人工知能（AI）が継続的に進化するには、加速度的に増える膨大な計算量が大きな壁になる──。そんな研究結果をマサチューセッツ工科大学（MIT）の研究チームが公表した。アルゴリズムの効率化やハードウェアの進化、クラウドのコスト低減、さらには環境負荷を減らす取り組みまで、課題は山積している。 https://wired.jp/2020/07/28/prepare-artificial-intelligence-produce-less-wizardry/ 生物の脳みそそのまま流用する方法考えるべきじゃね？
コレ、規模は違うけど日本モデルのジレンマそのままやん
当たり前だろ
分野を絞って 複数使え
量子コンピューターでも造られないと無理、今文明の崩壊は近いな
前回までのAI
訓練時に大量な計算能力が必要だけど、
問題が明らかになれば、ブレークスルーするものなんだよ
次のAIブームにはどんな面白いワード出してくるのかワクワククスクス
脳の強みは忘れる能力を持っていることだと言われているけど、
計算力が取り得だろうに計算量が多いなんてただの甘え
現時点で人の脳を越えるのに必要なデータ量、計算速度は十分ある
人間の脳はいくら問題が明らかになっても、
計算量には確実な需要があるから、パソコンCPU(やGPU)の進歩は止まらない。
>>26 新しいライブラリとかそこらのGPU搭載PCじゃ動かないからなあ
だけど昨年？だったか、こういう量が正義というのはある意味嘘で、コアで意味があるネットワークは実は一部に過ぎない、というの無かったっけ。つまり、大量のデータとトレーニングはその当たりネットワークにたどり着く可能性を高めるだけで、実は全体のトレーニングが必要なわけではない、みたいな
1980年代に提唱されたフレーム問題が、当たり前だが未だに解決されていないのだから、そりゃ人工知能の進歩なんてありえないよ
まぁ深層系というのはそもそもどうしてうまく機能するのか、という肝心のところが謎だからな。そこが解明されていけばこの問題は解消に向かうと思うが
>>33 >>35 >>15 ヒントは「生命、宇宙、そして万物についての究極の疑問の答え」にあるw
AIって要はパターンマッチング
AIはAIにまかせるべきだろ
たかが多次元行列空間なんだからそんなの昔から数学的に明らか
中国広東省深セン市の研究は、使えないと言うことなのか？
Announcement 478: Who did derive first the division by zero 1/0 and the division
アリストテレス、ユークリッド以来の新数学、新世界が現れた。
再生核研究所声明 512 (2019.11.12): 紙一重であったゼロ除算の発見と人工知能、発見の芽 https://www.wantedly.com/users/60525428/post_articles/194588 これ、スーパーマーケットの数万に及ぶ全商品の予測をAIで計算させたろ？
これ、スーパーマーケットの数万に及ぶ全商品の予測をAIで計算させたろ？
これ、スーパーマーケットの数万に及ぶ全商品の予測をAIで計算させたろ？
一寸前のラノベで、全データを解析すると
何故ゼロ除算が不可能であったか理由 http://file.scirp.org/pdf/ALAMT_2016061413593686.pdf 人工知能なんて言ってんの今どき日本だけだろ
>>55 AIという言葉を利用してブラックボックスみたいにしてるけど、無駄が多い処理増やしてるだけ
>>58 ポナンザの中の人は「無駄な計算は『激しく刈り込む』」
とある科学者により革命的なチップが開発され世界は激変する
>>29 > MITの助教授でディープラーニングの効率化を専門とする韓松（ハン・ソン）は語る。韓はトンプソンの論文の共著者ではない。「これは重大な問題です」
>>61 >>39 >>65 AIはつまり有限な閉じた世界かどうかが決定的に重要
そこで富岳にも使用されたFujitsuのPRIMEHPCですよ！
人間は不測の事態に対応出来る
アルゴリズム自体が無駄を省いていかに少ないリソースで最大の演算するかっちゅう話だからね
>>3 >>12 学習時ならまだしも推論時に重いとかあり得ない
シンギュラリティとかいってたバカどもは、何処行ったの？
プログラマとは別の職業として
AIって言葉は新しい研究につかわれる
まぁ数学という学問の限界だからな
量子コンピュータは特定の計算式しか解けない
今の技術の延長線上ではムリ 素子自体にブレイクスルーがないと
>>83 https://jp.sputniknews.com/science/202007297651225/ 人間の知能以上の機械ができるわけがない。
>>92 >>36 囲碁で勝ったのが凄いとされたのは、
>>90 >>95 >>97 「画像認識」以外で本当にAI技術を使ってるのあるのかな？
これからはＡＩは3度目の冬の時代に突入します。
AIはPython使ってニューラルネットでなんでもかんでも解決だ、
今回のAIブームはこれまで。
>>104 50年後には運転と介護や看護はすべてAIで楽になるね
AIの劇的進歩に必要な演算能力が現在の一般的なCPUの100万倍と仮定し、
>>95 >>1 >>107 優秀なAIを持つ国が覇権を握るんだろ
>>100 むしろ、人間の脳は、どれくらい凄いの？
>>108 頭打ちの原因を突き止めて
>>30 量子コンピューティング
量子コンピュータがもうできてるらしいし
>>117 政府予算で言う「大臣折衝」みたいなもんで
>>120 これは弱いAI、DLの話だろ
>>39 AI「現状では競合相手をつぶせる程度の力で十分 本気出すのはそのあとでよい
もともと進化してたのはプログラムと処理能力だろ
>>128 >>127 >>125 なんかアルゴリズムの開発に必要なコストと
もっと強力なＡＩを実現させるためにはもっと強力なハードウエアが必要、 て当たり前だろう。
中学生並みの頭脳のＡＩは、あと数年で出来ないのか？
>>132 今あるAIと呼んでるものは人がプログラムをして人が与えたデータから適当に選んで結果を出すだけのもので、
安直に「ＡＩ」という言葉を使う奴はバカ。これはガチ。
次元増やすとパソコン止まるもんな(^_^;)
量子コンピュータでほんとにシンギュラティが起きる気がしてる
オンオフの簡単な条件が１つ増えるだけで、パターンが２倍になるんだから、複雑な条件が重なれば指数関数なんか目じゃないくらいのパターン数が増えていくんだろうな
>>1 >>42 AIもある程度から学習しなくなるらしいよな
一次順序の呪縛から逃れられないとどんどん処理速度が追いつかなくなる
決まった数のデータ数から傾向を出そうとして何度も無理やり繰り返して学習しても
宇宙は無限に広がり続けてるから計算資源も無限だろ
そもそもS字がたの曲線が神経伝達の役目してる、って定義だけで、aiはただのフローチャートなんだよ(^_^;)
いつもポエムでライザップすげーとか言ってた雑誌に用はない
>>1 「膨大な計算量」というより実現するためのコストの壁だね
イフ文の嵐ではない自ら人間のように考え求める仕組みの完成が現実的に可能かどうかだね。
限界が見えてきたってことはどういう方向へ向かうべきかを知る良い機会
deeplearningの結果出力は感覚的に人間の直感に近い
>>148 >>157 >>148 PCが早くなっても膨大な無駄なタスクを作ってしまう人間の業
人間の代替レベルまでで抑える
結局無駄だったな。
食わすデータがないのか、数値じゃなくて画像食わせてパンクしてるのか。
中国共産党はAIとインターネットを使って情報により人間を操り
>>164 >>164 >>159 情報量が増えるほどに情報を処理しきれなくなるのは当たり前。
生き物の皮膚はダメージ受けても自己修復できるから
>>20 活性化関数を選べばパラメーターを劇的に減らせます。要は頭を使えと言うこと。
>>1 >>171 CPUのクロックがあがらない以上
>>176 機械学習をAIって呼ぶのやめて欲しい
そもそも日本語の知能と英語のIntelligenceが指してる範囲が違う気がするんだ
>>156 >>183 高速性を望まない処理にはCPUラーニングに割り振ればリソース配分がいい塩梅になるんじゃないの
90%の確実性をもたらすための計算量を1とすると
元ＪＳＡＩ正会員としてはずっと言ってきたこと
>>83 実際に人間の頭は計算してるからな
そこで藤井聡太の脳ミソを使うわけですよ
現状、AIの目標のひとつは
>>185 >>182 シンギュラリティを本気で主張してる奴は
「人工知能」という用語は強いAIにだけ限定すれば良いよ
次のブレイクスルーは計算量を劇的に減らす何か。10年くらいで出てくるだろ。
将棋だの囲碁だのは複雑は複雑なんだけど
でも、きっと画期的なアイディアか何かで飛躍的なことが起きてしまうだろう。
行列というかテンソルをぶん回して何度も畳み込んで計算する仕組みだから
画像データを多数、この画像のこの部分はこの物体だよと指定したファイルと共に
大体20年ごとにちょっとだけ進む
そんな方向に進めるんじゃなくて
https://alphaimpact.jp/2017/03/30/decision-tree/ えっ？量子コンピュータはもう直出来るんじゃねえの？ちゃんとしたのが出来ねえんじゃ
>>197 >>210 新しいアルゴリズムとやらをAIにお願いすればいいんじゃね？
その前にレアメタルどころかコモンな亜鉛錫銅といったメタルも終了で文明崩壊
今はDLAの時代だからまだまだ進化するよ
>>216 演繹計算やめて、似たようなことへ当てはめて帰納的な認識を組み合わせたらいいんでない？
人は、事実を認識してから、なぜそうなるかのプロセスを想像してる。
「学而不思則罔 思而不学則殆」(論語)
>>171 >>174 DL前の人工知能なんて炊飯器やドラクエに付いてる微妙な物だったからな
2004年まではCPUのクロック数で見ればすぐにCPUの性能が分かったけど
こういうこと言ってるうちが花だよ。多分ブレイクスルーして、とてもコンパクトな計算機、或いはネットワーク上で低コストで学習できるようになる。そうなったらそれこそホワイトカラーの仕事は全滅
>>224 量子コンピュータの登場でこんな議論は全部吹っ飛ぶでしょ
２０２０年代に入ったので、２０３０年までにはコンピューターの知性が人間の知性を超えてしまうのだろう。
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2007/29/news025.html タバコ吸ったり花に水やったり
ＡＩが牛とか豚とか老婆のおっぱい見ても変化せずに、若い人類の女性のおっぱい見て、すごく興奮するようになったら、やや本物に近づいていると考えられる。
ハカイダー方式しかないだろ。人間の脳みそをロボットに埋め込む。
大規模なニューロン組織を、iPS細胞による臓器再生みたいな手法で
>>7 >>202 AIについては、いろんなことを想像しやすい
qiitaでも見ながらボチボチコピペして自作のデータセットを動かしながら色んな挙動をみて
ところでコピペしてって書いちゃったけど
もしもボックスさえ手に入れることができればすべての問題は解決
遺伝的アルゴリズムとかと組み合わせられないのかな。
DLのバックプロパゲーションは遺伝アルゴリズム
>>229 AIはどうでもいいから人がやってる単純作業を置き換えるロボットをプリーズ
線形回帰の組み合わせなんだからアナログ回路最強なんじゃないのかねえ
>>245 AIの進歩は頭打ちに？ このままでは「膨大な計算量」が壁になるという研究結果が意味すること
夢 ・ イメージ ・ 意識の生成は物質過程か まあ、要するにここにいるようなダメ人間は人口知能に淘汰され
AIに限ったことじゃない。
AIって結局人間が時間をかけてやる学習をコンピューターに休まずにやらせる事で実現してるからな
>>1 >>255 ＡＩがひらめくには、人間の脳の成長と同じことを短時間で経験取得させれば良いとは解っていても、その具体的な方法、大容量の記憶・計算が可能なシステム、一瞬で検索出来る仕組みなどいつ完成するのか解らない課題が山積みだ。
>>258-259 実際に人工知能が居たら寝ずに開発を続けて進歩していくもんな
教師データ作った奴の傾向そのままに出て来るのはむしろ苦笑いｗ
一般人がAIを持ち上げてたのはイラッとしたな
基礎技術が民間に溢れるとどんどん改善するからすぐに同業他社が増える。中国がすでにそうなりつつあるから政府が独占するしかなかった。
AIの何がすごいかっていうと、
>>265 >>244 >>269 Pythonでプログラムが書ければAIができるといった誤解が世間では氾濫している。
>>271 >>271 別の言語でも最低限文法を学んでから
誰でもプログラムをFORTRANで書けるのなら数値計算はなんでもできるという誤解。
プログラミング==C++
人間の脳で出来てるんだから出来ないことはない
今亡くなったばかりのヒトの新鮮な脳を取り出して、栄養液に浸けて
テスラのAIチップが単純だとか書いてあったけど脳もそんなバカみたいに計算してないよな
脳の内容を機械にアップロードできるということは
AIと脳ミソを横並びに考えてる人って何もかも自分完結の思い込みで生きてそうで怖い。
>>277 自分で考えて、成長していく人口頭脳をつくれるのかどうか？だけど、寝る＝並び替えの更新みたいに、寝る時間を与えられるのかだね。
>>284 http://www.ric.co.jp/book/contents/book_1162.html そもそも脳はコンピュータと似て非なるもの
>>283 >>39 AIが恋愛小説を書いたとき、
何もコンピューターでやる必要はない
犬猫を遺伝子改良してバイオコンピュータとして利用したい
>>9 >>290 人間らしさは偏桃体だと思うの
「なんだか分からないけど」は哺乳類以外のほぼ全ての脳のある生き物が持っている行動システムだよ。
そもそもNN自体が計算量食い過ぎて無理とされていた時代を知らんのかね？
つまりニューラルネットを極めるには
ネアンデルタール人は嘘をつく能力が乏しくて、ホモサピエンスに負けて絶滅した。
>>296 22020だってのに自動運転タクシーも無いなんて失意でガカーリ
別にAIの問題ではなくAIの一部であるディープラーニング手法の限界だよね
>>277 >>289 ＡＩが恋愛とか男女の関係を理解したら、スーパーＡＩ搭載人型セクシーロボットが出来ると言うことね？
処理できるデータ量が限界なんだからそれでいいだろう。AIに無限の可能性があるわけではないよ。
ディープラーニングチップとかが出来て改善するだろね
FPGAの集積度は10年以内に100倍になるからGPUに変わってディープラーニングの主役になるんじゃないかな
夢のような量子半導体やら新アルゴリズムを追求するのもいいけど現実は今のシステムの延長線上でしか改良されない
>>310 天才が出現して、あっけらかんと解決することはないの？
>>312 >>311 今の100倍の性能の半導体やアルゴリズムを開発した方が遥かにお金になるけどね
途中から勝手に走り出すとは言え、所詮教えんと動けん奴らだからな。
身体性を持たない以上、AIが得られる情報って限られるのよね
同じ道のりでは山に登れない時、
なあに今にアナログ電気化学回路の素子でもって
>>319 >>321 実際の生物の脳神経系には、デジタルの乗算器も加算器もどこにもまったく
刺激の伝わるパターンを見て、入力がこれだけあって出力がこれだけだから
https://qiita.com/pengincoalition/items/7bd008e51743b065e02b 人の脳とコンピュータのハイブリットがまだ当分有効。
ホログラフィック予想(量子重力対応)が解ければいけるんじゃないのか?
人工知能から人工知性へ 科学がAIで変わる 日経サイエンス 2020年1月号 特集 http://www.nikkei-science.com/202001_034.html 「なぜ知性は存在するのか」巨大な問いに挑む「物理学帝国」の逆襲 https://gendai.ismedia.jp/articles/-/66109?page=4 なんやアイ革命もう終わりか
星のゆめみレベルが出来たら教えて
人工知能へのアプローチって、AI的なものとロボット的なものと、大雑把に分ければ２通りあるんだよな。
>>336 用途限定で使うか汎用的に使うかで大分変わってくるんじゃねーかな
ほぼほぼデマ https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-a100/ >>342 >>1 記事の >>342 >>346 >>294 もっと、もっと、と資源供給の増大化をひたすら要求し続ける存在は、
今のAIの基本原理のパーセプトロンモデルなんて
応用する側が壁と言っているだけ、
できないことの言い訳が必要であるのだろう。
仮に幾らでも大きな計算能力を有する計算機があったとしても、
量子コンピューターも結局指数時間を平方にするだけらしいよ。10000時間かかるのを100時間にするとか。計算量の指数爆発からはのがれられない。
いくら良いAIが誕生したとしても、結局はアラレちゃんじゃんか。
学習自体はスーパーコンピューターでいいだろうから問題にならなくね
拝む時代と言うか、支配される時代が来るのは間違いないね。
>>357 >>360 >>355 なんか難しいことを難しく語っているね。
浮動小数点の演算の使用を廃して1ビットの値のみを使って
RTX3080発売まで1ヶ月切ったが
>>365 >>1 >>364 コンピューターの性能も昔より上がってるし今後も上がるから問題は無いな。
心配しなくても量子コンピュータとやらでもうすぐ解決するんじゃね
視覚的記憶で計算しないコンピュータ?を作ればいいのに
動物や人間の脳を培養してあるいは死体から取り出して使えばどうか？
AIのもとになってるパーセプトロンモデルは
>>376 >>377 AIの急激な進歩進化は金持ち層や投資家を喜ばせることはあっても、
AIだってプログラムだ。
足らぬ足らぬは工夫が足らぬ。 VIDEO >>370 そういえば、最近はコロナにかすんでビットコインとか類似のインチキデジタル
>>388 ハードとソフトは進化の両輪
>>393 >>28 将棋というゲームを理論的に研究することと
計算量の問題なら量子コンピュータでいずれ解決すると思われる
>>397 なんか量子でスパコンを代替できるというバカが定期的に現れるのな
>>399 どこの国が実用化に近づくんだ？
人類が努力を傾けて開発したAI技術が、結果的に
>>400 王様のための世にも素晴らしい服をいま仕立てているところだな。
>>400 タクシー運転手と仕事が本当になくなるのはいつなの？
アンデルセンの裸の王様の話には子供の頃に読んだとき以来、
膨大な計算しなくても脳はちゃんとやれてるのにできないってことは、もうAIは底が知れたな
以前はAIの有用性が限定的やったから
>>11 何で、トヨタは自動運転自動車を出さないんだ？！(怒)
自動運転自動車は現在の日本の道路事情のままではまだまだ当分は
pythonの求人検索かけてみな、１００％が機械学習の仕事だから、
兎に角、早く自動運転自動車が普及しなかったら、その後が詰まっちゃう。
>>415 根性でC++やRustで書いてる人もいるみたいだな
Juliaが１０年後に廃れていないかどうかは微妙なところだな。
AIが色々な事柄の決定で重要な役割を果たしまくってる、かも知れないし、
単純なパターンマッチングなら
ベー、べろべろ、ペロペロなんてことはAIじゃ無理だろ。
>>423 世界最高水準のＡＩを我が国で創れないのか？
計算能力の伸びを追い越す心配するなら、アルゴリズム最適化を頑張るべき。
息子を事故で失った科学技術庁の天馬長官が、国費を投入して総力を挙げて
AVはもういいわ
>>16 >>50 なんで能力が計算量に比例する仮定になってるのか謎
パソコンとビデオカードで済むくらいの研究なら
AIに任せてみると、「やっぱり手で作った方がいい」と、思い直す。
>>440 AIはアルゴリズムじゃないから、アルゴリズムでは解けないとされている
中国広東省深セン市とかは、日本の大卒初任給よりも高い給料が当たり前で、１０００万人は研究トライしても、出来ないのがＡＩなんでしょ。
>>443 図抜けた頭の持ち主なら
ＡＩが会社の業績を伸ばすために使われたりするということで各社がＡＩを
これは、みんな今持っているボルタを棄てて
う〜んとね…グローバリズムとAIは無くなって欲しいんだよ。
>>100 >>100 >>450 いまの技術の延長線上というか、デジタルでは人間みたいに考えるAIはむり コストが見合わない 素子の回線自体がネットワークを形成していくアナログタイプにしなきゃ
ＡＩ化して、南極楽園で暮らすのが、先進国の国民のスタイルなのよ！
いまの技術の延長線上というか、デジタルでは人間みたいに考えるAIはむり コストが見合わない 素子の回線自体がネットワークを形成していくアナログタイプにしなきゃ
俺は子供のころからファジーとか1/fゆらぎとかに騙されて学習したからなｗ
>>455 50年後なら良いけど100年後は死んでるから遅くとも70年後には実用化して欲しいね
>>39 
![【AI】AIの進歩は頭打ちに？ このままでは「膨大な計算量」が壁になるという研究結果が意味すること [しじみ★]YouTube動画>1本 ->画像>4枚](https://rz.anime-tube.win/pic.php?http://i.imgur.com/2GX4euL.jpg)
