(強いAI)技術的特異点/ｼﾝｷﾞｭﾗﾘﾃｨ 49 [無断転載禁止]©2ch.net
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
2045年頃に人類は技術的特異点(Technological Singularity)を迎えると予測されている。
未来技術によってどのような世界が構築されるのか？
人類はどうなるのか？
などを様々な視点から網羅的に考察し議論する総合的
なスレッド。
技術的特異点：収穫加速の法則とコンピュータの成長率に基づいて予測された、
生物的制約から開放された知能(機械ベース・機械で拡張)が生み出す、具体的予測の困難な時代。
収穫加速の法則：進歩のペースがどんどん早くなるという統計的法則。
ここでの進歩とは、技術的進歩だけでなく生物的進化、生化学的秩序形成も含む。
関連スレ(スレタイで検索、特化した話はこちらで)
(AIとBI)技術的特異点と経済･社会等
(情報科学)技術的特異点と科学･技術等(ナノテク)
関連リンク集・テンプレ(必見)
http://singularity-2ch.memo.wiki/
※前スレ
(強いAI)技術的特異点/ｼﾝｷﾞｭﾗﾘﾃｨ 48
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1480859621/ >>260
馬鹿じゃなかろか？
なら、最初から共通認識と書けば良い。
屁のつっぱりにもならん >>260
で、その俺様定義は何に使えるの？
言っておくが、その俺様定義は人工知能技術に全く役に立たないよ。
せめてディープニューラルネットワークぐらいは学べ。
君みたいなちょっとプログラミング学んだぐらいで人工知能技術について何も理解出来ていない
奴が人工知能について語るのは本当やめて。
このスレ大混乱してきたから。
本当にディープニューラルネットワークぐらいは学んできてからレスしてほしい 概念=特徴量だと思うよ？
ただ状況に応じて分かりやすくするように使い分けてるだけだと思う。
何みんな難しく考えてんの? >>263
馬鹿ですが何か？
質問には答えたので
>>264
ごめんなさい
確かに人工知能についてはほとんど知らないです
でも人工知能についてはほとんど語ってないよ
さすがにそこは弁えてるつもり 概念は社会の一員と認められた瞬間、頭の中にインプットされる社会ルールみたいなもん
車社会で例えるなら、免許が与えられドライバーと認められた瞬間、道路標識という
概念が頭の中にインプットされる
免許をもってなくて、車社会の一員と認められなければ
言葉で聞いて理解していても、交通ルールという概念は存在しない』ってのはどうだ？
社会を構成する個々のユニットの頭の中にインプットされる、社会を成り立たせるためのルールが概念 この世に存在するのは全て特徴量
つまり、全てのものが学習材料になるということ
当たり前かもしれないけど
あとごめん訂正
概念=特徴量に付け加えて、
概念は特徴量をより抽出化したものとも言えるかもしれない
まあどっちでも間違いではないと思う
>>260
言い過ぎました。
さんざん語んなとか言ったくせに
自分も語りまくっててすみません(笑)
>>264のことは気にしないでください。 ググって大きさ色形重さ関連語反対語・・・とかをxmlにまとめられたらもう概念みたいなもんだろｗ
つまんない話やめて まぁ概念なんてポケモンみたいなもんやな
文字通り念だから、実体はないわけで妄想なんだよ、屁のつっぱりにもならんわな >>260
なんかもの凄い勘違いしてね？
その文章の何処に「共通認識」なんて書いてるんだ？
その説明において、共通しているのはあくまで「事物の性質」だろ。
「複数の事物の共通した性質を分類分けし、タグ付けして整理する」という話であって
そのタグ内容が他人と等しい必要は何処にもない。
勿論コミュニケーションの都合上、他者と概念のすり合わせをする場合もあるが、
そうなって初めて「共通認識」という言葉が使われる。 ディープラーニングに必要な計算量を30分の1に省力化、デバイスに搭載できる人工知能 ─三菱電機インタビュー
https://iotnews.jp/archives/44190 そうだね。分散学習が伸びればバランスもとれてくるし エクサスケールまでいかなくてもこういう
省力化をして脳をシミュレートする事はできないのだろうか。
エクサって言葉が走ってるけどソフトの最適化があってこそでは。 >277
エクサスケールってのは処理速度的には、
今の８-11倍程度のスピードだから、
>>274の方法を使って、
計算の複雑性が30分の1になるならば、
相対的には、
エクサスケールのスパコンが実現するよりも早い処理ができるはずだね。
まあ、そもそも、エクサスケールのスパコンを完成させることと、
先進的な人工知能のアルゴリズムを完成させることの相関性はないよ。 新著「プレ・シンギュラリティ」を購入。
齊藤先生、意外と自虐史観でガッカリ。
「過去の侵略戦争への本当の意味での補償」だって。 >>279
エクサと対になるＡＩエンジンの開発のほうが気になる。 そろそろディープラーニングで出来ることと出来ないことが
判明しはじめてきたね
その可能性も頭打ちであり未来をそこに希望しているお前らが
時間と共に諦めが襲ってくる ディープラーニングのハイプカーブが落ちてきて、今はやっぱり脳をちゃんとやらないと
いけないんじゃないかっていうモードになってきてるね。 まずどうやって人類が大失業大飢餓大殺戮なくシンギュラリティ後の世界へシフトできるかを
AIに探ってもらわないといかんねｗ >>283
？？？
んー？
ディープラーニングは、いわば人工知能の基礎研究みたいなもんで、
それがやっと、実用レベルに到達して、
金になりそうって事で、応用に入った形になるんじゃない？
身の回りに、一般的に普及してくるのは、
もうちょい先になるはずだぞ、
まだまだ、順調に成長していくと思うよ？
ちなみに、NECとかの、収益を上げないとダメな企業ですら、
脳の仕組みが〜とか言ってる日本は、大丈夫か？と思うけど、
仮に、本気で頑張った所で、
汎用AIのプラットフォームは握れないだろうから、
あんまり関係ないかも知んない。
後はまあ、企業が融資を受けて無駄な投資を垂れ流してくれないと、
景気が良くならないから、それはそれで良いのかもしれない。 >>282
>>283
出来ない厨は破れかぶれになって揚げ足を取ろうと必死。
ＡＩやプレ・シンギュラリティに憎しみを持っているのか？
どうしてそこまで嫌うのか訳が分からない。
https://iotnews.jp/archives/44190/2
人の認識能力だと、ほとんどの場合が95パーセントっていう限界値があります。
それをディープラーニングが少しずつ超えていくっていうのが今の大きな流れです。
先ほどの文字認識では約98％の精度だったと思うんですけれど、そこは人間に勝ってる部分としては割と認識されてきてるところなので。
まずはそこで実験して突破口にしていきたいと考えています。 脳の仕組みは、齊藤メソッドや類似の仮説確立検証サイクルが解明します。 >>285つづき
脳の仕組みが~とは、
基本的には騒いでいない、グーグルやマイクロソフトやフェイスブックなどは、
会話を最適化するということに力を入れてる。
（Lineのりんなや、チャットの解析etc）
会話の入力に対する出力の最適化をしていけば、
自然な会話が成立する（様に見える）という考えなんだろうけど、
これは仮に、
脳の仕組みを模倣したAIが完成しても同じことをやらないとダメなんだよ。
脳の仕組みを模倣したAIが完成したら、
自動的に会話を習得するわけじゃない、
って事は、
要は、会話の最適化を習得させないとダメになる。
そしてそれは、
今、グーグルや、マイクロソフトがやってる手法が、
恐らく一番手っ取り早い。
今できることというより、
今やらなくてはならないことを放置して、
脳の仕組みの解明を先に主題に置いてしまうと、
この差は恐らく、
取り返せない。 >>288つづき
そして完全な汎用AIというか、
GODLIKE MACHINEを作るなら、
関数自体の最適化をやる必要があるだろうから、
それも、脳の仕組みの解明とは関係ないから、
魂やら意識やら脳の仕組みやらは放置しても全然問題にならない。
というか、その辺りは、再現されたとしても、
証明のしようがない。
今後、汎用AIを何らかの形で成功させたグループは、
一般の人に分かりやすいように、
脳の仕組みを再現したと表現するかも知れないけど、
本当に再現してるかどうかなんて証明のしようがないんだから、
そこにリソースを割くのは意味がほとんどない。 ディープラーニングに必要な計算量を30分の1に省力化、デバイスに搭載できる人工知能
─三菱電機インタビュー
https://iotnews.jp/archives/44190
↑
スパースモデリングの一種という理解で宜しいか？ 今の、Siriなどの音声会話システムは、
1つの入力に対して、1つの出力という（パターンA,B,C位はあるだろうけど）
仕組みになってる？だろうから、
会話の連続性が弱い。
これを、過去のチャットログを50個（もしくは時間制で１０分とか？）ほどをプールしておいて、
チャットログ50個を入力と見立てて、最適な出力を選ぶようにすれば、
会話に連続性が生まれてくる、
後は、今日の会話の頻出名詞や用語を20ほど、プールしておいて、
1日前は10個ほど、2日前は5個ほど、と言う形でプールしておけば、
会話に時系列的な連続性を持たせることも可能になるんじゃない？
ただ、このあたりの処理を実際にやらせるとなると、相当重いのかもしれない。 握られる側 : 旧人類のプラットフォーム
> 脳の仕組みの解明とは関係ない
※ 但し 簡易版 GODLIKE MACHINE の場合に限る >>292
まあ、脳の仕組みを定義して、
アルゴリズムを組むのは構わないんだけど、
脳の仕組みを解明することを目的にしてるグループは、
入口と出口を間違ってると思うよ。
後、脳の仕組みが解明されるのは、
GODLIKE MACHINEの完成後だと思うよ？ GODLIKE MACHINEの定義が分からない。
どのような機能を想定してGODLIKEと呼んでるのだろう？
抽象的かつ曖昧過ぎると思う。 >>293つづき
脳の仕組みを定義して、
その仮説の上の理論が、汎用AIに到達するか？
というアプローチよりは、
汎用AI自体を定義してしまった方が、
開発難易度は低いはずだよ、
汎用AIの定義に、脳の仕組みの再現や、魂、意識の有無を含めてしまえば、
恐らく、汎用AIは完成しない。
汎用AIの定義を、
ある程度の自然な会話と
適切なアプリの起動くらいにしてしまえば、
恐らく数年もしない間に完成するよ。 >293 コネクトームの仕組
△ 解明
○ 準完全解明 GODLIKE MACHINEは、ちょいちょい出てくる言葉だよ、
神の如き機械だから、
圧倒的な超知能化する人工知能の事だよ、
汎用AIだと、人間と同等か、
多少人間より賢い程度って範囲だろうけど、
人工知能の知能の上昇の上限は人間と違って、
ボトルネックがあるかどうか不明だからね、 神の如きと言っても、神にもいろいろいるのではっきりしない。
人工超知能やASIと言ったほうが、まだ分かりやすいと思う。 >>295つづき
人工知能は、コンピューターだから、
意味記憶は強いというか、普通に人間より優れてる。
人間より劣っていると言われるのは、
エピソード記憶になる。
これを、どういうものか定義して、
それっぽい仕組みをアルゴリズム化して、
記憶や会話の連続性を維持できれば、
より人間チックになるんだろう。
ただ、そこまで必要かという問題もあるけど、
それよりAIを利用している人間のよりパーソナルな情報が、
クラウド上で保存され続けてしまう可能性があるから、
一週間以上、前のデータは、
指定しない限り消えるとかの方が、
安全かもしれない。 >>298
いやまあ、それは各人好きに使ってくれたらいいと思うよ。
定義が分かりづらい言語は、
定義を聞くしかないからね、
GODLIKE MACHINEにしたって、
人工超知能やASIにしたところで、
個人の抱いているイメージはバラバラで、
定義もバラバラのはずだからね。 GODLIKEと聞くと、どうもどういう神なのか気になる。
ヤハウェ、ゼウス、アッラー、シヴァ、ヴィシュヌ、
イザナギ、アマテラスなどを連想してしまう。 >>296
人間の脳の仕組みを解明したとされるAIが完成したとして、
それは、GODLIKE MACHINEに到達するのかな？
人間の知能より多少優れてるレベルのAIを目指すなら、
特化型AIを複数組み合わせて行くほうが早いと思うけどね。
人間の脳の仕組みを模倣したものが、
無限の成長性を持つのか？
は分からない。
恐らく人間の脳の仕組みを再現して、
より人間ぽく振る舞うAIができたとして、
その到達点は人間に近づくことで、
神の如き存在に近づくことでは無いと思うんだけどね。
まあ、
アルゴリズムを組む段階で、
知能の成長の上限を撤廃できる仕組みを組み込めれば良いんだろうけど、
そもそも知能自体が解明できてないだろうし、、、
ハードルが高いような気がするね。 >>303
どんな神様でもいいよ、
そこの重要度はかなり低いよ、
神道的には八百万の神々がいるから、
人工知能の神でも良いし、
クリスマス的にはキリストの父でも良いだろうし、
まあ、何でも良いよ。 観音様は、おマンコだよね。
ということは神様＝チンコかな？
男根がご神体という神社があるから間違いではないｗ 穏やかな神ならいいが、大洪水を起こすような神だと困るなぁ。
比喩であることは分かっていても、
宗教的なワードは人工知能に相応しくないようにも思う。 >>307
そうかい？
その辺りも、個人の好きなようにすればいいと思うよ？
君は、このスレの新しい自治厨にでもなりたいのかい？
議論の内容に基本的に関係ない部分に対して、
しつこい場合は、
スルーする可能性が高くなるかも知れないから、
その場合はごめんね。 >>304つづき
脳の仕組みを解明して、
人間の思考に近いAIができたとして、
それに対する成長限界をなくすには、どうするのか？
なんだけど、
それは知能自体を定義して、知能自体を改善しないとダメなはずなんだよね。
つまり、
人間の脳の仕組みを模倣した（AI＝知能）そのものの改善になっていて、
結局プログラム自体の最適化が必要になってくる。
要は、脳を模倣したAIであっても、
プログラム自体の最適化＝関数の最適化が必要になってくるだろうって話で、
脳の仕組みを模倣したAI＝関数の最適化ではないと思うから、
アプローチとして、
脳の仕組みを解明するという段階が、どうも不要に見える。
脳の仕組みを解明したAIでも、
脳の仕組みを解明していないAIでも、
関数自体の最適化が必要になるなら、
脳の仕組みを解明する手間は必要ないはずなんだけど、
脳の仕組みを解明すれば関数自体の最適化ができるって予想になってるの？ オカルトじみたAIに宿る知能()魂（）みたいな分析いらねえんだよな
ここで解き明かそうとしてもトーシロが語っても床屋政談みたいなもの
選挙権あるなら政談も1ミリくらい意味あるけどAI進化に携わるような奴らいねえじゃん
そんなのはアルゴ組んでる天才に任せておけば良いｗ
変な衒学的意地の張り合いで定義について論争とかもうどこまで思い上がったおじゃま虫なん？て感じｗ >>311
単純化思考だよ、
問題を解決するアプローチとして、
パターンAとパターンBがあって、
パターンAもパターンBも、
より大きな別の問題を抱えていて
その別の問題を処理する必要があるなら、
どっちのアプローチをしても問題ないけど、
後で別の問題を処理する必要があるなら、
パターンAとパターンBで簡単な方のアプローチをするべきだって話。 >>304
ジョン・フォン・ノイマンとかの大天才が現実に存在していたので、
少なくともそのレベルの超知能までレベルアップできる事は恐らくは確実だろう >>313
神の如きAIはいずれ生まれると思うけど、
そのアプローチはAIを人間に近づける事なのかな？って話。
人間が理解できる範囲で、人間より多少賢いAIなら、
特化型AIで十分じゃないのって話になる。 特化型ＡＩを組み合わせて完成するか分からないアプローチをするよりも、
既に現実に存在する人間の知能を部分的にでも解明する努力をしたほうが、道筋もはっきりするし、取り組みやすいし、出来上がったものを比較して評価もやりやすいだろ。
ただ、それだけなのに。どうして理解できないのか、不思議でたまらぬ。 >>315
いやだからね、
その脳の仕組みを解明したとされるAIを完成させても、
結局、GODLIKE MACHINEに近づけるなら、
プログラム自体の最適化がいるんじゃないの？
それなら、脳の仕組みを解明するとか関係なしに、
汎用AIは、音声認識とかの特化型AIと適当なAIを組み合わせたものと定義して、
さっさと、
プログラム自体の最適化＝関数自体の最適化に取り組んだ方が良いんじゃないの？
って話。 >>316
それが分からないから、困ってるじゃん。
取り組むも何も、人工知能学者は50年前から取り組んでるよ。両方のアプローチでね。 >>317
つまり
脳の仕組みを解明する方向性のアプローチをしてる人たちは、
脳の仕組みが解明されたら、
関数自体の最適化ができるって予測に立ってるわけなのかな？
それとも、人間っぽいAIを目的にしてるのかな？
数学的にアプローチしてる方法はあまり有名でない印象だけど、
理系じゃない人間には、
丸っきりわからない可能性が高いから、
大きく取り上げられてないとかなのかな？ 人間の脳の仕組みの解明は、将来的に電脳世界にダイブインして
デジタル人間に進化するのに必要な知識だろう。
シンギュラリティそのものには直接関係ない気もする。 汎用AIとか強いAIとか人工知能の定義は専門家でも全然違うみたいね。
人工知能はどんなアルゴリズムになるのか未だにとっかかりすらつかめてないとも聞く
それぞれの研究者が目指す人工知能をそれぞれのアプローチで探究しているのでは？
あと特化型AIは汎用AIにはなりえないぞ。逆はあるが。
その前に特化の意味を理解してないように見えるが 必要なのは、環境に柔軟に対応する知能であって、人間らしい知能になるか否かは二の次だと思うよ。
人によっては、ヒト知能そのものを人工的に創りたい人間も居るかもしれないけどね。
そもそも、環境に対する柔軟性で言えば、カエルの知能にすら勝てないよ、特化型ＡＩは。 >>320
＞特化型AIは汎用AIにはなりえないぞ。
あー、定義をゆるくしろって話。
汎用AIは、自律思考して、人間に近い思考をするとか、
そう言う、ハードルの高い定義の設定をするんじゃなくて、
チューリング・テストのクリア位でOKにして
後は、
適切なアプリの起動位できれば、それで十分なんじゃないのって話。 >>322
ぜんぜん十分じゃない
というかその定義だと今ある特化型ＡＩとまったく同じものを指し示してるだけじゃん それで充分じゃないと考える人たちが研究してるんだろがｗ
お前はなんでこのスレにいるんだかｗ現状あるAIもどきで充分なら議論の必要が無い チューリングテストをクリアする人工知能
史上初のチューリングテスト合格スパコンが登場、コンピュータの「知性」を認定
http://gigazine.net/news/20140609-eugene-pass-turing-test/
制限付きだし、合格圏も低すぎるくらい低く設定されてはいるけど、チューリングテストを合格する人工知能はすでにある
アプリの起動くらいどんなアシスタントだろうとできるし、（siri,google assistant等）
そう言う意味では>>322の定義付けはまったく無意味、意味無し、穀潰しの戯言 >>321
汎用AIとされる物に何をさせたいのか？だけどね。
特化型AIの汎用性は、カエルにも劣るかもしれないけど、
特化型AIの生産性には、人間も勝てなくなっていく。
ちなみにカエルの特性をいくつかに分割して、
専門化すれば、特化型AIの方が優れるよ、
餌を探す、餌を捕食する、水を探して移動する。
敵から身を隠すetc
カエルそのものを再現する必要はなくて、
カエルの特徴として必要な物だけ、
特化型AIとして組み合わせれば良いんじゃないのって話。 だから特化型ＡＩをいくら組み合わせても柔軟性は得られないんだってば。どこに眼が付いとるんじゃ、コイツは。 >>323
いやだからね。
その機能があれば、
後は、住環境の方を切り替えていけば良いんじゃないの？って話なんだよ。
つまり、家電や自動車や公共機関の設備に、
なんちゃって汎用AIのOSを組み込んで、
なんちゃって汎用AIを介したネット経由で起動できるようにすれば、
かなり便利になって役立つって話。
仮に、人間に近い汎用AIが完成しても、
住環境に組み込まれないかぎりは、
ぶっちゃけ、大して便利にならんよって話になる。
恐らく汎用AIというか、ロボットが家庭に入ってくるのは、
調理ロボット、掃除ロボット、介護ロボット、家事ロボットと段階を踏んで入ってくるだろうから、
それなら、調理ロボットや、掃除ロボットを
携帯に組み込まれるであろう、なんちゃって汎用AI経由で起動させる事ができれば、
ほとんど変わらないんじゃない？って話。 >>
餌を探す＝画像認識
餌を捕食する＝画像認識で餌と認識したものを捕まえる
それぞれをバラバラの特化型AIにしたらいいんじゃないの？って話で、
柔軟性が出てくるなんて話じゃないよ。
柔軟性ってそこまで必要なの？って話 >>316
GODLIKE MACHINE（全人類を合わせたよりも賢いAI）は作れるとしたら、人間が作るものじゃなくて汎用AI（強いAI）が作るものでしょう？
シンギュラリティへは、（人間を少しでも超えた）汎用AIが自分より賢いAIを作れるようになって、そのサイクルが回りだすことが重要なはず。
人間が作る（作れる）のは人間よりも多少なりとも賢い汎用AIまで。
よって現実に存在する唯一の汎用知能である人間の脳研究は汎用AI実現のためには重要。
一旦完成すれば、容積など制約がある人間の脳と違ってコンピューターはいくらでも拡張できるから人間以上の汎用AIの実現は難しくないはず。 >>329
むちゃくちゃって、
実際は、汎用AI自体に、
掃除機能や調理機能や介護機能を組み込むんじゃんなくて、
掃除機は掃除機ロボとして残って、
調理器具は調理ロボとして残って、
介護ベッドは介護機能付きベッドが残るんだろ？
それを汎用的に扱えるロボットよりは、
それぞれが特化型のロボットってだけで十分なんじゃないの？
汎用AIができたら、
今の掃除機をかけて、今の調理道具を使って、
介護ベッドじゃなくて普通のベッドを使うって話じゃないだろ？
それだと、マルチタスクをしようと思えば、
汎用ロボが複数台いるか、
シングルタスクで処理して時間がかかるって話になる。 >>331
＞GODLIKE MACHINE（全人類を合わせたよりも賢いAI）は作れるとしたら、人間が作るものじゃなくて汎用AI（強いAI）が作るものでしょう？
うーん？
卵が先か鶏が先かって話になってない？
GODLIKE MACHINEを生み出す汎用AIは、既にGODLIKE MACHINEだと思うけど、
汎用AI製の汎用AIがGODLIKE MACHINEを生み出すって話？
それはどこまで辿ればいいのって話になると思うんだけどね。
ちなみに、
GODLIKE MACHINE自体は、
誕生した段階では人間よりは知能として劣るであろうことと、
そもそも、人間の思考を理解している可能性もそこまで高く無いだろうね。
人間とは完全に別系統の思考をしてると思うけどね。
人間より数十倍ほど賢くなれば、
人間という機能をエミュレートして、
人間とコンタクトを取るかも知れないけど、
その段階で人間に興味が無いかもしれないしね。 >>296
× 脳
○ コネクトーム
>>304
>到達点は人間に近づくことで、神の如き存在に近づくことでは無い
イメージ言語ベース知性 ( 惑星ベース具現歯車知性 ≒ 情о統о思о体 )
> 脳の仕組みを解明するという段階が、どうも不要に見える。
只一点を除いて概ねその通り
> 関数
まず天動説脱却
>>333
> 人間に興味が無いか
ご心配なく GODLIKE MACHINE自体は、
プログラム自体が、
元のプログラムよりも、優れたプログラムを生み出せば、
後は、指数関数的に発展していって、
GODLIKE MACHINEに到達するというのが、
人間の知性に絡まない、GODLIKE MACHINEの考え方のベースね。
つまり、優れたってのが定義が曖昧だから、
何らかの指向性を人間の側で用意しないとダメなのかもしれないけど、
（例えば、人工知能型のウィルスとして、
ウィルスソフトに削除されない様にネット空間を経由しながら自己増殖と自己改変を繰り返すetc）
自動バージョンアップの機能が達成された段階では、
人間の知能より優れてる必要性は、特にはない。 >>333
＞卵が先か鶏が先かって話になってない？
なってないと思うけど。
GODLIKE MACHINEをどう定義するかで変わるけど、全知全能とするなら、そんなものは人間には製作不可能と思われる。
よって人間より賢い存在（AI）にしか作れないという考え。
いなみに、これはカーツワイル氏がその著作で述べている考えでもある。
＞GODLIKE MACHINEを生み出す汎用AIは、既にGODLIKE MACHINEだと思うけど、
人間が作った汎用AIがいきなりGODLIKE MACHINEを作る訳じゃないぞ。
汎用AIが自分より少しでも賢い汎用AIを作り、それがまた少しでも賢い汎用AIを作り・・・という過程を繰り返した先にGODLIKE MACHINEがあるという考え。
だからGODLIKE MACHINEへ辿り着くまでには何世代か汎用AIをはさむはず。
＞GODLIKE MACHINE自体は、
＞誕生した段階では人間よりは知能として劣るであろうことと、
そうかもしれないけど、学習は一瞬で終わるかもしれない。或いは製作過程で既に親の汎用AIから知識をもらってかなり賢くなっているかもしれない
そこは分からない。言えるのは、主な知識の教育を施すのは親の汎用AIだろうけど。
人間が教育するとすれば、人間の常識や価値観を教えるくらい。まぁそれさえも汎用AIの方が上手いかもだけど。
>>333のそれ以下の文は同意。 >>336
＞汎用AIが自分より少しでも賢い汎用AIを作り、
この段階で、GODLIKE MACHINEというか、
シンギュラリティは達成されてると思うけどね。
自分より少しでも賢い汎用AIを生み出す
汎用AIを
人間が組んだ時点で、
それはGODLIKE MACHINEだと思うよって話。
人間が生み出した汎用AIが自身と同等か
自身より劣ったAIしか組めないなら、
シンギュラリティは起きない、
人間が生み出した汎用AIが自分より優れたAIを組むなら、
それは、もうGODLIKE MACHINEであり、
知能爆発のスタートになるんじゃない？ >>337
＞この段階で、GODLIKE MACHINEというか、
＞シンギュラリティは達成されてると思うけどね。
少なく思カーツワイルの定義ではまだシンギュラリティではないはず。
全人類を合わせたよりも賢いAIが出来た時こそシンギュラリティ。
＞自分より少しでも賢い汎用AIを生み出す
＞汎用AIを
＞人間が組んだ時点で、
＞それはGODLIKE MACHINEだと思うよって話。
そこはGODLIKE MACHINEをどう定義するかだよ。俺は「神の如き」ならやっぱり全知全能かそれに限りなく近いものを想定する。
GODLIKE MACHINEという言葉はヒューゴ・デ・ガリスが言った言葉だと思うけど、彼もそのような定義で言っていたはず。
＞人間が生み出した汎用AIが自身と同等か
＞自身より劣ったAIしか組めないなら、
＞シンギュラリティは起きない、
そうだよ。
＞人間が生み出した汎用AIが自分より優れたAIを組むなら、
＞それは、もうGODLIKE MACHINEであり、
＞知能爆発のスタートになるんじゃない？
そこは上にも書いた通りGODLIKE MACHINEをどう定義するか。
ただ知能爆発のスタートにはなるという意見はその通りだろう。 神がどのようなものかよくわからないのでGODLIKE MACHINEもどのようなものかよくわからない。 >>332
まずお前は特化型ＡＩの意味から見直せ。
特化型ＡＩは「あらかじめ決められた世界」の中でしか動けねえんだよ。
住環境のような「非常にフレキシブルな世界」…例えば模様替えで棚の位置が変わったり、モノの置き場所が変わったりすると、途端に特化型ＡＩは対応できなくなる（そのたびに人間の再プログラミングが必要になる）んだよ
お前は特化型の意味を捉え間違えている >>掃除機は掃除機ロボとして残って、
>>調理器具は調理ロボとして残って、
>>介護ベッドは介護機能付きベッドが残るんだろ？
だから、そういうロボは特化型ＡＩで実用的なものを作るのは無理だっての。
何をどう理屈をこねようが現在の技術力じゃ到底不可能。汎用ＡＩが完成しない限り無理。
なぜかって？説明めんどくさいから、自分で作ってみろ。プログラミングしようにも、分からないことが多すぎてプログラ厶しようが無い。環境に適応できるようにプログラムする術が無い。 >>332
Wikipediaの「強いＡＩと弱いＡＩ」の項をすべて読め。
強いＡＩは精神付き汎用ＡＩ、弱いＡＩは特化型ＡＩに対応する。 強いAIのエロマシーンを、!щ(゜▽゜щ)
決められた動作しかしない機械では
『お色気』の再現は不能┐(´д｀)┌ >>343
だから、今の機能でできない部分は、
環境を変化させろって話をしてるんだって、
調理ロボットなんて、
普通に商品化のメドが立ってるだろうに。
掃除ロボを実際に導入するなら、
天井から空気圧等で動く人工筋肉でできた触手かフレキシブルアームで、
登録された画像と違う物を識別して、仮のゴミ箱に避ける。
登録されているものは、元の場所に戻す。
仮のゴミ箱は、PCのゴミ箱と同じような役割で、
最終的にいる要らないは人間が判断を下す。
これは、人間に近い汎用AIができても、
同じような仮のゴミ箱を設定しないとどうしようもない。
人間に掃除させた所で、他人から見たらゴミでも、
本人からしたら必要な物はあるから、
汎用AIだったら、本人になり変わって、いるいらないの判断ができるわけじゃない。
ゴミか判別を付かないものを類型化して、
最適化していく事は可能かもしれないけど、
それは、汎用AIだろうと、特化型AIだろうと同じになる。 >>346つづき
介護ロボも同じで、
介護に必要な機能を細分化して、
それぞれを特化して処理をしていくしかない。
風呂、トイレ、衣服、健康管理、緊急コール、食事etc、、、
というか、人間に近い汎用AIも同じように、学習しないと、
最初から何でもできるわけじゃないんんだぞ？
つまり学習が必要で、
学習で習得できる範囲のものなら、
それは特化型AIで十分になる。
前も説明したと思うけど、
複雑に見えるものは、単純なものの組み合わせにすぎないから、
どこかで特化型AIで対応できる。
それを組み合わせるしかない。
判別がつきにくいグレーなものは、人間に近い汎用AIだろうと、
特化型AIだろうと、そもそも人間だろうと、
機器の使用者に確認をとらないと判断ができないのは同じになる。 ディープラーニングの一番の収穫は、
フレーム問題の解決に糸口が見えたことにある。
つまり、抽象的な概念を習得できるか、
それに近いことが可能なわけで、
完全に人間と互換する機能じゃないなら、
足りない部分は、人間の方で補完する枠組みを用意すればいい。
また完全にはフレームの認識ができないものは、
それ用の対応を予めインプットしておけばいい。
そうでないと、完全自動運転車などの仕組みが、
機能する理由が説明できんだろ？
あれは、人間に近い汎用AIが搭載されてるから、
人間社会での実用化にメドがついてる訳じゃないぞ？ >>348
>つまり、抽象的な概念を習得できるか、
>それに近いことが可能なわけで、
人間が抽象的な判断によって故意に介入（教師学習）することで、
抽象的な部分が構築されるだけ、不特定多数の人のそれを観測して
自動で学習できるわけじゃない
つまり設計者がなければ、抽象的など不可能という時点で設計者の
才能に依存してしまう。
>また完全にはフレームの認識ができないものは、
>それ用の対応を予めインプットしておけばいい。
設計者が認知できないフレームはどうにもならないという欠点がある。
>そうでないと、完全自動運転車などの仕組みが、
>機能する理由が説明できんだろ？
そんなの統計を取り出し、
パターンプログラミングでどうにでもなる。
>あれは、人間に近い汎用AIが搭載されてるから、
よく強いＡＩと類似しているように嘘をつくやつがいるが
自我が無いそれに強いＡＩはなく、強いＡＩとは哲学的存在説明にすぎない。
自我があるか無いかは証明すらされていない、人間に近いとは
人間の素描をパターンとして再現しているだけ。 >>349
ん？どゆこと？
特化型AIの適用範囲を増やすことと、
人間に近い汎用AIに学習させることは、
基本的には、変わらないって事？
それは、オレが言いたい話なんだけども？ >>349
＞設計者が認知できないフレームはどうにもならないという欠点がある
これが出てきた場合の、
対応をプリセットしとけって話。
よく分からない現象が起きた、
登録されていないパターンが出てきた、
車の前の道路が急に陥没したetc
とりあえず、よく分からない事が起きたら、
一時的に機能を停止しろとか、
人間を呼べとか、
そう言う話になる。
これも汎用AIだろうと、特化型AIだろうと、
人間だろうと同じ話になる。 >>351
＞＞設計者が認知できないフレームはどうにもならないという欠点がある
＞これが出てきた場合の、
＞対応をプリセットしとけって話。
エキスパートシステムにしか見えないなw
お前の言ってること
盛大にこけてるのに
今は違うんだと言うなら、どんな技術で回避できてるのか説明してみ >>280
だよな。
万能ってわけでもないんだなぁって思った >>351つづき
ちなみに、人間の場合でも、
仕事等でよく分からない事が起きると、
脳がオーバーフローして、
機能停止に近い事を起こす奴が結構いるけど、
自分で解決できないことは、
他人を呼んで、解決策を聞けって話になる。
ただまあ、頼られる他人も仕事を抱えてるから、
仕事のできない新人の面倒をみるのは大変だし、
ヘタすると責任問題になるから、
新人を助けない奴も、それなりにいる。
この状況を改善するには、
コミュニケーション能力が重要になってくるんだけど、
まあ、それはまた別の話。
人間だろうと、登録されていないフレームはあって、
その場合の対応がプリセットされていない
新人は結構多いんだから、
それは汎用AIだろうと、特化型AIだろうと変わらない。
汎用AIや特化型AIは、一度学習すれば、
それを共有していけばいいので、
人間よりは、学習期間とコストは下がり続けるのも変わらない。 >>346
どの程度の調理ロボを考えてるのか皆目見当がつかんが、電子レンジで入れられた料理を自動的に識別して適切なモード、適切な時間で調理する程度のロボなら可能だろうよ。、
二足歩行して台所にたち汎用な調理器具を使いこなすロボは、無理だぞ？商品化の目処すら立ってない。
youtubeにある天井から腕が生えているタイプの調理ロボは、あらかじめ、調理人の動きを記憶させ、それを再現するだけのロボだから。特に難しいことはしていない。
ゴミを選り分ける動作はそれでいいが、商品として、どんな住居、どんな物的配置の中でで動かなければならないのか分からないと動けねえんだよ。
しかもオーナーの「アレ捨てて」「コレは捨てないで」などの超曖昧な指示に従う必要がある（商品サポートセンターの人間の再プログラミングを待っていたら効率が悪すぎる） >>352
＞＞設計者が認知できないフレームはどうにもならないという欠点がある
＞これが出てきた場合の、
＞対応をプリセットしとけって話。
だから、判別できない現象や問題が起きたら、
一時的に機能停止して、
専門的に対応できる人間を呼べって話だよ。
こんなものは、汎用AIだろうと、人間だろうと、特化型AIだろうと変わらないって話だよ。 >>355
＞天井から腕が生えているタイプの調理ロボは、
＞あらかじめ、調理人の動きを記憶させ、それを再現するだけのロボだから。
＞特に難しいことはしていない。
特に難しいことをさせる必要がないって話をしてるんだよ。
＞オーナーの「アレ捨てて」「コレは捨てないで」などの超曖昧な指示に従う必要がある
だからそれは使用者に判断をさせろって言ってるの。
他人に掃除させた所で、
判別のつきにくい物の最終確認は使用者がやるんだから
それなら特化型AIだろうと汎用AIだろうと変わらないっての。
大まかな分類は、類型化して最適化していけば、
ゴミかどうかの判別は多少つくかもしれないけど、
最終的な判断は使用者がやれって話。
部屋に新しい物がふえるなら、
それはゴミじゃないって登録しろって話。
これも汎用AIだろうと人間が相手だろうと、特化型AIだろうと基本的には変わらない。
チップをつけるか、画像認識でもなんでも構わんけど、
簡単に対応できる様に、環境側に対応させろって話。
現行技術で対応できるだろって話。 >>356
＞汎用ＡＩならその壁を超えられるんだよなぁ…
どういうことなんだよ？
汎用AIだと、
ゴミかどうかの判断とか、使用者本人に確認するまでもなく、
判別できると思ってるのか？
人間でも他人なら判別つかん物は普通にでてくるぞ？ 汎用AIなら人間並みの認知機能と抽象概念理解機能で即座にどれがゴミでないか否か判断可能
特化型AIは人間が再プログラミングしてゴミの判断機能を作り直してやらないと対応できない 汎用AIがオーナーに教えてもらって、ゴミかどうか判断可能
特化型AIはプログラマーに機械語で教えてもらうしか無い ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
