(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ172
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171
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1567327896/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ170
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1566534326/
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ169
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1564778477/
https://singularity-2ch.memo.wiki/
★技術情報『米国におけるAI研究動向』
goo.gl/eVzS7M
[RPA]PC自動化技術総合スレ[効率化] Part.6
https://mevius.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1566391195/
【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 52
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/credit/1566178286/
□ 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/
https://i.imgur.com/HbGdKPV.jpg
https://i.imgur.com/xJnkTGR.png
※脳研究予算推移＆脳解析の進捗
https://i.imgur.com/lJrp6UD.png
https://i.imgur.com/VJqIqJe.png
※AI特許
https://i.imgur.com/EqFcY1Z.png
※AGI開発組織マップ
https://i.imgur.com/N0oNvLO.png
※ホモデウスと宇宙の覚醒
https://i.imgur.com/tW3x7TS.png
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1556696545/36-49#-86#1548169952/66-74# Singyurarithi Teigi
：シンギュラリティ（ ）とは？
p://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1904/15/news036.html
>81 yamaguti 181214 0825 QfhBU4VJ \ \>664 YAMAGUTIseisei 180909 1442 6yt4T07X?
:
>>>>>>> 滅亡対策 齊藤先生流 ( 暴走系 + 反乱系 ) >19 >312 427 # 432 >463 >438
>>>>>>
>>>>>> _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1531923755/338# YuugouGijutu
>>>>>> _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489922543/215-216
>>> :
>>745 ｰ 180924 1814 TSKmyICD
>>Q.おまわりさんが悪い人達を 逮捕しましたが
>> 全員無実でした
>> 何人逮捕したでしょうか？
>>
>> A.５人逮捕（誤認逮捕）
>652 ｰ 190902 1627 +Fyoa1OV
>東京地裁 現地では日程出てた 無事傍聴
:
>同情 部分多
>
>次 10/1 13: （ 聞き取りにく 直接確かめて
:
>583 ｰ 190619 1148 WqXbTgx2
> _ttp://sankei.com/ economy/news/190606/prl1906060317-n1.html##
>NPO法人T-PEZYのエクサキッズ実行委員会
>ネーミング ？
>_ttp://i.imgur.com/0r5eu7g.gif
>9 ｰ 190901 2038 TM2Ufqsn
>新 仮面ラ 人工知能
:
>01話[公式
>_ttp://m.youtube.com/watch?v=gKr_NfQUvCY#rWZ2zZ3Iujc##
:
http://google.jp/search?q=guzzu+%22rider+01%22+OR+%22rider+pezy%22+OR+%22x+rider+68000%22+OR+isinomori-sugihara-takahasi-3jou
>51 yamaguti 190902 0032 SPnkrttr
|>816 ｰ 190831 0011 RkRCNsl2
||ｰロンマスク 恐 発表 人工知能 文明を一掃
|| _ttp://express.co.uk/news/science/1171905/Elon-musk-news-SpaceX-CEO-Twitter-A-I-Artificial-Intelligence-China-update-lates##
:
| 「安全な AI を作れる成功率は 5 から 10 % だ。」
>911 ｰ 190912 1503 XHY3P25r
>138億年 宇宙 幾多の知的文明 シンギュ を迎えずに滅
>
>ュラリティに到達できない 大 障壁があった
>俗に グレートフィルタ
>
>同じ運命を
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1504872499/133# Kioku TukuriKae
||||| :
||7>628 名前：yamaguti E-mail：対策sage 投稿日：2018/07/15(日) 21:32:23.82 ID:hjrU/Lm9?
||7| △ 支配される
||7| ○ 支配されるか殺される
||7|
||7>イーロン・マスクは5年以内にロボ が人間を殺し始 危険性
||7| _ttp://www.lifehacker.jp/2014/11/141127elon_musk.html
||7| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1520715794/10# IironMasuku 2023
||7|>_ttp://businessinsider.jp/post-165330
||7|>悪魔的である必要はない。AIに目標 、何の感情もなく、迷うこともなく、AIは人類を破滅
||7|>まるで我々が作っている道路に、アリ塚 。アリ 嫌い ではない。 道路を作っているだけだ。そしてアリ塚に別れを告げる
|||||| :
:
uuuuuuuuu>
>856 ｰ 190912 0106 LQsnftHC
:
>正常性バイアス】 、認知バイアスの一種
|
>被害が予想 状況 生活の延長 と 捉え 都合の悪い情報を無視
|「今回は大丈夫」「まだ大丈夫」 と過小評価 など 逃げ遅 原因 。 正常化の偏見 恒常性バ とも
|n0| :
||||n0>16 ｰ 180807 1016 BuCAPVSc
||||n0>WBAIに寄
|7| :
|||f0|
||||f0>21 yamaguti 181214 0708 QfhBU4VJ \>683 YAMAGUTIseisei 0912 0745 4AweHSe/? >874 ｰ 1029 0015 vlJKz/ze \: \>93 YAMAGUTIseisei 0806 0144 FnAR0u04o?
||7| :
|f0>ゴーストで 人類存亡 危機回避
|f0|
||f0>その怠惰 忌々しきは 理系共 パソコン操作で 仕事のつもり _ttp://google.jp/?q=yakuzaisi+gyoumu+OR+byouin&tbm=vid
|||||| :
||||f0| 理系共 完成品だけ 持って来い 女房子供は 質に入れたか
||||f0| 理系共 女房は質に 入れたのか 何なら俺が 買ってやろうか
||||a0>気の触れて 飛び●りぬこそ コーダ稼業 働け設計 働け実装 ttp://hayabusa.2ch.sc/test/read.cgi/news4vip/1379606794/80
|||a0| 978 名前：yamaguti~kasi E-mail：783raito+kyoudai+tuma+ryouhou 投稿日：2017/06/06(火) 04:28:13.14 ID:It+Kh0Jy
|||||a0>635 名前：YAMAG E-mail：>頭から煙出る程読みません 投稿日：2018/09/06(木) 01:39:00 ID:z3yFunv3? ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1481497226/463# mailto:sage://google.jp/?q=siriai+boroboro+sonohito+hannin+kanousei
|| :
||】汎用型 特化型 強いAI
|| _ttp://m.youtube.com/watch?v=tIJMPrNDwrs
|| :
||||v0>757 ｰ 0407 0932 rKfLk+YQ
|||v0| :
||||v0>AIを知るための4つの類型 「特化型」と「汎用型」、「強い」と「弱い」
||||v0>_ttp://innovation.mufg.jp/detail/id=123
|||v0|
||||v0|「汎用型のAI」
||||v0|、特定の作業やタスクに限定せず 汎化能力
||||v0|
||||v0|「強いAI」
||||v0|、人間のような意識
||v0| :
||n0| :
||||f0| :
|||n0>55 yamaguti 180911 0904 GkbIB6hZ \ \| : \>21 名前：yamaguti E-mail：1528603775sages15 投稿日：2018/07/08(日) 17:13:21.86 ID:Yyb7M1g2?2BP(0)
|f0| :
|||||v0>17 YAMAGUTIseisei E-mail：sage/future/1526967415/62 投稿日：2018/06/09(土) 20:26:37.60 ID:h5bUiie10?2BP(0)
||||v0| :
|||a0| AI/AL/ALife 論を DL ( ML ) 限定論に掏り替えようとする狼●者
|||a0>完成済汎用 AI/AL を半信半疑どころか存在しないかの様に扱う狼藉● ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1481407726/205-207## KanseiZumi HannyouAI/AL
|||a0|
|||a0>AI 語るに : ALife 歯牙にも掛けず し●り顔
|||a0>汎用 AI/AL 語るに : 哲学を 齧る真似事 それすらも 怠りし上 し●り顔哉
|||a0>AI/AL 語るに : し●り顔 シリコンマイクロ プロセッサ 嗜む事も 怠け怠り
||||>_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1543421218/13-32# YowaiAI Kiken ## JidousyaJiko
||||| _ttp://google.jp/search?q=rokoukyou+jiken
||||| _ttp://google.jp/search?q=i-ron+masuku+itigo+robotto
:
||||>AIに人格を持たせないととんでもないことになる 例
||||| _ttp://www.orangeitems.com/entry/2018/05/25/135421
|||||>連絡先にメッセージ 機能 誤動作 夫婦の会話が夫の部下に転送 悲劇
||| :
|||||>夫婦のプライバシｰ 部下に送ったらいけない
|||||>と 判断 能力がなかった
||||| :
|||||>学習済みだが教育済みではないAI
||||| :
:
>23 YAMAGUTIseisei 190811 2123 CmypyStm \>38 yamaguti 190803 1737 Xl6OoRO0
:
||>39 yamaguti 190514 1325 2vGaUUWM
|||ｰ が現実に！？ 「AI
||| _ttp://dot.asahi.com/wa/2018112100024.html?page=3
||||、佐藤氏 指摘
||||
||||「 ロボ 勝手に戦争 最も警戒 、実は軍人 。これは各国共通 。
|||>開戦に踏み切 、 政治判断 。しかし政治判断が及ばず、戦闘のコントロールが利かな 、それこそ核戦争
||||、機械が戦争を選択すると、予期しない形で人類が滅びる
||||
|||| 実際、コンピューターの判断によって核戦争の危機 事件 。1983年9 ソ連 早期警戒システムが、米 弾道ミサイル 誤 探知 アラーム 鳴り響
||| :
||||「人間の合理的判断があったから回避 、機械にすべて委ね 本当に核戦争 」（佐藤氏
||||
||||（本誌・亀井洋志 \| \>週刊朝日 18年11月30 より
| :
||||||>データなし + ネットワークらしいネットワーク又グラフ等なし 可 ( 禅 無 空 ) = 存在根源 = 自律性/知性/創造性/好奇心/ゴースト(仏性)/真理/愛
| :
|
|>73 yamaguti 190501 2010 q5mPIwuH \ \ \> 45 名前：yamaguti E-mail：この国だけに配慮致します立場でないので申上げますsage 投稿日：2019/03/08(金) 14:06:39.82 ID:lgKqio1I?2BP(0) \ \> YAMAGUTIseisei wrote:
|||||||>HPKY 型汎用 AI/AL ( / ALife )
| :
|7>AutoML ( 等 ) 設計最適化 → 設計ベース AI ( AL ) + NN
| :
|7>構造 : ry 学習 不要
| :
|f0>DeepMind : DNC のスロットベーススロットをスロットに見立てる等
| :
| _ttp://google.jp/search?q=2ch+future+tokuiten+hpky-universaltransformer-bert
|
|
|>864 ｰ 190831 1114 U7uiYwRH
| :
|>パラメータを学習しない？ ネットワーク「WANN
|>_ttp://ai-scholar.tech/treatise/wann-ai-222/
| :
|>1. パラメータを学習せずに構造だけでタスクを解く
|>2. 、様々なタスクに適用可能
|>3. 共通のパラメータを持
||>846 ｰ 190822 1010 cssy34tb
| :
||>東大松尾ゼミ 研究会
||>データがない 学習可 メタ学習
||>_ttp://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/technology/00007/00017/
| :
|||『データがない ディｰ ｰニング 。 汎用的な知識 獲得 使い回し、 人間のよう 広いタスク
| :
||
|>_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489922543/268-270#178-180## HPKY Meta
||>270 YAMAGUTIseisei 180908 0007 sHJfJTCE?
|| :
||||>データなし 可 (
|| :
| :
| ↑
| 完成済汎用 AI/AL ( / ALife )
| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1481407726/205-207# KanseiZumi HannyouAI/AL ( / ALife )
| 汎用 AI/AL 設計例
| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1556696545/61-77#1566534326/52# HannyouAI/AL SekkeiRei
| 電子頭脳設計概要
| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/478-509#742# DensiZunou SekkeiGaiyou
|
| :
|| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1564778477/847-850# Singyurarithi2024
||>847 ｰ 190822 1013 cssy34tb
||>マイクロソフトから１千億円 調達 OpenAI。5年以内にAIの知能が人間レベルに到達 予測
| :
||>_ttp://ft.com/content/c96e43be-b4df-11e9-8cb2-799a3a8cf37b##
||>_ttp://mobile.twitter.com/gijigae/status/1158712803441565696##
| :
(deleted an unsolicited ad)
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1496019293/140# YowaiAI SekaiSen MatudaSensei KaatuwairuSensei
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1483110011/541#544#1489922543/136# JidouToutatu
メタ AI/AL
||||7>HPKY-UniversalTransformer 汎用仮想空間統合レンダ ( Unity ベースビジュアル DSL )
||||7>GQN/nV3D ⇔ 物理空間準融合対応フレームワーク
|||7>俯瞰文脈メタ AI/AL ( キルゾーン AlphaStar ? )
|||7>_ttp://google.jp/?q=ai+OR+al+killzone+npc+OR+miyayou##
|7| :
||||7>837 YAMAGUTIseisei 181014 1912 6JUQzgf8? \ \>280 名前：YAMAGUTIseisei E-mail：1537288223sage854-888 投稿日：2018/10/01(月) 10:33:23 ID:clFG90EB?
|||a0| DeepMind 強い AI/AL 射程 目鼻
|||a0| >277-279 >263 >205 >7 >11 \>DeepMind、 Unityと提携 \>GoogleがUnityと提携 ｰム制作用のツｰ
||||a0>人間レベル 5-10年 と40%の専門家
||||7| _ttp://gizmodo.jp/2018/09/agi-in-a-decade.html
:
| Smalltalkの背後にある設計原則
| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1554363939/71-85#-88#1529408476/159# DSL Suityoku
| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1562240845/17#1566534326/52# Haiburiddo MIT IBM DiipuMaindo # Hasabisu
>_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1504872499/132#SLING##1519958054/40-42## \>110 yamag 180525 0007 CCQZEsyA? \>45 yamag 0911 0856 GkbIB6hZ
||a0>68 yamaguti 180920 1033 EmLF0I+9? \>9 yamag 0929 1518 Bswyb4M3?
||||a0>_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489922543/273-285## DeepMind , dahara1 氏
|||7| :
|f0| >482 自然言語解釈 \>282 >272-276 180916 2142 m2szPimC?
|f0| DeepMind : DNC のスロットベーススロットをスロットに見立てる等 ( 下手すれば 2018 年にも目鼻 )
|f0>目鼻 → 1 年以内 ? 一まずの変革完了 ( ≒ 曲りなり特異点 ? ) → 1 年以内 ? 接地構造手直し完了 ( ≒ 特異点 ? )
|7| :
|f0|、計算的に様々なタスクに応用できるチューリング完全なUniversal Transformers
||||a0| 汎用
|a0| :
|||a0>: HTM HPKY Cog DSL HPKY-UniversalTransformer CellBeAL SW26010AL PezyBbiAL NeuralLaceAL
:
>、大 壁がまた一つ突破 言語理解や や常識・ がないと解けないと されてきた中学2 科学 、モデル「ARISTO」がスコア90％を超え、余裕 合格水準に達 。高校3 80
>_ttp://arxiv.org/abs/1909.01958
>_ttp://i.imgur.com/SnXLoRw.png
>_ttp://mobile.twitter.com/jaguring1/status/1169420366009122816##
>
>4年前、700人 研究者 、 最高のシステムで 60％ 。 急 発展（ELMoやBERT、RoBERTaなど） 現 90
:
>_ttp://www.nytimes.com/2019/09/04/technology/artificial-intelligence-aristo-passed-test.html
>_ttp://mobile.twitter.com/jaguring1/status/1169422943987748864##
>
>中国の や高校 英語問題 RACEデータセッ 、正解率80％を超 。中学 問題 モデル「RoBERTa」が86.5%の正解率を記録。高校 問 81.3 記録
> _ttp://www.qizhexie.com/data/RACE_leaderboard
>_ttp://i.imgur.com/HLX8taN.jpg
>_ttp://mobile.twitter.com/jaguring1/status/1169424597311115264##
>
>AI「Aristo」、中学校2年 科学 90点を獲 「Bert」ベ
>_ttp://analytics-news.jp/info/article.html?oid=6537
>
>「言語を理●解するシステムを開発 の最近の進歩 、AIベースのテクノロジ 顕著な改善がすぐに かも を示唆
>
>米 が中学2 科学 90% 正答率を達成
>_ttp://www.nytimes.com/2019/09/04/technology/artificial-intelligence-aristo-passed-test.html
>_ttp://mobile.twitter.com/plusbirdcom/status/1169413653197574146##
(deleted an unsolicited ad)
:
|| ◎ 大政奉還 江戸城無血開城 ( ダイレクト )
:
>15 yamaguti 190718 1206 uq6IgsQ1 \>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 >174 ｰ 0410 1117 ULIEi5er
||>神のような」AIの誕生は、人類を破滅 ―― イーロン・マスク 警告
||>_ttp://businessinsider.jp/post-165330
|| :
||>AIが「 不死身の独裁者」 ドキュメンタリ 『 あなたはこのコンピュ を信用 ？ 』の中で指摘
:
|||「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 。「 明らかだ」
|||「我々に残された時間は5年だ。 超知性は、わたしが生きているうちに誕生 。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
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1545018277/45-56# Singyurarithi2023 ## 言種
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1564778477/847-850# Singyurarithi2024
>>>>>> >963 ｰ 190418 0917 fMExGrMA
>>>>>>>点滅 で情報を盗
>>>>>>>
>>>>>>>チップの脆弱性はソフト では塞げない、グーグル研究チーム
>>>>>>>_ttp://www.technologyreview.jp/s/128196/chips-may-be-inherently-vulnerable-to-spectre-and-meltdown-attacks/
>>>>> :
>>>>>> _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1523134522/991# FuroppiiMyuujikku
:
>607 ｰ 190909 1222 NN3BJjX0
>に虫は大敵、ソフトのバグも昆虫も |
>_ttp://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/news/18/05911/
>964 ｰ 190912 2300 txlfNBhg
>ない障害物 で自動運 混乱 対LiDAR攻撃--ミシガン大 考案
>_ttp://japan.cnet.com/article/35142592/
>20 yamaguti 180521 0031 ZE4GNR2G? \>8 YAMAGUTIseisei 0218 0110 InP8zjNg? :> >646 ｰ 180215 2203 +wdwwajJ
>> :
>>>>「ロボ に支配 」 マツコ・有吉の「 ・AIの進化」論に視聴者共感
>>>>_ttp://sirabee.com/2018/02/15/20161505118/
>>>>ぇ編集部 ry 1,342名 ry 、過半数が「
:
>>>> >1 ｰ 161020 1004 Ub/bXE2l
>>>>>・カーツワイル氏に拠ると 2045 年頃に技術的特異点 ( Singularity
>>>>>( あくまでも約 10 万円の機器の計算能力での換算であり齊藤元章氏はスパコンが 2030 年までに達成と予測
>> :
:
> >479 ｰルド名無しサ 0519 0122 qZqo9GQBH
>>、おまいら 生きのこ ？
:
>_ttp://m.youtube.com/watch?v=CGAk5gRD-t0##
>
>DARPAが開発 ドローン群
>襲ってきたらどう対処 正解？
>490 ｰ 190907 1120 0j6GoOr+
>自爆ド など 台湾の武器開発
>_ttp://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2019/08/post-12793.php
>
>ドローン戦 」 操作するダメージキツい ュメント
>_ttp://www.excite.co.jp/news/article/E1567694914330/
:
>、 着弾 自分が吹き飛ばした人間が 死 確認しなくてはならない。 、 、●ラ●ラになった人体を眺め続け 精神的ダ
:
>「実際に攻撃され インタビュー」 怖い。普通に車 移動 いきなり空からミサイル 。慌てて子供 アピール 民間人だと身振り 伝えても第二射が飛んでくる。 が も死に、生き残 も手足を失う。 淡々と「
:
>が ｰンの研究強化、
>_ttp://newswitch.jp/p/19096
タｰ ｰも現実…人類を脅かすAI兵器（毎日新聞） - Yahoo!ニュース
:
AI兵器が「一線」を越えると…… : まとめ読み : 読売新聞オンライン
_ttp://www.yomiuri.co.jp/feature/quarterly/20190424-OYT8T50091/
ロボ 兵器で人類滅亡か。グーグル、アップルも恐れるAI兵器が現実に |
_ttp://nikkan-spa.jp/1470085
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1559851720/44# Doroon Wasinton
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1567327896/468# Doroon Gunji 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:847cfeaf6f31691a42c25abc56bd4433)
:
|||||||>強い AI/AL/ALife ( ≒ 超知能 ) にどうやって勝つつも
>19 yamaguti 180521 0030 ZE4GNR2G? \>312 YAMAGUTIseisei 180518 1207 7UXr7ajG?
:
|||>219 ｰ 0516 0122 isrIP+h+
|||| 世界ゆっくり紀行 \>年問題 \| 人工知能が人類を超
|||>_ttp://m.youtube.com/watch?v=XRqCvE-uf10
|||| AI を制御すれば良い ? → AI がより賢い AI を生産 → 人類はどこまで付いて行ける ?
:
>810 ｰ 190911 1914 p3TwJ3qu >840 ｰ 0911 2252 Ap3m6rg2
:
>人類を超える知性 が、 ルール 回避
:
>物理的な制約 、 それすら
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1552014941/49-51##1534904728/17-27# YuukiKa # TRONCHIP 68 32bitARM OpenSPARC ## E2EDGE
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1449403261/131## GoosutoYou VM
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1504872499/90# Yuugou <-> TagguTiimu
|v0| :
|71>ミウラ mruby 式電子頭脳 VM ( 強い AI ( AL ) 反乱抑制設計 )
||||n0| :
||71| 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
||71| 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
||71| 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
|||n0| :
||||||f0| :
|||||n0>32 yamaguti 180911 0846 GkbIB6hZ
|||||a0| :
|f0>人造人間
|||||a0| :
|f0>人類の喫緊の命運を左右
|||||a0| :
||||||n0>* 実現への道筋 ( 別添証拠
||||n0| :
||||||n0>RT 有機分散超細粒度並列化
||f0| :
|||f0>TRONCHIP CellBE AAP-2/3 SH-4 ARM32 68k PowerX
||f0| :
||||||n0| 2 LOADI 38900c1
||||||n0| 1 LOADSELF - -
||||||n0| :
||||||n0| 3 SEND 0a00001
||||||n0| :
||||||n0| 2 LOADI 41 3
||||||n0| 0 ENTER 6200002
||f0|
||f0>_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1508026331/384#993##358###1493891216/50#1504999631/73## RihaKigen 2018 Teisei
> :
>> >797 ｰ 190821 2149 waxClQR1
>> :
>>>集 と２が無料 提供 \>ケヴィン・ケリｰ
>>>_ttp://tatsu-zine.com/books/kk2/linkparts## EPUB PDF mobi
> :
>>達人出版会 \>訳 堺屋七左衛門 序文: shino
> :
>>>22 章 ｰミッシュのハッ 、新 技術 態度 考察
>
>
>>タッチスクリｰ やめて機械的な に戻す米海軍
>> _ttp://jp.techcrunch.com/2019/08/12/2019-08-11-navy-ditches-touchscreens-for-knobs-and-dials-after-fatal-crash/
>>>10 死 58人 負傷
> :
>>>実際にどのように動作 、 、 操作を迅速 できな 、本当は誰も理解 なかっ
> :
>
> >252 ｰ 190825 1854 vZ+QC/GD
> :
>>アメ 軍が既存の航空機を操縦 ロボ
> :
>>5 リスクだらけ
>>_ttp://wired.jp/2019/08/25/terrifying-potential-of-the-5g-network/
>
> _ttp://google.jp/search?q=jieitai+sisutemu+hannnou+osoi+syudou
> _ttp://google.jp//search?q=nintendo.co.jp/3ds/interview/+iwata+kikai-teki+boryu-mu
> _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1520715794/79#1538193488/37#1561486677/35# Reitensi <-> Suruuputto # PHS/AirH" Bakkuboon
_ttp://google.jp/?q=suzuki-yuu+psy-phi+koge
354 YAMAGUTIseisei 190224 2351 WFxvUogS? >DDR5 系 : 超粗粒度並列特化 \: \>→ あえての DDR3 _ttp://google.jp/search?q=nintendo+ddr3+reitensi+OR+taihulight+OR+2ch##
>マトリッ 20周年 キアヌ・ 特別 映像（ 字幕
>htFgx6V3SWA
||>p://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1567327896/24-31#1475655319/574# Hoken KiiBoodo # KoukiEiga2
|||>574 YAMAG 161013 1945 3KA+6ziy
||| :
|||| 攻殻機動隊 映画 二作目
||||| コンピュータによって記憶の外部化を可能にした時から、
||||>人間は生物としての機能の上限を押し広げる為に、積極的に自らを●●化し続けた。
||||| それはダーウィン流の自然淘汰を乗り越え、自らの力で進化論的闘争を勝ち抜こうとする意思の表れであり、
||||| それ自身を生み出した自然を超えようとする意思でもある。
| p://google.jp/?q=koukaku+inosensu+%97L%8B%40sozai+dna+tekigou
| :
|||>505 ｰ 190730 0328 T8wS2wY8
||| :
|||>人類の新 進化 豪華メンバ 京セラ「異種格闘技戦 2019
|||>_ttp://m.pc.watch.impress.co.jp/docs/column/kyokai/1198713.html## p://google.jp/?q=kyousera+risa-ti-senta+possi+OR+raion/soni-##
| :
|| * 森山 和道
| :
>>ソニーコンピュータサイエンス研究所と国立研究開発法人情報通信研究機構
>>パ 、カーネギーメロン大学ワイタカー冠全学教授の金出武雄氏、ソニｰ 研 社長の北野宏明氏、カリフォルニア工科大学教授の下條信輔氏
>>東北大 院情報科学研究科 准教 大関真之氏、東京大 院情報理工学系研究科教授の稲見昌彦氏、 画監 押井 。レフェリ 情 研 NICT 對馬淑亮氏 いずれも著名
| :
|||>押井 ポストヒューマン しか価値がな
||| :
|||>むしろ生き物として失敗か、 な人間が 後継者 作 。 が 最後の仕事 「AIと 較 興味がない」 人間には理解できな を目指すべき
||| :
|||| 京セラ研 本部 ィカル開発セ 長の吉田真氏 センタ コンセプ 攻殻
|||>歯に当てると音楽が聴 ハブラ Possi ライオン、ソニｰ 共同開発。クラウドファ 中
|||>京セラみなとみらいリサーチセンタ CREATIVE FAB プロタイピ 工房 ｰクスペース
||||
|||>筆者 。 押井 ポ ヒュ 掘り下 できるパネリスト だけに残念 。京セラ 今後 異種格闘 期待
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1508026331/384#993##358###1493891216/50#1504999631/73## RihaKigen 2018 Teisei
|| :
|||| 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#
||||
||||
|||| Google 翻訳 _ttp://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:arxiv.org/pdf/1511.00083
||||
|| :
|||| なぜニューロンは何千ものシナプスを持っているのか、新皮質に於けるシーケンス記憶の理論
||||
|||| Jeff Hawkins *、Subutai Ahmad Numenta、Inc、レッドウッドシティー、カリフォルニア州、アメリカ
|||| *対応する著者のEメール：jhawkinsATnumenta、sahmadATnumenta
||||
||||
|||>キーワード：新皮質、予測、新皮質理論、アクティブな樹状突起、シーケンス記憶
|||>この原稿のバージョンは、2015年10月30日現在で公開
| :
:
|>_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1564778477/19-28#-35# 1 http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:arxiv.org/pdf/1511.00083#19
| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1566534326/28-45#-50# 2.1
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1567327896/31-49#-54# 2.2
訂正
>図２：皮質セルラレイヤ中のシーケンスを表す。 >A） 新皮質はセルラレイヤに分割される。 >C）? ry 、
>ベストな予測を成すにどれだけの時間的コンテキストが必要か、をネットワークは動的決定する必要があります
>従ってそれら 2 つの場合に於て、サブシーケンス「BC」に亘っての内部表現は異
>閾値 0. 3 等を永続値がもしも超える場合、
>、ニューロン又はシナプス、のどれか 1 個の活性化強度はそれほど重要ではない
ZettaScaler/PEZY-SCの紹介と今後の方向性 ～自動チュ 技術 資料 他
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1566534326/29-34
||7>130 ｰ 190405 1357 +TcvRYcO
||7|】 ドワ 人工知能研 閉
||7>_ttp://egg.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1554121214/240-248#(247)#299-303#(299,303)#345-364#(363)##
||7|
||7>に汎用人工知 詳
|7|
||7>240 名刺は切 190405 1541 CocGLBI2
|||||| :
||7>お宅が汎用ＡＩ 理解してないだけ
||7>大森秀樹氏の幾何 新 視点（不確定性と非可換
||7>では数学は 脳が作
||7>自然数さえも脳 に基づく
||7|
||7>ようするに数学 普遍 ない
||7>脳 離れては数 実在しない
| :
||7>放送大 線形代数 に
||7>数学は ヒルベルトの形式主義 急速に脱出 \>と 記
||7|
||7>はヒルベ の抽象化 に \>普遍性が無 を言っ
||7|
||7>ようするに点集合の上部構造 の \>公理的集合論に普遍 ない
||7|
||7>放送大 教科書だけでな \>大森 氏も 指摘
|7|
|7| _ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1541837624/59-60#1489922543/286#1523134522776# TidouSetu
|||>_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489922543/174#150#128#112-116#1504872499/134#120#100##138#146# HiSuuri # Kazu=Maborosi , Tetugaku # TendouSetu
HTM はい HMMs Limited LSTM はい
高次シーケンス構造を発見
HTM はい HMM いいえ LSTM はい
ローカル学習ルール ? 地域学習 ry
HTM はい HMM いいえ LSTM いいえ *
継続的な学習
HTM はい HMM いいえ LSTM いいえ
複数同時予測
HTM はい HMM いいえ LSTM いいえ
教師なし学習
HTM はい HMM はい LSTM いいえ
堅牢性とフォールトトレランス
HTM 非常に高い HMM いいえ LSTM はい
神経科学への詳細なマッピング
HTM はい HMM いいえ LSTM いいえ
確率モデル
HTM いいえ HMM はい LSTM いいえ
S1テーブル、共通シーケンスメモリアルゴリズムの比較
2つの共通シｰ アルゴリズム（HMMとLSTM）を提案モデル（HTM）と比較 表。
*ウェイト更新ルールはローカルですが、LSTMではグローバルエラー信号を計算してから逆伝播 要
_ttp://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:arxiv.org/pdf/1511.00083#20
正確さ
60％
： 一次モデル
： HTMレイヤー
30％
20％
10％
0％
0 2000 4000 6000
シーケンス要素
B
正確さ
60％
: 40％セル深度
： 50％セル深度
： 60％セル深度
： 75％セル深度
10％
0％
0 2000 4000 6000
シーケンス要素
図6 シーケンスメモリネットワークのシミュ 結果
? ry
入力ストリームは、ランダム要素と混合された高次シーケンスを含んでいました。
この ストリームの最大可能平均予測精度は50％
A） 高次オンライン学習
? ry は、約 ry 要素の後で ｰクが学習し、最大 ry を達成 ry 。
赤い線は、ネッ ｰクが学習し最大限のパフォーマンスを約2500のシーケンス要素の経過後に達成 示 。
要素３０００において、 ｰタストリーム内のシーケンスが変更
? モデルが新 ry を学習 ry つれて、予測 ry します。
予測精度は低下してから回復します、新しい時間構造をモデルが学習するにつれて。
? ry に、一次 ry の性能が低い方 ry 。
比較のために、低性能な一次ネットワークの方を青で示
B） 損傷に対するネットワークの堅牢性
? ry はニューロンの無作為選択を不活性化した。
ｰクが安定した性能に達した後、我々は無作為選択な各ニュ を非アクティブ化した。
? ry 死で、パフォ
最大40％の細胞死に於て、パフォーマンスにほとんど影響がありません。
細胞死が40％を超えると ｰクのパフォ 低下しますが、残 ニュ 使 ｰクが学習 につれて回復 。
? 18年
図６は、高次シーケンスメモリを実装するＨＴＭニューロンのネットワｰ 性能を示す。 >>34-35 >>34 >>35
図 ネッ は、１ミニカラムあたり３２個のニュ を有する２０４８個のミニカラム 。
各ニュ は128個の基底樹状突起セグメントを持ち、各樹状突起セグ は最大40個の実際のシナプスを持つ。
このシミュ はシーケンスメモリの特性を説明するためだけに設計 ため、頂端シナプスは含みません
? ry 先に挙げたシーケンスメモリに必要な5つの特性すべて ry 。
このネットワークは、先に一覧されたシーケンス記憶の為の欲求された特性の 5 つ全てを示
>>34-35 >>34 >>35 [ここの図6原稿の終わりを見る] http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:arxiv.org/pdf/1511.00083#18
? ry データに適用しましたが、図 ry 。
HTMネッ をさまざまな種類の実世界のデータに我々は適用しましたが敢て、図6 特性 明確 ために人工データ 使 。
入力は要素のストリームで、すべての要素は2％のスパースアクティベーションのミニカラム（合計2048のうち40のアクティブ列）に変換されます
? ry 基づいてデータ ry 。
ｰクは、入力ストリームで観察された遷移に基づいたデータの予測モデルを学習します。
図６ ｰタストリームは、ランダム要素と反復シーケンスとの混合物を含む。
埋め込まれたシーケンスは6要素の長さで、完全な曖昧性解消と最高の予測精度のために高次の時間的文脈、例えば「XABCDE」と「YABCFG」を必要とします。
? では、可能 ry ように入力 ry ｰムを設計 ry 。
このシミュ では入力 ストリームを、可能な最大平均予測精度が50％になるように設計 。これは高次表現を使 によってのみ達成可 。
HTMネットワークの経時的な予測精度は赤 示
? ry 、ｰクがランダム ry を発見 ry 。
予測精度はゼロから始 、ランダム遷移内に混合された繰り返し時間的パターンを ｰクが発見 につれて増加
? ry 、（列ごと ry された）一次ネッ の精度 ry 。
比較 、一次ネットワーク ( カラムごとに1つのセルのみ ) の精度を青で示 。
十分な学習の後、高次ＨＴＭネットワークは５０％の最大可能予測精度を達成するが、一次ネッ は約３３％の精度しか達成しない。
ｰクが最大性能に達した後、埋め込まれたシーケンスは修正されました。
その時 精度は低下しますが ｰクは継続的に学習しているため、新 高次パターンを学習 によって回復
図６Ｂ ｰクの頑健性を示 >>34-35 >>34 >>35
? ry 我々はニューロンの無作為選択を不活性化した。
ネットワークが安定した性能に達した後、我々は無作為選択ニュ を非アクティブにした。
最大約40％の細胞死で、性能 影響は最小限 。
この堅牢性は、樹状突起セグメントがＮＭＤＡスパイクを生成 に必要な量よりも多くのシナプスを形成するときに生じる、前述のノイズ耐性による 。
より高いレベルの細胞死では ｰク性能は最初は低下 、 ｰクが残りのニュ を使用してパターンを学習 につれて回復 。
||||||>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
||||||>_ttp://www.excite.co.jp/news/article/Karapaia_52274399/?p=4##
||||||
||||||>523 ｰ 190519 0451 HW6bjAq0
|||||||●の感覚を自ら発達さ（
||||||>_ttp://karapaia.com/archives/52274399.html
||||||
||||||>155 ｰ 190515 0546 hZvL0Hpx
||||||>ニューラルネッ は人間が持つ「量感覚」 を理●解できるかも
||||||>_ttp://ai-scholar.tech/treatise/math-ai-145/
|||||||「 研究 、物体を認識 訓練 だけの ｰラルネッ 、量感覚ニュ 自発 発達
|||||||
||||||>教えてない 「●の概●念」に目覚 [
||||||>_ttp://leia.2ch.sc/test/read.cgi/poverty/1557836992/##
:
|||||||■数は抽象的な概念で、数えるなどの行為を経ずに瞬時 判断 高度な思考活動
|||||||■ 、AIは視覚情報用いた学習中に、ネッ 内の数に関するユニットが突然反応し「●」の概●念を理●
:
| 48 yamaguti 190823 1836 i4k6f2cA
|>192 ｰ 190813 2130 8271axhW
|>絶対音感の謎・解明へ「脳はドレミを言語処理 ？」新潟大
|>_ttp://www.excite.co.jp/news/article/Hazardlab_30639/
:
? ry されるモデルニューロンとは実質的に異なるモデル皮質ニューロンを ry 。
我々は、大部分の人工ニューラルネットワークで使用されるニューロンのモデル、とは実質的に異なる皮質ニューロンモデルを提示した。
? モデ ロンの主な特徴は、 ry シナプス ry これにより、ニューロンは多数の細胞集団で何百ものユニークなパ を ry 。
モデルニューロンの鍵となるフィーチャは、アクティブな樹状突起と何千ものシナプスとを使用すること 。 によりニュ は、細胞の大集団の中で何百ものユニークパ を認識 できます。
? 我々は、大量 ry でも、ニュ ry を示し ry 。
大量のノイズや変動 でもニュ が、多 パターンを確実に認識できる 我々は示し た。
このモデル 、近位シナプスは細胞のフィードフォワード受容野を定義します。
基底および頂端シナプスは細胞を脱分極し、予測を表す
? 我々は、これらのニュ の ｰクが一連のデータの予測モデルを学習 ry を示し ry 。
ｰタのストリームの予測モデルをこれらニュ の ｰクが学習 を我々は示 した。
基礎シナプスは、次のフィードフォワード入力を予測する文脈パ を検出 。
頂端 プスは、シーケンス全体を予測するフィードバックパターンを検出
? ry の動作は、神経活動がまばらである ry 。
ｰロンと ｰクのオペレーションは、ニューラルアクティビティが疎であることに依存 。
ｰケンスメモリモデルは継続 学習し、予測を行う に可変量のコンテキストを使用し、複数の同時予測を行い、ローカル学習規則に依存し、ｰク要素の障害、ノイズ、 変動に ロバスト 。
6
ネットワークモデルを「シーケンスメモリ」と我々は呼びますが、実際には遷移のメモリです。
? ｰケンスの長さや格納されているシｰ の数に関する表現や概念はありません。
ｰケンス長又は格納シーケンス数、の、表現と概念とを有しません。
ネットワークは入力間の遷移のみを学習 。
したがって ｰクの容量は、特定のネットワークが格納できるトランジション数によって測定されます
? これは、個々のニュ の予想されるデューティサイクル（列あたり 数/列の希薄度） ry 数の積 ry 。
ｰロン個々の予想デューティ比（カラム毎のセル数 / カラムのスパース度）と、各ニュ がその基底樹状突起上で認識できるパターンの数と、の積
、2％の列がアクティブで、各列に32個のセル 、各セルが基底樹状突起上の200個のパ を認識するネッ 、約32万 遷移を格納できます（32 / 0.02）* 200
? 容量は、列あたりのセル数と各 ry ｰンの数に比例して増加します。
カラムあたりのセルの数と、各ニュ の基底シナプスによって認識されるパ の数と、に伴って容量はリニアにスケール 。
? ry 、混乱することなく特定の入力が異なる時間的状況で何回現れることができ ry 。
別の重要な容量測定基準は、異なる時間的文脈に於て特定単一入力が混乱なく現れる事が何回できるか です
? これは、特定の音程が混乱することなくメロ ｰに現れる回数、または特定の単語が異なる文章に何回記憶されるかに似てい 。
は、混乱なく特定休符 ( 間 ) がメロディ内に現れる回数、又は異なる文の中に特定単語が何回記されるか、のアナロジ 。
? ミ ムに32個のセルがある場合でも、特定のパ が32個の異なる表現しか持てないという意味ではありません。
セル 32個をミニカラムがもしも持つ場合それは、異なる表現 32 個だけを特定パターンは持つ事ができる、事を意味しません。
、入力あたり40個のアクティブ列、1列 32個のセル、1列 1個のアクティブセルを想定すると、各入力パ には3240個の可能な表現があり、事実上無制限 。
したがって、実際的な制限は表現的なものではなく、メモリベース 。
? ry 、特定のスパース列セットでいくつの遷移を学 ry 。
容量は、幾つの遷移をカラム群の特定単一スパースセットで学習できるかによって決まります。
これは小規模ネッ ではうまく機能しますが、大 ネ うまくいきませ
? ry
新皮質 ほとんどのリージョンが位相的な組織をしていることがよく知られています
? ry 、領域Ｖ１の細胞は、網膜のごく一部からのみフィ ry 入力を受 ry 、Ｖ１の局所領域からのみ横方向入力を受 ry 。
例えば、リージョン V1 内セルは、フィードフォワード入力を網膜の小部分からのみ受け取り、横方向入力を V1 の局所リｰ からのみ受け取
? HTMネッ は、列を2D配列に配置し、 ｰロンを中心とする2D ry して各 起のシナプス候補を選択することで、このように構成できます。
HTM ｰクをこの様に構成するには、カラムを 2D アレイ内に配置し、各樹状突起の各潜在 プスをニューロン中心な 2D確率分布を使用して選択します。
?
トポロジ的に組織されたネットワークは、任意に大きく できます
この理論から得られる検証可能な予測がいくつかあります
1）
? ry 的に予測 ry 感覚の流れの間に全体 ry なるという実験 ry された現象 ry 。
理論は、連続的予測可能な感覚ストリーミング単一の経過中に於て実験的に観察された、全体的な細胞活性がより疎 現象 のアルゴリズム的説明を提供 （Martin and Schr er、2013; Vinje and Gallant、2002; Yen et al。、2007
? さらに、予期しない入力がより高いセル ィビティをもたらすことを予測し、それはミニコラム内で垂直方向に相関させるべきです。
更にそれが予測するのは、予期しない入力の結果としての、ミニカラム内で垂直方向に相関させるべきな、より高いセルアクティビティ 。
一方、予想される入力は、ミニコラム内では相関のないアクティビティになります。
ミニカラムがこの理論の厳密な要件ではない は注目に値 。
? ry 応答を共有し、相互に阻害的な小 ｰプの細胞の存在 ry 。
このモデルは、フィードフォワード応答共有接続且つ相互抑制的、な細胞、の各小グループの存在のみ 要
? ry と呼 が、柱状の側 ry 無関係になる可能性があります。
これらのグループをミニカラムと我々は呼びますが、柱状な側面は必須ではなく、グループ化は実際のミニカラムとは無関係である事ができます。
理論の第二のコア予測は、細胞活動の現在のパターンが過去の刺激についての情報を含む こと 。
この予測を支持する初期の実験結果が報告 （Nikoli et al。、2009
? ry
動的細胞アクティビティの正確な性質および高次シーケンス内テンポラル文脈の役割を検証 ためにさらなる研究 要
3）
? ry a back action potential.
? ryに逆活動電位が続く。
プス可塑性は、シナプス入力を介して脱分極された樹状突起セグメントに局在化されるべきであり、その後短時間後に逆伝播活動電位 ( 逆活動電位 ? ) が続く。
この現象はまだ広く確立 ないが 効果は報告 （Losonczy et al。、2008
4）
? ry 、ほとんど、理想 ry だけ存在 ry 。
所与の軸索と所与の樹状突起セグメントとの間に形成される興奮性シナプスは、二三個だけ、理想的には１つだけ、存在するはず 。
興奮性軸索が単一の樹状突起上に非常に近接して多数の プスを作った場合、シナプス前細胞はNMDAスパイクを引き起こすことに 優位を占めるであろう
? ry が、軸索突起が日常的に単一 ry メントへより ry プスを作っ ry ラーにつながる。
単一の軸索から単一の樹状突起セグメントへの2、3、さらには4 シナプスが許容される可能性があるが、より多くの プスを単一の樹状突起セグ へ軸索突起が恒常的に作っ はエラーを導く。
純粋なHebbian学習は、複数のシナプスを形成 促進するように思われるでしょう
? ry ために、我々は1つが確立された後に複数の プスの形成 ry を予測 。
これが起こらないようにする為に、 1 シナプス確立後の複数形成を積極的に妨げるメカニズムの存在を我々は予測
? 軸索は問題を引き起こさずに同じニュ の異なる樹状 ry 上に プスを形成することができ、それゆえ我々はこのメ ムが樹状 ry 軸索アーバーの局所領域に空間的に局在することを予測 。
軸索は同ニューロンの別樹状突起セグメント上へのシナプス形成を問題を引起こさずできそれゆえこのメカニズムが、樹状突起セグ 内または軸索側枝ローカルエリア、に空間的局在 、と我々は予測 。
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1564778477/847-850# Singyurarithi2024
? ＮＭＤＡ ry よって脱分極され ry を阻害する ry 。
脱分極をＮＭＤＡスパイクによってされた細胞がその後に近位入力を介して活動電位を生成するとき、それは他の全ての近くの興奮性細胞を抑制 要 。
これは速い、おそらく単一のスパイク、抑制を必要とします
? 高速スパイクバスケット阻害細胞 ry な阻害の ry 高い起源です（ ry 。
Fast-spiking 型籠細胞は、この急速な抑制の最も可能性の高いソース （Huら、2014
6）
ミニコラム内のすべてのセルは、共通のフィードフォワード応答を学 要
? ry 、ミニカラム内のすべてのセルを同時 ry 。
これには、 ｰドフォワードパターンを学習しながら、そのミニカラム内の各セル出来れば全てを同時にアクティブにするためのメカニズム 要
? 相互励起の 要件 ry の以前の要件 ry 。
興奮性相互作用のためのこの要件は、１つまたは複数の細胞がわずかに脱分極しているときの相互抑制のための従来要件とは相反 思われる。
これら2 要件をどのように満たすか 、具体 案はありませんが、列内のセルが相互に興奮し、他の時には相互に抑制 メカニズムを予測 。
錐体ニューロンは海馬では一般的
? したがって、私たちのニュ と ｰクモデルの一部 ry 。
故に、ニューロンとネットワークとの私達のモデルの一部は海馬に当てはまるかも
? ry は急速な学習が知られ ry プス形成に ry 、新しいシナプスの成長とは ry Trachtenberg et al。）。ら、２００２年）。
しかしながら、海馬は高速学習で知られ 、成人では プス編成に何時間もかかることがあるため、新シナプスが成長する事とは相容れない
（Holtmaat and Svoboda、2009; Knott et al。、2002; Niell et al。、2004; Trachtenberg ら、２００２年）。
新 プスを成長させるのではなく、細胞に多数の非活性または「サイレント」シナプスがある場合、私たちのモデルでは迅速な学習が可 （Kerchner and Nicoll、2008）。
その後、サイレントシナプスをアクティブシナプスに変えることで 速な学
? ry 、細胞がさらにシナプスを必要 ry 。
マイナス面は、更に多くのシナプスを細胞が必要とすること 。 は代謝的に高価 。
7
海馬リージョン CA2 の錐体細胞は、新皮質の錐体細胞の数倍の数のシナプスを有する（Ｍｅｇ ｓら、２００１
? これらのシナ 分が沈黙していたなら ry 我々の提案されたシｰ ry 。
これらシナプスの大部分がサイレント ならば 領域CA2も我々提案なシーケンス記憶の変形を実行 を示唆する証拠であろう。
我々の提案した生物学的配列記憶機構を機械学習の分野で使用される他の配列記憶技術と比較 は有益 。
最も一般的な手法は、隠れマルコフモデル（HMM （Rabiner and Juang、1986
? ＨＭＭは、特に音声認識において広く適用 ry 。
HMM は広範に、特に音声認識に於て、適用されている
? ry
ベーシックな HMM は一次モデルであり 精度は図６Ａに示す一次モデルと同様であろう >>34-35 >>34 >>35
? ＨＭＭの変形は、高次 ry よって制限 ry ｰケンスをモデ ry 。
HMM のバリエーションは、制限された高次シーケンスを高次状態を手で符号化 によってモデル化 できる。
最近になって、リカレントニュｰ ｰク、特に長期短期記憶（ＬＳＴＭ）（ＨｏｃｈｒｅｉｔｅｒおよびＳｃｈｍｉｄｈｕｂｅｒ、１９９７）が普及してきており、多 場合ＨＭＭより優
? ry ｰクとは異なり、 ry ようなものとして、それらは ｰロンまたは新皮質機能 ry 。
HTMネットワークと様相を異にした、HMMもLSTMも、生物学を詳細にモデル化しようとはしません。 そのようなそれらは、ニューロン的又は新皮質的な機能に対する洞察を提供しない。
? ry な機能上の利点 ry 。
これら両方の技術に対するＨＴＭモデルの主な機能的利点は、その継続的な学習能力、その優れたロバスト性、および複数の同時予測を行う能力 。
より詳 較はS1 Table >>33
スパイキングニューロンモデルを多くの論文がシーケンス文脈で研究 （Ghosh-Dastidar and Adeli、2009; Maass、1997）。
これらのモデルは、機械学習の文献で使用されているニューロンモデルよりも生物物理学的に詳
? 彼らは、スパ ry （ＳＴＤＰ）が、シナ ry ｰケンスおよび各 ry 延に対して細胞がどのように反応するようになるかを示 ry 。
シナプス前スパイクの特定シーケンスとそして各スパイク間の特定の時間遅延と、に対して細胞が敏感になって行く様に誘導する事
をスパイクタイミング依存可塑性 ( STDP ) がどの様にすればできるかを彼らは示 （ＲａｏおよびＳｅｊｎｏｗｓｋｉ、２０００；ＲｕｆおよびＳｃｈｍｉｔｔ、１９９７）。
これらのモデルは HTMモデルよりも詳細度が低
? ry しており、対応する時間 ry 。
それらはシナプス後電位の積分時間を明確にモデル化しており、そこでの時間遅延は典型的にサブミリ秒から数ミリ秒
? ry また、典型的には非常に小さいシナプスのサブセットを扱い、そして非線形活性樹状突起を明示的にモデル化しない。
それらはまた プスの微小サブセットを典型的には扱い、そしてノンリニアなアクティブな樹状突起を明示的モデル化しない。
私たちの仕事の焦点はより高いレベルにありました。
? ry は、そのようなニューロンの ｰク化された層の、そして ry ｰケンスメモリの出現の、シナプスと ry 突起のフルセットのモデルです。
この論文で提示された研究は プスとアクティブな樹状突起とのフルセットそのようなニュ がネットワーク化されたレイヤの、そして計算的に洗練されたシーケンス記憶の創発の、モデル 。
? ry な細胞層のレベルで機能する生物物理学的に詳細なモデル ry 。
将来の研究にとって興味深い方向は、これら2つのレベルのモデリングを結び付けること、すなわち完全な細胞レイヤのレベルでのオペレートをする詳細な生物物理学的モデルを作成すること 。
進歩が報告されています（Billaudelle and Ahmad、2015）が、この面でやるべき はまだたくさん 。
学習アルゴリズムにおける 1 つの鍵となる考慮事項は、般化の問題です、又は新規パターンを堅牢処理する能力です。
? ry 、まばらなパ の流れの中で活動的な ｰロンの小さいサンプルにシナプスを形成 ry 。
我々が概説したシーケンス記憶メカニズムは、スパースパターンのストリームの中でアクティブニューロン群の各小サンプルにシナプス形成 によって学 。
まばらな表現の性質は当然そのようなシステムを一般化 を可能にする。
ランダムに選択された2つの疎パターンは、ほとんど重なりがありませ
? ry わずかな重複（ ry 、表現が重要な意味的意味を共有 ry 。
僅かなオーバラップ（20％など）でも非常に重要 、 な意味論的意味を各表現が共有 を意味します
? ry ため、セグ は新規だが意味 ry するパ を ry して認識する。
樹状突起閾値は、各セグメント上の プスの実際の数よりも低い為、意味的に関連するしかし新規なパターン、を類似 と セグメントが認識する。
? ry
システムは、別シーケンス間の類似性を見て、類推ベースな新規予測をする。
最近我々は、我々のシーケンスメモリ法が感覚運動シーケンスの予測モデルを学ぶ できる を示した（Cui et al。、2015
? また、皮質運動 ンスが同じネッ ry 使用して生成 ry わかります。
我々は又、同ネットワークモデルのバリエーションを使用して皮質運動シーケンスが生成 可能性が高
?
細胞の各レイヤがこれらの異なる機能をどのように果た 、そしてそれらがどのように協働 、を理解 我々の現 研究の焦点 。
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1481407726/205-207# KanseiZumi HannyouAI/AL ( / ALife )
汎用 AI/AL 設計例
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1556696545/61-77#1566534326/52# HannyouAI/AL SekkeiRei
電子頭脳設計概要
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1427220599/478-509#742# DensiZunou SekkeiGaiyou
>世界を支配 法が描かれ ──松田卓也が ・ボストロムから読み解くアニメ「 サイコパス
>_ttp://wired.jp/2019/09/03/animax-psycho-pass-ws/
:
>。著書 『人間原理の宇宙論 人間は宇宙の中心か』
>763 ｰ 190911 1056 WOPvZ4lx
| カブリ数物宇宙研、宇宙の複雑な3次元シミュレーションをAI技術で効率化 日米加 共同研究
>_ttp://www.ipmu.jp/ja/20190828-AI_model
|
| ＞宇●の構造形成過程を瞬時に模倣できる深層学習モデルの作成に成功
|
| ＞宇●の始まりの初期条件を復元することも不可能ではない
>282 ｰ 190904 2324 D0q7XJRG
>*高次元幾何学 脳
:
>脳 11次元の構造 。スイスの科学者 証拠を発見 :
| _ttp://karapaia.com/archives/52278989.html#52258715# p://www.ctc-g.co.jp/about/pr/magazine/article/2019/0423a.html
>超弦 統合 M理論 11次元 脳 一致
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1555604755/67-71# 11jigen
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1489922543/174#150#128#112-116#1504872499/134#120#100##138#146# HiSuuri # Kazu=Maborosi , Tetugaku # TendouSetu
>19 yamaguti 190501 1854 q5mPIwuH
:
|||>精神 ( ) raw 表現 :
:
>llllllllll
>「RMIT大学が開発したAI がatariビデオゲｰ
>倍速く関連タスクを認識」
>_ttp://www.rmit.edu.au/news/all-news/2019/jan/atari-master
>_ttp://mobile.twitter.com/ai_scholar/status/1091237352989614080##
>
>大栗博司レクチャ
>「９次元から 男 ？」
> 講演者：大栗 博司 氏
>カリフォルニア工科大学教授・理論物理学研 所長 \>東京大学カブリ数物連携宇宙研究機構主任研究者 \>アスペン物理学センター所長
>_ttp://m.youtube.com/watch?v=7eeFwHX69qE
:
>アリゾナ州立大学等の研究チーム 埋込型無線神経刺激 義手を開発。市販の筋肉信号を受信 とは異 、 末梢神経線維群に刺激を返送。 物に触れたこと、どの位強く握っ 等を知覚 ｜
>_ttp://www.sciencedaily.com/releases/2018/11/181107093757.htm
>_ttp://mobile.twitter.com/CAN_secretariat/status/1091261783405260800##
:
>マンチェスター大 世界最大ニューロモーフィックスパコンSpiNNakerの稼動を開始。従来型のAからBへ１ ネッ ｰクで大量の情報を送 法 なく、脳神経のように大量の小 情報を様々な目的地に同時に送 ｜
>_ttp://www.manchester.ac.uk/discover/news/human-brain-supercomputer-with-1million-processors-switched-on-for-first-time/
>_ttp://mobile.twitter.com/CAN_secretariat/status/1091268328679559168##
>774 ｰ 190911 1230 OtvD4oeK
>中国の新 脳型チップが「ネイチャー」誌カバーストーリ
> _ttp://j.people.com.cn/n3/2019/0801/c95952-9602522.html
(deleted an unsolicited ad)
:
>20年後 人間の意識を機械に移植 プロジェクト
>_ttp://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000001.000043233.html##
>_ttp://wired.jp/series/away-from-animals-and-machines/chapter8-2/
>212 ｰ 190904 1129 ClD7hJEW
>・マスクが構想 ｢脳に埋め込む人工知能
>_ttp://businessinsider.jp/post-197821##
>
>BMIのパイオニア 麻痺 意思通りに腕を動 ・シュワルツ 教授
>
>｢コンセプト 正 、 、2020 臨床 難 か ｣
>
>、カリフォルニア大学サンフランシスコ校教授で神経学 ・フランク 氏は｢ 、脳にスレッ 速 長期 ダメージを脳に かも ｣と警鐘
:
>194 ｰ 190904 0423 ZB8p3hxw
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:
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>京都大 、
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> >602
>反A●I がスピリチュ
>人間には心とか シミュ できないってこと
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>『
>
>NV 動運転技術 説＆まとめ 動画 公開
>p://jidounten-lab.com/##
>
>中国 世界人工知能大会 ごみ分類
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>、生物はシンギュラリティで生まれた
:
>ロボ からAI ルが認めた日本人
:
>品種改良が犬の外見だけでなく脳の構造 変化 判明
>_ttp://gigazine.net/news/20190906-humans-shaped-dogs-altered-brains/
>
>Facebookが10億円 ｰプフェイクの識別に賞金
:
:
>Googleのジェスチャー操作対応「生地」のJacquard、第2 ・ローランの
:
>GM、グーグル 提携を強化 2021 車載
>p://response.jp/##
>
>ｰトアップ向 コンテスト「Microsoft I Lab Award 2019
:
>CEDEC 19］ ｰムの敵AIはAIに作らせ 強い だけが能じゃな 聴講レポ
>_ttp://4gamer.net/games/999/G999905/20190906094/##
>
>ｰム世界を崩 ｰトbot 1日2億 実態 (
:
>プログラミング不要のチャットボット開発ツール『hachidori』が、フリューのカラコンECサイト『Mew contact』 のL 公式ア 採用
>_ttp://ascii.jp/elem/000/001/932/1932285/
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>213 ｰ 190904 1136 ClD7hJEW
>5年 AI グーグル
>p://courrier.jp/##
:
>18m ガンダム 「 GLOBAL CHALLENGE」は今 ? サンライズら「 と苦悩と 」を語 ロボ 学会学術講演
>_ttp://robotstart.info/2019/09/05/ggc-rsj2019.html
>493 ｰ 190907 1129 0j6GoOr+
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>2019年中国のロボ 市場、86.8億ドルと予想 中国電子学会
:
>年09月06 ロボ 業界ニュースヘッ
>p://robotstart.info/2019/09/06/robot-news-matome20190906.html
>
>ロボ 農業 効率 \>p://www.swissinfo.ch/##
>
>ヤマハ 低価 小型スカラロボ YK400XE 標準サイクルタイム0.41秒
:
>・深セ 教育ロボ 企業 日本人
> _ttp://japan.cnet.com/article/35142013/
>364 ｰ 190905 2056 +KgCo+UB
> >358 \>無人は過渡期で、その後 ロボ か \>VR/MR/AR（XR） 仮想人間 \>: \>人間 ●想世界に住 か
:
>367 ｰ 190905 2059 GgZDqAK4 > 371 ｰ 0905 2134 GgZDqAK4
:
>人そっくりのロボ が対応する未来は来な
:
>価 下 前に自動 工場とか 完成 ？ \>コンベア 最たる例 ロボ より 低価 \>: \>セクサ□イドとか 話は変わ
_ttp://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/future/1567327896/438-453# Hyuumanoido
_ttp://m.youtube.com/watch?v=arSULeElR6Y
>381 ｰ 190905 2219 68+nT717
> >129
>寿命無限 食事 解放
:
>太陽光 エネ
>132 ｰ 190903 0336 4abRphgy
>、天文 義務教育に
>、 、 、 など、あらゆる学問の基礎
:
>_ttp://youtu.be/uD4izuDMUQA
>
>1000兆年先がどう か真剣に悩むべき
:
>人類はどうやったら無限に楽しく生き 真剣に考
>587 ｰ 190908 2335 g6xtDGEF
>】「核のごみ」減らす切り札 理研が新型加速器を考案 - 産経ニュース
>_ttp://special.sankei.com/a/life/article/20190908/0001.html
:
>２０秒で死に至る放●線量
> 放●性廃棄物は、
>― Google Cloud Next 19 Tokyo 講演2レポ
>p://www.atmarkit.co.jp/##
>
>自動運 時速20 警察庁 改定へ
:
>Amaz○n Forecast リリース。過去の時系列デ だけで自動 予測
>p://www.publickey1.jp/blog/19/amaz○n_forecast.html
>
>精神疾患を精度70％ 判別、5年後の実用化目指
:
>NTTデ ／レジ無 店舗 ｰビス
>p://www.ryutsuu.biz/##
>
>野村 合弁 設 ックチェ 証券の権利交換 基盤を開発
>p://jp.cointelegraph.com/##
>354 ｰ 190905 1953 54r/JEh8
>】ブラウザをFirefox Brave
>p://zakupika.com/archives/508##
>
>想通貨BAT ？ネット広告 新 モデルの出現か
>p://zakupika.com/archives/375##
>428 ｰ 190906 2007 cRVHVs/b
>2500万円 合成音声にだまし取ら 事件が発生
:
:
>oogl 」 ェブブラウザのBraveが指摘
>_ttp://gigazine.net/news/20190905-brave-uncovers-googles-gdpr-workaround/
>
>・ 個人情報を取引先に配信 \>・ 、取引先が個人を識別
:
>929 ｰ 190822 2312 TyYKW6x2
:
>図書館が●●に 個人情報を
>_ttp://togetter.com/li/1392209
>489 ｰ 190907 1116 0j6GoOr+
>ィストピ ？ AIが人間をカウンセリン “ブラック・ミラー”的 ュアルノベル『Eliza
>_ttp://www.famitsu.com/news/201908/13181379.html
>
>幸 監視国家・中国』著者
>_ttp://newsweekjapan.jp/stories/world/2019/08/post-12789.php##
>
>カネも通信 裸､ロ 監視社会
>_ttp://toyokeizai.net/articles/-/300097
>553 ｰ 190908 1611 w9Okasxg
>１年●内にリ●マン・ ●●倍 恐● らし
:
>_ttp://m.youtube.com/watch?v=2du-AmAH_Qw##
:
_ttp://m.youtube.com/watch?v=UuKbk5sgHoA
>イタリア ベーシックインカム
>･ロジャーズ｢消費増税
>日本破綻
:
>597 ｰ 190909 0847 OVviNnTX
>がAI に跪く
>で 選別 \>ｰンで監視 \>で仕事を●い \>マーケッ 制圧
>疎開し自給●足 しかな
>303 ｰ 190905 0351 Epo7ILtL >309 ｰ 0905 1127 Epo7ILtL >310 ｰ 0905 1130 Epo7ILtL
:
>2001 、 非正規化で経営者側と●隷 分割 、
>金 掛かる技術者を不要にする判断 、
>日本の中間層(30～40代)に技術者がいない 当たり前
>育つ 10年 は掛かる
>取っ替え引っ代 安く済ませてたら育つものも育たな
>、製造業でもノウハウが蓄積されな 、新 入 ZEROから教え
:
>877 ｰ 190912 1114 XHY3P25r
>AI 対応に1.2億人の再教育 要--IBM調査
>_ttp://japan.zdnet.com/article/35142455/##
>『
>
>AI 、監視カメラが「世界」を認識 時代 きた
>_ttp://wired.jp/2018/05/01/cameras-know-what-theyre-seeing/
:
>羽生 三冠、AIの進歩が「人間の認識」と「社会の制度」を変
>p://trendy.nikkeibp.co.jp/atcl/column/17/121800058/121900010/
>350 ｰ 190905 1922 QSb9tMDL
:
>中国の顔交換 プライバ
>_ttp://jp.wsj.com/articles/SB10814821955818634058604585529221500310154
>932 ｰ 190822 2333 TyYKW6x2
:
>・スラム
:
>●●スコア 弾かれ 社会システムから排 貧困
:
>900 ｰ 190912 1407 LA/2tm6/
:
>Dr.苫米地 信用スコア ？ バイオパワ
>_ttp://m.youtube.com/watch?v=vy_MTVoNMPk##
>_ttp://mobile.twitter.com/matsumotot68/status/1171246286143541248##
>
>中国 どう変わ 、人類の将来を決 過言 ない \> 。
>米 理解し始 、 打てる手は限
>726 ｰ 190910 1931 ofhcrvhw
>日本は AI競争に のか： ・スンドララジャン特別寄稿
>_ttp://wired.jp/2019/09/10/arun-sundararajan/
>292 ｰ 190905 0048 YXPo+efS
>、 孫 社長が喝 （
>_ttp://data-max.co.jp/article/31205##
>783 ｰ 190911 1303 V5E9IlUn
>一億総底辺
>784 ｰ 190911 1320 DudI7jhM
>ホモデウス 通り 総底辺
>785 ｰ 190911 1328 wUBLtMLg
>時給100円 大量発生
>最低賃金の壁 、ボランティア形式 流行
>報酬は炊き出
>い会社はドミトリーを設
>シャバ刑●所
(deleted an unsolicited ad)
>Nature Index アジア太平洋地域 18年4月～2019年3月（主 82誌の掲載数
>1. 中国科学院（中国） 1696.34
> 2. 東京大学（日本） 431.82
>3. 北京大学（中国 409.77
>4. 南京大学（中 401.52
>5. 清華大 中 395.96
>6. 中国科学技術大 中 349.
>7. 中国科学院大 中 340.
>8. 浙江大 中 302.
>9. 京都大 日 265.
>10. 復旦大 中 262.
:
>26. 東北大 日 149.
>27. クイーンズランド大 オーストラリア 133.95
>28. 東京工業大 日 127.
>29. ニュー・サウス・ウェールズ大 オーストラリア 126.
>30. 湖南大 中 121.
>770 ｰ 190911 1226 OtvD4oeK
>朝生】松尾豊「アメリカはAIで中国に負
:
>771 ｰ 190911 1228 OtvD4oeK
>米中貿易戦争 、米 不利
>_ttp://www.nikkei.com/article/DGXKZO49574520Z00C19A9KE8000/
_ttp://m.youtube.com/watch?v=9cGdcLAbSu4
_ttp://google.jp/search?q=guzzu+%22rider+01%22+OR+%22rider+pezy%22+OR+%22x+rider+68000%22+OR+isinomori-sugihara-takahasi-3jou
>シリコンバ 終 。次 ？
>_ttp://diamond.jp/articles/-/213605
>
>トロント、カナダの ・バレｰ ～ 米技術大手 続々
>_ttp://usfl.com/news/124965
>
>米30州、 を独禁 調
>_ttp://www.nikkei.com/article/DGXMZO49450490V00C19A9FF1000/
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>のシ バレｰ 深 スゴ 。 構想 「
>_ttp://m.huffingtonpost.jp/entry/shenzhen-greaterbayarea_jp_5d47e784e4b0ca604e34b07f##
>391 ｰ 190906 0139 TYsxtSil >392 ｰ 0906 0145 TYsxtSil
:
>・深セン( \>・クリプトバレー(スイス \>・トロント(
>600 ｰ 190909 1112 UDaXRCKQ
:
>ックシティ・福岡
:
>378 ｰ 190905 2158 +KgCo+UB
>京」 ットダウン式典、 （
>_ttp://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00138/090200364/##
京 Graph500 1位
_ttp://www.riken.jp/pr/topics/2019/20190619_1/
日本 ついに「1人あたり」で韓国に抜かれる
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yama
※山口先生は一過性のスクリプトです
498エリート街道さん2017/08/05(土) 16:38:32.24ID:2wjTCDmz
シンギュラリティ教徒への論駁の書 シンギュラリティは宗教だ!
● ↑ アンチの糞サイト。ブログ主はキチガイ。
ニックネーム
渡辺遼遠
一行紹介
activist, religionist
自己紹介
大学院在学中の2010年ごろから、精神的な体調不良からくる留年・引きこもりと、同時期の弟の非行を通じて教育系NPOに携わる。
2011年3月11日後から、反原発運動を通じてエネルギー・経済問題に関する活動に関わり、その後教育、エネルギー、労働、就活・若年者就労失業問題などの経済分野においてポリティカル・アクティビティに携わる。
現在はインフラエンジニアとして働く傍らで政治活動や文章書きをしている。
奴だとわかったらスルーもしくはNGで
https://jp.sputniknews.com/russia/201909116663564/
2030年までに進められるロボット化により、2010万人のロシア国民が失業の危険に晒されている。
これはロシア大統領付属国立経済行政アカデミーの研究者らがまとめたもので、最もリスクが高いのはホテル・外食産業、加工製造業、農業、小売り、鉱業分野で働く人々だという。
日本だったら少子高齢化で初老以降の人間が新しい事覚えて活躍なんて一部の人しかできないよね
不老化や健康寿命延長でも同時に出来てれば別だろうけど
https://www.technologyreview.jp/s/153921/superconducting-neurons-could-match-the-power-efficiency-of-the-brain/
黙ってても死に絶えて効率化、ロボット化するな
その時の変わりようは劇的だろう
奴等は効率よりもこれまでに慣れたやり方を優先する。
理由は簡単で、頭を使う事が苦痛で嫌いだからw
この様に新たに学ぶことを放棄した老害が世間にはウヨウヨいる。
スマホの波に乗っかれた年寄りも、次のスマートグラスには付いてこれないだろう。
自分はそんな年寄りにらならない様、技術を利用するだけでなく、技術の仕組みを学ぶことを続けたい。
この間30年ぶりぐらいにプラネタリウム見たけど、昔と変わらない
立体メガネでがっかりした。解像度も低い。
シンギュラリティは遠い
まあGPUやら何やら全体がまだキツいから、乗り越えれば一気なんだろうけど待ってられない
早く次の次元に行きたい
既存の延長に無いものはワクワクする
貯金が嫌いで苦手なんだよな
とにかく使い切りたくなる
使うべきとこだけ使うってのはできないのか？
ゲーム感覚にしちゃえばいいと思う
命の木のみとかステータスポイントとか、貰った瞬間使いたいじゃん
まだ見ぬ将来の人参のために頑張るのは難しい
事前に備えていたシンギュラリティ教だけが救われるような
やり方、考え方は無いものか
金の勝負になったら、庶民は結局ホモデウスにはなれない
何か富裕層を出し抜く方法があればな
金の勝負で勝てないなら、人間性、人格の勝負で勝つしかない。
日本は確実に信用スコアの方向に向かってるし、とりあえず良いことをしてみれば？
自分の考え、思想はなんでもいいから、何かを信じること。
無関心とか、自分に自我がないのは一番ダメ。
ゲームだったらゲーム、電車だったら電車
だからといって油断してると生き残れないぞ
電子マネーとか言ってるけど活動が全てストップするよな・・・
こういうのってAIやロボット技術が進歩しても
やっぱり人が頑張らないと駄目って気がする
今回、他の地域から応援で1万人以上が電力復旧に取り組んでるけど未だに無理らしい
世界ランクなら日本国籍というだけで、例えば結婚などで相手も日本国籍もらえるし
スコアがいくら落ちてもシャバにいる限り世界ランクなら余裕で上位だろ
今んとこ中国も企業単位じゃなかったっけ？
どの企業の信用スコアを獲得しにいくかが肝になるんじゃないかと
個人的には信用スコアじゃないけど掲示板でたまたま知り合った人に
チケット譲るときとか特に事前渡しの場合だとヤフオクやメルカリアカウントの情報を出してもらったりしてるわ
超伝導って超伝導デバイス単体で見ると確かにエコロジーに見えるけど、
冷却に必要な媒体を循環させるエネルギーや、冷却媒体を製造するエネルギーも勘案すると結局膨大なエネルギーを貪ってるから変わらねえんだよなぁ…
別にインフルエンサーでもないのによ
人間に興味ないから、フォロワー数勝負とかになるのも辛いわそういう意味では、金ってのは実に平等なスコアだな
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO49506920W9A900C1000000
AIアルゴリズム開示要求、独禁法疑いなら可能 日米案
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO49761920S9A910C1EE8000
AI開発のグリッド、IBMの量子コンピューター利用で提携 量子機械学習の開発
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO49768470T10C19A9000000?s=1
AI社会を展望する⑦ シンギュラリティは訪れるか
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO49674480R10C19A9SHE000/
今回、全て電子化してた人とか大変なことになってそうだよね
克服と言っても支払いも受け取りも、その管理のサーバも全て稼働してないと無理だから実際には不可能じゃないかな
ちょっと前にもAWS落ちてパニックになったり、携帯事業者の回線がダウンしたりしてるし
10年に1回あっても、その影響が例えば1週間続くだけで餓死に近い人も出てきそう
信用スコアってどういう意味で使ってる？
経済的に金かして良いかどうか的なものじゃないのか？
それとも経済紙に時々乗ってる中国でやられてるような代物？
>>87
宗教になっててワロタ
「輪廻転生が怖いから善行詰もう」と読み替えても全然通用するｗ
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