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22ps-10 Office Hours 10

  • 0:00 - 0:03
    バルセロナのマイケル・グロティックの質問です
  • 0:03 - 0:10
    “自動走行車に必要なコンピュータ処理は?
    高級なCPUやたくさんのRAMは必要ですか?”
  • 0:10 - 0:17
    多くの処理が必要です 通常クアッドコアか
    デュアルコアのコンピュータを使っています
  • 0:17 - 0:26
    ほとんどの処理がセンサデータなので
    カメラデータがCPUの1~2コアを占有し
  • 0:26 - 0:32
    レーザデータは毎秒100万点になるので
    別のコアを占有しています
  • 0:32 - 0:35
    そういったものにはコンピュータ処理が必要です
  • 0:35 - 0:42
    最新のGoogleの自動運転車は単一の
    クアッドコアコンピュータで安全に走行しています
  • 0:42 - 0:49
    これはコンピュータ処理の実験ではありません
    Google Instant検索では想像ですが
  • 0:49 - 0:54
    一般のコンピュータの1万倍ほどの処理を
    短時間で行います 速いです
  • 0:54 - 0:56
    すべてはアルゴリズムの問題です
  • 0:56 - 1:00
    ソフトウエアが正しい選択をしているかは
    分かりません
  • 1:00 - 1:06
    スーパーコンピュータがあっても
    自動走行車にどう使うか分からないでしょう
  • 1:06 - 1:11
    次はインドのチェンナイに住むプラヴィンからです
    インディアナ州ではないですね
  • 1:12 - 1:16
    “これまで聴講した中で最高の講義です
    講師の皆さんありがとうございます”
  • 1:16 - 1:22
    “AIの上級者向け講義をするとしたら
    何を研究対象にしますか?”
  • 1:22 - 1:26
    “この講義で取り上げた概念との関連は?”
    ピーター?
  • 1:26 - 1:31
    上級者向け講義についてよく聞かれます
    取り掛かるべきでしょう
  • 1:31 - 1:33
    期待に応えてぜひやるべきです
  • 1:33 - 1:37
    睡眠時間も家族との時間も大切ですがね
  • 1:37 - 1:41
    しばらく寝てからまたこの作業に戻ればいいんです
  • 1:41 - 1:44
    それに皆さんが大好きです
    皆さんは英雄です
  • 1:44 - 1:47
    信じられないようなメールに驚いています
  • 1:47 - 1:53
    3人の子育てをしながら中間試験を受けた
    母親からメールを受け取りました
  • 1:54 - 2:00
    歯の生えかけた子供を抱えながら試験を受けたとは
    実に驚きました
  • 2:00 - 2:06
    この講義の効果に手応えを感じて
    謙虚な気持ちになります
  • 2:06 - 2:09
    これを皆さんに伝えたかったのです
  • 2:09 - 2:15
    スクロールして質問の続きに戻ります
  • 2:15 - 2:20
    “この講義で取り上げた概念から
    他にどんな研究対象が得られるか?”でしたね
  • 2:20 - 2:23
    手短でしたが基本的に
    AIのすべての項目を扱いました
  • 2:23 - 2:33
    しかし遺伝的アルゴリズム、オントロジー、
    知識ベースのシステムなどには触れていません
  • 2:33 - 2:38
    講師の趣向が講義の方向性に
    影響しているかもしれませんね
  • 2:38 - 2:44
    2013年中国で開催された国際会議でも
    この講義の内容が軸となっていました
  • 2:44 - 2:51
    この講義では基本的なことに触れただけなので
    ぜひピーターの本を読んでください
  • 2:51 - 2:56
    このすばらしい本で
    2倍も3倍も知識を深めることができます
  • 2:56 - 3:01
    研究者にとって要となるのは
    面倒な問題を解決しようとすることです
  • 3:01 - 3:05
    家に帰った時電灯のスイッチを入れないと
    明かりはつきませんね
  • 3:05 - 3:10
    それを解決するのです
    冷蔵庫に入れたまま忘れていた
  • 3:10 - 3:15
    1週間前のサラダを
    古くならないようにするには?
  • 3:15 - 3:22
    こうした問題をAIの知識で解くなら
    この講義で学んだ技術が役に立つでしょう
  • 3:22 - 3:28
    オフィスアワーでは何度も言っていますが
    問題を取り上げ解決することが重要です
  • 3:28 - 3:32
    問題はいろいろな側面から見つけることができます
  • 3:32 - 3:39
    “何がしたいか”また多くのデータがあれば
    “何を持っているか”で考えられるでしょう
  • 3:39 - 3:45
    自動運転車があれば何かできますし
    Webがあればデータを使って何かできます
  • 3:45 - 3:50
    どの方向からもアプローチできますし
    どこかでそれが交わるかもしれません
  • 3:50 - 3:56
    他にもたくさん選択肢があります
    スマートフォンで歩く速度や距離も分かりますが
  • 3:56 - 4:03
    スマートフォンのコンパスが不正確なため
    角度方向を見つける問題は未解決です
  • 4:03 - 4:07
    ささいなことが人工知能の分野で
    役立つのは驚くべきことです
  • 4:07 - 4:11
    ワシントンD.C.のスタンフォード大卒業生
    テリーからの質問です
  • 4:11 - 4:17
    “すばらしい経験に感謝します”
    講義を絶賛するメールはうれしいですね
  • 4:17 - 4:24
    “スタンフォードでの日々から長く経ちました
    母校の先駆的な仕事を誇りに思います”
  • 4:24 - 4:29
    “他の研究機関に劣らぬ実力を確信しています”
    ピーターに質問です
  • 4:29 - 4:34
    “オンラインの講義は
    通常の講義と比べていかがですか?”
  • 4:34 - 4:42
    人生で実行するに値することですが
    予想以上に大変でした
  • 4:42 - 4:46
    動画の準備が必要なので
    オンライン講義には手間がかかります
  • 4:46 - 4:51
    撮影の途中でつまずけば
    最初からやり直さなければなりません
  • 4:51 - 5:00
    皆さんの考えを理解し正しく動画に反映させるのが
    これほど大変だとは思っていませんでした
  • 5:00 - 5:05
    通常の講義で間違えたことを言えば
    生徒の反応で分かります
  • 5:05 - 5:11
    そこで訂正できますが
    動画では即座に対応することはできません
  • 5:11 - 5:17
    間違えやすい部分を予想し
    始めに正しく行うようにします
  • 5:17 - 5:26
    また教える内容によって教材を変えたり
    小テストでは独自のアプローチを試みました
  • 5:26 - 5:30
    何よりも力を入れて取り組んだのは
  • 5:30 - 5:35
    よいテスト問題を導くための
    よい仕組みを考えることでした
  • 5:35 - 5:39
    目標は達成できたと思いますが
    より多くを学び改善したいと思います
  • 5:40 - 5:42
    確かにたくさんのことを学びました
  • 5:42 - 5:49
    デジタルメディアを介したやり取りが
    予想以上に快適なことを学びました
  • 5:49 - 5:57
    実際に皆さんとは話していませんが
    技術的なフィードバックもたくさんありました
  • 5:57 - 6:04
    皆さんからの質問で親密さが増し
    問題解決による一体感もありました
  • 6:04 - 6:08
    教室の講義よりもよかったと考えています
  • 6:08 - 6:13
    教室では学生の聞く力は養われますが
    問題解決のスキルは得られません
  • 6:13 - 6:22
    実際にスタンフォード大学の教え子全員が
    結果としてより役立つ経験になったと言っています
  • 6:22 - 6:25
    教室での講義は必要なのか疑問に感じます
  • 6:26 - 6:29
    もう教室で同じ講義はしないかもしれません
  • 6:29 - 6:38
    次に学んだことは教師として出題する難問が
  • 6:38 - 6:44
    特にスタンフォードでは
    学生たちの苦痛になっていますが
  • 6:44 - 6:49
    この講義では皆さんの力になっていることです
  • 6:49 - 6:55
    そのため皆さんに有意義な経験になるよう
    教材集めに力を入れました
  • 6:55 - 6:59
    それが功を奏したかは分かりませんが
    努力はしました
  • 7:00 - 7:05
    1日に1度は会議で講演する依頼がありましたが
  • 7:05 - 7:10
    オンライン講義が始まって以来
    そういった依頼はすべて断りました
  • 7:10 - 7:17
    会議でインドや中国へ行けば
    数千の人々と話すことはできますが
  • 7:17 - 7:20
    3万人との交流はそれ以上にすごいことです
  • 7:20 - 7:28
    この講義には他の何よりも
    個人的な時間もずいぶん費やしました
  • 7:28 - 7:33
    移動に伴う乗り換えはありませんでしたがね
  • 7:33 - 7:39
    本当に驚きの連続です
    今もカメラの前に座り皆さんのことは見えませんが
  • 7:39 - 7:44
    多くのメールや質問をもらったので
    実際に会うこともできます
  • 7:44 - 7:46
    メールの返信にもベストを尽くします
  • 7:46 - 7:52
    まだ全部に対応できていませんが
    1~2時間かけて返事を書く日もあります
  • 7:52 - 7:54
    ここでの質問でも応えたいと思います
  • 7:54 - 8:00
    この新しい媒体だからこそ成しえた
    規模の大きさに満足しています
  • 8:00 - 8:03
    次はニューヨークのアンディからの質問です
  • 8:03 - 8:10
    “マッピングの実験を行うために200ドルで
    ソナーやBluetoothでロボットを作りました”
  • 8:10 - 8:15
    “BluetoothはPCで操作でき
    レーザ距離計はありません”
  • 8:15 - 8:18
    “他に安価でお勧めの
    プラットフォームはありますか?”
  • 8:18 - 8:29
    ロボット掃除機を販売しているNeatoという会社が
    とても安いレーザ距離計を造っています
  • 8:29 - 8:34
    聞いたところ1つ10ドルくらいでした
  • 8:34 - 8:36
    200ドルでロボットを作れるなんてすばらしいです
  • 8:36 - 8:43
    手軽にプログラミングして遊べる低コストの
    ロボットがもっと売り出されるといいですね
  • 8:43 - 8:48
    レゴマインドストームなどのキットもありますが
    だいたい高価なものばかりです
  • 8:48 - 8:56
    安価なプラットフォームがあれば
    教える側にも今以上の魅力を感じるでしょう
  • 8:56 - 9:01
    ロボットに親しむことがロボット工学を学ぶ上で
    欠かせない経験となるからです
  • 9:01 - 9:06
    次はカリフォルニア州サンフランシスコの
    モニカからの質問です
  • 9:06 - 9:12
    “大学でAIを学び当時ピーター・ノーヴィグ教授の
    本を使用したのでこの講義で学ぶことにしました”
  • 9:12 - 9:17
    “講師陣の熱意と内容の質の高さに
    とても感銘を受けました”
  • 9:17 - 9:19
    “ありがとうございます” 質問ではないですね
  • 9:19 - 9:22
    “どういたしまして”これが答えです
  • 9:22 - 9:24
    ブダペストのガラーチからです
  • 9:24 - 9:29
    “今までで最高の講義の1つです
    総合的なアプローチが面白かったです”
  • 9:29 - 9:34
    “学んだことを活かしてそろそろ自分で
    プログラミングしようと考えています”
  • 9:34 - 9:40
    “試験期間そしてクリスマス休暇のあとですがね
    とてもよい経験に感謝します”
  • 9:40 - 9:42
    こちらこそどういたしまして
  • 9:42 - 9:44
    ぜひ自身の手で挑戦してください
  • 9:44 - 9:48
    プログラミングコンポーネントの項目は
    次の講義に入れます
Title:
22ps-10 Office Hours 10
Video Language:
English
Team:
Udacity
Project:
CS271 - Intro to Artificial Intelligence
Duration:
09:48

Japanese subtitles

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