この後、yamaguti先生が連投する可能性があります
> Go to:
シミュ ry 結果
ットワークモデルのパフォーマンスを示すシミュ
ｰク構造は、先に説明したように、それぞれが2つの層を有する1つ以上の皮質柱からなる（図1）。 http://2chb.net/r/future/1541837624/47
? 第1組のシミュレーションでは、 ry 。
シミュレーションの最初のセットでは、各列の入力層は150個のミニカラムから成り、ミニカラム当たり16個のセルがあり、合計2,400個のセル
? ry
各列の出力レイヤーは、4,096個のセルで構成され、ミニカラムには配置されません。
?
出力レイヤは、各セルの末梢基底樹状突起を介したカラム間及びカラム内接続を含む。
? ry また、同じ列内の入力レイヤーの頂点樹状突起にも投影されます。
出力レイヤーは又、同カラム内の入力レイヤーの尖端樹状突起にもフィードバック投影されます。
すべての接続は、トレーニングプロセス中に継続的に学習され調整されます。
? ry ライブラリ上でネッ
、最大500個のオブジェクトのライブラリ上ネットワークを訓練した（図2A ）。 http://2chb.net/r/future/1541837624/52
各オブジェクトは、5?30個の可能な特徴のライブラリから選択された10個の感覚特徴からなる。
各フィーチャには、 ry ェクト上の対応する場所が割り当
? ry 共有されます。
各オブジェクトは固有のフィーチャ/ロケーションのセットで構成されますが、任意のフィーチャまたはフィーチャ/ロケーションは複数のオ ry トにわたって共有される事に注意。
?
したがって、単一の列による単一の感覚は、オブジェクトを非曖昧に識別するのには不十分
出力レイヤ内のアクティブなセルのセットは、ネットワークによって認識されるオブジェクトを表します。
? 推論の間に、ネットワークは、出力レイヤーの表現が、 ry ェクトを明白
推論に伴い、出力レイヤーの表現が、正しいオブジェクトの表現と大きく重なり、他のオ ry トの表現と重ならないとき、オブジェクトをネットワークが明白に認識すると言う。
? ry、「材料と
ェクトの構築と認識の詳 ry 、「資料と方法」
以下 ry 、まず、単一および複数列ネットワークを使用したネットワークコンバージェンスにつ
次に、 ry ｰクの容量について説明
ネットワークコンバージェンス
? ry 表現は、感知された特徴および位置の最近のシーケンスと一致
先に議論したように、出力層における表現は、特徴および位置の最近感知されたシーケンスと一致する。
複数の出力表現は、感知された特徴および位置が1つの特定の物体に固有でない場合に同時にアクティブになる。
? オブジェクトは移動によって探索されるので、出
ェクトは動きによって探索され、出力は単一オブジェクト表現に収束します。
図3は、1列ネッ ry と3列 ry ｰクの収束速度を示
一緒に働く複数の列は認識に必要な感覚の数を減らします。
図3
（A）出力層は、各オブジェクトを疎パターンで表現する。
? 私たちは最初のオブジェクトでネッ
私達はネットワークを初めてのオブジェクトでテストしました。
? （B）単一の列ネットワークの出力レイヤーにおけるアクティビティがオ ry トに接触するときのア
（B）オブジェクトに接触する時の単一カラムネットワークの出力レイヤにおけるアクティビティ。
ｰクは11回の感覚の後に収束する（赤い四角
? （C）3つの列のネットワークの出力レイヤーで、オ ry トに接触するときのア
（C）オブジェクトに接触する時の 3 カラムネットワークの出力レイヤでのアクティビティ。
? ry は、4つの感覚（赤い矩形）の後にはるかに速く収
ネットワークは遥かに速く、4つの感覚（赤い矩形）の後に収束します。
? 両方の（B、C）において、第1欄の表現は、収束後の目標物体と同じである。
両（B、C）において、カラム 1 の表現は、目標物体の表現と収束後同じである。
? ry 、トレーニングセット内のオ ry トの総数の関数としてオ ry トを明確に認識するのに必要な感覚の平均数をプ
図4Aでは、オブジェクトを曖昧でなく認識するのに必要な感覚の平均数をトレーニングセット内のオ ry トの総数の関数としてプロットしている。
予想されるように、必要な感覚の数は、格納されたオ ry トの総数とともに増加する。
しかし、すべての場合、ry ｰクは最終的にすべてのオブジェクトを正しく認識します。
感覚の数は、オブジェクトのセット間の全体的な混乱にも依存します。
? よりユニークなオ ry トであればあ
ェクトがよりユニークであればあるほど、ry ｰクはそれらをあいまい
図4
? ry ェクトの集合が増加するにつれて、単一の列 ry ｰクを持つオ ry トを明白に
（A）学習されたオ ry トのセットとしての単一カラム ry ｰクの増加に伴う、オブジェクトを曖昧でなく認識するのに必要な感覚の平均数。
ら100までの ry モデルを訓練し、単一のオブジェクトを明白に認識するのに必要な平均感覚数をプロットします。
? ry 構築される一意の特徴の総数 ry 。
異なる曲線は、オブジェクトが構築されるに当ってのユニークフィーチャの総数によって収束がどのように変化するかを示す。
ｰクは最終的 ry 認識する。
? 認識は、特徴のセットがより大きい場合、より少ない感覚を必要とする。
認識には、フィーチャセットがより多い場合、より少ない感覚を必要とする。
? （B）列の集合が増加するにつれて、マルチカラム ry ｰクを有するオ ry トを明確に認識するのに必要な観測の
（B）カラムのセットとしてのマルチカラムネットワークの増加に伴う、オブジェクトを曖昧でなく認識するのに必要な観測の平均数。
ｰクを100個のオブジェクトで訓練し、 ry トを明白に認識するのに必要な感覚の平均数をプロットします。
必要な感覚の数は、列の数が増加するにつれて急速に減少し、最終的に1
? （C）ロケーション（青色）、位置なし（オレンジ色）、および1列センサーセンサｰ ry ｰク（緑色）を有する理想的な観察者モデルの感覚数の関数として明白に認識できる物体の割合。
（C）理想的な観察者モデルでのロケーション（青色）あり、なし（オレンジ色）、及び 1 カラム感覚運動ネットワーク（緑色）での、感覚数の関数としての曖昧でなく認識できる物体の割合。
? 図4Bは、ネットワーク内の皮質柱の数の関数として物体を認識するのに必要な感覚の平均数を示す。
図4Bは、物体を認識するのに必要な感覚の平均数をネットワーク内の皮質柱の数の関数として示す。 >>14
このグラフは、複数の列を含む利点を示
必要とされる感覚の数は、列の数が増えるにつれて急速に減少する。
したがって、単一列 ry ｰクはオブジェクトを認識することができますが、複数列 ry ｰクははるかに高速です。
十分な数の列 ry 、非常に混乱しているオブジェクトでさえ、単一の感覚で曖昧さを解消する。
? ry 各列は、他の列ごとに横方向 ry 。
この実験では、各カラムは、他のカラムから横方向の入力
? ry 我々は、感覚の数の関数として明白に認識され得る物体の割合（「精度」）をプ
図4C において、我々は、曖昧でなく認識され得る物体の割合（「精度」）を感覚の数の関数としてプロットする。
? 単一列のネットワークを、場所の有無にかかわらず理想的なオブザーバーモデルと比較します（「材料と方法」を参照）。
単一カラムネットワークを、位置情報のありとなしに付いて理想的なオブザーバーモデルと比較します（「資料と方法」を参照）。
我々のモデルの性能は、場所を持つ理想的な観察者に近い。
? このモデルでは、物体を認識するための位置がなくても、モデルにはもっと多くの感覚があり、いくつかの物体は区別できません（平均感覚数をプロットするとグラフには表示されません）。
このモデルには物体を認識する為の、位置情報はなく、もっと多くの感覚はあり、そして、いくつかの物体を区別する事ができず（平均感覚数をプロットするとグラフには表示されません）、 位置情報の重要性を強調します。
また、マルチカラム ry ｰクは、感覚ごとに複数のフィーチャを同様に観察する理想的なオブザーバモデルに近いパフォーマンスを示しています（補足図9 ）。
? ry モデルの近くで動作することを示す。
まとめると、これらの結果は、本発明者らの生物学的に誘導された感覚運動ネットワークが、収束の正確さおよび速度に関して非生物学的理想モデルに近い動作をする事を示す。
容量
ここに示したネットワークモデルでは、各皮質柱は物体の予測モデルを構築する。
重要な質問は、1つの列が表すことができるオブジェクトの数です。
、より多くの列 ry 容量 ry ？
このセクションでは、正確に認識できるオブジェクトの数に対するさまざまなパラメータの影響を調べます。
?
容量は、ネットワークが混乱せずに学習し認識できる最大オブジェクト数と定義します。
容量に影響を及ぼす4つの異なる要因、すなわちネットワークの表現空間、入力層のミニカラムの数、出力層のニューロンの数、および皮質柱の数を分析する。
我々の分析では、実験データに報告された数値と同様の数値を使用した。
例えば、皮質柱は、直径が300μmから600μmまで変化する（Mountcastle、 1997 ）。ミニカラムの直径は30?60μmの範囲にあると推定される（Buxhoeveden、 2002 ）。
とシミュ ry 、皮質柱が150?250のミニカラムを含むと仮定
第1に、神経表現は、入力層および出力層が多数の固有の特徴/位置およびオブジェクトを表すことを可能にしなければならない。
図2に示すように、両方のレイヤーは疎な表現を使用します。
疎な表現は、非常に多数の要素の堅牢な表現を可能にするいくつかの魅力的な数学的性質を有する（Ahmad and H ry 、 2016
? With a network of 150 mini-columns, 16 cells per mini-column, and 10 simultaneously active mini-columns, we can uniquely represent
? Unknown node type: span
? sensory features.
With a network of 150 mini-columns, 16 cells per mini-column, and 10 simultaneously active mini-columns, we can uniquely represent (15010)~1015 sensory features.
? 150個のミニカラム、16個のミニカラム、および10個の同時にアクティブなミニカラムのネットワークにより、我々は、
? 感覚の特徴。
150個のミニカラム、16個のミニカラム、および10個の同時にアクティブなミニカラムのネットワークにより、我々は、 (15010)~1015 の感覚フィーチャを表現できる。
? 各機能は、16の固有の固有の場所で表現できます。
各フィーチャは、16^10 の固有のロケーションで表現できます。
? Similarly, the output layer can represent
? Unknown node type: span
? unique objects, where n is the number of output cells and w is the number of active cells at any time.
? 同様に、出力層は、
? 一意のオブジェクトであり、 nは出力セルの数であり、 wは任意の時間におけるアクティブセルの数である。
同様に、出力層は、 nを出力セルの、 wをアクティブセルの、任意の時間における数として、一意のオブジェクトを表現できる。
? ry 、2つのフィーチャ/位置のペアまたは2つのオブジェクトの表現が、 ry ビット（補足的なマテリアル）を持つことはほとんどありません。
そのような大きな表現空間では、2つのフィーチャ/位置ペアまたは2つのオ ry トの表現が、偶然にかなりの数のオーバーラップするビットを持つことはほとんどありません（補足資料）。
したがって、ユニークに表現することができるオ ry トおよびフィーチャロケーションペアの数は、 ry ｰク容量の制限要因ではありません。
学習されたオ ry トの数が増加すると、出力レイヤのニューロンは、入力レイヤのニューロンへの接続数が増加します。
出力ニューロンがあまりにも多くの入力ニューロンに接続すると、それは訓練されていないパターンによって誤って活性化される可能性
したがって、ネットワークの容量は出力レイヤーのプール能力によって制限されます。
数学的分析は、単一の皮質カラム ry 数百のオブジェ ry （補足資料
図5
認識の精度は、学習されたオブジェクトの数の関数としてプロットされます。
（A）入力層のミニカラムの数に対する ry ｰク容量。
出力セルの数は4,096に保たれ、40個のセルがいつでもアクティブになります。
（B）出力層のセル数に対するネットワーク容量。
アクティブな出力セルの数は40に保持されます。
入力層のミニカラムの数は150です。
（C）1つ、2つ、および3つの皮質欄（CC）の ry ｰク容量。
入力層のミニカラムの数は150であり、出力セルの数は4096である。
?
実際のネットワーク容量を測定する為に、私たちはオ ry ト数を増やしてネットワークを訓練し認識精度をプロットしました。
出力層に4,096セル、入力層に150個のミニカラムがある単一の皮質欄では、認識精度は400オ ry トまで完璧なままです（図5A、青）。 >>17
学習されたオ ry トの数が ry ｰクの容量を超えると、検索精度が低
? 増加することが期待されます。
数学的分析から、入力層と出力層のサイズが増加するにつれてネットワークの容量が増加 ry 。我々 ry 再びテストした。
アクティブセルの数を固定すると、入力層のミニカラムの数とともに容量が増加します（図5A）。 >>17
、入力層のセルが多くなると、活性化の希薄さが増し、出力セルが誤って活性化される可能性が低くなるためです。
入力層のサイズが固定されている場合（図5B）、出力セルの数によって容量も大幅に増加します。
、使用可能な出力セルがさらに多い場合、出力セルあたりのフィードフォワード接続の数が減少するためです。
個々の列のサイズが固定されている場合、列を追加すると容量が増加する可能性があります（図5C）。 >>17
? ry 限られています。
これは、個々の皮質柱がその容量限界に達すると、出力層の横方向の接続が入力の曖昧さを緩和 ry 、この効果は限られています。カラム数増による効果増は急激に減
上記のシミュ ry 、単一の皮質柱が数百の物体をモデル化して認識することが可能であることを示している。
容量は入力層と出力層のセルの数によって最も影響を受けます。
列の数を増やすと、容量にはほとんど影響しません。
複数列の主な利点は、オブジェクトを認識するのに必要な感覚の数を劇的に削減することです。
? 1列のネットワークは、わらを使って ry 。それはできますが、ゆっくりと難しいです。
1 カラムのネットワークでは、ストローを通して世界を見るようなものです。 それはできますが、遅くそして困難です。
ノイズ耐性
図6
ノイズに対する単一列 ry ｰクのロバスト性。
（A）認識精度は、感覚入力（青色）および位置入力（黄色）における雑音量の関数としてプロットされる。
（B）感覚数の関数としての認識精度。
色付きの線は、位置入力のノイズレベルに対応
ry 単一列 ry 頑健性 ry
。 ネットワークが一連のオブジェクトを学習した後、 ry のランダムノイズを感覚入力と位置入力に ry
。このノイズは、入力のアクティブビットに全体的なスパース性を変更することなく影響を与えました（「マテリアルとメソッド」を参照）。
30回の接触後の認識精度をノイズの関数としてプロットした（図6A）。
?
感覚入力には最大20％のノイズ、位置入力には最大40％のノイズが認識精度に及ぼす影響はありません。
我々はまた、収束速度が位置入力における雑音の影響を受けることも見出した（図6B）。
場所の入力が騒々しいときは、オブジェクトを認識するのに多くの感覚
>5 yamaguti 181110 2144 v7astH3U? \> >6 yamaguti 181027 1520 AJ0Ulonr? \> >17 yamaguti 1016 1818 QC06Ry5J? \> >686 620 170329 0115 oL56SRZT
＞＞強い AI ( AL ) 簡易版実装用資料 ( ほぼ網羅 ) >680 ( >552 >529 引込現象 )
＞＞
＞＞ >205 >135 : YAMAGUTIseisei 20161009 >繰返しになるが既にできている ( 自分だけの問題でないので全てを詳らかにできないが自分の師匠がとうの昔に簡易
>
> >356 yamaguti~貸 170914 1229 0i4loNv/? 678 yamaguti~貸 170918 1029 PLHxyKzg?
> :
＞HTM ( 原形 : 20 世紀 )
＞ + 繰返しになるが既にできている ( 20 世紀時点 )
＞ この国だけに配慮致します立場でなくなってしまいましたので申上げます
＞
＞ >963 yamaguti~kasi 170528 2311 4HTwYtMw
＞> >955 HTM + 既に
>
> :
＞> >837 YAMAGUTIseisei 181014 1912 6JUQzgf8? \> >41 yamaguti 1009 1337 viDZhWE2? \> >280 名前：YAMAGUTIseisei E-mail：1537288223sage854-888 投稿日：2018/10/01(月) 10:33:23.53 ID:clFG90EB?2BP(0)
＞＞＞ DeepMind 強い AI/AL 射程 目鼻
＞> :
＞＞>＞人間レベルのAI、あと5〜10年 ry と40%の専門家 ry
＞＞http://gizmodo.jp/2018/09/agi-in-a-decade.html
＞> :
＞＞ >68 yamaguti 180920 1033 EmLF0I+9? \>9 yamaguti 0929 1518 Bswyb4M3?
＞＞http://2chb.net/r/future/1489922543/273-285## \ \ dahara1 氏
＞＞ :
＞＞ >482 自然言語解釈 \>282 >272-276 180916 21:42 m2szPimC?
＞＞DeepMind : DNC のスロットベーススロットをスロットに見立てる等 ( 下手すれば 2018 年にも目鼻 )
＞＞目鼻 → 1 年以内 ? 一まずの変革完了 ( ≒ 曲りなり特異点 ? ) → 1 年以内 ? 接地構造手直し完了 ( ≒ 特異点 ? )
＞＞ :
＞＞、計算的に様々なタスクに応用できるチューリング完全なUniversal Transformers
＞＞汎用
＞＞ :
＞＞ry : HTM HPKY DSL HPKY-UniversalTransformer SingularityNetAL CellBeAL SW26010AL PezyBbiAL NeuralLaceAL
>4 YAMAGUTIseisei 181110 2144 v7astH3U? \ \ \ \ \>: \>>＞＞＞＞ >20 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:12:31.39 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
>>>>＞ シンギュラリティ否定スレ = 汎用 AI/AL 否定スレ ( 最早全否定 : HTM HPKY DSL HPKY-UniversalTransformer SingularityNetAL CellBeAL SW26010AL PezyBbiAL NeuralLaceAL )
>a0> :
>> http://2chb.net/r/future/1517369897/29#13# HTM ZenHitei ## UniversalTransformer ZenHitei
>>a0> :
>f0>最先端のこのスレ ry ( ry : 半信半疑どころか存在しないかの様な扱い )
>f0> → 最先端以外の他での扱いは推して知るべし
>>>a0> :
>>>a0>
>>>>a0> >469 yamaguti~貸し莫大 170923 1701 gJe8GJca?
>>>>>a0>仮に望月先生にも同じ言い草
>>>＞ :
>>>>＞n0> この国だけに配慮致します立場でなくなってしまいましたので申上げます
>a0> :
>>>>＞n0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/268##152# HPKY gata Hannyou AI/AL
>>>＞＞ :
>>>＞
>>>＞ >284 >280-283 180916 2146 m2szPimC? \>>>> 23 名前：yamaguti E-mail：1531923755sage330 投稿日：2018/07/29(日) 12:06:53.16 ID:xu0GwKe6?-2BP(0)
>>>＞ :
>>>＞＞＞> >289 \>>Universal Transformersがタイムステップ＋ポジションで位置情報変化
>>>＞＞＞ :
>>>＞＞＞> >405 ｰ 180714 1249 D84wNS6G
>>>＞＞＞> :
>>>＞＞＞＞言語の特徴量ベクトルに ップとポジショ 加し \＞ンボルではなく、全てのベクトルを再帰処
>>>＞＞＞>
>>>＞＞＞> 再帰効果 ( 上記文脈 ) エミュの究極 ( 完全汎用 AI/AL )
>>>＞＞＞> >14
>>>＞＞＞＞ http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/152### HPKY gata Hannyou AI/AL \>機械学習限定論ご遠
>>>>＞ :
>6 yamaguti 181110 2147 v7astH3U? \> >7 yamaguti 181027 1521 AJ0Ulonr?
>> >453 ｰ 181021 0435 WKNnVBDC
>>> Googleは機械学習の欠点を熟考している
>>>ry 層学習」のアプローチが、人間の認知能力 達成することに失 認める
>>>http://www.zdnet.com/article/google-ponders-the-shortcomings-of-machine-learning/
>>>
>>>＞DeepMindは、ニューラルネットワーク自体を使用する必要がないという驚くべき主張をする
>>
>>> 192 yamaguti~貸 170921 2300 FFAhevfW
>>> 簡易版強い AL なら NN の体を成している必要すらない
>>
>>> 196 名前：yamaguti~貸 E-mail：この国だけに配慮致します立場でないので申上げます 投稿日：2017/09/21(木) 23:15:48.90 ID:FFAhevfW
>>> 中規模以上は結局 NN らしい NN がある方が良い可能性も捨切れないが
>>
>> >270 YAMAGUTIseisei 180908 0007 sHJfJTCE?
>> :
>>>>>>>>> + データと
>>>>>>>> ↑ 学習済高低レイヤモジュール : 充実 ( 不足致命的ならず ) ?
>>>>>> 必ずしも充実不要 ( 一見致命的不足状態も条件次第で可 )
>>>>>
>>>>> データなし + 学習機構なし ( NN 等なし ) 可 ( 禅 無 空 )
>>>>>
>>>>> 関連 時間方向粒度 : 疑似接地 ( 超高精度耳年増 )
> :
>114 ｰ 181112 0057 0MkkS2fo
>強いAIの作り方、分かったと思
:
> 金子勇さんの記事をみて、２ｃｈに書いてみようと思った。
:
>脳を作ろうとするから駄目 。外界と体をソフトで作れば 。\>なぜなら、意味は外界にあるから。意味をＡＩが取り扱うには、外界と、外界と脳のインタフェースたる体が
:
>243 ｰ 181113 0244 64QMQmEZ
>意味が分かるということと、知性があることはまた別 、 、
> 外界と身体を用意する意義は、ＡＩが意味を扱えるようにすることまで。
> 意味が扱えないということは、シンギュラリティが来ない理由の一つとのことなので、ここまででも意義はある。
>、人間は言語で意味を扱うので、外界と身体も、辞書レベ
>
>知性を宿すには、 、知性には言語能力が必須であり、
>記号化された外界と身体 、脳側に言語能力を与えることと相性
>244 ｰ 181113 0253 64QMQmEZ
> >242
>意味は差異なので、バナナの、他との違いを表現できれば良くて、原子核とか 気にしな 。人間が違いを意識するレベルまで。
>
>、ソシュール的には、人間は名前を知っているものしか認識できず、バナナという記号が、バナナの概念を世界から切り出 、認識が記号的にな
>、バナナの他との違いは、色とか食べ物であるとか嗅覚とか、そういう身体に結び付
>33 yamaguti 181110 2245 v7astH3U? \> >35 yamaguti 181027 1559 AJ0Ulonr? \> >27 yamaguti 181016 1835 QC06Ry5J? \
>>>>>> :
>>>>>>>>>>> >25 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:23:26.78 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
>>>>>>>>>>> :
>>>a0> >757 ｰ 0407 0932 rKfLk+YQ
>>>a0> :
>>>>a0> AIを知るための4つの類型 「特化型」と「汎用型」、「強い」と「弱い」
>>>>a0>http://innovation.mufg.jp/detail/id=123
>>>a0>
>>>>a0>「汎用型のAI」
>>>>a0>、特定の作業やタスクに限定せず ry 汎化能力
>>>>a0>
>>>>a0>「強いAI」
>>>>a0>、人間のような意識
>>a0> :
>>>>> :
>>>>>
>>>>>
>>>>> >55 yamaguti 180911 0904 GkbIB6hZ \> >13 yamaguti 180823 0753 lVZLyw3E?
>>>>>> :
>>>>>>>>>>> > 21 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:13:21.86 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
>>>>>>>>>>> :
>>>a0>ご事情あられる先生方以外
>>>>>>f0> AL でなく AI との言葉を用いる者 半数 実態 シ□ウト
>>>a0>
>>a0> :
>>>>a0> >17 YAMAGUTIseisei E-mail：sage/future/1526967415/62 投稿日：2018/06/09(土) 20:26:37.60 ID:h5bUiie10?2BP(0)
>>>>a0> :
>>>f0>AI/AL 論を DL ( ML ) 限定論に掏り替えようとする狼藉者
>>>>a0> :
>58 yamaguti 181110 2319 v7astH3U? \> >62 yamaguti 181027 1625 AJ0Ulonr? \> >39 yamaguti 181016 1846 QC06Ry5J? \> >871 ｰ 181016 0019 T97F1R7t
>>>> N高等学校、 の育成を目指 ドワンゴ人工知能研究所提供の動画教材『脳神経科学と汎用人工知能』 公開
>>>> 〜一部 無料で一般
>>>> | N高等学校(通信制 広域・単位制
>>>>http://nnn.ed.jp/news/blog/archives/5872.html
>>>>
>>>>、元ドワンゴ人工知能研 水谷治央（現PGV株式会社）と著名な科学者らを講師 、脳神経科学と人工知能の歴史から 、
>>>>、脳に学んだ汎用人工知能の開発へつなげる科学的
>>>>。動画教材 随時追加
:
>>>>、数理脳科学者の甘利俊一先生（理化学研 ry ｰ特別顧問、東京大 ）が講師 1回目の授業の
:
>>>>第2回 （高橋宏知先生 \>>>>第3回 （五十嵐潤先生 \>>>>第4回 （深井朋樹先生 \>>>>第5回 （豊泉太郎先生 \>>>>第6回 （山口陽子先生 \>>>>第7回 （福島邦彦先生
>> :
>560 ｰ 181022 1800 M7baU3Db
>【社会】「食料買えない」３割経験＝中学生いる低所得世帯、
>180 yamaguti 180609 2324 ZZqLpMRM?
> >456 ｰ 180606 1246 E6+KlBvX
>> 汎用人工知能（AGI）の研究は今、どこまで進んでいるのか？--WBAI 山川宏氏
>>http://sbbit.jp/article/cont1/34990
>
> > 。データが足りなくても、既存知識を柔軟に組み合わせて推論できる仕組み（技術X）が重要となる」（山川氏）
>
>
> 畏れ多い物言い乍ら
>
> × 技術X
> ○ HPKY 方式 ( >>152- )
:
>7 yamaguti 181110 2150 v7astH3U?
> >246 ｰ 181030 1651 eHSp+Xed
>>AIが「真の意味理解」をして
>>http://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1150341.html##
>>
>>松尾豊「 、本当の意味での言葉の意味処 想像しづらい未来 5年、10年でそこまで達す 非常に楽しみ
:
>>「真の意味で言語を理 近い将来 \>>「早ければ2025
>>
>> 知能は認知運動系と記号処理系の2階建て。2025年頃には真の意味理解が可能なAIが登場?
:
>>、認識、運動の習熟、言葉の意味理解の順番で技術が進
> :
>>「対話AI 単純な話ではな
>>「身体性 「人間も言葉を除くと普通の動物と同 「知能は認知運動系と記号処理系の2階建
> :
>> では動物には「2階部 動物にも原始的なシンボル処
>>。人間 「2階部分」のシンボル処理部分が、「一階部分」の認知運動系を駆動 ry
>>、つまり世界や物事を「想像 \>。 それがヒトの生存確率 文明が結果的に生ま
> :
>>、今までは「1階部分」がないまま「2階 ry 、今後は、本当 意味処 想像しづらい未来
>>、「もしかすると5年から10年、そこまで達す 非常に楽しみ
>>、身体性に基づいた意味理 逆に、我々の言語とはこういうものだったかとわか
> :
>> 記号処理系と認知運動処理系のリカレントニューラルネットワークの相互作用が意味理解の正体
>>東大・松尾研発のベンチャー企業や、日本深層学習協会
>>今後は本当の意味で意味理 その上で起こるイノベーションはすご
>>
>> 松尾研発のスタートアップ各社 \>
http://2chb.net/r/future/1541837624/185-197
>194 ｰ 181112 2125 FvbK+74o
> >191
> 基調講演：ディープラーニングと意味理解
> 松尾 豊さん
>ｰプラーニングについて「 ｰネットやトランジスタなどに匹敵する、十数年に一度の 技術」
>
>「対話型AIができると、言語処理が飛躍的に向上し、今では想像できないような変化 5年か10年
>
> 特別講演 ：「未来の言語処 」（大阪大学先導的学際研究機構 教授 榮藤 稔 氏）
>
> 「画像認識の時のように、あるしきい値を技術性能が超えた時、業界の構造を変えるようなイノベｰ
> AI ry 、過去から予測するのではなく、未来を見据えて現在を見なければなりません。
> ここ数年の劇的変化から考えると、今後AIは想像もできないような未来を
:
>石井「人間とAIの会話が実現するのはそう遠くないと思います
>40 yamaguti 181110 2255 v7astH3U? \> >41 yamaguti 181027 1604 AJ0Ulonr? \ > >23 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:21:05.79 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
>>>>＞＞＞ :
>>>a0> Google 翻訳
>>>a0>
>>>a0> >794 ｰ 180609 1717 V5PTtlo8 \>795 ｰ 0609 1717 V5PTtlo8
>>>>a0>http://wba-meetup.connpass.com/event/88335/
>>>>a0>
>>>>a0>22回 全脳アーキテクチャ勉強会 \>22nd whole brain architecture study meeting
>>>>a0>：自律性と汎用性 \>: Autonomy and versatility
>>>>a0>概要：ry ブームにおける「 (AI) 」は、
>>>>a0> 道具としての「知的 IT 技術」 ry 、
>>>>a0>知的 IT 技術を AI に進化 ry
>>>>a0>Summary: ' (AI)' in the ry boom is
>>>>a0>ry 'intelligent IT technology' as a tool,
>>>>a0>ry evolution of intellectual IT technology to AI
>>>＞＞＞＞ :
>>>>a0>ry 生物には自律性 ry 「生きる」
>>>>a0>ry autonomy in organisms ry 'living'
> :
>>>>＞＞＞
>>a0>： 全脳アーキテクチャ・ \>：株 ドワンゴ
>a0> :
>> :
>a0> http://techplay.jp/event/678252
>>a0>18:10 ry の挨拶 山川 宏（全脳ア
>>a0>18:15 導入 栗原 聡（慶應義塾大学理工
>>a0>18:25 創発インタラクションの意義：機能分化に対する変分原理と数理モデ ry ：津田 一郎（中部大学創発学術院
>>>＞＞＞＞ :
>>a0>19:15 デザインされた行動から自律発達的な行動へ：インテリジェンスダイナミク ry ：藤田 雅博（ソニｰ
>41 yamaguti 181110 2256 v7astH3U? \> >43 yamaguti 181027 1606 AJ0Ulonr? \> >33 yamaguti 181016 1840 QC06Ry5J? \
>>>>>>> >213 ｰ 180808 1702 uDjSgCzA \> >214 ｰ 0808 1702 uDjSgCzA
>>>>>>>>ry 8月30日に第9回目の研 ，汎用人工知能に関わる発表
>>>>>>> :
>>>>>>>>・認知アｰ
>>>>>>>>・認知ロボティッ
>>>>>>>> ・機械学習・推論・知識
>>>>>>>>・脳の計算の
>>>>>>>> ・人工知能の評価方法
>>>>>>>>・記号創発（パターンと記号の
>>>>>>>>・人工知能の社会的影
>>>>>>>> ・自律型ロボット制御
>>>>>>>>・知能の自律性と汎
>>>>>>>>
>>>>>>>>らず，汎用人工知能に関
>>>>>>> :
>>>>>>>>ry 学会 汎用人工知能研 http://sig-agi.org/sig-agi/
>>>> :
>>>>>>>>：市瀬 龍太郎（国立情報学研
>>>>>>>>：山川 宏（ドワンゴ人工知能研
>>>>>>>>：荒川 直哉（ドワ 研究所
>>>>>>>>嶋田 悟（エアロセンス
>>>>>>>>ジェプカ ラファウ（北海道大
>>>>> :
>>>>>>>13:35
>>>>>>>人工頭脳ＯＳ -人の脳の振舞 有機的情報処
>>>>>>>江村
> 42 yamaguti 181110 2257 v7astH3U? \> >44 yamaguti 181027 1607 AJ0Ulonr? \> >36 yamaguti 181016 1843 QC06Ry5J? \
>>>> :
>>>>>>>>>> >24 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:22:33.29 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
>>>>>>>>>> :
>>>>>>>a0>ミウラ mruby 式電子頭脳 VM ( 強い AI ( AL ) 反乱抑制設計 )
>>>>> :
>>>f0> 強い AI ( AL ) の最重要基盤ソフトウェアを持ちながら資金調達に今回失敗し
>>>f0> 義理はないにせよ全人類を滅亡又置去りより救う道に暗雲の自らの体たらく
>>>f0> は詫びて詫び切れるものでないとは重々承知乍ら本当に申訳なく思います
>>>> :
> :
>>>> :
>>>>> >32 yamaguti 180911 0846 GkbIB6hZ
>>>>> :
>>>>>>>* 実現への道筋 ( 別添証拠
>>>>> :
>>>>>>>RT 有機分散超細粒度並列化
>>>>> :
>>>>>>> 2 LOADI 38900c1
>>>>>>> 1 LOADSELF - -
>>>>>>> :
>>>>>>> 3 SEND 0a00001
>>>>>>> :
>>>>>>> 2 LOADI 41 3
>>>>>>> 0 ENTER 6200002
>36 yamaguti 181110 2249 v7astH3U? \> >37 yamaguti 181027 1600 AJ0Ulonr? \> >29 yamaguti 181016 1837 QC06Ry5J? \>
>>>>>> >594 ｰ 180310 0049 +SNX0j3O
>>>>>>>。ALife研究者・池上高志が語る「過剰性と生命
>>>>>>> http://boundbaw.com/inter-scope/articles/16
>>>>>>
>>>>>> http://youtube.com/channel/UC5P3j8TbxGTUsWcs3cA_3MQ
>>>>>> >24 yamaguti 180823 0808 lVZLyw3E?
>>>>>>>人工知能』ではなく『人工生命』とは何か？ 東大池上教授
>>>>>>>ダウンロード＆関連動画＞＞
@YouTube
>>>>>>
>>>>>>
>>>>>>>@takayaarita 2016年10月6
>>>>>>>ry 日曜日の昼．ＢＳフジ『ガリレオＸ』第134回 「“人工生命”研究 ry 〜生命はどこから生命 ry ？〜」（ ry 9日(日) 11:30 ry 再放 ry ） bsfuji.tv/pub/galileox/p…
>>>>>>>
>>>>>>>@takayaarita 2016年9月26
>>>>>>>ry テレビ番組で人工生命特集 ，果ては廊下を意味なく歩 シーンまで撮ら
>>>>> :
>34 yamaguti 181110 2247 v7astH3U? \> >36 yamaguti 181027 1600 AJ0Ulonr? > >28 yamaguti 181016 1836 QC06Ry5J? \>
>>>>>> :
>>＞＞＞＞ >22 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:14:29.78 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
>>＞＞＞＞ :
>a0> >255 ｰ 180622 0537 mli0Xgxh \＞＞>727 ｰ 180617 1515 s2r2ARS1 \＞＞733 ｰ 0617 1623 s2r2ARS1
>a0> :
>>a0>三宅陽一郎 オートマトン・フィロソフィア――人工知能が「生命」になるとき 第五章 人工知能とオｰ ry （自動化
>>a0>http://note．mu/wakusei2nd/n/n916483239dc5
>>a0>” 二つの流 。世界に深く根付く 流れと、社会の流れを補完し最適化
>>a0>。前者は存在的で哲学的で な探求 。後者は世の中を加速 、自動化の流れ、無人化の 、効率化の流
>>>> :
>>＞＞＞＞ :
>>>>a0>――人工知能が「生命」になるとき 第四章 人工知能が人間を理解する（１）【
>>>>a0>http://note．mu/wakusei2nd/n/n378172bf6240
>>>>>> :
>>>>a0>人間と人工知能は理解し合えるのか。 、人間と人工知能がそれぞれに抱える虚無の深淵と、
>>>> :
>>＞＞＞＞ :
>>>a0>人工知能が「生命 ry 三章 オープンワールドと汎用人工知能（２）【
>>>a0>http://note．mu/wakusei2nd/n/n3c6b5aae273e
>>>a0>ry 人工知能は「問題に立脚して」作ら ry 問題に立脚しない、汎用人工知能に人類の「他者」となる可能性
>>a0> :
:
>>a0> http://2chb.net/r/future/1449403261/131# GoosutoYou VM
>＞＞＞＞＞ http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1519839202/4# AL Kongen Rei
>37 yamaguti 181110 2250 v7astH3U? \> >39 yamaguti 181027 1602 AJ0Ulonr? \> >30 yamaguti 181016 1838 QC06Ry5J? \>
＞＞＞ :
>＞＞＞＞> >468 ｰ 180714 1907 qylP2u9g \>469 0714 1908 qylP2u9g
>＞＞＞＞> :
>＞＞＞＞＞ http://singularity.jp/20180311-2/
>＞＞＞＞＞
>＞＞＞＞＞年３月１１ ry ティサロン 第26 、ジャパンスケプティクスとの共同
>＞＞＞＞＞ダウンロード＆関連動画＞＞
@YouTube
>＞＞＞＞> :
>＞＞＞＞＞ 講演１「 AIとアート」中野 圭（ 、大阪芸術大学 アートサイエンス学科 准教授、
>＞＞＞＞> :
>＞＞＞＞＞、最新の技術動向とその活用例 ry
>＞＞＞＞＞。ボーカロイド技術の研究の中で10数年 ィアアートにおいても有用であ
>>>>> :
>＞＞＞＞＞ 講演２ 「 美意識は芽生えるか」 中ザワヒデキ（美術家、人工知能美学芸術研 発起
>＞＞＞＞> :
>＞＞＞＞＞真の意味で「人工知能が創作した芸術」はまだ 、真の 「人工知能の創作
>＞＞＞＞> :
>＞＞＞＞＞演題「 芽生 か」は、沖縄科学技術大学院大 1月 、世界初 展 「人工知能美学芸術展
>＞＞＞＞＞「 I ：人間美学／人間芸術」「 II ：機械美学／人間芸術」「 III ：人間美学／機械芸術」「 IV ：機械美学／機械芸術」 実現されていない「 IV
>＞＞＞＞> :
>＞＞＞＞＞ィスカッション「AIでアートはつく
>＞＞＞＞＞
>＞＞＞＞＞：中野圭・中ザワヒデキ・松田卓也（神戸大学名誉教授）・高橋昌一郎(國學院大學教授、
>>>>>> :
>＞＞＞＞＞共催 \>JAPAN SKEPTICS、株 ブロードバンドタワｰ
>38 yamaguti 181110 2252 v7astH3U? \> >40 yamaguti 181027 1603 AJ0Ulonr? \> >31 yamaguti 181016 1839 QC06Ry5J?
>> :
＞＞＞＞＞ >882 ｰ 180727 1807 NMFne2I4
>＞＞＞＞＞汎用人工知能 ry 、社会にどんなインパクト ry ？
>＞＞＞＞＞第3回全脳アｰ 4
>＞＞＞＞＞ http://sbbit.jp/article/cont1/35123?page=2
>＞＞＞＞＞
>＞＞＞＞＞AGIが人類と調和し続けるために必要な
>＞＞＞＞＞ :
>＞＞＞＞＞山川氏は「FIカｰ ry スピｰ 、そこに座りたがる人ばかりではな
>＞＞＞＞＞:
>＞＞＞＞＞「究極のAGIは相互依存のネットワーク型 。 制御できないのであれば、（制限は）無理 （栗原
>＞＞＞＞＞:
>＞＞＞＞＞「 閉じられたリソースの塊であるAIエージェント ry トラスト ry 、AIがネット ry 分散 、そもそも何をトラス
>＞＞＞＞＞。信頼できる ry オブジェクトが何か、そういう議論がないと話が進ま （山川
>＞＞＞＞＞「 “自然”のように 複雑にからみあう系では極端 まれ
>＞＞＞＞＞。同様にAI同士やAIと人間が複雑に相互依存しあうネットワｰ （高橋
>＞＞＞＞＞「 人間が自然のことを認識しているのと同じ程度に、AIも留まっ 。そうでないと 、もう終わ （中川
>＞＞＞＞＞「 。その異質な存在が我々との関係を絶ち、勝手に進化 、たしかに終わり 」（栗原
>＞＞＞＞＞「いや、我々が開発 ではなく、 我々が自然界のようなものと認識するタイプのAI （中川
>＞＞＞＞＞「 。自然 人間のほうが 速かったため適応
>＞＞＞＞＞変化が激し 制御 難
>＞＞＞＞＞“人とAIの織りなす新たなエコシステム”（注1） （山川
＞＞＞＞＞
＞＞＞＞＞ >149 yamaguti~貸 171017 2151 VdL4NOZS?
>＞＞＞＞＞ 滅亡対策 鏡像 内宇宙外宇宙
>＞＞＞＞＞ >103 >94-96 >46 >113-114
>＞＞＞＞＞ http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/633#640# Kitano Robasuto
＞＞＞＞＞ :
>>a0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/640# Kyouzou HikikomiGensyou
>>a0> その上での対策 ( 余地 ) = 強い AI 暴走対策 ( 内宇宙外宇宙主観客観鏡像 引込現象 )
>20 yamaguti 181110 2223 v7astH3U? \> >15 yamaguti 181027 1531 AJ0Ulonr? \> >60 yamaguti 180816 1243 1f4q6DrW?
＞> >843 ｰ 180814 1521 oDE8CrIp \>691 ｰ 0813 0448 6VvYRvQE
＞＞「ホモ・デウス
＞＞ 特設サイト 河出書房新社
＞＞ http://www.kawade.co.jp/homo-deus/
＞>
＞＞ ユヴァル・ノア・ハラリYuval Noah Harari
＞＞歴史学者。オックスフォード大学で中世史、軍事史 ry 博士号 ヘブライ大学で歴史学を教えている。
＞＞や中世騎士文化についての著書がある。オンライン上での無料講義 ry 『サピエンス全史』は世界的なベストセ
＞>Recommend
＞＞全史』同様にチャレンジングで面白い。 、未来を見据えている。 人類 待ち受 、思慮深い考察
＞＞ビル・ゲイツ（ http://gatesnotes.com/##
＞＞・デウス』はあなたに衝撃を与え ry 楽しませる。 ry もないような方法であなたを考えさせる」
＞＞ダニエル・カーネマン（『ファスト＆スロー』著
＞＞「他人や他の種との関係を永遠に変えてしまうであろう遺伝子技術や人工知能、ロボット工学といった、人類種が今直面 ry 、うらやましいほどの（そして警告を発する）明晰
＞＞全史』よりも面白 、より重要
＞＞カズオ・イシグロ（ ・オブ・ザ・イヤｰ
＞>
＞>・関連書
＞> :
＞＞全史』は過去 、とるに足らない類人猿が、どのように地球の支配 、『ホモ・デウス』は未来 私たちはどのように自らを「神」へと変え
＞＞。老化や死を克服 、動物や植物、そして人間そのものを意のままに設計・創造 ry 神のような能力を、私たちはどのように獲得
＞＞私たちは「ホモ・ 」（賢いヒト）から、「ホモ・デウス」（神のヒト）へと、自らをアップグレード
>28 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:27:37.81 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
:
> >11 名前：yamaguti E-mail：1529408476sage46 投稿日：2018/06/29(金) 12:26:30.14 ID:kHBj2QJM?2BP(0)
> :
＞ >44 yamaguti 0602 1417 5+vbS3Cj? \>56 yamaguti 0630 0540 IyAko4jV?
:
＞( サバイバル楽勝ムード
:
>560 ｰ 181022 1800 M7baU3Db
>【社会】「食料買えない」３割経験＝中学生いる低所得世帯、
>387 ｰ 181114 1837 vOOirpEP
> 【人工知能は｢役立たず階級｣を生み出すのか】 ｢ホモ･デウス｣が示唆する人間不要の未来
>http://toyokeizai.net/articles/247858
:
> 人間の脳とコンピュータは、アルゴリズムにしたがって作動するという意味で本質的な違いはない。そして、コンピュータ上のアルゴリズム（人工知能）は、いずれ人間の脳を凌駕するようになるとハラリは断じている。
>
> 意識を持たないアルゴリズムには手の届かない無類の能力を人間がいつまでも持ち続けるというのは、希望的観測にすぎない。（ハラリ『ホモ・デウス』）
>
>、人間は買い物から恋人選びに至るまで人生のあらゆる決定を人工知能に任せ
>。 すでに、アマゾンのレコメンデーション（お薦めの書籍などの提案）システムや恋人マッチングアプリなどによって半ば
>
> 『すべてのモノのインターネット』の偉大なアルゴリズムが、誰と結婚するべきか、どんなキャリアを積むべきか、そして戦争を始めるべきかどうかを、教えてく 。（ハラリ『ホモ・デウス』）
>
>、ディストピアじみてはいるものの、生身 りも優れたアルゴリズム様の決定に従う 、人類はより幸福になるかも
>388 ｰ 181114 1837 vOOirpEP
> >387
>より深刻なのは、人間の脳を凌駕したアルゴリズムの出現によって、生身の労働者が不必要になるという事態だ。多くの仕事が人工知能に任せ 、人間はお払い箱
>
> ほとんど何でも人間よりも上手にこなす、知能が高くて意識を持たないアルゴリズムが登場したら、意識のある人間たちはどうすればいいのか？（ハラリ『ホモ・デウス』）
>
>ハラリは、 、 「無用者階級」「役立たず階級」「不要階級」 。人類全員ではないにせよ、大量の役立たずの人間が発生
:
>的価値、さらには芸術的価値さえ持たない人々、社会の繁栄と力と華々しさに何の貢献もしない人々だ。この「無用者階級」は失業しているだけではない。雇用不能なのだ。（ハラリ『ホモ・デウス』）
>
> テクノロジーで「不死の超人」を目指す人類
>
>、人類は、戦争と飢餓、疫病の克服には安住せず、次なる目標 。 、テクノロジーによって肉体をアップグレードして、不死の超人 。 「ホモ・デウス」（神人）にならんとする。
> すでにグーグルは、「死を解決 」 「キャリコ」という子会社
>
> 神戸大学の松田卓也名誉教授は、『ホモ・デウス』の描く未来を「不老階級」と「不要階級」の分化としてまとめている。
>の「不老階級」は、 ップグレード
>「不要階級」は、仕事がないがために貧しく、 をこれまでどおり老化させながら慎ましく死んでいく。
:
>はどうしたらいいのか？私たちは今から真剣に議論 。それとも、こうした七面倒な議論もアルゴリズム任せにしてしまおうか？
>30 yamaguti 181110 2239 v7astH3U? \> >27 名前：yamaguti E-mail：技術本位制sage 投稿日：2018/10/27(土) 15:52:38.38 ID:AJ0Ulonr?2BP(0)
> :
>>>全史』の歴史学者が、AI革命後の未来を見
>> http://newsweekjapan.jp/stories/world/2018/10/post-11126_2.php
> :
>> >、信じられないようなロボット革命 ry 不安あるいは幻想は、過去1世紀にわたって繰り返 ry なぜ、現在これほど深刻
>>>
>>>ハラリは2つ ry 。1つは、ロボットが既に純粋な肉体作業ばかりか認知的作業でも人間を上回っ
>>>もう1つは、人間に残される数少ない仕事は高度なスキル ry 訓練は手が届かないほど高額で、かつ受けても無駄 ry
>>>。AIは今後急激 ry 、「人々は生涯に ry 3、4、5回と自己改革が必要
> :
>> >784 ｰ 180215 0139 CqD63pJ9
>>>「ゆとり教育」 ry 文部官僚 寺脇研さん(64
>>> http://www.chugainippoh.co.jp/interviews/hot/20160921-001.html
>792 ｰ 181119 0716 e16peUDx
> 週5日勤務は妥当？--調査で明ら - TechRepublic Japan
>http://japan.techrepublic.com/article/35128448.htm
> Alison DeNisco Rayome （TechRepublic） 翻訳校正： 沙倉芽生
:
>KronosのWorkforce Instituteと、Future Workplace た調査によると、従業員の3分の1は週に1日少なく働くことで20％の給与カットを受け入れ
>
>のシンクタンク部門であるWorkforce ry Workplaceが共同 調査 、 、週5日勤務する必要を感じていないという。
>フルタイム従業員 （45％）は、邪魔が入らなければ仕事を1日5時間以内に終えることが可能だと答えたが、
>、72％は給与が変わらなければ働けるのは週に4日かそれ以下と答えた。
>、自分の主な業務とは関係のない
>の作業によって日々時間を 86％にのぼり、
> 41％の従業員は1日1時間以上を実務と関係のない作業で浪費
>。 また40％ 、所属組織にとって価値の促進につながらない事務作業に
>66 yamaguti 181110 2328 v7astH3U? \>>65 yamaguti 181027 1628 AJ0Ulonr? \> >44 yamaguti 181016 1849 QC06Ry5J \> >80 yamaguti 180920 1106 EmLF0I+9? \> >77 yamaguti 0911 0923 GkbIB6hZ?
>>>> :
>>>>>> >16 ｰ 180807 1016 BuCAPVSc
>>>>>>>お前らなんでWBAIに寄付しな
>>>>>>
>>>>>> >17 ｰ 0807 1021 BuCAPVSc
>>>>>>>お前らなんでWBAI募金実施しな
>>>>>>
>>>>>> >319 ｰ 0809 2146 EConbNAP
>>>>>>>ＷＢＡＩ募金実施しまし
>>>>>>
>>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1520715794/25-27#45 アップルのクックCEO、ハイテク企業の規制は「避けられない」
https://japan.cnet.com/article/35128896/
>私は自由市場を大いに信じている。しかし、自由市場が機能していない時にはそれを認めなければならない。そしてここではそれが機能していない。何らかの規制が設けられることは避けられないと私は考えている
これは建前でアップルがアマゾンとマイクロソフトにすらAI開発で負けてるのが本当の理由だったりして
クック「勝てねーなら規制しちまえ」と笑
>プライバシーか利益か、プライバシーか技術革新かという構図でこの問題を見てはいけない。それは誤った選択だ。われわれが実践しているのは、デバイスの中にはユーザーに関する大量の情報があるが、その全てを企業として保有する必要はないという考え方だ
他にどんな情報を集めてるのかな？
アップル、「マップ」向上のため徒歩でデータ収集していると認める
https://japan.cnet.com/article/35128979/ >>61
スクリプトかと
>>>964
>マトリックスを見たことがあるか？
あるよ。他にも恐竜惑星とかもw
例えば、ガラスを落とした時には計算されたかのように見事に割れるし更にそれが計算で求められる
我々の想像するような、パソコンかどうかは分からないけど、計算で成り立っている世界であるというのには同意するけどね
ただ、意識の源泉は不確定性原理にあると思ってるけど、その不確定性原理の発生理由が分からない
これについてはもしかすると計算機ではないかも知れないとかおもったりする >>65
パソコンの普及で世界が変わると言われて四半世紀たったよね
加速度的にとは昔から言われてるけど十分に適応できる程度の速さって気がする
本当に加速度的に起きているのか最近疑問がある
一昨年の1年よりも、今年の1年が明らかに早くなったというほどの実感が全くない
ただ、生物学の世界では起きているらしいけど。。。 >>67
中国の話だけど、途上国でもそのまま導入できそうだよね エッジAIの自律と協調。そして、知能が誕生する。
https://m.newspicks.com/news/3470977/
ドローンに自律性を持たせるということは、目的（例：遭難した人物を探し出す）を与えれば、それを遂行する手段（例：捜索する範囲を選択する、飛行中の障害物を避けてルートを選ぶなど）をAI自身が選択し、実行するということ。
さらに、その経験を学習し、次の行動へと投影していくことだ。
これが金井氏の考える本来のAIだが、現在のAI開発の延長線上には「知能」は生まれないという。
なぜなら、AIに自律性を持たせるためには、自発性（内発的動機、意図、好奇心）、汎化性（創造性、思考）、説明可能性（メタ認知、言語）が必要になるからだ。
「つまり、自律的なAIを実現するには、AIが自分自身の頭（コンピューターチップ）の中でシミュレーションを行い、自ら情報を生成する必要があります。これを突き詰めると『人工意識』というべきものになります。
例えば人間であれば、自分の目の前で手を振ったらどのように見えるか、誰でも想像できますよね。それは過去の体験をある種のシミュレーターとして用いているからです。
同じように、AIが自らのモデルを学習するようなセルフモニタリングの回路を設計し、チップ内で仮想的な状態をシミュレーションする機能を、
現実からのインプット（感覚）とアウトプット（運動）を繰り返すことによって強化できれば、行動を起こす前に計画を立てられるようになります。
これこそが“考えること“であり、本来の意味での『AI（人工知能）』だと思います」（金井氏）
現在、アラヤではドローンの自律化に向けたAIアルゴリズムと、人工意識を開発している。
それぞれの端末が意識と知能を備え、高度に自律化した先には、5Gの通信環境を用いてエッジとクラウドを連携させる計画だという。
個々の端末が学習した膨大な仮想モデルがネットワークでつながるとき、初めて「AI（人工知能）」による「ディープラーニング（深層学習）」が始まるのかもしれない。 今のビジネス界のディスラプション（破壊）は５〜６年後には日本でも大きな潮流になりそうだが、５〜６年後には俺は生きていない可能性が高い
その前に俺自身がディスラプション（破壊）されそうだ
ベーシックインカムとは言わないが、弱者救済してもらわないと
ビジネス界だけじゃなく政界のディスラプションが必要だ
日本にもトランスヒューマニスト党やシンギュラリティ党を！
ASEAN5で進むロボット導入…自動化で東南アジアの労働力が大幅に代替
https://roboteer-tokyo.com/archives/13637
英国のリスク分析企業・Verisk Maplecroftは今年7月、「Human Rights Outlook2018」という報告書を発表。東南アジアの主要な製造拠点で働く労働者の56％が、ロボットを活用した自動化に脅かされていると指摘した。
報告書は、国連、国際労働機関（ILO）の見通しを引用。
今後20年間の間にカンボジア、インドネシア、タイ、フィリピン、ベトナムなどの製造現場で働く労働者の半数以上が、自動化により仕事を失い、全世界のサプライチェーンのなかで、労働権侵害、人身売買のリスクが現れるだろうとしている。
カンボジア、インドネシア、タイ、フィリピン、ベトナムなど、いわゆるASEAN-5は、今後、経済発展の可能性が期待されている東南アジアの主要国だ。
世界の消費財、小売業、サービス業、情報通信技術（ICT）分野で活動する多国籍企業のサプライチェーンとして、重要な役割を果たしている。
一方で、労働者の権利が深刻に侵害されている国々であるとして、Verisk Maplecroftは「現代隷属指数」（Modern Sevalry Index）で高リスク国に分類している。
なかでもベトナムは、各国のなかで労働権侵害リスクが最も高い国として分類されている。
労働者の67％、約3600万人に及ぶ人々が、ロボットなど自動化の影響を受け、搾取的な労働環境から逃れ、別の生計手段を探すことになるだろうと予想されている。 >>73
Verisk Maplecroftの人権部門責任者Alexandra Channer博士は、
「適応能力がないか、社会的なセーフティーネットがない失業者は、低賃金、低熟練労働者の需要が減るなかで、より搾取的な環境に置かれる可能性が高い（中略）政府は、将来世代が機械とともに働くことができるよう、適応や教育する具体的な措置を取らなければならない。
さもなくば、多くの労働者が底辺で競争することになるだろう」と説明している。
なおロボットの自動化によって大きな打撃を受けると予想されている雇用分野は、農業、林業、漁業、製造業、建設業、小売業、サービス業など。
加えて、女性労働者が多く従事する衣類・繊維・履物産業も大きな影響を受けるとしている。
カンボジアとベトナムの労働力のうち、それぞれ59％、39％が同業界で働いており、労働者の大多数は女性である。
カンボジアとベトナムは、産業雇用の85％が自動化によって打撃を受けると予想された。
カンボジアでは約60万人、ベトナムは約260万人以上の女性が既存の仕事を失い、労働侵害がより高い環境で競争を余儀なくされるだろうとの分析だ。
Channer博士は「企業の自動化プロセスは、徐々にではあるが、サプライチェーンで従事する数百万人の労働者たちに意図しない重大な結果をもたらす可能性が高い（中略）企業責任者は、自動化が人権に及ぼす悪影響を確認し、
市民社会や政府と協力してサプライチェーンへの影響を軽減させなければならない」と警鐘を鳴らした。 ミレニアル世代って重要なキーワードだぞ
俺を含む彼らが時代の主役になればトランスヒューマニスト党の政権獲得もあり得る
どちらにしても老人世代は死ぬし、
パソコンに触れてきたジェネレーションXが管理職になる
未来を読み切れ！
>>78
男女の意味分けみたいな物でしょ
昔からやってるじゃん
しかもこれは生命ではなく単なる細胞を選択するだけの話でしょ
殺すというのとは全く違うかと
仮にこれが殺すというなら避妊具など不可になる RINK×ASCII HealthTech 細胞・再生医療先端企業最前線 ― 第2回
標的因子探索に向けたエピゲノム情報のクラウド解析プラットフォームを提供
生まれつきだけでない 時間・環境依存的情報を取り込む独自の遺伝子解析技術を持つ「Rhelixa」
http://ascii.jp/elem/000/001/757/1757352/
かつてヒトゲノム情報の決定にかかる費用は、2003年に初めて実現した段階ではおよそ27億ドルの費用がかかっていた。
そこから現在に至るまで、革新的な技術発展により大幅なコストダウンが続き、わずか100ドルで全ゲノム決定が可能なテクノロジーが実現している。 >>72
マッサージロボットが出来ればかなり革命的だな。 ゲノムテクノロジーは世界を変えるかもな
皆この重大性に気付いていない
すぐにでも自分の子供は理想的な遺伝子が選ばれた子供にすべきだ
今子なしの人間は将来勝ち組になるかも
遺伝子売買も普及するだろう
子供は人権を持つ厄介な存在だからこそ資産となる子供を持たなければならない
理想的なパッケージ教育もセットだ
>>84
マッサージチェアはローラーだからいまいちなんだよな >>85
>今子なしの人間は将来勝ち組になるかも
これはないんじゃない？ >>85
遺伝子売買はあるかもな
ブロックチェーンで暗号取引してそう AIが、突然変異→選別＆最適化でゲノムを生成して、
それをオープンソースで設計を競うようになるだろうな
汎用AI開発の一番有望な方法って何だろ？
やっぱ脳を参考にするのが最短か
ニューラルコンピューターにニューラルネットワークを
走らせた方が、今の二進数のシリコンなコンピューター
より効率が良くなるらしい
ふと量子コンピューターのことを思い付いたけど
量子ニューラルコンピューターとか出てきそう
情報の処理が一次元の二進数のビット処理が、
キュビットで新たに一次元に拡張されて、
さらにそれを処理するニューラルコンピューターで
もう一次元広がりを見せる(想像)
ダウンロード＆関連動画＞＞
@YouTube
読み直したら我ながら意味わからん笑
AGIは人間の脳が近道というのはよく聞くなぁ
脳がどうなっているかは知らないが、
脳をそのままコピーできればAGIになる可能性はある
ただ、人間みたいに教育が必要なのか
コピーだから、そのままいけるのか
どうなんだろうね
30周年を祝ったスパコンの学会SC18 | マイナビニュース
https://news.mynavi.jp/article/20181120-726855:amp/
水で貼り付けられる電子タトゥーを低コストで！カーネギーメロン大が開発の新技術
https://techable.jp/archives/87786
・ファッションタトゥーのように水で貼り付け
カーネギーメロン大学の研究者らが開発したのは、低コストで提供できて装着するが簡単、丈夫で伸縮性の高い電子タトゥー技術だ。
従来の電子タトゥーでは、電子回路を有するような高度なものでは、クリーンルームでの作業を必要とするほど装着が複雑だった。
また、簡単に装着できるものについてはつくりも簡易的で、電子回路を組み込むことは難しかった。
今回開発したものは、まるでファッションタトゥーのように水を使って貼り付けられて、銀ナノ粒子からなる電子回路を搭載している。
・生体モニターやソフトロボティクスに応用可能
電子タトゥーは布のような性質を有するため、曲げたり折ったりねじったりが可能。30%以上の歪んでも機能するので、頻繁に伸縮する皮膚への装着にもってこいだ。またヒトの肌だけでなく、湾曲したモノの表面にも貼り付けて使うことも可能となる。
この超薄型で低コスト、装着も容易な電子タトゥー技術は、皮膚に貼り付けて使う生体モニターやソフトロボティクス、折り曲げ可能なディスプレイなどにも活用でき、応用範囲は無限大だろう。
ビジネスを変える5G
未来の通信サービスがもたらすもの
http://www.itmedia.co.jp/topics/1811/5g/
いよいよ2020年に商用サービスが開始する、次世代通信規格の「5G」。5Gが持つ「高速・大容量」「多接続」「低遅延」という特徴を生かすことで、従来にはない通信サービスが実現する。
さまざまなモノがインターネットにつながる「IoT」の世界も、5Gによって加速。スマートフォンのみならず、ロボット、クルマ、ドローンなども5Gに対応することで、新しい活用が期待される。
本特集では、5Gがビジネスをどう変えるのかを探求する。 >>79
鴻海の総従業員数調べたら2017年で80万くらいと出たが
1年以内に34万人削減とか可能なんか。
ともかくテック企業だからRPA化も迅速なのかな。 LIFE after 2045／シンギュラリティと私の未来
https://www.cafeglobe.com/tags/singularity/
将来的にAIと人間の能力が逆転するシンギュラリティ（技術的特異点）を迎えたら、私たちの仕事や暮らしはどう変わる？ おそれずに明るい未来を設計するためのヒントを12人の有識者にききました。
シンギュラリティの足音は聞こえている／林信行さん［前編］
https://www.cafeglobe.com/2018/11/singularity1_1.html
林信行（以下、林）：カーツワイルが予測したような超知性体としてのAIは｢汎用人工知能｣と呼ばれ、これが実現するまでにはまだ10個ぐらいのハードルを越えないといけないそうです。
かたや今現在、すでに実用化され、様々なアプリやサービスに取り入れられているAIは、音声や画像認識など特定用途に限定されたものなので｢専用人工知能｣と呼ばれています。
でも、そんな｢専用人工知能｣のレベルでも、すでに機械と人間の立場が逆転し、それまでのやり方が通用しなくなってしまう、そんな兆候が現れ始めています。 >>97
なにもAIの超知性化だけが、近未来の脅威じゃない／林信行さん［中編］
https://www.cafeglobe.com/2018/11/singularity1_2.html
250歳まで生きられる未来がくる!?
たとえばロボット技術の周辺でも、これまでの価値観を崩すような動きが加速しています。身体の一部を機械に置き替えるロボティクス技術などが、その好例ですね。
最近、手足のない乙武洋匡さんに義足を装着してオリンピックの聖火ランナーにしようという動きが出てきて話題になっていますが、ちょっと先の未来には、
生身の身体よりも改造した身体の方が高い能力が発揮できるから自らの肉体を機械で改造する、といったことも起きてくるかもしれません。
またバイオサイエンス（生命科学）の分野も特異点を迎えつつあります。Google創業者のひとり、ラリー・ペイジが今、興味を持って投資しているテーマのひとつは、検索などのデジタル技術ではなくて｢不老不死｣です。
ヘルスケア事業を扱うCalico（キャリコ）という会社を立ちあげ、病気や老化の原因を究明しています。
これ以外にもNMNやメトホルミンといった長寿薬の研究も進んでおり、最終的には人類の寿命を250歳ぐらいまで引き上げられるという人も出始めています。ヒトの寿命が変われば当然、人生観も変わりますよね。
バイオ関連でいえば、DNA操作による遺伝子組換え技術から、頭に与えた電磁波や薬を飲むことで集中力など意識の状態を変える試みまで、さまざまな研究が行われています
……それらが人類の発展をもたらすのか、それともテクノロジーが暴走して、怖いSF映画の未来を招くのか。我々は、ある意味その岐路に立たされた世代だと思っています。 最近技術的特異点の情報追うのに飽きちゃったな
皆元気だね
＞最近、手足のない乙武洋匡さんに義足を装着してオリンピックの聖火ランナーにしようという動きが出てきて話題になっていますが、
これマジ？
ちょっと前に、万物の方程式見つかったみたいな話し合ったけどその後どうなったんだろ？
分子科学の分野とか一瞬で成長しそうだけど、その後全然話が聞こえてこない
きになる・・・
>>104
ゲームかー
最近全くやってないなぁー
ディープラーニングをする名目で1080ti買うつもりだから
HTC Viveも買って何かやろうかな・・・
ただ技術が進歩したらどこかの時点でリアルと区別付かなくなりそうw ジェットもプロペラもない「夢の飛行機」 ＭＩＴで実現
https://www.asahi.com/sp/articles/ASLCP51N5LCPULBJ00D.html
プロペラやエンジンを使わない「夢の飛行機」の模型を飛ばすことに、米マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）の研究チームが成功した。
電気で大気をイオン化して風（イオン風）を起こして飛ぶという革新的な仕組みを実現した。
この推進システムには、プロペラやジェットエンジンのタービンといった可動部がないため、静かに飛行できる。排ガスも出ない。
最初はドローンでの実用化が想定されており、研究チームのスティーブン・バレット准教授は、朝日新聞の取材に「１０年以内に固定翼タイプの実用目的を担えるドローンを実現できると考えている。私が楽観的なのかもしれないけどね」と答えた。
ロボット研究の最高峰、ヒト型のハードルが下がってきた
産総研と川重がハード・ソフト基盤整える
https://newswitch.jp/p/15337
ヒューマノイド（ヒト型ロボット）の開発環境が急速に整備されている。
川崎重工業は転んでも壊れない身体と、バランスを崩さない姿勢制御ソフトを開発した。産業技術総合研究所はヒューマノイドの動作を作る制御基盤を構築し提供している。
多くの駆動部をもつヒューマノイドの制御が技術者１人でもできるようになり、オープンイノベーションを興す環境は整いつつある。
「制御は難しくてもポテンシャルの高いロボが開発されていく。災害現場に１人プログラマーがいるだけで、これまで不可能と思われてきた仕事ができるようになる」
ヒューマノイド開発加速、ハード・ソフト基盤整う
ダウンロード＆関連動画＞＞
@YouTube
瞳はなぜ丸い？
京都大が仕組みを解明した
https://newswitch.jp/p/15340
京都大学ウイルス・再生医科学研究所の永楽元次教授と科学技術振興機構（ＪＳＴ）さきがけの奥田覚専任研究者らは、瞳の丸い形ができる仕組みを解明した。
丸い形の元となるカップ状の「眼杯組織」を作るとき、一つひとつの細胞が組織の変形度合いを感じながら微調整を行うことがわかった。
試験管内での器官の形作りの操作へ応用が期待でき、再生医療の発展につながる。
NTTデータ、iPSスタートアップに出資
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO38029450R21C18A1XB0000 >>109
>ジェットもプロペラもない「夢の飛行機」 ＭＩＴで実現
うーん、この方式だとバッテリーの重さとそれに伴う機体重量がネックになりそうだな
機体重量が増えてイオン風も増やさないとってなった場合に限界がくるだろう ゲームAIから考える、プレシンギュラリティ時代におけるAIと人の関係
AIフォーラムレポート
http://www.asahi.com/dialog/articles/11676458
三宅 メタAIがなくてもゲームは動きますが、間が抜けた感じになってしまい、エンターテインメントとしての体験をつくることができません。この考えは、ゲームだけではなく、様々な場面に適用可能ではないでしょうか。
例えば、将来、デパートでは、フロアに設置されたロボットだけではなく、メタAIが天井からフロア全体を俯瞰し、困っている人がいないか、混雑具合はどうかなどを察知して、フロアにいるロボットに適切な指示を出すことが可能です。
すでに、ゲーム業界以外からも引き合いがあります。
鳥海 「強いAI」「弱いAI」という言葉があります。強いAIとは、人間のように意識を持ち、人間が関与できないレベルでものを考えるAIです。
一方で、弱いAIは、特定作業において人間の作業を代替し、知的に見える処理を行うAIです。
今のAI開発の中心は、まだ弱いAIの段階ですが、メタAIに代表されるゲームAIが社会に実装されれば、当面はドラえもんのような強いAIは必要ないかもしれません。
三宅 AIは、まだ無限のフレームで活用できるレベルには至っていないので、まずはゲームという枠の中で機械学習を行い、将来は社会に貢献できるようになるのが目標です。
鳥海 今後、ゲームから飛び出して、私たちの社会に入ってくる気がしますね。 ホントに今年中に量子超越性証明できるんかな
全然量子コンピュータの進捗聞かんぞ
本当にイライラするな。毎日何も進歩しない
ips細胞だって10年以上経っても実用化出来てないし
量子コンピュータも所詮嘘っぱちだろ
もうこの世界には飽き飽きだ
なんも変化がなくて面白くない
せいぜい期待できるのは現実性のあるVRだけだな
リアル世界は何も変わらない
超高画質のVR世界で生きる方が遥かに良さそう
>>116
こういう人って何で自分でアカデミックの世界に飛び込まずにずっと他力本願なんだろ >>118
お前はマジで言ってんのか？
誰か(俺)一人が何かした所で未来技術が簡単に進んだら苦労しないわ
マクロの現実と、根性論的な感情をごちゃ混ぜにするなよ
強いて言えば、消費者として活動した方が未来技術には貢献出来るわ >>119
大マジだよ
金と人集めてスタートアップ立ち上げて汎用ＡＩ作ることだってできるだろう
スパコンや量子コンピュータ造ったっていい
ひとえにそれをしないのは君が単に怠惰か卑屈なだけだ みんな 勉強しようぜ
どうせニートだし時間はたっぷりある
勉強することが何より」
ヒトの感情は、脳波で６７種類あるそうです。
つまり、ヒトの感情は６７種類あるんです。
「喜怒哀楽」などと日本は伝統的にいってましたが、
それでは面白く人の心を理解することも表現することもできなかったのは、
こうなると当たり前ですね。
神経市場調査では、
・強度
・深度
・感情の誘導
の三種類の概念で測定します。
おそらく、このうちの「感情の誘導」が６７種類の感情を刺激して、
ヒトは面白いという感情をもつのでしょう。
どんな映画や小説でも、６７個の感情を表現することはできませんから、
不満足な作品しか作れなかったのは当然といえます。
６７種類の感情を解析して、「感情の誘導」を上手に行うように、
企業の商品は開発するべきでしょう。
>>127
リトルソフトウェアという企業をこのスレで知ることができてありがたい。
神経科学を開発している企業は他には知らない。
おそらく、二十年後のアマゾンに変わる企業だろう。
神経科学の産業を探したいね。
２０１２年頃に、
まず、計算機を発達させて、
それでは行き詰るだろうから、
先に、神経科学を発達させて、知性を解明してから、
再び、計算機の開発をするという大きな指針があったはず。
神経科学がようやく形になってきたらしく、面白いね。 東ロボくんが完成するためには、
情報科学だけではなく、まず、ヒトの脳を解明しなければならないという長期的展望は
五年前にはあった。
それがまさか、たった五年で成し遂げるとは、
日本の技術者はすごいとしかいいようがない。
NeuraLinkって会社も神経関連の開発してたような
脳波ビジネス急速に普及してくれないと困る
脳波センシングこそ人類を救う
GAFA辺りが取り組んでくれないものか
ARがクラウドに繋がり世界を把握し支配する社会が来るぞ
みんなARに頼るようになる。
非現実の手段としてVRを使うようになる
人間ってナンだ？超AI入門 第8回「診断する」
2018年11月22日（木） 22時00分〜22時45分 の放送内容
脳波の研究って要するに入力デバイスだろ
脳の仕組みがわかるとかは別問題
AIとはたいして関係ない
>>120
それには同意できないけどなあ
汎用ＡＩなんか影も形もないのに、そんなもん誰が作れると思ってるんだろ
スパコンやら量子コンピュータなんて、どこの誰が作ったんだかわかんないような代物、誰が買うのさ？ ここにいる奴らって今のブームのままシンギュラリティ来ると思ってる？それとも一旦冬の時代が来てまた花開くと思ってる？
ニューラルネットワーク自体はかなり完成度高いと思うけどやっぱ今から研究職目指すなら冬の時代耐え抜く体力必要なのかな
まあもっとも自分が生きてる間にシンギュラリティなんて来ると思ってないが
いくらソフトウェアが進歩しても結局ハードに縛られるんだし
長文スマソ
>>144
ブーム とは無関係に着実に進んで来たし
これからも進んで行くだろうね。 >>144
HTM理論やHMM理論も有力とされてる。
ニューラルネットでは限界がある。 俺はもうリアルの進化は見捨てた
世界一のロボですらポンコツだから、スマホのようになるには30年かかる
不老不死も中々難しいだろう
唯一、VRだけはもう目の前だ
再来年には現実と見まごう画質になり、5Gが始まれば強烈なオープンワールドが実現する
その世界の中では何でもありだ
もはや現実に期待する必要もない
VR、AI、3Dプリンタ、自動運転、ドローン等飛行系、ロボット、トランスヒューマニズム、不老不死
色々キーワードはあるが、VRだけがズバ抜けて安いし実用化されてる
例えば、瞬間移動やテレパシーが出来ない代わりに通信というもので代替出来てしまうように、
現実は想定される進化と違う。どんどん内向きになっている
なのでシンギュラリティはみんなが思ってるようなものじゃなくて、
完全にバーチャルな世界に入る事だろう
5G楽しみだな
VRならレディプレイヤーワンおすすめ
見たかな？
>>148
VRは幻滅期過ぎて安定期に入ったからね
これから急速に普及発展するよ VRよりARの方が流行るかもなぁ
VRにキラーコンテンツはないけど、
ARは歴史が浅いのにもうポケモンGOというキラーコンテンツが流行った
コンシューマー向けのARメガネもはよ出せ
クラウドに繋がればARは無敵
桜田大臣
「サイバーセキュリティー担当だけどPCは使えません！でも判断力は抜群にありますので！！」
もう大臣もAIで良いんじゃないかなと思える発言だな。
中の人のKボタンで関西弁をしゃべるだけなら、
今のAIでも十分な様な。
ヴァーチャル大臣にしたら、
不祥事も無いだろうし、
まあ、中の人の操り人形なんだったら、
ヴァーチャル大臣の方が、
コスト的にも優れてるだろ。
>>143
他人にどうしてそんなに高い要求できるの？
自分でできもしないこと、他人に求めるの？
下衆だよ。そんな奴って。
自分の書いたこと、読み返してみればいい。
君が元々会話してた奴と私は別人。 >>144
今すぐに決めなきゃいけない就職先に悩む学年ならともかく、そうじゃないならどっちでもいいんじゃないの？
流行り廃りはあれど、研究職目指せるほど賢いなら、両にらみしとけば良いだけでしょ？ >>152
ほんこれ桜田がダメダメすぎる
日本の恥さらし >>157
ダメなのは同意するし、恥さらしなのも同意
とは言え、どうせこの手の大臣のポストはお飾りなのは誰でも知ってる
何も困らないし 日本の政治家なんて全員同じだろう
政治屋でしかない
日本の未来を決める会議が、老人だけでやってる
一番ダメなのはそれを許す若者だけどな
まあもはやテクノロジー以外に期待できるものはないし
そのフレームの中で自由を得るしかない
>>152
というか人間がやることに意味がある仕事はなくならないと思う。
桜田さんは国民の負託を受けた議員として国務大臣に選任されているわけで、AIに任せられない。
AIは道具なのだから、官僚の補助に導入するならいいと思う。 ちなみに桜田さんに同情してる高齢者は結構いて自分もスマホ使えない世代だから頑張ってほしいと言っていた。
シルバーデモクラシーと批判されるかもだけど、民主主義としては桜田さんが頑張ってるのは良いと思う。
アジア特有の儒教精神が強いと言うのがあるが、
老人が権力を一手に握っているのは、
別に今に始まった話じゃないから、
今更、老人から権限を引っ剥がすのは、
問題なのかも知れない。
ただ、
加齢による脳機能の低下が進んでる世代に、
時代の変化の激しい
今の舵取りを任せても良いのか？は、
今後、問題が増大していく一方だし、
どこかで修正をするべきだが、
当の老人たちが権力を素直に明け渡すなら、
現状の様な事にはなってないから、
権力者に自浄作用を期待するのは無理なんだろうな。
ピーターの法則
組織が成熟してくると無能集団になる
カーツワイルの法則
未来を言い当てると嘘でも信じる人が増える
Image Classification at Supercomputer Scale
https://arxiv.org/abs/1811.06992v1
3年で1000倍ぐらい高速化してるな。
つい最近ソニーが叩き出した記録3.7分（224秒）をグーグルが超えてきた。
29時間かかってたものが、これで2.2分へ。
ついにGoogleがTPU3.0を使ってきたか アイトラッキングでスマホ操作できるようにならんかな？
AIではなく、量子コンピュータが我々の将来を決める
https://jp.techcrunch.com/2018/11/23/2018-11-17-quantum-computing-not-ai-will-define-our-future/
量子コンピュータは、エネルギー、金融、ヘルスケア、航空宇宙など、多くの異なった分野での課題の解決を促進するのに有効だ。
その能力は、病気を治し、世界の金融市場を活性化し、交通をスムーズにし、気候変動に対処したりするための手助けとなる。
たとえば、量子コンピューティングは、医薬品に関する発見と開発をスピードアップさせ、気候変動とその悪影響を追跡して説明するための大気モデルの精度を向上させるための潜在能力を備えている。
私をこれを、量子コンピューティングの「文明化」と呼ぶ。そのような強力な新技術は、人類に利益をもたらすために使うべきだからだ。そうでなければ、我々は船に乗り遅れてしまうだろう。
投資、特許、スタートアップなどの上昇傾向
これは、私の内なるエヴァンジェリストの主張だ。しかし事実を見ても、投資と特許出願に関する最新の検証可能な世界規模の数字は、両分野における上昇傾向を反映している。そしてそのトレンドは今後も継続するものと思われる。
エコノミスト誌によれば、2015年には、機密扱いされていない各国の量子コンピューティングへの投資の世界的な総計は、約17.5億ドルに達している。欧州連合が6億2300万ドルで全体をリードしている。
国別では米国がトップで4億2100万ドル、中国がそれに続く2億5700万ドル、次がドイツの1億4000万ドル、英国の1億2300万ドル、カナダの1億1700万ドルの順だ。
20の国が、少なくとも1000万ドルを量子コンピューティングの研究に投資している。
Thomson Innovation社が提供する特許検索機能によれば、同時期の量子コンピューティング関連の特許出願件数では、米国がトップで295件、次いでカナダが79件、日本が78件、英国が36件、中国が29件となっている。
量子コンピューティングに関連する特許の件数は、2017年末までに430％増加すると予想された。 >>172
2005年頃にカーツワイルは言った。「ムーアの法則が終わりを迎えるタイミングで、新たな需要が急増し、次の指数関数的な発展が起こる」みたいなこと言ってた。そう思ってた人からすれば、今の急速な変化は予想通り。 「超『ムーアの法則』」につながっている、とYoung氏は言う。
超シンギュラリティが起こりそうだ
ディープラーニングの演算性能が指数関数的に向上しても特化型人工知能止まりなので期待できない
むしろDL含む様々な手法をモジュール的に組み合わせて汎用人工知能を目指すのが喫緊の課題
スーパーシンギュラリティだな
ドラゴンボールみたいになってきた
実際どうなるんだろうな
今のＡＩブームが「ＡＩへの過度な期待だった」に終わらなければいいけどな
５０年代６０年代 核の平和利用として原子力発電がもてはやされ
原子炉搭載飛行機や原子炉搭載車が検討されたが、危険性が指摘されて
結局一般化することはなかったんだけど 何か過度に期待しすぎてないかな
これからのキーワードは「デジタルトランスフォーメーション」だ。
旧時代の企業は軒並み”ディスラプション”（破壊）される。
そして時代遅れの従業員は”無用者階級”として無職ニートになる
明日のない未来を生きる事になるんだ
そしてデジタルトランスフォーメーションできた企業が生き残り、市場を独占し、
愚かな大衆は自分達が無知で無能な愚かな人間だったと思い知ることになる
>>178
過度な期待があるのは否めない
技術が追いついてくれるのを祈るのみ ディープラーニングは成功はしてるものの結局は関数近似にすぎない、これだけで複雑なタスクをこなすのはまず不可能
脳でさえ各感覚野、運動野、前頭前野、海馬などと機能が分かれてるわけで、汎用AIには機能的にモジュール化された構造が必要だろう
しかしそのような技術の萌芽は、連想記憶のような知能に必須と思われる要素についてすら、今のところほとんど見えていない
というわけで汎用AIの実現まではまだ大きな壁があるな。だからこそ俺にとっては研究しがいがあるものだが
今日はJFN系列局で何か特番があるぞ
>>177
短期間で戦闘能力が数万倍になる主人公
ありえねーの一言だけど、知能ならありうるんだよなあ 俺は労働から解放された未来人と同じような生活してる
自営で自由だからほぼニート状態
人付き合いは苦手だから一人なんだけど、なんか寂しいから街に出かけては、一人の居辛さもあってすぐ帰ってくる
毎日これの繰り返し
この如何ともしがたい虚しさをどうにか出来ないのか
幸せホルモンを摂取出来るような方向の技術進歩は無いわけ？辛い
>>183
あるよ
それがVRであり、Transformative Technologyだ ｷﾀｷﾀ━━━━━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━━━━━!!
ＮＴＴ、全従業員の2割にあたる1万3000人をリストラへ
http://2chb.net/r/poverty/1542885801/
225：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です 2018/11/23(金) 09:25:10.35ID:ylmAt9n2d
大企業ですらこれだもんな安泰なんて無いわ
安泰だと思って胡座かいて年老いて放逐されたら自殺するしか無いやん
226：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ﾌﾞｰｲﾓ MMff-X45A)2018/11/23(金) 09:34:06.05ID:UuXIOCwvM
東に派遣で行ってた時に社員が自殺して
本当にびっくりしたし
昭和臭たっぷりの親父ばかりだし
みんな、俺が俺がばかりだし
休みとか多いけど、若い人が働く所じゃないと思った。
人によるだろうけどさ。
230：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ﾜｯﾁｮｲW ffa2-nybG)2018/11/23(金) 09:47:24.17ID:MdtY41GJ0
AIとRPAって今やたらプッシュされてるよね
ビッグデータは言葉が陳腐化してきてるけど 10：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です 2018/11/22(木) 20:26:49.55ID:NnPL4JczM
RPAでもできる仕事ならいらないね
146：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です 2018/11/22(木) 22:34:38.86ID:r0IfAhJF0
>>10
ここまでRPAのワードを出したのはお前だけだな
これ、何気に今注目されてるRPAがあれば1万人削減出来るよって言ってる
NTT DATAが開発したWinActorをアピールするためでもある
うちもRPAで年間10億のコストを削減する計画だわ
186：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です 2018/11/23(金) 00:19:26.08ID:9/gWaGVK0
>>146
うちもRPAやろうとしてるな
ガンガン人減りそう 12：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です2018/11/22(木) 20:27:20.30ID:vv4vRoju0>>108>>120
うちの会社も2020年に自動化で3割カットっていうスケジュール
2020年〜この辺は一気に人余りになっていきそうだな
108：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です (ﾜｯﾁｮｲ c330-zhOP)2018/11/22(木) 21:35:55.00ID:6WPLToFB0
>>12
やっぱ東京五輪後に一気に不景気になるという話は本当なんだな
120：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です2018/11/22(木) 21:54:23.58ID:k8Z773Ida
>>12
ドカタとか工員とかの現場で手足となって動く奴は大手でも余裕で不足しまくり
余ってるのは潰しの効かないホワイトカラー
ブルーカラー復権の時代がくるわ
21：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です 2018/11/22(木) 20:39:48.88ID:2Q0CZq4Ra>>72
NTTといい富士通といいNECといい、今まで都内のソフト産業ってなんだったんだ？
多重下請けに仕事流して、ファックス片手に遊んでたんかな？ 39：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です2018/11/22(木) 20:48:07.01ID:lh6DsCGPd
人手不足人手不足言うけど、管理部門なんてほぼ誰でも出来るし、足りてないのは所謂現業組だからな
アフォが現業を派遣やバイトにして待遇面を軽んじちまった
酷いところだとアウトソースに全振りしてノウハウも消え失せた
俺は現業→管理ときて協力会社指導の立場になったからすぐに本体の人間送り込んだわ
アフォ企業は潰れる運命ってか単純なことを軽んじる企業は続かねーよ
71：番組の途中ですがアフィサイトへの転載は禁止です2018/11/22(木) 21:08:42.99ID:ZP45we2s0
スキルとかマネジメント力ない50代ほど邪魔なもんないよな
どこの会社も40後半から50代のやる気のない連中かかえて苦労しとるやろ
新卒3年目の方がよほどええわ
>>185
パソコン使えないようなのじゃなくて落合みたいなのが政治家になってほしいよな。
無知だと結局官僚の言いなりになって官僚政治になるだけだからな。
最近ニュースゼロによく出てくるけど本気で世の中変えようと考えてるのかもな。 >>194
これが言いたいだけなんだろうけど、カーストとかたとえが悪すぎてこれは言葉尻捉えられるなw
↓
現代は金融や商社などの、ものを作らずにお金でお金を生み出すような「商」の部分が強すぎる。
士農工商の考え方である、「ものをつくる」農民や職人たちの方が商人たちよりもえらいという考え方を取り戻すべき。 まあ落合は研究職だから研究者が不遇な扱い受けてるのは身に染みてるだろうから言いたいことはわかるけどな
落合陽一って南極にナチスの残党がいるとかほざいてたトンデモの息子だろ？親子そろってキチガイだな
日本は減点主義のところがあるからな。
天才というのは才能の代償なのかどこかネジが飛んでいるような人も多い。
政治やマスコミの世界にシンギュラリティ推進派なんか少ないんだから
このスレの住民がわざわざ数少ない味方を叩かんでもよかろうて・・
>>186
あのNTT様がクビ切りとか、
日本始まったな ID:5NpQBt6G
またルサンチマンこじらせた底辺ニートが変な妄想してるよ・・・
人生に絶望、児童らに中国人の車突入…５人死亡
２２日午後、遼寧省葫蘆島市建昌県の小学校の前で、道路を横断中の児童の列に乗用車が突っ込み、
児童５人が死亡した。ほかに教師や保護者を含む計１９人が負傷した。
報道によると、地元公安当局は乗用車を運転していた２９歳の中国人の無職の男を拘束した。
男は生きる望みを失って自暴自棄になり、凶行に及んだという。
毎日、毎日起こる事件。犯罪、傷害、殺人事件。
そこには１００％に近い数字で、犯人が『無職』というキーワードがあります。
働くことは、国民の義務のはずなのですが、いったいこういう方々が犯罪を
犯すまで、いったいどうやってお金を得て、生活しているのかが知りたいですし、
そろそろ対策をうたないと大変なことになると思います。
親子さんが面倒をみているのか、生活保護なのか…。
どういうふうに犯罪を犯したかよりも、闇が生まれた土壌を整理しないと、
いけないのではないかと感じます。
今は、ネットという便利なものがありますが、仕事をしていなくても、
社会とふれ合ってなくても、一歩間違えれば、自分が発言し、
自分が社会で生きていると勘違いしてしまうネットの怖さがあります。
しかし、そこは生きるために必要な現実の世界ではなく、社会に出ていなければ、
ネットに依存しても、何も自分にはないと気づいた時のショックは大きいでしょう。
そして、心は病んで闇が広がっていくはずです。
『無職者を無くそう！』とでもいうキャンペーンでも政府は打ち出して、
実行するべき時だと思います。
今や高額のアルバイト時給でも日本人が
応募しないという矛盾があります。
若い無職の方々がたくさんいるのに…何で…。
働かざる者、食うべからず…ということわざが虚しく響きます。
>>206
アメリカとかカナダとか行けばいいじゃん >>207
カナダで吸っても逮捕されるって外務省が言ってたよ？ >>208
じゃあ頭に「楽しい」を埋め込んだらいいんじゃないかな
4分47秒あたり
きりたん(20代男性)の夢記録６【VOICEROID劇場】 (7:00) lud20230201134530ca
このスレへの固定リンク： http://5chb.net/r/future/1542753167/ヒント：5chスレのurlに
http://xxxx.5ch
b.net/xxxx のように
bを入れるだけでここでスレ保存、閲覧できます。
TOPへ TOPへ
全掲示板一覧 この掲示板へ 人気スレ |
>50
>100
>200
>300
>500
>1000枚
新着画像
↓「(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ142 YouTube動画>23本 ニコニコ動画>1本 ->画像>6枚 」を見た人も見ています：
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ172
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ132
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ152
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ102
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ162
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ122
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ112
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ180
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ126
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ160
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ128
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ164
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ156
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ123
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ136
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ105
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ110
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ107
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ151
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ114
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ149
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ177
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ111
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ155
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ106
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ104
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ153
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ150
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ125
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ135
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ176
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ116
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ148
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ179
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ166
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ119
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ147
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ173
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ165
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ134
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ171
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ169
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ131
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ146
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ175
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ154
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ118
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ129
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ114
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ138
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ115
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ103
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ143
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ137
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ117
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ127
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ124
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ167
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ113
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ140
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ130
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ178
・(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ158
15:09:47 up 15 days, 1:33, 0 users, load average: 6.63, 8.06, 8.50
in 0.073947906494141 sec
@0.073947906494141@0b7 on 122705
|
@YouTube
@YouTube
@YouTube
@YouTube
@YouTube
@YouTube
@YouTube
