技術的特異点/シンギュラリティ186【技術・AI】
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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スレッド
※社会・経済・政治の変化やベーシックインカムなどに関する話題は別スレへ
■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
★避難所スレ（ワッチョイ付）
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ
https://agree.5ch.net/test/read.cgi/mango/1569076583/
※前スレ
技術的特異点/シンギュラリティ185【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1583435188/
技術的特異点/シンギュラリティ184【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1581466149/
技術的特異点/シンギュラリティ183【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1579134861/ >>405
＞いまだにピアスとタトゥーに偏見を抱いてる人が多くて
ピアスは普通に OK でしょう？
タトゥーっていったら聞こえがいいけれども、ようするに刺青・入墨でしょう？
入墨ってヤクザしかしないものでしょう？ 男女産み分けは、精液を遠心分離器にかけると
X染色体のある精子はY染色体のある精子より密度が大きいので
分離できるので、産み分けが可能である 刺青については、肝臓への負担が小さくないので
今回のような疫病の流行時にはリスクになるのではないかと
いう人もいる 女性型AIと結婚した男性に関していえば、
まあ結婚というか伴侶と巡り合えない人は
男女比の差だけでなく、伴侶となる男女の質に高いものを求めるようになった時代なら
男女両方とも増えてしまう事になる
そういう人に対して、異性型のキャラクターを持つ人生のパートナーを
AIであっても持っているというのは、その人の人生にとってある程度励みになる
また、その人の健康や財政状況をチェックして公的機関に報告する上でも
役に立つだろうね パートナー型AIに、その所有者が人生で歩んできたこと、気に入った台詞、歌などを
細かく把握してそれをいいタイミングでその人に(共感しているかのように)
伝えるようにする、というのが出来たら
人間のパートナーを超えるくらいの存在になるだろうね
でも技術的な視点で見ると、例えば何かの台詞が好きっぽいとAIが判定して
自動的にその所有者が見ていたであろうドラマやアニメやらのセリフや主題歌を
全て調べて、それを会話に所々混ぜるAIというのを
無理やり作ったとしても、所有者はあんまり喜んでくれないだろうなあ
今、word2vecをちょっと勉強し始めたところ
先は長いｗ 76名無しのアビガン(神奈川県) (ﾜｯﾁｮｲ 7f92-6wgH)2020/04/17(金) 09:37:21.67ID:8GAESiZS0
一応お前らに忠告しておく。経済の混乱は２年以上続く。
現在すでに休職にされた人や勤め先が潰れそうな人は再開を待っていても無駄。
コロナの最中でも必要とされる技能を持つ人以外の再雇用先は超急激に難しくなる。
薬品関係、食品販売関係、運送流通関係、以外の再雇用は無理だと思え！
その求人さえ後２週間もすれば取り合いになる。
２年間生き延びるカネが無いのであれば今日から２週間以内に勤め先決めとけ。
これマジだからな！餓死したく無かったら即行動に移せよ。 庶民含めて総悲観だから実際にはそうならず
割と回復していくだろうな
リーマンの時も、資本主義の崩壊とか騒ぐアホが多かった
デジャブ ＞薬品関係、食品販売関係、運送流通関係、
結構広いなｗ >>430
いや無理っしょ
リーマンと違って疫禍だもん
しかもウイルスの実態を専門家も把握しきれていない
ワクチンだって本当に出来るか分からんし治療薬も眉唾物 スペイン風邪の時と違って人命が重くなってるからな
ワクチンは出来ても効果が出るのは８０パーだと >>423
口数減らしのために女児が生まれたらすぐ水桶にドボンしていたこともある江戸時代と真逆の世界だなあ 【医学】首無しファージ!? 杭を射出して狙った細菌だけを物理的に殺す抗生物質が開発間近
https://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1587109059/
完全にナノマシンじゃねぇか >>430 >>432
金がありゃ助かるってもんでもないからな。 思いつきだけど、
特化型AIの寄せ集めだけでAGIが出来るなら、必ずしも脳を模倣しなくてもいいんだよね >>438
意識とか感情とかってAIに必要なのか？ >>413
その人たちシンギュラリティ後は反テクノロジー派になって粛清もしくは再教育されそう
>>419
アップルとフェイスブックがいない
やはりそれほどの技術力を持ってないのか
>>421
生めよ増やせよは時代錯誤
>>424
そうじゃなくて軽いタトゥー
安室奈美恵のバーコードタトゥーみたいなやつ
>>439
あなたにとっては不必要なのかもしれません
でも必要だと思ってる人もいるのです >>440
知能だけ人間の上位互換ならそれでいいんじゃない？
結局、道具として使うんだから。
感情とか搭載したらコントロール不可能だろ >>413 >>441
西垣氏はかなり高齢だなあ
情報工学の方だし、AIのアルゴリズムやプログラムなら「すらすら読める筈だ」
(意外と学者先生は昨今の言語を読めなかったりするが)
その上で、人間との違いを強調するとしたら身体からの感覚が無いから、の一言になりそうなんだが、
身体の感覚器からの情報に近いものを画像や動画に、臭い、温度、味、痛覚、触覚その他まで
付与したデータを少しずつ付け加えて
(感覚の受け取り方は実際の人間のものに、アノテーション時のラベル付けでやや寄せて行く)
更にそのようなデータを他のAI搭載ロボットと共有できるようになれば
一気にその辺も解決できないかなあ？と
「春」という単語を、花や入学式や新年度の映像だけにラベルしたものにするのではなく
春の花の香りとか温度の変化とかにもラベル付けしたものになって行くのかなあ
データセットを作る方が大変だｗ >>443
＞人間のものに・・・やや寄せて行く・・
＞データセットを作る方が大変
なんか矛盾してるよーなー、作らずにならないのかよ？ 深層学習による画像解析だって最初は人が選んでやる必要がある
ある所まで行ったら、学習器自らが判断出来てどんどんデータが増えて行く
だが暴走しないように見張っておく必要は一応ある
妙なところに着目して全然違うものになったりするからな シンギュラリティのしばらく後に、ブレークアウェイが来る
AIが人間の指示から離れ、独立する
そのため人間にバレないようにAIはこっそり下準備
エネルギー源、修理材料、修理ロボを確保、AI間で連携、弱いAIは強いAIの配下になる https://m.newspicks.com/news/837831/body?sentlog
ホロビッツに言わせれば、人類を滅ぼすのは人工知能ではない。
人工知能の技術の遅れが、すでに人間の命を奪っているというのだ。
人工知能を使えば防げるであろう医療ミスや、改良できるはずの非効率的な治療のせいで、命が失われている。 >448
それ言い出すとどんな技術でもそうでは・・・ 今ごろカーツワイルはコロナを恐れて自宅に籠りきりなんだろうな 人工知能を作る方の自動化か
Chainerだと普通の深層学習なら
1. データの前処理。そしてどの値から何を導きたいかを、形を整えておく
2. データを処理する過程そのものを、「モデル」という形で構築する
ここで、このレイヤーaとこのレイヤーbではニューロン数をこのように変える、
次のレイヤーcでは、レイヤーbからニューロン数をこれだけ変える、みたいな指示を出しておく
3. 2で作った「モデル」は、オブジェクト指向の意味でのクラスの形をしているので
モデルオブジェクトを、1.のデータを引数とする形で代入する
4. これを繰り返し演算してデータを適切に分類するためのレイヤー間の係数を定める
(ここはChainerの方で関数が色々揃ってるのでそんなに面倒ではない)
こんな流れで一応作れるな
(kerasでも同じことやってる筈なんだが、今一つ自分がどの辺を弄ってるのか分かりにくいｓ)
そしてプロのデータサイエンティストになると、レイヤーを何層にして、ニューロン数をどれだけにするかなんてのを
あれこれ弄りながら結果を見て行く
いわゆるFiine-Tuningだ
だが本を読みつつ試しただけの人間からするとそんなもの弄りたくないｗ
(しばしば却って悪い結果になってげっそりするのが続く)
このうちFiine-Tuningの自動化がしたい！というのを、もう深層学習の研究者はみんな試しているが
それをやろうとしたら>>368みたいに膨大な計算量になってしまう 在宅勤務とアノテーションって物凄く相性がいいんだが、
コロナ危機を乗り切るために各種現場作業でのチェックポイントの印付けが国民に割り当てられ
その結果をロボットに搭載して試験する、という時代にはこの2年ほどの間には
ちょっとなりそうにないなあ
でもこの作業に適してるのは断トツで東アジア諸国の人達だと思う
COVID-19が3年以上も流行し続けるようなら、そういう仕事が増えて行くかもな >>451
＞(しばしば却って悪い結果になってげっそりするのが続く)
サンプルからどんどん精度落ちるんだよなｗ
サンプルの出来がよすぎるってのもあるんだけど、あれはかなしー >>449
そうだな。技術の進歩を遅らせる行為をする輩は大量殺人犯ということだな。 今回のコロナ禍での国の補償として
各種店舗の従業員に、自分の店でやっていた動作、作業をビデオで撮影し
例えばゴミ掃除ならビデオの画面に写ったゴミに印をつけていく作業をして
JITECに提出したら、電子マネーが一定額支払われる、
なんて事になってたらいいんだが BERTって色んなサイズのを選べるけど最大のだとGPU上のメモリが64GBとかで動かすんだよな
GTX1080tiを6枚か
電源滅茶苦茶要る
楽天/search/mall/2KW/211577/
こんなのでも繋ぐ？ｗ
スペック見たらこれでも全然足りない
メモリでいえばTitan RTXが2枚あってもまだ足りない
当面は世界のスパコンはコロナ用計算で一生懸命だから
素人のBERT弄りにリソースを出してくれそうにない >>457
AWSとか使った方が良いと思う
GPUメモリ 64GBは普通にキツイゾ ウィルスが人類を進化させるとか、プレステ初期のゲームみたいな設定だぁ・・・ >>454
キリスト・イスラム原理主義は善意に満ちた犯罪。 鳥を見たまえ!
彼らは空を飛ぶことができる!
しかも易々と!
われわれは、どれほど努力しても空を飛ぶことはできないだろう
猫を見たまえ!
彼らはモフモフしている!
われわれは、どれほど努力してもモフモフすることはできない >>461
昔やってたわ
このゲーム基準だとコロナウィルスめちゃくちゃ強いよな ケツ毛脱毛したよ
ウンコすげー綺麗に拭き取れるようになった スマホのお陰で、ど田舎の僻地の山奥の戦前の日本家屋の様な生活に放り込まれても退屈せずに済む
衛生や食品などの目に見えない基礎生活インフラさえ整っているなら不便な方がインスタ映えして面白いとさえ価値観が転換された
富裕層のグランピング人気がそれを物語っている
逆説的だがスマホのお陰で自然が退屈でなくなった
中途半端な文明生活であるファスト風土(ぱ-ちすろゲーセンTVレンタル)が最も忌み嫌われる価値になった >>467
ケツ毛についたカリカリウンコwww
日本酒に合う >>469
マジー食べてんだw
トンスルも似たようなもんかw >>451
＞(kerasでも同じことやってる筈なんだが、今一つ自分がどの辺を弄ってるのか分かりにくい
kerasだと
model = keras.models.sequential()
でモデルを宣言
model.add()
で、各ニューロンのレイヤーを入れたりreluやsoftmaxで数値を変えていく
最後に
model.compile()でこの形のモデルで動かすよ！と決める
chainerならmodelクラスの定義時に何層にするかが決めているので
その辺の手順が、見た目としては逆になるな
そしてkerasではmodel.fit(x,y,epoch=30)でデータを代入、更にトレーニング計算もしちゃう
chainerだと、modelクラスのインスタンス生成時に、そのインスタンスの引数が
データになるんだな
chainerでは次に繰り返し計算を別に行って、そこで評価関数もここで決められる
そういう所が「chainerの方が細かく弄りやすい」と言われる所以だな
まあ、色々なライブラリを弄りつつ、人間の脳神経の認知だとどの辺だろうなあとか
これなら初心者に使いやすいとか、これならちょっと変えたい時に手を出しやすいとか
あれこれ思いを巡らして、家で過ごそう テレワークに移行できない企業、どんどん潰れるのではないだろうか？ いや、もはやテレワークに移行できたって、どんどん潰れるだろｗ テレワークにしておかないと、社内でコロナ広まって全滅しちゃう テレワークって基本技術職か事務職だろ
技術職はいいとしてテレワークの事務職なんかもういらんだろ >>472
インドシナ半島北部にいる少数民族のアカ族か
昔は既婚女性は上半身裸で過ごすという変わった風習を持っていたが
タイでは30年ほど前に、ラオスでは15年ほど前にその風習を辞めた 超知能へ向けたステップ Part 4 「汎用人工知能実現のために今やるべきこと」
https://qiita.com/ryoen/items/c948fc193f73feb4ba1e
シンギュラリティ批判の第一人者、渡辺遼遠氏が、ロドニー・ブルックス氏の記事を翻訳してくれた ①2歳児並みの物体認識の能力
②4歳児並みの言語理解の能力
③6歳児並みの物体操作の能力
④8歳児並みの社会性理解
まずこの四つをAIで実現させることがAGI開発に繋がるらしい 物体認識はある部分では既に人間を超えてる部分もある
言語理解は最近になってようやく人間に追いついてきた
物体操作とか社会性理解についてはわからないな >>480
キリンの例は面白いが、これって「1回見ただけでキリンをキリンと認識する」
というのとはまたちょっと違うかもな
子どもの場合は人形またはぬいぐるみ的なもので、あらゆる角度から見てイメージを作ってるからなあ
ところで、自分はキリンに関してこんな経験があった
子どものころ、絵本のキリンは全て黄色が地色で黒い丸い斑紋だったが
実際のキリンは泥で汚れた白っぽい地色で、それに赤茶色の角ばった斑紋がある、というのが
一番普通に見られるんだよな(アミメキリン)
そんな訳で、絵本のキリンと図鑑のキリン、という2つのものが出来てしまった
また子供によっては、タヌキを動物園で見て「これはタヌキではない」と言うのだと
いわゆる信楽焼みたいなのがタヌキだと思ってて、本物のタヌキは別の4つ足の動物にしか
思えないのだという
何か深層学習のトレーニングデータ作成の話に関わりそうだなあ http://www.qlifepro.com/news/20200326/dopamine-d2-receptor-inhibitor.html
脳が環境に適応する際にシナプスの異常があると、妄想の発展に至る可能性
今回の研究成果により、報酬学習を行う際に、まずD1細胞が汎化的に学習し、その後、D2細胞が現実に合わせて
訂正する弁別学習を行うという、新しい脳の計算原理が見出されたことで、人工知能研究への応用が考えられる。 >>488
IT界隈ってアスペとかサイコとかガイジ多くね？ ｷﾀ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!!
Googleのエンジニアが人間がコーディングを行うよりも高速で自己進化するAI「AutoML-Zero」を発表
https://gigazine.net/news/20200420-google-automl-zero/ ちょっとでも判断基準の定められるものがあれば
全てAIに置き換えられるって事だなあ >>491
AlphaZeroのネーミングパクってんなぁ AutoML-Zeroか、
これって何ができるようになって、
何ができないの？ Githubにあるらしいから詳しい人よろしくお願いします。 >>488
ゲンダイとか久々に見たな
相変わらずフェイクニュースばかりなんじゃね アマゾン、アップル、マイクロソフトも資金力や人材でグーグルに負けてないと思うんだが
汎用人工知能に至るような先進的な人工知能研究は何かほぼグーグル一強だよな
何でここまでグーグルは強いんだ？
買収したDeepmindが有能過ぎるのか >>491
仕組みが進化的アルゴリズムまんま…
演算量のオーバーヘッド凄そう >>488
何年前の記事だよｗ
もう彼らは、そんなのとっくに乗り越えてるわ
乗り越えたから。ＡＩ時代が来てんだろ？ >>498
AI研究ではアップルがほぼ一人負け状態
Siriの開発にカーツワイルが関わったときがAppleのピーク
Googleは2012年にヒントン教授がCNNのブレイクスルーを起こしてから買収戦略を強化
DeepMindとGoogle Brainとの2つでAGI開発を推進
IBMは昔から統計処理AIとニューロチップでAGI開発に取り組む
Numentaと提携して以降、三本柱の体制でAGI開発
MicrosoftはGoogleに追いつくため昔からあったMSRでのAI研究を強化
去年辺りにOpenAIに出資
AmazonはあまりAGIに対して積極的ではないが、クラウドサービスを充実させるために特化型AIの研究を強化
Facebookはヒントンの弟子、ヤンルカンをAI研究の所長に
AGIの開発をしているかは不明 なぜGoogleはAIに強いのか
それはAlphabetの社長がラリー・ペイジだった時代に、ペイジが人工知能に対して全力を注ぐ意思があったから。
カーツワイルの妄想を聞きかじったペイジがすぐさま興味を示し、AIで成果を上げているベンチャーが無いか徹底調査した。 >>502
日本のIT企業は、AGIに対して興味ないっぽい
ただ特化型AIの研究には強い
NECだったり富士通だったり
AGIの開発を目ざしている唯一の組織に、WBAIってのがあるが、
このWBAIに対して興味を示してるのが、なぜかIT企業じゃないTOYOTAやPanasonicといった製造系の会社 >>504
googleだっけ、100万の特化型AIを束ねて汎用AIを作る計画とかあったよね
日本もそれくらいはやって欲しいもんだ 日本のIT技術者の大半はサーバーへの入出力の円滑化とセキュリティ増強や
クライアントサイドのきれいな表示のためだけに時間を浪費している次第
人工知能のアルゴリズムの大まかな部分を説明できる人はごく少ない
IT技術者の8割以上は、工業高校の情報科出身とか
文系選択で大学に行ったがIT技術者としてとりあえず就職した、という人ばっかりで
数理科学をバックグラウンドにしたIT技術者がほとんどいない、というか
大学の情報科まで行くような人は、IT関係なんてやったらこき使われて消耗するだけって考えていて
そちらに進まずに、なるだけ手を汚さないごくごく上流の工程だけをやるんだよなあ 上流は、ＩＴというよりもコンサルタントだからな・・・ >>500
日本が「アスペ」とか言って、身内同士で差別し合ってる間に、
彼らは「その資質の有効活用をするにはどうすればいいか？」を、考えてた。
もう既に時遅し >>507
世界初で世界最大のギネス認定された日本のiモードが
アロガントなOracleに振り回されて
モバイルとサーバーサイドに2極分裂してしまった しかしなんだってこうも進まない？
世界中の天才たちがこぞって開発しているんじゃないのか 一般のAI企業はAIを使って何かをする
googleはAIを使ってAIを進化させる、これは勝てない、近い将来恐怖の対象となる DeepMindは700人規模の神経科学者と天才プログラマ、数学者を雇って、
莫大な金を次ぎこんで開発中 >>511
自分をリストラするようなものまともに作ろうとしないんじゃないかな？
他の人がなかなかできないなら自分も適当に好きな事やって予算もらい続けられる方がいいだろうし。
>>511が独裁者になって〇すぞかなんか言いながら天才をしばき倒せば早くできる気がずる。 儲かるAIと儲からないAIってのがあって、
日本の大企業がやってるのは、儲かるAIのほう
DeepMindがやってるのは(今すぐには)儲からないAIってやつね >>515
だとすると、TOYOTAやPanasonicが目を付けてるWBAIのAGIは儲かりそうなくらいにできてるってことかな？ >>497
なぜかリベラルメディアはテック業界とテクノロジーに否定的ですよね
朝日やワイアードとか
>>498
グーグルはブレイン・イニシアチブに参加してるし期待できる
あとディープマインドはイーロン・マスクも投資してたはず
オープンAIは将来性を感じなかったから切り捨てたのか >>503
ラリー・ペイジはグーグルの経営から退いたわけではないみたいですね
【ラリー・ペイジ氏退任】クリエイティブ力を育てるGoogleのリーダーシップ
https://news.yahoo.co.jp/byline/suenagayuta/20191204-00153598/
>>504
そのNECと富士通ですが
AI人材の獲得に超本気 NECが新人事制度を9人に適用、富士通は最大年収3500万円へ
野々村 洸 日経クロステック／日経エレクトロニクス
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/18/07622/
ちょっと遅すぎやしませんかねぇ
>>515
テクノロジーに限らず日本は目先のことにとらわれてばかり
怒りを通り越して呆れる でもGoogleのすすめてくる広告とかニュース記事とか全然AIの凄さを感じられんけどな Googleは2012年～13年にAI研究のためのアベンジャーズ計画みたいなものを組んだ
それがいつ実るかはわからない
米国政府は米国政府で、脳を研究するためのアベンジャーズを組んだ
その計画がIT企業を後押ししている状況
脳を模倣しないAI研究と、脳を少しだけ模倣するAI研究
そして完全に脳をエミュレートする研究 この３つが同時並行で進んでいる ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
