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    smile4u
    smile4u めっちゃくちゃ面白い。

    2016/11/25 リンク

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    wuzuki
    wuzuki 専門的な話が多くて理解が追いつかないけれど、なんとなく雰囲気は伝わってきた。巨大なコーパス、ニューラルネットワーク。

    2016/11/17 リンク

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    Nihonjin
    Nihonjin 「これは面白くて、システムはまず次に出力したい「意味」を作って、次にそれを一番うまく近似する単語を選んでいることになる」/人間の無意識の働きに近いのでは、と思った。

    2016/11/13 リンク

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    sky-y
    sky-y “複雑だと思っていた問題が、驚くほど単純なモデルで解けている。ではそれで満足かというと、まったく満足感がない。わかった感じがほとんどなくて、むしろもどかしい。”

    2016/11/12 リンク

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    hazardprofile
    hazardprofile 半分くらい理解したと思う

    2016/10/31 リンク

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    ku__ra__ge
    ku__ra__ge ノブを使った説明に納得行かない人はマッチ箱のAIを読もう

    2016/10/25 リンク

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    cloudliner_tweets
    cloudliner_tweets 「複雑だと思っていた問題が、驚くほど単純なモデルで解けている。ではそれで満足かというと、まったく満足感がない。わかった感じがほとんどなくて、むしろもどかしい」

    2016/10/24 リンク

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    bookkeeper2012
    bookkeeper2012 正直よくわからんが、新しい知識が論よりも実践からきているのは理解

    2016/10/20 リンク

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    filinion
    filinion そもそも、言語の認識や翻訳を行っている我々の脳細胞自体、内部には記号操作も決定木もなく、ただ絡まり合ったシナプスの中に電気信号が流れているだけなのだ…。/教師信号として人間の翻訳が必要…確かにそうだ。

    2016/10/19 リンク

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    satzz
    satzz “記号絶対殺すマン”

    2016/10/19 リンク

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    natroun
    natroun すごく面白かった。こうなってくると、だんだん定量的な評価自体が難しくなってくるような気がする。/人間の理解とか認識とかって、この方向の先にあるものなんだろうか。

    2016/10/18 リンク

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    BlueSkyDetector
    BlueSkyDetector え?計算機リソースとかCPUの性能がどうのというコメントは、何を読んでるの?CPUが速くなってできるようになったなんて話どこにも書いてないでしょ。。。CPUが速くても出来なかったことが出来るようになったんだよ。

    2016/10/18 リンク

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    non_117
    non_117 記号幻想は人間にとってわかりやすい手続きに過ぎなかったのだなぁ

    2016/10/18 リンク

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    kirakking
    kirakking 脳みそが解析されるのが先か、ニューラルネットワークを評価できるのが先か。

    2016/10/18 リンク

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    umai_bow
    umai_bow SFだ

    2016/10/18 リンク

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    quwachy
    quwachy なんで動くのかわからないけど動くんだからいいじゃないか

    2016/10/18 リンク

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    augsUK
    augsUK 愚直にCPUを高性能低価格化させたIntelや半導体製造系こそ世界を変えたのかな。

    2016/10/18 リンク

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    masatomo-m
    masatomo-m すごく参考になるsurvey。後半の画像翻訳とかの流れを見るに、機械翻訳ってのはもはや「Aを表す意味世界の表現をBを表す意味世界の表現に変換する」といった抽象度の高いものになってきてるのかな。面白い

    2016/10/18 リンク

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    houyhnhm
    houyhnhm ちょい違うなあ。結局マシンが食ってるのは、人間の考える意味とは異なるかもしれないけど、それは記号-意味の意味が失われているという事ではないだろう。まあ概念的な話は置いといて、応用が増えてるだけな気が。

    2016/10/18 リンク

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    kukekko
    kukekko 機械翻訳精度が向上しない理由

    2016/10/18 リンク

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    rryu
    rryu 原文と翻訳中の文を元に何だか分らない仕組みで想起された単語を追加していくというのが意訳しない時の人間の翻訳のモデルなのかもしれない。

    2016/10/18 リンク

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    lovevoiceryu
    lovevoiceryu 原文と人間が翻訳した結果を大量に機械学習すればいいんじゃないかな(適当

    2016/10/18 リンク

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    ntfs
    ntfs とりあえずどの層からもRNNに突っ込んでみるトレンドが爆発してるよな。認識せず音素単位で(工夫した)RNNに学習させるとレアな外来語だけそのままの自然な翻訳になるんじゃね?っていう論文を見たときの衝撃たるや。

    2016/10/18 リンク

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    oscdis765
    oscdis765 よくわかってないのに知性っぽいものが育っていくっていう異様

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    cu39
    cu39 まさに言語ゲームってかんじ。

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    nisemono_san
    nisemono_san 結局Lispじゃん(何もわかってない)

    2016/10/18 リンク

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    mandel59 記号絶対殺すマン

    2016/10/18 リンク

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    napsucks
    napsucks シンギュラリティに差し掛かってる感がはげしくある。人類置いてけぼり?

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    blueboy
    blueboy あと4年たつと、機械翻訳でぺらぺらに流暢に翻訳してくれることになっている。 → http://www3.nhk.or.jp/news/business_tokushu/2016_0927.html  同じ夢想はこれまで何度も言われてきたけどね。  http://www.j-cast.com/2014/09/22216159.html

    2016/10/18 リンク

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    rti7743
    rti7743 今後は、なぜそれで動くのかを可視化する技術っていうのの研究になるんだと思う。

    2016/10/18 リンク

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