(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ171

[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ171 (1002ﾚｽ)
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33(1): yamaguti 2019/09/02(月)00:00 ID:SPnkrttr(1/29) AAS
| 17 yamaguti 190803 1719 Xl6OoRO0 \ \ \ \>22 yamaguti 190607 0950 4Z3mBigD
|||||>581 ｰ 190519 2246 kr2lGsT6
|||||>AI（）人間のような●の感覚を自ら発達さ（ドイツ研究
|||||>_外部ﾘﾝｸ:www.excite.co.jp
|||||
|||||>523 ｰ 190519 0451 HW6bjAq0
||||||●の感覚を自ら発達さ（
省14

34(5): yamaguti 2019/09/02(月)00:01 ID:SPnkrttr(2/29) AAS
体細胞 : 細胞体
細胞層 : セルラレイヤ
配列 : シーケンス
遠位樹状近位樹状基礎樹状基本樹状先端樹状頂端樹状心尖樹状 :
末梢樹状主要樹状基底樹状基底樹状尖端樹状尖端樹状尖端樹状 ( 尖樹状 )

　

A 細胞層はシーケンスを学ぶ
省14

35(5): yamaguti 2019/09/02(月)00:01 ID:SPnkrttr(3/29) AAS
>>34
A）
? ry 細胞層に分けられる。
新皮質は細胞レイヤに分割される
? ry 、1つの汎用セル層の一部を示 ry 。
この図のパネルは、一般的セルラレイヤ 1 枚の一部を示
? ry ために、パネルには1列に6個のセルを持つ21個のミニ ry を示 ry 。
省12

36(2): yamaguti 2019/09/02(月)00:03 ID:SPnkrttr(4/29) AAS
>>34-35 >>34 >>35
A 次の入力の予測

　　A　入力　　　B '　予測　　　B　入力　　　C '　予測

B 複数同時予測

　　B　入力　　　C 'とC' '　予測　　　C　入力　　　D 'とY' '　予測

図3：近くのニューロンへの基本接続は次の入力を予測します
A）
省15

37(2): yamaguti [16sage] 2019/09/02(月)00:08 ID:SPnkrttr(5/29) AAS
>>34-35 >>34 >>35
先端樹状突起

シーケンスB 'C' D 'のフィードバックバイアス

← 入力C
表現C '

← 入力Y
期待と一致しません
省17

38(2): yamaguti 2019/09/02(月)00:08 ID:SPnkrttr(6/29) AAS
>16 yamaguti 190803 1719 Xl6OoRO0 \ \ \ \ \>206 205 190516 2258 aLnc2HDn \>205 \| 27 yamaguti 0514 1314 2vGaUUWM \>49 yamaguti 190419 0256 CVBD0yuO
|7>130 ｰ 190405 1357 +TcvRYcO
|7|】ドワ人工知能研閉
|7>_2chｽﾚ:bizplus
|7|
|7>に汎用人工知能に詳
||||||||
省21

39(1): yamaguti 2019/09/02(月)00:09 ID:SPnkrttr(7/29) AAS
AA省

40: yamaguti 2019/09/02(月)00:10 ID:SPnkrttr(8/29) AAS
階層的時間的記憶理論 ( HTM )
_外部ﾘﾝｸ[pdf]:webcache.googleusercontent.com
短縮版 _2chｽﾚ:future _2chｽﾚ:future _2chｽﾚ:future
世界の構造を学習する事を新皮質内カラムが如何にして可能たらしめるかの理論
_2chｽﾚ:future 投影 : 投射

41: yamaguti 2019/09/02(月)00:11 ID:SPnkrttr(9/29) AAS
2.2。ニューロンのネットワークはシーケンスを学ぶ

? 新皮質のすべての組織は活動的な樹状 ry ニュで構成されているので、それは新皮質がするすべての根底にある共通 ry 。
ィブな樹状突起と何千ものシナプスとを持つニューロンで新皮質の全組織が構成のでそれは、新皮質がする全ての事の根底に横たわる共通のネットワーク原理があることを示唆
? これは、どのようなｰク特性がそれが感覚的推論、予測、言語、および運動計画の必要な構成要素であるほど基本的であるかという問題につながります。
この事は、感覚推論と、予測と、言語と、加えて運動プランニングと、の必要構成要素である程に基本的なそれ、とはどの様なネットワーク特性であるかという問いへと導きます

? ry 基本的な操作は
我々は、全ての新皮質組織の最も基本的なオペレーションはパターンのシーケンスの学習と想起であるを提案（H and Blakeslee、2004）。これはKarl Lashleyが「脳生理学の最も重要で最も無視され問題」と有名に呼んでいたものです（Lashley、1951
省5

42: yamaguti 2019/09/02(月)00:11 ID:SPnkrttr(10/29) AAS
我々は、新皮質をモデル化ために我々のネットワークに要求されるいくつかの特性を列挙により、配列記憶の探索を始めた
1）オンライン学習
学習は継続的でなければなりません
世界の統計が変化した場合、ネットワークは新しい入力ごとに徐々にそして継続的に適応要
2）高次予測
? ry シーケンスで正 ry をするには、過去 ry 。
複雑なシーケンスを伴って正しい予測を成すには、過去からの文脈情報を取り込む能力要。
省17

43: yamaguti 2019/09/02(月)00:15 ID:SPnkrttr(11/29) AAS
２．２．１。ミニコラムとニューロン：2つの表現

高次シーケンスメモリは2つの同時表現要。
一方はネッｰクへのフィードフォワード入力を表し、他方は特定の時間的文脈におけるｰドフォワｰ入力を表す
? ry
この要件を説明ために、2 抽象シーケンス「ABCD」と「XBCY」を検討。各文字は、ニュの母集団の中のアクティベーションのスパースパターンを表す
? ry が学習 ry 」と共に提示 ry 」と共に提示 ry 。
これらのシｰが一旦学習されると、ネッは、「ＡＢＣ」を提示されたときに「Ｄ」を予測し、「ＸＢＣ」を提示ときに「Ｙ」を予測するはずである
省2

44: yamaguti 2019/09/02(月)00:16 ID:SPnkrttr(12/29) AAS
? ry 層にどのように表れているかを示していることを示
図2は、これら2つの表現が皮質ニューロンの細胞層に表れている事を我々がどの様に提案しているかを示
図２のパネルは、新皮質の単一細胞層を通るスライスを表す（図２Ａ >>34-35 >>34 >>35
わかりやすために、パネルは大幅に簡略
? 図２Ｂは、シが学習される前にｰクが２つ ry をどの ry かを示す。
2 つの入力シーケンスをネッｰクがｰケンス学習前にどの様に表すかを図 2B は示す。
図２Ｃは、シｰが学習された後にｰクがどのように同じ入力を表すかを示
省11

45(1): yamaguti 2019/09/02(月)00:21 ID:SPnkrttr(13/29) AAS
? ry
２．２．２。基底シナプスはシーケンス記憶の基礎である

この理論、細胞はそれらの基底シナプスを使って入力パターン間の遷移を学習。
新ｰドフォワード入力のたびに、いくつかの細胞はそれらの近位シナプスを介して活性になる
? ry そして再びパターンを見ると、極し、それによって次 ry おけるそれら自身
他の細胞は、それらの基底プスを使用しこの活性パターンを認識することを学び、そしてそのパを再び見ると、脱分極しそれによって、次の入力に於ける彼ら自身のｰドフォワード活性化を予測
ｰドフォワード入力はセルをアクティブにし、基礎入力は予測を生成。
省20

46: yamaguti 2019/09/02(月)00:25 ID:SPnkrttr(14/29) AAS
図３Ａの最後のパネルのセルのうちの１つについて、セルが予測に使用した３接続を示 >>36
? ry 、細胞は活動細胞
実際のニューロンでは、そして我々のシミュでは、細胞 1 つはアクティブ細胞のより大きな集団のサブセットへの15から40の接続を形成するでしょう

２．２．３。頂端シナプスはトップダウンの期待を生み出す

? 新皮質領域間のフィードバック軸索は、細胞体 ry 5に ry 細胞の先端樹状突起とシナプス（層1）を形成することが多い。
シナプス ( レイヤ 1 ) 形成を新皮質リージョン間のフィードバック軸索は、細胞体が層2、3、 5 にある錐体神経細胞、の尖端樹状突起と共にすることが頻繁。
これらのｰドバック接続が何らかの形の期待またはバイアスを実行と長い間推測されてきた（Lamme et al。、1998）。
省13

47: yamaguti 2019/09/02(月)00:27 ID:SPnkrttr(15/29) AAS
２．２．４。シナプス学習則

私たちのｰロンモデルは、ほとんどのニューラルモデルの学習則に2 変更要
? 第一に、学習は「潜在 ry 成長させ除去することによって行われる（ ry 。
一「潜在的な」シナプスのプールからプスを成長させる事と除去する事とによって学習が起きる（Chklovskii et al。、2004）。
二ヘブの学習とシナプスの変化はｰロン全体ではなく、樹状突起セグメントのレベルで起こる（Stuart and H sser、2001）。

潜在的シナプス
? ニュが活動のパ ry ｰンで活動的な細胞のサブセットに接続する一組の並置 ry ）を必要とする。
省16

48: yamaguti 2019/09/02(月)00:29 ID:SPnkrttr(16/29) AAS
_2chｽﾚ:future RihaKigen 2018 # YuugouKigen

49(1): yamaguti 2019/09/02(月)00:30 ID:SPnkrttr(17/29) AAS
? 永続値が０．３などの閾値
もし 0. 3 など永続値が閾値を超える場合、シナプスの重みは１、永続値が閾値以下である場合、シナプスの重みは０。
閾値はシナプスの確立を表しますが、容易に消える可能性
? ry 、しきい値の永続値を持つシナプスと同じ効果があります ry 。
永続値が1.0のシナプスは、閾値な永続値なシナプスと同じ効果を持ちますが、それほど簡単には忘れられません。
スカラー永続値を使用すると、ノイズがある場合のオンライン学習が可。
以前には見られなかった入力パはノイズかもしれませんまたはそれは将来繰り返される新しい傾向の始まりかもしれません。
省11

50: yamaguti 2019/09/02(月)00:31 ID:SPnkrttr(18/29) AAS
>286 ｰ 190826 1215 EfDhH1Ch
> >285
>Numentaは新皮質の研究に重点
:
>最近グリッド細胞に注目 Thousand Brains Theory

>391 ｰ 190827 1235 lNl4Iwao
>物理学者「心は電気信号から生まれた幻想。ロボ心を持」 [
省20

51: yamaguti 2019/09/02(月)00:32 ID:SPnkrttr(19/29) AAS
>816 ｰ 190831 0011 RkRCNsl2
>イーロンマスク、恐予測を発表 ”人工知能文明を一掃
> _外部ﾘﾝｸ:express.co.uk

>488 ｰ 190828 0101 0KaMMDiR
>AGIと一体化ホモデウス階級だけ
>●●●階級総●処分

>734 ｰ 190830 1539 pKlP2Xu2
省12

52: yamaguti 2019/09/02(月)00:32 ID:SPnkrttr(20/29) AAS
_2chｽﾚ:future Hoken

53: yamaguti 2019/09/02(月)00:33 ID:SPnkrttr(21/29) AAS
>730 ｰ 190830 1524 A7xlF+EW
:
>有機
>
>ミニ脳活動、人の脳に類似米研究 _外部ﾘﾝｸ:afpbb.com
>
>培養脳、人のに似た電気的活動を初検出研究論文が29日、
省18

54: yamaguti 2019/09/02(月)00:33 ID:SPnkrttr(22/29) AAS
>316 ｰ 190826 1921 qAMrDOic
:
>ＩＴからバイオへ　5〜年で社会が激変　64分
>_外部ﾘﾝｸ:www.genron.tv
:
> 伊藤穰一
>MITメディアラボ
省20

55(1): yamaguti 2019/09/02(月)00:34 ID:SPnkrttr(23/29) AAS
>340 ｰ 190826 2228 qWfBx+0c
>AI パタン認識？
>知能の本命？
>_外部ﾘﾝｸ:ja.wikipedia.org自動計画

>548 ｰ 190828 2340 BKNseix+
> バイドゥの言語認識技術、16項目のタスクグーグルをしのぐ
>_外部ﾘﾝｸ:xtrend.nikkei.com
省16

56: yamaguti 2019/09/02(月)00:34 ID:SPnkrttr(24/29) AAS
>838 ｰ 190831 0223 55CTc+9S
>日立、GPUで組み合わせ最適化を大規模・高速「モメンタム・アニーリング」を発表
>10万変数・全結合問題を1秒計算
>_外部ﾘﾝｸ[html]:www.itmedia.co.jp

>942 ｰ 190901 1203 LK6WTbj1
> Cerebrasが開発したウェハサイズの深層学習チップ
>_外部ﾘﾝｸ[html]:m.pc.watch.impress.co.jp
省14

57: yamaguti 2019/09/02(月)00:34 ID:SPnkrttr(25/29) AAS
>143 ｰ 190824 2206 0Uipa91V
:
>ｰトベクトルマシンにトレーニングデータを流し込んで
>同じ形式のテストデータが
>トレｰｰタのどのラベルと同判定されるか
>だけ見てればてめーの仕事は十分
>
省14

58: yamaguti 2019/09/02(月)00:35 ID:SPnkrttr(26/29) AAS
コンピューターの指数関数的な発展がもたらす世界
講演者：齊藤元章
シンギュラリティ大学 Japan Summit
_動画ﾘﾝｸ[YouTube]
櫻LIVE】齊藤元章・PEZY Computing代表取締役社長 × 櫻井よしこ（プレビュ
_動画ﾘﾝｸ[YouTube]

>252 ｰ 190825 1854 vZ+QC/GD
省15

59: yamaguti 2019/09/02(月)00:35 ID:SPnkrttr(27/29) AAS
_2chｽﾚ:future SonzaiSyoumetu , Kiraware KujoRisuto
_2chｽﾚ:future SonzaiSyoumetu

60: yamaguti 2019/09/02(月)00:35 ID:SPnkrttr(28/29) AAS
>21 YAMAGUTIseisei 190718 2314 uq6IgsQ1 \ \ \ \ \ \ \ \ \ \>18 名前：yamaguti E-mail：アシスタントエージェント=巫女様人格sage 投稿日：2018/10/16(火) 18:20:29.15 ID:QC06Ry5J?2BP(0)
:
|||a0>20 YAMAGUTIseisei 180520 1400 aEtbFiLs? \>20 リンク先の先更新 : 37 YAMAGUTIseisei 0520 2321 aEtbFiLs?
|||a0| 分散価値主義評価経済トークンエコノミー岡田斗司夫佐藤航陽齊藤元章ときど技術本位制
|||a0| _2chｽﾚ:future
|||a0>訂正 13>_2chｽﾚ:future DouKiokuSisutemu DaiTouituRiron
:
省19

61: yamaguti 2019/09/02(月)00:36 ID:SPnkrttr(29/29) AAS
齊藤先生メソッド頓挫 ≒ 飢餓 ( 非 BI ルート )
_2chｽﾚ:future Fukyuu # SaitouSenseiMesoddo NanoKeizai

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