(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ142
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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) http://goo ☆.gl/riKAbq (情報科学) 技術的特異点と科学・技術 (ナノテク) http://goo ☆.gl/RqNDAU ※URL部分をコピーし、☆を消してペースト※ ※前スレ (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ141 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1541837624/ (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ140 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1540612972/ (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/ この後、yamaguti先生が連投する可能性があります >215 ー 181112 2332 FvbK+74o >216 ー 1112 2336 FvbK+74o 231 ー 1113 0025 NAZBFeAf http://mobiletwitter.com/_ksasaki/status/1061983288280145920## >TOP500 | Green500 リストの2018年11 。TOP500は1位のSummit、2位のSierra、5位のPiz Daint、7位のABCIなど全体で127システムがGPU搭載です。Green500の首位は日本のShobu、2位がNVIDIAのSATURNV ファイブ!#SC18 >http://www.top500.org/lists/2018/11/ >http://www.top500.org/green500/lists/2018/11/ >http://mobile.twitter.com/_ksasaki/status/1061983288280145920##1061986550286819328## 、Green500の首位は Shoubu system B : > #Top500 in # of systems by country: > 1. China 227 > 2. US 109 > 3. Japan 31 : > #HPC #SC18 >http://mobile.twitter.com/HPC_Guru/status/1061988382312751104 > > #Top500 by number of systems by vendor: > 1. Lenovo (140) > 2. Inspur (84) > 3. Sugon (57) > 4. Cray (49) > 5. HPE (46) > 6. Bull (22) > 7. Fujitsu (15) > 8. Huawei (14) : >http://mobile.twitter.com/HPC_Guru/status/1061989343307485185 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1532517710/921-924 https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) >414 ー 181114 2139 O/Vjl2xq > 中国の Exascale スーパーコンピューターの開発 > http://computational-chemistry.com/blog/2018/10/29/top500_news_20/ > >新華通信社 、中国が Shuguang (曙光) とも呼ばれる Dawning Information Industry ry Exascale スーパーコンピュータのプロトタ > >新華 (http://www.xinhuanet.com/english/2018-10/22/c_137550589.htm : >現在までの結論 、中国は 3 つの exascale のプロト 、最終的なシステムの導入の少なくとも 2 年前に実施 できまし >17 YAMAGUTIseisei 180226 0102 BYErlMIm? : > >13 名前:YAMAGUTIseisei~貸 E-mail:借り自覚は高貴(自戒)sage 投稿日:2018/01/31(水) 21:35:09.95 ID:97v3LXsI?2BP(0) >> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504999631/186-189#180# Kubi Kawa Syuufuku PEZY BCI : >>> >310 ー 180114 1333 Z4rebLJi >> : >>>>ry AIの恐怖、 ry 「メッセージ」原作者が >> : >>> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1496019293/388# YuugouKigen : >> >388 yamaguti~kasi 170601 0809 1ffJXrEr >> : >>> 首の皮一枚とは言ったが >>> 首が繋がっているとは言ってない > > 首の皮が千切れないとも言ってない > >> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1493891216/196-198#195# > > 萌芽済とは言ったが > 育つ見込とは言ってない >50 yamaguti 181027 1612 AJ0Ulonr? \> >37 名前:yamaguti E-mail:1483319596sage198 投稿日:2018/10/16(火) 18:44:22.12 ID:QC06Ry5J?2BP(0) >> >686 名前:yamaguti E-mail:リハ期限2018sage 投稿日:2018/07/16(月) 06:16:52.91 ID:jUCJ2l4m?2BP(0) >> : >>> 間に合わないという言葉がある > : > >28 名前:yamaguti E-mail:1528603775sages15 投稿日:2018/07/08(日) 17:27:37.81 ID:Yyb7M1g2?2BP(0) \: \> >11 名前:yamaguti E-mail:1529408476sage46 投稿日:2018/06/29(金) 12:26:30.14 ID:kHBj2QJM?2BP(0) > : >>> >1 ー 161020 1004 Ub/bXE2l >>> レイ・カーツワイル氏に拠ると 2045 年頃に技術的特異点 ( Singularity ) を迎えるとされている >>> ( あくまでも約 10 万円の機器の計算能力での換算であり齊藤元章氏はスパコンが 2030 年までに達成と予測 ) 。 >>> >>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1498186101/11# 2045 $1000 >>>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/384#993#356# RihaKigen 2018 Teisei > : >513 ー 181116(金) 11:29:42.89 ID:UzSBSCcJ >人工知能の「 年問題」について(笑) >http://m.youtube.com/watch?v=eL6BYlb2B34# &t=6809# MogiSensei >491 ー 181115(木) 23:43:31.28 ID:ofu5Tux5 >中国は優秀な若者を早いうちから選抜してAI兵器開発技術者を育成しよ >http://gigazine.net/news/20181115-china-brightest-children-recruit/ > > 55 yamaguti 181009 1352:44.30 ID:viDZhWE2?2BP(0) \ \ \ \>>> >670 ー 180821 1341 a5Z1eWOm >>> 「作りません」では不十分 >>> 激化するAI軍拡競争、 >>> 研究者に問われる姿勢 >>>http://www.technologyreview.jp/s/100015/why-ai-researchers-shouldnt-turn-their-backs-on-the-military/ >>>、著名な人工知能(AI)研究者たちが自律兵器の開発に協力しないとする誓約書 報道 >>>。しかし、 、自律兵器に関する最新の書籍の著者は、研究者らは協力を拒絶するだけでは不十分だと訴える >> : >44 yamaguti 181110 2259 v7astH3U? \> >56 yamaguti 181027 1620 AJ0Ulonr? \ > >41 yamaguti 181016 1847 QC06Ry5J? \> 102 yamaguti 180629 1300 kHBj2QJM? > : >>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1511446164/36-89#-#819-#831-837#868##823-826# HTM Ronbun >> > : >>>> 階層的時間的記憶理論 ( HTM ) >>>> http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-jp.pdf#nyuumenta >>>> 短縮版 >>>> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/539-676 >>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489740110/22-30 >>>>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/6-82 > : >>>> Google 翻訳 >> : >>>> 公開日 : 2017年10月25日 。doi: 10.3389 / fncir.2017.00081 >> : >>>>世界の構造を学習する事を新皮質内カラムがどの様に可能にするかの理論 >>>> >>>> Jeff Hawkins 、 * Subutai Ahmad 、 Yuwei Cui >>>> >>>> Numenta、Inc.、Redwood City、CA、アメリカ合衆国 >>>> >>>> 編集者:スイス、チューリッヒ大学フリッツォヘルムチェン : >>>> レビュー 米国シカゴ大学Jason N. MacLean Heiko J. Luhmann, Johannes Gutenberg-Universit舩 Mainz, Germany; ルイ・ポンテ・コスタ、スイス、ベルン大学 : 訂正 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1541837624/44-55 >したがって、システムがどのくらい速く学習し、記憶保持時間がどれ位長いかは、シナプスの重み付けとは無関係に調整することができる。 前々回 >で使用されているようなほとんど全ての人工神経ネットワークは、これらフィーチャを含んでおらず、生物学的神経組織の鍵となる機能的側面を彼等が欠いている可能性を導入する。 > Go to: シミュ ry 結果 ットワークモデルのパフォーマンスを示すシミュ ーク構造は、先に説明したように、それぞれが2つの層を有する1つ以上の皮質柱からなる(図1)。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1541837624/47 ? 第1組のシミュレーションでは、 ry 。 シミュレーションの最初のセットでは、各列の入力層は150個のミニカラムから成り、ミニカラム当たり16個のセルがあり、合計2,400個のセル ? ry 各列の出力レイヤーは、4,096個のセルで構成され、ミニカラムには配置されません。 ? 出力レイヤは、各セルの末梢基底樹状突起を介したカラム間及びカラム内接続を含む。 ? ry また、同じ列内の入力レイヤーの頂点樹状突起にも投影されます。 出力レイヤーは又、同カラム内の入力レイヤーの尖端樹状突起にもフィードバック投影されます。 すべての接続は、トレーニングプロセス中に継続的に学習され調整されます。 ? ry ライブラリ上でネッ 、最大500個のオブジェクトのライブラリ上ネットワークを訓練した(図2A )。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1541837624/52 各オブジェクトは、5?30個の可能な特徴のライブラリから選択された10個の感覚特徴からなる。 各フィーチャには、 ry ェクト上の対応する場所が割り当 ? ry 共有されます。 各オブジェクトは固有のフィーチャ/ロケーションのセットで構成されますが、任意のフィーチャまたはフィーチャ/ロケーションは複数のオ ry トにわたって共有される事に注意。 ? したがって、単一の列による単一の感覚は、オブジェクトを非曖昧に識別するのには不十分 出力レイヤ内のアクティブなセルのセットは、ネットワークによって認識されるオブジェクトを表します。 ? 推論の間に、ネットワークは、出力レイヤーの表現が、 ry ェクトを明白 推論に伴い、出力レイヤーの表現が、正しいオブジェクトの表現と大きく重なり、他のオ ry トの表現と重ならないとき、オブジェクトをネットワークが明白に認識すると言う。 ? ry、「材料と ェクトの構築と認識の詳 ry 、「資料と方法」 以下 ry 、まず、単一および複数列ネットワークを使用したネットワークコンバージェンスにつ 次に、 ry ークの容量について説明 ネットワークコンバージェンス ? ry 表現は、感知された特徴および位置の最近のシーケンスと一致 先に議論したように、出力層における表現は、特徴および位置の最近感知されたシーケンスと一致する。 複数の出力表現は、感知された特徴および位置が1つの特定の物体に固有でない場合に同時にアクティブになる。 ? オブジェクトは移動によって探索されるので、出 ェクトは動きによって探索され、出力は単一オブジェクト表現に収束します。 図3は、1列ネッ ry と3列 ry ークの収束速度を示 一緒に働く複数の列は認識に必要な感覚の数を減らします。 図3 (A)出力層は、各オブジェクトを疎パターンで表現する。 ? 私たちは最初のオブジェクトでネッ 私達はネットワークを初めてのオブジェクトでテストしました。 ? (B)単一の列ネットワークの出力レイヤーにおけるアクティビティがオ ry トに接触するときのア (B)オブジェクトに接触する時の単一カラムネットワークの出力レイヤにおけるアクティビティ。 ークは11回の感覚の後に収束する(赤い四角 ? (C)3つの列のネットワークの出力レイヤーで、オ ry トに接触するときのア (C)オブジェクトに接触する時の 3 カラムネットワークの出力レイヤでのアクティビティ。 ? ry は、4つの感覚(赤い矩形)の後にはるかに速く収 ネットワークは遥かに速く、4つの感覚(赤い矩形)の後に収束します。 ? 両方の(B、C)において、第1欄の表現は、収束後の目標物体と同じである。 両(B、C)において、カラム 1 の表現は、目標物体の表現と収束後同じである。 ? ry 、トレーニングセット内のオ ry トの総数の関数としてオ ry トを明確に認識するのに必要な感覚の平均数をプ 図4Aでは、オブジェクトを曖昧でなく認識するのに必要な感覚の平均数をトレーニングセット内のオ ry トの総数の関数としてプロットしている。 予想されるように、必要な感覚の数は、格納されたオ ry トの総数とともに増加する。 しかし、すべての場合、ry ークは最終的にすべてのオブジェクトを正しく認識します。 感覚の数は、オブジェクトのセット間の全体的な混乱にも依存します。 ? よりユニークなオ ry トであればあ ェクトがよりユニークであればあるほど、ry ークはそれらをあいまい 図4 ? ry ェクトの集合が増加するにつれて、単一の列 ry ークを持つオ ry トを明白に (A)学習されたオ ry トのセットとしての単一カラム ry ークの増加に伴う、オブジェクトを曖昧でなく認識するのに必要な感覚の平均数。 ら100までの ry モデルを訓練し、単一のオブジェクトを明白に認識するのに必要な平均感覚数をプロットします。 ? ry 構築される一意の特徴の総数 ry 。 異なる曲線は、オブジェクトが構築されるに当ってのユニークフィーチャの総数によって収束がどのように変化するかを示す。 ークは最終的 ry 認識する。 ? 認識は、特徴のセットがより大きい場合、より少ない感覚を必要とする。 認識には、フィーチャセットがより多い場合、より少ない感覚を必要とする。 ? (B)列の集合が増加するにつれて、マルチカラム ry ークを有するオ ry トを明確に認識するのに必要な観測の (B)カラムのセットとしてのマルチカラムネットワークの増加に伴う、オブジェクトを曖昧でなく認識するのに必要な観測の平均数。 ークを100個のオブジェクトで訓練し、 ry トを明白に認識するのに必要な感覚の平均数をプロットします。 必要な感覚の数は、列の数が増加するにつれて急速に減少し、最終的に1 ? (C)ロケーション(青色)、位置なし(オレンジ色)、および1列センサーセンサー ry ーク(緑色)を有する理想的な観察者モデルの感覚数の関数として明白に認識できる物体の割合。 (C)理想的な観察者モデルでのロケーション(青色)あり、なし(オレンジ色)、及び 1 カラム感覚運動ネットワーク(緑色)での、感覚数の関数としての曖昧でなく認識できる物体の割合。 ? 図4Bは、ネットワーク内の皮質柱の数の関数として物体を認識するのに必要な感覚の平均数を示す。 図4Bは、物体を認識するのに必要な感覚の平均数をネットワーク内の皮質柱の数の関数として示す。 >>14 このグラフは、複数の列を含む利点を示 必要とされる感覚の数は、列の数が増えるにつれて急速に減少する。 したがって、単一列 ry ークはオブジェクトを認識することができますが、複数列 ry ークははるかに高速です。 十分な数の列 ry 、非常に混乱しているオブジェクトでさえ、単一の感覚で曖昧さを解消する。 ? ry 各列は、他の列ごとに横方向 ry 。 この実験では、各カラムは、他のカラムから横方向の入力 ? ry 我々は、感覚の数の関数として明白に認識され得る物体の割合(「精度」)をプ 図4C において、我々は、曖昧でなく認識され得る物体の割合(「精度」)を感覚の数の関数としてプロットする。 ? 単一列のネットワークを、場所の有無にかかわらず理想的なオブザーバーモデルと比較します(「材料と方法」を参照)。 単一カラムネットワークを、位置情報のありとなしに付いて理想的なオブザーバーモデルと比較します(「資料と方法」を参照)。 我々のモデルの性能は、場所を持つ理想的な観察者に近い。 ? このモデルでは、物体を認識するための位置がなくても、モデルにはもっと多くの感覚があり、いくつかの物体は区別できません(平均感覚数をプロットするとグラフには表示されません)。 このモデルには物体を認識する為の、位置情報はなく、もっと多くの感覚はあり、そして、いくつかの物体を区別する事ができず(平均感覚数をプロットするとグラフには表示されません)、 位置情報の重要性を強調します。 また、マルチカラム ry ークは、感覚ごとに複数のフィーチャを同様に観察する理想的なオブザーバモデルに近いパフォーマンスを示しています(補足図9 )。 ? ry モデルの近くで動作することを示す。 まとめると、これらの結果は、本発明者らの生物学的に誘導された感覚運動ネットワークが、収束の正確さおよび速度に関して非生物学的理想モデルに近い動作をする事を示す。 容量 ここに示したネットワークモデルでは、各皮質柱は物体の予測モデルを構築する。 重要な質問は、1つの列が表すことができるオブジェクトの数です。 、より多くの列 ry 容量 ry ? このセクションでは、正確に認識できるオブジェクトの数に対するさまざまなパラメータの影響を調べます。 ? 容量は、ネットワークが混乱せずに学習し認識できる最大オブジェクト数と定義します。 容量に影響を及ぼす4つの異なる要因、すなわちネットワークの表現空間、入力層のミニカラムの数、出力層のニューロンの数、および皮質柱の数を分析する。 我々の分析では、実験データに報告された数値と同様の数値を使用した。 例えば、皮質柱は、直径が300μmから600μmまで変化する(Mountcastle、 1997 )。ミニカラムの直径は30?60μmの範囲にあると推定される(Buxhoeveden、 2002 )。 とシミュ ry 、皮質柱が150?250のミニカラムを含むと仮定 第1に、神経表現は、入力層および出力層が多数の固有の特徴/位置およびオブジェクトを表すことを可能にしなければならない。 図2に示すように、両方のレイヤーは疎な表現を使用します。 疎な表現は、非常に多数の要素の堅牢な表現を可能にするいくつかの魅力的な数学的性質を有する(Ahmad and H ry 、 2016 ? With a network of 150 mini-columns, 16 cells per mini-column, and 10 simultaneously active mini-columns, we can uniquely represent ? Unknown node type: span ? sensory features. With a network of 150 mini-columns, 16 cells per mini-column, and 10 simultaneously active mini-columns, we can uniquely represent (15010)~1015 sensory features. ? 150個のミニカラム、16個のミニカラム、および10個の同時にアクティブなミニカラムのネットワークにより、我々は、 ? 感覚の特徴。 150個のミニカラム、16個のミニカラム、および10個の同時にアクティブなミニカラムのネットワークにより、我々は、 (15010)~1015 の感覚フィーチャを表現できる。 ? 各機能は、16の固有の固有の場所で表現できます。 各フィーチャは、16^10 の固有のロケーションで表現できます。 ? Similarly, the output layer can represent ? Unknown node type: span ? unique objects, where n is the number of output cells and w is the number of active cells at any time. ? 同様に、出力層は、 ? 一意のオブジェクトであり、 nは出力セルの数であり、 wは任意の時間におけるアクティブセルの数である。 同様に、出力層は、 nを出力セルの、 wをアクティブセルの、任意の時間における数として、一意のオブジェクトを表現できる。 ? ry 、2つのフィーチャ/位置のペアまたは2つのオブジェクトの表現が、 ry ビット(補足的なマテリアル)を持つことはほとんどありません。 そのような大きな表現空間では、2つのフィーチャ/位置ペアまたは2つのオ ry トの表現が、偶然にかなりの数のオーバーラップするビットを持つことはほとんどありません(補足資料)。 したがって、ユニークに表現することができるオ ry トおよびフィーチャロケーションペアの数は、 ry ーク容量の制限要因ではありません。 学習されたオ ry トの数が増加すると、出力レイヤのニューロンは、入力レイヤのニューロンへの接続数が増加します。 出力ニューロンがあまりにも多くの入力ニューロンに接続すると、それは訓練されていないパターンによって誤って活性化される可能性 したがって、ネットワークの容量は出力レイヤーのプール能力によって制限されます。 数学的分析は、単一の皮質カラム ry 数百のオブジェ ry (補足資料 図5 認識の精度は、学習されたオブジェクトの数の関数としてプロットされます。 (A)入力層のミニカラムの数に対する ry ーク容量。 出力セルの数は4,096に保たれ、40個のセルがいつでもアクティブになります。 (B)出力層のセル数に対するネットワーク容量。 アクティブな出力セルの数は40に保持されます。 入力層のミニカラムの数は150です。 (C)1つ、2つ、および3つの皮質欄(CC)の ry ーク容量。 入力層のミニカラムの数は150であり、出力セルの数は4096である。 ? 実際のネットワーク容量を測定する為に、私たちはオ ry ト数を増やしてネットワークを訓練し認識精度をプロットしました。 出力層に4,096セル、入力層に150個のミニカラムがある単一の皮質欄では、認識精度は400オ ry トまで完璧なままです(図5A、青)。 >>17 学習されたオ ry トの数が ry ークの容量を超えると、検索精度が低 ? 増加することが期待されます。 数学的分析から、入力層と出力層のサイズが増加するにつれてネットワークの容量が増加 ry 。我々 ry 再びテストした。 アクティブセルの数を固定すると、入力層のミニカラムの数とともに容量が増加します(図5A)。 >>17 、入力層のセルが多くなると、活性化の希薄さが増し、出力セルが誤って活性化される可能性が低くなるためです。 入力層のサイズが固定されている場合(図5B)、出力セルの数によって容量も大幅に増加します。 、使用可能な出力セルがさらに多い場合、出力セルあたりのフィードフォワード接続の数が減少するためです。 個々の列のサイズが固定されている場合、列を追加すると容量が増加する可能性があります(図5C)。 >>17 ? ry 限られています。 これは、個々の皮質柱がその容量限界に達すると、出力層の横方向の接続が入力の曖昧さを緩和 ry 、この効果は限られています。カラム数増による効果増は急激に減 上記のシミュ ry 、単一の皮質柱が数百の物体をモデル化して認識することが可能であることを示している。 容量は入力層と出力層のセルの数によって最も影響を受けます。 列の数を増やすと、容量にはほとんど影響しません。 複数列の主な利点は、オブジェクトを認識するのに必要な感覚の数を劇的に削減することです。 ? 1列のネットワークは、わらを使って ry 。それはできますが、ゆっくりと難しいです。 1 カラムのネットワークでは、ストローを通して世界を見るようなものです。 それはできますが、遅くそして困難です。 ノイズ耐性 図6 ノイズに対する単一列 ry ークのロバスト性。 (A)認識精度は、感覚入力(青色)および位置入力(黄色)における雑音量の関数としてプロットされる。 (B)感覚数の関数としての認識精度。 色付きの線は、位置入力のノイズレベルに対応 ry 単一列 ry 頑健性 ry 。 ネットワークが一連のオブジェクトを学習した後、 ry のランダムノイズを感覚入力と位置入力に ry 。このノイズは、入力のアクティブビットに全体的なスパース性を変更することなく影響を与えました(「マテリアルとメソッド」を参照)。 30回の接触後の認識精度をノイズの関数としてプロットした(図6A)。 ? 感覚入力には最大20%のノイズ、位置入力には最大40%のノイズが認識精度に及ぼす影響はありません。 我々はまた、収束速度が位置入力における雑音の影響を受けることも見出した(図6B)。 場所の入力が騒々しいときは、オブジェクトを認識するのに多くの感覚 >5 yamaguti 181110 2144 v7astH3U? \> >6 yamaguti 181027 1520 AJ0Ulonr? \> >17 yamaguti 1016 1818 QC06Ry5J? \> >686 620 170329 0115 oL56SRZT >>強い AI ( AL ) 簡易版実装用資料 ( ほぼ網羅 ) >680 ( >552 >529 引込現象 ) >> >> >205 >135 : YAMAGUTIseisei 20161009 >繰返しになるが既にできている ( 自分だけの問題でないので全てを詳らかにできないが自分の師匠がとうの昔に簡易 > > >356 yamaguti~貸 170914 1229 0i4loNv/? 678 yamaguti~貸 170918 1029 PLHxyKzg? > : >HTM ( 原形 : 20 世紀 ) > + 繰返しになるが既にできている ( 20 世紀時点 ) > この国だけに配慮致します立場でなくなってしまいましたので申上げます > > >963 yamaguti~kasi 170528 2311 4HTwYtMw >> >955 HTM + 既に > > : >> >837 YAMAGUTIseisei 181014 1912 6JUQzgf8? \> >41 yamaguti 1009 1337 viDZhWE2? \> >280 名前:YAMAGUTIseisei E-mail:1537288223sage854-888 投稿日:2018/10/01(月) 10:33:23.53 ID:clFG90EB?2BP(0) >>> DeepMind 強い AI/AL 射程 目鼻 >> : >>>>人間レベルのAI、あと5〜10年 ry と40%の専門家 ry >>http://gizmodo.jp/2018/09/agi-in-a-decade.html >> : >> >68 yamaguti 180920 1033 EmLF0I+9? \>9 yamaguti 0929 1518 Bswyb4M3? >>http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/273-285## \ \ dahara1 氏 >> : >> >482 自然言語解釈 \>282 >272-276 180916 21:42 m2szPimC? >>DeepMind : DNC のスロットベーススロットをスロットに見立てる等 ( 下手すれば 2018 年にも目鼻 ) >>目鼻 → 1 年以内 ? 一まずの変革完了 ( ≒ 曲りなり特異点 ? ) → 1 年以内 ? 接地構造手直し完了 ( ≒ 特異点 ? ) >> : >>、計算的に様々なタスクに応用できるチューリング完全なUniversal Transformers >>汎用 >> : >>ry : HTM HPKY DSL HPKY-UniversalTransformer SingularityNetAL CellBeAL SW26010AL PezyBbiAL NeuralLaceAL >4 YAMAGUTIseisei 181110 2144 v7astH3U? \ \ \ \ \>: \>>>>>> >20 名前:yamaguti E-mail:1528603775sages15 投稿日:2018/07/08(日) 17:12:31.39 ID:Yyb7M1g2?2BP(0) >>>>> シンギュラリティ否定スレ = 汎用 AI/AL 否定スレ ( 最早全否定 : HTM HPKY DSL HPKY-UniversalTransformer SingularityNetAL CellBeAL SW26010AL PezyBbiAL NeuralLaceAL ) >a0> : >> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1517369897/29#13# HTM ZenHitei ## UniversalTransformer ZenHitei >>a0> : >f0>最先端のこのスレ ry ( ry : 半信半疑どころか存在しないかの様な扱い ) >f0> → 最先端以外の他での扱いは推して知るべし >>>a0> : >>>a0> >>>>a0> >469 yamaguti~貸し莫大 170923 1701 gJe8GJca? >>>>>a0>仮に望月先生にも同じ言い草 >>>> : >>>>>n0> この国だけに配慮致します立場でなくなってしまいましたので申上げます >a0> : >>>>>n0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/268##152# HPKY gata Hannyou AI/AL >>>>> : >>>> >>>> >284 >280-283 180916 2146 m2szPimC? \>>>> 23 名前:yamaguti E-mail:1531923755sage330 投稿日:2018/07/29(日) 12:06:53.16 ID:xu0GwKe6?-2BP(0) >>>> : >>>>>>> >289 \>>Universal Transformersがタイムステップ+ポジションで位置情報変化 >>>>>> : >>>>>>> >405 ー 180714 1249 D84wNS6G >>>>>>> : >>>>>>>言語の特徴量ベクトルに ップとポジショ 加し \>ンボルではなく、全てのベクトルを再帰処 >>>>>>> >>>>>>> 再帰効果 ( 上記文脈 ) エミュの究極 ( 完全汎用 AI/AL ) >>>>>>> >14 >>>>>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/152### HPKY gata Hannyou AI/AL \>機械学習限定論ご遠 >>>>> : >6 yamaguti 181110 2147 v7astH3U? \> >7 yamaguti 181027 1521 AJ0Ulonr? >> >453 ー 181021 0435 WKNnVBDC >>> Googleは機械学習の欠点を熟考している >>>ry 層学習」のアプローチが、人間の認知能力 達成することに失 認める >>>http://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 >> >>> 192 yamaguti~貸 170921 2300 FFAhevfW >>> 簡易版強い AL なら NN の体を成している必要すらない >> >>> 196 名前:yamaguti~貸 E-mail:この国だけに配慮致します立場でないので申上げます 投稿日:2017/09/21(木) 23:15:48.90 ID:FFAhevfW >>> 中規模以上は結局 NN らしい NN がある方が良い可能性も捨切れないが >> >> >270 YAMAGUTIseisei 180908 0007 sHJfJTCE? >> : >>>>>>>>> + データと >>>>>>>> ↑ 学習済高低レイヤモジュール : 充実 ( 不足致命的ならず ) ? >>>>>> 必ずしも充実不要 ( 一見致命的不足状態も条件次第で可 ) >>>>> >>>>> データなし + 学習機構なし ( NN 等なし ) 可 ( 禅 無 空 ) >>>>> >>>>> 関連 時間方向粒度 : 疑似接地 ( 超高精度耳年増 ) > : >114 ー 181112 0057 0MkkS2fo >強いAIの作り方、分かったと思 : > 金子勇さんの記事をみて、2chに書いてみようと思った。 : >脳を作ろうとするから駄目 。外界と体をソフトで作れば 。\>なぜなら、意味は外界にあるから。意味をAIが取り扱うには、外界と、外界と脳のインタフェースたる体が : >243 ー 181113 0244 64QMQmEZ >意味が分かるということと、知性があることはまた別 、 、 > 外界と身体を用意する意義は、AIが意味を扱えるようにすることまで。 > 意味が扱えないということは、シンギュラリティが来ない理由の一つとのことなので、ここまででも意義はある。 >、人間は言語で意味を扱うので、外界と身体も、辞書レベ > >知性を宿すには、 、知性には言語能力が必須であり、 >記号化された外界と身体 、脳側に言語能力を与えることと相性 >244 ー 181113 0253 64QMQmEZ > >242 >意味は差異なので、バナナの、他との違いを表現できれば良くて、原子核とか 気にしな 。人間が違いを意識するレベルまで。 > >、ソシュール的には、人間は名前を知っているものしか認識できず、バナナという記号が、バナナの概念を世界から切り出 、認識が記号的にな >、バナナの他との違いは、色とか食べ物であるとか嗅覚とか、そういう身体に結び付 >33 yamaguti 181110 2245 v7astH3U? \> >35 yamaguti 181027 1559 AJ0Ulonr? \> >27 yamaguti 181016 1835 QC06Ry5J? \ >>>>>> : >>>>>>>>>>> >25 名前:yamaguti E-mail:1528603775sages15 投稿日:2018/07/08(日) 17:23:26.78 ID:Yyb7M1g2?2BP(0) >>>>>>>>>>> : >>>a0> >757 ー 0407 0932 rKfLk+YQ >>>a0> : >>>>a0> AIを知るための4つの類型 「特化型」と「汎用型」、「強い」と「弱い」 >>>>a0>http://innovation.mufg.jp/detail/id=123 >>>a0> >>>>a0>「汎用型のAI」 >>>>a0>、特定の作業やタスクに限定せず ry 汎化能力 >>>>a0> >>>>a0>「強いAI」 >>>>a0>、人間のような意識 >>a0> : >>>>> : >>>>> >>>>> >>>>> >55 yamaguti 180911 0904 GkbIB6hZ \> >13 yamaguti 180823 0753 lVZLyw3E? >>>>>> : >>>>>>>>>>> > 21 名前:yamaguti E-mail:1528603775sages15 投稿日:2018/07/08(日) 17:13:21.86 ID:Yyb7M1g2?2BP(0) >>>>>>>>>>> : >>>a0>ご事情あられる先生方以外 >>>>>>f0> AL でなく AI との言葉を用いる者 半数 実態 シ□ウト >>>a0> >>a0> : >>>>a0> >17 YAMAGUTIseisei E-mail:sage/future/1526967415/62 投稿日:2018/06/09(土) 20:26:37.60 ID:h5bUiie10?2BP(0) >>>>a0> : >>>f0>AI/AL 論を DL ( ML ) 限定論に掏り替えようとする狼藉者 >>>>a0> : >58 yamaguti 181110 2319 v7astH3U? \> >62 yamaguti 181027 1625 AJ0Ulonr? \> >39 yamaguti 181016 1846 QC06Ry5J? \> >871 ー 181016 0019 T97F1R7t >>>> N高等学校、 の育成を目指 ドワンゴ人工知能研究所提供の動画教材『脳神経科学と汎用人工知能』 公開 >>>> 〜一部 無料で一般 >>>> | N高等学校(通信制 広域・単位制 >>>>http://nnn.ed.jp/news/blog/archives/5872.html >>>> >>>>、元ドワンゴ人工知能研 水谷治央(現PGV株式会社)と著名な科学者らを講師 、脳神経科学と人工知能の歴史から 、 >>>>、脳に学んだ汎用人工知能の開発へつなげる科学的 >>>>。動画教材 随時追加 : >>>>、数理脳科学者の甘利俊一先生(理化学研 ry ー特別顧問、東京大 )が講師 1回目の授業の : >>>>第2回 (高橋宏知先生 \>>>>第3回 (五十嵐潤先生 \>>>>第4回 (深井朋樹先生 \>>>>第5回 (豊泉太郎先生 \>>>>第6回 (山口陽子先生 \>>>>第7回 (福島邦彦先生 >> : >89 ー 181111 1831 tPCyFDUi http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1541837624/81# Wired Winny Kaneko > >81 > 第3回天下一カウボーイ大会 金子勇氏の発表 >http://m.youtube.com/watch?v=Q_O6Qrb3t48## http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1507446438/662#237# Winny Kaneko AngouTuuka > > 2009年) 、金子勇さんはニューラルネット 強化学習 > ディープマインドを超える組織が日本から生まれていた可能性す >406 ー 181114 2058 fRcgJCkc >の研究動向とこの6年間の劇的 、汎用人工知能(AGI)は、ごく短期間に実現される可能性がある。 >人工知能 トップレベルの組織「OpenAI」のGreg Brockman氏が近年の講演で繰り返 > Can we rule out near-term AGI? >http://m.youtube.com/watch?v=YHCSNsLKHfM## >716 ー 181118 1809 /DCDAZSU >深層学習分野 第一人者 Ilya Sutskever氏(超強い組織「OpenAI」の人)の講演内容 > Short-Term AGI Is a Serious Possibility >http://m.youtube.com/watch?v=w3ues-NayAs## : > Ilya Stuskever氏の講演内容についての記事 > AGIが5年間で達成可能な理由 > Why AGI is Achievable in Five Years >http://medium.com/intuitionmachine/near-term-agi-should-be-considered-as-a-possibility-9bcf276f9b16 >471 ー 181115 1315 hPXpEfx5 > Ilya Sutskever 氏によるメタ学習と自己学習の最前線 (MIT 講義まとめ) > http://englishforhackers.com/ilya-sutskever-meta-learning-self-play.html : >http://m.youtube.com/watch?v=9EN_HoEk3KY## : >、このような環境から汎用知能が生まれ、かつ、Dota 2 Bot で見たような急激な能力の向上が引き継がれるなら、この汎用知能の能力も急速 >300 ー 181113 2031 ev9rkBSy > Googleがオープンソースで公開したAI技術「BERT」 読解力は人間上回る? >http://zaikei.co.jp/sp/article/20181108/476595.html## : >読解力テストを解か 、人間よりも高いスコアが出たという(Google AI Blog http://ai.googleblog.com/2018/11/open-sourcing-bert-state-of-art-pre.html## 、 >VentureBeat http://venturebeat.com/2018/11/02/google-open-sources-bert-a-state-of-the-art-training-technique-for-natural-language-processing/## > 、 > OSS×Cloud http://www.ossnews.jp/oss_info/article.html?oid=8871## 、Togetterまとめ http://togetter.com/li/1285134## : >488 ー 181115 2105 vRJvz/iO : > 逆翻訳がヤバいスコアを叩き出 .おそらくAttention以降では最大の性能up >http://arxiv.org/abs/1808.09381 > 深層学習はえげつない手法が突然ポッとでてくるからおもろい >http://mobile.twitter.com/_Ryobot/status/1062991302478880769 > > ロボットで労働時間86%削減 茨城県が実証実験 >ttp://sankei.com/smp/economy/news/181115/ecn1811150031-s1.html## >RPA)」の実証実験 、労働時間が86・2%削減 >年間の人件費換算で約542万円分の削減 、 コストなどを精査して導入に向け > >同県ICT戦略チーム 、4業務の削減率は77・7〜90・7%。県庁内 類似の40業務に拡大すると、人件費を年間約8695万円削 > >「高専生は日本の宝」 AI時代を引っ張 >松尾豊・東大 >http://r.nikkei.com/article/DGXMZO37752760U8A111C1000000 https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) >369 ー 181114 1418 LxsxmlpG > 「意識を持つのは人間だけか」人間以外の動物でも苦痛を感じることを示唆する証拠 。だが,彼らに意識があるかどうかに関する科学的見解は一致していない。 日経サイエンス2018年12月号 特集【新・人類学 > http://www.nikkei-science.com/201812_046.html #意識 #脳 #心理学 >http://mobile.twitter.com/NikkeiScience/status/1062302849433067520 > >注目 】神経細胞ネッ を光で3次元操作し,高次脳機能操作 光学顕微鏡システムを開発 / 京都工芸繊維大学,科学技術振興機構,宇都宮大学,神戸大 >http://research-er.jp/articles/view/75244 : > 世界初となるホログラフィーによる3次元多点同時光刺激※3 と高速スキャンレス蛍光3次元撮影の一体化システムの提案 > 時空間4次元制御可能な細胞操作技術の神経科学及び植物学への応用が可能 > 高機能光遺伝学 (オプトジェネティクス)※4 による高次脳機能操作が可能 > 植物細胞幹細胞化プロセスの解明と細胞増殖の光制御による食料増産などへの応用が可能 >326 ー 181114 0114 tg5b3fE0 \>383 ー 181114 1710 CZMsYcfv > GIZMODO:犬のリモコン操作に成功 >http://gizmodo.jp/2018/11/remote-controlled-a-dog.html## >脳波モニター >これで大衆の感情マネジメントが > > 脳波モニターで、今の気分をビジュアル化されてみた >http://gizmodo.jp/2018/11/interbee2018-brain-wave-monitor.html## >385 ー 181114 1733 vOOirpEP >注目 】意思決定の脳内機構と個体差 神経活動の外的擾乱に対する感受性が行動選択の個性を決める / 理化学研究所 >http://research-er.jp/articles/view/75247 > 動物の行動選択における意思決定の個体差が、その神経活動の個体差、すなわち外からの刺激に対する神経ネットワークの「感受性」の違いによって決まることを発見 > >、個性の発現に関与する神経メカニズムの解明や、ヒトらしく振る舞う人工知能(AI)の開発に貢献 https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) >560 ー 181022 1800 M7baU3Db >【社会】「食料買えない」3割経験=中学生いる低所得世帯、 >908 ー 181120 1506 Sq5nLF0X >--Google DeepMind共同創設者が >http://japan.techrepublic.com/article/35128794.htm >AlphaGo 快挙 、同プログラムを開発したGoogle DeepMindの共同創設者デミス・ハサビス氏は、AIによって今後さらに大きな変化 > > 2016年、複雑さで知られるボードゲーム囲碁 、現代の機械学習の能力が大々的に実証 : >910 ー 181120 1508 Sq5nLF0X : > 深層学習だけでは汎用AIを実現できない > >、多数のブレークスルー 、人間のように汎用的な知能を持つマシンを作り出すには、さらに多様な技術 > > 「深層学習は素晴らしい技術であり、それ自体で非常に有用だが、 、AIを解決するには間違いなく不十分だ。全く足りない」(Hassabis氏) > > 「深層学習は1つの部品だと言える。同じようなブレークスルーがあと10個程度 : >906 ー 181120 1354 Sq5nLF0X >細胞 制御する人工RNA論理回路の構築に成功 癌細胞 京大[ > http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1542683820/ > >】スタークラフト 、優勝は「機械学習不使用」のサムスン[ > http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1542688116/ >180 yamaguti 180609 2324 ZZqLpMRM? > >456 ー 180606 1246 E6+KlBvX >> 汎用人工知能(AGI)の研究は今、どこまで進んでいるのか?--WBAI 山川宏氏 >>http://sbbit.jp/article/cont1/34990 > > > 。データが足りなくても、既存知識を柔軟に組み合わせて推論できる仕組み(技術X)が重要となる」(山川氏) > > > 畏れ多い物言い乍ら > > × 技術X > ○ HPKY 方式 ( >>152 - ) : >930 ー 181120 1709 7O1b9kNK : > ちなみに山川先生のソース > 非常に興味深いインタビューでまだ読んでない方は必読 > > ドワンゴ人工知能研究所の所長の山川宏とのインタビュー >http://futureoflife.org/2017/10/12/ ドワンゴ人工知能研究所の所長の山川宏とのイン/ > > 私たちの進歩を侵害する世界規模の惨事はないと仮定して、次の10年・2040年ごろ・2100年ごろのhuman-level AGI(人間の知能レベ )完成の可能性 ? > >全脳アー (WBAI)では2030年頃を公式目標 。カーツワイル氏が「2029年に人間レベル 」 はよく知られてい 、大体それと同 : > FHIのニック・ボストローム氏らが2011年から12年ぐらいにとったアンケー 私個人としては2023年と書 : >931 ー 181120 1709 7O1b9kNK : > 人間の知能レベルに達したAGI 、それ自身が開発を行い人間の知能を超えた知能を作るのにどのくらい時間 ? : > さらに人間レベルの汎用人工知能に到達すれば、それは人工知能研究者の役割を担えます。 >に多数の汎用人工知能 高速に育成し、それらが24時間休まず研究開発 、 は大幅に加速 > >は2029年に人間一人分の知能に到達し、 >、 、数日から数ヶ月 : >47 yamaguti 181027 1609 AJ0Ulonr? : >>>>>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1531018600/467-483# Risuku YamakawaSensei >>>>>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/59-73# Risuku YamakawaTakedaRyouSensei Puutin NaikakuFu http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1537288223/77# Nokosu YamakawaSensei >7 yamaguti 181110 2150 v7astH3U? > >246 ー 181030 1651 eHSp+Xed >>AIが「真の意味理解」をして >>http://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1150341.html## >> >>松尾豊「 、本当の意味での言葉の意味処 想像しづらい未来 5年、10年でそこまで達す 非常に楽しみ : >>「真の意味で言語を理 近い将来 \>>「早ければ2025 >> >> 知能は認知運動系と記号処理系の2階建て。2025年頃には真の意味理解が可能なAIが登場? : >>、認識、運動の習熟、言葉の意味理解の順番で技術が進 > : >>「対話AI 単純な話ではな >>「身体性 「人間も言葉を除くと普通の動物と同 「知能は認知運動系と記号処理系の2階建 > : >> では動物には「2階部 動物にも原始的なシンボル処 >>。人間 「2階部分」のシンボル処理部分が、「一階部分」の認知運動系を駆動 ry >>、つまり世界や物事を「想像 \>。 それがヒトの生存確率 文明が結果的に生ま > : >>、今までは「1階部分」がないまま「2階 ry 、今後は、本当 意味処 想像しづらい未来 >>、「もしかすると5年から10年、そこまで達す 非常に楽しみ >>、身体性に基づいた意味理 逆に、我々の言語とはこういうものだったかとわか > : >> 記号処理系と認知運動処理系のリカレントニューラルネットワークの相互作用が意味理解の正体 >>東大・松尾研発のベンチャー企業や、日本深層学習協会 >>今後は本当の意味で意味理 その上で起こるイノベーションはすご >> >> 松尾研発のスタートアップ各社 \>http://m.pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1150/341/html/682_o.jpg.html## http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1541837624/185-197 >194 ー 181112 2125 FvbK+74o > >191 > 基調講演:ディープラーニングと意味理解 > 松尾 豊さん >ープラーニングについて「 ーネットやトランジスタなどに匹敵する、十数年に一度の 技術」 > >「対話型AIができると、言語処理が飛躍的に向上し、今では想像できないような変化 5年か10年 > > 特別講演 :「未来の言語処 」(大阪大学先導的学際研究機構 教授 榮藤 稔 氏) > > 「画像認識の時のように、あるしきい値を技術性能が超えた時、業界の構造を変えるようなイノベー > AI ry 、過去から予測するのではなく、未来を見据えて現在を見なければなりません。 > ここ数年の劇的変化から考えると、今後AIは想像もできないような未来を : >石井「人間とAIの会話が実現するのはそう遠くないと思います >40 yamaguti 181110 2255 v7astH3U? \> >41 yamaguti 181027 1604 AJ0Ulonr? \ > >23 名前:yamaguti E-mail:1528603775sages15 投稿日:2018/07/08(日) 17:21:05.79 ID:Yyb7M1g2?2BP(0) >>>>>>> : >>>a0> Google 翻訳 >>>a0> >>>a0> >794 ー 180609 1717 V5PTtlo8 \>795 ー 0609 1717 V5PTtlo8 >>>>a0>http://wba-meetup.connpass.com/event/88335/ >>>>a0> >>>>a0>22回 全脳アーキテクチャ勉強会 \>22nd whole brain architecture study meeting >>>>a0>:自律性と汎用性 \>: Autonomy and versatility >>>>a0>概要:ry ブームにおける「 (AI) 」は、 >>>>a0> 道具としての「知的 IT 技術」 ry 、 >>>>a0>知的 IT 技術を AI に進化 ry >>>>a0>Summary: ' (AI)' in the ry boom is >>>>a0>ry 'intelligent IT technology' as a tool, >>>>a0>ry evolution of intellectual IT technology to AI >>>>>>> : >>>>a0>ry 生物には自律性 ry 「生きる」 >>>>a0>ry autonomy in organisms ry 'living' > : >>>>>>> >>a0>: 全脳アーキテクチャ・ \>:株 ドワンゴ >a0> : >> : >a0> http://techplay.jp/event/678252 >>a0>18:10 ry の挨拶 山川 宏(全脳ア >>a0>18:15 導入 栗原 聡(慶應義塾大学理工 >>a0>18:25 創発インタラクションの意義:機能分化に対する変分原理と数理モデ ry :津田 一郎(中部大学創発学術院 >>>>>>> : >>a0>19:15 デザインされた行動から自律発達的な行動へ:インテリジェンスダイナミク ry :藤田 雅博(ソニー >41 yamaguti 181110 2256 v7astH3U? \> >43 yamaguti 181027 1606 AJ0Ulonr? \> >33 yamaguti 181016 1840 QC06Ry5J? \ >>>>>>> >213 ー 180808 1702 uDjSgCzA \> >214 ー 0808 1702 uDjSgCzA >>>>>>>>ry 8月30日に第9回目の研 ,汎用人工知能に関わる発表 >>>>>>> : >>>>>>>>・認知アー >>>>>>>>・認知ロボティッ >>>>>>>> ・機械学習・推論・知識 >>>>>>>>・脳の計算の >>>>>>>> ・人工知能の評価方法 >>>>>>>>・記号創発(パターンと記号の >>>>>>>>・人工知能の社会的影 >>>>>>>> ・自律型ロボット制御 >>>>>>>>・知能の自律性と汎 >>>>>>>> >>>>>>>>らず,汎用人工知能に関 >>>>>>> : >>>>>>>>ry 学会 汎用人工知能研 http://sig-agi.org/sig-agi/ >>>> : >>>>>>>>:市瀬 龍太郎(国立情報学研 >>>>>>>>:山川 宏(ドワンゴ人工知能研 >>>>>>>>:荒川 直哉(ドワ 研究所 >>>>>>>>嶋田 悟(エアロセンス >>>>>>>>ジェプカ ラファウ(北海道大 >>>>> : >>>>>>>13 :35 >>>>>>>人工頭脳OS -人の脳の振舞 有機的情報処 >>>>>>>江村 > 42 yamaguti 181110 2257 v7astH3U? \> >44 yamaguti 181027 1607 AJ0Ulonr? \> >36 yamaguti 181016 1843 QC06Ry5J? \ >>>> : >>>>>>>>>> >24 名前:yamaguti E-mail:1528603775sages15 投稿日:2018/07/08(日) 17:22:33.29 ID:Yyb7M1g2?2BP(0) >>>>>>>>>> : >>>>>>>a0>ミウラ mruby 式電子頭脳 VM ( 強い AI ( AL ) 反乱抑制設計 ) >>>>> : >>>f0> 強い AI ( AL ) の最重要基盤ソフトウェアを持ちながら資金調達に今回失敗し >>>f0> 義理はないにせよ全人類を滅亡又置去りより救う道に暗雲の自らの体たらく >>>f0> は詫びて詫び切れるものでないとは重々承知乍ら本当に申訳なく思います >>>> : > : >>>> : >>>>> >32 yamaguti 180911 0846 GkbIB6hZ >>>>> : >>>>>>>* 実現への道筋 ( 別添証拠 >>>>> : >>>>>>>RT 有機分散超細粒度並列化 >>>>> : >>>>>>> 2 LOADI 38900c1 >>>>>>> 1 LOADSELF - - >>>>>>> : >>>>>>> 3 SEND 0a00001 >>>>>>> : >>>>>>> 2 LOADI 41 3 >>>>>>> 0 ENTER 6200002 >36 yamaguti 181110 2249 v7astH3U? \> >37 yamaguti 181027 1600 AJ0Ulonr? \> >29 yamaguti 181016 1837 QC06Ry5J? \> >>>>>> >594 ー 180310 0049 +SNX0j3O >>>>>>>。ALife研究者・池上高志が語る「過剰性と生命 >>>>>>> http://boundbaw.com/inter-scope/articles/16 >>>>>> >>>>>> http://youtube.com/channel/UC5P3j8TbxGTUsWcs3cA_3MQ >>>>>> >24 yamaguti 180823 0808 lVZLyw3E? >>>>>>>人工知能』ではなく『人工生命』とは何か? 東大池上教授 >>>>>>>http://m.youtube.com/watch?v=yHO3pAxLCgA >>>>>> >>>>>> >>>>>>>@takayaarita 2016年10月6 >>>>>>>ry 日曜日の昼.BSフジ『ガリレオX』第134回 「“人工生命”研究 ry 〜生命はどこから生命 ry ?〜」( ry 9日(日) 11:30 ry 再放 ry ) bsfuji.tv/pub/galileox/p… >>>>>>> >>>>>>>@takayaarita 2016年9月26 >>>>>>>ry テレビ番組で人工生命特集 ,果ては廊下を意味なく歩 シーンまで撮ら >>>>> : >34 yamaguti 181110 2247 v7astH3U? \> >36 yamaguti 181027 1600 AJ0Ulonr? > >28 yamaguti 181016 1836 QC06Ry5J? \> >>>>>> : >>>>>> >22 名前:yamaguti E-mail:1528603775sages15 投稿日:2018/07/08(日) 17:14:29.78 ID:Yyb7M1g2?2BP(0) >>>>>> : >a0> >255 ー 180622 0537 mli0Xgxh \>>>727 ー 180617 1515 s2r2ARS1 \>>733 ー 0617 1623 s2r2ARS1 >a0> : >>a0>三宅陽一郎 オートマトン・フィロソフィア――人工知能が「生命」になるとき 第五章 人工知能とオー ry (自動化 >>a0>http://note .mu/wakusei2nd/n/n916483239dc5 >>a0>” 二つの流 。世界に深く根付く 流れと、社会の流れを補完し最適化 >>a0>。前者は存在的で哲学的で な探求 。後者は世の中を加速 、自動化の流れ、無人化の 、効率化の流 >>>> : >>>>>> : >>>>a0>――人工知能が「生命」になるとき 第四章 人工知能が人間を理解する(1)【 >>>>a0>http://note .mu/wakusei2nd/n/n378172bf6240 >>>>>> : >>>>a0>人間と人工知能は理解し合えるのか。 、人間と人工知能がそれぞれに抱える虚無の深淵と、 >>>> : >>>>>> : >>>a0>人工知能が「生命 ry 三章 オープンワールドと汎用人工知能(2)【 >>>a0>http://note .mu/wakusei2nd/n/n3c6b5aae273e >>>a0>ry 人工知能は「問題に立脚して」作ら ry 問題に立脚しない、汎用人工知能に人類の「他者」となる可能性 >>a0> : : >>a0> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1449403261/131# GoosutoYou VM >>>>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1519839202/4# AL Kongen Rei >37 yamaguti 181110 2250 v7astH3U? \> >39 yamaguti 181027 1602 AJ0Ulonr? \> >30 yamaguti 181016 1838 QC06Ry5J? \> >>> : >>>>>> >468 ー 180714 1907 qylP2u9g \>469 0714 1908 qylP2u9g >>>>>> : >>>>>> http://singularity.jp/20180311-2/ >>>>>> >>>>>>年3月11 ry ティサロン 第26 、ジャパンスケプティクスとの共同 >>>>>>http://m.youtube.com/watch?v=Oe2uxni240M >>>>>> : >>>>>> 講演1「 AIとアート」中野 圭( 、大阪芸術大学 アートサイエンス学科 准教授、 >>>>>> : >>>>>>、最新の技術動向とその活用例 ry >>>>>>。ボーカロイド技術の研究の中で10数年 ィアアートにおいても有用であ >>>>> : >>>>>> 講演2 「 美意識は芽生えるか」 中ザワヒデキ(美術家、人工知能美学芸術研 発起 >>>>>> : >>>>>>真の意味で「人工知能が創作した芸術」はまだ 、真の 「人工知能の創作 >>>>>> : >>>>>>演題「 芽生 か」は、沖縄科学技術大学院大 1月 、世界初 展 「人工知能美学芸術展 >>>>>>「 I :人間美学/人間芸術」「 II :機械美学/人間芸術」「 III :人間美学/機械芸術」「 IV :機械美学/機械芸術」 実現されていない「 IV >>>>>> : >>>>>>ィスカッション「AIでアートはつく >>>>>> >>>>>>:中野圭・中ザワヒデキ・松田卓也(神戸大学名誉教授)・高橋昌一郎(國學院大學教授、 >>>>>> : >>>>>>共催 \>JAPAN SKEPTICS、株 ブロードバンドタワー >38 yamaguti 181110 2252 v7astH3U? \> >40 yamaguti 181027 1603 AJ0Ulonr? \> >31 yamaguti 181016 1839 QC06Ry5J? >> : >>>>> >882 ー 180727 1807 NMFne2I4 >>>>>>汎用人工知能 ry 、社会にどんなインパクト ry ? >>>>>>第3回全脳アー 4 >>>>>> http://sbbit.jp/article/cont1/35123?page=2 >>>>>> >>>>>>AGIが人類と調和し続けるために必要な >>>>>> : >>>>>>山川氏は「FIカー ry スピー 、そこに座りたがる人ばかりではな >>>>>>: >>>>>>「究極のAGIは相互依存のネットワーク型 。 制御できないのであれば、(制限は)無理 (栗原 >>>>>>: >>>>>>「 閉じられたリソースの塊であるAIエージェント ry トラスト ry 、AIがネット ry 分散 、そもそも何をトラス >>>>>>。信頼できる ry オブジェクトが何か、そういう議論がないと話が進ま (山川 >>>>>>「 “自然”のように 複雑にからみあう系では極端 まれ >>>>>>。同様にAI同士やAIと人間が複雑に相互依存しあうネットワー (高橋 >>>>>>「 人間が自然のことを認識しているのと同じ程度に、AIも留まっ 。そうでないと 、もう終わ (中川 >>>>>>「 。その異質な存在が我々との関係を絶ち、勝手に進化 、たしかに終わり 」(栗原 >>>>>>「いや、我々が開発 ではなく、 我々が自然界のようなものと認識するタイプのAI (中川 >>>>>>「 。自然 人間のほうが 速かったため適応 >>>>>>変化が激し 制御 難 >>>>>>“人とAIの織りなす新たなエコシステム”(注1) (山川 >>>>> >>>>> >149 yamaguti~貸 171017 2151 VdL4NOZS? >>>>>> 滅亡対策 鏡像 内宇宙外宇宙 >>>>>> >103 >94-96 >46 >113-114 >>>>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/633#640# Kitano Robasuto >>>>> : >>a0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/640# Kyouzou HikikomiGensyou >>a0> その上での対策 ( 余地 ) = 強い AI 暴走対策 ( 内宇宙外宇宙主観客観鏡像 引込現象 ) >895 ー 181120 1100 Sq5nLF0X > 遺伝子組み換えカイコの繭、エイズも発見 > オーダーメード医療にも道を開く新技術 >ttp://business.nikkeibp.co.jp/article/report/20120118/226265/091400022/ > 明治時代に多くの外貨を稼ぎ、近代化を支えたカイコが、新たな「糸」を生み出し始めた。 >遺伝子を組み換えると、「繭」にエイズウイルスなどを早期発見できる抗体が組み込まれる。 く新技術を生かすには、製薬会社の協力が欠か > > 世界初の「ロボット宅配」サービス、英ロンドン郊外で始動 : >自動解説に手話CG、スポーツ視聴を楽しくする技術が生 > 東京五輪・パラリンピック開催へNHKが開発急ぐ >ttp://newswitch.jp/p/15312 > >のAIはとても頭が悪い」--グーグ 責任者 : >生物の進化をコンピュータ上で模倣し /鹿児島大学 小野 智司 先生【夢ナビTALK >http://m.youtube.com/watch?v=LYEkZ72WhA4 > > 人間の専門家よりも優れた解を作り出す(こともある)進化計算とは? >http://yumenavi.info/lecture_sp.aspx?%241& ;GNKCD=g008991 >20 yamaguti 181110 2223 v7astH3U? \> >15 yamaguti 181027 1531 AJ0Ulonr? \> >60 yamaguti 180816 1243 1f4q6DrW? >> >843 ー 180814 1521 oDE8CrIp \>691 ー 0813 0448 6VvYRvQE >>「ホモ・デウス >> 特設サイト 河出書房新社 >> http://www.kawade.co.jp/homo-deus/ >> >> ユヴァル・ノア・ハラリYuval Noah Harari >>歴史学者。オックスフォード大学で中世史、軍事史 ry 博士号 ヘブライ大学で歴史学を教えている。 >>や中世騎士文化についての著書がある。オンライン上での無料講義 ry 『サピエンス全史』は世界的なベストセ >>Recommend >>全史』同様にチャレンジングで面白い。 、未来を見据えている。 人類 待ち受 、思慮深い考察 >>ビル・ゲイツ( http://gatesnotes.com/## >>・デウス』はあなたに衝撃を与え ry 楽しませる。 ry もないような方法であなたを考えさせる」 >>ダニエル・カーネマン(『ファスト&スロー』著 >>「他人や他の種との関係を永遠に変えてしまうであろう遺伝子技術や人工知能、ロボット工学といった、人類種が今直面 ry 、うらやましいほどの(そして警告を発する)明晰 >>全史』よりも面白 、より重要 >>カズオ・イシグロ( ・オブ・ザ・イヤー >> >>・関連書 >> : >>全史』は過去 、とるに足らない類人猿が、どのように地球の支配 、『ホモ・デウス』は未来 私たちはどのように自らを「神」へと変え >>。老化や死を克服 、動物や植物、そして人間そのものを意のままに設計・創造 ry 神のような能力を、私たちはどのように獲得 >>私たちは「ホモ・ 」(賢いヒト)から、「ホモ・デウス」(神のヒト)へと、自らをアップグレード >28 名前:yamaguti E-mail:1528603775sages15 投稿日:2018/07/08(日) 17:27:37.81 ID:Yyb7M1g2?2BP(0) : > >11 名前:yamaguti E-mail:1529408476sage46 投稿日:2018/06/29(金) 12:26:30.14 ID:kHBj2QJM?2BP(0) > : > >44 yamaguti 0602 1417 5+vbS3Cj? \>56 yamaguti 0630 0540 IyAko4jV? : >( サバイバル楽勝ムード : >21 yamaguti 181110 2224 v7astH3U? \> >16 名前:yamaguti E-mail:sageuPZJwsF8fLs 投稿日:2018/10/27(土) 15:34:24.91 ID:AJ0Ulonr?2BP(0) >> >306 ー 181019 1618 Sdh+fRqT >>>人間は神になる!?『ホモ・デウス NHK おはよう日本 >>>http://www.nhk.or.jp/ohayou/digest/2018/10/1018.html >> : >>> 16:41〜 >> >> >78 yamaguti 180911 0924 GkbIB6hZ? >>> >395 ー 180905 1123 grjGdXrz > : >>>>ホモ・デウス 訳者 >>>> http://honz.jp/articles/-/44894 >>>> >>>>待望の ホモ・デウス >>>>全史』続編を読み解 >>>>http://courrier.jp/news/archives/134207/ >>> >>> >>> >45 名前:yamaguti E-mail:sage4800273161 投稿日:2018/08/23(木) 08:38:02.13 ID:lVZLyw3E?2BP(0) >>>> >908 ー 180822 2216 1tOmxGMI >>>> : >>>>>ホモ・デウス 人類の営みをデータ処理システムと捉 >>>>> http://honz.jp/articles/-/44890 > : >>> : >>> >>> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1534904728/902-904# Boutou Gendai >>> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1535868343/512# ForbesJapan >>> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1534382966/57-68# Kawade # Hanson # Hoka >560 ー 181022 1800 M7baU3Db >【社会】「食料買えない」3割経験=中学生いる低所得世帯、 >387 ー 181114 1837 vOOirpEP > 【人工知能は「役立たず階級」を生み出すのか】 「ホモ・デウス」が示唆する人間不要の未来 >http://toyokeizai.net/articles/247858 : > 人間の脳とコンピュータは、アルゴリズムにしたがって作動するという意味で本質的な違いはない。そして、コンピュータ上のアルゴリズム(人工知能)は、いずれ人間の脳を凌駕するようになるとハラリは断じている。 > > 意識を持たないアルゴリズムには手の届かない無類の能力を人間がいつまでも持ち続けるというのは、希望的観測にすぎない。(ハラリ『ホモ・デウス』) > >、人間は買い物から恋人選びに至るまで人生のあらゆる決定を人工知能に任せ >。 すでに、アマゾンのレコメンデーション(お薦めの書籍などの提案)システムや恋人マッチングアプリなどによって半ば > > 『すべてのモノのインターネット』の偉大なアルゴリズムが、誰と結婚するべきか、どんなキャリアを積むべきか、そして戦争を始めるべきかどうかを、教えてく 。(ハラリ『ホモ・デウス』) > >、ディストピアじみてはいるものの、生身 りも優れたアルゴリズム様の決定に従う 、人類はより幸福になるかも >388 ー 181114 1837 vOOirpEP > >387 >より深刻なのは、人間の脳を凌駕したアルゴリズムの出現によって、生身の労働者が不必要になるという事態だ。多くの仕事が人工知能に任せ 、人間はお払い箱 > > ほとんど何でも人間よりも上手にこなす、知能が高くて意識を持たないアルゴリズムが登場したら、意識のある人間たちはどうすればいいのか?(ハラリ『ホモ・デウス』) > >ハラリは、 、 「無用者階級」「役立たず階級」「不要階級」 。人類全員ではないにせよ、大量の役立たずの人間が発生 : >的価値、さらには芸術的価値さえ持たない人々、社会の繁栄と力と華々しさに何の貢献もしない人々だ。この「無用者階級」は失業しているだけではない。雇用不能なのだ。(ハラリ『ホモ・デウス』) > > テクノロジーで「不死の超人」を目指す人類 > >、人類は、戦争と飢餓、疫病の克服には安住せず、次なる目標 。 、テクノロジーによって肉体をアップグレードして、不死の超人 。 「ホモ・デウス」(神人)にならんとする。 > すでにグーグルは、「死を解決 」 「キャリコ」という子会社 > > 神戸大学の松田卓也名誉教授は、『ホモ・デウス』の描く未来を「不老階級」と「不要階級」の分化としてまとめている。 >の「不老階級」は、 ップグレード >「不要階級」は、仕事がないがために貧しく、 をこれまでどおり老化させながら慎ましく死んでいく。 : >はどうしたらいいのか?私たちは今から真剣に議論 。それとも、こうした七面倒な議論もアルゴリズム任せにしてしまおうか? >30 yamaguti 181110 2239 v7astH3U? \> >27 名前:yamaguti E-mail:技術本位制sage 投稿日:2018/10/27(土) 15:52:38.38 ID:AJ0Ulonr?2BP(0) > : >>>全史』の歴史学者が、AI革命後の未来を見 >> http://newsweekjapan.jp/stories/world/2018/10/post-11126_2.php > : >> >、信じられないようなロボット革命 ry 不安あるいは幻想は、過去1世紀にわたって繰り返 ry なぜ、現在これほど深刻 >>> >>>ハラリは2つ ry 。1つは、ロボットが既に純粋な肉体作業ばかりか認知的作業でも人間を上回っ >>>もう1つは、人間に残される数少ない仕事は高度なスキル ry 訓練は手が届かないほど高額で、かつ受けても無駄 ry >>>。AIは今後急激 ry 、「人々は生涯に ry 3、4、5回と自己改革が必要 > : >> >784 ー 180215 0139 CqD63pJ9 >>>「ゆとり教育」 ry 文部官僚 寺脇研さん(64 >>> http://www.chugainippoh.co.jp/interviews/hot/20160921-001.html >792 ー 181119 0716 e16peUDx > 週5日勤務は妥当?--調査で明ら - TechRepublic Japan >http://japan.techrepublic.com/article/35128448.htm > Alison DeNisco Rayome (TechRepublic) 翻訳校正: 沙倉芽生 : >KronosのWorkforce Instituteと、Future Workplace た調査によると、従業員の3分の1は週に1日少なく働くことで20%の給与カットを受け入れ > >のシンクタンク部門であるWorkforce ry Workplaceが共同 調査 、 、週5日勤務する必要を感じていないという。 >フルタイム従業員 (45%)は、邪魔が入らなければ仕事を1日5時間以内に終えることが可能だと答えたが、 >、72%は給与が変わらなければ働けるのは週に4日かそれ以下と答えた。 >、自分の主な業務とは関係のない >の作業によって日々時間を 86%にのぼり、 > 41%の従業員は1日1時間以上を実務と関係のない作業で浪費 >。 また40% 、所属組織にとって価値の促進につながらない事務作業に >27 yamaguti 181110 2232 v7astH3U? \ \ \ \> >935 ー 181008 2223 eegohy6H \>938 ー 1008 2243 3N6IGU0I >>>>>BIに何を夢見てるんだ?全員加入になっただけの生活保 >>>>>それすら日本が勝 >>>>>>>854 で画像まで用意してあげたのに、何で理解できな >> : >> >> >25 yamaguti 1016 1832 QC06Ry5J? \ \ >>> >102 yamaguti 180620 1348 wJ9Zlv0W? >>>>引篭り ( プチ ) 天国 \>= 五十歩百歩 : 野良犬に噛まれてタヒぬ事故に遇わなくなる >> : >>>> 板東英二選手 プロ入団当時振返り >>>> `` 一生ここにいようと思った ( 食べ放題 : 白いご飯 ( + お味噌汁 + 茹卵 ? ) ) '' ttp://google.jp/?q=bandou-eijji+koukou-kiroku >> http://google.jp/search?q=hadaka+ryousi+wara http://google.jp/search?q=hadaka+amasan+%8Eu%96%80 >> http://google.jp/?q=sekine-tutomu+OR+takada-junji+ke-ki+hajimete+amarino-oisisa+nakinagara-tabeta >> >> : >>> >384 名前:yamaguti E-mail:対策sage 投稿日:2018/06/23(土) 12:47:21.03 ID:HnUksDyo?2BP(0) \>383 ー 0623 1155 LDghbEG0 >>>> ハードも進歩はする ( PEZY + 莫大資金 ) が、技術進歩と階級移動 ( + 滅亡回避 ) では流石に差があるよ。特に底辺階級は脱出が難しいから、現実逃避 VR 空間 ( 安物 ) を無理矢理楽しむ●獄 ( + 滅亡 ) への到達を早めるようなもの。 >> : >>> >265 ー 181010 1958 s8lTo+6A >> : >>>>人類は仮想世界に引きこ ドワンゴ川上量生氏 >>>>http://globe.asahi.com/article/11859891 >> >> >> >241 YAMAGUTIseisei 180920 0606 EmLF0I+9? \>63 yamaguti 180911 0910 GkbIB6hZ > : >>>>遊んで暮らす : 数年から十数年間で打止め ( ※ ry ) \> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1482030012/857# tanki >> : >166 ー 181112 1852 UTYeppki > 『 > > アマゾンのレジなし店舗は、来店者の頭のなかを「丸見え : > 「わずか数秒」AIが保育所入所選考 富士通、自治体のIT化に手応え : > 「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ? 2018 : >グーグルのAIで600万枚の報道写真をデ --NYTの取 : >AI時代は「のび太」が理想的リー >http://business.nikkeibp.co.jp/atcl/report/16/122600095/110600040/ >182 ー 181112 2045 HJ8fi70Z > 和田 秀樹(わだ・ひでき) : >精神科医。1960 。東京大 、東京大学附属病院精神神経 、 >・カールメニンガー精神医学校国際フェローを経て、 >、『和田秀樹こころと体のクリニック』 。 >国際医療福祉大学大学院教授 。一橋大学経済学部 。 > 川崎幸病院精神科 。老年精神医学、精神分析学( 自己心理学)、 >集団精神療法学 。『テレビの大罪』(新潮選書)、 >『人は「感情」から老化する』(祥伝社 >186 ー 181112 2055 FOtgx8/d > >182 > 数学は暗記だ! (和田式要領勉強術) >http://ameblo.jp/kosoku-tairyokaiten-ho/entry-11370854351.html >255 ー 181113 0823 zCa2PntS >AIは神になるのか? 中島聡氏と松本徹三氏が対談 自動運転ラボとLedge.ai 、サイボウズ東京オフィスで >http://jidounten-lab.com/w-singularitysociety-inventordie-event3 >。 が2018年9月に設立した一般社団法人シンギュラリティ・ソサエティが、 年11月20日(火)午後7 無料の対談・講演イベ > >元ソフトバンク・モ 副社長の松本徹三氏(現ジャパン・リンク 社長、ソフトバンク社シニア・ )を招き、 >「Win 95を設計 」 中島氏と、 > >韓国】SK、10ナノ級半ばの次世代DRAMを >ttp://this.kiji.is/434760008522761313 : >スパコン世界ラ >http://sankei.com/economy/news/181112/ecn1811120031-n1.html## >222 ー 181112 2354 FvbK+74o > ロボ×ヒト×AI > 工学院 鈴森康一 教授 × 株式会社 エクサウィザーズ 石山洸 代表取締役社長 >http://www.titech.ac.jp/graduate_school/first_step/suzumori_lab.html >から東工大の大学院に理転された経歴を持ち、人工知能(AI)を軸に新しい社会づくり ry 石山洸さん > >ロボティクス分野において幅広い研究と開発を進め、人工筋肉など ry 鈴森康一教授 : >869 ー 181119 2231 P6zjNOHb : > 理研理事長、京大総長 「テクノロジ 」 未来 ?〜松本紘×山極壽一×秋山咲恵 >http://globis.jp/article/6709 >http://m.youtube.com/watch?v=8Eq1ruEheUo >66 yamaguti 181110 2328 v7astH3U? \>>65 yamaguti 181027 1628 AJ0Ulonr? \> >44 yamaguti 181016 1849 QC06Ry5J \> >80 yamaguti 180920 1106 EmLF0I+9? \> >77 yamaguti 0911 0923 GkbIB6hZ? >>>> : >>>>>> >16 ー 180807 1016 BuCAPVSc >>>>>>>お前らなんでWBAIに寄付しな >>>>>> >>>>>> >17 ー 0807 1021 BuCAPVSc >>>>>>>お前らなんでWBAI募金実施しな >>>>>> >>>>>> >319 ー 0809 2146 EConbNAP >>>>>>>WBAI募金実施しまし >>>>>> >>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1520715794/25-27#45 >822 ー 181119 1114 IRzerA3n >スーパーコンピュータ「京」がGraph500において8期連続で世界第1 >ッグデー 重要となるグラフ解析で最高レベ > http://www.riken.jp/pr/topics/2018/20181114_1/ : アップルのクックCEO、ハイテク企業の規制は「避けられない」 https://japan.cnet.com/article/35128896/ >私は自由市場を大いに信じている。しかし、自由市場が機能していない時にはそれを認めなければならない。そしてここではそれが機能していない。何らかの規制が設けられることは避けられないと私は考えている これは建前でアップルがアマゾンとマイクロソフトにすらAI開発で負けてるのが本当の理由だったりして クック「勝てねーなら規制しちまえ」と笑 >プライバシーか利益か、プライバシーか技術革新かという構図でこの問題を見てはいけない。それは誤った選択だ。われわれが実践しているのは、デバイスの中にはユーザーに関する大量の情報があるが、その全てを企業として保有する必要はないという考え方だ 他にどんな情報を集めてるのかな? アップル、「マップ」向上のため徒歩でデータ収集していると認める https://japan.cnet.com/article/35128979/ 「いつかアマゾンは潰れる」ジェフ・ベゾス、アマゾンに未来に驚きの発言 https://www.businessinsider.jp/post-179739 う〜んアマゾンとグーグルは生き残りそうだけどなあ アップルとフェイスブックは怪しい >>61 スクリプトかと >>>964 >マトリックスを見たことがあるか? あるよ。他にも恐竜惑星とかもw 例えば、ガラスを落とした時には計算されたかのように見事に割れるし更にそれが計算で求められる 我々の想像するような、パソコンかどうかは分からないけど、計算で成り立っている世界であるというのには同意するけどね ただ、意識の源泉は不確定性原理にあると思ってるけど、その不確定性原理の発生理由が分からない これについてはもしかすると計算機ではないかも知れないとかおもったりする 資本主義が限界ということに加えて、数年後には技術的失業やデジタルディスラプションなどの変革が同時多発的に起きてくる。 それも加速度的に・・。 https://twitter.com/trigate099/status/1065095902111588352 https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) >>65 パソコンの普及で世界が変わると言われて四半世紀たったよね 加速度的にとは昔から言われてるけど十分に適応できる程度の速さって気がする 本当に加速度的に起きているのか最近疑問がある 一昨年の1年よりも、今年の1年が明らかに早くなったというほどの実感が全くない ただ、生物学の世界では起きているらしいけど。。。 21年に「半額」タクシー、 自動運転で脱メーカー目指す フォードの野心的計画 https://www.technologyreview.jp/s/112981/fords-self-driving-taxi-passengers-may-share-rides-with-packages-and-ads/ 自律運転自動車の実用化を見据え、フォードはビジネスモデルの再構築に挑む。2021年には自動運転タクシーを事業展開し、広告モデルの導入や貨客混載などによって格安のサービスを提供する計画だ。 【福田昭のセミコン業界最前線】サーバー/PC主記憶DRAMの置き換えを目指すナノチューブメモリ - PC Watch https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/semicon/1154254.html スイスのaiCTX: Baidu、ニューロモーフィックICを手掛ける企業に投資 http://eetimes.jp/ee/spv/1811/21/news038.html スイスのスタートアップ企業であるaiCTX(エーアイコルテクスのように発音)は、Baidu Venturesからの150万米ドルのPre Aラウンドを完了した。 中国の『国土広すぎだし、道路網を整備するのも大変。僻地には簡易滑走路を作って無人輸送機で毎日輸送しよう』という計画は凄いと言わざるを得ない。 国も企業も本気で取り組み実験機を次々飛行させているし、経験を積んで同システムをアフリカなどにも売り込むつもり https://twitter.com/ChinaPlusNews/status/1064765722180517888 https://twitter.com/metatetsu/status/1065098031467360259 カゴメと産総研、トマト加工工程での異物検査できるAI技術を開発 https://newswitch.jp/p/15319 カゴメと産業技術総合研究所は20日、人工知能(AI)技術を用いて、トマト加工品中の変色部やヘタ、髪の毛などを検出する技術を開発したと発表した。 性能を500枚の画像で検証したところすべての検出対象を見落としなく見つけられた。2020年までに生産ラインでの利用を目指す。 https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) >>67 中国の話だけど、途上国でもそのまま導入できそうだよね エッジAIの自律と協調。そして、知能が誕生する。 https://m.newspicks.com/news/3470977/ ドローンに自律性を持たせるということは、目的(例:遭難した人物を探し出す)を与えれば、それを遂行する手段(例:捜索する範囲を選択する、飛行中の障害物を避けてルートを選ぶなど)をAI自身が選択し、実行するということ。 さらに、その経験を学習し、次の行動へと投影していくことだ。 これが金井氏の考える本来のAIだが、現在のAI開発の延長線上には「知能」は生まれないという。 なぜなら、AIに自律性を持たせるためには、自発性(内発的動機、意図、好奇心)、汎化性(創造性、思考)、説明可能性(メタ認知、言語)が必要になるからだ。 「つまり、自律的なAIを実現するには、AIが自分自身の頭(コンピューターチップ)の中でシミュレーションを行い、自ら情報を生成する必要があります。これを突き詰めると『人工意識』というべきものになります。 例えば人間であれば、自分の目の前で手を振ったらどのように見えるか、誰でも想像できますよね。それは過去の体験をある種のシミュレーターとして用いているからです。 同じように、AIが自らのモデルを学習するようなセルフモニタリングの回路を設計し、チップ内で仮想的な状態をシミュレーションする機能を、 現実からのインプット(感覚)とアウトプット(運動)を繰り返すことによって強化できれば、行動を起こす前に計画を立てられるようになります。 これこそが“考えること“であり、本来の意味での『AI(人工知能)』だと思います」(金井氏) 現在、アラヤではドローンの自律化に向けたAIアルゴリズムと、人工意識を開発している。 それぞれの端末が意識と知能を備え、高度に自律化した先には、5Gの通信環境を用いてエッジとクラウドを連携させる計画だという。 個々の端末が学習した膨大な仮想モデルがネットワークでつながるとき、初めて「AI(人工知能)」による「ディープラーニング(深層学習)」が始まるのかもしれない。 ついに淘汰が始まるぞ!! 「今後3年で89%の仕事が今のやり方で通用しない」〜日本マイクロソフトがミレニアル世代主導の働き方改革推進組織「MINDS」を発足 https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1154523.html 今のビジネス界のディスラプション(破壊)は5〜6年後には日本でも大きな潮流になりそうだが、5〜6年後には俺は生きていない可能性が高い その前に俺自身がディスラプション(破壊)されそうだ ベーシックインカムとは言わないが、弱者救済してもらわないと ビジネス界だけじゃなく政界のディスラプションが必要だ 日本にもトランスヒューマニスト党やシンギュラリティ党を! ASEAN5で進むロボット導入…自動化で東南アジアの労働力が大幅に代替 https://roboteer-tokyo.com/archives/13637 英国のリスク分析企業・Verisk Maplecroftは今年7月、「Human Rights Outlook2018」という報告書を発表。東南アジアの主要な製造拠点で働く労働者の56%が、ロボットを活用した自動化に脅かされていると指摘した。 報告書は、国連、国際労働機関(ILO)の見通しを引用。 今後20年間の間にカンボジア、インドネシア、タイ、フィリピン、ベトナムなどの製造現場で働く労働者の半数以上が、自動化により仕事を失い、全世界のサプライチェーンのなかで、労働権侵害、人身売買のリスクが現れるだろうとしている。 カンボジア、インドネシア、タイ、フィリピン、ベトナムなど、いわゆるASEAN-5は、今後、経済発展の可能性が期待されている東南アジアの主要国だ。 世界の消費財、小売業、サービス業、情報通信技術(ICT)分野で活動する多国籍企業のサプライチェーンとして、重要な役割を果たしている。 一方で、労働者の権利が深刻に侵害されている国々であるとして、Verisk Maplecroftは「現代隷属指数」(Modern Sevalry Index)で高リスク国に分類している。 なかでもベトナムは、各国のなかで労働権侵害リスクが最も高い国として分類されている。 労働者の67%、約3600万人に及ぶ人々が、ロボットなど自動化の影響を受け、搾取的な労働環境から逃れ、別の生計手段を探すことになるだろうと予想されている。 >>73 Verisk Maplecroftの人権部門責任者Alexandra Channer博士は、 「適応能力がないか、社会的なセーフティーネットがない失業者は、低賃金、低熟練労働者の需要が減るなかで、より搾取的な環境に置かれる可能性が高い(中略)政府は、将来世代が機械とともに働くことができるよう、適応や教育する具体的な措置を取らなければならない。 さもなくば、多くの労働者が底辺で競争することになるだろう」と説明している。 なおロボットの自動化によって大きな打撃を受けると予想されている雇用分野は、農業、林業、漁業、製造業、建設業、小売業、サービス業など。 加えて、女性労働者が多く従事する衣類・繊維・履物産業も大きな影響を受けるとしている。 カンボジアとベトナムの労働力のうち、それぞれ59%、39%が同業界で働いており、労働者の大多数は女性である。 カンボジアとベトナムは、産業雇用の85%が自動化によって打撃を受けると予想された。 カンボジアでは約60万人、ベトナムは約260万人以上の女性が既存の仕事を失い、労働侵害がより高い環境で競争を余儀なくされるだろうとの分析だ。 Channer博士は「企業の自動化プロセスは、徐々にではあるが、サプライチェーンで従事する数百万人の労働者たちに意図しない重大な結果をもたらす可能性が高い(中略)企業責任者は、自動化が人権に及ぼす悪影響を確認し、 市民社会や政府と協力してサプライチェーンへの影響を軽減させなければならない」と警鐘を鳴らした。 ミレニアル世代って重要なキーワードだぞ 俺を含む彼らが時代の主役になればトランスヒューマニスト党の政権獲得もあり得る どちらにしても老人世代は死ぬし、 パソコンに触れてきたジェネレーションXが管理職になる 未来を読み切れ! やったぜ!34万人もリストラだ! 鴻海が34万人リストラ報道。iPhone不振、アップルからの受注減に対応か https://www.businessinsider.jp/post-179978 >>78 男女の意味分けみたいな物でしょ 昔からやってるじゃん しかもこれは生命ではなく単なる細胞を選択するだけの話でしょ 殺すというのとは全く違うかと 仮にこれが殺すというなら避妊具など不可になる RINK×ASCII HealthTech 細胞・再生医療先端企業最前線 ― 第2回 標的因子探索に向けたエピゲノム情報のクラウド解析プラットフォームを提供 生まれつきだけでない 時間・環境依存的情報を取り込む独自の遺伝子解析技術を持つ「Rhelixa」 http://ascii.jp/elem/000/001/757/1757352/ かつてヒトゲノム情報の決定にかかる費用は、2003年に初めて実現した段階ではおよそ27億ドルの費用がかかっていた。 そこから現在に至るまで、革新的な技術発展により大幅なコストダウンが続き、わずか100ドルで全ゲノム決定が可能なテクノロジーが実現している。 >>72 マッサージロボットが出来ればかなり革命的だな。 ゲノムテクノロジーは世界を変えるかもな 皆この重大性に気付いていない すぐにでも自分の子供は理想的な遺伝子が選ばれた子供にすべきだ 今子なしの人間は将来勝ち組になるかも 遺伝子売買も普及するだろう 子供は人権を持つ厄介な存在だからこそ資産となる子供を持たなければならない 理想的なパッケージ教育もセットだ >>84 マッサージチェアはローラーだからいまいちなんだよな >>85 >今子なしの人間は将来勝ち組になるかも これはないんじゃない? >>85 遺伝子売買はあるかもな ブロックチェーンで暗号取引してそう AIが、突然変異→選別&最適化でゲノムを生成して、 それをオープンソースで設計を競うようになるだろうな 汎用AI開発の一番有望な方法って何だろ? やっぱ脳を参考にするのが最短か ニューラルコンピューターにニューラルネットワークを 走らせた方が、今の二進数のシリコンなコンピューター より効率が良くなるらしい ふと量子コンピューターのことを思い付いたけど 量子ニューラルコンピューターとか出てきそう 情報の処理が一次元の二進数のビット処理が、 キュビットで新たに一次元に拡張されて、 さらにそれを処理するニューラルコンピューターで もう一次元広がりを見せる(想像) https://youtu.be/TetLY4gPDpo 読み直したら我ながら意味わからん笑 AGIは人間の脳が近道というのはよく聞くなぁ 脳がどうなっているかは知らないが、 脳をそのままコピーできればAGIになる可能性はある ただ、人間みたいに教育が必要なのか コピーだから、そのままいけるのか どうなんだろうね 30周年を祝ったスパコンの学会SC18 | マイナビニュース https://news.mynavi.jp/article/20181120-726855:amp/ 水で貼り付けられる電子タトゥーを低コストで!カーネギーメロン大が開発の新技術 https://techable.jp/archives/87786 ・ファッションタトゥーのように水で貼り付け カーネギーメロン大学の研究者らが開発したのは、低コストで提供できて装着するが簡単、丈夫で伸縮性の高い電子タトゥー技術だ。 従来の電子タトゥーでは、電子回路を有するような高度なものでは、クリーンルームでの作業を必要とするほど装着が複雑だった。 また、簡単に装着できるものについてはつくりも簡易的で、電子回路を組み込むことは難しかった。 今回開発したものは、まるでファッションタトゥーのように水を使って貼り付けられて、銀ナノ粒子からなる電子回路を搭載している。 ・生体モニターやソフトロボティクスに応用可能 電子タトゥーは布のような性質を有するため、曲げたり折ったりねじったりが可能。30%以上の歪んでも機能するので、頻繁に伸縮する皮膚への装着にもってこいだ。またヒトの肌だけでなく、湾曲したモノの表面にも貼り付けて使うことも可能となる。 この超薄型で低コスト、装着も容易な電子タトゥー技術は、皮膚に貼り付けて使う生体モニターやソフトロボティクス、折り曲げ可能なディスプレイなどにも活用でき、応用範囲は無限大だろう。 ビジネスを変える5G 未来の通信サービスがもたらすもの http://www.itmedia.co.jp/topics/1811/5g/ いよいよ2020年に商用サービスが開始する、次世代通信規格の「5G」。5Gが持つ「高速・大容量」「多接続」「低遅延」という特徴を生かすことで、従来にはない通信サービスが実現する。 さまざまなモノがインターネットにつながる「IoT」の世界も、5Gによって加速。スマートフォンのみならず、ロボット、クルマ、ドローンなども5Gに対応することで、新しい活用が期待される。 本特集では、5Gがビジネスをどう変えるのかを探求する。 AIでインフルエンザを診断 高精度に、大阪大実用化へ https://this.kiji.is/437924987027850337 特殊な電気センサーと人工知能(AI)を利用し、インフルエンザウイルスかどうかを高い精度で識別できるシステムを開発したと、大阪大産業科学研究所の筒井真楠准教授(単分子科学)らのチームが21日発表した。 従来法では難しかった感染初期でも高精度で迅速な診断が可能になるとしている。検査キットとして実用化を目指し、患者を対象に安全性や有効性を確かめる研究を近く始めるという。 脊髄損傷を患者の細胞で回復、承認へ 「一定の有効性」 https://www.asahi.com/sp/articles/ASLCM5FJGLCMULBJ011.html 負傷から3〜8週間目に細胞を注射し、リハビリをした患者13人中12人で、脊髄損傷の機能障害を示す尺度(ASIA分類)が1段階以上、改善した。 運動や感覚が失われた完全まひから足が動かせるようになった人もいたという。 >>79 鴻海の総従業員数調べたら2017年で80万くらいと出たが 1年以内に34万人削減とか可能なんか。 ともかくテック企業だからRPA化も迅速なのかな。 遺伝子データで快適 未来の住空間を体験 https://r.nikkei.com/article/DGXZZO38050520R21C18A1000000 パナソニックと遺伝子解析のジーンクエストは、遺伝子データを活用し個人の体質や趣向に最適となる特注品の部屋を展示した。個人情報から生まれる未来の住空間を体験した。 ついに200ドルゲノム時代が到来! ヒトゲノムプロジェクトの時代は200万ドルだったから、15年で1万分の1のコストに ムーアの法則をはるかに上回ってる https://twitter.com/genome_gov/status/1064929579872280577 https://twitter.com/chemi384/status/1065046584314851328 高橋しょこたん『ゲノム解析は「私」の世界をどう変えるのか』読了。ゲノムおそるべし!! 低コスト化されてるゲノムテクノロジー。このことによって消え去っていく職種って何だろう? と考えてみる。 https://twitter.com/dopam333/status/1061043641035063296 画像あり 高橋しょこたんの本によれば。 1人のゲノムを解読する費用の推移。2001年は110億円。2015年になると20万円。現在、アメリカのイルミナ社最新シーケンサーを使えば10万円以下でできるらしい。おそるべき速度でコストが下がってる。「ヒトゲノム解析」が話題になり始めた頃て今から十数年前ですよね。 https://twitter.com/dopam333/status/1061052163416190977 画像あり https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) LIFE after 2045/シンギュラリティと私の未来 https://www.cafeglobe.com/tags/singularity/ 将来的にAIと人間の能力が逆転するシンギュラリティ(技術的特異点)を迎えたら、私たちの仕事や暮らしはどう変わる? おそれずに明るい未来を設計するためのヒントを12人の有識者にききました。 シンギュラリティの足音は聞こえている/林信行さん[前編] https://www.cafeglobe.com/2018/11/singularity1_1.html 林信行(以下、林):カーツワイルが予測したような超知性体としてのAIは「汎用人工知能」と呼ばれ、これが実現するまでにはまだ10個ぐらいのハードルを越えないといけないそうです。 かたや今現在、すでに実用化され、様々なアプリやサービスに取り入れられているAIは、音声や画像認識など特定用途に限定されたものなので「専用人工知能」と呼ばれています。 でも、そんな「専用人工知能」のレベルでも、すでに機械と人間の立場が逆転し、それまでのやり方が通用しなくなってしまう、そんな兆候が現れ始めています。 >>97 なにもAIの超知性化だけが、近未来の脅威じゃない/林信行さん[中編] https://www.cafeglobe.com/2018/11/singularity1_2.html 250歳まで生きられる未来がくる!? たとえばロボット技術の周辺でも、これまでの価値観を崩すような動きが加速しています。身体の一部を機械に置き替えるロボティクス技術などが、その好例ですね。 最近、手足のない乙武洋匡さんに義足を装着してオリンピックの聖火ランナーにしようという動きが出てきて話題になっていますが、ちょっと先の未来には、 生身の身体よりも改造した身体の方が高い能力が発揮できるから自らの肉体を機械で改造する、といったことも起きてくるかもしれません。 またバイオサイエンス(生命科学)の分野も特異点を迎えつつあります。Google創業者のひとり、ラリー・ペイジが今、興味を持って投資しているテーマのひとつは、検索などのデジタル技術ではなくて「不老不死」です。 ヘルスケア事業を扱うCalico(キャリコ)という会社を立ちあげ、病気や老化の原因を究明しています。 これ以外にもNMNやメトホルミンといった長寿薬の研究も進んでおり、最終的には人類の寿命を250歳ぐらいまで引き上げられるという人も出始めています。ヒトの寿命が変われば当然、人生観も変わりますよね。 バイオ関連でいえば、DNA操作による遺伝子組換え技術から、頭に与えた電磁波や薬を飲むことで集中力など意識の状態を変える試みまで、さまざまな研究が行われています ……それらが人類の発展をもたらすのか、それともテクノロジーが暴走して、怖いSF映画の未来を招くのか。我々は、ある意味その岐路に立たされた世代だと思っています。 最近技術的特異点の情報追うのに飽きちゃったな 皆元気だね >最近、手足のない乙武洋匡さんに義足を装着してオリンピックの聖火ランナーにしようという動きが出てきて話題になっていますが、 これマジ? 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read.cgi ver 07.5.1 2024/04/28 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる