投稿者: 世の中にはこういったセミナーは五万と有りますが，始めて参加しました．[Link]
松尾先生の名前は以前に読書で知っていました．
良い本を書いていたので，まぁ当然かなりできる研究者なんだと思います．
全般，表題の問いは答えていないけど，問いに対する回答は悲観的に見える．
画像認識に特化しても十分にペイする．産業的には重要．
しかし，個人的には未知の既知化に対する興味も尽きない．
まとめ
- 昨今のAIと呼ばれているもの
- ただの擬人化 (e.g. 電卓)
- 機械学習
- DEEP LEARNING
- 簡単に言うと，深い関数を使った最小二乗法
- ハードウェアの発達
- BIG DATA
- 計算効率化のトリックの発明
- DEEP LEARNINGの発見は，「眼の誕生」に該当する
- 深層学習で出来るようになってきた事
- 画像認識
- 運動の学習 (画像認識できるから)
- 言葉の翻訳
- 描くこと（GANが本質？）
- e.g. セグメント ==> 画像 (木があるなら，こんな生え方だろう)
- e.g. snap shot ==> movie
- 人間固有の思考する能力
- AIは新聞や小説は書けない．本当？
- 言語はパターンなのか？シンボルなのか？
- パターン：外界からの知覚があり，行動する（動物も可能）
- シンボル：知覚から想起され，思考する（記号論）
- 感想
- テクニックとして，「眼の誕生」に結び付けて，その流れでのストーリー作成は流石
- 白い巨塔（画像認識ミス）は，もう起きない？
- 質問したかったこと
- そもそも質問当てて欲しかったら，前の方座らないかん
- 模倣による思考・意識の理解
- NNやCNNは，そもそも人の脳のネットワークを参考にしている
- CNNによる顔認証は，「へぇ，人ってこういう風に認識してたのか」感がある
- DEEP LEANINGの先には，人間の思考・意識に対する理解がありえるのか？
- e.g. 前野隆司先生の意識下流説，など
- さらに踏み込めば，「意識や思考」に対する，他の在り方もあるのでは？
- こういう技術を使って，「研究者の評価」を定量化できないものか
- 評価関数を入れると，主観も入るけどね
- ただ，ハゲタカジャーナルなんかに出しても０査定とかは上手くできんものか
- あと，インパクトの無い仕事より，高い仕事に専念するための選択と集中
- 法整備
- これは今でもインターネットなどでも該当する
- バリバリの研究者が行う講演
- 40代くらいのバリバリの研究者が，講演回りをするのはよく見かける
- これって，なんでやるんだろう？
- 義憤？物事を動かすステージ？