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何がどうなってこんな救出困難な洞窟の奥深くまで入り込んだの
・現場は国有地ながら特別な管理はされておらず、出入りは自由だった(ただし入り口には雨期は水没するので立ち入り禁止の看板)・乾期には浸水せず、ほぼ徒歩で最奥部まで移動可能だった・当時の予報では雨期の始まりだった(ただしタイの天気予報は週単位であり、精度も悪い)・コーチと子どもたちにとって、初見の場所ではなかった・入り口付近が最も低く、奥に行くほど高くなるため、降雨が始まってから真っ先に入り口が浸水する構造だった
・コーチと子どもたちが侵入してから、雨が降った(予定通りの雨期)(気が付いた際には、すでに入り口が浸水し戻れない状態だった)・浸水から逃れるように、高い奥部へ徒歩で登り進むしかなかった・数時間の滞在予定だったが、パーティーのために食糧と飲料、照明は豊富に用意していた・家族らは洞窟を訪れることを把握していた・洞窟が雨で浸水するのは周知の事実であり、過去にも同様の事故が起きていた・洞窟の十分な地図が最奥部まで存在し、浸水状況についても豊富な記録があった・軍警察は洞窟に閉じ込められたことを即座に推定可能だった
BBCかどっかで見かけた洞窟の断面図に「完全な登山装備が必要」って箇所があってそこの突破が一番謎。誤訳なのか人間必死になれば何でもできる的に突破したのか・・・。
下り部分なので行きには滑り降りた感じで、「完全な」ってのはたぶんハーケン打ったりロープ通さないと登れない程度の意味なんじゃないかなと。
そら、人間だれしも今目に見えているもの以外にまで、なかなか想像が回らないものだからよ。世の中の事故、失敗というのは、起きてしまった後に振り返ってみると「ちょっと先を考えておけば、こういうことが起きそうだというのは容易に想像ついたなぁ」というようなものがほとんどでしょ。
まあ、人間もフレーム問題 [wikipedia.org]を解決しているわけではないという証左やねw
同感。人間がフレーム問題を解決できてAIにはできないとか言うやつホント馬鹿馬鹿しいと思う。解決できてるわけがない。
「フレーム問題を解決」というのは「問題が解決するまでちゃんと推論すること」ではなく、「どっかテキトーな時点で推論を打ち切って行動すること」なので。うまくやってるかどうかはさておき、ヒトが何らかの方法で「解決」していること。機械知性は、すごい低いレベルで行うことはできるけど、AIと呼べるレベルになってくるとどこで打ち切るべきか「作ってるヒトには」分からないのが問題。
・・・だと思ってたんですけど、違うんでしょうか。
#ディープラーニングはそこを機械の”直感”に任せて強引に解決している、とは言えなくもない。
適切に打ち切っていないから、事故が起きるんでしょ。不適切に切り上げるようなものでも「解決」と呼んでいいのなら、「フレーム問題」なんて問題化しませんよ。
フレーム問題は文字通りフレーム(枠)の数やサイズの際限が無いって問題で、想定し終わったフレームの中での探索はまたちょっと別の話になるかと……
フレームが想定済みであるなら、フレーム内での発生率やリスクを推定出来るため、「十分に発生率が低い状況入力」または「十分にリスクが高い行動出力」について、それを前提とした状況先読みが不要として探索木からその枝を刈り取る事ができる。
将棋やチェスなんかの人工知能は「将棋やチェス」ってフレームに特化した人工知能なんだよ。だから相手が反則手を打っても自分の勝ちにならないだとか、相手の駒が途中で増えるとか、
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吾輩はリファレンスである。名前はまだ無い -- perlの中の人
そもそも (スコア:1)
何がどうなってこんな救出困難な洞窟の奥深くまで入り込んだの
簡単な状況まとめ (スコア:3, 参考になる)
・現場は国有地ながら特別な管理はされておらず、出入りは自由だった
(ただし入り口には雨期は水没するので立ち入り禁止の看板)
・乾期には浸水せず、ほぼ徒歩で最奥部まで移動可能だった
・当時の予報では雨期の始まりだった
(ただしタイの天気予報は週単位であり、精度も悪い)
・コーチと子どもたちにとって、初見の場所ではなかった
・入り口付近が最も低く、奥に行くほど高くなるため、降雨が始まってから真っ先に入り口が浸水する構造だった
・コーチと子どもたちが侵入してから、雨が降った(予定通りの雨期)
(気が付いた際には、すでに入り口が浸水し戻れない状態だった)
・浸水から逃れるように、高い奥部へ徒歩で登り進むしかなかった
・数時間の滞在予定だったが、パーティーのために食糧と飲料、照明は豊富に用意していた
・家族らは洞窟を訪れることを把握していた
・洞窟が雨で浸水するのは周知の事実であり、過去にも同様の事故が起きていた
・洞窟の十分な地図が最奥部まで存在し、浸水状況についても豊富な記録があった
・軍警察は洞窟に閉じ込められたことを即座に推定可能だった
Re: (スコア:0)
BBCかどっかで見かけた洞窟の断面図に
「完全な登山装備が必要」って箇所があってそこの突破が一番謎。
誤訳なのか人間必死になれば何でもできる的に突破したのか・・・。
Re: (スコア:0)
下り部分なので行きには滑り降りた感じで、「完全な」ってのはたぶんハーケン打ったりロープ通さないと登れない程度の意味なんじゃないかなと。
Re:そもそも (スコア:2, すばらしい洞察)
そら、人間だれしも今目に見えているもの以外にまで、なかなか想像が回らないものだからよ。
世の中の事故、失敗というのは、起きてしまった後に振り返ってみると
「ちょっと先を考えておけば、こういうことが起きそうだというのは容易に想像ついたなぁ」
というようなものがほとんどでしょ。
まあ、人間もフレーム問題 [wikipedia.org]を解決しているわけではないという証左やねw
Re: (スコア:0)
同感。
人間がフレーム問題を解決できてAIにはできないとか言うやつホント馬鹿馬鹿しいと思う。
解決できてるわけがない。
Re: (スコア:0)
「フレーム問題を解決」というのは「問題が解決するまでちゃんと推論すること」ではなく、「どっかテキトーな時点で推論を打ち切って行動すること」なので。
うまくやってるかどうかはさておき、ヒトが何らかの方法で「解決」していること。
機械知性は、すごい低いレベルで行うことはできるけど、AIと呼べるレベルになってくるとどこで打ち切るべきか「作ってるヒトには」分からないのが問題。
・・・だと思ってたんですけど、違うんでしょうか。
#ディープラーニングはそこを機械の”直感”に任せて強引に解決している、とは言えなくもない。
Re: (スコア:0)
適切に打ち切っていないから、事故が起きるんでしょ。
不適切に切り上げるようなものでも「解決」と呼んでいいのなら、「フレーム問題」なんて問題化しませんよ。
Re: (スコア:0)
フレーム問題は文字通りフレーム(枠)の数やサイズの際限が無いって問題で、
想定し終わったフレームの中での探索はまたちょっと別の話になるかと……
フレームが想定済みであるなら、フレーム内での発生率やリスクを推定出来るため、
「十分に発生率が低い状況入力」または「十分にリスクが高い行動出力」について、
それを前提とした状況先読みが不要として探索木からその枝を刈り取る事ができる。
将棋やチェスなんかの人工知能は「将棋やチェス」ってフレームに特化した人工知能なんだよ。
だから相手が反則手を打っても自分の勝ちにならないだとか、相手の駒が途中で増えるとか、