【ＡＩ】「人工知能ってなに？」あなたはこの質問に答えられますか
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
人工知能（AI）は非常に幅広い概念であり、その定義は絶えず進化している。どんなアルゴリズムでも、コンピューター・プログラムでも、十把ひとからげにAIと呼ばれてしまうこともしばしばだ。現時点でAIと呼ばれているものは何なのか、究極的に何を目指しているのか考えてみた。
厳密に言うと、人工知能（AI）とは何だろうか。基本的な質問に思えるかもしれないが、その答えは多少複雑だ。
もっとも広義には、AIは、自ら学習して、推論し、行動できる機械を指す。そうした機械は、新たな状況に直面しても、人間や動物と同じように自ら決断を下すことができる。
現在人々がよく耳にするAIの進歩やAIの応用といったことのほとんどは、機械学習というアルゴリズムのカテゴリーを指している。こうしたアルゴリズム は、統計的手法を用いて、莫大な量のデータからパターンを発見する。そうして発見したパターンを使って予測をする。たとえば、あなたがネットフリックスのどの番組を気に入るかとか、あなたがアレクサ（Alexa）に話しかけたとき、その話は何を意味しているのかとか、核磁気共鳴画像（MRI）に基づいてがんに罹患しているかどうか、といったことを予測するのだ。
機械学習とその一部である深層学習（これは基本的には強化型機械学習のことである）は信じられないほど強力であり、多くの主要なブレークスルーの基盤になっている。そうしたブレークスルーには、顔認識や、 非常に本物に近い画像や声の合成、複雑なゲームである囲碁で人間のチャンピオンを打ち負かしてしまうプログラム「アルファ碁（AlphaGo）」などがある。しかし、これもあり得るべきAIのほんの一部分でしかない。
大きな構想としては、人間の知能を模した、「汎用人工知能」ないし「AGI（artificial general intelligence）」と呼ばれるものの開発が挙げられる。専門家の中には、十分なデータを用いた機械学習と深層学習によって、いずれはAGIに到達できると考える者もいる。しかし、大部分の専門家は、AGIに至るには未解明の部分が大きく、まだまだ遥か先のことになると考えている。AIは囲碁をマスターしたかもしれないが、その他の面では今でも幼児よりはるかに能力が劣っている。
その意味で、AIは意欲的な分野でもあり、 その定義は常に進化している。かつてならAIと考えられたかもしれないものが、今日ではAIとはみなされないこともあるかもしれない。
それゆえに、AIの境界は非常に混とんとしたものとなりかねず、どんなアルゴリズムでも、コンピューター・プログラムでも、十把ひとからげにAIと呼ばれてしまうこともしばしばだ。ご都合主義でAIの能力を常に誇張してきた、マーク・ザッカーバーグをはじめとするシリコンバレーに感謝すべきだろう。
https://cdn.technologyreview.jp/wp-content/uploads/sites/2/2018/11/10233423/flow-chart-og-cropped.jpg
はっきりさせるために、封筒の裏にフローチャートを描いてみた（上図）。これを見れば、何がAIを活用していて、何がそうでないかを判断できるだろう。
https://www.technologyreview.jp/s/112335/is-this-ai-we-drew-you-a-flowchart-to-work-it-out/ 既存の技術
例えば、プラントのバルブ制御やパワーステアリングなど
フィードバック機能を使って波動性を収束させるラプラス変換技術が使われている。
物流ABCだと在庫の出荷状況を時間軸に統計偏差を使って、入庫数と発注時期を
推定する。
推定値に基づくリスク管理機能を、既存の起こりうる事例(既存)に対応して、
事前に制御をかける事をAIと言うのであれば、既に存在している。
AIなんぞ誰かが作った造語にしか思えんな。 その認識が間違い。
AIはとうの昔から使われてる。
AIに新しい自分なりの意味を込めてるのに
そこを自覚してないなら省みたほうがいい。
いまAIが話題になってるのは、六十年代に
提唱されたパーセプトロンモデルを実用化
したML、DLの実用例が広がってるし、
その派生で生まれた汎用AI実装が広まって
いるから。 まずマスコミが何でもかんでもAIという
それに何も知らん素人が乗っかりAIと呼ぶ
誤用が正規より増えればそれが正規の使い方となる
例えにハッカーなどがある（本来はクラッカー）
何を持って何とするかのような哲学的なものは言葉が意味を伴わず雰囲気だけの独り歩きをしがち
で、現段階ではAIとよばれているものはアルゴリズムとプログラムしか見受けられない
軍事関連は知らんが
そのうちこれはすごいなとAIと呼ばざるを得ないようなシステムがスピンオフされてくるだろ
まんこ！ >>192
感情、本能って爬虫類脳なのか
爬虫類って論理思考のイメージがあった >>216
哺乳類の大脳が、進化の歴史の中で後から出てきた
器官という話。哺乳類は二つの脳を持つようになって、
古い方を感情、新しい脳を論理に使うことになった。
爬虫類や鳥類も論理を持っているけど、そのありようは
人とは違うはず。 人工知能とそうでないものとを分類する分類問題。人工知能ならどう解く？ >>218
今の人工知能なら、与えられたデータと回答の
セットをもとに正当に近いデータの分類方法を
蓄積して次のデータ入力値にいま正当だとする
方を回答し、当たってるかどうかの入力を求め
必要であれば判断の閾を変えていく。
繰り返すことで、線形計算では得られない複数
パラメータを複合した正規分布ができていく。 >>217
小脳が最初からあった器官で
大脳が後から出来たのか >>222
脳みそと同じ仕組みのコンピュータできたのなら
早く発表してよ。ここの学ばない考えない試さない
けど夢でモノを語るキチガイどもがやっと現実を
取り戻す足がかりになるから。 >>191
>感情というのは論理が破綻した時に動くというより、むしろ論理に優先させて動くように
意味不明
論理は論理で感情は感情だろ
自転車とケーキを比べているようなモノ >>225
哺乳類は論理で普段行動し、論理で判断できないことは、感情とか本能で
何とかするものだから、脳が二つある。それは大雑把に言うと大脳と小脳。
論理はそれだけだと論理で判断できないことに対応できないから、緊急の
判断用のシステムとして感情がある。哺乳類の場合、脳下垂体が、信号を
受け取った際、いずれかに判断をゆだねるかを判断する。
脳の二つの機能がどう組み合わさっていまの哺乳類の脳になっているかは、
この本で大体わかると思うよ。専門書じゃなく教養書だから難しいこともない。
https://books.bunshun.jp/sp/noukagaku >>226
それは「論理と感情」というよりも
「より原始的な欲求と大脳新皮質的な欲求」の違いの事だろ
論理ってのは「Aを仮定したらBが出る」みたいな話であって
感情とトレードオフの関係にあるわけでも何でもない 学習って言うけどホントに新しい状態に対応するために自立して進歩しようとしたら学習するための材料が必要
これを人に頼ってる間は人間側のミスでダメになる
次を見越すなら必要な条件は「能動的に無作為な情報を集積判別する能力」ごないと とりあえず憲法と国連憲章をインプットして経済防衛政策をさせろ 次の尿意がいつ来るかを予測するのは難しいよな
でも尿意にも学習機能が付いていて、脳の行動パターンを読んでそうなんだよな
互いに予測しあって、予測の予測みたいなことになってそうな気がする >>1
真の人工知能AIはまだ存在していない
すべての分野を一つのAIが自らカバーできるようになってからだ >>231
それは知能であってAIじゃないんじゃないの。 けっきょく、人間がやっている労働をAIがどこまで代替できるか、
その代替率が知能の度合いなんだと思う。
知能の価値も労働価値説で測られる。 だいたいのところその時代の最先端のフィードバック回路を人工知能と言っているっぽいぞ 直接のフィードバックが得られなくても人工知能だよ。
学習機能があればいいんだから。
逆にフィードバックを必須条件にすると、複数の事象の
結果時間が経って起きる現象を解析できない。 >>233
機械の性能と人間のそれを同列で考えちゃアカンよ。
例えば、人の脳でお仕事をするまでを完全シミュレーションできるとする。
人の脳は仕事に最適化されてるわけじゃない。
だから、脳と同じ機能の機械なら、始業して働き出すまでに48時間掛かることもあり得るんだから。 >>236
代替できるってのはそういう意味じゃないから。
AIのほうが人間労働力よりも効率的だから代替されるわけで。 >>237
貴方が人の労働の価値を理解してないのは分かった。
頑張って人の居ない世界でもうけてくれw 製造工程や事務処理などを人手によらず機械が自動的に調整しながら作業を行うメカニズムは何十年も昔からあった
深層学習して効率化するのはもはや生物と言っても過言ではないだろう >>240
無料で使えるから生物とやらを実現してよ。
具体的なアイデアありそうだし。
工場のライン設計ないし整備くらいしたことある？
https://www.tensorflow.org/?hl=ja これスレのレスの半分はテストで学習させたAIに書かせてみた
違和感ないだろ 要素ごとに都度の判断の偏りを修正する
パーセプトロンという計算単位を用いる
ことにより、最適値の正規分布を無際限
の要素数だけ作り出せるのがいまのML、
DLの考え方。直線的な統計計算では、
要素数が一つ増えると難度や正確さが
一気に変わるけど、DLやMLは、同条件
のデータさえあれば、後からでも全く違う
要素を足して正規分布の近似を作る。
それで人が気付かないような影響要因を
見極めららるのが利点となる。 疑ってはいけない
南無、あれっくす！ 南無、Ｓｉｒｉ
お布施すべし！ ＞「人工知能ってなに？」あなたはこの質問に答えられますか
人工知能とは、果てなきオブジェクト指向の追求である。そしてオブジェクト指向とは、
ところで「チンポがシコシコする」という日本語表現は、文法的に正しいのか？
チンポ「を」シコシコするのではなくて、チンポ「が」シコシコする。この場合、「チンポ」は主語となる。
オブジェクト指向で言う「集約」は２種類あって、全体（俺）と部分（チンポ）が繋がっている場合と、
全体（俺）と部分（チンボ）が別々になっている場合とが考えられる。けれども「チンボ」はそれ自体
が独立した生き物であり、所有者の意思とは無関係に、勃起して「シコシコする」。
例えば寝てる時にエロい夢みて朝起きてみたらチンコが勃起して射精してたとか。
違うか？
「胸がドキドキする」は良いが、「チンポがシコシコする」はダメな理由を、５０字以内で述べろ！ 推論も判断も自分でしてないけどな。
どこまで行っても、アルゴリズムによるデータの処理結果だ。 >>248
＞推論も判断も自分でしてないけどな。
チンポは所有者の意志とは無関係に勃起してシコシコして、推論も判断も自分でしてるからな。 人間もただのプログラムかもしれないと思ったことはない？ >>250
ホログラフィック原理を拡大解釈して宇宙の
実体が別の世界にあるとか妄想する人もそう
だけど、それって一般的な認識とどう違うの？
ということ。あなたの場合はどうなの？ プログラムというのはソフトウェアであることを意味しないよ。
いわゆる決定論だという意味。 決定論というならどこで何によって決定するのかが問題。
「いわゆる」範疇じゃないよ。 ＞例えば寝てる時にエロい夢みて朝起きてみたらチンコが勃起して射精してたとか。
当然ながら起きているときも、チンポがシコシコする！
風呂から出て体一杯に水を浴びながら竜哉は、この時始めて英子に対する心を決めた。裸の上半身にタオルをかけ、
離れに上ると彼は障子の外から声を掛けた。
「英子さん」
部屋の英子がこちらを向いた気配に、彼は勃○した陰○を外から障子に突きたてた。障子は乾いた音をたてて破れ、
それを見た英子は読んでいた本を力一杯障子にぶつけたのだ。本は見事、的に当って畳に落ちた。
その瞬間、竜哉は体中が引き締まるような快感を感じた。彼は今、リングで感じるあのギラギラした、
抵抗される人間の喜びを味わったのだ。
●これが衝撃の「障子破り」シーンだ！ （石原慎太郎 『太陽の季節』 （新潮文庫） より）
http://www.geocities.co.jp/Bookend-Soseki/3578/2003/shoujiyaburi.htm
＞その瞬間、竜哉は体中が引き締まるような快感を感じた
チンポがシコシコする≠勃起、つまりそれはただチンポが勃起するのではなくて、
「体中が引き締まるような快感を感じた」ということなのである！！ ■AIの不完全性定理
ずーっと先を考えていくと 本物のAIは不完全である。
必ずミスを犯す。
これ研究するだけ無駄かもしれない。
教育は一回だけですむけど ノイマン型のほうがマシかもしれない。 いまのAIはノイマン型のコンピュータ上のソフトとして作られてるし最適化されてるんだよ .
. 【重要】 AIは、人間からプログラムされずに着想や習得を行えるだろうか 1 【重要】
パズル好きの方は、日本TVの頭脳王での立体三目並べというゲームをご存じかと思う。 これはAI対人間のどちらが
早く、立体の縦・横・斜めでの同色の球を三個並べられるかを競うゲームだ。 下の画像は、人間が青球7手目を指した
局面だ。 次のAI赤球8手目の置き位置は重要である。
特にこの状態で人間の青球が、既に置かれている青球5手目の左右いずれかに置くと人間が勝つ。 開始初手は人間だが、
AIは2手目の時、立体中央の下段に赤球とその上に透明球を同時に置くと言う制限が課せられる。 この制限でAIの
勝ち手は大きく減ずる。 そのためAI赤球8手目の置き位置は、既に置かれた青球5手目の左右いずれかに置く必要がある。
ちなみに画像中央の白球は、AIが2手目に置く透明球を表す。 この立体三目並べをテーマにする他のサイトページでも、
最短15手目で人間の勝ちとしている。 AI赤球8手目の置き位置に戻れば、1手目青球か3手目青球の上に置く手順も
あるが、3個連続赤球を防いだ青球の後のAI赤球10手目の置き位置が重要になる。 → → 続く
.
.
. 【重要】 AIは、人間からプログラムされずに着想や習得を行えるだろうか 2 【重要】
投稿No,258の続き。 下の画像左は人間の最善手が続いた場合の、AI赤球10手目迄の状況である。 AI赤球8手目の
置き位置は、既に置かれた青球5手目の左右いずれかに置く必要があり、AIは画像のように置いた。 次の、人間の最善手
は青球9の位置である。 赤球10の位置に置くと人間の勝ちが遅くなる。 AIは最下段の青球3個連続を防ぐために、
赤球10の位置に置く必要がある。 これで人間の勝ちだ。 下の画像右はそれ以降の手順。
. *** AIが人間からプログラムされずに着想や習得したとして、それを検証できるだろうか ***
投稿者は、頭脳王での立体三目並べの最善手解説が目的ではない。 このページの読者は中高生が多いと思えるが、
AIが人間からプログラムされずに、立体三目並べでの勝ち手筋を着想できるだろうか。 あるいは、AIが勝ち筋を
自身で着想したとして、それを検証する方法があるだろうか。
将棋のAIは将棋名人に連勝しているが、それは勝ち筋を自身で編み出しているからなのか。 それともAIに記憶
させた膨大な将棋対局データから、類似の対局場面を引き出して適用させているに過ぎないのか。 この疑問は
何らかの方法で決着させる必用がある。
簡単な方法としては囲碁の五目並べをAIに教える時に、過去の膨大な五目並べ対局情報をAIに与える。 そうして
人間との対局過程で、その勝ち筋を習得するのだという前提に立つ。 その上で囲碁の五目並べから同じ七目並べに
難度アップした時に、AIには七目並べについての入力は極力簡素化する。 そしてAIの勝率の変化に注目する。
.
人工知能はひとの知能とは違うよ。
脳細胞の働きをヒントに作られた汎用の評価プログラムだよ。 高度な知能と考えられていたことも技術的に実現してしまえば、
所詮はただのプログラムだったんだと、
それまで知能とやらを神秘化しすぎてきただけだったと気が付く。 学習データをもとに統計モデルを組み立てて似た事例に求められる回答わ与えるシステム 学習結果を元に判断基準を変更できるプログラム、というだけでしょ
程度の軽重はあれ、その定義を満たせば皆AI。DQ4の戦闘AIみたいな
ヘボいプログラムでも、別にAIとして偽物だというわけではない AIと付ければバカが騙されて買う
現状そんなもの
人工知能なんて高度なものはひとつもない ただのプログラムであり、それゆえコピー可能なもの。
人間や動物の自我はコピー不可なので、AI≠自我。
AIはいくら計算が早くても、自我のないプログラムにすぎない。 >>267
どこのAIの定義だと自我って書いてるのか教えてくれないかな？ AIに自我を生じさせたらあかんね。完全な失敗。
自我のない知能爆発を起こせてこそAIに利用価値がある。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
