技術的特異点/シンギュラリティ203【AGI・脳】
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
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『米国における汎用人工知能(AGI)研究 最新動向』
※前スレ
技術的特異点/シンギュラリティ202【AGI・脳】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1628247789/
※202は荒らしが立てたスレなので本来はカウントしたくない
技術的特異点/シンギュラリティ201【AGI・脳】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1620263233/ >>250
日本はソフトウェアは10週も遅れてるけどハードウェアは最先端ならまだチャンスはある。
既に発表されているTransformer（もしくはgMLPか aMLP）で現れるScalingLawを頼りに
今はとにかく先にAGI（か、プログラミングがめちゃめちゃ上手いAI）の開発に集中して
首尾よく完成したらそれにソフトも開発させる作戦。
今から人間にプログラミング教育の強化するよりこの方が大逆転の可能性は高そうだ。
ScalingLawで可能性の多寡はともかくAGIの可能性が見えたのなら、まずそれに則ってAGI作成を優先してみるのが良いと思う。
もっと効率的なソフトを開発するとかは取り敢えず日本では後回しにして、と言うかもしAGIが完成したらそれがやってくれる。 グーグルのAI研究
言語モデリングにおいてTransformerの3倍から4倍ぐらい学習が早い。 ソフトウェアで米中に遅れを取ってる国が、
「プログラミングがめちゃめちゃ上手いAI」を作れるわけがないと思うのはおかしいかね >>259-260
＞遺伝子編集でHIVの複製能力を殺す治療法が人間でのテスト段階へ
＞今回「.......」
コロナも殺せないだろうか
それこそ中国主導でお願いしたい AI医療に期待だね バイオサイエンスが発達しすぎると予想外の惨事になりそうで怖い
アイアムレジェンドでガンを根絶した人工ウイルスが
副作用で人類をゾンビ化させたみたいな 映画版バイオハザードも、早老症(プロジェリア)を治すために開発されたウイルスが
変異を遂げて死んだ人間の細胞を活性化させる能力が肥大化し、副作用として健康な人をゾンビ化させてしまったという設定だった
で、そんなウイルスを軍事利用でお金儲け
最終的には、研究所でわざと事故を起こさせて、地球浄化計画に使った >>262
ほらね。
その意味するところは、ソフト開発で言うと日本では今から教育強化しても人材予算とも米中に太刀打ちは難しい。
なら日本の強みを生かしてアメリカなどとは違う方法を模索すべきだと思うけどね。
ちなみにソフト開発を完全無視しろと言ってるわけでは無いからね。 日本独自の・・・
ガラパゴスAIとか誕生すんのかな
AI(日本産)的な そういうのを作るとしたらNTT日立NEC富士通辺りかな
クセが強そうだし低スぺの割に高額だったりしそうで個人的にはいらんけど >>263
基本となるソフトの論文は既に出てるしね。
実際にNTTとか既に16億パラメータのは作っている。
「どんな文章も3行に要約する」とニュースになった松尾研発のAIベンチャーELYZAのAIも数十億パラメータと言われる。
後はそれを巨大化するハードウェアと（プログラミングコードなどの）データの問題。
とにかく無理かどうか、基本論文を公表してくれたGoogleとかに感謝しつつやってみてほしいよ。
逆に言うと、今更ソフト重視の作戦で行って世界や米中相手に勝負になるのかって話だよ。 ちなみにScalingLawについて、知っている人は知っていると思うけど
本当に驚くべきところはパラメータや学習データの規模拡大とともに精度だけでなく汎用性も上がるところ。
つまり人間が最初にプログラムしてないタスクも規模拡大して学習していく過程で自然とできるようになるところ。
例えばGPT-3にはプログラムしたわけでない簡単な計算をする能力を獲得している。その中に素数を数える能力もある。
だけど、これがたまに間違える。しかしこれが重要で、これについて松尾豊先生曰く、
「間違えるということはネット上の素数表を丸暗記したんじゃなくて自分で計算してるということ。
つまり、たくさんのデータを入力して学習させるだけで、素数を計算するアルゴリズムが学習されたということ」
このことから、もっと規模を拡大していけば更に新たなアルゴリズムを自動学習して汎用性も上がる？との期待は当然出る。
パラメータ数が人間並みの100兆〜1000兆では？更に人間を超えて1京1垓では？その時の汎用性は人間と比べて如何程か？
勿論そこまでScalingLawが続く保証もないが、その可能性に色めき立っているのがAIで最先端を走るアメリカや中国の状況。 日本は欧米が生み出したものを改良する、もしくは完成形に近づけるのが得意
鉄道を生み出したのはイギリスだが、高品質な高速鉄道を作ったのは日本
トランジスタを発明したのはアメリカだが、音質のいいラジオを作ったのは日本
GPSを構築したのはアメリカだが、一般用自動車向けカーナビを作ったのは日本
スマホの原型となるPDAを作ったのはアメリカだが、そのPDAを参考にして、ネットに繋がる携帯(i-mode)を作ったのは日本
つまり、AGIの基礎となる技術が英米で生まれたら、即行で日本がAGIを完成させるしかない 日本はソフトウェアが苦手というより、ソフトウェアを普及させるのが苦手
プラットフォームを握るのが苦手 結局はそういったものを作るのが苦手
ソフトウェアの設計能力がないわけではない
だって組み込み用の高信頼性OS「ITRON」を作ったんだから
でもPC用OSではMicrosoftに負けた
検索エンジンも、NTTや東大が作ったりしていた
でもGoogleに負けた
動画プラットフォームやSNSも、一応ニコ動やmixiがあった
通販サイトもあった でもその役割は今後は新興の中国IT企業が担うかもしれんよ
彼らが著作権を遵守しクオリティを上げることを惜しまず直進続ければ
日本との間にあっという間にとんでもない技術格差が生まれる
日本は人件費が高いしNTT日立NEC富士通辺りのロートルな会社が主導しちゃうと歩みが遅いし
中間搾取するSES企業と多重下請け構造のせいで末端に低レベルなエンジニアばかり集まりがち
そういった状況下でしょうもないものが作り出されそれらが技術的負債として残りがち
AI関連はこの手の企業に主導取らせたらダメだ 大金はたいて粗大ゴミを作ることになってしまう
日本のソフトウェア業界が2000年ぐらいからずっとイマイチなままなのはこのせい https://www.youtube.com/watch?v=Qo2Kta-CzU8
Unreal Engine 5 最先端のゲームエンジン
ポリゴン数が多すぎて逆に目が疲れるレベルww 今作ろうとしてるのはAGIだよ。超天才を作ろうとしてる話なんだよ。
ガラパゴスでもなんでもAGI（超天才）をいち早く作って抱えた国や企業が圧倒的優位に立つという話。
これはこのスレとかシンギュラリティの話ではかなり前から言われてた基本だと思うんだけど。
ガラパゴス化を怖がるとか、バブル崩壊以降のトラウマで今も兎に角ソフトをやらなきゃとなったのもそうだけど
ScalingLawの登場によって今まさにその辺のパラダイムシフトが起ころうとしてるんだよね。
あと、AGIでより良いソフト（ハードも）を作るって話はシンギュラリティの条件のど真ん中だったね。
それがScalingLawの登場で、今はもしかしたら現実化するかもしれない大事な時期にいるのかもしれない。
ScalingLawではハードの強さが大きな武器になるから日本には降って湧いた様なチャンスなのに今の日本にはその認識が危機的なほど弱い。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
