人工知能で自我・魂は作れるか？その３

**オーバーテクナナシー** · 2017/12/30(土) 11:52:39.28

自由に語ろう

【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/

**オーバーテクナナシー** · 2018/07/19(木) 09:57:10.38

https://github.com/google/ffn/
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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/07/20(金) 07:51:34.63

線虫の脳神経回路をレゴのロボットに”移植”...プログラミング不要で制御に成功
https://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？

**オーバーテクナナシー** · 2018/07/20(金) 07:54:27.02

http://itest.5ch.net/rio2016/test/read.cgi/future/1531923755/171-172
0172 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

2018/07/27(金) 21:11:32.76

僕はザッソーモンが好きだよ、僕はザッソーモンが大好きだよ、僕はザッソーモンが御好みだよ、僕はザッソーモンを愛好するよ、僕はザッソーモンを有効するよ、僕はザッソーモンを嗜好するよ
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/07/31(火) 07:03:49.57

統計と機械学習の効率化の為のアプローチ
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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/07/31(火) 07:10:29.49

■PG-Stromの実行に最適なアプライアンスモデル

　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

**オーバーテクナナシー** · 2018/08/09(木) 02:46:25.93

「BigQuery ML」：SQLで機械学習
https://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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/08/23(木) 22:05:22.10

各社のメニーコア比較

NVIDIA 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

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/15(土) 00:35:40.01

NVIDIA、AI学習モデルの推論処理に特化した「Tesla T4」
～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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/15(土) 06:59:00.55

NVIDIAが次世代グラフィックスのために作ったGPU「GeForce RTX」ファミリー
https://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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/15(土) 07:54:19.07

NHKスペシャル　人工知能　『天使か悪魔か』 2018　
〜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

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/26(水) 03:09:49.92

BEATLESS #21
『BEATLESS Final Stage 』全4話スタート
MBS 毎日　(水)AM3:15-3:45

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/28(金) 20:59:02.14

NHK Eテレ　22:00-23:00 特集『人間ってナンだ？』
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/28(金) 21:10:21.39

BS11イレブン 23:00-23:30 『シュタインズ・ゲート0』(終)

NHK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？

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/28(金) 21:32:42.51

9/30(日)NHK　Eテレ　23:30-0:00　『サイエンスZERO』
「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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/29(土) 12:25:53.64

>>26
瑠璃さんとうとう朝生レギュラーになってしまったｗｗｗ

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/30(日) 00:18:57.32

美人で知的で花があっていいね。
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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/30(日) 01:11:56.79

世界の哲学者に人生相談
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/30(日) 01:24:31.04

人間が脳だけで生きられる装置
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/30(日) 01:30:42.92

己れ自身のペルソナ(仮面)において行動は彼が己れの成すべきものをなすのである
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/30(日) 02:43:14.23

PERSONA５(終)　次は　年末年始特番放送予定

**オーバーテクナナシー** · 2018/09/30(日) 04:06:23.81

『ホモデウス』
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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/01(月) 02:52:05.86

>>27
　【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！」

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/01(月) 04:08:58.94

最近AIやディープラーニングが賑やかですが、
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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/03(水) 21:46:48.33

『人間ってナンだ？超AI入門』人工知能=AIが社会を変える。その時人間は？
E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

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/03(水) 22:01:39.14

【「BEATLESS Final Stage」全4話　放送情報】
http://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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/05(金) 03:12:43.12

形あるものは作れる、定義できるものは結果が出せる、
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/05(金) 10:04:59.30

分からないものを定義できないなら、とりあえず作ってみて、
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。

◆0AUUu5c0mRZV · 2018/10/05(金) 10:25:13.16

ソリッドワークス等で知られる
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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/05(金) 10:27:45.50

>>41　名前欄に貼り付け間違い
#京都スマートシティエキスポ2018

**人工知能AIルームエアコン今秋発売** · 2018/10/05(金) 10:34:41.53

人工知能AIルームエアコン今秋発売

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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/05(金) 11:06:16.91

サイエンスZEROの錯覚図形のAI再現でわかったこと

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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/05(金) 16:40:10.61

https://ja.m.wikipedia.org/wiki/フレーム問題
https://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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/05(金) 16:59:06.61

http://itest.5ch.net/rio2016/test/read.cgi/future/1538193488/583
＞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

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/06(土) 08:33:04.35

土曜プレミアム・映画「ジャックと天空の巨人ワーナー・ブラザース

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？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/06(土) 11:12:28.15

NHK教育を見て56088倍賢く三連休
http://nhk2.5ch.net/test/read.cgi/liveetv/1538780245/

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/06(土) 14:22:31.57

NHKの民法化バライティ化

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/06(土) 14:50:39.56

【スマホ中継タワー】　４Gは70キロ毎、５Gは300メートル毎、街路樹切るな、オリンピックは廃止すべき
http://rosie.5ch.net/test/read.cgi/liveplus/1538791456/l50

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/07(日) 04:56:08.06

ソードアートオンライン　アリシゼーション

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

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/07(日) 05:17:46.35

眼差し(まなざし)光の軸アークライト
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　

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/07(日) 08:32:28.87

自我と魂の定義は辞書の定義ではだめなんだろうか。
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」

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/08(月) 11:27:08.35

>>53
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/08(月) 12:20:35.35

東ロボに詳しい人教えてです。
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？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/08(月) 14:50:39.24

汎用AIの話
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/08(月) 17:36:26.98

>>56
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/09(火) 14:31:38.91

この秋、新たに発売されたnVidiaのGeForceRTでゲーム世界やCG業界がまったく新しく生まれ変わる。
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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/09(火) 15:06:22.29

HPC(high performance computing)向けのTESLAシリーズもtensorコアで飛躍。
https://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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/09(火) 15:45:25.67

人よ。言葉を正せよ。
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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/09(火) 16:56:06.22

>>58
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 12:21:43.72

>>61
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

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 12:35:30.40

米国が世界一強力なスパコンSummitを発表 | Data Center Cafe
2018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。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 12:39:39.79

海外の最新IT事情- データセンター、セキュリティ、クラウド | Data Center Cafe
http://www.cafe-dc.com/other/201806-us-launches-worlds-most-powerful-supercomputer-summit-100245-article/
「本日Summitというスパコンを発表したことで、科学的イノベーションおよび技術開発における米国のリーダーシップが示されました。
エネルギー研究、科学的発見、経済競争力、そして国家安全保障の分野において、重大な影響を与えることになるでしょう」と
エネルギー省長官でP・ペリー氏が発表会で語りました。
「私はSummitのもつ可能性に本当にワクワクしています。なぜなら、Summitによって
アメリカが2021年までにエクサスケールのスパコンを調達するという目標に一歩近づくからです。
科学者たちの広範囲にわたる新しい課題への取り組みをSummitは支援し、発見を早め、イノベーションを奨励し、
そして何よりも米国民の利益になります」

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 12:49:48.02

120万円くらいのVoltaを27,648個？それだけでも300億円ってスゲー

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 13:13:30.63

【SIGGRAPH 2018】本格リアルタイムレイトレースでゲーミング体験は変わるのか!?
https://game.watch.impress.co.jp/docs/news/1138172.html
Nvidia“Turing”搭載プロ向けGPU製品「Quadro RTX」を発表
谷川ハジメ（トリニティゲームスタジオ）2018年8月15日 20:36
>コンピュータグラフィックスの学会に端を発する世界最大のCGの祭典「SIGGRAPH 2018」8月12日～16日開催
>会場：Vancouver Convention Centre

＞次世代アーキテクチャ“Turing”、しかも世界初のリアルタイムレイトレーシングGPU

「Quadro RTX」は演算性能、搭載メモリの異なる3製品がラインナップ
「RTX5000」 2,300ドル、
「RTX6000」 6,300ドル、
「RTX8000」10,000ドル、
https://game.watch.impress.co.jp/img/gmw/docs/1138/172/html/SIG2018NVIDIA_11_o.jpg.html
“Turing”CUDAコア4,608基で16TFLOPS+16TIPS、
Tensorコア576基で125TFLOPS(FP16)/250TOPS(INT8)/500TOPS(INT4)の演算性能を持つほか、
新たに追加されたレイトレース用RTコアが10Gレイ/秒のレイトレース性能を実現している。

ANNOUNCING QUADRO
WORLD'FIRST RAY TRACING GPU
RTX Family
Up to 10 Giga Rays/sec
Up to 16 TFLOPS +16 TIPS
Up to 500 Trillion Tensor Ops/sec
Up to 100 GB/sec with NVLink
>この「RTX 8000」を4基搭載するサーバ製品も合わせて発表されており、
>レイトレースでグローバルイルミネーション（GI）を行う最大96GBサイズまでのシーンなら、
>従来はレンダリングに数時間かかっていたものが、ものの数分で終了するという。
>ハリウッドプロダクションレベルの映像で“1日あたり7ショット”こなせるというが、
>そもそもシーンの条件によってレンダリング時間は大きく異なるほか、
>レイトレースで品質を上げる方向にも条件が変化するから、導入によってどの程度の高速化になるのか、ちょっと想像がつかない。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 13:24:22.88

ようやく、ハリウッドレベルの96GBサイズで“1日あたり7ショット”なんですな。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 13:58:36.08

Xilinx、CPU比で20倍/GPU比でも4倍高速なAI推論処理向けアクセラレータ
https://pc.watch.impress.co.jp/img/pcw/docs/1146/317/html/alveo.jpg.html
佐藤岳大2018年10月4日 15:17
データセンターおよびAI向けのアクセラレータカード「Alveo U200/U250」。8,995ドル。
機械学習のリアルタイム推論、ビデオプロセッシング、ゲノミクス、データ分析
をはじめとするデータセンターアプリケーション実行時に処理を高速化するためのアクセラレータ。

INT8の演算性能は、Alveo U200で18.6TOPS、Alveo U200で33.3TOPSを実現。
機械学習のリアルタイム推論において、Alveo U250のスループットはSkylake世代のXeon Platinumプロセッサの20倍、
NVIDIAのV100 GPUより4倍以上高速であるほか、データベース検索などのアプリケーションでは、CPU比で90倍高速であるとしている。

同社では同時に、業界初を謳う、ACAP(Adaptive Compute Acceleration Platform)の「Versal」も発表。
　Versal ACAPでは、スカラープロセッシングエンジンと適応型ハードウェアエンジン、インテリジェントエンジン、
最先端メモリとインターフェイス技術を組み合わせることで、
あらゆるアプリケーションで強力なヘテロジニアスアクセラレーションの実現を謳う。

まずはAI推論処理向けの「Versal AIコアシリーズ」、
より汎用処理向けの「Versalプライムシリーズ」が、2019年後半より市場提供が予定されている。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 14:25:03.48

>>66＞Nvidia　Quadro RTX8000“Turing”/250TOPS(INT8)の演算性能
>>68＞Xilinx　INT8の演算性能は、Alveo U200で18.6TOPS、Alveo U200で33.3TOPSを実現。

NVIDIAの“Volta”はINT32で14.90でINT8が無いにしても
Alveo U200が TESLA V100 GPUより4倍以上高速ってのがよくわからん。
Quadro の８分の一だし。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 15:01:40.21

>>69
INT32 vs INT8という単純な比較とか

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 15:12:49.24

調べたら違ってたかも
アクセラレーターっていうのはGPUの固定的な機能はないから、ローレイテンシーで4倍早いらしい
つまり、リヤルタイム機械学習でスループットがそれだけ優れているらしい
リヤルタイムじゃないベンチ比較じゃ

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 15:15:07.46

>>71
リヤルw➡リアル

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 15:25:46.45

リアルタイム機械学習とは、ラベリングしやすい事例だけその場で学習して、その他は後回しにするという意味らしい
クレジットカードの処理で、詐欺的取引があれば素早くラベリングしてそれを処理する
これで人間により詐欺事案は数時間で処理できるように、後回しの通常取引データは数日後に処理する
このようなリアルタイムの概念を機械学習で取り込んだものだと
うまく想像できないが

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 15:33:19.35

つまり、映像処理のようにデータをある程度まとめて並列的的に流すしかできないGPUに対して、アクセラレーターは映像処理にはない細かく保留したりコントロールできるように設定できるということでは

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 15:39:12.12

全てラベリングしたベンチマークは五分五分
リアルタイム機械では柔軟さにおいて、最終的に4倍も速く学習できましたということか

東京大学、機械学習を用いて0.5秒後の人間の動きをリアルタイムに推定する体動予測システム「Computational Foresight」を論文にて発表
https://shiropen.com/2017/11/17/29625

AIの模倣したジャンプの動きは、初速と方向をジャンプに勢いをつける動きとラベリングして予想したもの

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 15:41:33.98

>>75
学習ではなく推論

勉強になりました

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 15:59:25.45

Xilinx AlveoはFPGAという分類で、ASICやCPU、GPUとは違い論理部分を細かく好きに更新、設定できる
つまり、扱いは難しいけど学習に応じた最適なアクセラレーター・AIチップにカスタマイズできるということらしい
AIチップの上級者向けの製品という認識でいいかも

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 19:33:40.00

>>77
勉強になりました。ありがとうございます。
GPUが右脳的でFPGAって左脳的なのかな。

並列化アルゴリズムが違うのかも。
CUDAとOpenMPの違いかな？

ゲーム脳だったらDirectXやPhysXで3DmarkやFF14ベンチとかあるんだから、
ビットコインのOpenCLでのマイニングのハッシュレートとか、
CineBenchとかで比較して欲しいわ。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 22:06:54.89

Eテレ22:00- 又吉直樹ヘウレーカ
「僕たちの目はいつからついてるの？」目の起源

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/10(水) 22:43:19.04

サウジアラビア王立研究所　五條堀孝先生
遺伝子ちゃらんぽらん説
ウズベンモウソウ
アンドンクラゲ

植物シアノバクテリアの遺伝子が動物プランクトンへ
ウズベンモウソウからアンドンクラゲへ
捕食と共生、カンブリア大爆発、進化と多様性
カメラ眼、タコの目は水晶体のレンズが動く
鳥は赤、緑、青、紫
昆虫の複眼、紫外線、花の蜜ネクターガイド
動体視力の高さ

三つの目のなごり、脳の松果体、時間感覚

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/11(木) 02:46:33.73

>>75
>AIの模倣したジャンプの動きは、初速と方向をジャンプに勢いをつける動きと
>ラベリングして予想したもの
それ違う、×「予想」 →○「予測」
繋がりやら状況を観察して予測モデルを作ったその計算式による答えでしかない。

ＡＩが行うモデルは基本は観測による「性質解析」をして
そのデータから秩序モデルを求め、その抽象アルゴリズムの解でしかない。
予想というのは擬人化したＡＩちゃんが自我と心をもって自分の希望を含めた願いを
思い具現化するものな。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/11(木) 02:56:48.34

>>69
INT128とかINT64があったとして例えINT128からINT8にしても
16倍の性能が得られそして精度は10％程度しか落ちない

TensorコアならINT4とか INT1とか極端なモデルも考えられる。
実際神経のそれはニューロンが興奮した(あるいは発火した)を示せれば作れるわけで
"発火 or 非発火"で 1ビットでも足りる。
ビット数を減らせば同じ回路数での同時に演算できる行列演算（テンソル計算）の性能が増えるってこと。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/11(木) 05:50:42.20

>>81
なるほど、専門の人には負けるよ

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/13(土) 20:28:30.25

10/13((土))21:00- NHKスペシャル
『AIに聞いてみた』どうすんのよ！？ニッポン　第３回
マツコデラックスと有働由美子が人工知能AIと大問題「健康問題」に挑む。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/13(土) 20:34:09.94

10/13((土))21:00- NHKBSプレミアム
スーパープレミアム『マリオ～AIのゆくえ～』

近未来の東京を舞台にAI人間となって生まれ変わった男と、いじめで自殺を考える少年との友情物語。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/13(土) 20:54:00.22

10/13(土)23:30-24:00 BSアニマックス
『無料　ゲーム★アニマックス　♯163』

10/14(日)0:00-0:30 BSイレブン
『ソードアートオンライン　アリシゼーション』第２話　「悪魔の樹」

【「BEATLESS Final Stage」全4話　放送情報】
http://beatless-anim...ws/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

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/13(土) 22:41:16.27

10/13((土))22:30- NHKBSプレミアム
『フランケンシュタインの誘惑』科学史　闇の事件簿
「超人類　人か？機械か？」

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/14(日) 13:51:40.18

10/14(日)23:30-00:00 NHK Eテレ　『サイエンスZERO』
美少女CGが手話を会得　AI編集の実力

10/15(月)0:00-0:45 『地球ドラマチック(再)犬vs猫対決 2』
ネコの愛情ホルモン！感情を理解するイヌ！

10/15(月)0:45-1:32『超AI入門(再)人間ってナンだ？』機械も感じる？

10/15(月)2:15-3:45 MBS『BEATLESS Final Stage』
全4話中残り3話をまとめて　第22話〜第24話放送

世界バレー女子の試合次第で繰り下げ可能性あり

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/14(日) 14:06:51.38

>>85
スーパープレミアム『マリオ〜AIのゆくえ〜』

これ、ドラマ仕立てで分かりやすく懸念材料がちりばめてあって、なかなか面白かったです。
続編映画とかDVDで出ないかな？

>>87
『フランケンシュタインの誘惑』科学史　闇の事件簿

のサイバネティクス・オーガニック=サイボーグの父とも言うべきモシャーって人凄いね。
人間の拡張ってトランスヒューマニズムだし。

もし生きてらボストンダイナミクスのロボット見て対抗心燃やすだろうな。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/14(日) 14:30:15.45

>>82
INTて整数型か？の1や4て意味あるんかな？逆に遅くなりそう。
倍精度より単精度が遅いみたいな？

コンピューターでも計算が狂う？より
ttp://izumi-math.jp/sanae/inf_box/flow/flow.htm

＞単精度は4バイト(32ビット)で、
＞倍精度は8バイト(64ビット)で一つの数値を表します。
＞単精度では、全体の符号が１ビット/仮数部が24ビット/指数部が7ビットで表現されます。＞仮数部の精度は10進数で6桁しかありません＞一方、倍精度では仮数部52ビット/指数部が11ビットとなり、精度は15桁に上がります。

>>82＞実際神経のそれはニューロン～"発火 or 非発火"で 1ビットでも足りる。

ディープラーニングって0から1の間の確率に落とし込むんじゃないの？

論理だけならブーリアン型で良いってこと？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/14(日) 14:57:59.40

バディドッグ 4 （ビッグコミックス）発売中！
細野不二彦

商品情報
発売日:2018年09月28日頃
著者／編集:細野不二彦
レーベル:ビッグコミックス
出版社:小学館
発行形態:コミック
ページ数:208p
ISBN:9784098600700
内容（出版社より）
バディドッグ派遣事業、スタートなるか！？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/14(日) 17:14:19.04

>>44
サイエンスZEROに映ってたのはどーみても
ゲーミングPCタイプだった。
デスクトップ画面は無料のOS Ubntu14か16
ソフトウェアはCUDAとPython

藤田一弥『実装ディープラーニング』
を参考にすると、
Windows10Proが動作するスペック
マザー￥10,000
コアi7 　\7,000
メモリ16GB　\2,2000
グラボGTX1080　\80,000
HDDが2T \20,000
1200W電源　\20,000
筐体　\20,000

くらいでも20万円で作れそうだよ。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/14(日) 17:19:23.25

>>90
横だけど、一つの細胞がどうなってるかを表すために必要なデータの大きさなのでは。
INT4だと4x8bit=32bitで一つの細胞を表すとか。
一回計算する時間が変わらないとすると、一つの細胞をINT4で表していると
一回計算して一つの細胞しか計算できないけど、一つの細胞を1bitで表していると
一回で32個の細胞を計算できるみたいな。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/14(日) 18:04:23.35

>>93
ちゃんとあるんですかね？使われてるのかな？
SAPと関連業務の用語集に関するページ。
http://www.sapfan.jp/term015.html
＞自分のためのメモ的なものですので、参考にしていただくのは自由ですが、
＞内容に責任は持てませんので御了承ください。
用語集／INT4
-2177483647～2177483647までの4バイト整数。最大10桁。

用語集／INT2
-32767～32767までの2バイト整数。最大5桁。

用語集／INT1
0～255までの1バイト整数。最大3桁。

【前スレ】の重みパラメータだと１０桁あればこと足りるってこと？
人工知能で自我･魂は作れるか？２ＡＩ [無断転載禁止]©2ch.net
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1500306941/727
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1500306941/586
>586で紹介したQiitaの手書き数字認識のnet_params.js　←学習済みパラメータデータ配列の一例を抜粋するとこんなんやで
net_params = {
"w1":[[-0.00741249,-0.00790439,-0.013075,0.0185257,-0.00153461,-0.00876485,-0.0292946,-0.0210186,-0.0149041,
-0.00563215,-0.00669386,-0.0953202,0.0230295,0.00116916,0.0422731,0.00876646,0.0278336,-0.0357516,0.014931,
-0.00776699,0.0100918,-0.0381134,-0.0302279,-0.00554773,0.063695,0.0315716,0.0631695,0.0197872,-0.0433127,-0.013501],
[・・・],
小数は整数に含まれませんが・・整数に直してから計算してまた少数に戻すのか？さっぱりわからん・
これを最大10桁のまま計算だったら早いのか？重みが消えてしまいませんか？勾配喪失？

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/14(日) 18:13:46.78

>>94
単精度演算だったら聞いたことあるし使われてるのでは。
1bitで神経細胞がどうなってるか表せないんじゃないかと思う。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/14(日) 18:30:20.48

>>95
機械学習の隠れ層のパラメータは神経細胞を模倣しているとはいえ10桁の少数はいるでしょ？

>>44のチップはかなり複雑です。
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

シナプスとニューロンとコミュニケーションを合わせて一つの細胞だから。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/14(日) 23:40:11.70

10/14(日)23:30-00:00 NHK Eテレ　『サイエンスZERO』
美少女CGが手話を会得　AI編集の実力

SAYAの手話CGがすごい。微妙な調整が大変だけど、最初の一歩

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/15(月) 12:16:11.35

>>97

http://i.imgur.com/Zgcb1il.jpg

こっちのがリアルだしエロいぞ

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/16(火) 12:12:35.27

エロさも技術力向上には必要だと思うけれども、日本はどうして投資が進まず個人レベルなのだろうか？

日本のCGキャラ
Saya: An extremely realistic CGI character
https://youtu.be/iAJgZyrTeRU
CGI is getting better and better!

海外のCGキャラ
Unreal Engine 4 - (2018) - Ridiculous Realistic Looking Characters!
https://youtu.be/Vh9msqaoJZw
2018, so a new year for Unreal Engine 4 technology to shine!
A few days ago, GDC 2018 showed us how great the future of Unreal Engine 4 can look.
Especially characters can look better then ever!

世界のロボットキャラ
あなたが見なければならない信じられないほどの生き生きとしたヒューマノイドロボット8
https://youtu.be/dIuL4D00uOY
8:ASUNA
7:HAN
6:ACTROID
5:SOFIA
4:ERICA
3:GEMINOID DK
2:Kodomoroid and Otonaroid
1:JIA JIA

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/16(火) 12:48:20.95

SENSORS「ロボットと表現について」ERICA×小川浩平×落合陽一×齋藤精一が白熱議論（ロボットと表現 1/4）
https://youtu.be/jOiP2gWuhcE
今回、SENSORSが注目したテーマは「近未来ロボット」。
日テレ新人アナウンサーのアオイエリカ（AOI ERICA）、
大阪大学小川氏を交え、MC陣と白熱の議論を展開。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/16(火) 21:13:52.10

劇場版SAO公開記念して2017年2月15日に行われた、「AR LIVE Technotopia SAO × “Wizard” Yoichi Ochiai」のイベント映像。
落合陽一×映画監督・伊藤智彦トークショーのほか、ARアイドル・ユナの特別ライブも必見。
https://youtu.be/XBUTKEKoJew
アニプレックス

2017/02/17 に公開

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/17(水) 10:21:57.77

「深層学習の現状は、1998年のインターネットに近い」：
「インターネット」で勝てなかった日本が、「深層学習」で勝つには
http://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1810/17/news012.html

NVIDIAが開催した「GTC Japan 2018」で、
東京大学特任准教授、日本ディープラーニング協会理事長の松尾豊氏が登壇。
深層学習の原理や、深層学習に関する研究の現状について説明し、
今後、実社会で深層学習がどう扱われていくのか、持論を展開した。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/17(水) 10:36:06.23

最小二乗法は、統計学で用いられる「回帰分析」などにおいて、係数を推定する方法だ。
「例えばMicrosoft Excelでは、xを気温、yを冷たい飲料の売り上げとしたときの散布図に近似直線（y=ax+b）を引ける。
近似直線を引くための位置（係数a,b）を決定付けるアプローチが、最小二乗法だ」

松尾氏は、「深層学習とは、最小二乗法の巨大なお化けのようなものだ」と紹介し、
(略)
「最近、『人工知能で政治を』という話を耳にしたが、
『xとyが定義できますか』と問いたい。
xとyが定義できなければ、データを集めてもプロジェクトはうまくいかない。
画像をxとしてyを犬や猫にすれば画像認識、xを英語の文としてyを
日本語の文とすれば翻訳、というように、
xとyを何にするかを考えるべきだ」

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/17(水) 11:13:43.19

報道ステーション10時24分
▽日本のロボット開発どこまで

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 00:43:07.55

>>103
それって人間が解ってることはさっさと教えろって事だと思う。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 11:36:07.57

>>105
全く違うから

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 12:44:50.76

>>106
yとxの関係が、人間がそういう関係になって欲しいと思う関係だとすると、
データをたくさん集めるとその関係が統計的にだんだんわかるのが
ディープラーニングだと思う。
だから、統計の計算でそうなって欲しいと思う関係がわかるまで
いつまでデータを集めなければならないかわからないようになる場合は
人間が解ってることはさっさと教えた方がはやいだろうとなると思う。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 15:09:27.49

>>107
なんで、統計が恣意的なんだよ

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 15:59:37.75

どういう統計をとってどういう見方をするのかってことだろ

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 16:25:58.85

なって欲しいデータにならなかったら改竄するんか？
それを捏造っていうんだよ。

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 18:23:55.56

>>107
統計くらい勉強しとけよ、とは言わないけど
どういう意味を持っているのか、ちゃんと理解しないと、会話が成立しないよ
ひまわりは一般的に黄色いから、背が高いんだくらい、もう、何言ってんだか誰にもわからないこと言ってるよ、君

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 19:34:38.45

http://worldrobotsummit.org/wrs2018/

【名　称】 World Robot Summit（ワールドロボットサミット・WRS）

【会　期】 2018年10月17日（水）～21日（日） 10：00～17：00

【会　場】東京ビッグサイト　東 6・7・8ホール

【主　催】経済産業省、国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機（NEDO）

【入場料】無料（登録制）

**オーバーテクナナシー** · 2018/10/18(木) 22:40:44.82

>>106-111
画像のディープラーニングで、たくさんの画像データを処理させたら
人間が教えなくても自動で猫と判断したり犬と判断したりする機能ができた
と言って評価していると思う。
ところが、>>103では松尾氏がその画像認識と「xを英語の文としてyを日本語
の文とすれば翻訳」という例とをいっしょに並べている。
この翻訳の例では、ｙが正しいxの翻訳の場合のデータだけを使って
ディープラーニングしないと人間の欲しい翻訳の機能が早くできないと思う。
いっしょに並べてる例だから、画像のディープラーニングの例も、これは猫、
これは犬と教えてディープラーニングするというやりかたを言ってると思う。
だから、政治用ディープラーニングをする時に、ただ世の中の様子をいつまでも
ディープラーニングするより、例えばxは世論、yは政策と定義して、世論と
うまく行った製作の例だけディープラーニングさせる（つまり人間が
うまく行く例を教える）と、早く政治用AIが作れるだろう、と言ってると
思える。