[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ143 (1002ﾚｽ)
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211(1): 2018/12/03(月)22:37:28.49 ID:3RY4ZHRc(1) AAS
>>140
>>141
>>171
2018年の終わりにこりゃまたえらいえげつないのきたな…
やっぱDeepMind凄いわ
AGIもDeepMindが一番乗りしそうだな
368: 2018/12/05(水)20:13:17.49 ID:K+fKR+ob(1) AAS
【東京】東京五輪・パラの選手村建設現場で、内装工事男性作業員(51)が転落死 12階40メートルから
378(1): 2018/12/05(水)23:55:01.49 ID:syzjbvrk(1/5) AAS
AI時代における社会ビジョン 〜人々の働き方、生き方、倫理のあり方〜
外部ﾘﾝｸ[html]:jpn.nec.com
近い将来、AIの普及によって社会のあり方にさまざまな影響が出ることが予想されています。この先、AIがどのように進化し、私たちの働き方や社会はどう変わっていくのか。
マサチューセッツ工科大学メディアラボで所長を務める伊藤穰一氏に、未来のビジョンについてお聞きしました。
AIの普及で人間の仕事が不要になったら
昨今、AIが人間にとって代わり、多くの人々から仕事を奪ってしまうのではないかという懸念が聞こえてくるようになりました。
たしかに最近のAIの進化にはめざましいものがあり、皆さんがこうした不安を抱くのももっともです。
とはいえ、技術の進歩によって働き方が変わることは昔からずっと起きていることで、過去の事例、例えば産業革命などから学べることも多くあります。
問題は、AIの普及によって人間の仕事が不要になった場合、どう対応するかです。
例えばAIと相性のよい分野としては、医学が挙げられます。大量のデータ分析は機械学習に向いているからです。
省6
382: 2018/12/05(水)23:59:26.49 ID:syzjbvrk(5/5) AAS
>>381
更に並行して遺伝子工学などバイオ研究も進みますから、30年先には人間とコンピュータが物理的に接続する可能性があります。
ソニーコンピュータサイエンス研究所の北野宏明氏が年間100万本以上の医学論文を機械学習で整理しようとしているように、医学の研究そのものがAIによって加速されていきます。
それによって遺伝子工学の研究が進めば、コンピュータをシリコンで作るかバイオで作るかの議論が起こり、やがて自然物と人工物の境目がなくなっていきます。
こうしたことが研究のレイヤではこの先10年の間で起き、30年でかなり現実味を帯びてくると思います。
つまり、将来的には人間の機能を拡張する時代がやってくるということです。
人間の寿命を延ばしたり、自分の体のバックアップをクローンで作ったりといったことが可能になった場合、文化と倫理、人の感情に関する問題をどう解決するかが議論されることになるでしょう。
とはいえ、30年ほど前には拒否感の多かった体外受精も、今では普通に受け入れられるようになりました。
このように、人間は社会的に価値があれば受け入れていくものなので、バイオの進化もいずれ受容されていくような気がします。
ところで、前述のようにAIが人間より賢くなることを心配している人が多いようですが、バイオによって機能を拡張した人間の方がずっと怖いかもしれません。
省2
584(2): 2018/12/09(日)16:05:07.49 ID:Qzuhl+zZ(1/2) AAS
>>581
>AIの自然言語処理が普及、会話できるAIの登場、意識を持っているように見える
Google板のGoogle Homeスレでそれ書いたら、ありえないって言われた
割と現実的だと思うんだが…
どうやらAIの指数関数的進歩は一般に知られていないらしい
632(1): 2018/12/10(月)10:04:31.49 ID:QXRSBJ22(3/3) AAS
>>630
脳のシミュレーションするんだったら脳のモデルが必要なはず。
脳のモデルは脳がどうなってるかがわからないと作れないはず。
脳がどうなってるかは
1.脳を仔細に調査する2.科学者の運と閃きに頼る
がちゃんとならないとだめなはず。
721: 2018/12/11(火)23:54:32.49 ID:Pd+R48B6(1/3) AAS
【日本のお家芸｢材料科学｣が揺らいでいる理由】
｢マテリアルズ･インフォマティクス｣の衝撃
外部ﾘﾝｸ:toyokeizai.net
マテリアルズ・インフォマティクスはこれと同じように、過去に作り出された材料の各種データをコンピュータに「学習」させることで、新たな物質の性質を予測しようというものだ。
これにより、たとえば今まで数年かかっていた新材料探索を、わずか数カ月で終えることができるようになっている。いわば研究者の勘と経験を、ビッグデータの高速解析によって置き換えてしまう技術だ。
この手法が発展するきっかけになったのは、2011年にアメリカ・オバマ政権が打ち出した「マテリアルズ・ゲノム・イニシアティブ」という政策だ。
2億5000万ドルを投じ、新材料の開発速度を2倍に上げるというこの計画は、見事、図に当たった。
2012年10月には早くも、蓄電池に用いる固体電解質という材料の長寿命化に成功した。
ずっと前から研究していた日本のチームに、わずか数カ月で追いついてみせたこの成果は、新手法の威力を知らしめるに十分であった。
「光格子時計」のネットワークがダークマター発見に貢献へ 史上初の試み
省7
802: 2018/12/14(金)12:51:44.49 ID:anw2wnLS(3/7) AAS
政府、19年度における科学研究費助成事業を100億増へ
外部ﾘﾝｸ:jp.reuters.com
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