(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
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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/ >>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 >>360
A4の書類のAとBがあった場合に、
どっちがゴミだったとしたら、
人間でも他人には基本的に判断はできんぞ？
汎用AIは使用者の思考を読むのか？ >>361
＞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
だから、画像認識で登録するか、チップでもつけろって言ってるだろうに、
そんなに難しいことをやらせる必要は無いんだよ。 >>353
でもまぁ個人的な歴史認識は技術開発とは関係ないからね。 >>363
役に立たねえな
エキスパートシステムと同じ 特化型AIは、ゴミの判定は超えられても、環境の中で自由に動き回ることはできないな。
ルンバのようにほぼランダムで動き回って、障害物があったら回避するくらいのアルゴリズムが関の山 >>365
それが役に立たないと思うなら、
完全自動運転も役に立たないシロモノだろうに、、、 >>365
それが役に立たないと思うなら、
完全自動運転も役に立たないシロモノだろうに、、、 平らな場所を車輪で動き回るだけならそれでもいいけど >>356
＞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。
ぷ。
動くたびに機能停止してんじゃ、話にならないだろ
間違いなくゴミだ、これはゴミか否か判断できない、これはゴミではない
こいつの区別が簡単にできると言ってんなら、魔法で解決するって言ってるのと変わらんw >>366
＞環境の中で自由に動き回ることはできないな。
天井からのカメラ付きの空気圧で動く触手でも垂らして、
物を掴んで移動させる。
チップに登録された重量と位置を比較してと、
物が動いてるなら設定されてる場所に戻せばいい。
重量に大幅な変動がある場合は、
チップが外れてるとか誤作動の可能性もあるし、
物自体が壊れた可能性もあるから、
仮のゴミ箱に持ってくとかにすればいい。 >>371
ちなみに、この天井から触手を垂らして
物を掴んで移動させる仕組みを実用化させれば、
コンビニとか店舗の完全無人化に近づくだろうから、
どっかの企業がやるだろう。 モノを持つ過程が問題じゃねえんだよ
移動させる過程が問題なんだよ。馬鹿か？ >>371
＞間違いなくゴミだ、これはゴミか否か判断できない、これはゴミではない
＞こいつの区別が簡単にできると言ってんなら
そんな事は、人間であっても他人にはできないって言ってるんだよ。
どこをどう読んでるんだ？
汎用AIは使用者の思考を読みとるエスパー機能でも付いてるのか？ >>372
くだらん
どんだけ大工事させるんだよ、本末転倒もいいトコ
アマゾンの広報映像でも見とけ >>373
＞モノを持つ過程が問題じゃねえんだよ
＞移動させる過程が問題なんだよ。馬鹿か？
調理ロボットって、物を掴んだら、移動させないんですかね？ >>374
なら、掃除できないだろ？
馬鹿じゃねぇのか、こいつw >>375
＞くだらん
＞どんだけ大工事させるんだよ、本末転倒もいいトコ
でも、現行技術で実用化のメドは十分に立つだろ？
それなら、後は商業化をさせたいなら、
住環境に組みこむ際に、もっと効率化させるか、
コンパクトな仕組みを考えればいいってだけになる。
ホンの数分程度考えれば出てくるものを、
そのまま商品化するわけがないだろうに、、、
調理ロボットも、あのまあ通常の家庭には、入ってこないぞ？ >>375
＞くだらん
＞どんだけ大工事させるんだよ、本末転倒もいいトコ
でも、現行技術で実用化のメドは十分に立つだろ？
それなら、後は商業化をさせたいなら、
住環境に組みこむ際に、もっと効率化させるか、
コンパクトな仕組みを考えればいいってだけになる。
ホンの数分程度考えれば出てくるものを、
そのまま商品化するわけがないだろうに、、、
調理ロボットも、あのまあ通常の家庭には、入ってこないぞ？ >>376
>調理ロボットって、物を掴んだら、移動させないんですかね？
だから移動させる過程が問題だって言ってんじゃん、バカじゃね？ >>377
＞なら、掃除できないだろ？
＞馬鹿じゃねぇのか、こいつw
オレは君の理解力の方が本当に理解できないんだけどな、
掃除ってのは、いるものといらないものを判別して、
いらないものをゴミとしてゴミ箱に移動させて、
元の位置がからズレてるものは、元の位置に戻すって事くらいで、
だいたいの処理ができるとおもうんだけど、
それだと、掃除になってない？ 私は人類の意志を決定する機関イルミナティ
その総意を象徴するものです
いわば私こそがイルミナティ >>378
＞でも、現行技術で実用化のメドは十分に立つだろ？
＞それなら、後は商業化をさせたいなら、
お前のくだらんアイデアで、商業化の話なんてなんの意味があるんだ？
技術的なメドぐらいでいいんなら、恒星間探査船だってあるくらいだ。全く実現性はないがキチンと遊んでる連中の成果。 >>380
＞だから移動させる過程が問題だ
いやだからね、
現行技術で十分に対応できる物だろ？
汎用AIを作って、汎用ロボを作って、
家庭に家事ロボットとして入ってくるよりは、
調理や、掃除、といったそれぞれ専門的な形で、
家庭には入ってくるはずだよ？
汎用AIが、2−3年で実用化されて、汎用ロボットが5年もしない内に、
家庭に普及するなら別だけど、
実用化のメドが立ってる調理ロボットですら、
家庭に普及するなら10年以上先になるだろうに、、、 >>381
＞＞間違いなくゴミだ、これはゴミか否か判断できない、これはゴミではない
＞＞こいつの区別が簡単にできると言ってんなら
＞そんな事は、人間であっても他人にはできないって言ってるんだよ。
＞どこをどう読んでるんだ？
できないよな、判別なんか。
＞掃除ってのは、いるものといらないものを判別して、
＞いらないものをゴミとしてゴミ箱に移動させて、
こっちだと出来るんかいw
いるものといらないものの区別はつくけど、ゴミか、ゴミではないか、ゴミか否かわからないものの判別がつかない 画期的なものが出来たらしいぜw >>383
＞恒星間探査船だってあるくらいだ。全く実現性はない
いや、オレは簡単に今ある技術で、
実現化可能かもしくは実用化のメドが立ってる物を提示してるんだけどな、
コンパクト化や商業化は、
そりゃ、数分程度考えただけで、
一般普及ベースの実用に耐えられるなら、
技術者なんていらんだろうに、、、 シンギュラリティは近い
しかし>>7伊藤穰一のみたいな不信心者や
ここで暴言を吐いてるような方は新世界には行けません
すでに選別は始まっているのです >>385
＞＞掃除ってのは、いるものといらないものを判別して、
＞＞いらないものをゴミとしてゴミ箱に移動させて、
＞こっちだと出来るんかいw
画像判別やらチップで重量と位置の情報を登録して、
ゴミかどうか判別しろって話だけどな。
それの例外は、
とりあえずゴミ箱に仮置きして人間に判断させろって話だよ。 信じるか信じないかはあなた次第
【信じるか】やりすぎ都市伝説SP【信じないかは】 2 [転載禁止]©2ch.net
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tv/1442303501/
【ﾌﾘｰﾒｰｿﾝ】ユダヤの陰謀【イルミナティ】108 wなし [無断転載禁止]©2ch.net
http://hayabusa6.2ch.net/test/read.cgi/occult/1480850095/ そんなに可能だというならID:LSf1DgBHが掃除ロボでも介護ロボでもお料理ロボでも作ってみればいい
掃除ロボなら、あらかじめ部屋の形がわかっていて、あらかじめゴミの形がわかっていて、
あらかじめ廃棄場所が決められていて、あらかじめドアや段差や階段や住居内の人の動きがわかっていれば
作れるだろう
介護ロボも料理ロボも同じようなことを書くのがめんどくさいが、子細は同じ >>386
＞実現化可能かもしくは実用化のメドが立ってる物を提示してるんだけどな、
ほう、いま実用可能なのか、お前の言ってることは
なら、引用してくれよ、要素技術ごとでいいから市販してる技術を。
＞そりゃ、数分程度考えただけで、
＞一般普及ベースの実用に耐えられるなら、
＞技術者なんていらんだろうに、、、
たんなるお前の思い付きじゃねぇかw
一回の投稿内容くらい整合性保てよ
馬鹿じゃねえのか？ >>388
お前の思い付きは、もう何十年も前にエキスパートシステムとして結実し、結果使いモンにならなかったことそのもので、ロボットですらねぇ、たんに判断させるための機構だけ取り出しても破綻してるんだよ。
簡単に出来ると言うなら、差異を示してみろよ。
なんでお前の思い付きなら、ゴミだと判断できんのか。 >>386つづき
今現在、完成するかどうか分からない方式を取ってる、
汎用AIの実現なんて、いつになるか分かりゃしない、
NECなんて6年先に、
脳の仕組みを模したモデルを運用実験に入るって、
気の長い話だぞ？
脳の仕組みを模したモデルが完成したら、
自動的に、言語を習得して、
何でもかんでも自動的に覚えていくって話じゃないぞ？
よりコンパクトな仕組みで人間っぽいAIとして振る舞える可能性が高くなるかもしれないって程度の話だぞ？ >>392
＞ゴミだと判断できんのか。
ゴミと判別がつかないものは、
ゴミ箱に仮置きしろって話。
画像判別や、
チップに登録した位置情報や重量の情報が無いものは、
グレーにして、使用者の判断を待てって話だよ、
類型化して最適化できるものがあるなら、
ゴミとして処理してもいいだろうけど、
その辺りは、個人によってバラバラだろうから、
その都度、学習パターンを増やしていくしかないだろうしね。
そしてそれは、汎用AIも特化型AIも人間も大差がないって話だよ。 >>394
だから、ゴミだと確実に判断できる基準を示してみろよ。
最初からゴミ箱に持って言ってなんの問題もないもので、画像認識とやらで判断できて、今実用化できてる技術的な要素があるんだろ？
で、それは普通の人が掃除することと大差ない程度に掃除が行えて、日本の家庭に問題なくコンパクトに設置できて、価格も誰もが購入できる程度に安価で、ランニングコストも許容できる範囲にあり、
コンプライアンス重視のこのご時世に売れるほど安全性も高く、かつ製造、廃棄の時点で環境負荷も低い代物の目処が立ってんだろ？
それ、示してみろよ。 >>395
それは、汎用AIも同様の反証ができるというか、
もうとりあえず、
何でもいいから反論してみましたってレベルになってきてるぞ？
小学生の学級会じゃないんだから、
もうちょっと建設的な、論理構築をしていかないと、
意味がないぞ？ >>396
実際問題、脳の仕組みだの、
人間に近い汎用AIだのを、
奉ってるのは、
学術機関か、投資効率を考えない企業くらいなもので、
収益ベースで考えるなら、
今ある技術を組み合わせて、実用化したら、
商業ベースにのる見込みがあるか？って話になってしまう。
今現状、収益が見込めない部分に投資するのは、
基礎研究的な意味合いでは悪くないのかもしれないけど、
まあ、方向性自体が若干おかしい、
汎用AIの定義に対する信仰は、
グーグルやら、マイクロソフト等にとっては、
都合のいい、遅延行為や遅延工作に過ぎないと思うけどね。 特化型と汎用の違いは、単に本能の違いなんじゃない?
特化型にはかなり範囲の限られた目的しか与えられていないもので、
汎用は生存本能など人間のような目的が与えられたものだと思う。 >>397
AIには、死に対する恐怖や、痛覚は無い。
そんなものを実装したら、
とっさの判断が鈍るだけで、
意味はないんじゃない？
自動運転車が汎用AIを搭載して、
ぶつかりそうになったら、
パニックを起こして、
ブレーキとアクセルを間違えたりするかもしれない機能なんて、
必要ないんじゃない？ >>396
お前の思い付きが、どうエキスパートシステムと違うのかもしめせないんだろw
他の書き込みは、ぜんぶ曖昧な定義でぼんやり書いてるだけ。
なんにも具体的なこと一つも書けない癖に、実用化可能なものとか見込みがついてるものしか書いてない？
馬鹿しゃなかろか >>400
エキスパートシステムってのが何を指してるのか不明だけど、
要は過学習を起こして、
最適化がピーキーになりすぎて、
フレーム問題の処理ができないシステムの事をさしてるんだと思うけど、
ゴミが定義できていないなら、
パターンを拾ってきて、
学習させればいいって話で、
それは、汎用AIも同様の学習過程が必要になるのに、
何で、汎用AIは勝手に、
ゴミをプリセットで定義できてる設定になってるのって話だよ？ >>402つづき
汎用AIは学習したものを共有できるってのなら、
そりゃ特化型AIでも変わらんって話だよ。 >>405
オレにとっちゃ、脳の仕組みを解明したAIとかも、
同様に、くだらないレベルの話なんだけどね。 >>402
＞エキスパートシステムってのが何を指してるのか不明だけど、
＞要は過学習を起こして、
＞最適化がピーキーになりすぎて、
＞フレーム問題の処理ができないシステムの事をさしてるんだと思うけど、
お前…
エキスパートシステムって言葉もしらないような奴が、ＡＩだのなんだの書いてんのかよ…
なんぼなんでも、絶句するよ、そりゃ。
海外文豪の翻訳事例についての話題でなんだか馬鹿な持論を言ってる奴がいて、そいつは外国語知らない奴どころか、アルファベットって何？って奴だったレベルの話。
ニュースやら一般向けの本じゃなくて、まともに機械学習とはなんぞやの触りくらいは勉強してから発言しろよ
アホクサ このスレはガベージイン・ガベージアウトね
記憶野からパージします... >>403
お前はんなこと気にしてないで、>>306の話題でも追求しとれ、馬鹿w エキスパートシステムってのが、
フレーム問題を処理できるなら、
ディープラーニングを待つまでもなく、
画像認識や、音声認識なんてできたはずなんだけどな？
画像や音声に対してより抽象的な概念を、
習得できるようになったから、
ディープラーニングは役に立つと思われてるはずだけどな。
まあ、
ゴミの擬似抽象概念化がディープラーニングでは無理だってのなら、
そりゃまあエキスパートシステムってのと変わらんのだろう。 >>410
馬鹿じゃねえのか、お前？
＞ゴミの擬似抽象概念化がディープラーニングでは無理だってのなら、
＞そりゃまあエキスパートシステムってのと変わらんのだろう。
お前がやる主張すべきなのは、昔の方法じゃできなかったが、今ならできる、だから掃除だってできるんだってことだ。
人工知能の歴史的経緯も知らない奴が、できるだけの要素技術があって、それは実用化可能かまたは目処がたってると、言ってんだ。
面白いから、さ、はやく見せてくれよ。 >>410つづき
まあ、脳と同じ仕組で、
ディープラーニングが抽象概念の獲得に本当に成功しているのかは不明だし、
アウトプット的に見たら、
抽象概念化ができてる可能性があるんじゃない？って程度の話だけど、
その擬似的な抽象概念化が、
できるようになったおかげで、
できる範囲が膨大に膨らんで、
完全自動運転やらの実用化のメドが立ってるはずだけど？
完全自動運転車は、
車に近づいてくる対象物を、
完全自動運転のシステムの中の人が、
毎回、人間が車かとか、
安全か危険かを判断してアルゴリズム組み直してる訳じゃないはずだけどね。
そんなレベルなら、実用化できんだろうに。 >>411
＞できるだけの要素技術があって、
＞それは実用化可能かまたは目処がたってると、言ってんだ。
いやだから、実現可能なもの＝なんでスグに商品化して、
家に並ばないとダメなんだ？
社会システムに対して、どういう認識を持ってるんだ？ >>413つづき
そしてそれは、汎用AIが実現可能なレベルに到達したら、
すぐさま、一般家庭に普及するって話でもないんだぞ？ まあ、そんな話より、
今日はクリスマス・イブだ、
彼女に飲み屋のねーちゃんに、
たっぷり金を使ってこいって話だ。
まあオレにとっちゃ、
彼女なんて、
サンタクロースか、なまはげかって、レベルのUMAと変わらん存在だけどな。 >>413
だから、その実用化してる技術や目処のたってる掃除技術、引用してみろよ？
ゴミだとわかるものはゴミすてできんだろ？
そういう分類を汎用的に取り扱わせることが、エキスパートシステムだと無理だった。
で、お前の方式ならできるんだろ？
それ説明してみろ >>416
えーと、
日本語がちょっと不自由なのか？
まあ、構わないんだけど、
ゴミの判別がつかないなら、パターン学習させろってのは理解できる？
完全自動車運転車は、
近づいてくる対象物が、人間である場合、
ディープラーニングによる画像認識は、
人間A、人間B、人間Cと別個の判断を付けてるんじゃなくて。
人間ABCを、人間という抽象概念で判断してる可能性があるって話で、
これと同様に、
ゴミ１、ゴミ２、ゴミ３、、、、、と膨大なパターン学習をすれば、
ゴミの類型化と擬似的な抽象概念化がある程度は可能になってくる
ただ、
類型化や抽象概念化しても、
使用者毎のパーソナルな部分は出てきてしまうから。
仮のゴミ置き場にでも置いて、
最終判断は人間に任せろって話をしてる。
完全にゴミじゃないものは、あらかじめ、
チップなり画像認識なりで登録しておけって話。
でこれは、汎用AIが掃除するにしろ、
同じ問題が生じるって話も延々としてると思うけど？ >>417
何度もおんなじ事を。
＞ディープラーニングによる画像認識は、
＞人間ABCを、人間という抽象概念で判断してる可能性があるって話で、
ここを説明してみろって言ってんの、意味わかるか？
そんなこた機械でできた試しはない。
馬鹿じゃなかろか >>418
＞ディープラーニングによる画像認識は、
＞人間ABCを、人間という抽象概念で判断してる可能性があるって話で、
>ここを説明してみろって言ってんの、意味わかるか？
>そんなこた機械でできた試しはない。
そう、
ディープラーニングが抽象概念を理解しているかもしれないというのは
そんなものは仮定の話でしか無い、
つまりだな、汎用AIができても、
同じ問題がつきまとうんだけど
理解できるかい？
で、
その抽象概念が理解出来てるか不明な、
ディープラーニングでも、
人間の識別や、車の識別は、
パターン学習して類型化していけば、
行えるわけでだね、
要はそれと同じことを、
ゴミでもやれって話に過ぎない。
ここまでは理解る？ >>419
なにしれっと話すり替えてんだ？
＞そう、
＞ディープラーニングが抽象概念を理解しているかもしれないというのは
＞そんなものは仮定の話でしか無い、
ここは、お前ができると断言した話。
なにが仮定だよw
んなわけねぇからこそ、別の奴が、そんなに掃除だ介護だ、作れるって言うならお前作ってみろって、書いてんだろ。
何度もおんなじ事言わせんなよ。
こんな技術的な話で、説明してみろって要求されてんだから、誰のどんなモデル使えば、んなことが可能だとかけらでも思えるのか、
論文の引用でもいいし、それこそ、お前の実験データでも構わないから、くだらねぇことダラダラ書いてないで、定量的に、他人が評価できるようにしてみろって言ってんだよ。
だから、何度も何度も馬鹿じゃねえのかと言ってんだよ >>420
＞そう、
＞ディープラーニングが抽象概念を理解しているかもしれないというのは
＞そんなものは仮定の話でしか無い、
＞ここは、お前ができると断言した話。
＞なにが仮定だよw
>>412を見てみろ
最初からそんなものは仮定でしか無いと書いてるぞ？
いいかい？
君が理想としてる、汎用AIが実現したところで、
コレと同じ問題がつきまとうって事を、
理解してもらうための釣り針だったんだけど、
盛大に引っかかってくれた割には、
引っかかった自覚すら無いってのは、
大した物だとは思うけど、
日本語ちゃんと理解出来てるよね？ >>420
＞こんな技術的な話で、説明してみろって要求されてんだから
ディープラーニングで画像認識やら、
パターン学習をして
特徴量の抽出でもして類型化していけって話なんだけども、
それは、技術的な説明になってないってことなのかい？
延々と同じ説明をしてると思うけど？
それができないなら、
完全自動車なんて、実用できないぞ？ >>421つづき
オレの主張は、
人間の脳の仕組みを解明した汎用AIなんて、
大して意味が無い、
似たような、それっぽい機能があれば十分だってのに、
ディープラーニングが抽象概念を理解してるとか、
本気で信じてるわけが無いだろうに、、、
ディープラーニングが抽象概念を理解してると仮定して、
それが通用するなら、
それで構わんけど、それが本当に抽象概念を理解してるかどうかなんて、
誰にも分からんって話にすぎない。
これは、人間の脳の仕組みを再現したAIが実現した所で、
同じ問題が生じて、
所詮は、どこまで行っても仮定でしか無いなら、
無理にその開発にリソースを割くのは無駄だよって、
話だよ。 >>421
馬鹿じゃねえのか？
ホントに。
自分の書いてることくらい理解しろ。
＞掃除ってのは、いるものといらないものを判別して、
＞いらないものをゴミとしてゴミ箱に移動させて、
こんな判断できる高度な判断ができるんだろ、人の抽象化どころの騒ぎじゃねぇw
針も糸もついてない竿で釣りをやってるだ？
そんなもんが、そもそも釣りだと思えるのはお前みたいな馬鹿しかいねえw >>423
新しい技術はどういう理屈で生み出すんだ？ >>422
＞ディープラーニングで画像認識やら、
＞特徴量の抽出でもして類型化していけって話なんだけども、
＞それは、技術的な説明になってないってことなのかい？
なってるわけねぇだろ、ボケ >>424
なんとなく分かってきたんだけど、
君は文章を切り取って反論したらOKみたいに考えてる？
その説明も延々とループするだけだよ？
ゴミ全体の類型化なんて一気にできるわけがないだろ？
グーグルの画像認識も黒人にゴリラってタグをつけて問題になってただろうに、、、
そしてそれは別に、汎用AIだっておんなじだっての。
汎用AIだって、最初からゴミの識別と定義が完了してるわけじゃない。
汎用AIに対しても同じ様に、
ゴミの識別のアルゴリズム組まないとダメになる。
それは結局、画像認識であったり、
現在の技術と変わらんって話だよ。
＞針も糸もついてない竿で釣りをやってるだ？
＞そんなもんが、そもそも釣りだと思えるのはお前みたいな馬鹿しかいねえw
ディープラーニングが抽象概念化を理解してるかもしれないって話は、
馬鹿だと思ったんだろ？
それとおんなじように、
オレは、理想的な汎用AIが人間の脳の仕組みを再現してるって話を、
意味がないって思ってるんだよ。
釣り針の意味が多少理解できた？ >>426
え、どゆこと？
猫やら犬やら、人の認識はできても、
ゴミは認識できないってこと？
それ単にパターンが足りてないだけだぞ？ >>427つづき
ディープラーニングが抽象概念化を理解してるって話をバカにするなら、
それは、
理想的な汎用AIが完成して脳の仕組みを再現してるって話になってたら、
同様にバカにしないとダメだぞって話なんだけど、
ここまで書いても理解できない可能性があるか？
理解力の低い人に対する、
釣り針は回収するのが大変で、
釣り針を仕掛ける労力とリターンが見合わないって事が、
今日の収穫か？
そもそも、釣り針が食い込んでても、
オレは釣り針なんてみえねーから、痛くねーって、
暴れまくられると、
確かに効果は無いな。
でもまあ、相手の理解力の低さを正確には測定はできんし、
これもパターン学習か？ ホントになんの説明もできねえ馬鹿だな
＞掃除ってのは、いるものといらないものを判別して、
＞いらないものをゴミとしてゴミ箱に移動させて、
こんな高度な判断ができるんだろ、人の抽象化どころの騒ぎじゃねぇw
これ、どうやったらできるってのよw ぐだぐだ、なんの意味もない文を連ねることが、説明たり得るとなんでこの馬鹿はおもってるんだろね。
お前は間違いなく、研究者そのものじゃないんだから、考えの根拠なんざ、誰のどんな論文なのか、明示すりゃ済む。
それをすりゃいいじゃねえか。
駄文をどれほど連ねたところで、技術的な事柄で、他人を納得させることのできる説明なんかになりゃしない。
事実を連ねて再現性のある説明がなされている他人の成果を活用しろって、言ってんの。
引用もできないのかよ。 >>430
本当に日本語の理解はできるよね？
帰国子女とかじゃなくて？
＞掃除ってのは、いるものといらないものを判別して、
完全に必要な物は、チップでも何でもつけて、
ゴミじゃないというグループ分けをしたらいいんじゃない？
それ以外の、ほこりやら、紙くずとか、よく分からんものは、
パターン学習させて類型化させていくしかないだろうけど、
個人による、差が生じてしまうから、
ゴミかどうかの最終判断は、
使用者本人に任せるしかないって説明をしてるよね？
単文毎に説明していかないと分かりづらい？ >>431
君の言いたいことは、
論文で証明されて再現性が取れてないものは、
このスレでは書いてはいけないってことなのかい？
論文自体に期待し過ぎだけど、
そもそも、
このスレでよく取り上げられてる、
齊藤某なんて、
論文書いて人工知能に関する学会とかで発表してるのかすら不明だけど、
再現性なんて全く無いことばっかり言ってるぞ？
もう、君は自分で何書いてるのか、
あまり理解できないんじゃないか？
元から、いわゆるブーメラン系のレスが多いのに、
しっちゃか、めっちゃかし過ぎだぞ？ >>432
＞完全に必要な物は、チップでも何でもつけて、
＞ゴミじゃないというグループ分けをしたらいいんじゃない？
こいつ、こんなことが必要なシロモノが、掃除なんて概念と結びつくとでもおもってんのか？
際限のない知識ベースの増大
ありえない馬鹿
んなもん、どこまでいっても実用化なんかできないのは証明済み >>434
ん？どゆこと？
音声認識にしろ、画像認識にしろ、
膨大な情報から最適化してるんだけど？
ゴミという概念の範囲が大きくて、
一気に定義ができないなら、
細分化して行けばいいんだけど、
これも同じような説明を何度もしてるはずなんだけど、
日本語の理解は本当にできてる？
大きくて複雑なものが一気に処理できなければ、
細分化して単純化していけばいいって話は何度もしてるはずだけど、
ゴミに対しては、
それが通用しないと思ってる？
というか、人間でも、
フレームの認識の問題はあるから、
フレームの認識の範囲が狭いのかな？ >>435
＞＞完全に必要な物は、チップでも何でもつけて、
＞＞ゴミじゃないというグループ分けをしたらいいんじゃない？
こんなこと言ってる馬鹿が、コンピュータが認識するだのなんだの。
そもそも認識してねえじゃんかw >>438
何のこっちゃ？
オレは汎用AIだろうとなんだろうと、
意識があろうがなかろうが、認識が人間と同じだろうが違おうが、
どっちでも良いのに、
コンピューターの認識に関する問題も、
さほど重要視してるはずがないだろ？
あー、
人間のフレームの認識の範囲に関しての説明の例が理解できないのか？
複雑な構造を解析したり、分析したりするのが難しいなら、
細分化しろってのは、
汎用AIとかの説明や、介護の区分を細分化しろとかで若干説明したと思うけど、
その複雑なものを細分化して単純化するという手法は、
ゴミの判別に対しても、活用できますよって、
個別に説明しないと理解できないって事だろ？ >>439つづき
これは複雑なものを細分化と単純化して問題を解決するというアプローチの適用範囲に対する
フレームの認識が小さいから起きてる問題なんだろうけど、
その辺りを文章で説明しても、
まだ理解ができないんだろうなという気がしてきた。 >>439
もはや、自分でも何言ってんだかわかんねーんだろ？
くだらねぇ奴 >>440
お前さ、真面目に勉強してないんだろ？
だから、いっつもメタ議論に逃げて、くだらねぇことダラダラ書くしかない。
どうせ研究者でもねぇんだから、根拠なんざ他人のふんどししかねぇのに、それすら示せない。
つまり、どこぞの一般向けの本でも読んでわかったようなつもりでくだらねぇこと書くしかない。
他人に定量的に検証可能な方法で自説を説明することま、一度たりともできない。
くだらねぇ奴 >>441
いやまあ、
君が何を理解できていないかに関しては、
ハッキリ言うと、かなり分からない。
どの範囲から、
単文レベルに切り分けて説明しなければならないのか？
さっぱり分からないのと、
面倒臭いってのが、勝ち始めてるからね。
君は普段の会話で、かなり苦労してないかい？
オレ自身は他人に意図を伝える際の難しさは、かなり感じる方で、
だから、しゃべりのスキルとかは逆に上げざるを得ないんだけど、
君は、文章や物事の、横のつながりや、
関連性に関しての認識が相当狭い印象がある。
そのレベルの理解力になると、
オレからすると小さな文章毎に、それぞれ注釈を付けて、
その注釈に更に注釈を付けてって作業を繰り返してる感じになってしまう。 >>433
＞そもそも、このスレでよく取り上げられてる、齊藤某なんて、
＞論文書いて人工知能に関する学会とかで発表してるのかすら不明だけど
論より証拠。
発掘！日本版ユニコーン （12）AI開発・がん解析も
ペジーコンピューティング 省電力スパコン
http://www.nikkei.com/article/DGKKZO10270340U6A201C1TJE000/
ペジー以外にプロセッサーや人工知能（AI）などを開発する4社を率いる。
4月に新しいがん医療の手法を開発する新会社を設立した。
スパコンとAIで日本人のがん遺伝子の解析を目指す。
グループ5社の企業価値を直近1年間の増資実績と近々の予定を元に推定すると、700億〜1000億円という。
「自分の理論が実現できることを自分で示したい」と意気込む。 延々と議論をされると困るので、
このスレが埋まり次第シンギュラリティ議論スレを立ち上げて下さい。
本スレには飛び火させないで欲しい。 >>446
>シンギュラリティ議論
おまえバカだろ、シンギュラリティ議論とするなら
自分自身でキチガイを立証するようなものだ。 >>447
シンギュラリティしゃべり場でも何でもいい。
とにかく本スレで連投しないで。
ID:LSf1DgBH ← この人が諸悪の根源。ブログでもやってくれ。 シンギュラリティスレに相応しい大切な議論 ( 議題 )
※ 但し 失礼ながら些か脱線の傾向 ( 議題の中の肝の部分が大切 ) 議論もしゃべり場も個人的には全然オッケーなんだが、単純に話の程度が低い。
あと議論の進行のさせ方も下手すぎる。まさに半年ROMってろって感じ。 ○ 弱い AI 組合せ方式 : 実用上問題ない ( + 高効率 ) → 日ノ本 悲願のプラットフォーム掌握 ( AI )
× 他の方式 ( 全脳型 ) : 考慮に値せず ( 上記方式欠点なし )
↑ 弱い AI 応用 基盤 着々 ( 国家予算 )
松尾先生 : 恐らくマルチビューマルチタスク等にも関わる深層学習次世代理論でご先行
山川先生 : ( 全脳型応用にせよ ) Deep PredNet ( 組合せ型深層学習拡張 + HTM 要素 ? )
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/581 プラットフォームはどうでもいい。
玉座に座る王様の頭脳が大事なのだ。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
