(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ106

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3: 2018/01/09(火)16:54 ID:LGg2p4uI(3/7) AA×

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3:  [sage] 2018/01/09(火) 16:54:10.16 ID:LGg2p4uI

◆汎用人工知能の開発体制②◆
Googleは現在、アレン脳科学研究所と連携して脳スキャンによって生まれた大量のデータを処理するためのソフトウェアを開発している。
2016年の時点で、Googleが管理しているBrainMapのデータ量は既に1ZBに達していたという。
集まった知見が、将来汎用AI等のアルゴリズムに展開される。(脳の動作と行動を紐付け可能な、理論と計算モデルを構築)
※ソース※
http://www.fiercebiotech.com/data-management/google-joins-brain-initiative-to-help-petabyte-scale-data-sets
http://news.mynavi.jp/articles/2016/08/10/isc2016_braininitiative/
http://ventureclef.com/blog2/?p=3160
http://www.braininitiative.org/

またGoogle Brainチームは、ドイツのMax Planck研究所とも共同研究を始めており、脳の電子顕微鏡写真から神経回路を再構成するという研究を行っている
http://news.mynavi.jp/articles/2017/09/11/hotchips29_google/001.html
https://youtu.be/VWdReme_5Vg?t=12m36s
Flood-FillingというAIを使って、イメージから神経の繋がりを認識し、脳神経回路の解析を行っている。
現在は1000μm程度の神経まで追跡できるようになってきており、サイズとしては100μm3程度の囀る鳥の脳に手が届くというレベルであるという。
今後、ネズミの大脳皮質、ネズミの脳全体と規模を拡大し、2019年には霊長類の脳のリバースエンジニアリングを行うという計画である。

❏ハードウェア❏
加えてGoogleは、AIの学習を爆速化させるためのチップをも開発している。
・TPU
・量子コンピュータ
量子コンピュータについては、量子ゲート方式と量子アニーリング方式を並行開発している。(後者は機械学習への利用を模索中)
2018年初頭までに49Qubitの量子ゲートマシンを試作する計画である。
Googleの公式見解では、10^6(100万)Qubit規模の量子ゲートマシンを2028年にも構築可能との見方を示した。
※マルチネス氏の予測※
http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/15/061500148/121200148/
※TPU2の資料※
http://learningsys.org/nips17/assets/slides/dean-nips17.pdf

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1515484357/3

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