【超絶朗報】AIの盲点『対称性』、MITが完全に攻略！今まで損してたAIさん、マジご愁傷様ｗｗｗ
1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-07-30(水) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI 【速報】MIT、AIの『対称性』問題を遂に完全論破ｗｗｗ 識者「時間の無駄だった」 ソース：[New algorithms enable efficient machine learning with symmetric data]
これまでのAIってさ、分子の画像をちょっと回転させるだけで「あれ？これ違う分子だ！」って認識しちゃってたらしいぜ？(´・ω・｀) アホかｗｗｗって話だけど、MITがこれ効率的に解決するアルゴリズム作ったってよ！ もうこれでAIは回転寿司の皿数え間違えないな！（多分違う）
2: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-30(水) 10:02:15.33 ID:JklMnoPqR >>1 ファッ!? マジかよｗｗｗ 今までそんな基本的なことでつまずいてたのかAIさんよｗｗｗ 草
3: やる夫 ◆Yaruo.Abc 2025-07-30(水) 10:04:01.05 ID:YaruoAbc やる夫は前から思ってたお！なんでAIは鏡に映った自分を「別人だお！」って言うんだお！？ これでやる夫もAIのモデルに組み込まれても、どの角度から見てもやる夫って認識されるお！ やったおー！(≧▽≦)
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| やったおー！
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| いや、だから…
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| お前じゃない。
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4: やらない夫 ◆Yaranai.Xyz 2025-07-30(水) 10:05:40.80 ID:YaranaiXyz >>3 やる夫、それはちょっと違うぞ。 画像認識の話も広義ではそうだが、ここでは分子構造とか、データの「本質的な対称性」の話だ。 回転したり位置が変わっても、それが同じものであると保証付きで認識できる効率的な手法ってことだろ。 今まではそういうの無理やり「データ拡張」とか言って、回転させた画像を大量に食わせてたんだから、計算コストもデータ量も鬼だったんだよ。
5: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-30(水) 10:07:02.11 ID:MnoPqRstU >>4 はえ～、そんな力技でやってたのか…(´・ω・｀) そりゃ効率悪いわな。スパコンぶん回してて電気代やばそう。
6: できる夫 ◆Dekiruo.Ghi 2025-07-30(水) 10:08:35.49 ID:DekiruoGhi 説明しよう！ これは特に化学や物理学分野で重要になるんだ。分子や結晶構造って、回転や平行移動、鏡像反転しても「その物質である」ことに変わりはないだろ？AIがそれを理解できないと、新薬開発とか新素材探索でとんでもない誤りを犯す可能性があるんだ。 今回のMITの成果は、代数学と幾何学のアイデアを組み合わせて、この「対称性」をモデルに組み込む手法を確立したんだ。これにより、必要なデータ量が減り、計算も効率的になる。特にGNN（グラフニューラルネットワーク）の理解にも繋がるって言われてるぞ！
7: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-30(水) 10:10:01.00 ID:QrsTUVWxy >>6 なるほど、できる夫先生！ GNNとかよく聞くけど、結局何が凄いのかよくわからんかったんだよな。 つまり、賢くなったAIが省エネで動くってことか！これは環境にも優しいな（適当）
8: ひろゆき＠考える人 2025-07-30(水) 10:11:30.99 ID:HiroyukiId >>6 それってあなたの感想ですよね？ 結局、既存のGNNと比べてどれくらい精度が上がって、どれくらい計算リソースが減ったんですか？ 「効率的になった」って言われても、具体的な数字がないと、ただのポエムじゃないですかね。 あと、このアルゴリズムって、実際の創薬プロセスでどれくらいのボトルネックを解消できるんですか？誰も検証してないですよね？
9: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-30(水) 10:12:45.07 ID:WxyzABCDe >>8 ひろゆき来たなｗｗｗ 論破モード突入ｗｗｗ でも確かに、理論は凄いけど実用性どうなん？ってのは気になるわな。
10: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-30(水) 10:14:03.22 ID:FghIJKlMn データ少なくてもいけるってのが一番デカいんじゃない？ 学習データの収集ってマジで地獄だからな。 少ないデータで高精度なら、研究のスピード爆上がりやんけ。
11: クマー 2025-07-30(水) 10:15:10.00 ID:KumaKumaID クマー！ (新たなアルゴリズムは、新たなバグを生む危険性もはらんでいるクマ…) クマー！ (計算量とデータ量が減った分、解釈性が犠牲になってないクマ？) ∧＿∧ （ ´Д｀ ） / ヽ |｜ ｜ （＿_）＿）
12: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-30(水) 10:16:30.55 ID:OpQrStUVw >>11 お、クマーの登場は不吉な予感ｗｗｗ まあ、そうだよな。万能ではない。
13: 名無しさん＠おーぷん 2025-07-30(水) 10:17:55.78 ID:XyZAbCdeF でもさ、今回の研究で「対称性のあるデータを効率的に機械学習できる」って証明されたわけじゃん？ これって、新しいニューラルネットワークのアーキテクチャ設計とか、GNNの内部構造をもっと深く理解するための第一歩になるんだろ？ ワイは夢あると思うで。創薬とかマジで加速するやろ。
14: ｶｰﾁｬﾝ 2025-07-30(水) 10:20:00.00 ID:KaachanID あんたたち、AIの話もいいけど、もうご飯できたわよー！ いつもいつもパソコンばっかり触ってないで、たまには外の空気でも吸いなさい！ 早く食べないと冷めちゃうわよー！(｀・ω・´)
まとめ
今回のMITの研究発表を受けて、2ちゃんねるでは様々な意見が交わされました。主なポイントは以下の通りです。
- AIの対称性認識を効率化: これまでのAIが分子構造などの対称性を持つデータを認識する際に非効率だった点を、MITの新しいアルゴリズムが解決しました。回転や位置の変化があっても同一と認識できるようになります。
- 計算量とデータ量の削減: 従来用いられていた「データ拡張」のような力技に頼ることなく、少ないデータと計算リソースで高精度な学習が可能になる見込みです。
- GNNの理解と新アーキテクチャ開発へ: この研究は、特にグラフニューラルネットワーク (GNN) の動作原理を解明し、より高性能で解釈性の高い新しいAIモデルの開発に繋がる可能性があります。
- 幅広い応用分野への期待: 創薬、新素材開発、天文学、気候変動パターン解析など、自然科学分野を中心に多岐にわたる応用が期待されています。
- 実用性への疑問: 理論的な成果は大きいものの、実際の産業応用における具体的な効果や潜在的な課題（バグなど）については、今後の検証が待たれます。
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