俺が深夜考えた人工知能の発達について [無断転載禁止]©2ch.net
クオリアの解明は人工知能が開発されたあとになるだろうね
人工知能研究者はニューロンとシナプスの化学反応をシミュレートすることによって実現しようとしてる ガリレオX 第141回「シンギュラリティ人工知能が人間と融合する日」
1/22 (今日) 11:30 〜 12:00 (30分) BSフジ
<主な取材先> 井上智洋 さん (駒澤大学) 齊藤元章 さん (PEZY Computing) 特異点のように指数関数的に儲かる方法とか
グーグルで検索⇒『羽山のサユレイザ』
9LU7R 戸籍子だろうがね
他人だろうがね
ひとのなまえを使って商売しておいてね
同意してないのにね
にもかかわらずその当該人の名前が使えなくなったのとかね
うまくいかないのをね
その名前を使っていた人のせいにするって最低な
ギブアンドテイクっていうかね
名前を使うなら何かを相手にもたらさなきゃならんのよ
でいて、人の名前で生きていると、手詰まりになる
これ本当な インターフェース誌2016年9月号P155-163、共立出版『脳をつくる』PP36によればアソシアトロンという連想式人工知能もあった。 3月の宿題で(1)のみ正解の数弱@shukudai_sujaku
昨年度の大学への数学(大数)での勝率は、
学コンBコースが 1/1 = 100% ,
宿題が 3/10 = 30% でした!
宿題の勝率が低すぎると思うので、
これからは一層精進していきたいです!
https://twitter.com/shukudai_sujaku
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) ここからはワイがやっていくで
とりあえず単語を認識、認知させるんだけど
『かきうまい』と入力したあと
か? y/n
かき? y/n
と単語化認識項目が実行される
もしyならば「かき」を入力 次の単語取得 「うまい」を入力
かき+うまい と関連保存
こんな感じ
https://www.geekfeed.co.jp/wp-content/uploads/2020/07/Screen-Shot-2020-07-23-at-1.49.49-PM-1024x519.png
ちなみにこの工程を世に出てるaiがやらないのは既に入力済みだから
1からの入力型場合はどうしても必要 次に行うのは分類設定
「かき」=なに?
「うまい」=なに?
と聞いてくる工程を実行
人間であれば「かき」や「うまい」は肉体があるので自然と理解できるがaiは肉体が無いので入力設定する必要がある
結果
「かき」=たべもの
「うまい」=あじ
となり
りんご なし きゃべつ こめ のようあな同様のものも同じ工程をふまえたべものと設定され
いわいるディ−プラーニングが構築されていく 単語設定 分類設定がすんだら次は
行動設定
「かき」=どうする?
「うまい」=どうする?
と質問工程がなされ
「かき」=たべる
「うまい」=よろこぶ
と設定 単語設定 分類設定 行動設定 の次は
反応判定
「かき たべる」と明示 もしくは「かき!」と明示
ユーザー反応を引き出させる為の行動 指定 提示 行為を行う
これは子供が「あ!」 「お!」 「みてみて!」というのと同じ行為
先の「なになに?」「どうするの?」も肉体があれば表情や動作で可能だがaiではそれが出来ないので
文字で明確に表現する形が必要となる
入力方法がどうしても人為的な方法になってしまうがaiは人間ではない事を踏まえ理解してもらった上で対応してもらう事が必要 さて、上記により基本的なaiシステムは理解できたともうけど
気になって悩んでるのは先に述べた『人為的入力行為』の改善方法について
どうしても初期では一つ一つを単語 分類 行動設定をおこなわないといけない
体があれば聴覚、視覚、触覚様々な方法で自然にできるけどそれが行えない
どうやって人為的入力方法を自然入力にする事ができるか
現在はそこのところが悩みどころ 士業、公務員、医者などは、AIに駆逐される職業の代表格に挙げられます。
このような枠組みに守られた、定型的な仕事というのはAIに代替しやすいからです。
AIは人間に比べて、休憩時間を必要とせず、ミスを犯さず、給与も不要というメリットがあります。
例外的に看護師は安泰じゃないかとされますが、議論と関係がないのでやめておきましょう。
今後は英語の重要性が更に高まるでしょう。
現在、世界には約200か国あり、言語は約6,000存在しますが、グローバル化とインターネットにより英語とスペイン語が支配的になっています。
半数の言語は話者がいなくなり、英語を話せるのは最低限の条件になります。
「英語が出来ない人」というだけで、一段低い人間だと見られる傾向は既にビジネスの世界ではありますが、今後は社会通念になる可能性もあると思います。
そもそも、世界的な学術誌は英語中心になっており(英語力が低い人=学問と無縁な人という価値観の加速)、プログラミング言語も英語であり、ビジネスでは英語の重要性が高まっています。
AI翻訳により、ごく簡単なやり取りは日本語で事足りるようになっても、「AI翻訳が必要な相手」と見なされるでしょうし、文書を読み解くリーディング力や、言語を介した高度な感情の伝達まで補うものではありません。
もちろん、英語が出来ること、というのは最低条件に過ぎず、英語が出来るからといって成功するということではありません。 人がいないけどしょうがないね
さて、反応判定
「かき」「うまい」「たべもの」「たべる」のワード取得からの情報構築方法
「かき」が現在の判定項目なのでそこに付与するワード順位は
行動「たべる」 形容「たべもの」 補助「うまい」の順で
かき たべる?
if もし、ユーザーアクションがあれば対応 まだ方向性は未定
かき たべもの
かき うまい
と、なる
ここまででとても機械的だがワード記憶が増え話の流れが構築対応されていけばよりスムーズになっていくと思われる
とりあえずこんな感じかな GWでどれだけ進められるか楽しみだ 話す かきうまい
↓
単語解析 かき うまい
↓
分類解析 かき (なに?) = 入力 たべもの
↓
行為解析 かき (どうする?)= 入力 たべる
↓
構文解析 かき たべる?
↓
この後どうするか ひたすら頭の中でこねくり回すよりは、人工知能とか機械学習とかの本を3冊程度読んで勉強した方が早いのでは?
知識を入れないでアイディアは出てこないやろ。 ヽ ヽ
', '.,
', ',
! ',
|ヽ |
|ヽ,―、 !
!r' /お前はオトコじゃねえよ ̄
!| !
/ |y
/ | !
/ ! ト、
/ /r'ヽ ヽ_________
/ / Y // >>43
3冊の根拠が謎だがインプットが重要なのは本当
まずは漫画でも良いから何か一冊でも読破してみては かき やさい? くだもの?
かき ほしい
みたいな発言に対しての反応対応はどういうのが正しくてそこにいたるまでの思考の流れはどういうのだろうね 素人考えですけれども、
人工知能は身体感覚が伴うと発達しやすいのでは、と思います。
要するに五感ですね。
自然会話にも含まれますよね。
今日は寒いなとか、暑いなとか。あれはおいしいなとか。
ヒト型ロボットに様々なセンサーを付け、
頭脳に当たるコンピュータと経験値を結びつけることでより人間に近づくかなと。
究極は鉄腕アトムやドラえもんみたいな。
説明が下手ですみません。 立ち上げる×興す◯起こす◯設ける◯設置する◯発足する◯結成する◯旗揚げする◯♪ ロボット板なら人工知能を搭載したロボットを作るべきでしょう
次は人型ロボットに挑戦します・・・
https://www.youtube.com/watch?v=vmPl4syYfIk