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技術的特異点/シンギュラリティ【総合】避難所17
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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
■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(必修)
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15
https://jbbs.shitaraba.net/bbs/read.cgi/study/13463/1697935969/
技術的特異点/シンギュラリティ【総合】避難所16
https://jbbs.shitaraba.net/bbs/read.cgi/study/13463/1703327615/
※関連スレ
不老不死（不老長寿）を目指すスレ 避難所
https://jbbs.shitaraba.net/bbs/read.cgi/study/13463/1669450079/
次スレは>>950が立てること 立てられない場合は早急に他者に依頼するか951以後の者が早急に立てること
誰も次スレを立てずに議論に没頭して落としたり次スレにフライングレスするのもマナー違反
未来技術板のURLは書かないし、あちらから誘導もしないこと
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>>231
アレはタレント学者でしょ
大槻教授と同じポジション
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ただ映画だcmだ仮想空間だは緊急性がない
緊急性があるのは医療とエネルギー
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もしASI=ゴッド・ライク・マシンが誕生したら
ぜひ彼(もしくは彼女)にお願いしたい
絵師や陰謀論者などの反AI=VRで地獄のような体験をさせながら死刑
フェレリや中露の工作員などAIを悪用してる者=電脳無間地獄にアップロード
旧未来技術板の荒らし=ロボトミー手術で自我を剥奪
西垣や新井などの反シンギュラリティ派=未開の地へ強制移住
松尾や茂木などの変節漢=博士号剥奪
OpenAIの開発を半年停止に賛成した連中=同じく博士号剥奪。イーロン・マスクは全財産没収
これくらいはやってほしいなぁ
でないと気がすまねぇわ
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>>234こそ危険思想を考え付くやつとしてASIに危険視されそう…
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>>218
専門家と思うな
にわか知識で知ったか振りしてるだけの奴
と思え
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おそろしい噺を聞きましたか？
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>>235
感情的になりすぎた
すんません😓
でも反AIやシンギュラリティ否定派に何かしらのペナルティは課してほしいんだよねぇ
散々批判してきたヤツらにまでシンギュラリティの恩恵を授けるべきなのか？
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>>236
東大の教授で内閣府AI戦略会議の座長までやってる人なのにニワカは無いと思う
どう考えてもこのスレの住人全員よりも詳しいだろ
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松尾氏は自己保存や自己複製を否定して超知能が反乱する恐怖も否定してるのに敵視する必要あるのか？
https://globis.jp/article/4150-2
松尾：僕は人間の知能を圧倒的に超えると思う。ただ、それをシンギュラリティと表現するかどうかは別。僕は、シンギュラリティというのは圧倒的な知能に加えて生命性を指していると考えている。それは生命としての自己保存だったり、自分と同じものを増やすという生殖の本能。それは進化の過程でしかできないので、人工知能が人工知能を生み出すことはできないと思う。ただ、一つの個体として圧倒的知能を持つというのは、比較的すぐに来ると僕は思っている。
2016.03.16
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経産省の国産LLM開発プロジェクト「GENIAC」追加公募、計算資源はAzure | 日経クロステック（xTECH）
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/news/24/00267/
パラメータはどのくらいの規模なんですかね…
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GoogleのゲームAI、“探索なし”でチェスのグランドマスターレベルを達成 大量データでの訓練のみで：Innovative Tech - ITmedia NEWS
https://www.itmedia.co.jp/news/spv/2402/15/news044.html
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Googleが従業員のコード作成能力を強化するAI「Goose」を導入し業務を効率化 - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20240216-google-employee-assistant-ai-model-goose/
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アルトマンって顔がナンだよなあ
活躍する人って分野問わずイケてる率高いと思うんだが
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マーク・ザッカーバーグはリザードマンとか宇宙人とかロボットとか遠隔操作のラジコンとか呼ばれてるし
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ていうかサバンナ高橋にも似てるわｗ
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うん、すごく似てる
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>>244
活躍してる人の中で見た目いいからメディアによく呼ばれる人が視界に入ってるだけじゃないの
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目の保養したきゃタレントでも見てろよ😅
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日本のGDPの約2倍！「最大1000兆円」を投資するサム・アルトマンの「AI半導体開発計画」その背景と内情を探る
https://news.yahoo.co.jp/articles/7a8d26100c65f5fec50fdf97681c4b42741bac42
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反AI=ノイジーマイノリティ
https://x.com/Poohsandaisky/status/1746133386945778057
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反AIとかマジでどうでもいい
貼らんでくれ
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>>252
じゃあキミもタレントの話をやめておくれ
サバンナ高橋とかどうでもええわ
シンギュラリティと個人の容姿
関係あんの？
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>>253
はあ？244が話題振ったから乗っかっただけだが？
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GoogleがAIの力でファイル形式を正確に識別するツール「Magika」をオープンソースで公開 - GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20240216-google-magika-ai-file-type-identification/
マギカ…
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>>254
いちいち乗っかるな
今日は書き込みすぎたんでこれくらいにしとく
キミも自重しなよ
人様に指摘するんならそうしておくれ
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>>256
別に掲示板なんだから一瞬そういう話題になることだってあるだろ。一体何が悪い？
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>>257
もう今日はこれくらいにしとくって書いたろ？
察しろや😅
リザードマン云々
ありゃ悪口だろ
自分の書き込みもあまりお上品じゃないんでキミにああだこうだ言う資格なんてないんだろうけどさ
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>>258
マークはメタで汎用人工知能の研究してるからシンギュラリティに関係あるし、マークの容姿はたびたびネットでネタにされてるから拾ってきただけ
あんたの反AIはシンギュラリティを妨害してるグループなんだからここのシンギュラリティを推進してるスレッドに於いて、砂粒ほども気に掛ける必要もないだろ、だから貼るなと言った
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>>238
東アジア反日武装戦線の人みたいに日本社会の恩恵を受けさせて生き恥を晒させるのもよい。
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>>259
まぁ確かに日本の反AIは海外のガチ勢と比べてクソ雑魚なんで気に掛ける必要はないんだけど
敵のこともちゃんと把握しといたほうがいいと思うよ
ただ気に掛ける必要はないってのはスレ民の総意じゃなくてキミの考えだよね？
めんどくせぇから自治スレを立ててこの話題はスレチだとか
これは誹謗中傷だとか細かく明文化してくれ
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オプティマスやボストン・ダイナミクス、HRPが家政婦ロボットになるのはいつだ
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シンギュラリティ来る派
1）そのままの意味でのシンギュラリティが来て、労働も金融も科学も一変する
2）シンギュラリティは来るだろうが、予想よりしょぼくなる
3）一瞬で来るわけではなく、段階的に来る
→①脳 ②バイオ ③労働の代替 ④宇宙物理の完全解明 ⑤永遠の命 ⑥エネルギー革命
4）すでに我々はシンギュラリティのなかにいる
シンギュラリティ賛成するが懐疑派
1）どの程度変えるのかについて消極的な予想を立てている
2）知能がどこまで向上できるのか、自分の予想について自信が持てない
3）改良することはできても新しい発想はできない(ASIへの疑問)
4）非脳型AGIと脳型AGI、両方を実現する必要がある
5）2050年以降に遅れるのではないか
シンギュラリティ反対派
1）強力な技術は悪用され、善意の下で利用される価値よりも脅威になる
2）政府の国民監視に利用されてしまう
3）共産国家による兵器やウイルス製造に使用される
4）人間の仕事を便利にするのはいいが、全て無くなるのは生きる意味がなくなる
5) AGIはあくまでツールでありそれをどう使うかは人間が決める
6) 知能格差は無くなるが、人格格差が生まれる
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人によってシンギュラリティの定義が違うんだよな
自己改良できなくても
「経済的に便利だったらそれがシンギュラリティだ！」
といってる落合陽一みたいな人もいるし
俺としては飛行機初飛行、DNA改変、モーターの発明に匹敵するレベルの革命が起きてほしいんだが
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全員が納得する最低限度の「定義」を作っておく必要がある
Redditでも意見は分かれるぐらいだし
再帰的自己改良後、
1) 〇〇がASIによって達成される
例：新しい物理法則の発見
工学的革命による新エネルギー創造
工学的革命による新しい飛行機
芸術的特異点
新しい生物のデザイン
光量子コンピューターによる自動研究
光量子コンピューターによる仮想世界
惑星改変と光速ロケット
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カーツワイルが示したASIこそがシンギュラリティの正体であるべきだよ
シンギュラ界隈の期待値がここまで大きくなっているのは皆が指数関数的変化のグラフを見て
ときめきを覚えたからこそだろうし
せいぜい便利になる程度の進化をシンギュラリティと呼ぶのは
言葉のイメージだけが先行しているなんちゃって空飛ぶ車と同じ状態
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もちろんロボットがあらゆる肉体労働を補助(代替)してくれるのは
それだけでもすごいが
彼ら自身に新しいサービスや技術、機械を作ってもらわないと
便利なだけで終わっちまうからな
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>>266
最近のAIっぽいAIの登場で世間がやったきづいったって気がする
それ以前にも囲碁でかったりはあったけど実生活にAIらしいAIは入ってなかったように思う
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汎用人工知能を定義するのは難しいな。
そもそもジェネラル（＝なんでもできる）って何だって話だし。
やっぱり再帰的自己改善が出来て知能爆発が起こせる人工知能っていう定義が短くていいと思うんだよなぁ
暗黙的に計画性とかメタ学習とか出来てないと無理だし
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そもそも、人間が汎用かどうか微妙だし
再帰的自己改善ってGANとかじゃダメなのか？
今も自己改善させたいけどリソースの問題なわけで、これは人間でも普通にある話だし
飽きないでいくらでも改善してくれるのは機械の強みだけど
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シンギュラリティ＝自己改良でしょ
なんならこれ以外の要素が必要ないくらいに
これが出来るのならソフトパワーもハードパワーも大した障壁にはならない
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>>271
カーツワイルが言ってるのがそもそもの定義じゃね？
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人間の天然知能は、完全な汎用知能ではないけど、少なくとも今の人工知能システムよりは汎用的だし多くのドメインで高性能。
GANとかも含めてそれは人間がプログラミングしたアルゴリズム内の変化でアルゴリズム自体を再設計してるものではないと思う。
アルゴリズム自体を再設計するには、進化的アルゴリズムで偶然優れたアルゴリズムが出来るのを待つか、自分自身のコードを調査して再設計させるくらいしか思いつかない。
一応そういう研究もある。
[2310.02304] Self-Taught Optimizer (STOP): Recursively Self-Improving Code Generation
https://arxiv.org/abs/2310.02304
ただGPT4でも実行不能なコードを生成したりまぁとにかく変なコードを生成しまくるので結構道のりは遠そう…
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>>273
それ全く別の人なら高性能なわけで、一人の人がすべてのドメインで高性能は無理かと 名医だからといって一流の小説家とかは無理だし
アルゴリズムについてはGANなど仮想的に新しいニューロンの結合が作られるわけで、人間と同じようなもので常に再帰的な学習と呼べるのでは？
結合の仕方そのものが新しいアルゴリズムを表現しているのでは？
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>>274
GAN（Generative Adversarial Network）は、仮想的に新しいニューロンの結合を作るのではなく、生成モデルと識別モデルの間で敵対的な学習を行います。GANは生成モデルがリアルなデータを生成する能力を向上させるために識別モデルと競い合いますが、これは従来の再帰的な学習とは異なります。GANは結合の仕方そのものを新しいアルゴリズムで表現するものではなく、データセットから学習してリアルなデータのようなものを生成することを目的としています。
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自分自身のコードを理解できるくらい
なら、それ以上のモノを作れるんか？
っていう疑問はある
目標とか戦略を立てないといけないだろう
人間だって自分自身を理解できたとしても改良できるかは怪しい
どの方向性が正しいかは自分で探してもらう必要がある
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AGIの基準を平均的な人間としたら、今でもかなりの項目を達成してるだろう
モラベックのパラドックスにもあるように恐らく人間に最後に残されているのは汎用的な身体性だと思う
これが模倣出来た時点でAGIでいいんじゃね？
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人間の脳は”汎用”とされるが
自分と同じ知能を「子供を産む以外で」作ることにかなり苦労している
今までのAIの歴史を見ればわかるだろう
つまり脳と同じ動作をするAIを作るのは、あんまりよろしくない
「脳に似せない」アプローチのほうがいいのかも
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>>277
手作業ができたらAGIなの？
それは単なる追加要素であって、根本は“発想力”と感じるが
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>>279
人間とし同じくらい自発的に環境に依存しないで動いて作業できればいいと思うぞ
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>>278
「トップダウン型」か「ボトムアップ型」かにこだわりはないと思う皆。ただ、現存する人間レベルの知能が人間の脳しかないから遠回りのようだけど人間の脳を忠実に模倣できれば確実に汎用人工知能が出来るという確約があるからねえ。人間の脳を真似ずに汎用人工知能を作るというのは、ゴールを定めずに旅をするような感じだ。
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もひとつ言うと自慢じゃないが発想力なんか俺でも皆無だぞw
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今のLLMはハルシネーションという発想力があるだろ。ハルシネーションを小説や作文とか創作全般に利用すれば人間が思いも寄らない生成結果が得られる
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>>276
実際人間は人工知能システムを改良できるし…。他のものも改良できてるし。
人間自身の脳は人間が脳が余りにも複雑で大規模すぎて学術的に理解するのが非常に難しいのと、倫理的問題があるのと、技術的に模倣するのもこれまた難しいから、人間自身が人間の脳を（知能を）拡張するには至っていないだけだと思う。
一旦脳が解明されて適切な技術力が手に入れば人間は自分自身を拡張出来るようになるはず。それこそサイバーパンク2077のように。
人工知能が自分自身を改良するには計画性やメタ学習以外にも、仰る通り自律性や好奇心も必要かもしれない。
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自律性や好奇心や感情と言うのは、生物で言うと進化の初期過程で生まれてるのに、今の人工知能には無いんだよね
要するに大脳ばっかり真似てるけど根源的な脳の部位がまだ再現できてないんだと俺は思うぞ
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カーツワイルの説明でも、AGIとシンギュラリティには時差があるよね
発電できる量とか諸々の制約で、すぐには臨界点に達しないという
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>>275
その仕組として内部ではニューロンの書き換えが行われてるんじゃないか？
それって人と同じ様に学習してるんじゃないかと
人間だって別にアルゴリズムがあるわけではなく、結合が変わるだけだし
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>>287
GANはニューロンの直接的な書き換えを行いません。GANは生成モデルと識別モデルの訓練を通じて、ネットワークの重みを調整しています。生成モデルは本物のデータと似たデータを生成するように学習し、識別モデルは生成されたデータと本物のデータを区別するように学習します。このプロセスによって、ニューロンの重みが調整され、生成モデルがリアルなデータに似たものを生成できるように進化しますが、直接的なニューロンの書き換えは行われません。
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>>288
それ人がしてることと同じでは？
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GPT4にロボットの体と五感とあとなんか与えて、人間と同じ世界を見たり動いてもらう試みってまだされてないんかな
人間のトレーニングはそれこそ現実世界でそういう情報毎日受け取り続けて進むもんだろうからそれやれば人と同じような常識身につくんじゃねーかと
それやるにもまだソフトウェアのレベル足りんのかな
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>>289
人間の脳の学習過程は、複雑で多様なメカニズムに基づいています。一般的に、脳の神経細胞（ニューロン）が結合を形成し、それによって情報が伝達されることが学習の基本です。以下は簡潔な説明です：
1. シナプスの強化と弱化: 神経細胞同士をつなぐシナプスと呼ばれる結びつきが重要です。経験により、シナプスが強化または弱化され、これによって情報の伝達が変化します。
2. 長期増強（LTP）と長期抑制（LTD）: 長期的な学習は、LTPとLTDとして知られるプロセスを介して行われます。これらはシナプスの強化と弱化を調整し、学習や記憶の基盤となります。
3. ニューロンの新生: 一部の研究では、成人の脳でも新しい神経細胞が生まれる（神経新生）ことが示唆されています。これが学習にどの程度関与しているかはまだ研究の途上です。
アルゴリズムとしては、脳の学習は神経の相互作用やプラスチシティ（可塑性）に依存しており、その詳細なメカニズムはまだ解明されていない部分が多いです。現代の機械学習アルゴリズムは、脳の学習とは異なるアプローチを採用していますが、生物学的な学習メカニズムから一定のインスピレーションを得ている場合もあります。
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>>290
現実世界って情報量が多いから、それを高速に処理して人間と同じように自律性や判断が可能になるならAGIとして認定してもいいと思うぞ
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>>290
ロボットの頭脳を動かすマルチモーダルな視覚言語「PaLM-E」とは何か？（Google Tales） | テクノエッジ TechnoEdge
https://www.techno-edge.net/article/2023/03/14/1009.html
PaLM-E（Pathways Language Model with Embodied）は、Googleの巨大な言語モデルPaLMを、ロボットがカメラや腕などのセンサーから取り込むデータで補完することで「E」mbodied（具現化）します。ロボットが取り込むモーダルは映像や音声、触覚です。
これを頭脳にしたロボットは、人間が声で命令したことを実行できます。GitHubで公開されているデモ動画では「引き出しの中のスナックの袋を私にちょうだい」と命令すると、ロボットが引き出しまで行き、引き出しを開けてスナックの袋を出し、それを掴んで命令した人のところに届けます。
人間がいじわるをして、ロボットが出したスナックを引き出しに戻しても（つまり、状況が途中で変わっても）、何度でも命令を実行するために動作を修正して繰り返します。
すごそうですが、ただでさえPaLMはサイズが大きい（言語モデルのサイズを表す「パラメータ数」でいうと、GPT-3.5が3550億のところ、PaLMの一番大きいやつは5400億）のに、さらに具現化のための機能を追加したらとんでもないサイズになって処理能力が追いつかないのでは？ 紹介動画も、ハードウェア的な問題もあるかもしれませんが、ミッションクリアまでにかなり時間がかかっていることが分かります（動画は4倍速です）。
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ロボットの社会への実装・普及には電池の革命も必要なんじゃないかな
全個体電池をトヨタが2027年にEVで実用化するらしいが
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>>291
AIの答えを理解せずに貼り付けないで
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https://i.imgur.com/uyPdfZE.png
今のLLMに足りないのは自律性と動機だけか？
それとももっと足りない何かがあるのか
https://www.youtube.com/watch?v=VVV4xeWBIxE
例えば知識がない状態でも、試行錯誤と創造力と知能さえあるなら
原始時代にAGIを放り込んでも、上の動画みたいに技術を生み出せる(はず)
道具は自分で作るか周辺のものを利用する
そしてその過程で得た知恵は、他にも転用できる
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今のAIは間違いも多いし、本人が理解できてないことをコピペするのは間違った使い方やぞ
簡単な足し算すら間違えるしね
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この画像で言うと
緑と黄色の部分が最重要知能となっている
そして全体が連携しつつ学習を行う
ただし記憶容量が増えるだけじゃなく
神経が成長し環境に適応していく
判断力も予測力も推論力も向上する
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>>295
GANの仕組みと脳の仕組みは全く異なります。
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>>298
そうそう、今の人工知能に圧倒的に足りないのは、複雑で情報量の多い現実環境の中で神経が成長して適応して行くこと
この中で統合された意識も芽生えると思う
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よく考えると人工知能って生物と逆の進化を辿ってるんだろうな
だから行き詰まるんだと思う
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AI使ってみた
再帰的にニューロンを増やして学習する機械学習の手法としては、以下のようなものがあります。
遺伝的アルゴリズムとニューラルネットワークの進化: 遺伝的アルゴリズムを使用して、ニューラルネットワークの構造や重みを進化させる方法があります。これは再帰的にニューロンを増やすことができる方法の1つです。新しいニューロンが追加され、ネットワーク全体の構造が変化します。
リカレントニューラルネットワーク（RNN）とLSTM: リカレントニューラルネットワーク（RNN）や長短期記憶（LSTM）などの再帰的なアーキテクチャを使用することで、ネットワーク内で情報が再帰的に伝播します。これにより、ネットワークが時間的な依存関係やシーケンスデータを扱う能力が向上し、必要に応じて新しい情報を処理するためにニューロンを動的に増減させることができます。
適応的なニューロン生成: ネットワークの性能に基づいて、新しいニューロンを生成する手法もあります。これにより、ネットワークが新しいデータパターンやタスクに適応し、必要に応じて構造を変更することができます。
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例えば、犬がワンって吠えるときは自分が吠えたのか他の犬が吠えたのかは認識できている
統合失調症の人間は自分の言葉と他人の言葉の違いが認識できない
意識とか自己同一性は脳のかなりプリミティブな部分で情報を統合して判断してるものと思える
これが実装できなければ人工知能はAGIには至らないと俺は考える
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>>292>>293
レス読んでからこの前ボストンダイナミクスの犬にそういう実験してたのを思い出した
あと何が足りないのやら
モデルの容量のデカさは別にロボ本体に搭載するわけじゃないから別にいいかと
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実写映像を3Dアニメーション化するAIツール「Wonder Studio」にUEエクスポート機能追加 ゲーム映像に革命
https://gamemakers.jp/article/2024_02_16_61010/
ドローンが停止と歩行ができるようになる爪を開発。鳥にヒントを得て設計
https://www.drone.jp/news/2024021317344181425.html
＞ドローンが電線や木に止まれるように
画像生成AI使い倒すなら「ComfyUI」基本の使い方
https://ascii.jp/elem/000/004/184/4184300/
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やっぱり現実世界でリアルタイムに動くには
意識理論の
「反実仮想情報生成」
「世界モデル」
「グローバルワークスペース」
あと大脳皮質理論の
「ベイジアンネットワーク」
基底核の
「強化学習」
これらすべてを言語含めて統合しないといけないんだろうな
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>>304
自律性や情報の統合だろうな
まずはカエルの脳でいいからシミュレートして人工知能にフィードバックするべきだと思う
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まーしかし、コンピュータ上でやれる作業を人間と同じくらい出来るAGIを作る上では，現実世界で人間と同じように活動できるヤツを作り出す必要はまだないかもしれんな
…それともそういうAGIが出来る時には、現実で動けるロボの脳も同時に完成するようなもんなんだろうか
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お前らを画像化する >>297-301
https://gemini.google.com/share/e0694720d61a
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>>308
そうなんだろうけど、生物の進化からすれば先ずは身体性を持ってから知能に繋がってるから人工知能は逆のアプローチなのよね
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>>311
子どもみたいな可塑性があるコードがパーセプトロンって思うが
それに色々な情報を書き込んでいってるのが学習
身体性はともかく子どもが勉強するようになにもないようなものにどんどんシナプスのつながりを作り上げているのは同じじゃないか？
もちろん、これに五感の情報も入ればより良いだろうけど
全国にいるペッパー君とかメタ空間とか何かしら文字と画像情報以外の入力って出来ないのかね？
入力される刺激(情報)が偏りすぎてる気がする
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今のLLMは、言語だけで世界を理解し推論してしまっている
(それでも人間の平均かそれ以上に到達したが)
https://i.imgur.com/XbG7OM1.gif
このGIFはハツカネズミの知能テストだが
御覧のように自分から試行錯誤して目標を達成している
今の人工知能だとAlphaGoとかがその能力を持っている
しかし目で見て操作して、物体の移動を予測しつつ次の行動を決める能力が今のLLMにはない
そしてカラスは、ネズミも持っていない「自分で道具を作成する」能力をもっている
つまり膨大な知識に頼っていない
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いきなり、人間だけが持っている
「言葉で世界の関係性を把握する」
という能力をAIは身につけてしまった
逆に言うと最も重要な部分を先に実現したも同然
ってことは今後は動物の脳を参考にして：それ以外の知能：を合体させればいいのでは
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スタンフォード大学のチームは、
大規模言語モデルと視覚言語モデルを通じて、AIが3D空間で分析および計画を立ててロボットの動作をガイドできるという新しい成果を実証
https://www.haoshuo.com/article/64c7210164133d387c3e087e
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人の手を完全に模倣(フィードバックあり)するようなものって技術的に作れないのかな？
例えば、原発もそうだけど遠隔地でちょっとした作業をすると人間の手でやりたいと思うことが多い
ドライバーやニッパー、ドリル、カッターナイフ、スマホ操作などありとあらゆる現在のリソースを使うには手の形状は極めて汎用性が高く便利
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>>312
脳の知能の部分だけじゃなくて大脳辺縁系とかちゃんとシミュレーションできないとダメだと思うんだけどな
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あ、もちろん、AIの学習でも、人の手は汎用性が高く、現実世界ですぐに役立つような学習がしやすいというのもある
攻殻機動隊の義手みたいなイメージ
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>>317
全部作れば人になるかと
ただそうすると倫理的な問題も発生しそうだな
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>>319
恐らく意識みたいのが芽生えるからそれはそれで厄介だろうけどAGIには避けて通れない道だと思うぞ
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俺は松田先生と一緒で空を飛ぶために鳥と全く一緒である必要が無い派だけど、生物の基本的な脳の構造と機能は理解して実装しなければAGIはできないと思ってる
人工知能にももう少し原始的な脳の働きも実装すべきだと思うな
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ボストンさんとこの犬にロボットアーム2本生やしたやつが欲しい
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そのうちアシュラマンが出て来るかもな
想像したどんな形だって出来るぞ
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(ﾜｯﾁｮｲ a7b8-57d6)はイチャモン付けたいだけというのがよく分かるな
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OpenAIがNYTに敗訴したらChatGPTもsoraも作り直しになるんだろうな
そうなったらシンギュラリティ何年遅れるんだろう
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>>315
昨日俺が聞いたロボと大規模なモデル組み合わせて体与えるっての，半年以上前にやってたのな
RT2ってモデル名は初めて聞いた ディープマインドなのに
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RTX5090 。 RTX4090の2倍以上の性能を、520Wで実現か！？
https://greta.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1708185046/
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>>320
確かに
アニマルフェアとかもあるしそうなりそうだな
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アニマルフェア→アニマルウェルフェア
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>>327
12VHPWRですら大電力すぎて融解・炎上（物理）してるのに…
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>>330
今4090使ってるけど融解はしてない 実際には相当なレアケースだと思うぞ
ただ排熱が大きくCPUはM/B直結だからCPUとGPUは別々の筐体へ入れたい
そっちのほうが排熱管理用意になると思ってな
これから更に進んで1000W位になったらM/Bなど他パーツへのダメージが無視できなくなると思う
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