機械学習によって解決できるかどうかが証明不可能な学習モデルが発見される
機械学習の発達にはめざましいものがあり、画像の中から特定のオブジェクトを認識したり人間の声を正しく認識したりと、機械学習を用いた多くのAIが登場しています。しかしそんな機械学習にも「解決できるのかどうかの『証明』ができない問題」が存在すると、コンピューターサイエンスの研究者が指摘しています。 Learnability can be undecidable | Nature Machine Intelligence https://www.nature.com/articles/s42256-018-0002-3 Unprovability comes to machine learning https://www.nature.com/articles/d41586-019-00012-4 現在、PCやスマートフォンに搭載されたAIから電子メールのスパムフィルターまで、機械学習を用いたアル
【LINE Bot x AI】顔認識を利用したAI Bot「スケベ博士」をPythonとGoogle Apps Scriptで作ろう｜Dai｜note
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「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」批評の感想をいただきました
僕は、このブログでAI技術以外のことは書かないことにしていますが、「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」批評２では、つい、教育に関して書いてしまいました。 新井紀子教授の主張が、あまりにも一方的で、人間のほんの一面しか捉えていないからです。 すると、ある小学校の校長先生から、感想をいただきました。 本人の許可をいただきましたので、その内容を載せさせていただきます。 新井紀子「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」についての批評を拝読しました。 新井先生の御本が教育界に与えたインパクトは相当大きなものだと感じています。 特にアクティブラーニングを推奨していた方々の反論があっても良さそうなものですが、それがないのが気がかりでした。 しかし、それ以上に気がかりなのが、読解力の定義です。RSTに示された6つのテストパターンのみで偏差値として基礎読解力が評価されていいのかという問題です。
『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』 AI研究が明らかにした人間の弱点 - HONZ
書店で、テレビで、ツイッターで、AIの二文字が踊っている。創造性あふれる小説の執筆や複雑なビジネスオペレーションの効率化など、これまで人間にしかできないと思われていた知的活動を、最新のAIが軽々と成し遂げたことを伝えるニュースは引きも切らない。 特に、将棋や囲碁のトッププロをAIが打ち破ったニュースは驚きとともに世界に伝えられた。ウサイン・ボルトより早く走る車やそろばん名人を凌駕する計算能力を示すコンピュータは当たり前のものとなったけれど、将棋や囲碁のように複雑でクリエイティビティが要求されるゲームは、大きな脳を持つホモ・サピエンスの専売特許のはずだった。そんな得意分野における人類最高峰がAIに敗れてしまったのだ。 AIブームは過熱するばかり。今後もAIは成長を続けることで人間の知能を追い越すというシンギュラリティ理論や、AIが人間に牙をむくことになるというAI脅威論も広まっている。果たし
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