(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ 88
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2045年頃に人類は技術的特異点[Technological Singularity]を迎えると予測されている。
未来技術によって、どのような世界が構築されるのか？人類はどうなるのか？
などを様々な視点から網羅的に考察し意見交換する総合的なスレッド。
技術的特異点：収穫加速の法則とコンピュータの成長率に基づいて予測された、
生物的制約から開放された知能[機械ベース or 機械で拡張]が生み出す、
具体的予測の困難な時代が到来する起点。
収穫加速の法則：進歩のペースがどんどん早くなるという統計的法則。
ここでの進歩とは、技術的進歩だけでなく生物的進化、生化学的秩序形成も含む。
関連スレ[特化した話はこちらで]
(AI) 技術的特異点と政治・経済・社会 (BI)
https://goo.gl/riKAbq
(情報科学) 技術的特異点と科学・技術 (ナノテク)
https://goo.gl/RqNDAU
関連書籍・リンク・テンプレ集[必見]
https://goo.gl/Puha9e
※前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ 87
http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/ >>419
こんな例外的な人を持ち出されても困る。
拉致被害者の主流派は、救う会だもの。
お前の負け。 蓮池兄貴は、小林よしのりみたいな存在でね。
その他の拉致被害者家族にとっては変節した厄介者扱いなんだよ。 >>419
ワームビアは解放されたぞ？
残念ながら亡くなったけど。
軍事力の無い圧力なんて無意味なの。 >>422
どんどん入れておけ。
これから数ヵ月後にゃ皆痛い思いをするんだ。
ざまぁ。 >>416
対談の相手、森達也がそもそもパヨクだろう。
お察しですよ。 >>402
> 9条で守られてるのは自衛隊員を含む国民全員だろ
自衛隊員が９条のお蔭で戦地に出向かずに済んでいるという側面があるのは否定しないが
国民は９条で守られているわけではない
単に日本国民の生命財産を護るために武力による交戦を必要とする事態が幸いにも今まで発生しなかったというだけ
（それが発生しなかったことに関して９条は何の貢献もしていない）
> 憲法が作られた頃から自衛権は認められているわけだから
> 徹底的に自国を守れるように強化したら良いだけでしょ
現在の憲法は確かに我が国が自衛権を保有していることを否定していない（自衛権の放棄は憲法に記載されていない）
だが同時にあの憲法９条２項の「前項の目的を達するため」の後に読点「、」がある以上、この句は「陸海空軍その他の戦力」という
名詞句（体言）に係る連体句ではなく（もしも高校の国語のテストや大学入試でそんな読み方をすれば０点間違いなし）、
「（陸海空軍その他の戦力は、）これを保持しない」に係る連用句だとしか読めない（口語文法に従う限り）。
つまり「第１項という要件を満たすため、我が国はどんな軍隊も保有しない」としか読めないのだよ。これが日本語文である限り。
また第２項は上の直後に「国の交戦権は、これを認めない」とあるから、我が国は交戦権を放棄していることも明記されている。
つまり純粋な防衛活動（敵の軍隊が日本の領空や領土に侵略してきて我が国の国民を殺戮・凌辱していようとも）
我が国が交戦権を行使して戦闘し国民を護る活動を行うことは憲法が認めないということだ。
言い換えると現在の日本国憲法は、我が国の自衛権は認めるが自衛権を行使する手段として軍事力を使用することは
一切罷りならん、自衛権の行使は軍事力以外の手段（外交交渉とか非武装で国民が手を繋いで敵の前に立つとかの手段）で
行いなさい、と定めているわけだ。
こんな憲法９条で国民が護られてきたと思っているなら現実離れも良いところだね。
好きか嫌いかは別にして現実にはアメリカ組という世界最大最凶の８９３屋さんが後ろ盾だったから
我が国は何とかやってこれたのだよ。もちろん周囲を海で囲まれているという地理的条件も大きいが。 >>426
そうそう。
あと数ヶ月すれば
そういう現実を日本国民は思い知ることになる。
世論は短期間のうちにガラリと変わるからね。 軍隊は持つべきだけど、それによって拉致被害者が取り返せるとか甘っちょろいことは考えていない。
しっかりした軍隊を持つことによって外交オプションが全く違う。外交力を高めるために軍事力を持つべき。
それから軍事と同じぐらい重要になるのが宇宙開発。20年代にはもう月でのコロニー建設が始まる。
この宇宙大航海時代に乗り遅れたら二流国家に成り下がる。幸いコロニー建設に必要な溶岩チューブを日本が
見つけたから日本にアドバンテージがある。中国も月進出を目指して計画を立てている。これからは宇宙開発が
代理戦争のようになっていく。 >>423
あれが軍事力を背景とした結果の解放と呼ぶなら
まだ北朝鮮で拉致られた状態でも強く生きて欲しい
家族会のHPを読んでも・・・
http://www.sukuukai.jp/report/20160516/20160516_14.html
憲法９条も、「国権の発動たる戦争、武力による威嚇あるいは武力による行使」が禁止です。
北朝鮮にいる日本人を救出するために自衛隊を活用するということは、現憲法下でも禁止されていないんです。
9条が無ければできるではなく、そもそもやる気の問題だろと俺も同感
それに9条が無ければPKOなどで普通に人が死ぬようになる
そうすると、拉致問題が何人いるのか分からないが
素性の明らかな現役の自衛隊員が何人も死ぬわけでニュースとしては話題性がある
北以外の勢力に殺されるわけだから、国民の怒りの矛先は拉致問題から逸れる
アメリカ人も彼以外に拉致被害者がいるのは確かだけど
アメリカでは北朝鮮以外で大量の軍人が死んでるから話題にすらならない
日本も同じ事になる 次、宇宙の時代確実に来るよな
種子島宇宙センターが今よりもっと目立つ存在になりそうな気がする MIT、「呼吸型硫黄フロー電池」を開発 大容量化が容易でコストもリチウムイオン電池の1/5程度 [402859164]
http://leia.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1508732010/ >>426
欧米ではテロが頻発するようになってる
敵とはいえ人を殺しすぎて憎しみの連鎖を引き起こしてるように見える
それに日本が巻き込まれるのは困る
法律の解釈は必ずしも言葉通りではないよ
事実として日本は強力な自衛隊を保有できてるしロケットの実験や原発はその廃棄物であるPuを保有してる
また、文字通りの解釈が必要なら9条に限らず他の法律も矛盾だらけになってしまうにも関わらず他は改正すべきと言う議論が出ないね
また防衛省のHPを見ると分かるが今の状態で機能をしてる
http://www.mod.go.jp/j/approach/agenda/seisaku/kihon02.html
ただ、世界最強の軍隊であり核の傘に守られているってのは事実
本気で一緒に参戦すれば日本人もアメリカやイギリスのように多くの血を流すことが要求される
日本は日本らしい関わり方を考えるべきだろう >>428
まぁとにかく
生きている拉致被害者は全員取り返さないといかんね。
そのチャンスは数ヶ月以内に訪れる。
>>430
俺やアンタがガーガー言い合っても仕方ない。
結果は数ヵ月後にゃ分かるんだ。
あの国は謎だらけだから、腰を抜かすような事実が色々と判明するだろう。
目下、最大の脅威は日本国内でのテロな。
工作員に協力する在日は少なからず存在する。
誰が死ぬかは神のみぞ知る。 >>429
1kWhあたり20万円だと思ってたLiイオン電池が1万円と1/20になっててむしろそっちの件について驚いた
NaSなどと比べてどんな優位性があるんだろ？あと、実用化時期と寿命。
ソーラーパネルそのものは数年で元が取れるのに
電力が平準化できないから普及が遅れているというのは残念で仕方がないな 人工知能を使って脳のニューロンをマッピングする
https://www.simonsfoundation.org/2017/09/11/using-artificial-intelligence-to-map-the-brains-wiring/
※アレン脳科学研究所とIARPAの共同研究
※サイモンズ財団
莫大な資金の投入で、脳研究の進捗が速まっている。
汎用AIへのフィードバックが進むといいな。 >>381
投入されてないとでも思ってるんだ？
なんでなの？ >>436
前スレでBBB突破したって話あるから
急速に進むと思う >>439
ハードの進化はもう十分だと思うよ。
TPUを並列化したり、量子CPの開発に成功しても、処理速度が上がるだけで汎用AIの実現には繫がらない。
脳からフィードバックを得た新アルゴリズムの開発が鍵 ヒトコネクトームもヒトＤＮＡみたいに一気に解読が進まないものか ディープラーニングでNP問題とか学習させたらいい線いくんかね？
巡回セールスマン問題なんか相性よさそうだが。 ネズミはGoogle
分野によっては機関でバラツキあるでしょ とにかくヒト脳を早く全部解析して欲しい
後どのくらいかかるんだろうか
ヒトゲノムの時みたいに国際協力でできないもんだろうか 深圳の企業が開発したロボット駐車システムが南京で稼働。クルマを乗せたパレット(ロボット)がレーザー誘導により自走し適切な位置へ駐車。
一般的な地下駐車場には約4mの高さが必要なところ、このシステムでは約2mあればよく、スロープも不要なため建設コストも抑えられるのが特徴。
https://twitter.com/kerotto/status/922340993218703360
動画有り
中性子星合体からの光は偏りが小さかった 〜宇宙の金の生成現場であることを明るさの観測とは独立に示唆〜
http://www.tohoku.ac.jp/japanese/2017/10/press20171023-01.html
「もし金やプラチナなどの重い元素が作られていなければ、電子の散乱が卓越して偏りが検出されると予想されました」
日々進化する人工知能技術。子供のように言葉を学ぶAIロボット
http://karapaia.com/archives/52247421.html
遮光と眺望を両立する窓を実現：
調光範囲を自由に変えられる、新型調光ガラス
http://eetimes.jp/ee/spv/1710/20/news064.html
物質・材料研究機構（NIMS）は早稲田大学や多摩美術大学と共同で、グラデーション変化する調光ガラスを開発した。
「遮光」と「眺望」を両立できる窓を実現することができる。
明日です。よろしくお願いします。
【イベント】『強いAI・弱いAI 研究者に聞く人工知能の実像』刊行記念 人工知能はいつ強いAIになるのか？鳥海不二夫×三宅陽一郎 対談 | 代官山 T-SITE
http://real.tsite.jp/daikanyama/event/2017/10/aiai-ai.html
https://twitter.com/miyayou/status/922271339280347141
明日(10/24)は「量子アニーリングの研究開発最前線」と題する講演を行います。今日の講演とは異なる観点から。
量子アニーリング最新動向とビジネスの可能性
〜急発展する世界各地の応用事例とリクルートコミュニケーションズの挑戦〜
http://www.ssk21.co.jp/seminar/S_17303.html
https://twitter.com/tnksh/status/922307647067504641
ブロックチェーンが引き起こす、送電網の抜本的変革
https://www.technologyreview.jp/s/59084/how-blockchain-could-give-us-a-smarter-energy-grid/amp/ リアルタイム、全脳シナプスシミュレーションはいつだろうね。京が人の脳神経経路約1%の1秒のシミュレーションを40分（2400秒）かけてるから、スパコンは10年で100倍処理速度が向上するとして、エクサスケールの次あたりなら、2030年あたりか >>453
あんな代物がネズミの脳にもあるんだな。
精神をアップロードできる技術とか待ちきれんな。すごい時代を生きてる シンギュラリティサロン＃22 五十嵐 潤「京・ポスト京コンピュータによる脳の大規模シミュレーション：ペタスケールからエクサスケールへ」
http://singularity.jp/20170527_igarashi/
脳のシミュレーションに関してはここが詳しい ブロックチェーン上で、自己進化する深層NNモデルの進化の過程を記録して、タスク別の最進化モデルを世界中のユーザで共有する発想
https://qiita.com/HirofumiYashima/items/0ea491e451749a393ea8
「与えられたタスクを、よりよい精度で解決できる深層ニューラルネットワークモデルを完全自動で人間の手を介さないで、自己改良・自己進化を遂げていくタイプのアルゴリズム が、複数、提案されています」
金やプラチナ、やはり中性子星の衝突からできていた - 光の偏りからも解明
https://s.news.mynavi.jp/news/2017/10/23/150/?amp
東北大学は10月23日、中性子星合体から発生する光は偏りが小さいことを明らかにしたと発表した。
これにより、重元素が中性子合体によって作られているという結論の妥当性が高まるほか、今後同様の観測を行うことで、合体後の物質の形状や元素生成の進み方、量の解明などが進むと期待されるという。
同成果は、同大 学際科学フロンティア研究所の當真賢二 助教、イタリア国立天文台のStefano Covino氏、イギリスのレスター大学のKlaas Wiersema氏、中国の紫金山天文台のYi-ZhongFan氏らによるもの。 >>456
http://singularity.jp/20170527_igarashi/
しかし必要なデータの計測技術これは急速に発達しています。例えば遺伝子改変技術だとかコネクトームという
脳の配線を測定する技術が、2000年代になってから急速に発達し、次々にデータが出始めているのです。
頼もしいな >>459
脳を完璧にシミュレーションする場合、電位だけでなく神経細胞の代謝&成長まで計算しなくてはならない。
なかなか厄介だぞ >>457
凡用AIと言っても複数やり方があるんだな
多分ほぼ同時に複数の組織で凡用AIが登場すると思う
日本国内でもトヨタ、マツダ、日産、スバルと自動車産業があるように >>462
”はんよう”ね。
ぼんようじゃないよ！ ・Ｍemory
・Ｐredict
・Ｅmotion 考える脳、考えるコンピュータ読書メモ
http://kgbu.hateblo.jp/entry/2016/02/14/135053
＞（マウントキャッスルの前頭葉皮質均一性の原理によれば）予測はあらゆる認知レベルで起きる。単なる視覚や聴覚ではなく、思考も予測である。
＞p.118 サールの中国語の部屋が、次の単語を予測できるならば、知能がある、というのは示唆的 希望の党が与党とれなかった、ベーシックインカムこない 小池は頭おかしいから、議論もされずスルーで終わって良かったと思うぞ
真面目に議論されてやっぱダメでしたとなった場合、
日本は一度棄却されたまのが復活する事は不可能に近いからな ＞p.36 脳の働きの３つの要素
・時間的の概念
・感覚入力とは逆に流れる情報の大切さ。実際に視床から受け取る１０倍程度が新皮質からフィードバックされている
・生体としての脳の構造を説明できる機能モデルの必要性
単純なneural networkは隠れ層が１つで、時間の概念やフィードバックがなかった。（back propagationは学習の過程のみ）
そして、脳の６層構造とは似ていない。
自己連想記憶 ＞P126（別冊50）「脳と精神活動」
N.ゲシュヴィント
P138「人間の脳の障害」
S.S.ケティ
P148「脳を考える」
F.H.C.クリック
この最後のフランシス・クリックの論文で、「まだ何もわかっちゃいない」と闘争心をかきたてられたそうだ。ふーん ＞100ステップの法則
一秒間に脳で実行できるのは１００ステップ程度。これはいくら並列度が上がってもきつい。
結局は記憶が再生されるから、そして最適な選択と学習が並列に起こるから、これだけの複雑度とスピードが達成できる。 >>472
長文をあまり書かないでくれ。
要点をまとめて文をコンパクトにしろ。 感覚における予測の例
階段で足が空を掻く
音楽で次の拍を予測する（ビートを聞いてから応答するのではない）
視野の充填（みると予測するもので視野を埋めてしまう）
マスクすると美人に見える（理想的な補完がなされる）
ちらっと見かけただけの人は美人に見える
サッカードは次に重要なものをみるところに視線を飛ばす（目の次は鼻、そして口）それは見る対象によってサッカードのパターンが異なることも予想される。
絵画では、理想的な構図というのはサッカードを裏切らない。（マウントキャッスルの前頭葉皮質均一性の原理によれば）予測はあらゆる認知レベルで起きる。単なる視覚や聴覚ではなく、思考も予測である。
知能検査は予測の計測である
科学は仮説という予測に基づくものだ
>>473
要点を引用しているため、この中からさらに要点をまとめるというのは結構難しい。
それに、読み手が分かりにくくなってしまうのは本末転倒だ。
すまない。 >>474
訂正
サッカードを裏切らない。（マウントキャッスルの前頭葉皮質均一性の原理
の部分は、句読点で改行する。
＞行動と予測
行動が進化論的には重要であって、その後に新皮質がくる。だからvalue addであることは確か。
そして、豊かな感覚入力は、豊かな行動パターンと相補的な関係にある。 自己顕示欲丸出しネトウヨの９条オナニーがっつりとばしたらスッキリしたわ p.142 シーケンスを単なる１次元の数列ではなくて、可能性の集合の列、のように捉える。
HTMではこのsparse表現がキモだった。
シーケンスは毎度同じ順序とは限らないが、固まって起こることは予想できる。
目があれば、鼻、口、耳が、、と云う具合。
これがもっと高位、抽象的なレベルでも起きる。
単語＞論理とか、、
p.142 予測できる、、実在をリアルに感じる。
視線を変えたり、指でいじったりすることで、入力パターンを確実かつ予測通りに変えられる時、脳は因果関係を認識する。そしてそれは記憶され、次回の予測に使われる。 ＞確認テスト方法：
アルファベットを逆順に唱える
音楽を１小節飛ばして歌う
風呂から上がったあと、体を拭く順番
感覚はシーケンス、例えば触覚でも前後が切れてしまうと現在何を触っているかがわからなくなる。 ＞新皮質の学習方法
ヘッブの法則
＞これを単純なneural networkに適用するだけでもいろんなことができた。 ＞階層の頂上に位置する海馬
これってなんだろう？と思っていて、新皮質の最上位である、と考えて得心が行ったという。
感覚器と海馬の間の階層、シンプルなツリーと言うよりは混乱を極めたforestだということで、常に海馬に繋がろうとしている新規のシーケンス候補があるわけだ。
そして、海馬レベルで安定して予測されるようになると、海馬へは届かなくなる。
海馬だけ見ていれば、意識はだいたいわかる。とも言えるな。
海馬の特殊性。短期記憶。すぐに記憶できる。
そしてそれを下層の新皮質のトップレベルに返していく。
その予測にあるうちに、下層でシーケンスを構築できれば記憶に残り、そうでなければ新しい刺激で上書きされるか、減衰して消えてしまう。 これを最初辺りに貼るのを忘れていた。
＞p.81 普遍の表現(差分に対して安定な記憶表現と差分に敏感な部分)
新皮質の記憶の特性
・パターンの時系列を記憶する
・パターンを自己連想的に呼びもどす（どうやって「予測」するのか？
・普遍の表現で記憶する
・階層的に記憶する（安定度合いが異なる）
引用はこれで終わり。 京で人間の脳の１％のシミュレーションに４０分かかると言うことはリアルタイムシミュレーションには２ゼタ必要だ
何年頃に実用できるのだろうか？ http://www.joqr.co.jp/takeda_pod/
武田鉄矢今朝の三枚おろしでＡＩがネタになってた。
（あんま大したこと言ってないから忙しい人はスルー推奨ｗ） >>484
指数関数的に伸びるからあっという間だよ 機械学習を使うと量子状態トモグラフィの効率が上がるよという論文。機械学習が基礎物理の方へ入り込んできている。
Many-body quantum state tomography with neural networks
https://arxiv.org/abs/1703.05334
https://twitter.com/QuantumToy/status/922630825312530433 テスラ、自動車保険業界にも大変革
https://www.businessinsider.jp/post-106276
テスラは、オーナー専用の自動車保険「InsureMyTesla」を開始。自動運転車の安全性とEVのメンテナンスコストを踏まえ、従来の保険より安価。
現在、20カ国で展開。アメリカではリバティ・ミューチュアル（Liberty Mutual）と提携した。
自動運転テクノロジーによって車の安全性が向上すれば、自動車保険業界は大きな変革に迫られる。
自動運転が崩すクルマ業界「ピラミッド構造」
http://mw.nikkei.com/sp/#!/article/DGXMZO21066490T10C17A9000000/
NTT西、道路点検はAIで！自治体の負担を減らせるか
https://newswitch.jp/p/10796
【中国】北京市、年内にＥＶバス4500台を導入［運輸］
https://this.kiji.is/295244218514244705?c=113147194022725109
いすゞ、18年に小型EVトラック投入
航続距離100キロ、都市内輸送を想定
http://mw.nikkei.com/sp/#!/article/DGXMZO22591870T21C17A0TJ2000/
ブロックチェーンが教育を変え、学びは仮想通貨となる世界｜2016年米国最大の教育イベントからのレポート
http://virtualmoney.jp/I0001394
フィンテックという名で知られるように、ブロックチェーンは、金融の分野で非常に関心がもたれています。
しかし、ブロックチェーンの活用をここ見ているのは、金融だけではありません。
実は、その改ざんやシステムダウンに対する強さ、そしてコストの安さから、教育界でも注目を集めているのです。
世界初！自動運転レベル3がいよいよ登場、注目の"クルマ向けAI/IoT技術"とは？
http://journal.jp.fujitsu.com/2017/10/23/01/
EVが「脱石油」早めるか 普及に課題多く
http://mw.nikkei.com/sp/#!/article/DGXMZO22597340T21C17A0QM8000/ >>457
アラヤとAGI Innovationsはその図のどこら辺に位置するんですかね >>496
バブルなんですかね？
今回は違うと思うんですけど 小池が負けたことでBIを議論しようって政治家は2035年くらいまでは出てこないだろうね
元々政治家にメリットある話じゃないしBIをやろうとしたら国民からも支持されないって結果になった
当分はBIについて話す政治家でてこないだろう
やるとしたら2035年くらいにまたBIについて話す政治家がでてきて2040年頃にBI開始かな >>496
バブルはバブルだけど、冬が来る前に第4次人工知能ブームが来る気がする。
その時は全脳シミュレーションが完成した時だ。 >>496
バブルが弾ける前にまた新しいバブルが起きてそれがループしてる感じ 新井先生まだ斎藤さんのことディスってんのかｗ
「数学者→専業主婦→AI研究者」。私が研究で伝えたい“違和感”
https://newspicks.com/news/2560546/body/
＞2010年ごろからディープラーニングが脚光を浴び、AIを使えば世の中の多くの問題が解決できるような風潮になりましたよね。
ハードウェアが進化し、クラウドで大量のデータを扱えるようになった。
処理するソフトウェアも進化した。だからAIも進化し、エネルギー問題や食糧問題、ひいては高齢化社会など世の中が抱える社会課題を全部解決します、みたいな。
そしていずれは人類の知能を抜き、私たちはコンピューターに支配される。シンギュラリティや現在の仕事を失うことを本気で論じる人が目立つようになりました。
これは違和感ではなく数学者としての意見ですが、「そんな時代は来ない」と断言します。AIの仕組みを正しく理解していない人の幻想に過ぎません。 >>502
>AIがプロの棋士に勝ったことが騒がれていますが、あれも現在のルールでの話。将棋に新しいルールを加えたら、AIが人間に勝つことはしばらくできないでしょう。
これはもう話題として古いよね
ゼロさんはルールを入力してもらえば自分で成長するから >>502
まあここで語られてるシンギュラリティなんて宗教みたいなもんですわ
重要なのは計算量じゃなくて、何をどうやって計算するかって話だからな
そもそもシミュレーション科学が発展して分かってきたのは、空想的なテクノロジーの多くは採算の取れないものだってことだしな 新井先生は結局何が言いたいのか分からん。
「特異点なんかこないから量子コンピューターの開発も
脳のリバースエンジニアリングの研究も辞めてしまいなさい」って事？
テクノロジーは時間が続く限り進歩していくというのに。 >>503
俺も気になるけど、本人に直接投げかけてみたら良いんじゃない？
「また、多くの人がAIに過度な期待を寄せ、企業は多くのリソースをつぎ込み始めています。
このままの流れで進むとITがはやったときと同じように、きちんと理解せずに導入し失敗をする
プロジェクトが増え、日本経済は危機を迎えてしまう。」
実際日本の企業ってコスパではなく雰囲気で投資して偉いことになったし、こういった視点は重要だよな。
逆にあまり話題にはならないけど重要なところへは投資しないみたいなのも問題 >>505
地道に研究しなさいって事でしょ
ただこの人できないことを証明するために始めたのに
平均的な学生よりもかなり賢いソフトを作ってしまったしAIに多くの期待が寄せられる事になった気がする
一教科だけなら偏差値70以上もあったけど、8教科で偏差値57.1ってかなりすごいと思う
しかも予算が3000万円
下手したらマスコミがやる規格の方が資金規模大きそうだし
あと人員やら予算を2桁投入したらどうなるんだろ >>498
2020年にHTMのアルゴリズムが完成したら2025年にはシンギュラリティに到達すると論者は言う。
BIを2035年に議論してもぜんぜん間に合にあわないんちゃうの？ 新井紀子はＡＩ界の小池百合子。
引っ掻き回す事だけしか出来ない。 >>444
> ディープラーニングでNP問題とか学習させたらいい線いくんかね？
> 巡回セールスマン問題なんか相性よさそうだが。
その質問に対する答えは、NP（完全）問題に対してどういう解が欲しいかに依る。
巡回セールスマン問題のような最適化問題の多くはNP完全問題だが
そういう最適化問題に対して厳密な意味での正解、つまり本当の最適解を求めたいならば
ディープラーニングは全くと言っても過言でないほど役に立たない。
そうではなくて現実のセールスマンが客先を巡回する際は別に文字通りの最小コスト経路でなく
「そこそこ良い解」とか「常識的な解」つまり厳密には最適ではないかも知れないが
現実に使い物になる程度の解で良しとするのであれば、ディープラーニングのような帰納的（経験的）方法は確かに有効だろう。
だから同じ巡回セールスマン問題であっても、実際の営業マンの出張経路の立案ならば常識的に受け容れられる程度の最適度で良いので
ディープラーニングは有効（それ以前に従来も様々な路線検索サービスが既に同様の「最適」解の情報を提供している）であるが、
例えばデジタル通信での暗号化技術として素因数分解問題の代わりに巡回セールスマン問題を使った暗号（実際、そういう研究は
以前から成されている…実用化の有無に関しては私は知らない）の暗号破りのために巡回セールスマン問題を解かねばならないと
なると、厳密解（唯一つだけ存在する数学的な意味での解）以外は無意味なので、ディープラーニングは無力ということになる。 量子コンピューターが役に立つNP完全問題ってどれくらいあるん？
かなり限られた問題しか解けないなら、古典コンピュータが早くなる方がメリットあるんじゃね？ 量子コンピュータの開発って、シミュレーションという形でアルゴリズムといい、プラットフォームといい、肝心なCPU以外の周りからできるんだなw
以下参考〜
グーグル、量子コンピュータはまだ開発中だが、コンパイラは出来た
https://www.theregister.co.uk/2017/10/24/google_we_dont_have_a_quantum_computer_yet_but_we_have_a_compiler/
グーグルとライバルのレゲッティ・コンピーティングは共同で、材料科学及び成分科学分野における問題を量子サーキットへ変換し、全てのプラットフォームで実行できるプラットフォームを開発した
フェルミ粒子システムをシミュレートする量子アルゴリズムだという
実際には、量子コンピュータは完成していないので、シミュレーター用なのだが、グーグルは量子コンピュータでも利用できると考えている
化学の課題を走らせるには、化学及び、量子コンピーティング分野のかなり難解な知識を膨大に必要とするが、グーグルの開発経緯はこのことにあるとしている >>378
つまりシンギュラリティは来ないってことか？
このスレの馬鹿共はなぜかシンギュラリティを盲信している コンピュータに自我が芽生えて何もかもやってくれるなんて都合のいい事考えてる奴は少ないんじゃね？ 俺は2025年のシンギュラリティまで待てない。
来年までに来ないなら銀河連合に頼る。 >>513 訂正
量子サーキット⇨量子ゲート
成分科学⇨成分の科学
フェルミ粒子システム⇨フェルミ粒子 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
