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    snowlong
    snowlong 何も知らずにAIだと吹聴する人たちが滅びるだけでコアの部分は生き残ると思う

    2018/12/05 リンク

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    beginnerchang
    beginnerchang 「DLで最強AI」を信じて何かしら金銭を投じた方々は(頭が)残念。趣味でやる分にはDLは面白いと思うよ。環境が整ってすぐに試せるので、興味があれば趣味の範疇で楽しみ、現実を見て共にがっかりしよう!

    2018/12/02 リンク

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    yoko-hirom
    yoko-hirom ディープラーニングの限界についての話。AI技術の発展がディープラーニングで終局に達したとの証拠は無い。

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    kootaro
    kootaro まだ投資が活発なうちにAI関連に携わっといた方が良い。失敗プロジェクトから学ぶ事も多いはずだからね

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    hkanemat
    hkanemat Wintermute ですか

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    hihi01
    hihi01 こうなるって知ってた! http://hpo.hatenablog.com/entry/2016/10/27/230000

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    kenchan3
    kenchan3 ハイプカーブの頂点に行ったらあとは降るだけ

    2018/12/02 リンク

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    skypenguins
    skypenguins ディープラーニングの冬がいつ来るか、ディープラーニングで予測しよう(現実逃避)

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    privates
    privates そんなの、はてなに書きなよ。最近ひどいな、Qiitaは。

    2018/12/02 リンク

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    marmot1123
    marmot1123 リンクの先をいろいろ読みたい。時間があれば。

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    caynan
    caynan あ、いつものシンギュラリティ大嫌いおじさんだ

    2018/12/01 リンク

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    kaz_hiramatsu
    kaz_hiramatsu 画像認識などについては十分な成果がでたし、これまでみたいな本当の冬は来ないはず

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    buenaarbol
    buenaarbol 自律知能の夢は幻滅期にあるかもだけど、その過程で根付きつつあるデータやファクトベースの意思決定の文化はリスペクトしたい。

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    jankoto
    jankoto 今は「もっと学習データがあれば」という言い訳が立つが、それが出来なくなったときに来るだろうな、冬の時代が

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    dgen
    dgen ハードが進化すれば現行のAIでも何重にも多層構造・多角的視野を取り入れれば(要するに力業)自動運転でもそれなりの成績出せそうな気はする。でもそのハードがねえ…。

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    zigzag1900
    zigzag1900 画像認識の専門家が神経科学や物理学の専門家ではないことが課題となってきたのではないかと思った。

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    matsui
    matsui “(1万次元の) 画像空間には十分な疑似パターンがあり、実際に多数の画像に渡って汎化すれば、我々の分類器がまるで本当に見たものを理解しているかのような印象を与えることができるということだ。”

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    akikan2
    akikan2 Qiitaの運営は翻訳権の侵害を黙認している?画像の著作権ばかりとりだたされるが、翻訳権も同じですよ。

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    jgoamakf
    jgoamakf AI頼みの会社に危機が迫る。例えば……NVIDIAとかBaiduとか?

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    mozukuyummy
    mozukuyummy 「AIの冬」と聞くと「核の冬」の類推でむしろAIが高度に発達してあらゆる人間が数値化されるディストピアを想像させるなあ。

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    shibaone
    shibaone 数十年周期の汎用ロボ超期待ブームが来ていただけにも思う。

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    kenzy_n
    kenzy_n 春は遠けり

    2018/12/01 リンク

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    chintaro3
    chintaro3 自動車の自動運転の為には、ハードをかなり作り変える必要がある。PCの流用では無理だ。前提となっている信頼性のレベルが違いすぎる。

    2018/12/01 リンク

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