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リチャードさん大好き！！いつもこっちが知らない知識をありがとう！！！！
新しい時代の入り口の第一歩を踏み込んだような感じがしてワクワクしますね。
なるほどー！わかった気分になるのが大切！
100回動画を見返しても理解できない自信だけは付きましたありがとうございました
優しい話し方🫰🏻
たいへんわかりやすい解説で感心しました。なんとなーくわかった気でいましたが、ちゃんと説明しろと言われるとなかなか、という感じだったので。
やった！最新のリチャードや！
ざっくりでも難しい...
もう脳じゃん！😂はやく外付けしたい！
いつか、亡くなっても脳だけいかされてこれから先の未来もみたいな、
眼球など感覚器官は取り除かれAIとして計算し続けるんやでアニメ｢PSYCHOPATH｣のシビュラシステムみたいになるんやで
意識を脳とは別のところに移した時点で、それはもう自分とは別物じゃね。電脳科の不老不死も、結局元の俺は死んどるやんっていう
@@nyanco-senseiわかるんだけど何もせずに死ぬより良くない？？
@@トモ-d5o だから自分の遺伝子を持った子孫を残すんやろ…？人類君、何がしたいんやw
@@nyanco-sensei話の趣旨から逸れていますよ😂
宇宙人「仮想世界にニューラルネットワーク生物作ったら、なんか別のニューラルネットワーク作ってて草。これにもそのうち意識が目覚めるんとちゃう？」
猫かわいい
青汁のコマーシャルと同じやり方で面白かった
AI完全に理解した
ニューロンのしくみを参考にしていることはわかったけど、それがなぜ認識力や知性らしきものになるのかがわからん...
人間の脳もAIもすごい仕組み！よくわからないけど。人間の感情の脳の動きを真似するプログラムもそのうちできるのかな
さすがはリチャードさん。重み行列wや、誤差逆伝播法、最小二乗法なんかを上手く分かりやすいように言い換えて説明されてますね！私なんか、説明下手なんである程度単語の説明を入れますが、あるがまま話してしまうので今回の動画参考になりました！ 🎉
わかんないけど凄いことだけは分かった
Intelligence説明の時にちょっと使ってみよう
すごいと思うけど、まだ力技なんですね。そう考えるとわずかなカロリーで動く生物の脳ってすごいな。
単純な原理を組み合わせ複雑な構造にすることで、高度な処理ができる。 単純な知育玩具を繰り返し遊ぶことで、ちょっと複雑な判断もできるようになる。 生き物やん😁
さぁ…AI が人類を制圧する時が来るぞ…ワクワク…
ChatGPTはトランスフォーマー型よね
面白い^_^
動画編集するのによいパソコンを教えて欲しいです
こういうのみるとAIの原理的にAIバブルってありえないと思える。ITバブルみたいにインターネットの爆発的普及に伴って市場が沈静化する段階はあっても、インターネット自体が消し飛んだりはしない。泡は弾けても空気は消えないみたいに
はっ、充電されていたネコチヤン
なんとなくわかったようなわからんような・・・
なぜ1層だけではダメで何層も必要なのかという1番根幹の部分の説明がないから子供騙しだよ😅
@@AA-lz7ivいやそもそもそんなちゃんと数学的に説明しても、視聴者の方が分かるはずないので、動画内の説明はNNの雰囲気を掴むには十分なはずです。あと、多層NNにする事自体が根幹ではなくて、多層にするかつ非線形写像を行う事で、複雑な非線形識別境界を作れる事がNNの根幹な気がしますが、いかがでしょうか？
@@mdd-ni2dr 誰も数学的に説明しろとは言ってないけど、日本語大丈夫？wそれこそ非線形写像は本質的な論点ではないからw1層の非線形写像でNNのような自由度の高いモデルが得られるんですかって話。作ろうと思えば線型写像でも多層にすればそれなりのモデルは作れるわけでNNの本質は多層構造にあるから。多層の説明しないんだったらそれはAIではなく既存の回帰モデルを説明してるに過ぎないわけで視聴者的にはAI？？って感じだと思うよ。
@@mdd-ni2dr写像ってなんですか？
簡単な説明は往々にして不正確、正確さと分かりやすさはほとんどの場合トレードオフなんだよあと非線形関数挟まないと多層にしても多分意味ないぞMLPは1層の行列に等価交換できるし、Convolutionも多層にすると受容野広がるけど最初からそのサイズのカーネルを使えば同じ結果が得られると思うただこれは理論上の話で、実際は学習って難しいので一部線形的に多層にしても若干意味あったりする (XceptionNetとか）
リチャードがオレのAI！笑
複数無数のAIをリンクさせてコンピューター・ネットのだけの国を作れそうですね労働力ゼロでGDP最高とか・・
そもそも画像を数字にする時点で凄いと思う優しく説明してくれてるけど深くしろうとすればするほど難しいまず画像を数字にする仕組みが分からない画像を数字にしたとして全てのコンピューターがその数字を猫ですって認識どんどんさせて行くのも凄いと思う意味が分からない例えば言語が異なる人間達が初めて見る生物を同じく認識するために共通認識するだけでも難しいのにさ新種とかまさにそうでしょ
いいね押したいのに今444でキリがいいから押せない
いつも出だし何言ってんのかワカンナイんだけど私だけ？ｗ
「いぇーい！◯☓◯☓◯☓◯☓◯☓リチャードです」ｗｗｗｗ
教えて頼むからｗｗｗｗ
@@takapii3 たぶん『Eyyy,Richard for Gizmodo here！どうも。リチャードです。』だと思います。（もはや自分には聞き取れないですが。）リチャードさんのファンですが、自分も分からなかった（気にしてなかった）ので古い動画見返したらキャプションついているのがありました。
「古い動画見返したらキャプションついているのがあった」→ありがとうございます！
宇宙の構造って脳の構造にそっくり。ってことはこの世界は誰かの脳の中！？
自分の意識が電子化されても物理的な脳は生きてるわけで、二人になるだけだから怖い
EyyyyyyAyyyyyy
最初何て言ってるんだ？
そういや2年くらい前に、AIをローカルで使えるAIPC作ってみたら？ってオレ言ったわ。。どう？使い道ありそう？
ニューラルネットワークって増殖するの？ネコ画像→・カワイイ・モフモフ・耳がピン！でも、コレだけだとネコって判断できないから、画像を見たAIが受け取る印象の複雑さは増すことが出来ないと、サンマを見ても売れない芸人見ても印象が同じになってしまいそう。
でも、仮に元画像がネコを表して居るとしても、コンピュータには0と1の羅列にしか見えない訳で、じゃあ、モフモフ感を表す画像を10000回くらい見せて、まずはモフモフを表す0と1の羅列にある特徴を見出す必要があるな。それって、オレ適任だわ。。化学実験と似てる。膨大な結果データから傾向を見出す・・みたいな。。
ただ、それって、結果データの域を出ないから、ネコを見せても、毛布を見せてもモフモフって答える。例えば、ネコとイヌの区別が可能になったり、三毛猫とサーバルキャットの区別が可能になるのは高等教育か。。自動車教習所でよく見る、忍者に見える人影みたいなモノを見せたら、AIには、何と答えたら正解だと教えるの？ああ、それを残像と教えるか人影だと教えるかは教育者次第なのか。。じゃあ、教育者の素質が出るな。。カエルの子はカエル。教育者がカエルだったら子供（AI)もカエルだわ。。
ニューラルネットワークとその生成ロジックって、C#とかJavaとかで書いて居るの？
ニューラルネットワーク内を飛んでるシナプス（01羅列パターン）を全部データベースに保存するんだろうな。AIは一度覚えた事は忘れない。ただ、追加の情報で補正して結果の修正は可能・・・みたいな。。AIも間違えたら反省するんだろう。
自然言語処理が全然わからない
リチャードさん大好き！！
いつもこっちが知らない知識をありがとう！！！！
新しい時代の入り口の第一歩を踏み込んだような感じがしてワクワクしますね。
なるほどー！わかった気分になるのが大切！
100回動画を見返しても
理解できない自信だけは付きました
ありがとうございました
優しい話し方🫰🏻
たいへんわかりやすい解説で感心しました。なんとなーくわかった気でいましたが、ちゃんと説明しろと言われるとなかなか、という感じだったので。
やった！最新のリチャードや！
ざっくりでも難しい...
もう脳じゃん！😂
はやく外付けしたい！
いつか、亡くなっても脳だけいかされてこれから先の未来もみたいな、
眼球など感覚器官は取り除かれAIとして計算し続けるんやで
アニメ｢PSYCHOPATH｣のシビュラシステムみたいになるんやで
意識を脳とは別のところに移した時点で、それはもう自分とは別物じゃね。
電脳科の不老不死も、結局元の俺は死んどるやんっていう
@@nyanco-sensei
わかるんだけど何もせずに死ぬより良くない？？
@@トモ-d5o だから自分の遺伝子を持った子孫を残すんやろ…？
人類君、何がしたいんやw
@@nyanco-sensei話の趣旨から逸れていますよ😂
宇宙人「仮想世界にニューラルネットワーク生物作ったら、なんか別のニューラルネットワーク作ってて草。これにもそのうち意識が目覚めるんとちゃう？」
猫かわいい
青汁のコマーシャルと同じやり方で面白かった
AI完全に理解した
ニューロンのしくみを参考にしていることはわかったけど、それがなぜ認識力や知性らしきものになるのかがわからん...
人間の脳もAIもすごい仕組み！よくわからないけど。人間の感情の脳の動きを真似するプログラムもそのうちできるのかな
さすがはリチャードさん。
重み行列wや、誤差逆伝播法、最小二乗法なんかを上手く分かりやすいように言い換えて説明されてますね！
私なんか、説明下手なんである程度単語の説明を入れますが、あるがまま話してしまうので今回の動画参考になりました！ 🎉
わかんないけど凄いことだけは分かった
Intelligence説明の時にちょっと使ってみよう
すごいと思うけど、まだ力技なんですね。そう考えるとわずかなカロリーで動く生物の脳ってすごいな。
単純な原理を組み合わせ複雑な構造にすることで、高度な処理ができる。
単純な知育玩具を繰り返し遊ぶことで、ちょっと複雑な判断もできるようになる。
生き物やん😁
さぁ…AI が人類を制圧する時が来るぞ…ワクワク…
ChatGPTはトランスフォーマー型よね
面白い^_^
動画編集するのによいパソコンを教えて欲しいです
こういうのみるとAIの原理的にAIバブルってありえないと思える。ITバブルみたいにインターネットの爆発的普及に伴って市場が沈静化する段階はあっても、インターネット自体が消し飛んだりはしない。泡は弾けても空気は消えないみたいに
はっ、充電されていたネコチヤン
なんとなくわかったようなわからんような・・・
なぜ1層だけではダメで何層も必要なのかという1番根幹の部分の説明がないから子供騙しだよ😅
@@AA-lz7ivいやそもそもそんなちゃんと数学的に説明しても、視聴者の方が分かるはずないので、動画内の説明はNNの雰囲気を掴むには十分なはずです。あと、多層NNにする事自体が根幹ではなくて、多層にするかつ非線形写像を行う事で、複雑な非線形識別境界を作れる事がNNの根幹な気がしますが、いかがでしょうか？
@@mdd-ni2dr 誰も数学的に説明しろとは言ってないけど、日本語大丈夫？w
それこそ非線形写像は本質的な論点ではないからw1層の非線形写像でNNのような自由度の高いモデルが得られるんですかって話。作ろうと思えば線型写像でも多層にすればそれなりのモデルは作れるわけでNNの本質は多層構造にあるから。多層の説明しないんだったらそれはAIではなく既存の回帰モデルを説明してるに過ぎないわけで視聴者的にはAI？？って感じだと思うよ。
@@mdd-ni2dr写像ってなんですか？
簡単な説明は往々にして不正確、正確さと分かりやすさはほとんどの場合トレードオフなんだよ
あと非線形関数挟まないと多層にしても多分意味ないぞ
MLPは1層の行列に等価交換できるし、Convolutionも多層にすると受容野広がるけど最初からそのサイズのカーネルを使えば同じ結果が得られると思う
ただこれは理論上の話で、実際は学習って難しいので一部線形的に多層にしても若干意味あったりする (XceptionNetとか）
リチャードがオレのAI！笑
複数無数のAIをリンクさせてコンピューター・ネットのだけの国を作れそうですね
労働力ゼロでGDP最高とか・・
そもそも画像を数字にする時点で凄いと思う
優しく説明してくれてるけど深くしろうとすればするほど難しい
まず画像を数字にする仕組みが分からない
画像を数字にしたとして全てのコンピューターがその数字を猫ですって認識どんどんさせて行くのも凄いと思う
意味が分からない
例えば言語が異なる人間達が初めて見る生物を同じく認識するために共通認識するだけでも難しいのにさ
新種とかまさにそうでしょ
いいね押したいのに今444でキリがいいから押せない
いつも出だし何言ってんのかワカンナイんだけど私だけ？ｗ
「いぇーい！◯☓◯☓◯☓◯☓◯☓リチャードです」ｗｗｗｗ
教えて頼むからｗｗｗｗ
@@takapii3 たぶん
『Eyyy,Richard for Gizmodo here！どうも。リチャードです。』だと思います。（もはや自分には聞き取れないですが。）
リチャードさんのファンですが、自分も分からなかった（気にしてなかった）ので古い動画見返したらキャプションついているのがありました。
「古い動画見返したらキャプションついているのがあった」→ありがとうございます！
宇宙の構造って脳の構造にそっくり。
ってことはこの世界は誰かの脳の中！？
自分の意識が電子化されても物理的な脳は生きてるわけで、二人になるだけだから怖い
EyyyyyyAyyyyyy
最初何て言ってるんだ？
そういや2年くらい前に、AIをローカルで使えるAIPC作ってみたら？ってオレ言ったわ。。どう？使い道ありそう？
ニューラルネットワークって増殖するの？
ネコ画像→
・カワイイ
・モフモフ
・耳がピン！
でも、コレだけだとネコって判断できないから、画像を見たAIが受け取る印象の複雑さは増すことが出来ないと、サンマを見ても売れない芸人見ても印象が同じになってしまいそう。
でも、仮に元画像がネコを表して居るとしても、コンピュータには0と1の羅列にしか見えない訳で、じゃあ、モフモフ感を表す画像を10000回くらい見せて、まずはモフモフを表す0と1の羅列にある特徴を見出す必要があるな。
それって、オレ適任だわ。。化学実験と似てる。膨大な結果データから傾向を見出す・・みたいな。。
ただ、それって、結果データの域を出ないから、ネコを見せても、毛布を見せてもモフモフって答える。
例えば、ネコとイヌの区別が可能になったり、三毛猫とサーバルキャットの区別が可能になるのは高等教育か。。
自動車教習所でよく見る、忍者に見える人影みたいなモノを見せたら、AIには、何と答えたら正解だと教えるの？
ああ、それを残像と教えるか人影だと教えるかは教育者次第なのか。。
じゃあ、教育者の素質が出るな。。カエルの子はカエル。教育者がカエルだったら子供（AI)もカエルだわ。。
ニューラルネットワークとその生成ロジックって、C#とかJavaとかで書いて居るの？
ニューラルネットワーク内を飛んでるシナプス（01羅列パターン）を全部データベースに保存するんだろうな。AIは一度覚えた事は忘れない。ただ、追加の情報で補正して結果の修正は可能・・・みたいな。。AIも間違えたら反省するんだろう。
自然言語処理が全然わからない