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技術的特異点/シンギュラリティ【総合】 避難所5
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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多角的に考察し意見交換するスレッド
※特異点に伴う社会・経済・政治の変化やベーシックインカムなどに関する話題は控えてください
■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
★関連書籍・リンク・テンプレ集(必見)
https://singularity-2ch.memo.wiki/
★特異点アンケート
https://forms.gle/c6ZLjnheCEZftYgg9
※前スレ
技術的特異点/シンギュラリティ【総合】避難所4
https://jbbs.shitaraba.net/bbs/read.cgi/study/13463/1676343450/l50
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モービルアイは、AIに運転判断を確率的に任せるのではなく
数式を組んでガチガチな判断をしているようだ
もちろん車を目で認識するときはAIだけど
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もう全体を人力では追えなくなって来たな
助けてGPT-4とすぐ泣きついてしまう
Doraemon is here
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MSの例の論文が物議をかもしてるけど、自分達はもうAGIを目にしているのだろうかね？
このスレ的に、というか自分的にはまだ初期AGIと呼んでほしくないという思いがある。
こんなもんじゃないだろうと。
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しょぼくても、汎用性があったら汎用人工知能だろう
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これもう人間と変わらんだろってAIが出てきた時汎用AI登場って騒がれると思う
あと例の論文ってなんだ？AGIとの正しい付き合い方みたいなやつ？
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https://futurism.com/gpt-4-sparks-of-agi
例の論文を解説した記事
本家本元
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/sparks-of-artificial-general-intelligence-early-experiments-with-gpt-4/
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＞GPT-4 の機能の広さと深さを考えると、
それは汎用人工知能 (AGI) システムの初期の(まだ不完全な)バージョンと見なすことが合理的である
＞マシンには依然として幻覚の問題があり 、数学に苦労している
＞が、その失敗に関係なく、モデルにはいくつかの際立ったスキルがあり、以前のモデルから大幅に改善
＞GPT-4は「多くのタスクで人間のレベル以上」であるが、
その全体的な「知能のパターンは明らかに人間のようではない」と論文では認める
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>>760
汎用人工知能（Artificial General Intelligence) は、
人間のように十分に広範な適用範囲と強力な汎化能力を持つ人工知能
この定義から言うともうほぼカバーできてるんじゃないか
あとはエロ特化でエロ動画自動生成したり、
法律に特化して弁護士代わりにしたり、ゲームに特化させて遊び相手にしたり、
って感じだと思う
そしてそのうちに、強盗特化、詐欺特化、戦争特化になりそうだけどね・・・
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じゃあもうこの未来技術避難所の総意としては、
初期AGIはできました、ということでいいんでしょうかね。
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総意かどうかは知らんけど個人的にはできたとみなしていいと思う
プログラムに関してはもう相当高いレベルで書いてくれる
しかも疲労なしで何回書き直しさせても一瞬で終わる
最高の相棒だわ
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まあ できたと認めるしかないね
意識はないが、すべてのタスクをうまく処理できる
ただ科学研究ができるレベルじゃない
それをやるには、本当のAGIが必要
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>>756
・2050年までに火星到達、火星開拓開始
・ラッダイト取締法案成立(1年以上5年以下の懲役)
・AIを含めた科学技術に年間50兆円投資
・国家事業でのAGIで万物理論、ブラックホール研究の開始、ブラックホールの力を実用化する為
この辺追加で
河野太郎に限らず自民立憲から維持共産までシンギュラリティ政策を啓蒙するべきだね、与野党制したら更にシンギュラリティへの道は加速する
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今が1番微妙なとこじゃないのか
俺もまだしっくりとはこない
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AGIをどう定義するかによって判断は分かれる
・人間がこなす知的タスクを、ほとんどできればいい
・数学も、法律の回答も、税務処理給与計算も、診療診断も、高いレベルでこなせる
・科学研究、工学設計ができる
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卒業生、チャットGPT使い答辞「数日かかる文章がわずか数分で」 琉球大学で卒業式(沖縄タイムス)
あれってテンプレートあるわけじゃなかったのね
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>>769
ChatGPTブームを利用してAIを公約にしたりする政治家は出てくる可能性はあるね
この時代にAIが自分の追い風になることに気づけない政治家は今後も役に立たないだろうし増えても無意味
そういう無能はむしろAIに仕事を奪われてしまう側になるしその方が世の中が良くなる気がする
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>>770
多分、動物が進化する時も、少しの世代はこういう微妙な状態を経験したんだと思う
あえて弱体化しても、新しい武器を手に入れて繁栄を成し遂げたんだ
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立憲あたりはもう開き直ってAI全振りでいいと思う
このままだと無くなるだけだし、ちょっとは最後に何か残してほしい
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https://i.imgur.com/xi7Ziz0.png
米国の掲示板でも大激論が始まってるぞ
①これはAGIじゃない
②いやAGIと認めていい
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>>775
本当そうなんだよな
LGBTや夫婦別姓もいいが、はっきり言って今はオールドリベラル的な脱成長っぽい政党は需要がない
もう全て振り切ってシンギュラリティ的政党になった方が政権奪還は近づくし、国民の支持が得られるし、結果LGBT推進や夫婦別姓も近づくだろ
立憲こそ良くも悪くも「色」が無いんだから一番シンギュラリティ政党になれる可能性がある、他の政党には「色」がありすぎるからな
実は立憲がシンギュラリティ政党にならないかと思って色々思索してる、立憲幹部に話す機会があれば話すわ
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おめでとう🎉🎊
AIGI版ライトフライヤー1号が飛び立ちました😤👍
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国民が「シンギュラリティ.....？なにそれおいしいの」状態になるだろ
どんなことが起きるのか、具体的に説明しないとオカルト扱いされちゃうぞ
単なる技術的失業だと勘違いされたら、反対するやつも出てきてしまう
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>>766
まだ自発性がない。
ニックボストロムのいうシードAI(自己改良のループに入る)でもない。
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一つ明らかなこと、生成AIとかいうマジモンのブルーオーシャンを目の前にしてwikipediaで人類滅亡と連呼している人には未来がない。
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生成AIはプロのイラストレーターにど素人集団が大挙して流れ込んでレッドオーシャン化したんじゃないのか
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>>763
ありがとう
マイクロソフトが「GPT4は初期のAGIである」って論文出したのか…科学技術を勝手に進めるような真のAGIにはまだ及ばないとしても
やばいでしょこれは
gpt3.5がカスみたいな成績だった司法試験をGPT4は90パーの正答率だったともあるし
>GPT-4 のパフォーマンスは人間レベルのパフォーマンスに驚くほど近く、多くの場合、ChatGPT などの以前のモデルを大幅に上回っています。
この一文の何がやばいかって、数ヶ月前リリースのチャットgptをもう大きく上回ってるってw
進化のスピードがシンギュラリティのそれじゃないか
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そう。1番特筆すべきは時間に対しての進化が早すぎること。この程度は出来ることはわかってたがマジで早すぎる
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>>779
＞国民が「シンギュラリティ.....？なにそれおいしいの」状態になるだろ
＞どんなことが起きるのか、具体的に説明しないとオカルト扱いされちゃうぞ
まあこれはChatGPTブームでメディアも騒ぎ立て誰しもがAI社会の到来を信じたから大丈夫だろう
今やシンギュラリティが来ないって批判するほうがオカルト扱いになりつつあるからな
とはいえ「20xx年に不老不死が実現する！」とか言いきったらオカルト扱いされるけどもね
＞単なる技術的失業だと勘違いされたら、反対するやつも出てきてしまう
どっちかというとこれだ ここからラッダイト運動と技術規制に繋がるのが最悪のケース
俺は散々「AIが余計な仕事を代行をしてくれる」とポジティブに言っているが
ここに来る人まで故意か不慮か「AIに仕事が奪われる」とネガティブに言ってしまっているからな
DX化なんて紙とかFAXとかMS Officeとか
人間の手作業をAIにフルオートでやらせるためのインフラ準備なんだからさ
さっさとやっちまった方が後々楽になるってことも賢い人ならわかっていたはず
逆にChatGPTの機能を見て今頃ビビってる奴は乗り遅れに後悔してんじゃねえかな？
まあここに来る人達は本質的に勘違いはしていないと思うが
自分から情報集めしない凡人からすると「AIに仕事が奪われる」って言葉は
「1999年に恐怖の大魔王が降臨する」ぐらいインパクトのある言葉だと思うんよ
だから凡人はメディアの恐怖煽り商売に踊らされていると散々揶揄しているんだけどもさ
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>>781
個人的にAIアンチ勢の最終砦に回ると思ったアドビが
>>585でAI自動生成をすんなり取り入れていて少し見直したわ
これからはフォトショもイラレもボタン一発で作業が終わるAIツールに進化するかもな
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優れているのは分かるがこれでAGIだって言われると微妙
まだどこまでやれるのか評価段階だろ
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民主主義の何事も話し合いで解決しましょうというスタンスは
話し合う暇もなく進歩していく事象に対して無力
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「自発的に行動する」「意識ある」「自己改良」あたりがまだ足りてない気はする
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>>785
>>747 で書いているけど技術的失業の対策には社会福祉をそのままにしたベーシックインカム(ホワイトベーシックインカム)を導入する
生活保障する位しか対策はないんだし
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いや足りないのは当たり前 まだ理論さえない状態じゃん
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AGIかどうかなんて畢竟定義問題だし結構不毛な議論
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デジタルAGIと呼ぶべきだな
あくまでもデジタル世界での汎用性しかない
それが物理世界でも動き回るようならAGI
落合風に言えばデジタルネイチャーってやつか？
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現実世界での汎用性はAI関係なくロボ技術が必要でしょ
そこを汎用人工知能の定義に当てこむのはおかしいと思う
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AGIの定義は広くて曖昧だから安易に否定しないほうがいい
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Nuwa-XLすげー
https://msra-nuwa.azurewebsites.net/
もうアニメもいけるな
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ロボットが人間みたいに汎用的に動かないと一般人には衝撃は無さそう
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gpt4とある程度自由に動かせるロボを繋げてみてほしいんだよな
そのロボの動かした方を教えた上で「そこのボール取って」「その場で右に一回転して」とか指示したら何が起こるのか
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物体移動のパズルが解けるなら、現実世界のパズルも解けるはず
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ライトフライヤー号飛行
抗生剤発明
トリニティ実験
パーソナルコンピューター発売
ファミコン発売
windows95発売
iphone発売
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omniverseで工場のシミュレーション完璧に出来てるんだから、ロボに転用するのも時間の問題
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工場のシミュレーションはAI関係ないな
どちらかというと、作業工程計画作成ソフト、ルート最適化に近い
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ホームページすら見れないアホは発言しないで欲しいんだが
https://www.nvidia.com/ja-jp/industries/manufacturing/
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>>803
https://www.nvidia.com/ja-jp/industries/manufacturing/
＞工場計画と最適化
だからAI関係ないだろ ここは単なるシミュレーションだ
＞自動品質検査
＞ハンドリング システムの認識と制御を強化
この部分は機械学習だけど
なんでもAIって言うなよ
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このスレで議論してほしいのは、そういう労働の自動化とか低レベルの話じゃなくて
(自動化は世の中を効率化するだけなので)
666 名前：オーバーテクナナシー[sage] 投稿日：2023/03/23(木) 07:29:07.51 ID:DMnD/nYJ
>>664
天才を加速するロマンは同意だけど、
仮に完全な脳シミュレータが完成したとしても、
それをノイマン30歳にするには30年分の学習が必要だし、
どんな才能や教育を与えればノイマンになるかは全くの未知な点は注意だぞ
↑
ノイマン級のAGIができるのはいつなのか？
そもそもできるのか ってのを話し合ってほしいわけよ
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それより身体を伴ったAGIのほうが欲しいわ
見た目じゃ人間と区別つかないレベルの
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ひろゆきを完膚なきまでに論破出来るAIまだあ？
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>>412
>>544
>>654
↑この辺りを見ると、人型汎用作業ロボは実用化の一歩手前まで来てるように思う
人工筋肉のやつは今年、上半身バージョンが出るとか。楽しみ
ロボたちは既に自分より身体性は高いかも
boston dynamics のAtlas みたく飛んだり跳ねたりできないし
（動画は成功するまで何度も取り直してるらしいが）
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ChatGPTのプラグインでかってのgoogleみたいにChatGPT自体をプラットフォーム化するAIエコシステムが構築できるな
これ良い意味でかなりやばいな
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去年の今日、1年後に手元にあるものがAGIかどうか世界が議論しているなんて
予想だにしなかったろうな。
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1年前と現在で世界のAIに対する認識が違いすぎるな
こんな早く変わるもんか
汎用AI実現時期のアンケ取ったら全く違う結果になりそう
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AIにアレルギー的な拒否反応を示す人々の多さにも驚いたが…
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>>797,798
GPT-4でパルクールできるボストンダイナミクスの人型ロボを動かすのが一番インパクトがあるはずだけど
まだそこまで至ってないのでボストンダイナミクスの動向に注目だな
チンタラ動いてるマジックハンドみたいな義手とかは無視で
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ボストンダイナミクスが得意なのは「下半身」
「腕」と「手」をまともに作ったことはない
手が器用に動かないと、牛丼作りや自動車の整備、介護ロボットは実用化できない
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人型ロボの実用化にはバッテリーもまだ不十分だな
日立造船が5000mAhの全個体電池を量産化したが、
まだモバイルバッテリーとしても大きくないし、大型化は指数関数的に難しくなるそうな
日本は従来の電池への投資を減らしたことで急激にシェアを奪われている
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オプティマスもなんか微妙だったよな
ハードの分野の方が難易度高いのか
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ぶっちゃけ進化って環境への適応だから
AIが自分で進化するようになるためには
AIが自分で世界を動き回れるようになる必要があると思う
つまり自分の足で現実世界を動き回れるロボットが必要
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>>816
Optimus は21年に開発が始まり、22年9月のイベントで発表されたものだから…
今はバラバラの研究所にある、マジの最先端技術が結集すれば、数年で結構なものができるんじゃないか
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>>814
人型に拘らなければ全部すぐにできるだろ
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今日の俺的ニュース
chatGPT プラグイン
25秒の動画が生成可能に
桜、満開
他にも色々あったけどもう考えるのをやめた
昨日死んだ人はchatGPTプラグインも桜の満開も知らない
長生きIs All You Need
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プラグインいいよね
もうみんな作りまくる未来が見えるわ
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これをどんどん発展させていって欲しい
史上初、昆虫の脳の完全なマッピングが完成。脳内のすべての神経接続が明らかに
https://karapaia.com/archives/52321227.html
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理研 国産初の量子コンピュータ公開 超伝導方式 ネットで公開し外部からの利用可能に
https://news.yahoo.co.jp/articles/dd818bb95e11b8975ab59f41d884e048d1f7e867
ニュースラッシュだなあ
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サムアルトマンインタビュー
https://youtu.be/e_rSD6Y9Qo0
ドローン配送レベル4スタート
https://youtu.be/CFgQ12zfr7c
今日は他にも面白いニュース多いな
色々な萌芽が一斉に芽吹き始めている
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>>823
chatGPTが凄すぎて忘れてたわ
機械学習と量子コンピュータが融合すると、もはや手が付けられない存在になる
スパコン数千台の学習は秒で終わり、完全なる知能が誕生する
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LaMDA騒動去年の秋頃なのに10年ぐらい前に感じる
マジでGPT旋風が凄まじい 台風レベルじゃない風速だな
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光量子コンピューターが実用化したら今の騒ぎなんかそよ風位に感じるだろう
本格的に人類の時代から神域に移行する
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Bingチャット欄から画像生成出来るって噂だが、俺は出来ないな
ユーザーによって制限あるのかな
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bing image creator でやってみて
その成果は正直、微妙だな
たとえば浦沢直樹の画風で何々を描出してくれと指示しても、
ぜんぜん浦沢直樹じゃなかったりする
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入力は日本語不可なので
みらい翻訳やdeeplを使ってくれ
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この色合い見れば大体分かるだろうね・・・
大分古い画像生成エンジンだと思う
※一年前
そのうちアップデートすると思う
https://i.imgur.com/1fpGEqS.png
https://i.imgur.com/dKJhQ0z.png
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独創性モードにしたら生成してくれた。また今日も新たなニュースが追加されたな
てかGPT-4が米の医学試験でぶっちぎり良い点出したらしいが、これ即ちアマゾン奥地でも、最高の医療健診が受けられるって事よね
触診は無理だが、問診と画像診断なら余裕
日本の医療費削減の救世主でしょ‥
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＞日本の医療費削減の救世主でしょ‥
行政「健康保険とマイナンバーを一体化させる」
町医者「そんな金ない！」
というアホな国です
諦めましょう
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今のGPT-4は、なんというか
便利なサポーターって感じになるな 弁護士でも医療診断でも
完璧に正しいわけじゃないので仕事は置き換えられない
むしろそういうのはロジックツリーとか知識ベース推論のほうが得意そう
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人間よりハイスコア出してるから騒がれてるのに何言ってんの
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量子情報からの意識の創発に関する一見解
https://note.com/world_fantasia/n/naba8fa5ea67a
＞宇宙は量子情報から出来ていると仮定
＞世界の実体は大量の0と1の列と、それへのユニタリ変換だけである
本質的に世界が情報でできているのならば、情報の正しいパースの仕方を学ばないと世界を正しく認識できない
電磁波や音で溢れた世界の正しい認識方法をどうやって学習するのか
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>>835
ハイスコアを出したというのは
ペーパーテストがうまいというだけだ
実社会のスコアはまだ出せてない
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ここもダメだな
もう覗かん
じゃあの
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で、ノイマン級のAGIができるのはいつなんだ？
言語処理エンジンの延長線上にノイマン級のAGIがあるかどうかだけ教えてくれ
こちらはプレシンギュラリティの話をしたいわけじゃない
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>>837
プログラマーにとっては神ツールだよ
俺ももう9割以上これで書いてる
仕事効率10倍ぐらいになっている
デバッグも丸投げできる
通達と日報もこれで書いてる
まぁ言ってみれば今の俺はいらんｗ
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「Transformer」の仕組み
つまり、文章や画像のピクセルなど、データの流れ方自体を学習し確率的に推定、または決定する手法である
Transformerの仕組みをざっくりと以下の2つの特徴に分ける
■位置エンコーディング：
各単語に番号を割り振って位置情報的に扱う
└ 例. 「私はAIを愛している。AIが私を愛してくれたらいいのに」という文を
（私1）（愛する2）（AI3）（；4）（私5）（願う6）（AI7）（愛する8）（私9）のように番号を割り振る。
■マルチヘッド注意機構：
入力の順序の前後や、順序の異なる部分を見て、何が出力に最も関連しているかを判断する
└ 単語を順番に取り込んで次々に吐き出していくというベクトル表現から、入力のシーケンス全体を見て、
何が出力のどの部分に関連しているかを判断するマトリックス表現に近いものに
注意機構はQuery(クエリ)、Key(キー)、Value(値)をもつblockとして一般化
クエリの単語と キーの単語の関連性 (attention weight) を計算し、それぞれのキーに紐づく値を掛け合わせる
QKV これを全て同じ入力から計算したものを、「自己注意機構」と呼ぶ
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今は仕事が楽しくて仕方ない
・コーディング
全く疲労しない。
コードはノータイムで生成できるので、テストやればいいだけ。
おかしいところは見ればわかるぐらいの力量はあるので、そこの修正依頼を掛けるだけ
一週間かかるところが10分ぐらいで終わった事がある
今もコード生成してみたけど動きそうなのでこのプロンプトを自分のメールに投げてまた明日生成しなおすところからやる
コードの保存すらしない
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じゃあここから、言語処理だけでなく、どうやって画像生成できるようになったのか？
画像が「言語」であるならば、Transformerによって「翻訳」が行える
→画像から重要な特徴を抽出し、それを座標空間にプロットし、
その座標空間を移動することで画像を描くことが可能に
■OpenAIは画像とテキストの世界を行き来するための膨大なデータセットを構築できた
そして、Transformerと拡散モデル、またはVAEを組み合わせ、画像生成AIの誕生に繋がった
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そこは単にSDとかに投げればいいんじゃないかって思うけど、
汎用AIだとそうもいかんのかな
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>>842
>>840
あなたはどの辺りのソフトエンジニアなんだろう
バックエンド？ネットワーク系？Web系？フロントアプリ系？CG系？
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>>845
社内SE
×バックエンド これはベンダー任せ。無理無理。
×ネットワーク 社内のインフラ構築程度
×Web フロントエンド ちょっとしたwebアプリが一番得意。chatGPTの文字数制限もあってこの界隈は今後も伸び続けると思う
×CG系 これは完全に無縁
エクセルやスプレッドシートも範疇だけど、
chatGPTってこの分野が苦手だったりする
そもそもエクセル不要って意見もあるだろうけど、しばらくは残り続けるだろう
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chatGPTはweb系、アプリ系はすごく得意だと認識してるんだけど、
ネットワーク系は複雑だから、ちゃんとコードを生成できるんだろうか
その辺俺は詳しくないから、実態がわからない
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>>846
ChatGPTって外部API利用だから社外秘情報渡したりできんはずだし
客とNDA契約結んでいる内容も外に出したらアカンと思うけど
そこらの社内利用規定とかはちゃんと許可取れてるん？
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ChatGPTで仕事爆速！とかいって社外秘情報をお漏らししまくるZ世代社員が増えそうで怖いな
10年前もTwitterに仕事の内容書いて怒られる若者（今30代）が多かったからな
お前さんらは上司や管理職のおっさんだと思うけどちゃんと若手の情報管理も教育してあげるんだぞ
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GPT-4は多用途AIではあるけど所詮は言語生成しかできないからまだまだAGIには程遠い印象だな
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>>847
https://dev.classmethod.jp/articles/chatgpt-ecs-error-messages-qa/
Terraformのトラブルシューティング程度ならできるようだ
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https://udemy.benesse.co.jp/development/system/what-is-terraform.html
ChatGPTならTerraformのコードぐらい書けそうだけどな
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>>841
こういう記事好きそうだな
https://qiita.com/omiita/items/07e69aef6c156d23c538
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お前らは、画像認識(CNN)の欠点についてどう思う？
ジュフリーヒントン氏は、2012年10月にCNNの改良モデル「AlexNet」を発表してから、視覚モデルの研究を続けて
2017年に「CapsNet(カプセルネットワーク)」を発案した。
CNNは、画像分類や顔検知、物体検出などで素晴らしい性能を発揮するが、残念ながら視野角や背景が変わると認識精度が低下したり、
人間には識別できないノイズを少しでも画像に混入すると誤認が発生する欠点がある。
(例えば、この二つの画像をCNNは同じものだと判定してしまう)
https://i.imgur.com/Wja1wmu.png
（だから大量の学習が必要になってしまう） (お月様を黄色信号機だと認識してしまうのは、これが原因)
ヒントン氏はCNNで用いられているプーリングという操作が大きな過ちであると主張した。
プーリングにより位置不変性を獲得すると同時に、空間的な構造の情報を喪失してしまう。
そこでヒントン氏が提案するCapsNetは、プーリングで失われていた空間情報を保持できるようにするため、空間情報をベクトルとして出力できるようにしたらしい
CapsNetでは、スカラーの代わりにベクトルを用いる。
ベクトルは、対応する重み行列Wが掛けられる。これは、空間的な情報と高いレベルのカプセル(顔)と低いレベルのカプセル(目、鼻、口)の関係を結びつける。
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>>854
壁のシミが人の顔に見える的な話だと
人間の場合「壁に顔があるわけがない」という常識を元に否定できるから
その結果「壁のシミが顔に見えるだけでありシミである」と結論を出せるんじゃないか？
画像認識AIには「壁に顔があるわけがない」という否定が出来ないだけなんじゃない？
月を信号機に見間違えるのも黄色い丸という情報だけ見て
左右に赤と青の丸がないか？とかそもそも信号機という物体の形状を把握していて
その信号機の黄色と月を比較して「これは月である」と断言するための能力がないからじゃない？
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＞視野角や背景が変わると認識精度が低下
このことから、CNNというのは脳の皮質の中にある視覚野の動作原理とは、大きく違っていることがわかる
ヒントンは、この問題を解決するためにカプセルネットという方式を提案したが
産総研のAI研究主任である、一杉先生は、大脳皮質の構造こそ最も高度で、ここが解明できれば運動も視覚も言語もわかる
としている。
大胆な仮説として、「ベイジアンネットワーク」を提示
https://www.airc.aist.go.jp/seminar_detail/docs/seminar01-ichisugi.pdf
＞確率変数の間の因果関係をグラフで効率的に表す知識表現
芝生が濡れていた時、雲が出ている確率は？
?推論結果：P(雲|芝生)=87%
道路があったとき、その近くに信号機がある確率は？
信号機があったとき、それは三つのライトが横に並んでいる？
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>>855
＞左右に赤と青の丸がないか？とかそもそも信号機という物体の形状を把握していて
その信号機の黄色と月を比較して「これは月である」と断言するための能力がない
その通りだよ
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