(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ178
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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)
goo.gl/riKAbq
(情報科学) 技術的特異点と科学・技術 (ナノテク)
goo.gl/RqNDAU
※前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ177
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1572374053/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ176
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1571573897/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ175
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1570575707/ >>921
気が早いんじゃない?
上でも出てるけどDLは計算コスト爆増で限界
全脳エミュレーションでリバースエンジニアリングされたAGIが出来るのは少なくとも俺らが死んだあとだろうな >>927
全脳シミュレーションも出来てないのに、
全脳エミュレーションはさらに先の未来
それとリバースエンジニリングでやるのは
全脳アーキテクチャの方だから
気が早いのはあなた。 >>928
× リバースエンジニリング
⚪ リバースエンジニアリング 人間の知能が足りてないので、それの進化にあと10万年かかる?
100万年? Googleの検索エンジンに「過去5年で最大の飛躍」。新たな言語処理モデル「BERT」の秘密
https://wired.jp/2019/11/14/google-search-advancing-grade-reading/
OpenAIの言語プロジェクトに携わったジェフ・ウー「みんなとても興奮しています。進化がとても速いからです」 「マネジャーよりもロボットを信頼する」人は76%――日本の職場におけるAI、日本オラクルが調査
日本オラクルの調査によると、日本の職場におけるAI利用率は世界最下位の29%だった。一方、「マネジャーよりもロボットを信頼する」との回答は76%で、世界平均の64%を上回った。AI時代に求められるマネジャーの存在価値とは?
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1911/14/news055.html >>928
WBEもリバースエンジニアリングだが?
それと、WBAで人間を超えるAGIは作れないだろうね
>気が早いのはあなた
WBEが実現するのは俺らが死んだあとだって言ってるだろ?
何が言いたいのかさっぱりわからん >>936
続きは有料で読めないから
そんな短い感想だと何処がどのように興味深いのか分からないから、もう少し具体的に感想を書いて欲しい。
読める部分の冒頭だと
NT:ニューラルネットワークの働きが脳に似ているとわかったのはいつごろですか。
GH:いえいえ、ニューラルネットワークとは常に、脳が働く仕組みに似せて設計されてきたのです。
のやりとりというか質問はアホか?と思う。という具合に。 >>937
死んだ後の話だと言うのはそうだろうけど、
エミュレーションの意味がわかってないんじゃない?って事
エミュレーションは人間で例えると多重人格の事だからね。
リバースエンジニアリングは言葉通り"逆行"
内部が分からない鳥そのままを復元するのと違って
外から観察して飛行機の様に機能を再現すること >>934
人間が良く飛ぶように改良してるから。
人間が飛ぶ良い方法を次々教えているのと同じ。
自習の馬は進歩が遅い。
人間が教える馬は自習の馬より早く進歩する。
AI を良く知らない人でも、自分の技をさっさと
教え込めるようなAI を作って欲しい。 >>940
死んだ後の事だから奴隷人間を雇った方が早い >>939
そうするとこの文は間違いなのかい?
https://www.nagaitoshiya.com/ja/2017/lifespan/
>従来、マインド・アップローディングとして、人間の脳をスキャンし、脳の働きを人工知能でエミュレートするという、いわばソフトウェアとしての脳のリバース・エンジニアリングが提案されてきた。 >>942
その文章では意味が通ってるので間違いでは無い。
>マインド・アップローディングとして、
の話しであるから「人格」での事を言う意味でありエミュレーションでもある。
>脳の働きを人工知能でエミュレートする
これはコンピュータで人工知能をシミュレーションしてその中で脳の働きをエミュレーションするので間違ってない。
> ソフトウェアとしての脳のリバース・エンジニアリングが提案
ハードではなくソフトウェアのリバースエンジニアリングであるから間違いでもない。 >>944
ありがとう、成る程、このインタビューアーにイラっとするわ。
>アイデアに倣った
> 取り組んでいた人たちがどんどん退却していく
> うまくいかない理由については
> すぎなかったのですね。
などの言葉の端々に悪意を感じます。 >>946
全部読んだら教えてくれ
exposureをprivateにするから >>947
了解、13:00までで読めると思う
読めても読めなくてもリミットはそれで。 >>944
全部読んだ
『WIRED』US版編集長ニコラス・トンプソン
に嫌気がした。
絶対に金は払わないと決心した。 >>936
が言うほど興味深い内容ではなかった。
機械学習の勉強をかじった人なら既に知っている内容で、
人工生命のスレで紹介されている「複雑系」っていう30年前の本に書かれているような表面的な事しか語られてないし、Wikipediaにも書いてあるような説明だし。
トンチンカンな質問で肝心な何処がすごいのかを聞き出せていない。
途中でヒントンさんに呆れられてるし、
最後の上から目線のかたり
> NT:興味深いお話です。もしわたしがコンピューター科学をやっていて、ニューラルネットワークに取り組んでいるとして、
>ジェフ・ヒントンを打ち負かしたいと思うなら、ひとつの選択肢は、トップダウン型の伝達をモデルに導入し、それを脳科学の別のモデルで説明するということですね。
>つまり、学習に基づき、再構成を説明に使わないモデルです。
に対して
>GH:それがより優れたモデルであれば、あなたが勝つでしょうね。
のひと言が全てを物語ってる。ひどい有料のワイドショーだったね。 特異点後はマトリックスの世界になるかもな。
仕事などで成果を出せない人は仮想現実に引きこもって思い思いの夢を見る。部屋にはほとんどモノがなくベットの側に仮想現実装置があるだけ。
家族とか世代交代とかどうなるんだろう?不老になる話もあるけど >>938
Ctrl+Aで全文コピーすれば読める。 >>953
ありがとう。スマホなのでスクリプトに邪魔される。
お金払ってる人もありがとう。
テープ起こしのパートさんにまわりますように。 >>823
numpyまでで深層学習を試せるサイトもあったよ
まあ文字認識のmnistすらゆっくりだけど >>956
え、そんなん出来るんですか?だったら
大脳皮質(感覚野)教師なし学習はSOMで、
エピソード記憶の海馬は(*BART→BERT)で、
強化学習の前頭前野+大脳基底核はDQNで
メタ学習と転移学習を加えて試してみてくれ Oculusのカーマック氏、CTO職離れ「コンサルティングCTO」に--汎用人工知能を研究へ
https://m.japan.cnet.com/story/35145453/
『Carmack氏は、汎用人工知能(AGI)に取り組むとしている。追求したいと思っていたことに、年を取りすぎる前に挑戦したいという。』 2029年までの10年間で、社会は壮絶な変化を迎えると予想されるが、
お前らはその波に耐えられるのか?
技術的失業で自殺する人も出てくるのだろうか
頼れる親が居れば自殺なんてしないよな >>959
DOOM→OculusVRと来て次は汎用人工知能か
やっぱプログラマーの最終目標はAGIなんだな 65社が参画へ…NTT・ソニー・インテルが新設「IOWN構想」とは?
https://newswitch.jp/p/20014 https://newswitch.jp/p/19847
> NTT・インテル・ソニーが構想「光でデータ処理」の未来
> 電力効率も100倍となるため、消費電力を大幅に減らし、1年間充電せずに使えるスマホも可能になる。
ワロタ。
確実に失敗するとまでは言わねぇけど、魔法の話してるみたいな匂いがするw スマホの半導体をいくら省電力にしても無意味だよ
99%の消費される電力はディスプレイの点灯だからw >>966
だよねえ。e-inkが3回くらいブレークスルーしないと無理そうだよ。 >>967
モノクロ・低輝度・低解像度・低リフレッシュレートで我慢できるなら出来そう ついに社会問題になりつつある「AI失業」の中身
https://headlines.yahoo.co.jp/article?a=20191115-00030756-president-bus_all&p=1
AIに「労働が奪われる」のではなく「労働から解放される」という論調に何故ならないんだろう?
だって働かなくとも生きていけるなんて素晴らしい世界じゃないか。少なくとも自分は娯楽や趣味の世界でずっと遊んでいたいよ
働くのが好きで生き甲斐な人もそりゃいるだろうが、生活のために嫌々働いてる人の方が絶対多いだろうに・・・ >>926
出力しないAGIは電源ボタンを押される
出力はするので、そのおこぼれで人間は大きく発展する
>>927
回りくどすぎるだろw
人間より早い車を、人間の足を解析したか?
全脳シミュレーションなんてしなくてもAGIは誕生する。人間とは大きく異るものになる可能性は高い だって仕事をAIが全てやるようになっても金払わないと飯も食えない服も買えない
住居も無い水も電気も無い
そういう時代を>>970の記事や、あるいはディストピアを予想している人は想定してるんだもん 現段階でも富の配分がうまくいけばたいして働かなくても生きていけるのよ
現状のシステムではどれだけAIが進化しようと働かなくては生きていけない
これは技術じゃなくて政治経済のシステムの問題 リカレントニューラルネットワークの理論なんて
偏微分の合成関数微分使いまくりだなあwww
ここまでして、後になってやっぱちょっと差し戻すわwwを再現するか
でも確かにいい動きをするねえ
まあCNNでも
・1000×1200の座標に合わせて、ニューロンを1200000個作ってみた!
・これをとりあえず、2500個のニューロンに収めるようにした!
・その間には、どのニューロンとどのどのニューロンの関係をを重視するか知らんが
とりあえずrelu関数でも噛ませておいた!
・間のw(i,j)という係数はとりあえず入れては戻しを繰り返して正解に近づける!
・正解に近づけるための差分式に、誤差関数を最小化するための微分式がいる
・その微分したものを使って漸近させていく
こんな考え方だけど、まあ面倒臭い
それがもっともっと合成関数の偏微分塗れになったのがRNNか
でも、CNNより計算量が少なくて済むこともある、と
眼で物体を見ている時、物体と非物体の境界にどう注目してるか、なんてのは難しいね
簡単に微分係数が大きいですって話じゃないでしょ!と怒られそうだ
でも、これらの各要素での処理の組み合わせ、更に段階的な処理が
脳のニューロンを観察して「こんな繋がりで周囲を捉えてるんじゃないかなあ」と
かつての学者が考えたモデルを実現したら、とにかく物体を捉えられたり
捕らえられなかったり(教師データ不足だと失敗することもある)
ってことになるんだなあ
しかしこれだけをやっても、やっと視覚情報の処理を一定レベルで行えてるってだけだ
次は、その物体にどう働きかけるか、が問題になる 業務の手順を深層学習の手法で見つけ出す、というのも進められてはいるよなあ >>971
だからAGIは何が嬉しくて出力するんだろう?
出力するとしても人間の欲しいようなおこぼれなんか都合よく出力するとは限らないよね? >>973
アメリカは格差拡大の原因の「株主第一主義」を見直すらしい >>975
例えばどんな業務?
大嘗祭は何か手順をやってるけれど、その動画をステップに分解するとか? >>976
あらゆる物を出力し、その中から人間が選別する
スカベンジャーみたいなもんだな
その結果、自分へのリソース(電力)が増えるのでますます出力が増える 富の再分配じゃなく生産力の再分配をすれば
豊作貧乏も過剰在庫もなくなり
とっくに人類は飢えずに食っていける 人間が調べられる数の出力の中にどのくらい人間の役に立つ事があるかだよね。
百万個に1個とかだとやってられない。 >>966
待機電力が100分の1になるから
スマホ中毒みたいに頻繁に使わなければ
1年中持つようになるってことでは >>982
大規模無人大量生産工場をどうやって再配分するんだろう? >>983
>百万個に1個
この辺はうまくシミュレートできればそうでも無いと思う >>971
人間を超えるAGIを作るには全脳エミュレーションでなければ無理
http://sekatsu-kagaku.sub.jp/artificial-intelligence.htm
>昨今、盛んに研究されているディープラーニングなどの統計的手法の延長では、人間の知能を超えるAIは実現できません。 >>987
高校の先生の微笑ましいホームページで草 ちょっと本読んだだけで、実際にプログラム回してみたことすら
ないんだろうなぁって感じ。 >>971
>>人間より早い車を、人間の足を解析したか?
人間の足と脳では複雑性が違い過ぎる
車輪が5000年以上前に発明されていて人間の足が非効率なのは最初から常識
人類は今のところ人間の脳より効率的な知能を作り出せてないし、作りだせる見込みも
理論も存在していない >>990
その話だと、
複雑な方が優れているとは限らないだけじゃ?
ミトコンドリアのエネルギー変換効率は
かなり高いはずだけど、
そんなもの模さなくても、
タービンをぶん回すとか、
かなり非効率極まりない方法でも、
膨大なエネルギーを取り出すことはできるよ。 >>989
日本の教育課程で高校までの理系の勉強で頭が固まっちゃった人だと
コンピュータシミュレーションや高度な統計処理に触れる機会が無いからなあ
ましてや機械学習、深層学習なんて全然分からんって事になってしまう
この状況を打破する教育を日本の理系の8割に施す!ってやろうとしても、
まあソフトバンク大学w の情報系授業みたいなのをむりやり受験科目にしようとして
実態がボロボロという、英語の民間試験導入と同じオチしか待ってないのかなあ 誰かが汎用AIロボットを開発すればいいんじゃないかな?
それに他の人が普通に色々な技を教え込んで使えばいいので
全員がAIの開発をしてたらたぶんらちあかない。 >>988
http://skeptics.h atenadiary.jp/entry/2018/03/03/090403
元NASAの人工知能研究者も同様の見解
まあ↑ブログの主張では全脳エミュレーションは原理的に不可能らしいが、流石に数百年あれば実現する >>995
だからそれは意味が無いんだってば
石ころ内部のエミュレーション同様、特に意味が無いんだ。参考ぐらいにはなるけど、もうそれは外部敵なふるまい程度で把握出来ていると思う 人間の知能を超える、の意味が分からない
既に色々勝てないものばかり
人間の強みは脳みそじゃなくて
肉体の方だろ >>996
>参考ぐらいにはなるけど、もうそれは外部敵なふるまい程度で把握出来ていると思う
そんなわけ無いじゃん
なんのためにブレインイニシアチブが存在してるのかって感じ 肉体ならロボットの方が強い
知能もAIの方が賢くなる
なら人間の強みとは何だろう?って皆が考えてるところ このスレッドは1000を超えました。
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