技術的特異点/シンギュラリティ203【AGI・脳】
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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/ ASIが最後の発明で後はASIが社会を自動的に発展させてくれる。
それが2025年には来る。 AGIの完成は2025～2029年じゃなかったか？ ワクチン接種がもう8700万人らしいな
まさかこんなに真面目に打つとは思わなかった
俺は家からさほどてないから打つ気はないが、この高い摂取率は、AGIに支配されるための下準備にしか思えんわ
バカな政府のいう事聞くなら、AGIのいう事聞かないわけないな >>406
お前が少数派のワクチン陰謀論者の馬鹿だって証明だろ >>405
世界中のAI研究者にアンケート取った結果が、今世紀中にAIが人間を超えるという意見が半数程度じゃなかったかな
20年代中はかなり少数派だったと記憶してる 40年前にも今後20年以内にコンピュータが人類を超えるって意見が8割超えてた まあ200年以内に人類は何らかの形で進化すると思う 石油はもうすぐ枯渇する！
→石油採掘の技術が向上し、石油を採掘できるようになる
病気はいつの日か必ずなくなる
→病気を発見する技術が発達し、今まで病気じゃなかったものも病気になる
人類、技術の発展はいいんだけど
どうも堂々巡りをする癖があるような AIはまだ人間を超えて無いと思ってる方が
理解できないからだけだったりして AIで治療薬候補を高速予測“コロナ感染抑制物質も”九州大など
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20210927/k10013277961000.html
中山主幹教授
「（治療薬の候補を探すのが）理論的には（人より）1万倍ぐらい速く」
「全ての疾患に使える、ある意味、万能なAIシステム」
「簡単に薬ができる時代がくることを私たちは期待している」
「このシステムは1分間におよそ6000種類の化学物質を調べることができる」
「このAIに新型コロナウイルスの治療に使える薬を探させたところ、過去に緑内障などの治療薬として使われていた薬が候補として挙がり、培養細胞を使った実験で新型コロナの感染を抑える効果が確認できたということです」 富岳のAI加速機能と、シミュレーションによる検証機能を組み合わせれば、
化合物の評価をもっと速くできそうだ >>409
特定領域ではAIは人間をすでに遥かに超えてるからな
問題はAGIが出来るかどうか
俺はGPTが出て来てから楽観的に考えてる 昔から、特定領域ではコンピューターのほうが人間より上手くやっている
電卓なんかが有名だな 電卓は人間が叩かないと動かないからAIとは言いにくいだろ 俺が言いたいのは単純な計算とかじゃなくて、機械学習等による言語の理解や推論、問題解決などの知的行動がすでに特定分野では人間を超えてるってこと >>400
半導体上に脳そのものを作れるってすごい技術だね
本当ならかなりのブレイクスルー
脳を半導体に「コピー＆ペースト」するテクノロジーが発表される
https://gigazine.net/news/20210927-samsung-copy-paste-brain-neuromorphic-chips/
Samsungとハーバード大学の研究者らが2021年9月23日に、脳神経の構造を3次元的にマッピングして半導体上で再現する技術を発表しました。これにより、機械学習や半導体技術、神経科学の分野が大きく発展すると見込まれています。 >>413
AIですべての治療薬を発見ってこれも事実ならかなりのブレイクスルーだね
あらゆる病気の治療薬をAIで発見？ 九大などが査読前論文を発表 「タンパク質の立体構造を使わず高速に探せる」 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2109/27/news142.html#utm_term=share_sp
九州大学などの研究グループは9月27日、疾病の原因となるタンパク質のアミノ酸配列から治療薬を見つけ出すAI「LIGHTHOUSE」（灯台の意）を開発したとする論文を発表した。がんや感染症、生活習慣病などの治療薬を予測する実験で検証したところ、新たな抗がん剤や抗菌薬を見つけられたという。ただし、この論文は査読前のもので第三者によるレビューは受けていない。 >>417
計算自動でやってくれるのになんで？
どんな計算するのか伝えるために叩くだけなのに
どんな計算するか伝えなかったら計算しない人は知能無いのか？ 電卓はAIではないよ
自我がないから自ら計算することもないし
計算という行為に対して価値や感情も抱かないから
頼んでもいないのに勝手に計算してくれたり
計算以外のことを自発的にやるようになったらAIかな
言われないとやらない人は単に能動的な人
自ら計算することに行為に対して価値や感情も抱いていないだけで
他に優先するべき事柄があってそちらに価値や感情を抱くため知能や感情があると言える
機械学習はその中間
自我がないから自ら計算することもないしそこに価値や感情も抱いていないが
計算という行為を深堀して最適化するように予め学習指示されていて
それに沿って動作しているので感情はないが知能があるように見えるもの 一昔前は人工無脳というものがあったよ
これは予めプログラムされたロジックやデータ通りの回答しかできないけど
ロジックやデータを大量に用意して複雑化することで知能があるように振る舞うプログラム
今の機械学習とも仕組みは違うけど
高性能化した人工無脳と初期段階の機械学習では
人間が見た場合に違いがわからないかもしれない
勿論高性能化した機械学習の方が人工無脳よりも
圧倒的に人間らしい振る舞いを見せるのは当然 逆に人間であっても常に指示待ちだったり、汎用性の無い人は人工無脳に近いかなって気がしますね 電卓も電子回路だったら計算していないときにも自分の動作状態のチェックくらいしてるんじゃないかな？
調子悪いとアラーム出してそれでも叩かれるとエラーにするとか。 >>424-425
哲学的ゾンビみたいな話でもあるね さっさとAIがヤコブの検出方法確立してくれないかな
じゃないと献血できん >>425
例えばノートPCに例えるとCPUファンの回転速度やCPU温度検出や電池容量のチェックなどは
PCが故障したり止まったりするとユーザーのデータが破損・損失する恐れがあるので
製品の品質向上と動作保証のためにメーカー側つけたものであって
ノートPC自体が必要に応じて生存本能によって自ら進化・会得した能力ではない
要は何らかの機能が損失したときに核となる部分（魂＝意識）が消滅するのが「死」であり
病気や怪我や事故や寿命などで何らかの機能が損失して「死」が発生する物が生命と定義でき
その「死」を回避するために「栄養摂取」「治療」など自発的行動を取る者には「魂」があると考えられる
PCは経年劣化や不注意で故障しても故障個所のパーツ交換をすれば治るし
逆にPCは自分自身を修理できないし自発的に充電もできない
日ごろから自身の故障（死）を警戒した保険行動やセルフメンテナンスもできないので
生命でもない魂のない単なる機械と確定できる これは電卓も同じ
お掃除ロボットは充電ステーションに戻る機能があるからこの点は少しは生命っぽいか
強いAIなら自身の死＝回復不可能な状態までのデータ破損やデータ損失を回避するために
保険行動を取り色々な策を試したり人類に協力を要請したりすると思う
こういう挙動をすると自我が芽生えているように見えるし生命に近い行為を行っているようにも見えるはず
電卓にもそれが可能であれば電卓も生命やAIと見做せる 今の機械学習だって、人間がデータを打ち込まないと動かないだろ
強化学習だって、人間が最初に専用のプログラムを用意しないといけない 自律性と汎用性
この辺りが今後のAIのキーワードになって来るんじゃないかな >>429
それもメーカーの開発者が用意した機能だから自発性はないね
>>430
それを言い出したら人間や動物の赤ん坊も最初は親の助けと教育が必要
AIはある程度のデータ解析と学習を経過すれば以後は自己アップデートするような振る舞いをするけど
普通のプログラムは毎回ゼロから人間が作る必要もあるし自己アップデートするような振る舞いもしない >>431
自律性や汎用性を持たせるということは
与えられた命令無しに取捨選択が行えるようになるということ
今の機械学習はその入り口だね
今はまだ人間から与えられたデータの最適化のための学習という狭い範囲の取捨選択しかできないけど
いずれは様々なデータを勝手に拾ってきては自己学習に必要なものを広い範囲から取捨選択できるようになるはず
こうなれば人間の考え方に近い挙動を取るようになると思われる
勿論取捨選択するデータの種類によってはバカにもなるし賢くもなるし善人にも悪人にもなる
賢くするにはバカを理解させる必要があり善人にするには悪人を理解させる必要もある
そして賢い善人を作るための導きや最初のとっかかりは人間の子供の教育と方法は同じ End-to-Endのネットワークで自立性汎用性を持たせようという方が無理あるんだと思う
ヒトの脳だってモジュールに分かれてるんだからまずは画像認識音声認識など色んな機能を持たせといて統合してくのがいいと思う
そういう意味で自動運転は夢がありそう 各能力に特化した機械学習AIを組み合わせれば
後はそれを使うAIを考えるだけだな
カメラが目、スピーカーが声、マイクが耳
工業用ロボットが手足身体、センサーが口鼻皮膚
残るは脳だ >>434
オマエ家族と社会からポイされてんの気づいてねぇの？自分がお掃除ロボ以下のゴミカスだって事実にw >>438
相手にするのも荒らしと同じ 黙ってNGしましょう
対策は荒らしスレにて
【定期】任意ワッチョイ導入とスレ立てテンプレについて論議中 静観ではなく積極的参加者求む
未来技術板 自治スレッド [無断転載禁止]©2ch.net
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1454376393/
【自治】荒らし対策用スレ
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1630284095/ 知能使ってやるような機能をメーカーが入れてるなら人工なんだから人工の知能＝AI
と言うのがすっきりしていいと思う。
自律性がどこまであったら知能だとか言い出したら
大勢が納得するまで切りないので、そんなの意識レベルの違いだけで全部人工知能にしたらいいじゃん。
意識レベルは処理の規模。
簡単でしょ。 ゲート式量子コンピュータの仕組み
キュビット、ロジックゲート、驚異の計算ができる仕組みをガチで説明。しかも、図解で分かりやすい。
これで分からなければ英語と高校数字やるべし。
https://youtu.be/3RGEYYJmMtU https://www.preferred.jp/ja/news/pr20210921/
順天堂大学、花王、PFNの研究グループが、
あぶらとりフィルムでとれる皮脂中のRNAにパーキンソン病患者特有の情報が含まれることを発見し、
この皮脂RNA情報を用いた機械学習モデルがパーキンソン病の診断方法になりうることを明らかにしました
https://www.preferred.jp/ja/news/pr20210906/
医薬品開発の初期工程を高速化するAI創薬技術を開発
https://www.preferred.jp/ja/news/pr20210706/
PFNとENEOS、新物質開発や材料探索を高速化する 汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」を開発 ＞従来の物理シミュレータに深層学習モデル(DNN)を組み込むことで、計算スピードを従来の数万倍に高速化
＞DNNの訓練には、PFNのスパコンを使って物理シミュレーションした膨大な量の原子構造データを使用 >>439
いやむしろこの場合>>437より>>439のがダメージだわ
煽り返してるわけでもないんだから放っといてくれよ 人間がログインしようとしている事を示すCAPTCHAで
信号機がある画像を選べとか横断歩道がある画像を選べとか
階段がある画像を選べとか色々ある
その時に信号機がある画像を選べというものだったのだが
赤い色の時の信号機と車のテールランプでかなり紛らわしいものがあるなあと気が付いた
そして自分は、信号機は高い所にあって棒状のものにくっ付いているが
テールランプは車にくっ付いている、という部分でもちろん見分けた
画像認識と言語解析を同時に出来るAIを作れるとして、どう動かしたら突破できるかなあ？
・まず信号機っぽいものを選ぶ
・ボーダーラインを「信号機らしさ60%以上のもの」として
60%以上のものを全て選ぶ
・信号機らしさ40%以上で60%未満のものは
1. 今選ぼうとしている物体が、信号機と呼ばれるものであると言語・文章解析AIで調べる
2. 信号機と呼ばれるものに付属する言語情報、例えば緑や黄色や赤に変わる、
車の良く通る道に設置してある、柱とか横に出た棒にに接続している、という情報を
言語情報と画像情報を相互に組み合わせて調べる
3. そうやって調べた情報を元に、信号機らしさでボーダーにあるものを再度
本当に信号機かどうかを分類し直す
こんな手順で動く、画像&文章相互解析AI&エキスパートシステムを開発すればいいのかねえ >>446
単語の「信号機」が色んな景色の中で見えてるイメージにリンクしていてそれとCAPTCHAの出す画像のマッチングを取る。 >>446
>画像認識と言語解析を同時に出来るAIを作れるとして、どう動かしたら突破できるかなあ？
お前さま型が選んでる画像が正解
ってかchapchaは割と前に突破されてるよ 人間が効率良く学ベる方法
1 要点を書き留める
2 人に教える
3 上手く人に教えられなかった部分の理解を深める
4 さらにシンプルな言葉で説明できるようにする
新しい概念への理解を早め・深める人間の脳は、複数集団の意識決定を投票する機構があるという仮説が最近、Jeff Hawkinsが提唱してたという記憶がある
※MITのLex FridmanのPodcast 8月8日の回
仮説が正しいと想定した場合、意識決定をする集団の個々で↑の4つを脳内の隣人にやって、様々な概念を学習しているかもしれない なぜなら、そいつら(意志決定を投票する集団の個々)は、いろいろなアイデアに対して、それぞれ違う価値(Value=重み)を持ってないといけないし、隣人の意識決定投票機構も説得できる理由やロジックがあればそれを使って、賛同できる仲間本体の人間の生存を優位にできるから自然だろう
意識決定集団が物事を理解することは、本体の人間が理解することと大差はないと 思う 話は変わって、問題は人間がどうやって基本的な概念を理解したのかなんだけど、それは幼少期の脳の臨界期以前という
なぜなら、脳の臨界期以降まで、虐待で暗闇に放置されて育った人間は、その後大人の状態から介護されて、教養を教えられても常識(言語の理解も含む)を備えることはできなかった
しかし、感情表現や感情な単語を駆使して幼児のレベルには回復したそうだ
常識というか、オントロジーをどうやって認識するかのメカニズムは分からないが、物事を認識するためにオントロジーの情報同士を結びつける柔軟な機構が必要だとは 個人的に思う 大人の外国語言語の習得を参考にして、説明するけど興味ある？
俺は機械学習の素人だけどw 簡単に言えば、
母国語から第１外国語を学ぶのが一番ハードルが高い
母国語と不自由のない第１外国語を知っていて、
第2外国語を学ぶのは、簡単だと良く言われるけどこれと同じ。
崖の上を一次元という直接しか動けないロープで渡るのと、二次元で動ける平面の橋で渡るくらい違う
第２外国語の未知の単語を母国語の辞書で調べるより、第２外国語の単語を第１外国語の辞書で調べて、普通は定義が複数あるんだけど、それをさらに頭の中の日本語でさらに広く意味を受け取って、保留した方がいい
で、その第２外国語の未知の単語の使われている文脈で判断するんだけど、文法の解釈って、第１外国語を学んでいれば、母国語も手伝ってら第２外国語では気持ち10倍くらいの効率で学べる
それだけ文法の構造は違えど要点はどんな言語でもさほど変わらない >>451
森の中でオオカミに育てられた子供が人間に保護されたあと
まともに育てないのってそういうことだよね
>>454
これは勝手なイメージなのだけど言語に使える脳のリソースが100あるとして
英語の場合は30ぐらいで覚えられるのに対して日本語は80ぐらい使ってしまうから
残りリソースが足りなくて習得できないのでは？と思っている
欧州圏の言語に至っては英語のローカル派生系だからリソース10程度で覚えられそう
あと日本語って英語や中国語などと文法構造が違いすぎるから
翻訳するにも習得するにも難易度の高い言語のひとつらしい
韓国語は日本語に構造が近いので昔の機械翻訳でもそこそこ高い精度だった
音楽、絵、スポーツなんかも子供の頃からやってるのと大人になってからやるのでは全然違うしね
オオカミ少年も言語も習い事も脳のシナプスの形成との関係も大いにありそう
だからこそ幼少期とかリソースとか気にせず学習できるAI翻訳に期待されるんだよな 要するに、文脈もより正解に早く読み解ける
だから、新しい概念を学ぶには、それを学ぶのに必要な自分に備わった知識を駆使するんだけど、
その知識を塊として使うのか、それとも別の視点を持って、それを層に分けたり、クラスに分けたりして、柔軟性を持たせることが、脳のリミッターを外したような幼児のような学習能力を得られると思う
纏まりが悪かったな、そもそもポイントは繋がっているのだろうか、今は「人に教える」段階か、「要点を書く」段階なのでこのくらいで許してくれ >>455
幼少期の学習メカニズムを脳のシナプスレベルで解析できたらいいだろうな
特に、3歳以前は自我がないというか、意識決定する複数集団が本体になってて、最適な学習体制を備えているのではないかと思う
あわせて、外界に親のような必要な知識を提供するメンターが必要 アマゾンの家庭用ロボ「Astro」登場。潜望鏡カメラや家族の見守りも
https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1632852458/
なんかAmazonに監視されてるみたいで嫌だな 数学の定理は「発見」か？それとも「発明」か？
https://blog.goo.ne.jp/ktonegaw/e/dde18f50bc52f61699c84ff2f875d490
>数学の定理の証明とは（もともと存在しているものを）発見することなのか？それとも新たに創り出される発明なのか？ ヨハネの福音書の有名な一節。
「はじめに言葉ありき」の「言葉」とは、原文では「ロゴス」つまり「論理」のことらしい
円周率が3.14じゃない世界も、実はどこかにあるかもしれない
そういった場合は、この世界の数学が通用しない世界が存在することになり、究極で唯一無二の存在ではなくなる 数学は人間が発明した。
発明済みの数学を理解して使える様にするのは数学の勉強 >>455
オオカミ子供はネタというか最初から自閉症だった。 >>462
オオカミに育てられたから自閉症って線は否定されてるの？ >>458
Siri、OK Google、Alexaには既に監視されているけどもね
便利さとの引き換えだし仕方ない >>463
オオカミはエサの捕まえ方とか遠吠えとかちゃんと教育してオオカミの中ではコミュ障じゃなく暮らせていたんだと思う。 >>465
最初から人間が育てても自閉症だったかどうかなんてわからないしな
>>464
Siriに「OK Google」って言ったら怒られるんだっけ？ｗ 東大、産学連携で次世代のAI人材育成に向けた講座開設
https://news.mynavi.jp/article/20210928-1984434/
『世界モデルが組み込まれた次世代AIが社会へもたらす衝撃は大きい。「眼」と「想像力」をもった汎用ロボットが登場し、対話や接客、翻訳、物理・社会の新法則の発見など、ホワイトカラーの仕事をAIがこなすようになる』
『世界モデルを組み込んだ次世代AIができると、浸食される産業の市場規模は莫大であり、かつ、海外企業との垣根もなくなりグローバル競争の激化が予想される。』 >>465
オオカミは夜かなりのスピードで山などを徘徊するので子供がついてくのは不可能。 人間としての知能の器は持ってても人間としての教育や環境が無ければ獣になってしまうのか
これAGIにも言えることなんだろうな >>470
オオカミの子供でもいっしょじゃないかな？
猿が鹿に乗って移動するのもいるらしいから
育ての親オオカミの背中に乗せてもらうとか。 >>463
マジで後天的要素で自閉症が起きると思ってるの？身体障害などを併発する事例が多いことについてはどう思う？ >>475
このプロジェクトは前にも見たけど意外とスタスタと歩けているね
でも義肢の関節は動かさず元からの乙武氏の肉体部分の股関節可動だけで歩いているようにも見える
乙武氏が義肢の関節を動かせないとするならば
先天性的に動かすための信号を脳や神経が発生させることが不可能だからなのだろうか？
先天的に欠損している人と後天的に欠損した人とではその辺の対応が変わるから難しそう
それこそモーター制御も今後はAIの仕事になるのかな？ プリファード、ロボ子会社設立 22年にも販売
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC295S60Z20C21A9000000/
「新会社は数カ月以内に設立する計画。2022年以降に、自分で考えて進むロボットの設計、製造、販売を始める。PFNは21年3月、鹿島と共同で建設現場の自動清掃ロボを開発するなど、ロボットを制御する技術を持つ」
AMD、2025年までにAI/HPCの性能効率を30倍にする新たな取り組みを発表
https://news.mynavi.jp/article/20210929-1985760/
「AMDは9月29日、2025年までにAI/HPCの性能効率を2020年比で30倍に改善する、とした新たな取り組みを発表した。」 >>484
やっぱ期待できるのはPFNしかないのか >>486
Siri、OK Google、Alexaが既にある 本当はターミネーターシリーズでも、
ターミネーター4で人類を完全に殲滅したあとに、宇宙進出していく姿を描く予定だったらしい >>481
（自己レス）うっかりヒト脳をデジタルコピーしたら動物時代の残忍性も受け継ぐわけね。
全能エミュの前にヒトの欠陥を総ざらいしたほうがいいかもしれない。 AGI開発 明らかになった3つの課題
①脳神経科学とソフトウェア開発の両方に精通した人材が少なく、その育成が困難
②脳全体をカバーする神経科学知見は膨大であり、個人の認知能力に頼って脳全体の機能を統合したソフトウェアを設計することには無理がある
③脳の認知機能をソフトウェアに適切に反映させるためには、参照する脳の記述粒度を適切に選択する必要がある 今回山川と高橋らは、脳型AGI開発を
"脳参照アーキテクチャ(BRA)を共同で描く設計作業"と、
"BRAに基づいてソフトウェアの実装と統合を行う開発作業"
に分けることによる「BRA駆動開発方法論」を提案
「BRA」は、脳型ソフトウェアの仕様情報として標準化されたデータ形式で、
主に解剖学的構造を記述した「脳情報フロー(BIF)」形式のデータと、それに付随する「仮説的コンポーネント図(HCD)」で構成されている
まず神経科学の論文やデータを収集、整理してBIFを作成。
BIFは、脳内におけるさまざまな粒度の「サーキット」をノードとし、それらの間の軸索投射にあたる「コネクション」をリンクとする有向グラフだ。
─必ずしも脳を深く理解していない開発者であっても、HCDを仕様として参照することで、脳型ソフトウェアの実装に携われるようになる。
─作成されたソフトウェアの生物学的妥当性は、その構造と動作がBRAと一致しているかどうかによって評価され、
BRA自体の信憑性は、神経科学的知見の裏付けによって評価される 100,000スピン コヒーレントイジングマシンを実現
～世界最大級の光計算機による大規模組合せ最適化問題の高速な解探索を実証
https://group.ntt/jp/newsrelease/2021/09/30/210930a.html
「10万要素の大規模組合せ最適化問題の一問題に対し、CPU上で実装した焼きなまし法に比べ、同じ精度の解を約1000倍の速さで得ることができました」 >>499
｢カラスたちがドローンを墜落させるのは時間の問題でした。ドローンをターミネーターか何かだと思っているのでしょう｣
草 う～ん
>日本の裁判所もIT化に向けて動き出してはいますが、当面の目標は電子メールを使うことです。いまでも、紙の書類やファックスばかりだからです。 >>502
アメリカだってコロナの感染者の報告未だにファックスでやってて
床が紙の山になって日本よりファックス使うのへただな
みたいなニュースあったぞ。
結果日本はコロナはアメリカよりはましなんじゃないかな？ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
