松嶋達也のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
LMを代表とする基盤モデル(Foundation Model)がどのようにロボットと合体し、何が可能になって、今どこは課題なのかが複数の論文を概観しながら読者に理解させる形式の Survey論文っぽい本。読む人を選ぶと思う。survey論文退屈な人には刺さらないと思う(良いSurvey論文を読むことはその道を大まかに知ることの一番の近道であるはずだが)。
ロボットにはロボットのデータが必要でそれらがうまい具合にデータセットになっている論文がないことがわかった。一応、大規模かつ多様なものはあるけど、ロボットの身体性とかを考慮したりしたものは存在しない。
知能発達、予測符号化とかとLLMとロボットが合体することで何か面白いことが起きるのでは、、、、？と思った。
人間のデータは人間の行動や感情を認識したり推測したりすることには活用できるが、ロボットに活用するのはかなりの工夫がいるという点にはハッとさせられた。人間という身体性、思想性に根付いたデータだと、ロボットという身体性が拡張/縮小 した状態で思考し体を動かすことにおいていいknowledgeには必ずしもならないというのは面白い。 -
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Posted by ブクログ
G検定を受検する人におすすめ。
【概要】
●シラバスに沿った公式テキスト本
【感想】
●素人同然の自分が、この１冊のみの購入で2022#1の試験に合格した。
●評判どおりこの本１冊だけの勉強では合格できない。しかしながら勉強の足掛かりとしては十分な内容である。
●次の点に留意すればよい。
・本で説明されていない用語はすべてネットで調べれば初心者でも理解できる。
・過去の合格者がユーチューブで講義してくれている。自分にあったものを選らんで視聴すればよい。
・ユーチューブに模擬問題と解説の動画があり、とても有効である。
・法律関係は、経産省等のＨＰを活用すれば最新の改正情報を入手できる。
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Posted by ブクログ
2021年11月試験学習にて使用。
試験範囲をざっと理解するには丁度いいが、ディープラーニングの概要、手法あたりは説明不足だったり名称の羅列のみで詳細やポイントがわからない。
章末問題も悪くないが、書籍内で説明されていない内容があったりといまいちなところもある。
本書と無償で提供されていた問題集で余裕をもって合格できたが、これ一冊だとかなり心許ない。
G検定の問題自体が洗練されていないところ(190問あるが重複感のある内容があったり、いちいち記憶する必要がないような知識を問われたりなど)もあるが、試験対策としては別途問題集を解いたりネットなどで不明点を学習しておく必要があるかと思われる。
なお記載の誤りが多数あるので、翔泳社のサイトにて正誤表確認が必須。 -
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Posted by ブクログ
ロボットは「人間のように学び、理解して動く存在」へと変わり始めている。その構造を説明している本。
これまでのロボットは、料理でいうと「この順番で切って、焼いて、盛り付ける」と手順をすべて決め打ちするやり方だった。一方で基盤モデルは、食材の性質や味の組み合わせという“料理の原理”を学んだ料理人のようなもの。状況を見て、何を作るかを判断し、工程をその場で組み立てる思考が可能。
この「原理を学んだ脳（基盤モデル）」をロボットに使うことで、ロボットも変わり始めている。決められた動きをする機械ではなく、状況を解釈し、自ら行動を選び、失敗から学ぶ存在へ。
本質は、「分解して設計する世界」から「統合して学ぶ世界」への転換。AIは身体を通じて現実の環世界を獲得し、理解と行動を往復しながら学び続ける——それがフィジカルAIの姿だ。
そして現実世界はロボットに容赦なく適応を求めてくる。予測不能な状況に対して、その場で判断し続けなければならない。
これはハイフェッツのいう適応課題と同じ構造だ。ロボットが直面しているのは、単なる技術課題ではなく、「現実にどう適応するか」という問いそのものなのかもしれない。 -
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