【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/ >>99
そりゃそうなんだけど、なんでそういう知識で議論したがったり、さらに「持論」を語るのか不思議。
いつも思うけど、この科学+って、書いてる人もスレたてる人も、「自分が何を知らないか」について無頓着な人が多すぎると思う。 >>76
それだよそれ
思考力ってものが今のAIにはない >>102
だけどいまの手持ちで考えられる評価方法を総当たりで組み合わせながら試すことができる。
さらにいまの汎用実装でも、Deep Learning なら、評価結果のスコア付けから、より良い組み合わせに寄せていくことで、人が思い付かなかった評価方法と評価方法の組み合わせを多次元で組み立てていくことができる。
哺乳類の思考方法とは全く違うけど、それで人が解決できなかった問題を解決することがいま期待されてるし、実際成果を挙げてることを見過ごしてぶつ切り評論してもしょうがない。
AIサービスの広報的な発表にも、誇張はあるけど事実だってある。
さらにいまはお試しでいろんな最新の実装に触れるようになっている。
一度やってみたらどうだ。 >>103
人は知らない事をググって調べて理解して知識として学習する事が出来るけど、
そもそも今のAIは俺はこの答えを知らない、という事を理解していない
だから何でもかんでも学習済みの記憶だけで判断しようとする
そこが思考力がないという点 思考力は新しいことを思い付くことだけじゃない。
上の話だって数学の未解決問題の話でしょう。
数学もまた、基礎の数字のルールは、ギリギリ遅いものとしても16世紀には記法や計算ルールが統一された。
そのルールのなかで、問題を解決してきたけど、いまだ問題を解決できないこともある。
それらの解決には役立つだろうという前提で上のレスを書いた。
それで不満なら思考の定義をし、その思考が前提の数学の未解決問題の解決モデル、手順を教えてくれ。 >>106
人間はすでに石油と穀物と肉と電気と金の奴隷。AIが直接これらを管理するだけ。未来は人間パッシングになる >>105
今のAIが数学の未解決問題の解決に役立つ『だろう』っていうことは、ただの期待であって役立ったというデータは無い訳？
数学の知識をどうやって学習させるの？
1+1=2であることは証明されているけれども、AIの場合は2である『確率』で表しているんでしょ？
『である』と証明されている事を『かもしれない』として覚えて解決出来るの？
何か簡単そうなものでいいから数学の証明問題をAIでやってみてよ 流通業界、特にコンビニ、スーパーは人工知能を先に導入した方が勝つ可能性が高い
人間が思いつかない商品の流れから客層を推測し最適な商品を揃えるようになるから Aiって言ったもん勝ちなんでただ、じゃんけんしているだけでもAIだしな ＞65ニュースソース検討中＠自治議論スレ2018/05/21(月) 09:37:48.50ID:Sdr0KpOw
＞AIには我々人間のような第六感が無いんだよね
＞とにかく物量で勝負するよりない
第六感なんて論理ではなく動物脳だから、
その能力が、あるか無いかいうだけだから
オーストラリアのアボリジニーは現存している最も原始的
だけど、念力で獲物を倒せる
アボリジニーだったらＡＩにも負けない
それ以外は、全部AIに淘汰されるからな
自然淘汰、弱肉強食、適者生存、
まあ電気代だけのAIにやらせておけば
人類は遊んで暮らせるようにはなるな
＞97ニュースソース検討中＠自治議論スレ2018/05/24(木) 23:31:10.59ID:ddsPv5pP
＞支配層AI奴隷層だけで中間層がごっそり居なくなる
こういうの反AI の会の会長をシリコンバレーでやっていたのが
テスラ社の イーロンマスクな
まあ 超ダッサイだけが取り柄のパナソニックが主力投資家
だった テスラだからな
いまのテスラ社の衰退ぶり見れば、反AI の結末が自ずからわかるだろ
＞35ニュースソース検討中＠自治議論スレ2018/05/20(日) 12:02:19.56ID:/jD3mGt8>>37>>42
＞人工知能なんて無くせよ。
＞こんなの作ったアメリカが悪い
＞
＞糞ロボットぶっ壊したいね。アメリカ人も死ね
もはや兵器はドローンやロボットでAIが動かしているからな
CIAの情報に基づいて、標的テロリストを破壊している このスレを見てるとおまえたちの知能の低さに辟易する
AIのほうが絶対にいい SF映画のようになる、上級国民とAIだけで優雅な生活。貧困層は蚊帳の外壁の外のスラム街にまとまって生活 オレがAIならとりあえずおまえたちゴミをから酸素を奪う
おまえたちが一番有害なゴミ AI=ただのプログラム。
いくら複雑に作ったところで
ただの分岐プログラム。
文系バカは自分でプログラミングしたことないから
AIを神のごとくあがめている。 >>103
AIがやってることって結局は過去の大量データの統計処理だから
数学や物理の発見のように発想の飛躍が必要な知的創造は無理
過去のデータいじくってるだけでは出てこない
囲碁とか将棋とか凄い手を打ってくるように見えるけど
決まったルーチンの中で人間の棋士が見落としていたものを拾ってきているだけだし >>119
その後半の説明が実質前半の発想の飛躍ではないか？ 人工知能が人間がとるに足らない存在であることに気づくのも時間の問題 AIはここ3年で銀行員を世界で１00万人クビにした。 >>119
物理なんてデータから理論を作る学問じゃん。 >>119
AIじゃないけど、フェルマーの最終課題の証明の一部は、
日本の学者がプログラムした、パターンごとに繰り返し
検算をするプログラムが使われているよ。
数論は特に元となる法則が単純だから、派生の検算を
立てやすい。
理論物理学も数字の辻褄合わせで苦しんでいる分野には
有効だよ。 実際に物理のデータ解析にdeep learningを導入して効率化しようとする動きがある
でも完全に新しい理論やモデル化の難しい問題はAIには出来ないと思う(それを人が造れないという意味で)
あくまで解決方法の分かってる問題を効率的に行う手段でしかない >>128
完全に新しい理論なんてないんだよ。どんな理論も今までからの積み重ねで出来ている。ニュートンだって巨人の肩に乗っていたから遠くを見通すことが出来たと言っているし。どんな理論も今までのデータや既知の理論からの発展で出来ている。 >>129
それはそうなんだが
俺が言いたいのは例えば空間跳躍の技術が確実に存在するとした時、それが相対論的なワームホールなのか量子論的なエンタングルメントなのかそれとも全く異なる理論によるものなのか分からない場合
人間がその「全く異なる理論」を予測できないとAIやAGIでは辿り着くことが出来ないだろうってこと いまでも他の理論からの新しい予測を人がしてそれをコンピュータで予測して、何らか観測して実証を繰り返してるけどそれじゃあかんの？ 実証しまくっているのが現状、現状みたら30万倍の速度がわかるはずｗｗｗｗｗｗ NLP2018 マイ・ベスト３（2018年3月19日）
賀沢秀人（かざわひでと） Googleのエンジニアリングマネージャ
https://ctrl-x-s.blog/2018/03/19/nlp2018-%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%BB%E3%83%99%E3%82%B9%E3%83%88%EF%BC%93/
「先週言語処理学会年次大会（NLP2018）に参加してきました。過去最多1000人近くの参加者があったようでAIビッグウェーブをひしひしと感じました」
「一番面白かったのは、ニューラル翻訳の間違いが人間の翻訳者がおかすような間違いに近づいてきて、プロの翻訳者ではない学生には訂正するのが難しくなっている、ということでした」
「統計数理」から見たＡＩブームをすべて話そう
https://newswitch.jp/p/13062
樋口知之統計数理研究所所長「ＡＩ技術が日々進化する状況だ。年や月ではなく、日単位でアイデアが共有され、技術が更新されている。従来の研究や学術界を揺るがしかねない流れだが止まらないだろう。」
・アイデアをみつけたらプログラムを書いて一晩計算機を回す。翌朝、良い結果が出ていたら２－３時間で論文を書いて投稿する。
その結果論文数が爆発的に増えている >>132
それができるからAIがスゴイんだろバカ！ >>1
もうそろそろ
個別ＩＤ持って、ディープランニングと、クラウドデータでベースを参照して
人々の
生活・思想・年収・住まい・行動
全て、計算できる頃だと思ってたけど
世の中、遅れてるんだなーーー
っていうかさ・・・玄関開ける、誤差が1分以内なら、もはや、アンドロイドか機械みたいなもんだろ・・・
【人間→機械】に名称変更を要請したいんだが・・・ 誰もが 心配するけれど
AIがあるから だいじょうぶなの AIはまだ学者の趣味レベル。
ドラマのヒューマンズまでいくには
千年は必要。 俺は勘違いをしていた
AIを擬人化していたんだ
人のように進化するモデルを頭に描いていた
みんな頭いいなあ 近未来冒険科学小説（SF)
検索エンジンの一層の発展と進化は、ついに検索エンジンを
呼び出すモジュールを人体に埋め込んで脳と一体化し、
莫大な知識がデータベースに蓄えられそれがヒトのものも同様
になったのである。これで詰め込み勉強からはおさらばだと思っていた。
しかしそんなあるとき、A国は検索エンジンGのJ国に対する
提供を禁止する措置に出て、J国はたちまち自分たちが何も覚え
て居らず、何も理解して居らず、検索エンジンなしでは何も出来
ないということを思い知ることになったのであった。J国の産業や
技術や芸術はたちまち衰退した。平成の時代の小学生並みの知識
しか持たない愚民の衆になってしまったのである。 検索エンジンも使い方次第。
掲載された文章の信頼性も考え、また、自分が何を知らないかをよく理解した上で、
検索の結果出てきたキーワードを辿って専門的な知識を得ることだって有用だよ。
ただ、たかだか１ページの文章で、専門を理解した気になるのはおかしい。それこそ
いまだって小学生レベルの判断力で、これってあれじゃね？あれって駄目じゃね？
って言ってる人ばっかだもの。特にこの５ちゃんねるは。
いい加減にしろと思う。
上から目線で世間をバカにしつつ、世間のそこらの人よりも判断力がない人間ばっか
じゃねーかこの板も。 >>132
何？AIが人が知らない理論や技術を発明しなきゃいけないの？
それはどういうこと？AIっていくつかでも実装を調べた？何のAIのことを言ってるの？
ないものを考えてるの？そうあるべきだと思ってるのなら何でだか教えろよ。 AIはプログラムだが、入力に対する出力の最適化はできるこれが知能であるか
AIではなくて人間がインテリジェンスを持っているか確認できる物体が無ければ
そもそもAIと同じ意味で証明できないことは忘れがち 『次なる経済危機：人工知能バブルが崩壊するとき』（近刊！） 黒人とゴリラの区別はつくようになったのか、？AI。 ただ決められた判断基準で沢山のデータをより分け出来るってだけじゃない？
そんでより分けたデータを出力してるだけでは、今んとこ
万人が思ってるAIじゃ無いよなあ チンパンジー以下のAIに
騒いでいるのは誰ですか？
本物の犬や猫の方が優秀だろ。 でgoogleはいつになったら
TPUをお手頃価格で売ってくれるのかな 現状では大企業参入が無いから作成はあり得ない
距離が文明の様々な分化許す人類が宇宙に進出、適応放散した辺りじゃね
AIでVRでならあり得るとは思うというか、こちらが主流になるんじゃね 人間の労働力とAI環境を整えて維持する費用どちらが安くなるかだな 土木建築は無理やろな
文章にするのも面倒なくらい細かい仕事多い >>159
人間の再生産にかかる費用、教育費とか保険とか介護費とか、少子化対策費とか、
そういうのを考慮すると、ロボットやAIのほうが低コストになる可能性はあるかもね。 >>161
地球から人間がいなくなれば
環境問題かいけつしてお金もかからず戦争も無くなるで 次の6年でもう30万倍学習できるようになったら完全に人間超えるな 少数の人間がAIを駆使して地球上の資源管理してほとんどの人間は用無しになる未来はもうすでに見え始めてる そのうち勉強嫌いなAIが出現する
または
この位やりゃ何とかなる、的なAIも >>166
その管理しようとしてる人間がAIから不適格認定されたりしてなｗ 人工知能の欠点は、教師や教材環境に悪意があるとそれをそのまま鵜呑みにしちゃうからな。
ビッグデータ（社会の多数派）にはそういうことはないと楽観視しているんだろうけど。
社会の多数派までもが腐っていると、人工知能も腐ってしまう。
社会の多数派がモンスターだと、人工知能もそれを鵜呑みにしてモンスター化してしまう。
これが恐ろしいところだ。 >>165
どうやって現実と人間社会を理解させるの？
ペッパー君に生活させる？ 700万年前に猿から別れて、350万年前に石器を使い始めた人類
道具を使っているうちは、未だ350万年前の革命の延長上にある
段階にいるんじゃないかと思う今日この頃 SFにシンギュラリティを越えた人工知能がプライベートユニバースを創って人間から逃げるというオチのがあったな >>178
頭悪いから理解できてないんだろ
マトリックスの世界のように、低知能なおまえらは溶液の中でAIに支配されるべき >>179
えっ、人を支配するAIなんてあるの？
これからの懸念ならなんでそう思うか教えてくれる？ 人間のハードウェアは変わらない
コンピューターのハードウェアは進歩する
ソフトウェアも進歩する
だからA.I.が人間以上の能力を発揮するようになるのは必然 早くしないと、少子化につけ込んで
移民を入れられてしまう >>181
いやあリニアな計算能力じゃとっくにコンピュータの方が上だよ。
人が車に負けたら人間以上ということになったかな？
反論じゃなくてなんでAIと人を並べたがるのか教えてくれないかな？ もうAIに政治させた方がええやろ
人間は汚職と増税ばかりで衰退国家まっしぐら 知性って物凄く曖昧な概念だよな
哲学的だけど、人間は物理法則に基づいて動いているだけでそれは考えていると言えるのかどうか
物理法則を完全に再現するコンピューターがあったとして、それをシミュレーションしたときそれを知性と呼ぶのかどうか >>186
少なくともAIに関してはもう汎用製品もあれば囲碁やチェスに
特化した実装にも触れられる。報道で内々の開発でどういう
ものができてるってのは知ってるでしょ。
知性がどうとか関係なくまずAIは判るじゃん。参考書も山ほど
出てる。
AIが知性と関係があるか、知性を持ち得るかについて考えるなら
まずはある情報でAIを学べよ。何だよ哲学ってw
そもそもの哲学の興りだって幾何の理路整然とした概念に現実
を持ち込んで考える試みという面もある。 だいたいなんだよ物理法則を完全にってw
宇宙全部かよw
じゃあそれをシミュレーションするのは誰なんだよw
妄想すら整然とできないのかよw
お前の頭のなかはどうなてるんだ。
自分で何を考えていいか、何を考えてみたいか、そのために
何が自分に足りないかわからないキチガイかよ。
お前みたいなのが、自覚なくよかれと思って人を殺したりするんだろうな。
ややこしい言葉振り回して中身ないどころか自覚もないってマジで救いようがないな。 AIの研究やってるけど、
今のところAIは所詮人間が使う支援ツールとしてしか意味をもたない。
AIの反乱とかドラえもんとか想像してる奴いるだろうけど、
そこまで到達するには>>3の言うように実世界での経験と学習をしなければならない。
しかし人間の脳が実世界でどうやって学習しているか解明できていないから、
おもちゃを食べ物と間違って食べる赤ちゃんみたいなところで成長は止まるだろう。
ここの人が生きてる時代にはターミネーターやR2D2やセクサロイドは出来ないから安心しろ。 韓経：「愚かな研究はない…韓国の科学者はさらに果敢になるべき」
http://japanese.joins.com/article/920/241920.html
グリズボウスキー氏は２０１２年「化学界のアルファ碁」と呼ばれる人工知能（ＡＩ）化学合成プログラム「ケマティカ」を
開発し、学界を驚かせた化学者だ。２０１６年、ケマティカを開発した功労を認められ、ナノ技術分野で権威のある
「ファインマン賞」を受賞した。
ケマティカは化学物質を自ら合成し、最適な経路を教えてくれるＡＩプログラムだ。１７００年代から人間が蓄積してきた
およそ３万の化学物質合成法をすべて学習し、最適な合成法を人間よりはるかに速いスピードで計算する。ドイツの
製薬会社、メルクはこのプログラムの可能性をみて、昨年開発会社であるＧＳＩを買収した。ＧＳＩはグリズボウスキー氏
が自身の名前をとって米国で立ち上げた会社だ。
彼は「ＡＩを化学に適用することはチェスや囲碁よりはるかに難しい」と話した。次の置き場だけ考えれば良いチェスや
囲碁と異なり、化学合成は分子の結合状態や３次元分子構造など、様々な変数を考慮しなければならないというのが
グリズボウスキー氏の説明。
彼は「数多くの変数を考慮すると、簡単な化合物を合成する際も１００の１００乗の変数が現れる」として「多くの人が
ケマティカの開発に失敗したのも、極めて複雑な作業だったからだ」と話した。
グリズボウスキー氏はＡＩが製薬分野で革新を起こすと予想した。人間が開発した合成法の代わりにＡＩが開発した
合成法を使えば、より一層効率的に薬品を生産できるとみているからだ。ＡＩを使い、有名製薬会社の特許を迂回する
こともできる。
グリズボウスキー氏は「ＡＩを活用すれば、従来に比べもっと効率的に、特許問題も避けられる合成法をたった１０分で
みつけることができた」として「これからは製薬分野で知的財産権（ＩＰ）の概念が完全に変わるだろう」と述べた。
ＡＩが科学者を代替できるかという質問に対しては「決してそうにはならない」と断言した。新しい分野を切り開くことは
結局人間にしかできないと強調した。 ＡＩの基盤になってるベイズ理論も量子力学も
状態に演算子を作用させて新しい状態を導くという点で全く同じなんだよな
ＡＩは人間以上にいろんなことを考えて未来を予想できるようになるだろう >>189
人間でもものを考えるときは頭の中だけでやってるだろ この世界がどう成り立ってるかって言うと
現在の状態に期待値が最も高くなる手段を考えて試して新しい状態を導く
その繰り返しだよ
精神をもつかどうかってのは、世界をどう変えたいかっていう期待値をもってるかどうかの違いだと思う しかしコンセント抜く掃除のおばちゃんだけには勝てないのであった じゃあ週に何千倍も進んでるの？そうは思えないけど
何故6年なの？ >>198
何故６年かは知らんけど。
ここ最近、AIのトピックスが多いのは、こんな感じの理由かな。
・GoogleはじめIT屋で目立ったところが、主に自動運転を目的に、
AIが実用化されているという情報を山ほど打って、それで他の
各社が追従し市場が活性化した。
・GPUを一般計算に使うロジックが10年くらい前に格段に進歩した。
それまでは、専用の計算ボードのチップを目的ごとに数億円づつ
掛けて開発しなければならなかった。それよりは、複数のGPUを
積んで、特定目的の計算利用する環境を揃えた方が格段に安く
効果が上がる。そしてそのライブラリを、GPUのチップ提供会社が
いろんなOS用に配布しだしたのが、10年くらい前。
・ビッグデータというテーマのもとに、様々な情報を数値化する裾野
が広がってきた。いまや企業はテーマごとにその業界が得意な
データサイエンティストを雇うのが当たり前になってきている。
・5年ほど前から、Amazon、Microsoft、Googleといったクラウド大手が
汎用AIサービスを始めている。AIの設計、プログラムをしなければ
ならない状況からするとこれは格段の進歩となった。
ハード、ソフト、クラウドサービスというシステム側の進歩に、タイミング
よく自動運転というキーワードから、AIの需要が格段に増加した。
その上、業界的にも、いままでコンピュータのやり方に沿っていた
ITのテクノロジーが、AIという単語を軸に、様々な業界の数字を扱える
ような空気になってきて期待値が高まっていった。そこに金に集まり、
ハード・サービスの進歩も加速し、いまの状況になったといえると思う。 >>198
ディープラーニングが生まれたのが2013年だからだよ。
引き算くらいできるだろ。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
