技術的特異点/シンギュラリティ【総合】232
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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控えてください
■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：技術革新のペースが相互作用して加速す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も含む
★関連書籍・リンク・テンプレ集(必見)
https://singularity-2ch.memo.wiki/
★特異点アンケート
https://forms.gle/c6ZLjnheCEZftYgg9
※前スレ
技術的特異点/シンギュラリティ【総合】231
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1670266932/ ■スレ立てについて
・次スレは>>980が宣言してから所定のテンプレを使用して立ててください
立てられない場合は代理を指定すること
・テンプレの内容は自治スレにて住民の総意で決めたものなので無断改変禁止
・ID、ワッチョイ、IPの表示有り無しの設定違いは運営ルールでは別スレと見做される
・必要に応じてスレを使い分けること
・荒らし報告は荒らし対策スレに報告
■荒らし対策について
・スレの主旨にそぐわない話題や好ましくない話題は原則スルーする
・これらを繰り返す住人がいる場合はNG
・荒らし行為と見なせる発言や行動については対策を実施すること
・荒らしが改善要求に応じない場合は運営に削除依頼、スレッド削除、アクセス禁止、通報等を申請
・荒らしに構う者もまた荒らし ■人工知能の種類 (従来型)
→知識ベース推論、モンテカルロ木探索、検索エンジン、ルート探索、電卓、ファジー制御、RPA
■機械学習の種類
→決定木、線形回帰(単回帰,重回帰)、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)
ベイズ推定、最小二乗法、スパースモデリング、母集団推定(標本統計)、SVM
最適制御理論、遺伝的アルゴリズム、強化学習(Q学習)、勾配降下法
隠れマルコフモデル(音声認識)、構文解析+形態素解析(自然言語処理)、ナレッジグラフ、拡散モデル
■深層学習の種類
→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、Transformer系言語処理(自己注意機構)
CNN、RNN(LSTM)、GAN、HTM、GNN、VAE、QCNN
技術年表 (調整中)
https://docs.google.com/presentation/d/169FJDH5oJl8MGU3qR1jmLpZXuFUNCK_L/ >>1乙
最近は山口某氏すら来なくなったが
彼はChatGPTに取り組んでるかもな 「プレシンギュラリティ」の定義
※齊藤氏の定義
1）労働のほとんどが自動化される
2）エネルギー生産と供給が効率化され、電気代が下がる
→太陽光や超電導
3）畜産、穀物の生産が効率化され、食料供給が拡大し、食費が下がる
→人工肉や植物工場
4）スパコンやAIが、タンパク質の予測、遺伝子解析を高速化し、製薬プロセスが高度化する
「シンギュラリティ」の一般定義
■ あらゆる科学技術(物理もソフトも含め)が、加速度的に進化している状態
→光量子コンピュータの実現
→音が出ない超音速旅客機、気候改変、新素材
■AGIが、自動で科学の研究を行い、新しい発見を続々と達成
■脳の機械化、意識の転送が成功し人類が生物の枠を超えた存在に
→食事をしなくても生きられる
■商用核融合が成功し、エネルギー安定性の問題が解決
■AGIやASIが宇宙進出、惑星探査に乗り出す。また宇宙の法則そのものの解明と、量子の謎が解明
■ウイルス治療やゲノム編集の進化で、病気が無くなる。医療ナノテクとiPS細胞の完全実用化
また生物誕生も、シミュレータ内で再現成功 DALLE2やchatGPTが出た時の衝撃のようなものが来てくれるかね
俺は簡単には驚かないぞ 防衛省は、SNS上で影響力のあるインフルエンサーを年代別に特定し、
国家安全保障上、日本に有利な情報を流すように情報工作するデータ分析ソフトを導入する計画
また、金融庁もマイナンバーと決済履歴を分析するパランティアのソフトを導入する https://i.imgur.com/1E1cId5.jpg
こういう状況でも自動運転できるようになったら、まあプレシンだよ
個人的に。 人工知能も1乙と言っているそうです
ヌンッアヌンヌン https://wba-initiative.org/20551/
＞「GatoはAGIに到達したと言っていいのか？」
この問いに対して物議が醸し出されるのは、何をもってAGIの完成とするのかを判定する基準がないこと
＞タスクは数え上げ難く、環境の複雑さによって無限に存在する
＞一旦、タスクが決まると、それに合わせてAIシステムがチューニングされがち
■柔軟な知識活用能力を評価しがたい
汎用的な知能は、「常識に関わる広範な知識獲得能力と、創造性に関わる柔軟に知識を活用能力の両方を併せ持つ」
すなわちAGIとは、「多様な問題領域において多角的な問題解決能力を自ら獲得し、設計時の想定を超えた問題を解決できるAI」 来年の年末ってどうなってんだろうな
俺は予想もつかないわw >>21
ChatGPTによる回答
タイムマシンやワープ装置は、現在のところ科学的には不可能です。
物理学的には、時間の流れを逆転させることや、空間をすり抜けることは考えられません。
また、そのような装置を作るためには、まだ知られていない物理法則やエネルギー源が必要である可能性があります。
しかし、そのような装置が科学的に可能になるかどうかは未知です。
将来の科学的発展によって、今まで考えられなかったことが可能になるかもしれません。また、科学的には不可能だとされていることが、将来的に可能になる可能性もあります。そのため、タイムマシンやワープ装置がいつ完成するかは、現在は予測することができません。 松尾豊先生が以前おっしゃっていたブレイクスルーが達成
https://twitter.com/umiyuki_ai/status/1604396204506329088
また何かヤバい論文出たらしい。画期的な論文ほど何言ってるか意味不明がちなんだよな。
普通、画像AIはテキストと画像データのセットで学習させてるが、
こちらの研究では、テキストも画像に変換してから学習させちゃったらしい。
何でそんな事した?そして驚くべき事に上手く行ってしまったらしい →RT
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) 2016年7月4日、「グローバルビジネスハブ東京」オープニングイベントに、人工知能研究の第一人者である松尾豊氏が登壇。
https://logmi.jp/business/articles/162298
言語＝意味理解
松尾豊氏：冒頭でお話ししたように、認識・運動・言語という順番で進んでいきます。もうだいぶ認識ができるようになってますし、運動もだいぶ見えてきている。
最後、言語というのはなにかというと、これは意味理解ですね。言葉の意味を理解するというのは、これも人間は理解できるけどコンピュータは一切できなかったんです。
今まで自然言語処理というのがありましたけれども、基本的には統計的にどういう言葉とどういう言葉がよく一緒に出てくるかを計算して、処理しているように見せかけているだけなので、意味を理解してやってるわけじゃないと。翻訳をしているわけじゃない。
ところが、意味を理解した言語処理というのができる。意味を理解するとはどういうことかというと、僕は基本的には「文と映像を相互変換すること」だと思っています。
文を聞いて映像を頭のなかに再現することができると、逆に映像から文を生成することができるという。この2つができると、意味理解ができるんだと。それがたぶんできるようになるだろうと思っています。 夢のないことを言うようだけど、タイムマシンとかワープ航法とか反重力みたいな非科学的なものはどんなに科学が発展しても実現しないだろうね
個人的にはそういうSF小説好きだけど、現実は物理法則が全てだよね >>31
＞意味を理解するとはどういうことかというと、僕は基本的には「文と映像を相互変換すること」だと思っています。
光村図書の国語の教科書にも書いてあったなあ
「情景を思い浮かべながら読みましょう」とね >>33
SF小説に登場するようなタイムマシンやワープ航法、反重力などは、現実においては科学的には実現できないと考えられています。
物理学においては、時間や距離、重力などのような基本的な概念に対する理解がありますが、
それらを完全に無視して、非科学的な方法で旅行することはできません。
ただし、SF小説は現実においてはありえないようなシナリオを描いたり、未来を想像することで、人々の想像力を刺激するものです。
また、SF小説を通じて、科学的に不可能であるかもしれないが、将来的には実現するかもしれないような技術や発明を提案することもあります。
そのようなSF小説は、科学的なアイデアを広めることや、将来のより良い社会を想像するためのツールとしても活用されています。 元Oculus最高技術責任者のジョン・カーマック氏が「戦いにもう疲れた」と言葉を残してMetaを辞任
https://gigazine.net/news/20221219-john-carmack-left-meta-vr/
＞損害を出す前にバカなことをつぶしたり、方向性を示して実際にチームがそれを維持するようにしたりすることは、
これまで一度もできていません
世界最大の「培養肉工場」の建設がスタート、動物を1頭も殺さず1万トンの培養肉を生産可能
https://gigazine.net/news/20221219-worlds-biggest-cultured-meat-factory/
＞Believer Meatsは、イスラエルを拠点とする培養肉企業 >>41
培養肉技術が完成したら家畜飼育は残酷って価値観になって行くのかなあ Attention機構は不要？Google BrainによるTransformer型モデルに対抗できる「gMLP」とは
https://deepsquare.jp/2021/05/gmlp/
＞全結合層を基本としたニューラルネットワークが、Transformerと同程度の精度を出すことができることを研究で明らかに
画像認識の革新 脱CNNを果たしたVision Transformer（ViT）
https://deepsquare.jp/2020/10/vision-transformer/
＞一般的なCNNなどを利用せずに純粋にTransformerのみを利用
＞Vision Transformerは最先端のCNN型モデルよりも優れた結果（or同程度）を出した transformerも初期のものは2層くらいだけCNNを使ってたりしたからな 新皮質が、時間の流れと一緒に記憶している、流れで記憶している証拠として
アルファベットを逆から言うことができないというのがある >>50
確かに全く言えないな
記憶の定着に時間軸の概念を取り入れたら良いのか
でもサヴァン系の人は画像記憶なんだよな
上手く組み合わせられないかな サヴァン系の人は、画像や文章から(重要な)特徴量を抽出して、圧縮できない
だから全てを覚えてしまう
そして、情報を記憶しているのは「海馬」だが、この海馬は空間記憶と作動記憶も担っている。
記憶の仕方を決めているのは「皮質」、そして報酬系「基底核」が学習意欲を担う
自閉症の人は、どれかの能力が偏っているため、すばやい運動ができなかったり、
あまりにも多くの情報を一時記憶してしまい、普段の生活でこだわりが強くなったり、確認作業がテキパキできない
また人とのコミュニケーションが疲れる といった症状が出る ChatGPT で YouTube の概要を紹介
無料 (オープンソース)
多くの言語でのトランスクリプト
ChatGPT によるまとめ
ttps://glasp.co/youtube-summary chatGPTはインターフェースがクソすぎる
毎回ログインさせられるし
はよ他社やサードパーティで良いの出せや >>54
chatGPTはインターフェースがクソすぎる
毎回ログインさせられるし
はよ他社やサードパーティで良いの出せや
ご迷惑をおかけして申し訳ありません。chatGPTは、OpenAIによってトレーニングされた大規模な言語モデルです。
OpenAIは、お客様からのフィードバックを参考にして、サービスを改善する努力を続けています。
また、他社やサードパーティのサービスをお使いになることも検討されるかもしれません。
ですが、サードパーティのサービスについては、その会社やサービスについての特定の質問をされるまで、
詳細についてはお答えできないことをご了承ください。 GPT-4は、GPT-3、ChatGPTに続くOpenAIの大規模言語モデルで、
音声、テキスト、動画などのマルチモーダル入力を受け付けながら、
100兆個のパラメータを使用すると予想されています。
研究者らは、傷を負っても自己回復して動き続けることができるソフトロボティクスデバイスを作成しました。
新しいメモリスターディープラーニングシステムは、AIのトレーニングのための電力を10万分の1に削減します。
ttps://www.youtube.com/watch?v=SqqXLwlgbew スピードが速すぎてもう何がなんだか分からなくなってきたな むしろ遅すぎる
早くしないと就活加速してしまう
働きとうない このスレにはニートの断末魔が聞こえる。
家族には迷惑がられ、友だちにはバカにされ、
後輩には追い抜かれ、近所で事件が起これば真っ先に疑われる。
旅行にもいけず、
趣味や遊びに使えるカネもわずかで、
結婚式にも同窓会にも参加できない。
衣食住すべてに親の制約を受け、
やがてくる破滅から目を背けようと非現実的な妄想におぼれ、
現実から逃れようとあがく。
これだけミジメな環境に身をおきながら、なんと無収入。
こんな、生ける屍のような、植物人間のような生活を強いられ無収入。
こんな、生き地獄のような、拷問のような暮らしなのに無収入 ルネサスとNEDOが開発したIoT向けAI推論チップ １ワットで１秒間に最大１０兆回の演算が可能
https://newswitch.jp/p/34999
＞大量に発生する積和演算を効率的に削減
＞現場ごとに環境が変わっても現場で学習し直して、精度を上げられる >>60
10年ぐらいすれば、AIによって効率化が進んで、やりたくない仕事ができるようになるよ
心配はいらない
介護でも、ちょっと働くだけでokになる >>62
NVIDIAが高止まり独占を狙う中で
着実にAIチップを開発していくか
intelのArcシリーズも悪くはない、ので、
(arcシリーズはこれで止めたいらしいが)
まあシェーダーコアを30000個くらい集積させたものを
5年後までに出せたらよいのかなｗ
5年後にはNVIDIAもcudaコアを5万個くらい載せたのを出しそうだが
色んなアプローチがあっていいもんだ ヌンッアヌンヌン
オヌンオヌンオヌン
ヌンッアヌンヌン
ヌンヌンシー >>58
ttps://www.youtube.com/watch?v=SqqXLwlgbew
4分16秒 https://twitter.com/toritorix/status/1598501744635711489/photo/1
＞「ジャイアントキリング」とは、巨大なキリンが攻撃的になって人間を襲うという設定の映画や小説などを指します。
こういう発想は逆にどこから出てくるんだろうなｗ
ジョーク言ってるつもりなんだろうかｗ
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) >>32
コンピューターは昔からコンピューター言語の意味を理解していた。
生まれつき目の見えない人でも点字で書いた文の意味を理解できるはず。 >>73
それを外界の物体や景色や、あるいは人間の使う言語と結び付けられるようになったのが大きい >>74
だから意味とか意味の理解とか言うのは画像に関係有っても無くても成り立つ
というのが>>73の言いたい事。 松尾先生の言葉を借りると、今までのコンピュータは言葉の意味を理解してたわけじゃないそうだ
>最後、言語というのはなにかというと、これは意味理解ですね。言葉の意味を理解するというのは、これも人間は理解できるけどコンピュータは一切できなかったんです。
>今まで自然言語処理というのがありましたけれども、基本的には統計的にどういう言葉とどういう言葉がよく一緒に出てくるかを計算して、処理しているように見せかけているだけなので、意味を理解してやってるわけじゃないと。翻訳をしているわけじゃない。 完全に言語だけで処理してても限界があるよなあ
だが画像内で起こっていることを文字にしてそれもデータにしてtransformしたら
好成績になったか >>76
コンピュータは機械語や人間にもわかりやすいコンピューター用言語で書いた文の意味を完全に理解できる。 (コンピュータ)は{(機械語)や(人間にもわかりやすいコンピューター用言語)}で書いた文の意味を完全に理解できる。 意味理解こそ人間にやらせれば良いんじゃないか？
その方が安全だよ
機械が意味を理解するようになったら人間は滅ぼされるよ >>60
こういうしょうもない無職と未来技術の議論してると思うと嫌になる >>81
松田先生も働いてないよ
働いてれば偉いなんて価値観は小学生で卒業しようね >>86 >>81
松田先生 働いてるんじゃない。
ttps://www.koushihaken.com/member/3214/ >>78
それは中国人の部屋と同じでAがきたらBを実行するってやってるだけだろ >>91
コンピュータ＞＞中国語の部屋
なぜかと言うと
中国語の部屋は同じ質問には同じ答えしか返せない。
コンピュータは
質問された情報や自分の答えの情報を記憶して賢くなり
同じ質問への答えを次第に改良する事ができる。 中国語の部屋は1対1対応のリレーショナルデータベースで
会話に対応しているという仮定がなされている
だが深層学習やtransformer以降は問いかけに対して
多数データからの組み合わせから確率的に尤もらしい回答を
出すようになっている
それで、コンピュータやっぱり意味わかってないだろ？
と言われても、それと画像データ内の物体映像のデータも一応繋がっているので
やっぱり分かっていると言えば分かっている、という事になる
やってるのは人間がやっている事に近い
ここで問題になって来るのが「話の流れを読めてないだろ」なんだよな
長い文章見せて「要約文を書いてくれ」と命ずると確かに書いてしまう
しかし、その話の流れに沿って、つまり状況の流れをまとめた要約文に
矛盾しないように次の手段を考えてくれ、というのが
今のところはあまりうまく出来ていない(幾つかの場合では対応済み)、という事になる
という風に話がまとまったら大体半年～1年くらいで解決されてる感じだなｗ 「意味がわかる」と言う文の意味を20字以内で説明してくれ
と言う質問をAIにするとどういう答えが出て来るんだろう。 (この国は変えられる AIの活用 JDSCテンバガー候補 https://jdsc.ai/service/)
イオン/輸入発注業務にdemand insight倉庫在庫の改善と作業時間の60%を改善
JDSC demand insight 需要予測も 発注業務も これひとつでまとめて管理 https://jdsc.ai/service/demand-insight/
常石造船/データサイエンティスト育成プログラム RoboCo-op/業務提携RPA×AI
ソフトバンクG孫氏「DXを通じ日本をAI先進国に」0728 日経「日本はもともとハイテク国家だったが、現在の競争力は低迷している。AIの導入率でも非常に後れを取っている」と危機感を語った https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGM2827P0Y2A720C2000000/
RPAロボパット年間24000時間の業務を削減 月の作業時間が5分の1に https://fce-pat.co.jp/case/
３分でわかるRPAとは何か？注目される背景～今後の進化まで パーソル https://www.persol-pt.co.jp/persolrpa/rpalounge/column1/
//ja.wikipedia.org/wiki/KataGo 最も強い囲碁ソフト DeepMindに加え、独自の研究、強化学習の速度を向上(50倍以上)＝AI上の工夫は無限 https://arxiv.org/pdf/1902.10565.pdf
//www.nikkei.com/article/DGXZQOUC0346M0T00C22A6000000/ デジタル人材 別枠採用が3割 来春新卒 給与や役職が高くなる企業も日経
//dime.jp/genre/1380420/ AIであれば知床 判断を誤ることはなかった DIME
//www.nikkei.com/article/DGXZQOGN081QC0Y2A500C2000000/?unlock=1 マスク氏日本はいずれ存在せず出生率低下に警鐘日経
//news.yahoo.co.jp/articles/65960504f6fdfd08295d39726fb177ec02bc129f 東大生に超人気講義AI経営東洋経済
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//www.smbcnikko.co.jp/products/inv/toshin_lab/column/002.html 投資対象としてのAI 始まったばかり日興
//www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/AIutilization.html 中小企業のDXに役立つAI導入ガイド経産省
//www.jcer.or.jp/economic-forecast/2021127.html DX社会の構築なければマイナス成長 日経済研究センタ
理研/革新的な人工知能基盤技術 Amazon/万能AI開発競争に背実用重視日経
(https://jdsc.ai/service/ JDSC/この国は変えられる テンバガー AIの活用) ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
