Abstract
Goal
- 機械学習分野における現在の意見と問題点を詳細に記録
- これらの意見と問題点が時間の経過と共に変化していくかを追跡
Plan
- 人工知能が特異点に達するまで、この調査を定期的に実施
- 重要なトピックに関する質問リストを最新の状態に保つ
- 各号ごとにコミュニティの新たなメンバーをインタビュー
Focus
- 解釈可能なAIに関する人々の意見を調査
- 現代の自然言語処理(NLP)におけるベンチマーキングの重要性を評価
- 深層学習の理解に向けた進捗状況を検証
- 学術界の将来についての見通しを考察
Interlocutor
Perspectives on the State and Future of Deep Learning - 2023～Q1(最大の未解決問題)の日本語解説～
AbstractInterlocutorMax Welling出典：Dr. Max Welling on how AI will impact the world, now and in the futureマックス・ウェリングの経歴マック...
hamaruki.com
2024.01.02
Q1:最大の未解決問題
- 最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。
Perspectives on the State and Future of Deep Learning - 2023～Q1(最大の未解決問題)の日本語解説～
AbstractInterlocutorMax Welling出典：Dr. Max Welling on how AI will impact the world, now and in the futureマックス・ウェリングの経歴マック...
hamaruki.com
2024.01.02
Q2:ディープラーニングの理解について
- なぜ私たちはディープラーニングの理解を深めていないのか？今後進展するのだろうか？仮に深層学習の理論が構築されたとして、それは実務家やエンジニアにとって有用なのだろうか？実務家やエンジニアに役立つのだろうか？
Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q2(ディープラーニングの理解について)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
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2024.01.02
Q3:ディープラーニングは解釈可能になるのか？
- その必要があるのだろうか？LLMは解釈可能である必要があるのか？
- LLMがテキストで説明できるのであれば解釈可能である必要があるのだろうか？
Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q3(ディープラーニングは解釈可能になるのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
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2024.01.03
Q4:ディープラーニングは学術なベンチマーキングを超えて進化しているのか？
Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q4(ディープラーニングは学術的なベンチマーキングを超えて進化しているのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
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2024.01.04
Q5: Transformers は将来の方向性として正しいのか？
Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q5(Transformers は将来の方向性として正しいのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
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2024.01.04
Q6:学問界は困難に直面しているのか？
Perspectives on the State and Future of Deep Learning – 2023～Q6(学問界は困難に直面しているのか？)の日本語解説～
AbstractInterlocutorQ1:最大の未解決問題最も取り組むべきだが、まだ取り組まれていない大きな問題（Biggest problem）とは何か、またはその逆は何か。Q2:ディープラーニングの理解についてなぜ私たちはディープラ...
hamaruki.com
2024.01.04
参考サイト
Perspectives on the State and Future of Deep Learning - 2023
The goal of this series is to chronicle opinions and issues in the field of machine learning as they stand today and as ...
arxiv.org
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