(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ143

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127: オーバーテクナナシー [sage] 2018/12/03(月) 09:48:00.67 ID:4QkCQJNx

ディープラーニングで脳波を読み取る試み
https://gigazine.net/amp/20181203-reading-minds-deep-learning
「ディープラーニングを用い、脳波や神経信号から実際の動作を正確に予測しようとしている研究者は大勢います。また、そういった試みは、現在ではかなり手軽に行うことが可能になっていることをFloydHubが明かしています」

CTRL-labsという企業は、神経センサーを手首に取り付け、どの指を動かすとどういった神経信号が発せられるかを記録し、神経信号から実際の手の動きを正確に予測できるインターフェースを作成しました。
CTRL-labsによると、手首に取り付けたセンサーは神経系から発せられる「簡単に感知できる信号」を感知しているとのことで、「脊髄と腕から発せられた神経信号が脳にたどり着く前に読み取っている」とのこと。

CTRL-labsのアプローチは、これまで「脳に電極やセンサーを取り付けなければいけない」と考えられてきたBCIにとって、斬新なブレイクスルーになる可能性があります。

また、CTRL-labsは「神経信号だけでコンピューターと通信することができるようになれば、我々の神経系は現在使用しているよりも多くの数字を扱う方法を身に着けられるのではないだろうか？」と記しています。

eBayが8億ドル(約900億円)で買収したBrain Treeの創業者でもあるブライアン・ジョンソン氏が立ち上げたKernelという企業も、BCI分野に参入しています。
Kernelの短期的な目標は脳の記憶をコンピューターチップに変換することで、既に「約80％成功している」と主張しています。ただし、記事作成時点ではその詳細については明かされていません。

テスラやSpaceXの創業者でもあるイーロン・マスクが立ち上げたコンピューターと脳をつなぐための神経系UI開発企業がNeuralinkです。
同社はBCIにおける医薬品の改善やデバイスの接続方法などに取り組んでいますが、真の目的は人類とAIの融合にあるとのこと。
マスクCEOは人類が長期にわたって生存するための唯一の方法は、「AIで進化することである」と断言しています。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543652474/127

133: オーバーテクナナシー [sage] 2018/12/03(月) 11:18:32.30 ID:4QkCQJNx

伸縮自在なシリコンを水槽の中に出力する「液体3Dプリンター」をあのBMWとMITが共同開発
https://gigazine.net/news/20181203-liquid-printed-pneumatics/
自動車メーカー・BMWのデザイン部と、マサチューセッツ工科大学(MIT)のSelf Assembly Lab(自己組織研究所)が「液体状のシリコンをゲル内に注入して好きな形に出力できる3Dプリント技術」を共同開発したと発表しています。
従来の3Dプリンターは平坦な層の上にサポート材を使いながら樹脂を重ねていきますが、新型の液体3Dプリンターでは支えがいらず、自由な形を爆速で出力することが可能とのことです。

新しい液体3Dプリンターの出力は非常に早く、大きさにもよりますが、すべての出力にかかる時間はおよそ数分とのこと。

液体3Dプリンターに使われているシリコンの強度はかなりのもので、エアバッグなどの車の部品や医療器具などへの応用が期待できそう。

遺伝子編集ベビーの衝撃：大バッシングにも負けない中国人研究者の言い分
https://www.technologyreview.jp/s/114418/the-chinese-scientist-who-claims-he-made-crispr-babies-has-been-suspended-without-pay/
HIVに耐性を持つように遺伝子編集した双子の女児を誕生させたと発表した中国の研究者に対して、著しく倫理に反した行為であると国内外から非難の声がわき上がっている。
大学が無給停職の処分を科し、CRISPRの開発者がこうした実験の世界的な停止を呼びかける一方で、当の本人は自身を高尚な目的のための殉教者になぞらえている。

賀准教授「私の研究に議論の余地があるのは承知しています。しかし、世の中にはこのテクノロジーを必要としている家族がたくさんいるのです。私は喜んで非難を受けましょう」

Amazonがパーソナル医療データを使って医者より早く病気を予測！
https://techable.jp/archives/88519
Amazon Comprehend Medicalと呼ばれるこのプロジェクトは、医師のメモ、臨床試験のレポート、患者の健康記録などの情報をスキャン。このなかから有益な情報を見出してユーザーに示してくれる。

独特な難解さを持つ医療データを読み込んで、そのなかからパターンを検出することで、病状の予見や薬剤情報などを教えてくれる。

例えば、特定の薬に関して適切な投薬量、頻度、強さなどがわかり、治療計画を立てる際に役立つだろう。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1543652474/133

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