(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ140
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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)?? http://goo ☆.gl/riKAbq?? (情報科学) 技術的特異点と科学・技術 (ナノテク)?? http://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139 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1539667923/ (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ138 http://rio2016.5ch.n...i/future/1539042496/?? (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ137?? http://rio2016.5ch.n...i/future/1538193488/ セルラ層は、それらが形成する接続が異なるが、いくつかの一般的な規則 ry 。 ダイレクトフィードフォワード入力を受け取った層のセルは、軸索を局所領域の外側に送信せず、それらの層内に長距離水平結合を形成しない。 ? 長距離興奮性層内接続される入力層によって駆動される層内の細胞は、その層内で長距離興奮性接続を形成し、また、領域の外側に軸索分枝を送り、領域の出力を構成する。 レイヤ内長距離興奮性接続を持つ入力レイヤによって複数レイヤ内で駆動される細胞は、又、軸索分枝をリージョンの外側に送り、リージョンの出力を構成する。 ? ry この ry は、皮質リージョンの永続的な特徴である。 最も一般的に認識されるインスタンスには、レイヤ4とレイヤ2/3 ry 。 レイヤ4はフィードフォワード入力を受け取ります。 、出力レイヤーであるレイヤ2/3に投影されます(Douglas and Martin、 2004 ; Shipp、 2007 )。 上位レイヤ6は、フィードフォワード入力も受け取る(Thomson、 2010 )。 ? ry は2層入出力回路の第2の例 ry それは出力層である層5(Douglas and Martin、 2004 ; Guillery and Sherman、 2011 )に投影されるので、層6と層5は2層入出力回路の第 2 のインスタンス ry 。 この2層連結モチーフの普及は、それが皮質処理において本質 ry 示唆 本稿では、どのように ry の理論 ? ry 、物体に対するセンサの移動 ry 、物体に関連するセンサの活動が必要であるという感覚運動理論である。 ry ネットワークモデルを紹介する。 ークは1つ以上の列で構成され、各列には入力層と出力層 ry 、複雑 ry 1つの列でも学習 ry 。 単一の列は、 ry 一部分のみを感知 ry 感覚器官が動くときに、オブジェクトの複数の部分 ry 入力層の活性化が変化する間、出力層の活性化は安定したままであり、単一の出力表現を入力層の一組の特徴表現に関連付ける。 、単一の皮質柱は、運動によって完全な物体のモデルを学 ry 。 これらの物体は、個々の細胞の受容野よりもはるかに大 ? 次に、 ry のカラムが長距離の薄膜内接続を介してどのように連携 ry 、各列は、 ry 部分的な知識しか ry が、隣接する列は、通常、オブジェクトの異なる位置にあるにもかかわらず、同じオブジェクトを感知する。 出力層における長距離の興奮性の接続は、複数のカラムがどの物体が観察されているかのコンセンサスに迅速に到達することを可能にする。 学習は常に動きを介して複数の感覚を必要とするが、複数の列を用いた推論は、しばしば1回または数回の感覚で生じ ry 。 シミュ ry 、我々のモデルは複雑なオブジェクトの構造を知ることができ、素早く推論 ry 、大容量 ? ry 私たちの理論の重要な要素は、位置を表すシグナルの各列に存在します。 ロケーション信号は、「アロケーション」ロケーション ry 、それが検知されているオブジェクトに関連する ry であることを意味する。 我々の理論では、入力層は感覚信号と位置信号の両方を受信する。 ? ry 、入力層は、それが ry 、そして感覚的特徴が感知されている物体のどこにあるのかを ry 。 したがって、入力層は、次の両方、それがどのような特徴を感知しているのか、そして感知されている物体のどこの感覚的特徴か、を知っている。 出力レイヤーは、場所のフィーチャーのセットとしてオブジェクトの完全なモデルを学習します。 、コンピュータ支援設計プログラムが多次元オブジェクトを表す方法に類似している。 感覚アレイの異なる部分( ry 、異なる指または ry )が物体の異なる部分を感知するので、位置信号は、各感覚パッチおよび対応する新皮質の領域について一意に計算 ? 我々は、位置信号が皮質柱の小粒状層 ry 層4 ry 。 我々は、位置信号が皮質カラムの果粒下層で計算され、レイヤ 6 からの投影を介して入力レイヤ 4 に渡される事を提案する。 ? ry アロケーション・ロケーション・シグナルの存在を我々が推測した事に注意 ry たり触ったりしているときに指がどのように感じるかを予測する方法を考えて、その存在を推測 ? ry 、我々は、位置シグナルがすべての新皮質リージョンに存在すると考えている。 ry 経験的証拠を示す。 ? ry 位置信号がどのように ry に関する完全なメカニズム ry まだできませんが、 ry 、動きに基づいて新しい位置を予測するタスクは、嗅内野のグリッドセル ry 似ています。 ? ry のメカニズムを提案する。 グリッドセルは、アロケーションの位置の予測モデルが可能であるという実在の証拠 ry 皮質の列でどのように導出 ry メカニズムを示唆する。 この理論は、解剖学的 ry 証拠の大部分と一致 ry 、理論をさらにテストするために使用できるいくつかの >39 yamaguti 181016 1846 QC06Ry5J? \> >871 ー 181016 0019 T97F1R7t >> N高等学校、 ry の育成を目指して ドワンゴ人工知能研究所提供の動画教材『脳神経科学と汎用人工知能』 を10月15日にN予備校にて公開 >> 〜一部 ry 無料で一般 >> | N高等学校(通信制高校 広域・単位制) >>http://nnn.ed.jp/news/blog/archives/5872.html >> >>、元ドワンゴ人工知能研究所の上席研究員の水谷治央(現PGV株式会社)と著名な科学者らを講師 ry 、脳神経科学と人工知能の歴史から紐といて、 >>、脳に学んだ汎用人工知能の開発へつなげる科学的 ry >>。動画教材は現在第7回まで公開され、今後も随時追加 >> >>、N予備校の一般有料会員にも同様に提供されます。 >>、数理脳科学者の甘利俊一先生(理化学研究所脳科学総合研究センター特別顧問、東京大学名誉教授)が講師を務める第1回目の授業の >> >> <「脳神経科学と汎用人工知能」の教材構成> >> ・第1回 脳科学と人工知能(甘利俊一先生) >> ・第2回 脳のリバースエンジニアリング(高橋宏知先生) >> ・第3回 全脳シミュレーション(五十嵐潤先生) >> ・第4回 脳の記憶の動的メカニズム(深井朋樹先生) >> ・第5回 探索と学習の計算理論(豊泉太郎先生) >> ・第6回 脳のダイナミクスと知能創発(山口陽子先生) >> ・第7回 脳型人工知能の過去、現在、未来(福島邦彦先生) : >82 yamaguti 180911 0927 GkbIB6hZ? \> >97 YAMAGUTIseisei 180909 0738 vMpjqLBja? >> >96 >> >558 ー 180906 2307 MjfFtwan >> : >>> いよいよ脳スキャン技術は整った reddit 注目ポスト >>>http://reddit.com/r/Futurology/comments/9d7hsz/huge_breakthrough_they_can_now_use_red_light_to >> >> Google 翻訳 >> >>> 投稿者 u / GWtech >>>巨大なブレークスルー。 ry 、赤い光を使って、脳の中 ry (6ミクロン) ry 見 ry 皮膚と骨を通し ry 。 MRIやFMRIよりも速い ry 完全な脳の読影 : >>>2 .目標色深度に体内に送られた音でオレンジ色に調整 >>>3 . 一致する第2のオレンジ色の光を使用して、オレンジ色の波面を出るカメラベースのホログラムを作成 >>> 4. カメラの電子チップからホログラムを100万分の1秒で読み込み、 : >>>http://m.youtube.com/watch?v=awADEuv5vWY : >>>比較すると、MRIは約1mmの分解能であるため、ニューロンレベルで脳をスキャンすることはできません。 >>> 光技術はまた、血液中の血液および酸素を感知することができ、したがって、FMRIのような細胞活性化レベルを提供 ry >>>。完全なニューロンレベルの脳スキャンとレコーディングを開きます。 >>> 完全なコンピュータと脳の相互作用。 >>> 非常に軽量な着用可能な衣服で、医療診断はもちろん、非常に安い価格で。 >> : >>>ry 、バイオテクノロジー、ナノテク、AI、3D印刷、ロボット制御、および寿命延長クライオジェニックの凍結/再構築の >> : >>>ry 特許 http://www.freshpatents.com/Mary-Lou-Jepsen-Sausalito-invdxm.php >>> 994件のコメント 山口青星の荒らしなんとかならないかなぁ こいつ毎回スレ立った瞬間50レスくらい意味不明の文章で埋めるぞ こいつ社会不適合者だろ 害悪 >44 yamaguti 181016 1849 QC06Ry5J \> >80 yamaguti 180920 1106 EmLF0I+9? \> >77 yamaguti 0911 0923 GkbIB6hZ? >> : >>>> >16 ー 180807 1016 BuCAPVSc >>>>>お前らなんでWBAIに寄付しな >>>> >>>> >17 ー 0807 1021 BuCAPVSc >>>>>お前らなんでWBAI募金実施しな >>>> >>>> >319 ー 0809 2146 EConbNAP >>>>>WBAI募金実施しまし >>>> >> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1520715794/25-27#45 山口さんって性別男か? 確か妹さんもいなかったっけ 脳の物理的な解析技術が発展して、 仮に高精度に、 脳の反応を拾える様になったとする。 その場合、 最終的に その反応を 人間が言語化して、 数学的に記述し直して、 プログラムとして動くかどうかを確かめる。 このプロセスが変わらない限り、 脳シミュをいくら繰り返したり 高精度にしても、 シミュレーター自体がアルゴリズムを構築してくれる訳じゃない。 何で脳に固執しつづけるのか?がよく分からない。 単純に不要な工程が膨大に増えてるだけになってる。 >>67 その脳がプログラマの脳だとすると、 その脳自体がアルゴリズムを構築してくれてるのが確実だからだと思う。 要は、 脳の反応を、 人間が、 プログラム化したものが、 脳シミュやらエミュレータになるわけだけど、 その脳シミュやら、 エミュレーターが、 汎用AIとして完成していなければ、 脳シミュ自体が 何らかの有意なアルゴリズムを生み出すわけじゃない。 単純に、 脳シミュは汎用AIではないから、 自身より賢いAIを生み出すような物ではない。 逆を言えば、 脳シミュができれば、 脳の全てが解明されて、 知能が再現できるというのなら、 脳シミュのアルゴリズムの段階で、 知能が言語化されて、 数学的に記述されて、 プログラム化されている事になってるから、 本末転倒というか、 アルゴリズムができた段階で、 目的を達成してしまっている。 >>69 脳を色々調べて知能のアルゴリズムを作れたとすると 本末順当なんじゃないだろうか。 >脳を色々調べて知能のアルゴリズムを作れたとすると >本末順当なんじゃないだろうか。 何を読んでるんだ? 脳を調べても、 脳自体が、 アルゴリズムを教えてくれるわけじゃない。 結局人間が、 思考して、 知能とはどういう機能なのか?を、 言語化してプログラム化していくと言う 工程を踏む必要がある。 仮に、fMRIとかを使って、 脳のこの反応が、 知能だと、おおよその見当がついたとしたら、 脳が急に、 この反応をアルゴリズム化するには、 こう言う言語化が必要で、 数学的にはこう言うふうに記述できて、 プログラム化は、こうやればできる とか、 教えてくれると思うか? 結局それは、 人間が勝手に解釈して、 意味を与えていくと言うプロセスになっている。 それなら、 知能をプログラムとして再現する際に、 人間が勝手に 知能を言語化し、 数学的に記述して、 プログラムとして動くか?を確かめるのと、 どう違うんだ?と言う話になる。 むしろ、 具体的な例がある方が、 整合性を取る必要性が出てくる分、 余計な手間を踏む事になる。 >>71 プログラマの脳を調べて、神経のつながり方が全部データにできたとすると、 そのデータの通りのつながり方で脳がどう動くかが決まってると思う。 だから、脳と同じ動きをする機械は、そのデータを使って作れるはず。 人間は、繋がりのデータを使って自動で脳と同じ動きをする機械を作れるように するだけでいいと思う。脳がどんなアルゴリズムを考えられるかは関係無くて、 あっちとこっちがこう繋がってるの嵐が自動でできればいいだけじゃないだろうか。 で、そうやってプログラマの脳と同じ動きをする機械が出来上がって それを動かすと、プログラマと同じなんだから、注文すれば新しいアルゴリズムを 作ってくれるはず。 そんなに簡単に脳の中のつながり方が全部データにできるのかは別。 前に自動でできても何万年もかかりそうだみたいなレスがどこかにあったと思う。 トヨタの悪行って↓かな? http://blog.livedoor.jp/markzu/f1-news/52074809.html トヨタにはF1から出て行ってほしい。スポーツにトヨタの居場所はない。 https://response.jp/article/2003/12/02/56047.html トヨタが1級整備士試験問題を系列ディーラーに漏洩 http://www.toyota.co.jp/announcement/031204.html 弊社としては本件を重大な不祥事として認識しており、 弊社は、当面、自動車整備士技能検定専門委員を辞退いたします。 トヨタ自動車株式会社 取締役社長 張 富士夫 ↑ ↑ ブッwwwww >>74 まずそもそも人間の思考は同じじゃない。 単純にりんごという言葉から、 頭の中で思い描くものは100人いれば100通りある。 概念的には同じものを共有しているはずだが、 文字だけで認識する人間もいれば、 記憶からりんごを引っ張り出す者、 映像を思い浮かべるものいるし様々になる、 りんごに関して経験している物が違うから、 統一されない。 OSレベルから統一されてない。 BIOSレベルなら統一されてる可能性があるけど、 英語を喋ってる人間と、 日本語を喋ってる人間では、 思考に使う言語すら違う。 では、知能とは?とかになると、 抽象的すぎて、 同じ概念の共有すら難しくなってきてしまう。 >>77 プログラマの脳からデータ取るなら、新しいアルゴリズムを作れるのは確かだし、 他の事だってそのプログラマができる事はできるだろうから、十分いいのでは? プログラマが頭良かったら、そのコピーの機械は土木工事の勉強してから 荒川が氾濫しないようなスーパー堤防を設計してくれて東京と日本を救ってくれる かもしれない。疲れを知らないだろうし。 >>78 >プログラマの脳からデータ取るなら、新しいアルゴリズムを作れるのは確かだし、 どういう過程で? そもそも、 新しく有用なアルゴリズムを生み出せるAIは、 汎用AIな訳だけど? プログラマーの脳をプログラムとして再現できるなら、 新しいアルゴリズムを作れる。 まあ、そうだろう。 しかし、 どうやってプログラマーの脳を再現するんだ? そのアルゴリズムはどうやって用意するんだ? 人間が勝手に、 そのプログラマーの脳の機能だとだと思っているものを、 言語化して、 数学的に記述して、 プログラムとして動くかどうか?と言う、 プロセスを踏まなくても良いのか? それを踏むなら、 脳を解析する手間は、不要だと言う話だぞ? 何度も同じ事を説明してるだけに過ぎないけど、 脳が勝手に、 脳自体のアルゴリズム化を教えてくれる訳じゃない。 なら、 どういう過程が必要なんだ? プログラマの脳の神経細胞同士がどういう風につながってるかが 全部データにできるというのと、神経細胞同士のつながり方で あの神経細胞はああいう風にぱちぱち言って この神経細胞はこういう風に ぱちぱち言うみたいな事が解ってる、というのが前提なんだと思う。 そうすると、神経細胞のつながり方と、ああとかこうとかのぱちぱち言い方が わかっていれば、単にそういう風に機械の部品?が繋がってああとかこうとかに なるように作れば、プログラマの脳の動きが真似出来ることになると思う。 知能とはとか難しく考える必要がなくなると思う。 >>81 >あの神経細胞はああいう風にぱちぱち言って この神経細胞はこういう風に >ぱちぱち言うみたいな事が解ってる、というのが前提なんだと思う。 これはどうやって、 プログラム化するんだ? >>82 良く知らんけど繋がってる別のプラスの重みとマイナスの重みの足し算で パチッと言いたくなるか言いたくなくなるかが決まるみたいな仕組みらしい。 >>83 >プラスの重みとマイナスの重みの足し算で >パチッと言いたくなるか言いたくなくなるかが決まるみたいな仕組みらしい。 これは、 どういう事をやってるんだ? これらは全て、 人間が、 脳の仕組みだと思っているものを、 言語化して、 数学的に記述して、 プログラム化しようとしている 工程であってだな。 この工程を踏むのなら、 脳を解析することは、 単なる時間の無駄だよ。 結局 脳の仕組を、 人間が勝手に解釈すると言う プロセスがどうしても必要になる。 そして、 その解釈が正しいかどうかなんて、 どうでも良い問題で、 仮に正しかろうと 間違っていようと、 どっちでもいい問題なんだよ。 (そして本質的に正しいという物には、 たどり着けない) 脳科学者にとっては重要かも知らんけど、 そんな事、汎用AIにとって、 どうでもいい問題になる。 >>86 http://www.gifu-nct.ac.jp/elec/deguchi/sotsuron/hibi/node4.html 繋がってる別の重みとある値と言うのがデータで決まれば 繋がってくるパチと掛け算とそういうのの足し算と、ある値と比べてらs 大きいか小さいかを計算してパチッと出すか出さないかが決められると思う。 重みはパチにプラスかマイナスでいくら掛けるかと言う意味らしい。 >>88 でも線虫でそれやって線虫の動きを再現できたらしい。 結局、 脳の仕組みを解析すると言うのは、 (本質的に正しいものにはたどり着けないけど) 人間が脳の仕組みだと思っているものを、 勝手に解釈して、 意味をつけていく作業になっている。 これが正しいかどうか?なんて、 誰にも分からないし、 本質的に正しい答えにはたどり着きようがない。 要は結局、 人間が、 脳の機能だと思っているものを、 勝手に解釈して、 言語化して、 数学的に記述し、 プログラムとして動かそうとしているだけに過ぎない。 つまりそれは、 脳の機能を解析せずに、 知能を 人間が勝手に解釈して、 言語化して、 数学的に記述し、 プログラムとして動くか?を 確かめるのと、 同じ作業になっている。 >>90 知能やら思考を生み出したいんじゃないのか? 反射的な物は、 拾える可能性が高いが、 で、それで? と言う話になるぞ? >>92 だから線虫を参考にしてできるようになったら だんだん参考にするのを知能の高いのにすればいいと思う。 で、次はいきなりマウスにするみたいなのをどこかでみたけど、 次はダニとか昆虫みたいな物にした方がいいんじゃないだろうか。 で、最後にプログラマの脳を参考にできるようになったら 汎用AIができるようになると思う。 脳を調べれば早く汎用AIが作れると考えている人は、 全部の仕組みを0から考えなくても脳をパクれば早いと 考えていると思う。 しかも、 その重み付けをする様な、 アルゴリズムを生み出すのは人間のはずだけど、 線虫を解析したら 勝手に生まれるものなのか? ここまで大脳が発達してるのは人間オンリー それともエイリアンでも探しに行くか? >>94 どう重み付けされてるかはプログラマの脳を調べたデータでわかるはず。 人間が脳のアルゴリズムを0から考えるとすると、人間がいちいち重みを 考えないといけなくなる。 >全部の仕組みを0から考えなくても脳をパクれば早いと >考えていると思う。 だから これをやるなら、 脳の仕組みを解析する必要性がないっつー話だよ。 解析しても しなくても、 同じことを最終的にする必要があるから、 解析する手間が、 まるまる無駄だって話をしてるの。 >>96 >どう重み付けされてるかはプログラマの脳を調べたデータでわかるはず。 データが勝手に、 プログラムの作り方を教えてくれるのか? 結局、 データを 人間が解釈して 意味を付けて 理論を構築していく必要があるんだよ。 これをしないで良いのなら、 脳を解析すりゃいいけど、 この過程を踏むなら、 脳の解析の手間に意味はないよ。 >>95 今の人間の脳と同じ動きをする機械ができたら、 それ以上賢い脳をどうやって作るかはお手本のデータが無いから 人間かできた機械で考えるしか無い。機械に考えさせた方が 疲れないし速いと思う。そうするとシンギュラリティ。 >>97 脳をパクればいいと言ってる人は、 知能とはみたいな風に脳を解析しなくて済むから パクればいいにしたと思う。 >>98 脳がプログラムの作り方を教えてくれなくても良くて、 作った機械がプログラムを作れればいい。 で、プログラマと同じように機械が動くなら プログラムを作ってくれるはず。 >>100-101 自分が何を言ってるのかをちゃんと説明できるか? >作った機械がプログラムを作れればいい。 >で、プログラマと同じように機械が動くなら >プログラムを作ってくれるはず。 これを作るには何が必要なんだ? 人間が脳を解析して、 出てきた数字やデータを、 解釈するのなら、 その手間を無駄だと言ってるんだぞ? >>103 だからデータになってるなら、どう作ればいいかは、細胞の繋がり方と 繋がる重みはデータで表せてある前提なんだから、あっちの細胞と こっちの細胞をこういう重みでこっちの細胞に繋ぐみたいなのの嵐になるだけで、 データ通りにそういうのをやればいいだけだと思う。 アルゴリズムを作る知能の仕組みとは、見たいな事考えて解析しないでできるはず。 >>104 脳を解析して出てきたデータが有れば、 人間の解釈を挟まずに勝手に、 プログラム化できるのか? >データ通り このデータ通りってのは、 どういう手順なんだ? この手順を解釈するのは誰なんだ? >>105 あっちの細胞とそっちの細胞がこっちの細胞に繋がっていて、 あっちの細胞は重みが5で繋がっていて、そっちの細胞が重みが-3で 繋がっていて、両方からパチをこっちの細胞で合計して2以上になったら こっちの細胞がパチと言うようになる、というデータだとすると、 そういうのが脳細胞の数分とれた、というのが解析したことに なるかもしれない。でもそのデータが自動で取れたなら、人間がいちいち そんなのひとつひとつ解釈する必要無いと思う。 で、そのデータの通りパチと言う動作をするように一つ一つ繋いで作れば いいだけだとすると、自動でできると思う。人間がデータを解釈したかったら やればいいだけで、やってもやらなくても自動でできるじゃないか と言う意味ならそうだと思う。 >>107 はい? >あっちの細胞とそっちの細胞がこっちの細胞に繋がっていて、 >あっちの細胞は重みが5で繋がっていて、そっちの細胞が重みが-3で >繋がっていて、両方からパチをこっちの細胞で合計して2以上になったら >こっちの細胞がパチと言うようになる、というデータだとすると、 これって、 どこが人間の解釈を省いてるんだ? その変化量同士が関係しているかどうかなんて、 どうやって分かるんだ? 隠れ関数を全部割り出せる訳じゃないんだぞ? 脳を解析した データに意味を与えて、 データ同士の関係性を考えて、 理論を構築するなら、 その過程は無駄だよ。 >>108 だから例えばプログラマの脳から直接データを取るんでしょ? 前に包丁?で自動でスライスしてパタン認識でどうつながってるかの データ取るみたいなカキコあった気がする。 でもこれやるとプログラマの方を元に戻せなくなるから人権問題になるよね。 fMRIだったら元にもどせると思うのでいいのでは。 >>110 そもそも、 データを取るってことは、 何らかの意味があると思われてるから 取るわけだろ? そのデータに意味を与えているのは誰なんだ? 水洗い可能で5万円のロボット掃除機「ルンバe5」発売 https://japanese.engadget.com/2018/10/26/5-e5/ これとPFNのお片付けロボットとを組み合わせれば最強 >>109 データとデータの関係性がわかるというのは、脳の神経細胞同士のどれとどれが どんな重みで繋がってるかというのがわかると言う事だけで済むという前提だと思う。 そういう関係だけの仕組みの機械を作るだけで脳の動きが真似できると言う前提だと 思うので。 >データとデータの関係性がわかるというのは、脳の神経細胞同士のどれとどれが >どんな重みで繋がってるかというのがわかると言う事だけで済む これは人間の解釈なんだがな。 >>111 脳の動きを真似する機械を作る人かプログラムかに、 あっちの細胞とそっちの細胞をこっちの細胞に こんな重みで繋げばいいのか、という意味が データで伝わると思う。 >>114 脳をパクればいいと考えてる人はそう解釈してると思う。 人間の解釈を元に、 脳の仕組みを模した プログラムを作るのなら、 脳を解析せずに、 知能をプログラム化するのと、 最終的な 工程は同じになる。 脳との整合性を取る分だけ、 脳を解析した方が、 無駄な作業が増える。 >脳の動きを真似する機械を作る人かプログラムかに、 >あっちの細胞とそっちの細胞をこっちの細胞に >こんな重みで繋げばいいのか、という意味が >データで伝わる ??? そのプログラムを作るのに、 人間の解釈を排除しきれていないという説明をしてるんだが? >>117 パクってやらないとすると、全部考えださないといけなくなるから 色々考えてこれもだめあれも詰んだ、じゃこっちはとか 余計にかかるかもしれない。 >>119 パクった所で、 脳がこうやって アルゴリズム化しろと教えてくれるわけじゃないから、 結局人間が、 脳の仕組みを解釈して、 言語化し、 数学的に記述して、 プログラムとして動かそうとするのは、 変わらない。 違うのは、 脳を解析したら、 その分の手間が増えてるってだけだよ。 >>118 どう繋がってるのかを表してるデータだったらすぐどうつながってるか 解釈できると思う。 表になっていて、縦と横の交点に×がついていたらそこで繋がってるとか。 そういう表し方じゃないだろうけど似たようにできると思う。 >>121 ??? 解釈が必要なら、 脳の解析をする必要はないよ。 >>122 解析がどうつながってるかのデータを取る事で、 解釈がxの位置でどうつながってるかわかることだとすると、 脳と同じ動きの機械を作るには両方必要。 この解析と解釈とその通りの繋がりを作るのが自動でできるなら 人間がこれ以上解釈しなくても全部自動でできそうだと思う。 >脳と同じ動きの機械を作るには両方必要 そもそも、 知能を再現するのに、 脳と同じ動きをする機械を作る必要がない。 そして、 仮に脳と同じ動きの機械と言う物ができるにしても、 それは単なる 人間が解釈した脳の機能を再現した機械でしかない。 それが本質的に脳と同じ動きか どうかなんて分からないし、 そこの整合性を求める意味もない。 >この解析と解釈とその通りの繋がりを作るのが自動でできる >人間がこれ以上解釈しなくても全部自動でできそうだと思う。 ??? 全くと言っていいレベルで、 自分が何を言ってるのか、 理解できてるとは思えないんだけども、 ちゃんと説明できる? >>124 いちいち知能の動きはどうやったらできるか考えなくても 脳の神経細胞のつながり方だけそのままパクったら 知能の動きをする機械ができるんじゃないかと 考えてもいいと思う。 もしそうなら、プログラマの脳の神経細胞のつながり方の データが取れて、そのデータの通りのつながりで動く機械が作れたら それを動かすとプログラマと同じ事をやってくれる可能性があると思う。 >脳の神経細胞のつながり方だけそのままパクったら >知能の動きをする機械ができるんじゃないかと >考えてもいいと思う。 脳のデータを集めたら、 脳がアルゴリズム化の方法を教えてくれると思ってるのか? と聞くと、 そんなバカことはありえないとは、 分かってるとは思うけど、 君が言ってるのは、 基本的にそう言うことだよ? どうやって、 人間の解釈を挟まずに、 脳と同じ動きをする機械を作るのか? に関して全く、 対応というものを考えていない。 全て人間の解釈を元に、 脳の機能を再現した機械を作る方法しか説明していない。 3匹アボンしたら何もなくなってワロタ なんだよこのクソスレ >>126 だからどう考えて答え書いたらいいか教えてもらわなくても できる人の回答そのまま写せばいい点とれる みたいな感じだと思う。 クソかすに居とが都合のいい夢ばかり見るスレだと聞きましたが本当ですか? 992オーバーテクナナシー2018/10/28(日) 04:58:21.02ID:sXuN0Nx6 >>991 低学歴DQNくそバカうんこアホのちんかす野郎は皮肉も下手だっていういい例だなお前 生きてる価値ないから早く自殺してくれ 内心みんな思ってるよ消えろくそかすニート 自分ここ初心者なんすけど自殺ってどうやってやるんすか?お手本みせてくださいよ先輩 100 名前:高添沼田の親父「糞関東連合テメエらまとめてぶち殺すっ!!」 2018/08/17(金) 15:20:29.45 ID:QeK+pkK9 高添沼田(葛飾区青戸6−23−21ハイツニュー青戸103号室)の挑発 高添沼田の親父「関東連合文句があったらいつでも孫を金属バットで殴り殺しに来やがれっ!! 関東連合の糞野郎どもは俺様がぶちのめしてやるぜっ!! 賞金をやるからいつでもかかって来いっ!! 糞バエ関東連合どもっ!! 待ってるぜっ!!」 (挑戦状) >>137 なんでこのやり方で人間でも読みやすい翻訳ができるのかわからん 1980年代:日本の製品は世界一! 1990年代:価格はともかく品質は日本が世界一! 2000年代:ハイエンドなら日本が世界一! 2010年代前半:製品に使われている部品は日本のものが多い! 2010年代後半:あの製品やあの技術は日本が発祥! 一つ言える事は、これからデカい変化がやってくるという事 なんで今の時点でまだ変化が遅いかというと、 実際には裏でかなり動いているんだけど起こそうとしている変化が大きすぎて 時間がかかるプロジェクトだという事。 これからも何も変わらないとか言っている奴はいずれ時代遅れの猿として 一掃される運命だという事 つまり、今が一番つらい時期だという事 翻訳が意識しなくなると凄い世界になるな 今と5年後の世界、全く違ったものになってるだろうな >>141 兄都が望むような変化が来ないのは確かだと思うよ 時代遅れのサル=兄都 世の理論物理学者がもっとも勘違いしている点は 量子レベルの話では量子多体系において観測者がもつれている場合、本当の意味で測定はできないことにある 詳しくはこの論文を見ればわかる https://www.natureasia.com/ja-jp/research/highlight/12694 弦理論やM理論で空間そのものが、他の空間ともつれている場合 量子多体系の一部である、その空間における量子の測定は厳密には意味を為さない これは完全に巨視的な空間が存在して、その空間がもつれなしで単体で成立しない限り本当の客観的観測ができないことになる 【イメージムービー】Connect future 〜5Gでつながる世界〜(3分ver) https://youtu.be/ArRWXopUHAQ 5Gを含むさまざまなICTが広く使われた日本社会と家族の姿を描いたイメージムービーです。 技術解説はこちら↓ https://youtu.be/ushSdmYtzmU 〜各シーンの紹介〜 ・高画質多視点映像 車内でサッカー観戦をしている少年。 5Gを通じて送信される多視点映像を、スマートグラスで視聴。まるでピッチ上で観戦しているかのような大迫力のゴールシーンに感激している。 ・自動運転 少年が乗っている車は、5Gの大容量・低遅延通信が活かされた自動運転タクシー。 ・農業など地場産業への活用 おじいさんがタブレットを操作。 農業ドローンがおじいさんの果樹園に水を散布。 体調が悪い日や暑さが厳しい夏も、体に無理をかけることなく農作業。 ・遠隔医療 鏡のような画面に向かい、家にいながら町の病院の内科医の診察を受けるおばあさん。 5Gが送る高精細映像で口腔の様子を確認し、「すぐに良くなる」と伝える医師。 ・小売 無人の商店。少年は陳列物をそのままポケットにしまって、店を出て行く… が、5Gの多数接続の技術を使って自動的に決済。スマートウォッチで金額を確認。 ・多言語同時翻訳 見知らぬ外国語話者に声をかけられる少年。 スマートウォッチで多言語翻訳システムを呼び出し、低遅延通信により同時通訳のように会話をしてスムーズに道案内。 ・高画質ライブ映像 少年が投げた小型ドローン。 都市にいる姉に高画質ライブ映像を送信し、祖父母の住む村の夕暮れを共有。 ・複数の場所から同時に音楽セッション 祖父母の家に着いて、スマートグラスを祖父母に渡す少年。 都市部にいる姉とバンドを立体映像で呼び出し、金婚式のお祝いにバンド演奏をプレゼント。 超低遅延と高速通信で複数の場所から音楽セッションを実現。 しかし、俺たちのいるこの世界はおそらく他の空間と量子的にもつれている であれば、俺達が観測した結果はあくまで、もつれている状態の中で俺たちが観測した結果でしかない 例えば、超大質量なブラックホールがあったとする しかし、そのブラックホールの情報(スピン、電荷、質量)は、もつれている空間の数だけ確率的に観測される 故に、もし完全に巨視的な空間があった場合、それらのもつれている空間すべてにおける全く同時に観測した情報量を統合しなければならない しかし全く同時に観測すると、情報量はすべての空間で同じになるため、空間数で割った数の情報量をすべての空間で得られる けれど、これらはすべてもつれているわけで、厳密にはこれらの観測結果を足し合わせた上で単体の空間における該当空間数のn乗根を計算しなければならない その結果、観測で得られる情報量はとても少ないものになってしまう あくまでも完全に巨視的な空間から観測した場合の話になる だが、すべての空間がもつれているということは、もつれている単体の空間すべてにとっては 自分達から見た場合には、自分は完全に巨視的な空間に見える つまり、真の完全に巨視的な空間で超大質量ブラックホールが量子的にもつれてる空間に観測された場合に 真の完全に巨視的な空間における量子的な観測によるブラックホールの情報量は微小になり 古典的観測では間違いなく大質量ブラックホールになる もつれている空間単体から見た場合、超大質量ブラックホールは、自分達にとって自分が完全に巨視的な空間にしか見えない為に この超大質量ブラックホールの持ち得る情報量は微小にしか見えない これらが論理的に成立する 結論として、この世界における一定値以下の微小情報量を持ち得るものは すべて超大質量ブラックホールとその亜種である こうすることで、量子重力理論とER=EPRによって万物の理論が成立する VRで断頭台に……刃が落とされた瞬間ユーザーに起きた“異変” https://www.moguravr.com/vr-guillotine/ 本日、断頭台のワールドにて合意の上で斬首されてきました。その結果、しばらく動くこともできないほどの精神的な衝撃を受けました。 全身から冷や汗が吹き出して、手足が痺れ、力は入らず、意識は遠のき、首に違和感が現れました。VRに魂が引っ張られている人たちは注意です。 >>141 惜しいなぁ >起こそうとしている変化が大きすぎて 違う >金儲けにつながらないから だよ 今でも機械学習で面白いアプリはそれなりに作られてるけど、 これだけで会社が儲かるほどの物はほとんどない >>145 泣ける。これぐらいの技術が丁度いい・・・んだろうけど、その幸せな期間は短いんだろうな あと、万引きかと思って一瞬焦ったのは俺だけじゃないと思う appleかなにかでセッションができるってCMたまにみるけど、実際に演る人いるんだろうか >>146 >俺たちのいるこの世界はおそらく他の空間と量子的にもつれている 面白い理論だけど、この根拠は? >>151 なにも面白い理論ではないというか ほとんどの万物の理論候補でそうなってるだろう 理由の説明が欲しければ弦理論なりM理論なり、量子重力理論なり 好きなのを掘り下げればいい 5GとVRが合わさると、セックスのライブ配信とかも楽しくなるんだろうな 規制がすぐに入ってくるだろうけど *ワームホール を使えばタイムマシンができるって本当ですか? *ワームホール 空間と空間を繋ぐトンネル。 >>145 >>147 シンギュラリティなんぞ言わずに、この辺の100%実現する近未来だけでも 無限に楽しみは広がる エロ方面なんかは特に捗る スマホ持ったことねーんだけどあと10年以内に買うことになるだろうな ■ 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 07.5.4 2024/05/19 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる