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お金が集まりやすいとかですかね
何でもかんでも人工知能っていうのやめませんか?
どういうロジックかを、作った人が細部まで完全に説明出来るのが普通のプログラム。全探索して絶対勝てる将棋プログラムとかはこっち(リソースが足りず、今のコンピュータでは動かせないけど)。
なぜそれで上手く行くのか動作原理の細部がよく分からないものは人工知能。既存の棋譜を真似るような感じで指すよう作られた今時の将棋プログラムとかはこっち。無数のパラメータについて、なぜその値で上手く行くんですか? と聞かれても作者は困る。
さすがに暴論。
* なぜそれで上手く行くのか学習データの細部がよく分からないものは「学習アルゴリズム」。学習だけが人工知能というのは間違い。
* データがわからなくても学習の仕組みを分析することは出来る。(GAはなぜうまく行くのかよくわからないが)
* モンテカルロ木探索とかの確率的アルゴリズムは無限時間で勝率を収束させるための理論的背景がある。
* 正直将棋「だけ」で使える知識とかどうでもいい。だから学習されたデータには興味がない。
データはアルゴリズムの改善には役に立つがそれ自体に価値はない。そもそもの目的は 将棋/囲碁/チェスなど特定ドメインにとらわれないアルゴリズムを得ることで、いま研究者が将棋を対象にしているのは「たまたま」。あと、決定的なのでモデル化・検証しやすいから。そういうドメインごとの知識に囚われてしまうと、今回のセキュリティシステムや、ほかにも安易な例だが戦争での自動戦術生成みたいな現実のアプリケーションに応用できない。
たとえば、既存の棋譜から学習する技術は、将棋のためにやっているだけでは意味がない。棋譜のような形でログをとれるゲーム全体に対しての一般性があるからこそ意味がある。素人が適当に用意したパラメータでも強くなるなら、それは、その技術が専門的な知識を必要としないということ。これは、つまりどんな種類の実用プログラムでどんなにいい加減なデータを与えられても学習できることを意味し、その学習アルゴリズムの優秀さを示している。
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Stay hungry, Stay foolish. -- Steven Paul Jobs
人工知能と普通のプログラムの違いってなあに? (スコア:0)
お金が集まりやすいとかですかね
何でもかんでも人工知能っていうのやめませんか?
Re: (スコア:0)
どういうロジックかを、作った人が細部まで完全に説明出来るのが普通のプログラム。
全探索して絶対勝てる将棋プログラムとかはこっち(リソースが足りず、今のコンピュータでは動かせないけど)。
なぜそれで上手く行くのか動作原理の細部がよく分からないものは人工知能。
既存の棋譜を真似るような感じで指すよう作られた今時の将棋プログラムとかはこっち。
無数のパラメータについて、なぜその値で上手く行くんですか? と聞かれても作者は困る。
Re:人工知能と普通のプログラムの違いってなあに? (スコア:0)
さすがに暴論。
* なぜそれで上手く行くのか学習データの細部がよく分からないものは「学習アルゴリズム」。学習だけが人工知能というのは間違い。
* データがわからなくても学習の仕組みを分析することは出来る。(GAはなぜうまく行くのかよくわからないが)
* モンテカルロ木探索とかの確率的アルゴリズムは無限時間で勝率を収束させるための理論的背景がある。
* 正直将棋「だけ」で使える知識とかどうでもいい。だから学習されたデータには興味がない。
データはアルゴリズムの改善には役に立つがそれ自体に価値はない。そもそもの目的は 将棋/囲碁/チェスなど特定ドメインにとらわれないアルゴリズムを得ることで、いま研究者が将棋を対象にしているのは「たまたま」。あと、決定的なのでモデル化・検証しやすいから。そういうドメインごとの知識に囚われてしまうと、今回のセキュリティシステムや、ほかにも安易な例だが戦争での自動戦術生成みたいな現実のアプリケーションに応用できない。
たとえば、既存の棋譜から学習する技術は、将棋のためにやっているだけでは意味がない。棋譜のような形でログをとれるゲーム全体に対しての一般性があるからこそ意味がある。素人が適当に用意したパラメータでも強くなるなら、それは、その技術が専門的な知識を必要としないということ。これは、つまりどんな種類の実用プログラムでどんなにいい加減なデータを与えられても学習できることを意味し、その学習アルゴリズムの優秀さを示している。
Re: (スコア:0)