(強いAI) 技術的特異点/シンギュラリティ 114 (知能増幅)
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>>316
やりすぎでは、外部ストレージに記憶がバックアップ出来て、
かつ、自分や他人の記憶を復元できるそうだ。
それが可能なら別の利用として、『トゥモローランド』のバッジのように脳に未来の映像を流し込むとか。
学研ムー的には、延命財団の冷蔵庫から出される人達の入れ物となる。
または、冬眠から目覚める人工知能や宇宙人の憑依体の生け贄として準備が整う。
> http://mobile.twitter.com/GOROman/status/1007148230864334850
>ry 、日●BP! 俺こんな発言してねえ ry 妄想勝手に書くな ry 菓子折り持ってこい
> 11:30 PM - 13 Jun 2018 @GOROman >>314
念力を鍛える。
汎用AIでもできないかもしれない。 お前ら馬鹿というだけでなくて根底にあるのはカルトなんだろ? >>318
取り上げられるだけで有り難いんじゃない?
社会との繋がりならぬAIの検索リンクに引っ掛かるだけマシ
食わせてるのか食われてるのかはわからないけどね。
>578 オryー 180625 1844 pb7ewVLb
> 「AI失業は怖くない論」の落とし穴
><連載>「AI失業」前夜(6)鈴木貴博(経営戦略コンサ
>http://shuchi.php.co.jp/the21/detail/5261
> ry 悲観論に対し、「いや、AI失業は決して怖くない」という「楽観論」もまた、世の中には数多く ry
>根拠 ry 「AIは決して、人間の能力に追いつ ry 」 ry
>。著書『「AI失業」前夜』にて、近未来のAIと人間との関係を描いた鈴木貴博氏
>
> 一つめに念頭に置いておくべきことは、今の人工知能研究は近い将来、壁にぶちあたって停滞する可能性がある一方で、
>今から5年後の未来には、それを突破するためのまったく新しいニューロコンピュータが出現
>
> そして当然 ry 、「現在のプログラミング技術の延長では解決できない」問題は、新しい前提の下では解決可 ry 可能性 ry 、5年
>
>仕事の「ごく一部」が消えるだけでも大混乱
>
>ry 仕事が楽になるだけでなく、会社の中で誰かの仕事がいらな ry
>。実際にメガバンクでは、ロボティック・プロセス・オートメーションで数千人単位の社員をリストラ
>
>仮に「人工知能は怖くない論者」 ry 、人工知能がそれほど発展できずに世の中で使われるようになる未来がどのよう ry
> 。それは世の中から数十%程度の仕事が消える未来になる。これはマクロ経済で見れば恐ろしい未来であることに変わりはない。
> 失業率が5%増えただけで世界は大不況
>
> つまり二つめの落とし穴は、たとえ人工知能が人間と同じ能力を未来永劫獲得できなかったとしても、
>AI失業による大不況がやってくることには変わりがない
>579 オryー 180625 1850 pb7ewVLb \>580 オryー 0625 1850 pb7ewVLb
> シンギュラリティサロン@東京#25 松田 卓也「教育のシンギュラリティ」
> http://singularity.jp/20180217_matsuda/
> 【概要】
>
> 技術的失業により、真ん中の山がドシャッとつぶれるとき、大多数の人は左へ行って不要階級 ry
>。右へ行ってハッピー ry 生涯勉強。月月火水木金金。
>
>ry 山とか、左とか ry 。横軸に所得・スキルをとる。右へ行くほど高所得・高スキル ry 経営者やトップクラスのクリエイタ ry
>、左端には肉体労働者や感情労働者 (接客業など) がいる。真ん中にはいわゆるサラリーマンなどの定型的事務労働者
>
>縦軸に人数 ry 、両端が低く真ん中が高い山な ry 。機械が賢くなって人間の仕事を奪 ry 山が一気につぶれる。
>
>左 ry 、人間がやったほうがコストが安く上がる低賃金・低スキルの仕事 ry 、大多数の人々はそっちに行くしか
>社会の機能という観点 ry 、不要階級となる。
>労働の大半は機械 ry 、人に残されている部分は大したことなく、コンビニでトラックから降ろした商品を陳列
>
>ベーシックインカム ry 、大半の人々はバーチャル空間で遊び、ネトゲ廃人のような人生
>
>右 ry 、ごくごく少数である。
>賢くなった人工知能にもできないような、 ry 知的労働 ry かも
>ry 新たな職業 ry どのようなものかは現時点では
>
> 確かなのは、ずっと勉強し続けなくては追いつかな ry 、勉強すべき内容は新たに次から次 ry 、生涯、勉強
>
>、独学 ry 、オンラインのビデオ講義でいいのが出てきている。英語の聞き取りと読解
>
> 日本はすでに世界のトレンドから孤立して取り残され、情報鎖国 ry
>。世界の最先端の情報 ry 訳してくれるのを待っていても、 ry
>。実際、今あるビデオ講座と同内容の日本語版はどこにも 韓経:実弾分厚い日本企業、海外M&A新記録
上半期に日本企業の海外企業買収合併規模が11兆7000億円で過去最大を記録した。
日本経済新聞が1日にM&A調査会社レコフデータの資料を
引用して伝えたところによると、上半期日本企業の
内外企業M&A件数は1798件で前年同期より33%増加した。
このうち海外企業買収は340件で10%増えた。
海外企業の買収金額は11兆7361億円で前年同期より
3.2倍に増えた。
日本企業の海外企業買収は業種を問わず広がっている。
日本最大の製薬会社である武田薬品工業がアイルランドの
多国籍製薬会社シャイアーを7兆円で買収し規模が最も大きかった。
ソフトバンクもウーバーテクノロジーズに出資し、
EMIミュージックパブリッシング運営会社の株式を取得するなど
数千億円を投資した。トヨタ自動車はシンガポールの
ライドシェア会社グラブに出資した。
リクルートホールディングスは米求人サイトのグラスドアを買収した。
人工知能(AI)、ビッグデータを活用するIT企業のM&Aも増加している。
過去日本企業は外部企業を買収せずに成長しようとする
「独立主義」が強かったが、いまはM&Aを核心経営戦略として
受け入れていると日本経済新聞は説明した。
日本政府も企業がM&A資金を容易に確保できるよう
金融緩和政策を行っている。
http://s.japanese.joins.com/article/834/242834.html 頭の中でググれたりウィキペディアの検索が出来たり知識だけが増えても
内容の理解までをも"知能増幅"出来るんでしょうか? >>326
スマホでググればwiki見放題なのに
インスタやツイッター、5chでマウントするための機械になってるからそうでもない >>328
反射的に使える知識が多いと賢いのでは。
知識を使って自分が使う新しい知識をどんどん作れるとか。 >>329
"反射的に使える知識が多い"電子辞書は賢いとは思えない。
囲碁やチェスに強いAIも凄いとは思うのですが賢いとは異なると思う。
>知識を使って自分が使う新しい知識をどんどん作れる
チャットロボは既にマルコフ連鎖だとかそういう仕組みで文章は作れる。
文章が知識なのかどうか?
作詞作曲できるAIもでて来てるけど。
流行トレンドやマーケティング情報を仕込めば?それで賢い?の? >>330
なんで?
それができる人がいたとして賢く無い?
人だから賢くて機械だと賢くない? >>330
機械を賢いとか賢くないとか言うのはおかしいかも。 >>332
現状は特化AIで汎用とはちがう。
人であれば、ある程度様々な職種に対応できるけど、人工知能はカスタマイズするでしょ。
応用力があるかないかかな?
>>333
あーだから、強いAIとか弱いAIという表現してるのか。
人類の知能を越えるって人類より強くなるのか?何が?人類より強い? >>334
人間でも専門ばかとかつぶしが効かないとか言うのがあるから
同じかもしれないのでは。
人間でも数学に強いとか頭弱いとか言う。 本スレ無いのでage
最近、欲しいものが殆ど手に入ってしまって生きがいが無い
技術が進歩しても、多幸感は全く増やせないのな
多幸感増やして人生楽しくする方法無いの? 性欲強いとセックスすればするほど更にセックスがしたくなる AIが絶対に人間を超えられない「根本的な理由」を知ってますか
http://gendai.ismedia.jp/articles/-/56564
GoogleのAIは、猫を認識することに成功しました。あれは16台のプロセッサを備えたコン
ピュータを1000台くらい用意して、3日間計算しつづけたそうです。人間なら小さい子供
でもたちまち認識できるのですが、そういう大掛かりな計算でようやく認識した。
でもものすごくセンセーショナルなニュースで、「ついにAIが猫という概念をつかんだん
じゃないか」と言われたわけです。
しかし、そう簡単じゃないんですよ。例えば犬だったらどうでしょう。
犬って、外見が猫よりも多様ですよね。ブルドッグもいれば狆(ちん)もいるし、大きさも
いろいろで、いろんな顔をしてる。そうすると、我々人間が犬という概念を捉えるとき、
これは単に表層的なビジュアルが似たものをグルーピングしているのではなくて、もっと
生物学的な、あるいは文化的なものから犬の概念を導き出しているわけです。
でもコンピュータは、似た形のものをグルーピングしているにすぎない。そのグルーピングが
人間とぴったり一致していれば便利なんですが、全然見当違いのこともいっぱいあります。
興味深い。 >>341
出来ない厨の親玉、西垣通の駄文に過ぎないね
出来ない理由を列挙したら枚挙に暇がない
だって絶対に出来ないと思い込んでいる人間なんだから当たり前の話 >>341
プードルとブルドックが柴犬と一緒の種類だとか
教わらなかったら人間だってわからないと思う。
だからAIにもこれは犬だと教えればいいだけなんじゃないだろうか。
人間も色々教えてもらわなかったら
教えてくれた人を超える可能性が減ると思う。 >>343
そこだよな
人間の認識も持ったよりずっと適当だし人により違う
部分的にはとっくにAIは人間を超えてるわけで、
少なくともまともな高等教育受けてない人間よりも賢いよ
AIと一括りに言うなと言うくせに、人間は一括りにするバカな出来ない厨は救えない 否定派はお前らの人工知能の理解の仕方が大間違いか誤解しているといってるだけ。
俺も否定派だが、お前達は人工知能やAIを宗教のように考えている。
こんなバカな理解をしているようではダメ。全然判ってない。本当にレベルの低い
幼稚園児のような考えや議論でしかない。ここは小中学生の来る場所ではないから。
AIや人工知能は社会を救う存在ではないから、その考え方はやめるように。 収穫加速の法則というのは経済の理論だからコンピュータの世界は関係なし。
コンピュータの進化はムーアの法則に従っているので無関係。
特異点というのは関数f=1/xとか、f=√x , f=log x などのx=0などのゼロ近傍の特殊な
振る舞いをする収束、発散、極限などの場所のこと。通常はあつかわない。
実在世界では特異点とは星が内部崩壊して作られる爆縮、ブラックホールをいう。 現実に計量可能な指数としてスパコンの世界では性能ベンチマークと消費電力の二点がある。
シンギュラリテイーというような特異点がスパコンの具体的な性能面で現れるという事は、
この電力と性能が爆発的に増加して特異点となるということ。
コンピュータの進化が性能進化として指数関数的に増大すれば、単にエネルギーを食いつぶして
コスト性能比が最悪で、起動したら大量の発熱とエネルギー消費で爆発破壊するスパコンとなる。
スパコンの消費エネルギーが地球上の全てのエネルギー・資源を食いつぶして、有限の多項式時間を
無限に実行しようとするブラックホールのような消費をする無駄な機械となるだけ。
スパコンが高性能化して知性を持つという根拠はどこにもない。これが現実。
故にシンギュラリティーは狂った話といえるもの。 >>343
>>344
お前らは記事を理解してないな。
人間は犬や猫を生物学的、文化的に理解することができるが、人工知能は形態でしか
理解できないということ。それが人工知能の効率の悪さや精度の低さにつながっている。
子供は数回見れば猫を理解することができるが、AIは1000万枚もの写真が必要になる。
犬も同じ。人間は形態だけでなく、犬の文化的な存在や生物学的な行動を知った上で
犬を理解するために素早くグルーピングできるが、AIにはその基準がないのでグルーピングに
途方もなく時間が掛かり精度も低くなる。同じようなグルーピング作業でも中身は全然
違うということ。 アホだなぁ
人間がいきなりモノを認識できるようになってるとでも思ってるの?
それに至るまで、枚数にしたら何兆枚でも全く足りない程のフレーム数で
あらゆるものをインプットして来た結果、これは犬かなとか認識出来るようになってんだが
AIはむしろそれをすっ飛ばして認識も出来るし、もちろん赤子と同じようなプロセスを踏んで行くことも可能で一度ラーニングしたらずっと使いまわしコピー出来る恐ろしさよ
赤ちゃん指差して、こいつは出来損ないだ、と言ってるに等しい以上のアホだよ >>348
形の認識だけじゃなく、ワンと言うとか人間と仲良くするとか、
ボールを投げるとくわえて戻ってこさせる事ができるとか
犬を決めるための情報を増やせばいいだけなのでは。
自然にもうある人間とサルの違いを調べているのと勘違いしていると思う。
AIは何ができるか調べる物じゃなくて、人間がアイディアを考えて
作りたいように作るものだから、ディープラーニングのAIができる事が
人間と本質的に違うとか言ってもそうかもねとか言って終わりになるだけだと思う。 >>349
>>枚数にしたら何兆枚でも全く足りない程のフレーム数で
馬鹿?人間の目にそんなフレームレートないよ。
大体認知するのに全部のフレームを利用してない。
情報量は遥かにAIより少ないインプットで処理してる。
>>350
>>犬を決めるための情報を増やせばいいだけなのでは
人間が設定するんじゃAIじゃないな。
あらゆる物について設定するつもりか。 人間も数回じゃ無理だぞ
人間は効率的なパターン認識処理(目、鼻、口だけで判断)と、言語処理の深い部分での合致があるから学習が早く見えるだけ
子供の頃に数千回と絵を見せられ、言葉を聞き、たくさん寝てるから脳が育つ
絵本をたくさん読んでもらった子の方が頭がいいというのはお母さんなら誰でも知ってる常識 成功するまでは大変だけど、一度成功したら次の新しいチャレンジが生まれるだけで二度と失敗しないんでしょ?AIって
成長過程の試行錯誤を「失敗」とか「不可能」としか捉えられない人の思考回路の方がおかしいよね >>351
人間が設定するんじゃAIじゃないなって
やっぱり勘違いしてると思う。
人間が設定して知能の動作をするように作るから
AI=人工知能と言ってるはず。
人間だってだれも知らなかった事を知るより
人はにおそわったりネットや図鑑で見て知るのがほとんどだと思う。
ネットの情報や図鑑はそれを作った人がいて、
その人から教わったのと同じ。
だから人間の知能もほとんど他の人から設定されているのと
違わないと思う。 >>351は根本的に勘違いしてるけど、
人間の『生物学的、文化的に理解』ってのが脳でどういう形で格納されてるのかそもそも分かってない。
魂があるとか精神があるとか意識があるとかって考え方がそもそも人間の抱いている幻想で、
実は数値化可能な代物だったら議論の全ての前提が覆る。 >>355
魂や精神や意識が幻想で数値化可能な代物だと覆るような議論の前提って何?
どんな議論をしようとするとそうなる?
魂や意識って文系の表現で、数値化できるのは理系の表現ってだけでは?
精神を実験心理学で数値化可能にするみたいに文系でしか考えていなかった魂を
なんとか数値化して議論できるようにしたらいいのでは。
とりあえず魂=精神でいいと思う。 >>355
統合情報理論的な物で魂の数値化は出来るようになるでしょ
数値化できる=存在しない、となる意味が分からない >>356
>魂や精神や意識が幻想で数値化可能な代物だと覆るような議論の前提って何?
>どんな議論をしようとするとそうなる?
理心二元論で成り立つ哲学的考察の全て。
>>357
>統合情報理論的な物で魂の数値化は出来るようになるでしょ
その根拠は何もない
>数値化できる=存在しない、となる意味が分からない
簡単に言えば玉ねぎの実みたいなもの。 >>358
>理心二元論で成り立つ哲学的考察の全て。
理心二元論って何? 「空集合」は元を持たない
元を持たないにもかかわらず自己同一性を持つ
「対象」である
すなわち「存在」である
この「空集合」に属さないものも「無」にできるのだろうか?
そのような場合、「存在」しているのは「空集合」という
「集合」そのものだけである
出発点となるのは「空集合」であり、それだけが「存在」である
「空集合」は「無」を「空集合」属する「無」と「空集合」に
属さない「無」に分断する
「空集合」に属さない「無」もまた「空集合」であり、
「空集合」であるがゆえに最初の「空集合」と同じものである
「空集合」によって分断されているにもかかわらず
同じものである >>359
打ち間違えてるわ。
心身二元論とか物心二元論とか実体二元論って言いたかっただけ。
そもそも数値化できるってことは、血流量でも電位差でも何でも良いけど、
物理量的なものが必要になるわけだろ?
その時点でもう物質を介して心ってのがあるわけだから二元論自体が成立しなくなる。 >>360
>この「空集合」に属さないものも「無」にできるのだろうか?
いくらでもあるんじゃないの?
空集合はあらゆる集合の部分集合である
って事が数学の教科書に書いてあるけど?
要素が一つしかなくて2しかない集合も、部分集合には空集合がある
0より大きな負の整数の集合も、0より小さな正の整数の集合も空集合
無ってのが空集合と等価だとして良い訳だよね、何段階か経由して言い換えてんだから >>361
どーにもわからないんだが、351の人も君も、別に心身二元論なんて主張してないんじゃないか? 人間やモノ不在のまま論理や集合を考える
なにも無い、としたいが、「無」は「存在」しない
なんらかの「存在」が必要なのだが、論理や集合は、
それに答えてくれるのだろうか
論理でもっとも基本的と考えられるのはTRUE,FALSEであろうか
これらはどこに「存在」するのか?
集合でもっとも基本的と考えられるのは空集合であろうか
これもどこに「存在」するのか?
論理は論理空間における位置の問題であるとしてもよいが、
集合は、そのものが空間である
空集合とは何か、そこから考えるのがよさそうだ
気が向いたら続きを考えよう あ、アホじゃ
アホがおる
ontologyなんぞを再発見しようとしておる
ハイデガーちうより、古代ギリシアまで遡ったくらいのアホがおる
なんで先人の知恵借りるって事に気がつけないんだろ、こういう馬鹿 複素数は二元数の一種だとすると、実数と虚数で計算するのは
二元論で考えるのと似てるのでは。
iを2乗すると1になると考えて二元数の計算ができるとすると、
物質を介して心が在ると考えた方が二元論でうまく考えるように
てきるのでは。 >>367ですけど
iを2乗すると−1でした。
すみません。 >>367
>複素数は二元数の一種だとすると、実数と虚数で計算するのは
エラく難しいこと知ってるね
環論やったの?
数学科とかじゃないとやらないと思うんだけど、失礼ながら、数学科出てると思えない >>367
二元数って掛けても割っても二元数に収まるように定義した数の表し方のことだよ
二元論は異なる原理を用いて考察することだよ
二元数は2つの定義を合わせた数ではなく、1つの確立した数だよ
実数と虚数ってのは表し方の問題 >>370
言葉の意味は一応知ってるんだ
けれど、二元数なんてものを単体で考察することなんてなかった気がするんだ >>371
二元数は工学分野でとても重要
数学的な定義なのに、実世界は二元数でしか表せないことが多い
高校数学までで習う一元数(単なる実数)では実際問題ほとんどのものが表せない
宇宙での姿勢制御なんて3次元演算じゃとてもじゃないけど扱えず、今では四元数で計算してる
二元数はむしろとても扱われてる >>372
いや、だからさ、例えば連立二元一次方程式とかさ
中学生で習うとおもうんだけどさ
元ってなあに?なんてならわないから、そういう呪文として覚えてるだけじゃないの?
複素数自体は、工学というか電気やってりゃ、そりゃ必須なのはわかる。
だけど、それを二元数なんて表現して習ったっけか?
ということが、割と気になってね。
群だの環だの習った代数で初めて知ったような覚えがあるから。
違うんだっけか? >>372
あれ?
良く読んでなかったから後からですまんけど、おかしなこと書いてないか、君?
>宇宙での姿勢制御なんて3次元演算じゃとてもじゃないけど扱えず、今では四元数で計算してる
三元数じゃ扱えないから四元数という意味で書いてるんだとおもうんだけど?
三元数なんて、どう言う意味で使ってんの?
存在するのかいな、そんなもん
どうやって定義すんの?
つか、元って何かわかってる?
工学でやるかどうか俺は知らんけど、環論ちゃんとやったの、ホントに? >>374
3元数なんてどこにも書いてないよ
正確に書くなら3次元直行座標系じゃ姿勢制御するのは難しいから、四元数を使ってるって話 >>375
そこで四元数って言葉が使われるのは、宇宙船の姿勢制御とかでは、ごく一般的なことなの? >>376
クォータニオン 姿勢制御
とか
四元数 姿勢制御
で検索して 二元数も四元数も、元の単位同士が全然関係ないわけじゃなく、
ixi=-1みたいな関係にしてあるから役に立つ計算ができると思う。
だから例えば物質と精神の二元論でAIを考えるとして、
物質と精神との関係を何か定義できた方が役に立つ考えにできる気がする。 イタリア発の災害救助ロボが完全にケンタウロス
https://www.gizmodo.jp/2018/08/centauro-iit.html
イーロン・マスク氏のAI戦略 EV自動運転向け、いやいずれ脳にも? テスラが自社開発
神経科学技術にも関心示す
https://jidounten-lab.com/w_4713
【読者の声】AI自動運転、ドローン、ICT…長野県伊那市民の新技術への前向きさに、多くの賞賛の声
スマート農業は既に導入
https://jidounten-lab.com/w_4714
米スタートアップのエンバーク、AI自動運転トラック16万キロ走破で実用化目前 ウーバー撤退追い風
ベンチャーキャピタルから33億円調達も
https://jidounten-lab.com/w_4716
産総研、炭素材料酸化に成功 半導体光電極にタングステン
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00484000
ダイエットを支援するAI、画像認識によるカロリー計算に食事プランも
https://newspicks.com/news/3223486
Should Artificial Intelligence Copy the Human Brain?
The biggest breakthrough in AI, deep learning, has hit a wall, and a debate is raging about how to get to the next level
https://www.wsj.com/articles/should-artificial-intelligence-copy-the-human-brain-1533355265
【完全図解】テクノロジーで変わる、仕事の未来
https://newspicks.com/news/3222715
交通量計測がドローンで可能に。AIの自動認識で広域調査の実現、人件費の大幅削減に寄与
https://amp.review/2018/08/06/drone_traffic-management/ 日本の生産性向上の切り札になる?注目AIベンダーが明かす自然言語処理の最先端 〜株式会社エーアイスクエア代表取締役 石田正樹氏インタビュー〜
https://www.shigotoba.net/expert_interview_1807_nipponnoseisansei.html
――徳島県で、議事録などに貴社のAI要約技術を導入しているそうですね。
徳島県では、たとえば知事が会見を開くと、音声認識技術で、知事が話したことがリアルタイムでテキスト化されていく。その脇で秘書官が音声認識の間違いをチェックし、会見終了後に修正します。
こうしてできた会見録をAIが読み込み、要約を作成します。どのセンテンスが重要かどうかはAIが自動的に判定します。
このシステムを導入した結果、会見録の作成時間は1/5に短縮され、情報発信までの時間も1/2に短縮されました。
ある著名な日本語処理の学者の方にも「自分が30年以上取り組んで、できなかったことができている」と評価していただきました。
もちろん、そのような人々の研究をベースとして、その上で最新の技術によって可能になったことです。
――音声認識の技術は、方言もカバーできるのですか。
私たちは、方言の中でもとくに難解と言われている「津軽弁」を聞き取ってテキスト化することに成功しています。
弘前大学病院で、高齢の患者が津軽弁で話すと、県外から来たドクターは理解することができず、病状が伝わらないという問題がありました。
一方、東北電力でもコールセンターに来た問い合わせに対して、スムーズに対応できずにいました。
そこで弘前大学と東北電力が方言について共同研究を行い、私たちが技術提供しました。
聞き取り率は今では90%くらいまできています。お金と時間をかければ、精度はちゃんと上げられるんです。 >>381
――AIは、なぜそうなるかということを説明できないブラックボックスのため、業務に導入することが難しいと言われることもあります。
そんなこだわりはおかしいと私は思っています。言わばプログラマー的な感覚ではないでしょうか。
たとえば人と話している時に、相手がどんな回路を通って話しているのかを気にする人はいません。「その考えは右の小脳中枢を経由していないから、俺は気に入らない」なんて思いませんよね。
もちろん、どの回路をたどったかということを厳密に調べることはできますし、なぜ人工知能がそういう結論を出したかということを調べることだって、やろうと思えばできます。でも、膨大なお金と時間がかかりますから、誰もやらないというだけです。
私自身、コールセンターのコンサルティングをしていた経験があるので知っているのですが、コールセンターというものは、たとえ業務効率が悪くても売上には影響しないような構造になっています。
何十年もそれでやってきたのですが、労働人口も減少している今、そのままではダメだからメスを入れたいと思いました。
そこで、労働力が減少しても、AIを活用して仕事を効率化すれば生産性が上がると考え、問い合わせ業務を自動化できるRPA(Robotic Process Automation)の仕組みを提案したのです。
ところが、「柳の下にはまだドジョウがいっぱいいる」と考えるコールセンターもまだ多いのです。「だったら自分で会社を作ってやろう」と考えて立ち上げたのが今の会社です。
――ルールベースのQAシステムのようなものは、以前からありました。
従来のQAシステムでは、「こう聞かれたらこう答える」というQとAを人間がひとつひとつプログラミングしなければなりませんでした。
当社のQAエンジンはそれが完全に不要になり、リストだけ入れてやればアルゴリズムが自動処理してくれます。
自然言語処理によって、ぴったり一致するものがなくても、意味を類推して、人間の思考に近い最適な内容を生成します。 >>382
――どんな事例がありますか。
あるクライアントでは、お問い合わせ業務をコールセンターで受けていました。
そのコールセンターの始業は朝9時からですが、問い合わせはBtoBの運送業の人たちと、一般のお客様がいて、両方をコールセンターで受けていました。
運送業の人たちは朝早く、4時や5時から動いていて、コールセンターが開くのを待っているわけです。
一方、一般のお客様も9時を待って電話してくるので、9〜11時は電話が集中してしまうという問題がありました。
そこで、音声認識技術を使って、コールの内容を全部解析してみたところ、BtoBの電話のほとんどは定型的なパターンとして処理できること、本当に人間が対応しなければならないような一般のお客様からの電話は2割しかないことががわかりました。
そこでBtoBの問い合わせに対応したスマートフォンの業務アプリを提供したところ、8割の電話問い合わせがなくなりました。
クライアントも、なんとなくそういったことは感じてはいたものの、そこまで業務をちゃんと分析したことはなかったのです。お問い合わせの内容を手作業で集計分析するのは大変ですから。 >>383
――ところで、日本の生産性が低いと言われるのはなぜだと思われますか。
ひとつには、教育の問題があると私は思っています。高度成長期にはたくさんの物を作らなければならず、そのためには、「自分」を持たない人ばかりの軍隊のような組織のほうが都合がよかった。日本の会社全体がそういう仕組みになってしまっているのです。
高度成長期には、「なぜ」を考える必要がありませんでした。たとえば「なぜうちの会社では朝礼をやるの?」という疑問に思っても、それに対する明快な答えは誰も持っていません。
なぜ朝礼をやらなくてはいけないのか、考えることをしない。みんながやっているからやる。そういう軍隊のような集団になってしまっている。
――今でもそういった企業は少なくありませんね。
これはまったくとんでもないことで、だから日本の生産性は先進諸国の中でも低位にとどまっているのです。
たとえ優秀な学生が入社し、最初は「先輩、これはおかしいのでは?」などと言っていたとしても、3年もたつと、それが得にならないことを学び、角がとれて普通の会社人間になってしまいます。
そうなると、人になびいて、上にいくことしか考えなくなる。イノベーションなんて絶対に生まれません。 >>384
――そういったことが、AIの導入でも障壁になりますか。
障壁になるのは、たいてい、企業の中の内部勢力です。経営陣と直接話している企業ではうまく導入が進みますが、現場に話を持っていくと全部潰れてしまいます。
これは仕事の仕組みができあがっているからで、自動化してしまうと自分の居場所がなくなってしまうという心理が働くからです。
現場では現場の内部改善活動を行っていて、「自分たちの仕事はそんなものにとって代わられるような仕事ではない」と思っているわけです。
しかし、業務フローというものは、自分たちではなかなか変えられないものです。そのやり方しか知らず、新たな発想がないのですから。私たちがお役に立てる意味はそこにあります。
――AIの導入にはコンサルタント的な視点が不可欠なのですね。
「この業務を自動化できるのではないか」などという依頼があっても、実際に話を聞いてみると、その業務は人でないとできないことがわかったり、人でないとできないと思われていたような業務のほうが実は自動化できたりします。
私たちは、実際にその業務を知り、分析し、業務フローを変えるお手伝いをしています。 >>385
――外からの視点でなければ踏みきれないようなことも提案できる。
簡単な問い合わせの応対といったルーティーンワークは、人がやるよりも機械にやらせた方が絶対にいいのですよ。
アメリカでは、20年も前から音声認識を導入しています。当時の音声認識の精度は50%程度。それでも、年間10万件の問い合わせがあれば、5万件処理できる計算になるという発想なのです。
日本では99.99%の精度になっても、「まだまだ」となかなか使わないから、アメリカとこんなに差がついて、20年間ずっと生産性が低いままなのです。ここへきて、いよいよやらなくてはいけないと気づいた会社が今後は生き残ると思います。
――現場のビジネスパーソンは、どう考えるべきなのでしょうか。
これからの10年、20年の間に人工知能が導入できない業種ははっきりしています。
発想やクリエイティビティを要する仕事、人と人をつなぐような仕事は人間でなくてはできません。
AIは独立して勝手に活動するものではなく、あくまでも人間が使うためのツールです。その軸を誤解しなければ、すごく便利に使えます。
社会がどんどん変わり、ビジネスモデルもどんどん変わってくる中で、AIという新しいツールを使って何ができるかを考えていかなくては、生き残れません。
――人も企業も変わっていかなくてはいけませんね。
今のAIでできないことは、まだまだたくさんありますが、現実にビジネスで使うことができる環境は実現していますから、これありきでやった人が勝ちますよ。圧倒的に生産性が上がります。
>583 ー 180820 1836 iCQ5/bqF
> Should Artificial Intelligence Copy the Human Brain?
>http://www.wsj.com/articles/should-artificial-intelligence-copy-the-human-brain-1533355265
>
> AI( ry :AGI、高効率学習メカニズムなど)は人間の脳を模倣する必要があるか?
> ry ”ディープラーニング”が技術的な壁に立往生している中、
> どうすれば次のステッ
>
> 自動運転車、robot doctor(AI医療診断)、中国の巨大な「社会信用システム」など ry
>大いに関わる議論がある。?”どうしたら、今のAIが実現できないことを解決するか”
> ry 学術的な問題にすぎなかったものが、何兆円規模の経済のポテンシャル、インフラ基盤、
>ry 人類の将来に関わる重要 ry
>。このままの技術路線(ディープラー ry )でいいのだろうか。
> 今の技術に少し改良を加え、莫大な計算力 ry 、動物や人間に感じるインテリジェンスは引き出せるだろうか。
>584 ー 180820 1837 iCQ5/bqF
:
> ”ディープラーニング路線”で大丈夫という支持者の視点
> 2012年にカナダのトロント大学の研究トリオが
>発表した論文が爆発的に ry 。AI( ry )と呼ぶには程遠いが、以前にAIテックができたこと以上の
>能力
>
> アーティフィシャル・ニューラル・ネットワークがどんなものかというと、
> ある空間に無数の点の集合をイメージしてもらって、
> それらが(我々の脳のニューロンのように)お互いに繋がっ ry
>。それらの繋がりの強さ(度合)を調整することは、我々の脳で起こっ ry
>。結果、画像イメージを正しく識別するなど好ましい ry
>。しかし、今のディープラー ry 脳のような構造ではない。
> 初期の画像処理をする網膜の表面構造のようなに限られたレイヤーで構成されたものに似ている。
>ry 現状 ry 無理がある。
> 生き物のように物を概念として理解する―この機能を、今のディープラー ry
>。なので、単純なことで混乱して脆い ry
>。例えば、画像を1ピクセルだけ弄って、良く知られている画像認識アルゴリズムを騙すこともできています。
> そのような制限がありますが、 ry
>、画像認識、音声認識、機械翻訳、またはボードゲームで人間を負かす ry
:
> 元Google Brainの長や百度(バイドゥ)の元AI事業部長として務めた経歴を持つAI分野で影響力のある研究者、
> Andrew Ng氏は「ディープラー ry 人間が頭を使うタスクを1秒未満 ry
>、人間より早 ry なるはずた。」と発言
>585 ー 180820 1839 iCQ5/bqF
> >584
> ”ディープラーニング路線”ではダメだという反対派の意見
>
> 「自然からインスピレーションを取り込む必要がある」
> ニューヨーク大学教授 ゲアリー・マーカス
>
> 元Uber Technologies Inc. AI事業部長で、ニューヨーク大学教授の同氏によると、
> 「ディープラー ry
>、それだけでホワイトカラーの仕事を取って代わり、いわゆる全自動化された富める社会主義( ry )
> という明るい未来を実現することはないだろう。
> 因果関係を推測し独自の思考モデルを自ら学んで構築するAGIは今のAIのキャパ以上のものが必要だ。
> デェープラー ry かなり飛躍 ry 、それが”心の理論”または”抽象的なリーズニング”に繋がる保証はない。
> 自然からインスピレーション ry
:
> トロント大学准教授David Duvenaud氏によると
> 「多くの研究者はこれに賛同していて、ディープラー ry の技術的壁を乗り越 ry
>」という。
> 一つの興味深い研究対象として、ほんの数個のサンプルで機械学習 ry
:
> 他方では、AIに思考モデルを付与する試みもある。
>(注釈:赤ちゃん ry 身の回りの未知の物を見たり、触ったりして、反応を観察し、試行錯誤でプロセスを学ぶ。
> 後の”欲望”というものを形成する。生後7か月くらいから物を見なくても、それが存在するという記憶を形成。
> 18か月くらいから初期の言語能力の発達。意味とシンボルをリンクさせる機能。)
>ディープラー ry 、ある画像サンプルを大量 ry 逆さまの画像が認識できない可能性がある。
> バスはどんなパーツで構成されているのか、その思考モデルを実装させるなどの試みがある。
>586 ー 180820 1840 iCQ5/bqF
> >585
> 現状はどうか
> 元Advancement of Artificial Intelligence代表のThomas Dietterich氏は、
>「ディープラー ry を他のもので補強することは今のところ上手くいっていて順調だ。
> しかし、一般的な機械学習やディープラーニングの素晴らしい点を見失うことがないようにしなければならない。
> 一から人の手でプログラムするとは反対に、データを元にして自ら学習するシステムを
:
> 今のAIの”知恵”の質が良くないというより、そもそもどんなものが必要でそれを
> プログラムするのか、我々が上手く把握できていないのが今の現状ということだ。
>Thomas Dietterich博士によると、理論上、AIの発展に生物学に目を向ける必要はない
:
> ゲアリー氏(ニューヨーク大学教授)によれば、AIに柔軟な思考を持たせることが実現するまでは
> 膨大な量の人間ベースの知識 ry
>。つまり、自動運転ソフトウェアは単に膨大な知識を詰め込んだシステムであり、
> 全く知能と呼べるものではないと彼は付け加えた。
> 手あたり次第に何万マイルも実際に走ら ry
>、それとは別にエンジニアが判断、それをテストして組み込んだ膨大なロジックが必要だ。
【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)
>587 586 161210 0159 O8le5YJ4
> http://www.sankeibiz.jp/smp/aireport/news/160605/aia1606050700001-s3.htm
:
>>ry 。ディープラーニングは要素技術としては
>391
>。ディープラーニングは要素技術としては
>素晴らしい シンギュラリティを起こすのは偉大なる中国だ
2045年は世界が我々に屈服する日
ジャップよ我々に支配され蹂躙されるのを楽しみに待ってろ‼
>359 ー 181205 1650 apGRu5oh
> Intel、ポストCMOSとなる新半導体素材「MESO」〜CMOS比30分の1の消費電力や5倍の演算性能、ムーアの法則継続にも
>http://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1156772.html##
>MESOは、 「相補型金属酸化物半導体(CMOS)」を置き換える新素材で、 比で動作電圧が5分の1、超低スリープ状態と組み合 、消費エネルギーを10〜30分の1 可能性
>
> CMOSは、 現在 のほとんどで使われており、MESO 動作電力 劇的に低減 可能性
>UCバークレーでは、 CMOSと同じ空間に5倍以上の論理演算を詰め込 、ムーアの法則の単位面積あたり演算量 継続
>
>く面白い視点。ひょっとしたらシンギュラ じわじわ / “「グーグルフォト」に感じる漠然とした恐怖 | New York Times | 東洋経済オンラ
>http://toyokeizai.net/articles/253107##
>http://mobile.twitter.com/elm200/status/1070040375652315136##
:
>グーグルの機械たち 、人間世界をどんどん解明 。現実を 掘り下げ 。私たちはカメラだけでなく、AIからも逃れることができない。
>
>(執筆:Farhad Manjoo、翻訳:東方雅美)
> 2018 New York Times News Service
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
>229 ー 190219 2323 PGpuUzp2
> 東北大、バッテリなしで動作するIoT向け不揮発性マイコンを世界初実証
>http://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1170412.html##
>
> 従来のMCUと比べて2倍以上の演算性能の向上と、2桁以下の低消費電力 、本研究で実証 MCUではエナジーハーベスティングでのバッテリフリー駆動の可能性 、ICT社会における基盤技術
>835 ー 181227 1126 +L5P2Chn
:
>Googleの親会社Alphabetから スピンオフ。塩でエネルギーを貯蔵するMalta
>http://gizmodo.jp/2018/12/malta-spin-off.html##
>環境 、 。 安価
>何千回も再利用可。40年 。 現 3倍の長さ
>358 ー 190220 2206 h97j+eLY
>エネルギー効率30-37%のソーラーパネルがもうすぐ市販
>http://jp.techcrunch.com/2019/02/20/2019-02-19-these-hyper-efficient-solar-panels-could-actually-live-on-your-roof-soon/
>クリーンエネルギーの研究者 、太陽光 エネルギ 励んで 、実際に太陽電池 、 理論値の半分にも満たな 。
>ここでご紹介するInsolightの製品は、ついにそれを変えるかも
>
>隕石に由来する高機能磁性材料を人工作製 成功 〜パルスレーザーとロボット制御による新製法の実現
>http://research-er.jp/articles/view/77493
:
>284 ー 190114 1734 BX+rWbSS
> 哲学者の梅原猛さん死去
>ttp://sankei.com/life/news/190114/lif1901140003-n1.html##
:
>モトローラのスマホを水と塩で充電できる「燃料電池mods」 :CES2019
>http://japanese.engadget.com/2019/01/13/mods-ces2019/
>386 ー 190115 2008 ta8CurHz
>NASA、自分で燃料を作って飛ぶ探査機を開発【動画
>http://jp.sputniknews.com/science/201901155805550/
>
>)はスタートアップ企業「Honeybee Robotics」とフロリダ大学とともに、 開発 。研究者らは、 が水の存在する天体近くに長く滞在
>528 ー 190129 2159 hTVxMNcD
:
>リコー、世界初の「インクジェット印刷できるバッテリ」技術 〜IoTデバイスなどへの直接印刷実装目指す
>http://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1166/987/##
>632 ー 190131 1717 GvgyGGeB
:
>電池の材料をインク化】インクジェット技術で2次電池製造、リコーが実現 IoT機器やウェアラブルデバイス向け[
>http://egg.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1548916655/##
>625 ー 190131 1503 b4DAWZ+R
:
> スタートアップと「ホームX」で連携 パナソニック
>http://www.nikkei.com/article/DGXMZO4066528030012019LKA000/
:
>リコーが中国スタートアップ に出資、再生可能エネルギー分野で協業強化、 他
>http://www.recordchina.co.jp/b683392-s0-c20-d0142.html
:
>454 ー 190214 1803 iKISWVGy
>光学高速3Dプリンタ、その名は「レプリケーター
>http://sankei.com/life/news/190213/lif1902130030-n1.html##
>915 ー 190301 2225 i9vCl/lf
>製造技術の限界超え 金属加工のエキスパートが磨き上げた積層造形ソリューション[
>http://egg.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1551417967/##
>604 ー 190223 0134 eNazkGlx
> 3Dプリントで作る機械式論理ゲート(Lawrence Livermore National Lab)
>http://www.llnl.gov/news/researchers-look-computing%E2%80%99s-past-unlock-3d-printed-mechanical-logic-gates-future
>ヒンジの座屈で作動するNAND。数mmサイズのものを製作しているけど理論的にはナノスケールでも作 。
>原子炉の中や金星地表で動く演算回路などに
>http://www.nature.com/articles/s41467-019-08678-0
>http://mobile.twitter.com/Kyukimasa/status/1098573548929507328##
>627 ー 190131 1542 5x7gc64q
:
>「タダ同然」の高性能有機半導体からRFID用集積回路を開発 ―IoT社会に必須の超安価なフィルム電子デバイスを大量供給可能
>http://research-er.jp/articles/view/76970
:
>ナノスケール 極薄高性能有機半導体単結晶膜から、RFIDタグ(注1)などに必要な低消費電力の補償型集積回路 、 成功 。
>極薄 、 、大面積の単結晶膜を自己組織化によって簡単に形成 、 コストはシリコンの1000分の1
>595 ー 190222 2321 tMV4DYLL
>東北大ら、0.1gの物体が生む重力を測定 センサ
>〜量子力学と相対性理論を統合した“万物の理論”に向け
>http://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1170/663/##
:
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
>>398-399
>433 ー 190221 1424 1xzPoBOP
>全固体電池最前線〜究極の蓄電デバイスを求める東工大研究者たち
>http://media.dglab.com/2019/02/19-battery-01/ >792 ー 180617 2336 awQZ62nj
> 回折型ディープニューラルネットワークを用いた全光学機械学習
>http://arxiv.org/abs/1804.08711
:
> 703 ー 180617 1133 VgjLaGty
:
>3Dプリンタで(学習済み)多層のニュー ークを光学的に作 、(超)光速で演算を光学的に 。
>「20万円でスパコン」を売りにしたGRAPEみたいな面白さ 。 実装については、計算機科学が得意な光学屋さんの意見を伺いたい
>http://arxiv.org/abs/1804.08711
>http://mobile.twitter.com/hirax/status/1007934839608111104##
>858 ー 190109 1804 uiDJMczo
>昆虫の嗅覚学習モデル 。類似性探索の精度が飛躍的
:
>http://ai-scholar.tech/2019/01/09/ai-smell-55/
>851 ー 190430 1321 MMiQxpzq
>http://mobile.twitter.com/juristic_fruit/status/1122783404116725760##
>
>無限の情報を負曲率の有限領域へ自己符号化
> ポアンカレ計量を持つリーマン多様体に情報を埋め込み変分オートエンコーダの潜在空間を構成すると、
>表現効率が大幅に向上 。特に階層構造を有限領域で自然に表現可能。
> この空間は座標半径1/cの開いた超球体で、端では任意区間の長さや測度が無限大。
:
>、深層学習の世界でブレイクスルー
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) > 571 ー 190313 0000 TQsMx1Rk
> ムーアの法則の終焉、遠のく - imecら、EUVへの逐次浸透合成法の適用に成功
>http://news.mynavi.jp/article/20190304-780418/
>467 ー 180308 1859 +L6pHPar
>グラフェン2層間の角度をずらすことで超伝導性と絶縁性の両方を生み出 成功
>http://gigazine.net/news/20180306-graphene-insulator-superconductor/##
:
>Armが深層学習 GPU「Mali-G52」など
>http://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/1110352.html##
>、Mali-G52は前世代のG51に対して、3.6倍の機械学習性能を達成す
>803 ー 190402 1653 uheQhsr7
>『
>
>自動運転に特化した半導体『DFP』、デンソー子会社が開発 「反射処理」を狙
>http://www.nikkei.com/article/DGXMZO42195690Y9A300C1000000/
:
>630 ー 190426 2047 V+PWRd5U
>ドコモがMagic Leapと提携 MR
>http://gizmodo.jp/2019/04/docomo-magic-leap.html##
>806 ー 190415 1127 rZm7pBbW
:
> 暗黒物質は見つかるか?超伝導ナノワイヤー検出器を試作
:
> グーグルが新設した「AI倫理委員会」に社員が猛反発した理由
>http://www.technologyreview.jp/s/133900/googles-ai-council-faces-blowback-over-a-conservative-member/
: >365 ー 190423 2003 VSLRZhF9
>】洗濯物を自動で折り畳むロボット家電「ランドロイド」の販売を目指していたセブン・ドリーマーズ、破産
>http://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1556016422/
>681 ー 190427 0218 sTWlTXX6
>『
:
> イノベーションコスト高騰化 人工知能がもたらす「研究開発」の再発明
>http://www.technologyreview.jp/s/127331/
>806 ー 190415 1127 rZm7pBbW
:
> グーグルが新設した「AI倫理委員会」に社員が猛反発した理由
>http://www.technologyreview.jp/s/133900/googles-ai-council-faces-blowback-over-a-conservative-member/
:
>606 ー 190426 1821 WjwNIjuY
>無料で「ディズニー風ゴッドファーザーのテーマ」などAIに曲の雰囲気を指示して簡単に作曲できる「MuseNet
>p://gigazine.net/##
:
> コバルト鉄合金の磁気減衰制御効果を科学者が発見、HDDの性能向上に期待
>http://gigazine.net/news/20190426-cobalt-iron-alloy-effect-discovered/
:
>研究者らはHDDに一般的 コバルト鉄合金の磁気状態を制御する効果を発見し、情報ストレージの性能を向上 可能性 発表
:
>エネルギー効率の高い電気モーターや発電機など
>
> リサイクルが容易な新しいプラスチックを研究者が開発
>http://gigazine.net/news/20190426-plastics-recycle/
>、 不純物が残ったりポリマー(重合体)の特性が劣化したり >297 ー 190102 1430 4rvKPUls
>国際リニアコライダー日本誘致問題】高エネルギー物理学は終わるのか[
>http://egg.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1546399940/##
>964 ー 190123 1152 tY4oBZ2h
>機械学習により世界最高クラスの熱放射多層膜を設計し、 実証に成功
>約80億の候補から最適構造を探索 省エネ 期待
>ttp://www.nims.go.jp/news/press/2019/01/201901210.html
:
>806 ー 190415 1127 rZm7pBbW
:
> 暗黒物質は見つかるか?超伝導ナノワイヤー検出器を試作
:
>354 ー 190423 1903 TF42DEpE
> 英紙Metro「米軍がUFO技術特許取得」
>http://tocana.jp/2019/04/post_93416_entry.html
:
>。こうなるとメドベッドとか封印された技術も
:
>反重力ではないようですね。
>変わった機構ですが。
>
> > 、自ら重力波を発生させ、慣性力を抑える機能や、機体の溝に満たされた
> >ガスを振動させ 強力な電磁波を生み出 、
> > 、 機体の周囲を真空 、
> > 海中 、宇宙 自由に行き来
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/89# TanjunIon >930 ー 190417 1917 4KOAzyzh
>「全樹脂電池」 量産へ、巨大市場を開拓
>全樹脂電池の可能性(
>http://r.nikkei.com/article/DGXMZO42209990Y9A300C1000000
>「 密度を従来の2倍以上 、設備投資額を数十分の1に、材料コストは半減
>813 ー 190402 1710 SzXbBFyz
> リチウムイオン電池の充放電反応を超高速化
>充電時間の短縮と高性能化へ
>http://www.titech.ac.jp/news/2019/043711.html
:
> 1分未満の充電時間で電池最大容量の半分以上の充電を確認
> チタン酸バリウムのナノ粒子を担持した薄膜正極で電極反応を定量的解析
>担持物近傍の正極上にて電極副反応が抑制 を発見
>293 ー 190310 1638 CErmjG1F
>】曲がる太陽電池、宇宙へ JAXAやリコーが開発 [
>http://egg.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1552188660/##
>296 ー 190102 1220 HHa4u+FL
> 原発1基分の「洋上風力発電」計画…海底に土台
>http://www.yomiuri.co.jp/economy/20190102-OYT1T50004.html
:
> 609 ー 190412 0833 98b9KTfW
>】中国の研究機関が“人工太陽”公開 超高温を発生 成功と発表
> http://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1554993301/ >372 ー 190311 1152 dfgwk74B
>二酸化炭素を石炭に戻す技術が開発 [
>http://leia.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1552216441/##
>230 ー 190406 0818 jo99Hop3
>フランスのノーベル賞物理学者が核廃棄物の処理法を発明、レーザー光線で別の原子に変換し半減期を数分に短 [
> http://leia.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1554471934/##
>489 ー 190424 2334 6mf58I6+
>ミチオ・カクの分子アッセンブラ
>http://m.youtube.com/watch?v=ZU3LoKRnio8##
>380 ー 190320 1403 sA5tznfw
:
>なゲーミングPC なくても、あっちでレンダ してく 。ひきかえにユーザーはGoogleのAIに大量の学習素材を提供 。シンギュラリティは近
>http://mobile.twitter.com/nojiri_h/status/1108188659868528640##
>
>ゲームがクラウド化すると人間側の操作も全部記録 機械学習用の教師データを全部Google側が取得出来て最強のAIプ
>http://mobile.twitter.com/GOROman/status/1108158103344697344##
>312 ー 190423 0828 rpJVM8+4
>東工大、0.5秒後の相手の動きをリアルタイムに予測 格闘訓練システム「FuturePose」
>http://shiropen.com/seamless/futurepose
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) 100%クレシェモンに決定だよ、十割クレシェモンに限定だよ、確実にクレシェモンに指定だよ、絶対にクレシェモンに認定だよ、必ずクレシェモンに確定だよ
多分クレシェモンは楽しいよ、一応クレシェモンは面白いよ、当然クレシェモンは愉快痛快だよ、無論クレシェモンは心嬉しいよ、勿論クレシェモンは喜べるよ
クレシェモンの勝ち、クレシェモンの勝利、クレシェモンの大勝利、クレシェモンの完全勝利、クレシェモンの圧勝、クレシェモンの楽勝、クレシェモンの戦勝
クレシェモンの連勝、クレシェモンの優勝、クレシェモンの制勝、クレシェモンの奇勝、クレシェモンの全勝、クレシェモンの完勝、クレシェモンの必勝
クレシェモンは強いよ、クレシェモンは強力だよ、クレシェモンは強大だよ、クレシェモンは強者だよ、クレシェモンは強靭だよ、クレシェモンは強烈だよ、クレシェモンは強剛だよ、クレシェモンは強豪だよ
クレシェモン最高、クレシェモン最強、クレシェモン無敵、クレシェモン無双、クレシェモン至高、クレシェモン至福、クレシェモン極上、クレシェモン一位、クレシェモン一番
クレシェモン一等賞、クレシェモンNo. 1、クレシェモン満員御礼、クレシェモン商売繁盛、クレシェモン一攫千金 >230 ー 190406 0818 jo99Hop3
>フランスのノーベル賞物理学者が核廃棄物の処理法を発明、レーザー光線で別の原子に変換し半減期を数分に短 [
> http://leia.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1554471934/##
>830 ー 190604 1822 DwVIXsum
>高圧洗浄技術を応用 新 放射能汚染土減容化技術の開発に成功ー先行技術の3分の1以下のコストで処理可能
>_ttp://research-er.jp/articles/view/80019
:
>従来の放射能汚染土処理 、経済性が低く、大量 処理 難
:
>放射能汚染地域の除染作業で出た除染土の中間貯蔵推進への貢献が期待
>539 ー 190809 1004 lzLZAlyS
> 「核のゴミ」問題解決に必要な加速器の概念を提案
>既存の300倍の高出力重陽子ビームの加速が可能
> http://www.riken.jp/pr/press/2019/20190809_1/
>
>「 、加速器から得られる重陽子ビームを用いた核変換により、長寿命核分裂生成物(LLFP)を大幅に低減 法が検討
>
> ムーアの法則を超える「ヒトゲノム解析」、がんゲノ●ム医療
: > 631 ー 190510 1329 QP+KNSek
:
> 完全に透明なソーラーパネルが開発される [787645228]
> http://leia.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1557458018/
:
> 402 ー 190507 0945 K9RYkRR0
> 2階建てになる太陽電池、コスパの壁突破
>_ttp://www.nikkei.com/article/DGXMZO43472030Y9A400C1000000/
>805 ー 190613 1123 b2EjIVhN
:
> MIT、太陽電池の素材開発を20年から2年に縮めるシステムを開発
>_ttp://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1189/091/index.html##
>「さらに、研究チームは一部のプロセスの自動化を進め 、10〜100倍は高速化できる 述べ、キロワットあたりで2セント以下の経済的な太陽光発電システムが作れるように、技術開発を進め 意向
:
>878 ー 190725 1058 gfKU6s14
> 日本の太陽光発電の発電コスト
> 現状と将来推計
>_ttp://www.renewable-ei.org/activities/reports/20190723.php
>「太陽電池モジュール、パワコン、架台といったハードウェアのコストの低減が著しいことが明らかに
>
>全固体電池 実用化の目処 [
>_ttp://leia.2ch.net/test/read.cgi/poverty/1563991927/##
> 828 ー 190831 0111 a87AmkXr
>世界最大「太陽光+蓄電池」プロジェクト、契約単価「2セント/kWh」切る _ttp://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/02764/
>_ttp://mobile.twitter.com/kei_sakurai/status/1167409496605384705##
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) >576 ー 190531 2135 7hFk4Etn
> 空気電池自体は既存技術(補聴器など)
>従来バッテリーの10倍の能力を持つリチウム空気電池が実用化できれば革命 。現在は数十回しか充放電できない寿命問題があり、5年後の完成を目指す
>
> 空気電池、動力に「軽さ革命」:日本経済新聞
>_ttp://r.nikkei.com/article/DGXMZO45473080Q9A530C1X90000
>_ttp://mobile.twitter.com/metatetsu/status/1134430687686041600
>
>リチウムイオン電池で15分飛ぶドローンが、同じ重さで1時間以上は飛 。エネ 密度が非常に高くて軽く、価格も安い「リチウム空気電池」。 強みと課題を探ります
>_ttp://r.nikkei.com/article/DGXMZO45473080Q9A530C1X90000
>_ttp://twitter.com/nikkei/status/1134230589056462853##
>521 ー 190828 1332 dk79z2Ut
>初の充電可能な「鉄イオン電池」が開発 、高エネルギー効率でリチウムイオン電池より安全
> http://gigazine.net/news/20190827-iron-ion-battery/##
>471 ー 190827 2337 kjajvUzq
> 金属Li負極電池の劣化要因、米大学が発見か |
>_ttp://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/02781/
>786 ー 190830 2046 x6xgPdfm
>安価で大容量の全固体電池、製造法革新で実用前倒し
> http://r.nikkei.com/article/DGXMZO47819470W9A720C1000000##
>
> imecとパナソニックの共同成果
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) >785 ー 190717 1221 oJJ68FbI
:
>】熱電池は太陽系に一晩電力を供給 できる[
>_ttp://egg.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1563231100/##
:
>音響学/有機化学】「オナラの音と臭いを消すパンツ」高校生が開発、商品化めざす[
:
> 337 ー 190620 1519 R73r+mWB
> ペットボトルむしゃむしゃ 堺で発見の細菌、世界救う?
>_ttp://www.asahi.com/articles/ASM6F4PQ7M6FPLBJ006.html
>706 ー 190612 2052 0AiA/tQ9
> CO2資源化研究所、生分解性プラスチック「CO2ポリ乳酸」を開発
> http://www.co2.co.jp/news.html
>
>、世界で初 CO2からの乳酸生成の技術確立に成功
>
>技術 特許は近日登録されることから、
>生分解性プラスチック「CO2ポリ乳酸」の早期工業化へ向け注力 。
>プラスチックは、石油由来が主流 、
>一部バイオマス(とうもろこし、サトウキビ等)からの生産 。
>に対し東大発ベンチャーのCO2資源化研究所では、
>CO2を原料とする 開発を進めている。
> この「CO2ポリ乳酸」は、先に発表したCO2ポリエチレンに続く、
>脱石油100%「CO2プラスチック」第2弾
> 837 ー 190625 0729 J2GXpeUE
> 二酸化炭素よりもメタン回収が効率的温暖化対策で新提案
>_ttp://www.technologyreview.jp/s/143011/turning-one-greenhouse-gas-into-another-could-combat-climate-change/
>
> これ新提案か? >126 ー 190617 2325 c69EE+C4
>】米国 再エネの発電容量が初めて石炭を越す 今年4か月で風力1.5GW太陽光1.4GWが接続済み 石炭段階的廃止が進む[
>_ttp://egg.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1560636532/##
>512 ー 190508 1946 PGMfb2XX
>】ひっぱると白色蛍光を発するゴム、北海道大学が開発[
> _ttp://egg.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1557302367/##
>686 ー 190731 1048 5tbtziEt
>太陽熱をつかって、海水から真水を生成 装置が開発
>_ttp://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2019/07/post-12625.php
> 259 ー 190608 1908 WyWhmFFT
> 降雪のエネルギーを電気変換 画期的な機器が考案
>_ttp://jp.sputniknews.com/science/201906086338562/
>546 ー 190509 1236 BaVNAfeX
>絶対零度】「宇宙の寒さ」から直接エネルギーを生み出す技術が開発 [
>_ttp://egg.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1557369547/##
>660 ー 190510 2106 DxR3inJo
>仮想粒子 省エネ化のカギ? 理研が観測 新現象に熱視線[
> _ttp://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1557478373/
>676 ー 190511 0102 pjtE1Wsa
>核融合反応になぜかマヨネーズが切り札
>_ttp://nazology.net/archives/37911 カラスがマヨネーズ好きらしいので知能増幅につながるかな? ここは>>1 YAMAGUTIseisei さんの姉妹スレですがね。 デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの次期作を放送しろよな
デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの次回作を放送しろよな
デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの続編を放送しろよな
デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの続きを放送しろよな
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デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの最新作を放送しろよな
デジモン(デジタルモンスター)シリーズのアニメの完全新作を放送しろよな
デジモンセイバーズはネ申アニメだよ
デジモンセイバーズは神アニメだよ
デジモンセイバーズは意欲作だよ
デジモンセイバーズは話題作だよ
デジモンセイバーズは超大作だよ
デジモンセイバーズは良作だよ
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ディノタイガモンの勝ち、ディノタイガモンの勝利、ディノタイガモンの大勝利、ディノタイガモンの完全勝利、ディノタイガモンの圧勝、ディノタイガモンの楽勝、ディノタイガモンの戦勝、ディノタイガモンの制勝
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トイアグモンは強いよ、トイアグモンは強力だよ、トイアグモンは強大だよ、トイアグモンは強者だよ、トイアグモンは強豪だよ、トイアグモンは強剛だよ
トイアグモンは強靭だよ、トイアグモンは強烈だよ、トイアグモンは強固だよ、トイアグモンは強将だよ、トイアグモンは屈強だよ、トイアグモンは頑強だよ デジモンって勝った時にこういうメッセージが出るの? >>433は、ひょっとしたら「デジモン」と入力すると>>430みたいなのが自動で出るのかと思っただけです。すみません。 ,,(::(:ヾヾ//ノ;;ノ;;;::ヽ,,
l ;/  ̄ ̄ ̄ ヾヾ、
l ;l = 三 = .|;;;i
l / ,--―'、 >ー--、 ヽl
i^| -<・> | | <・>- b |. ニートは社会の落ちこぼれ。その事実を
||  ̄ | |  ̄ |/ 認めず、板違いの糞スレに逃避するニートは、人間の屑。
| /(oo)ヽ | このスレには、屑が常駐している。
ヽ (⌒)___ノ / 未来技術どころか日本語も理解できないネット上の鼻摘み者
_, -r┤~.l. ニ /i、__
( f | | ヾ.ー--/ |:::::::|::::::::
l.ヽ人八_ ,, ̄)\ |:::::::|::::::::::
`ー┬‐-ー' ̄ 弱いものイジメしても社会は良くならないどころか
矛先を下に向けさせられてて自分達の首を絞めてる事になるのに
その事に気付いて欲しくなくて騙されてるのがわからないのかな
どうしたら伝わるのか?エタヒミン同和選民思想問題モリカケ桜を見る会 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています