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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ171 (1002ﾚｽ)
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ171 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1567327896/
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35: yamaguti [sage] 2019/09/02(月) 00:01:57.18 ID:SPnkrttr >>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 。 わかりやすくする為に、1列に付き 6 セルを伴った、 21 ミニカラムのみをパネルは示 B） 入力シーケンスABCDとXBCYはまだ学習されていませ ? ry この例では ry 、まばらなミニカラムのセットを呼び出します。 各シーケンス要素は、この図では3つのみの、ミニカラムのスパースセットを呼起します。 ? ry 、ミニカラム内のすべてのセル ry 、シーケンス ry 。 入力が予想外の場合、そのミニカラム内の全セルがアクティブになります。これは、そのシーケンスを学習する前の場合 。 C） ry 、入力 ry された1つのセルのみが各列でアクティブです。 2つのシーケンスを学習した後、それら入力は同じミニカラムを起動しますが、B '、B' '、C'、C ''、D 'およびY' 'とラベル付けされた各列の中に於て 1 セルのみがアクティブです。 C 'とC' 'は一意であるため、YまたはDのどちらかの正しい高次予測を呼び出 できます。 ? 14年 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1567327896/35
19: YAMAGUTIseisei [sage] 2019/09/01(日) 23:25:07.09 ID:vP6qbkkr >35 yamaguti 190501 1906 q5mPIwuH \ \>18 名前：YAMAGUTIseisei E-mail：t_v_p_a_l_o_g_sagex71p95m 投稿日：2019/04/04(木) 18:45:12.32 ID:CS6nD8sb ||| _ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1553614026/913-914 |||>913 ｰ 190404 0029 hAXG34Z2 >914 ｰ 0404 0036 hAXG34Z2 ||||？超AI入門 シーズン3 第1 会話 - 研究の最前線に迫り 。 実践編。日本の現場をリポ 、世界の知性からの警告も。理系と人文系 |||>_ttp://www4.nhk.or.jp/aibeginner/x/2019-04-03/31/166/1723043/ |||| |||>デネット先生出て \>「AIは意識を持てる」「意識・自律性を持つことは秘密を持つこ |||>_ttp://mobile.twitter.com/evil_empire1982/status/1113445800275664896## |||| |||>デネット に釘付け 。デネットは人工的に意識 、 自律性 |||>_ttp://mobile.twitter.com/yaozhewen/status/1113447774782074880## ||| : |||| 電波ログテキストマイニング ||||？超ＡＩ入門 ３ 第１ 会話 ||| : |||| 心の哲学の第一人者ダニエル･デネット｡ |||| バクテリアから人間までの心の進化を分析｡ || : |||| 原点に返りいま一度言っておきましょう｡ |||>AIは意識を持つ ｡ |||>意識を備えた完全なデジタルロボ できる |||| |||>ロボ の意識と人間の意識 |||>もちろん違いはあるでしょうが共通点に比べればそれほど重要な問題ではありま | : ||>_ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1473812514/983-#986## TED 986DenettoSensei 983JefuHookinsu https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account) http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1567327896/19
36: yamaguti [sage] 2019/09/02(月) 00:03:47.26 ID:SPnkrttr >>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） 図２からの配列の１つを使用して、活性細胞（黒）および脱分極／予測細胞（赤）の両方が示される。 >>34-35 >>34 >>35 最初のパネルには予期しない入力Aが表示され、それが次の入力B 'の予測につながります（2番目のパネル ? ry 、偏光解消セル ry 。 後続の入力が予測と一致 場合、脱分極セルのみがアクティブになり（3番目のパネル）、これが新しい予測につながります（4番目のパ ? ry される外側シナプス結合が最も ry 。 予測された細胞のうちの１つによって使用されるシナプス横方向接続複数が最も右側のパネルに示され 。 ? ry は、多数のアクティブセルのサブセット ry 。 現実的なネットワークでは、予測されるすべてのセルは、アクティブセルの大集団のサブセットに対して15以上の接続 B） あいまいなサブシーケンス「ＢＣ」（ ＡＢＣＤおよびＸＢＣＹの両方の一部 ）がネットワークに提示される。 最初のパネルは予期しない入力Bを示 、これはC 'とC' 'の両方の予測につながります ? ry 。両方のセットの予測セルがアクティブ ry 予測します（4番目のパネル）。 3番目のパネルは、入力Cの後のシステムを示 。予測セルセットの両方がアクティブになり、DとYの両方を予測しています（4番目のパ 複雑なデータストリームでは、通常多くの同時予測があります。 ? 15年 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1567327896/36
37: yamaguti [16sage] 2019/09/02(月) 00:08:11.73 ID:SPnkrttr >>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 ? ry 先端樹状 ry は全配列を ry 。 図４： 尖端樹状突起への フィードバックはシーケンス全体を予測する 、図２と同じネットワークおよび表現 >>34-35 「先端樹状突起」と表示された領域は、新皮質の第1層に相当 。 全 細胞からの頂端樹状突起（図示せず）はここで終結する。 図 、次のように仮定 ? ry 示されているように、 ｰクは以前にシーケンス ry を学習した。 図２に示されたシーケンスＡＢＣＤをネットワークは以前に学習した。 ? 学習されたシーケンスの間、頂 起に一定のフィ パターンが提示され、配列B'C'D 'に参加する細胞はそれらの頂 起上に プスを形成して一定のフィ パ を認識した。 学習済シーケンスに亘って尖端樹状突起へと提示され ( てい ) るコンスタントなフィードバックパターン、をそして認識する為にシーケンス B'C'D ' 参加各細胞はそれら尖端樹状突起上にシナプス編成した。 ｰドバック接続が学習された後、頂端樹状突起へのフィードバッ ｰンの提示は、シーケンス内で順次アクティブになるすべてのセルによって同時に認識される ? ry 、偏光解消状態になります（ ry 。 赤で表示 これらのセルは、脱分極します（左ペイン）。 新 フィードフォワード入力が到着すると、予測されたシーケンスに関連するスパース表現になります（中央のパネル ? ry パターンが予想されるシーケンスの一部として解釈 ry 、選択された列の ry 。 ｰドフォワードパターンを予想シーケンスの一部として解釈できない場合（右パ ）、選択 カラムのすべてのセルがアクティブになり、異常を示します ? ry 、頂端フ クは、予想されるシ の一部として入力を解釈するように ｰクをバイアスし、入力が予想されるシーケンス ry しないかどうか検出する。 このようにして、尖端フィードバックはネットワークを、どんな入力も予想シーケンスの一部としての解釈をする様にバイアスし、入力がもしも予想シーケンス内の要素のどれにも一致しない場合を検出する。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1567327896/37
44: yamaguti [sage] 2019/09/02(月) 00:16:55.97 ID:SPnkrttr ? 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 ? ｰクへの各 ｰドフォワード入力は、アクティブミニカラムのスパースセットに変換されます。 ( 新皮質のミニカラムは複数の細胞層にまたが る。 ここでは、1 細胞層の 1 ミニカラム内のセルのみを我々は参照 ) ミニカラム内のすべてのニュ は、同じ ｰドフォワード受容野を共有 ? 予期しない入力が到着すると、選択 ミニカラムの中の全セルが入力パターンを認識してアクティブになります ? しかし 以前に学習されたシーケンスの文脈では、ミニカラム内のセルのうちの１つまたは複数は脱分極する事になる。 ? 脱分極細胞は活動電位を生成する最初の細胞になり、近くの他の細胞を抑制 。 したがって、予測された入力は、特定の位置において、特定の順序で、特定の要素に固有の非常にまばらなパターンの細胞活性化をもたらす >>34-35 >>34 >>35 [ここの図2原稿の終わりを見る] http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1567327896/44
46: yamaguti [sage] 2019/09/02(月) 00:25:28.69 ID:SPnkrttr 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）。 我々の ｰロンモデルは ップダウンの期待のメカニズムを示唆 。 図4は、頂端樹状突起への安定した ｰドバックパターンが、シーケンス内の複数の要素をすべて同時に予測 方法を示 >>37 新 ｰドフォワード入力が到着すると、それは予測シーケンスの一部として解釈されます ? ｰドバックは入力を特定の解釈にバイアスします。 繰り返しますが、 まばら 、多 パ 同時に予 >>37 [ここの図4原稿の終わりを見る] したがって、同時に発生 2種類の予測 ? 基底樹状突起への横方向の連結は次の入力を予測し、尖端側樹状突起へのトップダウンの連結は複数 ｰケンス要素を同時に予測 ? ry ）、おそらく推論 ry より微妙な解釈につながる ry 。 先端 と基底樹状突起との間の生理学的相互作用は活発な研究分野 （Larkum、2013）、推論や予測におけるそれらの役割のよりニュアンス重視な解釈を恐らくリードする 。 ただし、図2 3 4に示されているメカニズムが、その最終的な解釈において引き続き役割を果たす可能性が高いことを提案します。 >>34-37 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1567327896/46
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