【人工知能】AIの進化が止まる気配はなく、6年間で約30万倍以上の学習が可能に［05/17］
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人工知能(AI)を使ったコンピューターに、より正確な判断を行わせるには学習が不可欠とされています。
学習の量が増えれば増えるほど、より高度な判断を行うことができるのですが、
学習量を増やすためには大規模な処理をこなせる「計算量の高い」システムが必要です。
AIの非営利の研究機関として設立されたOpenAIによると、
AIの学習で使用される計算量は2012年から3.5カ月で倍になるスピードで進化し続けていて、
2018年現在では約30万倍以上に達しているとのことです。
AI and Compute
https://blog.openai.com/ai-and-compute/
https://i.gzn.jp/img/2018/05/17/ai-and-compute/00_m.jpg
OpenAIは「アルゴリズム」「学習データ」「計算量」の3つが、
AIを進歩させるために必要不可欠な要素であると述べています。
アルゴリズムやデータの改良は数値化させることは困難ですが、計算量は定量化可能であり、
計算量の推移を見ることでAIがどれだけ進歩しているかを見ることができるとしています。
OpenAIは、2012年以降にAIの学習で使用された計算量の推移をグラフで示しています。
縦軸が計算量で1日で何千兆(1015)回の計算を行うことができるかを表しており、横軸が時間軸(年)を示しています。
なお、縦軸に「FLO」(浮動小数点演算)と書かれていますが、実際には処理の数であり、
必ずしも浮動小数点演算を行っているわけではないとのこと。
https://i.gzn.jp/img/2018/05/17/ai-and-compute/01_m.png
上記のグラフでは、2017年代の「AlphaGo Zero」が、
あまりにも突出した値となっており他のシステムの計算量の違いがほとんどわかりません。
そこで、OpenAIは縦軸を対数スケールで示したグラフも公開しています。
このグラフを見ると、2012年から登場したAIシステムの計算量が、年々右肩上がりで上昇していることがわかります。
https://i.gzn.jp/img/2018/05/17/ai-and-compute/02_m.png
OpenAIは、上記グラフから4つの時代を読み取ることができるとしています。
・2011年以前：当時はAIの学習にGPUが使用されることはほとんどなく、
グラフに加わるレベルの計算量に達成することが困難だったようです。
・2012年〜2014年：GPUを使った学習が登場します。
しかしノウハウが蓄積されておらず、
1台〜8台までのGPUを利用して2TFLOPS(1日あたり1兆回〜100兆回)の計算量を達成するので限界でした。
・2014年〜2016年：この2年間で学習に使用されるGPUが10台〜100台に増加します。
この結果、5〜10TFLOPSの計算量を達成することが可能となり、
1日あたり100兆回〜1京(1016)回の計算量を使って学習を行うことが可能になりました。
しかし、並列処理の制約上、台数が増加するたびにGPU間の同期処理などの余分な処理が増えることになり、
計算量が台数に比例して増加することはありませんでした。
また、台数を増やせば増やすほどに計算量の増加が微々たるものになり、
ハードウェアの数を単純に増やしても大きな効果が得られないという結果になりました。
・2016年〜2017年：ハードウェアによるアプローチではなく、
並列処理を行うためのアルゴリズムが見直されるようになりました。
この結果、1台あたりの性能を大幅に上昇させることが可能となり、
これまでの限界とされてきた計算量を上回ることができました。
そして、2018年現在は多くのハードウェア関連のスタートアップ企業が、AIに特化したチップの開発を行っており、
2020年までにより安価で性能に優れた製品が数多く市場に投入されることになると予想されています。
価格の低下は予算内で構築可能なシステム規模を大きくすることができ、
これまで以上に大規模なシステムの構築が可能になります。
このため、OpenAIはこのグラフの傾向が2018年現在から数年間は続いていくと予想しています。
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180517-ai-and-compute/ >>352
計算能力はとうの昔から人間以上だよ。
荒唐無稽になる前提があるならその前提を語ろうよ。 ,
新、、第４次産業革命時代に突入している
知らない人は、全くしらない、感心も無い
しかし、知ってる人は未来が読めるし、夢を抱くのだ
、 ,
新、第４次産業革命時代に突入している
知らない人は、全くしらない、感心もない
しかし、知ってる人は未来が読めるし、夢を抱く、、
、 これだけ発展してるのに動画の字幕サービスはゴミみたいな作れない 実際にはもっと加速度的に進化すると思う。
確かDNAの解析技術も予想をはるかに超えたスピードで進歩したはず。 >>183 人間ができる事を全てAIにやってもらいたいからに決まってるだろ。
子作りはできないだろうが、やろうと思えばクローン人間を作ることはできるな。 学習によって得た能力はAI間で共有できないの？
人間は学習によって得た能力をそのまま共有できないので教育に時間とコストをかけている。
AIがもし学習によって得た能力をAI間で瞬時にコピーし合って共有できたとしたら、
こうした莫大な時間とコストを節約できて人間よりも遥かに効率的になることは目に見えているのだが、
それができないとなると・・・・
つまり、AIは個別にいちいち1から学習していかないといけないとなると効率が悪い。
マシンパワーもそれだけ必要になるだろうね。 人間の学習能力の欠点は、あなたの学習の成果はあなたのものだけになって他者のものにはならないということ。
教育によって伝達することはできるが、それはディジタルコピーのように瞬時にできるわけではないので長い時間と高いコストをかけている。
人工知能がもしもネットワークによって能力を共有するシステムだったら、こうした時間やコストはすべて節約できてしまう。 >>370
AIはその能力がめっちゃくちゃ高いです >>333
イイね!
ぶっちゃけ、サッカーとかタッチフットの図上演習とか体育に入れるべきと思う。 世界教師マ.イトレーヤは死刑廃止と民営化反対を訴えています！ 10年後にAIは
アホ学者の言い訳の略であることに
気づく。 人間の知能も人工知能も資源が有限である限り必要のないものを犠牲にして進まなければならない 人間の脳がネットワークで繋がれた一つの脳だったとしたら。それを想像してご覧。
世界中の人間が勉強したことがすべて一括の一つの脳の集まってくるんだよ。
脳の学力水準は計り知れなくなる。
しかし人間の脳はネットワークで繋がっていない。それができるのは人工知能だけかも。 >>380
もう人間はAIに勝てないよ
電王戦が終了したのもそれが理由
藤井、羽生あたりまでAIに負けたら権威が失墜する
そもそも、三浦弘行ソフト不正使用疑惑で大騒ぎになったけど
白黒別にして、もはやソフトにすらプロ棋士は勝てないことを
疑惑を糾弾する側の棋士たちが証明する結果になった さて
人間社会だと勝負は社会ステータスや裏とのつながりで決まるんや！
だからその中のルールではどんな進んだAIでも勝てへんで！
という人は多い
この中でAIが勝とうとしたら、やっぱり株やFXでひたすら稼ぐ方向で頑張るのかなあ？
何兆円とか貯まってきたら、敵対的買収とかで乗っ取ってムカつく奴からクビにしていくという方向で
あるいは核兵器とか作り出すかもな 質問なんですが、「カオス理論」を搭載した「ＡＩスピーカー」は、開発可能なので
しょうか、別のスレッドで、ＡＩとロト６の関連で、質問した所、条件付きと言って
たのですが、どうなんでしょうか、詳しい方、教えて下さい。 >>383
あんたでも可能だよ。
AIの実装はいま山ほど出てるし、カオス理論って言っても、事象と方程式の変換は難しいけど、とりあえずというなら何か一般式突っ込んで、初期鋭敏性をパラメータにおいていくつかの範囲選択から全く違う結果を得るようにすればいい。
やってみなよ。 ホモサピエンスは言葉を使い、誰か１人の小さな改良や工夫を
集団全体に広げ、種としてのスキルを高めた。
もし、将棋や画像認識などのピンポイント能力しか持たないAIが
ネットワークでつながり、全体を一つのシステムとして制御するような
AIが登場したなら、人類は地球の覇者の座を明け渡すことになる。
なんてことは昔のSF（例えば、『未来の二つの顔』）にすでに書かれているよ。
ここには無線ネットワーク接続された個人端末やそれによる個人追跡、
飛行型ロボット「ドローン」も登場するから。 AIに何かを期待してる人に共通してるのは低能で情弱なところ。
本当は人間で賄いたいところだがお前らが簡単な仕事すらこなせないので代替として仕方なく開発を進めてるんだよ。
今言われてる人材不足とは、低能しかいないという意味なんですよ。 >>386
逆だろ
低能が足りないから人材不足なんだよ
人口減でこれまで有能が入ってたポストに低能が入ってるから、下まで低能が降りてこない >>387
＞有能が入ってたポストに低能が入って
AIを投入しようとしているのはまさにそこ。
有能と低能の中間ポストともいえる。
低能で補える仕事にはロボットを投入。
AIとIoTのセットでな。 >>388
AIは評価するものだよ。
AIをなんだと思ってるの？ >>389
目的志向のないAI、IoTなんてただのガラクタだよ。
あなたはAIをどういう形で使ったことがあるの？
目的に行き着けるIoTを構築したことある？ >>392
君は検索すらしてないんじゃないの。
つまるところあんたのいうのは人減らしでしかないんでしょ？
現在進行形で事例が広がりつつあるものを言葉だけでネットで調べてもしょうがない。
そもそもIoTというなら、先ずはIndustry4.0の概念を理解しなさい。 >>393
今さら人減らしってw
人もどきを減らさなきゃ生産効率は悪化する一方だからな。
つかアゲてる時点で素人丸出しだw 手放しのIoT
データを溜め込むだけのガラクタ
手放しのAI
正規分布モデルを量産するだけのガラクタ
手放しのFA
生産性を下げて保守料だけ高くなる下り坂一直線
あんたがシステム売り込んで買ってくれる会社があったとしたら半年で潰れるぜw わかったわさった、あんたみたいな「低脳」を減らせばあんたがいう英字略語よりも生産性が上がるってことだなw もしかしたら、自分がなにを知らないかということに無頓着な人なのかもしれない 常に学習可能な状態で市場に投入されるAIというのはほぼない
ある特定の状況に適応して学習が完了した状態のパッケージ商品なら出てくる
買ったとき以降に勝手に学習するような商品は企業は売らないよ >>1
だからなに？
ただハードが進歩してるといってるだけの記事
読んでくれないからAIふりかけてみました >>360
夢なんてないよ
あるのは資本の論理だけ AI が自分のコピーをつくるようになったらヤバイ！それは生命と同じ。人間は淘汰される。 まだ人間の脳には遠く及ばないてか無理だろ
自動運転みたいなのそつなくやってくれたらいいんだよ なるほど、そうですか、質問なんですが、「ＡＩ」と「アンドロイド」とスマートフォン
に搭載されている「シリ」は、一元化は、可能なんでしょうか、「個人的には、ＡＩと
アンドロイド、シリ、カオス理論が搭載された製品があれば良いなと思っているのですが」
詳しい方、教えて下さい。 カオス理論を搭載ってどういう意味？
カオス理論はランダム性を解くような理論じゃないぞ？
既知の式から、微少な初期値の違いだけでも、予測できないような大きな誤差が出てしまう理論だぞ？
その誤差自体は全くランダムじゃないぞ？ アルファ碁ゼロに進化したよ。
教師なしで独学で学習し、師匠のアルファ碁をコテンパンに負かした。
今や無敵になって研究は碁から別のゲームに移ったそうだ。教師なしで。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
