(強いAI) 技術的特異点/シンギュラリティ 114 (知能増幅)

1YAMAGUTIseisei2018/02/25(日) 23:35:11.83ID:ELu661WO?2BP(0)

2029年にも人類は技術的特異点[Technological Singularity]を迎えると予測されている
( 2045年には$1000相当の機器の知性が全人類の知能の合計を上回るとカーツワイル ) 。
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。

姉妹スレ
(AI) 技術的特異点と政治・経済・社会 (BI)
http://google.jp/search?q=site:2ch.net/test/read.cgi/future/+tokuiten+keizai+syakai
(情報科学) 技術的特異点と科学・技術 (ナノテク)
http://google.jp/search?q=site:2ch.net/test/read.cgi/future/+tokuiten+gijutu+%22%28nanoteku%29%22

関連書籍・リンク・テンプレ集[必見]
http://singularity-2ch.memo. wiki/
http://goo.gl/Puha9e
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/1# TenpureRinku

前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ112 ( 実質 113 )
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1518883298/

345オーバーテクナナシー2018/07/29(日) 20:57:32.33ID:hDT9e1h0
否定派はお前らの人工知能の理解の仕方が大間違いか誤解しているといってるだけ。

俺も否定派だが、お前達は人工知能やAIを宗教のように考えている。
こんなバカな理解をしているようではダメ。全然判ってない。本当にレベルの低い
幼稚園児のような考えや議論でしかない。ここは小中学生の来る場所ではないから。

AIや人工知能は社会を救う存在ではないから、その考え方はやめるように。

346オーバーテクナナシー2018/07/29(日) 22:00:42.30ID:hDT9e1h0
収穫加速の法則というのは経済の理論だからコンピュータの世界は関係なし。
コンピュータの進化はムーアの法則に従っているので無関係。

特異点というのは関数f=1/xとか、f=√x , f=log x などのx=0などのゼロ近傍の特殊な
振る舞いをする収束、発散、極限などの場所のこと。通常はあつかわない。

実在世界では特異点とは星が内部崩壊して作られる爆縮、ブラックホールをいう。

347オーバーテクナナシー2018/07/29(日) 22:10:06.97ID:hDT9e1h0
現実に計量可能な指数としてスパコンの世界では性能ベンチマークと消費電力の二点がある。
シンギュラリテイーというような特異点がスパコンの具体的な性能面で現れるという事は、
この電力と性能が爆発的に増加して特異点となるということ。

コンピュータの進化が性能進化として指数関数的に増大すれば、単にエネルギーを食いつぶして
コスト性能比が最悪で、起動したら大量の発熱とエネルギー消費で爆発破壊するスパコンとなる。
スパコンの消費エネルギーが地球上の全てのエネルギー・資源を食いつぶして、有限の多項式時間を
無限に実行しようとするブラックホールのような消費をする無駄な機械となるだけ。

スパコンが高性能化して知性を持つという根拠はどこにもない。これが現実。
故にシンギュラリティーは狂った話といえるもの。

348オーバーテクナナシー2018/07/30(月) 01:20:48.66ID:RMZaUQLj
>>343
>>344
お前らは記事を理解してないな。
人間は犬や猫を生物学的、文化的に理解することができるが、人工知能は形態でしか
理解できないということ。それが人工知能の効率の悪さや精度の低さにつながっている。
子供は数回見れば猫を理解することができるが、AIは1000万枚もの写真が必要になる。
犬も同じ。人間は形態だけでなく、犬の文化的な存在や生物学的な行動を知った上で
犬を理解するために素早くグルーピングできるが、AIにはその基準がないのでグルーピングに
途方もなく時間が掛かり精度も低くなる。同じようなグルーピング作業でも中身は全然
違うということ。

349オーバーテクナナシー2018/07/30(月) 01:41:16.70ID:djPbp3o5
アホだなぁ
人間がいきなりモノを認識できるようになってるとでも思ってるの?
それに至るまで、枚数にしたら何兆枚でも全く足りない程のフレーム数で
あらゆるものをインプットして来た結果、これは犬かなとか認識出来るようになってんだが

AIはむしろそれをすっ飛ばして認識も出来るし、もちろん赤子と同じようなプロセスを踏んで行くことも可能で一度ラーニングしたらずっと使いまわしコピー出来る恐ろしさよ

赤ちゃん指差して、こいつは出来損ないだ、と言ってるに等しい以上のアホだよ

350オーバーテクナナシー2018/07/30(月) 01:59:37.37ID:DIpPtJQz
>>348
形の認識だけじゃなく、ワンと言うとか人間と仲良くするとか、
ボールを投げるとくわえて戻ってこさせる事ができるとか
犬を決めるための情報を増やせばいいだけなのでは。
自然にもうある人間とサルの違いを調べているのと勘違いしていると思う。
AIは何ができるか調べる物じゃなくて、人間がアイディアを考えて
作りたいように作るものだから、ディープラーニングのAIができる事が
人間と本質的に違うとか言ってもそうかもねとか言って終わりになるだけだと思う。

351オーバーテクナナシー2018/07/30(月) 04:38:21.18ID:RMZaUQLj
>>349
>>枚数にしたら何兆枚でも全く足りない程のフレーム数で
馬鹿?人間の目にそんなフレームレートないよ。
大体認知するのに全部のフレームを利用してない。
情報量は遥かにAIより少ないインプットで処理してる。

>>350
>>犬を決めるための情報を増やせばいいだけなのでは
人間が設定するんじゃAIじゃないな。
あらゆる物について設定するつもりか。

352オーバーテクナナシー2018/07/30(月) 09:43:53.40ID:Yd6UnkJI
人間も数回じゃ無理だぞ
人間は効率的なパターン認識処理(目、鼻、口だけで判断)と、言語処理の深い部分での合致があるから学習が早く見えるだけ
子供の頃に数千回と絵を見せられ、言葉を聞き、たくさん寝てるから脳が育つ
絵本をたくさん読んでもらった子の方が頭がいいというのはお母さんなら誰でも知ってる常識

353オーバーテクナナシー2018/07/30(月) 11:30:17.52ID:v4/DYNRW
成功するまでは大変だけど、一度成功したら次の新しいチャレンジが生まれるだけで二度と失敗しないんでしょ?AIって
成長過程の試行錯誤を「失敗」とか「不可能」としか捉えられない人の思考回路の方がおかしいよね

354オーバーテクナナシー2018/07/30(月) 11:58:15.59ID:bBX6zgPd
>>351
人間が設定するんじゃAIじゃないなって
やっぱり勘違いしてると思う。
人間が設定して知能の動作をするように作るから
AI=人工知能と言ってるはず。
人間だってだれも知らなかった事を知るより
人はにおそわったりネットや図鑑で見て知るのがほとんどだと思う。
ネットの情報や図鑑はそれを作った人がいて、
その人から教わったのと同じ。
だから人間の知能もほとんど他の人から設定されているのと
違わないと思う。

355オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 00:01:51.13ID:G3+ztY2O
>>351は根本的に勘違いしてるけど、
人間の『生物学的、文化的に理解』ってのが脳でどういう形で格納されてるのかそもそも分かってない。

魂があるとか精神があるとか意識があるとかって考え方がそもそも人間の抱いている幻想で、
実は数値化可能な代物だったら議論の全ての前提が覆る。

356オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 02:49:59.22ID:txprMGo8
>>355
魂や精神や意識が幻想で数値化可能な代物だと覆るような議論の前提って何?
どんな議論をしようとするとそうなる?
魂や意識って文系の表現で、数値化できるのは理系の表現ってだけでは?
精神を実験心理学で数値化可能にするみたいに文系でしか考えていなかった魂を
なんとか数値化して議論できるようにしたらいいのでは。
とりあえず魂=精神でいいと思う。

357オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 07:51:35.05ID:0jnbuGlw
>>355
統合情報理論的な物で魂の数値化は出来るようになるでしょ
数値化できる=存在しない、となる意味が分からない

358オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 20:08:31.91ID:sl8OSvgK
>>356
>魂や精神や意識が幻想で数値化可能な代物だと覆るような議論の前提って何?
>どんな議論をしようとするとそうなる?
理心二元論で成り立つ哲学的考察の全て。

>>357
>統合情報理論的な物で魂の数値化は出来るようになるでしょ
その根拠は何もない

>数値化できる=存在しない、となる意味が分からない
簡単に言えば玉ねぎの実みたいなもの。

359オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 21:16:33.52ID:yyRprFA3
>>358
>理心二元論で成り立つ哲学的考察の全て。

理心二元論って何?

360オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 21:31:49.01ID:zZ74F/5x
「空集合」は元を持たない
元を持たないにもかかわらず自己同一性を持つ
「対象」である
すなわち「存在」である

この「空集合」に属さないものも「無」にできるのだろうか?
そのような場合、「存在」しているのは「空集合」という
「集合」そのものだけである

出発点となるのは「空集合」であり、それだけが「存在」である
「空集合」は「無」を「空集合」属する「無」と「空集合」に
属さない「無」に分断する
「空集合」に属さない「無」もまた「空集合」であり、
「空集合」であるがゆえに最初の「空集合」と同じものである

「空集合」によって分断されているにもかかわらず
同じものである

361オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 22:12:00.86ID:sl8OSvgK
>>359
打ち間違えてるわ。
心身二元論とか物心二元論とか実体二元論って言いたかっただけ。

そもそも数値化できるってことは、血流量でも電位差でも何でも良いけど、
物理量的なものが必要になるわけだろ?
その時点でもう物質を介して心ってのがあるわけだから二元論自体が成立しなくなる。

362オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 22:33:06.57ID:VymHU5A6
>>360
>この「空集合」に属さないものも「無」にできるのだろうか?

いくらでもあるんじゃないの?
空集合はあらゆる集合の部分集合である
って事が数学の教科書に書いてあるけど?

要素が一つしかなくて2しかない集合も、部分集合には空集合がある

0より大きな負の整数の集合も、0より小さな正の整数の集合も空集合

無ってのが空集合と等価だとして良い訳だよね、何段階か経由して言い換えてんだから

363オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 22:44:51.57ID:VymHU5A6
>>361
どーにもわからないんだが、351の人も君も、別に心身二元論なんて主張してないんじゃないか?

364オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 22:47:47.18ID:zZ74F/5x
人間やモノ不在のまま論理や集合を考える

なにも無い、としたいが、「無」は「存在」しない
なんらかの「存在」が必要なのだが、論理や集合は、
それに答えてくれるのだろうか
論理でもっとも基本的と考えられるのはTRUE,FALSEであろうか
これらはどこに「存在」するのか?
集合でもっとも基本的と考えられるのは空集合であろうか
これもどこに「存在」するのか?
論理は論理空間における位置の問題であるとしてもよいが、
集合は、そのものが空間である
空集合とは何か、そこから考えるのがよさそうだ
気が向いたら続きを考えよう

365オーバーテクナナシー2018/07/31(火) 22:54:53.57ID:VymHU5A6
あ、アホじゃ
アホがおる
ontologyなんぞを再発見しようとしておる

ハイデガーちうより、古代ギリシアまで遡ったくらいのアホがおる

なんで先人の知恵借りるって事に気がつけないんだろ、こういう馬鹿

366オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 00:30:20.93ID:uoigQ7MX
イチャイチャすんな

367オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 08:51:33.52ID:ztkf1q5y
複素数は二元数の一種だとすると、実数と虚数で計算するのは
二元論で考えるのと似てるのでは。
iを2乗すると1になると考えて二元数の計算ができるとすると、
物質を介して心が在ると考えた方が二元論でうまく考えるように
てきるのでは。

368オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 08:59:07.31ID:ztkf1q5y
>>367ですけど
iを2乗すると−1でした。
すみません。

369オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 09:05:05.72ID:fbmatQqn
>>367
>複素数は二元数の一種だとすると、実数と虚数で計算するのは

エラく難しいこと知ってるね
環論やったの?
数学科とかじゃないとやらないと思うんだけど、失礼ながら、数学科出てると思えない

370オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 12:48:56.76ID:0W+YiBh6
>>367
二元数って掛けても割っても二元数に収まるように定義した数の表し方のことだよ
二元論は異なる原理を用いて考察することだよ

二元数は2つの定義を合わせた数ではなく、1つの確立した数だよ
実数と虚数ってのは表し方の問題

371オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 13:53:18.56ID:YoETcxYs
>>370
言葉の意味は一応知ってるんだ

けれど、二元数なんてものを単体で考察することなんてなかった気がするんだ

372オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 15:20:33.50ID:AQvXhTJy
>>371
二元数は工学分野でとても重要
数学的な定義なのに、実世界は二元数でしか表せないことが多い
高校数学までで習う一元数(単なる実数)では実際問題ほとんどのものが表せない
宇宙での姿勢制御なんて3次元演算じゃとてもじゃないけど扱えず、今では四元数で計算してる

二元数はむしろとても扱われてる

373オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 16:41:36.22ID:YoETcxYs
>>372
いや、だからさ、例えば連立二元一次方程式とかさ
中学生で習うとおもうんだけどさ
元ってなあに?なんてならわないから、そういう呪文として覚えてるだけじゃないの?

複素数自体は、工学というか電気やってりゃ、そりゃ必須なのはわかる。

だけど、それを二元数なんて表現して習ったっけか?
ということが、割と気になってね。
群だの環だの習った代数で初めて知ったような覚えがあるから。
違うんだっけか?

374オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 18:25:31.56ID:OfhXY8ah
>>372
あれ?
良く読んでなかったから後からですまんけど、おかしなこと書いてないか、君?

>宇宙での姿勢制御なんて3次元演算じゃとてもじゃないけど扱えず、今では四元数で計算してる

三元数じゃ扱えないから四元数という意味で書いてるんだとおもうんだけど?

三元数なんて、どう言う意味で使ってんの?
存在するのかいな、そんなもん
どうやって定義すんの?

つか、元って何かわかってる?

工学でやるかどうか俺は知らんけど、環論ちゃんとやったの、ホントに?

375オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 23:31:30.58ID:0W+YiBh6
>>374
3元数なんてどこにも書いてないよ
正確に書くなら3次元直行座標系じゃ姿勢制御するのは難しいから、四元数を使ってるって話

376オーバーテクナナシー2018/08/01(水) 23:41:03.58ID:jucqnofD
>>375
そこで四元数って言葉が使われるのは、宇宙船の姿勢制御とかでは、ごく一般的なことなの?

377オーバーテクナナシー2018/08/02(木) 00:11:47.01ID:LIlfHaVJ
>>376
クォータニオン 姿勢制御
とか
四元数 姿勢制御
で検索して

378オーバーテクナナシー2018/08/02(木) 00:19:09.73ID:zdLlJVhK
>>377
へー
勉強になった、ありがとう

379オーバーテクナナシー2018/08/02(木) 02:33:36.01ID:YtXy4AHQ
二元数も四元数も、元の単位同士が全然関係ないわけじゃなく、
ixi=-1みたいな関係にしてあるから役に立つ計算ができると思う。
だから例えば物質と精神の二元論でAIを考えるとして、
物質と精神との関係を何か定義できた方が役に立つ考えにできる気がする。

380オーバーテクナナシー2018/08/07(火) 07:50:22.57ID:SnO3lBHS
イタリア発の災害救助ロボが完全にケンタウロス
https://www.gizmodo.jp/2018/08/centauro-iit.html

イーロン・マスク氏のAI戦略 EV自動運転向け、いやいずれ脳にも? テスラが自社開発
神経科学技術にも関心示す
https://jidounten-lab.com/w_4713

【読者の声】AI自動運転、ドローン、ICT…長野県伊那市民の新技術への前向きさに、多くの賞賛の声
スマート農業は既に導入
https://jidounten-lab.com/w_4714

米スタートアップのエンバーク、AI自動運転トラック16万キロ走破で実用化目前 ウーバー撤退追い風
ベンチャーキャピタルから33億円調達も
https://jidounten-lab.com/w_4716

産総研、炭素材料酸化に成功 半導体光電極にタングステン
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00484000

ダイエットを支援するAI、画像認識によるカロリー計算に食事プランも
https://newspicks.com/news/3223486

Should Artificial Intelligence Copy the Human Brain?
The biggest breakthrough in AI, deep learning, has hit a wall, and a debate is raging about how to get to the next level
https://www.wsj.com/articles/should-artificial-intelligence-copy-the-human-brain-1533355265

【完全図解】テクノロジーで変わる、仕事の未来
https://newspicks.com/news/3222715

交通量計測がドローンで可能に。AIの自動認識で広域調査の実現、人件費の大幅削減に寄与
https://amp.review/2018/08/06/drone_traffic-management/

381オーバーテクナナシー2018/08/07(火) 08:00:14.56ID:SnO3lBHS
日本の生産性向上の切り札になる?注目AIベンダーが明かす自然言語処理の最先端 〜株式会社エーアイスクエア代表取締役 石田正樹氏インタビュー〜
https://www.shigotoba.net/expert_interview_1807_nipponnoseisansei.html
――徳島県で、議事録などに貴社のAI要約技術を導入しているそうですね。

徳島県では、たとえば知事が会見を開くと、音声認識技術で、知事が話したことがリアルタイムでテキスト化されていく。その脇で秘書官が音声認識の間違いをチェックし、会見終了後に修正します。
こうしてできた会見録をAIが読み込み、要約を作成します。どのセンテンスが重要かどうかはAIが自動的に判定します。
このシステムを導入した結果、会見録の作成時間は1/5に短縮され、情報発信までの時間も1/2に短縮されました。

ある著名な日本語処理の学者の方にも「自分が30年以上取り組んで、できなかったことができている」と評価していただきました。
もちろん、そのような人々の研究をベースとして、その上で最新の技術によって可能になったことです。

――音声認識の技術は、方言もカバーできるのですか。

私たちは、方言の中でもとくに難解と言われている「津軽弁」を聞き取ってテキスト化することに成功しています。
弘前大学病院で、高齢の患者が津軽弁で話すと、県外から来たドクターは理解することができず、病状が伝わらないという問題がありました。
一方、東北電力でもコールセンターに来た問い合わせに対して、スムーズに対応できずにいました。
そこで弘前大学と東北電力が方言について共同研究を行い、私たちが技術提供しました。
聞き取り率は今では90%くらいまできています。お金と時間をかければ、精度はちゃんと上げられるんです。

382オーバーテクナナシー2018/08/07(火) 08:01:14.80ID:SnO3lBHS
>>381
――AIは、なぜそうなるかということを説明できないブラックボックスのため、業務に導入することが難しいと言われることもあります。

そんなこだわりはおかしいと私は思っています。言わばプログラマー的な感覚ではないでしょうか。
たとえば人と話している時に、相手がどんな回路を通って話しているのかを気にする人はいません。「その考えは右の小脳中枢を経由していないから、俺は気に入らない」なんて思いませんよね。
もちろん、どの回路をたどったかということを厳密に調べることはできますし、なぜ人工知能がそういう結論を出したかということを調べることだって、やろうと思えばできます。でも、膨大なお金と時間がかかりますから、誰もやらないというだけです。

私自身、コールセンターのコンサルティングをしていた経験があるので知っているのですが、コールセンターというものは、たとえ業務効率が悪くても売上には影響しないような構造になっています。
何十年もそれでやってきたのですが、労働人口も減少している今、そのままではダメだからメスを入れたいと思いました。
そこで、労働力が減少しても、AIを活用して仕事を効率化すれば生産性が上がると考え、問い合わせ業務を自動化できるRPA(Robotic Process Automation)の仕組みを提案したのです。
ところが、「柳の下にはまだドジョウがいっぱいいる」と考えるコールセンターもまだ多いのです。「だったら自分で会社を作ってやろう」と考えて立ち上げたのが今の会社です。

――ルールベースのQAシステムのようなものは、以前からありました。

従来のQAシステムでは、「こう聞かれたらこう答える」というQとAを人間がひとつひとつプログラミングしなければなりませんでした。
当社のQAエンジンはそれが完全に不要になり、リストだけ入れてやればアルゴリズムが自動処理してくれます。
自然言語処理によって、ぴったり一致するものがなくても、意味を類推して、人間の思考に近い最適な内容を生成します。

383オーバーテクナナシー2018/08/07(火) 08:03:54.46ID:SnO3lBHS
>>382
――どんな事例がありますか。

あるクライアントでは、お問い合わせ業務をコールセンターで受けていました。
そのコールセンターの始業は朝9時からですが、問い合わせはBtoBの運送業の人たちと、一般のお客様がいて、両方をコールセンターで受けていました。
運送業の人たちは朝早く、4時や5時から動いていて、コールセンターが開くのを待っているわけです。
一方、一般のお客様も9時を待って電話してくるので、9〜11時は電話が集中してしまうという問題がありました。

そこで、音声認識技術を使って、コールの内容を全部解析してみたところ、BtoBの電話のほとんどは定型的なパターンとして処理できること、本当に人間が対応しなければならないような一般のお客様からの電話は2割しかないことががわかりました。
そこでBtoBの問い合わせに対応したスマートフォンの業務アプリを提供したところ、8割の電話問い合わせがなくなりました。
クライアントも、なんとなくそういったことは感じてはいたものの、そこまで業務をちゃんと分析したことはなかったのです。お問い合わせの内容を手作業で集計分析するのは大変ですから。

384オーバーテクナナシー2018/08/07(火) 08:04:30.11ID:SnO3lBHS
>>383
――ところで、日本の生産性が低いと言われるのはなぜだと思われますか。

ひとつには、教育の問題があると私は思っています。高度成長期にはたくさんの物を作らなければならず、そのためには、「自分」を持たない人ばかりの軍隊のような組織のほうが都合がよかった。日本の会社全体がそういう仕組みになってしまっているのです。
高度成長期には、「なぜ」を考える必要がありませんでした。たとえば「なぜうちの会社では朝礼をやるの?」という疑問に思っても、それに対する明快な答えは誰も持っていません。
なぜ朝礼をやらなくてはいけないのか、考えることをしない。みんながやっているからやる。そういう軍隊のような集団になってしまっている。

――今でもそういった企業は少なくありませんね。

これはまったくとんでもないことで、だから日本の生産性は先進諸国の中でも低位にとどまっているのです。
たとえ優秀な学生が入社し、最初は「先輩、これはおかしいのでは?」などと言っていたとしても、3年もたつと、それが得にならないことを学び、角がとれて普通の会社人間になってしまいます。
そうなると、人になびいて、上にいくことしか考えなくなる。イノベーションなんて絶対に生まれません。

385オーバーテクナナシー2018/08/07(火) 08:05:46.01ID:SnO3lBHS
>>384
――そういったことが、AIの導入でも障壁になりますか。

障壁になるのは、たいてい、企業の中の内部勢力です。経営陣と直接話している企業ではうまく導入が進みますが、現場に話を持っていくと全部潰れてしまいます。
これは仕事の仕組みができあがっているからで、自動化してしまうと自分の居場所がなくなってしまうという心理が働くからです。
現場では現場の内部改善活動を行っていて、「自分たちの仕事はそんなものにとって代わられるような仕事ではない」と思っているわけです。
しかし、業務フローというものは、自分たちではなかなか変えられないものです。そのやり方しか知らず、新たな発想がないのですから。私たちがお役に立てる意味はそこにあります。

――AIの導入にはコンサルタント的な視点が不可欠なのですね。

「この業務を自動化できるのではないか」などという依頼があっても、実際に話を聞いてみると、その業務は人でないとできないことがわかったり、人でないとできないと思われていたような業務のほうが実は自動化できたりします。
私たちは、実際にその業務を知り、分析し、業務フローを変えるお手伝いをしています。

386オーバーテクナナシー2018/08/07(火) 08:28:46.12ID:Hj9UY+by
>>385
――外からの視点でなければ踏みきれないようなことも提案できる。

簡単な問い合わせの応対といったルーティーンワークは、人がやるよりも機械にやらせた方が絶対にいいのですよ。
アメリカでは、20年も前から音声認識を導入しています。当時の音声認識の精度は50%程度。それでも、年間10万件の問い合わせがあれば、5万件処理できる計算になるという発想なのです。
日本では99.99%の精度になっても、「まだまだ」となかなか使わないから、アメリカとこんなに差がついて、20年間ずっと生産性が低いままなのです。ここへきて、いよいよやらなくてはいけないと気づいた会社が今後は生き残ると思います。

――現場のビジネスパーソンは、どう考えるべきなのでしょうか。

これからの10年、20年の間に人工知能が導入できない業種ははっきりしています。
発想やクリエイティビティを要する仕事、人と人をつなぐような仕事は人間でなくてはできません。
AIは独立して勝手に活動するものではなく、あくまでも人間が使うためのツールです。その軸を誤解しなければ、すごく便利に使えます。
社会がどんどん変わり、ビジネスモデルもどんどん変わってくる中で、AIという新しいツールを使って何ができるかを考えていかなくては、生き残れません。

――人も企業も変わっていかなくてはいけませんね。

今のAIでできないことは、まだまだたくさんありますが、現実にビジネスで使うことができる環境は実現していますから、これありきでやった人が勝ちますよ。圧倒的に生産性が上がります。

387yamaguti2018/08/23(木) 09:06:24.25ID:lVZLyw3E?2BP(0)

>583 ー 180820 1836 iCQ5/bqF
> Should Artificial Intelligence Copy the Human Brain?
>http://www.wsj.com/articles/should-artificial-intelligence-copy-the-human-brain-1533355265
>
> AI( ry :AGI、高効率学習メカニズムなど)は人間の脳を模倣する必要があるか?
> ry ”ディープラーニング”が技術的な壁に立往生している中、
> どうすれば次のステッ
>
> 自動運転車、robot doctor(AI医療診断)、中国の巨大な「社会信用システム」など ry
>大いに関わる議論がある。?”どうしたら、今のAIが実現できないことを解決するか”
> ry 学術的な問題にすぎなかったものが、何兆円規模の経済のポテンシャル、インフラ基盤、
>ry 人類の将来に関わる重要 ry
>。このままの技術路線(ディープラー ry )でいいのだろうか。
> 今の技術に少し改良を加え、莫大な計算力 ry 、動物や人間に感じるインテリジェンスは引き出せるだろうか。

388yamaguti2018/08/23(木) 09:08:11.82ID:lVZLyw3E?2BP(0)

>584 ー 180820 1837 iCQ5/bqF
:
> ”ディープラーニング路線”で大丈夫という支持者の視点
> 2012年にカナダのトロント大学の研究トリオが
>発表した論文が爆発的に ry 。AI( ry )と呼ぶには程遠いが、以前にAIテックができたこと以上の
>能力
>
> アーティフィシャル・ニューラル・ネットワークがどんなものかというと、
> ある空間に無数の点の集合をイメージしてもらって、
> それらが(我々の脳のニューロンのように)お互いに繋がっ ry
>。それらの繋がりの強さ(度合)を調整することは、我々の脳で起こっ ry
>。結果、画像イメージを正しく識別するなど好ましい ry
>。しかし、今のディープラー ry 脳のような構造ではない。
> 初期の画像処理をする網膜の表面構造のようなに限られたレイヤーで構成されたものに似ている。
>ry 現状 ry 無理がある。
> 生き物のように物を概念として理解する―この機能を、今のディープラー ry
>。なので、単純なことで混乱して脆い ry
>。例えば、画像を1ピクセルだけ弄って、良く知られている画像認識アルゴリズムを騙すこともできています。
> そのような制限がありますが、 ry
>、画像認識、音声認識、機械翻訳、またはボードゲームで人間を負かす ry
:
> 元Google Brainの長や百度(バイドゥ)の元AI事業部長として務めた経歴を持つAI分野で影響力のある研究者、
> Andrew Ng氏は「ディープラー ry 人間が頭を使うタスクを1秒未満 ry
>、人間より早 ry なるはずた。」と発言

389yamaguti2018/08/23(木) 09:09:25.78ID:lVZLyw3E?2BP(0)

>585 ー 180820 1839 iCQ5/bqF
> >584
> ”ディープラーニング路線”ではダメだという反対派の意見
>
> 「自然からインスピレーションを取り込む必要がある」
> ニューヨーク大学教授 ゲアリー・マーカス
>
> 元Uber Technologies Inc. AI事業部長で、ニューヨーク大学教授の同氏によると、
> 「ディープラー ry
>、それだけでホワイトカラーの仕事を取って代わり、いわゆる全自動化された富める社会主義( ry )
> という明るい未来を実現することはないだろう。
> 因果関係を推測し独自の思考モデルを自ら学んで構築するAGIは今のAIのキャパ以上のものが必要だ。
> デェープラー ry かなり飛躍 ry 、それが”心の理論”または”抽象的なリーズニング”に繋がる保証はない。
> 自然からインスピレーション ry
:
> トロント大学准教授David Duvenaud氏によると
> 「多くの研究者はこれに賛同していて、ディープラー ry の技術的壁を乗り越 ry
>」という。
> 一つの興味深い研究対象として、ほんの数個のサンプルで機械学習 ry
:
> 他方では、AIに思考モデルを付与する試みもある。
>(注釈:赤ちゃん ry 身の回りの未知の物を見たり、触ったりして、反応を観察し、試行錯誤でプロセスを学ぶ。
> 後の”欲望”というものを形成する。生後7か月くらいから物を見なくても、それが存在するという記憶を形成。
> 18か月くらいから初期の言語能力の発達。意味とシンボルをリンクさせる機能。)
>ディープラー ry 、ある画像サンプルを大量 ry 逆さまの画像が認識できない可能性がある。
> バスはどんなパーツで構成されているのか、その思考モデルを実装させるなどの試みがある。

390yamaguti2018/08/23(木) 09:12:13.62ID:lVZLyw3E?2BP(0)

391yamaguti2018/08/23(木) 09:24:13.11ID:lVZLyw3E?2BP(0)

>586 ー 180820 1840 iCQ5/bqF
> >585
> 現状はどうか
> 元Advancement of Artificial Intelligence代表のThomas Dietterich氏は、
>「ディープラー ry を他のもので補強することは今のところ上手くいっていて順調だ。
> しかし、一般的な機械学習やディープラーニングの素晴らしい点を見失うことがないようにしなければならない。
> 一から人の手でプログラムするとは反対に、データを元にして自ら学習するシステムを
:
> 今のAIの”知恵”の質が良くないというより、そもそもどんなものが必要でそれを
> プログラムするのか、我々が上手く把握できていないのが今の現状ということだ。
>Thomas Dietterich博士によると、理論上、AIの発展に生物学に目を向ける必要はない
:
> ゲアリー氏(ニューヨーク大学教授)によれば、AIに柔軟な思考を持たせることが実現するまでは
> 膨大な量の人間ベースの知識 ry
>。つまり、自動運転ソフトウェアは単に膨大な知識を詰め込んだシステムであり、
> 全く知能と呼べるものではないと彼は付け加えた。
> 手あたり次第に何万マイルも実際に走ら ry
>、それとは別にエンジニアが判断、それをテストして組み込んだ膨大なロジックが必要だ。

 

【人工知能はいま 専門家に学ぶ】(6)日本を代表する数理工学者、合原一幸氏が見るAIの世界 - SankeiBiz(サンケイビズ)
>587 586 161210 0159 O8le5YJ4
> http://www.sankeibiz.jp/smp/aireport/news/160605/aia1606050700001-s3.htm
:
>>ry 。ディープラーニングは要素技術としては

392オーバーテクナナシー2018/10/22(月) 18:12:35.37ID:5MJuer2J
見失うことがないようにしなければならない。

393オーバーテクナナシー2018/10/23(火) 14:23:15.56ID:VxI3H1pg
Appleは修理代金を高額にする一方でユーザーの「修理する権利」を奪おうとしている
https://gigazine.net/news/20181023-apple-complete-control-overpricing-repairs/

しないって言ったのに...!Facebookのスマスピ「Portal」は、ユーザーを監視可能と判明
https://www.gizmodo.jp/2018/10/facebook-portal-can-spy-you.html

テスラが発表した安全性報告書、「説明不十分」とも批判されたその中身
https://wired.jp/2018/10/18/tesla-autopilot-safety-report-statistics/

サウジ記者殺害事件と、シリコンバレーの偽善の仮面 第14回<アメリカ中間選挙レポート> - 渡瀬 裕哉
http://blogos.com/article/333191/

394オーバーテクナナシー2018/10/24(水) 12:34:51.47ID:ffz2M5lZ
Appleの自動運転車がふたたび事故。相手はまたしても日本車
https://www.gizmodo.jp/2018/10/apple-car-crash-2.html

Facebook(フェイスブック)不正アクセス問題、日本の個人情報保護委員会から行政指導
https://boxil.jp/beyond/a5656/

Twitter従業員がサウジのためにスパイ活動していた可能性
https://japan.cnet.com/article/35127335/

カショーギ事件はシリコンバレーの一つの時代の終焉か――SoftBank新ファンドの行方も不透明
https://jp.techcrunch.com/2018/10/18/2018-10-17-silicon-valley-hoped-the-khashoggi-story-would-go-away-instead-it-may-end-an-era/

395yamaguti2018/10/28(日) 20:47:07.51ID:5Y+OZGly?2BP(0)

>391
>。ディープラーニングは要素技術としては
>素晴らしい

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