技術的特異点/シンギュラリティ189【技術・AI】
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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多角的に考察し意見交換するスレッド
※特異点に伴う社会・経済・政治の変化やベーシックインカムなどに関する話題は【社会・経済】へ
■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
★関連書籍・リンク・テンプレ集(必見)
https://singularity-2ch.memo.wiki/
★技術情報『米国におけるAGI研究 最新動向』
goo.gl/eVzS7M
※前スレ
技術的特異点/シンギュラリティ188【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1590501133/ >>768
平成30年度 「思考を実現する神経回路機構の解明と人工知能への応用」※昆虫脳
成果報告書
http://www.rist.or.jp/sc/report/h30/h4-2_h30.pdf
https://i.imgur.com/Vt9oZar.png
昆虫脳は原始的ながらも、多種感覚統合、連合学習、顔認識、
空間学習、探索行動など、知能と呼ばれる様々な特性を網羅している。
無限定環境で動作させることを要求される人工知能をすみやかに構築するには、
比較的小さな複雑さで構成される脳を参考にすることが有用である。
計算性能上、ポスト京(富岳)は詳細モデルレベルで昆虫全脳規模での実時間シミュレーションが可能である。 >>775
＞子供の脳が世界について全く無知の状態からどのように学習するのか、
＞尚かつ脳の成長する仕組みも解明されたなら、自然とAGIをどうやって作ったらいいのか道筋は見えてくる
同意する >>783
子供の学習は、親や大人から教わって学習する方が進むと思う。 >>781
言語を一から学習するのは実は不可能である程度は生まれつきインプットされている説がある >>786
え〜それはなんかちょっとオカルトチックw まぁ言語を習得するためのソフトウェアは組み込まれてるだろうな
でも知識が予めインプットされてるってのはオカルトすぎるw 類人猿は他の個体の声をよく聞いたり意思疎通を計る個体が生存確率を上げて
遺伝子を多く残してきただろうから
そういう言語や感情のボンヤリした本能的な出力入力共通フォーマットみたいなものは存在するんじゃね 例えば、犬に育てられたら犬みたいになるということか？ 狼に育てられた狼人間だとか…その伝説は昔からいくつも在るよな
実話なのかもしらんが >>796
原因と結果を把握できないからとかさかんに書いてあるけど
DLに原因のパタンを入れると結果のパタンを出してくれるんじゃないのか？
一々原因と結果なんか把握しなくても腹減ったら喰うをやるだけで十分でしょ。
何が食えてどうやれば口に持って来れるかは親か誰かが教えればいいだけだし。 >>797
原因も結果も人間が一所懸命お膳立てしてるからなぁ >>799
親から教えてもらうなら原因と結果の間のプロセスを自分で抽出する必要が無い。
親だって知らなくてできてる。 食欲や睡眠欲はやらないと体が壊れるからほっといてもやるけど
性欲はどんなメカニズムで遺伝子から脳に対してそのような機能を発生させてるのか不思議だわ 血糖値が下がると脂肪が分解され始めてメインエナジーがブドウ糖から脂肪酸へ
切り替わるんだけどこの時飛び散る遊離脂肪酸が満腹中枢に作用し
「腹減ってきたからそろそろ食い物食ってくれ」という指令を出す
完全に脂肪酸やケトンを使い始めると腹減り過ぎ状態になり空腹感は収まる
そこからがんばってさらに運動すれば体脂肪が減っていく訳 あ、性欲か
動物はホルモンやフェロモンの操り人形ですな
操られないものは種を残せず死んでしまったｗ 不老不死が可能になった状態になった時に
死にたいって思う奴なんておるんかな 不老不死になったところで事故に遭わないとも限らないし病気にならないとも限らないし何らかの災害に巻き込まれるかもしれないし 事故に遭っても死なない病気になっても死なない何らかの災害に巻き込まれても死なないのを不老不死と言いうんだ 現在の科学の範囲では不老は想像出来ても不死は想像できないな
どんな人間も頭吹っ飛べば死ぬよ 脳のバックアップを取るとか、常に別場所のの記憶装置と同期しておくとかいくらでも方法はあるわな
つーか脳も機械化するべき 精神転送して自分の意識をどっかのサーバーに保存しておけばいい
オリジナルはポイーでw 俺は今の人口知能はまだ未熟で人から教えてもらわないと何もできないと思うけどな
例えば、最近の人口知能は猫の顔を判断出来るようにはなったけど
これは猫が正面を向いて正確に顔が映ってるものなら判断可能かもしれんが
横顔だったり後ろ向いてたり、後ろ姿だったり、仰向けになってたりとかになると
判別できる可能性がぐんと怪しくなってくる
さらに猫にも近縁種とか種類があるからそういうのはどう判断するのか怪しい
グロい話になれば猫が大けがしてたり、病気で顔の形が変わってたり損傷の激しい死体だったり
猫の全体像や種類の定義、状態などを盛り込むとフレーム問題の領域に関わってくる 機械はまだ、”猫のような猫じゃない何か”と”猫じゃないように見える猫”との区別が付かない アーサー・C・クラークらSF作家に大きな影響を与えた「人類未来論」が切り開くヴィジョンとは―J・D・バナール『宇宙・肉体・悪魔【新版】』瀬名 秀明による解説
https://news.yahoo.co.jp/articles/df6049296c245361c979218b9d303cd4d027620b >>816
人間と同等程度に見分けられるようになったら人間の仕事してもらえるの？ >>823
俺は>>816では無いが、そうできればある程度抽象化（一般化）できてるということなので、まだ人間を完全に代替するには能力が足りないが、一つのマイルストーンにはなるだろう >>816
1つの物体に対して12方向くらいから撮影してそれぞれがある物体の範疇に分類されるものだ、
と定義してやれば簡単ですよ
まあ、それだけのデータを集めて更にVoTTかLabelImgでアノテーションする作業員は大変だなｗ
普通の人間でも、慣れ親しんだ器具の一部分の画像を拡大して見せられて
これは何でしょうと言われても分からんってことの方が多いからなあ
ヒツジの蹄の裏とシカの蹄の裏の画像を見比べて見分けろと言われても獣医師でもなければいきなりは見分けられない
ある所からは見逃してくれって話になる twitterの人工知能クラスタではGPT-3が相当盛り上がってるんだがこのスレの反応は鈍いな
自然言語処理の性能も実用段階に達しつつある今、コールセンターや事務業務等そろそろ本格的な労働代替が見えてきたんじゃないか アメリカ語しか生成できないからなぁ
その精度がどれほどのもんかよくわからんのよ >>826
https://webbigdata.jp/ai/post-6070
これか！
物凄いなあ
PC内の業務ならちょっと教えたら何でもやってくれそうな勢い >>828
これ将来的に汎用人工知能行ける気がしてきたw BERTを日本語版にするのに2年くらい掛かってたっけ
2022年には産総研かNICTが日本版を作るかな gpt-3の例
https://note.com/sangmin/n/na7ccba00c070
グーグルの検索窓と同じ機能をちょっと命令して実物を示しただけで自力で作っちまったんだと
こりゃプログラマも首になる日が近いか？
事務作業もこれをちょっとオフィス内を移動できるロボットも加えたら相当こなせてしまう
(ハンコ込みで) これは凄いな
人工知能の計算量の上昇ペースを考えると５年で汎用人工知能行くかもw https://www.axion.zone/openai-releases-gpt3/
gpt-3は空が青い理由を答えるのは苦手だったと
(チンダル現象とか言えば良いんだろうが)
翻訳したり高度な数学の問題を解くのは、それに特化したモジュールよりは劣っていたか
でもその辺は今度は東ロボくんの進化版(新井氏未関与)がやってくれてるわけで
あと5年で、プログラマも事務員も科学者も大半が職を失いそうだ
これが言語指示を機械に分かり易い形で翻訳してボストンダイナミクスのSpotに伝えてくれたら
屋外の現場作業もどんどんやっちまうのかどうか？ なんだかんだとタイムスケジュールが短縮化されていて驚き
早くてもAGI登場は２０３０年前後だと思っていたよ でもなぁ
今まで無駄に賞賛するだけで進歩無かったというか
小さかったし コンピュータが言語を理解する能力が着実に上がってるから
これは数年でPC上の作業くらいまでいけるかなとは
自分は2017年くらいに思ってたかなあ
何かそれより早まった感がｗ
でも、まだ文字とか言葉とかあるいは一部の自動プログラミングができた、
程度だな
画面内で動くものを作るとかなり凄いが、最終的にはモノを動かして結果を出す所までやってくれないと
SPOTと連携し始めるのは5年で出来るかどうか でも向こう１０年以内にAGIのプロトタイプが完成する可能性は高まった
あまり早すぎると、こちら側の心の準備もあるから逆に困る 242： 管理人 ◆Yk1G7sFwlI ：2020/07/17(金) 14:05:20 ID:ja9sFabMSr
荒れる可能性が高いためID:he123kkk00はアク禁にしました
法曹を志す私としてはAIと弁護士業務のあり方については考えどころではあると思いますが、「大半が不要になる」という主張をしているエンジニアや研究者の方々は弁護士が債務整理ばかり行っているCMのイメージが強く、実務を知らないのでしょう
インターネットが普及したときも銀行が消えると騒がれたようですが、実際は普及によって淘汰されるべき人材が淘汰されたに過ぎず、社会的に地位のない人間や成功をしていない人間ほど、社会が大きく変革する可能性の高い話題に敏感なものですね まだまだ、こんな感覚の人が多いから社会は大混乱するだろう 銀行が人員削減に励んでいるね
Gpt-3インストール済みのAIスピーカーに「どこの家のご老人の介護作業してね」と伝えたら
自動運転車がSpotを8台くらい乗せて家に行き
鍵は預かってるもの使って入って老人をお風呂に入れて食事させておむつも換えて鍵掛けて撤収、また次の現場と
あと20年でこれは余裕だな コツコツ頑張れる人がどんどん開発してるからなあ
止まってると思ってたらいつの間にか進んでいる 人間が嫌いだけど一人だと行動力がゼロになる
なのでAIアシスタントが進化したら一気に行動的になると思うんだけどな
gpt-3が応用されれば期待出来るかな？
りんなとか、こっちが何か言わないと返答しないしポンコツすぎる
逆やねん、美少女によって俺が動かされたいねん ワイの夢は生命のいる他の星に行ってその星の生態系を見てまわることなんやけど、汎用aiが完成したら叶うかな？ >>843
chainerはPFNで使ってないぞ。 Chainerは去年で開発終了したからなあ
なお自分の所ではRTX20XXとの相性があまり良くなかったな
うまくインストールできたところもあったようだが色々手間取っていた
いずれにしてもcupyべったりなのがGPU依存になってたのかなあ
そしてRTX20XXと相性の良いPyTorchをChainerの開発陣が使うようになったんだっけ
両者の開発志向が似ている(自分の僅かな経験の限りではコードやらクラスやら各部ブロック内での
操作などの並びが確かに似ている)というんだよな PFNがChainerから離れたのはマジでショックだった
日本最高峰の頭脳集団でも日本はやっぱアカンのかって 小売でどんどんクラスター発生してるな
こんな形で小売業界が滅亡するとはなぁ
もっとamazonかどこかがとどめを刺すような便利なものを作るかと思っていた野々井 >>831
囲碁でプロに勝った時よりずっと凄くないか？
上手くいくまで繰り返すだけでなんでも作れる
ブレもある分、自分が思ってるもの以上を提出してくる可能性もある >>849
小売りでクラスターが発生したのはなんでわかるんだろう？ https://twitter.com/gijigae/status/1283391956026945537
同プログラムを使って、グーグルのサイトを再現するデモ。
これも凄い！GPT-3の性能からすると汎用人工知能（Artificial general intelligence、AGI）の実現時期が、
30年後ではなく10年後になるのではないかと思える。
しかし、日本ではほとんど話題になってない気がする。
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) 甘々のカーツワイル説でも10年なのに3年は無理だろ まぁ2045年に技術的特異点が訪れるのは何もかも滞り無くスムースに行った場合だからなぁ
結局2100年でしたとかでも不思議じゃない 2045年を待たずに10年後には汎用人工知能もニューラリンクも量子コンピュータも６Gも全て出揃うから世界は一変しそうだな NHKで取り上げられた若返りサプリのNMNはどうなったんですか?マウスでのいわゆる若返りは事実。マウスにとっては害はないのも事実。人間にとって効果があるのかがめっちゃ気になるんだが。 自動運転車両開発のAutoXがカリフォルニア州で無人運転テスト許可を取得
https://jp.techcrunch.com/2020/07/19/2020-07-17-autonomous-vehicle-startup-autox-lands-driverless-testing-permit-in-california/
Alibaba（アリババ）が支援する自動運転車両開発のAutoX（オートエックス）が、サンノゼの限定エリアの公道で無人自動運転のテストを行う許可をカリフォルニア州から取得（カリフォルニア州リリース）した。
この許可により、AutoXは自社の自動車両をセーフティドライバーなしでテストできる。ドライバーなしのテストが認められた企業はAutoXが3社目だ。
すでにWaymo（ウェイモ）とNuro（ニューロ）が許可を取得している。 安倍首相、1カ月間会見なし 委員会も出席せず 感染再燃、GoTo方針転換…説明責任果たさず >>862
トヨタのTRIはドライバーレスの運転を許可されてないのか >>863
論文ではどうなってるのか気になる
ほんとに効果があるのか nmnは偽物製品も多いからなぁ
あと若いやつは飲んでも効果なさそう AGIではないが、2025年には
衣食住＋輸送卸小売＋インフラメンテまで
全て機械で自動化した例が展示会で披露される可能性が出て来たな
GPT-3の次あたりでその辺が全部できそうな雰囲気になって来た
それが社会に広まるのに5年か7年か
下手するとタイかマレーシア辺りの方が日本より早くそれを導入するかも知れん GPTて自然言語処理技術じゃないの？工場自動化できるの？ >>870
自然言語処理がうまく出来れば管理者がプログラムせずに「こうして〜」と口頭で伝えて全て全自動でやってくれる
ようになるかも 機械が人間の言葉を理解して、処理できるっていうのはもの凄い革命 分岐が多い条件式とか絶対自分で書いた方が速いし
言伝で書かせたものなんて危なっかしくて使えないってｗ 無能な働き者が一番困るんだぜ
まして一見出来てるように見える仕事はほんとヤバい
ピンポイントではなく満遍なくやられる仕事は更にヤバい
例えばECサイト作らせたら、データ全部引っこ抜いてアップロードしてたとか
そういう意味では残念ながら、半端に賢いAIほど実践で使われないよ 今の価値観ではね
AIで世界はどんどん変わって行くよ 逆だろう
人間も気づかなかったような例外やコストの削減をおしえてくれるようになっるのだろう コロナの影響で今までの価値観で仕事を捉えている人間はどんどん追いやられていく世界になって来たぞ
新常態「その仕事、AIで」
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO61665820X10C20A7MM8000/
新型コロナウイルス収束のめどが立たないなか、人工知能（AI）で業務を自動化する動きが広がっている。日本経済は新型コロナで変調するまで慢性的な人手不足に苦しんでいた半面、デジタル化は遅れていた。人の接触を減らすためにも、自動化の機運は高まる。ニューノーマル（新常態）に備えて働き手の教育を充実し、自動化される仕事から人材を移す必要がある。
採用の手控えが広がる転職市場のなかでも「自動化されやすい職種」は求人減が目立つ。パーソルキャリアの転職情報サイトに掲載された約2200職種の求人（正社員と一部契約社員）を英オックスフォード大学の研究をもとに、自動化されやすい職種（約250）とそれ以外に分類。
5月と6月の求人数は、自動化されやすい職種が前年同月より30%以上減り、それ以外は1割程度の減少だった。
自動化されやすいのは定型的な作業が多い事務職（35〜37%減）や製造業の現場職（30〜31%減）。19年から伸び率の差が目立ち始め、企業が自動化にシフトし始めていた可能性がある。
さらに新型コロナでは、「密」を避ける手段としても重要になった。 Tesla、完全自動運転車を年内に投入すると表明 AIがクルマを運転する仕組みと解決すべき課題も判明
https://etechnologyreview.com/2020/07/09/tesla%e3%81%af%e5%ae%8c%e5%85%a8%e8%87%aa%e5%8b%95%e9%81%8b%e8%bb%a2%e8%bb%8a%e3%82%92%e5%b9%b4%e5%86%85%e3%81%ab%e6%8a%95%e5%85%a5%e3%81%99%e3%82%8b%e3%81%a8%e8%a1%a8%e6%98%8e%e3%80%81ai%e3%81%8c/
＞Waymoなど多くの自動運転車は、Lidar(レーザーセンサー)とカメラを組み合わせて周囲の状況を把握する。
＞更に、走行前にその地域の詳細なマップ(Base Map)を作成しておき、
＞クルマはこれに沿って自動走行する。
＞これに対して、Teslaは”カメラだけで”自動運転機能を実現する極めて先進的なアプローチを取る。
＞また、詳細マップは不要で、AIが人間のドライバーのように、初めての街でも運転できる。
＞つまり、メーカーはクルマを販売するだけで、詳細マップの開発や更新は不要となり、
＞事業規模を制約なしに拡大(Scalability)できる。
テスラ車に搭載される自動運転ソフトやニューラルネット含む人工知能アルゴリズムは、
ネット経由でいつでも最新のものにアップデートできる。 ＞テスラ車の自動運転ソフトに搭載されるニューラルネットは「HydraNet」と呼ばれ、カメラが撮影した映像を解析する。
＞HydraNetは道路周辺のオブジェクトを認識し、信号機や車線などを把握する。
＞クルマはこの情報を元にレーンをキープし、赤信号で停止する。
＞HydraNetは単体で使われるだけでなく、複数のネットワークを組み合わせ、複雑なタスクを実行する。
テスラ車の最新ソフトは、道路状況を撮影したものをその場で判断するだけでなく、
撮影したモノをデータとして蓄積する。
そのデータを使って既存のアルゴリズムを再教育し、その結果を次の運転動作で仮検証する。
こういった学習AIが、背後で稼働し、自分で改善を続けていく。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
