(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ126
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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 ※URL部分をコピーし、☆を消してペースト※ ※前スレ (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ125 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1528603775/ (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ124 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1527864295/ (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ123 https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1526967415/ >>505 暗い考えだったら実行に移さないんだよなぁ これらの色鮮やかな3Dプリント義肢は、子供達に無料で提供されています These vibrantly colorful 3D-printed prosthetics are offered to kids for free https://twitter.com/IntEngineering/status/1010454862985875456 動画あり CVPR2018 参加報告(速報版)初日 https://www.slideshare.net/mobile/atsushihasimoto/cvpr2018-102697489 「2年連続で1300人増加」 ロボットのバーテンダー「Nino」とちょっと未来な夜を過ごしたい https://www.gizmodo.jp/2018/06/robot-bartender.html Makr ShakrのラティさんがDezeenに語ったところによると、「Nino」を作った目的はバーテンダーの仕事を奪うのではなく、近い将来必ずやってくるであろう人とマシンの良き相互関係の先駆けにするため。 Ninoは、ロボットや電子製造業が我々人間に与えてくれる新たな可能性を伝える手助けをしてくれると思っています。ロボットは既に雇用市場に革命を起こしていますが、それを実感している人は多くありません。 Ninoは、技術管理を表現するために、ヒューマノイド型ではなく、一般的な商業アームを使っています 現在「Bionic Bar」はロイヤルカリビアンクルーズで5ユニット、ラスベガスのホテルで1ユニット稼働しており、これまでに100万杯、日によっては1晩で800杯のカクテルを作っているそうです。 カフカ『変身』のVRインスタレーションが発表。グレゴール・ザムザが「虫」として見た光景とは https://bijutsutecho.com/news/16776/ ゲーテ・インスティトゥート東京で、6月30日からVRインスタレーション「VRwandlung」の展示が行われる。このVR作品のテーマは、フランツ・カフカによる小説『変身』。自分の体が虫に変身してしまう主人公の体験ができる。 義手凄いんだけど、健常者もこの理屈で第三の手とか欲しいわ 元々信号がないものは無理なのかな >>508 実行に移したから逮捕されたんじゃないの?? >>505 植松が”暗い考え”なわけないだろ。 奴は自分の正義を実行に移しただけ。 植松は教職を目指していた一方で、タトゥーを入れた理由で採用されず 仕方なく介護の道に歩んだあと、生活保護を受けていた 社会から生活を保証される身になった彼は、自身に対する世間からの「恥じ」と、 知的障害者の存在をオーバーラップさせていた なんと言えば正確に伝わるのかわからないが、 人間は、自分を価値ある存在であるとするために 似たような存在の人々を迫害して、自身の価値を確認しようとする傾向がある いわゆる同族嫌悪の心理がこれに当たるが、 ニート叩きがニートであるように、 自分自身のスケープゴートを作り出して攻撃する心理が、人間には内在しているのだ ナチスはニーチェの超人思想を歪曲して、"正しさ"を喧伝した "人間"が、"地球"が、"太陽系"が、"天の川銀河"が消えたところで、 宇宙全体に何の影響があるだろう? 我々は、本能的に審美眼を有している 正しさを見極めるレンズは、我々の脳次第だ BIで犯罪を無くせない 犯罪を無くすには、我々の脳をハッキングする必要がある 脳をハッキングするという事は、 我々の「自己決定権」、「自由意志」、「自我」が失われるということだ さらば、私。 こんにちは、アルゴリズム。 【経済】AI人材争奪、世界で70万人不足 日本勢は米中に後れ http://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1529849834/ 1 しじみ ★ sage 2018/06/24(日) 23:17:14.93 ID:CAP_USER9 世界で人工知能(AI)の専門家の争奪戦が過熱している。 車の自動運転や顧客データの解析、音声認識や顔認証システム――。 経済のデジタル化が進むなか、ビジネスの多くの場面でAIに精通した技術者が求められる。 世界では70万人のAI人材が不足しているとの調査もあり、 21世紀の技術覇権を争う米中は人材獲得に火花を散らす。 年功序列型の給与制度を残す日本企業は太刀打ちできるのか。 続きはソースで 日本経済新聞 https://www.nikkei.com/article/DGXMZO32164560T20C18A6MM8000/ >>516 タイムマシーンが出来たら犯罪はなくなる。 シンギュラリティ信奉者ってネトウヨの逆のパターンみたいなもんだよね ネトウヨの場合 日本すごい→俺日本人→俺すごい人 シンギュラリティ信奉者の場合 日本ダメ、米中すごい→俺日本社会に批判的→俺分かってる人 実際は最先端のテクノロジーはもちろん日本のIT技術の水準すら全く知らずにあほでも手に入るニュースを見て なんとなく思い込みで普段から抱えてるうっぷんをこういう場所で爆発させえるだけ インターネットという脳への負荷がかからないあほ向けツールを使ってどんどんあほになっていった人間の末路 朝から社畜さんご苦労様w さっさと通勤!しばくぞ! >>518 >ミーアヴォルド氏は「技術的に解決困難な問題に立ち向かえる人は職を失うことはない」と断言しています。 そらそうだろ AI人材は不足する一方だ AI人材は不足するって言われてて、他の職種は増えようがないのに、 AIに全振りして学習しない一般人ってアホだなと思う AI技術者として働くか、経営するか、ニートか、これからは3択よね 俺が労働者なら、他の事全部捨ててAI学ぶわ どこでも雇ってもらえるだろうに >>524 あくまでそれはこういう場所で爆発してる丹意図たちが希望してる未来像でしかないからな 実際はAIはエンジニアや営業が使うツールとして機能するだけだろう つまるところ身体を持たない自主性のないAIが会社組織の一員として人間に置き換わることはない ろうどうのありとあらゆる場面で実際に顔を突き合せたコミュニケーションによる情報共有がされてることの意味を丹意図たちは少し考えてみるといい 何故、在宅ろうどうがなかなか進まないのか? それは社会とは丹意図がムソウしてるような世界じゃないからだよ ニート以下の社畜は書き込むなよ というかお前こそがニートなんだろうけどな AI人材というのは開発者の事じゃない どの会社にも営業や事務がいるように、AIを担当する人間が必要なだけ まあ人を雇う側じゃないと分からんだろうな いつもホラばかり吹いてるのはまあいいとして 丹意図の分際で経営者目線だったり、政治家目線だったりするのはなぜだろう? そこまでグンスイ以外のことはしたくないのだろうか? 5G携帯へ高効率基地局 青色LED素材活用 総務省NTT、名古屋大と研究へ http://www.sankei.com/smp/economy/news/180625/ecn1806250003-s1.html 青色発光ダイオード(LED)の素材として知られる窒化ガリウムを使うことで、現在の10倍の距離まで電波を飛ばせる高効率な基地局の実用化が見込まれる。 自律走行型シャトルバスの量産に向けて米スタートアップとカナダの部品メーカーが提携 https://techable.jp/archives/78682 ・自律走行型シャトルバスがいよいよ量産化へ ・2019年までに自律走行型シャトルバスによるオンデマンドサービスを開設 人工知能が作った偽動画には重大な欠点がある! 見破る鍵は「瞬き」 https://www.gizmodo.jp/2018/06/most-deepfake-videos-have-one-glaring-flaw.html 火災現場などで活躍するロボット「SmokeBot」はガスの有無も感知 https://techable.jp/archives/78987 火災現場に消防士が駆けつけても、煙がひどいと救出や消火作業が難航する。そうし現場で状況を把握するのに役立つロボット「SmokeBot」をスウェーデンのエレブルー大学が開発中だ。 センサーやレーダーを使って建物の奥へと進み、建物内部のマップを作成したり有毒なガスの有無を確認したりして消防士の活動をサポートする。 AI版「赤ペン先生」をつくる!自然言語処理のフロンティア〜東北大学大学院教授・乾健太郎 https://globis.jp/article/6449 https://youtu.be/32L68Y9HDok 知の創造勉強会 「自然言語処理の今と未来」 (2018年3月26日開催/グロービス経営大学院 東京校) 「人工知能」の次のブレークスルーが起こせると期待されている「自然言語処理」の分野。 この分野の第一人者である東北大学大学院情報科学研究科教授・乾健太郎氏が、研究の歴史を振り返りながら、「言葉がわかる」とは何か、「深層学習(ディープ・ラーニング)」によるシステム構築など、自然言語処理の今と未来について語る。 >>523 >>524 この予測って特化型AIだろ 汎用AI登場によって話の前提が覆る >>518 オス、オス 先輩、ニート叩きお疲れです。オス。 最近どんなニートの当て字を使うのか楽しみになってきた >>387 >だからこそ親の遺産で贅沢しているニートや それ資産家と言います >不労所得の税金が自分の所得より多い >金持ちニートを目の敵にしている それも資産家ですよ 親の金に胡座かいてる資産家って 色々と危険が付きまとうけどな リスクヘッジとか考える頭ないだろ 普通そういうの危惧して親は金融教育施すと思うけど脇が甘い奴って一定数いるからな >>521 日本がダメってよりあんまり冒険しない体質だと思うよ。特に大学は。 大学行ってて楽しかったかどうかね。 私はまだ割と冒険した方だと思うけど、当たり前の結果を当たり前のように出す研究が楽しいか?と言われればそうじゃないわな。 学生さんはその辺どうかな? Googleアシスタントで「tight pussy」と音声入力したら返答が「わかりません」で草 大学というのは遊び場ではないのだが。 昔の教育制度では大学が研究専門の組織であり、一部の優秀な人が入れた場所だ。 昔の高等学校(高校)は今で言う所の大学教育学部だ。面白いという意味は筋違いと いうものだ。その勘違いした認識がダメにした原因だろう。 元来、基礎研究というのは当たり前の結果を証明する地味な作業だ。何を言っているのか。 人の顔を区別する画像処理なんてものは昔のデジカメにも組み込まれている。 ビックデータなどというがコンビニがレジの顧客データ集めて新商品開発や商品管理に 活用しているその方法は今から30年前からあるわけだ。 郵便番号ですら昔から自動読み取りで配送先が分配される。一体何年前から郵便局内の 機械化したんだ。最近のAI技術で郵便事業の人が減ったのか? 何を今更AIだの人材だの騒いでいるのか。詐欺ではないのかと思う。 >>537 いや、当然真面目にはやるよ。 未知の分野に挑戦するかどうかじゃない?教授から教えて貰う事が当然多いけど、研究の結果が教授の予想と違う方向に向いたらどうか。それは先生違うと思うって面として言えるかだな。 それが私にとっては面白かったし、充実した体験だったからさ。 ぶっちゃけて言って、AIが人材不足なのは企業に原因がある 少し勉強すれば分かる 必要なのは大学教養レベルの微積分と線形代数、行列 あとはひたすらpythonの計算ライブラリの扱い方を覚える作業 東大の松尾先生も言ってる 「MLは学生にとってとてもとっつきやすい、理系大学生なら半年でエンジニアとして使える人材に育つ」 あとはひたすら最新の英語論文を追えるかどうかだが MLの分野は非常にオープンでネットで誰でも読める=google翻訳で手間を省ける プログラミングのくっそ面倒なアルゴリズムを考えて実装する能力のほうがよほど上で 機械学習そのものはITエンジニアからすれば大したことはない だってやってることはほぼブラックボックスで機械しか理解できないからな ブラックボックス部分を明瞭化する為の予測的論理的思考能力なんて それこそトップレベルの専門家にしかいらないし その論理的思考にしたって、やってることの基本は人間の生体脳を機械に置き換えて抽象化して実装するだけ 本質的に理解しやすく取り組みやすい 自分の脳みその処理過程を想像するだけだからな 問題は企業側にある 機械学習をやりたい経営者が理解すべきキーポイントは3つ ・膨大な計算資源(超高性能なPC)がいる=大規模な設備投資が必要 ・ビッグデータが必要 ・ビッグデータを用いてなにを機械学習するかという論理的ビジネスの発想が必要 3つ目が一番重要 自社が持っているビッグデータがなんなのか 自分たちの業務で、そのビッグデータをどう活かせるのか あるいは今までどのように活用してきたか ただ機械学習がやりたいだけではどうにもならん >>538 特化型AIでは人減らしは限定的にしかできない。 >>540 python遅い。c++で書けなきゃいかん。 AIをやりたい経営者がまずやるべきことは、自社のエンジニアを育てる事 理系学生が多く集う企業であれば、まだ大学の教養を覚えてる学生を大いに活用すべき 中間管理職には「現場上がりの、データを活かして経営的発想ができる頭の良い奴」を配置する そしてその部署を新たに作るか、できることなら分社化して切り離す そいつらに半年自由に勉強させれば、中間管理職がアホでなければ絶対に物になる ビッグデータのビジネスでの活かし方 例えばタクシー巡回の最適化なら、「どの時間に」「どこで」「どんな天候の場合に」客を拾ったのか というビッグデータを用いて、それを機械に学ばせる そうすると機械は、今の状況に応じて、どこにタクシーが行けば効率良く客を拾えるかを提案できるようになる >>542 計算ライブラリはほぼC系で書かれてて糞早いだろ この超ライブラリが充実してる状況で 自分で計算ライブラリ実装するような技術はそうそう求められない 最終的なGUIだけ既存の土方に外注すりゃいい >>544 c++でtensorflowでもkerasでも使える。 >>544 なんかそんな風なら一々作る必要なくて、 そういうソフトの製品が有ってそれ買って 導入すればいいだけに思えるんだけど。 実際には簡単にそうならないとすると 何か観点が抜けてるからなかなかAI が 普及しないのでは。 >>529 汎用AIを前提とした議論は少ないよね まぁ考えたくもないんだろうけど >>543 タクシーの例で言ったらどっかの国が試験運用してるんじゃないの? スマートネーションのシンガポール辺りに実績ないのかい? 東京五輪特需とかもありそうだけど。 機械扱い(端末、電話、乗り物、加工機等)だけで 片付く仕事って何割くらいだろう? >>548 そんなソフト作ったって設定項目が多すぎて使いこなせないからだろ 普及しないのは、機械学習を理解しビッグデータをどうビジネスに結びつけるかって観点が足りないから それと計算資源はマジで超膨大に必要になる 基本がブラックボックス故に、結果を分析して最適化していく手法しか取れない その最適化する為の途中結果も市販のHPCハイエンドグラボ1枚とかじゃ数ヶ月とか普通にかかる 最適化の効率を上げるために計算資源は多ければ多いほうが良い この部分への投資を渋る日本企業が多いから普及しない >>550 もう日本のタクシー会社がNTTに作ってもらったシステムで運用してる http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1712/18/news044.html >>552 だから結局AI を普及させるための人手不足も 当分無くなりそうも無くて、 AI も当分普及が遅くて、その内追い付くの 諦めて買収するしか無くて、そのころには 買収資金も集められなくなってるとか。 あとは上で書いたようにエンジニアを自社で育てるっていうならともかく いま最前線で機械学習やってるエンジニアは自分を安くなんて売りたくない 故に人件費がくっそ高騰してる しかし実態はというとほぼブラックボックスでやってることは大したことない この部分はみんなで嘘ついてる部分でもあり、需要過多だからあえて無視されてる部分 GoogleとかのITビッグ4なら年収1500~3000万は貰えるのも事実だからな ただこれらの企業では論文作成能力とネイティブレベルの英語力が問われるから それらを加味しないで考えるなら、800万〜1000万出せばまともな機械学習AIの人材を確保できる でも自社で育てた人材も、他に行けばすぐにそのレベルの給与にありつけるわけだ だから新部署立ち上げて給与体系を優遇するか、分社化して給与体系を高水準に変える必要がある まぁこの調子なら日←→英の完璧に近い翻訳こんにゃくが出るのも近いし どんどんAIデータサイエンティストの給与は下がるだろうな >>553 日本企業はこのままいくならお先真っ暗だろうな 海外のIT大手が様々な分野に進出してくる しかも近い将来には、翻訳こんにゃくのおかげで言語障壁が取り除かれるのもでかい 日本企業で生き残れるのは自社でエンジニアを育てた企業だけと明言する 特化型AIの先にあるのが汎用AIなんであって 別に汎用AIが特別なわけじゃない よく汎用AIと人間の意識や魂を結びつけて議論する人がいるけど 実際に自分の意識や魂がシステム的にどう定義されるかってところにまで言及するやつは稀 それを行えば特化型AIを順調に進歩させていけば汎用AIに至るということにすぐ気付ける ただの超複雑な特化型AI、それが汎用AI 簡単にいえば、入力ベクトルの種類と幅をアホみたいに増やした特化型AIが汎用AIになる それを処理して最適化できる計算資源がないからできてないだけ 大規模量子コンピュータの組み込みが成功すればそれも解決する ちなみにこの大規模量子コンピュータは汎用型じゃなくて特化型(アニーリング)でもいいってのもポイント >>556 消防とか防犯関連なんかは汎用のものができそうな気がするっつーかもうあるんでない? タクシーのやつちょっといじるだけだろ。 >>556 じゃあ早く創ってよ ---- マイクロソフトが買収した「強化学習AI」企業の破壊的パワー | Forbes JAPAN(フォーブス ジャパン) - https://forbesjapan.com/articles/detail/21732 >>558 日本の制御専門会社だとナブテスコさんあたりかいな。 今どのくらいAIに力を入れてるんかな? 私は電子制御とAIの境界線がよくわかってないんだけど、電子制御だと老舗メーカーが蔓延っててベンチャーが入るスキがほとんど無いんじゃない? >>540 冒頭から末尾までよんで、趣旨がわからんな 企業は、お金も受けるのが目的で、機械学習することが目的じゃないんだから、どうやりゃ金儲けになるかわかんない以上、手をつけてないのは正解であって、別に企業が悪いんけじゃなかろうに なにが言いたいんだろな? AIで人間の仕事が無くなるという話は半分は推進派が言っているけどもう半分は反対派が労働者の危機感を煽るために言っている感じがするな。 現実はそんな悠長な議論をしてる場合では無い。 一刻も早くAIを導入しなければ国のインフラすら維持出来なくなるやばい状況なんだよな。 段々と地方のインフラの崩壊が現実味を帯びてきたしな。 これはバスに限らず建築、農業、すべての業界に言える。 5年後にはバスの運転士の平均が70代になるとか相当まずい。 高齢者から免許取り上げろとか言ってる場合じゃない。 地方公共交通網が崩壊の危機 路線バスの運転士が足りない : 無尽灯 http://ll-support.blog.jp/archives/5509656.html そとそも交通インフラを民営式で運営するのが無理な話 都市部の人口が密集してる地域で初めて成り立つモデルになってる だから交通インフラをすべて国営化すれば済む >>564 国営化だけじゃ税金の負担の跳ね上がるだろう? 銅配線の微細化に伴う最大の課題を解決する、ナノ秒パルスのレーザーアニール技術 https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/event/1128/982/amp.index.html 信号伝送の立ち上がり時間が15%ほど短くなった。そしてEM寿命が伸びた。第ゼロ層ビア(V0)と第1層配線(M1)の接続部におけるEM寿命は27%伸び、第1層ビア(V1)と第1層配線(M1)の接続部におけるEM寿命は36%伸びた あと1年は10nm製品を投入しないと明言 インテル CPUロードマップ http://ascii.jp/elem/000/001/696/1696519/ 「われわれは今後12〜18ヵ月かけて10nm製品のコストと歩留まりを改善する予定で、その間は14nmプロセスを利用した製品のロードマップが予定されている」 ニセモノを見破れ! IBMが開発した塩粒より小さなコンピュータがすごい [114497724] http://leia.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1529855853/ 【物理学】次世代加速器ILCで素粒子物理の進路を提示 早稲田大研究院教授・駒宮幸男氏[06/25] http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1529894490/ 世界最大のVR空間で巨大津波を再現 思わず声を上げる迫力に避難の大切さ痛感 https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180625-00000500-san-soci 福田昭のデバイス通信(151) imecが語る最新のシリコンフォトニクス技術(11): シリコン中のキャリア密度の増減によって光の位相を変調する http://eetimes.jp/ee/spv/1806/25/news031.html シリコンフォトニクスの代表的な光変調器「マッハツェンダ変調器(MZ変調器)」と「リング変調器」の基本原理である、シリコン半導体中のキャリア密度によって屈折率が変わる様子を解説する。 >>565 第二の国鉄の出来上がりだな 市営バスの運ちゃんが一千万円プレーヤーで問題になったのは、十年ちょい前の話 復活するわな、こんなんで国営、公営にしたら TOP500 発表されましたね。 1: Summit 3: Sierra 5: ABCI 6: Piz Daint 7: Titan 上位10システムの半分はGPUスパコン! https://www.top500.org/lists/2018/06/ https://twitter.com/_ksasaki/status/1011147607052201984 Green500も来た。PEZY凄いですね、タイトル防衛。Shoubu system Bは成績アップして18GFlops/W越えてるし。でも4位から20位までは全部GPUスパコン!(ちょっと悔しい) https://www.top500.org/green500/lists/2018/06/ https://twitter.com/_ksasaki/status/1011149464931717121 JAMSTECでGyoukouが今も回れてたらGreen500は4位まで独占できてた上にTop500も目立つ場所にランクインできてたかと思うと大変勿体無く思うスパコン。 https://twitter.com/kumagi/status/1011150864763928576 「Green500のトップ3位までを、日本に設置されているPEZY-SC2を使ったZettaScaler-2.2アーキテクチャのスーパーコンピュータが占めた」 「June 2018 | TOP500 Supercomputer Sites」 https://www.top500.org/green500/lists/2018/06/ https://twitter.com/kis/status/1011154021904613376 機械学習でAIやると儲かるらしい! ほな大手に頼もか〜って発想してる企業が多いからAI人材が不足してる上に 日本でのAIの導入が進まない 現状、人材の供給源はほぼコンピュータ・サイエンス専攻の学生だけだからな でも実態はまっとうな理系大学生なら誰もが適正がある けど、機械学習を企業側がよく分かってないからこうなる AI人材が不足してる!→じゃあ自社で育てようってならない企業に問題がある どうビジネスにするかは業態に応じて得られるビッグデータも 機械学習で最適化する対象も違うから一概に言えない 企業側が機械学習に対する理解を深めないとできない 現状はそういう何をどうしたいのか分からない企業にまで手を付けられる余裕が、既存AI産業側にない だから日本で展開するAI応用例はタクシー巡回の最適化みたいな、シンプルでわかりやすい事業になりがち 個々の企業の業態と得られるビッグデータやそのビジネスとしての適用手法まで 手とり足取り一からやってるような余裕はない 機械学習で儲けたいなら自社でやりなはれ そう考えられない日本企業に問題がある >>572 確かに言えてるかもね。 AIの基礎教養を学びましょうっていう趣旨の社外セミナーがあったりするが、本当にまだそんなレベルだもの。 スパコン世界ランクが激変 中国が首位陥落、米国返り咲き 日の丸ベンチャーの「暁光」は姿消す →トップに躍り出たのは米オークリッジ国立研究所の「サミット」。計算速度は毎秒12京2300兆回(京は1兆の1万倍) https://www.sankei.com/smp/life/news/180625/lif1806250023-s1.html 世界最速スーパーコンピューター Summit について、特設ページを公開しています。 https://www.ibm.com/thought-leadership/summit-supercomputer/jp-ja/ ぜひ、ご覧ください。#IBMSummit built by #IBM #PowerSystems https://twitter.com/SystemsJP/status/1011159139869863938 TOP500 2018 Juneで首位を獲得して世界最速となった米国オークリッジ国立研究所のSummit。IBM Power Systemsで構築されているSummitについて、Twitterモーメントを用意しました。 ⚡ "世界最速のスーパーコンピューター Summit" #IBMSummit #POWER9 https://twitter.com/SystemsJP/status/1011169239879651328 >>565 負担を増やすか民営のまま過疎地域を枝切りするかどちらかしか選択できないよ 国営化と共に自動化するかだな 実際日本以外の国は交通インフラは国営化に戻してるけどな ビッグマックに対抗可能? ロボットが作るバーガー店が近く開業 https://forbesjapan.com/articles/detail/21736/1/1/1 何年も前から繰り返し話題に上り、そのたびに注目を集めてきた「完全自動化された」ハンバーガー店が近く、サンフランシスコのソーマ地区にオープンする。 1個6ドルという値段なら、マクドナルドのビッグマックと価格で競い合うことができる。 この値段を可能にしているのは、キッチンのスタッフが少なくて済むこと、キッチンに広いスペースを必要としないため、客席などに必要な面積を考慮しても、店舗の賃料その他を抑えられることだ。 ハンバーガー店で一般的に行われているような経費削減策を講じることなく、手ごろな価格を維持できるという。 アエリア、独自のスーパーコンピューターの設計・開発を目的としてMetahash社と業務提携 イーサリアムマイニング事業参入も視野に http://gamebiz.jp/?p=213765 精子ロボットによる新たながん治療法 https://jp.vice.com/tech/sperm-robots-are-being-tested-to-treat-cervical-cancer 政府、ゲノム編集規制を検討 野外へ拡散防止 医療分野で指針 https://r.nikkei.com/article/DGKKZO32117770S8A620C1TJM000 遺伝子を効率良く改変する「ゲノム編集技術」を規制する動きが本格化してきた。 環境省は改変した植物などが野外に広がり在来の動植物を脅かすのを防ぐための法整備を検討。 文部科学省などが生殖医療など医療分野に関する研究応用の指針作りを始めた。 安全と倫理の両面から加速する研究のスピードに一定の歯止めをかけながら実用化を促すのが狙い。 「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(経営戦略コンサルタント) https://shuchi.php.co.jp/the21/detail/5261 「AIが仕事を奪う」という悲観論に対し、「いや、AI失業は決して怖くない」という「楽観論」もまた、世の中には数多く出回っている。 その根拠となっているのが「AIは決して、人間の能力に追いつくことができない」という見解だ。 一見、耳に心地の良いこの楽観論。はたしてどちらを信じるべきなのか。 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に聞いた。 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するのである。 そして当然のことながら、「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能な問題になる可能性がある。それだけの変化がこれから先、5年間で起きるのだ。 仕事の「ごく一部」が消えるだけでも大混乱に しかし、それはあなたの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くなることも意味している。 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することを発表している。 仮に「人工知能は怖くない論者」が主張するように、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なものになるか。 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になるのだ。 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ということなのだ。 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に甘んじるしかなくなる。右へ行ってハッピーになるにはどうしたらよいか。答えは生涯勉強。月月火水木金金。 真ん中の山とか、左とか右とか、どういうことか。横軸に所得・スキルをとる。右へ行くほど高所得・高スキルになる。右端には経営者やトップクラスのクリエイターがいる。 一方、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がいる。 縦軸に人数をとる。そうすると、両端が低く真ん中が高い山なりのグラフになる。機械が賢くなって人間の仕事を奪うようになると、真ん中の山が一気につぶれる。 左の方には、機械がやってやれないこともないけど、人間がやったほうがコストが安く上がる低賃金・低スキルの仕事が残っていて、大多数の人々はそっちに行くしかなくなる。 >>579 社会の機能という観点からすると、いてもいなくてもいい、不要階級となる。 労働の大半は機械が行うので、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棚に並べるとか、その程度のものになる。 ベーシックインカムが敷かれれば労働も必要なくなり、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を送る。 つぶれた山から逃れて右へ行けるのは、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、マネジメントやクリエイティブ方面の知的労働に携わることになるかもしれない。 消えゆく職業に代わって新たな職業が生まれるであろうが、それがどのようなものかは現時点では分からない。 確かなのは、ずっと勉強し続けなくては追いつかないということ。 学校を卒業するまでみっちり勉強すれば足りるというものではなく、勉強すべき内容は新たに次から次へと湧いてくるので、置いていかれないようにするためには、生涯、勉強し続けなくてはならない。 学校が頼りにならないなら、独学である。本で勉強するのもいいけれど、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の能力は必須。 日本はすでに世界のトレンドから孤立して取り残され、情報鎖国のような状況になっている。 世界の最先端の情報を誰かが日本語に訳してくれるのを待っていても、誰もやってくれない。 実際、今あるビデオ講座と同内容の日本語版はどこにもない。 >>577 >人間のホスピタリティを重視 >ロボットがバーガーを完成させる一方で、クリエイターは顧客にもスタッフにも、創造性と社会的交流を基盤とした経験を提供したいと考えている。 >人間が最も楽しさを感じられない作業を自動化したことから、スタッフはより各自が関心を持てる作業や、創造性を高めるような仕事に集中することができる。 >バーダコスタスCEOは、「人と話をしないということは、私にとってはまさにディストピア(暗黒郷)を思わせる。 >私たちは、人間の創造性と社会的交流を自動化することは不可能だと確信している。 >ユートピア的な私たちの未来では、…スタッフはより創造的、かつ社会的になれる」と話す。 シンギュラリティサロン#29 津田一郎「創発インタラクション:ダイナミクスが生み出す知の可能性」 http://singularity.jp/20180602_tsuda/ 仕事が無くなることは絶対にない。 >>581 のように辛い作業を機械に代替させて、人間はもっと輝ける仕事に移るだけ。 それが分からないのは社会人経験ない引きこもり共だけだから。 なんで無人レジとかで人件費が浮いても商品は安くなってないの? AIで自動化がもっと進んでも、消費者が払う価格は一緒なのかな >>583 仕事は無くならないだろうが、アルバイトやパートばかりになる 残る仕事は、人間の手先や指先を使う単純労働 「もっと輝ける仕事」に労働移動できる人間なんて、ほんのわずか >>584 現行の特化型AIでは省力化が限定的 汎用AIや汎用ロボが登場すれば劇的に変わる 丹意図が勝手なこと言ってるな 導入コストも、必要な技術も全く考慮に入れず トニカクはたらくのがいやなだけ top500ついに発表されたのか。 今のところ省電力性能でPezyを超えるスパコンは無いみたいだな(笑) HPCG性能リストで、京は3位か。 それでも3位ってすごいな。 脳研究ではまだまだ現役だな。 >>580 汎用AIが誕生するか否かによるけど、私自身はオールラウンダーでありたいと思ってる。まだ人間が勝てる要素があるなら幅広く知識は鍛えとこうと思ったり。 安価ミス。 >>587 松尾先生が仰っているのだが? ベーシックインカムで5万くらいもらってワークシェアで10万もらって副業で5万稼ぐような世の中になるのかな 仕事もホスピタリティが重視される接客や介護、看護ばかりになると あんまり幸せな世の中じゃなさそう >>586 無人レジ程度だと影響力が低いんだね でも汎用型AIまで行くと、殆どシンギュラリティだしな 特化型AIでも完全自動運転とかの強力な技術が、 影響力に伴って商品の価格も下げてくれると良いけど… >>584 野菜の生産とかは今まさにやっと「自動化しようか」、という段階であってな 自動化が済んで価格に反映されてくるのはまだ5〜10年先だろう 特化型だと完全に自動化するのは難しいしそれほど安くならないかも知れない >>584 AI化が進んだら原油価格だとかの相場はもっと響くだろうね。店が儲かってるんなら値引きはされるだろうけど、当面の間は自動化設備のペイがあるだろうし、実感するのは5年先でねぇか? >>585 オマエ全然わかってない そういう作業は機械に移行して人間はホスピタリティ、マネジメント そしてクリエイティビティを要求される仕事に移行する サービスの需要そのものが変化するんだ もし、特化AIのまま進歩が技術的な壁に当たって、 また3回目のAIの冬の時代を迎えたとしたらどうなるか想定するのもありかもね。 そのシナリオでも、第4次産業も他の産業みたいに50年かけてその層の労働生産性がマックス になるとして。 その頃には、特化AIでできることはほぼ完成しているだろうし、 AIが技術的に長期停止しても、今度は、 案外ナノテクが来るかもしれないし、 一気に未来に行くんではなくて コツコツ味わいながら行きたいと思う自分も いる。 シンギュラリティは起きたら、それでも いいけど。AGIや権力者が暴走しなかったら 自動化やAIでモロに価格破壊が起こりそうなのは外食産業かなぁ、などと思いながらスシ食ってました昨日。 【物理学】一般相対性理論、銀河レベルでも正確性に問題なしと科学者が検証。さらなる確認作業も計画中[06/25] http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1529920694/ 【AI】人工知能ビジネスの「敗戦国」にならないために、いまオールジャパンで考えるべきこと http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1529917475/ 例えば「クッキーが全部で40個ありました.ゆうたさんが10個なおきさんが5個食べました.クッキーは何個残っていますか?」みたいな(日本語の)文章題を自動で解いてくれます。これはまさに自然言語処理による文章読解そのものです。 https://forest.watch.impress.co.jp/docs/news/1128/271/amp.index.html https://twitter.com/y8o/status/1011203947778850817 コンピュータ将棋の強さ、10年前は身長1mくらい、5年前は身長2mくらいで、名人と戦った時は身長4mくらいになっていて、今順調に身長8mくらいになろうとしている。指数関数的な成長ってそういうもの。 https://twitter.com/issei_y/status/1011153844149997569 俺も新しい仕事はほとんど生まれないと思う。 ていうか、どうして人工知能が人間の能力を 越えるのに新しい仕事が生まれるの? よっぽど人間の作った物にこだわる人じゃないと あり得んだろう。 スーパーコンピュータ「Shoubu(菖蒲)system B」がスパコン省エネランキングGreen500で2期連続世界第1位と認定 http://pezy.jp/news/release20180625/ 2018年6月版TOP500 - 米国、100PFLOPS超えの「Summit」で世界一を奪還 https://news.mynavi.jp/article/20180625-655141/ まあこれだけ金融緩和をやっても インフレ率2%を達成できない原因の一つは、 ITやAIで生産性がものすごく上がってしまっている事も 原因だと思う。 齋藤さんが捕まっても、グリーン500の ランキングは守れたという事だね。 ひとまず安心。 「AI冬の時代がやってくる」Filip Piekniewski氏 https://aishinbun.com/comment/20180530/1467/ 元のブログの一部 当初の思惑より実用的な結果を出していない デープマインドに、グーグルはどう扱っていいかわからないようだ。1 著名な研究者はカナダやフランスの政府関係筋に接触し、自分の将来の職を確保しようとしている。フェイスブックのAI研究主任もだ。2 これは個人の推測だか、 どうも研究者の政府助成施設への動きからして、フェイスブックやグーグルたどが次第に興味をなくしているように私には見えてしょうがない。 元記事のリンクの記事 1 Deep Confusion: Tensions Lingered Within Google Over DeepMind 2 The head of Facebook’s AI research is stepping into a new role as it shakes up management 齋藤さんのことボロカスに言う人が多いが、PEZYの社員は頑張ってんだから応援して欲しい ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
read.cgi ver 07.5.0 2024/04/24 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる