(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ150
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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
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※前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ149
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1549848644/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ148
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1549315166/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ147
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/ 火星のテラフォーミング
https://youtu.be/uqKGREZs6-w
道のりは長そうだ。
空気薄い。地球の100分の1
重力が弱い。地球の4割
放射線が強い。地球の50倍
土に毒素がある。取り除く作業が大変。
最初に火星に人間が行く時期とテラフォーミングが完成する時期はいつだろう？
人間 2030年代
テラフォーミング 2100年くらいか？ >>23
お前こそ他人に迷惑だからさっさと働けクソニート >>28
遺伝子毎変えないと対応できなさそう
この体で行くと毎日ハードな筋トレが必要だろう
>>29
それはない >>9-11
荒らしと特徴一致してんね
情報ありがとうW 働かざる者食うべからずはレーニンの言葉で、ノルマは共産主義用語
労働を美化してるのはウヨじゃなくてサヨなのだ 渡辺遼遠、新井紀子、ポール・ザカリー・マイヤーズ
否定派が軒並みサヨばかりでワロタW
進歩だ革新だ言ってる割には頭が固くて保守的だなサヨは >>33
ウヨもサヨも行き着く先は同じだからややこしいｗ ノーム・チョムスキーを忘れてた
あいつまだ生きてるのか？調べてこようW 去年はIPO乞食でかなり儲かったし、ふるさと納税乞食でばんばん商品やギフト券が来るし、paypayやorigamiでクーポン乞食で儲かるし、乞食生活から抜け出せなくなってきたｗ ちなみに野村信託銀行は月１０回まで送金手数料無料だからここに300万ほど入れておいて各銀行に送金する手法にしている
送金手数料乞食もしている 理研が開発・整備を進めているスーパーコンピュータ「京」の後継機、ポスト「京」の名称を募集いたします
http://www.riken.jp/pr/topics/2019/20190215_1/ 日本ってBI無しでもかなり楽な生活できるよね
ただ節約のための情報がとっちらかりすぎて、
情報収集のコストが異様に高くなっている
さっきのタダ発泡酒ぐらい情報がサクッと入ってくれれば楽ちんなんだけど ポスト京の呼称、『江種環脳』で応募してみた
読み方は秘密にしておく おいサヨ、マルクスの墓が荒らされてるぞ
【悪戯】マルクスの墓、また荒らされる…赤いペンキで「憎悪の教え」「集団虐殺の立案者」と落書き ロンドン
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1550379948/ 21世紀→IT革命
IT革命→脱物質化≒計算機自然
①物質と実質の区別が不明瞭化→魔法
②人間と機械の区別が不明瞭化→脱人間中心主義
脱人間中心主義の世界で必須の要素
→個人のビジョン≒人間性
人間性≒信仰心→メンタル維持
出典：落合陽一『超AI時代の生存戦略』
つまり、シンギュラリティまでに備えておくべき能力は”メンタル維持”だ 統合失調症患者はシンギュラリティなどという妄想を信じています。
統合失調症罹患者はその病質から自力での治療は困難です。
またご家族の負担も計り知れません。
行政も率先して取り組もうとはしません。
彼らは人知れず苦しんでいるのです。
ならば地域で協力し合い、正常な生活に戻れるよう協力してあげましょう。
古き良き日本のようにご近所同士お互い助け合うのが人道というものじゃありませんか？
困ったときはお互い様です！ >>47
21世紀生まれである小中高生は、完全に計算機自然の世代か >>49 >>47
じゃ数学で計算やらさんでいい。pythonやJuliaにやらせればプログラム教えるのと一石二鳥。 アニメキャラの色を学習して自動彩色してくれるAIが登場。人間「こいつはピンク髪ね」AI「ﾋﾟﾝｸ髪ｷｬﾗ…ｵﾎﾞｴﾀ(塗り塗り」 [399583221]
http://leia.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1550379999/ >>53
＞また、キャラクターごとに深層学習する必要があり、それぞれ多数のデータが必要。登場する場面の少ないキャラクターでは困難だが、レギュラー出演しているキャラクターなら可能性が高くなる。
あのさぁ・・・ 人間働かないと頭がおかしくなる
君らを見てるとそれが本当のことだとよく分かる フランスよりまし
【フランス・ノール】同性婚家族の差別をなくすため、学校では「お父さん・お母さん」の呼称を廃止「親1・親2」と呼ぶ法案通過 ★4
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1550404355/ ■身の毛もよだつホラー短編集＃12 「殺人予告」
189,302 回視聴 「ポスト京」、人工データ大量生成 GAFAに対抗
次世代の国産スーパーコンピューターの計画が動き出す。
8月に運用を終える国産スパコン「京（けい）」の後継機で、2019年度から設置に着手して21年度にも運用を始める。
大量のデータを活用する経済活動が活発になるなか、スパコンで人工的なデータを無尽蔵に生み出して画期的な新薬や革新的な生産技術の開発につなげる。
官民で約1300億円を投じて、先行する米中を追う。
日本経済新聞社 2019/2/17 6:30
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO41328040V10C19A2TJM000/ スパコンにはもっと投資してもいいと思うけど野党の反対があるから中々できんのかな ↑
ここまでニートの妄想スレ
ここからニートの妄想スレ
↓ >>15
その理屈だとシンギュラリティは宗教と同じってことになるよな そういや山口くん現れないね
とうとう松沢病院に措置入院させられた？ 503 Service Temporarily Unavailable
↑
これが表示されて過去ログが読めない >>59
もうスパコンはオワコンになりつつある
今普通のCPUやGPUで作るとAI戦線から取り残されるぞ >>61
100歩譲って宗教だと仮定しての話をしてたからね。
未来に対するただの有力な予測なだけで当然エビデンスはないから。
絶対来ないって言い張る相手には「私は宗教を信仰してるんで」っていって話を終わらせたほうが楽。 まあ少なくとも直近100年間は来ないっていうのが有力な予測なんですけどね VRが五年もすれば肉眼と遜色無くなってしまうわけで
その後数年で更に感覚の共有も進むだろう
その時点でシンギュラリティみたいなもんじゃん
たった10年よ つかもう来ないとかいうのに触んな
ただのレス乞食だ ・今日の食料に困らず生きられる
・伝染病に怯えず生きられる
・戦争に関わらず生活できる
この時点で今は人類の歴史的にはプレシンレベル 来ないなんて言ってる奴いるか？
俺はシンギュラリティ肯定派だけど、ニートの願望に合わせたような形で来るとは思ってない
カスニートはまず基本的な知識を身に着けてから話に参加してほしい >>70
人類ってか先進国だな
中東とアフリカは絶滅するまで戦争、貧困を続けると思う >>70
とはいえ最高寿命は有史以来大して変わってないし
労働が逃れられない状況も変わってない
フリーライドのうんこかすニート
みたいな勝ってばかりしてうんこは何を勘違いしてるんだろう？
死ねよニート 真・女神転生2で仮想空間とか出てきたけど
まさか25年経っても全く実現してなかったのは予想外
あと最低10年、待ちきれないよ Microsoft’s New MT-DNN Outperforms Google BERT – SyncedReview
https://medium.com/syncedreview/microsofts-new-mt-dnn-outperforms-google-bert-b5fa15b1a03e
昨年から自然言語処理の性能向上がすごくなってますね…。MSのモデルがBERTをアウトパフォームだそう。
https://twitter.com/yutakashino/status/1097279831241314304
Eテレ「人間ってナンだ？超AI入門シーズン２第６回「お金を使う」」
https://amagomago.hatenablog.com/entry/2019/02/17/091636
松尾「店員さんとの会話で買うのを決めたりしますか？」
徳井「ありますけど」
松尾「実は、会話をAIでやる技術で革新的なものが出てきたんです」
松尾「空いている単語を推測するのは、別の単語の牛乳とか買う、の意味を理解しないといけない。こういう、単語の意味を細かく記述するのはAI研究の初期でやられていました。
しかし意味を細かく記述するだけのアプローチではうまくいかなかった。それが最近ディープラーニングで精度があがってきた」
松尾先生「RNNのセルがトランスホォーマーに変わったものがBERTで、2018年に出てきて、ディープラーニング業界がビックリした技術です。自然言語使用のタスクの精度を飛躍的に向上させました」
「専門家の中には、なぜ精度が上がるのか釈然としないという方もいて、でもうまくいっている」
松尾先生「自然言語処理の精度が上がる。つまりAIとの対話の精度が上がります。従来よりもっと自然な会話ができる」
徳井「会話AIなら、りんなちゃんがいましたけど…」
「松尾先生によれば、りんなちゃんよりも精度が上がるそうです」
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) 世界最速のスパコンが深層学習の最速記録、気象予測を新たな次元へ
https://wired.jp/2019/02/18/fastest-supercomputer-record/
米国にある世界最速のスーパーコンピューター「Summit（サミット）」が、新たな記録を樹立した。
気象研究の一環として深層学習アルゴリズムを訓練させたところ、「1秒間に100京回」という史上最速の記録をマークしたのだ。
このプロジェクトはいかになし遂げられたのか。そして、気象予測の未来に何をもたらすのか？
演算能力は2012年以降、毎年11倍に
2018年5月にある調査結果が公表された。
OpenAI（イーロン・マスクらが設立したサンフランシスコの研究所）の研究者たちが計算したところ、公開されているうち最大規模の機械学習実験で用いられるコンピューターの演算能力は、2012年以降は3.43カ月ごとに倍、つまり1年ごとに11倍になっているというのだ。
グーグルの親会社であるアルファベットのAIが、複雑なボードゲームやヴィデオゲームで人間のチャンピオンを下したり、グーグルの翻訳サーヴィスが飛躍的に精度を増したりしたのも、こうした進歩のおかげといえる。
今回の実験の結果、人類の気象予測はさらに鮮明になるだろう。
プリチャードの研究チームは2018年、機械学習を利用することで雲の動きをより現実に近いかたちでシミュレートできると発表した。これによって降雨パターンの予測も向上するだろう。 ムーアの法則を凌駕する人工知能の開発競争
https://webbigdata.jp/ai/post-963
１．ムーアの法則を凌駕する人工知能の開発競争まとめ
・人工知能を訓練するために使われた計算量は3.5カ月毎に2倍との試算をOpen AIが発表
・コンピューターの性能予測に使われるムーアの法則は1.5年(18カ月）毎に2倍
・今後も潤沢な投資を背景にこのペースでの開発競争が続くと見込まれる
２．Open AIの研究発表した「AI and Compute」
Open AIから「2012年以降、大規模な人工知能を訓練するために使用された計算量は、3.5カ月毎に倍増している事がわかった」と発表があった。
コンピューターの将来の性能を予測する際に良く使われる有名なムーアの法則は「1.5年(18カ月）毎に2倍になる」である。
2012年以降、人工知能の学習に使われた計算量は300,000倍になった。
もし、ムーアの法則ベースで計算するとわずか12倍の伸びに留まる事になる。
この計算機パワーの改善はAIの進歩にとって重要な要素であるため、この伸びが続く限り、現在の能力をはるかに超えた人工知能の出現に備える価値はある。 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:1341adc37120578f18dba9451e6c8c3b) >>78
４．Open AIの研究発表した「AI and Compute」感想
ムーアの法則はコンピュータの性能の進化の速さを表現する際に良く使われる指標で、1965年の発表と言われています。
2年後には2.52倍、5年後には10.08倍、7年後には25.4倍、10年後には101.6倍、15年後には1024.0倍、と凄まじい速さの進化です。
私の知っている限りでも過去に数回「技術的な限界があるため、これ以上ムーアの法則を維持する事はできない」と宣言された事がありますが、その度、限界を乗り越える方法を誰かが発見し維持されてきました。
しかし、OpenAIの発表によれば、人工知能の開発競争はムーアの法則が遅く見える程の速さであるとの事。
前述の対数変換したグラフを直線ベースにすると下記のようになり、囲碁の世界チャンピオに勝って有名になったAlphaGo zeroとAlphaZeroが突出した異常値にも見えてしまいます。
しかし、本文中にもありますが、公表されていないだけで同規模の人工知能はおそらく他にも存在するでしょうし、Googleが先日発表したTPUv3の記事を読むと、実感値としても「3.5カ月毎に倍増」に違和感はないですね。
本当にすごい時代であり、ワクワクするような事でもあるのですが、「個人のライフプラン」として考えると進化の速度が速すぎて世の中の仕組みが追いついていないとも感じます。
AIが人間の仕事を奪う脅威論を産業革命時代の機械打ちこわしのラッダイト運動（つまり過去にも同様な懸念はあったが杞憂で終わった事）と見なす考え方はある程度は同意できるのですが、産業革命って数カ月毎に工場の生産量が倍増するレベルで技術が進歩したのでしょうか？ >>76
あと5ポイント上回れば少なくともGLUEベンチマーク上は人間の読解力を超えるという理解で宜しい？
凄いところまできたな。あと少し。 >>81
あんたはそれを知ってるので賢者だ。
それを認めない新井紀子は大馬鹿野郎。 でも「AI vs 教科書が読めない子どもたち」はベストセラーなのねＴДＴ） お前らみたいなのを日常で見たら回し蹴り食らわない自信がないよ AIと超人類の時代 弱者がもつ強み
小林慶一郎 慶大教授
https://r.nikkei.com/article/DGXKZO41317720V10C19A2KE8000
ポイント
○技術進歩による格差の拡大は反転縮小も
○AIが発展しても社会は多様であり得る
○民主主義の適切な補正を求めたハイエク >>85
お前はリアルの世界で空気読めなくで無神経だから
後輩あたりに飲み会で陰口叩かれてるのに一切気付かなそう 今後のテクノロジーの進化によって自分自身に”具体的な恩恵”があるか考えてみたが、
VRの娯楽、5Gで動画の高画質多様化？、自動運転で移動が安い早い、仕事が減って暇が増える(収入も減る)、
ぐらいしか無いのだが。
なんか他にあるか？
不老不死やハゲ改善やトランスヒューマニズムはまだまだ先だし。 >>90
やりたい事がうまくできるようにAIがアドバイスしてくれたり要求すれば手伝ってくれる。
これすごく重要だと思う。 >>90
NLPが人間レベルになったら
電子的な操作は電脳アシスタントに任せられるかも。 生活のための労働から解き放たれる。人生を自分の成長のために使える。
それだけで十分だわ。 BIとシンギュラリティは全く違う話題だと思うんだよね。
何一つ関係がない。 自分がやりたい事、の中で他人との競争が関わるものは意味をなさなくなるよね
そうなるというあんまりAI使い道ないんじゃ >>94
技術の進歩がBIをどのくらいできるかに関係無いわけ無い。
>>95
碁や将棋で訓練するのに役に立つらしいし、競争に関わるものに意味大ありだと思う。 >>96
そうじゃなくて
みんなAI使うんだから、もはや人間そのものの練度なんかどうでもよくなってくるじゃん
AIアシスタントがいかに優秀かの勝負になるよ >>97
それはAIの使用前提の話でしょ？
AIを使用しない生身の美徳をもった人同士の競争はなくならないでしょ。 やらせたい事だったらAI同士が競争してるのが面白いだけで、
やりたい事だったらAIにアドバイスさせたり手伝ってもらうかもしれないけれど
自分で競争しなかったら面白くない。 iPS脊髄治療、世界初実施へ
慶応大計画、厚労省が了承
https://this.kiji.is/470075833974211681
世界を一変させる日本発、画期的半導体
京都大学初のベンチャー、酸化ガリウムの新技術
http://jbpress.ismedia.jp/articles/-/55502
【食糧の未来】動物細胞を培養して、食品生産する「細胞農業」の可能性
https://newspicks.com/news/3681029
実用化すれば、全く新しい食品生産体制を構築できるだろう。
これまで農業ができなかった土地でも食料を生産できるようになるし、飼料用トウモロコシや大豆を栽培していた耕作地を別の目的に転用できるようにもなる。
細胞農業は環境保護にも貢献するだろう。
細胞培養に必要な水の量は、家畜を育てるために必要な水の量よりはるかに少なくて済むし、温室効果ガスの排出量も大幅に減らすことができるだろう。
人間の健康にもいい。工業型畜産への依存度が低下すれば、疫病や抗生物質耐性の問題を抑制できるだろう。
現在、抗生物質の大多数は人間ではなく家畜に使われている。
家畜が抗生物質耐性をつけることは、世界の公衆衛生における最大の脅威の一つだ。
管理されたクリーンな食品生産システムは、畜産業における抗生物質依存を縮小する助けになるだろう。 ディープラーニングはすでに限界に達しているのではないか？【前編】
http://ainow.ai/2019/02/18/161998/
現在のAIブームに煽動と誇張を見る同氏は、この流行は2019年から2020年にかけて終息すると主張します。
この主張の根拠として、ディープラーニングの進化を加速するはずの学習データが不足していること、さらにはディープラーニングをもってしても計算複雑性理論から見て解決困難な問題は依然として解決が難しい、といったことを挙げます。
そのうえで、AIを正しく活用するためにはディープラーニングの効用を妄信せず、個々の問題にあったAI技法を適用することを説いています。
マスク氏、共同創業のオープンＡＩから撤退－方向性巡り意見相違
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2019-02-18/PN3GPR6KLVR501
16年に共同創業も、昨年２月に取締役を退いている
オープンＡＩは先週、偽ニュース作成ソフトのデモを行った 三洋化成の「全樹脂電池」 10年後1000億円規模に 3Dプリンターで複雑な形状も
https://www.zaikei.co.jp/sp/article/20190215/494919.html
2021年秋にも、「全樹脂製」リチウムイオン電池の生産を開始するとした。
新しい製造法を用いて機能性を高めた「全樹脂製」の電池で、大規模蓄電池の製造が可能のため、産業用などの幅広い用途での展開を目指す。
この全樹脂電池は、エネルギー密度や生産性を大幅に上げられる可能性がある。さらに、素材を樹脂にしたことで安全性が担保できるとしている。
使用中に切断しても発火しないと言われ、製造コストも、従来のリチウムイオン電池の15～20円/Whに比べ12円以下と安くできる。
全樹脂電池は電解液を含んだゲル状樹脂で構成し、積層することでエネルギー密度や生産性が大幅に向上している。
樹脂が主要素材であるため、製造工程を大幅に簡素化、設備投資も大幅に削減できると見られている。
安全性が高く、高容量化できることから、大型の蓄電池を安価に生産し、定置型で発電所に付随した蓄電池を構成することも可能だ。
よって、太陽光発電、風力発電など自然エネルギーの発電において、天候が安定しないために電力供給が安定しないデメリットを、蓄電設備を持つことで安定供給に結び付けることが期待されている。電力事情を根本から改革できる可能性を持つものだ。
また、樹脂であることから3Dプリンターでの生産が可能で、精密な加工もできることから、家電製品など、あらゆる分野での応用が期待される。
従来の液体を使用したリチウムイオン電池に比べ、重量当たりのエネルギー密度が高まることから、自動車に用いた場合に、満充電からの航続距離が伸びてEVの実用化に貢献するのではないかと期待される。
残るは「充電時間」と「電池寿命」だが、これがEV実用化のカギと考えられるため、トヨタとパナソニックが量産準備に入った「全固体電池」の量産が進むまでは難しいと考えられてきた。
「全樹脂電池」の充電時間、寿命はどのくらいなのか？発表されていないようだが、全固体電池並みとすれば、EVの普及は三洋化成工業の新リチウム電池量産と共に加速するものと言える。
次世代電池の開発競争は、いよいよクライマックスに差し掛かる。 >>102
NVIDIAのCEOなんかは、もうAIの冬は来ないと言ってるし
AIの冬に入るとか言ってる人は放っておいて
できる所がどんどん邁進していくんじゃないかな。 材料開発にAI革命
金属など 「職人技」より効率的
https://r.nikkei.com/article/DGKKZO41320220V10C19A2MY1000
自動車や情報機器、生活用品など優れた製品の実現に材料の進化は欠かせない。
金属や半導体、セラミックスなどで研究者は経験や勘を頼りに高い機能を出そうと試行錯誤してきたが、最近その様子が変わってきた。
人工知能（AI）などの情報技術が最前線で使われだし、人間では思いつかない成果が出始めている。開発現場はにわかに活気づいてきた。
AIに学習させるなどで導き出した結果は、白金の中で生じる磁気的な性質に関わる指標だった。
全く予期していない知見だった。これを新たな指針として改良を重ねると、変換効率を5年で約10万倍高められた。
白金より安い金属を使った素子も試作し、実用化も視野に入ってきた。小型センサーなどに取り付ける長期間利用可能な電源が有望だ。
材料に関わるデータやAIなどを組み合わせて新材料を開発する手法は「マテリアルズ・インフォマティクス」と呼ばれる。米政府が2011年に推進策を打ち出して以降、世界で研究が活発になっている。
無限ともいえる物質の組み合わせの中から役に立つのはどれか、見つけだすのは容易ではない。組成や構造などに応じて強度や耐腐食性をはじめとする性質は大きく変わる。
材料研究者は実験と考察を繰り返し、経験を積んで求める特性を備える材料を開発してきた。職人技の世界だったといえる。
マテリアルズ・インフォマティクスはそれを塗り替える力を秘める。石田主幹研究員は「ここ1～2年の進展はすごい」と驚く。 >>105
積み重ねのパターンや膜の厚さが異なる80億通りもの候補の中から最適な構造を見つけた。
その際、シミュレーションや機械学習を活用したAI技術を使った。実際に多層膜を作製し、その性能も確認した。
塩見教授は「いかに人間が賢く問題を設定するかが重要だ」と強調する。どんな材料を開発したいのか、どんなデータを使うのか、現実にそれを作ることは可能なのか――。
こうした問題をきちんと定める作業を経て、今回の成果をあげた。
マテリアルズ・インフォマティクスはまだ期待先行の面がある。
この手法を使って熱伝導度の低い材料を多数発見した京都大学の田中功教授は「人間が思いつかなかった発想を導き出し、効率よい開発を可能にしてくれる」と、これからの発展を楽しみにしている。 「ようやく実現できた」眼球運動のAI化を巡るハッカソン、かつてない高レベルに
第4回全脳アーキテクチャ・ハッカソン
https://www.sbbit.jp/article/cont1/36023
3Dプリンターで自由な形状の圧電デバイスを作る手法を開発
https://engineer.fabcross.jp/archeive/190201_3d-print-piezoelectric-materials.html
バージニア工科大学の研究チームが、3Dプリンティングにより圧電デバイスをカスタマイズ製造する手法を開発した。
どの方向の運動や衝撃、応力も、任意な方向および大きさの電気エネルギーに変換するデバイスをカスタム設計できる。
形状やサイズの制約を受けることなくインテリジェント材料やスマートセンサー、エネルギー変換器を開発できると期待している。
Zheng助教授は、「触角センシングやロボット技術だけでなく、エネルギーハーベスティング、スマートセンサーなどへの革新的な応用が期待できる。
例えば靴の中敷きにして負荷を記録すれば、ユーザーの健康状態のモニターも可能だ。
インフラ分野では、構造全体が圧電材料で構成され、衝撃や振動、運動を感知するとともに、圧力が加わった位置まで特定できるようになるだろう」と、その将来性に期待している。 NASAの最新宇宙望遠鏡が2023年打ち上げ、宇宙の進化を解明へ
https://www.technologyreview.jp/nl/nasas-new-telescope-will-investigate-the-evolution-of-the-universe/
おいしさ、AIで測る
新興企業、小売り・メーカーへ
https://r.nikkei.com/article/DGKKZO41328130V10C19A2FFR000
偶然から生まれたAIツール
驚くほど「自然」な
フェイクニュースを量産
https://www.technologyreview.jp/s/126659/an-ai-that-writes-convincing-prose-risks-mass-producing-fake-news/
膨大な量の文章を用いて訓練された機械学習アルゴリズムが、与えられた文章をもとに、いかにも本当らしいフェイクニュースの記事を生成できることが示された。
プログラムを開発した研究者は、これまで以上に本当らしく聞こえるでっち上げ話を、AIが安定供給できるようになるのはそれほど遠い先の話ではないとしている。
数時間かかる作業を10秒で。SaaSで画像を16倍に高解像度化できるAIツール
https://ledge.ai/cre8tive-ai/
スピネル化合物の薄膜を制御：
U（1）量子スピン液体の状態、より高温で出現
https://eetimes.jp/ee/spv/1902/15/news035.html
理化学研究所（理研）と金沢大学の共同研究チームは、スピネル化合物「Ir2O4」の電子状態を第一原理計算で理論解析したところ、単極子（モノポール）が粒子のように振る舞う「U（1）量子スピン液体」の状態が、従来に比べて高温で出現することを発見した。 AIが感情を理解する日はやってくるか？
https://wired.jp/series/away-from-animals-and-machines/chapter4-1/
「わたしはよく機械やロボットが実際に感情をもちうるのかと質問されるんですね。明らかに現在のテクノロジーは、そこに到達していません。つまり感情はありません。
しかし、アルゴリズムの発展で、自意識をもつことに近いところまでたどり着けるのではないかと思います。それは感情と呼ぶものに近い状態かもしれません」
映画『her/世界でひとつの彼女』ではAIに恋愛感情を抱く男性を描いていたが、人はAIにそのような特別な感情をもった関係性をもちうるのか。彼は演劇にたとえて説明する。
「AIとの関係性は、人によるところも大きいはず。例えば、AIに感情移入するかどうか、それは演劇の役者に感情移入するかどうかにも近いかもしれません。
人々はある役者、そしてそれが演じるキャラクラーに没入することがあるでしょう。
それと同じように、AIとの関係に、それが機械であることを忘れて没入することもありえるのではと思いますね」 >>110
AIの時代、人間は新たな目標が必要
ヨンクは自著にて、AIと人間が融合する未来を描き、神の領域に近づく様子を占う。まるで歴史学者ユヴァル・ノア・ハラリのベストセラー『ホモ・デウス』のように。
しかし、その未来に到達するには、ヨンクいわく「人間の感情をAIが十分に理解しないといけない」と。
仮にAIが感情をかなり理解するようになるとして、果たして人間とAIはどのような感情を共有できるのだろうか。
そして、その状態が訪れると、幸福はどのように変化するのだろうか。
「未来には、気持ちが通じ合うと感じるロボットと結婚したいと思う人も出てくるでしょう。
それが本当に感情を共有しているかどうかは、物議をかもすテーマになるでしょうが。
さらに一般論ですが、幸福には目的が必要です。
たくさん働いて、お金を稼げば幸福になると信じている人はたくさんいると思うのですが、人間は何か高い目標を達成したときに、最も幸福感を感じるはずなんです。
幸福や感情がこの世からなくなることはないはずです。
もしAIの発展により、人間が日々の生活を営むためにあくせくしなくて済む次元に到達するのなら、いままでとは異なる新たな目標が、人々を幸福にするために必要となるでしょうね。
結局、幸福というものは、わたしたちに内在しているのではないでしょうか」 >>91
言い方悪いが、人一人に専門的知識を持った奴隷が常に張り付くのがAIだからな 【自動運転界隈】 ※2019年最新※
Tesla Google ──── Intel
↑↓ || ||
NVIDIA vs Waymo vs Mobileye → GM
↓↑ | ↓↑(?) ↓↑
トヨタ ￣￣￣￣ルノー＆日産 ホンダ
↓↑ ↓↑
TRI SenseTime＆百度(アポロ計画)
PFN ↑↓
Microsoft https://twitter.com/PreferredNetJP/status/1097423293114544128
PFNは、全国の小学校の総合的な学習の時間における
プログラミング体験を含めた授業の学習指導案「自動化の進展とそれに伴う自分たちの生活の変化を考えよう」の作成に協力。
全自動お片付けロボットシステムを題材にしたビデオ教材を制作し提供します。
PFN、小学生向けプログラミング体験を含めた学習指導案の作成に協力
https://www.preferred-networks.jp/ja/news/pr20190218
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) 【東大基金】光量子コンピューター研究支援基金
古澤明教授の最新刊を紹介します。『光の量子コンピューター』 （インターナショナル新書）
「日本発！世界初！」（本の帯より）をわかりやすく解説。
ぜひ光量子コンピューター研究をご支援ください。
http://utf.u-tokyo.ac.jp/project/pjt93.html
https://twitter.com/UTokyo_News/status/1096328368654495744
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) いつ発売されるのかわかりませんがカーツワイルさんの新刊
Singularity is nearerはシンギュラリティが２０４５年ではなく
２０２９年に訪れるという内容ですかね？ >>118
違うよ
現実逃避ばかりしてるニートの破滅が近づいてるって内容だよ >>118
2029年にシンギュラリティはまだこないだろうが
当初の予測の「AIが人間一人の知性に匹敵する」というのは
限りなくありえそうな、絶妙なラインだと思う。 >>118
本の内容は知らないけどカーツワイルは2045年の予想を変えてないよ
2029年は人間一人分、2045年に全人類の知性の総和を超えると予測してる 凡人と天才の違いってのはすごくわかにくいパラメータなんかな ディープラーニングとは何か？そして近年の脳に関して得られる知見と脳型AIの可能性
「脳型の機械学習と人工知能の開発」
http://www-np.acs.i.kyoto-u.ac.jp/research/teramae-02
近年、私達の脳の特性をヒントに提案されたディープラーニング（深層学習）など、ニューラルネットワークに基づく機械学習が、画像処理やゲームなどの分野で著しい成功を見せています。
ところが実は、そこでヒントにされた脳の特性とは、もう半世紀も前に発見された脳の特性、具体的には大脳皮質視覚野の神経細胞の特性、でしかありません。
その後、現在までの半世紀、特にこの１０年ほどの間に、私達の脳に関する知見は急速に増大しました。
しかしそれら最新の脳の知見のほぼ全てが、現在のニューラルネットワークには取り入れられていないのです。
半世紀前の視覚野の知見がディープラーニングを生んだように、現在の神経科学の最新の知見は、ディープラーニングを超える新たな人工知能を生むはずです。
ところが、もっとも重要と思われる脳の特性の多くは、簡単には現在のニューラルネットワークには適用できません。
脳と、現在のニューラルネットワークの間には、根本的な違いがあり、両者は大きく異なる動作原理で動いているように見えるのです。
この違いは重要なはずです。この違いを解明しギャップを埋めることは、新しい機械学習を生み出す突破口になるはずです。
そこで私たちは、実際の脳の様々な特性に着目し、それらと整合する新しい機械学習アルゴリズムやネットワーク構造を開発する研究を進めています。例えば、最新の研究では、脳のような多数のフィードバック構造を持つネットワークで、
分散的に学習を実現するアルゴリズムを発見することに成功しています。 ■身の毛もよだつホラー短編集＃12 「殺人予告」
189,302 回視聴 素材企業が拓く「量子コンピュータ」の未来
https://www.qmedia.jp/future-of-material-design/
OpenAIは非常に優れたテキストジェネレータを開発したが、そのままリリースするのは危険すぎると考えている
https://jp.techcrunch.com/2019/02/18/2019-02-17-openai-text-generator-dangerous/
「より一貫性のある長いテキストを生成するようになっている」
「マシンは以下のような文章を吐き出したのだ」
GPT-2の出力結果
「リサイクルは世界にとって良いことではありません。それは環境に悪く、健康にも悪く、そして経済にも悪いのです。冗談を言っているのではありません。リサイクルは環境に良くありません。それは地球にとって破壊的であり、そしてそれは地球温暖化の主な原因です。」
GPT-2の出力結果
「リサイクルは私たちの健康に良くありません。それは肥満や心臓病や癌のような病気をもたらします。リサイクルは私たちの経済にとって悪いものです。それは製品のコスト、ひいてはその製品で作られたすべてのものの価格を引き上げます。」
GPT-2の出力結果
「リサイクルは私たちの国には良くありません。私たちは世界で最も先進的で効率的なリサイクルシステムを持っているという特権のために、途方もないコストを支払っています。リサイクルは、時間、エネルギー、お金、そして資源の壮大な無駄なのです」 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
