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教授たちも、お金くださいと、きっと思っているよ
まぁその通りなんですが、この手の企業からの寄付金は往々にして東大(良くて旧帝大)に流れがちなぜなら失敗したときに「東大の先生でもダメだったのですからウニャウニャ」ってできるけどこれが地方の国立大学なんかだと「やっぱりね、だから田舎大学なんかに、以下略」ってなるわけですよ
国もそういう目で見ているし、東大最強は揺るがないでしょうね
どうしてそれ専門にやってる学会に寄付するって話にならないの?
学会は研究を発表する場であって学会が研究してる訳じゃない。
そうだすると東大ってコスパ悪いよね。
東大の研究費削って他に回せばいいんじゃね。
失敗した時の言い訳というのは幾つもある理由の一つでしょ。
色々な指標で日本じゃ東大の研究力が一番ですから、別の独自指標を使わないなら、ここへお金を出すのが一番期待値が大きくなります。また東京にあるということは多くの企業にとってアクセスし易く便利ですね。
正直いって上位の大学と下位の大学じゃ教授などのレベルに違いが無くても研究室で使える兵隊の戦力に大きな差があります。
という訳でコスパだけで選ぶと東大になります。
FPGAとかOpenCLの類いのプログラミングが自在に出来る人が何人か、回路が書ける人が何人か。
そういう条件で考えると東大は場違いだろう。
ただ数学や物理学の傑物は東大なら居るかもしれない。フォン・ノイマンくらいの・・・と書きかけて一応検索したらノイマン型コンピュータはノイマンが作った訳ではないのか。
コンピュータに論理が扱えると気が付いたのは誰だっけ?ラッセルだったかな?
それ、情報科学科 名物のCPU実験 [u-tokyo.ac.jp]の事知って言ってる?
並列コンピューティングとか量子コンピュータとかGPGPUの系統じゃないから引っ掛らなかった。当たり前っちゃ当たり前だが、基礎はちゃんとやってるんだな。すまんすまん。
およそのアルゴリズムとかその効率的な回路化とかが既に見えているならシステムLSIの設計メーカーに依頼する話だと思います。でもその前段階として理論やアルゴリズムを考案して簡単なテストプログラムを書いてあるいはFPGA上にテスト回路を試作して実行して効率とかスケールアウトの可能性とかを検討してという人工知能の研究だと大学などの研究機関でしょう。もちろんGoogleとかドワンゴとか研究している民間企業もありますがお金を寄付する対象にはならないと思います。そして学生さんが作った回路をチューニングするとかスケールアウトするとかは専門メーカーに依頼して出来たものを大学の研究室で評価したりさらなる改良を加えたりする。
やっぱ日本の大学って権威主義実績は関係ないんだね
研究目的なら電気通信大学か東京工業大学あたりでもいいような気がするけど、人工知能を理解して将来的に政策提言や産業振興できる人材を育てるというなら東大なんかなぁと思わないでもない。
体系的に教えられる人が何人いるの?
alphaGOを見てて思うのだがAIは演算力(探索力か)を盛れれば実用になる感じがする量子コンピュータや、せめてGPGPU的なものが成熟すればおのずと成果は出るのでは
この9億でIBMの量子コンピュータアレイ借りてWatsonもどきを作るとしてそれが動くハードウェアが無いと社会の側には恩恵がないぞ
電子機器のオムロンや鯖屋のドワンゴが自前でやるほうが分がいい気がするんだが
ドワンゴにもあるよ http://dwango.co.jp/pi/ns/2015/0917/index2.html [dwango.co.jp]ただ、ドワンゴはファーム用意しているだけで、alphaGOや検索エンジンを後追いしてるぐらいしかきかないな...結局のところ、ドワンゴじゃ仕組みも使い道もこれと言って思いつかないから、大学に金あげて考えてもらう投資なんじゃね
OMRONもRoBoHoNの構成要素にソフトウェアも提供しているから、そういうのはずっとやってるんじゃないかな
メンツを見て思うのは、なぜ半導体メーカーを巻き込んでニューロンチップを作らないのか?
お金を出せば今買えるLSIとかその改良版が欲しいから寄付しているんじゃないよ。今日のサラダのためのトマトが欲しいのじゃなくて、もっと色々な収穫を期待して畑を耕そうとしているのだから。
# 他の人のコメントにもあるように、8社で5年で9億円というのはしょぼい気がするね。
alphaGO見ててどこをそう思ったの?あれはハードスペックがスゴイから勝てたと思ってるの?
ハードはあくまで実現させるための手段でしかないってーの。
力技でなんとかなるといつまでも思ってるなら一度「アルゴリズムお姉さん」でググって最初に出てきた動画を見るが良い
敢えて言うがそのレベルはハードウェアの問題理論と関係ないしょうもない最適化に時間を取られても無駄なんだよ
αGOが証明したことはモンテカルロ法で必要十分であることを証明したということレミ・クーロンは自分の理論を疑ってただろうけどね良いときと悪いときの差が激しい、ってな
ハードスペックが無いと勝てないのも事実だろうがwアルゴリズムで勝てるんなら深層学習は必要ないだろその学習のために、いくつCPUを必要としたと思ってんだ?
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1603/24/news058.html [itmedia.co.jp]
alphaGOはどう見ても力技理論自体は20年くらい前のものだしなあハードスペックが追いついて実用的になったというか10年前のスパコンでも同じことできたのよでも計算資源がもったいないので誰もやんなかっただけ
十年前にそれが研究者間のコンセンサスだったんなら、一つや二つ、その頃に書かれた論文なりエッセイなりあるだろ、挙げて欲しいなぁ。
少し前の将棋の電王戦で東大の計算機センターで馬鹿でかいクラスタ組んだときだって、囲碁ならスパコンを使えばプロ棋士に勝てるなんて話は聞いたことなかったし、情報処理学会誌でAlphaGOの速報記事が出た時もそんな話は書いてなかったよ。
研究者の中では常識すぎて誰も言って無かっただけだとしたら、研究成果を社会に還元するという基本的な使命が果たせてなさすぎだろう。非難は免れないよ。
というコメントばかりだなあ _(:3 」∠)_
#つ「鏡」
大企業連合が、たったの9億とか、二桁違うだろっていうか、関係者が裏で無理しとったあとの額かな?
どこも日本企業だけど、社長の年俸億円超えてるところあるのかな?
日産とか入ってれば超えるだろうけど
トヨタが二億位
以下は役員報酬だけど、これより上かと。みずほが1.2億位オムロン0.9億位三菱が0.7億位ドワンゴが0.6億位野村が0.6億位パナソニックが0.4億位
DeNAはワカラン
普段は2ケタ低い援助なのでニュースになってるんじゃない?
普段は2ケタ低い
なんと、スズキ1社より少ないとなhttp://www.suzukifound.jp/01about/about04_5.html [suzukifound.jp]
deep learningが流行る前から「3層パーセプトロンで何かやりました」的な卒論は量産されてましたが
むしろ、「研究者は割といたけど資金が少ないせいで目立った成果が出なかった」という話なら、この手の寄付で成果が出やすい理想的な状況と言えるのでは。
経営者は思いつきで発言するもんな。「今バズワードになったから研究者ちょうだい」って言われても、やっぱ増えるには何年かかかる。
AlphaGo大戦以前は話題にさえならなかったし、AI関連の求人は激しく少なかったんじゃね?求人が少なければ、そりゃあAIの研究を志す学生だって減るさ。仮にAI研究が専門でも、就職する時点で有無を言わさず別の仕事を選択させられる。そしてAI研究者は、否が応でもAI技術者ではなくなっていくんだ。
かろうじて今生き残っているAI研究者だって、一体その何割がGoogleやらAmazonやらに引き抜かれてることやら。
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アレゲは一日にしてならず -- アレゲ見習い
東大以外の (スコア:0)
教授たちも、
お金ください
と、きっと思っているよ
Re:東大以外の (スコア:2)
まぁその通りなんですが、この手の企業からの寄付金は往々にして東大(良くて旧帝大)に流れがち
なぜなら失敗したときに「東大の先生でもダメだったのですからウニャウニャ」ってできるけど
これが地方の国立大学なんかだと「やっぱりね、だから田舎大学なんかに、以下略」ってなるわけですよ
国もそういう目で見ているし、東大最強は揺るがないでしょうね
Re: (スコア:0)
どうしてそれ専門にやってる学会に寄付するって話にならないの?
Re: (スコア:0)
学会は研究を発表する場であって
学会が研究してる訳じゃない。
Re: (スコア:0)
そうだすると東大ってコスパ悪いよね。
Re: (スコア:0)
東大の研究費削って他に回せばいいんじゃね。
Re: (スコア:0)
失敗した時の言い訳というのは幾つもある理由の一つでしょ。
色々な指標で日本じゃ東大の研究力が一番ですから、別の独自指標を使わないなら、ここへお金を出すのが一番期待値が大きくなります。また東京にあるということは多くの企業にとってアクセスし易く便利ですね。
正直いって上位の大学と下位の大学じゃ教授などのレベルに違いが無くても研究室で使える兵隊の戦力に大きな差があります。
という訳でコスパだけで選ぶと東大になります。
Re: (スコア:0)
FPGAとかOpenCLの類いのプログラミングが自在に出来る人が何人か、
回路が書ける人が何人か。
そういう条件で考えると東大は場違いだろう。
ただ数学や物理学の傑物は東大なら居るかもしれない。
フォン・ノイマンくらいの・・・
と書きかけて一応検索したらノイマン型コンピュータはノイマンが作った訳ではないのか。
コンピュータに論理が扱えると気が付いたのは誰だっけ?ラッセルだったかな?
え? (スコア:2)
それ、情報科学科 名物のCPU実験 [u-tokyo.ac.jp]の事知って言ってる?
uxi
Re: (スコア:0)
並列コンピューティングとか量子コンピュータとかGPGPUの系統じゃないから引っ掛らなかった。
当たり前っちゃ当たり前だが、基礎はちゃんとやってるんだな。
すまんすまん。
Re: (スコア:0)
およそのアルゴリズムとかその効率的な回路化とかが既に見えているならシステムLSIの設計メーカーに依頼する話だと思います。
でもその前段階として理論やアルゴリズムを考案して簡単なテストプログラムを書いてあるいはFPGA上にテスト回路を試作して実行して効率とかスケールアウトの可能性とかを検討してという人工知能の研究だと大学などの研究機関でしょう。もちろんGoogleとかドワンゴとか研究している民間企業もありますがお金を寄付する対象にはならないと思います。
そして学生さんが作った回路をチューニングするとかスケールアウトするとかは専門メーカーに依頼して出来たものを大学の研究室で評価したりさらなる改良を加えたりする。
Re: (スコア:0)
やっぱ日本の大学って権威主義
実績は関係ないんだね
Re: (スコア:0)
研究目的なら電気通信大学か東京工業大学あたりでもいいような気がするけど、人工知能を理解して将来的に政策提言や産業振興できる人材を育てるというなら東大なんかなぁと思わないでもない。
そもそも (スコア:0)
体系的に教えられる人が何人いるの?
ハードウェアはいいのか? (スコア:0)
alphaGOを見てて思うのだがAIは演算力(探索力か)を盛れれば実用になる感じがする
量子コンピュータや、せめてGPGPU的なものが成熟すればおのずと成果は出るのでは
この9億でIBMの量子コンピュータアレイ借りてWatsonもどきを作るとして
それが動くハードウェアが無いと社会の側には恩恵がないぞ
電子機器のオムロンや鯖屋のドワンゴが自前でやるほうが分がいい気がするんだが
Re: (スコア:0)
ドワンゴにもあるよ http://dwango.co.jp/pi/ns/2015/0917/index2.html [dwango.co.jp]
ただ、ドワンゴはファーム用意しているだけで、alphaGOや検索エンジンを後追いしてるぐらいしかきかないな...
結局のところ、ドワンゴじゃ仕組みも使い道もこれと言って思いつかないから、大学に金あげて考えてもらう投資なんじゃね
OMRONもRoBoHoNの構成要素にソフトウェアも提供しているから、そういうのはずっとやってるんじゃないかな
メンツを見て思うのは、なぜ半導体メーカーを巻き込んでニューロンチップを作らないのか?
Re: (スコア:0)
お金を出せば今買えるLSIとかその改良版が欲しいから寄付しているんじゃないよ。
今日のサラダのためのトマトが欲しいのじゃなくて、もっと色々な収穫を期待して畑を耕そうとしているのだから。
# 他の人のコメントにもあるように、8社で5年で9億円というのはしょぼい気がするね。
Re: (スコア:0)
alphaGO見ててどこをそう思ったの?
あれはハードスペックがスゴイから勝てたと思ってるの?
ハードはあくまで実現させるための手段でしかないってーの。
力技でなんとかなるといつまでも思ってるなら
一度「アルゴリズムお姉さん」でググって最初に出てきた動画を見るが良い
Re: (スコア:0)
敢えて言うがそのレベルはハードウェアの問題
理論と関係ないしょうもない最適化に時間を取られても無駄なんだよ
αGOが証明したことはモンテカルロ法で必要十分であることを証明したということ
レミ・クーロンは自分の理論を疑ってただろうけどね
良いときと悪いときの差が激しい、ってな
Re: (スコア:0)
ハードスペックが無いと勝てないのも事実だろうがw
アルゴリズムで勝てるんなら深層学習は必要ないだろ
その学習のために、いくつCPUを必要としたと思ってんだ?
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1603/24/news058.html [itmedia.co.jp]
Re: (スコア:0)
alphaGOはどう見ても力技
理論自体は20年くらい前のものだしなあ
ハードスペックが追いついて実用的になった
というか10年前のスパコンでも同じことできたのよ
でも計算資源がもったいないので誰もやんなかっただけ
Re: (スコア:0)
十年前にそれが研究者間のコンセンサスだったんなら、一つや二つ、
その頃に書かれた論文なりエッセイなりあるだろ、挙げて欲しいなぁ。
少し前の将棋の電王戦で東大の計算機センターで馬鹿でかいクラスタ組んだときだって、
囲碁ならスパコンを使えばプロ棋士に勝てるなんて話は聞いたことなかったし、
情報処理学会誌でAlphaGOの速報記事が出た時もそんな話は書いてなかったよ。
研究者の中では常識すぎて誰も言って無かっただけだとしたら、
研究成果を社会に還元するという基本的な使命が果たせてなさすぎだろう。
非難は免れないよ。
だめだこいつら…早くAIを実用化しないと (スコア:0)
というコメントばかりだなあ _(:3 」∠)_
#つ「鏡」
しょぼいな (スコア:0)
大企業連合が、たったの9億とか、二桁違うだろ
っていうか、関係者が裏で無理しとったあとの額かな?
Re:しょぼいな (スコア:1)
Re: (スコア:0)
どこも日本企業だけど、社長の年俸億円超えてるところあるのかな?
日産とか入ってれば超えるだろうけど
Re: (スコア:0)
トヨタが二億位
以下は役員報酬だけど、これより上かと。
みずほが1.2億位
オムロン0.9億位
三菱が0.7億位
ドワンゴが0.6億位
野村が0.6億位
パナソニックが0.4億位
DeNAはワカラン
Re: (スコア:0)
普段は2ケタ低い援助なのでニュースになってるんじゃない?
Re: (スコア:0)
普段は2ケタ低い
なんと、スズキ1社より少ないとな
http://www.suzukifound.jp/01about/about04_5.html [suzukifound.jp]
研究者少ないんですかね (スコア:0)
deep learningが流行る前から「3層パーセプトロンで何かやりました」的な卒論は量産されてましたが
Re: (スコア:0)
むしろ、「研究者は割といたけど資金が少ないせいで目立った成果が出なかった」という話なら、この手の寄付で成果が出やすい理想的な状況と言えるのでは。
Re: (スコア:0)
経営者は思いつきで発言するもんな。
「今バズワードになったから研究者ちょうだい」って言われても、やっぱ増えるには何年かかかる。
AlphaGo大戦以前は話題にさえならなかったし、AI関連の求人は激しく少なかったんじゃね?
求人が少なければ、そりゃあAIの研究を志す学生だって減るさ。
仮にAI研究が専門でも、就職する時点で有無を言わさず別の仕事を選択させられる。
そしてAI研究者は、否が応でもAI技術者ではなくなっていくんだ。
かろうじて今生き残っているAI研究者だって、一体その何割がGoogleやらAmazonやらに引き抜かれてることやら。