局所最適化と広域探索

人間にできてAIにできないことを、原理的な問題か、パラメータ数や学習データが増え、マルチモーダル化が進めばいずれ解決するか問題か、それとも意識のハードプロブレムのように、そもそも反証可能でない問題かをちゃんと腑分けしたい 「AIは現実を経験してない」「AIは多少複雑なだけでマルコフ連鎖しているに過

Glisp 本体に限らず、このツール考でそもそも対象としていない制作やユーザーについてメモ。 よさ ではないものについてのチューニング 制作の局所最適 おおよそこの近辺で適応度の高いポイントを探るという範囲が予め定まっている iOSアプリの画面デザイン この場合、Domain-specificなツ

「山登り」にたとえる人多すぎる。 中村陽道 on X so what? 山登りは： ものをつくることに宿る求道精神をアルピニズムに例えている、というそんな陳腐な話ではない むしろその中でメタファーを展開するためのメタファーとして、まだ擦られ足りないくらい有用だと思う ものをつくることに内在するベク