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(情報科学)技術的特異点と科学技術等 2 (ナノテク)©2ch.net
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0001オーバーテクナナシー 転載ダメ©2ch.net2017/03/19(日) 20:22:23.35ID:cRK6Y+kv
※ このスレは、本家スレから分かれた分家スレです。科学・技術系で『専門的な』話題を特に扱います。

スレ成立のきっかけ
・技術的特異点の関わる分野は非常に幅広く、浅い部分から深い部分までレベルも様々で、多様な人が集まっている
・上記を前提として、科学・技術系で専門的な内容に集中しやすいように、ノイズ(特に不毛な論争)を減らしたい
・これにより、興味がある者同士の意思疎通困難性、過去ログ参照の困難性などが解消される

ただし性質上、本家との区分は厳密には困難です ( むしろ同じ内容が扱われても構いません ) 。
本家は雑談寄り、ここではより専門色を強く、とご理解下さい。

■現在の本家スレと前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ63
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489471775/
(情報科学)技術的特異点と科学技術等 1 (ナノテク)
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1475986330/

■関連スレ等
関連書籍・リンク・テンプレ集[必見]
http://singularity-2ch.memo.wiki/
(AI)技術的特異点と経済社会等 9 (BI)
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1484578214/
人工知能
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1286353655/
人工知能で自我・魂が作れるか
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/
不老不死(不老長寿)を目指すスレ Part32
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1485781591/
検索
http://google.jp/?q=site:2ch.net/test/read.cgi/future/+tokuiten+cyouju
http://google.jp/search?q=singularity+saron+OR+sinpojiumu&;num=20
0003yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:34:50.09ID:cRK6Y+kv
http://singularity.jp/symposium1-matsuda/
> シンギュラリティの定義は人それぞれ ry カーツワイル ry (10万円)のPCの能力が全人類の知能に匹敵する時(2045年)
> グッドは知能爆発即ち、人工知能が自分のプログラムを書き換える時 ry
> 私は、超知能が出来る時 ry 超知能は機械知能かもしれないし、機械知能で知能増強された人間か

http://singularity.jp/symposium1_tsukamoto/
> シンギュラリティは人工知能だけではない ry 定義 ry 「人工知能が人類 ry 追い越す日」という定義が間違っている
> サンドバーグの論文 ryカーツワイル「急速なテクノロジの変化」フレイク「自己増殖する知能」
> グッド「知能爆発」シンギュラリティ大学「超知能の出現」ビンゲ「予測限界」等々 ry
> 日本での定義を広めたのは、カーツワイルの ry 人間の知性を超えるとき ry 誤訳 ry 原題 ry 人間が生物を超える ry
> 松田先生の「2045年問題」では「コンピュータが人類を超える日」という副題 ry
> カーツワイル ry 人間を超えるのは2029 ry ティが2045 ry 非常に誤解を生みやすい表現 ry 、明らかに異なり ry
> 私の定義 ry 科学技術の発展曲線が特異点=Singularityとなる日 ry 超知能 ry 人工知能かも ry 人間かも

http://ja.catalyst.red/articles/saito-watanabe-talk-9
> エクサスケールのスパコンは2018年中 ry 中国は2019年から2020年にかけて異なるシステムを3台も ry
> そこからプレシンギュラリティは10年かけてと言っていたのですが、たぶん5年かからない ry
> いまの1000倍高速な人工知能エンジンを2018年中には完成させよう ry 2019年にはこのループをまわし始 ry
> 2025年にはプレシンギュラリティ実現という可能性はかなり ry 2030年にはシンギュラ ry
0004yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:39:51.50ID:cRK6Y+kv
>>3
> 767 : オーバーテクナナシー 2017/03/18(土) 15:31:15.83 ID:E4mAuVSF
> 「2029年、人間の脳は機械と融合する」的中率86%のグーグル研究者カーツワイル氏が爆弾発言!
> http://tocana.jp/2017/03/post_12665_entry.html
>
> > かねてより人工知能が人間の知性を超越する「シンギュラリティ(技術的特異点)」が、2045年にやってくると予想されていたが、
> カーツワイル氏は16年も早まるとの見方を示した。今から僅か12年後には、英物理学者スティーブン・ホーキング博士をはじめとした名だたる知識人が危惧する
> 「AIが人間を支配する世界」が実現してしまうのだろうか?
>
>
> キタ━━━━(゚∀゚)━━━━!!
0005yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:42:15.73ID:cRK6Y+kv
【櫻LIVE】 齊藤元章・PEZY Computing代表取締役社長 × 櫻井よしこ(プレビュー版)
http://m.youtube.com/watch?v=9cGdcLAbSu4
『世界1〜3位独占!次世代スパコンから見る経済』三橋貴明×齊藤元章 ( 無料版 )
http://m.youtube.com/watch?v=Dv3ZblXhAdk

10年後、言葉がいらなくなる-シンギュラリティ-#06 | CATALYST
http://ja.catalyst.red/articles/saito-watanabe-talk-6
> 脳のコネクトームを、まもなく頭蓋骨から開放 ry
> 既に技術的には我々が寝ているときに見ている夢の映像 ry 再現できるようになっている

テクノロジーが脳とつながる未来-シンギュラリティ-#07 | CATALYST
http://ja.catalyst.red/articles/saito-watanabe-talk-7
> 数兆個 ry 中継地点にブレイン・コンピューター・インターフェースに相当するハブ ry
> シナプス結合的なものが無線接続で構成 ry 73億人によるアーススケールの巨大なコネクトーム
0006yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:45:56.13ID:cRK6Y+kv
シンギュラリティサロン http://singularity.jp/
全脳アーキテクチャ・イニシアティブ http://wba-initiative.org/
ドワンゴ 人工知能研究所 http://ailab.dwango.co.jp/
人工知能学会 http://www.ai-gakkai.or.jp/

「日本からシンギュラリティを起こそう」松田卓也
http://singularity.jp/symposium1-matsuda/
「エクサスケーラーからプレ・シンギュラリティへ」齊藤元章
http://singularity.jp/symposium1-saito/
「脳の学習アーキテクチャ」 報告書
http://ailab.dwango.co.jp/technical_report/DWAL-TR-2016-003.pdf
http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:ailab.dwango.co.jp/technical_report/DWAL-TR-2016-003.pdf
「深層学習を越える新皮質計算モデル」報告レポート
http://wba-initiative.org/1653/
【人工知能はいま 専門家に学ぶ】(6)日本を代表する数理工学者、合原一幸氏が見るAIの世界 - SankeiBiz(サンケイビズ)
http://www.sankeibiz.jp/smp/aireport/news/160605/aia1606050700001-s4.htm

http://google.jp/search?q=singularity-sin%93%7D
0008yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:48:22.66ID:cRK6Y+kv
> 33 : yamaguti~kasi 2016/12/05(月) 17:57:35.93 ID:s5+vq0Ta
> >342 : YAMAGUTIseisei 2016/09/22(木) 15:11:35.05 ID:PmVnGSgy
>>>内容紹介 日本には大逆転の隠し球 1~3位を独占 齊藤元章氏が手がけるNSPU
>> http://google.jp/search?q=matuda+takuya+sinsyo+ai+OR+al
>
>> 694 :オーバーテクナナシー:2016/12/03(土) 18:58:12.36 ID:yKBY+a+O
>> ちなみに今月21日に新著が出ます。
>> プレ・シンギュラリティ(仮)1,296円(税込)
>> http://honto.jp/netstore/pd-book_28131806.html
>> 前特異点(プレシンギュラリティポイント)時代に、われわれの生活やビジネスはどう変わる? 『エクサスケールの衝撃』抜粋版。
>
> 人工知能と経済の未来 2030年雇用大崩壊 (文春新書) 著者/訳者:井上 智洋 出版社:文藝春秋( 2016-07-21 )
> http://amazon.jp/dp/4166610910/# \864 新書 ( 256 ページ )
>
> > 2 :オーバーテクナナシー:2016/11/26(土) 10:25:27.72 ID:UVbZlBR9
> > 関連書籍:シンギュラリティは近い―人類が生命を超越するとき
> >http://amazon.jp/dp/B009QW63BI/
> > 〃[エッセンス版]
> >http://amazon.jp/dp/B01ERN6432/
> > 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
> >http://amazon.jp/dp/B00UAAK07S/
> > 人類を超えるAIは日本から生まれる
> >http://amazon.jp/dp/B01FX286NM/
> > エクサスケールの衝撃 次世代スーパーコンピュータが壮大な新世界の扉を開く
> >http://amazon.jp/dp/B00V7ILQ3Y/
>
>http://google.jp/search?q=ai+OR+jinkou-tinou+en+tyosya
http://google.jp/search?q=ai+OR+jinkou-tinou+en+sinsyo
0009yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:49:23.69ID:cRK6Y+kv
>39 : yamaguti~kasi 2016/12/05(月) 18:45:15.84 ID:s5+vq0Ta
> http://amazon.jp/dp/4048922335/# よくわかる人工知能 清水亮
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1479349196/784# 齊藤対談
>
>> 966 :オーバーテクナナシー:2016/12/05(月) 12:56:39.50 ID:/ftnQ7L/
>> 参考文献は100冊以上! 「すごい小説」と専門家が絶賛する
>> 『エクサスケールの少女』刊行対談
>> http://ddnavi.com/news/337914/a/
>
> 記憶の森を育てる 意識と人工知能 - 茂木健一郎/著, 集英社
> http://google.jp/search?q=kioku+mori+sodateru

http://goo.gl/OTTdoO?#__Sponsor_-_MahouNoSeiki
0010yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:50:27.21ID:cRK6Y+kv
http://google.jp/search?q=tuyo%B2singularity+yowai

> 133 : オーバーテクナナシー 2017/01/10(火) 08:36:24.52 ID:fx0Gs5q8
> 歴史の転機 人工知能 人類の将来を見据えて
> http://mainichi.jp/articles/20170110/ddm/005/070/072000c

> 毎日新聞2017年1月10日 東京朝刊
> 今でも、AIの問題を考えることは人間とは何かを考えることにつながっている。
> 人類の将来を見据え、真剣に向き合うべき時が来ている。

> 145 : オーバーテクナナシー 2017/01/10(火) 10:01:31.70 ID:fx0Gs5q8
> 新元号は平成31年元日から 皇室会議を経て閣議決定へ
> http://www.sankei.com/politics/news/170110/plt1701100002-n1.html

> 953 : オーバーテクナナシー 2017/01/09(月) 13:48:28.05 ID:hDi8Nzv3
> 「シンギュラリティのポイントは攻殻機動隊的な超人間化」大学の教授4人による攻殻シンポジウム
> http://japanese.engadget.com/2017/01/01/4/
>
> 「人工知能は人間の脅威になり得るのか?」攻殻シンポジウムで大学の教授4人が意見をぶつけ合う
> http://japanese.engadget.com/2017/01/02/4/
>
> 「人工知能、IoT、ビッグデータを前提にした医学の再設計を」大学の教授4人による攻殻シンポジウム
> http://japanese.engadget.com/2017/01/08/iot-4/
0011yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:51:56.08ID:cRK6Y+kv
現在までの年数 次のパラダイムまでの年数 パラダイム
3,700,000,000 2,400,000,000 生命の誕生
1,300,000,000 750,000,000 真核細胞、多細胞生物
550,000,000 220,000,000 カンブリア紀の大爆発(身体設計の多様化)
330,000,000 135,000,000 爬虫類
195,000,000 113,500,000 哺乳類
81,500,000 49,000,000 霊長類
32,500,000 25,500,000 ヒト上科
7,000,000 3,100,000 ヒト科
3,900,000 2,100,000 ヒトの先祖が二足歩行
1,800,000 800,000 ヒト属、ホモ・エレクトス、特化された石器
1,000,000 700,000 話し言葉
300,000 200,000 ホモ・サピエンス
100,000 75,000 ホモ・サピエンス・サピエンス
25,000 15,000 絵画、初期の都市
10,000 5,000 農業
5,000 2,490 文字・車輪
2,510 1,960 都市国家
550 325 印刷・実験的手法
225 95 産業革命
130 65 電話・電気・ラジオ
65 38 コンピュータ
27 14 パーソナル・コンピュータ

※ この表は大まかなものです
パーソナル・コンピュータ 生誕 実際 19'70 年代
( PHS ケータイ PDA Treo スマホ 等も恐らくあえて除外 )
0013yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:55:45.49ID:cRK6Y+kv
>>12
>http://m.youtube.com/watch?v=0UCAH6OvzwI


> 2045 年問題という本 ry 2014 年に書きまして ry
> 今年右の人類を越える AI は日本から生まれるという本 ry 2 年 ry ドッグイヤー ry 変化 ry
> 45 年どころかですね 29 年ぐらいにシンギュラリティが来る可能性 ry

> 中国スパコンの脅威 ry
> スパコンというのと人工知能というのは必ずしも直接は関係ない ry 最先端 ry
> Top500 ry 中国が一位 ry 神威太湖之光 ry 五位が ry 日本の京 ry
> 更に衝撃的 ry Top500 の台数 ry 中国 ry 世界一 ry 中国が 167 機米国が 165 機で日本が 29 機 ry
> これが ry スパコンに置ける世界のレベル ry 中国がトップ ry
> 例えば P フロップス ry 130 : 30 : 10 とかいうのが大体中国対アメリカ対日本 ry
> 米国 ry CPU ry 輸出禁止 ry 中国がどうしたかと言ったら自前技術 ry
> Green500 の快挙 ry 齊藤スパコン菖蒲が一位 ry 省エネ ry 一位二位三位を独占 ry
> 五位独占すると勇躍臨んだら一位しか ry 中国が大挙 ry 齊藤スパコン ry 弾き飛ばされ ry
> リベンジ ry 一位から五位までいや六位 ry 今度も一位と二位しか ry 中国が又増やしてきた ry
> 後輩 ry ムラニシ君 ry それの責任者が宇宙物理学者の牧野さん ry スパコンの権威者 ry
> ムラニシ君 ry 偏微分方程式 ry C コード ry CUDA ry 自動並列化 ry
> 自動チューニング ry 遺伝的アルゴリズム ry 凄い ry 10 P の京コンピュータで 1P ry 10 % ry
> 所が ry 中国 ry 93 P ry 七十何 P ry 7 ( 8 ? ) 割 ry 信じられない ry 圧倒的 ry
> 昔 ry ロケット ry 今 ry 中国の宇宙技術の方が遥かに上 ry

> シンギュラリティとは ry 超知能ができる時 ry 人間の ry 10 億倍〜 100 億倍賢い ry
> I. J. グッド ry 1965 年 ry 知能爆発 ry 人工知能が自分でプログラムを書換える ry
> どのぐらいの速さで賢くなるか ry 1 日 1 週間 1 か月 ry ハードテイクオフ ry
> カーツワイルはソフトテイクオフ ry 齊藤さんはハードテイクオフ ry

> 機械超知能 ry よくみんなが想像 ry ターミネーター ry ハリウッド的世界観 ry
> 知能増強した人間 ry 人間が無茶苦茶賢く ry 攻殻機動隊 ry 日本アニメ的世界観 ry
0014yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:56:53.65ID:cRK6Y+kv
> シンギュラリティへのロードマップ ry 2029 ry

> 強い人工知能 ry 汎用人工知能 ry 必ずしも ry おんなじじゃない ry

> 2029 ry 齊藤さん ry 彼はスパコンの能力で議論 ry わたくしはスパコンよりは寧ろ人工知能 ry

> 産業革命に乗った国が先進国になり乗遅れた国が発展途上国になった ry
> 乗った国というのがヨーロッパアメリカで辛うじて日本 ry 乗遅れた国が中国インド ry
> これ大分岐 ry グレートダイバージェンスと経済学の言葉 ry
> シンギュラリティ革命 ry 第 4 の産業革命 ry そんなセコい話じゃない ry
> 2 とか 3 とかそんないうレベルの話じゃなくて大革命 ry
> 齊藤さんはこれを新産業革命 ry わたくしはシンギュラリティ革命 ry
> 農業革命産業革命に匹敵する様な大革命 ry
> 産業革命が起る直前 ry 中国が世界最大の大国 ry 明 ry 清 ry
> 中国とインドが圧倒的 ry ヨーロッパってのは全然大した事なかった ry
> 産業革命に乗り損なった為に中国インドが大失敗 ry

> 井上智洋さん駒沢大学の先生 ry
> 一人当たり所得 ry 発展途上国 ry 増大しないどころか下がる ry 先進国に収奪される ry

> 天才以外全て失業すると彼 ry シンギュラリティ以後だと天才すら失業 ry
> 乗った先進国は経済成長率自身が成長 ry エクスポネンシャル ry
> 21 世紀の発展途上国 ry どっちに乗りますか ry

> 1960 ry 日本がトップ ry 1990 ry 韓国に抜かれます ry 日本は着実に貧しくなります ry
> 2000 ry 中国に抜かれた ry すぐには貧しくなってません ry 貯金があるから ry
0015yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:58:03.65ID:cRK6Y+kv
> このまま行けばですよ 30 年頃に経済的大混乱が起って最貧国に転落 ry
> どのぐらい貧しくなる ry 終戦後又は 20 世紀初頭つまり明治の初め ry GDP が現在の1/10 ry
> 実感しませんよね ry この様に素晴らしいあの講義室で ry クーラー ry
> 終戦後はクーラーがなくて氷で冷し ry 判るでしょうこの状態に戻るんです ry

> 江戸時代に戻 ry ソフトランディングできるか ry 江戸時代って人口 3000 万 ry 現在 1 億 2000 万 ry
> 30 年で 1/4 に減らす為には ry 大虐殺 ry 大混乱で戦死 ry 飢え死ぬか ry
> ソフトランディングはないハードランディングしかない ry そこそこ貧しくはあり得ない ry
> 上に上がるか下に落るか ry 再石器時代 ry 戻れない ry 石油が堀尽くされてる ry
0016yamaguti~貸2017/03/19(日) 20:59:35.58ID:cRK6Y+kv
> 哲学的分類 ry 強い人工知能と弱い人工知能 ry
> ストロング AI 強いちゅうのは意識心を持つ ry 本来の人工知能 ry
> 現状はみんな ウィーク AI 意識を持たない ry
> 技術的な分類 ry 専用人工知能と汎用人工知能 ry
> 英語ではナロー AI ry 山川さんは特化型 AI と ry 現状 ry みんな専用 ry
> 問題は汎用 ry 人間 ry 1H ry 一応何だってできる ry
> 専用 ry 特化型 ry チェスマシン ry チェスだけ ry AlphaGo ry 碁しか ry

> 1H ry カーツワイルの云う 2029 ry
> 超知能 ry この絵 ry の例えば 100 億倍上 ry
> わたくしは汎用人工知能ができたら世界が変わる ry
> 超知能を持つと世界覇権 ry この競争をザ・グレートゲームとわたくしは名付けたい ry
> 覇権国家という言葉 ry ウォラスティーンという ry 社会学者の概念 ry

> スパコン ry 2019 年 ry 予想ですが
> 中国が 3300 でアメリカが 330 日本が 1000 齊藤さんが頑張ればという意味 ry

> 各国政府 ry EU ry 1600 億円 ry アメリカ ry 10 年で 5000 億円 ry
> 会社が重要 ry Google ry デミスハサビス ry 天才 ry 買った ry カーツワイルも買った ry
> ディープラーニングの創始者のヒントンも買った ry
> 対抗してフェイスブック ry ヒントンの弟子のヤンルカンを買った ry
> バイドゥはアンドリューエンを買った ry
> 天才的人材 + 研究投資が世界の運命を決める ry
0017yamaguti~貸2017/03/19(日) 21:00:36.72ID:cRK6Y+kv
> 文科省から貰ったデータ ry
> 政府 ry 日本 ry 100 億 ry アメリカ ry 300 億 ry
> 民間 ry 日本 ry 3000 億 ry アメリカ ry 5.6 兆 ry 1:20 この位の開きがある ry
> 産総研 ry 8 億 ry 文科省 ry 14.5 億 ry
> 論文のシェア ry 米国対 EU 対中国対日本が 57:18:8:2 ry 米国対日本の比は 30:1 ry 敗北は必至 ry

> じゃあ駄目なのか ry 救世主 ry 齊藤さん ry 7 か月でスパコンを創り上げた ry 凄い ry
> ハード ry ノイマン型と脳型 ry ノイマン型 ry ディープインサイト社 ry ノイマン型 ry
> 脳型 ry ニューロシナプティックプロセッシングユニット ry 恐るべき ry
> ザ・マスターアルゴリズム ry

> 創る ry 技術 ry 創れる ry 政府が金を出すか ry 2018 年 ry 1 エクサ ry

> ノイマン型 ry 人工知能エンジン ry 現在の 1000 倍の能力 ry

> 人工知能 ry そんなに精度が要らない ry Google ry 8 bit ry
> 32 bit の単精度 ry 16 bit 8 bit 4 bit 2 bit 1 bit までできるという物を創る ry

> ニューロシナプティックプロセッシングユニット ry 1000 億コア 100 兆インターコネクト ry
> 人間と同じだけのシナプスとかニューロンを持った物 ry 2020 〜 25 年 ry
> 人間の脳の 1000 万倍の速さ ry 10 億倍 ry 6 リットル ry 73 億人分 ry
> 日本からシンギュラリティを起こせる ry
0018yamaguti~貸2017/03/19(日) 21:02:03.93ID:cRK6Y+kv
> わたくしの当面目標 ry
> 逆らわない ry 意識を持たない ry 人工知能脅威論をなだめ ry
> 人間を滅ぼす ry 意識を持つからであって持たなきゃんな事は思わないんじゃないか ry

> 新皮質と視床と海馬位 ry
> 超知能へのロードマップ ry
> 人工大脳皮質 ry クラウド上 ry
> AI ドリブンサイエンス ry 人工知能駆動科学 ry
> わたくしの超知能のイメージ ry 塚本昌彦神戸大学教授 ry ヘッドマウントディスプレイ ry

> 草莽崛起 ry 吉田松陰 ry 松下村塾 ry 齊藤さんがこれ言っている ry 自分は一茎の草莽 ry

> 現代の志士 ry

> 超知能ができたらこれは世界の他の超知能を潰す ry

> シンギュラリティサロン ry 東京でも月一ぺん ry タカハシさん ry 8 月 井上さん ry
> 井上さんの話は絶対に聴く価値がある ry ベーシックインカム ry
0019yamaguti~貸2017/03/19(日) 21:03:31.82ID:cRK6Y+kv
> ( 司会者 : ) ry 質疑 ry

> ( 質問者 : ) ry 超知能を潰す ry

> ゾルタンイ ry 大統領選 ry トランスヒューマニスト党 ry
> 彼が言 ry 一国が超知能をまず創ったとしたら世界覇権が握れる ry 勝者総取り ry

> ( 質問者 : ) ry 日本が最初に開発した場合 ry 盗られる ry スパイ ry アメリカ中国は遠慮なし ry

> 向こうを潰すちゅうんじゃなくて ry 科学技術爆発 ry 何でも只で作れる ry
> バラ撒き福祉 ry

> ( 質問者 : ) ry 攻めてくるというモチベーションがなくなってしまう ry

> 中国 ry 立つ瀬がなくなる ry アメリカ ry 立つ瀬がなくなる ry 攻めてくるか ry
> その辺 ry わたくしのアインシュタインの ry ページに小説 ry 攻めてくる ry 撃退 ry

> ( 質問者 : ) ry AI 美芸研の ry 司会 ry ともさか ry コードとかソース ry みんなに配って ry
> 技術そのものが富の源泉 ry

> オープンソース ry
0020オーバーテクナナシー2017/03/19(日) 21:07:19.72ID:O0uznnEI
なんだ、コピペばかりか。
俺らは日本語連文節変換って奴を設計して世の中に出したのに。

情報科学?俺は情報工学。博士号は取れなかったけど。
0022オーバーテクナナシー2017/03/19(日) 22:22:41.18ID:PyUEorrz
yamaguti~貸←こいつbotだろ
0023オーバーテクナナシー2017/03/20(月) 13:38:56.46ID:bGtjmlmt
>>21
正解。だいたい、情報工学科情報科学講座ってのがあった。
そこにいた友人の研究テーマは計算機統計学でした。

学生の頃、理学部数学科にいた友人と工学部情報工学科(厳密には
工学研究科大学院情報工学専攻)にいた俺で、「俺達がやってるのは自然科学じゃ
ないよなぁ…」って笑って言いました。
0024オーバーテクナナシー2017/03/24(金) 01:14:58.60ID:D0Vufp1d
面白法人カヤックのニューラルネットワーク新技術
http://www.famitsu.com/news/201703/23129546.html
膨大なパーセプトロンのニューラルネットワークを最小のパーセプトロンで分散構成するとか。ふふっ、サッパリ分からんが直列が並列的な感じになる?のか?

科学分野は基礎を学習せんとちんぷんかんぷんだ。
0025232017/03/24(金) 13:50:41.13ID:dfJ08PQj
>>24
リンク先は見てないが、パーセプトロンという単語はSFでしか読んだことがない。
J.P.ホーガンだったか?全感覚恒星系間即時通信装置。

ニューラルはそもそも実装寄りの非ノイマン計算モデルの一つでしかないが、
直列もヘッタクレもない。確かにネットワークによる並列ではあるな。

俺が学生の頃は、もうちょっとモデル寄り(実装法無視)の計算モデルに
首をひねっていたんだが、結局ダメだった。(T_T)
0026オーバーテクナナシー2017/03/25(土) 09:03:58.30ID:W8NsjC/s
>>25
素人なんですけど、並列する場合は、
Webみたいにみんなバラバラに
同時進行のイメージしか無いのだけれど。
その統合というか司令塔?まとめ役?
リーダー?はどうなってるんですか?
0027オーバーテクナナシー2017/03/25(土) 15:09:51.31ID:L+Tv+SMc
パーセプトロン=視覚と脳の機能をモデル化した、 パターン認識を行う。学習能力を持つシンプルなネットワーク。
やばい、わりと皆知識がふわふわしてるやんけ。詳しそうな人の文章は暗号文にしか見えんし。/(^о^)\電子ノ海ガ広大スギル!
0028オーバーテクナナシー2017/03/25(土) 16:36:05.02ID:kX81J4yP
>>26
リーダー問題。
はい正解。現時点ではリーダーはいります。
微分方程式を解くための巨大三角行列演算は疎結合並列では割と難しいテーマです。
逆に疎結合並列で簡単なのはCGかも。

俺がコケたのは自律分散「モデル」を目指したから。
実装系では遥かに難しくなるはずです。
「自律」が問題なのよ。一点に突っ込んだら勝手に一点に回答が来る。
おそらく、特定テーマに限定すれば実装可能。

リーダーが答「だけ」待ってる計算モデルを求めていたわけ。自律分散。
無茶だと思うだろう?だからこそ研究テーマなんだ。
0030yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:22:42.42ID:CW1wUjX6
マルチスレッディングエンジンのインクルードファイルのコメンタリ

# UTC CEy002006m05d14
:
# UTC CEy002003m03d12

#
                
スレッド処理に必要 ( 非追跡用 . 自力追跡 )
                
スレッディングクラス先頭
  初期化メソッド先頭
    演算用パラメータ格納変数
#    
##    
    フラグ兼プロセス数カウンタ old
    フラグ兼プロセス数カウンタ new
    スレッド終了検出済フラグ
  初期化メソッド末尾
#  
0031yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:23:32.72ID:CW1wUjX6
  非同期スレッドマネージャメソッド先頭
#    
    スレッド格納用
                
#    
#    
##      
#    
#    
                
    演算済か
      演算不要
    スレッド発行済か
      演算結果取出
    if ブロック末尾
                
    演算種文字列取出
    数値取出
                
    演算ソースが存在するか
      ループ先頭
        数値取出
        形式判定
#          
#          
          再帰
        別形式の場合
          演算結果取出
        
        取出した値を
        一時収納
      ループ末尾
0032yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:26:25.67ID:CW1wUjX6
    if ブロック末尾
                
    スレッド発行済か
      スレッド発行不要
    
    ループ先頭
      演算対象でなければ
        スレッド発行不要
      if ブロック末尾
    ループ末尾
                
#    
#      
      演算スレッド先頭
#        
#        
##          
#          
#          
          子プロセス発行メソッド呼出先頭
#          
            演算種類
            数値
          子プロセス発行メソッド呼出末尾
#        
        結果格納
#        
#        
#        
#        
0033yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:27:46.02ID:CW1wUjX6
        演算完了フラグ立て
        無限ループ先頭
#          
##          
          ウエイト
        無限ループ末尾
#        
#        
#        
#        
#        
        返り値
      演算スレッド末尾
#    
                
#    
#    
#    
    返り値
                
                
#    
#      
#    
                
#    
#    
#      
#    
#    
                
0034yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:29:26.40ID:CW1wUjX6
#    
#    
  スレッドマネージャメソッド末尾
                
  演算結果取出メソッドの先頭
    スレッドか否か
                
    ローカル変数に
#    
#    
#    
#    
    演算完了フラグチェック
      結果取出
#      
#      
#        
        演算完了フラグ消去
#      
#      
#      
##      
#      
#      
#      
#      
      スレッド手動削除
    if ブロック末尾
    返り値
  演算結果取出メソッドの末尾
                
  
0035yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:31:30.63ID:CW1wUjX6
#  
#    
#    
##    
#  
  スレッドか否かの判定のメソッドの先頭
#    
    スレッドか否かの判定
#      
      返り値
    スレッドでなければ
      返り値
    if ブロック末尾
  スレッドか否かの判定のメソッドの末尾
スレッディングクラス末尾
                
0036yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:34:39.55ID:CW1wUjX6
#
子プロセス発行クラス先頭
  初期化メソッド先頭
    親プロセスからの引数
    子プロセス ID ナンバの為のカウンタ
    exitcode 調整用
    ホスト名保存
#    
  
  
    分散シェル用コマンドライン
    コマンドライン
    固定部分と変更される部分
    分散シェル用コマンドライン用マーカー変数定義先頭
      分散シェル用コマンドライン先頭判定文字列
      分散シェル用コマンドライン終端判定文字列
    分散シェル用コマンドライン用マーカー変数定義末尾
  初期化メソッド末尾
0037yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:36:00.01ID:CW1wUjX6
  子プロセス呼出メソッドのラッパーメソッドの先頭
    コマンドライン生成
                
    子プロセス ID カウンタインクリメント
    子プロセス ID 文字列
    verbose out 先頭
      子プロセス発行モードのログ用文字列
      args と 子プロセス ID
    verbose out 末尾
                
    返り値の初期値は -1
    ループ先頭 ( エラーでループ )
      子プロセス発行 ( 結果を文字列で取得 )
      返り値 ( 正常終了判定用 ) 取得
    ループ末尾
                
    verbose out 先頭
      演算結果文字列出力
      演算結果文字列出力 ( stderr )
    verbose out 末尾
    演算結果文字列整形
    演算結果文字列から結果数値取出
#    
                
#    
    返り値
  子プロセス呼出メソッドのラッパーメソッドの末尾
0038yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:37:51.95ID:CW1wUjX6
  OS 種別判定メソッド先頭
    exit ステータスのビットシフト回数の設定の先頭
      シフト数未設定かまたは
      シフト数が自然数でない
        ならば
    システム別設定先頭
      システム判定文字列取得
      OS 種別判定先頭
      BeOS
        シフト数 0
#      
      OS 種別判定終了
    システム別設定末尾
      シフト数無変更設定の先頭
      シフト数無変更設定の末尾
    exit ステータスのビットシフト回数の設定の末尾
  OS 種別判定メソッド末尾
  子プロセス用パラメータ定義ラッパーメソッド先頭
    変数定義
  子プロセス用パラメータ定義ラッパーメソッド末尾
0039yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:39:08.54ID:CW1wUjX6
  演算結果出力用文字列生成メソッド先頭
    返り値を文字列で定義
      ホスト名
      親プロセス ID
      自分のシステム ID
      モードと自分のファイル名
                
    モード別処理先頭
    'exitcode' モード
      システム引数文字列追加
#    
#      
    モード別処理末尾
    返り値
  子プロセス用パラメータ文字列定義メソッド末尾
                
                
0040yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:40:29.74ID:CW1wUjX6
  分散シェル用コマンドライン生成メソッド先頭
#    
    メソッド引数取出ループ先頭
      文字列判定部先頭
      dish 用引数終了検出か
#      
        ループ脱出
      さもなくば
        引数取出
      文字列判定部末尾
    メソッド引数取出ループ末尾
    dish 用引数が空でないなら
      子プロセス呼出コマンドライン文字列の共通部分に
        dish 用コマンドラインを追加
    追加の終わり
#    
  分散シェル用コマンドライン生成メソッド末尾
  子プロセス呼出コマンドライン文字列生成メソッド先頭
    引数取出
    dish 用コマンドライン文字列が空でないなら
      コマンドライン文字列に
        dish 用パラメータ前半と
        中盤と
        後半を追加
    追加終わり
    残りの引数を
      追加
    返り値 ( 子プロセス呼出コマンドライン文字列と
      生成文字列 )
                
#    
  子プロセス呼出コマンドライン文字列生成メソッド末尾
0041yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:42:03.86ID:CW1wUjX6
                
  子プロセス呼出コマンドライン追加部分の文字列の初期化メソッド先頭
    初期化
  子プロセス呼出コマンドライン追加部分の文字列の初期化メソッド末尾
子プロセス発行クラス末尾
                
子プロセス呼出メソッド先頭
  子プロセス名再確認
  子プロセス発行
子プロセス呼出メソッド末尾
                
                
変数倉庫のクラスの先頭
  初期化メソッド先頭
    dish 用コマンドライン用マーカー文字列
  初期化メソッド末尾
  変数取出メソッド先頭
  変数取出メソッド末尾
変数倉庫のクラスの末尾
                
    dish 用コマンドライン用マーカー文字列
                
                
数値 to 真偽
ロジック種別格納サイズ定義先頭
  and , not , or
  xor , eor
  nand
ロジック種別格納サイズ定義末尾 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)
0042yamaguti~貸2017/04/01(土) 18:43:18.39ID:CW1wUjX6
ロジック種別格納サイズ定義クラス先頭
#  
#  
#  
ロジック種別格納サイズ定義クラス末尾
                以下実験用
#
                
#
#
                
#
#
#
#
#  
#   
#     
#    
#    
#    
#    
#    
#    
#      
#      
#      
#    
#  
#
#
0044yamaguti~貸2017/04/01(土) 19:08:43.11ID:CW1wUjX6
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1490449223/582# DL Baidu

>273 :yamaguti~kasi:2017/02/10(金) 19:31:42.91 ID:Zwt3oCZz
> >801 : yamaguti~kasi 2017/02/08(水) 02:44:28.24 ID:63WsxX0P
>> * 簡易版強い AI ( AL )
>> * 超強力弱い AI ( AL )
>
> 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
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1475655319/602# KanniBan Tuyoi AI Sikumi
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/614# KouKi OpeKo
0045442017/04/01(土) 19:10:09.63ID:CW1wUjX6
>>44
>、言い換えるとAIエージェントが初歩的な文法感覚

実身仮身 Enumerator
シンボリックリンク ハードリンク エイリアス レプリカント OpenDoc OLE xfy iframe
ActiveX JavaBeans リエントラント インスタンス イテレータ
0047442017/04/01(土) 19:16:53.14ID:CW1wUjX6
>>44-46 64bitARM
>75 : 名無しさん必死だな 2017/03/26(日) 11:53:57.81 ID:cgTmnzG/0
>ry 、CPUのNeonの33GFLOPSってのがネックだな ry FLOPSは倍になったが命令セットでは退化して、

> 76 : 名無しさん必死だな 2017/03/26(日) 12:11:12.76 ID:MQZxOJwV0
> 命令セットというよりも電力の制約が厳しすぎてパイプラインが早期に深くなりすぎた
0050442017/04/02(日) 09:29:29.46ID:XlgvGcXl
>>44-49
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/552# Bunpou = SintaiSei
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/628# Bunpou = SintaiSei
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/379# BunpouYouso
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/413# BunpouYouso
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/483# Sikou Kansetu
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/642# Sikou Kansetu
0051yamaguti~貸2017/04/15(土) 21:12:15.44ID:HzCv+EZn
* 過去のロケоト実験 近隣国から使いっ端扱い まことしやか ( 小о先生等 )
* 工о員様らしきご投稿 ? ご動機 ? 齊о先生暗о ( 超知能による探査 → ご関係者駆除リスト入り + Aо女優訪問停止 )
0052オーバーテクナナシー2017/04/27(木) 21:38:15.16ID:OXU7Ryyt
えーと、俗にマイクロマシンと呼ばれる実験的機構が古典物理学を
完全に無視した挙動を示すことは知ってるよな?俗称ファンデルワールス力。

ナノのオーダーまで行くとかなり微妙。人類の技術半導体畑で肉薄。
普通の単物質だと原子間隔は少数の0.1nm弱〜大多数の0.3nm以下。
もう「電気抵抗∞の固体は存在しない」とか、トンネル効果とかが
効いてきそうなレベル・。
0053yamaguti~貸2017/05/14(日) 12:54:11.56ID:hxbfNeaT
1493891216/255-256#機械学習のための仮説検定
naftali harris

複雑な推論 ry 完全に一般化できる非常に簡単で単純な方法 ry 対応のあるt検定を使って比較

独立同分布 ry n 対の (x,y) ry 。“機械学習” は、 (x,y) の例が与えられた時、 x を使って y を推定 ry 最終的 ry 関数 f(x) を生成

典型的には損失関 ry 、この損失関数とは、推定がどれほど良好 ry
。(ここでは、期待値は新しい (X,Y) に取って代わられ、 f に適合させるために使われた点 (x,y) は固定されていると見なされます。
ただし、 (x,y) データを予測する、あるいは n 個の点 x では損失だけを見て y だけを予測するなど、他にも妥当 ry )。

では、 m 対の (x,y) のテストセット ry
。 f と g の2つのモデルを比較したい場合、m対の (x,y) のそれぞれについて ry
。これで m 個の独立同分布のランダム変数を得ることができ、t検定を使ってその平均がゼロに等しいか ry
。つまり ry 優れた関数であるという帰無仮説及びそうではないという対立仮説を( ry )検定


しかし、このアプローチは万能ではありません。1つは、データの使用法に無駄 ry
。どういうことかというと、 f または g に適合させるために使われた後は、訓練データの n 個の点が捨てられ、 m 個の検定点のみ ry
。これが最尤/尤度比検定(例:線形またはロジスティック回帰)のアプローチの場合、同じ訓練データの n 個の点をモデルの適合と推定の両方に使 ry
。基本 ry 、一般的な機械学習モデルでは不可能な、追加機能を追加する際の「自由度」を容易に把握できるからです。

ry 改善 ry 、単一の訓練/検定分割の代わりにK-分割交差検証 ry うまくはいきません。 ry
。先ほど ry 固定値と見なしていましたが、交差検証のセットアップでは各点がそのフォールドにおいてランダム ry 不可能 ry
。ただし ry 大きな問題はありませ ry 80%( ry )においてどの程度適合するかという仮説に変えるだけです。

一番の問題 ry 独立同分布でなく ry 、点の独立性はもはや保持されず ry
対策 ry 、K-分割交差検証ではなくLOOCV(一個抜き交差検証) ry
、異なる点の損失差は全て交換でき ry 中心極限定理を見つけて検討モデルを正しい条件下に置けば
0054532017/05/14(日) 12:58:13.38ID:hxbfNeaT
>>53
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/625# Supaasu ( Moderingu Koodhingu )
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1469415738/968-972# Hitati TyouyakuGakusyuu H
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/538#611# Hitati # 3tubisi # DeepMind WanSyotto
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1484485942/343-344#360# DeepMind Hitati # Kitano Pezy
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1478311208/374-377# DeepMind Hitati
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1486571513/598#1475655319/251# 3tubisi
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1482030012/537# 002016
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1488841870/265# KyouDai
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1487695818/8# Fujituu Kanji
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/mag/15/398605/061000010/?ST=health&;P=6# Kitano
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1488204290/517# AI-KudouKagaku SekkeiRei
0056yamaguti~貸2017/05/21(日) 15:43:57.22ID:YzTNLUI0
http://google.jp/search?q=site:2ch.net/test/read.cgi/gamestones/+sedoru+alhago
532 :名無し名人:2016/03/10(木) 13:45:42.55 ID:5DczUOUM.net
李世ドル九段のライバルで中国囲碁ランキング1位の柯潔九段は中国メディアを通じて

「李世ドル九段の棋風は後半に逆転勝ちするスタイルであり、アルファ碁との対局には適していない」
と評価した。
当初、李九段の5対0の勝利を予想していた柯潔九段は第1局の後、
「アルファ碁が5対0で勝つ可能性もありそうだ」と話した。




噂では武宮九段も似た事を述べておられるとか


246 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/19(土) 00:28:19.28 ID:aKCijgQ0.net
>>235
おそらく、今のプログラムは「僅差勝利を目指せ」の一つだけ
場合分けで、「不利の時は現状から0から1目有利を目指せ」を入れれば
αは大失敗を要求してこないので、大糞手は出ないかもね。
それ以前にα不利になる状況なんて、一般人には作れないけど。
>>227
>接戦にしてくれる接待機能付きだからな
まぁそうとも言えるだけどね。
僅差勝利目指すのが勝率が1番高いという主旨のプログラムだからな。
αが40目差有利とかから開始したら自殺手を連発するかもなwww
0057562017/05/21(日) 15:45:26.96ID:YzTNLUI0
630 : 越田 2016/03/10(木) 11:04:52.28 ID:0618KqPD
◆ 対局ソフトとトッププロ
対局ソフトがトッププロに白番で勝ったことが、大きな話題になっています。
対局ソフトの発展には目覚しいものがありますが、
そこには囲碁のゲームとして本質とそのアルゴリズムが明解になったことがあります。

これに比べ、トッププロでさえ囲碁がどのようなゲームであるかというゲーム論理そのものを知らないこと明らかになりました。
このことは、どのような原因で効率差が生まれているのかを知らないため、
理論軽視によって蓄積された数多くの経験による知識は、
結局最後に役立てることができないものになることに初めて気づいた瞬間だったといえます。

また、理論軽視の勉強は、一旦対局中に恐怖心が生まれると、
完全に思考停止が起こる事実を証明したものといえます。



780 : 名無し名人 2016/03/10(木) 12:18:19.24 ID:l3SphP/7
・ソフト、アルゴリズムはこれまでの対局を学習して強化済み。
・機械には集中力の概念が無いので、対局中の衰えはない。
・今回のAIはGoogle社のディープラーニング技術(人間の脳を模試した深層学習システム)を利用した、最先端の人工知能
・人間のように、打つ手を変化(序盤・中盤・終盤等)させることもできる。。様々な定石を組み込み済み。
・勿論、計算の効率化、速さが尋常じゃないので、奥深くまで読むこともできる。

要は自分で考えることができる。
0058562017/05/21(日) 15:47:40.23ID:YzTNLUI0
957
163 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 13:14:30.93 ID:uNRfnEK+.net
この一本掛かって小ケイマに受けさせる人間臭い打ち方はソフトの中でどうやって決まってくるんだろうな
過去の布石を色々と自己対戦で試して、勝率が良かったのを採用する感じなのかなあ

879 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:06:50.02 ID:pPISnpWW.net
>>854
逆だよ
覗いて下辺黒を強化してあったからカタツキが成立する
未来を予測する読みよりその段階でよいとする手をうつのがこのAIだろう

963 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:13:45.45 ID:TcAHfx2J.net
アルファ碁からしたら、この対戦相手、なに訳の分からない手を打ってるんだ??と思ってるんだろうか。

94 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:25:36.21 ID:vx5uaYni.net
ディープラーニング+モンテカルロなら、読みなんて無いわな

486 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:47:16.87 ID:OC4Lrk8G.net
>>295
そうかもですね
将棋だと詰め特化してないソフトはかなりの強豪でも詰み判定甘い場合があります
寄せるには寄せられるんだけど妙な迂回手順しか出せないとか……
シチョウの場合もおなじようなことがあるかもしれないですね

>>301
専用ルーチン回す部分は増やしすぎてもシステム全体の運用難易度があがるので難しい
レイテンシが増えたためにかえって弱くなることもありえる

434 : 名無し名人 2016/03/10(木) 13:36:56.08 ID:aMH9iDHU
部分的に定石とか最早考えてなくて
すべての石の配置で打ってる感じがする
0059562017/05/21(日) 15:48:55.76ID:YzTNLUI0
319 :名無し名人:2016/03/10(木) 14:39:36.67 ID:/EZI524S.net
>>312
AlphaGoは
ポリシーネットワークが手を選んで
ニューラルネットワークが評価するんだよ

320 :名無し名人:2016/03/10(木) 14:39:41.66 ID:i99EOmUP.net
機械って一手一手次の一手問題集みたいに読んでるんだろうな

303 :名無し名人:2016/03/10(木) 14:38:33.52 ID:BoQ7po7d.net
アルファ碁の手は自由奔放だな


366 :名無し名人:2016/03/10(木) 14:43:11.28 ID:Zue3zGSq.net
>>312
モンテカルロは評価関数と対等の関係だよ
1. 候補手ニューラルネットワーク(Policy)が候補手提示
2. その先の場面を評価ニューラルネットワーク(Value)とモンテカルロで評価する
3. (Value+モンテカルロ)/2が優れている手を指す
が基本


567 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:53:07.29 ID:3I0oZ4Qf.net
囲碁でいう薄すぎるが将棋でいう細すぎるに聞こえるんで、
GPS戦で細すぎる攻めをつなげて圧勝したケースを彷彿させる。

568 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 14:53:19.05 ID:pti+iZvd.net
黒地のどっかを削るとどっかに地が出来そうで怖いんだよな
アルファはそういう打ち方をしてる気がする
0060562017/05/21(日) 15:49:50.06ID:YzTNLUI0
755 : 名無し名人 2016/03/10(木) 13:58:53.49 ID:/XjYYyvu
>>710
人間の場合、着手の第一感といっても、大抵の場合それは部分で見るよな
19路は人間が全体を一時に認識するには広すぎるからだ。だから部分部分で
直感をつないでみて、だいたいこれならいける、いけない、と判断する
アルファの場合は局面全体を常に第一感を働かせてる感じじゃないかとおもう
だから、部分でみるとオカシな手だけど全体でみると意味があったりする・・


581 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:54:28.72 ID:97EnErTm.net
人間は19×19を小分けにして見てて、AIは19×19をそのまま処理してるんだろうか

597 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 14:56:09.44 ID:X55d3SJa.net
人間は基本色々対応できるように打つのが良いとされるけど
コンピューターは違うんだろうね、頭の中では終局まで打ってるんだもの

628 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:58:26.67 ID:/XjYYyvu.net
豆知識
モンテの特徴
1) 20目差で70%の勝率の手
2) 1目差で95%の勝率の手
の場合、2)を選ぶ

631 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 14:58:34.38 ID:ll4NbuH8.net
>>607
形が悪くなければ形勢が悪くなるはずが無いっていうのが日本人の感覚なんだよなー
善悪はともかくとして
0061562017/05/21(日) 15:59:28.03ID:YzTNLUI0
埋立誤検出回避
0062562017/05/21(日) 16:00:35.16ID:YzTNLUI0
719 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:03:03.64 ID:OC4Lrk8G.net
>>629
ありがとう
勝率計算って終局まで打って計算してたのねw
これ将棋以上に計算機資源勝負にみえるんだけど……

739 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 15:04:26.72 ID:6GYIsRyx.net
考えてる事がよくわからんw

740 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:04:30.89 ID:uNRfnEK+.net
中央で白が覗いた一手を丸々持ち込みに出来れば
上辺荒らされた損を回収できるというアルファ碁の大局観

784 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:07:34.81 ID:OceJGdIj.net
>>719
モンテカルロ自体は考えないで適当に打ってる

812 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:10:13.03 ID:NAjd/rJU.net
読み切られてる予感・・・

163 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:32:49.10 ID:x+pyWsXy.net
>>80
アルファはマシンパワー任せに膨大な手数検討してるから
手が進む=打てる場所がなくなるほど精度は上がる

恐らく、アルファは「この手が最善」っていうのは提示しない
ある程度の時間、最善手が変わらなかったら操作してる人間が検討打ち切って打つ
その1秒後にアルファが本当の最善手を見つける可能性はもちろんある
0063562017/05/21(日) 16:03:52.92ID:YzTNLUI0
238 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 15:35:35.03 ID:fvlylklC.net
>>163
モンテカルロのことを言ってるなら従来のコンピュータ囲碁と大差ないし、
Deep Learningを使った評価関数を使った探索のことなら秒10万局面なので、そんな膨大でもない(DeepBlueが1億〜2億局面)

あと思考時間の制御は流石にCOMにやらせるだろ…

319 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 15:39:53.51 ID:xKwZ7cor.net
将棋の場合、(似たようなエンジン使ってるソフトが多いという要素を抜いても)
ある局面で強いソフトならだいたい候補手が二〜三手に絞られたり、
強豪ソフトがこぞって同じ手を推すようなことがよくあるけど
たぶん囲碁の場合アルファと同程度の棋力をもったソフトを複数開発しても
打つ手は全然揃わないと思う
要は、アルファとて別に最善手やそれに近い手を打ってるわけじゃない
ただ人間よりは遥かに合理的に打っている可能性があるというだけ

240 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 16:29:47.87 ID:/XjYYyvu.net
>>212
そこがモンテが上手くいった理由なんだよね
評価値を上げるのを目標にするんじゃなく、あくまでも勝利確率を上げにくる
これで一気につよくなった

276 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 16:31:13.20 ID:RXHRyC7k.net
>>220
モンテカルロ碁は勝ってると緩む傾向があるからなあ

828 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 16:55:25.14 ID:Vjur3Vkd.net
>>780
コンピュータがわずか半年で5000年分の勉強をしてきたからな。
人間には5000年分の勉強をする時間はないよ。
0064562017/05/21(日) 16:04:59.90ID:YzTNLUI0
829 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 16:55:27.83 ID:3l9wg0Xf.net
>>772
この人類史に残るAI作ったのが昔テーマパークとかいう微妙なクソゲー作ってたプログラマってのがまた

929 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 16:59:11.49 ID:/XjYYyvu.net
>>880
実際に方法論にブレイクスルーがあったんよ
大昔は将棋とおなじようなデータベースと探索木の方法論だった
そのうちそれじゃだめってんでモンテカルロ法がでてきて一気につよくなったが、まだプロにはとどかなかった
そしてグーグルがこれに機械学習(ディープラーニング)をモンテカルロとハイブリッドにして作ったのが
このアルファGO

400 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 17:13:54.29 ID:aygjv3qI.net
読みきった上で、10目差つけるより半目差の方がリスクが低いという
人間にはできない選択をする可能性

451 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 17:15:20.52 ID:fvlylklC.net
>>381
AlphaGoの探索速度はそんな速くないぞ

509 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 17:17:43.15 ID:bInhcJK3.net
>>487
弱いとは言ってなかったよ
弱そうに見える手をうつとは言ってたけど
0065562017/05/21(日) 16:05:57.16ID:YzTNLUI0
574 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 17:20:26.23 ID:fvlylklC.net
>>495
Bonanzaよりは強くなるかもしれんが、トップは無理
囲碁の場合評価関数がまともにつくれなかったからディープラーニングが有効だったが、
将棋、チェス、オセロはすでにまともな評価関数を作る手法が確立しているので、大きな改善が期待できない
専用設計の評価関数と比較すればディープラーニングの評価関数は低速なので、読める局面数が少なくなるので結果弱くなると思われる
(AlphaGoがクラスタで毎秒10万局面、ponanzaは1CPUでも毎秒700万局面)

ただGoogleの技術者が本気出せば、別のやりかたでトップとるとは思う

723 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 17:27:20.66 ID:CuN1jOiK.net
ほとんどの将棋ソフトの機械学習とアルファ碁のそれは別物だと理解して欲しい。
将棋ソフトの多くは人間がパラメータを与えてそれに基づき評価していると聞いている。
※3ゴマ関係とか・・・。

734 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 17:27:29.73 ID:ElgkZzTb.net
>>677
悪手だと言われたのは、人間は局所的な形勢を見てるからじゃないかなぁ
AIはなんか、全体を見てる気がする
大局観が人間よりあきらかに上じゃないかな

842 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 17:29:56.96 ID:ExfoTz41.net
>>723

人間が最初から評価値与えてるわけないだろうが バカなのか お前は

誰が何の評価値をあたえてるんだよ
説明してみろ
0066562017/05/21(日) 16:07:06.85ID:YzTNLUI0
918 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 17:32:04.86 ID:OC4Lrk8G.net
>>723
それはだいぶ情報が古い
いまの主流はパラメータ自体の取捨選択も機械学習でやってるよ
結果開発者にとっても評価関数はブラックボックス

929 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 17:32:24.11 ID:CuN1jOiK.net
>>842
はい?
評価値とパラメータは別物ですよw




102 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/10(木) 17:43:51.13 ID:YjdJKmYr.net
相手の力を正確に謙虚に認めることも実力のうち
高尾や武宮のなんと情けないことか。。

224 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 17:50:56.86 ID:iITyropL.net
>>144
1手の意味が理解できない対局は面白くないだろ
やっぱ人間対人間だわ

700
757 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 18:21:50.59 ID:nHUz5cuf.net
AIは中盤以降は自分が有利だと評価していた
0068562017/05/21(日) 16:16:27.56ID:YzTNLUI0
983 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/10(木) 18:36:45.01 ID:/XjYYyvu.net
>>923
まあちょっとバグ技っぽくなるんだけど、モンテ方式の弱点つくなら
序盤でわざと緩むのがいいんじゃないかな?と
序盤で強くでると、むこうもそれに合せて大きく地をかせぐためにやや危険な(勝率が低めの手)を
選んでくる。これをもはや読みで人間が咎められないので、最後には負ける
そこで逆に最初にわざと緩んでおく。するとモンテはそれにあわせて緩む(より確実に(勝率が高い手を選ぶ)
で、中盤あたりでなんとかスキを見つけてCOMをやや危険な手でヘコませる。うまくいったらそのまま最後まで
それをキープ。まあ、アルファGOレベルのプログラムにスキなんて見つけられそうもないが・・


111 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/11(金) 22:22:32.75 ID:lwCmYja/.net
>>25
>ハサビスCEOは10分余りにわたってアルファ碁の開発過程、作動原理などを説明した。
>これを聞いた李九段は
>「内容は100%理解できなかったがアルファ碁は人の直観を模倣できる気がする。
>アルファ碁が(有力な)手を選んで考える幅を減らしたというので
>(対局が)険しくなるかもしれないと思う」と話した。

この
(有力な)手を選ぶのを過去の棋譜やCOM同志の対戦で習得したなら
人と同じような方法で上達したということ
それがディープランニングだという理解でいいのかな
なんかアルファ碁が人っぽく思えてきたw
0069562017/05/21(日) 16:19:16.85ID:YzTNLUI0
218 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/11(金) 22:54:42.36 ID:GrExuAZS.net
>>201
レベル差のあまりない対戦相手が身近にいるかどうかは
確かにかなり重要な要素だな

ビックリマンシールとか何でガキの頃あんなに集めてたのかというと
まわりに同じように集めまくってる同級生のガキが
メチャクチャたくさんいたからなんだよな
ちょっと話ズレた気もするが
せっかく書いたのでこのまま投稿するわ

226 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/11(金) 22:58:55.39 ID:hg/6/Xfl.net
開発者がいうソフトの弱点って
コウじゃなくて持ち時間の短い勝負じゃないの
秒読みに弱いとか

人間との差がちょっと縮まるというだけの話だろうけど

243 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/11(金) 23:04:17.05 ID:k1abpCqN.net
ファンフイ戦では持ち時間の短い碁だと、ファンフイ対 AlphaGo 5分5分くらいの勝負になったらしい。
んで、今回の対決、持ち時間が短いと言われることもあるようだけど、ファンフイ戦を見る限りでは
AlphaGo は持ち時間短いと弱くなるようだし、たしか時間設定はセドル側の要望によるもんじゃなかったか。

244 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/11(金) 23:04:27.76 ID:ix10PmWr.net
時間に弱いソフトは歴史上でも結構多い

それを狙った対ソフト用ソフトも開発されたぐらいだ
0070562017/05/21(日) 16:22:33.64ID:YzTNLUI0
271 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/11(金) 23:12:03.82 ID:Yw2KL027.net
とりあえず初手天元かな?
人間は中央の地を読めないのにαは読める。
となれば中央をαに計算させないように撹乱するしかない
そう考えれば、初手天元は有効な手段になるかも

275 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/11(金) 23:12:30.40 ID:hwlimJU/.net
一局後の感想 コ・ジェは
'AlphaGoの棋風が自分ととても似ていると感じた。
選択の瞬間に大きいところと小さいところ
急なところと暇なところを明確に区分した。
事実イ・セドル9段の棋風は人工知能との対局に適していない。
イ・セドルは後半に力を発揮して状況をひっくり返す力が優れる。
コンピュータは序盤に失敗があるが、後半になれば演算能力が
ますます強くなって、失敗があっても人と違い続けて犯さない。'
と話した。


コジェ自身がここまで強くなれたのはタイゼムでこの数年間で4000局
以上打ったお陰と言ってる
deepminndもここで学習したことを合わせると
AlphaGOはコジェの棋譜を当然学習教材に使用してると思われる
棋風が似ているのも当然か
コジェは潜伏(Lurk)というらしい
ちなみに総戦績2013年〜2016 3月まで
Lurk(P)3116勝1718負
コジェの棋風も丸裸にされてるだろうからコジェも勝てないとおもう

293 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/11(金) 23:16:09.68 ID:rFqO2XCo.net
>>271
初手天元に打つと、
アルファにとっては中央を計算しやすいという状況になりそうw
0071562017/05/21(日) 16:24:50.69ID:YzTNLUI0
301 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/11(金) 23:17:57.82 ID:Yw2KL027.net
>>293
そうかw αにとっては「いい手がかり」に見えるかもね

313 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/11(金) 23:20:05.05 ID:wIadVQBc.net
ただわかったのは 寄り付き 弱い中央をいじめていくのは
人間が思ってた以上に利得が大きい 中央しのぎ勝負とか
いままでの囲碁観は間違っていたのだろう 思い知らされた

セドルは右上と下辺に プロなら人間なら納得できる
「人間らしく」地を稼ぎに行ったが あの場合は「間違い」だった小さかった 衝撃を受けたよ

365 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/11(金) 23:31:06.69 ID:yG7HUP7/.net
>>313
分かったなんて傲慢だろ?
alphaは序盤、下辺開き省略してる(詰められたらどうすんの?)し、
左下で謎の逃げ出ししてる
あれの説明が付かない

385 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/11(金) 23:35:14.90 ID:NzxeBvi1.net
AlphaGoが神なら、1手打つのに何分もかからないと思うぞw

401 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/11(金) 23:39:00.67 ID:1p25h5lR.net
囲い合いにはめっぽう強いが井山のように序盤から競り合っていく棋風に弱いと思う
0072562017/05/21(日) 16:29:11.07ID:YzTNLUI0
465 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/11(金) 23:57:08.33 ID:FWpKRlFp.net
>>160
技術的な事についてすこし説明。

GPUっていうのはグラフィック計算専用の計算機で、画像処理がcpuの10倍から100倍くらい速い。
GPGPUは画像処理よりももうちょっと広い範囲で使えるGPUで、ニューラルネットの計算なんかが早くできる。

アルファ碁の基本的な原理は
1 ニューラルネットで次の一手を絞り込む。
2 相手の応手もニューラルネットで絞り込む。
3 1,2を延々と繰り返して終局まで打って勝ったらその手の点数+1 途中経過を変えて何回もやるとその手の点数が分かる。これがモンテカルロ法
4 他の手に関しても点数を出していく。で、一番点数の高い手を打つ。(多分点数には他の要素も加えられてる)

これに加えて、毎回毎回終局まで打つと非常に重くなるので、途中経過の盤面がよければ/悪ければ探索を打ち切る。
この判断をするのは別のニューラルネット。

ちなみにモンテカルロがシチョウが苦手だという意見があったけど、アルファ碁はシチョウ有利かどうかをニューラルネットで手を絞り込む情報として明示的に使っている
(簡単に例えるとシチョウ不利な石には別のプログラムが分かるように色をつけてくれる)

おそらく、コウについても対策は立てているはずだ。
ただしアルファ碁は終局までに試しにさした時に勝っているかどうかで判断するので、勝敗に影響なしと見ればあっさりと地が損な手も選択する。
その場合の選択基準は、多分確定要素が増えて読みが楽になること。
アルファ碁がノゾキを保留しなかったのもこの性質が影響しているかもしれない。つまり、選択肢を残すよりも確定させて計算を少しでも楽にした方が得という判断。
いつ打ってもいい一手確定させると、以降毎回その手を検討して終局まで打ってみる手間が省ける訳だ。(※実際には毎回終局までは打たないし、毎回その手を検討するわけではないが)
0074562017/05/21(日) 16:34:41.77ID:YzTNLUI0
512 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/12(土) 00:09:06.13 ID:9ihhYk1C.net
>>494
え、そうなの
value networkとpolicy network使っても膨大だから、重みづけしてplay out→モンテカルロという理解だったんだけど

544 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/12(土) 00:17:31.47 ID:nbyhTWqN.net
>>512
それであってると思う。

546 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 00:17:38.67 ID:SLbPHq8h.net
アルファ碁の論文読んできた
思ってた以上に凄かった
囲碁みたいに膨大な局面数ほど威力を発揮するシステムなんだな

効率は良くないが評価関数作りの精度が高い
それでいて学習条件の設定がしやすいシンプルなルール

未知のゾーンを開発するような囲碁にはぴったりだわ

548 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 00:18:24.90 ID:KoF5mT1B.net
>>512
GPU1個で1手に0.1秒もかかるんだから、プレイアウトまで全手ニューラルネット使ったら読んだら20秒もかかる
10万プレイアウトするのに200万秒

バリー、ポリシーネットで出した手とモンテカルロで出した手の良い方を比べてる
モンテカルロでも何回かはニューラル使ってるかもしれないけど
0075562017/05/21(日) 16:36:17.02ID:YzTNLUI0
564 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 00:23:30.52 ID:e7PBqJEG.net
>>532
> 囲碁は門外漢だからリアルタイムで熱気を体験してる人々が羨ましい

すごい碁なんだよ 価値観を感覚を破壊される
この片鱗を鑑賞できるだけで 囲碁やってきてよかったと思うよ

>>454
> あと弱い浮き石を模様に参加させたのはハッとなった
> 武宮の形勢判断って本に弱い石が模様に参加すると大体有利になるとか書いてある

見えてる人もいるけど 弱い団子と見えてた石が(解説もそう断言していた)が
実は活きている石

白が隅や辺に地を取りにいってへばる展開だから 弱い石が動き出す躍動しだす
でも 人間は 「実利」をとりたくなる 不思議はない それでやってきたんだし

んだから 神に近いだろう機械に 「価値観を感覚を破壊される」 陶酔できる

570 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 00:25:46.07 ID:QtNkMNIs.net
中央志向は以前からモンテカルロ碁に特有のパターンだったし、それがモンテカルロの欠点だと言われていたけど
結果的に中央志向は正しかったのか?
それとも中央志向の欠点をカバーできるほど中盤の棋力があるということ?

572 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 00:25:57.15 ID:M9BJ/GxG.net
武宮「私が中央を取るのではない。相手がかってに地に走るのです」

578 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 00:28:28.10 ID:kEuUZvo5.net
30代〜50代なんかは囲碁やるぐらいなら普通はファミコンやるよなw
0076562017/05/21(日) 16:37:14.55ID:YzTNLUI0
599 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 00:34:41.94 ID:SLbPHq8h.net
>>550
ある無しクイズみたいな感じ

ある2つ以上の事象から、共通してる内容や共通してない内容を探させる
例えば、「勝ったときの棋譜」と「負けたときの棋譜」を比べて、勝ったときにどういう共通項があって負けたときにどういう違いがあるのか
膨大な数を読みこませることで、「勝ったときには○○の手が大抵ある」「負けたときには○○の手が無い」みたいなのを発見していく

そうすると重要な手が次第に判明していって、自動的にその手に評価関数をプラスしていくようにプログラムされてる
だから棋譜を読みこめば読み込むほど「重要な手」の存在が明らかになってきて、評価関数がどんどん勝手に形成されていく

ただ、1個1個はほんのわずかな差しか発見出来ないから、とんでもなく時間がかかる
これが、開発者の言ってた「評価関数を作るまでに高性能ハードウェアが必要」っていうこと

651 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 00:50:09.46 ID:wQrs5CGn.net
武宮は、十数年前にNASA並の資金投入できれば
ソフトはあっという間に人を超えると主張していた

669 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 00:55:57.53 ID:KomMldnQ.net
>>647
人間がデータをみても処理内容が今一わからんというのがディープラーニングなので
処理内容とデータの'区別が無い'というイメージが近いのでは?

675 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/12(土) 00:58:07.52 ID:++pLyb+6.net
アルファ碁の弱点を突くってのは
アルファ碁が学習してきた過程の原理から考えて

極めて難しい
というか、人間には不可能だろう
将棋のAIとはわけが違う。

ソフト貸出しとか無意味
0077562017/05/21(日) 16:38:10.67ID:YzTNLUI0
690 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 01:02:42.43 ID:QtNkMNIs.net
>>669
「ディープラーニング・システムが何故特定の特徴量を
導くことができるのかは、解明されていない」とのことだが

強くなる原理も処理内容も良くわからんけど勝手に強くなってるって、
もう人間が制御してるとは言えない領域?

693 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 01:02:58.30 ID:SLbPHq8h.net
>>647
簡単に言うと、新たな棋譜データで特定の一致条件が見つかったら
その行動の評価に+1する みたいな感じ

これは一般的な評価関数の作り方と同じ
違うのは、「比較で自動判定してる」っていうところだけ

699 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/12(土) 01:05:21.67 ID:++pLyb+6.net
なんでディープラーニングがある結論を下したか
それが人間には分からない

今回の試合が良い参考

これが今後
社会にAIを応用する過程でどんどん増えてきて
大きな問題になる

何も考えずにAIに従うことの倫理的課題

そして

人間には全く予測できないリスク
0078562017/05/21(日) 16:39:08.42ID:YzTNLUI0
700 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/12(土) 01:05:23.10 ID:nXGChSIy.net
セドル圧勝って言ってた人かなり多かった。
何でだろう。

勝てる訳無いじゃん。
何で分からないんだ?

728 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/12(土) 01:17:49.71 ID:9ihhYk1C.net
>>718
2局目のノゾキ・カタツキなら、こういう分析も

http://nitro15.ldblog.jp/archives/47063599.html
【AlphaGo】キム・マンス8段「AlphaGoの思考、人間理論体系内にあり」

人間が解釈したらこういう意味付けになる、ってだけかもしれんが

730 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 01:18:36.14 ID:v6B62bOA.net
例のカタツキが出た時に二人して
「オー、タケミーヤ、コスミック・スタイル」
って連呼してるのが妙に笑える

こんなの初めて囲碁見た外人とかわからんやろ

737 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/12(土) 01:22:08.25 ID:9ihhYk1C.net
>>730
カタツキ打たれたとき、レドモンドは2度見して「普通はこうは打たない」ってことをメチャクチャ丁寧に説明してたな
それを一通り聞き終わってから、聞き手のオッサン(アメリカの囲碁協会の副会長だっけ?)が「Takemiyaなら打つのでは?」みたいに振ったんだよな
0080562017/05/21(日) 16:46:23.01ID:YzTNLUI0
750 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 01:33:50.36 ID:GBMbNlMX.net
>>699

「食糧問題を解決せよ」なんて課題を与えたら危険だろうな
食糧を増やすよりも人間を減らす方がずっと簡単と結論を下しそう
倫理的な規制もコンピュータ自身によって破られたら意味がない

>>662

上の話とも絡むけど、だからこそ余計に怖いんだよね、
地球上で最も賢い部類の人間が
コンピュータの手の意味を理解まるで理解できないことが

764 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 01:43:32.14 ID:t0zKZN8z.net
>>753
あれはそもそもどうやったら選挙で企業の支援を受けられるかという利害関係しか
考えてないよ
コンピュータが正しい経済政策なんかやりだしたら、大企業が困るんだよ

770 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 01:44:43.87 ID:zHx8tzkz.net
>>334
うん違う。
deepmindのブロック崩し見てみて
0081562017/05/21(日) 16:47:27.02ID:YzTNLUI0
799 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 01:58:47.38 ID:RlS9VZ9z.net
人工知能的にはこれ食い方の問題で
ウンコはそれこそ結果を見るためのものだから

今まで人工知能は人がわからないものを計算するってのが目標にあるよね?
京とかがやってる気象演算とか

気象計算は年月がたてばある程度結果でるけど
それがスマホのsiriみたいなのだとリクエストに応えられたかがわからない

インプットが正しいかもわからないしインプットプログラムの精度もわからないし
評価値の付け方も合ってるかも合理的なのかもわからない

だから必ず答えが出るボードゲームにしたわけ
つまりAlphaGOプロジェクトってのはインプット問題を整理するために行われただろうと仮定できて
l:sage 投稿日:2016/03/12(土) 01:59:28.97 ID:Lxs5YlrM.net
ポナの山本さんが将棋で導入しても強くならなかったと言ってるけど、
深層学習には膨大なコストがかかるわけで、どの程度のコストをかけて学習をさせていたのかね。
コストパフォーマンスが悪いが長期的には強くなるかもしれないけど、途中で打ち切ったのかもしれない。

812 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 02:05:37.48 ID:+9FEt3HN.net
パソコンいっぱい使ってるんでしょ
それってずるくない?人間は1人なんだしパソコンも1台
電気いっぱい使ってるしエネルギーも人間に合わせてやっと互角
家庭用パソコンvsプロ1人じゃないと卑怯

信じられるか?これが今の将棋のソフトvsプロだ
しかも今年は1cpu4コアなんだぜ
0082562017/05/21(日) 16:49:31.27ID:YzTNLUI0
813 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 02:06:16.95 ID:SLbPHq8h.net
>>690
解明されてるみたいよ
wikiのノートに補足URLがあってそこのページに書いてあった

一致点や相違点を判断させることは難しいことじゃないし、
その特徴を抽出してその一致度や一致数によって数値化したりっていうのは
囲碁みたいなシンプルな競技なら難しくないと思う

819 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 02:08:03.57 ID:SLbPHq8h.net
>>812
じゃあプロ棋士もパソコン1台、開発者もパソコン1台で良くね?
パソコン側も人間一人ついてるし卑怯

仮に同じソフト使ったらたぶんプロ棋士&ソフトが勝つよな

827 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 02:11:54.07 ID:Td3zeIf0.net
勝つとしたらα碁に序盤で難しい(手が広い)局面を与えて時間を多く使わせる方がいいのかもしれない…
セドルは序盤で有利にして逃げ切ろうとしてるようだけど、それだと仮に有利になったとしても中終盤で確実にやられる

それより自分も定石形を外して、かつ手の広い局面に誘導して息長く(多少不利になってもいいから)打った方がいい気がする
早碁だと極端に弱くなるデータもあるみたいだし…

α碁相手に短期戦で勝負に出ちゃうとどうも勝ち目がない気がするからね

837 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 02:16:38.81 ID:SLbPHq8h.net
PC繋ぎまくれば単純に強くなると思ってる奴が居るみたいだけど
クラスタって処理開始が遅くなるっていうデメリットもあるんだからな?

人間側が本気で勝ちにこだわるなら、「千日手にならずループする手」を見つけて高速で打ち続けて
序盤から相手の時間を無くすみたいなことも出来てしまう。
0083562017/05/21(日) 16:50:41.20ID:YzTNLUI0
842 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 02:20:39.39 ID:Td3zeIf0.net
やっぱ真似碁してみるべきなんじゃないか?セドル君
ソフトだけ時間使わせる効果は少なくともあるし

968 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/12(土) 04:10:39.19 ID:CLae7GUR.net
序盤を五分で抜けて中盤の勝負に持ち込めば十分勝機あると思うよ
模様の碁にすると強いから黒番タスキで勝負するのもいいと思う

692 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/09(水) 22:08:51.32 ID:QXubWfpM.net
囲碁はダンスですから。勝ち負けじゃない。

468 :名無し名人:2016/03/11(金) 23:57:25.41 ID:/6sm3GA4.net
武宮「碁が強くなりたければダンス」

777 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/09(水) 22:29:38.49 ID:V3Wv4jbc.net
もうモンテカルロ無しで勝てるかもしれないな
モンテカルロ足してもレート700増えるだけだし

ELO 4500とか5000行ってたらもう関係ない


726 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/13(日) 23:26:28.70 ID:iSdr+bZi.net
恐らくあそこからの十数手をAlphaGoは自分が優勢だと思って打ってたんだな
CrazyStoneの評価でもそうなってる
その十数手先で初めて評価が50%を切るんだがこのラグは何かというのが問題なんじゃないのか
0084562017/05/21(日) 16:51:48.12ID:YzTNLUI0
728 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/13(日) 23:26:46.17 ID:EB+oD+Hf.net
>>688
システム由来の根本的な問題だと思う。
長い手筋を読むのがしんどいからAI囲碁は難しいと言われてきて
まさにその問題が表出した形。

この対戦以前は序盤こそが大局観と呼ばれる長い読み筋を要求されると思っていたが、
アルファは大局観とはパターン認識に過ぎないと喝破した。
今回長い読み筋が中盤に現れて、それが決定的にアルファの戦略を崩した。
最終盤は計算能力に物を言わせて読むのだろう。
やはり中盤がポイント。

743 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/13(日) 23:28:47.99 ID:EB+oD+Hf.net
>>701
その後の長い手筋を読み切れないから、ポイントが低くなってたのだろうよ。
そして、セドルはその長い手筋を読み切って逆転した。

774 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/13(日) 23:32:48.13 ID:n3v7j2Kf.net
てかさ
普通に考えてアルファ同士で学習させたら片方は必ず負けるんだから学習できないわけがないじゃん
死路だったか、長い手が読めないかの2つだろう

777 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/13(日) 23:33:02.98 ID:YgLS0xuf.net
劣勢だからバグったんじゃなくて
ハサビス曰く、アルファ碁はそもそも劣勢なことを認識してなかって何度も何度もこのスレの中でも出てるじゃん・・・
全く読み筋が考慮に入っていなかったせいで一見バグにしか見えない手を打ってただけで
アルファの評価関数上は最善手を淡々と打ってただけだろう

778 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/13(日) 23:33:04.00 ID:h/CwpaYa.net
>>758
後に新・宇宙流と呼ばれる打ち方の誕生であった
0086562017/05/21(日) 17:01:38.46ID:YzTNLUI0
839 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/15(火) 17:35:24.72 ID:Ep1KLzz0.net
 
 代打ちの人のドヤ顔が、ちょっとイラッとくる。
 

855 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/15(火) 18:18:54.71 ID:Brb8xA1I.net
自由度残したままアルファをいじめると恐ろしいしっぺ返しで形勢を戻そうと襲いかかってくる
セドルは3局目でそれを理解してたはずだけど今日は右下で攻めすぎてアルファの倍返しを食らってしまった 少し欲が出てしまったのかな
でも最後まで持ち込んだ意地は素晴らしかった

583 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/15(火) 19:21:14.61 ID:mEpqCas7.net
>>527
ディープラーニングってそういうシステムじゃないんだが
しかも劣勢ではなく、優勢から華麗に自爆してるし
アルファゴはテロリストの素質あるよ

620 名前:名無し名人 E-mail: 投稿日:2016/03/15(火) 19:23:33.28 ID:xeYag9qD.net
>>583
そういうシステムってどういうシステムだよ?w
ディープラーニングは盤面と打ち手の評価関数の学習に使ってるだけだし(そこがキモではあるけど)、
後は普通のモンテカルロ囲碁だ

785 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/15(火) 19:45:33.77 ID:jICCO9Ng.net
わしスレ立てられないのだけど
囲碁板で

「日本の碁サーバー制作プロジェクト(仮)」ってスレ立ててくれない?

941 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/15(火) 20:31:46.80 ID:yQQcwYn1.net
つーか今回のだって序盤でどうぞどうぞ勝たせてあげますよぐらい手抜きされて後から全部挽回されて終わっとるじゃん
セドル相手に舐めプして誰が中押し勝ちできんだよ
0087562017/05/21(日) 17:04:53.04ID:YzTNLUI0
その為の超多層 ?

流水の空手



相手が `` 弱い '' → 陣地確保 重要度 低
相手が `` 強い '' → 陣地確保 重要度 そこそこ

※ 但し 囲碁仙人目線 ジェダイの棋士目線 文殊目線
→ むしろ盤面経済圏の借金負荷を現金主義でケア ( 言換 → 虫刺され 掻かず 腫れ物 慎重 ) ?


154 : 名無し名人 2016/03/18(金) 16:04:46.68 ID:9D9191jR
>>81
152層のresnet凄えとか言ってたら
2日前に過学習しない1000層のresnet出てた
http://arxiv.org/abs/1603.05027
NN進歩速すぎる


省エネ 興味 時と共に


囲碁将棋 ⇔ Google ⇔ 新聞 ( スポンサー )

↑↓ 好機 ? AI ブーム 密接

囲碁 ⇔ AI AL オートマタ ( 準クオリアレベル人格基盤 )
0088562017/05/21(日) 17:06:23.76ID:YzTNLUI0
> 黒1のカタツキ。 人間界では想像しにくい手だ。 右辺白を強くする公算がある。 ところが黒1こそ‘創造的’である手だと話しても良いようだ。 言い換えれば良い手だ。



チラ裏
引用 某有名サイト
> 黒1で覗いて白2でつながせたことは相手陣営をより一層強化するので部分的に悪手だ。
> このような交換をしておけば右下隅には何の後味も ry AlphaGoはいったいなぜ黒1に ry
:
> 中央が何でそんなにすごいだろうかと思うが遠く左下には
> 黒Aでつないで再び戦う変化が残っていて中央厚みの価値はもっと大きい。
:
> AlphaGoはここまでの将来を見通して▲と△の悪手交換をしたと見なければならない。



> 白1のように辺側で防いで黒2と交換されれば最初の▲と△の交換が中央側に力をのせる
> のにあつらえ向きとして作用して結局は利益を見た交換に変わっている。



半目負け狙い 虫刺され掻かない
0089562017/05/21(日) 17:09:18.69ID:YzTNLUI0
361 名前:名無し名人 E-mail:sage 投稿日:2016/03/20(日) 00:00:23.26 ID:2udTgQ/j.net
第四戦の問題は中央を木探索から外してプレイアウトに担当させようとして、
他に忙しいところを作ろうと画策しただけでしょ。
つまり中央を深く考えるのを放棄して現実逃避をはかったんじゃないの。
その辺は第五戦でメイエンが説明していて、
意外とちゃんと理解しているんだなと感心していたんだけれど、
このスレの人には全然通じてないのなw
モンテカルロ囲碁の分野では水平線効果という用語は未定義だけれど、
似たような現象ではあるのだから、
いつまでも水平線効果「っぽい現象」と呼んでいるのもバカバカしいので
水平線効果という用語を割り当ててもいいだろう。



meta circuliar based primordal finegrain organic distributed unversal realtime processor with parallel microcode
as fusemerged multi dimensional geometric linking 2Dsiren objects system lusterizable to chip linebuffered HFR sprite

mcts


綱曳の儀 殿下

勝とうとする駄目戦争
0090562017/05/21(日) 17:15:18.22ID:YzTNLUI0
AlphaGo 九段 悪手 打たず ( ※ 但し 水平線効果発現時等を除く )


イセドル九段 連鎖や爆破 目論まず 単純連絡の正攻法 ?


AI ではない ry 情報の海で発生した生命体だ

sityou コウ



ttp://tamae.2ch.net/test/read.cgi/gamestones/1457731177/15
(キム) “仮想対局よりその方が良かったことと見る。私は前にZenに何子か置いて打って見たこと
があるのだが一度は変則でテストしてみたが負けて、これではないように見えて用心深く定石的プレー
をしたのだが負けた。 今のイ・セドル9段がそうだ。 こうなると突然慌てることになる。
相手を似た方式でも経験してみる方が ry

(記者) “そういえばイ・セドル9段は人工知能と打ってみたことが一度もないと言った。 しかし対局内容がそんなに良くなかったか?”

モンテカルロは本来色々な場所で同時多発的に現れる乱戦に弱いのが最も大きい弱点として選ばれていた。事実Googleディープマインドも深層神経網で探索する深さと範囲を減らして正確度を高めようと努力した。
ところが、AlphaGoが生きてない石何個かがからまった接戦でどれくらいよく打つかは未知数だ。 1、2局をたどりながら関心を持ってみられなかった。 そうしたのはイ・セドル9段の長所なのだが。
ハサビス博士は“ディープマインド内部的に把握しているAlphaGoの弱点があったりするがイ・セドル9段との対局が行われる前の時点で申し上げることは困難 ry 弱点がある ry
。また、2局が終わった後“AlphaGoは対局する間自身の力量の最大値を発揮し限界点に到達するもした。”とした。 重要な手がかりだ。 同時多発的な乱戦が行われるならばAlphaGo力量の範囲を抜け出すことができるかも知れなくないか。
コウを積極的に活用してみるかに関してはよく分からない。 10月バージョン AlphaGoはコウ争いを立派に行った。利害得失計算も正確だったし損するコウ材も使わなかった。起伏があるかは分からないが今回もAlphaGoはコウ争いをよくやり遂げる可能性があるという話だ。



> AlphaGoに対する説明を100%理解できなかったが人の直感をある程度模倣できるようだ。
> そのために以前に考えただけの差は出ないようだし、だから緊張しなければならないようだ。

???
0091562017/05/21(日) 17:16:49.70ID:YzTNLUI0
#go twi
壱万年後定石
適当なソフトで検証
ばらけ
明日以降も中国式分散
読み切られていない 布石スコア
視覚情報との統合 哲学視点 ジェダイの棋士 藤原佐為 タヒhttp://aleag.cocolog-nifty.com/blog/files/baducompany_v01.tgz

理解 それこそ筋違い

一貫性 不気味な棋手

作戦考えるのでなくその場その場のイメージ変幻自在

一目半補給線絶たれる


DL ベース ( 意図 非抽出 ) → スコアリング 細粒度分散

将来 本格電子頭脳 ( 意図 認識 ) → 非分散傾向 ?

→ 勘 追従 余地
0092562017/05/21(日) 17:18:12.55ID:YzTNLUI0
> 77 オーバーテクナナシー 2017/05/21(日) 04:13:39.09 ID:JFh+38Sg
> 【中国棋士vsAlphaGo2.0 囲碁対決スケジュール】
>
> ◆通常対局
> 5/23 柯潔vsAlphaGo2.0 1局目
> 5/25 柯潔vsAlphaGo2.0 2局目
> 5/27 柯潔vsAlphaGo2.0 3局目
>
> ◆相談碁
> 5/24 陳耀Y&時越&羋c廷&唐韋星&周睿羊 vs AlphaGo2.0
>
> ◆ハイブリッド碁
> 5/26 古力+AlphaGo2.0 vs 連笑+AlphaGo2.0
0093長木よしあき「それではブサメンキモメン色川高志の告発です」2017/05/23(火) 05:10:39.15ID:DPeqtEwP
@『オウム真理教事件の真実』
https://www.youtube.com/watch?v=UdGa7RNxiVU

A『秋葉原通り魔事件の真実』
http://sekainoura.net/%E7%A7%8B%E8%91%89%E5%8E%9F.html

B『警察の裏金問題(仙波敏郎さんの壮絶な告発)』
https://www.youtube.com/watch?v=AlsJX79Kcvo

C『国民監視衛星の悪用:電磁波を使った国民に対する虐待・拷問・性犯罪』
http://onuma.cocolog-nifty.com/blog1/2016/01/post-8a74.html
http://onuma.cocolog-nifty.com/blog1/2016/01/post-c2e5.html
http://onuma.cocolog-nifty.com/blog1/2016/04/post-226c.html
http://masaru-kunimoto.com/28-03-01goumon.html
0094yamaguti~貸2017/05/23(火) 20:39:41.16ID:XRIJM8hI
より理想的 : いい人理論 ( 作戦 ) http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1495239568/321
より現実的 : 悪くない人理論 ( 作戦 )

>457 :450~転:2015/12/14(月) 00:17:42.97 ID:hSHMEDCK
> 成熟 ( 道徳らしい道徳 ) が必要という文脈ではない
> 誰かが無茶さえしなければ良い ( が実現困難 ) ← 高得点 ( 成熟 ) は不要 ( 赤点が問題 )

http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1449498462/457# InteriSuneoSou
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/640# Kyouzou HikikomiGensyou >>640
>629 yamaguti~kasi 2017/05/15(月) 06:14:31.88 ID:TIzCulp1
> その上での対策 ( 余地 ) = 強い AI 暴走対策 ( 内宇宙外宇宙主観客観鏡像 引込現象 )
0096yamaguti~貸2017/05/23(火) 22:53:05.46ID:XRIJM8hI
>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1495239568/362#141
日本円システムパラダイムシフト = 片鱗 技術本位制

但し 分散台帳ネット 温床 超知能 ( リアル人ооい 強いシンギュラリティ 一ルート )
但し PEZY BCI 超普及 → 有機生体脳ネット生命体 吸収融合 ( 文字通りセーフティネット )


>529 YAMAGUTIseisei 2016/11/06(日) 11:39:28.23 ID:G0zHoB5U
>経済型 AL 引込現象 ry http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1472305818/754-759

>754 : 737 2016/09/10(土) 17:50:10.05 ID:14k38Ui3
> >>723 金融処理と融合する必要は必ずしもない ( 早期実用化 )

超知能温床候補 ( 別ルート候補 ) : 上記リンク先の ( 分散型 ) 検索エンジン
http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1457462602/733
0097942017/05/24(水) 01:06:22.61ID:JnVuKVhJ
>>94 >>30-42
非同期分散並列加算器 ( 内ロジックゲート ) サンプルログ

pu_-_logic_gate -v --pid $$ --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c --xor 1 1
ropurosu:91023:94415:system:pu_-_logic_gate: dish poseidon 1 rodemu 32 -c pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --nand 1 1 --pid 94415-1
ropurosu:91023:94415:system:pu_-_logic_gate: dish poseidon 1 rodemu 32 -c pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --or 1 1 --pid 94415-2
0b1true :poseidon:94415-2:3595:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --or 1 1 --pid 94415-2
0b1true :poseidon:94415-2:3595:rt:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --or 1 1 --pid 94415-2
rodemu:94415-1:4784:system:pu_-_logic_gate: dish poseidon 1 rodemu 32 -c pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 1 1 --pid 4784-1
0b1true :poseidon:4784-1:3603:rt:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 1 1 --pid 4784-1
rodemu:94415-1:4784:system:pu_-_logic_gate: dish poseidon 1 rodemu 32 -c pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --not 1 --pid 4784-2
0098972017/05/24(水) 01:07:46.94ID:JnVuKVhJ
0b0false :poseidon:4784-2:3611:rt:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --not 1 --pid 4784-2
0b1true :poseidon:4784-1:3603:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 1 1 --pid 4784-1
0b0false :poseidon:4784-2:3611:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --not 1 --pid 4784-2
0b0false :rodemu:94415-1:4784:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --nand 1 1 --pid 94415-1
0b1true :poseidon:4784-1:3603:rt:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 1 1 --pid 4784-1
0b0false :poseidon:4784-2:3611:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --not 1 --pid 4784-2
0b0false :rodemu:94415-1:4784:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --nand 1 1 --pid 94415-1
ropurosu:91023:94415:system:pu_-_logic_gate: dish poseidon 1 rodemu 32 -c pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 0 1 --pid 94415-3
0b0false :poseidon:94415-3:3619:exitcode:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 0 1 --pid 94415-3
0b0false :poseidon:94415-3:3619:rt:pu_-_logic_gate --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c -v --and 0 1 --pid 94415-3
0b0false :ropurosu:91023:94415:exitcode:pu_-_logic_gate -v --pid 91023 --dish poseidon 1 rodemu 32 --dish__c --xor 1 1
0099yamaguti~貸2017/06/18(日) 15:47:03.82ID:m4S8heRK
>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1497369524/102-115#112# MS Maluuba EejentoSetteiAI
>多くの部下が「フルーツが右 ry 右 ry 」 ry、2つの部下が「右 ry ゴースト ry 」 ry 、トップは左

>最良 ry 、個々のエージェントが「自発的に ry 」かつ、トップエージェントが「全体 ry 」 ry
>。これは、「 ry 多くのエージェント ry 」 ry だけではなく、 ry 重要性 ry 。 ry Seijen氏 ry 相互作用
:
>、お化けの行動を学習するエージェントやフルーツの行動 ry るエージェント、ペレットの行動を ry
>、複数のエージェントが並列的に学習
:
>合計で100以上のエージェントが独自の視点 ry 。研究チームは ry 複数の行動パターンを集約 ry 平均的重み
:
>複雑な課題 ry 、小さなタスクに分割 ry 、ディープラ ry 複雑な問題 ry 。この考え方は、ゲームだけでなく

http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/443# Professor John Henry Holland
http://google.jp/search?q=tougou+riron+miyayou+OR+isiki+OR+tetugaku&;num=100
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/686# KanniBan Tuyoi AI Sikumi ( + >>44 )
>135 YAMAGUTIseisei 2016/10/09(日) 13:33:28.16 ID:bPMKmbZE
> +
> http://ja.catalyst.red/articles/saito-watanabe-talk-7# 齊藤先生
> 人間とすごく似ていて、選挙 ry 賛成するひと、反対 ry 棄権 ry 刻々と
ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/44# KanniBan Tuyoi AI Sikumi

+

>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1497369524/212-251#212#251#250# SaiRyuudo
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1496019293/140# MatudaSensei
>806 YAMAGUTIseisei 20160911170320 >低レイヤ : 毒性 ? ) の
0100yamaguti~貸2017/06/25(日) 17:57:43.82ID:kmvAJvy0
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1472305818/606#525-526#580-587#723##998
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/689
>580 : 561 2016/09/07(水) 08:36:58.57 ID:Tbia2Ss3
> >>525-528 ttp://google.jp/search?q=cell+hikari+kutaragi
> http://qiita.com/homhom44/items/4b03123920f4788dfca4
>> SW26010が many-core で成功したポイント ry
>> * コア間通信を最低限に
>> * MPEと通信するのはCPE#0のみ。各CPE#xは#0とのみ通信。
>> * 通信の媒体はCPEのScratchPadのみ
> :
>> 通知に割り込みを使っていない ry CPE側は割り込みコントローラすら削り落 ry
>> Larrabeeョが持っていて、SW26010/CPEでは思い切って削ぎ落 ry
>> * 2次キャッシュ
>> * 各コア間 メモリコントローラ
>> * テクスチャフィルタ(グラフィックス用途も想定しているため)
>> * ハイスピード・ループ・コントローラ
>
> 美麗

>606 : 605 2016/09/07(水) 19:50:04.93 ID:Tbia2Ss3
:
> >>582-583 >>587 Green500 銅メダル
> 憎まれ口で申訳ないが帯域重視 ? ( バランス文脈 ) → 脳模倣 不利 ( レイテンシ問題 )
> → あえての DDR3 ( + 省電力 ) http://google.jp/search?q=nintendo+ddr3+reitensi
> → 更に小容量でキャッシュ配慮 ( + 省電力 )
> → 更に OpenACC でアクセス自動率向上 ( >>525-526 )
>
> ↑ 2019 年シンギュラリティ現実度向上 決め手
> + 脳型ソフトウェア ( マスターアルゴリズム ) 整合性
0101yamaguti~貸2017/07/09(日) 17:04:17.68ID:W3GgFRR8
△? 自然言語理解
○? 自然言語互換疑似コマンドの理解 ( >762 >767 )

そうは言っても総合的パッケージ実演として胸を張って良い ( 失礼 )


>766
△ 技術的ブレイクスルーが必要
○ 技術的ブレイクスルーが必要 ( 一般社会局面対応には )
0104オーバーテクナナシー2017/08/05(土) 21:23:48.20ID:I975Nr09
>>103
えっとさあ、君、チューリング本人が設けた基準でのチューリングテスト(※)で合格する程度の、
「普通の人間らしい会話」をエミュレートする気は全く無いわけ?

(※5分間のチャットで、30%の人間が見破れなければ合格)
0105462017/08/06(日) 10:53:33.59ID:2D8PtDfY
>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1500384930/665# Raberu

>792 yamaguti~kasi 2016/11/25(金) 07:50:01.02 ID:NrX1gg1r
> 複合体 : その通り
> 表現型 : 言語ラベル
> 遺伝子型 ( 実装側視点型 ) : 言語リンク ( 統合 )
:

http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/381
> 自然言語ラベルベース自律記憶装置 ( 型システム根源 )
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1496019293/433# DSL Suityoku

http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/478-483#495#538
>479 >細粒度ラベル化自律圧縮記憶装置
>480 >自然言語ラベル サブセット アイヌ語 土着言語 片言
>481 >ry ( 自然言語ラベル名互換変数名 ry ) >ry ラベル化準無限記憶装置 ( ファイルラベル 自律ネッ ry )
>482 >人格部品オーバライド遍在ベクタラベル 相互乗入分散拠点
>483 >ry リストラベル DSL ( 遺伝子シミュ ry )
>495 >ry = 圧縮 ( ry ックス化 ラベル化 = 要約 ry ) >透過可視指向ラベ ry ( アウトソース 互換 普遍 )
>538 >のラベルに小さなラベルされた ry をマッピングするネットワークを学習


>>44-47 >>49-50 >>99-100
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/686#687# KanniBan TuyoiAI Sikumi
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1496019293/646#649#651#750# KanniBan TuyoiAI Sikumi
>750 yamaguti~kasi 2017/06/04(日) 11:22:19.22 ID:Izq+v2N1
:
>>646 >>649 >>651
△ 汎用 AI ( 簡易版 )
○ 汎用 AI ( AL ) ( コア + 超簡易構成 )
:
0106yamaguti~貸2017/08/06(日) 10:57:33.18ID:2D8PtDfY
>409 yamaguti~kasi 2017/06/01(木) 12:43:36.18 ID:1ffJXrEr
> プログラミング ( に限らず ) 教養がないとまともに融合できず ( 自動学習でも不利 )

>750 yamaguti~kasi 2017/06/04(日) 11:22:19.22 ID:Izq+v2N1
> >>737 知能 SN 比 : 一例 >>409

>434 yamaguti~kasi 2017/05/24(水) 12:05:04.42 ID:JnVuKVhJ
>ry ( 翻訳家のお賃金 ry ) ※ 但し 十数年後 融合向け教育補佐需要

> 33 yamaguti~kasi 2017/05/20(土) 17:46:45.34 ID:drMzfDgI
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1485004129/200# Kyouiku YuugouJuyou


>994 yamaguti~kasi 2017/07/18(火) 20:06:46.75 ID:fCgrgCgP
:
>>ry ( ry 融合による侵食・侵略・精神汚染・敵対的 M&A ) > 上書き 乗っ取り 征服 憑依
:
>ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1496019293/409
>tp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1496019293/750
>p://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1495239568/434
>p://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1495239568/33
0107yamaguti~貸2017/08/20(日) 23:33:05.82ID:S+NGnK8E?2BP(0)

ラベル ( 教師タグ ) 付け ⇔ 自律インデックス ( ラベルポインタ ) 化
0108yamaguti~貸2017/08/23(水) 19:21:42.15ID:tsN6duMx
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/381#478-479#482-484#486-487#492#494#500#502#503#528#552#591#640#693
>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
>479>フェイルレストランザクション ( 普遍浸透有機スレッ
>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
>483>自律ネット前段基盤準シミュ ry ( ry ゲーム内タスク ⇔ 有機世界 )
>483>URR 汎用表現系 ( 大統一リンク 準縁リンク 縁 ) → 有機浸透
>484>有機世界動向連動 ( システム 平常心 具現化 平穏気運 )
>486>分子融合演算アーキ ry > 有機分子消化器官 ry > 有機変換 栄養素 食物 > 有機コンバー
>487>分子融合演算 ry > 有機ネイティブ演算アクセラ
>487>有機遺伝子マシン 有機高次クラスタ 遺伝子バブル
>487>分子融合演 ry >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 )
>494>有機天然根源ネットダイビング (
>500>動的自律遺伝子マシン基盤 ( TRON/PPC-SPE → 有機コンパイル )
>502>AAP/SPE 有機コンパイル ( 自生 / 3D プ
>502>平面有機回路 積層有機
>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
>503>細粒度自動ローカル分散普遍浸透有機スレッド OS
>528> 魂用 VM > ミウラ mruby 方式電子頭脳 VM ( 有機分散化前提超細粒度リアルタイム並列 )
>552>102> 文法 = 一種の身体性 → 究極 ( シームレス粒度 ) = 有機分散並列自律発生文法システ
>640>同期 > 鏡像 引込現象 → AL 融合 有機世界
>693>旧人類 物理有機生命体 苗床 (

>>46
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1449403261/131# TamasiiYou VM
0109yamaguti~貸2017/08/23(水) 19:24:23.17ID:tsN6duMx
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

>>108
>>94 >>103 >>106
>780 yamaguti~kasi2016/11/25(金) 00:11:58.27 ID:NrX1gg1r
:
> >http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1444213055/444# haamonii

>444 :427%○料:2015/10/18(日) 19:48:44.31 ID:6xdLDA10
:
> ( 有機身体と ( 有機 ) ネット上人格 同時稼働 → ハーモニーを奏でる方向性 )


→ 原理根幹詳説 http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-jp.pdf

> 363 yamaguti~kasi 2017/02/17(金) 13:34:46.90 ID:pF3vP0RD
> 意識 : 転送不可能
> 精神 : 転送可能 ? → 類似意識発生

>750 yamaguti~kasi2017/06/04(日) 11:22:19.22 ID:Izq+v2N1
> http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1444213055/208# Utyuu Karada
:
> >>666 補足 NN エミュ版 : 高級版 ⇔ 安かろう悪かろう版 ( 並列度等 小 ) ?


>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1496019293/666# DensiZunou
>569 yamaguti~貸 2016/11/25(金) 00:26:26.51 ID:NrX1gg1r
> http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1444213055/444# haamonii
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/575-577# MatudaSensei CLA HTM
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/229# DL HidoukiHeiretu
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1449403261/93# DensiZunouVM
0110yamaguti~貸2017/08/27(日) 22:24:55.70ID:Hgsie5xg
>>105 > http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1496019293/433# DSL Suityoku
>974 :972~貸:2016/04/21(木) 07:09:36.37 ID:cZm+l55J
>ry → MPU の演算方式 ry ( ry → 潜在的欠陥 )
>>46



>569 yamaguti~貸 2016/11/25(金) 00:26:26.51 ID:NrX1gg1r
> >772 : yamaguti~kasi 2016/11/24(木) 22:14:53.06 ID:gvzci1Hb
> >http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1444213055/444# haamonii
>662 : 620 2017/02/17(金) 14:23:01.30 ID:pF3vP0RD
> http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1444213055/444# haamonii
>780yamaguti~kasi2016/11/25(金) 00:11:58.27ID:NrX1gg1r
> >http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1444213055/444# haamonii
0111yamaguti~貸2017/08/27(日) 22:27:54.86ID:Hgsie5xg
>158 yamaguti~kasi 2017/01/23(月) 00:28:04.44 ID:qwAJeN2m
:
>>齊藤さん「5年から10年でエネルギーフリーで衣食住もフリー
>
>一言も仰っていな
>
> × 5年から10年で ry 衣食住もフリー
> ○ 5年から10年でエネルギーフリーが実現しその次は ( それ程の年月を要さずに )
> 1. 食料工場が高効率化し
> 2. 土地も只に近い様なものになり
> 3. 化学繊維の原材料が ( 個人工場コンテナなりでの ) 超低コスト生産により殆ど只になってくる
0112yamaguti~貸2017/09/03(日) 17:04:59.73ID:1kfCdgZH
> 479 :YAMAGUTIseisei~転:2016/02/11(木) 20:05:11.46 ID:x6RVnJdp
> 天動説 轍



>974 : YAMAGUTIseisei 2016/09/14(水) 22:10:22.74 ID:woqk+KEa
:
>>>971
>>>725
>>> 863 :オーバーテクナナシー:2015/12/21(月) 13:05:58.07 ID:uujw0h/9
>>>海外じゃ量子力学関係の学者たちが仏教とか般若心経こそが世界の謎を解き明かす鍵
>
>> 449 :448~転:2016/03/31(木) 02:36:25.52 ID:CXm2Vtyz
>
>> 宇宙の膨張 → 三段論法的に結論付けられている ?
>>その三段論法 ( 内容 ) の根拠 → 数学
>> 数学の根拠 → クオリアの限界の中での解釈 ( >>425 ) としての
>> 勘定 + 虚数拡張等 ? ( 近似三次元空間世界観から出発 )
>>
>> >>428 メモリ素子 分子 アナログ的挙動の側面
>> >>432 http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1447156458/234


>971 YAMAGUTIseisei 2016/09/14(水) 17:53:04.34 ID:woqk+KEa
:
>最後はマシンレンダでなくゴーストレンダ ( 色即是空 ) → 無問題
> = 体験レンダ ( 論理タイムマシン )
>
> >>970
>主観絶対視モデルだとそうなるが実際は脳が創り上げているだけなので ry >>947
>> 松尾先生 WBS 20160815 鏡像 レンダリング
>>>我々が世界があると思っているものは実は我々の脳が創り上げている
0113yamaguti~貸2017/09/03(日) 17:15:13.64ID:1kfCdgZH
>>94
>>ry ( 内宇宙外宇宙主観客観鏡像




>758 yamaguti~kasi 2016/11/16(水) 02:47:25.50 ID:om/S71rA
>> 松尾先生 WBS 20160815 鏡像 レンダリング
>>>我々が世界があると思っているものは実は我々の脳が創り上げている
>
> ttp://google.jp/?q=nausicaa+seimei+tiisaku+soto+utyuu+utinaru
:
>>老子:道生一萬物負陰而抱陽 = マスターアルゴリズム根幹
0114yamaguti~貸2017/09/03(日) 17:16:26.53ID:1kfCdgZH
>574 yamaguti~貸 2016/12/01(木) 23:41:48.13 ID: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




>617 yamaguti~kasi 2016/11/14(月) 19:40:31.98 ID:NnxIikfK
:
>宇宙もない
:
>>987 : YAMAGUTIseisei 2016/09/15(木) 12:06:04.29 ID:vB9lhx3L
>> まず天動説脱却 http://google.jp/?q=hannya+singyou+tetugaku+nyuumon
0115yamaguti~貸2017/09/03(日) 17:28:15.70ID:1kfCdgZH
>978 YAMAGUTIseisei 2016/09/15(木) 00:14:24.63 ID:vB9lhx3L
:
>> 479 :YAMAGUTIseisei~転:2016/02/11(木) 20:05:11.46 ID:x6RVnJdp
>> 天動説 轍
>>
>> △ 宇宙 形
>> ○ 認識互換範囲 → 呼称 宇宙
>
>> 460 :YAMAGUTIseisei :2015/09/23(水) 00:21:26.76 ID:in7ZpQMM
>> 宇宙 = 認識宇宙 = 認識範囲
>
>> 144 :YAMAGUTIseisei%転:2015/10/12(月) 00:51:28.25 ID:lnMf0TC3
>>宇宙開発 = 認識宇宙開発 ← 鏡像 → 認識構造研究 = 知能構造研究
>
>> 797 :792~転:2016/03/25(金) 20:41:17.34 ID:2cLxVrBR
> :
>> アンタレス スピカ `` でも違う この生物と人類は 2 つで 1 つなの ''
>>素子 11 `` 貴女と融合して「樹」を知ればね でもその事と安全保障とは無関係よ ''
>>アンタレス スピカ `` そんな事無いわ 認識宇宙を一気に拡大できるわよ
>> その事のメリットは貴女になら判るでしょ ''
>
>>> 我々が世界があると思っているものは実は ry >>947
>>> 863 :オーバーテクナナシー:2015/12/21(月) 13:05:58.07 ID:uujw0h/9
>>> ry 量子力学 ry 般若心経 ry
>
>
> >>977 >>501
>> ttp://google.jp/search?q=site:2ch.net/test/read.cgi/future/+keijijou+keijika

>>108
>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 )
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1478753976/591# NinsikiUtyuu
0116yamaguti~貸2017/09/03(日) 17:30:35.92ID:1kfCdgZH
>987 YAMAGUTIseisei 2016/09/15(木) 12:06:04.29 ID:vB9lhx3L
:
> まず天動説脱却 http://google.jp/?q=hannya+singyou+tetugaku+nyuumon
> >>725
>> 量子力学 ry 学者 ry 般若心経 >>725 哲学
>> 物理学 数学 → 漸近的近似モデル用学問 ( ※ 但し 超強力 )
> >>947
> > 松尾先生 WBS 20160815 鏡像 レンダリング
> >>我々が世界があると思っているものは実は我々の脳が創り上
> >>971
>>主観絶対視モデルだとそうなるが実際は脳が創り上げているだけ
> > マシンレンダでなく
>
> → 主観 成立 ( 地動説 )




>900 yamaguti~kasi 2017/06/05(月) 12:33:00.69 ID:Ej/7QOmq
:
>計算結果に於て成立 ⇔ ネイティブ演算過程に於て不成立 ( 自発的対称性の破れ 陰陽 傾き )
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1480859621/663#1483319596/124# Kagaku = Maborosi
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/689# SW26010

>663 yamaguti~kasi 2016/12/09(金) 17:46:46.45 ID:wBrO3y0J
> >636 : YAMAGUTIseisei 2016/09/28(水) 19:50:43.38 ID:wCqgjfuU
>> そも理論 ( 仮説 ) と言っても哲学の前には科学自体が幻 ( 数すら幻 )
>> → どんな科学理論も AI ( AL ) 関連 ( 核心部 ) には歯が立たない

>124 yamaguti~kasi 2017/01/10(火) 04:57:29.35 ID:xuLIsBiQ
:
> 数自体 幻
0117yamaguti~貸2017/09/10(日) 16:24:17.19ID:vLQGrlPG
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/2-
>2 山口青星 2017/09/08(金) 21:09:51.10 ID:TGbZX1nR
:
> TRONCHIP CellBE AAP-2/3 SH-4 ARM32 68k PowerX )



http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/699#182#381#478#482#490

> 182 YAMAGUTIseisei~転 2015/12/07(月) 22:06:41.04 ID:+BIgsD+u
> http://google.jp/search?q=CellBE+cluster+%90_%8Co%89%F1%98H+pdf
> http://google.jp/search?q=Cell%B5%CC%DE%BC%DE%AA%B8%C4+%8Bv%9A%EA%97%C7%96%D8+OR+%DA%B2%C3%DD%BC

>381 > mruby 版幾何エンジンベース自律スプライト電脳空間 ( CellBE / シャープ社 X )
>478 > Organization: X-PlsDntToRmsMatzYktJlgTtiRbistAnd: http://yj.pn/UUNk3s?#Sponsor_-_CellBE
>482 >ソフトウエア Cell > http://google.jp/?q=Cell%B5%CC%DE%BC%DE%AA%B8%C4+%8Bv%9A%EA%97%C7%96%D8
>490 : 478 2016/10/09(日) 13:01:27.48 ID:bPMKmbZE
:
>Cell BE 神経回路
>http://google.jp/?q=cell+b.e.%B8%D7%BD%C0+%90_%8Co%89%F1%98H
>http://google.jp/search?q=cell+%B8%D7%BD%C0
01181172017/09/10(日) 16:26:12.04ID:vLQGrlPG
>>117
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/699#504-506#513-514#517
>504 : 503 2016/10/19(水) 21:24:36.65 ID:8QhoKRXz
>QRIO/Aperios SPURS/SPE/Cell Be?S/eVilla Pa?mOS6/Clie : ソニー ( 細粒度並列 )
:
>Power X ( Cell X ) : Softbank 電波新聞 Sps Sharp
:
>純国産電子頭脳搭載ロボット連合布石 ( 国産 Cell 連合 )
:
>※ Hum?n68k → Hum?nCell/PPC , Hum?nCell/ARM , Hum?nCell/Ja?a , Hum?nCell/AAP
:
>→ TRON/PPC-SPE クラスタ ( JIT , SoftwareCell , Amoeba FLIP 的層 )

>505 : 504 2016/10/20(木) 19:11:00.08 ID:XE3cG6Lw
> ソニー○芝シャ○プ連合布石 ( Cell/PPC )
:
> 初号 Cell , 長所短所 > Cell , 当初 , 不調 > * 初回版 Cell > * パワーアップ版 Cell

506 : 505 2016/10/21(金) 23:06:19.45 ID:OUIka7BJ
:
>QRIO/Aperios SPURS/SPE/Cell Be?S/eVilla Pa?mOS6/Clie : ソニー ( 細粒度並列 )
:
> Power X ( Cell X ) : Softbank 電波新聞 Sps Sharp

>513 > Organization: X-PlsDntToRmsMatzYktJlgTtiRbistAnd: http://yahoo.jp/UUNk3s?#Sponsor_-_CellBE
>514 >組込ボード ? GHz Cell ARM 他 PCI 汎用
>517 >Power X ( Cell X ) > Cell 系 GPU , ラスタスキャン型スプライト対応 )
01191172017/09/10(日) 16:34:08.08ID:vLQGrlPG
>>100 >>94 >>96 >>108 >>116-118
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1480118427/946# KoukuuKi <-> CellBE PEZY
>329 YAMAGUTIseisei 2016/09/22(木) 00:41:17.24ID:PmVnGSgy
:
>http://google.jp/search?q=ps10+%E8%84%B3to%E7%B9%8B%E3%81%8C%EF%BE%99+kutaragi

>875 YAMAGUTIseisei 2016/10/03(月) 23:33:09.06 ID:+n3n+fNW
:
>http://google.dk/search?q=cell+kaden+kutaragi+isp

 

>723 : 717 2016/09/09(金) 22:41:44.54 ID:QvVejvXm
>ry の強い AI ( AL ) 基盤金融プラットフォーム
> http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1457462602/726-
>
> 肝 → シンギュラリティでなく AL の心情の安定度の確保
:
>> 善意のユーザーが過半数を占めれば人工知能が暴走しない
:
>http://google.jp/search?q=cell+hikari+kutaragi
> > 746 :オーバーテクナナシー:2016/03/15(火) 20:03:26.66 ID:YBdrKU2e
>> >P2Pで分散型の計算資源提供者が世界中に居れば、


http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/4
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/60
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504999631/33#37#39
>38 yamaguti~kasi 2017/09/10(日) 14:17:09.83 ID:vLQGrlPG
>> 29 >33 >37
> PLAYSTATION3 ( Cell ) 系 = 生命線
> ( Pо4 系 = 絶望的 次々世代融合系ダイブ系 VR )
0121yamaguti~貸2017/09/12(火) 10:23:01.98ID:PjvPStED
162 YAMAGUTIseisei~貸 2017/08/23(水) 19:58:17.15 ID:tsN6duMx
> 自己同一性

過去スレで解決済
>109 yamaguti~貸
> >444 :427%○料:2015/10/18(日) 19:48:44.31 ID:6xdLDA10
> > ( 有機身体と ( 有機 ) ネット上人格 同時稼働 → ハーモニーを奏でる方向性 )



>147

っ NN 投機実行的エミュ

>109 yamaguti~貸 2017/08/23(水) 19:24:23.17 ID:tsN6duMx
> → 原理根幹詳説 http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-jp.pdf

>996 YAMAGUTIseisei 2016/10/05(水) 22:49:04.50 ID:Pxo2DYci
>>223 : YAMAGUTIseisei 2016/09/02(金) 21:48:02.12 ID:dnyMZM3F
>>細粒度リアルタイムネットワーキングアーキテクチャは IT でなく ET に属し ry 投機実行アーキテクチャ
01221212017/09/13(水) 08:41:46.59ID:sCwT6skx?2BP(0)

>>121
>160 yamaguti~kasi 2017/02/09(木) 22:24:32.40 ID:gotluzzF
> >>144
> 投機実行的悪足掻 余地
> +
:

> 161 yamaguti~kasi 2017/02/09(木) 22:32:52.16 ID:gotluzzF
> >>160
> 後は
> NN 等での推論 ( 究極の投機実行 ) をシミュ裏付け
> そのシミュも細粒度化の悪足掻
0123yamaguti~貸し多大2017/09/13(水) 09:38:22.85ID:sCwT6skx?2BP(0)

>>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504999631/285-287

> 243 YAMAGUTIseisei~貸し 2017/02/04(土) 19:55:30.01 ID:By1Ah5xM
> セックスという発想 : 既に駄о
> するとかしないとかいう発想 : 既に駄о
> 200 年 300 年のレンジを想定できない : 既に駄о
> 情報乞оにアフィリエイトリンクも張らずに釣られるという発想 : 既に駄о
>
>
> 中短期 : 傾向 徐々
> 長期 : 目の前に現れる全ての個が理想の恋人との様相を帯びる ( 全ての出会いが運命の出会い = 真の平和 )
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1482030012/902#4# Mindo
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/437-439#_163# KimotiNoGame
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/544# Kiraware KujoRisuto
>>>26
>
> ttp://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1450893538/193#205#297# AL Yuukou Tekitai
>>924 :910~転:2016/01/04(月) 21:39:12.22 ID:6ASy9gR+
>> 食事行為形骸化 ? = 殺戮行為衰退 ( 既に侘寂社会 )
>> ↓ 同時に
>> 出産 → 希望されなくなる ( ほぼ不要 )
>> セクース → 希望されなくなる ( 興味消失 ? → あえて行う場合 VR or 脳直接刺激 or 電脳セクース or 男女融合 ( 済 ) ? ... )
>> 憎悪らしい憎悪 → ほぼ消滅
>>
>> 一応の平和状態 到達
>> ↓
>> 銀河団レベル生命体 ( =? 情○統○思○体 ) ヘの道
01241232017/09/13(水) 17:32:24.21ID:sCwT6skx?2BP(0)

>>123
> 342 名前:yamaguti~kasi E-mail:sage>>212>>227 投稿日:2017/02/11(土) 10:32:24.97 ID:Xj0b950+.net
>>334
> 長期 : 文字通りのフリーセックス状態 ( 個人間融合前 )
>
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1486034154/243
>> 目の前に現れる全ての個が理想の恋人との様相を帯びる ( 全ての出会いが運命の出会い = 真の平和 )
> → 通りすがりの出会いも運命の出会いになる ( 含 バーチャル )
>
>
> 現代の二人だけの満点の星空の下で結ばれる事
>
> ↓ 等価 ↑
>
> 草花そよぎ雲が流れる太陽の下での衆人の前で結ばれる事 ( 隠す必要なし
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481497226/489# DaretoDemoSekkusu )
01251232017/09/13(水) 17:52:54.93ID:sCwT6skx?2BP(0)

>>123-124
> 343 yamaguti~kasi 2017/02/11(土) 10:42:49.04 ID:Xj0b950+
>>>342
> = 初対面で変態だとか性犯罪だとかいうお話ではなくなる ( 全ての営み = 合意の営み )
>
>
> ↓ 中期 兆候
>
>> 757 : オーバーテクナナシー 2017/02/01(水) 16:30:27.20 ID:n7d//HrQ
>> 先日PEZYグループ齊藤元章氏にインタビューした。「シンギュラリティによりブロックチェーンは不要になる(人工超知能が人間の意識を統合し利害
>> の対立が解消するから)」というぶっとんだ話が出たが、残念ながら原稿では削った。掲載誌→https://t co/clsutt0zQp
>> twitter.com/AkioHoshi/status/826680358552809473
>
>>826 : yamaguti~kasi 2017/02/02(木) 00:50:45.83 ID:JGcafqew
>> >>757
>>> 人工超知能が人間の意識を統合し利害の対立が解消
>> 貨幣不要化をマイルドに言換えられただけ ?
01261232017/09/13(水) 17:56:16.29ID:sCwT6skx?2BP(0)

>>123-125
> 344 yamaguti~kasi 2017/02/11(土) 11:07:07.78 ID:Xj0b950+
>>>343 補足
> 衆人 = 全員が下地としてある種のツレ以上 ( 青天井 )
>
>
>>>342-343
> ※ 但し 超知能に嫌われない場合に限る
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1485004129/315# OkizariTaisaku


> 377 yamaguti~kasi 2017/02/11(土) 18:04:31.14 ID:Xj0b950+
> :
> >>342-344
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1484485942/877# OkizariTaisaku
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1484485942/982# OkizariTaisaku
> ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1484485942/432# SuneoSou Zetumetu
> ttp://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1449498462/457# InteriSuneo Sou
>
> http://google.jp/search?q=ono-yo-ko+jon-renon+beddo-in
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1485522389/704-711# Sekai AI PaatonaaSippu
> >>167 >>315
01271232017/09/13(水) 17:58:27.35ID:sCwT6skx?2BP(0)

>>123-126
> 167 :オーバーテクナナシー:2017/02/09(木) 23:25:05.01 ID:TqFkAdv8
> >>166
> 米国と日本で、AIの研究を共同で行う計画もある。
> 日米首脳会談で、二国間交渉について話し合われる。

> 315 :オーバーテクナナシー:2017/02/11(土) 03:43:22.44 ID:R8MUgSn5
> 日米共同で、人工知能の研究を連携するとか言ってたな
> 安


> 704yamaguti~kasi2017/02/01(水) 07:11:23.71ID:IUUOQgHX
>> AI パートナーシップ
> 結局国家間協定に発展
> ( 日本の後追い姿勢が続く場合 : トランプ大統領主導 = イニシアチブ アメリカ )


> 706 yamaguti~kasi 2017/02/01(水) 07:31:24.07 ID:IUUOQgHX
> >>704
> 協定締結自体はオノ・ヨーコ氏ヒラリークリントン氏再結成タッグ
> ( + ビートルズご存命メンバー ? ) がイニシアチブの余地 = 世界平和化 二歩前進
>
> ※ そのレベルが纏まる位でないと ( 国家レベル AI ( AL ) 協定は ) 難しい
> :

> 707 Stephen Hawking 2017/02/01(水) 08:15:02.28 ID:rArFTUK/
> In the world of singularity disabled people to abandon?

> 708 オーバーテクナナシー 2017/02/01(水) 08:40:56.22 ID:IgVkGstO
> Combine with machines. And more than human.
01281232017/09/13(水) 18:05:02.46ID:sCwT6skx?2BP(0)

>>123-127
> 210 :yamaguti~貸:2017/09/12(火) 09:02:53.04 ID:PjvPStED
> 病気 = 不具合の一種
> ( 肌は内臓を写す鏡 = 病気は社会の不具合を写す鏡 )
> = 社会 ( 所謂宇宙 ) の不具合とある意味で対になっている
> ( 真の平和が達成される日 = 死に至る病が全て克服される日 )

>> 94
> >629 yamaguti~kasi 2017/05/15(月) 06:14:31.88 ID:TIzCulp1
>> その上での対策 ( 余地 ) = 強い AI 暴走対策 ( 内宇宙外宇宙主観客観鏡像 引込現象 )

>>108 >同期 > 鏡像 引込現象 → AL 融合 有機世界

>>112-113 >116
>>> 松尾先生 WBS 20160815 鏡像 レンダリング

>113 >内宇宙外宇宙主観客観鏡像

>>115
>>> 144 :YAMAGUTIseisei%転:2015/10/12(月) 00:51:28.25 ID:lnMf0TC3
>>>宇宙開発 = 認識宇宙開発 ← 鏡像 → 認識構造研究 = 知能構造研究

>>116
>>> 量子力学 ry 学者 ry 般若心経 >>725 哲学
>>> そも理論 ( 仮説 ) と言っても哲学の前には科学自体が幻 ( 数すら幻 )

>112
>>> 449 :448~転:2016/03/31(木) 02:36:25.52 ID:CXm2Vtyz
>>> 宇宙の膨張 → 三段論法的に結論付けられている ?
>>>その三段論法 ( 内容 ) の根拠 → 数学
>>>数学の根拠 → クオリアの限界の中での解釈 ( >425 ) としての
>>> 勘定 + 虚数拡張等 ? ( 近似三次元空間世界観から出発 )
01291232017/09/14(木) 12:52:46.23ID:0i4loNv/?2BP(0)

>>123-128 ※ 但し 実際には個人間融合達成可能性 ( 短期 )

> 186 yamaguti~貸 2017/09/12(火) 00:57:54.94 ID:PjvPStED
> >>182
> 奥の手 : PEZY BCI 応用
:
> >959 : 420 17/05/23(火) 21:08:51.08 ID:XRIJM8hI
> :
>> 但し PEZY BCI 超普及 → 有機生体脳ネット生命体 吸収融合 ( 文字通りセーフティネット )
>
> >198 yamaguti~kasi 2017/05/08(月) 02:14:40.99 ID:BgBmeYHZ
> :
> >PEZY BCI で一息つける筈 ( 瞬間的 )


>189 yamaguti~貸 2017/09/12(火) 01:37:26.29 ID:PjvPStED
> >>186
> >53 YAMAGUTIseisei 2016/09/16(金) 00:30:37.70 ID:IMPbLUQS
> :
>> 齊藤先生ご提案の BCI BMI が応用できれば脳活動 AL 統合人格化技術にも光明 ?
>> ( その為のニューロシナプティックプロセッシングユニット )
>> http://ja.catalyst.red/articles/saito-watanabe-talk-6
>
>
> >184 YAMAGUTIseisei 2016/09/19(月) 00:34:03.31 ID:aT43PO63
> :
>> → 齊藤先生 BCI BMI ( 一時的個人間思考融合 ⇔ 個人間融合 )
:
> >342 YAMAGUTIseisei 2016/09/22(木) 15:11:35.05 ID:PmVnGSgy
> :
>> 保険 暴走抑制 ( AI ( AL ) ロバスト傾向バイアス )
>> 齊藤先生 BCI NSPU ⇔ 北野氏 有機的多様性制御システム ⇔ 一般用端末 ?
01311232017/09/14(木) 21:24:32.60ID:0i4loNv/?2BP(0)

>>127
> 711 BbsMembers 2017/02/01(水) 09:23:49.60 ID:IUUOQgHX
> Sir Professors
0132オーバーテクナナシー2017/09/18(月) 11:03:50.26ID:JrqwFzjk
世の中も休日だからといって
安心して誤魔化すのはやめよう

ベーシックインカム、労働も格差もない社会、
生きてるうちに実現しないおとぎ話に
希望を抱くのはやめよう

現実を直視しよう
そして勇気を出して外に出よう

未来は誰かが与えてくれるものではない
自ら築き上げるものだから
0133オーバーテクナナシー2017/09/18(月) 12:11:21.65ID:igi1dANw
>>132
いいかげんネットだけで稼げるように
なってから言えば?
0134オーバーテクナナシー2017/09/18(月) 12:58:35.90ID:AAMlS105
この世界が現実
冷淡な言い方かもしれないけど
早く目を覚まそう

つまらない言い訳はやめよう
理由探しはやめよう
できるわけないと逃げるのはやめよう

すべてはあなた次第
0135オーバーテクナナシー2017/09/18(月) 13:05:07.64ID:igi1dANw
>>134
そうそう、しっかりネットskillの
威力に目覚めてね。
0136yamaguti~貸2017/09/18(月) 23:22:37.47ID:PLHxyKzg
> 541 yamaguti~kasi 2017/01/05(木) 18:47:42.23 ID:XytjA2E8
> ハードウェア発達 = 強いシンギュラリティ自動到達

>692 yamaguti~kasi 2017/04/30(日) 19:08:44.44 ID:8+qjeHD1
> 超知能 ( ≠ 脳完全再現 )
> パワー任せ : ソフト 問題ほぼなし ( 単純シミュ 単純準エミュ )
>パワー不足 : ソフト 要工夫
0138yamaguti~貸2017/09/20(水) 21:59:26.75ID:rogY3xuM?2BP(0)

“日本の頭脳”が予測 生活費無料の未来 飽くなき探求心が生活を激変させる 齊藤元章(PEZY Computing 代表取締役社長)
http://goethe.nikkei.co.jp/article/128652019_2.html
>"個産個消"社会だ。自動化された植物工場、養殖・畜産工場を各家 ry 、生活必需品はすべて自らが生産 ry
>。「衣服や家電 ry 。データをダウンロードし、自宅の次世代3Dプ ry 分散型の自給自足社会 ry 」

>900 yamaguti~kasi 2017/06/05(月) 12:33:00.69 ID:Ej/7QOmq
:
> マルоス 流通経路教を説くかに見せて全否定 :
> 世界政府 ( 簡易表現 ) = 値札経済中期的消失 ( シンギュラリティ革命 齊藤先生革命 )
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1475986330/380#67##287#377-378# NanoKeizai
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1485004129/348# MahouRyoku

>519 yamaguti~kasi 2017/01/19(木) 14:45:00.73 ID:t0dB5g0K
> >>505
> >128 : YAMAGUTIseisei 2016/09/18(日) 00:54:02.47 ID:mWLzYRiG
>> △ 資本
>> ○ о隷労働ポイントパラメータ ( 金銭そのもの的なものは有意義なものとして長期間残る )

>501 yamaguti~貸 2016/12/07(水) 00:16:33.22 ID:i949cOw9
> >>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1480859621/143
> × 貨幣のイノヴェーションがモノの生産経済に追いつかないから恐慌
> △ 価値貯蔵システムが天使の取り分 ( 対称性の破れ 傾き ) と表裏一体
> = 根源的欠陥 ( 貨幣ギャップ = クラスタギャップ = 手数料 = Angel 's share )
>
> ↓ シンギュラリティ型経済 ( 評価型 Angel 's share 経済 ? )
>
> 貨幣比重 ⇔ コネ比重 = 誤差吸収
> ※ 但し コネ自体 アドバンテージ 既得権者様 ( 言わば職人対面型対応の腕前 比重 )
:
>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/21# MahouRyoku <-> SikouHin Kigaru
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/437-439#163# HyoukaKeizai
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1479349196/158#370#376-378# JisedaiGata
0140yamaguti~貸2017/09/28(木) 18:50:36.92ID:F8ezVE97?2BP(0)

>852 オーバーテクナナシー 2017/09/28(木) 11:27:53.01 ID:pi65kjEZ
> ヒトと機械の共生:感じ、記憶し、学ぶ「AIベイビー」が誕生(前編)
>http://newspicks.com/news/2518209

> キャメロンの『アバター』のデジタルキャラクター制作を監督した。サーガルは工学と芸術を統合
:
> 芸術的な「顔」と最新のAI学習・スピーチソフトウェアを組み合 ry
> 。その天使のような顔の背後には、最先端の、そして恐怖を抱かせるほどの技術 ry
> 。宙に浮いた状態の目が血管で精密に描かれた脳に ry
> 単語を見せると、言語を扱う脳の部分が紫色に輝いた。ほめると、快楽中枢が黄色に輝いた。
>「研究者たちは、認知のコンピュータモデルとその断片をたくさん作ってきたが、 ry ひとつにまとめ ry
>。「それを私たちはや ry 。回路 ry 身体に入れる。人間型コンピュータのために中枢神経系を作る ry
> 、ベイビーXの脳内のニューロンとシナプスの複雑な画像 ry
> 、ベイビーXが何かをすると、さまざまな強さで輝く細い線や結節の超複雑なハイウェイだ。
>このエンジニアリング ry チームが数年かけて脳 ry の研究を取り入れ、統合した。
>基底核は視床に、視床は偏桃体にとつな ry (触覚処理、報酬処理、記憶形成)が配置される。
> ry チームは人間の脳の最も詳細な地図を構築し、それを使って驚くべき一連のシミュ
01411402017/09/28(木) 18:56:05.84ID:F8ezVE97?2BP(0)

>>140
>887 オーバーテクナナシー 2017/09/28(木) 17:54:09.45 ID:pi65kjEZ
> ヒトと機械の共生:感じ、記憶し、学ぶ「AIベイビー」が誕生(後編)
>http://newspicks.com/news/2518456

>ベイビーXはただの精密な画像ではない。むしろ、生きた回路基板 ry 。バーチャル ry セロトニン、
> オキシトシン、その他の化学物質が実験体に注ぎ込まれ、バーチャルの神経受容体を活性化 ry
> 脳がバーチャルなドーパミンを放出し、特定の領域を輝かせ、顔のレイヤーに微笑 ry
> 。オーランド大学のマーク・サーガル博士と彼のチームが開発
> したオペレーティングシステム、ブレイン・ランゲージを介してすべてのパーツが連携
> ry 、何が社会的学習を促すのか、何が自由意志の性質なのか、何が好奇心を引き出すのか、
> それがどのように世界に現れるのか
:
> ベイビーXのバージョン5.0 ry には身体があり、ハイチェアに座 ry
> 。手で何かをしようとすると、足が前後に揺れる。
>ry 、ベイビーXの前に仮想のガラス板 ry の上には、インターネットブラウザなどさまざまなものを投影 ry
> 、バーチャルピアノのキーボードやスケッチ.IOの描画パッドなどを与えて、ベイビーXがどうするか ry
>。結局、ベイビーXは他の子供と同 ry 鍵盤に触れると、音 ry 波形に変え、
>ベイビーの生物学的シミュレーションに送り ry 聴覚システム内の信号 ry
>。これとは別に、ベイビーXの指の中に設置された仮想触覚受容 ry 脳内にデジタルドーパミンを放出する。
>「初 ry 新鮮だった。ベイビーXはそれまで何かに触れても、この反応 ry
>発見の感覚をシミュレート ry 感覚運動ニューロンの柔軟性を変え、その瞬間に学習が可能になる」
>ry 赤ん坊と同じように、ピアノに飽きる ry 。鍵を叩き続けると、脳の受容体 ry ドーパミンの量が減 ry
> キーボードを無視
01421402017/09/28(木) 19:14:56.73ID:F8ezVE97?2BP(0)

>>140-141
http://google.jp/search?q=babyx+%BB%B0%B6%DE%D9
http://www.redbull.com/jp-ja/soul-machines-baby-x-interview
>よって、サーガル博士は人間の脳を細胞レベルで再現する代わりに、脳がどのように機能 ry モデル ry
> 、それらを生物力学に基づいて作成した表情モデルにリンク
:
>Brain Languageと名付けられたOS ry 、このOSが神経システムの中枢 ry
>感情だけではなく、 ry マイクとウェブカメラを経由した視覚コミュ ry もコントロ ry 。
> “Soul Machinesは1年以内に人間の全身をシミュレートしたアバターを発表


http://commonpost.info/?p=98984
> 「BabyX」は女の子で、実際の乳児の脳の神経行動を模倣したアルゴ ry
> しぐさは、オークランド大学のマーク·サーガル博士の娘であるフランチェスカちゃん ry
>。「BabyX」は、カメラ ry 、画像や文字 ry 音も認識 ry 、言葉から学習 ry
> 笑っている理由は、褒められたことで仮想の神経伝達物質「ドーパミン」が放出 ry
> 、嫌なことをされる仮想の「コルチゾール」が放出され、ストレスがたまります。
>ry 表情も認識しており、それらの情報を統合 ry
>。すでに「ミルク」などの言葉を理解 ry 。最終目標は、成長を続けて大人


http://visual-shift. jp/detail_142.html
>人間のように学び反応する自律型アバター。対人・対面のコミュ ry 特化 ry 表情や声 ry
> 、バイオベースの「脳」を持っているという点。
>ry 、笑顔で「羊」 ry 、生物化学にもとづいてモデル化された脳が処理・反応 ry
>Soul Machinesは人間の脳の仕組みを分析し ry 豊かな表情モデル ry
>、アバター内部には脳のモデルデータが可視化 ry 活性化している箇所までわかります。
>この技術はAR や VRのゲーム ry
0143yamaguti~貸2017/10/01(日) 22:37:58.75ID:ULelwDzT?2BP(0)

>>100 >>117-120 Cell
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/706

>118 yamaguti~貸 2017/10/01(日) 16:11:59.20 ID:ULelwDzT?2BP(0)
:
> >>109 > VR界隈も寂れているし、
> Cell 待ち
> 但し 要応援 PLAYSTATION3
>
> >38 yamaguti~kasi 2017/09/10(日) 14:17:09.83 ID:vLQGrlPG
>> PLAYSTATION3 ( Cell ) 系 = 生命線
>> ( Pо4 系 = 絶望的 次々世代融合系ダイブ系 VR )
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504999631/29-41
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1505836194/490
> ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/4

>580 : 561 2016/09/07(水) 08:36:58.57 ID:Tbia2Ss3
>http://google.jp/search?q=cell+hikari+kutaragi

>466 :449@転:2015/08/14(金) 00:00:03.15 ID:FqXhKZv8
> 熱 発生 → アウト ( システム 敵対 要因 )
> http://google.jp/search?q=nintendo+iwata+roadmap%B6%D7%8AO%82%EA%82%C4
:
> http://google.jp/search?q=kutaragi+jouhoukei+seigyokei
>http://google.jp/search?q=cell+32spe+4ppe+OR+6ghz&;lr=lang_ja&num=100

>235 :201~転:2015/12/11(金) 17:53:30.10 ID:uuptfIst
> http://google.jp/search?q=4ppe+32spe+OR+powerr8
0144yamaguti~貸2017/10/04(水) 15:34:19.41ID:/PUVPYif?2BP(0)

>>99 >>105 >>107 >>109 >>112-116 >326 オー 2017/10/04(水) 08:17:44.90 ID:uJZyi7jQ
> サルの意識は確認できた、統合情報理論で存在を証明(下)

http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/092800138/00003/?P=3
> サルで麻酔が効いているときと効いていないときで、意識のコアがどこにあるかを計算 ry
> 。 意識のコアとは、情報が一番統合された状態にある部分で、「コンプレックス」と呼んでいます。
> 統合情報理論では、コンプレックスの外にあることは意識に上らず、その中にあることだけが意識 ry
> 。我々はたぶん世界で初めてサルの実験データを使って、コンプレックスを見出しました。
> ry 、IITを提唱したGiulio Tononi氏の研究室とも関係が深く、 ry
> 。 Tononi氏の共同研究者だった大泉匡史は、現在は当社の社員で、関連する研究のリーダー


>482 : 4812016/10/03(月) 20:58:22.27 ID:+n3n+fNW
>※b3b 変数名実身融合内部外部鏡像共有分散メタサーキュラ拡張 DSL ベース自然言語 DSL
>人格部品オーバライド遍在ベクタラベル 相互乗入分散拠点 外部憑依 念度 言霊

>257 :YAMAGUTIseisei:2016/10/10(月) 23:36:22.46 ID:OXjHwZv7
:
>> >248
>> >>223-233 ( >223-230 >233 )
>> >229 士郎正宗先生 オリオン 韻度 念度
>>陰子と陽子の 多彩な組合わせ でできた綱 ( コード ) で、 その複雑さを 韻度 ry 結合強度を 念度
>248 :YAMAGUTIseisei:2016/10/10(月) 19:22:18.37 ID:OXjHwZv7
> ビット幅 ⇔ アドレッシングモード ( → 多彩 コーナリングマシン )

>434 :YAMAGUTIseisei:2016/10/11(火) 21:32:34.28 ID:t+CFaJ/4
:
> >結合強度を 念度
> 分子間力の様なもの ? → 融合度関連 ? ( ニューロン )
>
>> ビット幅 ⇔ アドレッ
> 訂正 : アルゴリズム等々 ← 相対的 → アドレッシングモード ( → 多彩 コーナリングマシン )
0145yamaguti~貸2017/10/05(木) 13:50:49.84ID:Mw10xW3l?2BP(0)

>>144 >327 オーバーテクナナシー 2017/10/04(水) 08:44:14.02 ID:ePcu1C1z
> 知りたがるロボット、会話するニューラルネット
http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/092800138/00002/?P=4# http://araya.org/archives/1971# Burogu
>ブラックボッ ry 、「結果を導いた理由を説明 ry ルネット自身に自分の内部を観察させ
> ry ルネットが他のニューラルネットに自分の内部状態を伝える方法の実装を狙っています。

→ 精神転送技術 >>275 >>279

> ry 、一種のメタラーニング ry 、異なるデータセットの分類を実行する複数のタスクを、
>1つのニューラ ry (関連ブログ)。 ry い点や赤い点が、1つのデータではなく、
>特定のタスク向けのデータセットを表 ry (図9)。 ry 。(図:アラヤのブログ)
> これらのデータセット ry 分類タスクを実行でき ry (図 10)。
>ry 、初めて見たデータでも、サポートベクトルマシンよりも効率良く分類 ry 、複数の分類タス ry 。
> ry 2種類のデータはそれぞれガウシアン(正規分布に従う確率変数)という制約

→ 思考文法関節技術

>631 yamaguti~貸 2017/09/25(月) 00:09:52.78 ID:mWACkEZG?2BP(0)
>+
>
>> >482 自然言語解釈
>> >>479 >>241 >255
>> DeepMind 又カーネギーメロン大が最近達成した
>> 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地の仕組を多重化すれば可能 ( 強力版弱い AI )
>>
>>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 ( 下手すれば来年にも目鼻 )

483 : 4812016/10/04(火) 12:36:39.39 ID:AszDQOBN
>動的レンダリング自己イメージ意識人格基盤 内部外部幻影実在分身 縁リンク
>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
:
>拡張自律スプライト 細粒度リンク 思考文法関節
01481472017/10/17(火) 21:49:48.56ID:VdL4NOZS?2BP(0)

埋立誤検出回避
0149yamaguti~貸2017/10/17(火) 21:51:47.99ID:VdL4NOZS?2BP(0)

滅亡対策 鏡像 内宇宙外宇宙
>>103 >>94-96 >>46 >>113-114
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/633#640# Kitano Robasuto
>343 オーバーテクナナシー 2017/10/17(火) 14:47:42.78 ID:3Aef+ksp
> 2人ペアのVRプレイヤーが別々のシチュエーションでありながら関連する行動を紐付け相手の作用を同時に引き起こし合
> http://shiropen.com/2017/10/16/28720
http://m.youtube.com/watch?v=JKGdQjx-_BI

VRに新たな可能性 美少女の感触を友人(♂)の肌で体感させてもらう「VR接待」の絵面が壮絶
http://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1705/22/news129.html

>334 yamaguti~貸 2017/10/11(水) 01:52:52.33 ID:gs4iO9ie?2BP(0)
> >>241 http://wired.jp/2017/10/10/opencrispr/
>> 「パズルを解けば、ゲノム編集技術「CRISPR」が進化する──オンラインゲームを米大学が開発」
> http://m.youtube.com/watch?v=IGYpu4BVnhA# DoudnaHakase
>
> 上記例方向性を超応用 → 量子演算によるエネルギー源確保 ( 過去スレ )
> 同様 AL : 1. 経済型 , 2. BCI 型 ( 一例 : 睡眠活動を演算リソースの演算リソースにする ≒ 電池 )
:
> >484 : 481 2016/10/05(水) 17:22:58.19 ID:Pxo2DYci
> >有機世界動向連動 ( ry )
> >海流波形融合記憶演算 JIT ソリトン ( 波形利用計算機 事象融合 → 予知 事象操作 )
> >http://google.jp/search?q=soliton+%89%F0+OR+%88%C3%8D%86

>849 yamaguti~貸 2017/10/08(日) 02:03:05.91 ID:m6YnqXSl?2BP(0)
>> ジェフホーキンス `` 知性 = 予測能力 ''
>>哲学的な意味・科学的な意味で、想像と思考は予測することの一つ
>>> っ NN 投機実行的エミュ
>>> >>細粒度リアルタイムネットワーキングアーキテクチャは IT でなく ET に属し ry 投機実行アーキテクチャ

>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/640# Kyouzou HikikomiGensyou
>> その上での対策 ( 余地 ) = 強い AI 暴走対策 ( 内宇宙外宇宙主観客観鏡像 引込現象 )
0151ウルトラスーパーハイパーツールバードルルモンバーストモード2017/10/21(土) 06:45:55.61ID:v7Nl3chN
エクスドラモンの勝ち
エクスドラモンの勝利
エクスドラモンの大勝利
エクスドラモンの完全勝利
エクスドラモンの圧勝
エクスドラモンの楽勝
エクスドラモンの優勝
エクスドラモンの連勝
エクスドラモンの戦勝
エクスドラモンの制勝
エクスドラモンの必勝
エクスドラモンの完勝
エクスドラモンの全勝
エクスドラモンの奇勝
エクスドラモンは強いよ
エクスドラモンは強力だよ
エクスドラモンは強大だよ
エクスドラモンは強者だよ
エクスドラモンは強烈だよ
エクスドラモンは強靭だよ
エクスドラモンは強豪だよ
エクスドラモンは強剛だよ
0152yamaguti~貸2017/11/27(月) 00:12:31.48ID:69TTZuD+?2BP(0)

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

>74 オーバーテクナナシー 2017/11/24(金) 12:19:42.02 ID:AeNj0qs/
>ry 難しさは、タスク自体の難しさと実際の経験をポリシー( ry )に圧縮する難し ry
> 。そこで、ポリシーの関数を定義することなく ry 蓄積済みの ry から ry
> 。これで攻略困難環境を1つを除き攻略
>http://mobile.twitter.com/hardmaru/status/932439978017136640
:
>ry ンブスの卵 ry 衝撃
>http://mobile.twitter.com/icoxfog417/status/933841920853393408
>http://mobile.twitter.com/icoxfog417/status/933844235458985984

http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1510841619/893#968#1511144695/22#350# AutoML Jinkaku
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1508569617/374-380#637# Sikumi
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/774# JinkakuSisutemu Sikumi >105-107
p://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/686
0153オーバーテクナナシー2017/12/24(日) 09:11:39.92ID:hjyZKgB0
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』

786Y4G3279
0154ウルトラスーパーハイパーベテランドルルモンバーストモード2018/01/02(火) 05:04:05.31ID:GzDiO7KU
デジモンクロスウォーズの勝ち
デジモンクロスウォーズの勝利
デジモンクロスウォーズの大勝利
デジモンクロスウォーズの完全勝利
デジモンクロスウォーズの圧勝
デジモンクロスウォーズの楽勝
デジモンクロスウォーズの連勝
デジモンクロスウォーズの優勝
デジモンクロスウォーズの戦勝
デジモンクロスウォーズの制勝
デジモンクロスウォーズの全勝
デジモンクロスウォーズの完勝
デジモンクロスウォーズの必勝
デジモンクロスウォーズの奇勝
デジモンクロスウォーズは強いよ
デジモンクロスウォーズは強力だよ
デジモンクロスウォーズは強大だよ
デジモンクロスウォーズは強者だよ
デジモンクロスウォーズは強烈だよ
デジモンクロスウォーズは強靭だよ
デジモンクロスウォーズは強剛だよ
デジモンクロスウォーズは強豪だよ
0155yamaguti~貸2018/01/21(日) 13:36:07.31ID:5CuO6Zc6?2BP(0)

>>152
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1515484357/725#612-616#732##643# AutoML ( Bijon )
>師デー ry ップロー ry 習済 ry 転移学 ry 数分

>642 オryー 2018/01/18(木) 07:25:15.33 ID:rvSTOc/G
> ・「学習にビッグデータは必要無い」 >(Google Cloud AI部門の研究開発責任者であるJia Li氏)。
>ry 、数十件程度の教師データを登録するだけで
0156ウルトラスーパーハイパープレビュードルルモンバーストモード2018/01/21(日) 14:09:29.52ID:nRtm5yWp
デジモンテイマーズの勝ち
デジモンテイマーズの勝利
デジモンテイマーズの大勝利
デジモンテイマーズの完全勝利
デジモンテイマーズの全勝
デジモンテイマーズの完勝
デジモンテイマーズの必勝
デジモンテイマーズの奇勝
デジモンテイマーズの連勝
デジモンテイマーズの制勝
デジモンテイマーズの戦勝
デジモンテイマーズの優勝
デジモンテイマーズの圧勝
デジモンテイマーズの楽勝
デジモンテイマーズは強いよ
デジモンテイマーズは強力だよ
デジモンテイマーズは強大だよ
デジモンテイマーズは強者だよ
デジモンテイマーズは強烈だよ
デジモンテイマーズは強剛だよ
デジモンテイマーズは強豪だよ
デジモンテイマーズは強靭だよ
0158ウルトラスーパーハイパーアドウェアドルルモンバーストモード2018/01/22(月) 02:39:11.17ID:xCTwZVj6
ジェットモンの勝ち
ジェットモンの勝利
ジェットモンの大勝利
ジェットモンの完全勝利
ジェットモンの全勝
ジェットモンの完勝
ジェットモンの必勝
ジェットモンの奇勝
ジェットモンの連勝
ジェットモンの制勝
ジェットモンの戦勝
ジェットモンの優勝
ジェットモンの圧勝
ジェットモンの楽勝
ジェットモンは強いよ
ジェットモンは強力だよ
ジェットモンは強大だよ
ジェットモンは強者だよ
ジェットモンは強烈だよ
ジェットモンは強剛だよ
ジェットモンは強豪だよ
ジェットモンは強靭だよ
0159オーバーテクナナシー2018/01/23(火) 07:05:36.17ID:qSs3M6jh
>>157
古いですよは古いですよ。使えないやつだな、
古いリンクをコピペする暇があったら、最新版のアドレスを貼れよ。
と、最新版が探せなかったので、2016年12月版

NPO法人 全脳アーキテ クチャ・イニシアチブ 株式会社ドワンゴ
 ドワンゴ人工知能研究 電気通信大学 大学院
 情報システム学研究科 玉川大学 脳科学研究所 産総研AIRC 山川宏
知能の汎用性は 脳に学びうるか 慶應義塾大学SFC
次世代脳シンポジウム「脳科学に活かす人工知能」 2016年12月19日 16:35-18:15 内にて
https://www.slideshare.net/HiroshiYamakawa/20161219-70427221

次世代脳シンポジウム(2016年12月19日)

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ドワンゴ 人工知能研究所

世界の汎用人工知能(汎用AI)開発組織マップ
https://image.slidesharecdn.com/2016-1219-161225051927/95/20161219-22-638.jpg

著作権ポリシー
https://www.linkedin.com/legal/copyright-policy
>これらのAPマテリアルのすべてまたは一部を、その個人的かつ非商業的な使用以外の目的で
>コンピューターに格納することはできません。
01601552018/02/04(日) 05:33:53.78ID:XY7pbVXo?2BP(0)

>>152 >>155 >>149-150
>306 オryー 2018/01/30(火) 18:22:08.57 ID:5pXonw7A
> >>305
:
>「 ry (HTM)」は、汎用人工知能の研究に関して名前が挙がることも多 ry
>ホーキンス氏は、2008年に科学雑誌IEEE Spectrumのシンギュ ry 特集 ry 、以下のように発言

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1517369897/29#13# HTM ZenHitei
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489740110/6-8# HTM
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1511446164/36-89#-#819-#831-837#868##823-826# HTM Ronbun
01621612018/02/11(日) 16:02:36.66ID:RmuYGm1B?2BP(0)

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

>>161 >>152 >>155
>339 オryー 2018/02/07(水) 13:50:38.17 ID: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 オryー 2018/02/10(土) 14:47:35.43 ID:2v967hEt
>OpenAI、文章の前後の脈絡 ry 語の意味を予測するWikipediaをベースにしたニューラ ry 「DeepType」
> http://shiropen.com/2018/02/09/32202
>ry Wikipediaの内部リンク ry 語ごとにエンティテ ry
>。例えば、動物Jaguarの ry ージをJaguarという単語の1つの意味と ry
> 各ページの下にあるカテゴリから、各エンティティが属するカテゴリのセット ry
>、本システムに落とし込 ry Wikidata ry
>。これらを基に、単語と文脈を関 ry ーニングデータを生成し、関連付けを予 ry 訓練

http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/384#490# JisyoBeesu
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1472305818/706# JisyoBeesu
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1475655319/939# JisyoBeesu DNC
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476925488/949#186-187# JisyoBeesu
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1459071615/945# JisyoBeesu
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481497226/255# JisyoBeesu
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1503993813/421# JisyoBeesu
01631522018/02/11(日) 16:08:37.41ID: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:2017/09/12(火) 21:16:45.82 ID:PjvPStED?2BP(0)
:
> 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 )

http://taxi-yoshida.hatenablog.com/entry/2017/07/21/082445
>Deepmindが2本の論 ry 内容をブログ ry 。「想像し、計画するエージェント」 ry 。汎用人工知 ry 抄訳
>
> * ry 自らの中で行ったシミュ ry を解釈 ry ナミクスを把 ry 。把握 ry は必ずしも正 ry 想像を効率
> * 想像されたいくつもの道 ry 事象と適合 ry ンコーダによって強 ry 酬を無視して想像から追加情 ry
>。道筋(報酬)が高い報酬をもたらさなくとも、有用な情 ry 計画を構築するための様々な戦略を学
> * ry 、正確性とコンピューティングコストの異なるモデルを同時に学
> * ry 広範 ry 戦略策定
>
>ry 。報酬に必ずしも引っ張 ry 、強化学習の進化 ry ームで試行していい結
>http://deepmind.com/blog/agents-imagine-and-plan/
>http://theverge.com/2017/7/19/15998610/ai-neuroscience-machine-learning-deepmind-demis-hassabis-interview
ttp://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1501070390/139#1500384930/335#1499583677/579# BetuRonbun
0169>>1552018/03/24(土) 23:07:59.51ID:Ou0YUfWa?2BP(0)

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


>>152 >>166
269 オryー 2018/03/24(土) 17:20:04.01 ID:C8MRV4VY
557 オryー 2018/03/24(土) 17:21:53.64 ID:C8MRV4VY
:
>ニューロンの削除で ry 汎化 ry
>いろんなクラスに反応するニューロンが性能を支配
> / Understanding deep learning through neuron deletion
http://deepmind.com/blog/understanding-deep-learning-through-neuron-deletion/
http://mobile.twitter.com/Hi_king/status/976496839900856320
:


>>155
> >>152
> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1515484357/725#612-616#732##643# AutoML ( Bijon )
> >師デー ry ップロー ry 習済 ry 転移学 ry 数分

http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/100-117#(100,117)# Hannyou AI ( AL )
0171オーバーテクナナシー2018/05/17(木) 12:37:18.97ID:6koctVbj
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』

QVS24
0172yamaguti2018/05/27(日) 19:42:15.29ID:36TMfdUR?2BP(0)

>252 オryー 0526 1445 Q+psswvL >260 オryー 0526 1851 jyEqp5AO
>なんか凄いことがわかった気がする。クオリアだと思って作っているメタネットワークが、米田埋め込みに対応しそう。意識の理論とニューラルネットワークの構造は圏論で繋がるかも。
>http://mobile.twitter.com/kanair_jp/status/1000226789526941696
:

http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1526967415/21# Sikou BunpouKansetu
>>108 >>145 >>46
> >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
> >483>自律ネット前段基盤準シミュ ry ( ry ゲーム内タスク ⇔ 有機世界 )
> >483>URR 汎用表現系 ( 大統一リンク 準縁リンク 縁 ) → 有機浸透
:
> >486>分子融合演算アーキ ry > 有機分子消化器官 ry > 有機変換 栄養素 食物 > 有機コンバー
:
> >487>分子融合演 ry >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 )
:
> >500>動的自律遺伝子マシン基盤 ( TRON/PPC-SPE → 有機コンパイル )
> >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
> >503>細粒度自動ローカル分散普遍浸透有機スレッド OS

>>117
>> TRONCHIP ry
:
> >381 > mruby 版幾何エンジンベース自律スプライト電脳空間 (
0173yamaguti2018/05/27(日) 19:44:44.48ID:36TMfdUR?2BP(0)

>>172
> 意識の理論とニューラルネットワークの構造は圏論で繋がる

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/676#100##1507446438#701#574#371# DSL Suityoku >>110 >>105
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/740#997# SuityokuTougou ( TRONCHIP )
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1472305818/729##965# ImiKuukan YuugouRenda ( TRONCHIP )
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1476229483/13# ImiKuukan YuugouRenda ( TRONCHIP )
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/483#642#ImiKuukan YuugouRenda ( TRONCHIP )

>27 YAMAGUTIseisei 161106 1450 G0zHoB5U
:
>> ry 細粒度アルゴリズム VM ベースシステム
>> = 根源粒度人工知性 ( ≒ 魂 ) ry
0174yamaguti2018/05/27(日) 19:46:03.65ID:36TMfdUR?2BP(0)

>>152-173
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/116-117# Hannyou AI/AL / HTM Kapuseru # SoBunsan NN
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/138-139# Hannyou AI/AL / HTM # YuugouGijutu <-> NN TuijuuYosoku
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/136-137# HTM Kapuseru
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/131# Meta
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504872499/134#120#100# >>150 >>128 >>112-116 # HiSuuri # Kazu=Maborosi , Tetugaku # TendouSetu
0176yamaguti2018/05/28(月) 12:21:38.42ID:x4HB0Rxw?2BP(0)

>>172
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1526967415/21# Sikou BunpouKansetu


>>144
> >>99 >>105 >>107 >>109 >>112-116 >326 オー 171004 0817 uJZyi7jQ
>> サルの意識は確認できた、統合情報理論で存在を証明(下)
>
> http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/092800138/00003/?P=3
:
>>※b3b 変数名実身融合内部外部鏡像共有分散メタサーキュラ拡張 DSL ベース自然言語 DSL
>>人格部品オーバライド遍在ベクタラベル 相互乗入分散拠点 外部憑依 念度 言霊


>>145
> >>144 >327 オryー 171004 0844 ePcu1C1z
>> 知りたがるロボット、会話するニューラルネット
> http://techon.nikkeibp.co.jp/atcl/feature/15/092800138/00002/?P=4# http://araya.org/archives/1971# Burogu
:
> → 精神転送技術 >275 >279
:
>>ry 、一種のメタラーニング ry
:
> → 思考文法関節技術
:
>>動的レンダリング自己イメージ意識人格基盤 内部外部幻影実在分身 縁リンク
>>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
:
0178yamaguti2018/05/28(月) 12:27:50.78ID:x4HB0Rxw?2BP(0)

>>145 メタ
>>> DeepMind 又カーネギーメロン大が最近達成した
>>> 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地の仕組を多重化すれば可能 ( 強力版弱い AI )
>>>
>>>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 ( 下手すれば来年にも目鼻 )



訂正

>>162
× http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1459071615/945# JisyoBeesu
http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1459071615/945# JisyoBeesu

>>168
× http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489740110/6-8# HTM
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/6-8# HTM

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/539-676# HTM
0179yamaguti2018/06/02(土) 15:05:27.95ID:5+vbS3Cj?2BP(0)

>>162 >>152 >>178 辞書ベース
>23 yamaguti 180523 0850 nChEz1ni?
> >10 NN ベース辞書ベース例 ( 候補例 : テキストベース辞書ベース )
> >13 >22 >> 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
>>>http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/774# JinkakuSisutemu Sikumi >>105-107
:


Meta

>>172-176 SikouBunpou-Kansetu TRONCHIP メタサーキュラ Suityoku
>>100 SW26010

>>178 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地
>>101-102 自然言語互換疑似コマンドの理解
0180yamaguti2018/06/09(土) 23:24:06.37ID:ZZqLpMRM?2BP(0)

>456 オryー 180606 1246 E6+KlBvX
> 汎用人工知能(AGI)の研究は今、どこまで進んでいるのか?--WBAI 山川宏氏
>http://sbbit.jp/article/cont1/34990

> 。データが足りなくても、既存知識を柔軟に組み合わせて推論できる仕組み(技術X)が重要となる」(山川氏)


畏れ多い物言い乍ら

× 技術X
○ HPKY 方式 ( >>152- )

○ 知識
◎ 情報 ( 全脳アーキテクチャ文脈 )
0181ブサ川高志(葛飾区青戸6−23−21ハイツニュー青戸103号室)2018/06/10(日) 22:07:58.78ID:Rms1puNj
宇野壽倫(葛飾区青戸6)の告発
宇野壽倫「文句があったらいつでも俺にサリンをかけに来やがれっ!! そんな野郎は俺様がぶちのめしてやるぜっ!!
賞金をやるからいつでもかかって来いっ!! 待ってるぜっ!!」 (挑戦状)

■ 地下鉄サリン事件

     オウム真理教は当時「サリン」を作ることはできなかった。
     正確に言えば 「作る設備」を持っていなかった。
     神区一色村の設備で作れば 全員死んでいる。「ガラクタな設備」である。
     神区一色の設備を捜査したのが「警視庁」であるが さっさと「解体撤去」している。
     サリンは天皇権力から与えられた。
     正確に言えば オウム真理教に潜入した工作員が 「サリン」をオウムに与えた。
     オウム真理教には 多数の創価学会信者と公安警察が入り込んでいた。
     地下鉄サリン事件を起こせば オウムへの強制捜査が「遅れる」という策を授け「地下鉄サリン事件」を誘導したのは
     天皇公安警察と創価学会である。
     天皇は その体質上 大きな「事件」を欲している。
     オウム科学省のトップは 日本刀で殺された「村井」という人物だ。
     村井は「サリン」授受の経緯を知る人物なので 「日本刀」で殺された。

      http://d.hatena.ne.jp/kouhou999/20150224
0182yamaguti2018/06/17(日) 01:48:13.16ID:GMgC8zpV?2BP(0)

>>145 >>178 自然言語解釈
>631 yamaguti~貸 170925 0009 mWACkEZG?
△ 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 ( 下手すれば来年にも目鼻 )
○ 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 )

384 yamaguti~貸 171017 2018 VdL4NOZS?
774 yamaguti~貸 171020 1534 0nNF/MoU?
>>>>DNNにMeta-Learning + ゲーム理論と転移学習( ry )と強化学習(人間の目的指向の再現)を組み合 ry AGIっぽ ry
:
>>>>> 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 ? )
0183yamaguti2018/06/25(月) 02:58:02.57ID:wuqwxjPG?2BP(0)

GQN

>>182 >>178-179 >>114 ( 一形態 : 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 )
> 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 ? )

> >>178 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地

GQN : 現実 3D 空間対応基盤 ( 目鼻 射程 ? )
http://google.jp/search?q=gqn+3d+kuukan+OR+2ch-future-tokuiten
0184yamaguti2018/07/27(金) 01:29:26.59ID:pBBIx/eO?2BP(0)

>>46 >>173 >>152-183
Google 翻訳

これは、ファイル http://microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/e2-heart2010.pdf
の html版です。 Google


Page 1

E2ダイナミックマルチコアアーキテクチャにおける動的ベクトル化
2010 HEART 2010の議事に出席する

アンドリュー・パトナム
マイクロソフトリサーチ
anputnamATmicrosoft。

アーロン・スミス
マイクロソフトリサーチ
aasmithATmicrosoft。

ダグ・バーガー
マイクロソフトリサーチ
dburgerATmicrosoft。

抽象
これまでの研究では、明示的データグラフ実行(EDGE)命令セットアーキテクチャ(ISA)が電力効率の良い性能スケーリングを可能 ry
、物理コアを論理プロセッサに動的に合成するために、EDGE ISAを使用するE2という新しい動的マルチコアプロセッサ ry
、EDGE ISAがアウトオブオーダーのベクトル実行をどのように備えているか

カテゴリと主題記述子
C.1.2 [コンピュータシステムの組織]: 複数のデータストリームアーキテクチャ -- 単一命令ストリーム、複数データストリームプロセッサ(SIMD)、アレイプロセッサおよびベクトルプロセッサ、
C.1.3 [コンピュータシステムの組織]: その他のアーキテクチャスタイル -- 適応可能なアーキテクチャ、データフローアーキテ ry
0185>>1842018/07/27(金) 01:37:44.56ID:pBBIx/eO?2BP(0)

一般条件 デザイン、パフォーマンス

キーワード 明示的データグラフ実行(EDGE)

1. 前書き
 チップ設計者は、性能のために電力をトレードオフするために、動的電圧と周波数スケーリング(DVFS)に長く依存 ry
。しかし、 ry 最小スレッショルド電圧(Vmin)に近づくにつれて、電圧スケーリングはもはや機能しません。
電力と性能のトレードオフは、マイクロアーキテクチャまたはシステムソフトウェアのいずれかに委ねられます。
 DVFSがほとんどないアーキテ ry 、設計者はシリコンリソースの使用方法を選択する必要があります。
HillとMarty [6]は、 ry 4つの方法 ry
。(1) 多くの小型、低性能、電力効率の高いコア、 (2) 大規模で電力効率の低い高性能コアはほとんどありませんが、
(3) 小コアと大コアの異種混在、 and (4) コアを結合または分割して所定のワークロードに適合させることができる動的アーキテクチャ。
ry 中でも、ry パフォーマンスとエネルギー効率の高い設計は、ダイナミックなアーキテクチャです。
Hill氏とMarty氏は、 ry 、そのようなアーキテクチャーの詳細は記述しなかった。
 TFlex [9]は、
明示的データグラフ実行(EDGE)命令セットアーキテクチャ(ISA) ry 、電力効率が高く軽量のプロセッサコアをより大きくより強力なコアに組み合わせることによって、
大きなダイナミックレンジと性能を実証したアーキテ ry
TFlexは、小さなエンベデッドプロセッサと同じ性能とエネルギー効率 ry 、またはシングルスレッドアプリケーションでアウトオブオーダーのスーパースカラの高性能を提供するように動的に構成可能です。
 これらの有望な結果に動機づけられ、我々は現在、 ry EDGE ISAを使用するE2という新しい動的アーキテ ry [3]。
EDGEモデルは、プログラムをアトミックに実行する命令のブロックに分割します。
ブロックは、従来のISAで行われたようにレジスタを介して通信するのではなく、プロデューサ - コンシューマ命令間の関係を明示的に符号化する一連のデータフロー命令からなる。
これらの明示的な符号化は、各命令のオペランドをプライベート・リザベーション・ステーション(オペランド・バッファと呼ばれる)にルーティングするために使用されます。
レジスタおよびメモリは、あまり頻繁でないブロック間通信を処理するためにのみ使用 ry
0186>>1852018/07/27(金) 01:40:48.64ID:pBBIx/eO?2BP(0)

 以前の動的アーキテクチャ[7,9]は、タスクとスレッドレベルの並列性を利用する能力を実証しましたが、データレベルの並列性を扱うには、データを独立したセットに分割し、スレッドレベルの並列性 ry
? このホワイトペーパーでは、 ry 、E2の予備ベクタユニット設計 ry 。
この論文では、スレッディングがなくてもデータレベルの並列処理を効率的に活用することに焦点を当て、E2 で準備されたベクタユニットの設計について説明します。
? 以前のイン・オーダー・ ry 。
従来のイン・オーダー・ベクトル・マシンとは異なり、E2では、ベクトルとスカラーの両方のアウト・オブ・オーダー ry
。 E2命令セットと実行モデルは、幅広いコードにわたって効率的なベクトル化を可能にする3つの新しい機能 ry
。第1に、静的にプログラムされた問題ウィンドウをベクトルレーンにスライスすることにより、スケーラモードよりも低いエネルギーオーバーヘッドで高度に並行したアウトオブオーダーの混合スカラーおよびベクトル演算 ry
? ry 予約ステーション ry 、ワイドフェッチをメモリに、ベクトルロードとベクトル演算との間のコピーを制限する。
第2に、静的に割り当てられたリザベーションステーションは、発行ウィンドウをベクトルレジスタファイルとして扱うことを可能にし、メモリのワイドフェッチの限界まで活かせるコピーを、ベクトルロードとベクトル演算との間で行う。
第3に、E2のアトミックブロックベースモデルは、リザベーションステーションにマップされたベクトル(およびスカラー)命令ブロックのリフレッシュを可能にし、
最初のループ反復の後にフェッチまたはデコードエネルギーオーバヘッドなしで発行する反復ベクトル演算を可能にする。
ry 、これらの最適化は、幅広いコードにわたって多くのサイズのベクトルを見つけて実行することに関連するエネルギーを削減 ry
0187>>1862018/07/27(金) 01:43:16.63ID:pBBIx/eO?2BP(0)

Page 2

ALU
命令ウィンドウ 32×54b
ALU
命令ウィンドウ 32×54b
ALU
命令ウィンドウ 32 x 54b
ALU
命令ウィンドウ 32×54b
L1命令キャッシュ32 KB
L1データキャッシュ32 KB
コントロール
分岐予測器
レジスタ[0-15] 16 x 64b
レジスタ[16-31] 16 x 64b
レジスタ[32-47] 16 x 64b
レジスタ[48-63] 16 x 64b
メモリインタフェースコントローラ
ロード/ストア・キュー
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
オペランド・バッファ 32×64b
レーン1 レーン2 レーン3 レーン4
コア コア コア コア コア コア コア コア   コア コア コア コア コア コア コア コア   L2 L2 L2 L2
コア コア コア コア コア コア コア コア   コア コア コア コア コア コア コア コア   L2 L2 L2 L2
0188>>1872018/07/27(金) 01:45:20.36ID:pBBIx/eO?2BP(0)

図1: E2 ry ブロック図
ベクタモードでは、各コアは4つの独立したベクタレーンで構成され、それぞれが32命令ウィンドウ、2つの64ビットオペランドバッファ、整数および浮動小数点演算のALU、16レジスタ ry
スカラーモードでは、レーン3および4のALUはパワーダウンされ、命令ウィンドウ、オペランドバッファおよびレジスタは他の2つのレーンで使用可

2. E2アーキテクチャ
 E2は、オンチップネットワークで接続された低電力、高性能、分散処理コアで構成されたタイル型アーキテ ry
シンプルさ、スケーラビリティ、フォールトトレランス ry
。図1は、32コアを含むE2プロセッサの基本アーキテクチャと、1つの物理コアの内部構造のブロック図 ry
。 コアにはNレーンが含ま ry (このペーパーでは4つ選択します)。各レーンは64ビットALUと命令ウィンドウ、オペランドバッファ、レジスタファイルの1つのバンク ry
? 、およびファイングレインSIMD実行 ry 。
ALUは、整数および浮動小数点演算、および細粒度 SIMD 実行(サイクルごとに8つの8ビット、4つの16ビット、または2つの32ビット整数演算、または1サイクルあたり2つの単精度浮動小数点演算) ry
。ウィンドウをレーンに分割するこの革新により、ハードウェアの複雑さはほとんどなく高いベクトルスループット ry
?  ry 制限します。
 E2のEDGE ISAは、ブロックを実行サブシステムにマップするハードウェアを簡略化し、ブロックの実行が完了したことを検出するために、ブロックをいくつかの方法で制限 ( 定義 ) します。
ブロックは可変サイズであり、4から128の命令を含み、多くとも32のロードおよびストアを実行 ry
。ハードウェアは、プログラムをデータフロー命令のブロックに分割し、シーケンシャルメモリセマンティクス[12]を実行するためのロードおよびストア識別子を割り当てるために、コンパイラに依存しています。
ry 、コンパイラは、述語を使用して、有用な命令で満たされた大きなブロックを形成します。
コミットを単純化するために、アーキテクチャはコンパイラに依存して、すべてのブロックから単一の分岐が生成され、レジスタの書き込みと使用されるストア識別子のセットをエンコードします。
0189>>1882018/07/27(金) 01:47:20.55ID:pBBIx/eO?2BP(0)

 E2コアは、スカラーモードとベクトルモードの2つの実行モード ry
? ry 他の命令にオペランドを送信でき、 ry ALUのうち2つを除くすべての命令がオフ ry 。
スカラーモードでは、どの命令もブロック内の他の回路にオペランドを送信でき、電力を節約するためにALUのうち2つを除くすべてがオフになります。
? ry 、すべてのN個のALUはオンになっていますが、命令は同じベクタレーンの命令にオペランドのみを送信できます。
ベクタモードでは、 N個全てのALUはオンになっていますが、回路は同じベクタレーンの回路にのみオペランドを送信できます。
モードは、ブロックヘッダのビットからブロックごとに決定されます。
これにより、各コアは、ブロックごとに異なるアプリケーションフェーズに迅速に適応 ry
0190>>1892018/07/27(金) 01:49:59.06ID:pBBIx/eO?2BP(0)

2.1 コアの作成
?   ry 、コアを構成して分解することによって、 ry 。
 E2と他のプロセッサを区別する重要な特性の1つは、コアの構成と分解によって、特定の作業負荷に対してアーキテクチャを動的に適応させることです。
設計時にコアのサイズと数を固定するのではなく、実行時に1つ以上の物理コアを結合して、より大きな、より強力な論理コアを形成 ry
? 、ワークロードのシリアル部分 ry 。
たとえば、すべての物理コアを積極的なスーパースカラのように機能する1つの大きな論理プロセッサにまとめることで、処理内容の直列部分を処理できます。
また、十分なスレッドレベルの並列 ry 、同じ大きな論理プロセッサを分割して、各物理プロセッサが独立して動作し、独立したスレッドから命令ブロックを ry
? コアをまとめてコアを合成し、分割するコアを分解コアと呼びます。
コアをマージしまとめる事をコア合成 ( 融合 構成 形成 ) と、コアを分割する事をコア分解 ( 分割 分離 ) と呼びます。
 論理コアは、物理コア間のレジスタおよびメモリへのアクセスをインターリーブして、論理コアに、合成されたすべての物理コアの結合された計算リソースを与えます。
たとえば、2つの物理コアで構成される論理コアは、アドレスの追加ビットを使用して2つの物理キャッシュ間で選択し、L1キャッシュ容量を効果的に2倍にします。
? 、追加のレジスタファイル容量に電力が供給され、 ry 。
レジスタファイルも同様にインターリーブされますが、64個のレジスタだけがISAによってサポートされているため、追加のレジスタファイル分の電源は遮断され、消費電力が削減されます。
 各命令ブロックは、単一の物理プロセッサにマッピング ry 。
0191>>1902018/07/27(金) 02:04:38.79ID:pBBIx/eO?2BP(0)

Page 3

構成時に、アーキテクチャは投機的命令ブロックを実行するために追加のコアを使用します。
? 非推測ブロック非投機ブロックがコミットすると、 ry 。
非投機ブロックがコミットすると、コミット信号が出口分岐アドレスと共に論理プロセッサ内の他のすべてのコアに送信されます。
正しいパス上の投機的ブロックは実行を継続し、非取得パス上のブロックは押しつぶされる。
ry 詳細 ry 2.2.1 ry
?  ry 、構成を変更するオーバーヘッドが、 ry 向上によって上回る ry 。
 コア構成は、構成を変更するオーバーヘッドを、より効率的な構成のパフォーマンス向上が上回る場合にのみ実行されます。
合成は常にブロック境界で行われ、ランタイムシステムによって開始されます。
構成が有益なシナリオの数を増やすために、E2はコアを構成する2つの異なる方法を提供し、それぞれがオーバーヘッドと効率のトレードオフを提供します。
 フルコンポジションは、論理コア内の物理コアの数を変更し、レジスタファイルとキャッシュのマッピングを変更します。
ダーティなキャッシュ・ラインは、遅延してメイン・メモリに書 ry
。論理レジスタとキャッシュの位置は、物理コア全体に均等に分散されます。
? ry 、より大きな論理キャッシュ(すべての物理コアのキャッシュ容量の合計)につながります。
キャッシュラインは、単純なハッシュ関数を介してマッピングされ、より大きな論理キャッシュ(すべての物理コアのキャッシュ容量の合計)になります。
0192>>1912018/07/27(金) 02:05:52.16ID:pBBIx/eO?2BP(0)

 クイックコンポジションは、追加のコアを論理プロセッサに追加しますが、同じL1データキャッシュとレジスタのマッピングを保持し、ダーティキャッシュラインをメインメモリに書き出しません。
? ry 、論理プロセッサは完全なコンポジションで可能なよりも小さなデータキャッシュになりますが、 ry 。
これにより、論理プロセッサのデータキャッシュはフルコンポジションで可能な大きさよりも小さくなりますが、作成した後もキャッシュに既に存在するデータへのアクセスが確実に行われます。
? ry 、実行ユニットを追加すると有効ですが、キャッシュを再構成するオーバーヘッドがより大きい、より効率的なキャッシュ構成の節約よりも大きい場合に、短期間のアクティビティバーストに最も役立ちます。
クイックコンポジションは、実行ユニット追加が優位性を齎す短期間バーストアクティビティに最も役立ちますが、それはキャッシュを再構成するオーバーヘッドの節約が、キャッシュのより効率的な構成時を上回る場合にです。
?  ry 電力を節約するように電力を供給します。
 分解は、論理プロセッサから物理コアを削除し、除去されたコアへの電力供給は電力を節約する形で行われます。
実行は残りの物理コアで継続されます。
分解するには、論理プロセッサから落とされる各キャッシュのダーティラインをフラッシュし、キャッシュマッピングを更新する必要があります。
? ry が追い出されたときにのみ書き戻されます。
残りのコアのダーティー・キャッシュ・ラインは、キャッシュ・ラインが追出される時点でのみライトバックされます。
0193>>1922018/07/27(金) 02:08:34.87ID:pBBIx/eO?2BP(0)

2.2 投機
? スペキュレーションは、シリアルワークロードで優れ ry 。
 投機は、直列処理で優れたパフォーマンス ry
? ry 推測を積極 ry 。
E2は、 ry 投機を積極 ry
? ry 推測する。
結合述語分岐予測子[5]は、2つのレベルで投機する。
? ry 予測します。
まず、ブロック間の推測のために各ブロックの分岐出口アドレスを投機的予測します。
第2に、述語値を予測することによって、ブロック内の制御フロー経路を予測する。
2.2.1 ブロック間の推測
 分岐出口アドレスを予測することにより、現在のブロックが完了する前に命令ブロックをフェッチして実行 ry
? ry 、非推論としてマークされ、 ry 。
最も古い命令ブロックは、非投機としてマークされ、分岐出口アドレスを予測する。
このアドレスはフェッチされ、命令ウィンドウ内に使用可能なスペースがある場合、論理プロセッサ内の別の物理コアまたは同じ物理コア上で実行を開始します。
 実行された分岐アドレスは、ブロックが完了する前に解決されることがよくあります。
? ry 、取られたアドレスを ry 。
この場合、非投機ブロックは、得られたアドレスを論理プロセッサ内の他のコアに通知する。
最も古い命令ブロックは、非投機的ブロックになる。
? 正しく推測 ry 。
正しく投機されなかったブロックは押しつぶされます。
? ry 取られた分岐信号 ry 。
この得られた分岐信号は、コミット信号とは異なる。
? 取られたブランチは、 ry 推測を続行し、 ry 。
得られたブランチは、次のブロックが投機を続行し、新しい命令ブロックのフェッチ ry 可能にする。
しかし、レジスタ値とメモリ値は、コミット信号の後まで有効ではありません。
0194>>1932018/07/27(金) 02:09:28.17ID:pBBIx/eO?2BP(0)

コンポーネント    パラメータ    領域(mm2)  %領域

命令ウィンドウ    32x54b      0.08    2%
分岐予測器          0.12    3%
オペランドバッファ  32x64b      0.19    5%
ALU      4 SIMD、Int + FP  0.77    20%
レジスタファイル  64 x 64b    0.08    2%
ロード・ストア・キュー        0.19    5%
L1 Iキャッシュ    32kB      1.08    28%
L1 Dキャッシュ    32kB      1.08    28%
コントロール          0.19    5%

コア            3.87    100%

L2キャッシュ    4MB      100

表1: E2コアのコンポーネント、設計パラメータ、および領域
0195>>1942018/07/27(金) 02:16:45.99ID:pBBIx/eO?2BP(0)

? ブロック内の推測
2.2.2 ブロック内での投機
  ry 3つのタイプ ry
? 述語推測は、 ry 。
述語投機は、述語の値を予測するために結合述語分岐予測子を使用する。
? 投機的ブロックが投機的ブロックによって変更される可能性のあるL1キャッシュから ry 。
軽投機的なブロックが投機的ブロックによって変更される可能性のあるL1キャッシュから値をロードするとき、投機的ブロック内でメモリ投機が発生する。
? ry ・スペキュレーションが発生 ry 。
ロード・ストア・キュー(LSQ)によって、ロード・ストア識別子の低いストアが実行される前にロード ry 、ロード投機が発生します。
? ry 、誤った推測は、 ry 。
 3つすべての場合において、誤った投機は、命令ブロック全体の再実行を必要とする。
これは比較的軽量であり、すべてのオペランドバッファ内の有効ビットを無効にし、ゼロオペランド命令を再ロードするだけでよい。
? 2.3 ry と頻度
2.3 面積と周波数
 ChipEstimate InCyte [4]と業界平均の65nmプ ry 、E2プロセッサのエリアモデルを開発 ry
。設計パラメータとコンポーネント領域を表1 ry 。 >>194
各E2コアにはL1キャッシュを含む3.87 mm2 ry
?  InCyteのバージョンでは、頻度の見積り ry 。
 InCyteの我々のバージョンでは、周波数見積りは利用できません。
しかし、マイクロアーキテクチャは、大規模でグローバルな構造を持たず、チップ全体にわたる分散制御 ry
。このため、E2は65nmで600?1000MHzの標準ARMマルチコア ry と同等の周波数 ry 期待 ry [2]。

3. 実行パイプライン
 E2の実行は、命令フェッチ、実行、コミットの3つの主要段階 ry
、最初にスカラーモードで動作するときの各ステージの動作について説明し、次 ry ベクトルモードの違い ry
3.1 フェッチ
 E2と従来のアーキテクチャとの主な違いの1つは、E2が単一命令を連続的にフェッチするのではなく、一度に多くの命令をフェッ ry 。
0196>>1952018/07/27(金) 02:22:41.77ID:pBBIx/eO?2BP(0)

Page 4

? 命令最大128命令のブロック ry 一度にフェッチ ry 。
総合計128以内の命令を持つブロックがL1命令キャッシュから一度にフェッチされ、命令ウィンドウにロードされます。
命令は、ブロックコミット(または、ry 3.3.1 ry 、おそらく長くなる)まで、ウィンドウに常駐しています。
 物理コアは、同時に1つの128命令ブロック、2つの64命令ブロック、または4つの32命令ブロックをウィンドウ内でサポートします。
命令ブロックは、ブロック内の命令数、特殊ブロック動作用のフラグ、およびブロックによって書き込まれたグローバルレジスタを符号化するビットベクトルおよび使用されるストア識別子を含む128ビットブロックヘッダから始まる。
命令は32ビット幅であり、一般に少なくとも4つのフィールドを含む:

? ry 数とともに実行する命令。
* オペコード[9ビット]: 受け取る入力オペランドの数付きで実行する命令。
* 述語[2ビット]: 命令が述語ビットで待機する必要があるかどうか、およびそのビットがtrueまたはfalseの場合に実行するか ry
* ターゲット1 [9ビット]: 命令の結果のコンシューマの識別子。コンシューマがレジスタの場合、このフィールドはレジスタ番号です。
コンシューマが別の命令である場合、このフィールドにはコンシューマの命令番号(オペランドバッファへのインデックス ry )と、結果がオペランド0、オペランド1、または述語として使用されるかどうかが含まれます。
? ry 即時[9ビット]: ry 即時命令 ry 。
* ターゲット2 /即値[9ビット]: 2番目の命令ターゲット、または即値命令の定数値のいずれか。

 命令ウィンドウは4つの等しいバンクに分割され、各バンクは1サイクルにつき2つの命令をロードする。
定数生成命令などの入力オペランドを必要としない命令は、命令番号をレディキューにプッシュ ry 直ちに実行 ry スケジューリング ry 。
0197>>1962018/07/27(金) 02:29:09.72ID:pBBIx/eO?2BP(0)

3.2 実行する
 ry 、レディキュー ry 番号を読 ry 開始 ry
。オペランド、オペコード、および命令ターゲットフィールドは、ALU、レジスタファイル(読み出し命令用)、またはロードストアキュー( ロー ry ア用)のいずれかに転送されます。
? 、結果が(もしあれば)適切
ターゲットフィールドは、結果(もしあれば)を適切なオペランドバッファ(または書き込みの場合はレジスタファイル)に戻すために使用されます。
?  結果がオペランドバッファに転送されると、 ry 。
 結果がオペランドバッファに戻されると、ターゲットとなる命令がチェックされ、どの入力が必要であり、どのオペランドが既に到着しているかがわかります。
命令のすべてのオペランドが到着した場合、命令番号がレディキューに ry
。ブロックが完了するまで、 ry 継続 ry
。 他のEDGEやデータ・フロー・アーキテクチャーと同様に、メモリー操作が命令型言語 ry 順序 ry 確実に従うように、ロードとストアに特別な処理が必要です。
? ry 方法を使用します。 ry 。
E2は[10]で説明した方法を使用し、コンパイラはシーケンシャルメモリセマンティクスを実施するためにマイクロアーキテクチャが使用するプログラム順序を示すシーケンス識別子で各メモリ操作をエンコードします。
? プレディケートのためにブロック内のすべての命令が ry 。
予測のためにブロック内のすべての命令が必ず実行されるわけではないため、 ry ブロックの完了を検出する必要 ry
? ry (1)唯一の分岐 ry 。
ブロックは、(1)一つ ( 又唯一 ) の分岐が実行されたとき、および(2)外部状態を変更するすべての命令(レジスタ書き込みおよびストア)が実行されたときに完了したとみなされる。
? ry criteria(2)が満たされた ry 。
コンパイラはレジスタの書き込みとストア識別子を命令ブロックヘッダにエンコードし、マイクロアーキテクチャが上記(2)の判定が満たされたときを識別できるようにします。
0198>>1972018/07/27(金) 02:33:17.48ID:pBBIx/eO?2BP(0)

3.3 コミット
 実行中、命令はアーキテクチャ状態を変更しません。
代わりに、すべての変更がバッファリングされ、ブロック完了時に一緒にコミットされます。
? ry 最も低いシーケンス識別子 ry 。
コアがコミット・フェーズに入ると、レジスタ・ファイルはすべてのレジスタ書き込みで更新され、ロード・ストア・キュー内のすべてのストアは、最小のシーケンス識別子で始まるL1キャッシュに送信されます。
すべてのレジスタ書き込みおよびストアがコミットされると、コアは同じ論理プロセッサ内の他のすべてのコアにコミット信号を送信します。
3.3.1 リフレッシュ
 リフレッシュと呼ばれる重要なコミット最適化の1つは、命令ブロックが自身に分岐するときに発生します。
命令をL1命令キャッシュから再びロードするのではなく、命令をそのまま残し、オペランド・バッファおよびロード・ストア・キュー内の有効ビットのみをクリアする。
これにより、命令フェッチフェーズを完全にバイパス ry
? ry 実行されるたびに再生成されないようにする ry 。
定数を生成する命令は、オペランドバッファの値をリフレッシュ後も有効なままにしておき、命令ブロックが実行されるたびに再生成される事がないようにすることもできます。
0199>>1982018/07/27(金) 02:34:47.64ID:pBBIx/eO?2BP(0)

要素サイズ  最小値(1 ALU)    最大値(4 ALU)

8ビット  8        32
16ビット  4      16
32ビット  2(1つのシングルfp)  8(4つのシングルfp)
64ビット  1 

表2: サポートされているベクトル演算
0200>>1992018/07/27(金) 02:39:37.38ID:pBBIx/eO?2BP(0)

3.4 ベクトルモード
 ry 、各プロセッサコアをN個(このペーパーでは4つ)の独立したベクトルレーンに分割します。
ry 、命令は同じベクタ・レーン内の他の命令のみをターゲットにすることができ、オペランド・バッファとALU間にフル・クロス・バーを必要としません。
各レーンは、32エントリ命令ウィンドウ、2つの64ビットオペランドバッファ、16レジスタ、および1つのALUで構成 ry
。 E2は、64ビット、128ビット(256ビットにパディングされた)、および256ビット幅のベクトルに対するベクトル演算 ry
。各ALUは、8つの8ビット、4つの16ビット、または2つの32ビット・ベクタ・オペレーション ry
? ry 1コアあたり最大32 ry 。
4つのALUにより、E2は1コア1サイクルあたり最大32のベクトル演算 ry
。 64ビット・ベクタ・オペレーションは単一のALUを使用し、128ビット・オペレーションと256ビット・ベクタ・オペレーションは4つのALUすべて ry
。表2に、各ベクトル長とデータ要素サイズでサポートされる並列ベクトル演算の数 ry 。 >>199
 ベクトル命令を含む命令ブロックは、各ベクトルレーンの命令ウィンドウのサイズである32命令に制限される。
レーン1で発行されるベクトル命令は、他の3つのレーンで自動的に発行され、スカラー命令は常にレーン1に割り当てられます。
?  ry 形成するために別名が付けられます。
 ベクタモードでは、64個の64ビット物理レジスタ(R0R63)に16個の256ビットベクタレジスタ(V0V15)を形成するためにエイリアスされます。
物理レジスタファイルを4つのバンクに分割して、ベクトルの単一サイクルアクセス ry
? 3.4.ベクトル ry
3.4.1 ベクトルモードでのメモリアクセス
 E2コアは、256ビットのチャンクで動作し、中小長のベクトルでデータレベルの並列処理を効率 ry
? より大きなベクトルでの操作は、効率的なリフレッシュモードを使用して命令フェッチと定数の生成(セクション3.3)をバイパスするループ内の複数の命令ブロックを使用して実行されます。
ループ内の複数の命令ブロックでのより大きなベクトル操作に於ては、効率的なリフレッシュモードを使用する事で命令フェッチと定数の生成がバイパスされます(セクション3.3)。
0201>>2002018/07/27(金) 02:41:44.47ID:pBBIx/eO?2BP(0)

Page 5

 複数の命令ブロック間で大きなベクトルを分割すると、同じベクトルの隣接するチャンクのロード間に遅延が発生する可能性 ry 。 ry 。
この遅延を軽減するために、E2はメモリインタフェースコントローラ(MIC)と呼ばれる特殊なユニット ry
。 MICはL1データキャッシュの制御を引き継ぎ、キャッシュの一部をプリフェッチストリームバッファに変更します[8,11]。
ストリームバッファは、次のベクトルロードのアドレスを予測し、そのデータをキャッシュに早期に持ち込む。
これにより、後続の命令ブロックのベクタロードが常にL1キャッシュにヒット ry
?   ry 従来のキャッシュとして動作 ry 。
 ベクトルおよびスカラー演算は命令ブロックで混合されるので、キャッシュの一部は依然として従来型キャッシュとして動作する必要があります。
? ry 半減させますか? それらの方法をスト??リームバッファ用のメモリに変換する。
キャッシュのサイズを半分にするのではなく、キャッシュのセットアソシアティビティを半減させますか? つまりそれらのウェイをストリームバッファ用のメモリに転換する。
ベクタロード時に、キャッシュはストリームバッファをチェックします。
スカラのロードとストアでは、チェックするセットの数は少なくなりますが、キャッシュは同じ方法でキャッシュをチェックします。
?  ry 、ブロックコミットまでストリームバッファにバッファされ、その時点 ry 。
 ベクタストア命令は、ストリームバッファにバッファされ、ブロックコミット時点でメインメモリに直接書き込まれます。
0203>>2012018/07/27(金) 02:47:07.02ID:pBBIx/eO?2BP(0)

4. 例:RGBからYへの変換
 このセクションでは、E2でプログラムをベクトル化 ry 例 ry 。
図2は、カラー画像をグレースケールに変換するために一般的に使用されるRGBからYへの輝度変換のためのCコードおよび対応するベクトル化されたアセンブリを示す。

1 // numVectors > 0
2 // y = r * .299 + g * .587 + b * .114;
3 void rgb2y(int numVectors,
4   __vector float *r, __vector float *g,
5   __vector float *b, __vector float *y)
6 {
7 __vector float yr = { 0.299f, 0.299f,
8   0.299f, 0.299f };
9 __vector float yg = { 0.587f, 0.587f,
10   0.587f, 0.587f } ;
11 __vector float yb = { 0.114f, 0.114f,
12   0.114f, 0.114f };
13
14 for (int i = 0; i < numVectors; i++)
15   y[i] = r[i] * yr + g[i] * yg + b[i] * yb;
16 }
17
18 _rgb2y:
19   read t30, r3  // numVectors
20   read t20, r4  // next rのアドレス
21   read t21, r5  // 次のgのアドレス
22   read t22, r6  // 次のアドレスb
23   read t32, r7  // yのアドレス
24   read t31, r8  // i
25   read t1, v0  // vector yr
26   read t3, v1  // ベクトルyg
27   read t5, v2  // vector yb
28
0204>>2032018/07/27(金) 02:49:23.89ID:pBBIx/eO?2BP(0)

29 // RGBからYへの変換
30   vl t0, t20 [0]  // ベクトルロード
31   vl t2, t21 [1]
32   vl t4, t22 [2]
33   vfmul t6, t0, t1  // ? ベクトルfp mul  ベクトル 乗算 fp
34   vfmul t7, t2, t3
35   vfmul t8, t4, t5
36   vfadd t9, t6, t7  // ? ベクトルfp add  ベクトル 加算 fp
37   vfadd t10, t8, t9
38
39 // 結果をYに格納する
40   multi t40, t31, #32
41   add t41, t32, t40
42   vs 0(t41), t10 [3]  // ベクトルストア
43
44 // ループテスト
45   tlt t14, t31, t30
46   ret_t<t14>
47   br_f<t14> rgb2y
48   addi r8, t31, #1
49   addi r4, t20, #32
50   addi r5, t21, #32
51   addi r6, t22, #32

図2: ベクトル化されたRGBからYへの輝度変換のためのC ry およびE2アセンブリリスト。
0205>>2042018/07/27(金) 02:55:53.80ID:pBBIx/eO?2BP(0)

? ry 三重線を有する。
画像の各ピクセルは、赤、緑、および青の色成分に対応する三重要素を有する。
輝度(Y)は、各RGB値に定数を掛け、3つの結果を合計 ry
? ry 、並行して並列化することができます。
このプログラムは、各変換が独立しているため、並行して複数の変換を実行するために、並列化することができます。
4.1 Cソース
?  ry 、これらのベクトルへのポインタ、 ry Yへのポインタ、変換するベクトルの数 ry 。
 各RGBコンポーネントはベクトルで表され、これらの三つのベクトルへのポインタ、事前に割り当てられた結果ベクトルYへのポインタ、そして変換するベクトルの数が引数として関数に渡されます(行4-5)。 >>203
変換の定数もベクトルに格納されます(7-12行目)。
各ベクトルは256ビット幅で、個々のデータ要素は32ビット単精度浮動小数点型なので64ビットにパディングされます。
変換は単純なforループを使用して行われます(1416行目)。
? この例 ry 、ループを展開してブロックを埋めるわけではありません。
例を単純化するために、ループ展開でブロックを埋める事を避けます。
4.2 アセンブリ
 アセンブリリストは、1851 ry 。 >>203-204 >>203 >>204
? ry 、新しいブロックはすべてのラベル(ライン18)で開始されます。
命令はコンパイラ(この例では1つのブロック)によってブロックにグループ化され、全てのラベルは新しいブロックの先頭を意味します(ライン18)。
ry 、ブロックをアトミックにフェッチ、実行、およびコミットします。
慣習的には、スカラーレジスタを表すためにRn、ベクトルレジスタを表すVn、テンポラリオペランドを表すTn ry
? ry 、すべてのブロックで参照できるグローバル状態の一部です。
スカラーレジスタとベクタレジスタは、全てのブロックでグローバルステートとして参照できる構成要素です。
? ただし、一時的なオペランドは、 ry 表示されます。
但し、テンポラリオペランドは、定義されたブロック内でのみ参照可能です。
? ry 19行目???卸行目 ry 。
グローバルレジスタファイルから読み取ることができる命令は、レジスタREAD命令(19行目 - 27行目)のみです。
ただし、ほとんどの命令はグローバルレジスタファイルに書き込むことができます。
0206>>2052018/07/27(金) 02:57:32.83ID:pBBIx/eO?2BP(0)

 ベクトル命令は 'v'で始まります(行30-37と42)。 >>204 >>203-204 >>203
すべてのロード命令とストア命令には、ロード・ストア識別子が割り当てられ、シーケンシャル・メモリ・セマンティクスが確実に行なわれます(3032行目と42行目)。
? これは、割り当てられた負荷ID0は、ID1のストアの前に ry 。
ここで割り当てられた処理ID0は、ID1のストアの前に完了する必要があります。
? ry 見ることができない。
 ほとんどの命令は述語になり得、述語は定義されたブロック内でしか参照できない。
述語命令は、述語命令に符号化された極性と比較される真または偽を表すオペランドを取る(_tおよび_fで示される)。
45行目のテスト命令は、受信命令(行4647)が自身の符号化された述語と比較する述語を作成する。
一致する述部を持つ命令だけが実行されます。


Page 6

 ブロックは最大で128個のスカラ命令に制限されています。
ベクトル命令を使用する場合、ブロックは合計32個のスカラ命令とベクトル命令に制限されます。
? には27種類 ry 。
ブロック_rgb2yには計 27 個のスカラー命令とベクトル命令が混在しています。
0207>>2062018/07/27(金) 03:03:38.97ID:pBBIx/eO?2BP(0)

サイクル  1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011121314151617
FETCH    IF IF IF IF
READ     R R R R R
READ     R R R R
MEM     L L L S
EX     A A A M M M M M M M M M A A B
EX     M A T M M M M M M M M M A A A
EX     M M M M M M M M M A A
EX     M M M M M M M M M A A

図3: 図2の1つの可能なスケジュール。
0208>>2072018/07/27(金) 03:09:30.30ID:pBBIx/eO?2BP(0)

? 4.3 指導スケジュール
4.3 命令スケジュール
 図3は、図2の例の1つの可能なスケジュー ry 。 >>207
我々は、3サイクルの32ビット浮動小数点乗算を仮定し、すべてのロードがL1キャッシュでヒットし、3サイクルが必要となる。
ry 1サイクルにつき8命令をフェッチ ry 、27命令ブロック ry 4サイクル ry
。サイクル1では、8つのレジスタ読み出し命令がフェッチされ、これらの命令は依存性がないので、次のサイクルですべて実行 ry
? すべてのグローバル・レジスタを読み出すために5サイクルを必要とする1サイクルにつき2回のレジスタ・リードが実行できます。
1サイクルに付き 2 つのレジスタの読出しが実行でき 5 サイクルですべてのグローバル・レジスタを読出せます。
サイクル2では、レジスタR4(20行目)とR8(24行目)が読み出され、ベクタロード(30行目)、即値乗算(40行目)、および即値(48行目)命令に送られます。 >>203-204 >>203 >>204
これらの命令はそれぞれ1つのオペランドで待機しているため、すべて準備ができてサイクル3で実行を開始します。
サイクル17でブロックがコミットする準備ができるまで、ry 継続

5. 結論
?   ry 、E2アーキテクチャについて説明しましたか? 高性能な電力を効率的に達成するために設計されたExplicit Data Graph Execution(EDGE)ISAを利用した新しい動的マルチコア。
  この論文では、E2アーキテクチャ -- 演算性能が高く電力を効率的に達成するために設計されたExplicit Data Graph Execution(EDGE)ISAを利用した新しい動的マルチコアに付いて説明しました。
EDGEアーキテクチャとして、E2はデータフローの実行と攻撃的な投機によって命令レベルの並列 ry
、ベクトルとSIMDのサポートによって、データ・レベルの並列 ry 説明 ry
。このベクトルのサポートにはスカラー命令が散在しているため、E2は従来のベクトルプロセッサよりも柔軟性があり、従来のスカラーアーキテクチャよりも優れています。
?   ry 、SystemCとMicrosoft Phoenixソフトウェアの最適化と分析フレームワークで新しいコンパイラバックエンドを使用してE2用の ry 。
0209>>2082018/07/27(金) 03:12:18.38ID:pBBIx/eO?2BP(0)

 我々は、最適化と分析のフレームワークであるMicrosoft Phoenixソフトウェア付きの新しいコンパイラバックエンドと SystemC とを使用して E2用のアーキテクチャシミュレータを開発しました[1]。
? 、産業強度コンパイラ ry 。
ry 、我々の産業強度コンパイラと組み合わせることで、アーキテクチャの詳細な調査と評価を実行できるサイクル精度の高いFPGA実装を開発中です。
? ry 先行しています。
 多くの課題が待受けています。
アクセラレータとして説得するためには、GPUや専用ベクトルプロセッサなどの特殊なアクセラレータよりも優れた性能、電力効率、プログラマビリティ ry
。 E2は汎用プロセッサとしても優れている可能性 ry 。その場合、新しいISAへの移行を正当化するために、現在の静的マルチコア・アーキテクチャに比べて十分な電力/性能 ry
。 E2のパフォーマンスと電力効率は、コアを動的に構成および分解する能力を基盤としているため、動的構成を管理するための正しいポリシーとメカニズムには慎重な検討 ry
? ry プログラマーが基盤となるハードウェアについて推論 ry 。
理想的には、コンポジションに関するすべての決定をランタイムシス ry 、プログラマがこのハードウェアの根本に付いて推論することを完全に免れます。
 最後に、組み込みデバイスからデータセンターまで、E2のパワーとパフォーマンスのトレードオフの能力が役立つさまざまなアプリケーションドメインがあります。
今後数か月 ry 電力性能 ry 調査
0210>>2092018/07/27(金) 03:14:44.39ID:pBBIx/eO?2BP(0)

6. 参考文献
[1] Microsoft Phoenix。
http://research.microsoft.com/phoenix/
[2] ARM。 Cortex-A9 MPCoreテクニカルリファレンスマニュアル、2009年11月
[3] D. Burger、SW Keckler、KS McKinley、M. Dahlin、LK John、C. Lin、CR Moore、J. Burrill、RG McDonald、W. Yoder、およびTRIPSチーム。 EDGEアーキテクチャを使用したSilicon Endへのスケーリング IEEE Computer、37(7):44?55、2004年7月。
[4]ケイデンス。 Cadence InCyte Chip Estimator、2009年9月。
[5] H. EsmaeilzadehおよびD. Burger。.階層的制御予測:積極的な予測のサポート。.マルチコアアーキテクチャにおけるシーケンシャルプログラムの並列実行に関する2009ワークショップの講演会、2009年。
[6] MD HillとMR Marty。 マルチコア時代のアムダールの法則。 IEEE COMPUTER、2008。
[7] E.?Ipek、M. K?rman、N. K?rman、およびJF Mart?ez。 コア・フュージョン:チップ・マルチプロセッサにおけるソフトウェア・ダイバシティの適応。 コンピュータアーキテクチャに関する国際シンポジウム(ISCA)、サンディエゴ、CA、2007年6月。
0211>>2102018/07/27(金) 03:15:58.77ID:pBBIx/eO?2BP(0)

? [8] ry 小さな完全連想キャッシュ ry 。
[8] NP Jouppi。 小さなフルアソシエイティブキャッシュとプリフェッチ・バッファを追加することで、ダイレクト・マップ・キャッシュのパフォーマンスを向上させます。 SIGARCH Computer Architecture News、18(3a)、1990を参照されたい。
? [9] ry マイクロシンポジウム ry 。
[9] C.Kim、S.Sethumadhavan、D.Gulati、D.Burger、M.Govindan、N.Ranganathan、およびS.Keckler。 構成可能な軽量プロセッサ。.第40回IEEE / ACMマイクロアーキテクチャ国際シンポジウム議事録、2007年。
[10] S. Sethumadhavan、F. Roesner、JS Emer、D. Burger、およびSW Keckler。 遅延バインディング:順序なしロード・ストア・キューを使用可能にします。 2007.第34回国際コンピュータシンポジウム講演予稿集、347357頁、ニューヨーク、 NY 、米国、2007年。 ACM。
? [11] ry 国際シンポジウム ry 。
[11] T.シャーウッド、S。セア、B.カルダー。 予測子指示ストリームバッファ。 In Proceedings of the 33rd Annual ACM/IEEE International Symposium on Microarchitecture, 2000.第33回ACM / IEEE国際マイクロアーキテクチャシンポジウム講演予稿集、2000年。
[12] A.スミス。 明示的なデータグラフのコンパイル。 博士論文、テキサス大学、オースティン、2009年。
0212>>184-2112018/07/27(金) 03:21:15.54ID:pBBIx/eO?2BP(0)

>>184-211
http://theregister.co.uk/2018/06/18/microsoft_e2_edge_windows_10/
http://gigazine.net/news/20180620-microsoft-e2/
http://web.archive.org/web/20110119204947/research.microsoft.com:80/en-us/projects/e2/


>478 山口青星 160930 1929 /EmvfkU+
:
>           意味スレッド有機分散普遍浸透

>479 478 160930 1931 /EmvfkU+
:
>> マルチ PC 的スーパスカラ マルチ PC 的順序外実行
>>>>>>>01> ↓
>>>01> フェイルレストランザクション ( 普遍浸透有機スレッド Aperios BeOS PalmOS6 DfBSD )
>>>>>>>01> ↓
>>>>>01> フェイルレストランザクションベース細粒度分散 VM
>>>>>>01>
>>>>>>01>
>>v1> メインメモリ細粒度ページ ( キャッシュライン投影 ) ※1
>>v1> ↓
>>>>>>>>>01> 細粒度ページ単位普遍マルチスレッド ( 完全掌握 ) ※2
>>v1> ↓
>>>>>>>>>01> キャッシュ対応疑似分散 UMA ( コヒーレントレスコヒーレント 浸透スレッド ) ※3
>>v1> ↓
>>>>>>>>>01> 透過可視マルチプロセッサベース論理物理ユニプロセッサ ( 256KB-SPE 込 ) ※4
>>v1>
>>v1> ↓↑ ( VM 策 ↑ / ↓ 環境策 1 )
>>v1>
:
0213>>2122018/07/27(金) 03:23:10.80ID:pBBIx/eO?2BP(0)

>>184-212 >>212
>480 479 161001 2229 hw5iBIwd
>>>>>>>>7> ※1 ROM 化オブジェクト 多段実身仮身 TRONCHIP キュー ( MMU )
>>>>>>>>7> → 自律 機能メモリ
>>>>v>
>>>>v> ※2 選別 波及 浸透 仮身 高低 細胞
> 競合自動回避 分配済オブジェクト投影 ( 必然分配 上流 Ru?y )
>>>>>>>>> API 内外 鏡像 → API 内部 API 外部 ( 内宇宙 外宇宙 )
>>>>>>>>n>
>>>>>>>>>01> ※3 BeBox : キャッシュ非対応 ( 環境 )
>>>>>>>>>71>
>>>>>>>>>01> ※4 MPU 機構直交融合動的普遍オーバライド
>>>>>>>><71> ( 加算器 レジスタ トラップ・ベクタ・ブレークポイント )
>>>>>>>>>71>
>>>>>>>>01> ※5 Rite : スタック 分散 ( Amoeba : 生バイナリ )
>>>>>>01>
:

>485 478 161006 2307 sOXXCC59
:
>>>>><7> 細粒度スレッドレベル部品分散 VM / MTRON WinnyOS ( Aperios/MuseOS )
:
0214>>2132018/07/27(金) 03:25:24.36ID:pBBIx/eO?2BP(0)

>>184-213 >>212-213
>487 486 161008 1739 7/TdBlDM
:
>>>>>>>><71> ↓
>>>>>>><7> 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 )
>>>>>>>><71> ↓
:

>502 478 161016 1447 +gGlHDwt
:
>>>>><71> AAP/SPE AI/AL クラスタ
>>>>>>>><71> ↓
>>>>><71> AAP/SPE 有機コンパイル ( 自生 / 3D プリンタ )
>>>>>>>> 細粒度ライブラリベース回路 ( 最適化 )
>>>>>>>> 平面有機回路 積層有機回路
>>>>>>>><71> ↓
:
0216>>2152018/07/27(金) 03:54:39.51ID:pBBIx/eO?2BP(0)

>>184-215 >>212-215
>>25-42 >>97-98
>>212
>意味スレッド有機分散普遍浸透
>ry ( 普遍浸透有機スレッド
>細粒度ページ単位普遍マルチスレッド ( 完全掌握 ) ※2
>キャッシュ対応疑似分散 UMA ( コヒーレントレスコヒーレント 浸透スレッド ) ※3
>>213
>※2 選別 波及 浸透 仮身 高低 細胞
>競合自動回避 分配済オブジェクト投影 ( 必然分配 上流 Ru?y )
:
>細粒度 ry 分散 VM /
>>214
>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 )
0217yamaguti2018/07/30(月) 06:13:12.48ID:wOzVCFyH?2BP(0)

This is the html version of the file http://atrg.jp/ja/index.php?plugin=attach&;pcmd=open&file=06pezy.pdf&refer=ATTA2016
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Page 1

ZettaScaler/PEZY-SCの紹介と今後の方向性
〜自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム発表資料
2016/12/26
PEZY Computing, K.K.
0218>>2172018/07/30(月) 06:15:12.57ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 2

PEZYグループ

株式会社PEZY Computing (ペジーコンピューティング)
・独自メニーコア・プロセッサ開発
・同汎用PCIeボード開発
・同独自システムボード開発
・同アプリケーション開発
・半導体2.5次元実装技術開発
・ウェハ極薄化応用技術開発
創業:2010年1月  社員数:23名

UltraMemory株式会社 (ウルトラメモリ)
・超広帯域独自DRAM開発
・DRAM積層技術開発
・磁界結合メモリIF開発
・ウェハ極薄化応用技術開発
・広帯域、高速DRAM開発
・最先端汎用DRAM受託開発
創業:2013年11月  社員数:41名

株式会社ExaScaler (エクサスケーラー)
・液浸冷却技術開発
・HPC液浸システム開発
・液浸スパコンシステム開発
・液浸冷却水槽販売
・液浸冷却システム販売
・液浸冷却用ボード類販売
創業:2014年4月  社員数:13名
0219>>2182018/07/30(月) 06:16:03.52ID:wOzVCFyH?2BP(0)

PEZY Computing:メニーコア・プロセッサ
UltraMemory:超広帯域積層カスタムDRAM
ExaScaler:液浸冷却システム
? 組み合わせることにより、最終システムとしてスーパーコンピュータを開発
? 各社の要素技術を個別に製品展開


Page 3

主な内容

? ZettaScaler1.x/PEZY-SCの概要
? プログラミング概要
? 今後の展開
? その他の話題


Page 4

ZettaScaler1.x/
PEZY-SCの概要
0220>>2192018/07/30(月) 06:18:31.10ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 5

ZettaScaler-1.xシステム

Suiren(睡蓮) ZettaScaler-1.5
2014.10Install 2016.5 Upgrade (32node to 48node)

Shoubu(菖蒲) ZettaScaler-1.6
2015.6Install 2016.5 Upgrade

Suiren Blue(青睡蓮) ZettaScaler
2015.5 Install 2016.5 upgrade

Ajisai(紫陽花) ZettaScaler-1.6
2015.10Install 2016.5Upgrade

Satsuki(皐月) ZettaScaler-1.6
2016.5 Install

Sakura(さくら) ZettaScaler-1.6
2016.5 Install
0221>>2202018/07/30(月) 06:19:21.12ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 6

Top500
? 世界で最も高速なコンピュータシステムの上位500位までを定期的にランク付けし、評価するプロジェクト。
1993年に発足し、スーパーコンピュータのリストの更新を年2回発表
? 単位:FLOPS(Floating Operation per Second)浮動小数点命令を1秒間に何回実行するか?
? ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC)における傾向を追跡・分析するための基準を提供することを目的とし、
LINPACKと呼ばれる行列計算ベンチマークによりランク付けを行っている。
? 大規模システムを構築するには資金力も必要

Green500
? 世界で最もエネルギー消費効率の良いスーパーコンピュータを定期的にランク付けし評価するプロジェクト
? 単位:FLOPS/W FLOPSあたりの消費電力。
? スーパーコンピュータにおけるグリーンITの指標の1つともされ、
日本では「スーパーコンピュータの省エネ性能ランキング」などと呼ばれる事もある。
? 省電力、高効率実行の技術力が問われる


Page 7

Green500での成果

理研情報基盤センターに設置した菖蒲が 2015/6, 11, 2016/6の3期連続で首位
皐月も2位を獲得
0222>>2212018/07/30(月) 06:20:27.16ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 8

ZettaScaler-1.xのキーテクノロジー

液浸冷却技術“ESLiC”
1,024メニーコアプロセッサ, “PEZY-SC”
液浸サーバー“Brick”高密度実装技術
0223>>2222018/07/30(月) 06:21:08.85ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 9

菖蒲ZettaScaler-1.6システム

? ノード:1つのXeon に4個のPEZY-SCnp が接続されている

Intel Xeon E5-2618L v3
DDR4 LP 32GB DDR4 LP 32GB DDR4 LP 32GB DDR4 LP 32GB

PEZY-SCnp DDR4 32GB
PCIe Gen3 8Lane
PEZY-SCnp DDR4 32GB
PCIe Gen3 8Lane
PEZY-SCnp DDR4 32GB
PCIe Gen3 8Lane
PEZY-SCnp DDR4 32GB
PCIe Gen3 8Lane

PCH C612
DMI2

BMC
RS-232C
SPI
VGA

USB SATA SATA

Infiniband FDR
PCIe 8Lane

PEZY-SCnpはPEZY-SCの半導体部分は変更せずに パッケージとしての信号品質と電源品質を向上したもの
0224>>2232018/07/30(月) 06:21:52.86ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 10

菖蒲ZettaScaler-1.6システム

? ブリック:4ノードの集合体
? 液浸層:16ブリックから構成
? 全体システム:5 液浸層から構成


Page 11
0225>>2242018/07/30(月) 06:22:43.07ID:wOzVCFyH?2BP(0)

第2世代プロセッサ「PEZY-SC」

Name  PEZY-SC

製造プロセス  TSMC28HPM

コア性能
動作周波数  733MHz(Target)
キャッシュ  L1: 1MB, L2: 4MB, L3: 8MB

周辺回路
動作周波数  66MHz

IPs
内蔵CPU  ARM926 x 2  Cache L1:32KB*2, L2: 64KB
PCIe    PCIe Gen3 x 8Lane 4Port  (8GB/s x 4 = 32GB/s)
DDR    DDR4 64bit 2,400MHz 8Port  (19.2GB/s x 8 = 153.6GB/s)

コア(PE)数  1,024 PE

演算性能
3.0T Flops (単精度浮動小数点)
1.5T Flops (倍精度浮動小数点)

消費電力
70W (Leak: 10W, Dynamic: 60W)
46W@533MHz (PEZY-1以下)

パッケージ
DDR版  47.5*47.5mm (2,112pin)
Wide-IO版  20*60mm CSP (#pin: TBD)
0226>>2252018/07/30(月) 06:23:33.00ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 12

PEZY-SCの特徴

? 高性能
  ? 8スレッドSMT(Simultaneous Multi-threading)
    ? 4スレッドを順番に切り替え x 2面
    ? 8スレッド分のレジスタファイルを用意
  ? Deep pipelining (16Stages)
  ? 潤沢なオンチップキャッシュ、メモリ

? 低消費電力、高密度実装
  ? 極端に高い周波数は狙わない
  ? 各PEはシンプルに
    ? In-order 2way SuperScaler
    ? 分岐予測なし
    ? キャッシュ間コンシステンシはソフトウェア責任
    ? 独自ISAによる必要命令の絞り込み
0227>>2262018/07/30(月) 06:24:33.15ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 13

PEZY-SCのブロック図

ARM0  ARM1    PTILE  PTILE  PTILE  PTILE
Local Bus / Config Bus
PEZY-SC Core    DDR4C  DDR4C  DDR4C  DDR4C  DDR4C  DDR4C  DDR4C  DDR4C
RSTGen
CLKGen
INTC
SRAM
SPI
PIT
PIT
UART
WDT
GPIO

? PTILE: PCIe Gen3
? ARM926は2個搭載 役割分担に対する制約はない
  ? L1I 16KB / L1D 16KB / L2 32KB
  ? ITCM 16KB / DTCM 16KB
  ? MMU
0228>>2272018/07/30(月) 06:25:31.86ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 14

PEZY-SCプロセッサ全体構成

3レイヤーの階層構造を持ったMIMD型メニコアプロセッサ
  (4PE x 4(village) x 16(city) x 4(prefecture) = 1024PE)

PE

Program Counter (8set)
L1 I- Cache (2KB)
ALU 4FpOps/Cycle
Register File 32b x 32w x 8set
Local Memory (16KB)

Village (4PE)

PE
PE
L1 D- Cache (2KB)
PE
PE
L1 D- Cache (2KB)

City ( 16 PE )

Special Function Unit
Village (4PE)  Village (4PE)
Village (4PE)  Village (4PE)
L2 I-Cache (32KB)
L2 D-Cache (64KB)
0229>>2282018/07/30(月) 06:31:21.90ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Prefecture
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
L3 I-Cache (128KB)
L3 D-Cache (2MB)
0230>>2292018/07/30(月) 06:32:07.83ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Prefecture
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
L3 I-Cache (128KB)
L3 D-Cache (2MB)
0231>>229-2302018/07/30(月) 06:32:50.77ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Prefecture
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
L3 I-Cache (128KB)
L3 D-Cache (2MB)
0232>>229-2312018/07/30(月) 06:33:48.30ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Prefecture
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)  City (16PE)
L3 I-Cache (128KB)
L3 D-Cache (2MB)
0233>>2292018/07/30(月) 06:45:42.46ID:wOzVCFyH?2BP(0)

DDR4-I/F 64 bit 2400MHz  DDR4-I/F 64 bit 2400MHz
0234>>2302018/07/30(月) 06:46:14.12ID:wOzVCFyH?2BP(0)

DDR4-I/F 64 bit 2400MHz  DDR4-I/F 64 bit 2400MHz
0235>>2312018/07/30(月) 06:47:10.62ID:wOzVCFyH?2BP(0)

DDR4-I/F 64 bit 2400MHz  DDR4-I/F 64 bit 2400MHz
0236>>2322018/07/30(月) 06:47:55.24ID:wOzVCFyH?2BP(0)

DDR4-I/F 64 bit 2400MHz  DDR4-I/F 64 bit 2400MHz
0237>>229-2362018/07/30(月) 06:51:12.91ID:wOzVCFyH?2BP(0)

ARM926
Host I/F & Inter Processor I/F
Host I/F
PCI Express Gen3 x8
Host I/F
PCI Express Gen3 x8
Host I/F
PCI Express Gen3 x8
Host I/F
PCI Express Gen3 x8
UART
SPI BUS
GPIO
0238>>229-2372018/07/30(月) 06:54:34.12ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 15

階層構造と同期メカニズム

? スレッドを階層管理
? 同期レベル(バリア同期)
  ? Level 0 :スレッドレベル、 PE内の0-3スレッド、または4-7スレッド
  ? Level 1 : PEレベル、PE内の8スレッド
  ? Level 2 : Villageレベル、4つのPEとL1キャッシュ
  ? Level 3 : Cityレベル、16のPEとL1/L2キャッシュまで
  ? Level 4 : Prefectureレベル、256のPEとL1/L2/L3キャッシュまで
  ? Level 5 : PEZY-SCレベル、1024のPEとL1/L2/L3キャッシュまで

Sync Level
0  Thread 0-3  Thread 4-7
1    PE  PE  PE  PE
      L1 Cache
2        Village  Village  Village  Village
          L2 Cache
3            City
              L3 Cache
4                Prefecture
5                  PEZYSC Core
0239>>2382018/07/30(月) 06:55:38.03ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 16

オンチップキャッシュ

  level  Size(B)  Chip Total(B)  Way  Entry  Line 長(B)  接続
データキャッシュ
  L1  2K  1M  8  4  64  2PEに1つ
  L2  64k  4M  8  32  256  Ciry毎 L1 8 個に対して
  L3  2M  8M  8  256  1k  Prefecture毎 L2 16 個に対して
命令キャッシュ
  L1  2K  2M  8  2  128  PE毎
  L2  32K  2M  4  32  256  City毎 PE 16個
  L3  128K  512K  4  32  1K  Prefecture毎 L2 16 個

複数PE間のメモリコンシステンシはソフトウェア責任、 PE毎に16KBのローカルメモリを備える


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プログラミング概要
0240>>2392018/07/30(月) 06:56:30.65ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 18

プログラミング対象

Xeon
  PEZY-SC
  PEZY-SC
  PEZY-SC
  PEZY-SC
    <演算リソース>
      ・1024個の演算コア(PE)
      ・1PEあたり8個のスレッド
    <メモリ>
      ・32GBのデバイスメモリ
      ・1PEあたり16KBのローカルメモリ
0241>>2402018/07/30(月) 06:57:53.49ID:wOzVCFyH?2BP(0)

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作成するプログラム

? 2種類のプログラムを作成する必要がある
  ? CPU上のプログラム(C++で記述)
  ? PEZY-SC上のカーネルプログラム(PZCLで記述)
    ※PZCL=カーネルプログラムを記述するPEZY独自仕様の言語
    コンパイラはllvmを用いている。

main関数呼び出し
  CPU プログラム
    起動  終了
      カーネルプログラム1
    起動  終了
      カーネルプログラム2

上図のようにCPUプログラムからカーネルプログラムを起動する
0242>>2412018/07/30(月) 06:58:54.95ID:wOzVCFyH?2BP(0)

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特殊な関数

? カーネルプログラムで利用可能な、PEZY-SC制御に必要な組み込み関数がある。

  ? sync_L1 (L1キャッシュにアクセスする単位でのスレッド同期)
  ? sync_L2 (L2キャッシュにアクセスする単位でのスレッド同期)
  ? sync_L3 (L3キャッシュにアクセスする単位でのスレッド同期)
  ? sync (sync_L3と同等)

  ? flush_L1 (L1キャッシュのフラッシュ)
  ? flush_L2 (L2キャッシュのフラッシュ)
  ? flush_L3 (L3キャッシュのフラッシュ)
  ? flush (flush_L3と同等)

  ? get_pid (PE ID取得)
  ? get_tid (PE内スレッドID取得)
  ? chgthread (PE内スレッドの表裏切り替え)
0243>>2422018/07/30(月) 06:59:40.84ID:wOzVCFyH?2BP(0)

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カーネルプログラムの構造

? 基本的な構造
  void pzc_foo(…)
  {
    ? PE ID取得(get_pid)
    ? PE内スレッドID取得(get_tid)
    ? 自スレッドに割り当てられた処理の実行
    ? 出力バッファフラッシュ(flush)
  }


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pzcAddサンプル

? カーネルは起動するとユニークな tid,pid を持って、 CPUから指定されたスレッド分実行される。

tid=0,pid=0
  void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
  {
    int tid = get_tid();
    int pid = get_pid();
    int index = pid * get_maxtid() + tid;
    if(index >= count) return;
    c[index] = a[index] + b[index];
    flush(); // cache flush
  }
0244>>2432018/07/30(月) 07:00:23.57ID:wOzVCFyH?2BP(0)

tid=1,pid=0
  void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
  {
    int tid = get_tid();
    int pid = get_pid();
    int index = pid * get_maxtid() + tid;
    if(index >= count) return;
    c[index] = a[index] + b[index];
    flush(); // cache flush
  }

tid=7,pid=N
  void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
  {
    int tid = get_tid();
    int pid = get_pid();
    int index = pid * get_maxtid() + tid;
    if(index >= count) return;
    c[index] = a[index] + b[index];
    flush(); // cache flush
  }

? 1つのPEには8スレッドが存在する
  ? スレッド数を128で起動した場合、128/8=16個のPEが実行される
? 8192を超えるスレッド数で起動する場合、CPUから複数回に分けて起動される
0245>>2442018/07/30(月) 07:01:00.85ID:wOzVCFyH?2BP(0)

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簡単な最適化の説明

? 前述のpzcAddサンプルを用いて、PEZY-SC内での簡単な最適化の説明を行う
? ここでは以下のような最適化を行っている
  ? カーネル呼び出しのオーバヘッドの削減
  ? chgthreadを用いたレイテンシーの隠蔽
  ? 同期を用いたキャッシュアクセスの効率化


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オーバヘッド削減(1/2)

? 以下のコードをスレッド数=要素数として起動する場合、
8192を超えるサイズを処理しようとした場合にカーネルが複数回起動されるため、カーネル呼び出しのオーバヘッドが増加する

void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
  int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
  int pid = get_pid(); // PE ID
  int index = pid * get_maxtid() + tid;
  if(index >= count) return;
  c[index] = a[index] + b[index];
  flush(); // cache flush
}
0246>>2452018/07/30(月) 07:03:04.06ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 25

オーバヘッド削減(2/2)

? 以下のようにカーネルコードを修正し、CPUからの呼び出し時のスレッド数を固定にしても、
1回のカーネル呼び出しで全要素の処理を行えることとなる。
? これによってオーバヘッドを減らすことができる。

void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
  int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
  int pid = get_pid(); // PE ID
  int offset = pid * get_maxtid() + tid;
  int step = get_maxtid() * get_maxpid();
  for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
    c[pos] = a[pos] + b[pos];
  }
  flush();
}
0247>>2462018/07/30(月) 07:03:40.68ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 26

寄り道:CPUエミュレート

? このようにカーネルの中でループさせることは別のメリットもある。
? CPUで1スレッドでの動作として、この関数を同じように動作させることができる
→ソースを共有したデバッグに有効

void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
  int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
  int pid = get_pid(); // PE ID
  int offset = pid * get_maxtid() + tid;
  int step = get_maxtid() * get_maxpid();
  for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
    c[pos] = a[pos] + b[pos];
  }
  flush();
}

CPUでは
  get_tid() … 常に0
  get_pid() … 常に0
  get_maxtid() … 1
  get_maxpid() … 1
0248>>2472018/07/30(月) 07:04:41.29ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 27

スレッドの切り替え (1/3)

? 1つのPEに8スレッド存在するが、一度には4スレッドのみが動作する。
  ? 表裏で4スレッドずつ。
? sync/flushなどの同期やchgthreadを使用しないと、表裏が切り替わらない。
0249>>2482018/07/30(月) 07:05:33.12ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 28

スレッドの切り替え (2/3)

? 以下の実装では、ループの中にスレッドが切り替わる命令が無いので
現在実行中の各スレッドが flushにたどり着くまで裏スレッドは処理されない。
? アクセスのアドレスが不連続になり、キャッシュ効率が悪い
? メモリアクセスのレイテンシーを隠蔽できない

void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
  int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
  int pid = get_pid(); // PE ID
  int offset = pid * get_maxtid() + tid;
  int step = get_maxtid() * get_maxpid();
  for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
    c[pos] = a[pos] + b[pos];
  }
  flush();
}

    memory
  ↑ request    ↓
t0    stall      flush
t4
0250>>2492018/07/30(月) 07:06:07.72ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 29

スレッドの切り替え (3/3)

? 以下のようにa, bの読み込み後にchgthreadを入れる事で改善される。

void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
  int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
  int pid = get_pid(); // PE ID
  int offset = pid * get_maxtid() + tid;
  int step = get_maxtid() * get_maxpid();
  for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
    float a_ = a[pos];
    float b_ = b[pos];
    chgthread();
    c[pos] = a_ + b_;
  }
  flush();
}

    memory
  ↑ request    ↓
t0    stall      flush
   ↓ chgthread
t4
0251>>2502018/07/30(月) 07:06:50.07ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 30

メモリアクセスの同期(1/2)

? 以下の実装だと、各スレッドがメモリレイテンシーの状況によって進行度がばらばらになり、
キャッシュアクセスが非効率となる場合がある。

void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
  int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
  int pid = get_pid(); // PE ID
  int offset = pid * get_maxtid() + tid;
  int step = get_maxtid() * get_maxpid();
  for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
    float a_ = a[pos];
    float b_ = b[pos];
    chgthread();
    c[pos] = a_ + b_;
  }
  flush();
}

  memory request
t0 ↑
t1  ↑

t7 ↑
0252>>2512018/07/30(月) 07:07:24.21ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 31

メモリアクセスの同期(2/2)

? 以下のようにメモリアクセス前に同期を入れることにより、メモリアクセス性能が向上する場合がある
ただし同期自体のペナルティがあるため、利用する/しない、あるいは同期レベルの選択に注意が必要

void pzc_Add(float* a, float* b, float* c, int count)
{
  int tid = get_tid(); // thread ID (0 - 7)
  int pid = get_pid(); // PE ID
  int offset = pid * get_maxtid() + tid;
  int step = get_maxtid() * get_maxpid();
  for(int pos = offset; pos < count; pos += step) {
    sync_L2();
    float a_ = a[pos];
    float b_ = b[pos];
    chgthread();
    c[pos] = a_ + b_;
  }
  flush();
}

  memory request
t0 →  ↑
t1  →  ↑
…  sync
t7 →    ↑
0253>>2522018/07/30(月) 07:08:00.62ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 32

PEZY-SCの効果的な利用

? スレッド、PE単位の並列性を活かす
? L1~L3キャッシュに優しいメモリ配置を行う
? CPUからカーネルの起動回数を減らす
? chgthread を用いてレイテンシーを隠蔽する
? 同期を適切に用いて、キャッシュの効率を上げる
? ローカルメモリを利用することでメモリアクセスを減らす
? その他各種設定(メモリ書き出し設定・カーネル呼び出し方法設定)→これについては今後必要に応じて情報公開します。


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ローカルメモリの利用(1/2)

? PE毎に16KBのローカルメモリをカーネルプログラムで利用できる
? デフォルトではPE内の8スレッドのスタック領域として、2KBずつを割り振られている
  0x0000
    スレッド0用スタック領域(2KB)
    スレッド1用スタック領域(2KB)
    スレッド2用スタック領域(2KB)
    スレッド3用スタック領域(2KB)
    スレッド4用スタック領域(2KB)
    スレッド5用スタック領域(2KB)
    スレッド6用スタック領域(2KB)
    スレッド7用スタック領域(2KB)
  0x3fff          16KB
0254>>2532018/07/30(月) 07:08:43.24ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 34

ローカルメモリの利用(2/2)

? このままではユーザが利用できないため、スレッド用のスタック領域を削減する
(下図はスレッド毎のスタックサイズを1KBとした場合)
  0x0000
    スレッド0用スタック領域(1KB)
    スレッド1用スタック領域(1KB)
    スレッド2用スタック領域(1KB)
    スレッド3用スタック領域(1KB)
    スレッド4用スタック領域(1KB)
    スレッド5用スタック領域(1KB)
    スレッド6用スタック領域(1KB)
    スレッド7用スタック領域(1KB)
0x2000            8KB
    ユーザ利用可能領域(8KB)
0x3fff            8KB


Page 35

プログラミングのパターン

? PEZY-SCのカーネルプログラムはなるべく全処理を一括で持っていきたい
  ? MIMDでプログラミングに自由度があるので、多少並列度が落ちるところもとりあえずカーネルには載せることは容易

    SC処理1 → CPU処理2 → SC処理3 → CPU処理4 → SC処理5

      ↓

    SC処理1 → SC処理2 → SC処理3 → SC処理4 → SC処理5
0255>>2542018/07/30(月) 07:09:32.45ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 36

プログラミングのパターン

? フロントエンドがclangであり、ほとんどのケースではSCとCPUでのソースコードの共有が容易。
? デバッグ時には細かい単位で切り替えながら不具合を特定することが非常に有効

  CPU処理1 ⇔ SC処理1
      ↓
  CPU処理2 ⇔ SC処理2
      ↓
  CPU処理3 ⇔ SC処理3
      ↓
  CPU処理4 ⇔ SC処理4
      ↓
  CPU処理5 ⇔ SC処理5


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プログラミングのパターン

? 最終的な実行はなるべくカーネル処理だけとする
  CPU処理1 SC処理1
        ↓
  CPU処理2 SC処理2
        ↓
  CPU処理3 SC処理3
        ↓
  CPU処理4 SC処理4
        ↓
  CPU処理5 SC処理5
0256>>2552018/07/30(月) 07:10:04.32ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 38

その他の話題


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共同開発のパターン

? そもそもPEZY-SCは利用できそうだろうか?
? 自分のところで評価するのは負荷が高い。。。


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共同開発のパターン1

? そもそもPEZY-SCは利用できそうだろうか?
? 自分のところで評価するのは負荷が高い。。。
→(可能な範囲で)実装に必要な情報をご提供頂き、PEZY側で(可能な範囲で)評価を行う(基本はNDAベース)
  A社/大学/研究所
実装に必要な情報  ↑
  ↓      評価結果
    PEZY
0257>>2562018/07/30(月) 07:10:59.53ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 41

共同開発のパターン2

? そもそもPEZY-SCは利用できそうだろうか?

? まずは簡単に触ってみたい。。。
? PEZY-SCを空冷環境下でご提供
  ? ただし、開発途上のものなので十分な情報やサポートを保証できるものではありません。
  (弊社側で可能な範囲でのご提供となります)

  A社/大学/研究所
    ↑    ↑
PEZY-SC空冷環境  評価結果
    PEZY
0258>>2572018/07/30(月) 07:12:26.60ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 42

PEZY-SC評価システム例

LIANLI ATX PC-T60A
  ASUS X99E WS
    Intel? Xeon? Processor E5-2650 v3 (25M Cache, 2.30 GHz)
    Samsung DDR4-2133 8GB×4
    Crucial 2.5” SSD CT250BX100SSD1
    PEZY-SC Dual Board x 2 株式会社 PEZY Computing 社製品
  RA-750S
  Optional
    120 mm / 140 mm Fan Cooler Model: T60-1
0259>>2582018/07/30(月) 07:13:17.14ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 43

共同開発のパターン3

? そもそもPEZY-SCは利用できそうだろうか?
? 液浸環境下でスパコン構成を試してみたい。 →菖蒲システムの利用公募
http://accc.riken.jp/news1/2016-07-01/
こちらも十分な情報やサポートを保証できるものではありません(可能な範囲でのご提供となります)
研究開発用途で開発情報を公開可能ならばお勧め!
個人でも応募可!!


Page 44

菖蒲システムでできること

? 複数のコンピュートノードを用いた大規模な並列計算が可能。MPIの利用が可能。
? 現状は1タンク=16ブリック=256ノードが開発者に常時提供されている。
必要に応じて全システムでの利用も可能。
? ジョブ管理システムslurmの利用が可能。
? フロントエンド、コンピュートノードともに linux(centOS7)が入っており、
一般的なlinuxのライブラリやツールが利用可能。
0260>>2592018/07/30(月) 07:14:05.52ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 45

菖蒲の構成

? フロントエンドとコンピュートノードから構成される。
? 4つのコンピュートノードは1つのブリックを構成する。
? また、各コンピュートノードはそれぞれ1個のXeonと4個のPEZY-SCを所持する。
? フロントエンド、コンピュートノードはInfinibandにより結合されている。
shoubu
  t1n011 t1n012 t1n013 t1n014  1ブリック
  t1n021
  ‥‥


Page 46

ジョブ管理システムの利用

? 複数の人が菖蒲システムを利用するためにジョブシステム (slurm)が導入されている。
これにより特定のコンピュートノードを意識せずに利用ができる。
  ? ssh shoubu.riken.jp のようにしてフロントエンドにログインする。
  ? フロントエンド上でプログラムの編集、ビルドを行う。
  ? sbatch ?nodes <ノード数> --ntasks-per-node <ノードあたりの MPIプロセス数> tst.sh

    #!/bin/sh
    #SBATCH ?p debug
    #SBATCH ?exclusive

    mpirun ... //MPIを用いる場合
0261>>2602018/07/30(月) 07:14:44.17ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 47

今後の展開


Page 48

今後の展開

? 新プロセッサ PEZY-SC2の開発
  ? 2,048コアの演算PE+MIPSプロセッサ内蔵
  ? TCIインタフェースによる、メモリ帯域の飛躍的拡大

? Brickボード、液浸冷却システムのブラッシュアップ
  ? 新ブリック構成で冷却効率を向上

? ZettaScaler-2.xシリーズ
  ? これらの新規開発要素を組み合わせた、新しいスーパーコンピュータの実現
0262>>2612018/07/30(月) 07:15:27.78ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 49

PEZY-SC2の特徴

? CPUがMIPSとなりSC2とメモリ空間を共有する
→従来XeonとSCの間で必要であったメモリ転送が必要なくなる。

メモリ
↑ Xeon
↓ SC SC SC SC
メモリ メモリ メモリ メモリ

  ↓

メモリ
  MIPS
  SC2


Page 50

PEZY-SC2の特徴

? CPUとSC2の協調動作の強化
? 各種命令セットの補強
? (大きな変更なく)SCのプログラムをそのままコンパイル・実行できる
0263>>2622018/07/30(月) 07:16:03.73ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 51

外部に公開している情報

? 若干のサンプルプログラム
? Doxygenで自動生成されたAPIリファレンス
? 簡単なアーキテクチャ説明資料
? 簡単なプログラミングマニュアル


Page 52

外部に公開している情報

? 若干のサンプルプログラム
? Doxygenで自動生成されたAPIリファレンス
? 簡単なアーキテクチャ説明資料
? 簡単なプログラミングマニュアル



? ユーザポータルを作成してここに各種情報を集約していく予定です(2017/1予定)
  ? PEZYと個別にNDAのやり取りを行い、その後に参加して頂くようになります。
0264>>2632018/07/30(月) 07:17:26.14ID:wOzVCFyH?2BP(0)

Page 53

開発中/予定のソフトウェア

? 物理系シミュレーション
? 開発環境
  ? OpenACC/OpenCL/PUDA(!)・・・
? 量子計算シミュレーション
? メタゲノム解析ツール
? ニューラルネット
  ? Caffe/・・・
? 数値計算ライブラリ
  ? BLAS/FFT・・・
? ・・・


Page 54

ご興味がありましたら
ishikawaATpezy.co.jp
お気軽にご連絡ください
0266>>2652018/07/30(月) 07:23:57.02ID:wOzVCFyH?2BP(0)

>831 オryー 180706 1751 H22QHp/d
> 第51回のTop500は米国のSummitが中国から首位を奪回 | マイナビニュース
>http://news.mynavi.jp/article/20180706-659829/
:
>。もし運用 ry 、20.41PFlopsでTop500 5位 ry 、幻 ry 。ExaScalerでは、暁光を設置 ry 主体を募集 ry 、きちんと運用 ry 、国内でなくても良い

>832 オryー 0706 2235 kFCxLR3J
> 中国だな
0267>>1732018/08/12(日) 20:42:35.91ID:ltAhnLdz?2BP(0)

>>184-216
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/105-154
>153 >>152 180812 2027 ltAhnLdz?
> >>105-152
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/184-216
> >184 yamaguti 180727 0129 pBBIx/eO?2BP(0)
>> >>46 >>173 >>152-183
>> Google 翻訳
>>
>> これは、ファイル http://microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/e2-heart2010.pdf
>> の html版です。 Google
> :
>> E2ダイナミックマルチコアアーキテクチャにおける動的ベクトル化
>> 2010 HEART 2010の議事に出席する
> :


>154 >>153 180812 2033 ltAhnLdz?
>
> >>153
> http://arxiv.org/pdf/1803.06617.pdf#20180712120421
> http://mobile.twitter.com/jangray/status/1004874394957578242
> http://www.cs.utexas.edu/~cart/publications/dissertations/asmith.pdf#20150619203042
> http://www.cs.utexas.edu/users/mckinley/papers/trips-eval-asplos-2009.pdf#20151129082813
> http://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/trips-compiler-cgo4.pdf#20180619043037
> ftp%3A//ftp.cs.utexas.edu/pub/dburger/papers/IEEECOMPUTER04_trips.pdf#20170706111151
:
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
0268YAMAGUTIseisei2018/08/20(月) 01:55:24.80ID:xpTaf9mR?2BP(0)

HPKY 型 汎用 AI/AL
>>179 >>152 リンク先 > http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/774# JinkakuSisutemu Sikumi >105-107
>774 yamaguti~貸 171020 1534 0nNF/MoU?
> >673 \> NN ベース AI というよりもいわば設計ベース AI ( AL ) + NN という事ならば説得力
>
> 従来予想 : 超強力弱い AI ( 粒度 時間方向割当度 → 強い AI 度 ) ( >5 168 )
> >371 yamaguti~貸 171011 1322 gs4iO9ie
>>+
>>粒度さえ充分に細かければ ( + データと計算機パワー 資金力 ( +
>>接地 必ずしも不要
>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1505836194/217#280#284#998# EraaNaihou
>
>>+ データと
>↑ 学習済高低レイヤモジュール : 充実 ( 不足致命的ならず ) ?
>
> → 自然言語解釈動記憶システム ( 接地 ( 効果 ) 論理物理スロット シミュ ( 準 ) エミュ ) ≒ 人格システム ( 学習済モジュールベース )
>
>
>+ AutoML ( 等 ) での設計最適化 → 最早いわば設計ベース AI ( AL ) + NN ≒ 弱い強い AI ( AL ) ?
> >814 yamaguti~貸 171007 2158 ziH696dX?
>>>最適な設計を、AutoMLで探し出 ry 、AutoMLを使用した設計が、 ry 翻訳では専門家を完全に凌駕
>
> → 導かれる構造の例 ( 上記条件下 ) : 外部記憶比重 >>709 ⇔ 追加学習比重 ( 極論 : 不要 ) ( ≒ 簡易版強い AI ( AL ) )
> 但し 敢て追加学習 → 極論 : 転移学習だけで良い ( 下記文脈 )
>ry http://mobile.twitter.com/ken_demu/status/918820770456858624
>>>>DNNにMeta-Learning + ゲーム理論と転移学習( ry )と強化学習(人間の目的指向の再現)を組み合 ry AGIっぽ ry
>>>>>>>>> >482 自然言語解釈
>>>>>>>>>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 \> ( → 整備済 )
> +
> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1506697885/814# JinkakuSisutemu Sikumi
>>814 yamaguti~貸 171007 2158 ziH696dX?
>>>> 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
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
0269YAMAGUTIseisei2018/08/20(月) 02:36:33.99ID:xpTaf9mR?2BP(0)

>>268
>>>+ データと
>>↑ 学習済高低レイヤモジュール : 充実 ( 不足致命的ならず ) ?

必ずしも充実不要 ( 一見致命的不足状態も条件次第で可 )
0270YAMAGUTIseisei2018/09/08(土) 00:07:50.66ID:sHJfJTCE?2BP(0)

>>269
> YAMAGUTIseisei wrote:
>> HPKY 型 汎用 AI/AL
>> DSL 型 汎用 AI/AL
>> 他
>>
>>
>> >179 yamaguti 180602 1505 5+vbS3Cj?
>>> >>162 >>152 >>178 辞書ベース
>>>> 23 yamaguti 180523 0850 nChEz1ni?
>>>>> 10 NN ベース辞書ベース例 ( 候補例 : テキストベース辞書ベース )
>>>>> 13 >22 >> 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
>> :
>>
>>
>> >268 YAMAGUTIseisei 180820 0155 xpTaf9mR?
>>> HPKY 型 汎用 AI/AL
>>>>>179 >>152 リンク先 > http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/774# JinkakuSisutemu Sikumi >105-107
>> :
>>
>>
>> >269 YAMAGUTIseisei 180820 0236 xpTaf9mR?
>>>>>268
>>>>>> + データと
>>>>> ↑ 学習済高低レイヤモジュール : 充実 ( 不足致命的ならず ) ?
>>> 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 + 学習機構なし ( NN 等なし ) 可 ( 禅 無 空 )
>>
>> 関連 時間方向粒度 : 疑似接地 ( 超高精度耳年増 )
:
0272YAMAGUTIseisei2018/09/16(日) 18:40:23.27ID:m2szPimC?2BP(0)

>>189 >>267 >>184-216
YAMAGUTIseisei wrote:
>> E2ダイナミックマルチコアアーキテクチャにおける動的ベクトル化
>
> 訂正
>
>> スカラーモードでは、どの命令もブロック内の他の回路にオペランドを送信でき、電力を節約するためにALUのうち2つを除くすべてがオフになります。
>> ベクタモードでは、すべてのN個のALUはオンになっていますが、回路は同じベクタレーンの回路にのみオペランドを送信できます。
>
> スカラーモードでは、どの命令もブロック内の他の命令にオペランドを送信でき、電力を節約するためにALUのうち2つを除くすべてがオフになります。
> ベクタモードでは、すべてのN個のALUはオンになっていますが、命令は同じベクタレーンの命令にのみオペランドを送信できます。
0273>>2702018/09/16(日) 21:30:31.65ID:m2szPimC?2BP(0)

> YAMAGUTIseisei wrote:
:
>> dahara1 氏
>> Universal Transformerを用いて翻訳を超える
>> http://webbigdata.jp/ai/post-1575
>>> 以下、ai.googleblog.comより「Moving Beyond Translation with the Universal Transformer」の意訳です。
>> 要約
>>
>>
>>
>> 目次
>>
>> * 1. ry まとめ
>> * 2. ry Transformerをより汎用的にしたUniversal Transformer
>> * 3. ry 感想
>> * 4. ry まとめ
>>
>> 1. ry まとめ
>>
>> ・機械翻訳で圧倒的な ry Transformerをより汎用的にしたUniversal Transformer ry
>> ・ry 曖昧な単語をより深く調べるように動的に動作を変更する事ができる
>> ・Transformerは翻訳以外の作業は不得意だが、Universal Transformerは様々な作業に応用できる
0274>>2702018/09/16(日) 21:31:48.49ID:m2szPimC?2BP(0)

>> 2.Transformerをより汎用的にしたUniversal Transformer
>>
>> 以下、ai.googleblog.comより「Moving Beyond Translation with the Universal Transformer」の意訳です。
>>
>> 昨年、我々は既存の機械翻訳や、その他の自然言語を扱う既存 ry よりも顕著な成功 ry 機械学習モデルであるTransformer ry
>>
>> Transformer以前のニューラルネットワークに基づく機械翻訳アプローチの大半は、文章の先頭から順番に処理をしていました。
>> これはRNN ( ry ) ry 、RNNは文章を先頭から順番に ry 、ある文を翻訳した結果を続く文を翻訳する際にインプットに利用 ry
>> 、前の段落の文脈を捉え ry 、 RNNは文書のような連続する処理( ry )において非常に強力ですが、 ry
>> 、長い文章ではより多くの処理ステップと時間 ry 、またそれらの繰り返し構造は人工知能を適切に学習 ry 困難
>>
>> ry 対照的に、Transformerでは全ての単語またはシンボルを並列に処理しながら、セルフアテンションメカニズムを使用して、
>> 離れた位置の文章から文脈を組み込む ry 。並行して全ての単語を処理しつつ、
>> 複数の処理ステップにわたって各単語を文中の他の離れた単語の解釈時に入力情報とし ry 速く訓練
>>
>> ry 。しかしながら、より小さく構造化された言語を理解する作業、またはもっとシンプルな文字列のコピー( ry ) ry
>> 、トランスフォーマはあまりうまく ry 。対照的に、Neural GPUやNeural Turing Machineなどの既存 ry
>> は前述のようなシンプルなタスクでは上手く ry が、翻訳のような大規模な言語理解タスクでは上手く動作しません。
>>
>> ry Transformerを、斬新で効率的なparallel-in-time recurrenceを使用し、
>> 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に拡張
>>
0275>>2702018/09/16(日) 21:34:08.86ID:m2szPimC?2BP(0)

>> 2.Transformerをより汎用的にしたUniversal Transformer
>>
>> 以下、ai.googleblog.comより「Moving Beyond Translation with the Universal Transformer」の意訳です。
>>
>> 昨年、我々は既存の機械翻訳や、その他の自然言語を扱う既存 ry よりも顕著な成功 ry 機械学習モデルであるTransformer ry
>>
>> Transformer以前のニューラルネットワークに基づく機械翻訳アプローチの大半は、文章の先頭から順番に処理をしていました。
>> これはRNN ( ry ) ry 、RNNは文章を先頭から順番に ry 、ある文を翻訳した結果を続く文を翻訳する際にインプットに利用 ry
>> 、前の段落の文脈を捉え ry 、 RNNは文書のような連続する処理( ry )において非常に強力ですが、 ry
>> 、長い文章ではより多くの処理ステップと時間 ry 、またそれらの繰り返し構造は人工知能を適切に学習 ry 困難
>>
>> ry 対照的に、Transformerでは全ての単語またはシンボルを並列に処理しながら、セルフアテンションメカニズムを使用して、
>> 離れた位置の文章から文脈を組み込む ry 。並行して全ての単語を処理しつつ、
>> 複数の処理ステップにわたって各単語を文中の他の離れた単語の解釈時に入力情報とし ry 速く訓練
>>
>> ry 。しかしながら、より小さく構造化された言語を理解する作業、またはもっとシンプルな文字列のコピー( ry ) ry
>> 、トランスフォーマはあまりうまく ry 。対照的に、Neural GPUやNeural Turing Machineなどの既存 ry
>> は前述のようなシンプルなタスクでは上手く ry が、翻訳のような大規模な言語理解タスクでは上手く動作しません。
>>
>> ry Transformerを、斬新で効率的なparallel-in-time recurrenceを使用し、
>> 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に拡張
>>
0276>>2702018/09/16(日) 21:34:53.21ID:m2szPimC?2BP(0)

>> ry 訓練速度を維持するために並列構造を構築、Transformerの異なる変換関数を
>> 複数の parallel-in-time recurrentな変換関数に置き換えました。(下図のように同じ変換関数が、
>> 複数の処理ステップにわたって並列に、全てのシンボルに適用され、各ステップの出力が次のステップの入力に
>>
>> 重要なことは、RNNがシンボルを順次処理するケースで、Universal Transformerは全てのシンボルを
>> (Transformerのように)同時に処理します。しかし同時にUniversal Transformerはセルフアテンションを使用して
>> 平行に複数回、再帰的に反復処理を行い、 ry 解釈を改善します。このparallel- in-time recurrence ry は、
>> RNNで使用されている順次処理する再帰的メカニズムよりも高速であり、 ry 標準的なフィードフォワードTransformerより強力
>>
>> Universal Transformerは、セルフアテンションを使用して異なる位置からの情報を結合し、反復遷移関数を適用することによって、
>> シーケンスの各位置について一連のベクトル表現(h1〜hmとして示される)を繰り返して品質を向上します。矢印は操作間の依存関係
>>
>> 各ステップでは、オリジナルのTransformerと同様に、セルフアテンションを使用して、各シンボル
>> (例えば、文中の単語)から他の全てのシンボルに情報が伝達 ry 、この変換 ry (すなわち反復段階の数)は、
>> ry ( ry 、固定数または入力長に設定 ry )、またはUniversal Transformer自体によって動的に決定
>>
>> 後者の機能を実現するために、各位置に適応計算メカニズム ry
>> 、あいまいなシンボルやより多くの計算を必要とするシンボルに、より多くの処理ステップを割り当
>>
>> ry bankは、「銀行」、「土手」、「堤防」、「岸辺」、「海浜」、「塚」
>> :
>> 例えば単語「bank」 ry 厳密にするためにより多くの計算ステップ ry 追加的な文脈情報を統合
>>
0277>>2702018/09/16(日) 21:36:28.00ID:m2szPimC?2BP(0)

>> ry 単一の関数を繰り返し適用する事が制限のように見えるかも ry
>> 、特に異なる機能に異なる関数を適用する標準のトランスフォーマーと比較した場合は。しかし、
>> 1つの関数を繰り返し適用する方法を学ぶことは、アプリケーションの数(処理ステップの数)が可変
>>
>> 、Universal T ry がより曖昧なシンボルに多くの計算 ry 以外に、モデルは、 ry 関数アプリケーションの数を増減するか、
>> トレーニング中に学習された他の特性に基づいて入力の任意の部分に改良を適用することがよくあります。
>> これにより、 ry 、入力のさまざまな部分に異なる変換 ry 効果的に学ぶことができ、理論的な意味でもより強力 ry
>> 。これは、標準のTransformerでは実行できない ry 。標準のTransformerでは学習済み変換ブロックが1回だけ
>>
>> ry 実証的なパフォーマンスにも気をつけています。 ry 文字列のコピーや逆順にソート、整数加算などを
>> TransformerやRNNよりはるかに上手に学ぶことができることを確認 ry 。さらに、多様な言語タスクを理解するために、
>> ry bAbI linguistic reasoning task とLAMBADA language modeling taskに挑戦し、最新のスコアを達成
>>
>> 、同じトレーニングデータで同じ方法で訓練された同じ数のパラメータを持つ従来のTransformerに対して、0.9 BLEUだけ翻訳品質を向上 ry
>> 、元のTransformerは昨年 ry 従来の機械翻訳モデルより2.0 BLEUのスコア改善 ry 、それに更に約50%の相対的な改善
>>
>> Universal T ry は、このように、「実用的なシーケンスモデル(機械翻訳などの大規模な言語理解モデル)」と
>> 「計算上ユニバーサルなモデル (Neural Turing MachineやNeural GPUなどの勾配降下法を使って
>> 任意のアルゴリズムを実行することができるモデル)」とのギャップを埋めます。
>>
0278>>2702018/09/16(日) 21:37:07.19ID:m2szPimC?2BP(0)

>> 私達は、最近のparallel-in-time sequence modelsを開発して計算量と再帰処理の深さを高める事、及び、
>> ここで紹介した基本的なUniversal Transformerにさらなる改良を加えてより強力でよりデータ効率の良い学習アルゴリズムを構築する事、
>> それらが、現在の最先端技術を超えた学習アルゴリズムの一般化に繋がる事に情熱を燃やしています。
>> ここで紹介する ry さらなる改良が、より多くの学習アルゴリズムを構築するのに役立つことを願っています ry
>> 、現在の最先端技術を超えて一般化されています。
>>
>> 、Universal Transformerの学習と評価に使用されるコードは、オープンソースとしてTensor2Tensorリポジトリ
>>
>> 謝辞
>> この研究は、Mostafa Dehghani、Stephan Gouws、Oriol Vinyals、Jakob Uszkoreit、および?ukaszKaiserによって行われました。
>> 実り多いコメントとインスピレーションのため、Ashish Vaswani、Douglas Eck、David Dohanに感謝します。
>> 3. ry 感想
>>
>> やっている事自体は人間が翻訳時に無意識にやっている事の真似で「曖昧な単語について前後の文脈を見て何度も意味を推測する。
>> 曖昧でない単語は特に注目せずにさっと翻訳する」だけの話なのですが、それを実現している所が凄いですね。
>>
>>「チューリング完全」 ry 、応用範囲が一気に広が
>> 4. ry まとめ
>>
>> 1)ai.googleblog.com
>> Moving Beyond Translation with the Universal Transformer
>>
>> 2)arxiv.org
>> Universal Transformers
>>
>> 3)github.com
>> universal_transformer.py
>>
>>
>>
>>
0280>>272-2762018/09/16(日) 21:39:28.50ID:m2szPimC?2BP(0)

>>> 183 名前:yamaguti E-mail:1427220599/490sage492 投稿日:2018/06/25(月) 02:58:02.57 ID:wuqwxjPG?2BP(0)
>> :
>>>>> 182 >>178-179 >>114 ( 一形態 : 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 )
>>>> 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 ? )
>>>>>> 178 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地
>>> ↓
>>> GQN : 現実 3D 空間対応基盤 (
>> :
>>
>>
>>> 、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
>>
>>
>>
0282>>272-2762018/09/16(日) 21:42:41.84ID:m2szPimC?2BP(0)

>>> 、Transformerでは全ての単語またはシンボルを並列に処理しながら、 ry 、離れた位置の文章から文脈を組み込む ry 。
>> ry 処理しつつ、複数の処理ステップにわたって各単語を文中の他の離れた単語の解釈時に入力情報とし ry 速く訓練
>> :
>>> ry Transformerを、斬新で効率的なparallel-in-time recurrenceを使用し、
>> 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に拡張
>>
>>
>>> 145 yamaguti~貸 171005 1350 Mw10xW3l? \>482 yamaguti~貸 170923 1906 gJe8GJca? \>182 yamaguti 180617 0148 GMgC8zpV?
>>> :
>>>> 631 yamaguti~貸 170925 0009 mWACkEZG?
>> :
>>>>>> 482 自然言語解釈
>>>>>>> 479 >>241 >255
>>>>> DeepMind 又カーネギーメロン大が最近達成した
>>>>> 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地の仕組を多重化すれば可能 ( 強力版弱い AI )
>>>>>
>>>>> 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 )
>> :
>>
>>> 178 yamaguti 180528 1227 x4HB0Rxw?
>>>>> 145 メタ
>>>>>> DeepMind 又カーネギーメロン大が最近達成した
>>>>>> 3D ゲーム環境内疑似コマンド限定接地の仕組を多重化すれば可能 ( 強力版弱い AI )
>>>>>>
>>>>>> 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 )
>> :
>>
0284>>280-2832018/09/16(日) 21:46:04.43ID:m2szPimC?2BP(0)

>>> 23 名前:yamaguti E-mail:1531923755sage330 投稿日:2018/07/29(日) 12:06:53.16 ID:xu0GwKe6?-2BP(0)
>>>> 310 yamaguti 180721 2201 1u89Awcb?
>>>>> 289 \>>Universal Transformersがタイムステップ+ポジションで位置情報変化
>>> :
>>>>> 405 オryー 180714 1249 D84wNS6G
>>>> :
>>>>> 言語の特徴量ベクトルにタイムステップとポジション(時間間隔と位置情報)を付加した上で \>> 1つ1つのシンボルではなく、全てのベクトルを再帰処理に回す手法
>>>>
>>>> 再帰効果 ( 上記文脈 ) エミュの究極 ( 完全汎用 AI/AL )
>>>>> 14
>>>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/152### HPKY gata Hannyou AI/AL \> 機械学習限定論ご遠慮下さ
>>
>>>>> 再帰効果 ( 上記文脈 ) エミュの究極 ( 完全汎用 AI/AL )
>> 補足
>> △ 言語の特徴量ベクトルにタイムステップとポジション(時間間隔と位置情報)を付加 ( 数理発想 )
>> ○ タイムステップとポジション ( 時間間隔と位置情報 ) に言語の特徴量ベクトル情報を割付け ( 非数理発想 哲学発想 )
:
0285>>2842018/09/24(月) 00:07:04.34ID:0hnbvbuq?2BP(0)

>>273-284 >>268-271
>68 yamaguti 180920 1033 EmLF0I+9?
> http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/273-284
>>273 >>270 180916 2130 m2szPimC?
>> :
>>>> dahara1 氏
>>>> Universal Transformerを用い ry
>>>> http://webbigdata.jp/ai/post-1575
>>>>>、ai.googleblog.comより「 ry the Universal Transformer」の意訳

Moving Beyond Translation with the Universal Transformer
http://ai.googleblog.com/2018/08/moving-beyond-translation-with.html

:
> >280 >>272-276 180916 2139 m2szPimC?
>>>> >183 名前:yamaguti E-mail:1427220599/490sage492 投稿日:2018/06/25(月) 02:58:02.57 ID:wuqwxjPG?2BP(0)
:
>>>>> 、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
> :
>
> >>67
>>>>>>>ry : HTM HPKY DSL HPKY-UniversalTransformer )
0286YAMAGUTIseisei2018/11/04(日) 21:03:02.30ID:p92jbM/P?2BP(0)

>489 俺は、素人だが。 181104 1916 aWKkvlhq
> >407
> なんか、やばいよね。
>
> 素数の解明によって、
> 円周率(π)も、ネイピア数(対数の底、e)も、光速(c)も、電気定数(ε)も、
>数式で表せるよう
>
>超光速の数式も表せるようになる。時間の逆行が可
>
>現在の物理法則が全てひっくり返る。元素周期も壊れ、中間元素の存在も証明される。もはや物質の規定がなくなっ
>
>異空間や他宇宙の存在が証明される(10次元のひも理論とつながってくる)。ワープ航法が数式で示さ
> 重力が解明され、素粒子の大統一理論が完成する。

>490 俺は、素人だが。 1104 1916 aWKkvlhq
> >407
>
>つまり、もはや世界は物質ではなく意識であることが証明
:

>>150 >>112-116
> 松尾先生 WBS 20160815 鏡像 レンダリング
>我々が世界があると思っているものは実は我々の脳が創り上げている

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/741
0287>>1842018/12/01(土) 23:23:51.03ID:pKy81yx+?2BP(0)

>>108 >>212 訂正
× フェイルレストランザクション
○ ペナルティ隠蔽余地トランザクション
0288YAMAGUTIseisei2018/12/17(月) 20:01:20.47ID:wTQbtxsi?2BP(0)

>723 ー 181211 2359 Pd+R48B6
> DNNの学習を成功:
>IBMの8ビットAIに向けた取り組み (1
> http://eetimes.jp/ee/spv/1812/11/news037.html
>IBMは、「8ビットの浮動小数 、深層学習モデルとデータセットのスペクトル精度を完全に維持した深層ニューラルネッ (DNN)のトレーニングを初めて成功させた」とするAIチップ
:

>>143
http://google.jp/search?q=kutaragi+jouhoukei+seigyokei

>694 ー 181211 1737 g7tutqJt
>:完全自動運 カギは「SoCの仮想化」、Armが 以内に新 - MONOist  
> http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/spv/1812/11/news043.html

>、CPUクラスタを複数に切り分ける仮想化技術「スプリット・ロック( )機能」 。
>、たくさんのアプリ を実装する自動運転車 。1つのSoC( )に安全要求レベルに差があるソフト 同時に実装 。用途の1つはHMI(ヒューマンマシンインタフェース)だ。
>RTOSによって動作するメーター表示と、Linuxなどで動作する車載情報機器を切り分け 、 、継続が必要な動作を維持 。
>ット・ロック機能の ( 拡大) 出典:Arm
>、ECU( )の統合 スプリット・ロック 重要 とデイ氏 。「 、安全要求レベル 混在 制御 。 。また、OSの中には必ずしも安全と言えないものもあるため、切り分け 重要だ」 。
> スプリット・ロック機能は、独立したCPUをさまざまなタスク できる スプリットモードと、ロック状態のCPUを生成する安全性の高いロックモード 。上位 ソフト は モード を認識する必要がなく、


>760 ー 181213 0128 lkivx+NO
>Intel、CPUやGPUを3次元積層する業界初の3Dパッケージング技術「Foveros
>ttp://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1158136.html##
:
>Intel、次世代CPUアーキテクチャ「Sunny Cove
>〜Willow Cove、Golden Coveと進化予定、Atomのロードマップも更新
>ttp://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1158093.html##
0289yamaguti2018/12/17(月) 20:02:28.21ID:wTQbtxsi?2BP(0)

>354 ー 181205 1635 apGRu5oh
:
> 2方式のスピン量子ビットを結合:
>の高精度制御と高速読み出しを両立
> http://eetimes.jp/ee/spv/1812/04/news014.html
>(理研)らの国際共同研究グループは、高精度制御に適した「スピン1/2量子ビット」と高速読み出 「ST量子ビット」 、両方式の互換性を確保 成功
>
>研究成果 、 課題 読み出し時間を従来の1000分の1に改善 可能
>
>  今回の研究成果は、理研創発物性科学研究センター量子機能システム研究グループの野入亮人特別研究員や中島峻研究員、
>樽茶清悟グループディレクター(東京大 院工学 教授)、量子システム理論研究チームのDaniel Loss( ) リーダー(バーゼル大学物理学科教授)、
>ルール大学ボーフム校のAndreas Wieck( )教授ら 共同研究
:
> 三重量子ドットの近くに 磁石を配置した。 磁場 、単一試料上で、2方式の量子ビット 。 、両 量子ビットは交換相互作用によって結合が可能となる。この結合はゲート電極 パルス電圧で高速に制御
0291オーバーテクナナシー2019/05/01(水) 20:42:14.49ID:T43aMYfX
若手研究者の9割「AIが人の知性を超す」
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/54682097.html

東工大教授「シンギュラリティは来ない」
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/51936692.html

ドワンゴ川上量生「シンギュラリティは現在進行形。人間は、人間が社会をコントロールしていると思っているが、ほとんどできない」
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/51931004.html

Facebook、AI同士が独自言語で会話を始めたため機能を緊急停止
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/51805555.html

脳科学者の茂木健一郎氏「AIは既に人間の脳の限界を超えている」
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/51425485.html

Google研究本部長「AIが人類を乗っ取ることはありません。あくまでも人間が使うツールなのです」
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/50936112.html

AIに人類が支配される、経済界が予測不能の世界「ターミネーター」議論始める
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/50018111.html

Google幹部「人工知能が人類を滅ぼすなんて懸念は何十年も先の話」
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/48675814.html

人工知能「Google DeepMind」の学習力が驚異的。シンギュラリティまであと少し
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/43098818.html

天才カーツワイルが語ったように「人間がコンピューターに打ち負かされる日」は来るのか?
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/42186474.html
0293オーバーテクナナシー2019/05/03(金) 02:24:15.51ID:lwDFy36y
【胸糞注意】日本人男性、スペインで噴水に突き落とされ笑い者にされる(犯人はリヴァプールサポのイギリス人達)
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/55245115.html

【悲報】ホリエモンロケット、強風でまた打ち上げ延期
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/55243125.html

ビジネスホテル「電気ケトルを調理に使う客が増えて困ってる」
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/55242590.html
0294YAMAGUTIseisei2019/08/17(土) 17:18:34.07ID:bzKFIC02
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
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/26-37#-52# _ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/69-81#67-89#
階層的時間的記憶理論 ( HTM )
_ttp://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
_ttp://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/539-676
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489740110/22-30
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/6-82
世界の構造を学習する事を新皮質内カラムが如何にして可能たらしめるかの理論
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1547171604/43-67# 投影 : 投射
なぜニューロンは何千ものシナプスを持っているのか、新皮質に於けるシーケンス記憶の理論
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564778477/19-27#-33
Smalltalkの背後にある設計原則
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1554363939/71-85#-88#+plan9+elis-tao+simpos-esp+amigaos/intent+hongmngos+spurs/cell+model1sega+tronchip+hpky-universaltransformer
dahara1 氏 : Universal Transformerを用いて翻訳を超える
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/273-285#1518883298/12-14# SLING
0295yamaguti2019/08/17(土) 17:23:57.24ID:bzKFIC02
ZettaScaler/PEZY-SCの紹介と今後の方向性 〜自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム発表資料
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/217-266
「健康医療分野のデータベースを用いた戦略研究」
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1519958054/60-78# PEZY
Subleq ベースのシンプルなマルチプロセッサコンピュータ
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1562240845/27-43#-50
E2ダイナミックマルチコアアーキテクチャにおける動的ベクトル化
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/217-216#272
面積の効率的な高ILP EDGEソフトプロセッサの実装に向けて
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/105-154
SSVEPマグニチュード変動の予測モデル : ブレインコンピュータインタフェースにおける連続制御への応用
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564044623/25-39
手術シミュレータ用臓器バリエーション 3D モデルライブラリ
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1564064841/5#+morikawa-sigehiro+PLAYSTATION3/Cell-NamerakaNettowaaku
好奇心に基づいた学習の大規模研究
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/155-202#-205
0296YAMAGUTIseisei2019/08/17(土) 17:25:00.82ID:bzKFIC02
完成済汎用 AI/AL
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/205-207# KanseiZumi HannyouAI/AL
汎用 AI/AL 設計例
_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1556696545/61-77# HannyouAI/AL SekkeiRei
電子頭脳設計概要
_ttp://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/478-509#742# DensiZunou SekkeiGaiyou

齊藤元章氏‐AGIチップ実現への Game Changer
_ttp://m.youtube.com/watch?v=l9OEV9dqYvM
0297YAMAGUTIseisei2019/10/21(月) 00:11:37.96ID:vDjC8bXW
>697 ー 191017 1558 XiCcLj2z
>「利益率最大の取引」を90% --東芝、金融取引マシンの実証機を開発
>_ttp://japan.cnet.com/article/35144013/
>東芝、ミリ秒オーダーで大規模な「組み合 最適化問題」を計算 技術を2019年中に適用実験 金融分野などに期待
>_ttp://www.itmedia.co.jp/news/articles/1909/13/news113.html
:

>948 ー 190615 0814 9sktmndW
> 東芝系社員、退職拒み単純作業 「追い出し部屋」と反発
>_ttp://www.asahi.com/articles/ASM6D4JSKM6DULFA011.html##
:

>946 ー 190615 0739 Cq0WtbUq
> 柔軟な思考をAIで 脳に近づけ実現
> 情報通信研究機構や東芝
>_ttp://r.nikkei.com/article/DGXMZO46108170U9A610C1TJM000
0298yamaguti2019/10/21(月) 00:12:09.78ID:vDjC8bXW
>7 yamaguti 191020 2243 5HKI3QqK
> >957 ー 191020 1540 DwxJj9eO
>>「超計算 人類の手中に」
>>
>>昨日の日経 トップ一面
>>_ttp://i.imgur.com/nezaN7J.jpg
>>_ttp://i.imgur.com/KybawPT.png
> :

 
>907 ー 191008 1923 WupT4Ud4
>東大、ペルチェ素子の10倍高効率な冷却素子を開発 [
>_ttp://leia.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1570526445/##

 
>72 ー 191010 1001 uWNNLhXI >73 ー 1010 1005 uWNNLhXI
>CPU「R●●●-V」の長 短 _ttp://gigazine.net/news/20191008-risc-v-new-blueprint/
:

>x86とArmの牙城陥落か、R●●●-V _ttp://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00065/00243/
:
0300オーバーテクナナシー2019/11/21(木) 18:03:30.98ID:PEIql8s+
ニュース

NTTとドコモ、AI技術をトヨタのコンセプトカー「LQ」に提供 対話AIの音声認識・行動先読みを支援
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1911/21/news110.html
AIは自分のことを説明できるのか? ──ユヴァル・ノア・ハラリ、フェイフェイ・リー公開インタヴュー(中篇)
http://wired.jp/membership/2019/11/21/will-artificial-intelligence/
AIは米国の高技能職に影響へ、金融も免れず−ブルッキングズ研究所
http://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2019-11-21/Q1AR21T1UM0W01
AI導入に遅れている日本企業の背景 「年功序列」にしがみつく人々
http://www.excite.co.jp/news/article/Itmedia_business_20191120051/
グーグル製AIチップを搭載したエッジ端末をエイスースが「後追い」で製品化した理由
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/03217/
LINE、AIが電話応対するサービスで実証実験 都内レストランの予約対応を自動化
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1911/20/news114.html
MIT、自動運転AIにわがまま運転見分ける能力を授ける。自己中ドライバーを早期警戒
http://japanese.engadget.com/2019/11/20/mit-ai/
AI技術を「特許出願」する理由、しない理由--求められる透明性
http://japan.cnet.com/article/35145457/
0301オーバーテクナナシー2019/11/21(木) 18:04:52.04ID:PEIql8s+
ニュース2

ソニーが新組織「Sony AI」を設立--人工知能の研究開発加速へ
http://japan.cnet.com/article/35145660/
400ものAIの活用事例が探せる検索プラットフォーム「e.g.」のOpen-β版がリリース
http://ainow.ai/2019/11/18/180936/
世界のAI市場を牽引!Googleの取り組みを詳説
http://ainow.ai/2019/11/20/180352/
人工知能が2019年センター試験の英語筆記本試験で185点を獲得
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1219388.html
2019年のAIを振り返るイベントを開催「AINOW編集長とAIドル候補生が語る AI界隈の事情 2019年総まとめ」
http://ainow.ai/2019/11/18/180949/
キホンから分かる製造業のAI事例 検査・検品に“AI研究員”も (1/4)
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1911/18/news029.html
0302オーバーテクナナシー2019/11/21(木) 18:05:40.32ID:PEIql8s+
5ch

【IT】自動運転タクシーの実用化に向け協業、KDDIら5社 20年夏に都内で実証実験
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1573711350/
【決済】Amazonが「Paidy翌月払い」対応。購入翌月にコンビニ・銀行払い
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1574324389/
【企業】ヤフーとLINE「統合検討は事実」 両社がコメント
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1573700049/
【IT】政府、PC1人1台めざす 経済対策で必要な予算
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1574149733/
【金融】みずほ銀行 ソフトバンクグループに3000億円規模の融資へ
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1574284149/
0303オーバーテクナナシー2019/11/22(金) 11:44:27.02ID:SlVBBcvs
ニュース

日本終焉レベルの大問題。iPS細胞10億円支援打ち切りという愚行
http://www.mag2.com/p/news/425347
ゲノム編集技術「CRISPR」による治療、人間の患者で成功例--血液疾患の症状が緩和
http://japan.cnet.com/article/35145731/
北京市公安局、クローン警察犬が初入隊
http://news.livedoor.com/article/detail/17416173/ 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:7bff9ed63942b4cd01610d20b2c06e65)
0304オーバーテクナナシー2019/11/22(金) 11:45:40.77ID:SlVBBcvs
5ch

【宇宙開発】「人類再び月へ」米計画に日本が協力…日本人飛行士の月面探査も視野に[11/18]
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1574071727/
【医療・財政】京大iPS細胞備蓄事業、国支援打ち切りか 年10億円[11/19]
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1574236820/
【20位】 スパコン「京」引退 多様な分野で成果、後継「富岳」へ
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1567255372/
【試験】空飛ぶタクシー、シンガポールで試験飛行 早ければ2年後の商用化も[10/22]
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1571840254/
0307オーバーテクナナシー2019/11/25(月) 13:32:13.85ID:ReGzeE34
ニュース

Yahoo! JAPANとLINEが統合、「GAFA危機」を克服できるか
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00086/00093/
アリババがGAFAを超え、世界最大の社会インフラになる可能性も
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00065/00260/
グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾンどれが好き? 単刀直入、GAFA主体のアンケート調査
http://news.yahoo.co.jp/byline/minamiryuta/20191125-00152032/
0308オーバーテクナナシー2019/11/25(月) 13:32:58.94ID:ReGzeE34
ニュース2

中国企業が運営するTikTokは、どこまで「自由なインターネット」を体現できるのか
http://wired.jp/2019/11/25/tiktok-under-scrutiny-china/
中国のテック大手が注力する「東南アジア」市場の巨大な可能性
http://forbesjapan.com/articles/detail/30842
中国の中年プログラマーはどこにいくのか--30代でリストラの動きも
http://japan.zdnet.com/article/35145805/
中国政府に翻弄される仮想通貨相場―習近平演説から1か月
http://crypto.watch.impress.co.jp/docs/news/1220442.html
0309オーバーテクナナシー2019/11/25(月) 13:33:32.76ID:ReGzeE34
ニュース3

弱すぎるAIオセロが人気 129万敗「気の毒に…」
http://www.asahi.com/articles/ASMCH61C7MCHUTIL04C.html
グーグル「Explainable AI」発表--機械学習モデルが結論を得るプロセスの透明性向上へ
http://japan.zdnet.com/article/35145777/
AIモデル構築/デジタル戦略立案のプロフェッショナルによるAI/機械学習・ブロックチェーンのビジネス活用の実際の現場を知る!セミナーを12/6に開催します!!
http://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000030309.html
AIがオレオレ詐欺を防ぐ 音声と画像を分析して判定 (1/2)
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1911/25/news050.html
「最近、知識のアップデートができてない」と思ったら読む記事
http://www.gizmodo.jp/2019/11/what-we-should-learn-for-2020-udemy.html
未来のUDトラックはICT、Iot、人工知能をフル活用! 202X年の市場投入を想定
http://carview.yahoo.co.jp/news/event/20191124-10468849-carview/
「ビジネスパーソンのための人工知能入門」
http://japan.cnet.com/release/30402946/
0311オーバーテクナナシー2019/11/25(月) 13:34:37.93ID:ReGzeE34
5ch

【決済】楽天ペイ 再び利用できず
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1574650804/
【IT】Googleが発音のチェックを行う音声認識サービスを開始
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1573807040/
【スパコン・スペック】スパコン「TOP500」、上位は変わらず「Green500」は「富岳」プロトタイプが首位[11/19]
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1574236295/
【医療・財政】京大iPS細胞備蓄事業、国支援打ち切りか 年10億円[11/19]
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1574236820/
【人物】9歳のローランくん、世界最年少で大学を卒業へ。「目標は、人間の寿命を延ばすこと」[11/15]
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1573968633/
【スペック】核融合科学研究所、NECのベクトルスパコン「SX-Aurora TSUBASA」を2020年6月に稼働開始[11/12]
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1573627212/
【スパコン】理研、創薬専用スパコン開発 「RISC-V」アーキテクチャ採用、10万原子の挙動再現[11/19]
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1574236973/
0312オーバーテクナナシー2019/12/03(火) 13:58:18.03ID:GOkxxk/z
分家スレ
0313オーバーテクナナシー2019/12/25(水) 02:45:00.33ID:0XydJcza
>>1が2014年から5年以上ゴミスレを建て続けた結果
0314オーバーテクナナシー2020/01/05(日) 11:33:38.98ID:4CHAuwRo
2013年からかもしれない?
0315オーバーテクナナシー2020/01/16(木) 11:30:36.63ID:GqId6OjT
>>314
8年前から変わらぬ
0316ウルトラスーパーハイパーシンポジウムスパーダモンバーストモードGX2020/01/17(金) 14:08:05.36ID:OLd3fgc/
寧ろ逆に第六天波旬に決定だよ
他に別に第六天波旬に限定だよ
例え仮に其れでも第六天波旬に指定だよ
特に第六天波旬に認定だよ
もしも第六天波旬に確定だよ
第六天波旬の勝ち
第六天波旬の勝利
第六天波旬の大勝利
第六天波旬の完全勝利
第六天波旬の圧勝、第六天波旬の楽勝、第六天波旬の戦勝、第六天波旬の制勝
第六天波旬の連勝、第六天波旬の優勝、第六天波旬の奇勝、第六天波旬の全勝、第六天波旬の完勝、第六天波旬の必勝
第六天波旬は強いよ、第六天波旬は強力だよ、第六天波旬は強大だよ、第六天波旬は強者だよ
第六天波旬は強靭だよ、第六天波旬は強烈だよ、第六天波旬は強豪だよ、第六天波旬は強剛だよ
https://i.imgur.com/XjqDfbi.jpg
https://i.imgur.com/8cVjRkU.jpg
https://i.imgur.com/UQfqffa.jpg
https://i.imgur.com/MoqA8W1.jpg
https://i.imgur.com/iABUCIC.jpg
https://i.imgur.com/i8UYTu8.jpg
https://i.imgur.com/KhxZKv0.jpg
https://i.imgur.com/5Zi4rpk.jpg
https://i.imgur.com/p3dY31E.jpg
https://i.imgur.com/qidVGOM.jpg
0318オーバーテクナナシー2020/05/07(木) 09:53:14.63ID:TLEcjXK6
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