技術的特異点/シンギュラリティ190【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多角的に考察し意見交換するスレッド
※特異点に伴う社会・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【社会・経済】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
★関連書籍・リンク・テンプレ集(必見)
https://singularity-2ch.memo.wiki/
★技術情報『米国におけるAGI研究 最新動向』
goo.gl/eVzS7M
※前スレ
技術的特異点/シンギュラリティ189【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1592961047/ 前スレの頭ではニュース貼るくらいしか出来ないなんて書いてあったんだなあ
そして山口氏も(５ちゃんの規制のためか)いなくなった
「GPT-3」は思ってたより「やばい」ものだった。話し言葉でプログラミングまでこなすAI
https://cubeglb.com/media/2020/07/22/gpt-3-gamechanger/
これは普通の人から見て成果が分かり易すぎる
作って来る文章は凄いしスマホ用アプリ画面作って来るし
ちょっとした機能の関数をJavaScriptで作って来るし
次はPCの内部を操作するShellスクリプトやbatファイルでも作らせるか
OSもLinuxでもOKにして
そしてサーバー化 【荒らしのやり口】
IDを変えて自作自演
コピペ煽り
スレチな話題を延々と続ける
スレ住民を装い自分の考えに同調させようとする
あまりに悪質な場合
◆削除要請
https://qb5.5ch.net/saku2ch/
◆苦情
https://mao.5ch.net/accuse/
◆通報
http://www.internethotline.jp
※荒らしに反応する人も荒らしです >>1
スレ立てありがとう
後でほっぺにチューしたる 自分は例の改行段落空白長文氏ではないのだが
何かあの文体で
コンビニの棚卸絡みをシステムとしてどうまとめ上げようかとか
書いてみたくなってしまったｗ
というか
彼の文章ってバラバラで各部の見通しはいいから
GPT-3と相性良かったりしないよな？ >>7
彼とは５年前からちょくちょくここで会話してたけど、
なかなか知的好奇心があって面白かったな
自分は英語という語学が好きな人だから、
自然言語や翻訳の難しさとかが大体のトピックだったかな 改行君がリアルで寿命を迎えたら、
GPT-3を使って改行君の文体や性格をコピーした連投botを作ってくれ >>１
スレ立て乙
>>3
「GPT-3」は玉手箱（未知の中身）を開封して、
皆がもてはやしているだけの可能性もあるけど期待はしている
このAIは、
①命令の言葉の意味を理解して、プログラムを書いている
➁命令の言葉を一つ一つ、プログラムの要素と対応づけている
ところで、どっち？ >>7の記事を読み込んだら、
>まだ深刻な弱点があり、時々非常に愚かなミスをすることがあります。
ということが書いてあった
意味を理解していないということだな
最新のAutoMLであるAutoML-Zeroで、基本的な数学演算を構成要素として使用するだけで最適な機械学習アルゴリズムをプログラムするものを出しているみたいだね
この技術があれば、
【基本的な数学演算を構成要素として→簡単な言葉を構成要素として】使用するだけで【最適な機械学習アルゴリズム→それに見合ったもの】をプログラムする
というアプローチで実現したのだろうか BertやALBERTやらを扱ったことは無いので
文章を単語に分解して言語ベクトルにした時の挙動は分からんが、
GPT-3の自己紹介では「単語はランダムに選んでくる」と言っている
とはいっても、全くランダムに選んだらめちゃくちゃな文章になってしまうから
なるだけ確率の高いものを選ぶ、という事になる
となると、この単語はこの文章のこの位置に来るとしたら
その周りはこんな文章になるだろうし、
その文章があるなら、次の文章はこんな単語で構成されているだろうし、
というある程度の関連性を持っていないといけないね
そこで、深層学習の考え方を使ってみる 【技術】年中無休で自律的に化学実験する研究ロボットを開発…700回の実験、人間なら数ヶ月を８日で完了
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1595497033/
こういうやつ、確か日本の産総研も開発してたよな
AI駆動型科学の先駆けとも言えるなぁ このことからGoogleが自己強化できるAIを開発するという前提で、
野心的に目指している道筋が推測できる
GPT-４？
・命令で表現された言葉の強さによって、その度合いを”忖度”して
プログラムする
・さらなる自然言語処理の純粋な質の向上
↓
GPT-5?
・AutoML-zeroにインプットする「基本的な数学演算を構成要素」を
「人間の感覚的な言葉」に置き換えること
・さらなる自然言語処理の純粋な質の向上
↓
GPT-6?
・幼児レベルの自然言語処理能力を獲得
↓
以降のGPTでできることが増える
・人間レベルの機械翻訳機完成
・自己強化
・人間のニーズを言葉から推測し、製品を提供
しかし、１つ足りないのがこの世界に対応するAIの体（ロボティクス）や
人間にアクセスするBMIに関する技術
これに着手してないとある地点から他の企業と協力せざるえないと思うが
これをインターネットですべてカバーするつもりなのか？ 自分は画像や数値列から畳み込んで深層学習するものはそこそこ扱っているので
それから類推する
画像とその中にある物体位置の教師データは .npzとか .pickleとかの拡張子の
バイナリファイルに纏めるんだよなあ
今のAIって所詮はデータベースを読み込んでるだけだろ？みたいにいう人がいるが
.sqlという拡張子ではないのは事実ｗ
そして画像の大きさを一定に揃えてから、その中の物体の位置座標なんかも含めて
n×mのピクセル数のデータファイルを何段階もかけて重みを付けて畳み込んで
最終的にL個の物体種類に、画像位置も含めて分類する、という操作をしている
ある意味、n×m個の変数をL個の出力に置き換える関数を作っている、とも言える
その中で、n×m個の変数をL個の出力に最も確実に置き換える重みづけは
その何段階も繰り返す操作のうちで何が一番確からしいか？を調べて、
その重みづけの結果は .h5なんて各調子のファイルに出力されてるなあ
この.h5ファイルに入っているのが、各ニューロンの繋がりの強さだ、という事になる。
他にどの段階でどのテンソル要素数になるかとか、どの段階でシグモイド関数で[0,1]に抑え込むかとか
なんてのも入って来るか
そしてそのニューロンの繋がりの強さ通りに画像などのデータを通したら、
その画像内の物体が、それまでの数多くの教師データから得られたニューロンの繋がり通りに
検出されて来るし、それは多分人間の脳の中で、少なくとも視覚に対する反応では
似たものになってるだろう、という事なんだろうな >>10
「命令の言葉の並び方で表されているやらせたい事」の情報から、それを実行できる「プログラムを書く技の手順の組み合わせ」を作りだしている。
つまり
①命令の言葉の意味を理解して、プログラムを書いている ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
