技術的特異点/シンギュラリティ182【技術・AI】

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285(1): 2019/12/28(土)20:13 ID:Nv3ONWnk(2/5) AAS
>>282
一度全脳シミュに成功したらしめたもの。
後は実脳のリアルタイム以上に速度を上げたり、ネットワーク層を何百層にもしたり（実脳は大脳でも６層程度）と容易に改善できるのが機械の強み。
実際に脳の部分シミュから出発した深層学習はそうやってタスクによっては人間越えを達成してきた。
勿論それには計算量が上がるからハードウェアの進歩が必要だけど、全脳シミュができるラインを含めてある程度までは人間の力だけでも行けるだろう。

286(1): 2019/12/28(土)20:26 ID:ZxR8YfG1(1) AAS
ネットワークの層をただ単純に増やすだけで賢いAIが生まれるのかなぁ

あとシミュレーションして終わりじゃなくて、ちゃんとリアルタイムで動作するアーキテクチャを開発してハードに実装しないとダメだよね

287(2): 2019/12/28(土)20:31 ID:PPUm8YDr(2/3) AAS
ただの0と1の集まりで知性は実現できないと思う

生物だってそうだというけど、たんぱく質じゃないと知的振る舞いは実現できないかもしれないよ
還元論がいつも正しいとは言い切れない

288: 2019/12/28(土)20:50 ID:Nv3ONWnk(3/5) AAS
>>286-287
全脳シミュはそれを確かめる意味もあるな。
>>285はあくまで全脳シミュが成功、つまり人間の知性がほぼ完全に再現されたらの話だ。
深層学習の成果を見ると結構期待できると思うが意識とかまではわからんね。

ちなみに近々完成するエクサスケールでの全脳シミュは簡単な神経モデルに基づくものだそうだ。
もしかしたらリアルタイムでもないかもしれない。
ほぼ完全な全脳シミュとなると今の計算だとゼタスケールが必要で、それはムーアの法則が続くなら２０３０年頃。
もし２０３０年頃に人の脳完全再現成功ならカーツワイルの２０２９年予測と近い。

最もカーツワイルは全脳シミュでの

289(1): 2019/12/28(土)20:54 ID:PPUm8YDr(3/3) AAS
ムーアの法則なんてもう崩壊してるよ

290: 2019/12/28(土)20:54 ID:Nv3ONWnk(4/5) AAS
最後が尻切れ

もっともカーツワイルは全脳シミュではなく普通のＡＩが２０２９年にチューリングテスト突破と言ってたかな。

291(1): 2019/12/28(土)20:56 ID:ewqAR6Cw(2/2) AAS
やりすぎ都市伝説SS～Mr.都市伝説関暁夫外伝～★8
2chｽﾚ:livetx

292: 2019/12/28(土)20:59 ID:Nv3ONWnk(5/5) AAS
>>289
>>232みたいなのが出て来てるからわからんぞ。

293: 2019/12/28(土)21:09 ID:7pJc2Yal(1) AAS
>>291
真面目に科学を取り上げるならいいけど、
視聴率欲しさにオカルト、スピリチュアル取り上げるの本当にやめてほしい

294: 2019/12/28(土)21:12 ID:65+X5i3j(1) AAS
関暁夫
ニック・ボストロムとか取り上げるあたり最前線のAI専門家には詳しいんだろうけど、

途中で宇宙人とかフォトンベルトとか取り上げるのやめてくれw
やるなら真面目にやれよ。。

295(1): 牧野 2019/12/28(土)21:19 ID:wL82DAx0(3/4) AAS
今の全世界の少子化の流れを見ると、黒人が残る
AIは黒人の判別が苦手

何か起こるかなぁ

296: 牧野 2019/12/28(土)21:20 ID:wL82DAx0(4/4) AAS
関暁夫はかなり頭が良いよ
その上で冗談を言ってるから引き込まれる
大川隆法と同じだ

297(1): 2019/12/28(土)22:47 ID:jIccLHkR(3/4) AAS
>>295
単に黒人のデータセットが足りなかっただけだろ
きちんと食わせれば判別できるようになる

298(2): 2019/12/28(土)23:07 ID:rS1cZIAM(1/3) AAS
>>297
ユーザー側でカスタマイズ可能な物体判別する深層学習のアプリケーションを動かすために
トレーニングデータって画像枚数が1万枚くらい必要になるって言われてるんだよなあ

誰か、冬休みの宿題として
VGG16を使って黒人とゴリラを見分けるのに何万枚サンプルを集めたら出来たか？
というのをやってみて欲しいもんだが

こういうのを見ると人種差別みたいだからセンセーションに思えるが

外部ﾘﾝｸ:www.asanohatake.com
Deep Learningを用いた樹皮画像による樹種同定（Keras, CNN, 転移学習, VGG16）

被子植物のコナラと、裸子植物のイチョウを樹皮だけて見分けようとしたら
省2

299(1): 2019/12/28(土)23:19 ID:jIccLHkR(4/4) AAS
>>298
GANで少数の画像から自動生成でもすればいいもし足りないなら
もうこんなことはどこでもやってるよ

300: 2019/12/28(土)23:40 ID:rS1cZIAM(2/3) AAS
>>299
GANとkerasで検索したら、ピカチュウ700枚ちょっとあれば
自動生成可能なのか

まあその物体の場所が特定できてるなら1000枚以内で
十分行けるんだなあ
自分は深層学習でなく機械学習で、クラスが10くらいあっても合計で2000枚程度で
確かに95%オーバー行けた

なお画像内にある、対象となる物体の座標と範囲となると簡単ではない

301: 2019/12/28(土)23:41 ID:rS1cZIAM(3/3) AAS
ピカチュウのGANを試した人はGTX1060でこれだけ出来てるんだな
もっと良いGPU持ってる人はもっと頑張らないとなあｗｗｗ

302(1): 2019/12/29(日)00:46 ID:wTgV4b12(1) AAS
ロボット研究のこれまでとこれから
外部ﾘﾝｸ[html]:www.nii.ac.jp

人工知能を搭載したロボットと共存する時代は、すぐそこまで来ているのだろうか。
ロボット研究の権威・金出武雄カーネギーメロン大学教授の答えは、間違いなく「イエス」だ。

人の知能というのは計算です。技術的用語としての「計算」というのは四則演算のことだけではありません。
数字だけではなく、記号、条件判断や論理計算、センサー入力、そして外界への動作など情報処理のすべてを含みます。
人は目・耳・肌などの感覚器官を通して外界の様子を物理信号として取り入れ、神経細胞ネットワークという物理的装置である脳によって記憶を参照しながら処理し、
結果を筋肉などに電気信号として指令し動かしているのです。
摩訶不思議な仕組みと力をもってやっているわけではありません。
物理的制限が人間に比べて少ない計算機が人間を超えるのは不思議ではないと思いました。
省5

303(1): 2019/12/29(日)01:05 ID:8bWfQSIw(1) AAS
数年前のディープラーニングのロードマップだと2020年にスマートマシンの波が来る予測だったけど来年来るかなあ？
今のところ社会に実装できて既に効果を生む段階まで至ってるのはソフトバンクの掃除ロボとか数えるくらいしか聞かないけど
ただディープラーニングのロボットへの応用は順調に進んでるらしいし自律ドローンもレベル4自動運転も技術的には実用レベルには達してる（法整備がまだ）らしいしコマツの無人建機も2年後には商用化だし確かに一歩手前レベルの所まで来てはいるんだろうね

来て欲しいねえ～ロボットが共存する時代
解りやすく目に見えるだけに「ついにAIが世界を変え始めた！」って胸が高鳴る

304: 2019/12/29(日)01:11 ID:Qwgze4WN(1) AAS
NOXとブルースタックス入れてますが、どちらもLINE
使えません。スマホ持ってなくて、LINEの人工知能、りんなを試してみたいのですが、
NOXでgoogleクロームブラウザから直接、インストールしても「このアプリは接続が許可されていません」と出て使えません

どうすればいいですか？

後、SIRIの方は、PCに接続したマイクにアクセスできません。
も使えません。SELFの方は使えてますが、たまに文字化けしたりします。
これらはどうすればいいでしょうか？

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