(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ121
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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
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※前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ120
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1524673308/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ119
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1523857635/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ118
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1523134522/ 2018年5月7日号
秘密の政府最上層部におけるパージが、悪魔崇拝者の破滅をもたらす
http://www.geocities.co.jp/bancodesrt/special/BFul_180507.html#top
バチカンのナンバー３で財務長官のジョージ・ペル枢機卿は、教会内での性的虐待を
隠蔽したことで刑事訴追に直面したので、表向きは権力から追放された。
その審理が始まった５月２日と同じ日、それと同時にマルタ騎士団は新しい指導者を選出した。
これは、ディープステートの核心である西側金融の頂点が新しい管理の下にあることを意味している。
こうした変化は、フランシスコ法王によるハイレベルの金融商品を利用した南米や
アフリカでの貧困や環境破壊と戦うための大規模キャンペーンに資金を提供する
非常に大きな動きと一致していると、フリーメイソンＰ２関係筋は言う。
現時点では執筆しないよう要請されている多数のことがあるものの、
見たところ、この動きの背後には無尽蔵の資金があることが確認できる。
-----------------------------------------------------------------------------
ベンジャミンがまだ執筆しないように要請されている、
貧困と環境破壊を止める大規模キャンペーンに資金を提供する非常に大きな動き
って以前のレポートで２週連続で書いていたまだ執筆できないと書いていた
支配層同士の和平交渉の合意が上手くいったという事だろう。時間はかかったが。 自動プログラムがよく分からんが、
汎用AIまでの
途中段階として、
問題の提起
解法の模索
問題解決
までを、
ワンセットで処理できるものを、
作りたいんじゃないの？
そして次々に、
人間が知らない問題を、
人間が知らない方法で解決し続けるものを、
想定してるはずだよ。
つまり自然言語理解は、
ついででメインではないはずだよ。 要は、
任意の問題を、任意の関数に置き換えて、
任意の解法も、任意の関数に置き換えて、
問題を解決する必要があるから、
ニューラルネットワークみたいに、
関数の一部しか最適化できないなら、
任意の関数を自由に取ることができないから、
このタイプのAIには到達し得ない。 最終的には、
自己の関数を
無限に成長する知能にしたい訳だから、
そのスタートは、
元の関数を1としたら、
親の関数から生み出される子の関数が、
1より大きな実数値で
賢くor成長or進化できる様になれば、
世代を重ねる間に、
無限に成長をしていくという事になる。
1.1倍でも、1.0001倍でも良いが、
親の世代より賢くなればいい。
ただし、
重要なのは賢いor成長or進化って何だ？
と言う話になってくる。 例えば、
アルファ碁の様に、
碁だけのプログラムとか、
特化すれば、
これに近い様な事を行っている。
しかしながら、
アルファ碁は、
汎用AIとは呼ばれないなぜか？
当たり前だけど、
汎用性が無いからになる。 >>310
それって、部品があるだけでしょ？
ライブラリやらフレームワークなんだから。
ワイパーと窓があるだけ。
組み合わせて取り付けて動作させないと、意味がないよね。 要は、
汎用AIは、
特化型AIと違って、
汎用的に賢くならなくてはならないが、
汎用的に賢いってどういう事なの？
評価関数はどうやって設定するの？
とか、
問題が噴出してくるから、
とりあえず、
膨大な作業量になるけど、
エキスパートシステムで
対応できる幅を拡大し続けていきましょうと言うのが、
今の流れなんじゃないの？ ニューラルネットワーク系のプログラムでは、
汎用AIに到達しないくらいなら、
数学者ではないオレでも、
予想はできる。
が、
単なる予想だしな。
ただし、
他の手法が否定された訳でもない。 >>314
なるほどね。
可能不可能はおいて（そのうち可能だと思う）、概念は分かった。
ただ、その方向性で進んだら制御不可能なもの出来る気がするw
というか、制御出来てるかどうかすら分からない…今も似たようなもんか。
無駄と分かっても書くけど、無駄改行やめようよw >>318
うん、そう。
どうせそういうと見越して、3行目で俺も全く同じこと書いてるよねw
だから、自動プログラムってなんなのさ、って書いたの。 この人の改行癖は誰が言っても治せない。
その人のクセだから仕方ない。 >>319
最後のエキスパートシステムのとこは、随分昔に「その方向性じゃ無理だわ」ってなったんじゃないの？ >>326
エキスパートシステムでは、
無限に成長する知能には到達し得ないけど、
人間に近いか、
人間より多少処理能力の高い、
AIにはなり得るよ？
だから、
商業ベースは、
いつになるか分からん、
無限に成長する超知能ではなく、
エキスパートシステムの寄せ集めで、
人間に近いAIに寄せていってる。
と言うか、現段階では
この方法以外だとどうしようもない。 >>309
お前の頭では偏差値５０は絶対越えられないのを証明してやる みたいな感じかな そもそも、
人間の職業というのは、
汎用性が高いか？というと、
専門性が高いほど、
高給になるわけで、
専門性が高いほど、
人件費削減の効果も多く見込めると言う話になるから、
ホワイトカラーの方が、
リスクは高めになってくる。 >>327
ごめん、意図を読み違えていた。
勝手に、シンギュラリティに向かう為の強いAI実現に向けての話かと思って読んでたよ。
確かに、今は当面それしかないから、そう進めてるよね。 >>324
ならなんでライブラリのことを冒頭に書くんだろう？
自分で違うと判断してるもの？
読んで字のごとく、自動的に必要なプログラムを作ってくれるプログラムのことじゃないのか？ もし人間に手や眼が無かったら、知能は発達していなかった。
原始人類は、身体的に他の動物より不利で、生きるのに工夫が必要だった。
それで知能が発達した。 新井紀子はシンギュラリティを否定しているが、
AlphaZeroのような既に囲碁で人智を超えた強さにまで到達したプログラムの適用範囲が、より多くのドメインに適用可能になっていくことでＧＯＤＬＩＫＥ ＭＡＣＨＩＮＥになる、ただそれだけなのに
どうしてこう想像力が足りないのか、
そんな大人にはなりたくない。 バカ丸出しだな相変わらず
無限の時間があればサルだってタイプライター叩き続ければいつかシェイクスピアの作品と全く同じ文章作れるってだけだろ
現実には有限の時間、資源、エネルギー、労働力しかないのに
指数関数的ない事実上無限の成長が起きるとか
親からいつまでも小遣いもらえると思ってる労働逃避者しか考えんわ
机上の空論にすらなってない
だいたいシンギュラリティなんて学術的概念でも何でもないしな
ID:ryG1HNBIこいつみたいなアホ高卒がぼくのかんがえたさいつよのあいでぃあを展開してる見ると恥ずかしくさえなるわ
論文読んだことも書いたこともないだろうこいつ、低能丸出し 囲碁や将棋のAI開発の次は、
starcraftってレス見て、Youtubeで今年のAI対戦見たんだけど、今のstarcraftでのAIは、昔のファミコン時代のヘボ将棋みたいな感じだと思った。難易度違うんだな。
でも2011年から2018年までの大会の動画を
ざっと見て進歩しているのは分かった。 AIでマインドリーディングの時代が到来（前）
http://tech.nikkeibp.co.jp/it/atcl/idg/17/042300133/042300001/
AIでマインドリーディングの時代が到来（後）
http://tech.nikkeibp.co.jp/it/atcl/idg/17/042300133/042300002/
筆者は思う。人間の考えや心をソフトウエアで読み取るマインドリーディング・テクノロジーは、商用利用にふさわしい段階に達しているのみならず、日々のビジネスできっと役に立つと。
何を言っているんだ、と思う人もいるだろう。そんな技術は気味が悪いし、プライバシーの侵害だし、使い道がないと思うかもしれない。
そういう人は、ぜひ今回のコラムを読んでみてほしい。考えが変わるかもしれない（そして、そのように考えが変わったことも、デバイスできっと読み取れるようになる）。
Lyftの月定額プラン試験、ウェイトリスト登録の受け付け開始
https://jp.techcrunch.com/2018/05/10/2018-05-09-lyfts-monthly-subscription-plan-gets-a-waitlist/
OpenAI、真実と虚偽のエージェントらが論争し、どちらが正しいかを裁判官が予測するディベート訓練法を発表。人間たちで試せるWebサイトも公開
https://shiropen.com/seamless/openai-ai-safety-via-debate
Googleが視覚障害者の代わりに「目」となって周囲の情報を的確に伝えてくれるアプリ「Lookout」を発表 - GIGAZINE
https://gigazine.net/amp/20180509-lookout >>340
＞視覚障害者の代わりに「目」となって
これはいいな。
画像認識が発展してきた今だからこそ、実用化できる技術だな >>339
たしかに、splatoonみたいな協力プレイは次のテーマかもね。開発元が異なるAI同士の協力プレイとかまだ先だろうな。ただ、codとかのfpsになるとコンピュータはエイムがチート性能だから、適当でも勝てそう。 >>331
だから、フレームワークとライブラリは違うんだよね、ということを言いたかったの。
ごめん、周りくどくなって。謝るからそこはもう許して。悪かった。
自動プログラムってなんなの？ >>343
Splatoonは不確定要素が多い。
囲碁は有限確定完全情報ゲームだが、スプラはインクの塗り方や武器の違いで戦況が大きく変わる。
そして君が言った通り、仲間や相手が、個々人で差がある。
こういうゲームを攻略するのは非常に難しい。 ポケモンとかのターン制RPGゲームは、情報が確定してるから、
すぐ攻略できるだろう。 エキスパートシステムは知能が成長できないというのは
勉強するためのルールはエキスパートシステムに入れられない
っていうこと？ ただ組み合わせが大量ゆえに、今までの方法では計算量が膨大になって、結果出力に時間が掛かってしまった。
しかしDeepMindの深層学習の技術で、計算時間を圧倒的に短縮することを可能にした。 >>344
自動でプログラムを作ってくれるようなしろものでしょ、言葉通り。 Uber自動運転車の死亡事故、原因はあえて感度を下げたソフトウェアにあった | ギズモード・ジャパン
https://www.gizmodo.jp/2018/05/cause-of-uber-death-accident.html
マイクロソフトが「半導体企業」になる日──人工知能を巡る、もうひとつの開発競争｜WIRED.jp
https://wired.jp/2018/05/10/microsoft-own-path-on-ai/
「Firefox 60」正式版リリース、Web Authentication APIがサポートされエンタープライズ向けも登場 - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180510-firefox-60/
Windows 10 RS5でクリップボードが大改良。履歴利用やPC間でやりとり可能に - PC Watch
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1121003.html
Googleが機械学習専用の第3世代プロセッサ「TPU3.0」を発表、冷却が追いつかず液冷システムまで導入する事態に - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180510-google-tpu-3-ai-processor/
Sony Japan | ニュースリリース | AIを実現するディープラーニング統合開発環境クラウドで複数GPUによる高速学習サービスの提供開始
https://www.sony.co.jp/SonyInfo/News/Press/201805/18-043/
人工知能ニュース：プログラミング不要、組み込みディープラーニングのモデル構築ソリューション - MONOist
http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/spv/1805/10/news041.html ビットコインに逆張りする人は泣きをみる | プレジデントオンライン
http://president.jp/articles/-/24921
「メモ帳」がLinuxの改行コードをサポート - やじうまの杜 - 窓の杜
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/1120764.html
【リーク】GTX1180 性能も価格もGTX1080Tiと同じで確定か？GTX1080からたった20％しか向上せずGPU性能頭打ち時代突入へ : 汎用型自作PCまとめ
http://www.jisaka.com/archives/26200513.html
画面はないけどGoogle Assistantつき。トランシーバーみたいな携帯電話｢Relay｣ | ギズモード・ジャパン
https://www.gizmodo.jp/2018/05/relay-cellphone.html
Waymo、Google I/Oで降雪時の自動運転について紹介。機械学習でセンサー情報から雪を除去 - Engadget 日本版
https://japanese.engadget.com/2018/05/09/waymo-google-i-o/
Google I/O 2018：Googleが機械学習／AI活用で見せた「これまでとは違った景色」、トップ7 - ＠IT
http://www.atmarkit.co.jp/ait/spv/1805/10/news035.html
【井上繁樹の最新通信機器事情】メッシュネットで拡張可能な11acルーター「Google Wifi」 〜家の中からでも外からでもスマホでフル管理 - PC Watch
https://pc.watch.impress.co.jp/docs/column/inoue/1120558.html
ASCII.jp：SXSW 2018で見た「AIブーム」の終焉｜アスキーエキスパート
http://ascii.jp/elem/000/001/673/1673587/
先端技術としての「ＡＩ」からコモディティへ。 >>309
新井はクリスチャン
だから人工知能が神に近づくなんて絶対に認められない >>348
記号で完全に記述（=特徴量を人間が書き下せる）できるものであれば、エキスパートシステムとして構築できる
画像認識技術などは明文化できない部分が多く高い精度をいままで出せなかった
これを自律的に特徴量を獲得するニューラルネットワークモデルが解決した
エキスパートシステムはあくまで人間がルールを追加しないと処理できる対象は増えていかないので成長するシステムになり得ない
勉強して賢くなるルール、なんてのも記号的にプログラムコードに書き下す方法が現時点では解らないので、そうだね
ニューラルネットワークである程度はできるかもしれないが。 新パッケージング技術の開発も：
TSMCがロードマップを発表、EUV導入は19年前半 (1/2)
http://eetimes.jp/ee/spv/1805/10/news033.html
TSMCは、7nmプロセスの量産を開始し、さらにEUV（極端紫外線）リソグラフィを導入したバージョンの生産を2019年前半にも開始する計画も発表した。
さらに、同社は5nmノードに関する計画も明らかにした。
DeepMindが脳の働きを模倣した「ルート検索AI」を開発＆未知なる人間の能力解明にも着手
https://roboteer-tokyo.com/archives/12592
【深学鼠】グリッド細胞は2014年ノーベル賞。現象としてはわかりやすいものの何故こんな奇妙な神経活動が脳内で実現できるのかは謎でした。
ところがＡＩに散策させただけでＡＩ内部にグリッド活動が自然と生まれ、なんと近道まで見つけたそうです。今朝の『ネイチャー』→https://www.nature.com/articles/s41586-018-0102-6
https://twitter.com/yuji_ikegaya/status/994411808638185472
目蓋の追従は本当に重要です。不気味さにとってクリティカルな要素なので、CGアバターやヒト型ロボットを作るみなさんはぜひ意識してみてください。
https://twitter.com/toodooda/status/994426922003189760
動画あり DeepMindが脳の働きを模倣した「ルート検索AI」を開発＆未知なる人間の能力解明にも着手
https://roboteer-tokyo.com/archives/12592 >>355
watoson や zinrai は
ディープラーニングとエキスパートシステムを
組み合わせているらしいから、
教えてもらう事をパターン認識と勉強ルールを使って
シンギュラリティを起こせるんじゃないだろうか。 >>355
watoson や zinrai は
ディープラーニングとエキスパートシステムを
組み合わせているらしいから、
教えてもらう事をパターン認識と勉強ルールを使って
シンギュラリティを起こせるんじゃないだろうか。 >>357
ｷﾀ━━━━━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━━━━━!!
>>356
目蓋を追随させて本物らしくなってると思った。
でも瞬きするときの速度と、目の動きのぴくぴくが
再現されていないと思う。
瞬きや目の動きは鳥の首みたいにピクっと動く事が多いので
にゅるにゅる動いているとやっぱり不気味。 >>348
条件に従って道を進んで行くと最後に回答にたどり着けるのがエキスパートシステム。
単純化すると
歯が痛いですか？
イエスなら歯医者に行けと書いてある
ノーだったら良かったですね、またどうぞと書いてある
だから、ノウハウ集みたいなもん
業務に精通してて、新人の扱いに長けてるような人が後ろに居てくれると、割と使える代物になる
こいつが学習するような仕組みを作れるなら良いけど、それができたらもうエキスパートシステムじゃない、何か別のもんじゃないだろうか？ >>363
対応表で勉強するためのルールを書けるっていう意味？ 新井紀子なんだよ新井紀子
シンギュラリティは到来しない 強いAIって組み合わせ爆発とかどうやって解決するの？
もちろん囲碁にも組み合わせ爆発はあったんだろうけど
完全情報ゲームだからそれでも世界チャンピオンに勝てた
でも不完全情報ゲームとかどうなるんだろうな
例えば遊戯王に強いAIを作るとして 今のルール 今ある全カードを
覚えこませたとしても 思いもよらないデッキやコンボを作り出せるんだろうか >>357
ｷﾀ━━━━━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━━━━━!!
【量子物理学】ゲーマーたちが量子力学の検証を「パワーアップ」ベルテストで量子力学による予測の検証［05/10］
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1525931209/
人工衛星のデータとブロックチェーンを活用して、仮想空間にもう１つの「地球」を作る仮想地球プロジェクトを始めます！
これまで有志メンバーで動いてましたが、今後は実証実験なども行っていくので協力してくれるコミュニティのメンバーを募集中です！
https://exa.earth/
https://twitter.com/ka2aki86/status/994447587460575232
8月にプラハにて開催される人間レベルのAIをテーマとしたカンファレンス#HLAI2018があります。
論文投稿の締切は過ぎていますが日本からも多くの人に議論に参加してもらえるように参加費10％オフになるコード(ARAYA-HLAI2018)を作ってもらったので是非ご参加ください。
https://www.hlai-conf.org/
https://twitter.com/kanair_jp/status/994467080379490309 >>365
ルールを作るルールが必要だよ。
そういうのはエキスパートシステムの中には入ってないよ シンギュラリティが来ない根拠が知りたいな
来ないものは来ないとかじゃなくて >>372
もちろんそうだよ
シンギュラリティが到来すれば無限の計算能力を持つ機械によって
全てが救われる(不老や不労の実現)とは思っていない きっかけや可能性にはなると思うけど
そんな遥か未来の夢物語より俺は 昨今AIが囲碁の名人を打ち破ったみたいに
ゲームに強いAIがこれから作られるんじゃないかなと 地に足を付けた予想をしてる
あとAIがこれまでいた歴代の画家や漫画家、デザイナー等
全ての画風を完璧に真似出来るなら どんなにコンピューターに無知な人でも
否応なしにAIの力を感じるだろうし 本格的に社会が変わっていくことを
実感できるんじゃないかな AIによる夢のような描画は１０年じゃ難しそうだけど 人間以上の汎用AIが出来ない理由が知りたいな
出来ないものは出来ないとかじゃなくて >>377
消費税「ダメなものはダメ」土井たか子元社会党委員長 人間以上の汎用AIが出来ない理由が知りたいな人間以上の汎用AIが出来ない理由が知りたいな
出来ないものは出来ないとかじゃなくて
出来ないものは出来ないとかじゃなくて いよいよ、国連も｢大麻規制｣見直しへ！
万歳、万歳、万歳、万歳、万歳！
大麻は、ガンにもエイズにも癲癇にもパーキンソン病にも、その他あらゆる難病にも効果を発揮する事が分かっています。
日本も早急に大麻の全面解禁を推し進めましょう！
http://news.livedoor.com/article/detail/14561719/ >>364
現状では人間が対応表を付け足していくしかない
自動的に追加できるようなら汎用AIだといえる 日本の長崎のハウステンボスについに無人コンビニができたらしいぞ。
中国から二年遅れ、アメリカから一年遅れて日本にも無人コンビニだ。4
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO30303820Q8A510C1000000/ >>379
出来ない理由が知りたいってことが、何を求めてるのかによるんじゃないのかな？
なんかわかりにくい表現になったけど
どうやったらそんなもの作れるのか誰も知らないから
考えるってことがどうやったら実現できるのか誰も知らないから
考えるってことの原理、論理がわからないから
だから出来ない
原理的に出来ないかと言ったら、そりゃ、現実に人間が居るんだから、人間以上のものだって作れるに決まってる
だから、あなたが何を解として求めてるかによるんじゃないかな？。早い話が自問だよね、これ。 原理的に出来ないかと言ったら、そりゃ、現実に人間が居るんだから、人間以上のものだって作れるに決まってる
普通はこう考えるのが自然だわな >>309
本人が科学者で実際その道の専門家
起こらないではなく、すぐには起こらないという話でしょ
もっと言えば、彼女自信、プログラムする中で人の長所やそもそも学習の不備みたいな物を見つけたんじゃない？
なんかそんな気がする >>310
サブルーチンやライブラリね
物理的な世界でも計算機とかワープロ、電子辞書とかはあるけど
それを統合して、小説を書いたりする機械が存在していない
単品の機械があればできるという簡単な話ではないって事でしょ
早くプログラマ失業したい
何で、こんなに簡単な作業するら書く必要があるのかと常に思う >>312
自然言語を理解してくれるコンパイラーができれば良いね
まぁ昔はprint すら理解できなかったから凄い進歩だがまだ先は長い
例えば、日本語の使えるプログラミングソフトに「なでしこ」という物があるけど
「こんにちは」と表示
なら表示されるけど、
「こんにちは」を表示
だとエラーが返る
この程度の表記揺れすら対応できない トヨタの最新自動車製造工程動画２０１８
トヨタ工場での自動車製造・組み立て工程 [Toyota Motor
https://www.youtube.com/watch?v=5T9G8NaDvdY
っていうか、トヨタは、ライン製造をやめてるのか？
それは、とでもないことだぞ。
これで、年収４００万円？
トヨタさまだ。トヨタさまはやっぱり賢い企業だったんだ。 >>383
考えるということ・知能の本質は現実からの入力とは逆方向の入力、つまり予測(連想)することだよ。
まず、世界を認識するには予測(連想)による入力の補い(予測変換)が必要だ。
次に、現実の犬を認識するとき、頭の中での想像上の犬を認識するとき、
どちらも犬と認識されるため、同じ犬ニューロンが発火する。
では現実上の犬と想像上の犬、どうやって区別している？
区別ニューロン？それは違う。
犬ニューロンの発火の向きが逆方向になっているのだよ。
この逆向きの入力を、さらに繰り返す「予測の折り返し」を言語野で行うことで一般的な思考が実現しているのだ。 A「シンギュラリティは来ません！」
B「どうして？」
A「空想だからだ」
B「どこが空想なの？」
A「それは言えん」 例えば、Ｎｕｍｅｎｔａという文字列を見たとき、いちいちｎとかｔとかの一文字にはあまり注目しない。
それは文字列(特徴量)を組み合わせて単語を予測(連想)しているからだ。
逆向きの入力が予測(連想)を行っていることを私は断言する。
早速水もちこみ禁止や、かなりえずきという文字列も速水もこみちやえなりかずきと予測変換してしまうのだ。 やっぱりAIと人間の脳の解明は切っても切り離せない関係なんだろうな
全てはエクサスパコンで全脳シミュが始まってからだろう >>394
まさにその通り。よく分かってらっしゃる。 >>390
車載ＯＳではグーグルにどうやっても勝てない
だからトヨタの凋落は既に時間の問題
それに電気自動車の場合
１台あたりの部品数が１/３まで圧縮されるから系列もヤバイ
自動織機メーカーから自動車メーカーに転換したように
今度はロボットメーカーへ鞍替えするのだろうか？ >>392
朝日新聞：安倍政権の葬式はウチで出す
故・三宅久之：是々非々で良い所は誉めれば？
朝日新聞：ダメです、社是だから出来ません 238 オーバーテクナナシー sage 2018/03/20(火) 23:27:54.02 ID:6zgvvpxw
>>237
＞ホーキンスが人間の思考回路の本質をある程度解明したのは評価すべきでしょ。
これが本当なら評価されるべきだとは思うけど、
HTMって特定分野の最適化に、
優れてるってアルゴリズムなんじゃないの？
結局、HTMを使うための元になる、
アルゴリズムは人間が組むってタイプじゃなかった？
それって、
従来のニューラルネットワーク系のプログラムと、
変化が無いと思うんだけど、
最適化された内容が、
従来のニューラルネットより、
効率的とか、そういう話？
↑
何度も言うがホーキンスは知能の本質は予測(記憶による予測の枠組み)であると主張している。
人は寝ている時以外1秒も怠らずに予測を行っている。
大して(というか全く)頭を使わなくても歩ける、コンピュータならもの凄い計算が必要なスポーツ(良く分かる例が野球のバッター)がスムーズな動きが可能なのは経験による予測を行っているからだ。
もし歩けないのであればそれは予測が出来ていなくてボケているのだろう。
そのボケているという状態はまさに意識・知能レベルが低下している状態で、このことから、意識・知能の正体は予測(連想)の働きであることが分かる。
証明終わり。 よくなんも成果だしてないホーキンスなんて持ち上げられるねｗ ホーキンスはルックスで得してたよな
五体満足でルックス良かったら、
あれほどは持ち上げられなかったであろう >>396
ハードの制御の部分はスマホでも
TRONで動いているらしい。 >>391
と言う仮説ね。
別に脳がどうとかは、
いちいちこだわる必要がない。
ディープラーニングで、
特徴量を抽出して、
犬を認識できるのなら、
脳の処理と同じだろうが
違っていようが問題ない。
説明する際に適当に、
脳の認識を模倣したとか言っとけば、
そうなんだとか信じる人間が出てくる。
逆に、
＞逆向きの入力を、さらに繰り返す「予測の折り返し」を言語野で行うことで
＞一般的な思考が実現している
これが事実であろうとなかろうと、
これをプログラム化できるなら良いけど、
脳を解析したら
脳がこうやってプログラムにしたら良いよと、
教えてくれるわけじゃない。 脳内の電気的なシグナルを人間側で勝手に解釈して、
これは「予測の折返し」で、とか適当な説明をつけてるだけ、
しかもその、
「予測の折返し」とかを実用的なプログラムにするアルゴリズムは、
人間が言語化して用意する必要がある。
つまり、
この脳内の電気信号が「予測の折返し」であるとかを、
仮に判別できたからと言って、
自動的にアルゴリズム化されるわけじゃないから、
結局人間が、
「予測の折返し」だとか、
脳の機能と思われるものを、
人間が言語化して、
アルゴリズム化していってる。
じゃあ、
脳の電気信号を参照して整合性をとる必要性はどこにあるの？
と言う話になる。 人間が用意したアルゴリズムが、
より便利なものなら、
脳の機能を模倣したと言っとけばいい。
＞DeepMindが脳の働きを模倣した「ルート検索AI」を開発＆未知なる人間の能力解明にも着手
＞https://roboteer-tokyo.com/archives/12592
これなんて普通に、
アルゴリズムを先に作って、
人間の脳の処理がこうだったとか言ってる。 例えば、
もし仮に、
脳内で創造性を働かせている時に、
反応する部位と、
その時の電気信号のパターンが、
特定できたとする。
その場合、
脳は、どうやったら創造性をアルゴリズム化するかを、
教えてくれるのか？と言うと、
当たり前だけど、
教えてくれない。
結局、
人間が独自の解釈をして、
創造性を言語化して、
アルゴリズム化するという、
手順を踏む必要がある。
つまり、
脳の信号との整合性は、
何の為にとってるの？
と言う話になる。 HTMとかは、
全脳解明とか、
余計な手順を踏ん出るようには見えないけど、
目的地が、
関数の部分最適化のアルゴリズムである限り、
汎用的なAIには到達しない。
つまり、
スタート地点も到達地点も、
目的地に到達するように設定されていない。 予測の折り返しも具体的な説明がちゃんとあるから。
俺は忘れたから、知りたかったら「考える脳考えるコンピューター」を読んでくれよ。
HTMやnumentaやHawkinsに対する批評は、それを熟読してからにしてくれないかね。 トヨタの製造工程はライン工ではなくなってた
トヨタ自動車の製造工程動画があったので見てみました。
びっくりしました。
ぼくは２００７年のトヨタ自動車のライン工で、エンジンの組付け工でした。
六か月でつぶれて辞めました。
それでも、半年で三百万円以上稼ぎましたけど。
それが、現在ではぜんぜん作業内容がちがうんです。
トヨタの最新自動車製造工程動画２０１８
トヨタ工場での自動車製造・組み立て工程 [Toyota Motor
https://www.youtube.com/watch?v=5T9G8NaDvdY
なんと、もうライン工じゃなくなってるんです。
ライン作業は終わってるんです。
精鋭部隊といわれる期間工が作業を受け持って精密にじっくり組み立ててるそうです。
これで年収４００万円以上です。手取りだと３５０万円くらいでしょうか。
さすが、日本一売上高の高い企業です。
あの地獄のライン作業が終わってると思うと、なんて幸せな時代が来たんだと超うれしいです。
もう歳でポンコツのぼくは自動車組み立て工なんてできませんけど、
ああ、あの地獄の作業がちゃんと職人工の仕事になってるんだ。
うれしいので、思わず記事にします。
プレスから溶接にボルト締め、建て付け調整、塗装に最終組み付け、ほんで性能試験テストに品質保証に全部チームでやってる。
そうです。 >>407
＞予測の折り返しも具体的な説明がちゃんとあるから。
具体的な説明があってもなくても良いの、
それが正しくても間違っていても、
脳が勝手にアルゴリズム化の方法を、
教えてくれる訳じゃない、
ならそれを、
アルゴリズム化するには、
人間が独自に解釈して、
言語化する必要がある。
この工程には変化が無いから、
脳との整合性をとる必要は無いよ。 「予測の折り返し」っていう表現だとなんだか単純に見えるかもしれないけど、
実際の具体的な説明の項はとてもややこしかったよ。
俺にこのスレで分かりやすくまとめて説明しろと言われても間違いなくムリ。
著書を読んでくれ。 >>410
勘違いしてるかもしれないから一応言わせてもらうけど、まだHTM理論は完成してないよ。
完成してないから、まだアルゴリズム化に移れないの。
それだけの話。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
