市田ゼミ2016年入室用掲示板

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3年生 前期6回目 議論のテーマ - 市田

2017/05/26 (Fri) 21:23:26

3年生 後期6回目 議論のテーマ(5月29日)  pp.107-127
(1)121頁2行目以降、代表的な5つの分類方法についての説明があるが、そのうちの②ナイーブベイズ法と③決定木について、それぞれ「企業の採用活動」についての事例が挙げられているが、別の事例をあげること。投稿しないとマイナス点。授業では②と③のどちらが精度が高いかを議論すること。

第6回Bグループ要約 - 大村奈々

2017/05/23 (Tue) 23:23:21

いつか人口知能が人間を征服するのでは。人口知能の可能性が広がり続ける中でそんな心配がされているが、これは夢物語である。現在のディープラーニングで起こりつつある事は、世界の特徴量を見つけ特徴表現を学習することである。このことと、人口知能が自ら意思を持ったりする事は天と地の差があるといえる。実際に人口知能が生命化する方法を考えても実現する可能性は極めて低いと考えられる。

無題 - 前期発表予定 変更

2017/05/22 (Mon) 15:09:48

前期発表予定 変更 2017.5.22


5/8 (3年生、山口X、大村(済)、土屋(済)、川上X、岡田(済))

5/15 (3年生、山田(済)、佐藤(済)、浅野X)

5/22 榎本X (3年生、川上X、山口(済)、浅野X)

5/29 長岡、(3年生、門田、清原、藤本、川上、浅野)

6/12 水谷、菅谷、後藤、滝沢、野元

6/19 土佐、落合、高山、山口、今井

6/26 木村、松本、神山、上領、水間

7/3 (3年生、 吉沢、樫木、片桐)

第一回Aグループ要約 - 浅野奈央

2017/05/22 (Mon) 13:36:54

世界中で人工知能ブームが巻き起こっている。2回のブームを経て、今回は新たにディープラーニングという領域が開拓されたため、進展するであろう。

3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 市田

2017/05/19 (Fri) 16:32:37

3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日)  pp.87-107

(1)93頁後ろから2行目以降、「is-a関係」と「part-of関係」を一つずつあげてこの後に投稿すること。教科書にない事例を投稿すること。また、提示した「part-of関係」に推移律が成立するかどうかも投稿すること。投稿しないとマイナス点。
授業では、これらを基に意味ネットワークを議論すること。

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 清原和也

2017/05/20 (Sat) 23:48:46

is a 関係→飛行機is a 乗り物
part of関係→千葉県part of 日本。→推移律は成り立つ

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 樫木亮

2017/05/21 (Sun) 00:03:32

is a 関係→ サッカーis a スポーツ
part of 関係→ ハンドル part of 車 推移律は成立しない

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 佐藤真菜

2017/05/21 (Sun) 14:29:56

is-a関係→ピアノis a楽器
part-of関係→イヌpart of動物 推移律は成立する

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 川上夏樹

2017/05/21 (Sun) 18:50:31

is-a関係→コーヒーis a飲み物
part-of関係→地球part of太陽系 推移律は成立する

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 土屋 彩香

2017/05/21 (Sun) 19:46:55

is a関係→パーカーis a衣類
part of関係→フードpart ofパーカー 推移率は成立する

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 山田麻裕

2017/05/21 (Sun) 20:02:24

is a関係→キャベツis a野菜
part of 関係→手part of体 推移率は成立する

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 藤本和輝

2017/05/21 (Sun) 21:21:30

is a 関係→りんごis a 果物
part of 関係→オランダpar of ヨーロッパ
推移率は成立しない

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 吉澤敦

2017/05/21 (Sun) 22:10:19

イモリis a両生類
カエルpart of両生類 推移律は成り立つ。

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 岡田裕里

2017/05/21 (Sun) 22:58:49

is a 関係:着物 is a 和服
part of 関係:コーラ part of 炭酸飲料←推移律は成立する

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 山口凜

2017/05/21 (Sun) 23:24:25

水is a飲み物. 飲み物is a液体.
→推移率は成立する

日本part ofアジア. アジアpart of世界.
→推移率は成立する


Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 山口凜

2017/05/21 (Sun) 23:32:49

【訂正】

is a 関係→水 is a 飲み物 飲み物 is a 液体
水 is a 液体なので、推移率は成立する

part of 関係→日本 part of アジア アジア part of 世界
日本 part of 世界なので、推移率は成立する

(*・ε・*)

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 門田隼武

2017/05/21 (Sun) 23:50:21

is-a関係→りんごis a果物
part-of関係→東京part of関東 推移律は成立する

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 浅野奈央

2017/05/21 (Sun) 23:59:38

ビールis aお酒
手羽先 part of 鶏肉←推移律は成立する

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 大村奈々

2017/05/22 (Mon) 00:35:37

is a 関係→ 鉛筆 is a 文房具
part of関係 →猫 part of a 動物 推移率は成立する

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 片桐 駿介

2017/05/22 (Mon) 01:38:03

is a 関係 … 痴漢 is a 犯罪
part of 関係 … 世田谷区 part of 東京都
推移律 … 成立する

Re: 3年生 前期5回目 議論のテーマ(5月22日) - 大村奈々

2017/05/22 (Mon) 09:45:44

is a 関係→ 鉛筆 is a 文房具
part of関係 →猫 part of a 動物 推移率は成立する

第5回Aグループ要約 - 浅野奈央

2017/05/22 (Mon) 05:41:27

第2次AIブームにおける人工知能の大本命は、推論を行うことでその分野のエキスパートのように振る舞うプログラムである、エキスパートシステムである。

第5回Bグループ要約 - 佐藤真菜

2017/05/22 (Mon) 04:44:13

オントロジー研究は2つにわけられていて、1つはヘビーウェイト、1つはライトウェイトオントロジーという2つの流派がある。ヘビーウェイトとライトウェイトではライトウェイトの方が効率的に良いという利点がある。

第5回 Aグループ要約 - 片桐 駿介

2017/05/22 (Mon) 01:31:55

第二次AIブームにおける人工知能の代名詞となったのが、エキスパートシステムである。エキスパートシステムは医療システムや生産、会計、金融などの様々な分野で作られている。しかし多くの課題も残されている。

第5回Bグループ要約 - 藤本和輝

2017/05/22 (Mon) 01:05:55

オントロジー研究により、「人間がきちんと考えて知識を記述していくためにどうしたらよいか」を考える「ヘビーウェイト・オントロジー」派と「コンピュータにデータを読み込ませて自動で概念間の関係性をみつけよう」という「ライトウェイト・オントロジー」派の二つの流派ができた。このライトウェイト・オントロジーの究極の形とも言えるのが人工知能「ワトソン」である。

第5回Aグループ要約 - 門田隼武

2017/05/22 (Mon) 00:36:08

「エキスパートシステム」とは、ある専門分野の知識を取り込み、推論を行うことでその分野のエキスパートのように振る舞うプログラムのことであり、様々な分野でエキスパートシステムが作られたが、実はたくさんの問題があると筆者は述べている。

第5回Aグループ要約 - 岡田裕里

2017/05/22 (Mon) 00:26:03

 第2次AIブームにおける「知識」を使った人工知能の大本命は「エキスパートシステム」だ。これはある専門分野の知識の取り込み、推論を行うことで、その分野のエキスパート(専門家)のように振る舞うプログラムで1970年代に開発されたのが始めだ。また1980年代には、米国の大企業の2/3が何らかの形で日常業務に人工知能が使われているとされた。
 知識を正しく記述するために、オントロジー研究が行われるようになった。「is-a関係」「part-of関係」を使ってその概念の間の関係を表すことができる。

第5回Aグループ要約 - 山口凜

2017/05/21 (Sun) 22:54:48

「エキスパートシステム」が第2時AIブームにおける人工知能の大本命となった。「エキスパートシステム」とは、ある専門分野の知識を取り込み、推論を行うことでその分野のエキスパートのように振る舞うプログラムである。医療システムや、その他生産、会計、金融などさまざな分野で応用されている。

第5回Aグループようやく - 吉澤敦

2017/05/21 (Sun) 22:03:25

エキスパートシステムには感染症の専門医の代わりに診断を下すことごできる医療システムや、その他生産、会計、金融などさまざな分野でエキスパートシステムにが作られた。

第5回Bグループ要約 - 山田麻裕

2017/05/21 (Sun) 21:30:09

知識を適切に記述することがいかに難しいか明らかになり、ヘビーウェイト・オントロジーとライトウェイト・オントロジーの2つの流派ができた。
フレーム問題は人工知能における難問の1つとして知られている。

前期第5回議論のテーマ - 藤本和輝

2017/05/21 (Sun) 21:20:47

is a 関係→りんごis a 果物
part of 関係→オランダpar of ヨーロッパ
推移率は成立しない

第5回 Bグループ要約 - 大村奈々

2017/05/21 (Sun) 20:42:26



オントロジー研究は2つに別けられる。1つ目はヘビーウェイトもう1つはライトウェイトオントロジーである。ヘビーウェイトとライトウェイトではライトウェイトの方が効率的に良いという利点がある為、よく利用されている。これを形にしたのがワトソンなのである。

第5回Bグループ要約 - 土屋 彩香

2017/05/21 (Sun) 19:53:04

知識を適切に記述することがいかに難しいかヘビーウェイト・オントロジー派とライトウェイト・オントロジー派の2つの流派がある。
ライトウェイト・オントロジーの究極の形の1つがIBMを開発した人工知能のワトソンである。医療診断に応用したり機械翻訳などに対応できるようになり第二次AIブームの主体となった。

第5回Bグループ要約 - 川上夏樹

2017/05/17 (Wed) 20:21:00

オントロジー研究では、ヘビーウェイトとライトウェイトオントロジーの二つに別れる。ライトウェイトオントロジーはビッグデータやデータマイニングなどと相性が良く、ヘビーウェイトに比べて効率的であるためよく使われる。それを形にしたのがワトソンである。
人工知能の翻訳の分野では人工知能がイメージや常識がないため、翻訳がうまくいかない。この問題を知識のボトルネックという

Re: 第5回Bグループ要約 - 樫木亮

2017/05/20 (Sat) 23:49:01

データマイニングの活用例を教えてください

第5回Bグループ要約 - 樫木亮

2017/05/20 (Sat) 23:47:27

ライトウェイト・オントロジーのひとつの究極の形ともいえるのが、IBMが開発した人工知能わとそんである。ワトソン自体は質問の意味を理解して答えているわけではなく、質問に含まれるキーワードと関連しそうな答えを、高速に引っ張り出しているだけである。人間のクイズ王と違って、質問文を理解して答えているわけではない。

第5回Aグループ発表 - 清原和也

2017/05/20 (Sat) 23:36:53

ある専門分野の知識を取り込み、推論を行うことでその分野のエキスパートのように振る舞うプログラム、「エキスパートシステム」が第2時AIブームにおける人工知能の大本命となった。エキスパートシステムには感染症の専門医の代わりに診断を下すことごできる医療システムや、その他生産、会計、金融などさまざな分野でエキスパートシステムにが作られた。
一見完璧に見えるエキスパートシステムには実は問題が山積みであった。

Re: 第5回Aグループ発表 - 吉澤敦

2017/05/20 (Sat) 23:41:58

エキスパートシステムが実際使われてる企業はなにがありますか?

第4回Bグループ要約 - 川上夏樹

2017/05/17 (Wed) 20:04:43

特微量やモンテカルロ法などによりランダムに量をこなしていき、結果にたどり着かせる方法が出てきたが、これでは対象の大きさが大ききなるにつれて限界がくる。そこで、人工知能に知恵を入れることにより解決しようと試みた。

第3回Bグループ要約 - 川上夏樹

2017/05/17 (Wed) 19:49:27

人工知能研究は「ブーム」と「冬の時代」を繰り返してきた
第一次はAIブームは推論・探索。第二次AIブームは知識。第三次AIブームは機械学習と特徴表現学習である。

無題 - 前期発表予定 変更

2017/05/15 (Mon) 14:37:25

前期発表予定 変更


5/8 (3年生、山口、大村(済)、土屋(済)、川上、岡田(済))

5/15 (3年生、山田(済)、佐藤(済)、浅野)

5/22 榎本 (3年生、川上、山口、浅野)

5/29 長岡、(3年生、門田、清原、藤本)

6/12 水谷、菅谷、後藤、滝沢、野元

6/19 土佐、落合、高山、山口、今井

6/26 木村、松本、神山、上領、水間

7/3 (3年生、 吉沢、樫木、片桐)

前期4回目までの投稿状況 - 市田

2017/05/15 (Mon) 09:05:34

前期4回目までの投稿状況

第4回Aグループ要約 - 山口凜

2017/05/15 (Mon) 00:59:23

・プランニングと呼ばれる技術は、ロボットの行動計画を作ることを可能にしている。
・コンピュータの処理能力が飛躍的に向上したことで、将棋ソフトの能力が向上した。

第4回Bグループ要約 - 山田麻裕

2017/05/15 (Mon) 00:16:48

1960年代に花開いたと第一次AIブームでは様々な課題をコンピュータが解いていき、人間の知能をコンピュータで実現することの奥深さがわかった。

3年生 前期4回目 議論のテーマ(5月15日)  - 市田

2017/05/12 (Fri) 16:16:15

3年生 前期4回目 議論のテーマ(5月15日)  pp.69-87

(1)85頁2頁以降、1964年に開発された「ELIZA」の対話システムについての記述がある。最近の音声による検索システムなどは、音声認識などにAIが利用されている。その際に、対話システムとして、使えるシステムもある。以下が有名である。

グーグル:音声検索(「GOOG-411」から発展)、 mia(ミア)音声対話アシスタント
IBM: siri 音声検索

 両方試して、優劣の点、問題点、何が便利か、使う頻度、使いやすさなどを
比較して、投稿し、授業で議論すること。

Re: 3年生 前期4回目 議論のテーマ(5月15日)  - 樫木亮

2017/05/14 (Sun) 01:00:42

両方を試したが、会話に関してはsiriのほうがグーグルよりも強いと感じる。iPhoneを使用する人々にとっては、グーグルのアプリケーションをダウンロードせずともホームボタン1つによって音声検索可能なsiriのほうが需要は高いと考える。
またアラームやメール・電話などのアプリケーションと連動するsiriはグーグルよりも便利だと考える。しかしながら音声検索単体で考えると、グーグルは多くの検索結果を表示する点や、地図情報などに関しては強いと感じる。

Re: 3年生 前期4回目 議論のテーマ(5月15日)  - 土屋 彩香

2017/05/14 (Sun) 17:34:26

mia
起動時にmiaから反応
文字入力で会話できる
乗り換え案内は似た駅名あると複数検索になる
天気予報は1週間分を表示
Googleより音声反応悪い

Google
会話、コミュニケーションはできない
音声の反応良い
地図、案内優れている
その日の天気を表示

Re: 3年生 前期4回目 議論のテーマ(5月15日)  - 岡田裕里

2017/05/14 (Sun) 23:33:01

検索
Google:調べた用語のwikipediaや辞書サイトに載っている説明を読み上げてくれる。
siri:検索はしてくれるが読み上げてはくれない。

会話
Google:できない。調べることに特化。
siri:検索だけでなく雑談も可能。流行りのお笑い芸人のネタなども披露してくれる。

反応
どちらもあまり変わらない印象を受けた。

第四回Aグループ要約 - 岡田裕里

2017/05/14 (Sun) 23:19:11

・プランニングと呼ばれる技術により、ロボットの行動計画も作ることが可能だ。1971年当時、プランニングの研究はシミュレーションの段階でとどまっていたが、STRIPSはその後の研究に大きく貢献した。
・1997年、ついに人類がチェスでコンピュータに敗れた。スーパーコンピュータでも、将棋の場合、すべての手を読むことは不可能だが、中盤になり、駒の位置が定まるにつれ、勝率を上げることが出来る。

第4回Bグループ要約 - 大村奈々

2017/05/14 (Sun) 22:54:30

特微量、モンテカルロ法といった新しい手法から 人間の能力を超えるであろうプログラムまでもが生まれそうである。しかしながら、第1次AIブームにおいてやはり人間の知能はコンピュータで実現する事は難しいのだとわかった。その後、第2次AIブームがおこり再び人工知能研究が勢いを取り戻したのである。

第4回Aグループ要約 - 吉澤敦

2017/05/14 (Sun) 22:16:56

・探索の研究で1番わかりやすい場面はオセロや将棋などのゲームへの挑戦である。将棋ソフトの能力向上の理由としてコンピュータの処理能力が飛躍的に向上したことが挙げられる。


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