“【マインド・エンジン13】プログラム言語としてのマインド・エンジン” への4件のフィードバック

1. karat より:

   こんにちは。お久しぶりです。
   実はずっと前に、手書き数字の画像認識について、自分で独自のアルゴリズムを思い付いたので見解を伺いたくコメントします。

   MNISTという手書き数字のデータセットはニューラルネットワークで学習して、数字を判別できるようになりますが
   自分が思い付いた方法は、ニューラルネットワークは使いません。

   MNISTは28×28の784ピクセルの画像になりますが
   数字が書かれているピクセルは黒く塗りつぶされていることになります。
   この黒いピクセルの部分を各数字ごとに統計をとります。
   たとえば1だったら、真ん中のピクセルの縦のピクセルが黒くなっている確率が高いとわかります。
   こうして各数字によって、どの部分のピクセルが黒くなっているか統計をとれば、認識させたいその数字が何の数字なのか判別することが出来ると思うのですが、いかがでしょうか？
   どれ程の精度で判別できるのでしょうか？

   従来のニューラルネットワークより仕組みは単純でわかりやすいと思います。

   返信
   • 田方 篤志 より:

     karat様

     お久しぶりです。
     数字認識のアルゴリズムですね。
     統計を使うので、考え方は、ニューラルネットワークと同じように思います。
     ニューラルネットワークだと、自動でパラメータを最適化しますけど、最適化の仕組みがないと、精度が落ちるような気がしますが、どうでしょう。

2. karat より:

   >ニューラルネットワークだと、自動でパラメータを最適化しますけど、最適化の仕組みがないと、精度が落ちるような気がします

   そうだったー！
   すいません。たしかにニューラルネットワーク だと答えが間違ってたら学習し直して最適化して精度が上がりますけど、これにはそんな仕組みありませんね。

   さらに思い付いたこと。
   人間が会話や文字で言語理解する時は、必ず意識的になっている。
   それなら、AIが言語理解するには同じように意識が必要なのかもしれない。

   返信
   • 田方 篤志 より:

     karat様

     人間が会話や文字で言語理解する時は、必ず意識的になっている。
     それなら、AIが言語理解するには同じように意識が必要なのかもしれない。

     はい、そうなんです。
     だから、会話できるAIを作るには、言葉より、先に、意識を作らないといけないんです。
     まぁ、そんなこと、言ってるのはぼくだけですけどね＾＾;