人工知能2020 - 進歩はあるのか？ - ページ 58

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Maxim Dmitrievsky:

"wi-fiチップ "を受け取らない限りは。


いや...ドローンに「ロシアポスト」という看板をつければ万事解決だったのでは？

 
Andrey Dik:

いや...ドローンに「ロシアポスト」という看板をつければ万事解決というわけではないのです。

ドローンが120万円だとして、ブリヤーチアの月々の予算を確保するためには、何回壁にぶつければいいんだろう

60,000回 ⑭＝ 5,000機/月

悲劇の規模を誇張してしまったようです。
 
Maxim Dmitrievsky:

ドローンが120万円だとして、ブリヤーチアの月間予算を確保するためには、何回壁にぶつければいいのだろう。

60,000回 ⑭＝ 5,000機/月

悲劇の規模を誇張してしまったようです。
ブリヤート・ポストは30億年後にこのコプターを何台生産できるのだろうか、と。18兆円のコプターです。1個あたりのペイロードは2kg。これは36兆キログラムです。それは36*10^14kgです。地球の重さは6*10^24です。残念ながら、この方法で地球を救える可能性は低い。
 
なぜ、AIがグローバルに存在しないと考えるのか。
人間が知の頂点であり、人間しかAIを作れないと考えることは可能なのでしょうか。
すべては、すでに私たちの前に創られているのです。
AIが染色体に組み込まれるようになって久しい。誰かが知らなければ、どんなに優れた科学雑誌も役に立ちません。
===
AIは、私たちが理解しているように、ペテン師に人口の行動をコントロールする口実を与えるものです。そしてそれは、世界の人口に深刻な影響を及ぼします。正直に言うと、あなた方ひとりひとりが...。
 
Andrey Dik:

なぜかというと...全然違うんです。

このエンジン自体にはあまり興味はありませんが、本物のAI（もし作られるなら）と人間とのインターフェースとしては非常に優れており、脳の言語中枢に例えることができます。

もちろん、ちょっと冗談です。一般的に非常に価値のあるソフトなので、当然ながら実用化されることも多いでしょう。そして、9割のユーザーは、その仕組みをよく理解しないまま、彼の作品に最高の意味を求める（そして驚くほどそれを見出す）。
 

ニューラルネットワークは、学習時に特徴空間を 領域に分割するものである。この性質を利用して、分類、近似、最適化、クラスタリングなど、さまざまな応用タスクを構築する（教える）ことが可能である。もちろん、そのような課題の一つひとつは、最小二乗法で近似する、線形計画法で最適化する、ボロノイ分割でクラスタリングするなど、専門の数学的装置で解決できるが、NSは、課題の数学的解決にある数学的装置について何も知らずに自ら行っているのだ。要は、学習対象を正しく選び、特徴空間を正しく設定することである。

NSのもう一つの特長は、自然界に広く存在する理由である、その自然なシンプルさであり、ローゼンブラット1層パーセプトロンのような最も単純な原始的アーキテクチャでも、もちろん特徴空間の分割の線形性の制約の下で多くのタスクを実現することが可能である。しかし、この限界は、最も単純なNSが出現してから数億年後の進化によって初めて到達した。
。

 

進化の過程でかなり複雑な構造の細胞ができ、そこに明るさ、温度、塩分などの受容体ができ、その受容体の状態に応じて空間的な場所を変える実行機構ができた、というのがおおよその想像でしょう。受容器からの信号をある加算器を通してつなぎ、そこから出力されるコマンドを演技機構に伝える、ここに奇跡が起こる：素粒子NSのプロトタイプが現れるのだ。
。

その重み係数は、自然淘汰によって選択され、固定化された。こうして反射的な行動が進化していったのです。生物がより複雑になり、制御が脳という単一の器官に特化されるにつれて、行動はより複雑になっていく。原理的には、大規模な反射系の複合体は非常に複雑な行動を実現できるが、その最適化には数万世代、数百万から数十億の個体の淘汰が必要である。

この矛盾を解消するために、次の革命的なステップが起こっている。脳は条件反射的な行動をとることができるのである。今では、一生の間に、環境に応じて自分の行動を最適化することができる。

進化の「軍拡競争」が続く。捕食者／被食者システムでは、より複雑な行動が選択される。 ある時点で、複雑な行動を管理し、対象を優先するために、脳内に特別なインターフェース（心）が必要になる。仲間の種の行動を予測し、敵や餌があることを推測するためである。

数千万年の時を経て、このインターフェースの進化と一般化能力の向上により、意識-自己意識、「私」の出現に至ったのである。私の考えでは、AIに自意識という性質が現れて初めて、非生物的な心になるのだと思います。

 
sibirqk:


このインターフェースの進化、一般化能力の向上が、数千万年の時を経て、意識の中の意識、すなわち「自己意識」である「自分」を出現させたのである。私の考えでは、AIに自意識が生まれて初めて、非生物的な心になるのだと思います。

自意識も今のところ仮定に過ぎず、厳密かどうかは木で証明され示されていない。すでに今日、あらゆるシステムに対して、自ら評価するための課題を設定することが原理的に可能になっている。車、エンジンはどうなっているのだろう。アリス、アンケートに基づく満足／不満足は何人くらいですか？そして、そこに自己認識)))を簡略化した形です。
アリスは自分をどう評価しているのでしょうか、見せてください。わぁ、まさにエースですね))))999%は私を必要としている)))やれやれ、バーニャじゃなくてよかった（笑)。

(よし、これでいいんだ)

 
sibirqk:

ニューラルネットワークは、学習時に特徴空間を領域に分割するものである。この性質を利用して、分類、近似、最適化、クラスタリングなど、さまざまな応用タスクを構築する（教える）ことが可能である。もちろん、そのような課題の一つひとつは、最小二乗法で近似する、線形計画法で最適化する、ボロノイ分割でクラスタリングするなど、専門の数学的装置で解決できるが、NSは、課題の数学的解決にある数学的装置について何も知らずに自ら行っているのだ。重要なのは、学習対象を正しく選び、特徴空間を正しく設定することである。

NSが自然界に広く存在するもう一つの素晴らしい点は、その自然なシンプルさであり、ローゼンブラット1層パーセプトロンのような最も単純な原始的アーキテクチャでも、もちろん特徴空間の分割の線形性の制約の下で多くのタスクを実現することが可能である。しかし、この限界は、最も単純なNSが出現してから数億年後の進化によって初めて到達した。
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ありがとうございます。最近になって、そのように理解するようになりました。神経細胞が繰り返しさらされることで（おそらく）その伝導性が変化し、やがて形質、すなわち神経細胞マトリックス内の「反射」された物体の不変の部分が形成される。そして、現象や形の「若い」特徴は不変なものよりも多義的であるため刷り込まれ（これも繰り返し、すなわち学習による）、対象の構造が形成され、ネットワーク内で階層的に分岐し始める。これはいわば、包絡線形式の不変量に関する分類の始まりである。少し理解し始めたところです...。

 
sibirqk:

進化の過程でかなり複雑な構造の細胞ができ、そこに明るさ、温度、塩分などの受容体ができ、その受容体の状態に応じて空間的な場所を変える実行機構ができた、というのがおおよその想像でしょう。受容器からの信号をある加算器を通してつなぎ、そこから出力されるコマンドを演技機構に伝える、ここに奇跡が起こる：素粒子NSのプロトタイプが現れるのだ。
。

その重み係数は、自然淘汰によって選択され、固定化された。こうして反射的な行動が進化していったのです。生物がより複雑になり、制御が脳という単一の器官に特化されるにつれて、行動はより複雑になっていく。原理的には、大規模な反射系の複合体は非常に複雑な行動を実現できるが、その最適化には数万世代、数百万から数十億の個体の淘汰が必要である。

この矛盾を解消するために、次の革命的なステップが起こっている。脳は条件反射的に行動することができるのである。さて、一生の間に、個人は環境に応じて自らの行動を最適化することができる。

進化の「軍拡競争」が続く。捕食者／被食者システムでは、より複雑な行動が選択される。 ある時点で、複雑な行動を管理し、対象を優先するために、脳内に特別なインターフェース（心）が必要になる。仲間の種の行動を予測し、敵や餌があることを推測するためである。

数千万年の時を経て、このインターフェースの進化と一般化能力の向上により、意識-自己意識、「私」の出現に至ったのである。私の考えでは、AIに自意識という性質が現れて初めて、非生物学的な心になるのだと思います。

非常に美しい概念ですが、私は、自己意識に匹敵するマインドの最高の形は精神活動であり、それがなければ人間は非常に知的な動物のようなものであると付け加えたいと思います。サイコとはそういうものなのですね。私たちの理解を超えたところにある...。
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