古い論文を人工知能に分析させることで人間が見逃していた結果を発見 62
ストーリー by hylom
新たなツールとなるか 部門より
新たなツールとなるか 部門より
Anonymous Coward曰く、
何百万もの古い科学論文を機械学習アルゴリズムを使用して分析したところ、人間が見逃していた新しい科学的発見ができたという（VICE、Slashdot）。
ローレンス・バークレー国立研究所の研究者らは、人間が見逃した論文同士のつながりを見つけるため、Word2Vecと呼ばれるアルゴリズムを利用した。その結果、熱をエネルギーに変換できる可能性のある熱電材料を予測する結果が出力されたという
Word2vecは機械学習を使って単語間の関係を分析するアルゴリズム。研究者たちはシステムをトレーニングするためのデータとして、材料科学に関連した330万件の抄録から約50万語の語彙を選択してWord2vecに入力した。
入力したデータには熱電に関する定義は無かったが、このアルゴリズムによって単語同士の関連付けから、将来の熱電材料の候補を見つけ出すことができたという。この結果から、このアルゴリズムは入力したデータから新たに周期表や分子の化学構造などの概念を理解することができたとしている。
330万件 (スコア:3)
本を借り始めた。一度に6冊まで借りられるので、週一ペースで通っていた。
しばらくして、その図書館の蔵書が6万冊あることが分かった。
1日一冊読破したとして、年に365冊。
10年で3650冊。
60年くらい読み続けるとして21,900冊。
一生かかっても読み切れないことが分かったので読書は止めた。
このぺースだと330万冊を読み切るには150回生まれ変わらないと無理。
コンピュータとビッグデータの威力がよく分かる。
Re: (スコア:0)
わざわざ借りずに館内で読みまくる日を設けても良いのでは。
Re: (スコア:0)
一日３冊読めばいいだけだ。
Re: (スコア:0)
読み切れないから読書をやめたってのはちょっと……
一日に三冊も読める本を何冊読んでもたいした価値もないだろうし
Re: (スコア:0)
教訓：「分別過ぐれば愚に返る」。
こういうの技術屋として最高に恥ずかしいね。
Re: (スコア:0)
まあ、本を読んで何らかの知識や教養を身につけること、あるいは内容を楽しむことが目的じゃなくて、
読むこと自体が目的だからしょうがないね
Re: (スコア:0)
オールオアナッシングで何も出来なくなる、典型的なワナビー思考だな
Re: (スコア:0)
蔵書には大漢和辞典とか日本国語大辞典とかもありそうな気がするがそういうのも一週間で読破するつもりだったのか
Re:330万件 (スコア:1)
辞典の類は館内閲覧のみで借りられない図書館が一般的のような。
あ、そのためにわざわざ「借りて読む」でフィルタリングしてたのか。
Re: (スコア:0)
330万冊といっても、この研究が対象にしたのは、抄録…Abstract、つまり1冊1ページもない話よ？
普通の厚さの文庫330ページが1万冊あると考えれば、まだ、人の手が届く範疇の話です。
＃ちょっと数えてみたら、ここ6年間で読んだ本(マンガ半分含む)がだいたい1万冊でした。
Re: (スコア:0)
NOBAX氏の言葉は、処理速度と処理量の両方に触れているぞ。
例として挙げるのなら、科学者数万人の情報処理との比較じゃないのか？
Re: (スコア:0)
それぐらいの蔵書があると毎年何百〜何千冊も除籍するので、完全に読み切るのは無理ですよ。
一度見かけた本は二度と見れないことを覚えた上で本を選んだほうがいいです。
Re: (スコア:0)
まあ、最大限好意的に解釈するならば…
「生身の人間ひとりが世界中の情報に挑む無謀さを表す寓喩」であって
「世界はおろか近所の図書館でさえ到底無理」という話なんだとは思いますけど、
オチの『読書は止めた』が何もかも台無しにしてますね。
読んだところでお前の脳じゃなぁ…って。
# ビッグデータやディープラーニングをことさら熱弁する人にありがちなイメージ
AIはグイン・サーガを完結できるか？ (スコア:3)
１００巻程度から推測するのは無理でしょうか？
完結しなくてもいいんですけどね、
前半の驚異的な面白さが凄いですし。
アルフェットゥとイシュトとナリス様が好きでした。
＃グインは？
Re: (スコア:0)
前半というか序盤（１５巻ぐらいまでかな）・・・だよね
＃４０巻あたりで果てたクチ＜わたし
おいおいマジかよ……。 (スコア:1, 興味深い)
尻P……じゃなくて野尻抱介先生作の書籍化がアナウンスされたけどそれっきりになってる連作短編で、シンギュラリティが起きた兆候として描かれたシチュエーションそのままじゃないか。この後にみんなして追試を始めて本当にシンギュラリティが起きてしまう。
いやいやいやいや、リアルがこんなにチョロくちゃいかんだろ……。
Re: (スコア:0)
あー、書かないから刊行されないんじゃなくて、謎の組織からの圧力だったんだね。
Re: (スコア:0)
https://twitter.com/nojiri_h/status/1150391299549192193?s=19 [twitter.com]
Re: (スコア:0)
どこを縦読みするの？
人工知能に崩し字の古書を (スコア:1)
読ませる試みもあるとか。
大昔の人間関係とか発見してくれるかもしれない。
Re: (スコア:0)
大昔の人間関係とか発見してくれるかもしれない。
AI ＜ ょぅし゛ょとうとい。。。
# 妙な学習しちゃうんじゃなかろうか。。。
Re: (スコア:0)
世界中の神話という神話を学習させると、人類の太古の記憶が浮かび上がってくるかもな
Re: (スコア:0)
神話には伝承される中で意図的あるいは無意識に行われた改変も含まれているから
太古の記憶だけでなく、人類史の変遷も浮かび上がってくるかもね
Re: (スコア:0)
江戸時代の文献(とくに漢文じゃないやつ)みると明治政府の偉大さに感動できる
Word2vecは単語レベルの意味モデル (スコア:1)
だから、論文の文章の論理的処理をしているのではなく、文章の中の単語の意味的処理しかできない。
ソース見てないけど、単純化したイメージとしてはホウ素,p型,n型という単語の意味からヒ素を予測できるとかそんな感じ。
これなら新しい素材を予測出来そうだし、それはそれで凄いけど、人工知能が新しい科学的発見をしたかというと「うーん……🤔」
Re: (スコア:0)
そう書かないと予算もらえないんですよ。分かってあげてくださいよ。
フード・インフォマティクス (スコア:0)
レシピを片っ端から学習させると、人類の見落としていた未知の料理を作り出してくれそうだな
Re:フード・インフォマティクス (スコア:2, おもしろおかしい)
プリンに醤油かけたらウニになりますってやつですか。
Re:フード・インフォマティクス (スコア:1)
IBMがワトソン使ってやってなかったっけ
先生！ 相対性理論がＡＩから否定されました！ (スコア:0)
しー。そんなのは半世紀前からわかっていた。
ＡＩを黙らせろ！
Re:先生！ 相対性理論がＡＩから否定されました！ (スコア:1)
AI「過去の論文を解析した結果、地球は平面で世界はユダヤ人が支配していてアポロ計画は捏造でした」
Re: (スコア:0)
・・・・英語の論文しか読んでないだろ。そのAI。
AI は「理解」なんかしない (スコア:0)
いや、AI は何かを理解したりはしていない。まして、ヒトに分かる形でそれを提示できたりはしない。
だよね
Re: (スコア:0)
ディープさにもよるんじゃないかと。
Re: (スコア:0)
Deep learningで層の数を増やしてみても、パターン認識の域を出ないので、「理解している」状態とはとても言えないと思います。
Re: (スコア:0)
それは定義の問題というか、要するに、入力に対する抽象化が出来たら「理解」しているの特別が付かない。1段階のクラスタリングならチューリングテスト的なやつで見抜かれるかもしれないけど、十分に多段になると非人間的であっても「理解」と言っていいと思う。ただ、それを人間向けに具体化できるかは別の問題であって。
Re: (スコア:0)
あなたが「理解」という概念を理解していることを、ヒトに分かる形で提示できますか？
「理解」とは「情報圧縮」であるという立場では、AIは間違いなく理解しているし、分野によってはヒトを越えることもできる。
Re: (スコア:0)
> 「理解」とは「情報圧縮」である立場では
それなら zip とか lha で十分ですよ
せめてknowとunderstandの違いとか，要約ができることとか，推論できることとか，の話にしましょうよ
Re: (スコア:0)
せめても何も、要約も、推論も本質は情報圧縮にあるという立場の話では？
zipとかlhaで十分という結論に至った理由も分かりません。
動画を圧縮するのにzipで十分というのはアレであってアレゲでないと思います。
Re: (スコア:0)
AIなんだろ
Re: (スコア:0)
「『理解』という概念を」が余計だな。
「あなたが理解していることを、ヒトに分かる形で提示できますか？」で無理難題を押し付けていることを示すには十分だろ
Re: (スコア:0)
モデル次第ですからねぇ
結果に対する評価を
人が採点して調教していくのだから
採点者がトンデモなら
トンデモなモデルで判定するわけで
まずはモデルが正当なものか
それを判断するAIを作らなくては!
Re: (スコア:0)
その証明は不可能なので、チューリングテストのパスで「我慢」(代用)する
んじゃなかったっけ
(説明ができる機能性能持つとして)
日本語の部屋の住人より
Re: (スコア:0)
応用がきいてこその理解よ。
Re: (スコア:0)
QA用のチャットボットなんかは、技術的な巧拙はともかく現実に人が何かしようと思ったことを助けたことがあると思うんだが、
それは何かを理解して提示しているでいいのではなかろうか。
Re: (スコア:0)
AIの特徴に学習があるけど、学習のプロセスに理解という概念が組み込まれているのでは？
次は数式を (スコア:0)
科学論文の次に数学論文を AI に学習させると
見過ごされていた 公式とか定理とか、新しい予想とかを導き出すんですかね？
Re:次は数式を (スコア:1)
公式は無数に作れるので、その有用性も一緒に評価できないと意味ないような。
予想と自動定理証明の組み合わせは面白いかもね。
# 自動低利証明と変換されてへこむ……
Re: (スコア:0)
定理は学習させるには少なすぎる。
Re: (スコア:0)
定理を見つけるのに定理を学習する必要はないだろ。
というか、数学論文を学習に使った場合の話だろ？