RT @dc_nlp: @s_kajita まずここでいう学習可能性とは何なのか?というのを理解するのがこの論文を理解する上での第一歩になると思います。参考になるかは分かりませんが、よければこちらにより機械学習寄りの解説も書いたのでご覧ください: https://t.co/6r…
Учёные нашли (https://t.co/fPlZYWWFla) задачу, которая неподвластна современным алгоритмам. Грубо говоря, в некоторой точке обучения алгоритм не сможет дать верный ответ, так как его не существует в тех математических условиях, в которых он работает: https
RT @morikuni_net: 数学基礎論における連続体仮説(自然数と実数の中間の濃度をもつ無限集合は存在しない)は工学上の有用性はないと考えられていたが、機械学習に関する決定可能性問題に重要な関係があることが示された https://t.co/UZ2eV0ZwpR
この辺がキーなのかな・・・・この論文・・・ゲーデルとコーエンの論文とかが引用されてるんですが・・・・w "We describe simple scenarios where learnability cannot be proved nor refuted using the standard axioms of mathematics." https://t.co/uMyNM55Rmf
RT @morikuni_net: 数学基礎論における連続体仮説(自然数と実数の中間の濃度をもつ無限集合は存在しない)は工学上の有用性はないと考えられていたが、機械学習に関する決定可能性問題に重要な関係があることが示された https://t.co/UZ2eV0ZwpR
RT @dc_nlp: 数学的には(一部でも言われているように)”都合の良い学習関数”が存在するか否かは連続体仮説を仮定するかどうかによって決まる、ということだと思う: "Learnability can be undecidable" https://t.co/txeY2BD…
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RT @dc_nlp: @s_kajita まずここでいう学習可能性とは何なのか?というのを理解するのがこの論文を理解する上での第一歩になると思います。参考になるかは分かりませんが、よければこちらにより機械学習寄りの解説も書いたのでご覧ください: https://t.co/6r…
Learnability can be undecidable https://t.co/ddf1diY5Cv
RT @dc_nlp: 数学的には(一部でも言われているように)”都合の良い学習関数”が存在するか否かは連続体仮説を仮定するかどうかによって決まる、ということだと思う: "Learnability can be undecidable" https://t.co/txeY2BD…
RT @dc_nlp: @s_kajita まずここでいう学習可能性とは何なのか?というのを理解するのがこの論文を理解する上での第一歩になると思います。参考になるかは分かりませんが、よければこちらにより機械学習寄りの解説も書いたのでご覧ください: https://t.co/6r…
Learnability can be undecidable. #Algorithms are bound by the constraints of mathematics, right? https://t.co/0IA62ROynG
Learnability can be undecidable! #AI #ML https://t.co/N9aY6NOtTO
RT @m4nd3lbr0t: "The advantages of mathematics sometimes come with a cost. Gödel and Cohen showed, in a nutshell, that not everything is pr…
RT @NatureJapan: Nature Machine Intelligence 「学習可能性も決定不可能になりうる」無料公開中! 機械学習について、ゲーデルの有名な不完全性定理と同様に決定不可能な場合があることが、学習可能性を証明することも反証することもできない問題例…
RT @NatureJapan: Nature Machine Intelligence 「学習可能性も決定不可能になりうる」無料公開中! 機械学習について、ゲーデルの有名な不完全性定理と同様に決定不可能な場合があることが、学習可能性を証明することも反証することもできない問題例…
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RT @ihabilyas: Unprovability comes to machine learning https://t.co/KrwhllimuA co-authored by my colleague Shai Ben David @WaterlooMath (ht…
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Paper: Mathematics P/non-P ML "Learnability can be Undecidable - We show that in some cases a solution to the ‘estimating the maximum’ problem is equivalent to the continuum hypothesis (and) proves an equivalence between learnability and compression." ht
RT @NatureJapan: Nature Machine Intelligence 「学習可能性も決定不可能になりうる」無料公開中! 機械学習について、ゲーデルの有名な不完全性定理と同様に決定不可能な場合があることが、学習可能性を証明することも反証することもできない問題例…
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Nature Machine Intelligence 「学習可能性も決定不可能になりうる」無料公開中! 機械学習について、ゲーデルの有名な不完全性定理と同様に決定不可能な場合があることが、学習可能性を証明することも反証することもできない問題例によって示された。 https://t.co/8ACfr4e2hW #Natmachintell
RT @m4nd3lbr0t: "The advantages of mathematics sometimes come with a cost. Gödel and Cohen showed, in a nutshell, that not everything is pr…
Learnability can be undecidable | Nature Machine Intelligence - this is cool, and yet expected result https://t.co/OHx4ePxtKO
"The advantages of mathematics sometimes come with a cost. Gödel and Cohen showed, in a nutshell, that not everything is provable. Here we show that machine learning shares this fate" https://t.co/p15w4S9IXu
RT @NatMachIntell: Not all mathematical questions can be resolved and it turns out that machine learning can run into undecidable problems…
RT @NatMachIntell: Not all mathematical questions can be resolved and it turns out that machine learning can run into undecidable problems…
More Gödel but on Machine Intelligence: the concept of learnability in ML and incompleteness theorems. Finding: Learnability cannot always be achieved ("decided") based on known axioms. https://t.co/KkXEnx60qD @nresearchnews
How can you make an Arteficial intelligence progtam understand that not everyhthing in life can be calculated in an algorithm because the continuum hypothesis cannot be proved nor refuted. https://t.co/Kx4bUZc2z7
Attention machine learning: prove or not to prove https://t.co/R1hLSg20bc
AI が解けない問題の種類があるらしい。 https://t.co/IZ56ti76Yj
Gödel <3 https://t.co/wetGrqlauy
RT @AI_m_lab: 気になる記事ですね。 ▼Learnability can be undecidable | Nature Machine Intelligence https://t.co/ibUJYnWOXH #MachineLearning
compression & infinite sets 'simple scenarios where learnability cannot be proved nor refuted using the standard axioms of mathematics. Our proof is based on the fact the continuum hypothesis cannot be proved nor refuted.' #philosophy https://t.co/9dVN
RT @CNYDefenseAlli: So much to learn still in AI and machine learning. https://t.co/UMqmAzSRNB
So much to learn still in AI and machine learning. https://t.co/UMqmAzSRNB
Theoretical results on machine learning https://t.co/vGNph4fxhS
RT @Vilinthril: Really amazing paper relating my previous (set theory) and current (machine learning) area of work. https://t.co/9z1FhefDH3
Really amazing paper relating my previous (set theory) and current (machine learning) area of work. https://t.co/9z1FhefDH3
Very interesting paper but unsure if has any practical implications. Lots of undecidable problems don't https://t.co/sth6zGgdaU
RT @AndrewGlassner: Some machine learning problems are undecidable! So cool! Great results in a clearly-written paper https://t.co/k5R2ZuAO…
Learnability can be undecidable | Nature Machine Intelligence https://t.co/JnpCHMqpjt
RT @RecklessCoding: Ben-David, et. al. (2019). Learnability can be undecidable. Nature Machien Intelligence. https://t.co/nidM8LFlXX Inte…
Undecidability of learning https://t.co/e2EdtSm1Yx
Ben-David, et. al. (2019). Learnability can be undecidable. Nature Machien Intelligence. https://t.co/nidM8LFlXX Interesting #machinelearning paper that demonstrates that there is no dimension-like quantity that characterizes learnability - thanks @banda
Abrimos un hilo para intentar explicar un artículo que vimos recientemente y que es tan fascinante como complejo. El artículo en cuestión es este, aunque avisamos, es matemática dura: https://t.co/jiSPYuNqos #Paper #Matemáticas #InteligenciaArtificial
RT @mahonylab: https://t.co/N5YpxnwYkj Great paper, but makes me really curious about how that Nature Machine Intelligence boycott is worki…
RT @morikuni_net: 数学基礎論における連続体仮説(自然数と実数の中間の濃度をもつ無限集合は存在しない)は工学上の有用性はないと考えられていたが、機械学習に関する決定可能性問題に重要な関係があることが示された https://t.co/UZ2eV0ZwpR
RT @Hal_Tasaki: 機械学習における決定不可能性についての論文。 「十分に複雑で耳目を集める体系においてはかならず決定不可能性な側面があることを示す論文が(煽り目のアブストラクトをつけて)Nature に出る」という一般則があるのかもしれない(研究は非自明で面白いの…
RT @morikuni_net: 数学基礎論における連続体仮説(自然数と実数の中間の濃度をもつ無限集合は存在しない)は工学上の有用性はないと考えられていたが、機械学習に関する決定可能性問題に重要な関係があることが示された https://t.co/UZ2eV0ZwpR
これは、数学科で濃度を教える(2年生ぐらい)動機が高まりますね。
RT @AndrewGlassner: Some machine learning problems are undecidable! So cool! Great results in a clearly-written paper https://t.co/k5R2ZuAO…
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RT @Hal_Tasaki: 機械学習における決定不可能性についての論文。 「十分に複雑で耳目を集める体系においてはかならず決定不可能性な側面があることを示す論文が(煽り目のアブストラクトをつけて)Nature に出る」という一般則があるのかもしれない(研究は非自明で面白いの…
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Some machine learning problems are undecidable! So cool! Great results in a clearly-written paper https://t.co/k5R2ZuAOlJ Here are my interpretations of their "Finite Superset Reconstruction Game." I find pictures like these are often easier to interpret t
For those who see Machine learning as God https://t.co/cr2J6kgOTN
RT @morikuni_net: 数学基礎論における連続体仮説(自然数と実数の中間の濃度をもつ無限集合は存在しない)は工学上の有用性はないと考えられていたが、機械学習に関する決定可能性問題に重要な関係があることが示された https://t.co/UZ2eV0ZwpR
@j_theriault @LFeldmanBarrett @LianeLeeYoung I'm definitely biased, but the extensions and the footnote are very enjoyable. Thinking, whether "others" are truthful is undecidable, as it's an infinite and recursive modeling/learning task. Repercussions with
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RT @dr_qubit: Nice overview by @dcastelvecchi https://t.co/6VXKctjH22 + @nature news-and-views https://t.co/Fapig0qZ4F on really nice resul…
Learnability can be undecidable https://t.co/toL8Es0IHW via @NatMachIntell #AI #ArtificialIntelligence #ML #MachineLearning #DataScience #Algorithms #DataAnalytics
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Nice overview by @dcastelvecchi https://t.co/6VXKctjH22 + @nature news-and-views https://t.co/Fapig0qZ4F on really nice result https://t.co/Gbinmce5d6 proving axiomatic independence of learnability in a machine learning model. A flight of stairs in the way
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RT @NatMachIntell: Not all mathematical questions can be resolved and it turns out that machine learning can run into undecidable problems…
RT @Hal_Tasaki: 機械学習における決定不可能性についての論文。 「十分に複雑で耳目を集める体系においてはかならず決定不可能性な側面があることを示す論文が(煽り目のアブストラクトをつけて)Nature に出る」という一般則があるのかもしれない(研究は非自明で面白いの…
RT @Perfect_Insider: 雑誌はNature系列ですがNature本家ではないようですね。決定不能性の証明では、いくつかの定番問題(停止問題、ポストの対応問題、ヒルベルト第10問題…)に帰着させることが多いですが、そこで連続体仮説を持ち出すというのは新しい気もし…
RT @NatMachIntell: Not all mathematical questions can be resolved and it turns out that machine learning can run into undecidable problems…
RT @NatMachIntell: Not all mathematical questions can be resolved and it turns out that machine learning can run into undecidable problems…
RT @NatMachIntell: Not all mathematical questions can be resolved and it turns out that machine learning can run into undecidable problems…
Not all mathematical questions can be resolved and it turns out that machine learning can run into undecidable problems too. Read the paper: https://t.co/aC46P2TnLw
Learnability can be undecidable https://t.co/2P201FD5I2
RT @danilobzdok: "Gödel and Cohen showed, in a nutshell, that not everything is provable. Here we show that machine learning shares this fa…
RT @morikuni_net: @non_archimedean まあ仰る通りなんですが、元ネタではZFCをusual、ZFC+¬CHをstandardと呼んでいるようなので、ここではそれに倣ってます https://t.co/WgxMJEkaXf
RT @morikuni_net: @non_archimedean まあ仰る通りなんですが、元ネタではZFCをusual、ZFC+¬CHをstandardと呼んでいるようなので、ここではそれに倣ってます https://t.co/WgxMJEkaXf
RT @morikuni_net: 数学基礎論における連続体仮説(自然数と実数の中間の濃度をもつ無限集合は存在しない)は工学上の有用性はないと考えられていたが、機械学習に関する決定可能性問題に重要な関係があることが示された https://t.co/UZ2eV0ZwpR
RT @hidetokazawa: https://t.co/GPKrZQmoDg 機械学習の論文に連続体仮説が出てきたよ。明日あたりには誰かが100ページぐらい(そのうち連続体仮説の説明が80ページ)のわかりやすいスライドを作って公開してくれるに違いない。
RT @Hal_Tasaki: 機械学習における決定不可能性についての論文。 「十分に複雑で耳目を集める体系においてはかならず決定不可能性な側面があることを示す論文が(煽り目のアブストラクトをつけて)Nature に出る」という一般則があるのかもしれない(研究は非自明で面白いの…
RT @morikuni_net: 数学基礎論における連続体仮説(自然数と実数の中間の濃度をもつ無限集合は存在しない)は工学上の有用性はないと考えられていたが、機械学習に関する決定可能性問題に重要な関係があることが示された https://t.co/UZ2eV0ZwpR
RT @morikuni_net: 数学基礎論における連続体仮説(自然数と実数の中間の濃度をもつ無限集合は存在しない)は工学上の有用性はないと考えられていたが、機械学習に関する決定可能性問題に重要な関係があることが示された https://t.co/UZ2eV0ZwpR
RT @MarriageTheorem: 件の「機械学習と連続体仮説」の論文 https://t.co/HOKf0Wg5Lh をざっと読んだ限り(動機はともかく)数学的な内容はおおよそ「実数(あるいは実ベクトル空間)上のある性質を持つ関数の存在と「|R| < א_ω」の等価性」…
RT @morikuni_net: 数学基礎論における連続体仮説(自然数と実数の中間の濃度をもつ無限集合は存在しない)は工学上の有用性はないと考えられていたが、機械学習に関する決定可能性問題に重要な関係があることが示された https://t.co/UZ2eV0ZwpR
RT @MarriageTheorem: 件の「機械学習と連続体仮説」の論文 https://t.co/HOKf0Wg5Lh をざっと読んだ限り(動機はともかく)数学的な内容はおおよそ「実数(あるいは実ベクトル空間)上のある性質を持つ関数の存在と「|R| < א_ω」の等価性」…
RT @Hal_Tasaki: 機械学習における決定不可能性についての論文。 「十分に複雑で耳目を集める体系においてはかならず決定不可能性な側面があることを示す論文が(煽り目のアブストラクトをつけて)Nature に出る」という一般則があるのかもしれない(研究は非自明で面白いの…
RT @morikuni_net: 数学基礎論における連続体仮説(自然数と実数の中間の濃度をもつ無限集合は存在しない)は工学上の有用性はないと考えられていたが、機械学習に関する決定可能性問題に重要な関係があることが示された https://t.co/UZ2eV0ZwpR