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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ132
死後の世界を証明した。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ113
ケッシュ財団keshefoundation フリーエネルギー 2
☆ゲノム編集が拓く未来?
☆宗教的狂信(イスラム等)思考実験
地上1000メートルの超々高層ビル Part4
AR/VR/MRとウェアラブルデバイスの未来
オオカミ導入による生態系復元
STAP細胞
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ166
- 1 :2019/07/18 〜 最終レス :2019/07/23
- 2045年頃に人類は技術的特異点(Technological Singularity)を迎えると予測されている。
未来技術によって、どのような世界が構築されるのか?人類はどうなるのか?
などを様々な視点から網羅的に考察し意見交換する総合的なスレッド
■技術的特異点:収穫加速の法則とコンピュータの成長率に基づいて予測された、
生物的制約から開放された知能[機械ベース or 機械で拡張]が生み出す、
具体的予測の困難な時代が到来する起点
■収穫加速の法則:進歩のペースがどんどん早くなるという統計的法則
ここでの進歩とは、技術的進歩だけでなく生物的進化、生化学的秩序形成も含む
★ 関連スレ(特化した話はこちらで)
(AI) 技術的特異点と政治・経済・社会 (BI)
http://goo☆.gl/riKAbq
(情報科学) 技術的特異点と科学・技術 (ナノテク)
http://goo☆.gl/RqNDAU
※URL部分をコピーし、☆を消してペースト※
※前スレ
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ165
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1562869232/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ164
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1562240845/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ163
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1561486677/
- 2 :
- ★関連書籍・リンク・テンプレ集(必見)
https://singularity-2ch.memo.wiki/
- 3 :
- ◇ プログラム板関連 【AI開発ガチ勢スレ】
[RPA]PC自動化技術総合スレ[効率化] Part.5
https://mevius.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1561796557/
【統計分析】機械学習・データマイニング25
https://mevius.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1561568018/
□ フィンテック&クレジット関連
::NFC/Felica/QR::電子マネー/非接触決済スキーム総合スレッド 50
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/credit/1563146657/
□ 移動通信技術関連
【次世代通信規格】LTE -A and 5G 総合スレ 01
https://mao.2ch.sc/test/read.cgi/network/1401854535/
□ 自動運転関連
【自動運転】運転支援システム レベル3
https://medaka.2ch.sc/test/read.cgi/car/1558103401/
◇ ニュース記事はこちらへ
シンギュラ関連ニュース保管庫
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1530437658/
- 4 :
- [推奨NGワード]
ニート,二一ト,妄想,炸裂,宗教,糖質,未婚,無職,引きこも,
子供部屋,320847,こどおじ,短編集,500円,出演
[推奨NGName]
yama
※山口先生は一過性のスクリプトです
- 5 :
- 【Google I/O 2019】音声アシスタントをすべての人が使う未来像が見えた──プロが振り返る
https://ledge.ai/iprospect-google-io/
- 6 :
- コンゴのエボラ流行で緊急事態宣言=WHO、死者1600人超に
https://www.jiji.com/jc/article?k=2019071800186&g=int
地球による人類の浄化作業が始まったな
これでまたシンギュラリティが遠くなった。
- 7 :
- 快適な2chライフのために専ブラを利用しましょう❗
[推奨アプリ]
ChMate
JaneStyle
[推奨NGワード]
ニート,二一ト,妄想,炸裂,宗教,糖質,未婚,無職,引きこも,子供部屋,子ども部屋,こどおじ,短編集,500円,出演,在日エリート,低学歴,性根
[推奨NGName]
yama
※山口先生は一過性のスクリプトです
- 8 :
- ビットコインよりリブラを異常に警戒してるのはなぜなんだ?
管理主体がある仮想通貨の方が上級国民にはヤバいのかな
リブラ規制「早急な対応必要」 G7財務相が足並み
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO47465000Y9A710C1000000/
- 9 :
- >>7 >>4
また山口のおっさん100スレ程消化するんだろうな?
- 10 :
- おもしろいスレだけど変な人が多い
- 11 :
- 思うクンは永久BANに値する
- 12 :
- https://huspo.imgur.com/all/?third_party=1
昨日の自室内大気中の高周波数値
失礼します
これは人体に被害が及ぶレベルですか?
通常値 60.0mV/m
最大値 8.0V/m
- 13 :
- 安楽死制度を考える会って政党あるんだな
賛成してる奴らは支持すればいい
- 14 :
- Neuralink 映像 イーロンマスク リンク
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1562869232/776-
>972 ー 190718 0138 8Rwea9Os
:
>】ついに始まる、脳直結インターフェースの時代。イーロン・マスクのAI危機対策
>_ttp://news.infoseek.co.jp/article/gizmodo_isnews_194853/
|
>AIの進化 止められないのであれば、人間がAIと対等 知能を手に入れればいい。 生物学的な進化 ないから、技術的に知能を拡張 しかない。 Neuralink 、 真意は人類を救うため
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1531018600/606-609#1489922543/123# SonzaiSyoumetu , Kiraware KujoRisuto
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1530234247/371# SonzaiSyoumetu
>47 yamaguti 181217 2057 wTQbtxsi? \ \ \ \ \>18 名前:YAMAGUTIseisei E-mail:sage昨日より放●性金属臭微々喉降雨後 投稿日:2018/09/11(火) 08:24:54.83 ID:GkbIB6hZ
:
|||||| 保険
|||||| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1508026331/993#1504872499/60#1508569617/2# Hoken
:
リンク先
|>690 YAMAGUTIseisei~貸 170430 1847 8+qjeHD1
|> 大津波
|>来る可能性 : 要対策 (
|>来ない可能性 : 要対策 (
- 15 :
- >10 yamaguti 180417 1721 TuDGhcTB?
>>816:yamaguti 180416 0002 hXildhrr? \>29 YAMAGUTIseisei 180408 1351 vYQeZKWT?
>>> 1. 融合 ( ルート )
>>> 2. 置去り ( ルート )
> :
>> 2-1. 滅亡又淘汰 ( ルート ) : _ttp://google.jp/search?q=tuyoi-singularity+yowai
>>2-2. 所謂無用化 ( ルート ) : _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1521732239/18## 不幸中の幸い
>
>
>
> >173 ー 180410 1116 ULIEi5er
>> 「神のような」AIの誕生は、人類を破滅させる ―― イーロン・マスク氏が警告
>>_ttp://businessinsider.jp/post-165330
> :
>>、AIが「 不死身の独裁者」 ドキュメンタリー作品『 ? (あなたはこのコンピューターを信用しているか? )』の中で指摘
> :
>
> >174 ー 180410 1117 ULIEi5er
>> >173
>> 「我々は急速に、どんな人間をも超えるデジタルの超知性へと向かっている」マスク氏 。「それは明らかだ」
>>。「我々に残された時間は5年だ。デジタルの超知性は、わたしが生きているうちに誕生するだろう。100%、間違いなく」
2018 + 5 = 2023
>
>
> _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1521732239/18# RihaKigen 2018 # YuugouKigen
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1508026331/384#993##358###1493891216/50#1504999631/73## RihaKigen 2018 Teisei
- 16 :
- | 22 yamaguti 190712 0723 BvhXtK7w \ \ \ \ \>84 yamaguti 190224 2212 WFxvUogS? \>34 yamaguti 181121 1012 sfyGuXNf?
|||||||>930 ー 181120 1709 7O1b9kNK >931 ー 1120 1709 7O1b9kNK
||||||| :
|||||||>山川先生のソース
|||||| :
|||||||>ドワンゴ人工知能研究所の所長の山川宏とのインタビュ
|||||||>_ttp://futureoflife.org/2017/10/12/%E3%83%89%E3%83%AF%E3%83%B3%E3%82%B4%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80%E3%81%AE%E6%89%80%E9%95%B7%E3%81%AE%E5%B1%B1%E5%B7%9D%E5%AE%8F%E3%81%A8%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3/
||||||||
|||||||>世界規模の惨事はないと仮定して、 ごろのhuman-level AGI(人間の知能レベ )完成 ?
||||||||
|||||||>全脳ア (WBAI) 2030 目標 。カーツワイル氏が「2029 人間レベル 」 はよく知られ 、大体それと同
||||||| :
||||||||・ボストローム氏らが2011年から12年 アンケー 私個人としては2023
| :
|||||||>人間の知能レベルに達したAGI 、それ自身が開発を行い人間の知能を超えた知能を作るのにどのくらい時間 ?
|||| :
|||||||>は2029年に人間一人分の知能に到達し、
||||||||、数日から数ヶ月
||||||| :
|||||||
||||||| >47 yamaguti 181027 1609 AJ0Ulonr?
||||||| :
|||a0| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1531018600/467-483# Risuku YamakawaSensei
|||a0| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1504872499/59-73# Risuku YamakawaTakedaRyouSensei Puutin NaikakuFu
|||||||
||||||| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1537288223/77# Nokosu YamakawaSensei
- 17 :
- | 57 yamaguti 190712 0752 BvhXtK7w \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \: \>24 名前:yamaguti E-mail:1528603775sages15 投稿日:2018/07/08(日) 17:22:33.29 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
|||n0| :
|||v0>ミウラ mruby 式電子頭脳 VM ( 強い AI ( AL ) 反乱抑制設計 )
||||||f0| :
||||v0| 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
||||v0| 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
||||v0| 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
|||||f0| :
|||||a0| :
|||||||f0>32 yamaguti 180911 0846 GkbIB6hZ
||7| :
|||7>人造人間
||7| :
|||7>人類の喫緊の命運を左右
||7| :
||||||||f0>* 実現への道筋 ( 別添証拠
||||||f0| :
||||||||f0>RT 有機分散超細粒度並列化
||||7| :
||a0>TRONCHIP CellBE AAP-2/3 SH-4 ARM32 68k PowerX
||||7| :
||||||||f0| 2 LOADI 38900c1
||||||||f0| 1 LOADSELF - -
||||||||f0| :
||||||||f0| 3 SEND 0a00001
||||||||f0| :
||||||||f0| 2 LOADI 41 3
||||||||f0| 0 ENTER 6200002
||||7|
||||7>_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1508026331/384#993##358###1493891216/50#1504999631/73## RihaKigen 2018 Teisei
- 18 :
- _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1449403261/131## GoosutoYou VM
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1519839202/4# AL TeiReiya Rei
- 19 :
- _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1504872499/138-139# Hannyou AI/AL / HTM # YuugouGijutu <-> NN TuijuuYosoku
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1549315166/54-55#1522139588/10# YuugouGijutu
- 20 :
- >24 yamaguti 190712 0725 BvhXtK7w
:
> Google 翻訳 _ttp://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:arxiv.org/pdf/1809.07356
>
>
> ページ1
> arXiv:1809.07356v1 [eess.SP] 2018年9月19日
> 一般的な色付きジャーナル、VOL。 XX、NO。 XX、XXXX 2017
> 1
>
>
> SSVEPマグニチュード変動の予測モデル : ブレインコンピュータインタフェースにおける連続制御への応用
>
>
> Phairot Autthasan、Xiangqian Du、Binggwong Leung、Nannapas Banluesombatkul、Fryderyk K l、Thanakrit Tachatiemchan、Poramate Manoonpong、Tohru YagiとTheerawit Wilaiprasitporn、 メンバー、IEEE
:
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1562869232/23# 1
- 21 :
- 階層的時間的記憶理論 ( HTM )
_ttp://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-jp.pdf#nyuumenta
短縮版
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/539-676
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489740110/22-30
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1481407726/6-82
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
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1547171604/43-67# 投影 : 投射
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
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1548169952/26-37#-52# _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1552014941/69-81#67-89#
ZettaScaler/PEZY-SCの紹介と今後の方向性 〜自動チューニング技術の現状と応用に関するシンポジウム発表資料
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489922543/217-266
「健康医療分野のデータベースを用いた戦略研究」
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1519958054/60-78# PEZY
E2ダイナミックマルチコアアーキテクチャにおける動的ベクトル化
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489922543/217-216#272
面積の効率的な高ILP EDGEソフトプロセッサの実装に向けて
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1481407726/105-154
Smalltalkの背後にある設計原則
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1554363939/71-85#-88#+OR+plan9+OR+elis-tao+OR+simpos-esp+OR+model1sega+OR+tronchip+OR+hpky-universaltransformer
- 22 :
- II。 マグニチュード予測付きSSVEP-BCI
? ry 使用して移動可能なスピードマシンやロボ ry 。
従来のSSVEP-BCIパラダイムを使用して可変速機械やロボ 制御 、図1(a) ように視覚刺激を設計 要 。
黒い画面上に7つのターゲット刺激 、 異 周波数で点滅 。
数値が大き 速度が速 、手のアイコンが付いた刺激はオブジェクトの移動を止 に使用 。
要約 、従来のSSVEP BCIパラダイム は、画面上の目標速度番号(目標刺激)に注意を向け 可動速度機械を絶えず制御
? ry
しかし、この論文の利点(SSVEP マ ry ード変動 予測モデル) 新 設計 、視覚刺激の複雑さを図1(b)に示すように減
? ry 、パラダイムは、機械の可動速度を同時に制御 信号として、SSVEP周波数認識と ry 両方を使用 ry 。
このようにして、パラダイムは、 SSVEP 周波数認識と予測マ ry ード変動との両方を同時に、機械の可動速度を制御 為の信号として使 。
黒い画面上の3つの刺激は、異 周波数でちらつき、概念設計のために使用
? ユーザが目標の刺激に参加し、それでも凝視 ry している場合、それは、目標の刺激 ry よってユーザがSSVEPの大きさを操作するのを助 ry 。
一旦ユーザがターゲット刺激に参加し尚、凝視を維持している事、それは、 SSVEP ードをターゲット刺激強度(固定周波数)を変えることによって操作するユーザを、助けることができる。
? ry
ード変動の結果が示すように、BCIシステムは制御対象の速度をスムーズに増減 でき、以下の利点があ :
1)
、 視線移動によるわずかな遅れで機械を円滑に制御 できます
2)
? 少数の刺激周波数のために、 ry 刺激に焦点を合わせるとき ry 。
小さな刺激周波数により、それらの無人のものは、標的刺激にフォーカスする時にユーザをいらいらさせたり妨害したりする可能性が低い。
したがって、CCA手法の周波数認識率が低下する可能性は低い。
図1
? ry BCIの概念設計( ry 対する強度予測 ry 。
従来のSSVEP-BCI のコンセプト設計(a)と、同じ制御アプリケーションに対するマ ry ード予測付きの提案されたSSVEP-BCI(b)
3ページ 著者ら:IEEEトランザクションおよびジャーナルのための論文の作成(2017年2月)
3
- 23 :
- 3)
より低い視覚刺激の複雑さは、 眼の疲労を軽減
1つの重要な問題は概念設計がシステムを扱うためにSSVEPマグニチュード変動のための予測モデルを使わなければならない こと
? このように、この ry 予測でSSVEP-BCIに ry 。
従って、この論文はマ ry ード予測付 SSVEP-BCI に向けた最初のステップをカバー 。
まず、本研究はSSVEP ード変動の予測モデルの調査に焦点
? ry を容易にするために、 ry 。
これを促進する為に、さまざまな強度のSSVEP応答を含むデータセットを収集 に実験を設定 。
第二に、この研究は実験から記録されたSSVEP応答を使用してロボットシミュ を制御 可能 示
III。 材料および方法
? ry では、大きさが変化するSSVEP応答 ry プロトコルを紹介します。
このセクションでは、マグニチュード変動な SSVEP 応答(データセット)を取得 ための実験プロトコルが示 。
SSVEP ード変動の予測モデルを構築 という目的を達成 ために、それぞれ多項式回帰(Poly)、ランダムフォレスト回帰(RF)、およびニューラルネッ (NN)からなる、最先端の機械学習および ーラルネットワークアプローチが検討され た
? 脳に制御されたロボ ry 。
ブレインコントロールなロボットシミュレータへの最も適切なアプローチはその後組み込まれ た。
? 最後に、SSVEP-BCIの実現可能性と利点をマ ry ード変動でテストするために、シミュ ry 。
最後に、マグニチュード変動な SSVEP-BCI の、実現可能性と利点とをテストする為にシミュ 内 実験
A. データ取得 この実験の参加者は、20歳から25歳 の10人の健康な人々 (n = 10)。
実験は1975年のヘルシンキ宣言(2000年に改訂)に従い、 東京工業大 内部審査委員会 承認
1) EEG記録:
? ry アンプを250 Hzのサンプリングレート、すなわちOpenBCIで使用 [14]。
この研究では、オープンソースで低コストのEEGアンプ即ち OpenBCI[14]を 250 Hz のサンプリングレート 。
実用的な目的のために、全ての実験中にデータを記録 に単一チャンネルEEG(0)を使 。
- 24 :
- 2) 刺激プロトコル:
0 ブラック
5秒 「条件1」
10秒
:
60秒 ブラック
65秒 「条件3」
70秒
:
時間[秒]
(合計3.87分)
図2
4つの刺激条件が被験者に無作為に提示 、それぞれ50秒間持続
? ry 面と条件付きの手がかりは、すべて条件の開始前に ry 。
黒い画面、と、条件付き合図、と、の両方は、全条件の開始時にそれぞれ4秒間表示
現実世界の応用の継続的な開発における研究結果の実用性を確実にするために、実験は通常の環境(電磁シールドのない部屋) 。
被験者は、17インチモニターの前に座って、画面から30 cm離れた顎当てに頭を置き、画面の中央に常に注意を払うように依頼され た。
図2にSSVEPスティミュラスプロトコルを示 。
4つの刺激条件が被験者にランダムな順序で提示 。
各条件は50秒間続いた。
? 黒い画面と条件付きの合図が、それぞれの状態が始まる前に、それぞれ ry 。
黒い画面、と、条件付き合図、と、の両方が、全条件の開始時に、それぞれ4秒間表示 。
条件は以下の通り 。
- 25 :
- 1)
? ry 白黒 ry 。
7.5 Hzで点滅する270 ×270ピクセルの白/黒の四角形が画面中央に表示 。
最大光度では常にちらつきます。
光の強度は、レベル0(最小 )から 255(最大 )までさまざま
? ry 他の状態に対する基準として役立つ(条件1)。
この状態は従来のSSVEP刺激であり、他の条件に対する基準として貢献する ( 条件 1 ) 。
2)
同じ正方形が105の強度レベルで点滅し始めます。
? その後、50秒間、光の強さを1秒 ry 。
光の強さを、その後 50 秒間、 1 秒間に3レベルずつ上げます。
? この状態は、被験 ry させるのに役立つと考 ry す(cond.2)。
この条件は、被験者がSSVEPの大きさを増加させるのを助けると考えられ ます ( 条件 2
3)
? ry 強度(225)で ry 。
同じ正方形が最大強度 ( 255 ) で点滅し始めます。 ?
? その後、50秒間、光の強さが1秒 ry 。
光の強さが、その後 50 秒間、1秒間に3段階減
? この状態は、被験 ry させるのに役立ちます(cond.3)。
この条件は、被験者がSSVEPの大きさを減少させるのを助けると考えら ( 条件 3
4)
正方形は強度レベル180で点滅し始めます。
50のうちの最初の20秒間では、強度は最大に達するまで1秒間に3レベルずつ増
? ry は、状態が終了するまで、 ry 。
次の30秒間は、条件の終了まで、光の強度は1秒間に3レベル減 (条件4
研究の残りのためにデータセットを準備するために、50Hzのノッチフィルタ(電気的ノイズを除去 )および7.37.7Hzのバンドパスフィルタ(バターワース、次数2)をEEGデータに適用
? ry
SSVEP応答は、フィルタリングされた信号から得 、次いで実験条件に従って区画化 。
最終的に、10人の被験者からの50秒の長いSSVEP応答が各状態について得 。
- 26 :
- 齊藤先生メソッド頓挫 ≒ 飢餓 ( 非 BI ルート )
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489922543/111-139##(111,138-139)# SaitouSenseiMesoddo NanoKeizai
- 27 :
- B. 実験I: SSVEPマグニチュード変動の予測モデル
図3:マシンの速度を制御するために提案されたSSVEPベースのBCIのアーキテクチャ
1) データ準備:
? ry 、訓練セット(9人の対象×4条件×50秒の長さのデータ)については9人の対象から、そして試験セットについては残りの1人(1件×4条件×50秒長データ)から無作為 ry 。
それぞれが4つの条件を有する10人の対象の前述のSSVEP応答から、テストセットに付いては1人(1件×4条件×50秒長データ)からそして訓練セット(9件×4条件×50秒 データ)に付いては残りの9人 から無作為にEEG信号を選択 。
図3 、各被験者 のEEG信号を2組のデータについて計算 。
第1の組は入力信号(a)からなっていた。
? ry 信号は、最初に、3秒 ry ウィンドウおよび2秒のオーバーラップを有する一連のサブサンプルまたはブロックに変換 。
各被験者からのEEG信号は、 2 秒のオーバーラップを有する 3 秒(3秒×250Hz = 750データポイント)のスライディングウィンドウの、サブサンプルかブロックかのシーケンスに最初に変換 。
4ページ
4
? ry 750のデータ点または特徴。
ステップ1が完了した後、以下の構造について48ブロックのデータが得られた:4条件×48ブロック×750の、フィーチャ又はデータポイント。
? ry 2では、各被験者の入力 ry ために各データポイントを2乗 。
次に、ステップ2 では被験者の各データポイントを、入力信号を得る為に 2 乗 。
第2組のデータは標的信号(b)からなっていた。
3から始めて、各ブロックの平均値を入力信号から計算 。
従って、各条件について48個の値が得 。
その後、ステップ4 、各条件について多項式関数(二次関数(poly2)または三次関数(poly3)のいずれか)を用いて曲線当てはめを行った。
最後に、標的シグナルは4条件×48標的値(それぞれ48点を有する4つの曲線)であった。
データ準備が完了した後、各被験者の入力信号およびターゲット信号は、以下の手法を使用してSSVEP振幅予測に使用 。
- 28 :
- 2) ーラルネッ アプローチ(NN):
リカレント ーラルネッ (RNN)は、従来のフィードフォワードニューラルネッ から拡張され、その反復的な隠れ状態のために、EEGなどの時系列データから本質的な特徴を抽出する能力を有する。
各タイムステップでの活性化は、前のステップのデータを使用して計算
? ry Units(GRU)の層から始まります。 RNNs [15]の繰り返しユニットタイプの1つ。
この研究で提案されているNNモデルは、Gated Recurrent Units [15] ( GRU ; RNNs の反復ユニットタイプの1つ ) の層から始まります。
? その更新ゲートは、モデルが従来のRNNよりも長いシリーズのための入力トリームにおける特定 ry 存在を思い出させる。
それの更新ゲートは、入力ストリームにおける、従来型 RNN のよりも長いシリーズの為の、特定の特徴の存在を想起するモデル、を作る。
その後、時系列データの予測に適しているため、完全接続(FC)レイヤを使用
図3 、NNモデルをデータで訓練 ために、入力信号をサンプル数×時間ステップ×特徴に再形成 (a)。 >>>>>>>>>>
研究者らは、各条件の各ブロックを1つのサンプルと見な した。
、各サンプルの750個のデータポイントは実際には3秒の時系列データを表しているため、タイムステップ数は750 。
、特徴として各データポイントの値のみを使用する代わりに、各条件で0から47までの範囲のブロックIDも使
? ry 、デー ry 値とブロックIDを含む2つの機能があります。
たとえば、各タイムステップには、それのデータポイント値とブロック ID とを含む2つの特徴があります。
したがって、各被験者について、192サンプル×750時間ステップ×2特徴が得 。
標的信号(b)については、各条件における各ブロックも1つのサンプルと見なした。
したがって、これらを各被験者について192サンプル×1目標値に再成形
? ry 。これはモデルが最良 ry 。
この研究 NNモデルはKeras [16]を使って実装 。 が下記 最良のパラメータ構成を与えるまで調整され た :
- 29 :
- ? 256単位のGRUの層。
256 ユニットの GRU のレイヤ。
GRUレイヤでは確率0.3のドロップアウトが使用され た。
? One-hidden node with linear activation was applied for regression (FC).
#1 hidden ry ?
? ry を伴う一隠れノードを回帰 ry 。
線形活性化を伴う隠れノード 1 つを回帰(FC)に適用
オプティマイザはAdamで、学習率は0.001
バッチサイズは864サンプル(トレーニングセットの半分)に設定
平均二乗誤差(MSE)を損失関数として使
最後に、最善の重み(テスト用のトレーニングモデルからの損失が最も少ないもの)を使用して、モデルを2,000エポックでトレーニングし た
3) ランダムフォレスト回帰アプローチ(RF):
ォレストは強力な教師付き学習アルゴ 。
分類と回帰の両方のタスクに使用できます。
このモデルの重要な利点の1つは、すべての特徴をサブセットに分割し、それらのそれぞれを使用して複数の決定木を構築 によって、過剰適合を防ごうとすること
5ページ
5
その後、多数決投票またはこれらの決定木からの結果の平均を使用して予測が実行されます。
図3に示すようにデータをRFモデルに挿入 ために、前のアプローチと同様に、入力信号の各ブロックを1つのサンプル(a)に再整形し た。 >>>>>>>>>>>>
? したがって、各被験者から、サンプルあたり ry 有する192個のサンプル(4条件×48ブロック)が得 ry 。
従って、 192 個のサンプル ( 4 条件× 48 ブロック、サンプル当り750個の特徴を有する ) が各被験者から得 。
その後、最後の機能として、ブロックIDが各条件に対して0から47の範囲で追加され た。
その結果、入力の最終形状は192サンプル×751フィーチャになりました。
標的シグナル(b)について、それは192サンプルを有する1Dテンソルに再成形された。
- 30 :
- この研究のRFモデルはScikit-learnを使って実装 [17]。
ツリーの最大深度を除いて、すべてのパラメータがデフォルト値に設定
? 各折り目は、それが最良 ry 与えるので、1から50の範囲内にあるように ry 。
各 Fold は、最良の訓練喪失結果を与える範囲としての、 1 から 50 までに収まるように選択 。
最後に、その数がテストに使用され た
4) 多項式回帰アプローチ(Poly):
Polyは、この研究のベースラインとして使用される単純な予測モデル 。
SSVEPデータをPolyモデルに入力するために、RFモデルによる実験と同じ方法でデータを作成 。
ここでは、PolyモデルはScikit-learn [17]を使って実装
? ry おいて2度と3度の多項 ry 除いて、すべて ry 。
評価に於て、 2 次と 3 次の多項式関数を除いて全てのパラメータはデフォルト値に設定され た。
>>28-29
>>27
- 31 :
- 5) 評価:
アプローチ
? ry 誤差t SE
平均二乗誤差 ± SE
条件1
条件2
条件3
cond4。
計算時間予測t SE
すべての条件
Poly poly2 ポリポリ2
4.8380 t 3.0190
0.6324 t 0.5840
0.1287 t 0.0782
0.5583 t 0.3666
2.1806 t 0.0561
Poly poly3 ポリポリ3
5.1487 t 3.5327
0.6228 t 0.5831
0.0818 t 0.0582
0.3794 t 0.2494
2.4829 t 0.0909
- 32 :
- RF poly.2 RFポリ2
0.1580 t 0.1086
0.0277 t 0.0228
0.0090 t 0.0049
0.0509 t 0.0343
0.0026 t 0.0001
RF poly.3 RFポリ2
0.1569 t 0.1088
0.0303 t 0.0258
0.0083 t 0.0046
0.0530 t 0.0371
0.0026 t 0.0002
NN (GRUs) poly2 NN(GRU)ポリ2
0.0926 t 0.0566
0.0207 t 0.0147
0.0094 t 0.0039
0.0397 t 0.0229
5.1167 t 0.2642
NN (GRUs) poly3 NN(GRU)ポリ3
0.0750 t 0.0440
0.0181 t 0.0136
0.0080 t 0.0037
0.0270 t 0.0160
4.8472 t 0.0626
表1:
6つのアプローチ間の平均二乗誤差と計算時間予測との比較。
太字の数字は他のものよりもかなり大きい、p <0.01。
- 33 :
- ? 一人一人離脱交差検証 ry 。
一個抜き交差検証を使用して、すべてのモデルを訓練および評価
? したがって、10倍、 ry 。
従って、10 Fold 、それぞれ訓練用の9人の被験者(1,728サンプル)および試験用の1人の被験者(192サンプル)からなる。
ターゲット信号には2つのタイプがあるため、この調査では次の予測モデルを使用 。比較のため、Poly poly 2、Poly poly 3、RF poly 2、RF poly 3、NN(GRU)poly 2、NN(GRU)poly 3。
したがって、2つの値を使用して各アプローチのパフォーマンスを測定 。
1つ目はMSEを使用して計算された各モデルの精度、2つ目は予測のための計算時間
? ry 、一元配置反復測定分散分析 ry 。
これら3つのアプローチを比較 ために、球形度の仮定(実験結果の統計分析)に基づいて、一元配置分散分析(ANOVA)を用いた。
データが球形度の仮定に違反したときに補正を適用
? 事後分析のためにボンフェローニ補正および対比較を行った。
一対比較とボンフェローニの補正とを事後解析の為に行っ
C. 実験II:脳制御ロボットシミュレータ
図4
? ry 脳制御ロボ ry 。
オンラインのような脳制御なロボットの実験プロトコルの図。
? ry 提案されたケース ry 。
実験プロトコルは、従来のSSVEP-BCIを超える提案ケースの利点を実証するように設計されています。
? ry 始まり、その後に一定 ry 期間が続きます。
プロトコルは期間速度の増加から始まり、一定の最大速度、速度の減少、そして一定の最小速度の期間、と続きます。
最後の期間は動きを止めました。
- 34 :
- ? この部分では、 ry 。
このパートでは、研究者らは、脳制御ロボット刺激装置を介して、提案されたSSVEP-BCIが従来の場合よりも優れ を実証 を目指
? ry 時間の両方 ry 、SSVEP振幅変動 ry 。
実験Iの結果のように、RF poly2モデルは、小さい誤差と制御アプリケーションのための短い計算時間との両方の観点から、 SSVEP マ ry ード変動のための最も適切な予測モデルであることが分かった。
したがって、RF poly 2アプローチのみがV-Repシミュ に組み込 [18]。
提案されたSSVEP-BCIの概念を従来のものと比較して評価するためにV-Rep内のVortex物理エンジンモードが構築された。
? ここでは、80 ry cm 3の立方体と60 kgのロボットを備えた改良型Pioneer P3DXロボットを使用 ry 。
ここではロボ 、 60 kg で 80×80 cmのプレートと10 cm^3 の立方体とをその Pioneer P3DX ロボットの上に備えた改造型、を使
? オンラインの ry 速度プロファイル(VP)を作成しまし ry 。
オンライン風の研究用にロボ シミュ を設定するために、実験プロトコルに従って速力プロファイル(VP)が作成され た(図4)。 >>33
実験1から収集したデータセットを使用して、cond.2とcond.3からの予測信号をオンラインのようなSSVEP応答(脳の信号)に関連付け た
? ry として使用されました。
これらの脳の信号はスピードコントローラの入力としてその後使用 。
制御装置は標準移動平均(MA)アルゴリズムを脳信号に適用した。
6ページ
6
最後に、MAの結果は、ロボ の移動速度を変えるためのVPとして使用
? ry 、増減速度期間 ry 動作した。
以下の規則を使用して、コントローラは、速度期間増減について実験プロトコルに従って2つの状態間で交互に動作した :
? 増加する速度期間: ry が高ければ ry 速度値 ry 。
速度期間の増加:入力値がより高ければ現在の速力値が更新 、そうでなければ値は安定
? 減少する速度期間: ry が低い場合 ry 速度値 ry 。
速度期間の減少:入力値がより低い場合は現在の速力値が更新 、それ以外の場合は値は安定
以下のサブセクションに示すように、研究IおよびIIにおいて提案されたSSVEP BCIの性能を調査 ために、前述の実験プロトコルを使用して脳制御ロボットシミュ を設定 。
- 35 :
- 1) 研究I: 処理ウィンドウの長さと滑らかな動きとの間のトレードオフ:
この研究の目的は、ユーザーが許容できる速度でオブジェクトを滑らかに動かすのを助けるためにスピードコントローラに最も適した処理ウィンドウの長さを見つけること 。
実験プロトコールを図4に 。 >>33
輸送作業を完了するとき、ロボ は速度コントローラの出力に従って動くことになっていました。
出力を作成 ために、脳信号は、先に説明 ように、2つの規則に従ってRFポリ2予測モデルと単純MAの両方を使用して速度プロファイル(VP)に変換 。
研究者たちは、物体( この実験では箱)の運搬における安定性と平均移動速度の両方を考慮 。
箱の安定性は、ロボットプレート空間(2D平面)上の箱内の中心質量の偏差によって測定 。
この研究における箱の偏差は、 元の位置と最終位置 ユークリッド距 。
最適な処理窓の長さを得るために、 1秒のステップで1から5秒まで変
? ry の10倍からの偏差と比較しました(1人の被験者を除外した交差検証)。
最後に、平均速度の平均をボックスの 10 Fold 分のずれと比較 ( 一個抜き交差検証
? 一元配置反復測定分散分析 ry 。
一元配置分散分析(ANOVA)を統計分析に使
2) 研究II: 従来のSSVEP-BCIと提案されたSSVEP-BCIを使用した脳制御ロボ シミュ 比較:
提案されたSSVEP-BCIが滑らかな制御アプリケーションにおいて従来の より優れ 実証 ために、研究Iと同じ実験プロトコルを実行 。
提案されたSSVEP BCIのVPを得るために、1秒の重ならない窓(研究Iからの最適窓長)を有するRF poly2に基づく予測モデルが適用
? ry 速度に変化しました。
これに対して、従来のSSVEP-BCIは、増加期間と減少期間の両方で直ちに一定の速度に変更され た。
従来の場合の各被験者のVPは、提案されたSSVEP-BCIからの同じ被験者VPの最大値および最小値を使用して設定 。
ロボ 制御タスクの性能を評価 ために、平均速度とボックスの偏差を測定値として使 。
最後に、2つのケースの実験結果を標準のt検定 比 。
- 36 :
- Neuralink 映像 イーロンマスク リンク
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1562869232/776-
- 37 :
- | 43 yamaguti 190704 2201 rS60wicC \ \ \>12 yamaguti 190501 1849 q5mPIwuH
|||| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489922543/117-143
||| :
||||>143 名前:yamaguti~貸 E-mail:sage放о性金属臭極微/喉微妙 投稿日:2017/10/01(日) 22:37:58.75 ID:ULelwDzT?2BP(0)
||||| >100 >117-120 Cell
||||| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/706
|||| :
||||||| PLAYSTATION3 ( Cell ) 系 = 生命線
||||||| ( Pо4 系 = 絶望的 次々世代融合系ダイブ系 VR )
||| :
||
|| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1556696545/11-12#10-12# PLAYSTATION3/Cell NamerakaNettowaaku
- 38 :
- ■日本の衰退原因■
・変に知識を身に着け、無駄に達観してしまう高2病の大人が増加
(くっさw あいたたたたw ○○とか好きそう〜等)
・自分はできないくせして、他人には高い要求
・村社会特有の陰湿ないじめ→SNSが拍車をかける
・失敗を許容しない教育→結果出すまで頑張りを貶す人間が増加
・前倣え精神の植え付け
・ホーム飛込み自殺を見るたび、メシウマ状態になる会社員
- 39 :
- 591 ー 190715 1154 VLfxvOu8
_ttp://i.imgur.com/0r5eu7g.gif
- 40 :
- >>38
これは思うな
息苦しい、生き苦しい世の中だと思う
- 41 :
- >・ホーム飛込み自殺を見るたび、メシウマ状態になる会社員
マジかよ
こんなやついるの?
俺なら1ヶ月はショック状態だわ
- 42 :
- https://pbs.twimg.com/media/DqZs31MVsAIjW_3.jpg
- 43 :
- スマホ買っても、
「もっと役に立つ物にお金使おうよ」って言われない世の中。
- 44 :
- ■日本の衰退原因■
・変に知識を身に着け、無駄に達観してしまう高2病の大人が増加
(くっさw あいたたたたw ○○とか好きそう〜等)
・自分はできないくせして、他人には高い要求
・村社会特有の陰湿ないじめ→SNSが拍車をかける
・失敗を許容しない教育→結果出すまで頑張りを貶す人間が増加
・前倣え精神の植え付け
・ホーム飛込み自殺を見るたび、メシウマ状態になる会社員
・アニメ制作会社への放火によるアニメ産業、観光産業の衰退←New
- 45 :
- 衰退したって?
例えば何?
- 46 :
- >>45
20年続くデフレ
- 47 :
- >>46
物が安くなっただけで何か買いにくくなってはいないなら衰退して無い。
- 48 :
- Google、言語障害者の音声を流暢な合成音声に直接変換する機械学習を用いた手法「Parrotron」発表。音声アシスタントへの入力エラー率を軽減
https://shiropen.com/seamless/parrotron
蚊を全滅させる実験に成功 住民らも効果を実感 放射線と細菌を使用 中国 [459590647]
https://leia.2ch.sc/test/read.cgi/poverty/1563425760/
これはマジで未来だ!
登壇者がHololens2で自分のホログラムを出現させ英語を自動翻訳して日本語でプレゼンしてる
登壇者が実際に居なくても全世界同時登壇できるような未来も近いかも
しかも登壇者は母国語喋れば自動で各国語に翻訳
是非音声オンで見てみてください!
https://venturebeat.com/2019/07/17/microsoft-wows-inspire-crowd-with-language-translating-hololens-hologram/
https://twitter.com/AR_Ojisan/status/1151661379331379200
動画あり
【暗黒物質検出器が極めて稀な原子核崩壊を観測 | Nature ダイジェスト7月号】
暗黒物質を探すために設計された検出器が「2ニュートリノ二重電子捕獲」と呼ばれる稀な原子核崩壊の観測に成功。
この過程の半減期は、現在の宇宙の年齢の約1兆倍に当たる1.8×10の22乗年。
https://www.natureasia.com/ja-jp/ndigest/v16/n7/%E6%9A%97%E9%BB%92%E7%89%A9%E8%B3%AA%E6%A4%9C%E5%87%BA%E5%99%A8%E3%81%8C%E6%A5%B5
%E3%82%81%E3%81%A6%E7%A8%80%E3%81%AA%E5%8E%9F%E5%AD%90%E6%A0%B8%E5%B4%A9%E5%A3%8A%E3%82%92%E8%A6%B3%E6%B8%AC/99252
https://twitter.com/NatureDigest/status/1151694055903920130
【アンモニア合成の新たな道 | Nature ダイジェスト7月号】
食料生産を支えるアンモニア系窒素肥料。製造は高温高圧で行われエネルギーコストが問題となっているが、このほど、常温常圧で窒素ガスをアンモニアへ変換できる触媒が開発された。東京大学西林仁昭氏らの成果。
https://www.natureasia.com/ja-jp/ndigest/v16/n7/%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%83%A2%E3%83%8B%E3%82%A2%E5%90%88
%E6%88%90%E3%81%AE%E6%96%B0%E3%81%9F%E3%81%AA%E9%81%93/99256
https://twitter.com/NatureDigest/status/1151694049960574976
(deleted an unsolicited ad)
- 49 :
- >>47
デフレのせいで購買意欲は下がるでしょ?これは「買いにくくなった」に含まれないの?
- 50 :
- これはやばいな
令和の殺人鬼は平成の遺産を崩壊させようしている。
犯罪者予備群の炙り出しがLINE Score上で始まるぞ...
俺のエロ画像フォルダも暗号化しないと流石にサツが来たら終了だ...
- 51 :
- >>49
意欲は下がってないはず。実際にもまえよりかっているので。
https://www.nippon-num.com/gdp/actual-gdp.html
- 52 :
- 失業率も自殺者も減ってる
なんだかんだ言って安倍政権って有能だな
- 53 :
- あったまわるい分析乙
この時期には労働力が足りなくなるから自然に失業率が下がるのは30年も前から分かってた
そして就業率が上がれば困窮率と密接に結びついた自殺率が下がるのは自明
安倍は全て自分の手柄のように語るから大嫌いw
- 54 :
- 都合のいいことは自分の手柄
都合の悪いことは民主と外的要因だからな
- 55 :
- >>51
全体としてはそうなんだ。二極化が進んでるってことだな。
俺は搾取される側だから購買意欲落ちてるよ(´・ω・`)
- 56 :
- 一度獲得した
技術力や生産力は、
そう簡単には喪失しないから、
そういう意味合いでの衰退は、ほとんど起きないが、
世界経済から見れば、
相対的に衰退を続けているよ。
韓国にPPP(購買力平価)が追いつかれそうになったりとか、
昔だったら考えられる状況じゃない。
より正確に言えば日本だけ、
足踏みを続けて、
他は成長を続けているだけなんだがな。
そろそろ、ネトウヨが大好きだった中韓を馬鹿にして、
心の平穏を保つと言うのが、
本格的にできなくなるかも知れないぞ、
むしろ逆に、韓国はそれしかできないと馬鹿にしていた、
精神的勝利しか上げられないと言う状況が、
日本に発生するかもしれない。
なぜこんな馬鹿な状況になるのか?をよく考える必要がある。
- 57 :
- 問題は、
中国でも韓国でも、
まあ総体という意味でのアメリカでもない。
本質的には、
日本の経済成長と言うか、
世界の経済成長が、
通貨発行量によってコントールされていると言う点だ。
- 58 :
- まず三重野の利上げが原因なんだが。
- 59 :
- >>56
サムスンの半導体ロードマップ
2019年・・・7ナノ量産開始
2022年・・・5ナノ量産開始
2025年・・・2ナノ量産開始
日本のロードマップ
2019年・・・100ナノまでしか作れない
2022年・・・予定なし
2025年・・・予定なし
フッ化水素規制しといてこれだからな
日本の韓国に対する最後の悪あがきかもなw
今韓国批判に乗っかってる大半のネトウヨは、サムスン製造のSnapdragonチップが載ったAndroidスマホを使ってるというw
- 60 :
- 同情するなら金をくれ
- 61 :
- イーロン・マスク氏のAI企業、脳埋め込み技術の臨床試験を申請
https://www.bbc.com/japanese/amp/49013097
- 62 :
- イーロン・マスクのNeuralinkは来年から人間の脳とのより高速な入出力を始める
https://jp.techcrunch.com/2019/07/18/2019-07-16-elon-musks-neuralink-looks-to-begin-outfitting-human-brains-with-faster-input-and-output-starting-next-year/
『Neuralinkの共同創業者で社長であるマックス・ホダック(Max Hodak)氏はNYTに対して、Neuralinkの技術は、理論的には比較的すぐに利用できるようになるだろうと楽観視していると語っている』
『実験室のラットに対して実証してみせた。その結果は、データ転送という意味では現行のシステムの性能を上回るレベルのものだった。
Bloomberg(ブルームバーグ)によれば、ラットからのデータは頭につけられたUSB-Cポートから収集され、現行の最善のセンサーに比べて10倍の性能が得られたという。』
Elon MuskのNeuralink、もっと先の話だと思っていたBMI(Brain-Machine Interface)がぐっと近づいてきた感があってびっくりしました。
ただ、突拍子もない計画でなく、地に足の着いた研究開発であることを示すように、最初に実装される機能も含めて発表内容はかなり堅実だったように思います
https://twitter.com/AmadeusSVX/status/1151517563437735937
電極の数と密度は人手では無理で、専用の手術ロボットを開発する感じで、理詰めで要素技術を固めている印象を受けました。
この電極数でも全ニューロン数と比べてまだ少なすぎるのですが、質疑応答で「ごく一部のニューロンでも高度な認識が可能になるのではという仮説がある」と話していたような
https://twitter.com/AmadeusSVX/status/1151520430257143811
日常生活におけるニューロンの振る舞いをここまで高密度に記録するという試みは今まで(物理的な制約で)行われていないと思うのですが、一旦データが揃い始めたら一気に研究が進むことも予想できるんですよね。
自分はどうしても悲観的に見がちなのですが、壁を超える日は意外に近いのかも?
https://twitter.com/AmadeusSVX/status/1151522383221538816
(deleted an unsolicited ad)
- 63 :
- 針の頭に載るLiDAR開発のVoyant Photonicsが約4億円超を調達
https://jp.techcrunch.com/2019/07/17/2019-07-16-voyant-photonics-raises-4-3m-to-fit-lidar-on-the-head-of-a-pin/
「LiDARは、車が中距離の物体を検知する方法として使われる。」
「私たちは、一部屋分の大きさのコンピューターがチップサイズになったときと同じ、革命を目の当たりにしています」
「私たちは1立方cmのサイズを考えています。世の中には、ソフトボール大のLiDARは搭載できない電子機器がたくさんあります。
ドローンなどの重量が大きく関わってくるものや、腕の先に部品を組み込まなければならないロボットなどを想像してみてください」
『このサイズにしては高性能、という意味ではない。彼らは、普通に高性能なのだと主張している。』
フェアー氏
「小型のLiDARは性能が劣るという誤解があります」
「一般的なLiDARと張り合える性能を達成できると、私たちは信じています。しかも、ずっと小型です」
自動運転車のウェイモ、自社開発のLIDARセンサーを他社に販売開始
https://m.newspicks.com/news/3739702/
「ライダーセンサーの発達曲線は、半導体におけるムーアの法則に似ている。18カ月ごとに解像度が2倍になり、価格は半分になるのだ。」
- 64 :
- 「日本はAI後進国」「早く自覚してほしい」 ソフトバンク孫社長が憂慮
https://www.itmedia.co.jp/news/spv/1907/18/news101_0.html
孫社長「AIを中途半端にかじった評論家、学者が『AIに何ができる』と低く評価するのは、時代錯誤も甚だしい」
「日本の政府、知識人、ビジネスマンには1日も早く自覚してほしい」
「この数年で日本は発展途上国になった。結構やばい」孫社長がAI分野で指摘
https://japanese.engadget.com/2019/07/17/ai/
「ついこの間まで、日本は技術で世界最先端の最も進んだ国だったが、この数年間で一番革新が進んだAIの分野で、完璧な発展途上国になってしまった。まだ挽回できないことはないが、結構やばい」
孫正義「私は日本で育ち、愛しているからこそ、(AIの分野で)他国に追いつき、追い越していかなければいけないと思っている」
「今がインターネット革命が始まったばかりの25年前だと考えれば(日本は)手遅れではないが、今始めないと手遅れになる」
「熟練者と同レベルの意思決定ができる」AI、NECが開発 「逆強化学習」で「意図」を学習
https://www.itmedia.co.jp/news/spv/1907/17/news095_0.html
「放送局の広告スケジューリング業務に適用したところ、経験豊富な熟練者と同じレベルの意思決定を、10倍以上のスピードで実現できた」
「既存逆強化学習の100倍の効率で学習できる」
- 65 :
- アニメ制作会社でも襲撃されるんだからRPA企業は警備員増やしたほうがいいな。
- 66 :
- 京都アニメーションの所在地と建物の外観ってググれば誰でも調べられるんだよな
まさかテロの標的になると思わなかった
もう会社の所在地情報は一般公開するのをやめたらどうだ?
入社試験にしてもどっかの貸し会議室を借りるとか
今後のセキュリティーは情報公開を制限することも視野に入れていくのかな
- 67 :
- トランプ大統領、ピーター・ティール氏指摘の“Googleの裏切り”を調査するとツイート
https://www.itmedia.co.jp/news/spv/1907/17/news065.html
「FBIとCIAはグーグルを捜査すべき」とティール氏--トランプ氏が絶賛
https://japan.cnet.com/article/35139979/
>ティール氏は、Googleの幹部が中国の諜報活動に深く関わっているのではないか、
>同社は”米軍ではなく中国軍と組むという恐ろしい決定をしているのではないか”、
などの疑問を呈し、「これらの疑問については、FBIとCIAが調査する必要がある」と語った
- 68 :
- >>66
所在地の分からん法人なんて信用できるわけ無い
- 69 :
- >>66
BSL4施設の所在地は明かさないほうがいいよな
絶対。
- 70 :
- >>58
893が株で儲けたから。あのまま金利を緩めていたら稲川会が日本企業をM&Aしかねなかった。
- 71 :
- 人類の進化はこれで終わりではない、AIの“推論”によってさらに加速する
https://ainow.ai/2019/07/18/173607/
量子暗号の到達距離を2倍に―新しい推定手法で盗聴監視の困難を解決
https://research-er.jp/articles/view/80999
- 72 :
- >>52
まぁ安倍が有能なのは間違いない
韓国大統領ぶっ殺してパチンコも衰退させて民主党もパヨクもまとめて壊滅状態に持っていって何か言えば安倍のサポートにしかならない
ついでに朝日新聞も部数激減
経済も順調、G20も大成功で非の打ち所がない
安倍のブレーンってマジで誰だよ
- 73 :
- >>66
そうじゃないw
オフィスを無くして社員は在宅で仕事出来るようにすれば良い。今なら出来るだろう
- 74 :
- @https://youtu.be/WEz_JUSm2SQ
Ahttps://youtu.be/-l1jdNpqe1A
Bhttps://youtu.be/rt753Wdmdto
SoftBank World 2019
孫正義 基調講演
- 75 :
- 【基礎研究】超節電「三進法半導体」世界初で実現 集積度を高め小型化 AIの発展に期待される 韓国
https://asahi.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1563448369/
- 76 :
- >>75
ちょうど原料切れて草
- 77 :
- 1980年代 日本製製品は無敵!
1990年代 安物以外は日本製製品は無敵!
2000年代 高級ラインなら日本製に限る!
2005年 日本製は見なくなっても、部品は日本製だ!他国には作れない!
2010年 他国で部品は作っていても、それを作っている機械は日本製!
2019年 他国の機械で作っていても、素材は日本製だ!
- 78 :
- >>77
2025年 他国で全部作っていても、株は日本製だ!
- 79 :
- >>78
金持ちなら日本サイコー、と言う話だな
実際外国に沢山投資したから資産あるしね
- 80 :
- 残念ながら、
日本の基幹産業や、
メガバンクは既に外資の資本コントロール下にある。
- 81 :
- シンギュラリティ時代に、どこの国だのなんだの、いい加減目覚めなさい
オラの村が一番だ!と張り合ってる原始人かよ
未熟な土人ほどナショナリズムに浸る
技術進歩と共に、そういう垣根は無くなって、世界は広がってるのが分からんのか?
もう人類が目を向けるべきは宇宙なんだよ
大マジで
- 82 :
- >>77
少なくとも半導体については、
韓国が崩壊するので、日本の
メーカーが息を吹き返す。
- 83 :
- 孫さんの講演聞いてるけど、データ爆発に伴ってAIがOS並みに社会のプラットフォームになっていくってことだな
- 84 :
- これは、AndroidみたいにAIプラットフォームを先に作って社会に広めた企業が世界を独占できるな
- 85 :
- まぁどうせGAFAが勝つでしょ
検索エンジン持ってるところは強いよ
- 86 :
- 黒船礼賛バカの集うスレw
- 87 :
- 礼賛なんかしてないぞ
- 88 :
- 特異点を起こすのはアメリカもしくは中国
特異点後の薔薇色の世界を満喫できるのはアメリカ率いるアングロサクソン諸国=イギリス・カナダ・オーストラリア・ニュージーランド+イスラエル
もしくは中国率いる漢民族諸国=台湾・マカオ・香港+シンガポールなどの一部東南アジアの国
ヨーロッパと日本と韓国は衰退
アメリカ中国どちらからもカモられハブられる
2chで論戦してる暇があるなら英語か中国語の勉強するなり
コツコツ働いてお金を貯めて老後は海外移住するなり
自分だけでも助かる努力したらどう?
- 89 :
- >>88
自動翻訳
- 90 :
- >>78
2045年 製品は他国製でも原点は日本製
- 91 :
- ホモサピエンス時代からホモデウス時代に移り変わろうとする今に、どの国がどうたらかんたら喚く時代錯誤感。
シンギュラリティ後には現在存在する全ての国家は消滅しているだろうに。
- 92 :
- 五毛党(ごもうとう、ウーマオタン、拼音: wǔmáo dǎng)とは、中華人民共和国における中国共産党配下のインターネット世論誘導集団を指すネットスラングである。
正式名は網路評論員(インターネットコメンテーター)であり、2005年ごろまでは書き込み1件当たり5毛(英字で50セント)が支払われていたことからこの蔑称が名づけられた。
網軍と呼ばれることもある。
通常は一般人を装い、インターネット上のコメント欄や電子掲示板などに、中国共産党政権に有利な書き込みをする。
または共産党「それに関連する事」を批判する人に対する集団攻撃をする。
ネットを通じ、世論誘導をする役割を担っている。2015年時点で、約1050万人程度いると見られている。
中国政府が世論操作のためにSNSに投稿させている「やらせ書き込み」は、年間で4億8800万件に上るという。
- 93 :
- まずはっきりしておかなければならないことは、
ここ30年くらい日本が低成長になった原因は、
日本の技術が落ちたからではなく、需要が増えな
かったから。
- 94 :
- 経常収支は毎年黒字なのに経済成長が
出来ないのは需要が伸びていいないから。
- 95 :
- Facebookのリブラといい、Googleの中国軍協力疑惑といい、
世界中でGAFA叩きが始まってるな
- 96 :
- CPUコアより1000倍速い演算システム、インテルが脳細胞の機能を模して実現
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/02596/
- 97 :
- >81
まぁ言いたい事は分かるけどね
韓国みたいな国と仲良くすることがどれほど愚かか、ここ数年でハッキリわかっただろう
周りが善良な国ばかりなら良いが、現実は裏切りや敵対国ばかり
- 98 :
- >>97
いじめると北朝鮮と統一して核保有して攻めてくる。
- 99 :
- >>97
それからアンカちゃんとダブルにして自動で飛べるようにして。
- 100 :
- >>98
そうすると、日本が核武装する大義名分ができる
今だってそれを中国とアメリカが心配してる
核実験やった時、ライスが核の傘提供してるからねって釘さしにきたら日本から核武装の声が上がってなくて、困惑してた報道があったよ
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