(強いAI)技術的特異点/ｼﾝｷﾞｭﾗﾘﾃｨ(世界加速) 19

1 名前：脳の働きを再現 mailto:sage [2015/08/20(木) 10:46:48.41 ID:gFohXuj3.net] 2045年頃に人類は技術的特異点(シンギュラリティ)を迎えると予測されています。 どんな世界が構築されるのか？技術的だけでなく社会的、文化的な側面は？ 人間はどうなるのか？価値観は？ あるいはそもそも起こり得るのか？ そんなことなんかを話しあってみるスレ。 ■　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・機械で拡張)が生み出す、具体的予測困難な時代。 　ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8A%80%E8%A1%93%E7%9A%84%E7%89%B9%E7%95%B0%E7%82%B9 ■　収穫加速の法則 　進歩のペースがどんどん早くな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、生化学的秩序形成も含む。 　ja.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%8E%E7%A9%AB%E5%8A%A0%E9%80%9F%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87 ※前スレ (強いAI)技術的特異点/ｼﾝｷﾞｭﾗﾘﾃｨ(世界加速) 18 [転載禁止](c)2ch.net wc2014.2ch.net/test/read.cgi/future/1438345024/ 340 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/23(日) 13:41:01.75 ID:VmynO5Nc.net] >>327 マウス脳はこんな感じ、あと翻訳者さんたちの「意見」や「解釈」はいらないからね。 Crumb of mouse brain reconstructed in full detail、30 July 2015 www.nature.com/news/crumb-of-mouse-brain-reconstructed-in-full-detail-1.18105 341 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/23(日) 13:56:37.48 ID:+B+kcfdX.net] Kummer： マウス脳の記事には親切にも、お前が誤訳しないようにこうなっている。 As well as improving our understanding of the brain, such reconstructions may inspire new methods of computing. ”simulate ”ではなく、”reconstructions（再現） ”になっている。 いくら英語のできないお前でも、まさか、”reconstructions”を 以前のようにシミレーションとは訳さないだろう。 342 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/23(日) 14:05:29.82 ID:2XKXTdAU.net] >>332 そんなサイケな色使いにしなくても良かったのでは・・・ 343 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/23(日) 14:47:53.53 ID:IOMgrJQs.net] >>332 マウスの新皮質の微小な一部（1500立方ミクロン）にある神経細胞のネットワークの【立体図】の デジタルデータを作成したってだけ。 それからは各神経細胞がどのような情報伝達をしているかはまったくわからない。 脳のシミュレーションとはまったく関係ない。 344 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/23(日) 14:50:09.93 ID:IOMgrJQs.net] 【マウスの新皮質】→【マウスの大脳新皮質】 345 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/23(日) 15:02:44.01 ID:+B+kcfdX.net] >それからは各神経細胞がどのような情報伝達をしているかはまったくわからない。 >脳のシミュレーションとはまったく関係ない。 脳細胞レベルで言えばそのくらいの事しか分かっていない。 HBPは当初、それを人間の脳のスケールでやろうとした。 だから単なる脳全体の再現であって、全脳シミュレーションなんかできるはずはない。 346 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/23(日) 15:06:26.29 ID:+B+kcfdX.net] >脳細胞レベルで言えばそのくらいの事しか分かっていない。 そのような知識を持って”simulate the entire brain ”を訳せば、 どう考えても”全脳シミュレーション”が間違いであるのが分かる。 ”simulate the entire brain ”は、脳を丸ごと再現の意味だと特定できる。 大きな間違いなのが分かるだろう。 347 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/23(日) 15:14:52.18 ID:9l9GqLEG.net] >>329 都合が悪いと日本語でおk扱いですか？文系くん 348 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/23(日) 15:25:29.15 ID:SDAv109E.net] >>339 そういう風に書くの理系の人に多いと思う。 349 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/23(日) 18:04:58.94 ID:l/D2C4un.net] >>340 Kummerくんは教師だよ？科学に関わってすらしてない 350 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/23(日) 18:17:14.43 ID:+B+kcfdX.net] >Kummerくんは教師だよ？ それにしてはあまりにも英語力や科学常識に欠ける。 そして何でも否定すれば良いと思っているのは教師の考えではない。 間違いでも、何度も繰り返し、絶対に分かったと言わないのは 人間の常識にも欠ける。 351 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/23(日) 18:55:22.92 ID:IOMgrJQs.net] >>341 >Kummerくんは教師だよ 根拠は？ 根拠なしに主張するだけなら馬鹿でも基地外でも出来る。 352 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/23(日) 19:23:41.20 ID:gPlfEIk40] 買収が簡単なノーベル平和賞 music.geocities.jp/jphope21/0202/2/113.html それは、ノルウェー国会が決定することになっているからだ。 ( sky.geocities.jp/datepedia/02/update.html ) ( music.geocities.jp/jphope21/0104/42/278.html ) 353 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/23(日) 20:21:03.35 ID:tK43CV2G.net] >>335俺もそう思う。 最近になってグリア細胞が演算をしていたことがわかったし 神経細胞の再現も分子レベルでやるのか全体の大まかな動きをとらえるのかでは かなり変わってくる。 ひとくくりにマウスの脳並みとかpflopsなんかで表せない。 354 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/23(日) 21:03:24.71 ID:QyIVlQqG.net] >>343 根拠根拠うるせーな 昔からお前は成長してないのな 355 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/23(日) 21:54:05.96 ID:Uil/OeTv.net] >>342 >間違いでも、何度も繰り返し、絶対に分かったと言わないのは >人間の常識にも欠ける。 桜井さんの自己紹介は、いつも楽しいですね 356 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 00:19:51.53 ID:nNm8it0p.net] 今のところ言語処理に対して弱いAI的なアプローチしかしてないの？ あと機械に感情を持たせようって研究はないの？ 357 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 00:24:53.39 ID:eapFky1N.net] Pepperがやってるだろう 358 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 01:16:57.87 ID:SvjXFD4g.net] >>346 どうでも良いが理系スレで根拠は無しは流石に無いわ 359 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 05:36:31.19 ID:WkNgVon1.net] 前に、資料を与えるとそれを自然な自然言語のプレゼンに翻訳して出力するプログラムのニュースを見た気がする 360 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 07:07:35.18 ID:2ztZd2mD.net] >>349 pepperは感情を持たせるというより理解させようとしてる感じじゃないのか 361 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/24(月) 09:25:54.63 ID:vUWPXcoc.net] >>351 そのAIは自然言語の【意味】を理解してるわけじゃないだろ。 それだと特殊な分野にしか使えない。 例えば翻訳は無理。 362 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 10:18:51.38 ID:WkNgVon1.net] 意味内容の整合だけならディープラーニングでどんどん精度は上がっていくんじゃないの？ てっきりそれを前提としたうえで、言語的な美的センスにかけて機械は人間に勝てないという話かと思った 翻訳の成績には精度と美しさ（自然っぽさや文学性など）の2つの観点が考えられるけど 多分>>300の人はそのうちの後者を翻訳から分離して（客観化不能な）評論と称したのだと思う 363 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/24(月) 10:34:50.65 ID:vUWPXcoc.net] >>354 >意味内容の整合だけならディープラーニングでどんどん精度は上がっていくんじゃないの？ 【意味内容の整合】ってどういう意味？ 364 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 10:44:25.13 ID:WkNgVon1.net] 文節の修飾関係を正しく把握したり、略語や誤字脱字を柔軟に認識したり、 語義の複数ある単語から文脈に沿った意味を特定する仕事のことだよ 365 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 11:07:22.44 ID:k9MnUUlj.net] >>354 普通に翻訳するだけでもずいぶんと壁があるよ 機械翻訳や統計学だけでは無理だから パターンの多さは将棋どころじゃないし、決定的に難しいのは 言語の意味というのは論理的に解決できない部分が多いから 最後は人間の言語感覚によるところが多い 美的だとか自然というのはその後の話 366 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/24(月) 11:10:48.56 ID:vUWPXcoc.net] >>356 それは文全体の意味を理解していないと出来ないだろ。 文全体の意味を理解するには人間と同じような【思考】をする必要がある。 それは弱いAIじゃ不可能。 367 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 11:32:12.33 ID:BFsP6SgZ.net] サイエンスゼロ面白かった スパースモデリングが神経細胞からでた大きいデータから人間の認識に重要な事を抜き出すのにも使われようとしているらしい 368 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 11:54:28.16 ID:pd+YF4cK.net] >スパースモデリングが神経細胞からでた大きいデータから人間の認識に重要な事を抜き出すのにも使われようとしているらしい それが脳のディープ・ラーニング（強化学習）のメカニズムである。 つまりディープ・ラーニングは仮説ではなく、 科学的に、数学的に証明された事実である。 369 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 11:59:08.98 ID:pd+YF4cK.net] >最後は人間の言語感覚によるところが多い ではそれは何かといえば、人間の記憶に依存している。 それを瞬時に検索してベストのパターンを適用できる。 将棋でもスポーツでもプロは全て記憶力がつより。 複雑ではあるが、パターンを応用しているのは紛れも無い事実。 370 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 12:00:33.65 ID:pd+YF4cK.net] >ではそれは何かといえば、人間の記憶に依存している。 英語もディープ・ラーニングが有効である。 自然な表現を自然な音でたくさん覚えて長期記憶に保存する事が 英語力を向上するベストの手段となる。 371 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 13:16:09.93 ID:pd+YF4cK.net] 英語はディープ・ラーニング 2015年2月に米Googleは、深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）アルゴリズムを用いた 人工知能「DQN」を開発したと発表しました。DQNは「deep Q-network」の略で、深層強化学習を通して、 人間レベルの制御を可能にする。自力でコンピューターゲームをプレーし、攻略方法を見つけ出すことが できるものです。 学習が徐々に深められると言ってもいいでしょう。そのために「ディープ･ラーニング（深い学習）」と呼ばれます。 言語を話すために学ぶのは文法のようなルールではありません。人間の脳は特徴を少しずつ学習します。 そして学習のレベルが上がると加速度的にその精度や達成レベルが向上する事です。 その仕組みは人間の脳の働きをベースにしています。母語の習得はこのディープ・ラーニングによるものです。 英語は文法のルールや音素のような音の単位から学習するのでなく、音のストリームを徐々に学習する方が 効果的的な学習ができます。 第二言語である英語も、臨界期以降の学習でもこのディープ・ラーニングこそが効果的な英語を学習する方法です。 ディープ・ラーニングは能動的な学習であり、スマホやタブレットを使うとより効果的な学習が可能となります。 372 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 13:55:57.34 ID:BFsP6SgZ.net] >>363 レスは纏めてくれない？ 373 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 14:00:15.96 ID:k9MnUUlj.net] 触ったらだめ 今日のNG　ID:pd+YF4cK 374 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 14:56:59.09 ID:IdBer1Gy.net] 彼は自己愛性人格障害ってやつですね。 375 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 17:44:46.52 ID:BFsP6SgZ.net] 可哀想やな 376 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 18:37:13.16 ID:TnqeRwJv.net] Kummerってこのスレでは認識が遅れているし低レベルなんだけど コテ付けて居座っているから非常に邪魔。 このスレで常駐して良いレベルではない。 人工知能は10年後には言語理解するって予測の情報がこのスレでは とっくに出ているのにAIは言語の意味を理解していないとか 本来あった場所から何歩も下がった議論を始める。 分かりやすく言うとKummerは議論のレベルを下げているんだよ。 しかもそれを認識していない。それで自分はこのスレで重要な事を 語っている重要な人間だと勘違いしているゴミ。 本来なら人工知能やシンギュラリティに興味があるなら 黙ってROMしていなければならない人間。 面白い人間が議論しているところにやってきて、面白い人間が消えて 面白くない人間が居場所を主張しているような状態。 377 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 18:46:31.67 ID:TnqeRwJv.net] 見るからにこのスレのレベルがガタ落ちしてるぞ。 レベルの高い人間はとっくに消えた。 Kummer批判している人間、構っている人間ですらレベルが低いと感じる。 こいつは一刀両断できるレベルなのにKummerと同レベルでやりあうとかありえないから。 レベル高い人間は一刀両断するどころか相手にせず消えちまったよ。 まあレスで叩いてもキチガイは消えないから早々見切られちまったな。 378 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 18:54:45.58 ID:+OqiIRrI.net] >>348 そもそも感情とはなにかって話から始まるし、 パラメータをもたせれば感情はいできましたーってなるし、 そもそも感情って合ってもなくてもどうでもよくね？って事だし >>367 最近、障害者に対してかわいそうって思わなくなってきた 379 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 20:14:03.17 ID:M7hW7lBP.net] news.infoseek.co.jp/article/xinhuaxia_60823 ビル・ゲイツ 「これは確かに不安を招く問題だ。よくコントロールできれば、 ロボットは人間に幸福をもたらせる。しかし、数年後、ロボット の知能は充分に発展すれば、必ず人間の心配事になる」と答えた。 380 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 20:19:39.75 ID:M7hW7lBP.net] www.bengo4.com/internet/n_3513/?via=twitter 太田 哲郎弁護士 「人工知能が、具体的事案について、当方の手持ち証拠を与え られ、依頼者とのコミュニケーション能力、争点について立証 すべき事実とその方法を設定する能力、立証するための文書作 成技能等を有するに至れば、十分に、人間の弁護士に代わって、 業務を遂行することができると考えます。普通の弁護士が行っ ている業務よりはるかに難しい将棋において、プロが、人工知 能にかなわなくなっている現状からみて、弁護士業務がすべて 人工知能にとってかわられるのも、数十年とたたずに実現する のではないでしょうか。」 381 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 20:25:05.15 ID:M7hW7lBP.net] 弁護士業務が「ロボット」に奪われる可能性はあるのか headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20150824-00003513-bengocom-soci ＜奪われる可能性はある＞の回答には、「人工知能が善悪が価値判断ができるよ うになれば、「裁判官も検察官も不要となる」といった、司法サービス全体が ロボットに奪われる可能性を指摘する意見があった。 382 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 20:42:07.29 ID:M7hW7lBP.net] monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1508/24/news072.html PFNとの協業はファナックの業務全般において行われるとし、 工作機械や産業用ロボットが「自分で学習し協調する」「自 分で協調する方法を学習する」「自分で不具合を発見し補う」 などの実現を目指す。さらにこの結果、「機械やロボットの 高度に最適化された動作」「高度な予防保全」「止まらない 工場」などの実現を追求していく。 383 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 20:44:25.27 ID:M7hW7lBP.net] www.cyberdyne.jp/company/PressReleases_detail.html?id=3380 〜小脳処理機能と学習型汎用AI（人工知能）の共同開発に向けて〜 384 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 20:45:14.08 ID:M7hW7lBP.net] https://www.youtube.com/watch?v=jXsxF98WitE&feature=youtu.be 【Generative Music】人工知能による自動作曲【Algorithmic Composition】 385 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 20:47:10.17 ID:M7hW7lBP.net] FiNC、 総額 6.5 億円の資金調達実施を決定 kigyoka.com/news/legend/legend_20150824.html 企業規模拡大に備えた体制の強化や、人工知能を利用した 開発、ウェアラブルデバイスの開発への投資などにあて、 事業拡大を加速させる。 加えて、元サッカー日本代表監督の岡田武史氏やイー・ アクセス創業者の千本倖生氏などを含む７名の新株主を 発表した。 386 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/24(月) 20:48:47.47 ID:M7hW7lBP.net] ブームに沸く人工知能　「三度目の正直」なるか www.nikkei.com/article/DGXMZO90700860Z10C15A8000000/ 387 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 21:10:14.88 ID:ac6z6045.net] ここにいる人たちのうちどれだけエンジニアがいるかわからんけど ディープラーニングを人伝いに聞いて議論するより nnadl-ja.github.io/nnadl_site_ja/　とか https://www.coursera.org/learn/machine-learning/ を読んで実際にNN(ニューラルネットワーク)を実装してみたほうが理解が早いと思う。 自分が読んで実際にNN実装までしてみて感じたことは、 脳の構造は結構単純だということ。 実装もそこまで難しくなく、文字認識程度なら簡単にできる。 じゃあ何でgoogleとかがそんなに苦労しているかというと、 学習させる部分の処理が重いってこと 脳細胞同士の接続について各ニューロンがどのニューロンからの入力を重要と判断して、どれを無視するか。 その決定を学習によって行う。 自分以外のニューロンとの信頼度をすべてパラメータとして持ち、 学習プロセスによってその信頼度を各々調整するんだけど、ニューロンの数が増えると N^2で調整するパラメータが増えることが分かるよね。 人間の脳も学習はそれなりに大変だけど、ドーパミンとか脳内麻薬の働きを上手く使って瞬間的にニューロンの信頼度の調整を行っているから、 コンピュータより早い。論理演算しかできない今のコンピュータの限界だね。 388 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 21:11:30.62 ID:ac6z6045.net] >>379 今すでに市場に出ている量子コンピュータD-Waveは組み合わせ最適化問題を瞬時に解く。 目的関数の最小化(ニューロンの信頼度の調整)が瞬時にできるということはさっきのN^2で計算量が増えていく部分が瞬間で終わるようになる。 さっきも言ったようにニューロンの数が増やせないのは学習の部分が重いってことだったわけだから、 そこがD-Waveみたいな量子コンピュータで対応させればいくらでも増やせる可能性がある。 (と言っても現状のD-Waveに扱えるパラメータ数に制限はあるけど。) 今流行のディープラーニングは現状のマシンリソースで扱えるニューロンの数に制限があるから 少ないニューロンでもなんとかごまかして人間に便利なAIにしてみようって印象に 389 名前：見える。 それはそれで今できることをやるべきだからいいことだけど、 量子コンピュータの進化が順当に行けば、そもそも勝手に人間と同じ思考力のAIができると思う。 もう一度言うけど実際にNNに触れてほしい。 本当にすごいから。こんな簡単なアルゴリズムで(学習のための計算は遅いけど) なんでこんな動きをしてくれるのってなる。これならすぐに人間並みのAIはできるって予感も感じるはず。 言葉を紡いで説得するより絶対実感できるから。 [] [ここ壊れてます] 390 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 21:19:30.02 ID:oXmJDGsc.net] ID:M7hW7lBP 一つのレスでまとめろとは言わんけど、改行なり何なりで短いレスでやってくれよ。 すごい見難いし、スレを無駄に消費しないでくれ。 391 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 22:01:20.36 ID:+OqiIRrI.net] >>379 いいなぁ、そんな感動を受けてみたい 昔pylearn2っての動かしてみたけど、正直イマイチ何が起こってるか分からなかった そもそも環境設定が大変すぎて泣きそうだったｗ 画像認識はすごかった（KONAMI） 392 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 22:04:43.15 ID:SvjXFD4g.net] >>379 URLありがとう エンジニアではないけど、perlで何かやりたいと思っていたから読んでみるわ あと、もし興味があったら教えて欲しいんだけど、 昨日のサイエンスゼロでスパースモデリングを取り上げてて 組み合わせ問題が得意そうな印象を得た こういったのもNNに入る？それとも、全然違う話？ iPSの苦労話聞いてると細胞の初期化や分化、 遺伝子の発現、血液検査結果と疾病の関連など 膨大な組み合わせから意味ある物を抽出したり にも応用できそうだと思ったけどどうなんだろ？ 393 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 22:17:41.58 ID:nNm8it0p.net] >>379 わかりやすいなこのサイト じっくり読んでみるわありがとう ただ、コンピューターが進化したからといって勝手に知性をもつAIができるとは思わないな 生物って生きて死んで子孫残して進化してきたわけだから 何かしらの方法で遺伝のシステムを取り入れないと 人間と同じにはなり得ないんじゃないかな 394 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 22:29:44.88 ID:nNm8it0p.net] >>370 感情って言語処理には必要不可欠だと思う 感情とは何か上手く説明できないけど…… 395 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 22:40:55.46 ID:+OqiIRrI.net] >>384 別に人間と同じになる必要はないと思うけどな 色々と超えてしまえばオッケー大勝利 396 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/24(月) 23:49:27.31 ID:74yxjZHr.net] 感情なんか、とり得る判断や行動に対する一時的な重み付けの変化、 というだけだと思うけどな。そんな大したもんじゃない 397 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 00:17:49.04 ID:w8sY4hpg.net] netgeek.biz/archives/46476 【衝撃】孫正義に詰められていたPepper開発リーダー林要さんがソフトバンクを退職 「そして8/21、林要さんは自身のFacebookにて、 ソフトバンクを退職し同時にPepper開発とも関わりをなくすと驚きの投稿を公開した。」 398 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 00:18:37.55 ID:T21kLOzI.net] 進化の必要条件は自己複製と改良だからそれができればインテリジェントデザインでもいい ただ、自然選択の概念がないから「知性」の評価関数を自分で作らなくてはならない 399 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 00:31:46.95 ID:suwkJZTR.net] >>387 統合情報理論なんかそんな感じだな。 アメリカで脳の生成が出来たみたいだけど、それに視覚や聴覚など、様々な情報をぶちこめば意識が発生すると思う。 しかし、何もしない状態でも人間の意識とは言えないけど、違うタイプの意識が存在するかも。 全ての物質はレベルは違えど意識はあると言う考え方もあるし。 400 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 00:42:02.28 ID:w8sY4hpg.net] >>384 >>389 その手のアルゴリズムは結構大きな、研究分野だし、古典的といってもいい。 https://en.wikipedia.org/wiki/Evolutionary_algorithm 1 Generate the initial population of individuals randomly - first generation 2 Evaluate the fitness of each individual in that population 3 Repeat on this generation until termination (time limit, sufficient fitness achieved, etc.): 4 Select the best-fit individuals for reproduction - parents 5 Breed new individuals through crossover and mutation operations to give birth to offspring 6 Evaluate the individual fitness of new individuals 7 Replace least-fit population with new individuals 交配する疑似Y染色体(genotype)のクロスオーバーから、SNPを作ってそれが、ニューロンネットワークの構造（phenotype） を世代ごとに変えてくのが現在の主流という認識だ。たしかMITあたりがそこらへんのリーダーだったっけ？ Virtual Realityを使うので、ゲームエンジンが必要で、確かUnreal Engineを使ってた気がする。 401 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 01:13:42.47 ID:w8sY4hpg.net] >>391よりは、ただ遺伝アルゴリズムを使ったほうが演算的には早いし、>>389　のいう「意識」や「知性」が芽生える 評価関数が必要となるが、単なるネットワークの膨張や最適化では数百年たっても辿り着くのは 難しいと思う。 >>390 HBPのNeuroRobotics部門でやってるマウスシミュレーションがあるが、それはVLを使っている。 他の大学や研究チームが工学的ロボットも試してはいるが、単に統合しただけでは今のところ無理っぽい。 A Simulated Mouse Brain in a Virtual Mouse Body https://www.youtube.com/watch?v=ldXEuUVkDuw 統合情報理論は知らないが、 https://en.wikipedia.org/wiki/Integrated_information_theory https://ja.wikipedia.org/wiki/クオリア を読んだ限りだとかなり抽象的な仮説なんだけど、「クオリア」の存在自体に 疑義があるわけで、自然科学やAIに応用するのは？かね。 402 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 02:02:47.91 ID:w8sY4hpg.net] Mark Zuckerberg's vision of the future is full of artificial intelligence, telepathy, and virtual reality www.businessinsider.com/facebooks-mark-zuckerberg-predictions-about-the-future-2015-7 Virtual realityとAIを絡めた研究はFacebookもやってる。 AIゲームも近くリリースするらしいし、案外、Facebookが一番、強いAIに近いのかもしれない。 日本企業も投資を始めてるけど、日本では肝心のAI研究者がソフト開発のド素人が多くて、 大きなOSSではコミッターの地位を金で勝ったりするだけで、エンジニアや 研究者の質は低い。アメリカでは、ソフトウェアエンジニアの平均年収は医者よりも 高いが日本の状況は、底辺の一部を構成しており（韓国の方が給料的にはましという統計もあり）、 超秀才は情報工学よりも医学部にいってしまう。結果として、AIの競争力は先進国 でも底辺にいる 反面、アメリカは給料水準が日本の数倍だから、全世界から超秀才の 人材が集まる。ソフトウェア開発や革新のスピードは圧倒的であり、 Facebook、Google、Amazon、Twitter、Nvidia、IBM、Intel、Microsoft、そしてシリコンバレー を持つアメリカの優位性は変わらない。 日本で投資された人工知能マネーは結局金をどぶに捨てるようなもの。むしろ、 シリコンバレーで買収しまくって、人材を手にいれるようにしなければ勝てる気がしない。 403 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 02:13:12.92 ID:u5tq3bDt.net] 石にも意識があるのかもな 404 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 03:03:43.26 ID:r9tnCX9v.net] >>393 松尾准教授は、 日本は、第5世代コンピュータプロジェクトで莫大な投資をしたため、AI研究者のレベルが国外に比べかなり高い状態にある だから日本が勝つには人材で勝負するしか無い って言ってたけど、違うの？ 405 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 03:22:51.47 ID:NTgBFMW6.net] Σや第五世代コンピュータが、現代の研究に何か役に立つような成果物を出しているとは思いにくいな。 当時はどうか知らないけど。 氏がそれらを出してくること自体、氏の現状認識に問題があるのではないか、と疑いたくなる。 概要は出てくるので、調べてみることをお勧めする。 406 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 03:42:14.41 ID:r9tnCX9v.net] 一応、ソースはこの辺り www.worksight.jp/issues/609.html www.todaishimbun.org/yutakamatsuo20141021/ 日本は人材よろしくないのか。ちょっと期待してたんだが…やっぱアメリカかー 407 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 04:11:49.13 ID:w8sY4hpg.net] >>395 それで、その高いレベルにある日本に国外からその技術を学びに来る研究者が 多数いるわけかい？今はその逆なんじゃないの？はっきりいって研究の質も成果も下層だし、肝心のAIはソフトウェア であってハードウェアの経験や公共事業の規模とは無関係なんだよね。 ハードウェアのパーツ（そのパーツの核となるチップは海外製品）を組み合わせる人材は 困るほどいる。だが、ソフトウェア開発の逸材という意味では全く不在といっていい。研究者は理論ができても、キーとなる技術は 海外のどこどこが開発したパッケージを使うため、周回遅れの技術を使うしかないが、 アメリカでは普通にAI関連の論文を書いている研究者がソフトウェアエンジニアとして アプリケーションを開発することもあれば、コンパイラやカーネルを書いていた技術者が AIの研究にはいることもできる。人材の流動性もある。投資銀行からゲーム会社、 VRベンチャーからビッグデータ、MSやCiscoからGoogleさらにAIベンチャーからFacebookへ といった感じで色々な会社を転々として技術を盗んだソフトウェア開発者であったり 情報科学＋脳科学の両方の博士をもった研究者もアメリカには 多くいるが、日本ではNECから日立でさえ転職が難しいレベルだからどう考えても技術の 熟練や知識の広さが違う。 AI研究の競争力は並列分散処理技術とほぼ等号する。つまりビッグデータ関連の基礎技術（ソフトウェアエンジニアリング） ということになるが、この分野で日本の研究者はゼロプレゼンス（NTT-Dみたいに金でコミッター の地位を買うなどあるが、それは除外）といっても過言ではないし、 それがそのままAI研究の基礎力、競争力となる。 あとAIに使う数学やモデルは大学１〜２年程度のもので理論を学ぶより、ひたすらコーディング をするのが強いんだが、日本だとプログラミングを職業教育と見下していて、 RのパッケージやPythonしか使えないような人材が大半。 ただし物理的なロボットを作る、物作りのエンジニアであれば国際競争力は高い、だがPepperの 開発でも分かる通り、やはりハードウェア重視でソフトの開発力は世界でも下層に いるという認識だ。いずれ黒船が来て日本の似非AIは全て淘汰される運命だと思うよ。 408 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 04:52:15.98 ID:X7u+fgrm.net] ハードウェアだって、いざアメリカが本気で必要と考えればどーだか、って感じだけどな…。 ＡＩ本体はアメリカ製で、萌えるインターフェイス部分だけ日本で作るのがいいとこかもしれん。 409 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 08:38:54.33 ID:fG3bMyp7.net] >>368 >人工知能は10年後には言語理解するって予測の情報がこのスレでは >とっくに出ているのにAIは言語の意味を理解していないとか 【人工知能は10年後には言語理解するって予測】のソースは？ 410 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 08:40:36.86 ID:fG3bMyp7.net] >>379 >自分が読んで実際にNN実装までしてみて感じたことは、 >脳の構造は結構単純だということ。 NNは脳の機能の【単純な部分】を真似しただけだろ。 パターン認識なんて昆虫でも出来る。 脳の構造が単純と思うのはあんたの脳が単純なだけじゃないのかｗ 411 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 08:41:35.22 ID:fG3bMyp7.net] >>390 >アメリカで脳の生成が出来たみたいだけど、 これだけじゃ何のことか分からない。 このソース（のリンク）を示してくれ。 412 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 08:42:24.25 ID:fG3bMyp7.net] >>386 >別に人間と同じになる必要はないと思うけどな >色々と超えてしまえばオッケー大勝利 特殊分野だったらコンピュータは今でも人間を越えてる。 例えばチェスとかな。 このスレはそういう話をするとこじゃないだろ。 強いAIつまり人間と同じような知能を持ったAIの話をするとこだろ。 そのためには【人間の知能】とは何かを知る必要がある。 413 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 08:48:33.74 ID:fG3bMyp7.net] >>380 >量子コンピュータの進化が順当に行けば、そもそも勝手に人間と同じ思考力のAIができると思う。 パターン認識（昆虫でも出来る）のような単純な機能をいくら早く実行出来ても それによって強いAIが出来るわけないじゃん。 414 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 09:13:54.66 ID:lCvBFuUr.net] とりあえず人間を無条件で殺戮以外のアルゴリズムなら、方向性がまとまるのを待つしかないって感じ。 415 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 09:25:21.76 ID:u5tq3bDt.net] >>399 実現はよ >>405 ミジンコを皆殺しにしないのと同じで、それは基本的にない AIからみて人間がゴキブリみたいに映ったら（害はないけどキモい）殺されちゃうかもね 416 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 09:44:52.57 ID:lCvBFuUr.net] てか人工知能にすぐに現実を認識させて解釈させるよりも、ビデオのデータを視聴せず直接生データを解析させて現実の状況を認識させる方が早そうな気がする。 人間の認知能力に合わせて学習する必要もないわけだし。 417 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 09:54:56.73 ID:2Z4yImtL.net] >特殊分野だったらコンピュータは今でも人間を越えてる。 それは人間のアルゴリズムをプログラムしただけで、 単なる自動化マシン。 現在、人工知能と言えば自ら学べる、ディープ・ラーニングができる コンピュータを指す。 そのレベルで言えば、チェスはまだ人工知能は人間に歯がたたない。 日本語将棋ソフトも全部が人間が判断して組み込んでものだから、 本当の意味の自ら学習できる人工知能ではない。 418 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 09:58:29.55 ID:2Z4yImtL.net] >パターン認識（昆虫でも出来る）のような単純な機能をいくら早く実行出来ても > それによって強いAIが出来るわけないじゃん。 人間の脳細胞の基本的な能力もパターン認識であり、パターン学習。 細胞数、シナップス数が膨大で、それが非常に複雑になっているだけ。 昆虫のようなパターン認識と言うが自分で瞬時に判断できるのだから、 昆虫の脳は現在のDQNよりははるかに高度な事ができる。 419 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 10:02:14.70 ID:2Z4yImtL.net] >強いAIつまり人間と同じような知能を持ったAIの話をするとこだろ。 人工知能と言っても所詮人間の道具だ。 だから主従関係で言えば人間が主だ。 だから総合的に人間と同じような人工知能は作るべきでない。 そうではなく、特化した能力で人間の生活を安全、楽しくする 人工知能を作るべきだ。 それが強いAIの目的だ。 420 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 10:04:40.34 ID:2Z4yImtL.net] >だから総合的に人間と同じような人工知能は作るべきでない。 人工知能もロボット三原則に順じるべきだ。 ロボット三原則： 「 人間への安全性、命令への服従、自己防衛」を目的とする 3つの原則から成る。 421 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 10:09:30.53 ID:2Z4yImtL.net] >単純な機能 脳のニューロンは非常に単純だ。 だから視覚野と聴覚野の配線を替えれば 視覚野のニューロンは聴覚処理もできる。 ニューロンのしていることは、聴覚情報でも視覚情報でも同じだからだ。 脳障害の方がリハビリをする場合も 残っている脳で必要な機能が使えるようにする場合が多い。 422 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 10:13:37.82 ID:2Z4yImtL.net] >そのためには【人間の知能】とは何かを知る必要がある。 君はその知能の定義を論じたいのだろうけど、 意味のない、必要のない事だ。 君の結論は知能を定義できないから、 AIは人間を超える事はできない と言うような事を言いたいのだろう。 423 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 10:16:21.90 ID:2Z4yImtL.net] >君の結論は知能を定義できないから、 >AIは人間を超える事はできない 君は 脳理論は完全でないから、そこから出たディープ・ラーニングは仮説だ と執拗に主張したが、知能の定義に関しては同じような臭いがする。 424 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 10:18:31.90 ID:lCvBFuUr.net] 結局利害が一致させて行動できればそれは自律的な知性と呼べるのでは。 425 名前：オーバーテクナナシー [2015/08/25(火) 10:25:38.71 ID:2Z4yImtL.net] >結局利害が一致させて行動できればそれは自律的な知性と呼べるのでは。 それでは真っ先に知性がないのは人類になる。 アリなんかは知性がありそうだ。 でもアリにしても利害の一致の意識はないだろう。 426 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 10:29:36.13 ID:T21kLOzI.net] 強いAIでもナッシュ均衡は起こるだろうね 427 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 10:33:55.42 ID:fG3bMyp7.net] 神経細胞は【デジタル】処理だけでなく化学物質による【アナログ】処理も行っている。 脳は0と１の超単純な原理のコンピュータとは別次元の【機械】。 elekitel.jp/elekitel/special/2008/16/sp_03_a.htm 　ヒトの脳の神経細胞は約１４０億個といわれています。さらに、その一個の神経細胞に 多くの神経細胞が接続しています。この巨大な構造は、コンピュータの進歩で、 いつか追いつくかもしれませんが、脳とコンピュータの大きな違いは、こうした量的な面よりも、 質的な面ではないかと思われます。 　コンピュータを構成するメモリやＣＰＵなどの素子に比べると脳を構成する神経細胞は多様です。 大脳皮質の神経細胞は、機能、形などいくつかに分けられますが、細かく分類していけば 何十種類にもなります。 　機能からは、たとえば、運動器官などにつながる遠心性、外界からの情報を取り入れる求心性、 あるいは、それらの間を埋めている神経細胞などに分けることもできます。神経細胞の活動を 促進させる興奮性神経細胞と、抑制する神経細胞に分けることもできます。膨大な数の多様な 神経細胞が脳を構成しているのです。 遅い信号と早い信号 　また、よく知られているように、脳の神経細胞は、電気信号によるデジタル、化学物質による アナログの両方の信号を使っていますし、信号を次の神経細胞に渡す神経細胞の末端にある シナプス（接触部）も、化学的なシナプスだけでなく、電気的シナプスがあります。 　化学的シナプスでは神経伝達物質がやりとりされます。電気的シナプスは神経伝達物質を介さずに 信号が伝わりますから、化学的シナプスより信号は早く伝わります。このように、脳は遅い信号と 早い信号を使い分けています。コンピュータは電気信号によるデジタル回路だけの 組み合わせですから、脳とは計算の仕組み自体も全然違うわけです。 　脳とコンピュータとを比べると、特に構成する情報処理素子に大きな違いがあります。 脳の素子である神経細胞は、情報を０、１で表現するコンピュータの単純な素子に比べれば、 信号伝達の仕組みも複雑です。 428 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 10:58:06.07 ID:5p0ESK39.net] あと10年で、6リットルに73億人の脳が収まる：PEZY Computing齊藤元章が描く「プレ・シンギュラリティ」の衝撃 wired.jp/2015/08/25/motoaki-saito/ 429 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 11:03:32.57 ID:psKn0NJO.net] >>419 人類全員のDNA情報など圧縮すればもっとコンパクトに収納できそうだな 430 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 11:25:44.57 ID:fG3bMyp7.net] >>419 >あと10年で、6リットルに73億人の脳が収まる これだけじゃ何を言ってるのかわからない。 【73億人の脳に匹敵する集積回路】って何だよ。 73億人分の脳細胞の数の素子を6リットルの箱に収めました。 それだけですとかのおちじゃないだろうなｗ >齊藤　いまから5〜10年の間だと思っています。そのとき、汎用人工知能が実現されるかどうか、 >そのなかに意識が生まれるかどうかは別にして、「6リットルに世界の人口に相当する73億人の >人間の脳に匹敵する集積回路を収める」という目標を達成できるのは、それくらいの >タイムスパンではないでしょうか。それが実現できれば、汎用人工知能を実現するまでには >それほど時間はかからないと思います。 >齊藤　うちの社員も信じていません（笑）。なお、物理的に73億人分のシナプスに >相当するものを6リットルに入れるのではなく、脳神経の信号発火頻度とCPUクロックは >10億倍程度の違いがありますから、そういう信号処理の速さも考慮すれば、 >6リットルの容量に73億人分に相当するハードウェアをつくることは可能だと考えています。 431 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 11:41:58.99 ID:lCvBFuUr.net] 今の人工知能と人間の能力って比率的にどれくらいの感じだろ。 432 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 11:54:10.01 ID:fG3bMyp7.net] 研究者にしろ企業家にしろ【大風呂敷】を広げて予算や出資を呼び込むのがパターン。 第一次AIブームのときもそうだろ。 10年または20年以内に人間と同等の知能をもったコンピュータが出来ますと宣伝。 それで研究者はアメリカ政府から巨額の資金を得たが成果はほとんどなし。 第二次AIブームのときもそう。 日本の第五世代コンピュータプロジェクトは日本政府から巨額の資金を貰ったがほとんど成果なし。 【大風呂敷】を広げた者の勝ちというわかりやすい世界。 433 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 13:05:14.34 ID:NTgBFMW6.net] >>397 よろしくないとは言ってないよ。ただ、第五世代コンピュータが根拠にはならないってだけ。 まぁ、万に一つくらい、強いAIへのブレークスルーが第五世代コンピュータにありましたってことも 434 名前： あるかもしれないし。 [] [ここ壊れてます] 435 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 16:55:01.29 ID:RznED5cD.net] >>403 >強いAIつまり人間と同じような知能を持ったAI 強いAIの定義に「人間と同じような知能」という項目は存在しない 自分で行動目標を立ててその目標実現に向けて将来予測をしつつ 行動できる知能なら、それは十分強いAIとみなされる で、その出来上がりの知能が「人間と同じよう」になる保証は全くない むしろ最初に出来る強いAIが、人間ほど高性能な知能を持っているとは考えられない 個人的にはやたら将来予測の上手い虫みたいになるんじゃないかと思ってるけどね 436 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 17:09:53.66 ID:G4yB61gH.net] >>402 ソースも検索出来ないキチガイなの？ www.itmedia.co.jp/news/spv/1508/20/news088.html 437 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 17:34:57.04 ID:fG3bMyp7.net] >>425 >強いAIの定義に「人間と同じような知能」という項目は存在しない >自分で行動目標を立ててその目標実現に向けて将来予測をしつつ >行動できる知能なら、それは十分強いAIとみなされる なこたあない。 日本語版 Wikipedia 強いAIと弱いAI >コンピュータが強いAIと呼ばれるのは、人間の知能に迫るようになるか、 >人間の仕事をこなせるようになるか、幅広い知識と何らかの自意識を持つようになったときである。 英語版 Wikipedia Artificial general intelligence https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence >Artificial general intelligence (AGI) is the intelligence of a (hypothetical) machine >that could successfully perform any intellectual task that a human being can. >It is a primary goal of artificial intelligence research and an important topic for >science fiction writers and futurists. Artificial general intelligence is also referred to >as "strong AI", 人工汎用知能(AGI)は人間が行うことの出来るあらゆる知的作業を行える（仮想的な）機械の 知能のことである。中略 人工汎用知能は強いAIとも呼ばれる。 438 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 17:40:19.03 ID:fG3bMyp7.net] >>426 脳の生成と脳の培養じゃ違うだろ。 439 名前：オーバーテクナナシー mailto:sage [2015/08/25(火) 17:45:49.18 ID:zMKmUfGR.net] 生命の脳って純知性の観点でそれほど優れた器官なんか？ 440 名前：Kummer ◆TFWBMdHdF7zL [2015/08/25(火) 17:58:12.86 ID:fG3bMyp7.net] >>429 人間の知能は現在のところ機械じゃ真似できない（チェスとかの特殊分野は別）。 そもそも機械を作るのは人間じゃん。

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