人工知能で自我・魂は作れるか？その３

**オーバーテクナナシー** · 2017/12/30(土) 11:52:39.28

自由に語ろう

【前スレ】
人工知能で自我･魂は作れるか？２ＡＩ [無断転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1500306941/

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 19:34:38.45

http://worldrobotsummit.org/wrs2018/

【名　称】 World Robot Summit（ワールドロボットサミット・WRS）

【会　期】 2018年10月17日（水）～21日（日） 10：00～17：00

【会　場】東京ビッグサイト　東 6・7・8ホール

【主　催】経済産業省、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機（NEDO）

【入場料】無料（登録制）

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 22:40:44.82

>>106-111
画像のディープラーニングで、たくさんの画像データを処理させたら
人間が教えなくても自動で猫と判断したり犬と判断したりする機能ができた
と言って評価していると思う。
ところが、>>103では松尾氏がその画像認識と「xを英語の文としてyを日本語
の文とすれば翻訳」という例とをいっしょに並べている。
この翻訳の例では、ｙが正しいxの翻訳の場合のデータだけを使って
ディープラーニングしないと人間の欲しい翻訳の機能が早くできないと思う。
いっしょに並べてる例だから、画像のディープラーニングの例も、これは猫、
これは犬と教えてディープラーニングするというやりかたを言ってると思う。
だから、政治用ディープラーニングをする時に、ただ世の中の様子をいつまでも
ディープラーニングするより、例えばxは世論、yは政策と定義して、世論と
うまく行った製作の例だけディープラーニングさせる（つまり人間が
うまく行く例を教える）と、早く政治用AIが作れるだろう、と言ってると
思える。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 22:43:19.82

>>113の訂正ですすみません。
×製作
〇政策

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/19(金) 06:08:08.54

>>113
頑張って書かれていることを読み解こうとしてみたけど、ちょっとズレてると思う。
僕もそんなに詳しくないけれども、まず、ディープラーニングについて整理させてね。（詳しい人突っ込みお願い）

学習を目的とした、入力データと教師データのペアをトレーニングデータセット。
例）入力X飛行機の画像121枚フォルダ名がY１番、X猫98枚Y２番、X犬107枚Y３番・・・・・

学習状況の評価のためにトレーニングデータセットの一部を抽出して使う
入力データと教師データのペアをバリデーションデータ。
例）猫３枚は２番と定義済みなので猫３枚を入力すると２番と答えるかどうか。

推論を目的とした、入力データのみのデータをテストデータセットといいます。
例）何が映っているか分からない画像 1枚

画素は（ｘ、ｙ、ｒｇｂ）100dot×100dotなら10000pixelが赤青緑で３レイヤー
簡単に10000pixelが入力のXで、0.00～1.00の数字が1万個とし、推論のYは1番なら飛行機、2番なら猫、3番なら犬・・
という風にXとYを定義します。

で、ものすごく大雑把に間違いを含めて説明すると、>103で紹介の松尾氏のいうのは”最小二乗法”というか（y=ax+b）のような関数の話。
例えば（y=ax+b）が今　犬3番＝係数 a 掛ける0.50＋b　の時にaとbを変化させて3番になるようにする。

3＝a×0.50+b でaが4なら 3＝4x0.50+b でｂ＝１が求まる結果　学習後（y＝4x+1）の式が完成し、

未知の入力データが例えば 0.25をXに入力すると（y＝4x0.25+1）＝２となって２番の猫ですという推論される。

ここでトレーニングデータセット次第でなんでもよいのであって
単語や文章でX1リンゴ、X2自動車、X3sports・・、Y1がapple,Y2がdog,Y3が鉛筆・・
(Y2がdog)＝a×(X2自動車)+b と定義してabを学習させれば車の絵を見せてdogと答えさせられるってだけ。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/19(金) 06:08:30.40

>>114
法律や政治において、課題や事案と政策がペアで定義できるならディープラーニングの手法が使えますが

“『xとyが定義できますか』と問いたい。xとyを何にするかを考えるべきだ”

問題とその答えの定義を先に考えて決めることの方が大切ですよね。という意味だと解釈出来ます。だから

113＞例えばxは世論、yは政策と定義して、世論とうまく行った“政策”の例だけディープラーニングさせる

考えになるんだろうけど、じゃあ、その世論とか政策って具体的に何？なの？。
文章と数式で確定できるようなものなの？場所や立場や考え方が複雑多様で簡単には決められないよね？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/19(金) 06:20:37.98

>>115-116
念のため、教師あり学習の場合で、半分教師ありや教師なし学習、強化学習やQ学習その他はべつね

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/19(金) 09:06:33.28

>>117
そういう説明のアプローチは間違ってると思う

元の文章で言わんとしていることを対話してる人は理解してなさそうだ、統計、ディープラーニングも単語を知ってるだけで、概要すらあまり知らないらしい

という事を前提にするなら、政治にＡＩをという話があるけど、入力も出力もちゃんと定義出来るのか考えろと言う例え話と言うか原則論を述べているに過ぎないんだ、やれると肯定的に評価してるこっちゃないんだよ
とでも説明しときゃ良いんじゃなかろうか？

政治的な課題と望ましい結果、そんなものが単射されるもんなんだろうかと自問すれば、愚問だと言うのは論を待たないんだし
見直しや再検討が進んでいる社会保障と税金や保険料の関係なんて考えればすぐにわかる

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/19(金) 17:23:57.97

>>118＞例え話と言うか原則論を述べているに過ぎないんだ、やれると肯定的に評価してるこっちゃない

そうですよね、まぁディープラーニングの誤解やAIに対する偏見が多いようなので少しでも具体的に、と思ったんですが。
一般の視点も大事ですが、入力と出力の意味も関数の意味も通じないのでは仕方ありませんね。

具体的にどうやってまとめるのか？確かにちょっと考えても無理そうだ、っていうか一覧表や対照表でよさげ。

世論0=物が高くて買えないじゃないか！飢え死にしろと言うのか
世論1=借金だらけで財源が少ないから税収を増やさないと
世論2=貧困層からも徴収するなんて酷い
世論3=システム更新に掛かる費用をどうしてくれるんだ
世論4=国が破綻したら元も子もない
世論5=経済を活性化させる為にも金回りを良くしよう
世論6=社会保障費用をどうやって賄おうか
世論7=金持ちや企業から徴収すればいいだろ
世論8=金利は低いしお金はジャブジャブ余ってるよ
世論9=日本だけでなく世界との兼ね合いも考慮して

政策0=消費税撤廃
政策1=消費税３％に引き下げ
政策2=消費税８％現状維持
政策3=消費税１０％に引き上げ

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/20(土) 05:34:59.47

>>119
その表を見れば政治AIは無理だと思える、と言う意味？
それとも単に、政治AIを開発するなら例えばこう定義する、と言う意味？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/20(土) 17:44:58.04

世論０～９すべて
「スミマセンお役に立てそうにアリマセン。」

いずれにしても、意味を理解してもらうのが無理、AIも国民も。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 01:53:54.03

>>121
意味を理解できなくても東ロボ君はMARCH合格圏内の実力らしいから、
MARCH出身の政治家レベルにはできるかも。
>>119の定義で、昔からの世界中のうまく行った時の政策とその政策をやる前の世論
の文章をディープラーニングすると、入力に政治がうまく行っていない時の
世論の文章を入れれば出力にうまく行く可能性の高い政策が選ばれて出るように
できるかも。
で、こういうのは教師有りの機械学習だと思うので、さっさと教える、になると思う。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 05:09:56.67

（M）- 明治大学（東京都千代田区）
（A）- 青山学院大学（東京都渋谷区）
（R）- 立教大学（東京都豊島区）
（C）- 中央大学（東京都八王子市）
（H）- 法政大学（東京都千代田区）

へぇーマーチって文系？それも、私立は３教科でよかったり？歴史は暗記もの？で9割とって後は平均だったりとか？、

国語とか、化学も穴埋めだったりしないの？
英語は人間よりコンピューターのほうが得意そうだし。

理系の数学と物理はどうなんだろ？
馬鹿にしてるんじやないよ、自分には全く敵わないから。

でもね、入試で合格したところで、
入学してロボットが講義受けて単位を取れるレベルではまったくないでしょ。
頭だけで手足も揃ってないでしょ。

だいたい間違った政策を続ける政治もありゃあ、正しい政策なんてものもないし、
あっても投票や可決成立、執行まで問題山積だわ。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 05:31:15.00

前スレの最後のほうでディープラーニングを学びはじめて、違和感に気付いたんだよ、
関数のお化けで人間の認知にはたどり着けるのか？って。
別の方向のアプローチが何か足りないって。
何かは分からないけど、今の機械学習だけではその上の概念獲得は難しいんじゃないかな？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 07:51:59.31

>>123
東ロボ君は手があって、文章で回答できるらしい。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 07:56:14.26

>>124
概念の層が増えればいいだけなんでしょ？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 07:59:12.86

その命題たてる意味がわからない
関数のお化けがどんどんお化けになっていけばいいんだよそれがゴール

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 16:33:58.20

さすがにグーグルのdeepmindも気付いていたようね。

(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1539667923/453
453オーバーテクナナシー2018/10/21(日) 04:35:40.75ID:WKNnVBDC
Googleは機械学習の欠点を熟考している
──「深層学習」のアプローチが、人間の認知能力にさえ到達する能力を達成することに失敗したことを認める
https://www.zdnet.com/article/google-ponders-the-shortcomings-of-machine-learning/

＞DeepMindは、ニューラルネットワーク自体を使用する必要がないという驚くべき主張をする

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 16:39:32.79

>>125
形だけの表面的な手足という意味だけじゃないよ。
髪の毛を無意識に触るとか、イライラで貧乏ゆすりするとか、
好奇心の赴くまま羽根を伸ばしたり、押すなと言われてもボタンを押したり。
中身の話。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 16:59:44.28

https://www.zdnet.com/article/google-ponders-the-shortcomings-of-machine-learning/
「さまざまな圧力の下で開発された人間の知性の多くの特徴を定義することは、現在のアプローチの範囲を超えており、
特に「経験を超えて一般化する」ものです。
したがって、「人間と機械の知性の間には、特に効率的で一般化可能な学習に関して、大きなギャップが残っています。
これに対応して、彼らは「強力な深い学習アプローチを構造化された表現と融合させる」と主張し、
その解決策は「グラフネットワーク」と呼ばれるものです。
これらは、オブジェクトの集合のモデルであり、
その関係はオブジェクトを接続する「エッジ」として明示的にマッピングされます。
「人間の認知は、世界が物と関係で構成されていることを強く前提にしており、
GNs [グラフネットワーク]も同様の仮定を立てているため、それらの行動は解釈可能になる傾向がある」
しかし、以前の研究とは異なり、著者らは、ニューラルネットワーク自体を使用する必要がないという驚くべき主張をしています。

むしろ、オブジェクトの関係をモデリングすることは、CNN、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、
ロング短期記憶（LSTM）システムなどのさまざまな機械学習モデルに及ぶだけでなく、集合理論のような神経網ではない。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 17:04:17.22

>>128
課題もあるけれど、ブレークスルーということか
少ないサンプルでできるのがいいな
Tensorflowでできるんだな

課題
"notions like recursion, control flow, and conditional iteration are not straightforward to represent with graphs, and, minimally, require additional assumptions."
＋
Other structural forms might be needed, such as, perhaps, imitations of computer-based structures, including "registers, memory I/O controllers, stacks, queues" and others.

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 17:05:33.50

https://zdnet2.cbsistatic.com/hub/i/r/2018/10/20/39b41e82-91f1-4c46-acbd-bf6ffdbb7010/resize/370xauto/5747e621e6954148703aeb29e39399e9/image.jpg
Google AIの研究者は、粒子、文、画像内のオブジェクトなど、広範に考えられる多くの事柄が、エンティティ間の関係のグラフになっていると考えています。
Google Brain、Deep Mind、MIT、エジンバラ大学。
この考え方は、グラフネットワークがどの機械学習アプローチよりも大きいことです。
グラフは、個々のニューラルネットが持たない構造について一般化する能力をもたらす。

著者らは、「グラフは、一般的に、任意の（ペアごとの）リレーショナル構造をサポートする表現であり、
グラフ上の計算は、畳み込み層と再帰層が提供できるものを超える強い関係誘導バイアスをもたらす」と書いている。

グラフの利点は、潜在的により「より効率的なサンプル」であるということです。つまり、厳密なニューラルネットアプローチほどの生データを必要としません。
著者らは、著者がすべてを理解したと思っていると思わないように、この論文はいくつかの長引く欠点を列挙しています。
Battaglia＆Co.は大きな疑問を提起しています。「グラフネットワークはどこから来ていますか？

深い学習は、生のピクセル情報など、多くの非構造化データを吸収するだけだと指摘しています。
そのデータは、世界の特定のエンティティに対応していない可能性があります。
彼らは、「感覚データから確実に個別のエンティティを抽出できる」という方法を見つけることは、 "エキサイティングな課題"になると結論づけています。

また、グラフはすべてを表現することができないことも認めています。
「再帰、制御フロー、条件付き反復などの概念は、グラフで表現するのは簡単ではなく、最小限の追加の前提が必要です。

おそらく、レジスタ、メモリI / Oコントローラ、スタック、キューなどを含むコンピュータベースの構造の模倣など、他の構造形式が必要になる可能性があります。

（以上翻訳終わり）

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 17:10:27.53

>>132
お疲れ様

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 17:18:45.49

>>131
私にはどうやって使うのかわからないけど。

IBMのTrueNorthみたいなアプローチが課題ってことかな？
2014年から大分経つけど新しい情報ないかな？

人間の脳を模倣したプロセッサ-- IBMの「TrueNorth」がもたらす新時代
https://japan.cnet.com/article/35052175/

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 17:27:52.54

>>133
どうも、コピペすることぐらいしか私には出来ませんので、お役に立てれば幸いです。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 17:38:15.35

アクセスとかSQLデータベースのリレーションシップをどうやって生データから構築するかって事でしょうか。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 17:47:18.01

グラフ構造の重要性は明らかだが、ヒントンが制限ボルツマンマシンによって既に実現している
というより既にその限界まで明らかになっている
限界は単に組み合わせ爆発であり、コンピューターの主処理構造が一新されない限り解決しない

また、再帰、制御フロー、条件付き反復などの概念は「グラフで表現する」構造ではなく、
「既にグラフ内に存在する」構造であり、単に我々がそれを語るための言葉が未整備なだけと考えている

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 17:53:04.71

>>137
グラフとロジックを結びつけるという感じか

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 18:05:22.70

参考書はこれになるんでしょうか？また別のグラフ理論の方でしょうかね？
https://www.kindaikagaku.co.jp/information/kd0536.htm
グラフ・ネットワークアルゴリズムの基礎
数理とCプログラム
近代科学社
著者浅野孝夫
ページ数 248
サイズ A5
ISBN 978-4-7649-0536-8
https://www.amazon.co.jp/グラフ・ネットワークアルゴリズムの基礎/dp/4764905361

グラフ理論入門―C言語によるプログラムと応用問題 (原理がわかる工学選書)
単行本 – 1999/4/1
佐藤公男 (著), 樋口龍雄 (監修)
単行本: 154ページ
出版社: 日刊工業新聞社 (1999/4/1)
言語: 日本語
ISBN-10: 4526043613
ISBN-13: 978-4526043611
発売日： 1999/4/1
https://www.amazon.co.jp/グラフ理論入門/dp/4526043613

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 18:16:23.39

>>137
いまいちよく分からないのでおさらい
制限付きボルツマンマシンの初心者向けガイド
https://postd.cc/a-beginners-guide-to-restricted-boltzmann-machines/

>>138＞グラフとロジックを結びつける
どのように結びつけるのか？もう少し具体的にお願いします

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 18:25:36.94

>>140
いや、英文からそうとれるというこで
俺が分かるわけではない。
先端の研究者の発言だし、そう分かる人いないのではないかな

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 19:10:34.46

>>140のページ全然初心者向けじゃないような。未だにチンプンカンプンです。

>>141
そうですか。ここのスライドシェアでも見てみます。

(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1539667923/477
477 名前：オーバーテクナナシー 2018/10/21(日) 15:01:19.76 ID:vYvFS4xL
http://www.slideshare.net/mobile/DeepLearningJP2016/dlrelational-inductive-biases-deep-learning-and-graph-networks-104442091
今後AIが人間同様のタスクを解くには、構造表現と深層学習の柔軟性を組み合わせた推論方法が重要だとし、
CNNやRNNより多様な関係性帰納バイアスを反映できるグラフネットワークを定義、
従来の研究をより一般的な枠組みに統合。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 20:38:46.43

>>142
そのグラフってもしかして人間が
うんうん考えて定義するのでは？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 21:08:36.13

[DL輪読会]Relational inductive biases, deep learning, and graph networks
https://www.slideshare.net/DeepLearningJP2016/dlrelational-inductive-biases-deep-learning-and-graph-networks-104442091
17ページ目には“グラフを入力としてグラフを出力する「graph-to-graph」モジュール”って書かれてるけどね

https://image.slidesharecdn.com/180629dlseminarrelationalinductivebias-180706003755/95/dlrelational-inductive-biases-deep-learning-and-graph-networks-17-638.jpg?cb=1530837634
17. • Graph network (GN) Block – グラフを入力としてグラフを出力する「graph-to-graph」モジュール
– 1つのグラフは G = (u, V, E)で表される
• u：グラフ全体のproperty、global attribute（例：重力場）
• V：entityであるnode（ vi ）の集合（例：位置、速度などの属性を有する一つ一つのボール）
• E：relationであるedgeの集合（ek）（例：ボールの間のばねの有無と、ばね定数という属性）
3. Graph networks
https://image.slidesharecdn.com/180629dlseminarrelationalinductivebias-180706003755/95/dlrelational-inductive-biases-deep-learning-and-graph-networks-18-638.jpg?cb=1530837634
18. • GN Blockはuuppddaattee関関数数φφとaaggggrreeggaattiioonn関関数数ρρを有する
– φは各node/edge/global attributeごとに更新を行う関数
– ρは集合を入力とし、集計結果として単一の要素を出力する関数。順序不変で可変長の入力を受け取る必要
3. Graph networks 各ボール間の張力を更新各ボールに働く全張力を集計各ボールの位置・速度などを更新全体の張力の合計(=0)を集計全体の運動エネルギーを集計全体のエネルギーの総和を更新

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/21(日) 22:41:38.29

20年前は夢があったなぁ

136 たけしの万物創世記ロボット・人が作った生命
https://youtu.be/UT4fBHhpQ1U

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/22(月) 00:35:16.83

Eテレ 0:45 超AI入門(再) 創造って何？
シン・ゴジラ監督と考える(1:32)

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/23(火) 02:12:30.38

いったい何があったのやら？

2018年10月22日
https://gatebox.ai/home/

IoT製品の企画・開発を手掛けるGatebox株式会社
（本社：東京都千代田区、代表取締役：武地実）は、
“好きなキャラクターと一緒に暮らせる”世界初のバーチャルホームロボット
「Gatebox」の量産モデル（GTBX-100）について、
配送時期の変更及び販売時期を延期させていただくことをお知らせいたします。

「Gatebox」量産モデル（GTBX-100）の
配送時期変更及び販売延期のお知らせ

https://gatebox.ai/home/

当初、ご予約いただいたお客様へは2018年10月以降の配送とご案内しておりましたが、
全てのお客様にご満足いただけるように更なる品質向上に取り組むため、
配送時期を変更させていただく運びとなりました。
また、現在実施している予約販売に関しても、
配送時期の変更に伴い販売を停止させていただきます。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/23(火) 20:17:25.30

きっと反乱がおきたんだ

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/23(火) 23:37:26.73

なんの反乱やねん？
単純にスマートスピーカーが2万円以下で買えるのに、
gateBOXは15万円の高額で
Web検索やネット注文や家電との連携の利用程度では見劣りするからじゃないか？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/26(金) 04:42:53.36

1987年に手動でディープラーニングをしていた驚異の麻雀ゲームがあった
──アキバ通いのパソコン少年がゲームアーツを創業──
宮路洋一氏にゲームAIの核を聞く【聞き手：三宅陽一郎】

http://news.denfaminicogamer.jp/interview/181024

ゲームAI用語辞典
https://wiki.denfaminicogamer.jp/ai_wiki
歴史
ゲームAIの歴史
概念
特化型人工知能
汎用人工知能
シンボリズム
コネクショニズム
アフォーダンス
技術
分散人工知能
キャラクターAI
エージェント・アーキテクチャー
意思決定アルゴリズム
メタAI
ナビゲーションAI
自律型AI
ナビゲーション・メッシュ
ウェイポイントグラフ
パス検索
環境認識
スクリプテッドAI
ニューラルネットワーク
ディープラーニング
プロシージャル

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/26(金) 04:50:56.22

AlibabaのCNN向けディープラーニングプロセッサの全貌
http://techtarget.itmedia.co.jp/tt/spv/1810/23/news01.html

AI用プロセッサは用途によって実装方法が変わる。
AlibabaがFPGAで開発したディープラーニングプロセッサは、
畳み込みをサポートしており主に画像関係で威力を発揮するだろう。

　近年、人工知能（AI）のタスクの速度を上げる専用チップの利用が流行している。
ニューラルプロセッシングユニットに搭載されるHuaweiのSoC（System on a Chip）「Kirin 970」から
IoTデバイスで機械学習のタスクを実行するGoogleの新しい「Edge TPU」まで、
その例は多岐にわたる。

　Alibabaによると、同社のDLPはスパースな畳み込みと低精度のデータコンピューティングを同時にサポートでき、
柔軟性とユーザーエクスペリエンスの要件を満たすために
カスタマイズしたISA（命令セットアーキテクチャ）を定義したという。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/28(日) 00:44:28.32

Eテレ0:00-1:00 ニッポンのジレンマ
プライバシーのジレンマ

監視と個人データ、レコメンドと主体性

企業側ビッグデータの価値と個人所有のプライベートな価値

データ・ドリブンへ？
主体性がなくなり、AIに操られる社会、
SFの国や社会が訪れる？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/28(日) 01:21:27.50

高校講座　探求学習より

①課題テーマ設定→②調べる課題の探求→③考察まとめ

まず課題をどうやって見つけるのだ？
その課題を誰かが決めるなり決まったとしてロボットが調べるって「ネット検索」か？

「検索」した事からまとめる？って統計して「ランキング化」
それ繰り返しても賢くなりそうにない。

そもそもプログラムの書き換えや編集を主体的にするプログラムってなんだろう？

AIが課題を発見するのも調べたり探求してまとめたり編集なんて出来そうにない。
人工知能プログラムにはどれも難しそう。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/28(日) 08:13:13.36

(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ140 よりご拝借

大先輩yamaguti氏の語信託
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1540612972/1-65

お花畑さんと石頭おじさんによる全脳エミュレートと全脳アーキテクチャの話
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1540612972/67-128

【シミュレータとエミュレータの違い】
シミュレータは外から見た振る舞いを再現するだけなのに対して、エミュレータは中身の動作まで再現する。

【全脳エミュレーションの3段階】
1.【マッピング】特定の時点における特定の脳の精巧で詳細な青写真を作る
2.【シミュレーション】この青写真を使って、これらすべてのニューロンとその接続の電気化学的シミュレーションをリアルタイムに構築する
3.【身体化】シミュレーションを外部環境と接続する

具体的にはコネクトーム(神経回路の地図)を発現させる取り組み
（例）魂が宿る！？ロボットに虫の神経回路を移植して動かすことに成功https://nazology.net/archives/1283

【全脳アーキテクチャ・アプローチ】
「脳全体のアーキテクチャに学び人間のような汎用人工知能を創る(工学)」
ざっくり言うと脳の機能である視覚とか聴覚の機能をグラフィクチップやサウンドチップでパソコンのように組み上げていくもの。

ヒトの大脳皮質の神経細胞の数は１４０億個
この140億個という数は細胞全ての10％程度にすぎず、残り90％はグリア細胞と呼ばれるもので出来ています。
http://web2.chubu-gu.ac.jp/web_labo/mikami/brain/10/index-10.html
＞注意を要するのは、これらの数が大脳皮質の神経細胞の数であり、脳あるいは中枢神経（脳と脊髄）全体の数ではないということです。
＞中枢神経全体の神経細胞の数は１０００億と２０００億の間と推定されます。
https://ja.wikipedia.org/wiki/コネクトーム
＞それらの間に1兆ほどの接続が存在すると考えられている。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/29(月) 06:50:42.42

アンドロイドに心が宿る時、世界の扉が開かれる。

『フューチャーワールド』

それは楽園か、それとも・・

https://youtu.be/8UjTJqj7SAY

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/02(金) 00:03:28.24

脳死状態と人工生命の話

映画『人魚の眠る家』公式サイト
ningyo-movie.jp › ...
東野圭吾原作衝撃と感涙のヒューマンミステリー。
映画『人魚の眠る家』2018年11月16日（金）全国公開.
娘の小学校受験が終わったら離婚する。そう約束した仮面夫婦の二人。
彼等に悲報が届いたのは、面接試験の予行演習の直前だった。
娘がプールで溺れた―。
病院に駆けつけた二人を待っていたのは残酷な現実。
そして医師からは、思いもよらない選択を迫られる。
過酷な運命に苦悩する母親。その愛と狂気は成就するのか―。

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/14(水) 01:00:32.47

読売テレビ　0:59～1:29
にけつッ‼　人工知能　お笑いトークは可能か

NHK総合　2:15～3:50
AI育成　お笑いバトル　千原ジュニア

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/14(水) 01:44:56.03

ソードアート・オンライン・アリシゼーション
https://highwind.org/books/sao/
用語
《アンダーワールド》今回の舞台となる仮想世界の名前。不思議の国のアリスから名付けられた。
《ラース》 “RATH”, 豚のような亀。これも不思議の国のアリスから。
《A.L.I.C.E.》人工高適応型知的自律存在、”Artificial Intelligence Labile Cyberneted Existence”（アーティフィシャル・レイビル・インテリジェント・サイバネーテッド・イグジスタンス）の略。
《プロジェクト・アリシゼーション》 “Project Alicization”, 短くまとめてアリス化とも言う。
《フラクトライト》 “Fluctuation Light”, フラクチュエーション・ライトの略。

脳神経学者が解き明かす「不思議の国のアリス」に隠された脳に関する5つの事実　カラパイア
https://www.excite.co.jp/news/article/Karapaia_52186267/

1世紀半もの長い間、キャロルの書いたアリスの物語は映画、絵画、バレエにいたるまで、数多くの作品に影響を与えてきた。
しかし、この作品が人間の” 脳” に関する理解を描いていることはあまり知られていない。

記憶、言語、意識など、我々が脳の不思議の国の地図を作成する技術を手に入れるよりもずっと前に、
キャロルは遊び心に溢れた思考実験によってその輪郭を描き出していたのだ。

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/14(水) 03:33:15.31

千原ジュニアさんの弟子の大喜利AIスゴいですね。面白かった。

お題「お前宇宙人だろ、なぜ？」

千原エンジニア「コメカミかざして改札通ってる」

写真大喜利　さるの写真に添える言葉は？
千原エンジニア「見ざる聞かざる何でござる？」
タヌキの写真
千原エンジニア「多ぬき」

投稿大賞
料理中に居眠り　中岡亭おもしろの助「ラム肉を数えてた」
新しい相撲の決め手は？みちょぱ「メイク落とし」
法律事務所のサービス？大久保パコ代「印鑑をティッシュで拭いてくれる

全く怖くないホラー映画、その理由とは？
「字幕がポップ体」「字幕が5秒遅れ」
「監督のいいよいいよが入ってる」
「せーの！て聞こえてくる」
「死霊の♥」
「全てにおいて腰が低い」
「霊のなまりがキツイ」
「全部一人でやってる」

第１回お笑い大喜利AI『千原エンジニア』優勝　

次回、11月17日(土)夜11:45～BSプレミアム

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/14(水) 04:38:23.59

プログラミング言語実態調査 2018
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00501/110600001/
プログラミング言語の人気ランキング、独自調査で解明

1位は「C/C++」で、回答者1000人中326人が使っていた。
第2位は「JavaScript」（312人）
第3位は「C＃」（231人）
4位は「Java」（228人）業務システム開発に利用される定番言語だ。

AI関連システムの開発言語として注目されている「Python」は5位（222人
6位に「HTML/CSS」
7.VisualBasic (.NET以外)
8.PHP
9.VB.NET
10.Ruby

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/14(水) 09:19:14.00

>>153
動物や人間は遺伝子で最初から反射や本能みたいな物が入っていて
始めにそれが動き出すから、AIもそういうのを入れればいいのでは。
教わって賢くなれるためには最低どんな反射や本能があればいいかだと思う。

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/14(水) 13:38:35.21

>>161
SAO アリシゼーションはまさにその考え方で、
プレーンな初期脳に幼児の魂をコピーして、リアルな仮想世界で育てるボトムアップ型の汎用人工知能計画。

現在の汎用人工知能計画は　出来上がりのハードウェアーに
大人の脳をコピーしようとか、ソフトウェアをインストールするトップダウン型で上手く進んでいないからだ。

大人の魂をコピーしても精神が破綻するとアニメでは描写されているが、
マインドアップロードも同じ問題が有るし、そんな技術がまだ無いので実際はどうかわからない。

ロボット開発では幼児の感情的モデルや好奇心を再現しようとする研究がトレンドとしてあるみたいだし、
不思議の国のアリスのあり得ない世界のごっこ遊びが脳の成長と認識力拡大に欠かせない。

言葉と視覚を得たAI でボケる大喜利はごっこ遊びのシミュレーションとして非常に面白いアプローチだろう。
人間兵器を作るにも汎用人工知能もプレーンな状態からが育てるには都合が良いのだろうとは思う。

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/14(水) 14:50:37.74

ディープラーニングのトレーニングで、画像の拡大縮小、回転と重ね合わせを駆使するが、これは、スーパーファミコンから実装された。
空間認識には3Dポリゴンが必須なので、
必要な環境とするなら、ゲーム機戦争黄金時代
ドリームキャスト、サターン、64、あたりの機能で整う。
ドリキャスの人面魚育成『シーマン』
サターンのロボットバトル『電脳戦記バーチャロン』
Nintendo64のギジンアドベンチャー『ワンダープロジェクトJ2』
ゲームキューブの不思議生物『ピクミン』

大喜利AI のようにインプットをビジュアルメモリやゲームボーイアドバンス等の携帯端末との連携も出来そうだし。
これらを組む会わせれば、アンダーワールドが作れそうなんだけどね。

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/15(木) 22:35:01.41

Eテレ22:00～23:00 人間ってナンだ？超AI 入門　『恋愛』

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/17(土) 14:16:03.28

【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）

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/20(火) 11:37:11.23

10年以上前になる、ゲームキューブの人工知能AI マリオやっと見つけた。
64モデル1体700ポリゴンのマリオ128人がAIで個別に動き回り、
128個以上の箱や他のマリオを認識して掴んだり押したり、
それぞれの衝突判定を処理、背景及びライティングと重力の物理演算もこなして、
処理メーターが3分の1で安定するという驚きが登場当時には有りました。

【GC発表会】スーパーマリオ128
2007/6/5 投稿
http://sp.nicovideo.jp/watch/sm404928

ゲームキューブの初お披露目の時に公開されたデモです。
解説は宮本茂さんです。

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/21(水) 00:03:22.51

映画『人魚の眠る家』見てきました。

ヤバいよ、最初から最後まで涙が止まらなかった。

こんなの見たら、魂なんて造れっこないし、
作っちゃいけないんじゃないかと思えてくる。

超感動した泣ける映画でした。

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/21(水) 21:10:08.56

>>167
その映画ってノンフィクションなの？
フィクションだったら魂の動きが作れたってことだと思うぞ。

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/24(土) 03:38:56.36

>>168＞フィクションだったら魂の動きが作れたってことだと思うぞ。

"魂の動き"とはどのようなもののことでしょうか？
創作小説としての文章表現になるのでしょうか？
映画作品としての映像表現になるのでしょうか？

すみません。原作を読んでおりません。
以下のレビューサイトでは、フィクションのようです。

シネマアートオンライン　映画『人魚の眠る家』
http://cinema.u-cs.jp/movie-info/ningyo-review/

＞最先端の科学を舞台にしながら人類有史上もっともデリケートな尊厳死問題を扱うフィクション。

一部ネタばれになるかもしれませんが、
脳死状態で手足の筋肉を動かすのはリハビリとして効果があると思いますけど。
脳のリハビリが可能かどうかは不明ですね。

劇中の人物が少女の目を閉じたまま手を挙げる様子を見て恐怖におののき逃げ出すシーンがありますが。

これは、事前に少女に関する情報が不可欠になりますよね。
何処にでもいる小学生に目をつむって手を動かされても全然怖くないですし。
動かないはずと思い込みがあるからこそ人形が勝手に動くと怖い。
では、ロボットやアンドロイドはどうなんだろう？不気味の谷には人によって開きがありそうです。

私が不可能と感じるのは、死に目に立つとか虫の知らせとか、心霊写真や心霊動画現象ですね。
いづれ3DCGでリアルに再現されても、画面の中だけでは、自我や魂は世間に認められることはないと感じました。

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/24(土) 04:11:52.36

この映画を見て、いまひとつ気になっていることが有ります。

記憶というのはビデオのようではなく単なる断片として蓄えられていて、
記憶自体には過去も未来もないと言う事らしいですね。

耳の近くに存在する時間と空間を管理する部分と紐付けられて過去の思い出になるそうですが、
恐怖に感じるとか、トラウマだとかは過去時間と結びついているから怖いのだと思っていましたが、
夢の中で有り得ないものに出くわしても怖かったり、怪談を聞いても怖いのは不思議です。
聞いたり想像した瞬間に時間と空間情報が紐付けられてしまうからなんでしょうかね？

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/26(月) 01:01:55.73

Eテレ 0:45-1:32 人間ってナンだ？『超AI入門(再)』医療で活躍するAI最前線
診断するってナンだ？ガンの克服へ向けて

教師データとしてのDNAスニップの論文データ検索の難しさ。
単語意味と繋がりをセマンティックネットワークで。

画像診断と事前問診で待ち時間短縮と医師の時間有効活用。

**早く死ねっ!! 糞悪党どもっ!!** · 2018/11/26(月) 12:45:25.44

【あまりにもしつこいので盗聴盗撮つきまとい嫌がらせ犯罪者の実名と住所を晒す】
★変態脱糞老女・清水婆婆の連絡先：東京都葛飾区青戸６－２３－１９
★食糞変態プレイ愛好家・井口千明の連絡先：東京都葛飾区青戸６－２３－１７
★食糞ソムリエ協会名誉協会長・高添沼田の連絡先：東京都葛飾区青戸６－２６－６

◎青戸6丁目住民一同は超変態プレイ愛好家食糞不倫バカップルを断固糾弾しますっ!!◎
盗聴盗撮つきまとい嫌がらせ犯罪者／食糞スカトロ協会名誉協会長・宇野壽倫（東京都葛飾区青戸6－23－21ハイツニュー青戸202）

★★【盗聴盗撮つきまとい嫌がらせ犯罪者／食糞変態プレイ愛好家井口千明（東京都葛飾区青戸6－23－17）の激白】★★
㊙井口千明は黒人の超極太巨根チンポウを目の当たりにして完全に自信を喪失し鬱病になった模様㊙　　

☆食糞ソムリエ・高添沼田の親父☆ ＆☆変態メス豚家畜／変態脱糞老女・清水婆婆☆の超変態不倫バカップル
　　東京都葛飾区青戸6－26－6 　　　　　東京都葛飾区青戸6－23－19

盗聴盗撮つきまとい嫌がらせ犯罪者／食糞ソムリエ・高添沼田の親父の愛人変態メス豚家畜清水婆婆（青戸6－23－19）の
五十路後半強制脱糞
http://img.erogazou-pinkline.com/img/2169/scatology_anal_injection-2169-027.jpg

⊂⌒ヽ　　　　　　　　　　　 γ⌒⊃
　　＼＼　　彡 ⌒ ミ　　／／
　　　＼＼_<(ﾟ)д(ﾟ)>_.／／　　食糞ソムリエ・高添沼田の親父どえーす　一家そろって低学歴どえーす　孫も例外なく阿呆どえーす
　　　　＼　＼_∩_／　／　　　東京都葛飾区青戸6－26－6に住んどりマッスル
　　　／（　　(::)(::)　　）＼　　　盗聴盗撮つきまとい嫌がらせの犯罪をしておりマッスル
　　 ⊂_／ヽ＿,*､＿ノ＼_⊃ 　　　　　くれぐれも警察に密告しないでくらはい　お願いしまふ
￣][￣￣]　　　　　　 [￣￣][￣
￣￣][￣]　　　　　　 [￣][￣￣
￣][￣￣]　　　　　　 [￣￣][￣
￣￣][￣]　　　　　　 [￣][￣￣
￣][￣￣]　　　　　　 [￣￣][￣
"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~"~

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/27(火) 03:54:34.51

頭のおかしなグロテスクな画像にご注意下さいませ。
このスレの意味合いで申し上げますと、
天に唾吐く行為であり自分自身に降りかかるのです。
全ては自己責任であり、世の中は鏡写しのこと、現世うつつの世。
神様としての相手は自分自身にあり、御神体はミラーです。

あの世や鏡の世界に身体性はなく、
ソコには魂の実体もありませんが、仕組みの本質が魂として存在するだけなのです。

WebページのHTMLで書かれたものとして、
〈Div id=space〉〈/Div〉
の間に何も存在しなくても、
javascriptの仕組みでプログラムが書かれていれば、
ブラウザで実体として認識されるものが間違いなく存在するのです。

しかも、それは動作中だけの命なのです。
死んでしまってブラウザが仕組みを機能出来なくなれば、
実体は消え去りスペースには何も存在しなくなってしまいます。

千年万年後にパソコンを発掘しても仕組みが起動できないなら、存在しないのと同じですが、仕組み自体は確かに存在していたということになります。

**オーバーテクナナシー** · 2018/11/28(水) 01:20:59.46

Nスペ(再)0:40-1:40 百年時代　延命か？自然な死か？
本人の意志と家族の延命中止の選択
命の終わりとどう向き合うのか

1:45-2:47 ABC アンダーザドーム

1:55-2:25 関テレ　イングレス　6話

3:00-3:30 MBS 幼女戦記

3:30-4:00 MBS 転生したらスライムだった件

**オーバーテクナナシー** · 2018/12/01(土) 20:31:17.60

BS日テレ　の特番　19:00-0:00
～アイは世界を繋ぐ～
#アイを繋げ
ヴァーチャルユーチューバ～キズナアイvsアンドロイド　アオイエリカ

**オーバーテクナナシー** · 2018/12/03(月) 01:34:31.17

Eテレ　超AI 入門(再)人間ってナンだ？「暮らす」
IoT住宅と五感情報

視覚と聴覚は"波"なのでディープラーニング有用
味覚の９割は嗅覚で"化学"センサーなのでディープラーニング難しい
触角は"圧力"センサーなのでディープラーニング有用

人間は鼻と口、味覚と嗅覚は生物として重要

次回12/10(木)22:00「味わう」(再)

**オーバーテクナナシー** · 2018/12/07(金) 01:15:42.62

Eテレ　0:30-1:15　又吉直樹のヘウレーカ！(再)「誰だっけ？をなくす！？」

海馬ー比較的最近の短期間記憶、誰々の記憶及び声の記憶
ジェニファー細胞　
ピアノの鍵盤組み合わせのように、単独ではなく十分な数の細胞活動

情動と一緒の方が覚えやすい。
場所の記憶は人によって違う、自分とは体験？

記憶の操作法カールダイセン　オプトジェネティクス光遺伝学

狙った神経細胞を光で活動させる。記憶の思いだし。

2016年　アルツハイマーマウスの記憶を呼び覚ます。

記憶を消す＝神経細胞を殺す　トラウマ解消へ？
記憶を作る＝情動と結び付ける
マウスで情動との書き換えには成功してる。

全て記憶を呼び覚ます未来も？
ステータスMAX達成で飽きる。

次回水曜22:00『錯覚』

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/10(木) 22:03:24.10

NHK　Eテレ　22:00-22:45 人間ってナンだ？超AI入門シーズン2　全12回

第一回　「会話する」

ゲスト　加藤綾子　坪井一菜　金田隆志

VTR出演　ヨシュア･ペンジオ　ヤン･ルカン

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/10(木) 23:18:11.62

2018年11月中国AIアナウンサー、徳井声AI、早口AI会話対応電話りんな(第三世代目共感モデル)友達のような会話を目指す。新話題提供、質問想定、発言肯定、聴き手に回り、挨拶返事。シークエンスtoシークエンス文脈解釈AI、
相手の意図判断AI＋返答を生成するAI、過去の会話データベース検索AI
RNN(リカレントニューラルネットワーク)
意味のまとまり、単語➡文➡文脈
エンドオブセンテンスでシークエンス
PC上結局は"長い数字の羅列"
抑揚、感情表現を音声合成のディープラーニングでリアルに。
本当の意味理解と中国語の部屋
ノームチョムスキー　文法○意味不明
Cololess green ideas sleep furiously 無色の緑の考えが猛烈に眠る
矛盾が解るのは知覚と連動してる
1階　環境レイヤー具体的な体験
2階　言葉レイヤー
犬という言葉を聞いてイメージを造り出す能力
シニフィアン(言葉、意味するもの)シニフィエ(概念、意味されるもの)
世界を認識して経験させる必要、意味理解へのアプローチ　text to image ドローイングボット
画像から文章<=>文章から画像
人間同等の概念獲得へ
脳でもコンピューターでも電気信号のやりとりの集まり。複雑だけど物理法則に則った機械が作れないはずがない。
四季(春夏秋冬)言葉の定義
人を超える意味理解は5～10年(松尾豊)
次回「感じる」

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 00:16:13.87

>>178
> NHK　Eテレ　22:00-22:45 人間ってナンだ？超AI入門シーズン2　全12回
>
> 第一回　「会話する」
>
> ゲスト　加藤綾子　坪井一菜　金田隆志
>
> VTR出演　ヨシュア･ペンジオ　ヤン･ルカン

再放送　本日30分後　0:45-1:30

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 01:07:49.66

色々変な事を考えないで、こんな風な自我や魂があったらいいな
と思うのをプログラムで作ったらできないんだろうか。
こんな風というのは、色々な人力シミュレーションのサンプルが
文学作品で無茶苦茶たくさんあると思う。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 12:29:44.70

>>181
まとめると、

> 文学作品で無茶苦茶たくさんある色々な人力シミュレーションのサンプル風の自我や魂があったら良いなと思うのをプログラムで作ったらできないんだろうか？

つまり、アニメのキャラクターやドラマの登場人物をプログラムで作るということだと思います。

こちらのスレは初心者、素人、文系、お子様、歓迎であるとの触れ込みです。そのため、

すみません私は、素人のプログラム初心者なので、
そのあまりにも抽象的な、有ったら良いな魂や、
こんなこと良いな出来たら良いな自我と言うのが
プログラムコードから離れ過ぎていると感じます。
といっても仕方がないので、少しずつでも、このスレを見ている何処かの誰かのヒントにでもなればと思って書きます。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 12:45:14.95

キャラクター制作について必要な要素は何ですか？リストアップしてください。
プログラムの仕様書のようなものが必要です。

最低限必要なプログラムのクラスやライブラリーは何か分かりません。

具体的なイメージをスレの住民で共有しないと齟齬が生じるでしょう。なので一般的国民アイドルか人気アニメキャラクターが選択肢になると思います。
ここで、実写のドラマやアイドルを目指しても良いのでしょうが、中国アナウンサーのようなプログラムはレベルが高すぎます。
アニメは簡略化された個性を表現してあるものなので、取り敢えずは鉄腕アトムとかドラえもん等を目指して頑張ってみることになるのでしょうか？さらにレベルを落とすなら、
スーパーファミコンのファイナルファンタジーVのドット絵キャラクター辺りになるかもしれませんね。
不特定多数の閲覧者に見せる為には、何が要りますか？
文章や文字と画像や音声がいるでしょう。
文章管理プログラムと画像プログラムと音声プログラムを別々に作らなければならないと思います。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:14:38.67

プログラムは素人なので間違っているかもしれませんが、基本的には

1.変数や配列の定義
2.メソッド計算過程の定義
3.If条件分岐
4.forループ繰り返しの定義
5.組み合わせたクラスやライブラリーの定義

などでプログラムを組み上げていくことになると思います。
昨今の人工知能で話題になったディープラーニングは記憶と学習の仕組みを関数化したものだと思っています。
機械学習の基本は入力xと出力yの入出力関数y=f(x)を決定していくものです。
入力xと出力yを沢山与えてf(x)を定義することによって、未知のxを入力すれば予測値yが導かれるというものです。
では、とりあえずドラえもんはどのようなキャラクターですか？
のび太か誰かに「ドラえも～ん」って呼ばれたら
「なに、なに、どうしたんだい？」等と応答しないと行けませんね？
まずチャットBotの人工無能プログラムが土台になりそうですよね？
その先はどうでしょう？現実空間に身体ロボットや声が必要ですか？今はいらないですね。
文字の入出力のみでキャラクターを演じるチャットBotのプログラミングを頑張りましょうという結論になると思います。
前スレで簡易なチャットBot人工無能おじさんがJavaスクリプトで有りますので参考にしてください。
あなたも是非ともチャレンジしてください。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:24:32.36

どんな処理をするのかをはっきりさせるための仕様書が無いと
どうプログラムを作るのかが決められないと思う。
自我や魂の動きをするプログラムを作るなら、
作りたいと思う自我や魂の仕様が必要。
色々な仕様の自我や魂が色々な仕様の社会環境の中でどう動くかを
人力でシミュレーションしたみたいなものが小説やアニメだと思う。
だから小説やアニメを色々参考にすれば自我や魂の仕様を決めやすいと思う。
プログラムを作るための仕様書だから、数字や計算式にできやすいように
科学や技術で使う言葉や計算式で書けている必要がある。
そのためには実験心理学や情報理論みたいな物を勉強して
それで使われている考え方や技術を応用する必要があると思う。
生物学関係のも必要かもしれない。
良く知らんけどPCゲームはそう言う事もやって開発してるんじゃないだろうか。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:27:37.38

まず、
入力x＝「おーい、ドラえも～ん」
で
出力y＝「なに、なに、どうしたんだい？」
を
f(x)で定義できるプログラムをここのスレに書いてみて下さい。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:38:50.92

読んだ事は無いけれど、ヘレンケラー物語を参考にできないだろうか。
ヘレンケラーは目も耳も使えなかったけれど話す事はできたらしいので
文字だけの入出力に近いと思う。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:45:03.78

初歩のJavaスクリプトしか分かりませんので簡単に書くと

var x = "" ;　//変数の初期値は空っぽ

var y = "" ;　//変数の初期値は空っぽ

function　Doraemon( x ) {

If( x= "ドラえもん" ){ //もしも入力が一致したら
y = "なんだい？" ;　//代入します。
}

return y ;　//入力された値を返します。

}

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:47:20.89

f doraemon(x)
t=parse(x)
if(t.find(S)≒T)
if(t.find(V)≒T)
if(t.find(O)≒T)
y=reply(estimation(t))
output(y)

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:47:22.51

こんなことをやるプログラムに
ドラえもんもヘレン・ケラーもへったくれもありませんよ。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:49:50.10

>>189

> y=reply(estimation(t))

このestimation(t)はどういう処理か教えて下さい。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:51:12.44

>>190
そう思う。成長できない反射だけの自我や魂になると思う。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:54:03.98

プログラムの仕様に精神科状態を持つというのを入れるべき。
精神状態が入力で変わって、精神状態が変わると
同じ入力でも出力が違うようになる。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:56:45.17

>>192
では、これを、どうやって応用して行くと
ドラえもんのキャラクターに近づくのでしょうか？
コンピュータがやってる計算はたいした違いないよ。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 13:57:58.54

>>193

> 精神科状態を持つ

どういう処理プログラムか
functionで書いて下さい。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 14:01:44.49

>>195
プログラムじゃなくてもコメントにあるような言葉や文章でも良いよ。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 14:04:06.60

>>194
精神状態関係無いプログラムと精神状態が変わったり成長したりするプログラムは
計算が違うんじゃないだろうか。
ドラえもんの漫画を良く読んでどういう入力の時にどういう風に精神が変わるか
とか精神がどういうときにどういう出力を出すかを調べる必要があると思う。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 14:07:07.32

>>189

> f doraemon(x)//関数ドラえもんの定義
> t=parse(x)//様々な入力値をテキストに一般化
> if(t.find(S)≒T)//会話データベースから主語を検索してヒットするか？
> if(t.find(V)≒T)//会話データベースから動詞を検索してヒットするか？
> if(t.find(O)≒T)//会話データベースから目的語を検索してヒットするか？
> y=reply(estimation(t))//結論結果を編集して出力変数に代入
> output(y)//出力する

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 14:11:21.45

>>196
心理学とか知らないのでわからないけど、
例えば意識レベルとか怖いとか嬉しいとかきもちいいとかが
数字で入れられるようになっているとできそうに思う。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 14:13:27.17

>>197
では、とりあえずドラえもんの喜怒哀楽の4パターンを書いて下さい。

喜「テストで満天取ったんだ」「すごいよのび太くん」
怒「また零点なんだ」「もっとがんばろよ」
哀「えーん、ジャイアンが、」「うんうん、わかったわかった」
楽「何処いくの？」「ミーチャンとデートなんだ」

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 14:19:37.73

>>200
喜怒哀楽には文字が入るんじゃなくて数字が入れられるようになっていて
入力や考え事で数字が変わるんじゃないだろうか。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 14:20:21.73

>>199
ギャンブルのルーレット台やアナログ時計の針の様に変動するので
sinかコサイン関数で数値化は出来るよ
文字盤やポケットに相当する心理を定義する方法次第。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 14:22:22.79

>>201

> >>200
> 喜怒哀楽には文字が入るんじゃなくて数字が入れられるようになっていて
> 入力や考え事で数字が変わるんじゃないだろうか。

一般化するにはベクトル変換する事だと思います。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 14:34:42.19

私は今日はこれから用事があるので、失礼します。
皆様、適当にお楽しみ下さい。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 14:43:13.51

喜怒哀楽だけで足りるんだろうか？　=> 心理学詳しい人

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 20:08:25.77

評価関数estimation(x)

Consciousness意識＝
自然数e^iπ＝意識cosπ × 無意識i sinπ

感情Emotion＝心理Mentality × 意識Consciousness^2

E=MC^2

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/14(月) 20:40:56.22

>>206
猫でもわかる説明よろ

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/15(火) 01:22:26.63

とりあえず円の公式じゃないか

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/15(火) 01:36:49.40

>>207
とりあえず、例えば、仮に定義してみただけって感じなので。
円内の針の動きに相当する、
意識や無意識は、まだまだ先の拡張だろうから、
ルーレットやストップウォッチの様にランダムで良いよ。
心理メンタリティー関数も謎。

それよりは、まず、>>189に聞いて欲しい。

評価関数estimation(x)の中身が書いてないから。

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/15(火) 01:53:25.11

表面上に現れる意識ってのは、自覚のある意識と自覚の無い無意識が相まって表出するのではないかという事の関数で。

感情はエネルギーだと思うのね。
で、メンタルって重みのある係数でメンタルが低いと感情も低いでしょ？
意識高い系でメンタルが大きいと感情も熱そうじやん？
意識で感情のコントロールも出来るわけだから、
その意識の度合いを２乗することによって感情の激しさを表現する仕組みかな？

**オーバーテクナナシー** · 2019/01/15(火) 02:13:28.02

おれ少なくとも今猫以下