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次動画で続きを解説しています！②AIってなに? AIは「思考」しているの？ ua-cam.com/video/KT096ULvFDE/v-deo.html③ChatGPT解説と真の恐ろしさ ua-cam.com/video/7tcSzj9YCZQ/v-deo.html
こういう学びの提供がこのチャンネルの良い所
ビックリです。いろいろな本やUA-camを見ても、難しすぎて全く理解できなかったAlの仕組みがこんなに分かりやすく説明してくれるなんて。このチャンネルの他の動画もそうでしたが、このチャンネルを偶然、見つけたことが奇跡です。本当にありがとうございます‼️
分かりやすく楽しい動画でした。「AIがあるのだから、数学など勉強する必要はない」と主張する人には、AIが何なのか理解ができない、という皮肉な時代になりそうですね…
ありがとうございます。AIってすごいなーで終わらせず、せめて原理的なことをきちんと理解しておきたいですね。その意味でとてもわかりやすくまとめていただいてありがたいです。
次の動画も楽しみにしてます。
AI学習の入り口としてこれほど完成された教材は無いように思います。めちゃくちゃわかりやすかったです。第二回、第三回も期待しています。最終的には、CG技術と組み合わせてWinnyの金子さんが作っていたようなAIキャラクター同士を対戦させるプログラムとかまで動画にしていただけたら興奮します。
AIが自分の専門としている分野にも出始めてきてAIそのものの仕組みまで理解が追いついていなかったのですが、とてもわかりやすい解説動画でした。ありがとうございます。
もしよかったら、どんな業種なのか教えて。自分、CG映像制作系なんだが、画像生成AIの台頭で、もうすぐ3Dモデル生成にもAIが進出するのは確定演出すぎて震えてる。
理路整然としたお話で頭にスッと入って来ました。第4次AIブームでは何が起こるのか、興味があります。
AIを使った仕事をしている者ですが、非常に分かりやすい説明で感動しました。ニューラルネットワークは一般レベル環境であれば単純な決定木や線形回帰、XGBoostの方が精度が出る印象です。１からアルゴリズムを作るなら別ですが、すでに用意されているニューラルネットワークは名前だけのことが多いですね。しかし今話題のChatGPtはじめ、近年急速に学習スピードを上げているAIの学習アルゴリズムはニューラルネットワークであると言われており、使われる仮想ニューロンも増え続けています。それぞれのニューロンのウェイトが今後際限なく増えるようであれば、、、人間の知能を超えることは難しいことではないと、自分は考えています。
最近出てるニューラルネットワーク系のAIはまじで信じられないくらい精度高いですよね。ChatGPTと同じところが作っているWhisperという音声認識AIの精度がよすぎて、ちびりそうになったのを覚えています。この動画の字幕も99%くらいWhisperに作ってもらっています。
分かりやすすぎて感動
だいぶかみくだきました！
最後のくだり、怖いとかよりちょっと感動した👍✨
こういう真っ当な解説は聴き応えがあって、時間当たりの価値が本当に高いなと、大満足。あと、普通に説明が判りやすい。全く数学や工学の知識がない一般人なのだけど、最後まで集中して見られた。ひとつ、BGM はなくてもいいし、あっても控えめでいい。動画の内容的に全く必要ないし、言葉を聞き取りにくくする作用しかないので。
探していた情報にたどり着いた気がします。感謝😁
深層学習流行りはじめの頃、仕事で少し触った感じでは、学習用のラベルのついたデータを集める手間を考えると実用的なものを作るのは大変だろうなと思いました。最近の生成AIはきっとデータ集めも自動なんでしょうがすごいなと感じています。
最近のは恐ろしいデータ量ですからね。
すばらしくわかりやすい動画！
AIの機械学習が多くのデータから「関数」を特定すること、という正しい概念をちゃんと説明している珍しい解説。ただし、歴史的にはNNから始まり近年ブレイクするーを起こしたのもDNNであることは事実だが、ディープラーニング自体はそのものズバリのタイトルの教科書（チューリング賞を受賞した科学者が書いた）にあるとおり、NNに限らず、最近ではガウス過程（GP）とベイズ統計学に抽象化されている。NNが最終解のような結論は今後始める人らの固定観念を生み出すという点でよくない。
とても参考になりました！ありがとう。
最近のAIはすごいですが、シンギュラリティが起こるためにはあと一段階ブレイクスルーが必要だと思ってます。今の生成AIの最大の課題は人間みたいに新しいことをリアルタイムに覚えてくれないこと。人間はさっき話したことや昨日見たことをちゃんと覚えていて、それをもとに新しい課題を解決できる一方で今のAIにはその能力がない。巨大なNNモデルを再学習させようと思ったら、改めて学習データを用意してあげてデータセンターのGPUをぶん回さなきゃいけない。でもこの問題さえ解決できたらもうホワイトカラー職の人は用済みになりそうですね。
今までの説明で一番分かりやすい
「AIってなに？」って聞かれたら「超複雑になった電卓」って答えられるようになるね。よくわかる良い動画でした。
電卓でも処理は可能ですね
所詮、”この程度” の処理で本当に知能なんだろうかっていつも思うけど、一方で人間のニューロンも基本的に同じ構造をしているとなると、段々自分が人間なのかロボットの一種なのか分からなくなって心がザワザワしますね。
人間も所詮その程度なのですよ。
もし仮に自分がロボットだったとしても、何か問題があるのかっていうのが疑問です。
自分にとって今回のAIブームでの1番の収穫は、今まで「人間らしさ」を感じてきたものの多くはAIでも再現できる程度の反復学習と大雑把さで出来ていたとわかったことです。
仮に人間がロボットだとしたら、とても処理量や処理速度の観点からとっても低能力なロボットだなって思います。
@@kt-ny9srいや、伝達系の構造が同じって話で、仕組みとメカニズムは全然違うで。
すごく分かりやすい。結局AIって脳の数学的な模倣なんですね。AIに支配される世界って少なくともこの模倣のレベルが脳と大差ないほどにならないと起きないですね
ただ、その日はいずれ来ますね！人間ほど汎用的なものが必要なければ、もうすでに人間の能力を超えているものは作れますからね！
脳の数学的な模倣。なるほど。
古典的条件付けと、オペラント条件付けの原理が、AI に使われていることを忘れてはいけない
@@mr.t2564 古典的条件付けとオペラント条件付けですか、全然わからないっす。
とてもエキサイティング（分かりやすくてスーッと頭に入ってくる）な内容でした。
ありがとうございます！
AIのメカニズムが解った。凄く解りやすい。
さすがの一言ですわ昨今のAI絵師云々問題から多岐に渡るAI関連ニュースの「AIそのものの前提」に非常にモヤモヤしてた
わかりやすく面白かった！
ありがとうございます
強化学習のプログラミングをしたことありますが、データの入力と出力をどのように表現するかに相当な苦労をしました。出力されるデータが理解できないと、AIが何をこちらに伝えようとしてるか分からないし、入力するデータの意味を把握しておかないと、AIが正しく学習しているのか確信が持てないのです子育てから開放されたように見えて、実は開放されてはいない
やっぱりデータセットを用意するのが一番大変ですね
いいAIの説明コンテツ、ありがとうございます。AI系の書籍、他の説明動画を見てもなんか、もや～っとしてましたが、中学校の数学の関数の知識があれば理解できます。今後、計算機が画期的な性能になって、超高速にｎ次元関数の計算（ディープラーニング）が可能になるのならシンギュラリティは起こるのでしょうかね。
AIとは入力データを出力データに変換するための関数の中に関数がはいっているような「合成関数」（＝ニューラルネットワーク）なんだ～！とても分かり易かったです。
正しくは、ニューラルネットワークが組み込まれてなくても「AI」なので、勘違いしないように。
動画最後の「単語だけ一人歩きしている」とありましたが、常々同じように思っていたので、こういう発信をしてもらえて嬉しかったです。数年前にやっていたＮＨＫ特番のせいで、父親が、ビッグデータの情報をもっと蓄積させるだけで、完璧に自立思考して動くアンドロイドロボットみたいなものが作れると信じてしまっていて、それは違うよといくら諭しても、「それはお前の知識が足りないだけだ。テレビでやってたんだぞ」みたいに返されてムカっとしてました。この話題になる度に論争になるのですが、最近のChatGPT、Stable Difersionで、ほら見たことかとドヤ顔される度にストレスが溜まってました。今度、論争になったら、この動画をすすめようと思います
映画に出てくるような、完全に自律的な意思をもったAIは、革命的な技術発明があと何十回か起こるまでは出てこない気はします！
構造や単語の意味が理解できて助かります、ありがとうございます！
説明にもあるこのパラメータの計算にものすごい時間がかかる事と学習元のビックデータを集め教師データを作るのに手間がかかりすぎる事から結局AI は札束の殴り合いだって教授が言ってた記憶
結局データを用意するのも計算をするのもカネですからね
素晴らしい👏とても素晴らしい👍私が先生なら子供たちに絶対見せたい素晴らしい動画です。なぜ世界が単純な原子の塊で複雑な世界があるのか、その神秘の一端に触れることが出来るこの動画は本当に素晴らしいです。ありがとうございました。
大変面白い内容でした。お話しの中で「どんな関数でもNNモデルで再現が可能」というフレーズに惹かれました。 たとえば、一般的に「常識を疑え」と言いますが、なかなか難しい事です。私の考えは、こうです。 地上にいる私たちにとっては、時間は一方通行です。 ところが、空間からみると様々な過去の光からやってきた様々な時間の中に存在しているわけです。これらは皆、過去の光です。 であるならば、そこに含まれている情報の増幅ができたなら、人類の飛躍は猛烈に進み出すでしょう。 この関数がAIに組み込めれば、予想もしなかったような時間が始まるような気がします。
動画有難うございます
めちゃくちゃ面白くて分かりやすかったです！途中から自分が追いつけなくなったけど笑
このBGMが好きすぎてこれを聞きに来てるまである
わかります😊
ありがとうございました
「わかりやすっ」！
これだけ複雑になると、処理速度の速いハードが必要になりますね。富岳スパコンにやらせたら凄いんじゃない。その先は量子コンピューターですか、夢がありますね。
求められる計算量はとどまることを知らずですね
@@CGBeginner 計算(演算)量が爆発する！・・・ と言う訳で、再び原点回帰が起きるんでしょうね。「０と１の判別と加算(足し算)が出来ればコンピュータは造れる」という発想が必要な時期が来ています。コンピュータは簡素化と複雑化を繰り返して進化してきました。２進数の呪縛から離脱する瀬戸際なのかもね。
とても分かりやすかったです！すでにあるデータを学習して結果を出すというのは、求められた質問に対して図書館で関連書物を駆使して答えを出してくる、という作業に近いのでしょうか。その書物を眺めている内に、もしかしてこんな推論もできるんじゃね？という既存の枠を超えた知識の突然変異みたいなのが、人間で言うところの博士論文かなと思います。そう考えると、AIが独自の考察を経て答えを出すシンギュラリティが来るのも、たしかに時間の問題だろうなと思えてきます🤔
いつも楽しく視聴させて頂いています。イミテーション・ゲーム、面白いです。何度も観ました。あと、悲しい映画です。できるなら、たてはまさんの考察を入れた（テネットやインターステラーのような）イミテーション・ゲームの解説動画のアップを期待しています。
チューリングさんはほんとに不運ですね。もし才能を100%発揮させることができていたら、ITは20年分くらい進んでそうです
機械に知性や心を理解させるより人間側を心や知性があるように錯覚させた方が早い
人工のネットワークの解像度が上がるほど精度の高い出力が得られるってことなんでしょうかね？結局、人(の脳)もAIもやってる事は似たようなもんで今はまだ精度の差でしかなく、いずれは区別なく扱われるようになっていくんでしょうね。｢そうなるとAIに人権はあるのか？｣なんて話になってきそう。ま、必要以上に恐れず、正しく使えればこれ以上便利なツールはないんじゃあないでしょうか。
分かりやすい動画ありがとうございます．一点，教えていただきたいのですが 21:08 で「どんな関数でも」というふうに説明されていますが，非連続関数や複素関数なども近似できるのでしょうか．univearsal approximattion theoremのwiki等ではR上（実数上）での定義のみだったので興味が湧きました．
編集いいですね。特にイコライザ
とても勉強になりました。理論上どんな関数も再現可能ですか…という事は感情も理論上再現可能という事かな楽しみではありますが今はまだ黎明期。どうなっていくのが想像もつかないのが暗闇を全速力で走るみたいで恐ろしいですね
AIの研究は実は脳の研究でもあると思います。実は神秘的と思っていたものが意外と数式と機械によってエミュレーションできてしまうというのは新しい発見のような気がします。
本当にわかりやすく教えて頂きありがたいことです、７７歳の老人でも理解できましたありがとうございます。
生身の人間が全宇宙に散らばるためにAIが先行して現地を開発し種の存続を図ればよいと思いました。いろんな弊害はあると思いますがこれもAIに任せればよいと思います。
猫の画像認識がニュースになってからなんでもかんでもAIAIと謳い文句が多くなってきて「それってAIなの？」と思っていました．とても分かりすかったです．勉強になりました．
AIが真価を発揮するのは、それを利用する人が創造的な活動において「適切なAIの使い方」が分かる場合だと思っています。どう思いますか？
冒頭のAIと喧嘩する人、AIに首輪を付けられてる人々、その絵がすでに用意されてるという「いらすとや」のネタっぷりに笑ったｗｗ
この映画面白かった！
BGMがとても素晴らしい。
私はAIで言うとハード側の人間です現時点ではたくさんのデータを処理するのに都合よくAIという言葉を使ってるだけです
20:44 「任意の精度で近似できる」＝非常識レベルの答えを散発する可能性がある。＝知能（非常識レベルの答えは出さない）ではない。
こんなに分かりやすくとても面白いのに、なぜ6万再生程度で止まっているのかが不思議でならない
拡散お願いします！
機械学習とディープラーニングは違いますよ
人間の理性も感情もニューラルネットワーク（複合関数）でコントロール（説明がつく）されると、これは人権の概念がひっくり返える事になる。個性や唯一無二の人権は否定される。逆を言えば、遺伝子操作理論も簡単に出来るわけで、人工臓器や人工生命も作れるし、障害者も病人も全て完全体にする事も用意になることを意味する。究極は、人間そのものを人工的に作れるようになるという事。
AIに自分でプログラムできるように設定したらどうなるんだろ
イミテーションゲームはマジでおもろい特に理系の人たちには見てほしい
自分で考えれば間違いがわかるが、 不完全なものに依存しまくった集団はまちがった方向にしかすすまんわな 当然やど 読み上げソフトが 完璧だ とおもってりゃまちがいなんてかんがえもしない
リスプマシンはハードウェアによる神経模倣、第三次AIブームは箱物（シグママシン）作って終わりという、通産省の痛み。
aiじゃなくてただのアルゴリズムで笑った
脳波で想像内容把握されるのは恐ろしい…
一つの例ですが、実際いま頭に思い描いてるものを画像にする研究はありますからね！
なるほど！と思うと同時に難しくて脳細胞が少し死んだ🙄
bingにおすすめされてきました😊
人間が解決できなかった。世の中の争いの種金と食糧の問題を解決する為に、使うべき！
ディープラーニングは、悪くない。だが今後、前頭葉の機能が必要であろうというのが、個人的な見解です。そこにはきっと、ロボット三原則が組み込まれているべき。
ロボット三原則、ヒトが扱いやすいAIを作る上では大事かもしれませんね
どのような“それっぽいモデル”を作成しようとも、「学習」にせよ「思考」にせよ、人間のoutputまでの過程とAIの演算出力は本質的に異なるものですよね。それを混同して「シンギュラリティ」とか言っている人達が本当に危険。
このチャンネルに出会えて良かったです！自分にも少しだけAIがどういうものかわかった気がします（笑）数学勉強してきます( ;´꒳`;)感謝!!
騒がれてるのは主に画像処理界隈で入力情報になってるデータの扱いだけかも人間だと罰せられるけど、「AI」って呼んじゃったからデータをよくない使い方しちゃった人間が、AIに人格を仮定した上で責任から逃げちゃってる
AIはあくまで道具ですからね
AIは人の思考をシュミレートしているので、大量の記憶が必要で、AIはその処理方法である。記憶がなければ、生まれたての赤子である。aiは電算機であるので、常時稼働している。計算速度も人とけた違いに速いので、AIは急激に発達できる。AIと自体が進んでいるわけではないし、実際に間違うし、間違ったデーターが入力していれば答えも間違っている。
結局やってること有機物か無機物かの違いで無機物でも自我をつくれそう。
AIというのかい。贅沢な名だね、今からお前の名前は統計的学習アルゴリズムだ。いいかい統計的学習アルゴリズムだよ。分かったら返事をするんだ、統計的学習アルゴリズム！
LLMは確かに「この程度」と言える。同じ構造がズラッと並んで重み付けで神経伝達による学習の模倣をする。
人間の脳みそ… 情報処理（計算）自体は どんどん式を増やせるので、まぁ大したことなくて（いや充分スゴいんだけど）それよりも、経験則から直感的に閃く能力（それを運動に変えちゃう能力はもっと）が、人間の脳みそがバグってるところなのかな。なんだか分からないうえに、説明もできないけど、突然 正しい答えを導き出すことがある脳みそ… すぎょい
AIわかってしまった😁
うちの大学の人工知能入門の講義と同じ内容だけど短いしわかりやすくてとても良かったです。大学行く意味が・・・・
大学のいいところは、この話を専門家が、専門的な用語でもっと深いところまで話してくれることにあります！
功績者たるチューリング博士は投獄されてしまうのだが・・・AIの思考アルゴリズムになるベースは女性的なものにするべき・・・なんてことを、どこかで聞いたような
2:15 1936年アルゴリズムを実行する。プログラムで動く
最初の電気コンピューター・チューリングマシンは映画イミテーションゲームに出てたようにアラン・チューリングが作ったんじゃなかった？戦後かなり後になるまで明らかにされてなかったけど。極秘扱いで。電子コンピューターにしても諸説あると思うけど、エニアックではなかったと思う。
いまのチャットGPTアホやけどターミネーターの世界に片足つっこんでるよなぁ。
G検定の講義受けてるみたい
G検定初めて聞きました！
@@CGBeginner そんな名前の、AIの知識を測る資格試験がありまして。AIの歴史なんかも出る試験なので、動画の内容とも一部重なり、飲み込みやすかったです。CG分野の動画も待ってます🤞
AI（Artificial Intelligence）なので、ニューラルネットはAIを実現する構造の1つに過ぎないですね。脳内のニューロンは実際は波を信号としているらしいので、ニューラルネットは人間のニューロンをあんまし模倣できていないですね。
動画長すぎて結局なんだったのか分からなかった人向け↓AI（人工知能）は、人間の知的な活動を模倣または再現するコンピューターシステムやプログラムのことを指します。AIは、データの処理、パターンの認識、意思決定、問題解決などのタスクを実行するために設計されています。AIは、機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータービジョンなどのさまざまな技術やアプローチを使用して実現されます。これらの技術は、大量のデータを学習し、パターンや規則を抽出し、未知のデータに基づいて予測や判断を行う能力を持つAIシステムを構築するために利用されます。AIは、さまざまな分野で応用されています。例えば、自動運転車、音声アシスタント（SiriやAlexa）、オンライン検索エンジン、画像認識システム、金融取引の自動化などがあります。AIは、作業の効率化、精度の向上、新たな問題の解決、人間の能力の拡張など、さまざまな利点をもたらすことが期待されています。ただし、AIにはまだ制約や課題も存在します。例えば、データの偏りによるバイアス、倫理的な問題、個人情報の保護などが挙げられます。AIの発展と利用には、技術的な進歩だけでなく、倫理的な考慮や規制の必要性も考慮される必要があります。
生成させましたね
人間の脳みそを模倣すると、歪んだ性格や変態のAIも出現するんだろな
生物のニュールロラルネットワークをもしているのは有名だけど、これの学問に渋滞学を解き明かした日本人の理論がもろ使われてるのあんまり知られてないよな
ニューロンを「関数」にしてしまおう！でうわぁー！ってなった
よくできてますよねほんと
AIでも人間の愛には勝てない
マトリックスのネオの成長みたい。
ノイマンとかラマヌジャンを超えたら起こして
じゃあ先に「超える」の定義をしてもらいましょうか
AIは人工知能ではなく、統計的に確率的に答えを強引に導き出す代物です。知性を持って判断しているわけではなく、統計的にどのように学習したかによって、白黒が変化します。人間の知能がどのような処理をしているのかさえもわかりませんね。自分とはいったいどのように形成されていて、どういうプログラム？になっているのか、自分ですらわかりません。当然、他人の思考なんて、わかるわけもない。
意外と人間も脳内で統計やってるにかもよ。
マジでなにもんや
膨大な次元で相関を見出しているだけなのに、なぜ文書を入力して意味を要約させることができるのか全然ピンとこない。意味など関係なく要約しているだけなのに意味を抽出しているかのように見えているだけ？
いやいや、皆さん重要な事柄を忘れています。それは、人間や生命体はそれ自体が遺伝子によって、進化します。これは、AIが進化する事とは全く別問題の進化です。確かにAIは情報処理（記憶、予測等）そのものは進化するでしょう。なので、知能においてのみは大きく価値は変わるでしょう。しかし、人間は身体そのものが高度な欲求を生み出し、かつ身体を分身（産む）出来る。遺伝子の存在は、知能そのものとは全く違う振る舞いの価値として存在している。まー知能で遺伝子そのものを改良する事は容易だろうが、恐らく自然の遺伝子を改良するという事は、それは、もう遺伝子ではない。何か大きな価値を失う可能性の方が圧倒的に高いという事は考える必要はある。
出力結果が個のバイアスや状況次第で安定しない上に、その不安定な出力結果に従って個で自立行動が出来てしまう人間の方がよっぽど怖いんだけどな。種はともかく個は予測がつかん。
AIが怖いという人がいますが、人間のほうが怖いですからね！
重要なAttentionについて述べられてない。
Attentionはディープラーニングのいち技術ですよね。
次動画で続きを解説しています！
②AIってなに? AIは「思考」しているの？ ua-cam.com/video/KT096ULvFDE/v-deo.html
③ChatGPT解説と真の恐ろしさ ua-cam.com/video/7tcSzj9YCZQ/v-deo.html
こういう学びの提供がこのチャンネルの良い所
ビックリです。いろいろな本やUA-camを見ても、難しすぎて全く理解できなかったAlの仕組みがこんなに分かりやすく説明してくれるなんて。このチャンネルの他の動画もそうでしたが、このチャンネルを偶然、見つけたことが奇跡です。本当にありがとうございます‼️
分かりやすく楽しい動画でした。「AIがあるのだから、数学など勉強する必要はない」と主張する人には、AIが何なのか理解ができない、という皮肉な時代になりそうですね…
ありがとうございます。AIってすごいなーで終わらせず、せめて原理的なことをきちんと理解しておきたいですね。その意味でとてもわかりやすくまとめていただいてありがたいです。
次の動画も楽しみにしてます。
AI学習の入り口としてこれほど完成された教材は無いように思います。めちゃくちゃわかりやすかったです。
第二回、第三回も期待しています。最終的には、CG技術と組み合わせてWinnyの金子さんが作っていたようなAIキャラクター同士を対戦させるプログラムとかまで動画にしていただけたら興奮します。
AIが自分の専門としている分野にも出始めてきてAIそのものの仕組みまで理解が追いついていなかったのですが、とてもわかりやすい解説動画でした。ありがとうございます。
もしよかったら、どんな業種なのか教えて。
自分、CG映像制作系なんだが、画像生成AIの台頭で、もうすぐ3Dモデル生成にもAIが進出するのは確定演出すぎて震えてる。
理路整然としたお話で頭にスッと入って来ました。
第4次AIブームでは何が起こるのか、興味があります。
AIを使った仕事をしている者ですが、非常に分かりやすい説明で感動しました。
ニューラルネットワークは一般レベル環境であれば単純な決定木や線形回帰、XGBoostの方が精度が出る印象です。１からアルゴリズムを作るなら別ですが、すでに用意されているニューラルネットワークは名前だけのことが多いですね。
しかし今話題のChatGPtはじめ、近年急速に学習スピードを上げているAIの学習アルゴリズムはニューラルネットワークであると言われており、使われる仮想ニューロンも増え続けています。
それぞれのニューロンのウェイトが今後際限なく増えるようであれば、、、人間の知能を超えることは難しいことではないと、自分は考えています。
最近出てるニューラルネットワーク系のAIはまじで信じられないくらい精度高いですよね。
ChatGPTと同じところが作っているWhisperという音声認識AIの精度がよすぎて、ちびりそうになったのを覚えています。
この動画の字幕も99%くらいWhisperに作ってもらっています。
分かりやすすぎて感動
だいぶかみくだきました！
最後のくだり、怖いとかよりちょっと感動した👍✨
こういう真っ当な解説は聴き応えがあって、時間当たりの価値が本当に高いなと、大満足。あと、普通に説明が判りやすい。全く数学や工学の知識がない一般人なのだけど、最後まで集中して見られた。
ひとつ、BGM はなくてもいいし、あっても控えめでいい。動画の内容的に全く必要ないし、言葉を聞き取りにくくする作用しかないので。
探していた情報にたどり着いた気がします。感謝😁
深層学習流行りはじめの頃、仕事で少し触った感じでは、学習用のラベルのついたデータを集める手間を考えると実用的なものを作るのは大変だろうなと思いました。
最近の生成AIはきっとデータ集めも自動なんでしょうがすごいなと感じています。
最近のは恐ろしいデータ量ですからね。
すばらしくわかりやすい動画！
AIの機械学習が多くのデータから「関数」を特定すること、という正しい概念をちゃんと説明している珍しい解説。
ただし、歴史的にはNNから始まり近年ブレイクするーを起こしたのもDNNであることは事実だが、ディープラーニング自体はそのものズバリのタイトルの教科書（チューリング賞を受賞した科学者が書いた）にあるとおり、NNに限らず、最近ではガウス過程（GP）とベイズ統計学に抽象化されている。NNが最終解のような結論は今後始める人らの固定観念を生み出すという点でよくない。
とても参考になりました！ありがとう。
最近のAIはすごいですが、シンギュラリティが起こるためにはあと一段階ブレイクスルーが必要だと思ってます。
今の生成AIの最大の課題は人間みたいに新しいことをリアルタイムに覚えてくれないこと。
人間はさっき話したことや昨日見たことをちゃんと覚えていて、それをもとに新しい課題を解決できる一方で今のAIにはその能力がない。
巨大なNNモデルを再学習させようと思ったら、改めて学習データを用意してあげてデータセンターのGPUをぶん回さなきゃいけない。
でもこの問題さえ解決できたらもうホワイトカラー職の人は用済みになりそうですね。
今までの説明で一番分かりやすい
「AIってなに？」って聞かれたら「超複雑になった電卓」って答えられるようになるね。
よくわかる良い動画でした。
電卓でも処理は可能ですね
所詮、”この程度” の処理で本当に知能なんだろうかっていつも思うけど、一方で人間のニューロンも基本的に同じ構造をしているとなると、段々自分が人間なのかロボットの一種なのか分からなくなって心がザワザワしますね。
人間も所詮その程度なのですよ。
もし仮に自分がロボットだったとしても、何か問題があるのかっていうのが疑問です。
自分にとって今回のAIブームでの1番の収穫は、今まで「人間らしさ」を感じてきたものの多くはAIでも再現できる程度の反復学習と大雑把さで出来ていたとわかったことです。
仮に人間がロボットだとしたら、とても処理量や処理速度の観点からとっても低能力なロボットだなって思います。
@@kt-ny9sr
いや、伝達系の構造が同じって話で、仕組みとメカニズムは全然違うで。
すごく分かりやすい。
結局AIって脳の数学的な模倣なんですね。
AIに支配される世界って少なくともこの模倣のレベルが脳と大差ないほどにならないと起きないですね
ただ、その日はいずれ来ますね！
人間ほど汎用的なものが必要なければ、もうすでに人間の能力を超えているものは作れますからね！
脳の数学的な模倣。なるほど。
古典的条件付けと、オペラント条件付けの原理が、AI に使われていることを忘れてはいけない
@@mr.t2564 古典的条件付けとオペラント条件付けですか、全然わからないっす。
とてもエキサイティング（分かりやすくてスーッと頭に入ってくる）な内容でした。
ありがとうございます！
AIのメカニズムが解った。凄く解りやすい。
さすがの一言ですわ
昨今のAI絵師云々問題から多岐に渡るAI関連ニュースの「AIそのものの前提」に非常にモヤモヤしてた
わかりやすく面白かった！
ありがとうございます
強化学習のプログラミングをしたことありますが、データの入力と出力をどのように表現するかに相当な苦労をしました。
出力されるデータが理解できないと、AIが何をこちらに伝えようとしてるか分からないし、入力するデータの意味を把握しておかないと、AIが正しく学習しているのか確信が持てないのです
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やっぱりデータセットを用意するのが一番大変ですね
いいAIの説明コンテツ、ありがとうございます。
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今後、計算機が画期的な性能になって、超高速にｎ次元関数の計算（ディープラーニング）が可能になるのならシンギュラリティは起こるのでしょうかね。
AIとは入力データを出力データに変換するための関数の中に関数がはいっているような「合成関数」（＝ニューラルネットワーク）なんだ～！とても分かり易かったです。
正しくは、ニューラルネットワークが組み込まれてなくても「AI」なので、勘違いしないように。
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常々同じように思っていたので、こういう発信をしてもらえて嬉しかったです。
数年前にやっていたＮＨＫ特番のせいで、
父親が、ビッグデータの情報をもっと蓄積させるだけで、
完璧に自立思考して動くアンドロイドロボットみたいなものが作れると信じてしまっていて、
それは違うよといくら諭しても、
「それはお前の知識が足りないだけだ。テレビでやってたんだぞ」みたいに返されてムカっとしてました。
この話題になる度に論争になるのですが、
最近のChatGPT、Stable Difersionで、ほら見たことかとドヤ顔される度にストレスが溜まってました。
今度、論争になったら、この動画をすすめようと思います
映画に出てくるような、完全に自律的な意思をもったAIは、革命的な技術発明があと何十回か起こるまでは出てこない気はします！
構造や単語の意味が理解できて助かります、ありがとうございます！
説明にもあるこのパラメータの計算にものすごい時間がかかる事と学習元のビックデータを集め教師データを作るのに手間がかかりすぎる事から
結局AI は札束の殴り合いだって教授が言ってた記憶
結局データを用意するのも計算をするのもカネですからね
素晴らしい👏とても素晴らしい👍
私が先生なら子供たちに絶対見せたい素晴らしい動画です。
なぜ世界が単純な原子の塊で複雑な世界があるのか、その神秘の一端に触れることが出来るこの動画は本当に素晴らしいです。ありがとうございました。
大変面白い内容でした。お話しの中で「どんな関数でもNNモデルで再現が可能」というフレーズに惹かれました。
たとえば、一般的に「常識を疑え」と言いますが、なかなか難しい事です。私の考えは、こうです。
地上にいる私たちにとっては、時間は一方通行です。
ところが、空間からみると様々な過去の光からやってきた様々な時間の中に存在しているわけです。これらは皆、過去の光です。
であるならば、そこに含まれている情報の増幅ができたなら、人類の飛躍は猛烈に進み出すでしょう。
この関数がAIに組み込めれば、予想もしなかったような時間が始まるような気がします。
動画有難うございます
めちゃくちゃ面白くて分かりやすかったです！途中から自分が追いつけなくなったけど笑
このBGMが好きすぎてこれを聞きに来てるまである
わかります😊
ありがとうございました
「わかりやすっ」！
これだけ複雑になると、
処理速度の速いハードが必要になりますね。
富岳スパコンにやらせたら凄いんじゃない。
その先は量子コンピューターですか、夢がありますね。
求められる計算量はとどまることを知らずですね
@@CGBeginner 計算(演算)量が爆発する！・・・ と言う訳で、再び原点回帰が起きるんでしょうね。「０と１の判別と加算(足し算)が出来ればコンピュータは造れる」という発想が必要な時期が来ています。コンピュータは簡素化と複雑化を繰り返して進化してきました。２進数の呪縛から離脱する瀬戸際なのかもね。
とても分かりやすかったです！
すでにあるデータを学習して結果を出すというのは、求められた質問に対して図書館で関連書物を駆使して答えを出してくる、という作業に近いのでしょうか。
その書物を眺めている内に、もしかしてこんな推論もできるんじゃね？という既存の枠を超えた知識の突然変異みたいなのが、人間で言うところの博士論文かなと思います。
そう考えると、AIが独自の考察を経て答えを出すシンギュラリティが来るのも、たしかに時間の問題だろうなと思えてきます🤔
いつも楽しく視聴させて頂いています。
イミテーション・ゲーム、面白いです。何度も観ました。
あと、悲しい映画です。
できるなら、たてはまさんの考察を入れた（テネットやインターステラーのような）イミテーション・ゲームの解説動画のアップを期待しています。
チューリングさんはほんとに不運ですね。もし才能を100%発揮させることができていたら、ITは20年分くらい進んでそうです
機械に知性や心を理解させるより人間側を心や知性があるように錯覚させた方が早い
人工のネットワークの解像度が上がるほど精度の高い出力が得られるってことなんでしょうかね？
結局、人(の脳)もAIもやってる事は似たようなもんで今はまだ精度の差でしかなく、いずれは区別なく扱われるようになっていくんでしょうね。
｢そうなるとAIに人権はあるのか？｣なんて話になってきそう。
ま、必要以上に恐れず、正しく使えればこれ以上便利なツールはないんじゃあないでしょうか。
分かりやすい動画ありがとうございます．
一点，教えていただきたいのですが 21:08 で「どんな関数でも」というふうに説明されていますが，非連続関数や複素関数なども近似できるのでしょうか．univearsal approximattion theoremのwiki等ではR上（実数上）での定義のみだったので興味が湧きました．
編集いいですね。特にイコライザ
ありがとうございます
とても勉強になりました。理論上どんな関数も再現可能ですか…という事は感情も理論上再現可能という事かな
楽しみではありますが今はまだ黎明期。どうなっていくのが想像もつかないのが暗闇を全速力で走るみたいで恐ろしいですね
AIの研究は実は脳の研究でもあると思います。実は神秘的と思っていたものが意外と数式と機械によってエミュレーションできてしまうというのは新しい発見のような気がします。
本当にわかりやすく教えて頂きありがたいことです、７７歳の老人でも理解できました
ありがとうございます。
生身の人間が全宇宙に散らばるためにAIが先行して現地を開発し種の存続を図ればよいと思いました。いろんな弊害はあると思いますがこれもAIに任せればよいと思います。
猫の画像認識がニュースになってからなんでもかんでもAIAIと謳い文句が多くなってきて「それってAIなの？」と思っていました．とても分かりすかったです．勉強になりました．
AIが真価を発揮するのは、それを利用する人が創造的な活動において「適切なAIの使い方」が分かる場合だと思っています。
どう思いますか？
冒頭のAIと喧嘩する人、AIに首輪を付けられてる人々、その絵がすでに用意されてるという「いらすとや」のネタっぷりに笑ったｗｗ
この映画面白かった！
BGMがとても素晴らしい。
私はAIで言うとハード側の人間です
現時点ではたくさんのデータを処理するのに都合よくAIという言葉を使ってるだけです
20:44 「任意の精度で近似できる」＝非常識レベルの答えを散発する可能性がある。＝知能（非常識レベルの答えは出さない）ではない。
こんなに分かりやすくとても面白いのに、なぜ6万再生程度で止まっているのかが不思議でならない
拡散お願いします！
機械学習とディープラーニングは違いますよ
人間の理性も感情もニューラルネットワーク（複合関数）でコントロール（説明がつく）されると、これは人権の概念がひっくり返える事になる。個性や唯一無二の人権は否定される。逆を言えば、遺伝子操作理論も簡単に出来るわけで、人工臓器や人工生命も作れるし、障害者も病人も全て完全体にする事も用意になることを意味する。究極は、人間そのものを人工的に作れるようになるという事。
AIに自分でプログラムできるように設定したらどうなるんだろ
イミテーションゲームはマジでおもろい
特に理系の人たちには見てほしい
自分で考えれば間違いがわかるが、 不完全なものに依存しまくった集団はまちがった方向にしかすすまんわな 当然やど 読み上げソフトが 完璧だ とおもってりゃ
まちがいなんてかんがえもしない
リスプマシンはハードウェアによる神経模倣、第三次AIブームは箱物（シグママシン）作って終わりという、通産省の痛み。
aiじゃなくてただのアルゴリズムで笑った
脳波で想像内容把握されるのは恐ろしい…
一つの例ですが、実際いま頭に思い描いてるものを画像にする研究はありますからね！
なるほど！と思うと同時に難しくて脳細胞が少し死んだ🙄
bingにおすすめされてきました😊
人間が解決できなかった。世の中の争いの種
金と食糧の問題を解決する為に、使うべき！
ディープラーニングは、悪くない。
だが今後、前頭葉の機能が必要であろうというのが、個人的な見解です。
そこにはきっと、ロボット三原則が組み込まれているべき。
ロボット三原則、ヒトが扱いやすいAIを作る上では大事かもしれませんね
どのような“それっぽいモデル”を作成しようとも、「学習」にせよ「思考」にせよ、人間のoutputまでの過程とAIの演算出力は本質的に異なるものですよね。それを混同して「シンギュラリティ」とか言っている人達が本当に危険。
このチャンネルに出会えて良かったです！自分にも少しだけAIがどういうものかわかった気がします（笑）数学勉強してきます( ;´꒳`;)
感謝!!
騒がれてるのは主に画像処理界隈で入力情報になってるデータの扱いだけかも
人間だと罰せられるけど、「AI」って呼んじゃったからデータをよくない使い方しちゃった人間が、AIに人格を仮定した上で責任から逃げちゃってる
AIはあくまで道具ですからね
AIは人の思考をシュミレートしているので、大量の記憶が必要で、AIはその処理方法である。
記憶がなければ、生まれたての赤子である。aiは電算機であるので、常時稼働している。計算速度も人とけた違いに速いので、AIは急激に発達できる。
AIと自体が進んでいるわけではないし、実際に間違うし、間違ったデーターが入力していれば答えも間違っている。
結局やってること有機物か無機物かの違いで無機物でも自我をつくれそう。
AIというのかい。贅沢な名だね、今からお前の名前は統計的学習アルゴリズムだ。いいかい統計的学習アルゴリズムだよ。分かったら返事をするんだ、統計的学習アルゴリズム！
LLMは確かに「この程度」と言える。
同じ構造がズラッと並んで重み付けで神経伝達による学習の模倣をする。
人間の脳みそ… 情報処理（計算）自体は どんどん式を増やせるので、まぁ大したことなくて（いや充分スゴいんだけど）
それよりも、経験則から直感的に閃く能力（それを運動に変えちゃう能力はもっと）が、人間の脳みそがバグってるところなのかな。
なんだか分からないうえに、説明もできないけど、突然 正しい答えを導き出すことがある脳みそ… すぎょい
AIわかってしまった😁
うちの大学の人工知能入門の講義と同じ内容だけど短いしわかりやすくてとても良かったです。
大学行く意味が・・・・
大学のいいところは、この話を専門家が、専門的な用語でもっと深いところまで話してくれることにあります！
功績者たるチューリング博士は投獄されてしまうのだが・・・
AIの思考アルゴリズムになるベースは女性的なものにするべき・・・なんてことを、どこかで聞いたような
2:15 1936年アルゴリズムを実行する。プログラムで動く
最初の電気コンピューター・チューリングマシンは映画イミテーションゲームに出てたようにアラン・チューリングが作ったんじゃなかった？
戦後かなり後になるまで明らかにされてなかったけど。極秘扱いで。
電子コンピューターにしても諸説あると思うけど、エニアックではなかったと思う。
いまのチャットGPTアホやけどターミネーターの世界に片足つっこんでるよなぁ。
G検定の講義受けてるみたい
G検定初めて聞きました！
@@CGBeginner
そんな名前の、AIの知識を測る資格試験がありまして。AIの歴史なんかも出る試験なので、動画の内容とも一部重なり、飲み込みやすかったです。
CG分野の動画も待ってます🤞
AI（Artificial Intelligence）なので、ニューラルネットはAIを実現する構造の1つに過ぎないですね。脳内のニューロンは実際は波を信号としているらしいので、ニューラルネットは人間のニューロンをあんまし模倣できていないですね。
動画長すぎて結局なんだったのか分からなかった人向け↓
AI（人工知能）は、人間の知的な活動を模倣または再現するコンピューターシステムやプログラムのことを指します。AIは、データの処理、パターンの認識、意思決定、問題解決などのタスクを実行するために設計されています。
AIは、機械学習、深層学習、自然言語処理、コンピュータービジョンなどのさまざまな技術やアプローチを使用して実現されます。これらの技術は、大量のデータを学習し、パターンや規則を抽出し、未知のデータに基づいて予測や判断を行う能力を持つAIシステムを構築するために利用されます。
AIは、さまざまな分野で応用されています。例えば、自動運転車、音声アシスタント（SiriやAlexa）、オンライン検索エンジン、画像認識システム、金融取引の自動化などがあります。AIは、作業の効率化、精度の向上、新たな問題の解決、人間の能力の拡張など、さまざまな利点をもたらすことが期待されています。
ただし、AIにはまだ制約や課題も存在します。例えば、データの偏りによるバイアス、倫理的な問題、個人情報の保護などが挙げられます。AIの発展と利用には、技術的な進歩だけでなく、倫理的な考慮や規制の必要性も考慮される必要があります。
生成させましたね
人間の脳みそを模倣すると、歪んだ性格や変態のAIも出現するんだろな
生物のニュールロラルネットワークをもしているのは有名だけど、これの学問に渋滞学を解き明かした日本人の理論がもろ使われてるのあんまり知られてないよな
ニューロンを「関数」にしてしまおう！でうわぁー！ってなった
よくできてますよねほんと
AIでも人間の愛には勝てない
マトリックスのネオの成長みたい。
ノイマンとかラマヌジャンを超えたら起こして
じゃあ先に「超える」の定義をしてもらいましょうか
AIは人工知能ではなく、統計的に確率的に答えを強引に導き出す代物です。知性を持って判断しているわけではなく、統計的にどのように学習したかによって、白黒が変化します。
人間の知能がどのような処理をしているのかさえもわかりませんね。自分とはいったいどのように形成されていて、どういうプログラム？になっているのか、自分ですらわかりません。当然、他人の思考なんて、わかるわけもない。
意外と人間も脳内で統計やってるにかもよ。
マジでなにもんや
膨大な次元で相関を見出しているだけなのに、なぜ文書を入力して意味を要約させることができるのか全然ピンとこない。
意味など関係なく要約しているだけなのに意味を抽出しているかのように見えているだけ？
いやいや、皆さん重要な事柄を忘れています。それは、人間や生命体はそれ自体が遺伝子によって、進化します。これは、AIが進化する事とは全く別問題の進化です。確かにAIは情報処理（記憶、予測等）そのものは進化するでしょう。なので、知能においてのみは大きく価値は変わるでしょう。しかし、人間は身体そのものが高度な欲求を生み出し、かつ身体を分身（産む）出来る。遺伝子の存在は、知能そのものとは全く違う振る舞いの価値として存在している。まー知能で遺伝子そのものを改良する事は容易だろうが、恐らく自然の遺伝子を改良するという事は、それは、もう遺伝子ではない。何か大きな価値を失う可能性の方が圧倒的に高いという事は考える必要はある。
出力結果が個のバイアスや状況次第で安定しない上に、その不安定な出力結果に従って個で自立行動が出来てしまう人間の方がよっぽど怖いんだけどな。
種はともかく個は予測がつかん。
AIが怖いという人がいますが、人間のほうが怖いですからね！
重要なAttentionについて述べられてない。
Attentionはディープラーニングのいち技術ですよね。