(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ75 [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意見交換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 or 機械で拡張]が生み出す、
具体的予測の困難な時代が到来する起点。
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。
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http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1498186101/ >>766
人の言うことを信じすぎ
少しは自分でtensolflowとか使ってみると良いと思う。これからどうなるか、自分なりの考えが持てるようになるんじゃないかな
その方が楽しいよ >>769
そういう技術的心得を生憎持ち合わせていないもので。 Visual Studioの無料版入れてPythonやろうぜ。
今なら量子コンピュータも無料で使えるよ。 >>773
量子コンピュータも無料で使えるって、今更ながらＳＦだよね 子供の頃に頭をスポーツ中にぶつけて
1週間ほど長い文章を読めない頭になった事があった
ぼーっとその様子を絵みたいに描けるんだが何が書いてあるか
ぱっと言葉にならん状態
困ったので、文章を分節に区切って各文節を絵として描いてから
それぞれを結び付けてその様子を頭に描く
そんな練習をしてたら1週間か10日でまあ長文が読める状態に治りましたよ、というか今でもそれでしか読めませんよｗ
長文 教科書みたいな絵に長く文が描いてある
読める 何か子供が目を動かしながら字を追っている
状態 長文が読める、 という絵をそれを類似したもの複数でもやもやと纏める
治る 怪我して骨折してる絵からニコニコして両手上げてる絵に矢印でつながってる
頭の中でこんなのをさっと描けるようにして、まあ生活しているｗｗｗ
で、コンピュータの文章の意味解釈もその方向性でやったらいいんじゃないの？
って思ってたわけだ
術部だったらどんな主部や目的部を持っていて
これをプログラムの関数や引数や返り値や内部処理にするとどうなるの？
って感じ
そんなものとっくにやってるだろうなあって思ってたら、実は出来てなかったとｗ
文章から動詞を抽出し、その動詞が使われている文章をwebというサンプル引っ掻き回して
主部や目的部にどんなものが幾つ入って、それを引数や返り値にして関数にして動詞あるいは術部を定義する
日本語の場合は助動詞や助詞が動作の方向性を示しているからそれにも気を付けないとなあ
で、そういうのってまだ無理なのかね？
ちょっとPGが本気出したら1年で出来そうだけど >>775
統計的言語処理がまさにこれだが。
さほど成果が出てない。 いやごめん統計的言語処理じゃないか
Google's Image Captioning AIか 今でもネコとイヌの区別がついた、レベルで止まってたなあ
名詞も良いが術部を関数化するのが大事なんだ
更に複数台のコンピュータでそれを相互評価し合って
人間の言葉に近づけるなども
>>750を見てたらそれに近いことが出来たのかな？と思ったが、まだ少し違うみたいだな 難読とも微妙に違うが、まあ失読症の部類だな
俺も一時期なってたから分かるが、人は実は文章はほとんど読んでおらず、単語と単語の組合せから過去の記憶をひっぱりだして、自分で文章を一度作り、そのあとに実際に見た文章と照らし合わせてる
あくまで俺の体感だから医学的な話は出来ないけど、その記憶からの引き出しが上手くいかないと、文章は読めても文を理解できない状態になる
単語単語は読めても、それらの組合せの記憶が出てこないから、"読めてるのに読めてない"という不思議な状態になる
体験してみたかったら、二日ほど完徹するといい
言葉は分かるし話せるのに、なぜか理解できない、という不思議な経験が出来るよ >>750
Google翻訳の中はDeepmindのテクノロジーが使われてるけど
https://translate.google.co.jp/translate?sl=en&;tl=ja&js=y&prev=_t&hl=ja&ie=UTF-8&u=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FElon_Musk&edit-text=&act=url
を見る限り、記号接地問題については全く持って解決してないかと・・・ ま、それが一番妥当な判断だよな
どこが壊れたかどうかは知らん
結局慣れよ慣れ
でも壊れてから、人の思考って滅茶苦茶アバウトで主観的なんだと実感できた
少なくとも特別視するほど人の思考は高度ではない >>782
あーそれはなったことあるわ
めちゃくちゃ頭を使う仕事をドカッと続けてやったらそうなった
あれは結構危険な状態だと思う 2chでヒキだのニートだのという人に一定数、そういう症状が見られるのかもね
コミュニケーションも大変だよ >>782
誰でも一度はなってるだろ
受験時でも新しい仕事始めた時とか
字が認識できなくなるんだよな >>788
一度だけならまだ良いんだがなぁ
睡眠障害のせいで絶賛失読症だよ
自然治癒もしないだろうね
まあ慣れてしまえばどおってこともない >>790
論文にまとめるくらいだから
内部ではそれなりに進んでると期待してるんだけどなぁー >>784
こういうところで使うのは計算コストとか実用上の条件クリアした後だろ
なんで論文発表されて即実用化だと思うの？ 論文発表から実装まで期間はどれ位かかるものなのですか？ >>792
ん？一度学習してしまえばあとは別にコストは掛からないと思うが？
実際、NNとか派手に使ってるし頻繁に更新してるじゃん あと、普通に考えると、核心部分を公開するとは思えないし（DeepMindって大学の研究室でもなく営利企業だし）
もう開発が終わり公開しても問題ない部分だけだと思うのだが？ ツイッターやってりゃ大学の研究室でwavenetで一秒生成するのに数時間かかりましたとかよく見んだろ… >>795
arXivで核心まで公開されてるよ
自分で実装したらいい >>796
一度生成した学習済みパラメータを使う場合には関係ないでしょ 残念ながら、まだ計算機の中のお遊びレベルだな。
実世界に影響を及ぼすのはまだまだ先。 学習済みモデル内のニューラルネットワークをリバース・エンジニアリングしてやれば
自然言語処理の本質を掴めると期待している
その"本質"を利用して新たにアルゴリズムを作ってやればより効率的にnatural language processingを学習出来る様になるはず 記号接地問題の本質って、
要は人間レベルのパターン認識だと思う。
まず、深層学習はオワコンで、
これからは新たな手法として人間の脳をモデルとした
「パターンを記憶し分類する」
階層型時間メモリＨＴＭが必要だと思う。
ＨＴＭは深層学習の苦手とする時間的なパターンの認識にも優れているし、
あらゆるパターンを柔軟に認識することができる。 >>803
ああ、できるよ
松田は無理だろうけどな 私の足は立てない
が、ペニスは勃つことができる
私のペニスはまるでよく磨かれた黒い44マグナムの様だよ
ズリネタは決まっていつもコレさ
http://i.imgur.com/nd9bhfs.gif 養命酒を毎日欠かさず飲んでいるけど、老いがまったく止まりません
どうすればいいのでしょうか？ 最近の研究だと、微量のアルコールでも悪影響があるとのことだぞ >>808
都立松沢病院系列の老人ホームで穏やかな老後を過ごしてください ﾌﾞﾘﾌﾞﾘﾌﾞﾘﾌﾞﾘｭﾘｭﾘｭﾘｭﾘｭﾘｭ！！！！！！ﾌﾞﾂﾁﾁﾌﾞﾌﾞﾌﾞﾁﾁﾁﾁﾌﾞﾘﾘｲﾘﾌﾞﾌﾞﾌﾞﾌﾞｩｩｩｩｯｯｯ！！！！！！！ プレジデント２００９/１０/１９
＜プラチナ資格取得者数 ＞
日大 医師119 歯科210 獣医107 薬剤263
慶応 医師95 歯科０ 獣医０ 薬剤192
早稲田 医師０ 歯科０ 獣医０ 薬剤０
東大 医師102 歯科０ 獣医25 薬剤64 動画の処理 時間の経過による変化を的確に捉えられるようになる
↓
動画を見て法則性・規則性を学習
因果関係、簡単な物理化学、動物や人間の行動パターン、
家具・家電製品の可動部分はどこか などなど
例「物を持って離せば下に落ちる」「このスイッチを押すとあのライトがつく」
を動画を見て学習できる
↓
AI内に仮想空間をつくり近未来をシミュレーション
現実世界をシミュレーションできるようになると凄いことになる。
汎用知能の達成と言っていい
１．複雑な動作の習得、DARPAロボティクスチャレンジでの車の乗り降りなど
２．課題の解決 高い所にあるモノを椅子を移動させて椅子に上りとるなどの一般問題
３．言語理解 小説を読んでAI内の仮想空間で映画化
４．感情の獲得 近未来の状況を予想できなければ、身の危険つまり恐怖の感情を設定できない
仮想空間でのシミュレーションはある程度、現時点でもできているようだ
「自動運転車は周りの世界をどう見ているのか」のTEDの動画、9分あたりから
https://www.ted.com/talks/chris_urmson_how_a_driverless_car_sees_the_road?language=ja#t-539973
非常にリアルな仮想環境でロボットをトレーニング
http://www.sankei.com/economy/news/170512/prl1705120018-n1.html 法則性・規則性の学習については最新の研究で進展があったようだ 6 June 2017
関係推論のもう一つの重要な部分は、物理的な場面における未来を予測することです。
一見するだけで人間はどんな物体がどこにあるのかだけでなく、
今後の数秒、数分、さらにはそれ以上の場合に何が起こるかを推測することもできます。
例えば、壁にサッカーをキックすると、あなたの脳は、ボールが壁に当たったときに
何が起こるのか、後でその動きがどのように影響を受けるのかを予測します
（ボールはキックに比例したスピードで動きます）壁はそのまま残る）。
・・・理想は上記のような現実世界における予想だが、
今の段階では2次元での単純なモデルのみ
https://deepmind.com/blog/neural-approach-relational-reasoning/
http://qiita.com/HirofumiYashima/items/fd90e23d32d59e0fa10e
言語理解についても進展があったようだ June 20, 2017
与えられた言葉 を（内発的に）理解して（つまり、「記号の接地問題」を解決する）
言葉 を行動に変換できる能力
http://qiita.com/HirofumiYashima/items/9637d0a24fd661097c92
「夢のまた夢、何十年も先のこと」→実際には10年もかからなかった理由
https://cakes.mu/posts/15746 囲碁が思ってるほど難しい事してるわけじゃなかった
ってこと無いかな？ 言葉の意味理解って松尾さんのAI進化のポイントで
出てたけど、これが出来るようになると一気にすすむんじゃないの？やっぱりGoogleはすごいな！ 東ロボくんって意味理解が出来ないから受験突破できなかった、というのが新井紀子の説明だったか
Googleがそれをあっさり突破しちまった
新井女史(今はこう言うと差別なんだっけｗ)って子供の時から優等生だった感じだし
>>782みたいな失読状態を経験したことの無い人だったんだろうなあ >>821
出来る可能性を探し続ける人と
出来ない理由を見つけようとする人の違いかと。 囲碁はパターン認識さえできれば次の一手が決まって
できてしまうイメージなんだけど。
色々相手の性質を考慮して戦略を練るとかやらなくても
パターン認識の力づくの計算だけで実はできてしまう事だったとか。 早く「こういうプログラム作って」って言ったらチーンとできちゃうレベルになって欲しいｗ このAPIを使ってもう1度東ロボくんの夢を！！！
ttps://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9D%B1%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%81%8F%E3%82%93
プロジェクトディレクタ ・ サブプロジェクトディレクタ
新井紀子（国立情報学研究所） - プロジェクト・リーダー
宮尾祐介（同上）
稲邑哲也（同上）
相澤彰子（同上）
神門典子（同上）
こうして見たら女性のプロジェクトディレクターが多いチームだったんだな 女史が差別用語ってマジか
どこまで言葉狩りすれば気が済むんだｗ >>824
その頃にはプログラムを作る必要はなくなってそうだけどね・・・ >>826
例えば、
スーチー女史と90年代前半は呼称していたな。 >>816
現行のディープラーニングでは、
動画の処理は永遠に実現しないと予想 人間が周囲環境を理解、判断する過程というのは
哲学者または数学者が時には記号論理学で
時には文学的に表現してきたものだったな
これをプログラミングに置き換えた途端に
物凄い利益を生み出すものになっちまうのかなあ？
当面はなるだけコンピュータに分かりやすい表現でそれを記述することが必要になる
もっと経つと、文学表現丸出しの難解なものでもコンピュータ側が忖度ｗｗｗして実現するようになるのかね >>816
現行のディープラーニングでは、
動画の処理は永遠に実現しないと予想 >>832
今は学習方法を複数組み合わせたものがメジャーだよ
xxが優れているとかyyでは不可能といった感覚は古い 次のブレークスルーは学習方法の自動採択だろう
これが実現すればもはやほったらかしでいい AIにはもうちょっと安くておいしいお菓子作って欲しいなー
ポッキーとか舌肥えてから食うと、もう食いもんじゃない 深層学習と深層学習の合体みたいなアンサンブル学習みたいになるとかは言われてるけどな
将棋の人の本では。 どのように深層学習すれば効率が良くなるかを深層学習するｗ 松尾さんは深層学習を基本としてその応用と発展で汎用AIまで行けるだろうってスタンスだったな。
専門家の間でも深層学習じゃ無理って人が意外と多いみたいだけど、Googleの矢継ぎ早の成果を見ると松尾さん大勝利？
思うに多くの人は専門家も含めて脳というものを必要以上に神聖化し過ぎなのかもな。魂とは言わないまでも、量子効果がないとダメだとか。
こういう縛りは宗教的に欧米人のほうが強いのかと思っていたけど案外と日本人も縛られている。
>>820
言葉の意味理解が本格的にできるようになれば、人間のように本やネットから知識を自動的に獲得できるようになる。
マジ人間を超える？ >>821
やっぱり新井紀子はゴミ野郎じゃないか…
>>836
歯磨きガムでも食ってろ。 人間の脳も視覚野や聴覚野や運動野など部位ごとに役割分担してそれらが統合しているから、
汎用AIを作る際も複数の深層学習（みたいな技術）を組み合わせるのは必須だろうな。
ちな最近話題のGANsも複数の深層学習の組み合わで出来ている。 >>840
まぁ松尾は「深層学習」という言葉の名付け親だからそりゃ応援したいだろう 俺が作ってるんだからgoogleはこれ以上進まないで欲しい このスレッドは過去ログです。
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え？そりゃ初耳だけど？？
つか深層学習、つまりディープラーニングの名付け親はジェフリー・ヒントン教授あたりだった気が。 「ディープラーニング」じゃねえよ
「深層学習」って言ってんだろがアホ
調べりゃ分かることだからイチイチ解説しねぇぞ ディープラーニングの訳語を作ったのが松尾さんってこと？ちょっとググっても出てこないんだけど。
もっとも松尾さんは動画を見る限り深層学習とは言わずディープラーニングと言う方が圧倒的に多いけど。 同じ意味の外国語を理解できないとか、
人間の記号接地もまだまだだなｗ >>848
だよな？
俺も気になって調べてみたけど、これに関しては嘘だな >>849
翻訳不可能な単語も存在するし、そこを馬鹿にしてもあまり意味が無いぞ
世界中の全言語、全単語の中で3番めに訳しづらいのが大阪弁の「な？」だそうだ このスレッドは過去ログです。
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>>845-860
>>814-838 >>921 >>911-980 >>873
自然言語処理はお疲れ様先生です！
タモリ生クリームのしようが。すみません😢⤵⤵沱が入力しますから久しぶり多発化だと思います
何だろう繩まかり間違うんじゃない
毎日更新し分類しますお願いしたいのですが生半可ダウンロード❗ーアナログ
妥協にマスコミに物事で発送しますね
回り道なようでどうにかあったけど大丈夫 ⁉那由多並べな向け八名は魔かあ茉奈、なさらないのでいけないんです。
間か佐山か左派や摩可は山手は油谷や沱は八名は間は山にユマなどうでしょう🎵大宰府で発送しますね(*^_^*)っての
屋嘉や先生？，那覇やPMPG7月6日
負けず劣らずをモデル先生に。福岡市先生講演会だったらばなりました懐かしい(笑)(笑)(笑)高幡不動でお弁当屋でいいよ
大宰111,113,777machines from experience the book from strengthmachines
general toboot toys at kilometre pdtvd
妥協するって☺ありがとうございました！
＼(^_^)(^_^)／はPMPG の午後だったら！私のだったら宝塚＼(^_^)(^_^)／竜巻注意報
短パンの続きがないし、こうしも！☺？☺。もうこんな人続きですよね‼
または床狭山ヶ丘瞬き Good!
No.astotaste as well to high guided message.
pages to hell above previous .
regarding rising members p.m. with endwise？
(*^▽^*)(￣ー￣)(￣ー￣)(￣ー￣)
①January by mail with age through.
②Thursday the following month previous image.
③Who by letter government using language to date.
￥￥￥￥￥￥
↑
(*^▽^)/★*☆♪(*^▽^)/★*☆♪ >>850
嘘ではないよ
ソースを紛失したのが悔しいが 少なくともこのスレの系列にURLを貼ったから
過去ログを漁れば出てくる ソース幾ら探しても出てこないし嘘で良いよもう…絶対に見たのに… >>842
＞汎用AIを作る際も複数の深層学習（みたいな技術）を組み合わせるのは必須だろうな。
それこそ全脳アーキテクチャだ。 >>851
ＡＩが理解しやすい言葉で人間が会話するように心掛ければよいのでは？ 深層学習によって知能の表層が解明されたに過ぎない
深層なのに表層
ぷぷっ >>840
＞こういう縛りは宗教的に欧米人のほうが強いのかと思っていたけど案外と日本人も縛られている。
そりゃ向こうの研究を参照している以上、日本人研究者もそれに引っ張られるわい。 >>858
ＡＩの理解している内的なニューラルネットワークの言葉のことを言ってるなら人間にはまるで意味不明だぞ
それこそ1と0の羅列より難解極まる ∩＿
〈〈〈 ヽ
〈⊃ }
∩＿＿＿∩ | |
| ノ ヽ ! !
/ ● ● | /
| ( _●_) ミ／ こいつ最高にアホ
彡､ |∪| ／
/ ＿＿ ヽノ /
(＿＿＿） / ∩＿
〈〈〈 ヽ
〈⊃ }
∩＿＿＿∩ | |
| ノ ヽ ! !
/ ● ● | /
| ( _●_) ミ／ こいつ最高にアホ
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