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【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★]
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0001しじみ ★2020/07/29(水) 08:10:54.97ID:CAP_USER
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。

欧州のある大規模スーパーマーケットチェーンが、2019年の初めに人工知能(AI)を導入した。この企業はAIを使って顧客が毎日さまざまな店舗で購入する製品を予測し、コストのかかる製品廃棄の削減と在庫の維持とを両立させていた。

売上を予測するためにこの企業は、すでに購入データとシンプルな統計的手法を使用していた。さらに、局地的な天気や交通状況、競合他社の動向といった追加情報に加えて、近年のAIの目覚しい進歩を加速させてきたディープラーニングを新たに導入したことで、エラーの数を75パーセントも削減したのである。

これはまさに、わたしたちがAIに期待するインパクトのあるコスト削減効果だった。しかし、そこには大きな落とし穴があった。新しいアルゴリズムに必要な計算の量があまりに多く、結局この企業はこのアルゴリズムを使わないことにしたのだ。

「言ってみれば、『クラウドコンピューティングのコストが下がるか、アルゴリズムがもっと効率的にならない限りは、大規模に導入する価値はありませんね』といった感じでした」と、マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者で、そうしたケーススタディーを集めているニール・トンプソンは語る。なお、トンプソンはこの企業の名を明らかにしていない。

この事例は、AIとそのユーザーに迫っている問題を浮き彫りにしているのだと、トンプソンは指摘する。近年のAIの進歩は圧倒的に速く、ゲームで人間を超えるプログラムや親切なパーソナルアシスタント、混雑した道路を自律走行するクルマなどを生み出してきた。しかし、こうした進歩を続けられるかどうかは、問題に対してより多くの計算リソースを常に投入し続けられるかどうかにかかっている。

トンプソンをはじめとする研究チームは新しい研究論文で、こうした進歩を続けるためにこれまでと同じペースで計算能力を高めていくことはできないか、まもなくできなくなるだろうと論じている。これにより、コンピューターヴィジョンや翻訳、言語理解のような分野におけるさらなる進歩には、歯止めがかかる可能性がある。

■飛躍的に増加する計算量

AIに必要な計算量は、ここ10年で飛躍的に増加している。ディープラーニングのブームが始まった12年には、トロント大学のチームが2つのGPUを使って5日以上かけて画期的な画像認識アルゴリズムを生み出した。19年には、グーグルとカーネギーメロン大学の研究者らが、初期のGPUより格段に優れた性能の特殊なチップ約1,000個を用いて、6日間かけてより優れた画像認識アルゴリズムを開発した。

また、グーグルのチームによって19年に開発された翻訳アルゴリズムは、1週間でおよそ12,000枚の特殊チップを必要とした。ある試算によると、この膨大な計算能力をクラウド経由で利用すると、最大300万ドル(約3億2,000万円)かかるという。

「ディープニューラルネットワークは計算コストが非常に高いのです」と、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」

韓のグループは、新たな構造のニューラルネットワークと特殊な構造のチップを使って、一般的なAIアルゴリズムのさらに効率的なヴァージョンを作成している。しかし、「ディープラーニングに必要な計算量を減らすには、まだまだ長い道のりです」と、韓は言う。

■同じ手法での進歩は、ほぼ不可能?

ほかの研究者たちも計算需要の高まりを指摘してきた。フェイスブックのAI研究部門の責任者を務めるジェローム・ペゼンティは19年の『WIRED』US版のインタヴューに対し、AI研究者は計算リソース不足の影響を感じ始めていると語っている。

続きはソースで

https://wired.jp/2020/07/28/prepare-artificial-intelligence-produce-less-wizardry/
0002名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:12:41.91ID:/XUGtOun
仕事奪う前にAI終了〜
0005名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:15:04.31ID:G1idNftb
生物の脳みそそのまま流用する方法考えるべきじゃね?
0006名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:19:18.75ID:EhXsSDRe
>>1
計算から直感へ
0007名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:20:06.39ID:1QtUzlwA
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
0008名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:20:38.95ID:ABz4REqT
機能性を高めたらそうなるわな
限定利用しかないな
0009名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:22:20.32ID:9En7/5rM
つまりどういうことですか?
0010名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:22:41.79ID:C3YP6R4x
当たり前だろ
最近のAIの進化は計算能力の向上によるゴリ押しの結果だもん
計算能力の向上の速度を超える進歩は見込めない
0011名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:26:24.90ID:COv5gnNE
分野を絞って 複数使え
なんでもかんでも ひとつにまとめるな
0012名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:27:37.97ID:ePhy64Aq
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
0013名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:31:08.63ID:3Tl+1+O7
前回までのAI
AIの劇的進歩に必要な程にはCPUの速度は上がらなかった
量子コンピューターの実用化にはまだ5年や10年はかかる
仮に量子コンピューターが実用化さた後で、同じように演算能力が不足したら
AIは絵に描いた餅で終わる
0015名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:35:15.96ID:2c+bmze3
計算量を少なくする論理を考えるAIが必要だな
0016名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:38:22.16ID:VfCBncF6
訓練時に大量な計算能力が必要だけど、
訓練後の、実際に使う場合は
スマホ程度でできるんじゃないかな?

例えば自動運転とか
0017名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:38:49.05ID:765sGJHr
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
行き先が壁だと判れば、別の道を探すだろ
0018名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:47:38.32ID:D4i/ilWQ
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
0019名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:49:16.46ID:Y5TkAtm6
>>3
お待ちあそばせ。
順調に開発中。
0020名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:50:28.88ID:uwSx/BYN
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、
なるほどね。
AIには何を忘れるべきか?という取捨選択が難しいんだろうね。
0021名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:50:46.84ID:g+LeS+ju
よかった どうにか止まったか
0022名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:52:29.74ID:9V9zsVEb
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
0023名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:53:57.08ID:dzK6ENcj
そのうち、やってらんねーぜとか
ぐれだす予感
0024名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:55:46.03ID:29SGB0hC
人間が人間の脳を理解する前に人類滅んでそう
0025名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:56:57.90ID:3K1IFKUK
>>5
学習するのに時間がかかる
0026名無しのひみつ2020/07/29(水) 08:58:35.93ID:NDO5N9+p
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
次はアルゴリズムとデータの質と保持の仕組みだろ
漠然と一様にデータを持たせるのは非常に幼稚。
アルゴリズムも複数を有機的に臨機応変に組み合わせて使うぐらいは出来るようにならないとな
AIの進化は止まらんよ
まだまだ小さなブレイクスルーをいくつも必要としている
0027名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:01:23.62ID:U6kDFLdd
人間の脳はいくら問題が明らかになっても、
どうしようもないもんな
そこがAIとの決定的な違いよ
0028名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:04:08.58ID:nUkMxbz5
まあそんな気がした
奴隷にやらせるのが安くて簡単
0029名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:05:03.77ID:HgFUh4L3
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。
これからもどんどん増えていく。
0030名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:07:14.86ID:qAasacbm
>>26
人の脳を超えたデータ量はないだろう
人間は脳の1%も使ってないからね
0031名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:13:17.10ID:qdcsLVw/
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
RTX2070を9枚積んでSLIで繋いだワークステーションなんて必要になる
(V100とかそれより高い)
そうでないとモジュールのメモリが足りない

NVIDIAのGPUに今の深層学習が依存しまくってるのもなあ
AMDだとどうしても資料が少ない
0032名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:13:46.04ID:F87yvbIT
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
0033名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:14:18.99ID:LZA6Lwf6
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
それにしても昨今の人工知能という単語の誤用はなんとかならんものかね
決められた問いに決められた解を返すだけの、いわゆる人工無能プログラムを、無知で稚拙ななメディアが人工知能と呼称するからややこしくなるんだ
0034名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:15:29.24ID:F87yvbIT
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
0035名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:16:29.75ID:F87yvbIT
>>33
これはフレーム問題ではないと思うよ。特定タスクをこなすというフレームがあるわけだから
0036名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:30:57.39ID:LZA6Lwf6
>>35
特定されたタスク内でいくら処理能力が高くなろうと
それは本来の意味の、人間のように悩み、考え、自立した行動をするという人工知能にはなりえないと私は言いたいのだが。
だから処理速度だけを求めるプログラムには人工知能という呼称を使ってもらいたくない。
0037名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:34:05.13ID:1emaC2BI
>>1
つまり人口無能はまだ有効
0038名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:36:23.17ID:4HcycO8b
そのうちAIも座禅を組むようになるのかもな。
0039名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:37:32.69ID:xMpKrYbc
>>15
そうする為には、現時点で世界最高速の計算速度を持つ富嶽の1000倍以上の速度のマシンが必要だぞ。

現時点のPCでは、単一の計算速度は人間を超えるけど、複数の同時タスクでは人間には全く追いつけもしない。
だから人間と同様に動ける二足歩行ロボットは出来ないんだよ。
まぁ、"ある"事に気が付けばその程度のロボットなんて簡単に作れるようにはなるんだけどねぇ。
技術者には多分気付けない様な簡単な事なんだけどなwww
0040名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:45:18.60ID:aqMWiGCY
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
0041名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:46:17.32ID:6VcfeeWa
AIって要はパターンマッチング
パターンマッチングを細かく、複雑化、多層化したものを「AI」と言ってるだけ
0042名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:52:05.35ID:IjjANevw
AIはAIにまかせるべきだろ
AIに人が手を加えようとするから、膨らんでしまう
どんな結果だろうと、甘んじて受けろ
0043名無しのひみつ2020/07/29(水) 09:56:17.86ID:lVnRFj6Y
AIなんて、どうせクリフトだろ
0044名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:00:03.53ID:2ZspsUVq
>>40
もう2レス後に書いてれば神だったのに…
0045名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:03:25.71ID:3VwWYjIY
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
計算がふくれあがるとか今さらかよ
0046名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:05:14.17ID:6zbBORat
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?
0047よっちゃん2020/07/29(水) 10:08:31.50ID:HYc9cWrk
Announcement 478: Who did derive first the division by zero 1/0 and the division
by zero calculus tan(\pi/2)=0, log 0=0$ as the outputs of a computer?

再生核研究所声明 477(2019.2.23) ケンブリッジ大学とミュンヘン工科大学のIsabelle
計算機システムはゼロ除算x/0=0 を導いた

再生核研究所声明 479(2019.3.12)  遅れをとったゼロ除算 − 
活かされない敗戦経験とイギリスの畏れるべき戦略
0048よっちゃん2020/07/29(水) 10:10:28.27ID:HYc9cWrk
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。
象徴的な例は、 1/0=0/0=z/0= tan(\pi/2) =log 0 =0 and z^n/n = log z for n=0。
基本的な関数 y=1/x の原点に於ける値は ゼロである。無限遠点がゼロで表される。
ゼロの意味の新しい発見である。

The Institute of Reproducing Kernels is dealing with the theory of division by zero
calculus and declares that the division by zero was discovered as 0/0=1/0=z/0=0
in a natural sense on 2014.2.2. The result shows a new basic idea on the universe
and space since Aristotelēs (BC384 - BC322) and Euclid (BC 3 Century - ),
and the division by zero is since Brahmagupta (598 - 668 ?).
0049よっちゃん2020/07/29(水) 10:14:55.19ID:HYc9cWrk
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

In Isabelle/HOL, we can define and redefine every function in different ways.
So, logarithm of zero depends upon our definition. The best definition is the one
which simplify the proofs the most. According to the experts, z/0 = 0 is the best
definition for division by zero.
0050名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:16:24.71ID:L3m6W55b
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?

AIの設計者があほすぎ。
0051名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:16:24.78ID:L3m6W55b
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?

AIの設計者があほすぎ。
0052名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:16:24.82ID:L3m6W55b
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?

AIの設計者があほすぎ。
0053名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:17:14.80ID:D/oB+tsy
一寸前のラノベで、全データを解析すると
大変なので結局棚上げにして運用する話が
出てたな。
0054よっちゃん2020/07/29(水) 10:21:37.89ID:HYc9cWrk
何故ゼロ除算が不可能であったか理由

1 割り算を掛け算の逆と考えた事
2 極限で考えようとした事
3 教科書やあらゆる文献が、不可能であると書いてあるので、みんなそう思った。

Matrices and Division by Zero z/0 = 0
http://file.scirp.org/pdf/ALAMT_2016061413593686.pdf


加(+)・減(-)・乗(×)・除(÷)
除法(じょほう、英: division)とは、乗法の逆演算・・・・間違いの元
乗(×)は、加(+)
除(÷)は、減(-)

0を引いても引いたことにならないから:
君に0円の月給を永遠に払いますから心配しないでください:
0055名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:26:48.91ID:5+Qzzfp4
人工知能なんて言ってんの今どき日本だけだろ
素直にディープラーニングと言えばいいんだよ
要らないところにはカタカナ英語乱用するくせに
0056名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:28:38.13ID:3Y8KJv6U
>>55
人工知能といった方が知らない人間から金まきあげれるじゃん
0058名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:52:05.74ID:HC5a42qz
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
人間が賢くならないと進歩しないでしょ
0059名無しのひみつ2020/07/29(水) 10:58:44.87ID:3Y8KJv6U
>>58
無駄かどうかはしらんけどAIなんてたんなるソフトウェアの設計でしょ?ということならば同意
(技術でもないしましてや科学などではない)
0060名無しのひみつ2020/07/29(水) 11:02:08.35ID:gjRMs5au
種明かしされたらバブル崩壊。
0061名無しのひみつ2020/07/29(水) 11:04:37.52ID:L3m6W55b
ポナンザの中の人は「無駄な計算は『激しく刈り込む』」
って言ってたな
0062名無しのひみつ2020/07/29(水) 11:26:23.41ID:VbkCV024
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
あとは言わなくてもわかるよな
0063名無しのひみつ2020/07/29(水) 11:42:04.38ID:THX6tqu5
>>29
物理的な制約がそれを許さないんだなぁ…
この世界にある物質を使う以上どうしても超えられない限界がある
原子の大きさとか電子の伝達スピードとかその手の類の話
現時点でそこに半分以上足突っ込んだ状態
0065名無しのひみつ2020/07/29(水) 11:51:10.00ID:lQU/F/ZS
> 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」

韓..ゴキ、か...
0066名無しのひみつ2020/07/29(水) 11:54:03.33ID:N2wJitpG
>>61
今は推論はそういう無駄な計算しない方法が入りつつあるけど、
トレーニングはそうはいかないからね

AIブームは、いつも計算量問題がネックになって終了するんだが、果たして今回は?
0067名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:09:21.37ID:Jp012cEd
量子コンピュータ待ち
0069名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:28:39.53ID:qTYapdfV

0070名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:32:38.05ID:daksDtQD
>>39
二足歩行はとっくに実現している
人間と同様の二足歩行もいずれ実現する
アホ
0071名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:34:07.83ID:daksDtQD
>>63
まるでデタラメ
0074名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:37:32.88ID:LSUJolzj
>>65
韓姓は中国、韓国、台湾にいるからね
どこの国か名前だけではわからない
0075名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:39:04.37ID:daksDtQD
AIはつまり有限な閉じた世界かどうかが決定的に重要
将棋のような幾ら複雑でも局面の数が有限個しかないものは
人間はAIには勝てない
しかし、局面の数が有限個しか絶対に無い保証がないような世界では
AIの優越性が無くなる
これは最初から分かっていること
0076名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:39:48.47ID:daksDtQD
>>72
お前が説明しろ猿w
0077名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:42:09.28ID:Kna+hBH7
そこで富岳にも使用されたFujitsuのPRIMEHPCですよ!
0078名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:44:35.85ID:daksDtQD
人間は不測の事態に対応出来る
AIは不測の事態には原理的に対応不能
世の中不測の事態なんていっくらでもある
最初から人間が得意な部分は人間がやり
AIが得意なところはAIがやるって話し
一番最初からずっとそう
この点に一ミリも変化は無いし今後も変化は多分ない
0079名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:53:57.49ID:5UXzZhga
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

本当に元からマシンパワーごり押しでAIが成り立ってたなら今のAIなんか無い
今のディープラーニングベースのAIは今の人間が設定とアルゴリズム作って
人間が思う数千年先の仮想人間の思考パターンアルゴリズムを仮想しているだけだからね
本当の意味での人工知能とは言い難い
0080名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:54:52.62ID:1GMIdHH0
計算をすっ飛ばせる人間には適うまい
0081名無しのひみつ2020/07/29(水) 12:54:54.94ID:Hr27NoFp
>>3 >>12
完成してもそこらの電卓レベルの計算もできない
量子コンピュータごときに期待しすぎw
0082名無しのひみつ2020/07/29(水) 13:07:10.83ID:oxslwHjf
学習時ならまだしも推論時に重いとかあり得ない
嘘臭ぇ記事
>1の予測って入力数値データだけだろ
導入しなかったのは別の理由だろうな
0083名無しのひみつ2020/07/29(水) 13:10:21.52ID:v5c0kelo
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?
0084名無しのひみつ2020/07/29(水) 13:11:31.41ID:24eYA5NG
プログラマとは別の職業として
個々AI様の選択過程を読んで効率的なアルゴリズム部品に開発、差し替えするお世話係みたいなのが
出てくると思うよ。
0085名無しのひみつ2020/07/29(水) 13:16:25.15ID:8amXRPGO
AIって言葉は新しい研究につかわれる
過去にAIと呼ばれていた研究で、
実際に役に立つようになって
日常的につかわれるようになると
その技術はAIと呼ばれなくなる

だから、AI研究が役にたってないというのは嘘
0086名無しのひみつ2020/07/29(水) 13:20:10.77ID:9+xylc5N
>>84
というかそれがプログラマーの仕事になる
0087名無しのひみつ2020/07/29(水) 13:24:00.68ID:5wRbpR6j
まぁ数学という学問の限界だからな
逆にいうとそこは全部盛り込める所までは来てる
0088名無しのひみつ2020/07/29(水) 13:28:14.76ID:ksoEpdyw
量子コンピュータは特定の計算式しか解けない
なのでうまいことその式に持っていける問題にしか使えない
素因数分解はその数少ない例の一つ
量子コンピュータに期待しすぎる人が多すぎ
0089名無しのひみつ2020/07/29(水) 13:39:08.53ID:KqA6M/6K
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
0090名無しのひみつ2020/07/29(水) 13:40:09.06ID:16U99ifc
>>83
ここにいるぞ


米テスラCEOのイーロン・マスク氏はニューヨークタイムズ紙からの取材に、
英スタートアップ企業DeepMind社の開発する人工頭脳(AI)が人類に最も危険な存在と指摘した。

DeepMind社はGoogleの傘下企業。マスク氏は同社のAIはこの先5年で人間の頭脳を上回るとの見方を示している。

マスク氏はDeepMind社の開発に大きな危機感を抱いていると語っている。
GoogleがDeepMind社のプログラムを購入したのは 2014年。囲碁、チェスの世界選手権チャンピオンを打ち負かしたのは同社のソフトだった。

マスク氏はAIが人類の頭脳を凌駕した時を予想し、「それまでに5年はないだろう。だから5年後に全てお先真っ暗になるということではないが、
状況は不安定になるか、おかしくなるだろう」と語っている。

マスク氏はAIの持つ危険性について2014年の時点ですでに指摘している。

マスク氏は過去に、AIについての評価はまだ十分ではなく、賢いと思いあがって、過ちを犯すことがありうるとの見解を表していた。
https://jp.sputniknews.com/science/202007297651225/
0091名無しのひみつ2020/07/29(水) 13:49:37.37ID:vCnhXP3N
>>28
これだな
思考奴隷かニューロチップ
0092名無しのひみつ2020/07/29(水) 14:01:45.56ID:pif2qCkG
人間の知能以上の機械ができるわけがない。
結局は臨機応変に有能な人間が対応するのがベスト。
可能なのは部分の機械的な反復対応だけ。
0093名無しのひみつ2020/07/29(水) 14:03:25.42ID:Ii3L58oS
>>92
最高難易度とされてた囲碁で人間のプロに余裕で勝利
0094名無しのひみつ2020/07/29(水) 14:07:38.61ID:ISjK9LD1
>>36
今どきの「ĀI」はセールストーク用でしょ。
本来の意味とは違ってきてる。
ひどいのになるとAI使って出した結果を
二次的に利用したものまで「広義のAI」
なんて言ってるやつまでいるし。
0095名無しのひみつ2020/07/29(水) 14:07:40.68ID:Ii3L58oS
囲碁で勝ったのが凄いとされたのは、
おそらく知ってるだろうが、
あらゆる場面を記録し検索することに優れてたのではなく
未知の新局面に対して人間のプロ以上の手をさせる部分が凄かった
既存の機械的な動作ではなかった
0096名無しのひみつ2020/07/29(水) 14:17:34.24ID:XQ1z3XFZ
>>90
そんなAIを作って威張り散らすのは人間なんだから、いつまでも人間は進化しないって事だ
0097名無しのひみつ2020/07/29(水) 14:19:56.24ID:XQ1z3XFZ
>>95
膨大なプログラムデータあってこそでしょ
統計的な傾向まで含めて計算するんじゃないの
イレギュラーはその中でも見つけやすい
0098名無しのひみつ2020/07/29(水) 14:25:35.68ID:Ii3L58oS
>>97
学習時にはデータはいるが、使用時にはデータ不要で
使用時に過去データを検索してるわけではない
0099名無しのひみつ2020/07/29(水) 14:26:18.14ID:6zbBORat
今世紀中には、スーパーAIはできないのかな?
0100名無しのひみつ2020/07/29(水) 14:27:27.59ID:HTVpV/St
「画像認識」以外で本当にAI技術を使ってるのあるのかな?

囲碁・将棋のなんて、ただの全手検索で、AIじゃなくね?とも思う。
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