[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ 87 (1002ﾚｽ)
上下前次1-新
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索 歴削→次ｽﾚ 栞削→次ｽﾚ 過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
398: 2017/10/17(火)22:07 ID:DjCqx4w2(1/2) AAS
>>381
自民党が最悪資本主義を捨てるのかな。
399: 2017/10/17(火)22:09 ID:DjCqx4w2(2/2) AAS
>>391
76だからまだ生きてられるけどな。麻生副総理は77。
400(1): 2017/10/17(火)22:30 ID:iMF+Eepw(1/8) AAS
>>396
哲学的な意味で想像と思考が予測の一つであることは超簡単に証明できる。
日常で使う「考える」という言葉は全て「予測する」に置き換えることができる。逆も然り。
考える程のことでもないのに考えると言うのは無意味な反論。
よって、予測=思考が成り立つ。
想像も広義では思考の一つである。
よって、予測=想像も成り立つ。
401: 2017/10/17(火)22:31 ID:HikFqRMQ(1) AAS
「快楽主義の哲学」 澁澤龍彦
１６５位／７０９作品。日本語小説。
面白かった。必読である。乱交パーティを推奨した書。
不良青年のバイブルであるが、真面目な文学青年も不良青年に出し抜かれないためにも敵を知るべく読んでみるべきであろう。
なまじ、澁澤龍彦という博覧強記の人が書いているので読み応えがある。
ただし、カントが禁欲主義や義務主義を述べていたというのは澁澤のまちがいである。
「道徳形而上学原論」を読まずに「実践理性批判」を読むとこういうまちがいをする人は多い。
カントは欲望を肯定している。
402: 2017/10/17(火)22:38 ID:tk1adjZX(4/4) AAS
羽鳥慎一モーニングショー そもそも総研
2017-10-12 がんも老化も克服！？ 「ゲノム編集」実用化いつ？
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
あと5年～10年でガン撲滅。
老化の抑制による死の克服も現実化が間近。
403(1): 2017/10/17(火)22:41 ID:ufQyyxhS(1) AAS
>>400
権威主義者かな？ｗ
404: 2017/10/17(火)22:45 ID:6nxiBtDE(7/7) AAS
テレビはまだまだ強いメディアだよね。
電波垂れ流し。
実質、受信は無料。
情報の伝え方が一方通行だから、国民を洗脳できる。
405: 2017/10/17(火)22:49 ID:iMF+Eepw(2/8) AAS
>>403
よう考えない脳( ￣ー￣)ﾉ
406(1): 2017/10/17(火)22:54 ID:pfPiiLBx(4/5) AAS
パナマ文書を報道した女性記者、車爆弾で即死
外部ﾘﾝｸ:m.huffingtonpost.jp
金持ちの癖に糞みたいに野蛮だなぁ
407: 2017/10/17(火)23:03 ID:iMF+Eepw(3/8) AAS
人工知能の歴史とは、旧来の人工知能研究が“体重500キロのゴリラのように”予算を独占し、ブームを起こしては失敗、冬の時代を繰り返し、世間の人工知能に対する期待を失望させてきた歴史である。
現在もその状況は全く変化しておらず、予算を独占し、間違った人工知能研究を宣伝し、本物の人工知能研究(HTM)の発展を阻害している害虫である。
実際、ホーキンス氏がいなければ今回のブームも冬の時代を迎えることになっただろう。
408: 2017/10/17(火)23:06 ID:iMF+Eepw(4/8) AAS
前スレ>>902の訂正 訂正後↓
強いAIを創るにあたって、予測は非常に重要性が高い。
大脳新皮質内での感覚器官からの入力を渡す、下位の階層から上位の階層に向かって伸びる軸索がパターンの(長期)記憶・
逆方向の上位の階層から下位の階層に向かって伸びる軸索からの入力(予測)は、
予測・認識・理解・想像・連想・論理的推論・発想・創造性など、人の知的な働きを担っている。
考える脳考えるコンピューター
p.56
この三百億個の細胞が、あなた自身だ。記憶も知識も技能も人生経験も、ほとんどすべてがここにつまっている。
409: 2017/10/17(火)23:10 ID:iMF+Eepw(5/8) AAS
失礼しました再び訂正
強いAIを創るにあたって、予測は非常に重要性が高い。
大脳新皮質内での感覚器官からの入力を渡す、下位の階層から上位の階層に向かって伸びる軸索がパターンの(長期)記憶の働きを担うのに対し、
逆方向の上位の階層から下位の階層に向かって伸びる軸索からの入力(予測)は、
予測・認識・理解・想像・連想・論理的推論・発想・創造性など、人の知的な働きを担っている。
考える脳考えるコンピューター
p.56
この三百億個の細胞が、あなた自身だ。記憶も知識も技能も人生経験も、ほとんどすべてがここにつまっている。
410: 2017/10/17(火)23:13 ID:iMF+Eepw(6/8) AAS
人工知能の歴史とは、旧来の人工知能研究が“体重500キロのゴリラのように”予算を独占し、ブームを起こしては失敗、冬の時代を繰り返し、世間の人工知能に対する期待を失望させてきた歴史である。
現在もその状況は全く変化しておらず、予算を独占し、間違った人工知能研究を宣伝し、本物の人工知能研究(HTM)の発展を阻害している害虫である。
実際、ホーキンス氏がいなければ今回のブームも冬の時代を迎えることになっただろう。
411: 2017/10/17(火)23:15 ID:iMF+Eepw(7/8) AAS
デミスハサビス、松尾豊等の旧来の人工知能研究者=ハッタリ野郎
デミスハサビスが天才であっても、現在も圧倒的主流の「旧来の間違った考え方を元に発展した人工知能研究」の研究者の一人なので、彼も汎用AI実現に関わることの出来ない人物と言える。
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
＞ホーキンス氏は、大脳新皮質の動作原理 を 十分にモデル化できていない これまでの neural network モデル と （その層の数を増やしただけの）deep neural network モデル では、「知性ある機械」 を 実装すること は 原理的に無理である、と認識している。
412: 2017/10/17(火)23:38 ID:3Aef+ksp(4/5) AAS
全地球史解読 pdf
丸山 茂徳（東京工業大学教授）
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.jsps.go.jp
「生命と地球の歴史を不連続的に決定付けた時代（地球史の特異点、42 億年、27 億年、23億年、8－6 億年、2.5 億年）の全地球規模の大変動の詳細が明らかになった」
「生命と地球の歴史の解読研究は、①全体の概要の把握と世界標準モデルの構築の時代（旧文部省重点研究、全地球史解読、1995－1997）を経て、②横軸 46 億年研究、及び③特異点研究の時代になった」
地球史研究の方法
外部ﾘﾝｸ[html]:www.ouj.ac.jp
『実際の地球史研究で用いられる二つの戦略、「横軸４６億年研究」と「特異点研究」を紹介する。』
「生命と地球の歴史を不連続的に決定付けた時代」を特異点と丸山先生は述べている。
特異点研究は、地球史研究で用いられる重要な戦略の一つとして位置付けているようだ。
省1
413(2): 2017/10/17(火)23:44 ID:3Aef+ksp(5/5) AAS
丸山先生は、次の地球史20大事件の一つに「自己複製可能な人工生命体の出現」を位置付けている。このことから分かるように、丸山先生は、いずれ技術的特異点は生じるもの、として扱っているようだ。
放送大学やばいでしょ
締めの言葉
「その時人類は、役割を終えることになるでしょう」
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
Twitterﾘﾝｸ:OtOkOIV
地球史20大事件 via #放送大学 「地球史を読み解く」 第八回 太古代：地球生命の孤児化と本格的生命進化の始まり
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
Twitterﾘﾝｸ:torisan3500
414(2): 2017/10/17(火)23:45 ID:iMF+Eepw(8/8) AAS
ディープラーニング程度の認識で自動運転が実現できる訳がない。
｢標識ハック｣が自動運転AIに混乱をもたらす研究結果。見た目わずかな差がまったく違う意味に
外部ﾘﾝｸ:japanese.engadget.com
これがディープラーニングの限界。
ディープラーニングでは認識レベルが人間と同レベルになることは永遠にないし、汎用AIを実現することもない。
NVIDIA「レベル5の完全自動運転できるプロセッサ作ってみたw」
ホラ吹きNVIDIA(失笑)
本当に優れた人工知能アルゴリズムは、人間の知能の働きを模したHTMだけだ‼
自分の命をかけてそう断言する。
415: 2017/10/17(火)23:54 ID:pfPiiLBx(5/5) AAS
>>413
まぁ科学的に考えればそうならざるを得ないわな。
かのジョン・フォン・ノイマンも技術的特異点を夢想したほどだ。
416: 2017/10/17(火)23:57 ID:XUlN6mwV(4/5) AAS
俺らは技術的特異点までもたないよ。
その前に日本は破綻するだろう。
今の日本は窮地にある。
そして日本を救うような人材はいない。
大量の老人と女に潰されるのがこの国日本だ。
417(1): 2017/10/17(火)23:58 ID:he9HJWVU(1/2) AAS
HTM大脳新皮質のみをモデル化したアルゴリズムという、誤解がよくあるが、それは間違い。
＞5. 人間の脳の動作原理から、「知性」ある機構を学びとるには（完全な忠実な模倣が目的ではない）、
海馬、幹脳、中脳など、大脳新皮質以外にもアーキテクチャに取り込むべき脳の部位はあることは承知している。
が、最も大事なのは大脳新皮質なので、さしあたり優先度No.1として、大脳新皮質をモデル化した、とのこと。
外部ﾘﾝｸ:qiita.com
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
あと 585 ﾚｽあります
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ AAｻﾑﾈｲﾙ
ぬこの手 ぬこTOP 0.019s