0001オーバーテクナナシー
2017/12/30(土) 11:52:39.28ID:gOEuFdRe【前スレ】
人工知能で自我･魂は作れるか？２ＡＩ [無断転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1500306941/
人工知能で自我・魂は作れるか？その３
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【前スレ】
人工知能で自我･魂は作れるか？２ＡＩ [無断転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1500306941/
0002オーバーテクナナシー
2017/12/30(土) 12:06:46.05ID:VdkXAHD+0003オーバーテクナナシー
2017/12/30(土) 12:13:37.13ID:VdkXAHD+ID:gOEuFdRe
さんは立て逃げせずにスレ主として最後の1000レスまで責任とって下さいね。
よろしくお願いいたします。
0004オーバーテクナナシー
2018/05/17(木) 13:40:31.36ID:6koctVbj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』
U600P
0005オーバーテクナナシー
2018/05/20(日) 01:55:10.35ID:ViowkTec0006オーバーテクナナシー
2018/05/20(日) 04:08:28.47ID:ViowkTec黒➗白＝23％☺
0007オーバーテクナナシー
2018/07/19(木) 09:12:21.38ID:SMisF2cdhttp://gigazine.net/...-maps-brains-neuron/
http://gigazine.net/news/20180717-google-maps-brains-neuron/
High-precision automated reconstruction of neurons with flood-filling networks | Nature Methods
https://www.nature.com/articles/s41592-018-0049-4
Google AI Blog: Improving Connectomics by an Order of Magnitude
https://ai.googleblog.com/2018/07/improving-connectomics-by-order-of.html
Google researchers create AI that maps the brain’s neurons
https://venturebeat.com/2018/07/16/google-researchers-create-ai-that-maps-the-brains-neurons/
0008オーバーテクナナシー
2018/07/19(木) 09:19:17.39ID:SMisF2cd洪水充填ネットワークを用いたニューロンの高精度自動再構成
MichałJanuszewski、ヨルゲン・コーンフェルド、[...]
自然法 （2018） | 引用をダウンロードする
抽象
体積電子顕微鏡データから神経回路を再構築するには、それらの全ての神経突起を含む細胞全体を追跡する必要がある。
追跡のための自動化されたアプローチが開発されているが、それらの誤り率は高すぎるため、広範な人間の校正なしに信頼性の高い回路図を生成することはできない。
我々は洪水充填ネットワークを提示しています。
これは、以前のほとんどの努力と同様に、畳み込みニューラルネットワークを使用しますが、
個々のニューロンプロセスの反復最適化と拡張を可能にする反復経路を含みます。
我々は、ゼブラフィンチ脳の連続的なブロック - 顔電子顕微鏡によって得られたデータセットのニューロンを追跡するために、
洪水充填ネットワークを使用した。
我々の方法を用いて、我々は1.1mmの平均誤差のない神経突起の経路長を達成し、
97mmのパス長のテストセットでは4回の合併しか観察されなかった。
洪水充填ネットワークの性能は、このデータセットに適用された以前のアプローチよりも大幅に優れていましたが、計算コストは大幅に増加しました。
0009オーバーテクナナシー
2018/07/19(木) 09:27:54.63ID:SMisF2cd大きさの順にコネクトミックスを改善する
2018年7月16日（月曜日）
GoogleでConnectomicsのソフトウェアエンジニア、Michal Januszewski、Viren Jain、研究者、科学者、および司会者Connectomics
の分野は、脳の仕組みをよりよく理解するために、神経系に見られるニューロンネットワークの構造を包括的にマッピングすることを目指しています
働く このプロセスは、ナノメートルの分解能（典型的には電子顕微鏡を使用して）で3次元の脳組織を画像化し、
次いで得られた画像データを分析して脳の神経突起を追跡し、個々のシナプス接続。
イメージングの高分解能のために、立方ミリメートルの脳組織でも1,000テラバイト以上のデータを生成することができます。
これらの画像の構造が非常に微妙で複雑であるという事実と組み合わされると、
脳マッピングにおける主要なボトルネックは、データ自体の取得ではなく、
これらのデータの解釈を自動化しています。
洪水充満ネットワークを用いた3D画像セグメンテーション
大規模電子顕微鏡データにおける神経突起のトレースは、画像セグメンテーションの問題の一例です。
従来のアルゴリズムでは、エッジ検出器または機械学習分類器を使用して神経突起間の境界を見つけ、
境界線で区切られていない画像ピクセルを、流域またはグラフカットなどのアルゴリズムを使用してグループ化した。
2015年には、これらの2つのステップを統合したリカレントニューラルネットワークに基づく代替アプローチを試し始めました。
アルゴリズムは、特定のピクセル位置にシードされ、
次に、どのピクセルがシードと同じオブジェクトの一部であるかを予測する反復畳み込みニューラルネットワークを使用して、
領域を反復的に「塗りつぶす」。
2015年以来、我々は大規模なコネクトミックスのデータセットにこの新しいアプローチを適用し、
その正確さを厳密に定量化するために取り組んできました。
0010オーバーテクナナシー
2018/07/19(木) 09:35:21.21ID:SMisF2cd予想されるランレングスによる正確度の測定
マックスプランク研究所のパートナーと協力して、
次のことを測定する「期待ランレングス」（ERL）と呼ばれる指標を考案しました。
脳の3D画像内のランダムなニューロン内のランダムな点何らかの間違いをする前にニューロンをどれだけ追跡することができますか？
これは、この場合、時間の長さではなく、失敗の間隔の大きさを測定することを除いて、平均故障間隔メトリックの例です。
エンジニアにとって、ERLの魅力は、それが線形で物理的な経路の長さをアルゴリズムによって作られた個々の誤りの頻度と関連づけ、それが直接的に計算できることである。
生物学者にとって、ERLの特定の数値は生物学的に関連する量、
例えば、神経系の異なる部分におけるニューロンの平均経路長。
ソングバードConnectomics
私たちは、1万立方ミクロンの範囲内のニューロンのグラウンド・トゥルースセットに私たちの進捗状況を測定するために
ERLを使用キンカチョウ使用して、当社の協力者によって撮像された曲、
鳥の脳シリアルブロックフェイス走査電子顕微鏡を、我々のアプローチは非常に優れた性能を発揮することを発見しました
同じデータセットに適用された以前のディープ学習パイプラインよりも優れています。
我々は、ここに描かれているように、新しい洪水充填ネットワーク手法を使用して、
ゼブラフィンチの歌鳥の脳の小さな部分のすべてのニューロンをセグメント化しました
https://youtu.be/X4eVmSxTZ8Y
0011オーバーテクナナシー
2018/07/19(木) 09:37:10.67ID:SMisF2cdこれらの自動化された結果と、残りのエラーを修正するために必要な少人数の追加の人間の努力とを組み合わせることにより、
マックスプランク研究所の共同研究者は、今、ゼブラフィンチの鳥が歌を歌い、
テスト理論彼らが彼らの曲を学ぶ方法に関連しています。
次のステップ
我々は、マックスプランク研究所や他の場所でシナプス分解能のコネクトミックスを完全に自動化し、
進行中のコネクトミクスのプロジェクトに貢献することを目的として、コネクトミックス再構成技術を改良し続けます。
コネクトミクス技術の開発におけるより大きな研究コミュニティの支援を支援するために、TensorFlowコードを公開して、
洪水充填ネットワークのアプローチと、再構築結果を理解し改善するために開発した
3次元データセット用のWebGLビジュアライゼーションソフトウェア。
謝辞
私たちは、Tim Blakely、Peter Li、Larry Lindsey、Jeremy Maitin-Shepard、
Art Pope、Mike Tyka（Google）、Joergen Kornfeld、
Winfried Denk（Max Planck Institute）の功績を称賛したいと思います。
0012オーバーテクナナシー
2018/07/19(木) 09:51:14.48ID:SMisF2cdコネクトミックスと呼ばれる研究の分野である神経系における生物学的ネットワークの構造のマッピングは、計算集約的です。
人間の脳には約860億個のシナプスをネットワーク化したニューロンが含まれており、
1立方ミリメートルの組織を撮影すると1000テラバイト以上のデータを生成することができます。
（洪水充満ネットワークを持つニューロンの高精度自動再構成）では、
Googleの科学者が繰り返し学習するニューラルネットワークを実演しました。
手書きと音声認識 - コネクトミクス解析に合わせて作られています。
Googleの研究者はコネクトミックスに機械学習を初めて適用したわけではない -
3月に、Intel はマサチューセッツ工科大学のComputer Science and AI Laboratory と提携し、次世代の脳画像処理パイプラインを開発した。
しかし彼らは、彼らのモデルが、以前の深い学習技術に比べて
「大きさのオーダー」で精度を向上させると主張している。
研究者らは、神経突起の境界（ニューロン本体からの伸長）を特定するエッジ検出器アルゴリズム、
および反復的な畳み込みニューラルネットワーク（リカレントニューラルネットワークの
サブカテゴリ）を使用して、それらをグループ化し、ニューロン。
正確さを追跡するために、チームは、脳の3D画像内のランダムなニューロンを用いてランダムな点を与えて、
アルゴリズムを作成する前にニューロンをどの程度まで追跡できるかを測定した
「予想ランレングス」（ERL）間違い。
100万立方ミクロンのゼブラフィンチの脳スキャンで、
このモデルは以前のアルゴリズムよりもはるかに優れていたとチームは報告しています。
"これらの自動化された結果と、残りのエラーを修正するために必要な少人数の追加の人間の努力とを組み合わせることにより、
マックスプランク研究所の研究者は、
今、ゼブラフィンチ鳥がその歌を歌う方法彼らがどのように自分の曲を覚えているかに関連したテスト理論を学びました」と、
この論文のGoogleの研究者および主任著者であるViren JainとMichal Januszewski がブログ記事に書いています。
0013オーバーテクナナシー
2018/07/19(木) 09:57:10.38ID:SMisF2cdこの論文に加えて、チームはモデルのTensorFlowコードをGithubに公開し、
WebGL 3Dソフトウェアとともにデータセットを視覚化し、再構成結果を改善しました。
彼らは、シンプレックス解決プロセスを完全に自動化し、
「マックスプランク研究所と他の場所でプロジェクトに貢献する」という目的で、
今後このシステムを改良する予定です。
ーーーーーーーーーー
以上Google翻訳コピペ終わり。
0014オーバーテクナナシー
2018/07/20(金) 07:51:34.63ID:LrmE8c1xhttps://youtu.be/YWQnzylhgHc
これの延長に
人コネクトームの完全マップと
五感入力センサーと
全身筋肉アクチュエーターのアウトプットに繋いで
シミュレーションしたらどうなるのか？
プログラム不要で動作仕草振る舞いが再現されてしまったら、
意識や魂なんて存在しない妄想ということに？
0015オーバーテクナナシー
2018/07/20(金) 07:54:27.02ID:LrmE8c1x0172 オーバーテクナナシー 2018/07/20 07:24:25
>171
存在しないのではなく、言語体系の基に複雑、相互に絡まった特徴学習結果が
意識や魂となるっていう単純なお話でしょう
ただ旧来の定義のような崇高なものではなく、情報量によって定義されるっていうだけ
0016ウルトラスーパーハイパーキーバインドスパーダモンバーストモード
2018/07/27(金) 21:11:32.76ID:ONXltTjl寧ろ逆にザッソーモンを大切にするよ、他に別にザッソーモンを大事にするよ、例え仮に其れでもザッソーモンを重視するよ、特にザッソーモンを尊敬するよ、もしもザッソーモンを褒めるよ
十中八九ザッソーモンを希望するよ、森羅万象ザッソーモンを渇望するよ、無我夢中ザッソーモンを要望するよ、五里霧中ザッソーモンを切望するよ、天上天下ザッソーモンを熱望するよ、是非ともザッソーモンを祈願するよ
必ずザッソーモンは斬新奇抜だよ、絶対にザッソーモンは新機軸だよ、確実にザッソーモンは独創的だよ、十割ザッソーモンは個性的だよ、100%ザッソーモンは画期的だよ
当然ザッソーモンに決定だよ、絶対にザッソーモンに限定だよ、確実にザッソーモンに指定だよ、十割ザッソーモンに認定だよ、100%ザッソーモンに確定だよ
ザッソーモンは強いよ、ザッソーモンは強力だよ、ザッソーモンは強大だよ、ザッソーモンは強者だよ、ザッソーモンは強烈だよ、ザッソーモンは強靭だよ、ザッソーモンは強豪だよ、ザッソーモンは強剛だよ
ザッソーモンの勝ち、ザッソーモンの勝利、ザッソーモンの大勝利、ザッソーモンの完全勝利、ザッソーモンの圧勝、ザッソーモンの楽勝
ザッソーモンの連勝、ザッソーモンの優勝、ザッソーモンの戦勝、ザッソーモンの制勝
ザッソーモンの奇勝、ザッソーモンの必勝、ザッソーモンの全勝、ザッソーモンの完勝
0017オーバーテクナナシー
2018/07/31(火) 07:03:49.57ID:3B3vHek+大量のデータセットの処理をデータベースで行う
Linux 系のPostgreSQL
ストレージをインメモリへHDD からSSD
行単位処理を列単位処理化
GPUのベクトル並列演算を使う
ヘテロDB、GPU利用のDB高速化技術「PG-Strom」のサブスクリプション製品とアプライアンス製品を発表
EnterpriseZine編集部[著]
2018/04/18 16:00
https://enterprisezine.jp/article/detail/10638
■PG-Strom バージョン 2.0
「PG-Strom」は、最も広く使われているオープンソースのリレーショナルデータベースであるPostgreSQL向けに設計された拡張モジュールで、
SQLコマンドから自動生成したGPUプログラムを、GPUの持つ数千コアと広帯域メモリを用いて並列実行することで、
大量データの集計・解析処理を高速化するという。
中核機能の1つであるSSD-to-GPUダイレクトSQL実行は、
NVMe-SSD上のPostgreSQLデータブロックの内容をGPUへ直接ロードし、
データがホストシステムに到着するよりも先にGPUでSQLワークロードを実行する。
これにより、CPUが処理すべきデータ量を数百分の1以下に削減し、
I/O中心のワークロードである集計処理や全件探索といったワークロードを
効率的に実行することが可能となるという。
0018オーバーテクナナシー
2018/07/31(火) 07:10:29.49ID:3B3vHek+PG-Stromの提供する各種のアクセラレーション機能のプラットフォームとして、
最適なハードウェアを選定して予め動作検証を行い、
必要なソフトウェアが全てセットアップ済みとなっている
アプライアンス製品を同時にリリースする。
モデル名：HeteroServer GS120-P40
CPU：Intel Xeon Gold 6126T (12C, 2.6GHz)× 1
RAM：DDR4-2666 32GB × 6 (total 192GB)
GPU：NVIDIA TESLA P40 (3840C, 24GB) × 1
SSD：Intel SSD DC P4600 (2.0TB; HHHL)
HDD：2.0TB (SATA; 7.2krpm) × 6
その他：10Gb Ethernet × 2ports
0019オーバーテクナナシー
2018/08/09(木) 02:46:25.93ID:8WDwc3Sqhttps://www.wantedly.com/companies/wantedly/post_articles/129482
Google Cloud Next 2018でBigQuery MLが発表されました。
文字通り、「BigQuery + 機械学習(Machine Learning)」を実現するもののようです。
この記事ではBigQuery MLの紹介と、それを直接SQLでやったらどのくらい大変かを見てみます。
BigQueryとは？
BigQuery は、Google が提供するサーバーレスでスケーラビリティに優れた、
低コストのエンタープライズ向けデータ ウェアハウスです
とあるように、Googleのクラウドサービスの一つで、大規模なデータを貯めておくことができ、
大量のデータに対しても分散して高速なデータの取得が可能です。
また比較的安価な料金で利用することができます。
0020オーバーテクナナシー
2018/08/23(木) 22:05:22.10ID:TpzuwP6rNVIDIA Teslaスペック
https://qiita.com/yukoba/items/10d0ba3fb1d19a6ab6a5
Volta V100 > 512 core FP16→32 = 119 TFLOPS（全て行列積）
Pascal P40 > 3840 core INT8 = 47 TFLOPS
Maxwell M40 > 3072 core FP16 = 13 TFLOPS
Kepler K40 > 2880 core FP32 = 5 TFLOPS
Fermi M2090 > 512 core FP32 = 1TFLOPS
Tegra
Jetson Xavier >512 core INT8 = 20 TFLOPS
Huawei Kirin NPU >FP16 = 1.9 TFLOPS
Apple Neural Engine > 0.6 TFLOPS
PowerVR AX2185 (Android Neural Networks API 経由) > 4.1 TFLOPS
Intel Movidius > 1TFLOPS
MobileEye Q4 PMA (Programmable Macro Array) >372core 1 TFLOPS
Intel Nervana Lake Crest >12core 39 TFLOPS
Intel Xeon Phi 7295 > 72core FP32 = 14 TFLOPS
Intel Xeon Platinum 8180 Skylake > 28core FP32 = 5.7TFLOPS
Google Tensor Processing Unit 第2世代 > 32768 MAC数 bfloat16= 45 TFLOPS
Xilinx Virtex UltraScale+ VU9P > 6840 DSP INT8 = 21.3 TFLOPS
0021オーバーテクナナシー
2018/09/15(土) 00:35:40.01ID:vveZmaBg〜Pascal比で12倍の性能
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1142/896/amp.index.html
Tesla T4では、CUDAコア2,560個と、
1クロックで4×4行列の積和演算を行なうTensorコアを320個搭載。
FP16の掛け算はFP32に積算、INT8およびINT4の掛け算はINT32に積算される。
これによって最適な精度と性能が得られるという。
0022オーバーテクナナシー
2018/09/15(土) 06:59:00.55ID:4SqSO7l9https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/1143/278/amp.index.html
NVIDIAは、ハイブリッドレンダリングへの扉を開く新GPUアーキテクチャ「Turing(チューリング)」を市場に投入する。
NVIDIAはTuring世代で、
レイトレーシングをアクセラレートする「RTコア」と、
深層学習向けの「Tensorコア」を搭載した。
製造プロセス技術は12nmとなり、対応メモリはGDDR6となった。
Turingアーキテクチャの目玉は、レイトレーシングのアクセラレータである「RTコア(RT Core)」だ。
レイトレーシングでは、多くのオブジェクトと交差の判定を行なわなければならないため、計算量が膨大になる。
そこで、交差判定を減らす手法として
NVIDIAは階層型のバウンディングボリューム「BVH(Bounding Volume Hierarchy)」を使うトラバーサルを採用
Tensorコアは、これまでGPUコンピューティング向けのVoltaや、
車載向けのXavier(エグゼビア)にしか搭載されていなかった。
Turingは、グラフィックス向けGPUでは初めて深層学習用ユニットのTensorコアを搭載した。なぜ、NVIDIAは深層学習向けのTensorコアを、グラフィックス向けのGPUに搭載したのか。それは、Tensorコアによって、グラフィックス処理の高品質化を図ることができるからだという。
その一例としてNVIDIAが強調するのが、非常に高品質なアンチエイリアシングを実現する「DLSS (Deep Learning Super Sampling)」だ。MSAA x64よりも優れたAAを、より低い負荷で実現できるという。
0023オーバーテクナナシー
2018/09/15(土) 07:54:19.07ID:4SqSO7l9〜未来がわかる その時あなたは？〜
総合 9/15 21:00〜 放送
http://www6.nhk.or.jp/special/sp/detail/index.html?aid=20180915
0024オーバーテクナナシー
2018/09/26(水) 03:09:49.92ID:l4Zucgbo『BEATLESS Final Stage 』全4話スタート
MBS 毎日 (水)AM3:15-3:45
0025オーバーテクナナシー
2018/09/28(金) 20:59:02.14ID:SsdtrumZ超ゲノム入門 長寿、若返り・・生命の設計図解明の鍵はデジタル？
AIが？超人が誕生？最前線をざっくり理解
0026オーバーテクナナシー
2018/09/28(金) 21:10:21.39ID:SsdtrumZNHK総合 23:40-23:55 時論 消費増税へ１年
ABCテレビ 1:24-4:25 『朝まで生テレビ』
激論 安倍新政権の進路は？
0027オーバーテクナナシー
2018/09/28(金) 21:32:42.51ID:SsdtrumZ「不思議な図形で脳の謎に迫る！」
「錯覚図形」を人工知能で分析し、動く錯覚図形を再現、人工知能がひもとく脳科学の最前線に迫る。
0028オーバーテクナナシー
2018/09/29(土) 12:25:53.64ID:L5X4BQhM瑠璃さんとうとう朝生レギュラーになってしまったｗｗｗ
0029オーバーテクナナシー
2018/09/30(日) 00:18:57.32ID:gJzR+CEz朝生もいいけど、日本のジレンマでも感情的な部分を押さえて冷静で憧れますね。
今やってるジレンマは「世代論」も面白いんだけど出演なくて残念。
0030オーバーテクナナシー
2018/09/30(日) 01:11:56.79ID:gJzR+CEzブリコラージュ
在り合わせの知こそ最強の知性である。レビィ=ストロース
概念ではなく記号を使え
0031オーバーテクナナシー
2018/09/30(日) 01:24:31.04ID:gJzR+CEz思考実験「水槽の中の脳」
コンピュータが作った幻覚
今感じている感覚が、この現実が本物だと証明出来るか？
装置を壊せば？装置が壊れれば？
仮想現実VRマトリックスの中での生き方
0032オーバーテクナナシー
2018/09/30(日) 01:30:42.92ID:gJzR+CEz和辻哲郎
言葉の音と内容の結びつきは恣意的である
ソシュール
0033オーバーテクナナシー
2018/09/30(日) 02:43:14.23ID:gJzR+CEz0034オーバーテクナナシー
2018/09/30(日) 04:06:23.81ID:gJzR+CEz書評 ワイアード・ブックレヴュー 池田 純一
第5回
『サピエンス全史』に続く物語。
そして人類は「データの神」に駆逐される
ユヴァル・ノア・ハラリ『Homo Deus』
https://wired.jp/series/wired-book-review/05_homo-deus/
40カ国で刊行され世界的なベストセラーとなった『サピエンス全史』の著者、ユヴァル・ノア・ハラリの待望の新作『Homo Deus』（2018年9月邦訳版が刊行予定）。
『サピエンス全史』を引き継ぐ形で人類の未来を語る本書は、『シビル・ウォー/キャプテン・アメリカ』の「トリセツ」だった？
これはハラリの未来語りによってつくり上げられた、一種の「物語」でもあるのだ。
『シビル・ウォー/キャプテン・アメリカ』（以下『シビル・ウォー』）は、これもまた世界中でブロックバスターを出し続ける
マーベルヒーローの中で、アイアンマンとともにツートップを務める『キャプテン・アメリカ』シリーズの第三作。
「シビル・ウォー＝内戦」というように、マーベルヒーローたち（＝アベンジャーズ）の間での「仲間割れ」を扱った作品で、
昨年（2016年）の公開時には、スパイダーマンやアントマン、ブラックパンサーなど、その後の物語世界（＝マーベルユニバース）を広げる
新ヒーローの登場も含めて注目を集めた話題作だった。
0035オーバーテクナナシー
2018/10/01(月) 02:52:05.86ID:g03/Ah2q【ゲスト】基礎生物学研究所 神経生理学研究室准教授…渡辺英治さん
使ってるパソコンがゲーミングタイプで
デスクトップがUbntuだった感じだから、パイソンかな？
グラフィックボードは何だろう？
多分nVidiaでCUDAかな。
DeepLearningのAPIは何だろう？
Theano,Keras,TensolFlow?
『サイエンスZERO』 再放送 毎週土曜 午前11時
11/6(土)「不思議な図形で脳のナゾに迫る！」
0036オーバーテクナナシー
2018/10/01(月) 04:08:58.94ID:g03/Ah2q機械化で職業が奪われる話が
マイコンやRPAロボティクスプロセスオートメーションとの混同で混乱しています。
ロボットが人間の代わりに働くのはまだまだ先では無いのですか？
生命科学や医学からは全脳アーキテクチャで
情報科学や工学からはディープラーニングで
精神科学や哲学からはモチベーションやコミュニケーション力
等いろいろあってよくわからないですね
人工知能のアプローチについて分野別に整理して欲しいです。
哲学の思考実験「水槽の中の脳」と仮想VR、拡張AR,複合MR,代替SRで人工知能が組み合わされるとどうなるのか、
VR空間での二足歩行や命令の記号接地の話や
チャットBotがアニメ「シュタインズ・ゲート0」の記憶を移植させたアマデウスアプリケーションのように進化するのでしょうか？
線虫のコネクトームロボットが人間のコネクトームになるとどうなるのか？と哲学的ゾンビのクオリアやゲームAIの敵キャラクターの心や感情、意思の創発もよくわからないです。
経済的な道具の機械知能と哲学や科学の知的探究の人情知性について分かりやすい解説
が欲しいです。
0037オーバーテクナナシー
2018/10/03(水) 21:46:48.33ID:uHLgaHFzEテレ 10月4日（木）放送スタート 毎週木曜 午後10時 再放送毎週月曜 午前0時45分
https://www4.nhk.or.jp/aibeginner/
10月 4日木曜 午後10時00分〜 午後10時45分 再放送10月8日月曜 午前0時45分〜 午前1時30分
第1回「会話する」【ゲスト】作家…村田紗耶香,ロボット開発者…前田佐知夫,
フェイスブック人工知能研究所 所長…ヤン・ルカン,【解説】東京大学大学院 特任准教授…松尾豊,【司会】徳井義実,【声】茅原実里
10月11日 再10月15日
第2回「感じる」【ゲスト】元陸上競技選手…為末大,カリフォルニア大学バークレー校 教授…ケン・ゴールドバーグ,
中部大学工学部 准教授…山下隆義,ロボットエンジニア…石井孝佳,
10月18日 再10月22日
第3回「発想する」【ゲスト】映画監督…樋口真嗣,画家…小尾修,
10月25日 再10月29日
第4回「移動する」【ゲスト】元F1レーサー…片山右京,深層学習
エンジニア…奥田遼介,自動運転車開発部門シニアディレクター…ダニー・シェピーロ,
11月 1日 再11月5日
第5回「勝負する」【ゲスト】プロポーカー選手…木原直哉,人狼知能開発者・静岡大学准教授…狩野芳伸,
人狼知能開発者・東京大学准教授…鳥海不二夫,AIエンジニア…山本一成,水上直紀,
11月8日 再11月12日
第6回「お金を使う」【ゲスト】エコノミスト…上野泰也,
フィンテック有識者…瀧俊雄,SNS・AI景況感指数開発担当…山本裕樹,AI及びアルゴ導入担当…原田大資,
11月15日 再11月19日
第7回「恋愛する」【ゲスト】歌人…野口あや子,慶応大学理工学部准教授…満倉靖恵,
恋愛相談 AI開発者…中辻真,人工知能開発者／トロント大学教授…ジェフリー・ヒントン,
11月22日 再11月26日
第8回「診断する」【ゲスト】家庭医…岡田唯男,循環器内科医…小川晋平,
【VTR出演】東京大学医科学研究所 教授…宮野悟,東京大学医科学研究所附属病院…東條有伸
0038オーバーテクナナシー
2018/10/03(水) 22:01:39.14ID:uHLgaHFzhttp://beatless-anime.jp/news/detail_0912_1.php
■MBS
9月25日（火）27:00〜27:30 ：第21話放送
10月14日（日）26:15〜27:45 ：第22話〜第24話放送
■TOKYO MX
9月27日（木）22:00〜23:00 ：第21話〜第22話放送
9月28日（金）22:00〜23:00 ：第23話〜第24話放送
■AT-X
9月27日（木）21:00〜22:00 ：第21話〜第22話放送
（リピート放送 9月29日（土）13:00〜14:00、10月2日（火）29:00〜30:00）
9月28日（金）21:00〜22:00 ：第23話〜第24話放送
（リピート放送 10月1日（月）13:00〜14:00、10月3日（水）29:00〜30:00）
※放送日時変更の可能性があります。
0039オーバーテクナナシー
2018/10/05(金) 03:12:43.12ID:XylNxrsGおまえらがこのスレで立ち向かわなければいけないのは、それを作れるかという問題ではなく
自我、魂とは何かを定義すること、定義できないものは１００％作れない。
まず科学の基本すらわかってないようだな
0040オーバーテクナナシー
2018/10/05(金) 10:04:59.30ID:rGMaRK8d出来たものを検証してみようと思ったけれども
レベルが高過ぎて手におえず挫折し、
適当にニュースを見る程度でしょう。
前スレで
チャットBotの進化型の延長ではないかという一筋は提示してある。
東京ゲームショウにシュタインズ・ゲートのアマデウスくりすが出品されるとか？
プログラム開発でのデバッグの煩雑さから、ゲームAIは数年前は定義型が主流だったが、
最近は非定義型に成りつつある。
敵キャラクターの完全な反応を網羅することはもはや不可能になっているので、
環境と最低限の状況判断を基準にするしかないのでは無いのかと。
つまり目の前で動いている現象なり行動なりを観察した状態で判断するしかないだろうと思われ、
それが、プログラムルーチンなのか人間の記憶を移植したものか、
はたまた、本人のリモート制御かクラウドアプリなのかの違いは登場してみるまで分からないと思う。
フランス3Dソフト会社ダッソー・システムズと
京都府が先進まちづくり協定
ダッソー社は既にシンガポールと連携し、
3Dで都市を再現して交通防災等の課題に取り組んでいるので参考にする。
0042オーバーテクナナシー
2018/10/05(金) 10:27:45.50ID:rGMaRK8d#京都スマートシティエキスポ2018
0043人工知能AIルームエアコン今秋発売
2018/10/05(金) 10:34:41.53ID:rGMaRK8dダイキン工業「うるさら7シリーズ」
シャープ「プラズマクラスターXシリーズ」
パナソニック「エオリア」
人工知能とマイコンの違いを教えてくれ。
0044オーバーテクナナシー
2018/10/05(金) 11:06:16.91ID:rGMaRK8d大量のビッグデータは必要ないかもしれない。
64×64ピクセルで約８０万枚の画像でゲーミングPC程度で学習可能で錯覚を再現できること。
64×64ならIBMの「TrueNorth」を使えば最適化が可能かもしれない。１週間が１秒以下になる事を期待する。
2014年08月08日 12時00分
https://gigazine.net/news/20140808-ibm-brain-similar-processor-chip/
IBMが人間の脳と同じ構造を持つプロセッサーの開発に成功
https://i.gzn.jp/img/2014/08/08/ibm-brain-similar-processor-chip/03.jpg
https://i.gzn.jp/img/2014/08/08/ibm-brain-similar-processor-chip/02.png
Why IBM’s New Brainlike Chip May Be “Historic” | MIT Technology Review
http://www.technologyreview.com/news/529691/ibm-chip-processes-data-similar-to-the-way-your-brain-does/
IBM researchers make a chip full of artificial neurons | Ars Technica
http://arstechnica.com/science/2014/08/ibm-researchers-make-a-chip-full-of-artificial-neurons/
コーネル大学とIBMによって共同研究が進められ、Samsungが28nmプロセス技術を用いて作成したチップの構造を示す図がこちら。
チップには64×64個のプロセッサコアが配置されており、それぞれがネットワークで通信を行うように接続されています。
その構造は、数千億個とも言われる神経細胞どうしが「軸索」と「樹状突起」によるニューロンによって巨大な神経細胞ネットワークを構成している人間の脳に近いものとなっており、
従来のソフトウェアベースで再現されてきたものとは全く別のレベルで脳構造の再現が試みられています。
0045オーバーテクナナシー
2018/10/05(金) 16:40:10.61ID:joeQ3ugMhttps://ja.m.wikipedia.org/wiki/%E3%83%95%E3%83%AC%E3%83%BC%E3%83%A0%E5%95%8F%E9%A1%8C
フレーム問題が問題としているのは、考慮すべき空間が有限でない限り、
無限の可能性について考えざるを得ないという点である
（ただし、空間が有限でも、考慮すべき要素の組み合わせが爆発的に増加するので同じことである）。
自然界に発生した知性（人間の知性など）が、どのようにこのフレーム問題を解決しているかはまだ解明されていない。
人間は実際にはフレーム問題を解決できておらず、
フレーム問題にうまく対処しているかのように見えるだけだと唱える研究者もいる。
この場合、どのように振舞わせれば、そう見せかけられるのかが研究の主題となる。
このような、人工知能だけに限らず人間の知能にも起こり得るフレーム問題は、
ジョン・マッカーシーらの提案したフレーム問題と区別して一般化フレーム問題と呼ばれている。
フレーム問題は、知能を記号操作のルールに還元してトップ・ダウン式に定義することから生じると主張する研究者もいる。
そのような研究者は神経系を模倣したニューラルネットワークのような
記号操作的でない知能によってフレーム問題を解決できると考えている。
Prologなどの論理型プログラムにおいて、
否定（not）は、「知っていることだけが世界の全てである」とみなす、
「閉世界仮説」に従った動作をするのが普通である。
0046オーバーテクナナシー
2018/10/05(金) 16:59:06.61ID:joeQ3ugM＞オーバーテクナナシー 2018/10/05 08:15:18
＞フレーム問題って、言い換えれば「人間（あるいは機械）が
＞どれだけ上手く情報を取捨選択（注目と無視）出来るか」
＞というものに過ぎない
＞つまり
＞「不必要と考えられるもの」
＞「変わらないと考えられるもの」
＞「無視しても問題の起こらないもの」
＞にどれだけカテゴライズできるかが大切
0047オーバーテクナナシー
2018/10/06(土) 08:33:04.35ID:gH2V/Dh4公開
アメリカ合衆国2013年3月1日
日本 2013年3月22日
」
放送日時
2018年10月06日（土曜日）21:00〜
映画の３DCGはレンダリング後に声のアフレコだけれども、
リアルタイムで仮想空間ヴァーチャルリアリティーで動き出すと、
それは自我・魂を持つといえるだろうか？
0048オーバーテクナナシー
2018/10/06(土) 11:12:28.15ID:x792UIyfhttp://nhk2.5ch.net/test/read.cgi/liveetv/1538780245/
0049オーバーテクナナシー
2018/10/06(土) 14:22:31.57ID:4S0Af/P+0050オーバーテクナナシー
2018/10/06(土) 14:50:39.56ID:Js+749lchttp://rosie.5ch.net/test/read.cgi/liveplus/1538791456/l50
0051オーバーテクナナシー
2018/10/07(日) 04:56:08.06ID:GDZROdxZマイクロチューブル 微小管
フラクトライト 量子の光 魂の元
ソウルトランスレーター
ニーモニックビジュアル
フラクトライトアクセラレーター
アリスずアドベンチャーざアンダーグラウンド
0052オーバーテクナナシー
2018/10/07(日) 05:17:46.35ID:GDZROdxZクリプトン・フィーチャー(クリプトン構造体)10万3千冊 積層リカーシブ
ニューロエボリューション
0053オーバーテクナナシー
2018/10/07(日) 08:32:28.87ID:0AS81aca作ったとしてもできたかどうかは辞書に書いてある意味に合っているかどうかで
評価すると思う。
以下gooの辞書の引用
---------------------------------------------------------------------------------------
自我
１ 自分。自己。
２ 哲学で、知覚・思考・意志・行為などの自己同一的な主体として、他者や外界から区別して意識される自分。⇔非我。
３
㋐心理学で、行動や意識の主体。自我意識。
㋑精神分析で、イド・超自我を統制して現実への適応を行わせる精神の一側面。エゴ。
魂
１ こころ。精神。
「詩は我―を動せども」〈鴎外訳・即興詩人〉
２ 人の肉体に宿る精気。たましい。霊魂。特に陽のたましいをいう。→魄 (はく)
「―は善所におもむけども、魄は、修羅道に残ってしばし苦しみを受くるなり」〈謡・朝長〉
精気
１ 万物を生成するもとになるもの。万物の根源の気。「自然の精気」
２ 人の生命を活動させるもとになる力。精力。「精気を取り戻す」
0054オーバーテクナナシー
2018/10/08(月) 11:27:08.35ID:Vx7Yygjqさようでよかれども、
"プログラムでどう具現化するのか？"
というスレでありましょう。
＞知覚・思考・意志・行為
の4つがどれも難しい。
知覚とはクオリアの問題と感情
思考とは記号接地問題と創発
意思というオペレーションの問題と統合情報理論
行為にはフレーム問題と善悪判断の問題
が依然として立ちはだかってる
0055オーバーテクナナシー
2018/10/08(月) 12:20:35.35ID:Vx7Yygjq国語、社会、理科の暗記ものは文字認識と検索で多少どうにかなるとしても、
物理、数学の計算問題は文字認識に加えて数式認識と数式の組み立てはどうやってるの？
連立方程式を補助線引くだとか記入式だととんでもなくハードルが高いように思うのですが？
0056オーバーテクナナシー
2018/10/08(月) 14:50:39.24ID:91sDAD1Uディープラーニングでやっとモノや音声を認識して
それを単純な別のモジュールで処理できるようになったけど、
人間の扱う言葉の意味を理解するにはディープラーニングで認識した情報を意識のような更に単純なモジュールでない内部で仮想空間を作る必要があるという話があるみたいですね
今の大規模なシステムで数百のオブジェクトを認識できるとあるけど、
要するに認識できるインプット量が人間並みにないといけないと思うけど、あと10年くらいでディープラーニングでそんなに認識できるようになるのだろうか？
それとも2025年にブレインイニシアチブで出た成果を元にディープラーニングに替わる新しいアーキテクチャを開発して、2029年に間に合うのだろうか？
ディープラーニングは3,40年かかったらしいが
脳の細部のロジックはプログラムみたいにデジタルに全て置き換えられるとカーツワイルは言っているけど、ニューラルネットワークみたいに新たな数学的な概念に焼き直すのは時間かからないのかな
これができれば汎用AIで自動化も加速するとは思うけど
0057オーバーテクナナシー
2018/10/08(月) 17:36:26.98ID:rOEO8mb3何度めかのAIブームが来て、そのうちまた暗黒時代がくるよってだけだろ
別に悲観してるわけじゃなくて。
今だって根本的には同じ技術をハードの力でごり押ししてるだけ
それが証拠に質的変化があったのゲームだけ
0058オーバーテクナナシー
2018/10/09(火) 14:31:38.91ID:tR/lX6FE数年前であればレイトレースは100万円台のワークステーションでたった１枚の静止画をレンダリングするのに１週間や数ヶ月掛かっていたが、
ようやく家庭のパソコンでリアルタイムレイトレースが出来るようになる。
1秒間に何本のRay(光線)が計算可能かという
10GRays/s(100億本毎秒)
指標が標準化する。
また、チューリングコアやテンソルコアも機械学習に革命をもたらす。
階層型のバウンディングボリューム「BVH(Bounding Volume Hierarchy)」
は、
計算が必要なものと必要でないものを階層的に判別していくので
これが応用次第でフレーム問題における絞り込みに寄与するかもしれない。
0059オーバーテクナナシー
2018/10/09(火) 15:06:22.29ID:tR/lX6FEhttps://news.mynavi.jp/article/gtcjapan2017_v100-1/
マイナビニュース
命令アーキテクチャを全面的に一新したVolta
2017年12月に開催されたGTC Japan 2017において、NVIDIAのシニアデベロッパーテクノロジーエンジニアである成瀬彰氏が、
「VOLTA ARCHITECTURE DEEP DIVE」と題する講演を行った。
https://news.mynavi.jp/photo/article/gtcjapan2017_v100-1/images/006l.jpg
P100 GPUとV100 GPUの性能、諸元の比較。Tensorコアでのディープラーニング性能の改善が目立っている
GeForceRTX2080が10万円くらいで
TESLA V100が120万円くらい。
どっちも高いので手がでない。
0060オーバーテクナナシー
2018/10/09(火) 15:45:25.67ID:GxKyDynJ世間の乱れは言葉の乱れが始まりなり。
日本の言葉は清らかで神の言葉に一番近きもの。
汚き言葉は人を傷つけ、心を傷つけ、魂までも傷つける。
今この時、言霊を正せよ。正しき言霊なれば、たとえそれが厳しきことであっても、その中に優しき響きあり。
人に汚き言葉浴びせるなかれ。
たとえ軽きつもりでも、汚き言葉浴びせるは、我気づかぬうちに人を傷つけ、邪気呼び寄せる。
今、早急に言霊ただし、清き美しき言霊使うべし。
0061オーバーテクナナシー
2018/10/09(火) 16:56:06.22ID:jGQ+Enufレイトレーシングって、まだそんなに時間かかってたんだ
知らんやった
0062オーバーテクナナシー
2018/10/10(水) 12:21:43.72ID:1eG73TyS興奮してちょい大袈裟だったので訂正する
>58＞数年前↓
>58＞十数年前
日本HP、グラフィック用途のLinuxワークステーションを発表 2001年10月22日
http://ascii.jp/elem/000/000/326/326840/
hp Linux workstation x4000
Red Hat Linux 7.1
CPU……Xeon-2.0GHz×1
HDD……18GB
メモリ……256MB
グラフィックカード……ATI FireGL4
(2002年春以降NVIDIA Quadro2 Pro/MXRにも対応)
価格……103万8000円
Alias|Wavefront Maya 3.0 Avid Softimage|XSI 2.0 Nothing Real Shake
＞Linuxグラフィックワークステーションが可能になった大きな理由として、
＞プロセッサ性能の向上のほかに、XFree86 4.0.x以降、OpenGLのハードウェアレンダリングが可能になったことが大きいという。
＞それにより、Windowsワークステーションと遜色ない3Dグラフィック性能が得られるようになったという。
OpenGLのハードウェアレンダリングもまだ20年経ってない
具体的なレイトレースの時間短縮については調べられませんでしたが、同様な表現をされてる文章はいくつかありました。
http://www.mutyun.com/archives/47499.html
＞【激論】次世代機にレイトレースレンダリングは必要か？不要か？
＞レイトレースレンダリングというのは、光の反射まで計算に入れた物理的に完全なCGの表現で、
＞これが可能になるとCGの表現は現実と寸分違わなくなるまさに究極の技術
＞従来のラスタライズレンダリングは、レイトレーシングが出来ないために使われている擬似的なCG表現だったのである
＞レースゲーでよくある車に映り込む外の景色の表現は、実は外の景色が映ってるかのようにテクスチャを貼ってたりするだけなのだ
＞あまりに重い処理であるためにこれまでは映画製作の現場で数日かけて数十秒のカットシーンを作っていたが、
＞今回NVIDIAが発表したRTX2080tiではリアルタイムで簡単なレイトレースレンダリングが可能になるという
0063オーバーテクナナシー
2018/10/10(水) 12:35:30.40ID:1eG73TyS2018年6月13日 DC CAFE
世界最速のスパコン”Summit”が誕生 – 毎分15000リットルの水で冷却
ピーク性能200ペタフロップスのSummit
4,608個のサーバーに9,216個のIBM Power9プロセッサと27,648個のNvidia Volta GPUを搭載しており、
それらをNvidiaの次世代NVLinkが相互接続しています。
ノードはMellanoxのdual-rail EDR InfiniBand networkによって接続されていて、相互に毎秒200ギガビットを伝達します。
この2億ドルのスパコンは、9,250平方フィート（859平方メートル）の空間に収容され、冷却を保つために毎分4,000ガロンの水を必要とします。
また長さ185マイル長の光ファイバーケーブルを擁しています。
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