【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★]

**しじみ ★** · 2020/07/29(水) 08:10:54.97

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/

**名無しのひみつ** · 2020/08/08(土) 22:15:04.47

>>319
指数関数すらわからない馬鹿が大量にいるんだよ

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 11:10:32.49

>>321
それは八十年代に尽く検証されてなくなった。
AIに便利な汎用チップは使われてるけどね。
GPU由来の。

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 18:20:55.75

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
使われていない、そのことをよく考えるべき。

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 18:23:54.68

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
その組み合わせからこのように処理してるだろう

という仮定の下で
画像や言語ベクトルやらを処理してみたらとりあえず上手く行くことが多い、ってだけだな

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 18:30:16.08

自然言語処理
日本の人文系の多くが計算言語学と自然言語処理に拒否反応を示した

工学系で扱われるのは自然言語処理
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%A8%80%E8%AA%9E%E5%87%A6%E7%90%86

その中に、形態素解析という手法がある
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%A2%E6%85%8B%E7%B4%A0%E8%A7%A3%E6%9E%90
文法的な情報の注記の無い自然言語のテキストデータ（文）から、対象言語の文法や、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報にもとづき、
形態素（Morpheme, おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの形態素の品詞等を判別する作業である。

これが出来ないと文章のどの部分がどんな感じか、を示す事すらできないから
これを深層学習で出来ることを示さないといけない

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 18:41:07.00

https://qiita.com/pengincoalition/items/7bd008e51743b065e02b
ディープラーニングで形態素解析器を10分で作る!

kerasという深層学習ライブラリの特にLSTMつまり
再帰的ネットワークを長・短期記憶の考え方で動かすモジュールを使い、
ほんの僅かの教師データを使って、同じ単語を使った別の文章も
単語に分けられるかな～？って試してみた
それだけの単なる練習問題
これだけでは実用性はない。

で、実際にはこれが何千万文も入れられ、更に単語を分かち書きするだけでなく
品詞も後ろに書いてJSON型にしておく必要がありそうだなあ
物凄い作業量になるよ

更にそれぞれの単語に対応するものを、これまた多数の画像データから作った深層学習器と
組み合わせれば、得られた文字列から画像を自動的に作る事も出来る
赤い花が咲いている、みたいな文章から画像を作れるという訳だ

なお、5年前に人工知能を東大に合格させるプロジェクトの審査員だった新井氏は
こういう作業は当時は人工知能にもさせられず、更にそもそも普通の中学生や高校生ですら
3割以上は出来ていない、というのを示して話題になった

その後で、BERTという言語モデルが出来て、
文章から画像を生成したりその逆をやったり、

紀子さんは学会の発表の準備をしています
という文章の次に来るのに最もふさわしい文章は何か？
という問題を、4つの選択肢から選びだす

などという問題が解けるようになった

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 18:51:25.39

人の脳とコンピュータのハイブリットがまだ当分有効。
人の脳が苦手な計算はコンピュータが得意、
コンピュータが苦手な計算は人の脳が得意、
という棲み分けは当分続きそう。

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 18:54:58.97

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?
ディープラーニングでやってることは量子論的・側で対応が具体的に解明された場合、
低計算量で本質的なことがわかるのでは?

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 18:57:02.46

常温常圧で量子演算なんかできたっけ

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 19:08:23.91

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

素粒子論や超弦理論を研究する橋本幸士大阪大学教授は，AIの深層学習を使って超弦理論に基づく重力模型を再構築し，その模型に新しい時空を「創発」させる研究を手がけている。
重力理論を多層ニューラルネットワークによる表現に書き直し，場の量子論を用いた数値計算から得られるデータを入力する。
するとニューラルネットワークの重み付けによって重力場の性質が定まり，入力した場の量子論のデータに対応する時空が導かれるという。

2019年にドイツで開かれたセミナーで成果を発表したところ，終了後にある研究者が声をかけてきた。
「あなたが深層学習で導いたという時空の式は，私が見つけたものと同じですね」。
慌てて調べてみると，確かにその研究者は論文にして発表していた。AIが人間の理論家と同じ結論を導いたことになる。
「物理のモデルと機械学習のモデルのいくつかは相互に“翻訳”が可能だ。近年進展が目覚ましい機械学習の手法を使うことで，物理学での新機軸が打ち出せる」と橋本は話す。
http://www.nikkei-science.com/202001_034.html

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 19:11:14.74

「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
『ディープラーニングと物理学』考察 2019.8.13

素粒子物理学の場合、理論が整ってゆき、現在では「量子色力学」と呼ばれる場の量子論で完璧に説明できることが分かっていますが、
これは実験（1950年代～1960年代）から最終的に正しいとされる理論の提案、その確立まで20～30年ほどかかっているわけです。

素粒子物理学の歴史に見立てると、深層学習の方法は、素粒子物理学における場の量子論のような、現象を記述するために
決め手となる「数学的枠組み」が見つかっていない段階のようにも思えますし、ついつい、それがもうすぐ見つかるのではと期待したくなってしまいます。

物理学の立場から深層学習の方法を眺めてみると、いくらか恩恵があるのはたしかです。
たとえば入門書を眺めていると、ニューラルネットワークの誤差を測る関数は問題ごとに色々に変えなければいけない、とあります。

このことは統計力学の立場から定式化すると自然に理解することができます。
統計力学的な立場から機械学習を捉え直すと、「習慣」に見えたことや、その他の設定が自然な形で理解できるようになるのです。
このように、物理学をいったん一通り学び終えた人や物理学者の目からみて腑に落ちることが多数あるのは、まぎれもない事実です。

また、超弦理論の真空の探索に機械学習を用いてみる研究や、超弦理論から派生した「重力理論と場の量子論が双対の関係にある」という考えに機械学習の手法を用いるアイデアも出てきています。
このような応用ベースの研究の中から、新たなアイデアや科学的発見を成し遂げるものが出てくるかもしれません。

ニュートンによる力学と微積分の方法の創始から数えて300年あまり、多くの部分で物理学は数学と共に発展してきました。

一方で、物理学と深層学習を含む機械学習の方法が、物理学と数学ほどの深いつながりを持ちうるかは、まだ不明だというのが正直なところです。
物理学帝国の逆襲（!?）の火蓋が切って落とされる日も、もしかしたらそう遠くないのかもしれません。
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/66109?page=4

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 19:12:46.66

可能性は無限大！
俺たちの戦いはこれからだ　完

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 19:14:02.55

なんやアイ革命もう終わりか
イット革命も何やようわからんうちに終わってたな

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 19:38:51.36

星のゆめみレベルが出来たら教えて
５０万で買うよw

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 19:49:03.47

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。
AI派は、人間でいえば脳さえ研究すればいいとう考え方で、ロボットは、身体も人間の知性に影響があると考える。
最近はAI派が注目されてるけど、ちょっと前までは、ロボット派が優勢だった。
個人的には、身体と切り離してしまうと、人間的な知性は成立しないと思う。
AIのみで知性が生み出されたとしても、それは人間とは全く違う思考形態をとるだろう。
一例をあげれば、芸術とか芸能というのは、基本的にオスがメスを口説く過程で生まれたものだ。
美醜の概念も、生殖と深く結びついている。
しかし、身体を持たないAIは、性別も持たないし、異性を口説くという概念もないし、生殖行為もない。
AIが考える芸術や芸能は、われわれ人間にとって全く理解不能なものになるだろう。

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 21:15:00.67

>>336
そのロボット派はAIのアプローチでやってないだろ
自動車でも、ガンダムでもいいんだとおもうぞ
ハードとそれを動かす人工知能に分かれていて
そのロボット派であっても脳のみといえるアプローチをする

**名無しのひみつ** · 2020/08/09(日) 22:48:15.25

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
恐らく最終的にやってみたい事は人類と同じかそれ以上の知性を持つ無機物由来の計算機
現状出来るのは一部を模倣する事しか出来ない
しかし人類という手本がある限りいつか出来るかも知れんね

自分としては有機物である人類は余りにも脆弱なので
人類の歴史を持った無機物に誕生して欲しいと思ってるけどね

**名無しのひみつ** · 2020/08/10(月) 08:36:09.83

>>336
AIは脳の構造とは関係ないよ

**名無しのひみつ** · 2020/08/10(月) 09:38:40.08

創出行為は、コンピューターの苦手な所。

**オーバーテクナナシー** · 2020/08/10(月) 13:25:06.54

技術的特異点/シンギュラリティ190【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1595501875/

**名無しのひみつ** · 2020/08/10(月) 13:45:10.36

ほぼほぼデマ
大概こういう現在は無理みたいなのはいつも打ち破ってきたのが科学の歴史
AIの進歩がまず計算量に比例していると考えるところからすでに間違ってると思う
ちなみに計算速度は需要の高まりに応じてどんどん高まっている

NVIDIA DGX A100
https://www.nvidia.com/ja-jp/data-center/dgx-a100/
NVIDIA DGX™ A100 はあらゆる AI ワークフローのためのユニバーサルシステムであり、
前例のない計算処理密度、パフォーマンス、柔軟性を提供する世界初の 5 ペタフロップス AI システムです。

**名無しのひみつ** · 2020/08/10(月) 14:26:58.23

>>342
>>1記事の
＞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。

名前が韓だからと韓国系とは限らない。韓国、台湾、中国本土、香港、
既にアメリカに帰化した中国系全ての可能性がある、
とスレ内にも出ているが、

あえて脳みそをネトウヨ化してﾁｮｰｾﾝの陰謀って考えてみると

「チョッパリがフッ化水素禁輸しやがったからNVIDIAの新型GPUに使うコアとして
サムスン製品を使えない！7nmプロセスを高歩留まりで出荷できない！
日本が世界の人工知能の進歩を止める元凶だ！謝罪と賠償しろ！」

ってところか？ｗ

**名無しのひみつ** · 2020/08/10(月) 14:29:46.70

>>342
>ちなみに計算速度は需要の高まりに応じてどんどん高まっている

すげー馬鹿ｗｗｗ

**名無しのひみつ** · 2020/08/10(月) 14:49:23.49

>>1
ＡＩの開発をＡＩにやらせればいい

**名無しのひみつ** · 2020/08/10(月) 14:55:49.18

富岳使えば良くない

**名無しのひみつ** · 2020/08/10(月) 22:21:53.29

>>346
富岳は結構面白い選択肢だね。
フルCPUのクセに、GPUクラスタの米Summitに対しHPL-AIベンチでトリプルスコアの圧勝。
現時点で最適解を求めるなら、富岳一択と言い切って過言では無い。

**名無しのひみつ** · 2020/08/11(火) 20:10:40.66

>>294
好き嫌いでものを判断するとか動物そのものだろ

**名無しのひみつ** · 2020/08/12(水) 23:57:16.85

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、
社会にとっていつか驚異、社会を脅かすものになりかねない。
軍産複合体のような。もっと強力な兵器を大量に必要だなどと似ている。
今に、国際協調で保有資源の割合を制限し、計算資源の増大を
抑制する仕組みがもたらされるかもしれない。
米：欧：中：日＝100：50：50：10
みたいな。

**名無しのひみつ** · 2020/08/13(木) 05:36:37.64

俺のi7 2600貸してやんよ

**名無しのひみつ** · 2020/08/13(木) 07:00:16.92

今のAIの基本原理のパーセプトロンモデルなんて
30年以上前からある。
当時はコンピュータの性能が低くて
実用的なものにはならなかったが
最近のコンピュータの性能向上で
実用化が一気にできるようになってきた。

始まりの時点からずっとコンピュータの
性能が壁になっていて、
コンピュータの壁のほうがゆっくり
進んてきたようなもんだ。

**名無しのひみつ** · 2020/08/14(金) 05:18:15.86

応用する側が壁と言っているだけ、
PCのメモリ量も常に壁だったわけだ、
規模相応の使い方があるわけで、なんでもできてしまう万能無双がほしいとか
あほの発想でしかないわけ

**名無しのひみつ** · 2020/08/14(金) 15:06:54.22

できないことの言い訳が必要であるのだろう。
そうしてA100を買ってくれなきゃだめだ、
買ってくれないと僕泣いちゃうぞ、といって
床に転がって、えーんえーんと泣くんだろう。

**名無しのひみつ** · 2020/08/15(土) 00:44:49.15

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、
それだけでは解決ができない問題が幾らでも存在することは
ずっと前から知られている。そもそも解法アルゴリズムが存在
するクラスの問題は極めて限定的である。総当たりに頼らざるを
得ない問題などはある。
　連続関数の最適化問題であっても、真の最適解を見つけ出す
効率の良いアルゴリズムは無いことが示されている。最適だと
思った解が見つかっても、それが真に最適であることを示す
ことが出来なかったりする（他にもっと良い解がある可能性を
否定できなかったりする）ので。

**名無しのひみつ** · 2020/08/18(火) 04:58:11.45

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。

**名無しのひみつ** · 2020/08/18(火) 07:58:53.74

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。

**名無しのひみつ** · 2020/08/18(火) 08:44:25.54

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
個人で学習させようとすると最新のGPUか専用CPUかなにかしら必要になるけど
結果を利用するだけなら別にな
いずれはホストコンピューターを拝む時代が来るんだろう

**名無しのひみつ** · 2020/08/18(火) 09:39:06.66

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。
人間は、上下区別する正しい(と思ってしまう)尺度を求めてしまうから。

**名無しのひみつ** · 2020/08/18(火) 16:06:42.25

>>357
何を計算させようとしてるかで違うよ。
パラメータ数個で事例が1000ってオーダーなら十年前のパソコンで楽々。
それより個人でやるなら、人が決めなくちゃいけない事例データをどう確保するかじゃないの。
んでホストコンピュータってのは大きめの機械を想像してるんだろうけど、それを時間単位で借りられるのがいまのクラウド体制だよ。
パッケージ版のML、DL実装そのものを時間単位で借りれるサービスもおるんだよ。

**名無しのひみつ** · 2020/08/18(火) 18:05:56.48

科学がダメならオカルトの出番ですね

**名無しのひみつ** · 2020/08/19(水) 05:00:12.92

>>360
方法論である仕組みが学習で後天的に構築されるそれは
開始時点から終了の過程で学ぶそれも入るとすると科学技術とはいえない。

偶然の域を、偶然の重なりと状況の間合いと設定によって事象を誘導する原理ならば
それはオカルトと言っても、それほど否定できるわけじゃない。

基本科学いうなら、因果の因と果と過程で、１００％再現反復できる必要がある
極論１００％ではなく９９％では、それを１％とレッテルで言うのは目分量の問題であり、
残りの説明できない原理があとから都合よく生成される時点で技術ではない。

１％の技術と９９％の偶然で結果がでたとすれば、それはオカルトでしかない。

**名無しのひみつ** · 2020/08/19(水) 05:12:30.79

>>355
>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。
最近幅を利かせている似非量子コンピュータのことだろう、量子コンピュータが最強たる所以は
無限の（無限大ではなく完全な無限）の情報の重ね合わせが可能な原理を扱っているからだ、
つまり計算リソースの原理において計算が無限になったとしても限界があれば
本当の量子コンピュータ（数学者が絶賛した）それではない。限界があるのは量子計算もどきだ。

量子コンピュータの原理において、「量子もつれ」には粒子としての性質を示さず、純粋な波としての
状態が計算原理となっている。つまり計算時間は情報量や計算量が巨大化しようが時間は０であり
時間がかかるのは情報を与えるのと取り出した情報が正しい結果であることを検証するまでの相対論
部分の時間である、量子論に相対論を持ち込んで考えるからこそ粒子的に計算量が大きいか小さいか
などと思い込む、量子力学の標準方程式には時間のパラメータがなく、その原理は時間には依存しない。
故にアインシタインが死ぬ直前までそれをオカルトとして認めたくなかったわけだ。

量子コンピュータは計算（演算）のみであり、現在のコンピュータ＝情報処理装置である能力をもっていない、
つまり量子コンピュータは情報処理部分でもっとも時間を消費する記憶や情報伝達という相対論的要素が
遅延させる原理を有していない、故に無限の情報の計算ができても情報を伝達し解釈し判断し、
記録保持する部分は古典的情報処理の性能を超えることは不可能である、だから一般人が期待する
ゲームや動画を量子コンピュータが扱えないってことだ。

**名無しのひみつ** · 2020/08/19(水) 05:30:05.42

なんか難しいことを難しく語っているね。

難しいことを簡単に理解できるのが、人間の脳の良い所じゃんか。

**名無しのひみつ** · 2020/08/20(木) 07:47:33.42

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
ニューラルネットを構成する方法がいま注目を集めている。

あるいは、8ビット程度の精度の数値を使ってニューラルネット
を構築することができるのだとすれば、それは電気信号などの
アナログ値を使ったアナログ回路で直接扱う方が、速度もエネルギー
の消費も抑えられることは明らかであるので、いずれはそうなる
ことだろう。生物の神経回路にはどこにもデジタルの乗算器も加算機も
使われてなどいないから、これは当然の発想である。単にデジタル
計算機の上で模倣しようとしているのでそれらを使ったのに過ぎない
からだ。

**名無しのひみつ** · 2020/08/20(木) 09:30:06.68

分散型で解決できないの？

**名無しのひみつ** · 2020/08/20(木) 11:34:47.63

RTX3080発売まで1ヶ月切ったが
SLIで数十枚束ねないと最新AIモジュールは載らん

**名無しのひみつ** · 2020/08/23(日) 20:22:06.00

>>365
>分散型で解決できないの？
初期段階では文字認識から始まったAI技術は、音声認識や顔認識となり、
用途を少し複雑にすると情報処理量は指数関数的に増えるのですよ、
貴方の想像は比例関数的な増加率でしょ？
一段階分散型で増量して地球規模になったとして、次の段階では銀河規模、次の段階ではビックバン宇宙規模
というように高度になるほどありえない数値になる

文字認識など初期段階のそれは30年以上前の8ビットマシンでも処理できていた量なんだけど。

**名無しのひみつ** · 2020/08/25(火) 02:40:17.25

>>1
そーやって生まれたのがハッシュ関数、
ハッシュタグの語源になったfunctionですね
こんどはなにが生まれるかな

**名無しのひみつ** · 2020/08/25(火) 02:44:09.57

>>364
生物の神経回路はNaイオン電位とKイオン電位の
２種を駆使したデジタル処理なんだが・・・

心臓は思考に左右されず独立を保つためにCaイオンで拍動

**名無しのひみつ** · 2020/09/11(金) 16:00:07.53

AIの計算が地球温暖化を加速させる

**名無しのひみつ** · 2020/09/12(土) 13:01:23.42

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。
AIの性能もそのうち十分になって処理能力が足りるようになるときが来るだろうし。

**名無しのひみつ** · 2020/09/13(日) 04:21:30.45

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
案ずるより有無が易しという

**名無しのひみつ** · 2020/09/19(土) 00:08:09.93

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
計算は邪魔だろう
計算しなきゃいいんだ
コンピュータ作ったのが数学の得意なファインマンだから
計算で世界を表現したけど計算しなければいい

**名無しのひみつ** · 2020/09/19(土) 01:28:12.71

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？

**名無しのひみつ** · 2020/09/19(土) 18:16:16.19

この手のブームはだいたい１０年毎に流行るわけだが

**名無しのひみつ** · 2020/09/19(土) 20:52:49.71

AIのもとになってるパーセプトロンモデルは
30年前から頭打ちだからな。
常にその時代のコンピュータの性能で
頭打ちになり、コンピュータの性能が
上がった分だけ使用範囲が広がる。

**名無しのひみつ** · 2020/09/19(土) 21:46:25.13

>>376
＞AIのもとになってるパーセプトロンモデルは

パーセプトロンだと機械学習でも初歩の方だなあ
曲線を扱うようになるとロジスティック回帰、更にサポートベクトルマシンとなる

一方でランダムフォレストとかブースティングという手法で、案外いい具合に分けられたりもする

で、これをもっと何段階も積み上げていくと深層学習になる
更に条件次第で逆戻りしたりもする演算になったり

**名無しのひみつ** · 2020/09/20(日) 08:49:58.45

>>377
当時だと8086、286、sparcの時代だからな。
計算量の向上がものすごい。

当時はAIといえば、prologとかLISPの時代。

**名無しのひみつ** · 2020/09/20(日) 16:03:35.39

https://i.imgur.com/2GX4euL.jpg

**オーバーテクナナシー** · 2020/09/22(火) 07:54:47.57

技術的特異点/シンギュラリティ192【技術・AI】
https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1599234017/

**名無しのひみつ** · 2020/09/30(水) 13:46:00.78

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、
一般大衆にとっての幸福をもたらさない気がする。

従来、人間が意志決定をしていた部分をAIがとってかわり、
人間のスピードを遙かに超えた瞬時に物事を決定して実行してしまう
となれば、民主主義もしだいに破壊されていくかもしれないし。

全ての価値が実態を離れてデジタル情報にシフトすれば、それを
直接扱っているAIとAIを擁している資本家や金持ち層がますます
支配力を強めることになる。従来のデジタル情報の典型は金額、
資金の数字だったが、それがありとあらゆることに広がって、
価値がすべてデジタルで表現されるようになって単純化された
結果として、物事に対する見方が画一的となり柔軟さが失われる。
人の命や人生も数字で表されて測られるようになるだろう。

**名無しのひみつ** · 2020/09/30(水) 14:07:32.06

AIだってプログラムだ。
プログラムされたものの処理速度は人間を超えるが、
プログラムされてないものの処理はできない。
そこが人間と違うものだ。

**名無しのひみつ** · 2020/09/30(水) 17:45:33.45

足らぬ足らぬは工夫が足らぬ。
贅沢は敵だ。
ガソリンの一滴は血の一滴。
進め一億火の玉だ。https://youtu.be/WUyUqDLvxZ8

**名無しのひみつ** · 2020/09/30(水) 19:34:44.50

>>370
ビットコインの計算量もやばいらしいね
アルゼンチン一国に匹敵する電力消費量
資源に依存しない通貨のはずだったのに
めちゃくちゃ資源浪費してる

**名無しのひみつ** · 2020/10/02(金) 03:48:55.96

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
マネーの話題の報道が少ないな。

**名無しのひみつ** · 2020/10/02(金) 10:24:09.97

中国がＡＩを世に出さないと、消えてしまう！

**名無しのひみつ** · 2020/10/02(金) 17:52:51.87

「ディープフェイク職人」逮捕　AVの顔すり替えた容疑
https://www.asahi.com/articles/ASNB23PX3NB1UTIL052.html

AIは犯罪者にも便利につかわれている。
ナイフが料理にも殺人にもつかえるように。

**名無しのひみつ** · 2020/10/03(土) 01:56:59.30

結局AIの進歩はこういった下らないことをするのに使われるだけ。
きっとそのうちに、旧作のアニメのキャラをリニューアルしたり
声優の声を差し替えたりするのに使われるんだろうな。

Deepfakes web β
https://deepfakesweb.com/?locale=ja

**名無しのひみつ** · 2020/10/03(土) 09:02:40.24

>>388
自分の団体が携わっている業務を体系化できる人でないと
現状程度のAIだったらそれを生かすのはなかなか難しいだろうね

**名無しのひみつ** · 2020/10/03(土) 09:08:32.78

アラレちゃんまでの道のりは、まだまだ遠きし。

**名無しのひみつ** · 2020/10/03(土) 09:46:07.85

ハードとソフトは進化の両輪
ハードが頭打ちの時はソフトをブラッシュアップする時期
悲観論者のチョンの相手してる暇なんぞないだろう

**名無しのひみつ** · 2020/10/05(月) 01:58:41.91

ノーコードが促す「AIの民主化」プログラミングいらず
https://style.nikkei.com/article/DGXMZO64418100Q0A930C2EAC000

AIによる愚民化でなければ良いが

**名無しのひみつ** · 2020/10/05(月) 02:40:00.87

数学という学問の限界

**名無しのひみつ** · 2020/10/05(月) 03:02:56.08

>>393
それ算数だろ。
具体性にこだわる数学者は数学という学問を外から評論しているだけの報道にすぎない。

数学には限界がない、なぜなら数学の全ては幻が原理であり、実像など一切ないからだ。
実像に近い方程式を導く近似世界の幻にすぎない。
数学の最大の長所であって最悪の欠点でもある。

実像をもって数学を評価してしまうなら、それは数学ではなく数字遊び、つまり
算数でしかない。

**名無しのひみつ** · 2020/10/05(月) 05:33:14.84

>>28
それよりも、実データだと計算に載せるまでの下処理が面倒で

ガチでやると、ここに大量な奴隷が必要なんだけど。人的資産では中国が優位

**名無しのひみつ** · 2020/10/05(月) 07:46:12.56

将棋というゲームを理論的に研究することと
数学の公理を基にして定理を出して来る研究
をすることは、同じ性格のものだ。

**名無しのひみつ** · 2020/10/05(月) 15:04:25.89

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

**名無しのひみつ** · 2020/10/06(火) 13:59:15.08

>>397
量子計算の原理では、まったく解決しない、量子現象を利用したメモリが作れれば別だけどな。
必要なのは瞬時に莫大な量を処理できるくメモリであって計算量じゃない。
逆にメモリだけあり計算はほぼ０でも実現できる。

**名無しのひみつ** · 2020/10/07(水) 01:56:20.73

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

**名無しのひみつ** · 2020/10/07(水) 04:59:19.23

>>399
有名どころの巨大企業トップが、そう信じているんだからどうにもならん。

**名無しのひみつ** · 2020/10/07(水) 10:49:09.81

どこの国が実用化に近づくんだ？

中国？　米国？　独国？
日本は、対象外？

**名無しのひみつ** · 2020/10/08(木) 22:14:31.94

人類が努力を傾けて開発したAI技術が、結果的に
人間の社会のあり方を悪くすることになりそうだな。

ダイナマイトは戦争に使われ、
飛翔するという夢を叶えた飛行機は都市に爆弾を振らせる道具になり、
宇宙旅行を叶えるためのロケットは核兵器を都市に投下する大陸間ミサイルになった。
遺伝子技術もいずれは人類や生命体系を脅かして文明を滅ぼすかもしれないし。

　「しかしいつかは人間も、その発達しすぎた科学のために、
　　かえって自分を滅ぼしてしまうのではないだろうか？」

**名無しのひみつ** · 2020/10/08(木) 22:19:34.81

>>400
そりゃぁ、投機目的だろ
量子コンピュータが今後10年以内に実用化すると、本気で信じてるヤツなんか科学板にはおらんだろう。

**名無しのひみつ** · 2020/10/08(木) 23:22:15.22

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。

**名無しのひみつ** · 2020/10/09(金) 04:00:32.54

>>400
…決算期とか年度末辺りに増えるどうでも良い奴…

最近は第3次AIブームも下火になってきたから減ったけど
自動車メーカーとかも
「無人運転はもうすぐ！」的な発表とかするぉ

海外なんかでも事情は同じぉ
大学とかNASAとか時期になると内容があまりない発表するぉ

皆さん、なんかやってますアピール重要なんだぉ
お仕事だからね！しかたないね！

**名無しのひみつ** · 2020/10/09(金) 05:44:14.98

タクシー運転手と仕事が本当になくなるのはいつなの？

人間って、やっぱりアタマ悪い？

**名無しのひみつ** · 2020/10/10(土) 01:55:36.55

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、
自分の中にはずっと疑問点が残って居る。

愚かな者や心の曲がった者には、見えない特性を持つ服、
そのようなものを来て道を歩くのならば、そのような
愚かな者が大勢いるであろう大衆の愚民どもの好奇の
対象、さらし者になりかねないぞ、とは考えなかった
のだろうか？

これは品性下劣なものには、まったくなにも無いかのよ
うに見えるドレスです、これを来てパーティに行きましょう
と言われて、それが仮に本当だったとして、あなたは行くのか？
だいたい自分の目で見ても自分自身が裸に見えるのに、
そんなこと、大衆の前に出ようとする精神が分からない。

**名無しのひみつ** · 2020/10/10(土) 02:30:38.73

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

どんなに計算が早くなってももうそろそろ限界だろうから
量子コンピュータもたぶん汎用的なものは無理だ

人類はテクノロジーの進歩より、もっと幸せになるアナログ的な方法を模索する時代に来たのかもな

**名無しのひみつ** · 2020/10/10(土) 03:44:10.72

以前はAIの有用性が限定的やったから
専用デバイス開発も低調やったが、今はそうでも無いやろ

時間はかかるが、何かのブレークスルーは起きそう

**名無しのひみつ** · 2020/10/10(土) 04:58:00.64

>>11
本これ
たった一つの道具だけで仕事をこなす職人はいない

**名無しのひみつ** · 2020/10/10(土) 10:32:21.60

自動運転自動車が、普及しないと何も前に進めない！

**名無しのひみつ** · 2020/10/12(月) 16:33:20.86

何で、トヨタは自動運転自動車を出さないんだ？！(怒)

**名無しのひみつ** · 2020/10/14(水) 00:38:18.65

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
無理だと判断したのではないか？　自動運転を前提に理路整然と
敷かれた道路を作れるのならまだしも、ごちゃごちゃの道、人と
車の分離が悪い、道が狭い、道路端のそばまで店屋や電柱が出っ張って
いる。雪が積もる、というような環境で事故を起こさずに運用
できるだろうか？

**名無しのひみつ** · 2020/10/14(水) 00:48:19.80

永遠に無理だな

**名無しのひみつ** · 2020/10/14(水) 02:44:55.83

pythonの求人検索かけてみな、１００％が機械学習の仕事だから、
今はＡＩを活用できることが有能の証拠だってことだ。
だが求人市場はＡＩについて無能しかいないので、パニックしている。

**名無しのひみつ** · 2020/10/14(水) 06:12:30.54

>>415
django関連もちょっとあるよｗ

**名無しのひみつ** · 2020/10/14(水) 10:42:22.18

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。
Google社はどうなっているの？

**名無しのひみつ** · 2020/10/14(水) 11:27:05.64

>>415
それは逆の意味

pythonの技術者を求めてるのではなく、AI技術者の求人なんだ。
結果的にAIやるならpython使うだろ？って事だよ。

**名無しのひみつ** · 2020/10/14(水) 11:49:38.09

根性でC++やRustで書いてる人もいるみたいだな
Juliaで頑張ってるのもいる

でもGPU～CUDA～Pythonまでガチガチなのが普通

**名無しのひみつ** · 2020/10/14(水) 18:48:47.51

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。

**名無しのひみつ** · 2020/10/14(水) 21:05:25.98

AIは廃れてるだろうな

【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★]

【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★]