さんが独断と偏見で勝手に言語理解タスクは無理だと決めつけて、方向性がめちゃくちゃになっちゃったと感じる。
小鳥遊りょう(レベル2) @jaguring1
それに、新井紀子さんは東ロボのプロジェクトを通して、「やっぱり言語理解タスクや常識推論タスクは無理だった。数十年先というレベルで無理だ」というような結論を出していたと記憶している。それに対する批判として、いま現在の最先端を取り上げるのは別に何も間違っていないと思う。
MB@TeamPMG(5 y.o.) @MB_TeamPMG
新井紀子氏をみているとクラークの法則を思い出す。 「高名で年配の科学者が可能であると言った場合、その主張はほぼ間違いない。また不可能であると言った場合には、その主張はまず間違っている。」高名で年配の科学者かどうかには議論の余地があるが。
kibou @hikarinonakano7
新井紀子氏は冷静に議論できる人だと思ってたけど、やはり感情的な人なんだな。自分に都合の悪い人間はブロックする。余裕がなくなっているのかな。自分の本が予想以上に売れすぎて、やべーって思ってそう。
Monai @monAI7777
BERTの登場で新井紀子氏へのヘイトが一気に高まってるのは面白い。結果として(?)東ロボのデータは公開されたし、影響はあったのかな。ぜひ一般層に向けて今の状況と心境について書いて欲しい。
小鳥遊りょう(レベル2) @jaguring1
東ロボのプロジェクトリーダーの新井紀子さん、まだ発言なし?肯定でも否定でもいいから、今月中にはBERT について発言してほしい。
とさか2📛🐬 @nanTosaka2
BERT特許取られたらNLP産業キツくない?と思ったけど"All code and models are released under the Apache 2.0 license."だった。ソースコードとpretrained modelsの利用がフリーで手法の利用がフリーじゃないということは流石に無いよね?
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コメント

笹かま @voyageur105 13日前
技術が進んだのばいいことだと思います。それを理由に過去の発言(この場合は著書)を理由に他の人をやり玉にあげるのは非常に馬鹿馬鹿しい。
ローストの肉 @ROM69787270 13日前
そら過去とは技術変わるのは仕方ない。 昔の常識から変わるのは、天動説やらウイルスやらいくらでもあるさ。
笹かま @voyageur105 13日前
こんなことができるようになった!すげぇ!で良いじゃん。
ローストの肉 @ROM69787270 13日前
ちなみに人間の仕事が奪われる日が更に近づいてるというシャレにならん時代が来ようとしてるんだけどな。
一之瀬 @virtual2real299 13日前
新井紀子って人、AI研究者をめちゃくちゃ馬鹿にしてたじゃねーか。自信満々に、読解力は無理だってさ。その言葉を信じてたのに
一之瀬 @virtual2real299 12日前
voyageur105 でも、これの意味することは、読解力を身に着けても仕事奪われるってことじゃね?
笹かま @voyageur105 12日前
ROM69787270 わたしは楽しみですね。自分とかがどうなるかは横に置いておきます。
一之瀬 @virtual2real299 12日前
voyageur105 楽しめるのかっこいい
笹かま @voyageur105 12日前
研究なんてのは信じるものとは思わないんですね。お札に顔が載る程の尊敬を集める野口英世ですが、研究は否定されてますし。あっちではこんな発表があった。こっちではこんなんが...みたいな。信じるのは沢山の人が確かめて追認してからです。ま、それでも否定されることありますし。
denev @_denev_ 12日前
これで新井さんが叩かれるのはよくわからない。政治的理由で研究を歪めたとかならともかく、そうではなさそうだし。先を越されたのは残念だけど、
denev @_denev_ 12日前
このBERTというのなら東大に合格できるのだろうか。
セバスチャン小林(裏) @Dongpo_Jushi_x 12日前
_denev_ まとめ主の読解力がアレなだけかと思われます。少なくとも「東ロボ」では問題文を「理解」して回答していたものはありませんし、新井氏がAI開発者をバカにした発言も自分は確認していません。
セバスチャン小林(裏) @Dongpo_Jushi_x 12日前
だいたい、新井氏は中高生の読解力を調査し、あまりの成績の悪さを嘆いているくらいなので、AIが「読解力『テスト』」向けに力技かませば成績が人間の平均を上回ることは十分あり得るでしょうに。
Ikunao Sugiyama @Dursan 12日前
日本語と英語の違いが大きいかもね
みっくす・じゅーす @mixjuice_100cc 12日前
英語自体が『便利』になってるのも地味にやばい
一之瀬 @virtual2real299 12日前
Dongpo_Jushi_x ソース。論文、コード、学習済みモデルが公開中。まとめにある。新井紀子のツイッター。AI研究者をバカにしてる。https://twitter.com/noricoco/status/967982504358506496 https://twitter.com/noricoco/status/932108548103737344
一之瀬 @virtual2real299 12日前
Dongpo_Jushi_x 東ロボは意味理解してないけど、今年からめっちゃめっちゃ性能上がってきてるの。まだあがりそう。。。って話。無理だって思ってたのに、、、マジか、、、って感じ。
一之瀬 @virtual2real299 12日前
ディープラーニングってこんなにすごいなんて知らなかったし、全く思ってもいなかったよ・・・認識が限界だって教わって、そうだと思ってたのに
一之瀬 @virtual2real299 12日前
AIの読解力は上がらないって思ってたのに、まさかこんなにはやく劇的に上がるなんて。
ええな@乗る前に猫バンバン @WATERMAN1996 12日前
個人的に東ロボとかAIについて思うのは、人間は膨大なデータベースを持たなくてもそこそこの回答を出すことができるということで、どれだけ学習を減らしても出力の精度を維持できるか、ということなんだよな。
小鳥遊りょう(レベル2) @jaguring1 12日前
たった今、東ロボくんプロジェクトで開発された「試験問題のデータ」が一般公開されました! 新井紀子さん「どうぞ腕に覚えのある方は自由にチャレンジなさってください」とのこと。あとはこのデータがたくさんの研究者に認知されることが重要だな。 https://21robot.org/dataset.html
mikumiku_aloha @mikumiku_aloha 12日前
国が期間限定で予算を付けたプロジェクトではその期間内で成果を評価していったんクローズしないといけないので、大企業が命運賭けて長期的にやっている研究とは違うのかも
fortrand📡 @fortrand 12日前
騙す目的でないものを「嘘」と言うのはちょっとなあ。「バレた」って、真実を隠してたわけでもないし。とりあえず最新技術がすごそうなことは理解した。ただまとめ中の「言語理解タスク」画像を見たところ、東ロボくんの目指すような文脈理解とは評価ポイントが違うようで、「アミラーゼ文」のような文章問題に高い正答率を出せるAIなのかは素人にちょっと判断できない感じ。日本語版が年末に来る(早い!)とのことなので、経過を見守りたい。
一之瀬 @virtual2real299 12日前
まとめを更新しました。嘘っていうのは言いすぎました。タイトルを少し変えました。
I-zy @digitaleazy 12日前
今後無理って言われてたものがどんどん覆っていきそうだなー。自分が生きてるうちに技術革新を目の当たりにできるのはなんとも幸運だわ。楽しみな分野だね。
一之瀬 @virtual2real299 12日前
まとめを更新しました。
サンセット @Sunset_Yuhi 12日前
入力データをマスクって簡単に書いてるけどどうやってるんだろうな
倉瀬美都 @clausemitz 12日前
「人間は人工知能に読解力でも負けつつある」ていうより、日本はグーグルのパワーに負けつつあるって話じゃないのかな?新井先生をいじって留飲を下げてる場合じゃないぞ。
ハナ・ターレン(洟大人) @hanataray 12日前
たぶん数年前に想定されたむこう20年分くらいのリソースが一気にぶっこまれてる気がする。この辺の研究は物量勝負な気がするので勝てる感じがしない。
水無瀬 @minase_gawa 12日前
新井先生が批判されてるのは「自分ができなかった」ことを「原理的に不可能かのように宣伝した」からでしょ。(時代を考えれば)プロジェクトの失敗はしょうがない、手法を予見できなかったのも恥じゃない。でも自分の考えつかない手法が出る可能性を無視した議論を大々的に宣伝して、しかもそれが間違ってたとなれば批判されるべきだと思うし、それで業界が委縮したというならなおさら。
水無瀬 @minase_gawa 12日前
例えば米国の人工衛星プロジェクトが初回に失敗したとき、そのプロジェクトの人が「人工衛星なんて不可能だ」なんて宣伝してたとしたら、直後にソ連が成功させた時に批判されたと思う。自分のチームと手法の限界と分野の限界を混同してはいけない。(現実の米国はソ連に世界初を取られた後すぐに人工衛星実現したけど)
BIRD @BIRD_448 12日前
英国の某レコード会社はビートルズを「一部的流行」として否定したのに、後で「ローリングストーンズ」を入れてたりする。将来性の予測は難しい。
ひょろ @ihyoro 12日前
virtual2real299 東ロボくん用のベンチマークテストでこのBERTが何点出せるかの結果を見てからでないと「間違い」とも言えないのでは?
omusubikun295 @omusubikun295 12日前
AI研究者の言う「知能」とか「読解力」って、我々が想定するのと少し違う意味だから、ちょっと慎重になってしまうなあ。今のところ、すごい「人工無脳」って感じじゃない?「伺か」がすごくなった、みたいな。そんでもすごいとは思うけど。
Aki @Aki_8ara 12日前
_denev_ここからの一連のツイでまとめられてるが、研究者の視点としてはどうなのか?的な事に言及している。人間以上の読解力を持つ機会は現れるのは時間の問題という前提がなくそれを嘆いてばかりいる。これは新しいものを作る研究者としての素養に疑問を持つ。 https://twitter.com/sho_yokoi/status/798076999470190592
Aki @Aki_8ara 12日前
まとめ中にある「クラークの法則」がそのまま当てはまる事例だね。これ。野心的な科学者や技術者が金と資源を集めて、無理と言われていたことを実現していくわけだ。
サンセット @Sunset_Yuhi 12日前
かつてハーディというイギリスの数学者が、「数論と相対論が戦争に使われることはないだろう」とか書いたんだけど、すぐに暗号と原爆に使われました。結構そういうのはよくある話で、個人的には新井先生を批判する気にはならない。
エビゾメ @ABzome 12日前
たしか東ロボ君て各分野ごとにどういう回答を出せるのか別々の人が担当してて新井氏はプロデューサー兼スポークスみたいなとこあるぽいので、そのへんの分野担当者と言語分野の話をしたことを言ってるのであれば回答のしようもないんじゃないかなぁ。あくまで東ロボ君て「問題文をどう解くかコンピューター言語に直して入力する」みたいな解き方で正答率を競う研究だったような気がするし……
笹かま @voyageur105 12日前
のばってなんだ、のばって...ミスった...
齊藤明紀 @a_saitoh 12日前
新井先生が指摘したのは書いてあることを愚直に解釈すればOKな問題の件じゃなくて、正解を出すには常識で補足する必要がある(で、正解している人間は常識で問題を補足している自覚がない)系の文章じゃないの?「メジャーリーグ選手の出身国の内訳」とか。
寺谷(テラノ) @teratani_tsuyos 12日前
「教授が間違えたぞー」ってまとめるの、なんか小学校で「先生間違ってるー」って教室中で合唱するのと同じだな。 で、このアリババのは日本語にも使えるのかな。
Mongyang @taisyo_2015 12日前
すごいね。ヒトゲノム計画からの配列決定への熱狂に近い。当時、無謀とされたのを10年ちょっとでやっちゃった。新井先生は論理と国語の人で教育業界に関心あられるようだから、方向性が違うんじゃないかな
Mongyang @taisyo_2015 12日前
どうにも抵抗ある法律文章やら官僚の文章の解析や変換が進んでくれればいい。あれらは論理的でありながら、特有のコツみたいのがないと読みこなせないものだから
小鳥遊りょう(レベル2) @jaguring1 12日前
このまとめに、俺のツイートが入ってるんだけど、残念ながら一部が切り取られちゃってる。「誰か新井先生に聞いて()」って部分は、次の文脈で言ったものね。「RSTの推論、イメージ同定、具体例同定で8割達成したら信じてあげる」って新井さんが言ってたことに対して、今どうなってるんだろうって話ね。 https://twitter.com/jaguring1/status/1053892173089792000
さかきみなと🌔榊鐵工 @syouth 12日前
これの凄いところは、会話の機械による完全同時通訳が可能になるってことかなぁ。
じにお @ginioh 12日前
新井さんの本を読めば、あの人は自分の言っていることは絶対に正しい、批判は何も分かってない人ってスタンスなんだよね。その割に書いてある内容が統計的に誤魔化していたりするので、数学者という肩書きもどうかと思う。東ロボは一定の成果を上げたけど、これ以上はもう無理って言い切ってしまっているのも問題。別のアプローチや更なる発展を否定しているかのように書かれているし
やし○ @kkr8612 12日前
taisyo_2015 法律文の「論理的」を構成する要素の「同じことは何度も言わない」は読む側からすると「欲しい記述に辿り着くのにいくつの法律をたらいまわしにされるんじゃい!」だったりするしね(参照の参照元の参照元の…を4つ5つ飛ぶとかよくある)…
ゴリラ・ゴリラ・ゴリラ @asf17074127 12日前
人工知能が読解力テストで人間を完全に超えたのなら、人工知能を使ってネット上のデマ退治が出来るんじゃね?
空弁者 @scavenger0519 12日前
AIに仕事が奪われる、のか、AIが仕事を肩代わりしてくれる=人は働かなくて良い、のか。
鍋島たま @nabeshima_tama 12日前
なんか勘違いしてる人が多いがBERTはただの筋の良いembeddingであってそれ以上でもそれ以下でもないぞ。 ELMoからの自然な進化でしかないし改良の発想としてもすげえ普通。関係推論タスクや長期依存の解決、シンボリックな処理そのものに大きな寄与はないでしょ。 まぁその辺の推論は今Deepmindがめっちゃやってるし再来年ぐらいにはなんかしら成果出てるんじゃないですかね。
鍋島たま @nabeshima_tama 12日前
新井先生の言い様は控えめにいってヒステリックだけどまぁ炎上芸でデータセットをみんなに使ってもらうのも全く注目されないよりはいいんじゃない、かな…(褒められた言動でないのは確かだしもし意図して炎上してるのでなければご自身の国語能力を鍛えるのをオススメします
空弁者 @scavenger0519 12日前
それはさておき、https://twitter.com/noricoco/status/967982504358506496 https://twitter.com/noricoco/status/932108548103737344 のツイートは表面上は「(日本の)A.I.研究者をバカにしている」ように見える、と主張する人もいるけれど、文意・文脈からは全否定しているのではなく、一部の声のでかい人たちが新井先生の望む研究をしていない、実はして欲しい、の意味ではないのかな?
空弁者 @scavenger0519 12日前
Googleって米国の企業だよね。そしてBERTは、グーグルの日本法人が主導して研究しているのではなく、米国のGoogleが研究しているんだよね。新井先生が口撃していたのは日本のAI研究者と現代国語の教育者だよね。
kadochika @kadochika 12日前
asf17074127 読解といっても「これまでの事実と比較してどう解釈するべきか」という価値判断まではしないと思いますので、まだ無理だと思いますね。科学関係の正誤判定くらいならある程度いけそうな気がしますが
denev @_denev_ 12日前
minase_gawa 業界の萎縮って、そんなの自分でカネ引っ張ってこれない無能研究者の責任転嫁じゃん。自分の研究費が欲しいなら、新井さんに頼るなよ。
shi3z @shi3z 12日前
なんでもかんでもCC-BY-NCにしてしまうNVIDIAとは格が違うな。ApacheライセンスでPretrained Modelも公開とは
denev @_denev_ 12日前
研究の失敗をいちいち糾弾してたら、そもそも何の役にも立たない基礎研究なんか真っ先に排除されるでしょ。
yat @yat_tay_yat 12日前
東ロボにまとめさせたらもう少し客観的なまとめになったんじゃないか
denev @_denev_ 12日前
taisyo_2015 Webサービスの利用規約とか、保険の契約内容の落とし穴を精査できることに期待してます。
尻P(野尻抱介) @nojiri_h 12日前
BERTのスコアが高いといっても、意味理解をしているわけじゃないんだよね?
F414-GE-400 @F414_GE_400 12日前
米国企業ができた事を日本人研究者はできなかった!恥さらしめ!とかいう国粋主義的な批判ですか?(わざと誤読してみる)技術が進んだんならよろこびゃ良いじゃんよ。なぜ失敗した研究者への攻撃になるのか。
denev @_denev_ 12日前
nojiri_h 中国人の部屋ですか?
ドラゴンガッツ @dragonchicken19 12日前
全然関係ないけど、相原コージ先生の動物バトル漫画、コモドドラゴンが登場した後で「雑菌を含んだ唾液」だと思われていたものが「実は毒だった」と判明して大いに混乱したそうな。
尻P(野尻抱介) @nojiri_h 12日前
「哲学的ゾンビ」「中国人の部屋」って久しぶりに聞いたなあ。人を惑わせただけの説で、もう死語だと思ってるんだけど。意味理解はテキストから意味を読み取って、つじつまの合う画像や図で示せたらOKかな。
denev @_denev_ 12日前
nojiri_h それはあなたの個人的な基準ですよね。
鍋島たま @nabeshima_tama 12日前
nojiri_h Visual Question and Answeringっていうタスクがあってですね
٩(๑❛ᴗ❛๑)۶™🌮 @maru62 12日前
ロボットチームでのサッカーもそのうちできるようになるんだろうな
٩(๑❛ᴗ❛๑)۶™🌮 @maru62 12日前
囲碁も翻訳も「100m走に自動車で負けた」っていうだけの話で多分人間に最初から能力なんてあまりないんだよな
北邑直希 @naoki_ng08 12日前
新井紀子先生が「BERTめ、俺の予想を覆しやがった」と言えば解決するのでは。
HAGANE @hagane_enn 11日前
nojiri_h でもここまで来ると、そもそも「意味を理解する事」に価値があるのか?って話になっちゃうよなぁ。 例えば異なる言語間の翻訳をAIが人間以上に早く正確にこなしちゃうなら、会話の「意味を理解してる」人間の翻訳家にAI翻訳以上の価値はあるんだろうか?
nekosencho @Neko_Sencho 11日前
maru62 「ロボカップ」が2050年までに人間の最強チームを破る目標でやってますね
金子 芳幸 @kanekoyoshiyuki 11日前
ここに書かれた新井先生批判には、そだね〜と言う感じはします。ただ、新井先生があのベストセラーで強調したかったのは、「そういうレベルの低い東ロボくんよりも、日本の小中高生は読解力が低い」、「東ロボくんに難しく、日本の小中高生に簡単なのは、イラストや漫画を読むこと」の2点だったように思います。ベストセラーに成った理由もその2つの可能性が高そうに思います。
齊藤明紀 @a_saitoh 11日前
「機械学習の先には○○は無い」的な発言は新井先生の専売特許ではないと思うのですが、なんでわざわざ一人を選び出して晒上げるのですかね?
尻P(野尻抱介) @nojiri_h 11日前
>HAGANE 自然言語は多義性があるので「僕はうなぎだ」を正しく翻訳するためには、意味理解が必要でしょうね。その実現はDLの延長上にあると思っています。
メタ(咩他) @x_meta 11日前
nojiri_h 文章から画像を生成する HDGAN や StackGAN++ などはすでにありますよ
ひつじ @tsuji_t1 11日前
技術が上がってスコアが上がっても意味理解にたどり着かないんじゃないかって話であって、批判は的外れだわな。
そう名前なんてどうでもいい @ibm_111 11日前
データよりソースコードがほしいんだけど、東ロボくん
Masahiro Kozuka @masa_koz 11日前
門外漢だけどこういう殴り合いは重要だと思う。もっとやれ~w
Takahiro YAMADA @yamadamn 11日前
お仕事的にも今後影響出てくるかもなのでメモ代わりツイート
ライ麦 @raimugi825 11日前
科学の進歩には数多くの間違いが付き物で、多くの人間の間違いのお蔭で進歩したと言っても過言ではない。だから”間違い”を馬鹿にするような人に科学について語ってほしくない。
ライ麦 @raimugi825 11日前
科学とはそれまでの常識を覆すものであって、だから昔の”間違い”が今の”正解”でも何もおかしくない。過去の発言を批判するような生産性が一切ないことで悦に入ていても日本が落ちぶれるだけ。
nekosencho @Neko_Sencho 11日前
というかさ、どこまでの解析を要求されるものなんだ? って話が根本的に欠けてるような。 おおざっぱな意味解析でよければみなさんご存知の機械翻訳などがとっくの昔にいろんな人がやってるわけで、それの存在は当然研究者なら知ってるだろうし、その上で出た「無理」なんだから、恐らく要求されるレベルは相当に高いぜ
会津“眼鏡置き場” @family__sugar 11日前
技術的ブレイクスルーが訪れて、前提条件が変わっただけではないかしら。
Aki @Aki_8ara 10日前
Aki_8ara 人間以上の読解力を持つ機械が現れるのは時間の問題 と書き間違いです。すみません
orihime @star_orihime 10日前
a_saitoh 本文最初で言及された「スタンフォード大の読解力テスト」は俺は詳しく無いですが、「東ロボくん」が回答していた東大入試については、問題文解釈のみならず常識も必要とされる事例だということを、現役東大生が解説している東洋経済の記事が下記リンク先にあります。 https://toyokeizai.net/articles/-/237923
orihime @star_orihime 10日前
a_saitoh 東洋経済の記事によると、例えば東大入試地理について以下の問題「日本国内で取引されるかぼちゃは、北海道産のものとオーストラリア産のものが多い。オーストラリアからかぼちゃが輸入されている理由を答えなさい。(2015年 地理 第2問 一部改変)」について言及しております。
orihime @star_orihime 10日前
a_saitoh これは「この問題が解けたという東大生に話を聞くと、「かぼちゃの生産」について事前に知っていた学生は、ただの一人もいませんでした。では彼ら彼女らに、どんな知識があったのか?「南半球は季節が逆」という知識だけです」と解説しております。
orihime @star_orihime 10日前
a_saitoh つまり「北半球と南半球では季節が逆で、収穫期も半年ずれるので通年供給できる」という常識を利用しています。なので俺個人としては、新井教授が真摯に「東ロボくん」開発を継続し続ければ、AIが常識判断を身につけるのは時間の問題と認識しており、断念してしまったことは残念としか言いようがありません。
ChanceMaker @Singulith 10日前
機械翻訳が飛躍的に高まる →リアルタイムで正確に翻訳可能となる →日本人が海外に出やすくなる?😃
IT土方 @s_takepon 10日前
Dongpo_Jushi_x 「意味の理解」が何かというのはチューリングテストが考案された昔からAIの分野では哲学よりな 命題として取り上げられるもので専門家なら不用意に使わないでしょうね 技術的にみればどうであろうと必要な結果が出せればどうでも良い話ですし
としきん @toshikin3 7日前
こういう技術がもっと進んで個人ごとの読解力、理解力の差を埋める要約ボットが出てきて欲しいな
ひろ@猫もふ欠乏症 @hiro_h 6日前
まとめ収録のツイート中に、ちゃんとarxivへのリンクがあるのが嬉しい。
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