[妄想]アンチシンギュラリティ・BIスレ[ニート] [無断転載禁止]©2ch.net

1オーバーテクナナシー2017/03/17(金) 17:41:50.41ID:h900Wtq+
根拠不明、科学の皮を被ったオカルト、シンギュラリティとニートの心の拠り所となっているBIのアンチスレです。

11yamaguti~kasi2017/03/17(金) 21:56:57.91ID:AvF8g6lU
72 :70~転:2016/03/28(月) 12:15:59.29 ID:wqKD8Hzv
嘘レビューにだまされず 店員にはおべっか 即売に遅れず サボらず 毎日
アキバにいき じゃんがらにも寄らず 毎日律儀に パーツの値段チェックを行い
中古のHDDにも手を出し 身勝手なCPUの価格改定にも耐え 時期がくればあれだけ
金をかけたものが二線級の性能・・・

そんな生活を続けて 気づけば30代ともう若くない そういう年になってやっと
本当に得られるのが自作の道なのだ・・・
わかるか・・・・・・・?
命を薄めて得られる自作は これだけの事を しなければならない

それに比べてお前らはなんだ・・・・!?
必死にアキバ中歩いたでもなく・・・・・・
懸命に過去ログをあさったでもない・・・・・
何も築かず・・・何も耐えず 何も乗り越えず・・・・
やったことといえば数十分のネット遊び・・・なめるなっ・・・・・!

12yamaguti~kasi2017/03/17(金) 21:59:53.89ID:AvF8g6lU
http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1449498462/549-553
>549 :オーバーテクナナシー:2015/12/17(木) 01:06:42.76 ID:wKxiiMeh
> テレビでみたことだけど・・・
> ゾマホンというタレントがいた。アフリカのベナンという国出身。
> 色々あって人気が出て、稼いだ金で地元ベナンに学校を建てた
> そうすると、ベナンの学生の親に学校が放火された。
> 学生の親「子供が勉強すると農作業・牧畜の労働をしなくなった。勉強は悪だ!学校は悪だ!」と。

>552 :オーバーテクナナシー:2015/12/17(木) 04:06:50.39 ID:fMtDmkr6
> 明治時代の日本でも似たようなことはあったよ。
> 子供が勉強すると、一時的にどうしたって労働力が減るからな。
>
> ただ日本は政府に富国強兵という目標が有り、国民を教育し国を近代化させることに
> 強い動機があったので最終的には何とか落ち着いた(他にも色々理由はあるが)。
>
> ベナンの政治家の内心は知らんが、国家の有り様について余程危機感がなければ
> なかなか難しいだろうね。そもそも部族中心社会のアフリカじゃ、国家のことなんか
> 誰も考えてなかったりするし。

>553 :542~転:2015/12/17(木) 05:18:33.18 ID:xpU4Ap0V
> 明治時代どころか ry
> 引篭り層の技術独学 ( 潜在的職業訓練 ) を理解できずパソコン遊び呼ばわり ry
>理系搾

13オーバーテクナナシー2017/03/17(金) 22:50:42.08ID:PqeHsPtn
7 : オーバーテクナナシー2017/03/17(金) 21:28:26.11 ID:x8II1ghg
経団連の会長までこのようなご発言をなさるくらいだから
仕事がなくなるなんて夢のまた夢なんだよなぁ。
シンギュラ信じてるやつは現実を見ようとしないけどさ。



経団連会長のコメントなんてバックワード・ルッキングの最たるもの。
財界なんてグローバリストばっかり。

14オーバーテクナナシー2017/03/18(土) 14:45:56.34ID:hzxoVf/c
大卒内定率、過去最高=90.6%、採用意欲強く―2月調査

厚生労働、文部科学両省が17日発表した2017年3月卒業予定の大学生の就職内定率は、
2月1日時点で前年比2.8ポイント上昇の90.6%となり、
2000年3月卒を対象とした調査開始以来、最高だった。
改善は6年連続。厚労省は「景気回復から企業の採用意欲が強い」
(若年者雇用対策室)と分析している。

これまでの最高は08年3月卒の88.7%。17年3月卒の男女別の内定率は、
女子が3.5ポイント上昇の92.8%と最高で、男子も2.3ポイント上昇の88.8%となり、
過去2番目の高さだった。

厚労省が同日発表した17年3月卒業予定の高校生の内定率は1月末時点で94.0%。93年3月卒以来、
24年ぶりの高水準となった。 

15オーバーテクナナシー2017/03/18(土) 14:54:27.22ID:aXsFaA8j
744 : 小早川秀章2017/03/18(土) 13:11:26.55 ID:aXsFaA8j
228 : すてきななまえをつけてね。2016/12/26(月) 00:34:22.13 ID:n0M6mGaY
おまいらの事だお

2chネラーと特徴
・常に斜に構えて批判しかしない
・粗探し、重箱の隅をつつくのが大好き
・普通の人間が気にしないような小さい事をネチネチ指摘しさも誇らしげに勝ち誇る
・人としての器が小さい
・ついでに体もティンポも小さい
・他人を平気で誹謗中傷するが自分のコンプレックスを指摘されると長文で必死に反論
・出典や根拠は出さない
・他者に厳しく自分に甘くを素で貫き通す
・金持ち、成功者を逆恨みしている
・自分の価値観が全てで他人の考えは一切受け入れない
・受け入れるだけの心の余裕がない
・低所得層で常にイライラしている
・自分が見下される側の存在であることを自覚できるだけの知能を持ち合わせていない
・東洋人で前頭葉の容量が小さいのでコーカソイドに比べて感情を抑えられない

全部あてはまってワロッッッタwwwwwwwwwwwwwwwwwww!?wwwwwwwwwwwwlol

16オーバーテクナナシー2017/03/18(土) 18:26:33.05ID:HmvEvaF/
国内のIT業界は、ITを使いこなせる人材を必要とする企業が増えていることなどから、
専門性を持った技術者の不足が深刻で、人材不足を補うために外国の大学の卒業生を
採用する企業が増えています。
大手人材コンサルティング会社によりますと、ことし春までに外国の大学の卒業生を
採用した企業は全体の2割を超え、2年前の倍以上に増えていて、半数以上を、
中国の大学の卒業生が占めています。

このうち、人工知能を搭載した最先端のシステムを開発している東京のIT企業では
、ことし中国の大学の卒業生200人を新たに採用することを決めました。
この会社では優秀な学生を確保するために年間の給与を、入社1年目で
最低600万円に設定しているほか、評価に応じて、最短で2年目で、
およそ1000万円に引き上げる制度を導入しました。
「中国は人口も多く、人材も豊富だ。トップレベルの人材が不足するなか、
技術力が高く、即戦力としてのメリットが大きい」と話しています。
中国の人材を巡っては、中国や欧米のIT企業との間で奪い合いが起きているといい、
今後、獲得競争がさらに過熱すると見られています。

17yamaguti~kasi2017/03/22(水) 07:53:46.03ID:uazBU5uZ
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489933862/511# そも 発想
> ただし、意識的に、能動的に ry 。自然の流れに任せたりすれば、厄介な会話にしょっちゅう引きずり込ま
対話 ( 長々 ) = 最早風流ならず ( ※ 但し 除 お酒の席等 )


>>15 レディの前で失礼乍ら > ・ついでに体も
上記避けるべき人リンク 統計 ?


>>10-11 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1449403261/71-72

18オーバーテクナナシー2017/03/23(木) 23:21:53.82ID:24eRd8wc
アンチはここでオナってろ、ゴミ野郎め。

19オーバーテクナナシー2017/03/24(金) 22:11:02.75ID:jXvY7tYH
>>17
あなたが噂の荒らしさんですか?日本語おかしいけど頭大丈夫?

20yamaguti~kasi2017/03/26(日) 13:40:59.46ID:d/izoHY4
Date: Sun, 26 Jun 2016 16:07:05 +0900 (JST)

<< 技術課題名* >>
ミウラ mruby 方式電子頭脳 VM

<< 技術課題を乗り越えて実現したい目標* >>
( 純国産 ) 電子頭脳 ( 搭載人造人間 )

謹啓 お中元の準備も整わずの応募をご容赦願えましたら .

* 実現への道筋
有機分散化前提超細粒度並列 RT 機構模索
自然言語ラベルベース自律記憶装置 ( 型システム根源 )
mruby 版幾何エンジンベース自律スプライト電脳空間 ( CellBE / シャープ社 X )

* その他
ログ サンプル
0  ENTER  62
1  LOADSELF  6000001
2  LOADI  38900c1
1      LOADSELF  -  -
1    getarg_a  6000001
1    getarg_a  6000001
1      LOADSELF  2  -
1      LOADSELF  2  2
3  SEND  0a00001
2      LOADI  -  -
2    getarg_sbx  38900c1
2    getarg_a  38900c1
2      LOADI  41  3
0  ENTER  6200002
:

21yamaguti~kasi2017/03/26(日) 13:44:02.24ID:d/izoHY4
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1449403261/87
> 87 : YAMAGUTIseisei 2016/09/02(金) 20:19:09.47 ID:dnyMZM3F
> 私の不徳の致す所であれまたしても国に支援をоられる事態に至ってしまった以上
> 電子頭脳の仕組に付いて発表しても売о奴の誹りは免れ得ましょう
> 純国産の夢が潰える事になり申訳なく思います

22yamaguti~kasi2017/03/26(日) 13:52:08.24ID:d/izoHY4
Page 47

activeDutyCycle(c)
抑制の後にカラムc がアクティブになった頻度を表す移動平均値
(例えば直近1000回繰り返した間に ry なった回数)
overlapDutyCycle(c)
カラムc がその入力に対して有意なオーバラップ値
(即ち、minOverlapより大きな値)になった頻度を表す移動平均値
(例えば直近1000回繰り返した間に ry なった回数)
minDutyCycle(c)
最小限望まれるセルの発火頻度 ry 頻度がこの値を下回れば、それはブーストされる。
この値はその付近のカラムの最大の発火頻度の1%として計算する。

23yamaguti~kasi2017/03/26(日) 13:53:48.86ID:d/izoHY4
以下の補助関数が疑似コードで ry

kthScore(cols, k)
与えられたカラムのリストに対して、k番目のオーバラップ値を返す
updateActiveDutyCycle(c)
抑制の後にカラムc がアクティブになった頻度の移動平均を計算する
updateOverlapDutyCycle(c)
カラムc のオーバラップ値がminOverlap より大きくなった頻度の移動平均 ry
averageReceptiveFieldSize()
カラムに接続された受容野の半径についての、すべてのカラムの平均値。
ry た受容野は接続されたシナプス(永続値≧connectedPermのもの)だけが含まれる。
これはカラム間の横方向の抑制範囲を決めるために用いられる。
maxDutyCycle(cols)
ry カラムのリストのうち、activeDutyCycle が最大のものを返す
increasePermanences(c, s)
カラムc のすべてのシナプスの永続値をスケール因子s に従って増加させる
boostFunction(c)
カラムc のブースト値 ry 値は1以上 ry 。
activeDutyCycle(c) が minDutyCycle(c) より大きければブースト値は1。
activeDutyCycle が minDutyCycle より下回り始めて以降は、ブースト値はリニアに増加する。

24yamaguti~kasi2017/04/01(土) 07:44:42.02ID:CW1wUjX6
Page 48

第4章: 時間プーリングの実装と疑似コード

ry 時間プーリング関数53の最初の実装の疑似コード ry
ry 入力は空間プーリング関数で計算した activeColumns(t) である。
このコードは時刻 t における各セルのアクティブ状態及び予測状態を計算する。
アクティブ状態と予測状態の論理和が ry 出力 ry 、次のレベルの入力 ry

疑似コードは3つのフェーズ ry 順に実行 ry

ry 1: 各セルについてアクティブ状態 activeState(t) を計算する。
ry 2: 各セルについて予測状態 predictiveState(t) を計算する。
ry 3: シナプスを更新する。

ry 3 は学習するときにだけ必要 ry しかし ry 空間プーリングのときとは異なり、
学習が有効のときはフェーズ 1 と 2 も学習特有の操作をいくつか含んでいる。
時間プーリングは空間プーリングよりかなり複雑であるため、
先ずは時間プーリングの推論だけのバージョン ry 次に推論と学習を含む ry
。補助関数は疑似コードの後に、本章の最後に示す。

ry : 推論だけのバージョン

フェーズ 1
ry 各セルのアクティブ状態を計算する。勝者となった各カラムについて ry
。フィード・フォワード入力がいずれかのセルによって予測された
(即ち、前回の時刻ステップで順序セグメントによって predictiveState が 1 になった)
とき、それらのセルをアクティブにする(4-9 行目)。
フィード・フォワード入力が予測されなかった(どのセルも predictiveState がオンに
ならなかった)とき、そのカラムのすべてのセルをアクティブにする(11-13 行目)。

53 temporal pooler function

25yamaguti~kasi2017/04/02(日) 10:05:59.12ID:XlgvGcXl
Page 49

1. for c in activeColumns(t)
2.
3.   buPredicted = false
4.   for i = 0 to cellsPerColumn - 1
5.     if predictiveState(c, i, t-1) == true then
6.       s = getActiveSegment(c, i, t-1, activeState)
7.       if s.sequenceSegment == true then
8.         buPredicted = true
9.         activeState(c, i, t) = 1
10.
11.     if buPredicted == false then
12.       for i = 0 to cellsPerColumn - 1
13.         activeState(c, i, t) = 1

26252017/04/02(日) 10:07:00.04ID:XlgvGcXl
フェーズ 2
ry 各セルの予測状態を計算する。
セルのどれかのセグメントがアクティブになると、そのセルの predictiveState がオンになる。
即ち、十分な数の横方向の接続先が、
フィード・フォワード入力によって現在発火していればオンになる。

14. for c, i in cells
15.   for s in segments(c, i)
16.     if segmentActive(c, i, s, t) then
17.       predictiveState(c, i, t) = 1

ry 疑似コード: 推論と学習を含むバージョン

フェーズ 1
ry 勝者となったカラム中の各セルの activeState を計算する。
ry カラムごとに一つのセルを学習セル (learnState)として選択する54。
そのロジックは以下の通り。
フィード・フォワード入力がいずれかのセルによって予測された
(即ち、順序セグメントによって predictiveState

54 lcChosen は学習セルが選択されたこと(learn cell chosen)を表し、
(c, i) が選択された学習セル、そして learnState(c, i, t) =1 に設定されることで
このセルが学習セルとして選択されたことを記憶する。

27212017/04/02(日) 20:28:24.96ID:XlgvGcXl

28yamaguti~kasi2017/04/02(日) 20:32:14.50ID:XlgvGcXl
1. activeColumns( t ).each { | c |
2.
3.   buPredicted = false  # bottom-up ( P50 )  # フラグ ローカル
4.   cellsPerColumn.times { | i |      # 回数 : 各カラムのセルの数
5.     if predictiveState( c , i , t - 1 ) # == true  # 各セルの予測状態 ( P38 P43 P52 P62-63 )
6.       s = getActiveSegment( c , i , t - 1 , activeState )
        # segmentActive( s , t , state ) が真になるセグメント ry
        # 順序セグメント ry なければ最もアクティビティが高 ry 優先
          # activeState()
            # カラム c セル i 時刻 t におけるアクティブ状態 ry
            # 現在のフィードフォワード入力と過去の時間的文脈から ry
7.       if s.sequenceSegment # == true  # フラグ : インスタンス s ローカル ( 6. P52 )
. #      if getActiveSegment( c , i , t - 1 , activeState ).sequenceSegment
8.         buPredicted = true # ||=
9.         activeState( c , i , t ) = 1  # ( 6. )
. #        next
10.       end
05.     end
11.     buPredicted || # == false
. #    buPredicted && next  # どの予測にも一致しな ry 何か普通でない ry ( P22 P29 P31 )
      # フィードフォワード入力が予測されな ry 、そのカラムのすべてのセルをアクティブ ry ( P48 )
12.       cellsPerColumn.times { | i |
13.         activeState( c , i , t ) = 1
012.       }
04.   }
01. }

29yamaguti~kasi2017/04/08(土) 00:26:31.92ID:gkXTgWKC
Page 50

が 1 になった)とき55、それらのセルをアクティブにする(23-27 行目)。
そのセグメントが、learnState がオンのセルによってアクティブになった場合、
そのセルは学習セルとして選択される(28-30 行目)。フィード・フォワード入力が
予測されな ry 、そのカラムのすべてのセルをアクティブにする(32-34 行目)。
さらに、ベストマッチセルが学習セルとして選択され(36-41 行目)、
新しいセグメントがそのセルに追加される。

30yamaguti~kasi2017/04/08(土) 00:27:25.57ID:gkXTgWKC
18. for c in activeColumns(t)
19.
20.   buPredicted = false
21.   lcChosen = false
22.   for i = 0 to cellsPerColumn - 1
23.     if predictiveState(c, i, t-1) == true then
24.       s = getActiveSegment(c, i, t-1, activeState)
25.       if s.sequenceSegment == true then
26.         buPredicted = true
27.         activeState(c, i, t) = 1
28.         if segmentActive(s, t-1, learnState) then
29.           lcChosen = true
30.           learnState(c, i, t) = 1
31.
32.     if buPredicted == false then
33.       for i = 0 to cellsPerColumn - 1
34.         activeState(c, i, t) = 1
35.
36.     if lcChosen == false then
37.       I,s = getBestMatchingCell(c, t-1)
38.       learnState(c, i, t) = 1
39.       sUpdate = getSegmentActiveSynapses (c, i, s, t-1, true)
40.       sUpdate.sequenceSegment = true
41.       segmentUpdateList.add(sUpdate)

55 buPredicted はフィード・フォワード入力が予測されたこと( bottom-up predicted)
を表す。(bottom-up は feed-forward と同義で、「フィード・フォワード」と ry )

31yamaguti~kasi2017/06/18(日) 15:50:04.40ID:m4S8heRK
>>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/38
研究施設ご提供のご言外のお申出はどうあれ以下をご理解頂けておりますは栄誉に存じます ( 繰返し )
* 不肖私が HTM ( 汎用 AL ) を理解致しております事
* 不肖私が汎用 AI ( AL ) 開発者である事

32オーバーテクナナシー2017/07/22(土) 07:29:28.78ID:3qDRa6HB
☆ 日本人の婚姻数と出生数を増やしましょう。そのためには、☆
@ 公的年金と生活保護を段階的に廃止して、満18歳以上の日本人に、
ベーシックインカムの導入は必須です。月額約60000円位ならば、廃止すれば
財源的には可能です。ベーシックインカム、でぜひググってみてください。
A 人工子宮は、既に完成しています。独身でも自分の赤ちゃんが欲しい方々へ。
人工子宮、でぜひググってみてください。日本のために、お願い致します。☆☆

33yamaguti~kasi2017/08/06(日) 23:48:10.41ID:2D8PtDfY
>64 yamaguti~kasi 2017/05/05(金) 14:05:47.80 ID:wc4nb0kD
>ry ( 各論 ) ry ( 弱い AI は専門外 )

34yamaguti~kasi2017/09/17(日) 17:01:59.54ID:aDxZzQpO?2BP(0)

mruby API 名更新
002014 mrb_intern mrb_intern_cstr
002017 ? mruby_output_filter mruby_output_body_filter

35yamaguti~貸2017/09/24(日) 19:55:30.39ID:ma5WYMpw?2BP(0)

>492 :オーバーテクナナシー:2017/09/23(土) 19:54:47.75 ID:vY4r2i0B
> 脳の大脳新皮質の学習は100ミリ秒未来の予測と実際との誤差を教師信号として学習される説を提案。
> 視床枕が予測を映し出すスクリーンの役目を担い、α波に従って予測と実際を切り替えその誤差が各領域に伝搬され逆誤差伝搬法と同じ更新がされる
>http://arxiv.org/abs/1709.04654
>http://mobile.twitter.com/hillbig/status/911091101024399362

http://translate.google.jp/
コーネル大学
定量的生物学>ニューロンと認知
タイトル:深い予測学習:3つのビジュアルストリームの包括的なモデル 著者: Randall C. O'Reilly 、 Dean R. Wyatte 、 John Rohrlich

要旨:新皮質は、私たちのすべての高次認知能力の基礎を学び、どのように発展させるのでしょうか?
私たちは、レベル間の明確な理論的連続性を持ち、生物学的、計算的、および認知的なレベルにわたる
包括的な枠組みを提示し、各レベルでの広範なデータによって直接的に支持された一貫した答えを提供する。
学習は、感覚が100msec(アルファ周波数)間隔で報告されることについての予測を行い、
予測精度を向上させるためにシナプスの重みを適応させることに基づいている。
視床の脊髄核は、複数の脳領域からの深層6大脳皮質の入力および抽象化のレベルによって、
予測が生成される投影スクリーンとして機能する。
層5内因性バーストニューロンからの疎駆動入力は標的信号を提供し、
それと予測との間の時間差は皮質全体に反映され、
詳細な生物物理学から直接得られた方程式の局所活性化信号のみを用いて
誤差逆伝播に近似するシナプス変化を引き起こすモデル。
ビジョンでは、予測学習には、2つの中心的な原則に従って、
3つの経路(What、Where、What * Where)の慎重に組織化された発達の進行と解剖学的構成が必要です。
低レベルの感覚入力の正確な予測のために; より高レベルの抽象化の学習を促進する分離可能な因子の抽出を
可能にするために、集合的な低レベルの予測誤差を漸進的かつ機敏に分割しなければならない。
私たちのモデルは、シンプルなムービーから100種類のオブジェクトを体系的に不変なオブジェクト表現で構成し、
幅広いデータを扱い、多くのテスト可能な予測を行います。

36オーバーテクナナシー2017/10/06(金) 22:12:16.08ID:OYxSZIoK
シンギュラリティ早くしてくれ
収穫加速って、なーんも変わってない、取り敢えず自動運転の車くらいさっさと走って、清掃のオッサンやらロボになるくらい年内に来ないなら加速はしてないと判断せざるを得ない

サイクロモンの勝ち
サイクロモンの勝利
サイクロモンの大勝利
サイクロモンの完全勝利
サイクロモンの圧勝
サイクロモンの楽勝
サイクロモンの優勝
サイクロモンの連勝
サイクロモンの制勝
サイクロモンの戦勝
サイクロモンの必勝
サイクロモンの完勝
サイクロモンの全勝
サイクロモンの奇勝
サイクロモンは強いよ
サイクロモンは強力だよ
サイクロモンは強大だよ
サイクロモンは強者だよ
サイクロモンは強烈だよ
サイクロモンは強靭だよ
サイクロモンは強豪だよ
サイクロモンは強剛だよ

38オーバーテクナナシー2017/10/22(日) 00:45:02.17ID:49ttkZhX
>>36
シンギュラリティは来てもそういう技術ができましたで止まると思う。
なぜかと言うと、それで儲かるとしても一人勝ちになるかもしれないので
世界的にデフレだと一人勝ちは悪者にされるので
たぶんみんな遠慮して実用化を遅らせるんじゃないだろうか。
それから、仕事ごとの専門家は専門で忙しいので汎用AIができても
汎用AIに自分の専門をうまく勉強させるために見張っている暇が無いかもしれない。
汎用AIが意思を持っていると勝手な事をどんどんやってしまうかもしれないので
絶対に専門的に見張っていないと会社が瞬殺になってしまうかもしれない。

39オーバーテクナナシー2017/10/22(日) 05:18:50.97ID:M28/QQ7T
>>38
んなこたーない。
それならば核兵器だって長いこと隠匿されていたハズ。

遠慮なんて考える奴は日本人ぐらいだろ。
世界は悪い奴ばっかりだから、そんな奥ゆかしい了見など持ち合わせていない。

40オーバーテクナナシー2017/10/23(月) 09:36:24.58ID:F05TJTCZ
>>38
俺は遠慮せずに一部の先行者が突き進んで、超絶格差社会に突入すると思うわ。
遠慮してくれるというなら、現状の格差が広がり続けてることに説明つかんと思う

41オーバーテクナナシー2017/12/05(火) 02:57:50.75ID:4RU/QEWw
シンギュラリティとかにしがみついているやつって、

たんなる甘え、無能の証明や

42オーバーテクナナシー2017/12/05(火) 16:44:20.21ID:f6PeITN6
BIは要らないが、シンギュラリティには期待している

43オーバーテクナナシー2017/12/05(火) 21:28:31.07ID:gnxjhnUr
もうシンギュラリティ到来してんだが?wwwww

http://news.livedoor.com/article/detail/13984245/

44オーバーテクナナシー2017/12/05(火) 23:29:52.96ID:XbcgQdiV
あ、産んだ、頭いいぞ
あ、孫産んだ、もっと頭いいぞ
あ、ひ孫産んだ、もっともっと頭いいぞその調子だ

とかgoogleの人がいつまでも言ってるだけになる気がする。

45オーバーテクナナシー2017/12/07(木) 04:26:09.60ID:oNqvKROP
シンギュラリティでBIは来ない、間違いなく来ない、
人類の歴史上シンギュラリティは何度もおきている、いつも誰も働かなくてよいとか
妄想する馬鹿がいたが、一度もBIは来ない、今後もおなじ、歴史は繰り返す

46オーバーテクナナシー2017/12/08(金) 21:09:44.67ID:b9k1f+s+
BIは知らんが、シンギュラリティは来る

47加津庸介2017/12/09(土) 15:22:45.34ID:sGF0d9D3
シンギュラリティは起きるんだよ。
諦めなウンチ。

48加津庸介2017/12/09(土) 15:23:59.06ID:sGF0d9D3
あ、間違えたウンチじゃなくてアンチだった。
まっ、似たよーなモンだけどね。

キメラモンの勝ち
キメラモンの勝利
キメラモンの大勝利
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キメラモンは強いよ
キメラモンは強力だよ
キメラモンは強大だよ
キメラモンは強者だよ
キメラモンは強烈だよ
キメラモンは強靭だよ
キメラモンは強豪だよ
キメラモンは強剛だよ

50オーバーテクナナシー2017/12/24(日) 08:35:40.84ID:hjyZKgB0
参考までに、未来技術というか自分で簡単にPCで収入を得られる方法など
⇒ 『山中のムロロモノス』 というブログで見ることができるらしいです。

グーグル等で検索⇒『山中のムロロモノス』

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51オーバーテクナナシー2017/12/31(日) 17:07:19.78ID:NJ7vn3NR
あげ

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54yamaguti2018/04/08(日) 14:04:46.28ID:vYQeZKWT?2BP(0)

> 3:YAMAGUTIseisei 2018/02/12(月) 17:44:36.28 ID:u9IfcCxIm?2BP(3)
> HDD param
> 11733120 sectors 6.01GB
> 16514064
> 16383 * 16 * 63 * 512 / 1024.0 / 1024
> 8063.5078125

55オーバーテクナナシー2018/04/09(月) 07:07:40.54ID:gK6lAPmH
ニート叩きはこちらへお書込み下さい。

56yamaguti2018/04/15(日) 18:10:08.81ID:wvD8+scT?2BP(0)

rsync -avxKHEAXo
newfs -U -O 2 -b 65536 -f 8192 -i 1048576 -m 6 -J -S 8192 -d 262144 -e 32768 /dev/ # e : 半周強 ?
gpart create -s GPT da2
gpart bootcode -b /boot/pmbr da2
gpart add -t freebsd -b 536870912 da2 # b : 256 GB # ruby -e 'p 53687091200 / 1024.0 / 1024 / 4'

57オーバーテクナナシー2018/05/17(木) 12:34:14.32ID:6koctVbj
いろいろと役に立つPCさえあれば幸せ小金持ちになれるノウハウ
暇な人は見てみるといいかもしれません
グーグルで検索するといいかも『ネットで稼ぐ方法 モニアレフヌノ』

QAGV2

58YAMAGUTIseisei2018/10/13(土) 13:09:05.50ID:Mz50O3lv?2BP(0)

osx 10.4 PPC fuse ntfs-3g : 非 TigerBrew 版 ( osx:ロックバグ ? + fuse:ターミナル上不可視化バグ ? )
newfs_ntfs-3g /dev/... : 4 KB クラスタ ( マルチプラットフォーム対応 ? )
他プラットフォーム版 ntfs-3g : クラスタ最大サイズ 16 KB ?

俺様はスパーダモンが好きだよ、俺様はスパーダモンが大好きだよ、俺様はスパーダモンが御好みだよ、俺様はスパーダモンを愛好するよ、俺様はスパーダモンを友好するよ、俺様はスパーダモンを嗜好するよ
寧ろ逆にスパーダモンを大切にするよ、他に別にスパーダモンを大事にするよ、例え仮に其れでもスパーダモンを重視するよ、特にスパーダモンを尊敬するよ、もしもスパーダモンを褒めるよ
十中八九スパーダモンを希望するよ、森羅万象スパーダモンを渇望するよ、無我夢中スパーダモンを要望するよ、五里霧中スパーダモンを切望するよ、天上天下スパーダモンを熱望するよ、是非ともスパーダモンを祈願するよ
必ずスパーダモンに決定だよ、絶対にスパーダモンに限定だよ、確実にスパーダモンに指定だよ、十割スパーダモンに認定だよ、100%スパーダモンに確定だよ
当然スパーダモンは斬新奇抜だよ、無論スパーダモンは新機軸だよ、勿論スパーダモンは個性的だよ、一応スパーダモンは画期的だよ、多分スパーダモンは独創的だよ
スパーダモンは強いよ、スパーダモンは強力だよ、スパーダモンは強大だよ、スパーダモンは強者だよ、スパーダモンは強靭だよ、スパーダモンは強烈だよ
スパーダモンは強剛だよ、スパーダモンは強豪だよ
スパーダモンの全勝、スパーダモンの完勝、スパーダモンの必勝、スパーダモンの奇勝、スパーダモンの連勝、スパーダモンの戦勝、スパーダモンの制勝
スパーダモンの優勝、スパーダモンの圧勝、スパーダモンの楽勝、スパーダモンの完全勝利、スパーダモンの大勝利、スパーダモンの勝利、スパーダモンの勝ち
スパーダモン最高、スパーダモン最強、スパーダモン無敵、スパーダモン無双、スパーダモン至高、スパーダモン至福、スパーダモン極上、スパーダモン一位、スパーダモン一番
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60オーバーテクナナシー2018/11/04(日) 13:43:25.29ID:xaBYgXrX
【創価学会は朝鮮族支配のカルトです】

オウムに人材と資金提供していたようです。
犯罪教団のお手本であり創価学会は、現世利益を看板にしてし、おびただしい数の出版物を半強制的に買わせる異常に気持ち悪い卑劣鬼畜外道ドブネズミです。

創価学会は、批判者や脱会者に対し、脅迫、尾行、見張り、嫌がらせ、怪電話、怪文書、暴行、傷害、盗聴等々、あらゆる犯罪的手段を用いて攻撃します。

創価学会を私物化した池田大作の野望は、日本の国家機構を乗っ取り、絶対支配者となる ということです。
同時に、創価学会は、司法界、官僚、警察、マスコミ界等へ、池田大作私兵を送り込む作業を長年にわたり組織的に続けています。 j

創価学会の会員は何かにつけ込まれ、無理矢理入信されられた方がほとんどです。
つまり、被害者なわけで救い出すチャンスはあると思います。
皆様とともに、どうしたら彼らを救い出すことができるかどうかを話し合ってみたいと思います。

池田大作先生を信じ、崇拝したところで、幸せが訪れるでしょうか?
創価学会は撲滅するべきです m

備考 その他の入ってはいけないランキングです
アレフ、統一教会、顕正会、エボバの証人、法の華

創価学会被害者の会 浪速建設 岸本晃(キシモトアキラ)

61オーバーテクナナシー2018/11/28(水) 15:21:27.11ID:adpVi7VH
シンギュラリティを起こすのは偉大なる中国だ

2045年は世界が我々に屈服する日

ジャップよ我々に支配され蹂躙されるのを楽しみに待ってろ‼

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