ヘンペルのカラス（カラスが黒いことを証明するために「黒くないもの」を全て調べればよい）のノリで、カラスじゃないもの全てを機械学習すればカラスなしでもカラス判定装置を作れるのでは？ って一瞬思ったけど、現実だと「カラスではない」と発言するだけのbotになってしまう

これは機械学習系では実験装置≒高性能コンピュータですでにほぼ完成してるようなもんだからですね。へへっ、ムーアの法則の兄さんのおこぼれ頂戴させてもらいやすぜ……！ 逆にこの下駄が脱げると、一気にヤバいことになりそうな気がする。最悪ムーア待ちになる。時が解決するってそういう……？

ここら辺、物理系の話を聞くと「A説とB説があってその検証のためには実験装置の設計から必要」とかスケールが違う感じがする。他の領域も大なり小なり似た感じで、コンピュータを動かせば比較的さっくり正しいか否かがある程度分かる機械学習系はちょっと異質な感じがする。サイクルが超早い。

近年、データを格納するメモリーと、CPU（中央演算処理装置）やGPU間のデータの転送速度を大きくすることが求められている。その原因はAIだ。現在のAIはディープラーニング（深層学習）と呼ばれる、人の神経細胞の仕組みを模した機械学習を基にした技術が利用されている

ENEOSとPFN、AIシステムによる原油処理装置の自動運転を開始 - CNET Japan #人工知能 #AI #機械学習news.google.com/rss/articles/C…

【発明の名称】情報処理装置、及び情報処理方法 【出願人】トヨタ カメラで撮影された画像から、被写体である物体の３次元位置を推論するための機械学習用のデータを適切に生成すること。 ipforce.jp/patent-jp-P_A1… pic.twitter.com/evYND2gabr

返信先:@swhqu生成AIの学習の場合 補助機械装置に画像を複製しそこから学習しアイデア（とされるもの）を吸い出しデータセットに加えるので複製したことの法的リスクが発生する可能性があるが 一方他の機械学習では

返信先:@momaturi1アイデアを吸い出すことを複製とは言わないと思います。 一般には機械学習の準備段階で、補助記憶装置への複製（有形的な再製）が行われています。 ただ僕は著作物をRAMに書き込んで機械学習にかけることも理論的には可能だと思います。RAMへのコピーは複製（有形的な再製）ではありません。

新しいCPU（中央演算装置）は最大10コアで、次世代の機械学習用アクセラレーターを搭載する。M2と比較して最大1.5倍高速なパフォーマンスを発揮するという。

俺達は空気で喋っているだけで、元々会話なんてしていない。機械学習にらしさを感じるのは、人がその程度のただのランダム再生装置に過ぎない事の証かもしれない。その世界で真面目に「その先」を考えると病むのは当然なのだ。 twitter.com/watch_dog_time…