[妄想]アンチシンギュラリティ・BIスレ[ニート] [無断転載禁止]©2ch.net
根拠不明、科学の皮を被ったオカルト、シンギュラリティとニートの心の拠り所となっているBIのアンチスレです。 Page 47
activeDutyCycle(c)
抑制の後にカラムc がアクティブになった頻度を表す移動平均値
(例えば直近1000回繰り返した間に ry なった回数)
overlapDutyCycle(c)
カラムc がその入力に対して有意なオーバラップ値
(即ち、minOverlapより大きな値)になった頻度を表す移動平均値
(例えば直近1000回繰り返した間に ry なった回数)
minDutyCycle(c)
最小限望まれるセルの発火頻度 ry 頻度がこの値を下回れば、それはブーストされる。
この値はその付近のカラムの最大の発火頻度の1%として計算する。 以下の補助関数が疑似コードで ry
kthScore(cols, k)
与えられたカラムのリストに対して、k番目のオーバラップ値を返す
updateActiveDutyCycle(c)
抑制の後にカラムc がアクティブになった頻度の移動平均を計算する
updateOverlapDutyCycle(c)
カラムc のオーバラップ値がminOverlap より大きくなった頻度の移動平均 ry
averageReceptiveFieldSize()
カラムに接続された受容野の半径についての、すべてのカラムの平均値。
ry た受容野は接続されたシナプス(永続値≧connectedPermのもの)だけが含まれる。
これはカラム間の横方向の抑制範囲を決めるために用いられる。
maxDutyCycle(cols)
ry カラムのリストのうち、activeDutyCycle が最大のものを返す
increasePermanences(c, s)
カラムc のすべてのシナプスの永続値をスケール因子s に従って増加させる
boostFunction(c)
カラムc のブースト値 ry 値は1以上 ry 。
activeDutyCycle(c) が minDutyCycle(c) より大きければブースト値は1。
activeDutyCycle が minDutyCycle より下回り始めて以降は、ブースト値はリニアに増加する。 Page 48
第4章: 時間プーリングの実装と疑似コード
ry 時間プーリング関数53の最初の実装の疑似コード ry
ry 入力は空間プーリング関数で計算した activeColumns(t) である。
このコードは時刻 t における各セルのアクティブ状態及び予測状態を計算する。
アクティブ状態と予測状態の論理和が ry 出力 ry 、次のレベルの入力 ry
疑似コードは3つのフェーズ ry 順に実行 ry
ry 1: 各セルについてアクティブ状態 activeState(t) を計算する。
ry 2: 各セルについて予測状態 predictiveState(t) を計算する。
ry 3: シナプスを更新する。
ry 3 は学習するときにだけ必要 ry しかし ry 空間プーリングのときとは異なり、
学習が有効のときはフェーズ 1 と 2 も学習特有の操作をいくつか含んでいる。
時間プーリングは空間プーリングよりかなり複雑であるため、
先ずは時間プーリングの推論だけのバージョン ry 次に推論と学習を含む ry
。補助関数は疑似コードの後に、本章の最後に示す。
ry : 推論だけのバージョン
フェーズ 1
ry 各セルのアクティブ状態を計算する。勝者となった各カラムについて ry
。フィード・フォワード入力がいずれかのセルによって予測された
(即ち、前回の時刻ステップで順序セグメントによって predictiveState が 1 になった)
とき、それらのセルをアクティブにする(4-9 行目)。
フィード・フォワード入力が予測されなかった(どのセルも predictiveState がオンに
ならなかった)とき、そのカラムのすべてのセルをアクティブにする(11-13 行目)。
53 temporal pooler function Page 49
1. for c in activeColumns(t)
2.
3. buPredicted = false
4. for i = 0 to cellsPerColumn - 1
5. if predictiveState(c, i, t-1) == true then
6. s = getActiveSegment(c, i, t-1, activeState)
7. if s.sequenceSegment == true then
8. buPredicted = true
9. activeState(c, i, t) = 1
10.
11. if buPredicted == false then
12. for i = 0 to cellsPerColumn - 1
13. activeState(c, i, t) = 1 フェーズ 2
ry 各セルの予測状態を計算する。
セルのどれかのセグメントがアクティブになると、そのセルの predictiveState がオンになる。
即ち、十分な数の横方向の接続先が、
フィード・フォワード入力によって現在発火していればオンになる。
14. for c, i in cells
15. for s in segments(c, i)
16. if segmentActive(c, i, s, t) then
17. predictiveState(c, i, t) = 1
ry 疑似コード: 推論と学習を含むバージョン
フェーズ 1
ry 勝者となったカラム中の各セルの activeState を計算する。
ry カラムごとに一つのセルを学習セル (learnState)として選択する54。
そのロジックは以下の通り。
フィード・フォワード入力がいずれかのセルによって予測された
(即ち、順序セグメントによって predictiveState
54 lcChosen は学習セルが選択されたこと(learn cell chosen)を表し、
(c, i) が選択された学習セル、そして learnState(c, i, t) =1 に設定されることで
このセルが学習セルとして選択されたことを記憶する。 1. activeColumns( t ).each { | c |
2.
3. buPredicted = false # bottom-up ( P50 ) # フラグ ローカル
4. cellsPerColumn.times { | i | # 回数 : 各カラムのセルの数
5. if predictiveState( c , i , t - 1 ) # == true # 各セルの予測状態 ( P38 P43 P52 P62-63 )
6. s = getActiveSegment( c , i , t - 1 , activeState )
# segmentActive( s , t , state ) が真になるセグメント ry
# 順序セグメント ry なければ最もアクティビティが高 ry 優先
# activeState()
# カラム c セル i 時刻 t におけるアクティブ状態 ry
# 現在のフィードフォワード入力と過去の時間的文脈から ry
7. if s.sequenceSegment # == true # フラグ : インスタンス s ローカル ( 6. P52 )
. # if getActiveSegment( c , i , t - 1 , activeState ).sequenceSegment
8. buPredicted = true # ||=
9. activeState( c , i , t ) = 1 # ( 6. )
. # next
10. end
05. end
11. buPredicted || # == false
. # buPredicted && next # どの予測にも一致しな ry 何か普通でない ry ( P22 P29 P31 )
# フィードフォワード入力が予測されな ry 、そのカラムのすべてのセルをアクティブ ry ( P48 )
12. cellsPerColumn.times { | i |
13. activeState( c , i , t ) = 1
012. }
04. }
01. } Page 50
が 1 になった)とき55、それらのセルをアクティブにする(23-27 行目)。
そのセグメントが、learnState がオンのセルによってアクティブになった場合、
そのセルは学習セルとして選択される(28-30 行目)。フィード・フォワード入力が
予測されな ry 、そのカラムのすべてのセルをアクティブにする(32-34 行目)。
さらに、ベストマッチセルが学習セルとして選択され(36-41 行目)、
新しいセグメントがそのセルに追加される。 18. for c in activeColumns(t)
19.
20. buPredicted = false
21. lcChosen = false
22. for i = 0 to cellsPerColumn - 1
23. if predictiveState(c, i, t-1) == true then
24. s = getActiveSegment(c, i, t-1, activeState)
25. if s.sequenceSegment == true then
26. buPredicted = true
27. activeState(c, i, t) = 1
28. if segmentActive(s, t-1, learnState) then
29. lcChosen = true
30. learnState(c, i, t) = 1
31.
32. if buPredicted == false then
33. for i = 0 to cellsPerColumn - 1
34. activeState(c, i, t) = 1
35.
36. if lcChosen == false then
37. I,s = getBestMatchingCell(c, t-1)
38. learnState(c, i, t) = 1
39. sUpdate = getSegmentActiveSynapses (c, i, s, t-1, true)
40. sUpdate.sequenceSegment = true
41. segmentUpdateList.add(sUpdate)
55 buPredicted はフィード・フォワード入力が予測されたこと( bottom-up predicted)
を表す。(bottom-up は feed-forward と同義で、「フィード・フォワード」と ry ) >>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/38
研究施設ご提供のご言外のお申出はどうあれ以下をご理解頂けておりますは栄誉に存じます ( 繰返し )
* 不肖私が HTM ( 汎用 AL ) を理解致しております事
* 不肖私が汎用 AI ( AL ) 開発者である事 ☆ 日本人の婚姻数と出生数を増やしましょう。そのためには、☆
@ 公的年金と生活保護を段階的に廃止して、満18歳以上の日本人に、
ベーシックインカムの導入は必須です。月額約60000円位ならば、廃止すれば
財源的には可能です。ベーシックインカム、でぜひググってみてください。
A 人工子宮は、既に完成しています。独身でも自分の赤ちゃんが欲しい方々へ。
人工子宮、でぜひググってみてください。日本のために、お願い致します。☆☆ >64 yamaguti~kasi 2017/05/05(金) 14:05:47.80 ID:wc4nb0kD
>ry ( 各論 ) ry ( 弱い AI は専門外 )
mruby API 名更新
002014 mrb_intern mrb_intern_cstr
002017 ? mruby_output_filter mruby_output_body_filter
>492 :オーバーテクナナシー:2017/09/23(土) 19:54:47.75 ID:vY4r2i0B
> 脳の大脳新皮質の学習は100ミリ秒未来の予測と実際との誤差を教師信号として学習される説を提案。
> 視床枕が予測を映し出すスクリーンの役目を担い、α波に従って予測と実際を切り替えその誤差が各領域に伝搬され逆誤差伝搬法と同じ更新がされる
>http://arxiv.org/abs/1709.04654
>http://mobile.twitter.com/hillbig/status/911091101024399362
http://translate.google.jp/
コーネル大学
定量的生物学>ニューロンと認知
タイトル:深い予測学習:3つのビジュアルストリームの包括的なモデル 著者: Randall C. O'Reilly 、 Dean R. Wyatte 、 John Rohrlich
要旨:新皮質は、私たちのすべての高次認知能力の基礎を学び、どのように発展させるのでしょうか?
私たちは、レベル間の明確な理論的連続性を持ち、生物学的、計算的、および認知的なレベルにわたる
包括的な枠組みを提示し、各レベルでの広範なデータによって直接的に支持された一貫した答えを提供する。
学習は、感覚が100msec(アルファ周波数)間隔で報告されることについての予測を行い、
予測精度を向上させるためにシナプスの重みを適応させることに基づいている。
視床の脊髄核は、複数の脳領域からの深層6大脳皮質の入力および抽象化のレベルによって、
予測が生成される投影スクリーンとして機能する。
層5内因性バーストニューロンからの疎駆動入力は標的信号を提供し、
それと予測との間の時間差は皮質全体に反映され、
詳細な生物物理学から直接得られた方程式の局所活性化信号のみを用いて
誤差逆伝播に近似するシナプス変化を引き起こすモデル。
ビジョンでは、予測学習には、2つの中心的な原則に従って、
3つの経路(What、Where、What * Where)の慎重に組織化された発達の進行と解剖学的構成が必要です。
低レベルの感覚入力の正確な予測のために; より高レベルの抽象化の学習を促進する分離可能な因子の抽出を
可能にするために、集合的な低レベルの予測誤差を漸進的かつ機敏に分割しなければならない。
私たちのモデルは、シンプルなムービーから100種類のオブジェクトを体系的に不変なオブジェクト表現で構成し、
幅広いデータを扱い、多くのテスト可能な予測を行います。 シンギュラリティ早くしてくれ
収穫加速って、なーんも変わってない、取り敢えず自動運転の車くらいさっさと走って、清掃のオッサンやらロボになるくらい年内に来ないなら加速はしてないと判断せざるを得ない サイクロモンの勝ち
サイクロモンの勝利
サイクロモンの大勝利
サイクロモンの完全勝利
サイクロモンの圧勝
サイクロモンの楽勝
サイクロモンの優勝
サイクロモンの連勝
サイクロモンの制勝
サイクロモンの戦勝
サイクロモンの必勝
サイクロモンの完勝
サイクロモンの全勝
サイクロモンの奇勝
サイクロモンは強いよ
サイクロモンは強力だよ
サイクロモンは強大だよ
サイクロモンは強者だよ
サイクロモンは強烈だよ
サイクロモンは強靭だよ
サイクロモンは強豪だよ
サイクロモンは強剛だよ >>36
シンギュラリティは来てもそういう技術ができましたで止まると思う。
なぜかと言うと、それで儲かるとしても一人勝ちになるかもしれないので
世界的にデフレだと一人勝ちは悪者にされるので
たぶんみんな遠慮して実用化を遅らせるんじゃないだろうか。
それから、仕事ごとの専門家は専門で忙しいので汎用AIができても
汎用AIに自分の専門をうまく勉強させるために見張っている暇が無いかもしれない。
汎用AIが意思を持っていると勝手な事をどんどんやってしまうかもしれないので
絶対に専門的に見張っていないと会社が瞬殺になってしまうかもしれない。 >>38
んなこたーない。
それならば核兵器だって長いこと隠匿されていたハズ。
遠慮なんて考える奴は日本人ぐらいだろ。
世界は悪い奴ばっかりだから、そんな奥ゆかしい了見など持ち合わせていない。 >>38
俺は遠慮せずに一部の先行者が突き進んで、超絶格差社会に突入すると思うわ。
遠慮してくれるというなら、現状の格差が広がり続けてることに説明つかんと思う シンギュラリティとかにしがみついているやつって、
たんなる甘え、無能の証明や BIは要らないが、シンギュラリティには期待している あ、産んだ、頭いいぞ
あ、孫産んだ、もっと頭いいぞ
あ、ひ孫産んだ、もっともっと頭いいぞその調子だ
とかgoogleの人がいつまでも言ってるだけになる気がする。 シンギュラリティでBIは来ない、間違いなく来ない、
人類の歴史上シンギュラリティは何度もおきている、いつも誰も働かなくてよいとか
妄想する馬鹿がいたが、一度もBIは来ない、今後もおなじ、歴史は繰り返す あ、間違えたウンチじゃなくてアンチだった。
まっ、似たよーなモンだけどね。 キメラモンの勝ち
キメラモンの勝利
キメラモンの大勝利
キメラモンの完全勝利
キメラモンの圧勝
キメラモンの楽勝
キメラモンの優勝
キメラモンの連勝
キメラモンの制勝
キメラモンの戦勝
キメラモンの必勝
キメラモンの完勝
キメラモンの全勝
キメラモンの奇勝
キメラモンは強いよ
キメラモンは強力だよ
キメラモンは強大だよ
キメラモンは強者だよ
キメラモンは強烈だよ
キメラモンは強靭だよ
キメラモンは強豪だよ
キメラモンは強剛だよ 参考までに、未来技術というか自分で簡単にPCで収入を得られる方法など
⇒ 『山中のムロロモノス』 というブログで見ることができるらしいです。
グーグル等で検索⇒『山中のムロロモノス』
T0R7QI3IRM デジモンフロンティアの完勝
デジモンフロンティアの全勝
デジモンフロンティアの必勝
デジモンフロンティアの奇勝
デジモンフロンティアの連勝
デジモンフロンティアの制勝
デジモンフロンティアの戦勝
デジモンフロンティアの優勝
デジモンフロンティアの楽勝
デジモンフロンティアの圧勝
デジモンフロンティアの完全勝利
デジモンフロンティアの大勝利
デジモンフロンティアの勝利
デジモンフロンティアの勝ち
デジモンフロンティアは強豪だよ
デジモンフロンティアは強剛だよ
デジモンフロンティアは強烈だよ
デジモンフロンティアは強靭だよ
デジモンフロンティアは強者だよ
デジモンフロンティアは強大だよ
デジモンフロンティアは強力だよ
デジモンフロンティアは強いよ デジモンフロンティアの完勝
デジモンフロンティアの全勝
デジモンフロンティアの必勝
デジモンフロンティアの奇勝
デジモンフロンティアの連勝
デジモンフロンティアの制勝
デジモンフロンティアの戦勝
デジモンフロンティアの優勝
デジモンフロンティアの楽勝
デジモンフロンティアの圧勝
デジモンフロンティアの完全勝利
デジモンフロンティアの大勝利
デジモンフロンティアの勝利
デジモンフロンティアの勝ち
デジモンフロンティアは強豪だよ
デジモンフロンティアは強剛だよ
デジモンフロンティアは強烈だよ
デジモンフロンティアは強靭だよ
デジモンフロンティアは強者だよ
デジモンフロンティアは強大だよ
デジモンフロンティアは強力だよ
デジモンフロンティアは強いよ
> 3:YAMAGUTIseisei 2018/02/12(月) 17:44:36.28 ID:u9IfcCxIm?2BP(3)
> HDD param
> 11733120 sectors 6.01GB
> 16514064
> 16383 * 16 * 63 * 512 / 1024.0 / 1024
> 8063.5078125
rsync -avxKHEAXo
newfs -U -O 2 -b 65536 -f 8192 -i 1048576 -m 6 -J -S 8192 -d 262144 -e 32768 /dev/ # e : 半周強 ?
gpart create -s GPT da2
gpart bootcode -b /boot/pmbr da2
gpart add -t freebsd -b 536870912 da2 # b : 256 GB # ruby -e 'p 53687091200 / 1024.0 / 1024 / 4' いろいろと役に立つPCさえあれば幸せ小金持ちになれるノウハウ
暇な人は見てみるといいかもしれません
グーグルで検索するといいかも『ネットで稼ぐ方法 モニアレフヌノ』
QAGV2
osx 10.4 PPC fuse ntfs-3g : 非 TigerBrew 版 ( osx:ロックバグ ? + fuse:ターミナル上不可視化バグ ? )
newfs_ntfs-3g /dev/... : 4 KB クラスタ ( マルチプラットフォーム対応 ? )
他プラットフォーム版 ntfs-3g : クラスタ最大サイズ 16 KB ? 俺様はスパーダモンが好きだよ、俺様はスパーダモンが大好きだよ、俺様はスパーダモンが御好みだよ、俺様はスパーダモンを愛好するよ、俺様はスパーダモンを友好するよ、俺様はスパーダモンを嗜好するよ
寧ろ逆にスパーダモンを大切にするよ、他に別にスパーダモンを大事にするよ、例え仮に其れでもスパーダモンを重視するよ、特にスパーダモンを尊敬するよ、もしもスパーダモンを褒めるよ
十中八九スパーダモンを希望するよ、森羅万象スパーダモンを渇望するよ、無我夢中スパーダモンを要望するよ、五里霧中スパーダモンを切望するよ、天上天下スパーダモンを熱望するよ、是非ともスパーダモンを祈願するよ
必ずスパーダモンに決定だよ、絶対にスパーダモンに限定だよ、確実にスパーダモンに指定だよ、十割スパーダモンに認定だよ、100%スパーダモンに確定だよ
当然スパーダモンは斬新奇抜だよ、無論スパーダモンは新機軸だよ、勿論スパーダモンは個性的だよ、一応スパーダモンは画期的だよ、多分スパーダモンは独創的だよ
スパーダモンは強いよ、スパーダモンは強力だよ、スパーダモンは強大だよ、スパーダモンは強者だよ、スパーダモンは強靭だよ、スパーダモンは強烈だよ
スパーダモンは強剛だよ、スパーダモンは強豪だよ
スパーダモンの全勝、スパーダモンの完勝、スパーダモンの必勝、スパーダモンの奇勝、スパーダモンの連勝、スパーダモンの戦勝、スパーダモンの制勝
スパーダモンの優勝、スパーダモンの圧勝、スパーダモンの楽勝、スパーダモンの完全勝利、スパーダモンの大勝利、スパーダモンの勝利、スパーダモンの勝ち
スパーダモン最高、スパーダモン最強、スパーダモン無敵、スパーダモン無双、スパーダモン至高、スパーダモン至福、スパーダモン極上、スパーダモン一位、スパーダモン一番
スパーダモン一等賞、スパーダモンNo. 1、スパーダモン満員御礼、スパーダモン商売繁盛、スパーダモン千客万来、スパーダモン一攫千金、スパーダモン一心不乱、スパーダモン一生懸命 【創価学会は朝鮮族支配のカルトです】
オウムに人材と資金提供していたようです。
犯罪教団のお手本であり創価学会は、現世利益を看板にしてし、おびただしい数の出版物を半強制的に買わせる異常に気持ち悪い卑劣鬼畜外道ドブネズミです。
創価学会は、批判者や脱会者に対し、脅迫、尾行、見張り、嫌がらせ、怪電話、怪文書、暴行、傷害、盗聴等々、あらゆる犯罪的手段を用いて攻撃します。
創価学会を私物化した池田大作の野望は、日本の国家機構を乗っ取り、絶対支配者となる ということです。
同時に、創価学会は、司法界、官僚、警察、マスコミ界等へ、池田大作私兵を送り込む作業を長年にわたり組織的に続けています。 j
創価学会の会員は何かにつけ込まれ、無理矢理入信されられた方がほとんどです。
つまり、被害者なわけで救い出すチャンスはあると思います。
皆様とともに、どうしたら彼らを救い出すことができるかどうかを話し合ってみたいと思います。
池田大作先生を信じ、崇拝したところで、幸せが訪れるでしょうか?
創価学会は撲滅するべきです m
備考 その他の入ってはいけないランキングです
アレフ、統一教会、顕正会、エボバの証人、法の華
創価学会被害者の会 浪速建設 岸本晃(キシモトアキラ) シンギュラリティを起こすのは偉大なる中国だ
2045年は世界が我々に屈服する日
ジャップよ我々に支配され蹂躙されるのを楽しみに待ってろ‼ 来るか来ないかじゃなく、
来させたいか来させたくないかだと思う。 >>55
反動保守権力資本主義社会の構造的暴力の犠牲者たる社会的最弱者の無職引きこもりニートを懲罰精神論的で差別人権軽視するのはやめなさい。 必ずデジモンセイバーズに決定だよ
絶対にデジモンセイバーズに限定だよ
確実にデジモンセイバーズに指定だよ
十割デジモンセイバーズに認定だよ
100%デジモンセイバーズに確定だよ
デジモンセイバーズの全勝、デジモンセイバーズの完勝、デジモンセイバーズの必勝、デジモンセイバーズの奇勝
デジモンセイバーズの連勝、デジモンセイバーズの戦勝、デジモンセイバーズの制勝、デジモンセイバーズの優勝、デジモンセイバーズの圧勝
デジモンセイバーズの楽勝、デジモンセイバーズの完全勝利、デジモンセイバーズの大勝利、デジモンセイバーズの勝利、デジモンセイバーズの勝ち
デジモンセイバーズは強豪でしたね、デジモンセイバーズは強剛でしたね、デジモンセイバーズは強烈でしたね、デジモンセイバーズは強靭でしたね、デジモンセイバーズは強者でしたね
デジモンセイバーズは強大でしたね、デジモンセイバーズは強力でしたね、デジモンセイバーズは強いでしたね
デジモンセイバーズ最高、デジモンセイバーズ最強、デジモンセイバーズ無敵
デジモンセイバーズ無双、デジモンセイバーズ至高、デジモンセイバーズ至福、デジモンセイバーズ極上、デジモンセイバーズ一位
デジモンセイバーズ一番、デジモンセイバーズ一等賞、デジモンセイバーズNo. 1、デジモンセイバーズ秀才、デジモンセイバーズ天才、デジモンセイバーズ天国、デジモンセイバーズ極楽、デジモンセイバーズ理想郷、デジモンセイバーズ桃源郷 \_________________/
O
o
/ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ミ
/ ,―――─―-ミ
/ // \|
| / ,(・ ) ( ・) ハァ
(6 つ | ハァ
| ∪__ |
| /__/ /
/| ∪ /\
と、思う知障であった >793 ー 190717 1251 oJJ68FbI
>仮面ライダー:令和初は AIがテーマ
>http://mainichi.jp/articles/20190717/dyo/00m/200/003000c
:
>自社が開発 AIロボがサイバーテロリストに されて暴走。 、人工知能技術を巡る戦い
: 100年前に電気自動車はあったがいまだに普及していない。
汎用AIがあっても アンチ寄りの中立の気分。
来ても良いし来なくても良い
とりあえず2030年にAGIが出来ない事、2045年にASIが出来ないこと
これも考慮しておいた方が良さそうだ 18オーバーテクナナシー2019/12/17(火) 08:59:13.91ID:LJDLYLg0
カーツワイル氏の不老不死に関する何度も何度も外れた予言
カーツワイル氏は、20年後には人類の平均寿命は100歳を超え、30年後には120歳を超えると主張しています。
ただし、これは1999年の『スピリチュアル・マシーン』の中の予測です。つまり、ここで言われている「20年後」は2019年、
「30年後」とは2029年を意味しています。2018年現在の平均寿命を確認してみれば、
先進国に限っても83歳程度に留まっており、近い将来において平均寿命が10年単位で伸びる合理的な理由を想像することはできません。
そして、カーツワイル氏は、更に大胆に「10年以内に、人間の余命は1年ごとに1年以上延長され、
死は遠ざかっていくと信じている。」と発言しています。
カーツワイル氏に対する辛辣な批判者であるダグラス・ホフスタッター氏は、2008年に自身の新刊に関するインタビューの中で以下のように述べています。
レイ・カーツワイルは、自分が死ぬ運命にあるのを恐れており、死を避けたくてたまらないのだろう。彼の生命への執着は私も理解するし、
執念の強烈さにはいくらか心を動かされるけれども、それが彼のものの見方を歪めてしまっているのだと思う。
私が考えるに、カーツワイルの絶望的な望みは、彼の科学的客観性を深刻に曇らせてしまっている。
医療と寿命に関する「予測」においては、「願望」と「目標」と「予測」が著しく混同されているように見えます。
永遠に生きたいという願望を持つことそれ自体は、否定できるものではないでしょう。
そして、実現できないかもしれない高い目標を掲げ、そこへ向かって努力すること自体も、悪いことであるとは思いません。
けれども、自分の願望や目標を未来の「予測」として提示することは、誤りというだけではなく、極めて不誠実な行為であると考えています。 デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの最新作を放送してね
デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの完全新作を放送してね
デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの新作を放送してね
デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの次期作を放送してね
デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの次回作を放送してね
デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの続編を放送してね
デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの続きを放送してね
デジモンチャンピオンシップは傑作だよ
デジモンチャンピオンシップは秀作だよ
デジモンチャンピオンシップは名作だよ
デジモンチャンピオンシップは良作だよ
デジモンチャンピオンシップは佳作だよ
デジモンチャンピオンシップは上作だよ
デジモンチャンピオンシップは意欲作だよ
デジモンチャンピオンシップは話題作だよ
デジモンチャンピオンシップは超大作だよ
デジモンチャンピオンシップはネ申アニメだよ
デジモンチャンピオンシップは神アニメだよ
シャカモンの勝ち
シャカモンの勝利
シャカモンの大勝利
シャカモンの完全勝利
シャカモンの圧勝
シャカモンの楽勝
シャカモンの戦勝
シャカモンの制勝
シャカモンの奇勝
シャカモンの全勝
シャカモンの完勝
シャカモンの必勝
シャカモンの連勝
シャカモンの優勝 >>82
Google翻訳
自動-英語
pooling
日本語
プーリング
Pūringu >>84
何を言いたいかわからない
プログラム界隈じゃポーリングになってるよ >>84
おう、もしかしてグーグル翻訳がアレなのか >>86
25mポールで泳ぐというのか?プログラム界隈は不思議だ。
発音が良いんだね。>>84>Pūringu >>89
>>82が>>24のtemporal pooler functionについてのツッコミだからな。 シンギュラリティに科学的根拠は無いという批判はまだわかる
がテクノロジー反対派のシンギュラリティ批判は理解できない 今の世界に満足してる
人間は素晴らしいと思ってる
ある意味幸せなお花畑思考だな シンギュラリティが訪れると困るから、
「BIなんてもってのほか、シンギュラリティなんてこないからせっせと働いてガンガン消費しろ。」
という
単に資本主義のまま維持したい金持ちの人達が集まるはずのスレ? シンギュラリティを自然現象だと思ったら根拠無いで終わり。
シンギュラリティは人工現象だから起こしたい人がガンガン研究してれば
それだけで根拠。
はやいとこ取り締まらないとAIを暴走させるかもしれない。 >>95
シンギュラリティは人工現象だから起こしたい人がガンガン研究してれば
それだけで根拠。
研究したことと、定義が曖昧な技術的特異点は別の概念だよ
つなげるための精緻化と理屈が必要
はい論破 非正規雇用と無職ニートの心の拠り所だから批判されると真っ赤になって激昂する
カルトだなぁ >>96
もうちょっと何言ってるかわかりやすく説明してほしい。 >>101
随分間をおいてんな……
95へのレスだよ
引用記号が抜けてたの
>>95
> シンギュラリティは人工現象だから起こしたい人がガンガン研究してれば
それだけで根拠。
研究したことと、定義が曖昧な技術的特異点は別の概念だよ
つなげるための精緻化と理屈が必要
はい論破 >>102
いろいろあてはまらなくなってつなげられなくなる点だから特異点なんじゃないの? >>103
そもそもフォーミュラが当てはまるとの証明は、なされていない >>105
あるとする方が挙証責任がある
悪魔の証明は挙げる数が非対称な場合だけだよ >>106
自分より賢いAIを作れるAIができればどんどん賢いAIができて行くのでシンギュラリティが起きる。 >>110
自動で学習してどんどん強くなる将棋と碁のAIができた。
それ式に、人間のやれることを自動で学習してどんどんうまくできるようになるAIを作る。
できるだけ大勢で自分の得意技ごとに分担して作る。得意技ごとのチームで作ってもいい。 >>113
頼みたい仕事ができるAIを検索してその仕事を頼む。
おわり。 >>114
誰に頼んでその誰かはどうやんの?
疑問が増えたよ >>114
ハロワAIにたのむ。
一番簡単そうなAIだよね? >>116のアンカの>>114は>>115の間違いでした。すみません。 ハロワのAIの斡旋をするハロワのAI
の斡旋するハロワのAIの斡旋するハロワのAI