わかる範囲で答えるで

>>3
さんがつ

>>5
コンピュータやな
材料でいうならほとんどシリコンや

>>6
自動運転は技術的には可能やけど、普及まではかなり時間かかるやろな

>>10
そっか、まあしゃーないわな

>>11
研究者やな

>>12
従来のシステム以上に曖昧な作業ができるようになるから、単純作業はもっと駆逐されていくで
例えばコールセンターとか受付嬢とか、タクシーの運転手とか

>>14
コンピュータと一緒やな
コンピュータを管理できる人間はずっと管理できる
逆に情弱みたいにコンピュータに使われてる人間はほとんど支配されてるみたいになるやろな

>>16
論文は可能やろな
レスバはちょっと違うテクニックあるからまだ難しいな

>>27
サンガツ
うーんやっぱり違いがよう分からンゴね…

>>29
状況と表情や感情を紐付けできれば出来そうやね
ワクワクするわ

>>29
深い

>>31
なんとも言えないレベルで草
やっぱり大したことないんやな

>>58
職を選ばなかったら雇用先はあると思うで
それでも高卒とかは多少就職難にはなりそうやけど

>>39
ぜひ実現してほしいわ

>>35
ワイは一応関係する仕事やけど、
まあいっぱい勉強するところから始まると思うわ

>>35
眼の前の箱か板を活用するとええで

>>36
プールの監視員かもしれんな

>>49
すご
さんきゅー

>>46
最低賃金、導入コスト、電気代とか考えてランニングコスト出すと人間に勝ち目なくね？

>>48
実際もうなっててこれが原因で普及しにくいんだよな

>>67
そのうち起こるやろな
それまでに人類の文明が続いてたらな

>>61
誤検知とかの発見訂正は結構難しいで
正答率100%は理論的には不可能や

>>66
そんなわけなくない？？

>>69
天然知能のワイにどう思う？

>>73
勉強も手に職もつけてこなかった労働者層は憂き目をみるシステムになると思う
まあ資本主義って言えば結局は変わらんな

>>79
そうなんか
日本語は曖昧表現が多いのもあるんかね

>>76
もうすでにちょっとペースダウンしてるで
またブレイクスルーが求められてる

>>77
人工知能システムを上手く使いこなせる層はそうなるかもしらんな
今までいろんな社会のシステムに使われてきた労働者層はそんなわけにはいかんけど

>>80
今もっぱらみんなが頑張ってる分野やな
概念の獲得さえできれば可能なんやけど、まだちょっと時間かかりそうやなぁ

>>107
大学っていうか企業やけど、
言語処理系はGoogle
ハード系はエヌヴィディアやな

国内研究やと早稲田の研究を最近よく見てるンゴ

>>95
確かにシンギュラリティおじさんみたいな騒ぎ方はおかしいなって思うンゴ
もっと明るい変化やと思う

>>87
医療関係では無双できるポテンシャルある
けど学力と研究力がちょっと劣るから勿体無いとこある

>>119
はえ〜こっ、

>>91
ニッチな分野ではかなり研究進んでるで
大丈夫、まだ戦えるンゴ

>>92
ワイもそんなに取り立てて頭良くないで。世の中は広いンゴ
まあ兎にも角にも数学やな
実装とか嗜み程度にできたらええわ

>>96
日本と同じや。
上位の大学以外はカス。学生は多くても優秀な研究者になるのは数パーセントだけ

>>98
そんなニュアンスやな

>>121
ルールのあるゲームで人間が機械に勝つことってまあ無理やと思う

>>123
大丈夫や、この世は現実やで

二重スリットの実験は光の波動性と粒子性の重ね合わせを示す実験なんやけど、
そもそも波動と粒子の性質を知ってないとナンノコッチャわからんと思うで

>>124
どこからをAIとするかによるけど、超初期のAIはパーセプトロンとかネオコグニトロンとか呼ばれる単純に足し算とかけ算をするだけのやつやったんや
ちなみにネオコグニトロンは日本人が考案したんやで

>>130
関西の人間やから多摩事情はあんまり詳しくないンゴ…すまんな…

>>131
餅は餅屋やな

>>149
院卒やで！

>>150
この妄想たまにする
俺の予想では決算発表以外では
ボラティリティが限りなく小さくなるんだと思う

>>150
すまんが株の方の知識が足りんわ…ごめんやで

>>162
英語やと
S. Kostadinova, S. Pilipovic?, K. Saneva, J. Vindas, The ridgelet transform of distri- butions, Integral Transforms and Special Functions 25 (5) (2014)
で解析的な解釈を
Duvenaud, O. Rippel, R. P. Adams, Z. Ghahramani, Avoiding pathologies in very deep networks, in: Proceedings of The 17th International Conference on Arti cial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2014, vol. 33, JMLR W&CP, Reykjavik, Iceland, 202?210, 2014.
でニューラルネットの中身はカオス理論だという解釈をしてるで

>>155
人工知能やな
犬は喋られへんからあかん

>>165
せやねん、中国も日本もやったらできました系ばっかりやけど、こういう数学理論面の研究がここからは重要になってくるんや
ちなみに工学部から離れて数学化のおもちゃになりつつあるンゴ

>>174
みんな寝てしまうんやな…
おつきあいありがとやで！

>>171
まずは微積分と線形代数やなぁ

>>176
基本的には工学部やな
統計的学習理論を扱おうと思ったら数学科で勉強する知識も欲しいけど、これはまあ独学でなんとかなる
ハードウェア絡んだ最先端の研究しようと思ったら物理の知識も必須やけど、これは研究室で勉強せんと独学では厳しい
だから工学部のデバイス系の研究室か、情報工学でハードウェアもやってるようなとこがええと思うで

>>178
分子軌道法の計算とかやらんの？？

>>191
まだ大丈夫や！
まだダメになってないはずや…！！

>>193
せやな
そろそろ寝るンゴ