技術的特異点/シンギュラリティ【総合】 210
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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 【総合】209
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1649767599/ >>955
スワンプマン問題だよな
脳にチップかナノマシンを埋め込んで脳とマインドサーバーの境目がわからないようにマインドデータを冗長化させ
脳からマインドサーバーへのアップロードだけでなくマインドサーバーから脳へのフィードバッグもリアルタイムで行う
これなら自分本人すら境目に気付かず良い意味で騙せるというアイディアを書いている人がここに昔いた
その方法で良いと思う >>942
結局動作環境構築がネックだったと
dockerではないだろうが
でもヤマト運輸がコンテナっていったら混同する >>958
一日何十本注射を打とうが体を切り刻もうがシミュレーションなら倫理的にもOKなので一気に医学が進むね >>963
CPUとメモリだけあってもバイオス無かったら起動しない。 >>965
脳の神経がどう動くかの計算方法がわかってもCPUとメモリがどう動いて計算するかだけだと思うので。
生まれた時初めから最小限の本能があるとするとどう言うのがあれば学習がうまくはじめられるかを考える必要があると思う。 【科学ニュース】 05/27
直接接続されていないノード間の量子テレポーテーションに成功
https://nazology.net/archives/109789
史上最小0.5mmの「遠隔操作可能なマイクロロボット」を開発 米ノースウェスタン大
https://nazology.net/archives/109801
炭素でできたメビウスの輪を合成
─カーボンナノベルトにひねりが加わり裏表のない分子の生成に成功
https://www.ims.ac.jp/news/2022/05/0520.html
高温の輻射熱を電力に変換
――MITとNREL、熱光起電力を使う高効率熱エンジンを開発 効率は蒸気タービンに匹敵
https://engineer.fabcross.jp/archeive/220526_a-new-heat-engine.html NASAの技術者、相対性理論の近光速度で起きる質量変化の効果を利用した「ヘリカルエンジン」を考案
推進剤不要
https://nazology.net/archives/46508
1つの光子から2つの電子を生成
MiT、理論限界を超えるエネルギー効率を持つ太陽電池を開発
https://engineer.fabcross.jp/archeive/190715_solar-cell-output.html
以上かな https://youtu.be/npEwi02GY60
これやばいな
AGIとマインドアップロードに一気に近付くんじゃ? 中関村科学技術城に汎用AIイノベーションパークが新設へ
https://www.recordchina.co.jp/b894994-s12-c20-d0189.html
>北京市はこのほど、中関村科学城に汎用(はんよう)AIイノベーションパークを設立することを発表しました。今後さらなる成長が期待されるAI産業において、イニシアチブを取ることがねらいです。
発表によりますと、汎用AIイノベーションパークでは人工知能(AI)と汎用知能(AGI)の開発に焦点を当て、政府、産業、学術、研究、応用を一体化した垂直型のAI産業エコシステムを構築します。
AI開発において高い影響力を持つ場所へと育てるということです。 汎用AIできたって発表できる状態って、勝手に学習して知識得て成長できる機能持ったやつが出来た時なんかな 勝手に成長しなくても、人間レベルに到達したらAGIだろ ある程度"なんでも"できれば、それは汎用知能なので
汎用人工知能と言える
このスレの人は自己進化機能がないと認めないと思うけどw 介護と引っ越し作業とトイレ掃除できたら汎用人工知能 大枠の人工知能
→知識ベース推論、モンテカルロ木探索、検索エンジン、カーナビ、統計予測
機械学習
→決定木、線形回帰(過去データから予測)、クラスタリング(k平均)、ロジスティクス回帰(確率で分類)、主成分分析(顔認証)
最適化、遺伝的アルゴリズム、最小二乗法、強化学習(Q学習)
隠れマルコフモデル(音声認識)
深層学習
→パーセプトロン、ネオコグニトロン
多層ニューラルネット
CNN、RNN(LSTM)、GAN、 AlphaGoは、CNNと強化学習とモンテカルロ木探索を合体させている
それで囲碁を攻略した。
今では日本の将棋ソフトもこれを使っている
GoogleやSiriの音声認識は、隠れマルコフモデルを使っている
これはカーツワイルが開発した。
迷惑メールの分類はロジスティック回帰を利用。Gmail等
Googleフォトと画像検索ではCNNとk平均をつかったクラスタリングを使用
渋滞予測と株価予測、売り上げ予測は、過去と直近のデータから線形回帰を利用して統計的に予測している 自己学習からの自己プログラムができるようになったあとの展開てどんな感じなんだろ
毎日ニュースの連続なんだろうか 核が降ってきたり特殊部隊が降ってきたりするだろうね ヒト型ロボット、テスラボット「オプティマス」2023年生産開始予定
https://lowcarb.style/2022/04/11/tesla-teslabot-oputimus/
テスラのAIディレクターであるアンドレイ・カルパシーが、「テスラボットは最も強力なAI開発プラットフォームになる軌道に乗っていると考えています。」と述べています。
このプロジェクトは、テスラが「やってもいいかもしれない」ものから、今や会社の最優先事項である「世界を変える試み」へと急速に卒業したようです。 >>989
ついにこういうのが出来て来たか!
家事はあと何年で現状の9割を機械化出来るようになるかなあ
まあ、食器洗い機なんて既にある家と無い家の差すら出来てるが
後は洗濯物畳み機は一応開発済みだがまだ高い
そうなると、埃というものだけを取り除く掃除マシンというのが
出来ればいいかなあ
マルチモーダルでどうにかなりそうではある 2022年末の最初のヒト臨床試験に向けて、ニューラリンクは順調
https://lowcarb.style/2022/04/26/neuralink-first-human-trials/
イーロン・マスク氏は、2022年末までの人体実験に向け、まだ軌道に乗っていることなど、ニューラリンクに関するいくつかの最新情報を共有しました。 横河電機、AIがプラント運営 人手介さず35日間制御
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUF0986A0Z00C22A5000000/
制御機器を手掛ける横河電機は人工知能(AI)で化学プラントを自律制御する技術を開発した。
温度や圧力など10以上のパラメーターをAIが見張り、バルブの動きを制御するなどして人の手を介さずに35日間連続で動かすことに成功した。
化学産業では熟練作業員の高齢化で技術伝承が難しくなってきている。デジタルトランスフォーメーション(DX)により安全操業や生産性の向上に結びつける。 Wi-Fiからローカル5Gへ 供給増で進むハード低価格化
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC199XS0Z10C22A5000000/
オフィスや工場などの企業向けネットワークに新たな潮流が生じつつある。
現在、有線LANのEthernet(イーサネット)、無線LAN(Wi-Fi)の利用が主流だが、これから高速通信規格「5G」が加わる可能性が見えてきた。
そのきっかけとなりそうなのが「ローカル5G」である。 マインクラフトのコードを書く“対話型”のAIは、「未来のコンピューター」の第一歩となるか https://wired.jp/article/minecraft-ai-code-microsoft
ゲーム「Minecraft(マインクラフト)」のキャラクターを制御するために、AIが自然言語による“対話”や状況に応じてプログラムコードを書く──。そんなデモを、マイクロソフトが開発者向けカンファレンス「Microsoft Build 2022」で披露した。この成果は将来のコンピューティングが対話型に置き換わる可能性を示している。 大阪大学産業科学研究所と凸版印刷、「リアルタイムAI技術」に関する共同研究を開始
https://www.toppan.co.jp/news/2022/05/newsrelease220527_1.html
「リアルタイムAI技術」とは、産業科学研究所 産業科学AIセンターの櫻井研究室(教授:櫻井 保志)が研究を進めている独自のAIアルゴリズムです。
工場等の生産現場におけるIoT機器や、ヘルスケア機器のセンサから収集されるような、連続的な時系列データをリアルタイムで解析し、複数のAIモデルを切り替えながらその先の状況を予測・推論することが可能なAIです。
「リアルタイムAI技術」の活用によって、環境変化や外的要因を受けやすい個体差/個人差がある事象に対して、高速で高い精度の予測が可能となります。 このスレッドは1000を超えました。
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