(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。
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(AI) 技術的特異点と政治・経済・社会 (BI)
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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/ >>412
>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。
多分、オレが何を書いてるのかが
理解できてないんだろうけど、
HTM理論が完成していようがいまいが、
関数の部分最適化しかしないなら、
汎用AIには到達しないし、
HTM理論が正しかろうが間違っていようが、
脳との整合性をとる必要性はない。
もっと、
根本的な話をしている。 HTMは、
全脳解明みたいな、
無駄な手順は踏んでないだろうけど、
脳が脳がとこだわる必要はどこにもない。 あ、完成してないというか、今はホーキンスは感覚運動理論っていう新しい理論を研究中で、
自己連想記憶理論(HTM)は完成済みだったけど、HTMだけでは足りなかったのかもしれない。
同時平行でHTM理論のアルゴリズム化も行っていると思うよ。
理論が完成しているからあまり時間はかからないと思う。
感覚運動理論は空間認識において重要な理論。
これが完成すればnumentaが汎用AIの実現に大きく前進すると思うね。
これからのnumentaの研究の進展が楽しみで仕方がない。 HTM理論が正しいとか間違ってるとか、
そんな事は、
人間には本質的には判別できない。
つまり、要は、
間違っていようが、
汎用AIとして必要とされる機能を満たしていれば問題ない。
後から、
実際の脳の機能とは、
かけ離れてましたとか判明しても、
それが使えるなら、
前提が間違っていようが
何の問題もない。 開発進む「ポスト京」−計算速度1年を5日に 都市災害予測・創薬に威力
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00384028
マイクロ流体回路を使ったエマルジョン液滴量産技術
https://www.nature.com/articles/s41467-018-03515-2
従来手法よりも粒径の揃ったものを1万倍もの速さで量産。製薬をはじめ各種用途で利用可能。
人工イクラ
https://twitter.com/Kyukimasa/status/994448676515864577
動画あり
太陽光、世界で急拡大 優遇政策や価格下落が追い風:日本経済新聞
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO30323050Q8A510C1TJ3000
5年では約4倍に増え、すべての再生可能エネルギーの増加分の約4割を占める。水力や風力を上回るペースで急速に広がっている。
外科手術ロボットDa Vinciを使った初の脊索腫除去手術が成功。患者はすでに職場復帰
ロボット支援手術の可能性がさらに拡大
https://japanese.engadget.com/2018/05/10/da-vinci/
AIが考案したルールで人間が編み物をしてみたら、何が起きたか
https://newspicks.com/news/3010220 アウディ、EV・自動運転に5兆円超投資25年まで
高級車で競争過熱
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO30263920Z00C18A5TJ2000
サムスン、マイクロソフトとVR/AR両対応の一体型ヘッドセット開発の噂 - Mogura VR
https://www.moguravr.com/samsung-microsoft-vr-ar/
中国14億人を格付けする監視システムの真実 反政府活動どころかグレることもできない | ニューズウィーク日本版 - 東洋経済オンライン
https://toyokeizai.net/articles/amp/219940
「信用できる人はどこへでも行くことができ、信用できない人は一歩を踏み出すことすらできないようにする」。
「培養肉を作る仕事」の求人情報が出ました。おそらく国内初です。
http://integriculture.jp/?p=417
https://twitter.com/shojinmeat_jp/status/993702618101788672 >>417
その方式じゃやっぱだめだったの。
ホーキンスがニューラルネットに対する批判をして、結局現在もホーキンスざまあみろ、って展開には全然なってないね。
昔(deeplearning出現以前)よりかはかなりマシになったけど、限界が見えてきた。
今のAIのdeeplearningによる認識はもはや頭打ちじゃない?
特に動画の認識とか。
deeplearningじゃ根本的に脳のような完全なマルチモーダルな認識は出来ないんだよね。
何故ならdeeplearningは切り取ったデータを入力し出力して間の関数の最適化をしてるだけだからね。
連続的な情報をニューロンが記憶するためにシナプスの配線や繋がりの強さを変えているのが脳(大脳皮質)の学習の仕組みなのに。
ホーキンスはまさに現在も変わらずdeeplearningで絶賛頭打ちな「認識分野」で脳を真似ることがマルチモーダルな認識から自然言語処理まで繋がると考えたから、
記憶による認識はもちろん記憶による思考を担う大脳皮質の働きの研究が汎用AIの開発において最も重要であると考えたのだ。 AIを作るにあたって脳の仕組みに拘る必要もないし、それが脳との整合性が取れていなくてもよい
ただ脳に学ばず作り上げた仕組みはこれまで目覚ましい成果は上げていない >>422
んー?
ディープラーニングは
別に脳の機能を真似てないが、
人工知能では、
一番のブレイクスルーと考えられてるんじゃないか? >>424
ニューラルネットワークは限界もいいとこ。
脳理論HTMに参考になるほど評価できる素晴らしい部分もあるが、
時間、空間の壁を越えることは出来ない。 >>391
それがなんで考えることの本質なんだろね?
衒学趣味もいいけれどさ、どっかの一般本に書いてある、俺はこう信じるって言う信念の告白のコピペに過ぎないような気がするんだけどな
で、多分間違ってないと思うよ、上の推測は
自分で考えたことでもなきゃ、ちゃんと確信できてることでもないでしょ? 人間は
猫の画像を何万枚も見ることによって、
猫の特徴量を抽出して、
猫を認識するわけじゃない。
ディープラーニングでの
画像認識が上手くいったから、
人間の脳と同じだとか、
言うやつが出てくるのはある程度しょうがないが、
ディープラーニングの認識は、
人間の認識と同じだとか言ったら、
そんなわけねーだろと言う人が
多いんじゃないか? >>428
おっ、感情論か?論理で説き伏せるのはそうそうに諦めたみたいだな そもそもニューラルネットワークを構成しているネオコグニトロンが、
当時の神経細胞モデルから着想を得て作られてるんだから
それを何千個とネットワーク状にしてみた(=ニューラルネットワーク)ら脳の働きと似ていない訳がない えーと?
何、ディープラーニングは、
人間の認識と同じだと思ってるの?
なら、
概念の記号接地はどうやるの? つまりね、僕が言いたいのはね、
認識においてdeeplearningは頭打ちHTMは真打ちということ。
目指すのが自然言語処理というのはnumentaも同じだと思うよ。 それでさも>>428の様な自らの妄想を事実であるかのようにバカが吹聴するものだから世も末だ。 ディープラーニングで、
物理的に存在しているものの、
記号接地はできるだろうと言うか、
できた。
それに対して、
概念としてしか存在していないものは、
記号接地できない。
人間と同じ様な、
処理をしているなら、
概念しか存在していないものも、
接地できるべきなんじゃないの? ディープラーニングが最強だとは思わないし
それが記号接地の完全な解決策であるとは思わない
解決策としてはまだまだ弱すぎる
別なアルゴリズムが必要になる 新皮質っぼいことするためにdeeplearning研究するのは諦めて、黙って新皮質をアルゴリズム化しましょうよというのがHTM。
>>434
>>421
俺にまたイチから説明させろというのはキツイから止めてくれよ。反論するならちゃんと俺の文章も読んでくれよ。
>>421
deeplearningが限界というのは同意ですね。 >>436
えーと、
それはディープラーニングによる認識は、
人間の認識とは違うってこと?
それなら、
>>429
>おっ、感情論か?論理で説き伏せるのはそうそうに諦めたみたいだな
は、理解できた? >>434
俺にまたイチから説明させろというのはキツイから止めてくれよ。反論するならちゃんと俺の文章も読んでくれよ。
それについては既に>>421で書いたんだよ。 >>440
ホーキンス凄いしか言ってないじゃんw
ホーキンスも俺ならできるとしか言ってないしw 今みたいな奴隷労働に終止符を打って欲しい
日本の社畜の総意だと思うぞ割とマジで
人工知能も研究成果とかは眼を見張るものがあるが社会のプラットホームになるには茨の道よの
はよ公務員辞めたいわ
ホーキンスでもカーツワイルでも何でもいいから解放してくれ カーネギーメロン大学教授によると
エネルギーや食料が無料になるのは14年後らしい
シンギュラリティは近い >>439
そもそも「違う」か「違わないか」という二択で答えられる問題でもない。
ディープラーニングが実際の人間の脳の動作と「似てる」と言える部分もあるし、「似ていない」動作をしている部分もある。 結局、
ディープラーニングだろうと、
HTMだろうと、
所詮、
脳の機能を
人間が独自に解釈して、
勝手な説明をつけて、
言語化しアルゴリズム化していくだけだから、
脳との整合性をとる手間は省いた方がいいと言うのは、
変わらない。
もし何かできて、
発表する時には
脳を模したとか、
適当に言っとけば注目度が増すだろうから、
勝手に付け足せばいい。 ディープランニングの次世代モデルと言われてるカプセルネットワークも凄いけど
日常生活に強く浸透してくるほどの潜在能力はないんじゃねぇの?
スマホみたいな浸透力を持った何かが必要 >>446
潜在能力と日常生活への浸透力ってまったく別物だぜ。
「浸透力」だけでいうなら、カプセルネットワークもディープラーニングも、『同じ実態を伴わない情報技術』だから「浸透力」は同じだ。 >>445
「『脳に似ている』と吹聴したら注目度が増す」って、それはお前の妄想に過ぎないだろw
真に「使える技術」であれば、出自や類似性に関係なく注目度なんてウナギ昇りな筈だ。 >>441
ホーキンスは単に俺なら出来るって自慢したかった訳じゃないぞ。
実際のニューロンの働きとは程遠いニューラルネットワークでは真の知能は実現できないと主張したかったのだ。
そして俺は特に知能の核となる大脳皮質の働きの原理を解明して利用しないと自然言語処理はおろか
マルチモーダルな認識すら人間とは程遠いままだぞと主張しているのだ。 >>448
???
脳なんてほとんど解明されてないのに、
脳型のAIチップとか、
脳の機能を模した〇〇ってのが、
色々と発表されてるけど、
そんなに脳の機能が解明されてるなら、
汎用AIとかすでにできてても
おかしく無いんでないの?
普通に、脳の機能を模した〇〇は、
現時点だと宣伝文句だろ。 >>449
だからその根拠がないよね?成果もないよね? >>450
「現時点では宣伝文句だろ」
これは認めるが、
もし仮にある技術を発表する立場になったとして、その技術が真に有用なら
あえてそう言った「宣伝文句を使う」理由が無いだろう、と指摘してるんだよ。
それは、その宣伝文句を敢えて使う発表者側に暗に「この技術はそれほど使える技術じゃないんだ」という負い目を感じる心が有り、だから使っている訳だ。
なので胸を張って使える技術であるという自負が存在するなら、そういった宣伝文句に頼る必要性も意味も無い。 適当な誹謗中傷をするのは結構なのだが俺も言わせてもらう熟読と熟考と思考実験が不十分なのでは?
>>451
それは実績を出すという分かりやすい情報で説得力があるかどうかを判断しているだけ。
愚か者はホーキンスでもなく私でもなく貴方です。
私のホーキンスの言葉を纏めたレスを熟読する気がないのであれば、
直接ホーキンス氏の著書を購入し熟読するしかない。
あなたがホーキンスへの批判をするのであれば、
私は尚更一度ホーキンスの著書を熟読しホーキンスの考えを知ってもらうことを薦める。 >>446
カプセルネットワークを持ってしてもニューラルネットワークの根本的な限界を突破することは当然出来ないし、実際に突破していない。
こうして俺はクソスレにウンコ友達をウンコで呼び寄せウンコで盛り上げ共に盛大に大量のウンコをばら蒔いたのであった。
これは神様が主宰・運営する神様監視システムという私の意志が関わる部分全てを監視して評価する迷惑なプログラムの私の都合上コンプライアンスでは言えないのであるのだが、あえて伏せ字でその愚痴を発表したい。
俺は◯◯◯◯だからやっぱ◯◯◯◯は頭悪いんだろうな。
加えて俺の…いや、なんでもない。
(´・ω・`)m(__)m(´;ω;`) 1991年に「21世紀のユビキタスコンピューティング」を予言した論文「The Computer for the 21st Century」
https://gigazine.net/news/20180510-the-computer-for-the-21st-century/ / ̄ ̄^ヽ / ̄ ̄^ヽ
l l ____ l l
_ ,--、l ノ . /_ノ ヽ、_\ 丶 l ,--、 _
,--、_ノ:: `ー':: 、ミー---‐,,l o゚((●)) ((●))゚o l,,‐---ー彡, ::`ー' ::ゝ_,--、
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http://youtu.be/W1thR45uz2g
http://youtu.be/GyDX-DmLacs
http://youtu.be/KxJPzH3Nk6s
http://youtu.be/3tNnBGrElM0
http://youtu.be/BDolbYhea_A
http://youtu.be/hoOb2SxVzIw
http://youtu.be/VuVlejk0kYw
http://youtu.be/MsVjKipEtxM
http://youtu.be/gm7VIS6swwc
http://youtu.be/IylG6YlBjEE
http://youtu.be/TsldDhzxV_Y
http://youtu.be/fqIsKnpvIn8
http://youtu.be/EIxrhCfW8Zo
http://youtu.be/qavFw31M4Hs
http://youtu.be/GYDle5tSCcs
http://youtu.be/rz0h41ws11g
http://youtu.be/rd75sMw5iCI
http://youtu.be/Rnry2eCVlBg
http://youtu.be/rBHlVq_nMUw http://youtu.be/E68km8TAncM もう 気付いたろう 目の前のドアの鍵を
受け取れるのは 手の中がカラの時だけ
長い間 ここは居心地が良くて
いつの間にか いろいろと拾い過ぎた
どれもが 温かくて 失い難い いくつかの光
手に入れる為に捨てるんだ 揺らした天秤が掲げた方を
こんなに簡単な選択に いつまでも迷う事は無い
その涙と引き換えにして 僕らは 行ける >>424
パーセプトロンという考え方からの発展だから
脳科学の発展がなければ生まれないでしょ
また、ディープにするところも、脳細胞にそっくりじゃん >>452
薬局会社やMac、家電メーカー、売れてる飲料メーカー
どこだってCMに躍起じゃん >>335
中国のドローンのショー、想像以上に見事だった
途中で電光掲示板の代わりとして使ってるけど、
これがあればもう巨大モニターとか必要ないかも
数万のドローンで数万画素の巨大テレビになる >>424
DNNで視覚を処理できるようになったっていう一つのブレイクスルーがある。
機械が『目』を手に入れたのは、非常にデカいインパクトだよ。
しかも、人間が教えなくても概念を学習できるようになった。 グーグルの美容院に電話するやつやばない?
あれでもまだ特化型なんか? >>462
あれ見てると、そろそろチューリングテスト突破しそうな気がする
自然言語処理の勢いに追い付けない >>462
あれ英語だけだから使えない
日本語で頼む >>463
たぶんテストの合格用向けに作ろうすれば出来そうだよなぁ >>463
Siriだって上手くコミュニケーションとれたと思える時はあんな感じじゃね? まぁまだ理解っていう域には達してないと思う。
特定のフレーズや文脈を読み取って、反射で返してるだけかと。 >>462
あれはビビるけど、人間と思って話したのに
実は機械でしたって、店員後から腹立たんかな。
機械相手に敬語使わないと駄目だしな。 店員:どうされましたか?
AI:もしもし。私のクライアントが、女性向けヘアカットを希望しています。5月3日に予約できますか。
店員:何時がいいですか?
AI:12時は?
店員:12時は空いていませんが、近い時間なら1時15分が空いています。
AI:10時から12時までの間は?
店員:サービスの内容によりますね。
AI:女性向けのヘアカットだけです。
店員:分かりました。それなら10時はどうでしょう?
AI:午前10時でお願いします。
店員:分かりました。それではお客様の名前を教えてください。
AI:リサです。
店員:パーフェクトです。それではリサさんで、5月3日午前10時に予約を承りました。
AI:OK、ありがとう。
こうしてみると凄いよな
一部の人間より賢いじゃん 〈A〉
AI:水曜日、7日(5月7日)にテーブルを予約したいのですが。
店員:7人ですか?
AI:4人です。
店員:4人ですね。何時ですか?今日ですか。今夜ですか?
AI:水曜日の午後6時です。
店員:実は当店は、5人以上であれば予約を受け付けています。4人でしたらお店に直接来てください。
AI:席に案内されるまで、普段ならどれぐらい待ちますか?
店員:明日ですか?週末ですか?
AI:来週の水曜日、7日です。
店員:その日でしたら混んでいません。4人でお店にお越しください。かまいませんか?
AI:分かりました、ありがとう。 美容室の予約だけで、開発に数年要したとさ
意味理解の壁の厚さを感じるな >>459
我々の居る社会は資本主義社会だ
資本主義社会における企業の役割は
どのような状況においても利益を追求すること
だから徹頭徹尾利益を追い求める存在なのでCMをに躍起になるのは当然 微小タンパク質結晶から迅速に構造決定
−タンパク質微小結晶のための自動データ処理プログラムの開発−
http://www.riken.jp/pr/press/2018/20180510_2/
「今回開発したプログラムによって、大量の微小結晶から大量の回折データを収集してもほぼ自動で、かつ迅速に構造解析できるようになりました。」
「本手法により、創薬ターゲットを含む生体機能に重要な膜タンパク質やその複合体の構造が解明され、その反応機構の理解が進むことが期待できます。」
データ少なくても学習するAI 東大と理研が開発
https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00472682
「AIを利用する際にデータがない場面は多い。そのため正解データがそろわなくても学習できる不完全学習技術が注目されている。研究では賛否などの情報を減らしても、最大限の情報を引き出していることを理論的に確かめた」
「このアルゴリズムをディープラーニング(深層学習)などに応用できるソフトウエアを近く公開する」
グーグルがAI専用プロセッサ「TPU 3.0」、1ポッドで100ペタFLOPS達成
http://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/news/18/01143/
『2017年に発表した第2世代の「Cloud TPU」に比べて性能は8倍向上』
『性能の高さとコストの安さをアピール』
『画像認識のコンテスト「ImageNet」のデータセットを使って画像認識モデルを開発するのに必要な学習時間がCloud TPUの環境では7.5時間であり、コストは49ドル30セント(約5,400円)』
『数年前であればImageNetの学習には、数週間の時間と何十万円もするGPUボードが必要だった』 ディープラーニングによる分子シミュレーションデータの高効率化 −短時間のデータだけで、長時間のふるまいがわかる夢のAI−
https://research-er.jp/articles/view/70410
「計算しなければならないシミュレーション量を減少させることができるため、研究開発の大幅な効率化を行うことが可能となります」
「さらに、本提案は分子シミュレーションデータだけでなく一般的な時系列データに応用することが可能であり、自然言語処理、経済データ、モーションデータ等、様々な時系列データへの応用が期待されます。」
本研究のポイント
「本研究グループは、短時間のシミュレーションデータを学習させることで、長時間のシミュレーションデータを予測できる新規モデルを提案した。」
「検証を行った高分子の分子シミュレーションにおいては、約 20 倍の効率化に成功した」
グリッド細胞の再現にディープラーニングが成功!みたいなやつあれはめっちゃ面白いんだけど、別に「初めて再現できた」というわけではなく、
たとえば https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4441153/ みたいなシンプルなアプローチで同じような結果を得ているものもある
https://twitter.com/kazoo04/status/994590811571404800 シンギュラリティ後は国が利益無視の事業で
資本主義を終わりにしてほしい。 >>487
馬脚を現したな糞ジジイ。
年金返納しやがれ。 【ドローン】ドローンで食品宅配計画 ウーバー、注文から30分以内
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1525986094/
ディー・エヌ・エー、アニメキャラの動きをAIが作り出す
ゲームやアニメの制作に応用へ
https://newswitch.jp/p/12903
【医学】ダウン症の原因解明に期待 理研など国際チーム、染色体分配の仕組み特定[05/11]
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1525993552/
アマゾン、住宅業界に飛び込む 住宅建設大手と提携、スマートホームを共同開発へ
https://www.businessinsider.jp/amp/post-167120
アメリカのアマゾンと住宅建設大手のレナーは9日(現地時間)、いわゆるスマートホームの建設を両社が協力して進めることを発表した。
これらのスマートホームは、アマゾンの音声AI「アレクサ(Alexa)」の技術をフルにいかした住宅になる予定で、住人はテレビや照明、サーモスタット(温度自動調節器)、カーテンといった家の中のさまざまなものをアレクサを通じてコントロールすることができる。
アマゾンの新たな業界への参入は競合他社の市場価値に大きな影響を与えてきたが、住宅建設関連株は比較的落ち着いている。 803ppiモデル発表からたった5カ月で:
JDI、1001ppiのVRディスプレイを2018年度中に量産
http://eetimes.jp/ee/spv/1805/11/news054.html
ジャパンディスプレイは2018年5月10日、VR(仮想現実)ヘッドマウントディスプレイ(HMD)専用の3.25型1001ピクセル/インチ(ppi)低温ポリシリコン(LTPS)TFT液晶ディスプレイを開発したと発表した。
同社では、2018年度中に1000ppiを超える高精細ディスプレイを量産する予定だ。
対ZOZOSUITはやはり「Amazon」ーー3Dボディスキャンの実証試験を開始、服のバーチャルフィッティングとパーソナライズ提案を加速
http://thebridge.jp/2018/05/amazon-wants-to-know-your-waistline-pickupnews
やばい、Oculus GoのVirtual Virtual Reality凄い。
労働のほとんどをAIがこなす時代、プレイヤーは数少ない人間労働者としてAI顧客からの依頼をこなすんだけど、依頼先へ移動するためにVR内でVRヘッドセットをかぶったり外したりかぶったり外したり…ぶっ飛んでる。
https://www.oculus.com/experiences/go/1389161184521528/
https://i.imgur.com/LjXkwh3.jpg
https://twitter.com/needle/status/994510952795029504
腕で耳を培養、事故で左耳失った米兵に移植手術
https://www.cnn.co.jp/amp/article/35119000.html
https://i.imgur.com/nFtAvaz.jpg AIばっかり言われるけど
ロボ技術も相当上がってるな
やっぱ同時並行で進化してくんだねぇ >>498
ユーチューブを見てこのコメントwww
>ロボ技術も相当上がってるな
ロボ技術も何も知らないくせにwwww
笑わせんなカスwwww
ID:BZDDH3o3こいつ並みの知ったかぶりしたていへんばっかだな >>487
倫理の問題がうるさく言われないから中国がおそらく早くシンギュラリティに到達すると思う。
残念だが。 >>500
中国は政体が不安定だ。
強い独裁は必ず混乱を引き起こす。 独裁者は有能な人間を徹底的に疎む。結果イエスマンしかいなくなり政治力が弱まる。 >>497
アシモはまあ凸凹の芝生の上なんか歩くだけでコケるだろう。 ロボットはいつくらいに、人間よりサッカー上手くなると思う?
公式?では、2050年とか目標にしてるけど、現状どうなんだ もうさこのスレ10年位放置しろよ
自分の人生と向き合おうよ
今はまだシンギュラリティスレはあったら邪魔
それぞれの人生にとって 向き合うも何も実家暮らし公務員だから
このスレ見に来てるんだが
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