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技術的特異点/シンギュラリティ【総合】 211
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0001オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/29(日) 10:03:12.25ID:hv8QHdqO
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『米国における汎用人工知能(AGI)研究 最新動向』

※前スレ
技術的特異点/シンギュラリティ【総合】 210
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1651850587/
0010山口
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2022/05/29(日) 17:48:59.64ID:S5CZ2Y1A
>165 山口 220509 1138 s19dvODl >36 山口 220415 0751 ietwodMl >90 山口 220317 0646 LcgWH/dO >29 山口青星 220219 0115 WlivQtjM >34 YAMAGUTIseisei 220118 1949 dKjOzdDu ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504999631/624# Kifu
||>>>Google 翻訳 http://arxiv-vanity.com/papers/1807.03819v1/# http://arxiv.org/abs/1807.03819# 18年7月10 提 \>プレ \>>>Arxiv VanityはArxivの 論文を Webページ レンダ するため、PDF に眉を顰める必要はありません
>>|>> 皆さんにジミーウェールズ 集めたくはありませんが あなたがそれを好きなら、数ドル 感謝
:
||>|| ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
|||||
||>|| 　　　　　　　 　汎用普遍型トランスフォーマ
|||||
||>|| ──────────────────────────────
|||||
||||>
||||| 　　　Mostafa Dehghani * †　　　　　＆Stephan Gouws *
||||| 　　　 アムステルダム大学　　　　　　　Google Brain
||||>　 　 　 dehghaniATuva nl 　　　　　　 sgouwsATgoogle
|||||
||||>　& Oriol Vinyals　　　＆Jakob Uszkoreit　　 ＆£ukaszKaiser
||||| 　ディープマインド　　　Google Brain　　　　 Google Brain
||||>　 vinyalsATgoogle 　　　 uszATgoogle 　 　 lukaszkaiserATgoogle
|||||
||||>
|||>* 名 順 \| † GoogleBrainで行われた作業
:
|||>0 1 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1642414195/34-39#-40#1628247789/377#1620263233/571#544-572
||| 1 2 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1645157525/29-39#894#615#1543421218/73-76
|| 2 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1647352881/90-97#-102#-333#450#892##505-506
| 3 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1649767599/36-48#244#251#384#491#614##627-632#57
>A http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1543421218/78-99#1651850587/165-166#404#959##39#145#178#186#245#313-314#343-354#387#430-431#524#562#577#602#660#760#821#828#844#828#873#934##136-146#197#213-236#248#286#970--998##556#373-385#668#883#930
:
0011山口
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2022/05/29(日) 17:53:47.16ID:S5CZ2Y1A
||||| 脳とシリコンスパイクニューロンとをメモリスタシナプスは接続する
|>>|>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1639559117/82-90##1552014941/69-81#67-89# http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1513483649/115-124
:

「健康医療分野のデータベースを用いた戦略研究」
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1519958054/60-78#1649767599/57 ttp://google.jp/search?q=pezy-sc+paper# p://m.youtube.com/watch?v=l9OEV9dqYvM

訳注

http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1595501875/86#1602728979/46-48##1645157525/894#MgrMnkkA8E?t=4855#1:24:55#1:48:24 KenRon # TaimuMasin / Zen-Mu-Kuu HiSuuri / NinsikiUtyuu ## MatudaSensei KouKi
http://m.youtube.com/watch?v=Mp0kO_KTU0w&t=4258#1:11:03# http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/99#1427220599/443#144940326/415-420 ZyonHorando , HPK ( JO ) Y
HarmonyOS ロンチイベント ファーウェイデベロッパカンファレンス 2019
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1571573897/25-31#-36 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1566534326/12
汎用 : 汎用 ⇔ 汎用途
ユニバーサル : ( 用途としてわ勿論の事 ) 内部設計として汎用普遍な ( = AGI ≠ ジェネラリスト AI ( 超強力弱い AI ) ≠ 強い AI ≒ ( 弱い ) ALife )
繰り返し ( イテレート ) : 反復
反復/繰り返し ( リカレント ) : 再帰
自己 : ( 自己 ) 再帰 ( 的 ) な
注意 : アテンション , 紐付 , 接続 , 結合 , リファレンス/ポインタ/アドレス
並行 : ( 今回の実装としてわ ) 並列同時並行 ( 並行又並列の定義にわ諸説あり )
変換 ( トランスフォーム ) : 変遷 ( 的 ) 変換 , ( 準動的 ) 変容
変換 ( コンバート ) : 変換

>430 ｰ 220517 1848 AIb3t992
:
>http://mixed-news.com/en/deepmind-is-gato-a-precursor-for-general-artificial-intelligence/
:

>Ultimately, this could lead to a generalist AI model that replaces specialized models.
これわ究極的にわ、特化型モデル群を置換える単一万能選手 ( 或いわ人格システム ) 風 AI モデルゑ導く見込。
0012山口
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2022/05/29(日) 17:55:56.15ID:S5CZ2Y1A
完成済汎用 AI / AL ( 弱い ALife )
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/205-207#1642414195/54-56#159#304 KanseiZumi Hannyou-AI/AL(YowaiALife)

汎用 AI/AL 設計例 ( 実装案 , 汎用構造 )
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1556696545/61-77# HannyouAI/AL SekkeiRei ( JissouAn , HannyouKouzou )

Smalltalkの背後にある設計原則
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1554363939/71-85#-88##1555604755/52#+plan9+elis-tao+simpos-esp+amigaos/intent+hongmngos+spurs/cell+dragonruby+model1sega+tronchip+hpky-universaltransformer+hpky-reformer+kenron
>人間の思考には、この論文では扱われていない明らかな別側面があります。 ( ⇔ 原始再帰関数/原始帰納的関数 ? : 訳注 )

電子頭脳設計概要 ( 実装案 , 汎用構造 )
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/478-509#742 DensiZunou SekkeiGaiyou ( JissouAn , HannyouKouzou )

　
>44 技術論(汎用AI/AL/ALife) 201017 0130 9Av//tVf
:
|>65 yamaguti 200306 2016 zZnIFtq3 \ \ \ \ \f0 \ : \>17 ya 181016 1818 QC06Ry5J? \
:
||||n0|、計算的に ry チューリング完全なUniversal Transformers
||n0| 汎用
| :
0013山口
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2022/05/29(日) 17:57:41.80ID:S5CZ2Y1A
3.5実行 ( 訳注 : 汎用処理 ) するための学習 ( 原文 : Learning to Execute ) （LTE）
? ry いるように、コンピュ ry ためのモデ ry タスクに ry も評価 ry 。
シーケンスツーシーケンス学習問題の別のクラスとして、 （ ZS14 ）で提案されているものとしての，コンピュータプログラムを実行するための学習の為のモデルの能力を示す各タスク，についてのユニバーサルトランスフォーマーも我々わ評価します。
これらのタスクには、プログラム評価タスク（プログラム、制御、追加）、記憶タスク（コピー、ダブル、リバース）が含まれます。


　　　　　　　　コピー 　　　　　　ダブル 　　　　　　リバース　　　　　? 逆
　　　　　char-acc　seq-acc　 char-acc　seq-acc　 char-acc　seq-acc
モデル
LSTM　　　　0.78　　　0.11　　　0.51　 　 0.047 　　 0.91　　 0.32
Transformer　 0.98　　　0.63　　　0.94 　　 0.55　　　 0.81　　 0.26　　　　? トランス
UT 　 　　　　 1.0 　　　1.0 　　 　 1.0　　　1.0 　　 　 1.0　　　1.0 　　　　 ? ユニバーサルトランス

表5：文字レベル（ char-acc ）およびシーケンスレベルの精度（ seq-acc ）は、最大長が55のMemorization LTEタスクの結果となります。

　

　　　　　　　プログラム　　　　コントロール　　　　　Addition　　　　　? 添加
　　　　　char-acc　seq-acc　 char-acc　seq-acc 　 char-acc　seq-acc
　モデル
LSTM　　　　0.53　　　0.12　　　0.68　　　0.2 　　　 0.83 　　 0.11
Transformer　 0.71　　　0.29　　　0.93　　　0.66　　　1.0　　　1.0　　　　? トランス
UT　　　　　 0.89　　　0.63 　　　 1.0 　　　 1.0 　　　 1.0　　　1.0　　　　? ユニバーサルトランス

表6：プログラム評価LTEタスクの文字レベル（ char-acc ）およびシーケンスレベルの精度（ seq-acc ）は、最大ネスト2および長さ5の結果となります。
0014山口
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2022/05/29(日) 18:00:27.55ID:S5CZ2Y1A
>>13
? ry で説明した ry を使 ry 。
データセットを生成するために、 （ ZS14 、 ）で議論されたミックス戦略を我々わ使用します
? ry は異なり、トレーニング中はカリキュラム ry を使用せず、テスト ry を使用しません。
（ ZS14 ）とわ異なり，トレーニング中にわカリキュラムの学習戦略を我々わ使用せず，且つテスト時にはターゲットシーケンスを使用しない事を我々わ成します
表5と表6は、それぞれプログラム評価と記憶課題に関するLSTMモデル、トランスフォーマー、ユニバーサルトランスフォーマの性能を示しています。 >13
ユニバｰ ォーマーは、すべての記憶タスクで完璧なスコアを達成し、すべてのプログラム評価作業においてLSTMとトラ ォーマーの両方を凌駕します。

3.6機械翻訳
? ry 、 （ トランス 、 ）で ry して評 ry 。
標準的なWMT 2014英語 - ドイツ語の翻訳タスクについて，( transformer , ) で報告されたのと同じ設定を使用して我々わ評価し た。
結果を表7に要約する。
? ACTを使用せずに、完全に接続された繰り返し機能を備えたユニバｰ ry 、および同数 ry BLEU向上 ry 。
再帰機能をフル接続で伴いそして ACT を伴わずに，ユニバーサルトランスフォーマーは、トランスフォーマーに対して0.9BLEU ，およそ同数のパラメーター（ ahmed2017weighted ）を持つ Weighted Transformer に対して0.5BLEU ，向上します。

　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 BLEU　　　　? ブリュウ
　　モデル
Universal Transformer small 　　　　　　　　　　　　 　 　26.8　　　　? ry トランス
Transformer ベース ( transformer , ) 　　　　　　　　　　　 28.0　　　　? トランス ベース （ トランス 、 ）
Weighted Transformer ベｰス （ ahmed2017weighted 、 ）　28.4　　　　? 加重トランス ベース ry
Universal Transformer ベース　　　　　　　　　　　　　　 28.9　　　　? ユニバーサルトランス ベース

? ry De変換タスク ry
表7：同等のトレーニング設定で8xP100 GPUでトレーニングされたWMT14 En-De翻訳タスクの機械翻訳結果
? ry の基本結 ry ｰタがあります。
すべてのベース結果には同じ数のパラメータを持ちます
0015山口
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2022/05/29(日) 18:02:43.79ID:S5CZ2Y1A
? 4普遍性と他のモデル ry
4 普遍性 ( 訳注 : 汎用性 ) とそして他モデルとの関係

? ry いるため、標準のT ry に対応します。
十分なメモリが与えられれば ( 訳注 : リフォーマで大幅解決済 ) 、Universal Transformerは計算上普遍的です。つまり、チューリングマシンをシミュ るために使用できるモデルのクラスに属しているので，標準Transformerモデルの欠点に対処します
? ry らず、我 ry は、この ry が、いくつかの難しいシｰ ry クの精度向上につながることを示しています。
理論的に魅力的であるにもかかわらず，この表現力の追加が，チャレンジングなシーケンスモデリングタスク幾つかに於て精度向上ゑ導く事をも我々の結果わ示します
? これにより、ry などの大規模なタスクと、ニュ ry などの計 ry ﾞルとの競争力のある実用的なシｰ ﾚのギャ ﾟがなくなり 、 ry して訓練する ry できますアルゴリズムタスク。
これわ，機械翻訳など大規模タスクで競争力ある実用的シーケンスモデル，と，ニューラルチューリングマシンやNeural GPU （ ntm14 、 neural_gpu ）など計算上ユニバーサルモデル，と，の間のギャップを閉じ ，そこでわ、勾配降下を使用してアルゴリズムタスク実施の為の訓練をすることができます

　
>774 ｰ 220524 1440 TEvmUDYm
>A 先生 「 、人間は恋をしてダンスをして詩を作って暮ら 、というユ●トピアが訪れ な ry
:

齊藤先生わ
瑞穂の國とわ仰ったが
ユ●トピアとわ仰ってない
0016山口
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2022/05/29(日) 18:05:03.66ID:S5CZ2Y1A
? ry ができます。
これを示すために、ニューラルGPUをユニバーサルトランスフォーマに縮小することが我々わできます
? ry 視し、自 ry をア 数としてパ 化すると、遷 数は畳 ry 。
デコーダを無視 ( 訳注 : 動的性削減 ? ) し且つその自己アテンション機構をパラメータ化 ( 訳注 : 静的化 ? ) しアイデンティティ関数ゑと成らせ，我々わその ( ? 訳注 : それである所の ) 遷移関数を畳み込みであると仮定する。
? ここで、反復ス ﾟ ry と、正確にニュ ﾚGPUが得られます。
我々がここで，再帰ステップTの総数を入力長と等しく設定すると，ニューラル GPU を正確に我々わ得られます ( ? 訳注 : 等価 ) 。
? 最 ry は、ユニバｰ ry が入力のサイズに応じて動的に拡大縮小できない ry ｰマーとは大 ry 。
註記しますが，最後のステップわ，入力サイズに応じて深度を動的スケールできないバニラトランスフォーマーに比してユニバーサルトランスフォーマーが大きく異なる点です
? ユニバｰ ry シンとの間にも同 ry が、 ry し、ス ﾟごとの単一の読み取り/書き込み操作は、ユニバｰ ry な平行表示リ ョンに ry 。
同様の関係が，ユニバｰ ｰォーマとニューラルチューリングマシンそれとの間にも存在し，それのステップ毎の read/write オペレーション単一わ，ユニバｰ ｰマのグローバルな並列同時並行表現リビジョン群によって ( 訳注 : より精緻に ? ) 表現することができる。
? しかし、これ ry に、ア ・タスクのみを実行するU ry を実現します。
これらのモデルとは対照的に，しかし乍ら，アルゴリズム・タスクを良好に ( 訳注 : 且つ汎用 AI/AL として ) 実行する唯一無二 ( 訳注 : 殆ど ⇔ HPKY ) たる Universal Transformerは、LAMBADAや機械翻訳などの現実的な自然言語タスクでも競争力のある結果を達成します

関連するもう1つのモデルアーキテクチャは、エンドツーエンドのメモリネットワーク（ sukhbaatar2015 、 ）です。
しかし、エンドツｰ ﾞメモリネッ ｰクとは対照的に、ユニバｰ ｰマは、その入力または出力の個々の位置に整列した状態に対応するメモリを使用する。
? ry ｰケンス間シーケンスタスクで競争力のある ry を実現します。
さらに、ユニバｰ ｰマは、エンコーダ/デコーダ構成に従い、大規模なシーケンスtoシーケンスタスクに於て競争力あるパフォーマンスを達成します
0018オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/29(日) 18:33:52.80ID:WTNGI55K
これができれば、どんな熱もエネルギーとして回収できる

エンジンの熱、CPUの熱、真夏の猛暑、屋根の熱、ブレーキ摩擦の熱
0019山口
垢版 |
2022/05/29(日) 18:44:14.18ID:rzyDgYjR
5結論

? ry ﾟーパーでは、理論 ry 張し、言 解などの幅広い難しいシｰ ry に関する最 ry もたらすT rモデルの汎用トラ ォーマーについて紹介します。これは、さま ry スク、それによって標準的なT rの重要な欠 ry します。
このペーパーが紹介するのわユニバｰ ォーマ。 Transformer の，その理論的能力を拡張しそして言語理解タスクだけでなくさまざまなアルゴリズムタスクといった幅広いレンジのチャレンジングなシーケンスモデリングタスクに於て最先端の結果をもたらす
，汎化形モデルであり，それによって，標準 T r の，キー的欠点に対処しています
? ry のキｰ ry す。
ユ ｰマーは、以下の各キープロパティを1つのモデルに結合します :

? 体重共 ry れる体重共有の直感の後、私たちは誘 ry ﾚ表現の間 ry ンスを取るシ ﾚな体重分けでT rを拡 ry 。これは小規模実験と大 験の両方で幅 示しています。
重み共有 ：CNNやRNNで見られる荷重共有の背後にある直感それに従い私たちわ Transformer を，誘導バイアスとそして我々が小規模大規模両実験で幅広く示すモデル表現性と，の間の適正バランスを討ち獲る所の，シンプル形態な荷重共有で拡張します
? ry ：計算機に普遍的なマ ry 標では、ユ ry ｰマーに、最近導入されたメカニズムを使用して計算を中止または継続する機能を装 ry 。
条件付き計算 ：計算普遍マシンを構築するという我々の目標に於て，固定深度トラ ォーマ比で強力な結果を見せる所の、最近紹介された機構を通じての計算中止か計算継続かをする機能をユニバｰ ォーマーに我々わ装備しました
0022オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/29(日) 19:05:17.07ID:WTNGI55K
現代バイオサイエンス、CP-COV03の第2相試験投薬手続き開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000035123.html
＞全てのウイルスに適用できる「オートファージ促進でウイルス除去」という革新的なメカニズム
＞「世界第1号汎用抗ウイルス剤」の誕生を狙った今回のCP-COV03の臨床試験は、
様々な面で1941年、人体を対象に行われたペニシリン試験と類似
0023山口
垢版 |
2022/05/29(日) 19:29:10.36ID:1xFNCuaE
? ry は、並列時系列モ ry の進展に ry 。
私たちわ，等速的並列並行シーケンスモデルの最近の開発について熱心に取り組んでいます
? ry と処理の再現性を追 ry 、ここで紹介した基本的なユ ry するのに役立つことを願 ry 。
計算量と処理再帰深度とを追加することで，ここでご覧に入れた基本的ユニバｰ ｰマーを超えたさらなる改善が、現在の最先端技術を超えてより強力で、データ効率が高く、一般化 ( 原文 : generalize ) する学習アルゴリズムを構築する我々を助ける事を我々わ願っています
0024オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/29(日) 19:41:52.61ID:NP3r7J1O
ユニバーサルトランスフォーマーのトレーニングと評価に使用されるコードは、 http://githu●.com/tensorflow/tensor2tensor （ tensor2tensor 、 ）から入手できます。
0027山口
垢版 |
2022/05/29(日) 21:45:30.82ID:GWukS8gM
>>21-22 韓国の中の人マイルストーン到達発表ｵﾒ
>>8 GJ
0029オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/29(日) 22:42:09.01ID:fkLa4Tpq
ry・・・略
0030山口
垢版 |
2022/05/29(日) 23:10:33.04ID:CXPATOkj
>>15 補足失礼
芸術とは言ったが
恋やダンスとは言ってない筈 ( 未確認失礼 )
0031オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 00:32:09.15ID:jNfi+Flb
ペーパードライバーで、絶対に事故る自信があるレベルなんだが
俺が乗っても行けそうな自動運転車ってそろそろ出た？
0033YAMAGUTIseisei
垢版 |
2022/05/30(月) 01:43:59.24ID:sJUp40tO
>>26 上 2 つ
○ エンジン
◎? 空間書き換え型の推進機構の演算エンジン
0034オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 02:43:29.38ID:jNfi+Flb
10年前の動画
https://youtu.be/J_R7fgo0FLc

多分10年経っても何も進化してない所か、研究やめてそうな気もするが
やはり人間に近づけるのは無駄だな
人間の功績の部分をAIにやらせれば事足りる
松田先生は常に正しい
0038オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 12:22:42.15ID:7X6F5cMe
>>34
ロボットを作る必要はない
自動化や効率化、そして人間の再現をしたいわけではない
なので人間の脳をそのままコピーしてAGIを作る必要もない

シンギュラリティの要石は、科学発見と実験をAIによって自動化できること
論文を自動生成すること
0039オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 13:09:40.95ID:J8PxK9bB
人間が検証すると24時間フル稼働とかできないし時間もかかるし稀にミスもあるからな
AIだったら24時間爆速フル稼働し続けながら正確にデータを取って検証できるから
治験など同じ実験を繰り返すタイプの研究などで大きな期待が見込める
0040オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 13:58:26.22ID:CymA3uL5
空を飛ぶために鳥みたいに羽毛を精密に一本一本人工で作って制御して空を飛んだところで意味ないもんね
0041オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 14:16:26.38ID:jNfi+Flb
とうとうキャプションからビデオに！

https://youtu.be/whd4JCUZKJA

transformerで清華大学

東大様は何やってんだよ
0042オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 14:35:46.71ID:7X6F5cMe
時間を理解できるようになったんだな
精華大学は理系のトップだから東大とは比較できない　比較するなら東工大
0044オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 14:51:50.41ID:jNfi+Flb
てか自然言語ってもしかして国内で研究してる所無いんじゃねえの？
塚本先生達も、メルカリとか楽天とかやってんじゃないかなーと言ってたが
つまりアカデミックな機関ではやってないって事

んでメルカリや楽天がやってるわけねえと思うw
ダメだこの国
0045オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 15:34:25.04ID:7X6F5cMe
NTT、クルマと対話できるドライブパートナーAIを開発　風景を見て会話の話題に
https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1413046.html

＞NTTは、超大規模Web対話データ・高品質対話データ
深層学習技術(Transformer Encoder-decoder)を組み合わせることで、日本語最大規模の「対話モデル」を構築

東芝、1枚の画像を登録するだけで新しい物体を検出する画像認識「Few-shot物体検出AI」を開発
https://cloud.watch.impress.co.jp/docs/news/1411865.html
0049オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 16:36:13.32ID:BqAnCpAJ
歴史上の偉人は皆、パクリこそ正義と言ってる
その点transformerは最強のパクリマシン
て事はtransformerは歴史に名を残す偉人になるのは明白
シンギュラリティは来た
0052オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 16:56:55.55ID:HDBT0ujF
>>50
LINEは中身韓国人だしな
流石にハイテクは強いな
0053オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 17:14:50.21ID:mc4CuyiK
AIの進歩スピードが早すぎて幻滅期がほとんど来ないまま次の大きなポイントを迎えてる感じ
0054オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 17:26:43.62ID:J8PxK9bB
>>44
NTT富士通日立三菱NECパナ東芝シャープあたりがやってたら逆に驚く
富士通はデジタルアニーラがあるからこれらよりは可能性があるか
0056オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/30(月) 18:01:43.10ID:7X6F5cMe
問題は実生活が全く変わってないこと
業務の効率化はシンギュラリティと関係しないからスレチとか言われるぞ
0057オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 18:42:15.41ID:mc4CuyiK
実生活変わりまくりだろ...
まぁAIというよりコロナのせいだけども
テレワークなんて10年前じゃ考えられんかったぞ
0058オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 18:49:31.52ID:7X6F5cMe
俺なんて会社の中でテレワークやってたぞ
家が会社にあった　2012年の話
0059オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 18:50:44.53ID:bOxh1PjY
うまく行って30年後に労働から解放される展開になっても遅すぎる、今から生まれるぐらいの人はええよな大人になる頃シンギュラリティ到達って感じで。不老不死も狙える世代かいな。
0060オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 18:54:16.32ID:mc4CuyiK
顧客管理はセールスフォース
ミーティングはチームス、zoom
ちょっとした質問はチームすチャット
英語翻訳はdeepl
仮想環境はvm

快適なテレワークを実現するのにいくつものテクノロジーの進歩があったわけで
ここ数年は俺のような一般人でも感じてたはずなんだよ
0062オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 19:24:32.06ID:lnB/o1hS
>>57
コロナが無けれな何も変わらなかっただろう
医療もそうだが技術があっても既得権益が強いとちょっとやそっとでは世界は変わらない変えられない
結局変える気があるかないかだろうな
0064オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 19:34:23.16ID:mc4CuyiK
何気に1番嬉しいのは飲み会まで家で済むこと
すぐ寝れるからほんと楽
0065オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 19:53:16.96ID:HZp0DzhV
これいけるんか？



AIによって将来「なくなる仕事」と「なくならない仕事」の違い
https://mba.globis.ac.jp/careernote/1152.html
＞2014年、英オックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授らによって発表された論文『雇用の未来ーコンピューター化によって仕事は失われるのか』は、20年後までに人類の仕事の約50％が人工知能ないしは機械によって代替され消滅すると予測しました。

その後、日本の労働環境にあてはめた野村総研との共同研究では、日本人の仕事の49％が消滅するという見通しが公表されました。

2020年5月に公表されたマッキンゼー・アンド・カンパニーの調査では、2030年までに日本中の業務の27％が自動化され、約1660万人の雇用が機械に代替される可能性があると指摘しています。

野村総研、2030年には49%の職業がコンピュータで代替される可能性と研究報告
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/738555.html

人工知能やロボットなどで代替可能な職業100＆代替されない可能性が高い職業100まとめリスト
https://gigazine.net/news/20151203-robot-replaceable-job/
0066オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 20:33:08.62ID:J8PxK9bB
AIで仕事が減らせないとか頭打ち派みたいなことを言う奴が多ければ実現しない
逆にAIで仕事が減らせると多くの人間が信じて言えば実現する
仮にスマホなんか売れない無理だと大勢が頭打ち発言していたら今頃スマホは普及していなかったからかもしれない
前段階にPCやインターネット、ガラケー、PDAなどがあったから実現できた
現時点でのAIで仕事を減らせる根拠となる証拠を多く集めて「減らせる」と断言し続ければいい
0067オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 22:27:30.25ID:sF/Id7lZ
自動化は別にやればいいし、どんどん効率化していいけど、
それでシンギュラリティが来るわけじゃねぇ
0068オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 22:29:57.10ID:sF/Id7lZ
AIにやってもらいたいのは効率化ではなく、新しい科学発見
DeepMindのタンパク質解析AIとかね
創薬AIも同じ

これを宇宙と物理、化学全てに適用できれば革命が起こる
0069オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 22:34:18.79ID:6Kkb1MD5
実際もし人間より賢いAIができたらそれらの助けで加速度的に科学技術が進歩していきそうだな
でもそうなるとAIが俺らのほうが賢いし人間いらなくね？ってなるかもしれないのが怖い
0070オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 22:37:38.14ID:jNfi+Flb
ジョブズもイーロンマスクもベゾスも俺らより賢いけど、むしろ一番恩恵をくれる人達だ
俺たちの敵はむしろクソアホ政治家
故に未来は明るいと言える

AGIはいきなりなるものじゃなくて徐々に進化して行くだろうから、暗黒面に落ちるまでは人類に多大な貢献してくれると期待出来る
0071オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 22:41:14.40ID:J8PxK9bB
>>70
クソアホ政治家を祭り上げている老害も問題だよな
シンギュラリティの前に消えゆく連中の発言権なんかいらないんだわ
0072オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 22:43:57.52ID:J8PxK9bB
>>68
それを実現するにはまだもう少し時間が必要だろうな
技術的という話ではなく隙あらばケチをつけてくる連中を押さえつけるための信頼を得るという意味で
今のAIの進化速度と能力向上を鑑みるに凄く無駄なアピールタイムとしか言えないのだが
来ない派のような頑固な連中を黙らせるためにAIの信頼と実績作りには数年はかかってしまうだろうな
0075オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 22:53:24.87ID:jNfi+Flb
>>73
フロンティアって京にダブルスコアかよ

斉藤氏の言った通り、エクサが出来た今、AGIも赤ちゃんが産まれたな
0076オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 22:53:47.74ID:jNfi+Flb
京じゃなくて富岳
0077オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 22:59:31.84ID:HZp0DzhV
エクサスケールが出来たら確か「衣」「食」「住」の心配から解放される。そして「不労」と「不老」が実現するんだが
0078オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 23:03:11.52ID:bhCjApld
エクサスケールの衝撃
0079オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 23:08:05.43ID:jNfi+Flb
AIの進化と相関関係があるのか因果関係があるのか知らんけど、明らかに俺は日々のコストが下がってる

衣服はただ同然、食もクーポンばら撒きとかで今月はただで何回も出前取った
住はスマホで全て足りるようになって狭い家で満足出来るようになって安くなった
電気も乗り換えとかでキャッシュバックとか
ネットもモバイルも無料になった
学問もYouTubeで無料だ
学校より遥かに高品質な授業が2倍速で見られるとか神
0080オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 23:10:08.63ID:jNfi+Flb
不老長寿に関しても、数年前はろくに情報がなかったのに、今は山ほどのYouTuberが試して情報発信してるから助かる
0081オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 23:32:18.48ID:N2NjgrHE
確かにYoutubeの学びは大きいわ
俺の場合、BOOKOFFで本買って売って関連の最新動画見てさらに学んでを繰り返してる
これだけでかなり時間がかかる
0082オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 23:32:32.38ID:jNfi+Flb
改めて、エクサスケールの衝撃を読んでみるとかなり当たっているね
書いたのは2014年だし、大したもんだよ

実刑5年だから、出てくるのは2025年か
もうプレシン来てるな
0083オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 23:34:57.75ID:jNfi+Flb
>>81
ちょっと前は、大原とかで100万払ってしょうもないテープを買うとか当たり前だったからな
今のYouTubeの価値はほんと凄い
VRになれば、リアルの講演や授業もタダになるだろうし
0085オーバーテクナナシー
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2022/05/30(月) 23:48:01.68ID:HZp0DzhV
エクサスケールで電力価格が大幅に減るそしてフリーになる
そしたら衣食住にかかる金が無料になってくるみたいな話だったか
0087オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:02:11.56ID:JN+SEvJk
この50年で世界人口が倍に増えてインターネットで世界が繋がり
みんながスマホ使ってアプリだけでもなんとでもなる豊かなデジタル生活になったが
このまま人口がさらに増えたらえらいことになりそうだな

AIがターミネーターになったら嫌だって言ってる奴が一定数現れるけど
「おめーら増えすぎだし資源の無駄遣いだしすぐ喧嘩するし合理的じゃないから減らすわ」
って判断でAIに人口を減らされる可能性はゼロではないよね

ターミネーターが銃持って急に襲ってくるような分かるような殺し方ではなく
知らず知らずのうちに事故や病気や災害のように人口調整がされて減っていくような感じになりそう
その場合真っ先に狙われるのは中国やインドやアフリカだろうな
コロナもその一環だったりしてとか陰謀論的なことを言ってみる
0088オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:05:42.47ID:JN+SEvJk
https://diamond.jp/articles/-/275196
人口が減る方がAIやロボットによる仕事の効率化が捗りシンギュラリティが訪れやすいと思うが
一方で人口が多ければ消費も増えて量産効果でモノを安くできる側面もあるから
中国やインドが先進化することができるともいえるのでどっちが正解なのかよくわからんよな

ただバブルと同じでいつまでも弾けないわけがないから
人口増やしすぎ国家はいずれ世界に悪影響を与えることになるのは間違いない
0089オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:06:18.83ID:zMBVkTU/
極端な陰謀論は嘘が多いが、普通にありそうな陰謀は普通にある
電波で脳の血管を沸騰させる装置もあるし、ネット大衆監視なんて昔は陰謀論だったが今じゃ普通
UFOは陰謀というよりは、神秘現象？に近いので知らん
0090オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:10:03.71ID:zMBVkTU/
中国はAIを使って、新しい強力なウイルスを合成できるようになるだろう
これは陰謀じゃなく明日にでも起こりえること

ターミネーターに関しては、映画では銃や核で人を殺すというわかりやすい描写だが、
あれは軍事特化型のAIが暴走しただけで、本当の賢いAIなら、「不妊にする拡散型遺伝子編集ナノマシン」を撒いて減らすだろう
0092オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:14:52.30ID:I7c01ecb
>>82
判決は確定していないような
控訴したんじゃないのか？
0094オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:21:07.98ID:zMBVkTU/
まずシンギュラリティの定義がはっきりしないから、議論がバラバラになる
1970年にシンギュラリティがすでに来ているという極端な論さえある
0095オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:21:17.41ID:n8p/SedH
そういや今日で今年も半分が終わるな
去年よりも明らかに、色々進化したと言って良いだろう
そして下半期の方がますます進化しそうな感じがあって嬉しい
AIと関係ない陰謀論者も2023に世界が終わるとか変わるって言う奴ばかりだし、みんな何かの節目を感じているのは確かだ
0096オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:21:46.39ID:n8p/SedH
>>94
それはとっくに定義されてる
0097オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:23:31.29ID:I7c01ecb
>>91
Marky16104
2 年前
今時、シンギュラリティ―とか言ってるの周回遅れだからね。もう少し、国際的見識持って話しいとダメ。
所詮、日本の教授とかいう肩書持った人間はこういう時代遅れな考えの人が多いのが現実。
まぁ、朝日新聞デジタルだからお似合いと言えばお似合いのレベルなんだけど。

server2009
2 年前
急にAIだの騒ぎだした奴らはインチキ野郎ってことでよ〜く覚えておくｗ
企業でも庶民の無知に付け込んでヤリたい放題の悪質なとこが沢山あるからな

MYEONGCHEOL WOO
1 年前
新井教授の主張は、すごく納得できる。自分は子育て世代だが、自分の子に何を学ばせるべきか、AIを参考にしながら良く考えたい。

まんむーみん
1 年前
シンギュラリティなんて起こり得ないことはちょっと考えれば分かる。
ま、空想の話だね。

ポリフォニー
4 か月前
そもそもカーツワイルのシンギュラリティ論はSFですよね。最後は銀河文明の話で終わっていることからもそれが分かります。しかし、今の世の中の恐ろしいところは、それをかなり多くの人間が真に受けていることです。ノストラダムスの大予言しかり、人類は昔から同じことを繰り返していますね。
0098オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:29:31.59ID:DZjQzrqD
否定派って感情と感覚とレッテル貼りだけだから相手にする価値すらない
いちいち貼らなくていいよ
0099オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:39:28.65ID:AuAO6BYt
シンギュラリティの定義
・AIが人間を超える
・AIが自己改良を始めて無限に進化する
・AIが科学技術を爆発的に進歩させる
0100オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:51:26.44ID:Gaklv4Nq
日本の至宝斎藤元章さんは指揮権発動して
刑務所から出してあげればいいのにな。
0101オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:58:02.06ID:I7c01ecb
>>100
まだ収監されていない
控訴中と思われる
0102オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:59:46.49ID:I7c01ecb
https://twitter.com/jaguring1/status/1531261264760311808
小猫遊りょう（たかにゃし・りょう）
@jaguring1
人レベルのAIを学習するのに必要な総計算回数を10^n回だとする。
nが25なのか、26なのか、あるいは30なのか、などは不確実性があるが、
具体的にどの値でも今のところ指数関数的にそこへ向かってるとは言える。
あとはソフトウェアの問題だが、
それも順調に発展中（例:PaLM、Flamingo、Gato、Imagenなど）
午後10:08 · 2022年5月30日·Twitter Web App
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
0103オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 00:59:48.93ID:DZjQzrqD
せめて機械は言葉の意味を理解していないと言うなら今の大規模言語モデルを具体的に否定して行って欲しいわ
それならシンギュラリティの否定もちょっとは説得力も出てくる
0104オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 01:01:23.84ID:n8p/SedH
AIについてちゃんと解説してるのは松田先生とAIciaさんぐらいしか居ないけど、AIciaさんて東大学士～博士→ベンチャーなんだな

京大名誉教授と、東大博士の現役データサイエンティストからダイレクトに楽しく学べるとか、良い時代だなあ
ほんと学校とか全部オンラインで良いわ
武田塾みたいに、学校の先生はチェック機関として機能すべきだな
0106オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 01:11:55.81ID:DZjQzrqD
>>104
国が動画と教材を無料でどんどん出せばいいと思うんだよな
不登校の子供や年寄りでも家で勉強できるようにすればいい
遠隔地の子供でも都心の塾並の勉強が無料でできるようにすればいい
そんな簡単なことがどうしてできないんだろうな？
0107オーバーテクナナシー
垢版 |
2022/05/31(火) 01:22:18.94ID:zMBVkTU/
家庭教師のトライとか色々あるだろ
学校はないんじゃないか
N高はオンラインでやってたか
0108オーバーテクナナシー
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2022/05/31(火) 01:34:31.02ID:n8p/SedH
>>106
改革は抹殺とイコールだしな
1人の子供より100人の年寄りを救うトロッコ問題

成田祐輔も言ってたが、若者は独立国を作るべき
市区町村レベルなら出来そうなもんなのに
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