(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ110
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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。
★ 関連スレ(特化した話はこちらで)
(AI) 技術的特異点と政治・経済・社会 (BI)
https://goo☆.gl/riKAbq
(情報科学) 技術的特異点と科学・技術 (ナノテク)
https://goo☆.gl/RqNDAU
★関連書籍・リンク・テンプレ集(必見)
https://goo☆.gl/Puha9e
※前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ108(実質109)
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1516401999/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ107(実質108)
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1516413764/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ106(実質107)
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1515491512/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ106(本当の106)
http://itest.5ch.net/rio2016/test/read.cgi/future/1515484357 >情報の流通量が人の処理速度をはるかに超えて、
>「正しいっぽいもの」さえ飽和している状況での、
>生存戦略としての「入力と出力のプロトコル」を考えてみたんだけど、
>最適解としては「できるだけいい人でいる」ということなんじゃないかなと、
>わりと真剣に思う。
https://twitter.com/tarareba722/status/963433314861293569 >ブロックチェーンを学べるプログラミングスクールに高2の子がいて驚いた。
>放課後にプログラミングの勉強して、
>こんな若い頃からブロックチェーンについて考えてる。
>『こりゃ勝てねーな』って思いました。学びがアップデートされてます。
https://twitter.com/dxxb1212/status/962099685996417024 【今後10年間のうちに確実視されているもの】
・ブロックチェーン技術の普及
・宇宙産業の民間参入の拡大
・スマートスピーカー普及による音声コンテンツの重要増加
・情報格差の拡大による貧富の差のさらなる拡大
https://twitter.com/Daydream_Pro/status/962317283170295808 https://www.youtube.com/watch?v=sJ-XLfYlLQA
この動画で料理から片づけを行う腕だけ料理ロボットが今年発売になるとか
言ってるけど、どれだけの性能になるのかな?
なんか料理上手い人の腕の動きをなぞられたとか言ってるけれど
それって目の前のモノが何か分からない人工知能無しの機械ってことになる
単純に煮物をかき混ぜたり、ハンバーグをひっくり返したりは出来るかもしれないが
煮物の底にダマが出来てたり、ハンバーグに焦げがあった場合対処できるか不明
値段も7万ドルとか1000万弱で買える機械でやることだから
期待する機能が入っていることは無いだろう
人間がモノの配置とかに気を使ってやっと障害なく料理ができるかなって程度かも
これだけに一任してそばを打たせたり、魚を捌かせたりできるなら凄いけど >>515
多分きまった配置に材料や道具を置いて
あとは記録した腕の記録をなぞらせるだけの代物だと思う そのロボットたちは、人間の仕事を「奪わなかった」──従業員を失業から救った「協働する機械」の話
https://wired.jp/2018/02/14/the-tale-of-the-painting-robot/
ロボットが人間の職を奪う──。テクノロジーの進化や仕事の効率化について語るとき、こうした懸念はつきものだ。
だが、カリフォルニア州のある塗装工場ではその逆の現象が起きた。これは、すべての従業員を失業から救った3体のロボットの話である。
タクシー不足の地点、AIが割り出す 15日から実施へ
https://www.asahi.com/sp/articles/ASL2F4GXKL2FULFA011.html 仮想オブジェクトの重さや動きをシミュレートし、重量に応じて変化するVRコントローラアクセサリ「Nyoibo」
http://shiropen.com/2018/02/13/32376 >>516
まるでエクセルマクロの台所版だな
セルに置く数字が狂うと全てくるってしまう
エクセルなら所詮計算データだけど 台所なら食材が無駄になってしまう
場合によっては調理器具とか台所そのものが破損する恐れも
これって魚を捌いたりできないだろ
障害物が認識できなさそうだし
魚を切るにしても骨があってもお構いなしに切れば潰れてしまうだろうし 今のAI技術では…画像認識を駆使しても
料理させるのはかなり難しい気がする
いや認識はさほど問題ではないかもしれない
人間のような冷感温感圧迫感触感のある手と腕を作る技術はないだろうし
乱雑に散らばったモノを掴む技術は途上だし
目と触感を合わせてマルチモーダルに判断する技術もまだ完成ではない… >人間のような冷感温感圧迫感触感のある手と腕
全部センサーそのものはあるな あなたをアップグレードするための「12の哲学最新ワード」教えます
効果的な利他主義ってわかりますか?
http://gendai.ismedia.jp/articles/-/54370 博報堂、イノベーションを誘発する独自プログラム「Future Scenario Mapping」
https://japan.cnet.com/article/35097263/ 博報堂いいなぁ
意識高い
電通はイノベーション関連はパッとしなかった 博報堂コンサルティング、新しいビジネスアイデアをクラウド上で創出する ”Innovation Cloud” サービス開始
http://www.hakuhodo.co.jp/archives/newsrelease/19129 1人の天才が一見して難しいこのパズルを鮮やかに組み立てることになるだろうね。モーツァルトが作曲し、ピカソが絵を描くように。 【注目プレスリリース】量子コンピュータの新たな設計指針 〜カムチャッカ半島産の鉱物の中に量子ビットを発見〜 / 東京理科大学
https://research-er.jp/articles/view/67872 おれが世界最強になった戦術を教えてやる。
武器。
科学実験をしながら戦う武器でなければ、戦う意味なし。
科学実験をしながら戦う武器がなければ、ひたすら逃げつづけろ。 ここ数年のGoogleは専門性に特化した内容が多いな
GmailやGoogleMAPみたいなユーザーに分かりやすい内容から離れてるわ
AIファーストに舵を切った時点でそう言う事だとは感じたけどさ ここまで言うんだから相当だろうな
【AI】GoogleのCEOサンダー・ピチャイ氏、「AIは電気や火よりも重要」
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1516496314/ おれがたった一人で世界を征服するまで戦いつづけた結果、できた科学成果をもって戦ってるやつらにも、
勝てるやつらが、
今、世界を支配している世界征服者の数万人の隠術者だろう? 基本叩きたいやつしか集まらんから当然だろう… 未来技術板の連中が出張するならともかくとして 電気なければ動かないってwww
論理的にそのままの意味ではあるがw >>548
5年前の自動運転関連スレと全く同じ。
あの当時、自動運転?妄想ヌカしているんじゃねぇ!100年掛かるわw
な〜んて投稿でスレが充満していた。 >>544
データサイエンティストさえも、
グーグルやアマゾンなど中核企業の中の人だけ居れば事足りてしまいそうだな。 >実際グーグルは、Cloud AutoMLを
>今後、自然言語処理や機械翻訳にも対応させる計画を明らかにしている。
自動翻訳の精度が更にUPしそうだね。 >>540
IT土方ならぬ、データ土方が生まれそうだな
近い将来、ナリッジモデラーみたいな職業が流行ると予想していたが、GoogleのAutoMLに関する発表でことごとく外れたw 分かってると思うがトレンド作れんと宝の持ち腐れになるから要注意ね 「データサイエンティストがいらなくなる」じゃなくて「データサイエンティストを必要とした最適化作業を部分的に自動化」って位の期待値でお願いします>Cloud AutoML
https://twitter.com/kazunori_279/status/963578832967159809
それと、まずはPoCでもお遊びでも、MLを試せる人のすそ野を10X、100Xにできることのインパクトは大きいと思う。試してみて「これ行けるかも!」って分かったら実開発は専門家に依頼すればいい。
https://twitter.com/kazunori_279/status/963582297978044418
「この問題はMLで解けるか?」って悩む一方で、「このMLってこの問題解けるんじゃない?」って発見できることのインパクトは大きいと思う。
https://twitter.com/kazunori_279/status/963583031499018241
まさにこれ。AutoMLは機械学習エンジニアであれデータサイエンティストであれ、人間をモデルやネットワークの試行錯誤・パラメータチューニング・API化といった泥臭い仕事から解放するもの。
泥臭い仕事から解放されて出来た時間を、人間はもっとクリエイティブなことのために用いるべきだと思います
https://twitter.com/TJO_datasci/status/963588422274138113 >>545
AI技術でトップをひた走るGoogle、更にその頂点に立つCEOがこれだけAIの重要性を強調しても何も響かないならコイツラは死んだも同然。 本当の頂点はAlphabet社のラリーペイジだけどな 中露、サイバー攻撃にAI活用 北朝鮮も能力獲得か 手口を学習、標的選定も
元在日米軍司令部サイバーセキュリティー長が証言
http://www.sankei.com/world/news/180214/wor1802140003-n2.html 京大博士が作った謎のスライド「猫でもわかる 宇宙の秘密」
が内容難しいのにわかりやすくてすごい
https://togetter.com/li/1198972 >>567
URLだけは見ない
タイトル付けてくれ 【注目プレスリリース】プラズマ損失の直前予知を可能にする新発見 −突然発生する火山噴火や集中豪雨、社会変動を予知する研究にも貢献ー / 核融合科学研究所
https://research-er.jp/articles/view/67882 平昌で転倒した戸塚選手が使ったCTって何列か分かる?
オリンピックだと国の威信が掛かってるし
最新鋭の医療機器とかでチェックするのかな? >>576
オリンピックってその国の威信をかけてるしスポーツのレベルも最高レベル
莫大なお金が動くから脳をはじめ人の分析や競技の研究など行われてる
ドーピング調査とかピコオーダー(ここ数年の技術は凄い!)ですら検出できる方法が導入されてる
スポーツそのものには興味ないけどこういった観点から見るとおもしろい
韓国はハイテクで売ってる国だし、映像もドローンなどいろいろあるし単純に見ていても面白い
Intelのあれもなかなかだった、知ってたら実際に見に行きたかったかも >>577
それは、パラリンピックの方じゃないかな >>579
サイボーグありになったら
パラリンピックのが人気になるかもな スピードスケートで自分が気に入らないのは
未だに斜め後ろに蹴って斜め前に進むものしか出来ていない事だな
これが100%前に進めるようにブレードの摩擦を機械的に調節できるようになれば
更に2割くらいスピードアップしそうなもんだがなあw
とりあえず陸上のインラインのローラースケートで誰か作らないかねえ
蹴った力を最適な所まで転がして生かしてからガチッと止まって
後ろに蹴る力に集中できるって構造の奴
これが出来たら、次は氷の上を滑る奴を開発する >>581
斜めに蹴る方が、後ろに蹴るよりもスピードが出るんだよ。
ブレードが推進力が働く方向に尖っているので、ブレードが滑って
しまうことによる推進力のロスはない。
インラインスケート面白いから、買って試してみるといいよ。
俺も別にやってるわけじゃないから知らなかったけど、今は
インラインスケートでもスラップするやつがあるんだなぁ。 >>582
AIの勉強をする必要はない。AIが向こうからやってきてくれるから。
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180214-00000056-zdn_ep-sci
データサイエンティストは不要?グーグルCloud AIの脅威
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00155/021300001/
確かに雇用は増えるだろうが、新しい仕事の寿命は短いと思う。
人間は技能技術を短期間で習得できない。
モノになるまで10年は掛かる。 >>583
いやそういう意味では無くて
やっぱり進行方向としては
斜め 逆斜め 斜め 逆斜め
の組み合わせでしょ
これを両足とも平行に出来ないかな?って意味で >>578
へぇ、そういうのは面白そうだなぁ
フィギュアとかクルクル回ってるだけで何がいいのかさっぱりわからん >>586
>ARMが新AIプロセッサ「ARM Machine Learning」を発表、クラウドなしで端末による機械学習処理が可能に
この流れが想定以上に早いわ
機械学習なんてバカみたいに回さないと全く使い物にならんから、モバイルなんて当分先と思ってたのに クラウドを介さずエッジ側だけで処理しちゃうのか。
端末さえ有ればオフラインで自動翻訳が出来ちゃうね。 あぁlそうか機械学習もどんどん最適化されてコスト下がってきてるからこんなことも出来るように鳴ったのか
しかし、早いなぁ
2045年まで持つだろうか??? >>592
そりゃ持ち主の行動パターンだろう
ここに大量の画像や動画をDLして学習はしませんで >>576
俺はオリンピックに金をつぎ込む余裕があるなら全脳解明に全資産を注ぎ込め派だぜ 60万円のiMac proを買ったんだけど、何も感動は無かった。
5年後は20万円ぐらいで同じスペックが買えるだろう。
逆に言うと2023年でもその程度な訳よ
絶望感しかないね。何も進化しないと言う事だ。
もっと身近に進化を感じられるものは無いのか。スマホもPCも何も成長しない。
AIサービスも名ばかりで何も進化してないし >>599
トークンエコノミーにでも飛び込んだら?
馬鹿みたいに毎日進化してて狂ってる世界だよ
『お金2.0 新しい経済のルールと生き方』(佐藤航陽)要約・感想
http://タケダノリヒロ.com/blog/2017/11/29/money-2-0/ >>599
学習済みのTensorFlow画像認識スマホアプリとか山ほどあるし、触ってみたら?
PCで何をするかが重要だよ。
ネット&ゲームにしか使わないのなら、それこそ宝の持ち腐れ >>558
グーグルがAIのトップってwww
相変わらずニートは妄想たくましいな
グーグルが何やってる企業なのか全く知らんみたいだ
こいつみたいな高卒カスニートが思い描いてる意味でのシンギュラリティなんてありえないよ
早く死ねクズ >>599
たけぇ
俺はヤフオクでパーツかき集めて2万でPC作ったわ 米パロアルト研、AIの思考過程解明に挑戦───DARPAも支援
https://www.nikkei.com/article/DGXLASGM10H3I_Q7A710C1000000/
パロアルト研究所はこれまで米シリコンバレーでのいつくかの飛躍的な進歩に関わってきたが、このほど極めて挑戦的な研究プロジェクトに取り組み始めた。
人工知能(AI)の頭脳がどのように働いているのかをAIに人間の言葉で説明させるという試みだ。
これは米国防総省の国防高等研究計画局(DARPA)が支援しているプロジェクトの一つで、
AI研究で最も難解な問題の一つに対する解答を得ることを目指す。
ディープラーニング(深層学習)システムは最も先進的な機械学習の一つで、AIを巡る最近の飛躍的進歩の中核的な存在だ。
ディープラーニングは人間に匹敵する高度な画像認識能力や自動車の運転能力を持つことを示している。
だが専門家でさえ、なぜそうした能力を持つに至ったかをきちんと説明することができない。
同プロジェクトの責任者を務めるマーク・ステフィック氏は「まるでエイリアンに話しかけているのも同然だ。
我々とは異なる思考が働いている」と語った。
ディープラーニングで人工の神経回路網がどう機能しているかを解明するのが難しく、AIを利用するという判断が遅れる可能性がある。
DARPAが「説明可能なAI」を追求する背景には、ロボット戦闘システムに全幅の信頼を置けるようにしたいという米軍の事情がある。 何でもかんでもAIと呼ぶのは気に入らない
第一、今現在のAIが本当に知性的か?
機械学習、深層学習は革命的で今までコンピュータにできなかったことができるようになった。
これは素晴らしいことだが、、、
機械学習アルゴリズムをもっと効率的にすることができるし、、、
まだまだAI技術は発展途上だ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています