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競技プログラミングにハマるプログラマのスレ 119 (1002レス)
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: 2023/03/21(火)16:00
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317: [sage] 2023/03/21(火) 16:00:38.42 2つ目の可能性は、北川さん(@takuyakitagawa)やgoogleのブログにあるように、ネットワークモデルに創発的(相転移的)な現象が起きているということだ。つまり、計算力の適用によりデータセットには明示的に含まれていない新しい連関や意味ネットワークが生まれているという可能性だ。 数学で公理系から様々な定理や命題が生み出されるように、言語データに含まれる情報から新しい情報が生み出される。人類の頭脳がその一部しか探索してこなかったなら今後AIがもっと深くて広い知的探索を担うかもしれないシナリオだ。言語システム自体が演繹性を持つ可能性とも言える。 2つ目の可能性が正しい場合には、当面は際限なく性能が向上するように見えるだろう。 現在の言語モデルベースのAIは能動性や身体性が欠けている点で限界があるが、機械学習モデルにツールやセンサーを使いこなさせるための仕組み(認知アーキテキチャ)の研究は様々なところで取り組まれている。 ロボットやネットなどを使って能動学習を行うAIの開発に根本的な技術上の壁はないので、そうなれば理論上は「人類のこれまでの知識の総体」を上限とする理由が無くなり、物理現象の時定数のみが制限として残る(上記論文参照)。このあたりがさらに先を見たシナリオ分岐に関係するだろう。 http://medaka.5ch.net/test/read.cgi/prog/1678852419/317
2つ目の可能性は北川さんやのブログにあるようにネットワークモデルに創発的相転移的な現象が起きているということだつまり計算力の適用によりデータセットには明示的に含まれていない新しい連関や意味ネットワークが生まれているという可能性だ 数学で公理系から様な定理や命題が生み出されるように言語データに含まれる情報から新しい情報が生み出される人類の頭脳がその一部しか探索してこなかったなら今後がもっと深くて広い知的探索を担うかもしれないシナリオだ言語システム自体が演性を持つ可能性とも言える 2つ目の可能性が正しい場合には当面は際限なく性能が向上するように見えるだろう 現在の言語モデルベースのは能動性や身体性が欠けている点で限界があるが機械学習モデルにツールやセンサーを使いこなさせるための仕組み認知アーキテキチャの研究は様なところで取り組まれている ロボットやネットなどを使って能動学習を行うの開発に根本的な技術上の壁はないのでそうなれば理論上は人類のこれまでの知識の総体を上限とする理由が無くなり物理現象の時定数のみが制限として残る上記論文参照このあたりがさらに先を見たシナリオ分岐に関係するだろう
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