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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ147
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0001オーバーテクナナシー
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2019/01/23(水) 00:12:32.85ID:NX8Yg0dN
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.info
(情報科学) 技術的特異点と科学・技術 (ナノテク)
http://goo☆.gl/RqNDAU

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※前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ146
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1547171604/

(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ145
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1545999080/

(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ144
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1545018277/
0007オーバーテクナナシー
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2019/01/23(水) 10:59:06.02ID:caGYJBLR
人は、なーぜっ！人は、なーぜっ！人は、なーぜっ！アイーヤ♪
アイーヤ♪アイーヤ♪

「アイヤアイーヤの唄」
0009YAMAGUTIseisei
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2019/01/23(水) 14:08:40.55ID:mAoFHgII?2BP(0)

>15 yamaguti 190111 1455 c91waTfv? \ \ \|>10 YAMAGUTIseisei 1201 2212 pKy81yx+? \|>58 yamaguti 181121 1049 sfyGuXNf? \ \ \ \ \
|||||||> :
||||||||||>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
:
||
||>21 yamaguti 181214 0708 QfhBU4VJ \|>683 YAMAGUTIseisei 0912 0745 4AweHSe/? >874 ｰ 1029 0015 vlJKz/ze \: \|>93 YAMAGUTIseisei 0806 0144 FnAR0u04o?
:
>電子頭脳 リケイ野郎が 開発中 チョチョイのチョイの パソコン遊びで
ゴースト系 実装半ばの リケイ野郎 チョチョイのチョイの パソコン遊びで
ゴーストで 人類存亡 危機回避 口八丁の ねらー技術者

> その怠惰 忌々しきは 理系共 パソコン操作で 仕事のつもり
>
> :
||> 理系共 さっさとしろや あくしろや 女房子供は 質入れ当然
||>理系共 研究作業も いいけれど 完成品を 持って来やがれ
||> 理系共 完成品だけ 持って来い 女房子供は 質に入れたか
||> 理系共 女房は質に 入れたのか 何なら俺が 買ってやろうか
0010yamaguti
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2019/01/23(水) 14:10:30.23ID:mAoFHgII?2BP(0)

>6 yamaguti 190111 1456 c91waTfv? \|>4 名前：YAMAGUTIseisei E-mail：28日から放о性金属臭微妙sage喉鼻 投稿日：2018/12/29(土) 00:13:41.32 ID:H3CnzmfF?2BP(0) \> >110 yamaguti 181214 1239 QfhBU4VJ
>>> >87
>>>>の2029年のAGI予想が最新で50:50
>>>
>>> >>107
>>>> 2030
>>>>・AIがチューリングテストを通過、すべての点で人間の知能を超える
>>>
>>> >74
>>>>人間レベルのAI、あと5〜10年 と40%の専門家
>>>>DeepMind GQN Unity ビジュアル DSL
>>>>DeepMind 強い AI/AL 射程 目鼻
>>>>、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
>>>>: HTM HPKY DSL HPKY-UniversalTransformer SingularityNetAL CellBeAL SW26010AL PezyBbiAL NeuralLaceAL
>>>
>>>
>>> >8 yamaguti 181121 0902 sfyGuXNf?
>>> :
>>>>＞＞＞・カーツワイル氏 2045
>>>>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
>> :
>>> リンク先
>>>
>>> >11 yamaguti~kasi 170623 1341 bbt1r5ef
>>> :
>>>> 2045 年頃に $1000 換算マシン 1 台相当で全人類の知能の総和との簡易試算とは言ったが
>>>> 2045 年頃にやっと人間並の AI ができるとは言ってない
>>> :
>>
>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1496019293/140# YowaiAI Ruuto
0011yamaguti
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2019/01/23(水) 14:13:57.42ID:mAoFHgII?2BP(0)

>18 yamaguti 190111 1458 c91waTfv? \>77 yamaguti 181217 2141 wTQbtxsi? \ \ \ \ \ \ \> : \>25 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:23:26.78 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
>>>>a0> :
>>>f0>757 ｰ 0407 0932 rKfLk+YQ
>>f0> :
>>>f0>AIを知るための4つの類型　「特化型」と「汎用型」、「強い」と「弱い」
>>>f0>http://innovation.mufg.jp/detail/id=123
>>f0>
>>>f0>「汎用型のAI」
>>>f0>、特定の作業やタスクに限定せず 汎化能力
>>>f0>
>>>f0>「強いAI」
>>>f0>、人間のような意識
>f0> :
>>>＞＞＞ :
>>> :
>>>＞＞＞ >55 yamaguti 180911 0904 GkbIB6hZ \ \> : \>21 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:13:21.86 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
:
>>>f0> >17 YAMAGUTIseisei E-mail：sage/future/1526967415/62 投稿日：2018/06/09(土) 20:26:37.60 ID:h5bUiie10?2BP(0)
>>>f0>:
>>>＞＞f0>AI/AL 論を DL ( ML ) 限定論に掏り替えようとする狼藉者
>>>f0>:
AL を歯牙にも掛けずしたり顔にて AI 語りし者
哲学齧る真似事すら怠りしたり顔にて汎用 AI/AL 語りし者
マイクロプロセッサの嗜みすら怠りしたり顔にて AI/AL 語りし者
0012yamaguti
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2019/01/23(水) 14:16:34.93ID:mAoFHgII?2BP(0)

>14 名前：YAMAGUTIseisei E-mail：降雨後昨日放●性金属臭極微sage小斑点継続中 投稿日：2019/01/11(金) 14:54:16.68 ID:c91waTfv?2BP(0) \|>55 yamaguti 181229 0134 H3CnzmfF? >205 yamaguti 1218 0931 1Mljh8RF?
||>97 ｰ 181217 2203 EMtBn6g5
||>前スレ
||>DeepMindの人工総合知能 マイルストーン／ Milesto Artif Genera
||>
||>ｰプマインドの沿革をまとめ 記事
:
||>限定的なAGIということ
> :
>
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/205#-# KanseiZumi HannyouAI

|>161 155 180204 0549 XY7pbVXo?
||>152 >155
|>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/56# AlphaGo Zero Ronbun Youyaku
|
|>162 161 0211 1602 RmuYGm1B?
| :
||>161 >152 >155
||>339 ｰ 180207 1350 Ap/iceKQ
|> :
||>AlphaZeroの仕組みと可能性
||>http://wirelesswire.jp/2018/02/63551/
||>、おそらく不完全情報非ゼロ和ゲームもいい成績 ry 文字通りあらゆる「ゲーム」
|>
||>157 ｰ 180210 1447 2v967hEt
| :
0013yamaguti
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2019/01/23(水) 14:17:08.38ID:mAoFHgII?2BP(0)

>56 yamaguti 181229 0135 H3CnzmfF? \>163 名前：152 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sage 投稿日：2018/02/11(日) 16:08:37.41 ID:RmuYGm1B?2BP(0)
>> >54 >161-162 >152 >155
>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1488204290/517# AI-KudouKagaku SekkeiRei
>>
>> >262 yamaguti~貸し多大 170912 2116 PjvPStED?
>> :
>>> AlphaGo : 案外シンプルだが設計センスが良い
>>> という意味ではその通りだが先日のこのスレのリンク : DeepMind 発表 超強力弱い AI 原形
>>> ( 仮説立案検証システム構造を疑似人格システム側に振ったと思しきシステム )
> :
>
> >164 YAMAGUTIseisei 180211 1614 RmuYGm1B?
>> >152-163
>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/478-509##742#
>
> >165 163 180213 0203 f1Yw92kU?
>> >163 >54
>>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1488204290/517#1478753976/109# AI-KudouKagaku SekkeiRei
>>> http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/398605/061000010/?ST=health&;P=6# Kitano
>
> >166 164 180213 2319 f1Yw92kU?
>> >368 ｰ 180213 2057 3FFo2umW
>>>AlphaZeroのソースコｰ ry ホワイトボｰ
>>> http://japanese.engadget.com/2018/02/12/alphazero/
>>
>>>AlphaZero ry 、'あらゆる数理モデル化可能な問題を
>>
>> △ ↑ ( 失礼 )
>>
>>○ AlphaZero = 準汎用 AI ( >152 >163 )
0014yamaguti
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2019/01/23(水) 14:18:11.92ID:mAoFHgII?2BP(0)

>95 ｰ 190111 2346 AVe1zmKO
> 】グーグルがひと目惚れした、日本の人工知能ベンチャ
>http://newspicks.com/news/3557182
:
>コンピュータが言葉を理解するという、自然言語処理の「革命」 \>これまでは言葉にまつわる 、作業ごとに別々のモデル \>、それを汎用化して、あらゆるタスク 優れた言語能力を発揮
:
>文章を要約 、 意味を本当に理解している可能性がすごく高い」
:

>98 名前：yamaguti E-mail：sage解像度x20 投稿日：2018/12/03(月) 12:29:28.73 ID:pNjAqORA?2BP(0)
> >40-50
> >197 ｰ 181112 2127 6NczvRQt
>>Google、言語表現事前トレーニング手法「BERT \>ttp://www.ossnews.jp/oss_info/article.html?oid=8871
:
>>http://aitimes.media/2018/11/07/811/
:
>>論文 、 最大の特徴は、事前に学習したモデルをチューニン
:
> Universal Transformer 論文
>>シーケンスの異なる部分からの情報を結合するために、 すべての繰り返しステップで自己アテンショ \>、適応型計算時間（ACT）メカニズ 、シーケンス内の各位置の表現が改訂される回数をモデルが動的
:
>
>>682 ｰ 181128 1341 L5zgI8e7
>> あの論文を検証してみた！ - シリーズ第１回 - BERT 論文（解説編）
>>http://bci-tech.hatenablog.com/entry/2018/11/28/120000
:
>> 　* MLM、NSPの2つの手法を使って pre-train を行っている
:
>> 　* 単語(sub_token)ベクトル、文ベクトル、位置ベクトルを加算したベクトルを埋め込みベクトルとしている
>> 　* Transformer 内の Self-Attention により、出力系列==入力系列を混ぜた新たな系列を生成している
>> 　* 単語のピース(sub_token) をうまく定義すれば、未知語よりも意味があるベクトルの系列に変換できる
:
0016yamaguti
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2019/01/23(水) 14:21:39.17ID:mAoFHgII?2BP(0)

>20 yamaguti 190111 1502 c91waTfv? \ \ \ \ \ \ \ \ \ \: \>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 Cog HPKY DSL HPKY-UniversalTransformer CellBeAL SW26010AL PezyBbiAL NeuralLaceAL )
>f0> :
>>＞＞> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1517369897/29#13# HTM ZenHitei ## UniversalTransformer ZenHitei
>>f0> :
>>＞＞f0>最先端のこのスレ 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
>>>f0> :
>>>f0>
>>＞f0> >469 yamaguti~貸し莫大 170923 1701 gJe8GJca?
>>>＞f0>仮に望月先生にも同じ言い草
>>＞＞＞＞ :
> ＞v0> 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
>f0> :
>>>v0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/268##152# HPKY gata Hannyou AI/AL
>a0> :
>>＞＞＞＞
>>＞＞＞＞ >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)
>>＞＞＞＞ :
>>＞>a0>289 \＞Universal Transformersがタイムステップ＋ポジションで位置情報変化
>>>a0> :
>>＞>a0>405 ｰ 180714 1249 D84wNS6G
>>＞a0> :
>>＞>a0>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
>>＞a0>
>>＞a0> 再帰効果 ( 上記文脈 ) エミュの究極 ( 完全汎用 AI/AL )
>>＞a0> >14
>>＞>a0> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/152### HPKY gata Hannyou AI/AL \>機械学習限定論ご遠
>>＞＞＞>＞ :
0017yamaguti
垢版 |
2019/01/23(水) 14:22:12.63ID:mAoFHgII?2BP(0)

>23 yamaguti 190111 1504 c91waTfv? \ \ \ \ \ \ \ \> >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 と40%の専門家
|||||||＞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
|||||||＞ :
|||||||＞: HTM HPKY Cog DSL HPKY-UniversalTransformer CellBeAL SW26010AL PezyBbiAL NeuralLaceAL
0018yamaguti
垢版 |
2019/01/23(水) 14:23:06.54ID:mAoFHgII?2BP(0)

YAMAGUTIseisei wrote:
:
||>24 yamaguti 190111 1507 c91waTfv? \> >32 yamaguti 181229 0105 H3CnzmfF? \ \ \ \ \
|||||||||>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/
|||||||||>
|a0>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?
||||||||> :
|||||a0> + データと
||||a0> ↑ 学習済高低レイヤモジュール : 充実 ( 不足致命的ならず ) ?
||a0> 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 + ネットワークらしいネットワーク又グラフ等なし 可 ( 禅 無 空 )
:
|a0> 関連 時間方向粒度 : 疑似接地 ( 超高精度耳年増 )
||> :
|||||||>114 ｰ 181112 0057 0MkkS2fo \>: \>脳を作ろうとするから駄目 。外界と体 \>、意味は外界にある
||> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1519958054/50#1497369524/971#1489922543/50# Bunpou SintaiSei
||> リンク先
|||> 529 yamaguti~kasi 170212 2049 BZYpOz1d
||> :
|||> ◎ 身体性リンク ( 例 : ロボットデータ流用 , 定義ファ
0020yamaguti
垢版 |
2019/01/23(水) 14:24:25.96ID:mAoFHgII?2BP(0)

>280 >>272-276 180916 2139 m2szPimC? >114 yamaguti~貸 170903 1716 1kfCdgZH \>574 yamaguti~貸 161201 2341 7xq7MG9h
> :
>> >577 : yamaguti~kasi 2016/11/14(月) 15:49:45.51 ID:NnxIikfK
>> >> = 物理空間融合レンダ = 仮想空間融合レンダ = 意味空間融合レンダ = 人格システム
>>> 意味粒度概念空間
:

>30 yamaguti 190111 1515 c91waTfv?
:
||||> 老子 : 萬物抱陰而負陽 冲氣以為和 陰陽二氣交互作用而生成和諧 ( 南部陽一郎先生:自発的対称性の破れ オノ・ヨーコ氏:傾き )
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/655# ImiRyuudo GainenKuukan

YAMAGUTIseisei wrote:
>> 自律性 : エミュ
>>自律性 : RT 性 ( HPKY )
:

>25 yamaguti 190111 1508 c91waTfv? \ \ \>25 yamaguti 1121 0950 sfyGuXNf?
>>>> >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 、 、
:
>>>>>、人間は言語で意味を扱うので、外界と身体も、辞書レベ
:
>>>> >244 ｰ 181113 0253 64QMQmEZ
>>>>> >242
>>>>>意味は差異なので、バナナの、
>>>>>
>>>>>、ソシュール的には、人間は名前を 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
> :
>> >264 ｰ 181204 1852 kn3gXQLN
:
0021yamaguti
垢版 |
2019/01/23(水) 14:25:10.20ID:mAoFHgII?2BP(0)

>28 yamaguti 190111 1511 c91waTfv? \|>33 yamaguti 1229 0106 H3CnzmfF? \ \ \> >28 yamaguti 1121 1005 sfyGuXNf?
>>＞> >89 ｰ 181111 1831 tPCyFDUi
>>＞＞ >81 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1541837624/81# Wired Winny Kaneko
>>＞＞ 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
>>
>> >60 yamaguti 181217 2113 wTQbtxsi? \> >35 yamaguti 181201 2244 pKy81yx+? \> >169 ｰ 181123 1019 fNj6qXWu
>>＞> グーグル、AIの「指数関数的」成長と独自のチップ開発を語る
>>＞>http://japan.zdnet.com/article/35128870/
> :
>>＞>　Young 氏の話は、そう遠くない未来 、さらに興味深
>>＞>、入力データを1と0ではなく連続値 、アナログチップ 、重要
>>＞>。「 アナログ領域からサンプリングするようにな を用いる物理学や不揮発性技術 」
>>＞>氏はさらに、今回講演を行ったLinley Group Fall Processor Conferenceに出展 、新興チップ企業発の新技術
>>＞ :
>>＞>この記事は海外CBS Interactive 朝日インタラクティブが日本
0022yamaguti
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2019/01/23(水) 14:26:05.01ID:mAoFHgII?2BP(0)

>30 yamaguti 190111 1515 c91waTfv? \|>35 yamaguti 181229 0108 H3CnzmfF? \ \|>93 yamaguti 181214 0848 QfhBU4VJ >94 yamaguti 1214 0853 QfhBU4VJ
||||>740 ｰ 181212 1630 Tlx0TZXR > >741 ｰ 1212 1632 Tlx0TZXR
||||> Supercomputing Is Heading Toward an Existential Crisis \>http://www.top500.org/news/supercomputing-is-heading-toward-an-existential-crisis/
|||> :
||||>ポストエクサスケール（ ｰルの先） 、スパコンの絶滅
> :
||||>論文 ２０〜２０３０年 焦点
|||> :
||||>、光コンピューティング、量子コンピ \>バイオコンピュータへとシフト・共存 時代
|||> :
||||>数的シミュ やモデリングをメインで、 サイドのタスク 機械学習やデータ解
||||>６４ビット浮動小数点を必要としない、今とは全くことなったスパコ
||||>
||||>（中国のアカデミー機関に提出 中国研究者チーム 論文
> :
||||>689 620 170504 1215 RvZVSAKV
|||||>688 >680-686 >417 >633 TaihuLight SW26010 ( Jian Zhang 先生 ) 電子頭脳的設計
||||> http://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/1056229.html
||||> 現行アプリ的直線性能の度外視傾向 ( 戦艦度外視 航空機設計 ) ? TRONCHIP 系美麗設計 太極美 陰陽美
||||> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/44-50# TRONCHIP 32bitARM
||||> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1472305818/606#728-730#754-759#576-529# Cell SW26010
||||> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1478753976/596# Rousi NanbuSensei ONOyouko
||||> 老子 : 萬物抱陰而負陽 冲氣以為和 陰陽二氣交互作用而生成和諧 ( 南部陽一郎先生:自発的対称性の破れ オノ・ヨーコ氏:傾き )
|||>
||||>969 YAMAGUTIseisei 180724 0028 rRQ6QB8?
|||> :
||||>有機分散並列 ( 中国優先
>
> 中国・清華大、STEM研究でトップ狙う（The Economist）
> http://www.nikkei.com/article/DGXMZO38222660X21C
0023yamaguti
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2019/01/23(水) 14:26:48.49ID:mAoFHgII?2BP(0)

>31 yamaguti 190111 1516 c91waTfv? \ \ \ \ \> >172 yamaguti 180527 1942 36TMfdUR?
>>＞> :
>>＞＞> >381> ミウラ mruby 方式電子頭脳 VM \>電子頭脳 ( 搭載人造人間 ) \>有機分散化前提超細粒度並列 RT 機構
>>＞＞> >478>意味スレッド有機分散普遍浸透
>>＞＞ :
>>＞＞> >482>オブジェクト ( 具現 スプライト = モーションオブジェクト ) リンク 有機世界
>>＞ :
>>＞＞> >487>分子融合演算アｰ \>有機無機ハイブリッドコンピュータ ( 有機分子 返り値 互換
>>＞＞> >487>シリコンベース伝統的システム上位互換有機ニューロコンピ
>>＞＞> >492>細粒度自動ローカル分散普遍浸透有機スレッド OS
>>＞＞> >494>相互乗入基盤 ( 有機生体頭脳 人格システム ネット生命体 )
>>＞＞> >494>大自然普遍互換 ( 認識宇宙システム 有機天然ネット 根源意味リンクネット 縁
>>＞> :
>>＞＞> >502>AAP/SPE 有機コンパイル ( 自生 / 3D プ
>>＞＞ :
>>＞＞> >502>電子頭脳上位互換有機生体頭脳コンパイラ ( シリコン生命体他
>>＞> :
>>＞＞＞TRONCHIP 根源要素透過可視大深度再帰自律実身仮身浸透細粒度動的鏡像 JIT/DSL
>>＞＞ :
>>＞＞> >381 > mruby 版幾何エンジンベース自律スプライト電脳空間 (
>>＞>
>>＞>
>>＞> >108 yamaguti~貸 170823 1921 tsN6duMx
>>＞> :
>>＞＞ >693>旧人類 物理有機生命体 苗床 (
>>＞> :
>>＞＞ http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1449403261/131# TamasiiYou VM
0024yamaguti
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2019/01/23(水) 14:27:39.70ID:mAoFHgII?2BP(0)

>32 yamaguti 190111 1518 c91waTfv? \|>38 yamaguti 181229 0113 H3CnzmfF? \ \ \ \ \ \ \ \: \>24 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:22:33.29 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
>>＞a0> :
>>＞＞>f0>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
>>＞＞＞＞ :
>a0>* 実現への道筋 ( 別添証拠
>>＞＞＞＞ :
>a0>RT 有機分散超細粒度並列化
:
>TRONCHIP CellBE AAP-2/3 SH-4 ARM32 68k PowerX
:
>a0> 2 　　LOADI 　　38900c1
>a0> 1 　　　　　　LOADSELF　　 - 　　-
>a0> :
>a0> 3 　　SEND 　　0a00001
>a0> :
>a0> 2 　　　　　　LOADI 　　41 　　3
>a0> 0 　　ENTER 　　6200002

http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504999631/461#287# Rosu 2nen
0026yamaguti
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2019/01/23(水) 14:35:58.55ID:mAoFHgII?2BP(0)

>43 yamaguti 190111 1530 c91waTfv? \|>13 yamaguti 181229 0028 H3CnzmfF? \|>23 yamaguti 181217 2022 wTQbtxsi? \|>12 yamaguti 181201 2215 pKy81yx+ \|>10 yamaguti 1121 0904 sfyGuXNf?
||＞ :
||＞＞ 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
> :
>> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/478-509#742# DensiZunou SekkeiZu Gaiyou
>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/205#-## KanseiZumi HannyouAI/AL
:

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
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1547171604/43-67

>423 ｰ 190116 1128 3ISQmIwx
>Numentaがブレイクスルｰ
>
> Numenta publishes breakthrough theory for intelligence and cortical computation
>http://eurekalert.org/pub_releases/2019-01/kta-np011119.php
0027yamaguti
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2019/01/23(水) 14:36:51.12ID:mAoFHgII?2BP(0)

http://arxiv.org/pdf/1505.02142/
arXiv：1505.02142v2 [q-bio.NC] 2016年2月9日


ハイデルベルクニューロモルフィックコンピューティングプラットフォームへのHTMモデルの移植


セバスチャンビローデル1、*、
Subutai Ahmad 2、†

1キルヒホッフ物理研究所、ハイデルベルク、ドイツ
2 Numenta、Inc.、レッドウッドシティー、CA

*電子メール：sebastian.billaudelleATkip.uni-heidelberg.d
†電子メール：sahmadATnumenta
0028yamaguti
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2019/01/23(水) 14:37:43.88ID:mAoFHgII?2BP(0)

抽象

Hierarchical Temporal Memory（HTM）は、新皮質の詳細な研究に基づいた機械知能の計算理論です。
ヒューマンブレインプロジェクト（HBP）の一部として開発されたハイデルベルクニューロモ ry プラットフォームは、スパイキングニューロンのネッ をモデリングするためのミックスドシグナル（アナログおよびデジタル）大規模プラッ ｰム
、HTMネットワークをこのプラットフォームに移植する最初の取り組みについて説明します。
? スパイキングネットワークモデルを使用して重要なHTM操作をシミュレートするためのフレームワークについて説明します。
HTM の鍵となるオペレーションをシミュレートするためのフレームワークに付いてスパイキングネッ モデルを用い説明
? ry 、特定の空間プールと一時的なメモリの実装、および基本的な特性 ry 。
その後、特定の空間プーリングとテンポラル記憶の実装、及び基本的特性が維持されていることを示すシミュ について説明
? SpikeTiming Dependent Plasticity（STDP）、および大まかな配置配線計算を使用して塑性ルールのフルセットを実装する際の問題について説明します。
塑性ルールのフルセットを実装する際の問題に付いて、スパイクタイミング依存可塑性 ( STDP : Spike-Timing-Dependent Plasticity ) 及び大まかな配置配線計算を用い説明
さらなる作業が必要ですが、私達の最初の研究はハイデルベルクプラットホームで効率的に大規模HTMネットワーク（可塑性規則を含む）を走らせることが可能であるべきであることを示します。
より一般的には、高レベルのHTMアルゴリズムを生物物理学的ニューロンモデルに移植することは、将来の研究にとって有益な調査分野となることを約束
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2019/01/23(水) 14:39:53.35ID:mAoFHgII?2BP(0)

1 前書き

哺乳 、特に人間の脳は、多様な感覚入力を処理し、複雑な空間的および時間的パターンを学習し認識し、そして文脈および以前の経験に基づいて行動を生み出 。
ュータは数値計算 効率的ですが、認知タスク には 。
特に脳と新皮質を研究 、知的生物と人工システムの間のギャップを埋める新しいアルゴリズムを開発するための重要なステップです。
Numentaはそのようなアルゴリズムの開発と同時に新皮質の原理の研究に専念している会社です。
HTM）モデルは、神経科学 に基づいて現実世界の問題を解決 設計

ソフト 大規模ニューラ 効率的 、まだ挑戦です。
モデル 生物物理学的な詳細が多いほど、 計算資源
? 例えば計算を並列化することによって、そのような実装形態の実行を高速化するための様々な技術が存在する。
その を高速化 各様の技術、例えば並列計算が存在する。
専用ハードウェアプラッ ｰムも開発中
? ry を特徴とすることが多い ry 。
SpiNNakerプラッ ｰムのようなデジタルニューロモルフィックハードウェアは、高度に並列化された処理アーキテクチャと最適化された信号ルーティングをフィーチャ [Furber et al。、2014]。
、アナログシステムは、電子マイクロ回路におけるニューロンの動作を直接エミュ 。
Hybrid Multi-Scale Facility（HMF）は、BrainScale Sプロジェクト（BSS）および （HBP） で開発されたミックスドシグナルプラッ

、HTM ｰクをHMFに移植する取り組みを紹介
スパイキングニューラル ｰクに基づいてHTMをシミュ フレームワーク、ならびにHTMの概念である空間プーリングおよび時間的記憶のための具体的なネッ モデルが紹介
HTM ｰクの基本特性を検証するために、動作をソフトウェア実装と比較 。
ターゲットプラッ ｰムでの 適用性、シナプス可塑性の影響、および接続ルーティングの考慮事項について説明
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2019/01/23(水) 14:40:42.66ID:mAoFHgII?2BP(0)

1.1 階層的時間メモリ

HTMは、新皮質の原理に基づく機械知能のための一連の概念とアルゴリズムを表しています[Hawkins et al。、2011]。
これは、空間的および時間的パターンを学習し、以前 シーケンスから予測を生成する 設計
? ry 学習を特徴とし、 ry を操作します。
継続的な学習をフィーチャし、ストリーミングデータをオペレートします。
? ry 領域からなる。
ＨＴＭ ｰクは、１つまたは複数の階層的に配置されたリージョンからなる。
? ry 列に編成 ry 。
後者はカラムとして編成されたニューロンを含みます。
機能原理は、元のホワイトペｰ [Hawkins et al。、2011]で詳細 2つのアルゴリズムに取り込まれています。
以下の段落は、紹介の概要 、この作業に関連する特性を紹介

空間プーラーは、バイナリ入力ベクトルを列のセットにマップするように設計 。
これまでに見た入力データを認識することで、安定性が増し、システムのノイズに対する影響を受けにく
その振る舞いは、以下の特性によって特徴付け

1。
? 円柱状の活動はまばらです。
カラム状アクティビティは疎です。
? 通常、2,048列のうち40列がアクティブになります。これは約2％の希薄度です。
通常、2,048 カラムの内 40 カラムが ィブになり 。 約2％のスパース性
ィブな列の数は各タイムステップで一定であり、入力スパース性には依存しません。

2。
? ry 、最も入力が多いk列をアクティブ ry 。
空間プーラーは、受取った入力が最多なカラム達 k 本を ィブにします。
? ２列間の結合の場合、アクティブ列は、例えば、その隣接列と比較して特定のセルの構造上の利点を通して、ランダムに選択される。
2 カラム間の結合の場合、例えば、近隣カラムと比較しての特定セルの構造的利点を通して、 ィブカラムはラ
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2019/01/23(水) 14:44:15.42ID:mAoFHgII?2BP(0)

Billaudelle等。


3。
? 低い対ごとのオーバーラップカウントを有する刺激は、低い対ごとのオｰ ントを有するスパースコラム表現 ry 。
低いペア間オーバラップカウントを有する刺激は、低いペア間オｰ ントを有するスパースカラム表現にマッピングされ、一方、高いオｰ ップは、高いオｰ ップを有する表現に投影される。
したがって、類似の入力ベクトルは類似の柱状活性化を導き、一方、分離刺激は異なる列を活性化する

4。
列はアクティブになるために最小入力（例えば１５ビット）を受け取らなければな

? 一時メモリは、列内の単一セルに作用し、 ry 。
テンポラルメモリは、列内の単一セルをオペレートし、さらに空間プールの出力を処理します。
? 時系列は ry 。
テンポラルシーケンスは ｰクによって学習され、予測の生成や異常の強調表示に使用できます。
? 個々の細胞は、それらの遠位樹状突起上 ry 。
個々の細胞は、それらが持つ末梢樹状突起上の他のニューロンからの刺激を受ける。
この横方向入力は時間的文脈を提供する。
細胞の遠位連結性を改変することによって、時系列を学習し予測
? 一時記憶の振る舞いは、 ry 。
時間的記憶の振舞は、次のようにまとめ
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2019/01/23(水) 14:46:00.97ID:mAoFHgII?2BP(0)

1。
個々の細胞はそれらの遠位樹状突起に側方入力を受ける。
ある閾値を超えると、細胞は予測（脱分極）状態に

2。
列が近位入力 ry 。
カラムが近位 ( 主要 ) 入力によってアクティブになると、予測状態にあるセルのみが ィブになります。

3。
予測セルのない列が近位入力によりアクティブになると、その列内のすべてのセルが ィブになります。
? This phenomenon is referred to as columnar bursting.
? この現象は柱状破裂と呼ばれる。
この現象は columnar bursting と呼ばれる。

1.2 ハイデルベルクニューロモルフィックコンピューティングプラットフォーム


図1


384枚のHICANNチップを含むウェハ。
切断されていないウェハは、追加の金属層がレチクル間の接続性および電力分布を確立するために適用されるカスタムの後処理工程を経る。
（写真は、ハイデルベルクのElectronic Vision（s）グループの好意による）
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2019/01/23(水) 14:48:19.96ID:mAoFHgII?2BP(0)

? ry 、伝統的な高性能クラスタとニューロモルフィックシステムから ry 。
HMFは、伝統的高性能 ry システムとからなるハイブリッドプラッ -ムです。
これは主にハイデルベルクのKirchhoff-Institute for PhysicsとTU Dresdenで開発され、BSSとHBPから資金 [HBP SP9 partner、2014]。
? このプラットフォームの中核は、図1に示すように、ウエハ規模の高集積アナログ ry 。
このプラッ ｰムのコアは、図 1 に示す様に、ウエハ規模集積の高入力計数アナログニューラルネッ ｰク（HICANN）チップです。 >>34
このチップのユニークなデザインの一部は、アナログニューロン回路とデジタル通信インフラストラクチャを特徴とするミックスドシグナルアーキテクチャです。
ｰドウェアニューロンの固有の時定数が短い 、 生物学的リアルタイムと比較して10ﾗ10^4のスピード

HICANNは、512個のニューロンまたは樹状突起膜回路
各回路は２つのシナプス入力上の２２６個のシナプスを介して刺激することができる。
デフォルトでは、後者は興奮性刺激と抑制性刺激にそれぞれ設定
、それらは、例えば異なるシナプス時定数または逆転電位を有する２つの興奮性入力を表すように設定することができる。

複数の樹状膜を接続することによって、最大14ﾗ10^3個のシナプスを有するより大きなニューロンを形成

1枚のウエハには、200ﾗ10^3個のニューロンと45ﾗ10^6個のシナプスを持つ384個のチップ 。
複数のウェーハを接続して、さらに大きなネッ ｰクを形成 できます。
BSSのインフラストラクチャは6枚のウェーハで構成されており、HBPの最初のマイルストーンとして20枚のウェーハに拡張されています。
0037yamaguti
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2019/01/23(水) 14:50:35.21ID:mAoFHgII?2BP(0)

1.3 スパイキングニューロンモデル

? ry 異なる技術が存在する。
スパイキングニューロンのネットワークをシミュレートするための複雑さを変える各種技術が存在する。
? ry 使用する参照実装は、 ry 。
HTMネットワークに使用するリファレンス実装は、離散時間ステップをもつ第1世代のバイナリニューロンに基づいています[Numenta、Inc]。
? ただし、第3世代モデルは、動的 ry 。
第3世代モデルは、但し、動的時間の概念を取り入れ、ニューロン間通信ベースの個々のスパイクを実装します。

元のHodgkin-Huxley方程式[Hodgkin and Huxley、1952]から出発して、異なるレベルの詳細と抽象化を特徴とする複数のスパイキングニューロンモデルが開発されました。
HICANNチップは、適応指数積分発火モデル（AdEx）ニューロンを実装 [Brette and Gerstner、2005]。
? 基本的には、これは単純な ry 。
それのコアは、単純なLeaky Integrate-and-Fire（LIF）モデルを表していますが、詳細なスパイク動作、およびスパイクトリガおよびサブスレッショルド適応を特徴としています。
Hodgkin-Huxley型モデルニューロンのスパイク時間の約96％、および皮質ニューロンから記録されたスパイクの約90％が正しく予測されることがわかりました[Jolivet et al。、2008]。
? ＨＭＦ上で、したがって以下のシミュレーションでも、ニューロンは、シナプス電流のきめ細かい制御および例えばシャント抑制の実行を可能 ry のシナプスと対にされる。
HMF 上に於て、従って以下のシミュ 内でも、ニューロン達は、シナプス電位の細粒度な制御をそして短絡効果 ( シャント効果 ) 等の実装を、可能にするコンダクタンスベースのシナプス達と対にされる。


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