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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ147 (1002レス)
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ147 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/
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18: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:23:06.54 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif YAMAGUTIseisei wrote: : ||>24 yamaguti 190111 1507 c91waTfv? \> >32 yamaguti 181229 0105 H3CnzmfF? \ \ \ \ \ |||||||||>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/ |||||||||> |a0>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? ||||||||> : |||||a0> + データと ||||a0> ↑ 学習済高低レイヤモジュール : 充実 ( 不足致命的ならず ) ? ||a0> 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 + ネットワークらしいネットワーク又グラフ等なし 可 ( 禅 無 空 ) : |a0> 関連 時間方向粒度 : 疑似接地 ( 超高精度耳年増 ) ||> : |||||||>114 ー 181112 0057 0MkkS2fo \>: \>脳を作ろうとするから駄目 。外界と体 \>、意味は外界にある ||> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1519958054/50#1497369524/971#1489922543/50# Bunpou SintaiSei ||> リンク先 |||> 529 yamaguti~kasi 170212 2049 BZYpOz1d ||> : |||> ◎ 身体性リンク ( 例 : ロボットデータ流用 , 定義ファ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/18
19: オーバーテクナナシー [sage] 2019/01/23(水) 14:23:11.52 ID:Jk/7/9OQ 蚊の遺伝子操作によるマラリア撲滅が現実的に? 技術の飛躍的な進歩と、いま求められる議論 https://wired.jp/2019/01/22/plan-to-end-malaria-with-crispr/ AIが人間を絶滅させる時は、この方法を使うのだろう そして人間は見抜けない http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/19
22: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:26:05.01 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif >30 yamaguti 190111 1515 c91waTfv? \|>35 yamaguti 181229 0108 H3CnzmfF? \ \|>93 yamaguti 181214 0848 QfhBU4VJ >94 yamaguti 1214 0853 QfhBU4VJ ||||>740 ー 181212 1630 Tlx0TZXR > >741 ー 1212 1632 Tlx0TZXR ||||> Supercomputing Is Heading Toward an Existential Crisis \>http://www.top500.org/news/supercomputing-is-heading-toward-an-existential-crisis/ |||> : ||||>ポストエクサスケール( ールの先) 、スパコンの絶滅 > : ||||>論文 20〜2030年 焦点 |||> : ||||>、光コンピューティング、量子コンピ \>バイオコンピュータへとシフト・共存 時代 |||> : ||||>数的シミュ やモデリングをメインで、 サイドのタスク 機械学習やデータ解 ||||>64ビット浮動小数点を必要としない、今とは全くことなったスパコ ||||> ||||>(中国のアカデミー機関に提出 中国研究者チーム 論文 > : ||||>689 620 170504 1215 RvZVSAKV |||||>688 >680-686 >417 >633 TaihuLight SW26010 ( Jian Zhang 先生 ) 電子頭脳的設計 ||||> http://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kaigai/1056229.html ||||> 現行アプリ的直線性能の度外視傾向 ( 戦艦度外視 航空機設計 ) ? TRONCHIP 系美麗設計 太極美 陰陽美 ||||> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/44-50# TRONCHIP 32bitARM ||||> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1472305818/606#728-730#754-759#576-529# Cell SW26010 ||||> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1478753976/596# Rousi NanbuSensei ONOyouko ||||> 老子 : 萬物抱陰而負陽 冲氣以為和 陰陽二氣交互作用而生成和諧 ( 南部陽一郎先生:自発的対称性の破れ オノ・ヨーコ氏:傾き ) |||> ||||>969 YAMAGUTIseisei 180724 0028 rRQ6QB8? |||> : ||||>有機分散並列 ( 中国優先 > > 中国・清華大、STEM研究でトップ狙う(The Economist) > http://www.nikkei.com/article/DGXMZO38222660X21C http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/22
23: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:26:48.49 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif >31 yamaguti 190111 1516 c91waTfv? \ \ \ \ \> >172 yamaguti 180527 1942 36TMfdUR? >>>> : >>>>> >381> ミウラ mruby 方式電子頭脳 VM \>電子頭脳 ( 搭載人造人間 ) \>有機分散化前提超細粒度並列 RT 機構 >>>>> >478>意味スレッド有機分散普遍浸透 >>>> : >>>>> >482>オブジェクト ( 具現 スプライト = モーションオブジェクト ) リンク 有機世界 >>> : >>>>> >487>分子融合演算アー \>有機無機ハイブリッドコンピュータ ( 有機分子 返り値 互換 >>>>> >487>シリコンベース伝統的システム上位互換有機ニューロコンピ >>>>> >492>細粒度自動ローカル分散普遍浸透有機スレッド OS >>>>> >494>相互乗入基盤 ( 有機生体頭脳 人格システム ネット生命体 ) >>>>> >494>大自然普遍互換 ( 認識宇宙システム 有機天然ネット 根源意味リンクネット 縁 >>>> : >>>>> >502>AAP/SPE 有機コンパイル ( 自生 / 3D プ >>>> : >>>>> >502>電子頭脳上位互換有機生体頭脳コンパイラ ( シリコン生命体他 >>>> : >>>>>TRONCHIP 根源要素透過可視大深度再帰自律実身仮身浸透細粒度動的鏡像 JIT/DSL >>>> : >>>>> >381 > mruby 版幾何エンジンベース自律スプライト電脳空間 ( >>>> >>>> >>>> >108 yamaguti~貸 170823 1921 tsN6duMx >>>> : >>>> >693>旧人類 物理有機生命体 苗床 ( >>>> : >>>> http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1449403261/131# TamasiiYou VM http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/23
24: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:27:39.70 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif >32 yamaguti 190111 1518 c91waTfv? \|>38 yamaguti 181229 0113 H3CnzmfF? \ \ \ \ \ \ \ \: \>24 名前:yamaguti E-mail:1528603775sages15 投稿日:2018/07/08(日) 17:22:33.29 ID:Yyb7M1g2?2BP(0) >>>a0> : >>>>>f0>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 >>>>>> : >a0>* 実現への道筋 ( 別添証拠 >>>>>> : >a0>RT 有機分散超細粒度並列化 : >TRONCHIP CellBE AAP-2/3 SH-4 ARM32 68k PowerX : >a0> 2 LOADI 38900c1 >a0> 1 LOADSELF - - >a0> : >a0> 3 SEND 0a00001 >a0> : >a0> 2 LOADI 41 3 >a0> 0 ENTER 6200002 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1504999631/461#287# Rosu 2nen http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/24
25: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:33:49.84 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif >37 yamaguti 181201 2245 pKy81yx+? > >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、 http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489922543/111-139##(111,138-139)# SaitouSenseiMesoddo NanoKeizai http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1545999080/57# HomoDeusu http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/25
27: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:36:51.12 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif http://arxiv.org/pdf/1505.02142/ arXiv:1505.02142v2 [q-bio.NC] 2016年2月9日 ハイデルベルクニューロモルフィックコンピューティングプラットフォームへのHTMモデルの移植 セバスチャンビローデル1、*、 Subutai Ahmad 2、† 1キルヒホッフ物理研究所、ハイデルベルク、ドイツ 2 Numenta、Inc.、レッドウッドシティー、CA *電子メール:sebastian.billaudelleATkip.uni-heidelberg.d †電子メール:sahmadATnumenta http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/27
28: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:37:43.88 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif 抽象 Hierarchical Temporal Memory(HTM)は、新皮質の詳細な研究に基づいた機械知能の計算理論です。 ヒューマンブレインプロジェクト(HBP)の一部として開発されたハイデルベルクニューロモ ry プラットフォームは、スパイキングニューロンのネッ をモデリングするためのミックスドシグナル(アナログおよびデジタル)大規模プラッ ーム 、HTMネットワークをこのプラットフォームに移植する最初の取り組みについて説明します。 ? スパイキングネットワークモデルを使用して重要なHTM操作をシミュレートするためのフレームワークについて説明します。 HTM の鍵となるオペレーションをシミュレートするためのフレームワークに付いてスパイキングネッ モデルを用い説明 ? ry 、特定の空間プールと一時的なメモリの実装、および基本的な特性 ry 。 その後、特定の空間プーリングとテンポラル記憶の実装、及び基本的特性が維持されていることを示すシミュ について説明 ? SpikeTiming Dependent Plasticity(STDP)、および大まかな配置配線計算を使用して塑性ルールのフルセットを実装する際の問題について説明します。 塑性ルールのフルセットを実装する際の問題に付いて、スパイクタイミング依存可塑性 ( STDP : Spike-Timing-Dependent Plasticity ) 及び大まかな配置配線計算を用い説明 さらなる作業が必要ですが、私達の最初の研究はハイデルベルクプラットホームで効率的に大規模HTMネットワーク(可塑性規則を含む)を走らせることが可能であるべきであることを示します。 より一般的には、高レベルのHTMアルゴリズムを生物物理学的ニューロンモデルに移植することは、将来の研究にとって有益な調査分野となることを約束 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/28
29: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:38:52.67 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1522139588/10# YuugouGijutu http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/384#993##358# RihaKigen 2018 Teisei http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/29
30: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:39:53.35 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif 1 前書き 哺乳 、特に人間の脳は、多様な感覚入力を処理し、複雑な空間的および時間的パターンを学習し認識し、そして文脈および以前の経験に基づいて行動を生み出 。 ュータは数値計算 効率的ですが、認知タスク には 。 特に脳と新皮質を研究 、知的生物と人工システムの間のギャップを埋める新しいアルゴリズムを開発するための重要なステップです。 Numentaはそのようなアルゴリズムの開発と同時に新皮質の原理の研究に専念している会社です。 HTM)モデルは、神経科学 に基づいて現実世界の問題を解決 設計 ソフト 大規模ニューラ 効率的 、まだ挑戦です。 モデル 生物物理学的な詳細が多いほど、 計算資源 ? 例えば計算を並列化することによって、そのような実装形態の実行を高速化するための様々な技術が存在する。 その を高速化 各様の技術、例えば並列計算が存在する。 専用ハードウェアプラッ ームも開発中 ? ry を特徴とすることが多い ry 。 SpiNNakerプラッ ームのようなデジタルニューロモルフィックハードウェアは、高度に並列化された処理アーキテクチャと最適化された信号ルーティングをフィーチャ [Furber et al。、2014]。 、アナログシステムは、電子マイクロ回路におけるニューロンの動作を直接エミュ 。 Hybrid Multi-Scale Facility(HMF)は、BrainScale Sプロジェクト(BSS)および (HBP) で開発されたミックスドシグナルプラッ 、HTM ークをHMFに移植する取り組みを紹介 スパイキングニューラル ークに基づいてHTMをシミュ フレームワーク、ならびにHTMの概念である空間プーリングおよび時間的記憶のための具体的なネッ モデルが紹介 HTM ークの基本特性を検証するために、動作をソフトウェア実装と比較 。 ターゲットプラッ ームでの 適用性、シナプス可塑性の影響、および接続ルーティングの考慮事項について説明 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/30
31: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:40:42.66 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif 1.1 階層的時間メモリ HTMは、新皮質の原理に基づく機械知能のための一連の概念とアルゴリズムを表しています[Hawkins et al。、2011]。 これは、空間的および時間的パターンを学習し、以前 シーケンスから予測を生成する 設計 ? ry 学習を特徴とし、 ry を操作します。 継続的な学習をフィーチャし、ストリーミングデータをオペレートします。 ? ry 領域からなる。 HTM ークは、1つまたは複数の階層的に配置されたリージョンからなる。 ? ry 列に編成 ry 。 後者はカラムとして編成されたニューロンを含みます。 機能原理は、元のホワイトペー [Hawkins et al。、2011]で詳細 2つのアルゴリズムに取り込まれています。 以下の段落は、紹介の概要 、この作業に関連する特性を紹介 空間プーラーは、バイナリ入力ベクトルを列のセットにマップするように設計 。 これまでに見た入力データを認識することで、安定性が増し、システムのノイズに対する影響を受けにく その振る舞いは、以下の特性によって特徴付け 1。 ? 円柱状の活動はまばらです。 カラム状アクティビティは疎です。 ? 通常、2,048列のうち40列がアクティブになります。これは約2%の希薄度です。 通常、2,048 カラムの内 40 カラムが ィブになり 。 約2%のスパース性 ィブな列の数は各タイムステップで一定であり、入力スパース性には依存しません。 2。 ? ry 、最も入力が多いk列をアクティブ ry 。 空間プーラーは、受取った入力が最多なカラム達 k 本を ィブにします。 ? 2列間の結合の場合、アクティブ列は、例えば、その隣接列と比較して特定のセルの構造上の利点を通して、ランダムに選択される。 2 カラム間の結合の場合、例えば、近隣カラムと比較しての特定セルの構造的利点を通して、 ィブカラムはラ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/31
32: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:43:24.68 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif 1 Google 翻訳 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/32
33: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:44:15.42 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif Billaudelle等。 3。 ? 低い対ごとのオーバーラップカウントを有する刺激は、低い対ごとのオー ントを有するスパースコラム表現 ry 。 低いペア間オーバラップカウントを有する刺激は、低いペア間オー ントを有するスパースカラム表現にマッピングされ、一方、高いオー ップは、高いオー ップを有する表現に投影される。 したがって、類似の入力ベクトルは類似の柱状活性化を導き、一方、分離刺激は異なる列を活性化する 4。 列はアクティブになるために最小入力(例えば15ビット)を受け取らなければな ? 一時メモリは、列内の単一セルに作用し、 ry 。 テンポラルメモリは、列内の単一セルをオペレートし、さらに空間プールの出力を処理します。 ? 時系列は ry 。 テンポラルシーケンスは ークによって学習され、予測の生成や異常の強調表示に使用できます。 ? 個々の細胞は、それらの遠位樹状突起上 ry 。 個々の細胞は、それらが持つ末梢樹状突起上の他のニューロンからの刺激を受ける。 この横方向入力は時間的文脈を提供する。 細胞の遠位連結性を改変することによって、時系列を学習し予測 ? 一時記憶の振る舞いは、 ry 。 時間的記憶の振舞は、次のようにまとめ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/33
34: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:46:00.97 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif 1。 個々の細胞はそれらの遠位樹状突起に側方入力を受ける。 ある閾値を超えると、細胞は予測(脱分極)状態に 2。 列が近位入力 ry 。 カラムが近位 ( 主要 ) 入力によってアクティブになると、予測状態にあるセルのみが ィブになります。 3。 予測セルのない列が近位入力によりアクティブになると、その列内のすべてのセルが ィブになります。 ? This phenomenon is referred to as columnar bursting. ? この現象は柱状破裂と呼ばれる。 この現象は columnar bursting と呼ばれる。 1.2 ハイデルベルクニューロモルフィックコンピューティングプラットフォーム 図1 384枚のHICANNチップを含むウェハ。 切断されていないウェハは、追加の金属層がレチクル間の接続性および電力分布を確立するために適用されるカスタムの後処理工程を経る。 (写真は、ハイデルベルクのElectronic Vision(s)グループの好意による) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/34
35: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:48:19.96 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif ? ry 、伝統的な高性能クラスタとニューロモルフィックシステムから ry 。 HMFは、伝統的高性能 ry システムとからなるハイブリッドプラッ -ムです。 これは主にハイデルベルクのKirchhoff-Institute for PhysicsとTU Dresdenで開発され、BSSとHBPから資金 [HBP SP9 partner、2014]。 ? このプラットフォームの中核は、図1に示すように、ウエハ規模の高集積アナログ ry 。 このプラッ ームのコアは、図 1 に示す様に、ウエハ規模集積の高入力計数アナログニューラルネッ ーク(HICANN)チップです。 >>34 このチップのユニークなデザインの一部は、アナログニューロン回路とデジタル通信インフラストラクチャを特徴とするミックスドシグナルアーキテクチャです。 ードウェアニューロンの固有の時定数が短い 、 生物学的リアルタイムと比較して10ラ10^4のスピード HICANNは、512個のニューロンまたは樹状突起膜回路 各回路は2つのシナプス入力上の226個のシナプスを介して刺激することができる。 デフォルトでは、後者は興奮性刺激と抑制性刺激にそれぞれ設定 、それらは、例えば異なるシナプス時定数または逆転電位を有する2つの興奮性入力を表すように設定することができる。 複数の樹状膜を接続することによって、最大14ラ10^3個のシナプスを有するより大きなニューロンを形成 1枚のウエハには、200ラ10^3個のニューロンと45ラ10^6個のシナプスを持つ384個のチップ 。 複数のウェーハを接続して、さらに大きなネッ ークを形成 できます。 BSSのインフラストラクチャは6枚のウェーハで構成されており、HBPの最初のマイルストーンとして20枚のウェーハに拡張されています。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/35
36: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:49:20.84 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1507446438/985-992# YowaiAI Kiken ## KoutuuJiko http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/36
37: yamaguti [sage] 2019/01/23(水) 14:50:35.21 ID:mAoFHgII BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif 1.3 スパイキングニューロンモデル ? ry 異なる技術が存在する。 スパイキングニューロンのネットワークをシミュレートするための複雑さを変える各種技術が存在する。 ? ry 使用する参照実装は、 ry 。 HTMネットワークに使用するリファレンス実装は、離散時間ステップをもつ第1世代のバイナリニューロンに基づいています[Numenta、Inc]。 ? ただし、第3世代モデルは、動的 ry 。 第3世代モデルは、但し、動的時間の概念を取り入れ、ニューロン間通信ベースの個々のスパイクを実装します。 元のHodgkin-Huxley方程式[Hodgkin and Huxley、1952]から出発して、異なるレベルの詳細と抽象化を特徴とする複数のスパイキングニューロンモデルが開発されました。 HICANNチップは、適応指数積分発火モデル(AdEx)ニューロンを実装 [Brette and Gerstner、2005]。 ? 基本的には、これは単純な ry 。 それのコアは、単純なLeaky Integrate-and-Fire(LIF)モデルを表していますが、詳細なスパイク動作、およびスパイクトリガおよびサブスレッショルド適応を特徴としています。 Hodgkin-Huxley型モデルニューロンのスパイク時間の約96%、および皮質ニューロンから記録されたスパイクの約90%が正しく予測されることがわかりました[Jolivet et al。、2008]。 ? HMF上で、したがって以下のシミュレーションでも、ニューロンは、シナプス電流のきめ細かい制御および例えばシャント抑制の実行を可能 ry のシナプスと対にされる。 HMF 上に於て、従って以下のシミュ 内でも、ニューロン達は、シナプス電位の細粒度な制御をそして短絡効果 ( シャント効果 ) 等の実装を、可能にするコンダクタンスベースのシナプス達と対にされる。 2 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1548169952/37
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