ムーアの法則の終焉をめぐる世界同時不況 - ページ 14

[Dmitry Fedoseev]

СанСаныч Фоменко:
トランプ氏のことでしょうか？それとも後ろの人たち？

私の最後の希望である「正気」を奪わないでください。

[СанСаныч Фоменко]

Dmitry Fedoseev:
あなたの理性という最後の望みを奪わないでください。

私は自分の商売上の理由から、あなたの理屈には全く賛成なのですが、現実はこうです......。

待ちましょう...そうであってほしいとは思っています。

[Vladimir]

2020年の世界のモバイル業界（サービスプロバイダー）について、いくつかの事実を紹介します。

• 加入者数：46億人
• スマートフォン数：59億台
• 売上高：1兆4,000億円
• 世界のGDPに占める割合： 4.2
• 仕事の数2900万人（直接・間接雇用）

引用元：http://www.gsmamobileeconomy.com/GSMA_Global_Mobile_Economy_Report_2015.pdf

先進国市場の成熟度の高まりと、最近の新興国市場の力強い成長とを合わせると、世界の加入者数の伸びが鈍化するのは必然である」。2014 年までの 6 年間で、ユニーク加入者数は CAGR7.6% の伸びを示しました。この数値は、2020年までの期間では4.0%に減速すると予測されます。売上高の伸びは今後さらに鈍化し、2008 年から 2014 年までの年平均成長率は 4％強から、2020 年まで は年率 3.1％と予測されます。これは、市場の成熟度、競争、規制などの要因による継続的な影響を反映したものです。"

そして、モバイルインターネットの速度がピークに達し、トランジスタのサイズ縮小が止まった2020-2025年には、どうなっているのでしょうか？

あるモバイル産業が不況の影響を受けても、他の産業はそれを感じないと主張するのは間違っている。2008年に何が起こったか見てみましょう。理論的には、住宅ローンの販売が減少しているため、銀行だけが不況を感じるはずです。金融業のGDPに占める割合は約8％であるのに対し、携帯電話産業は4％です。しかし、不況はすべてのセクターに影響を及ぼしています。ドミノ倒しのように、ある部門の失業 率が上がると、すべての部門で売上が減少し、投資家の不安からすべての部門の投資が減り、失業が他の部門に広がる、といった具合です。ダウやS&Pの指標を見てください。2000-2002年と2007-2009年の2回、ほぼ同じ大きさで減少しているのがよくわかる。最初の落ち込みは、.comバブルが原因でした。当時も、.comがGDPに占める割合は非常に小さかったと言えるでしょう。マーケットと投資は、投資家の感情次第で50％ダウンすることもあるデリケートな問題です。

[Yuri Evseenkov]

欠陥のある例えが頭に浮かぶ。

1970年代に始まり、今年から段階的に廃止される中国共産党の「一家一子」政策も、中国では不況を招いていない。それどころか、莫大なGDPは年々目覚ましく増加している。なぜそうなのでしょうか。一人っ子は、教育、健康、文化の面でより多くのものを得ていると思うんです。その反動は、その後の世代から大きくなっています。中国という国は、言うなれば「賢くなった」のである。

ハードウェアも同じで、デバイスの効率を上げるためには、単位体積あたりのトランジスタの数をできるだけ多くする必要はないのです。ソフトを改善すればいいのです。

現在では、2D、3Dのいずれのモードでも、人間にとって満足のいくデバイスの可能性があります。しかし、彼が五感を駆使してインターネットをしたいというのであれば、そう、プロセッサーのある種の革命が必要なのです。

[Vasiliy Sokolov]

Комбинатор:
そしてまた、過去に。今、ニューラルネットワークへの関心が急速に高まっています。msqrdはその明確な証拠です

典型的なローカルな現実観。

現実はやや異なる。

msqrdへの関心は確かに急上昇していますが、全体像には影響しません。興味深いのは、この「関心」はすべて、なぜかCombinatorが駐在しているベラルーシからのものがほとんどであることです。きっと偶然の一致なのでしょう ;)

[Vasiliy Sokolov]

khorosh:

でも、チェスの世界チャンピオンを倒すプログラムもあるんですよ。もちろん、これらは高度に専門化したプログラムですが、同じように高いレベルで、人間の精神活動のさまざまな側面を幅広くこなせるプログラム群を開発できれば、それはまさに人工知能と言えるのではないでしょうか。そして、もしそのようなチェスプログラムが作られていたとしても、この課題を解決できないような根本的な制約はないと思います。

もちろん、最も難しいのは、プログラムに新しいことを考えさせる（発明させる）ことだ。しかし、誰もが発明家になれるわけでもない。考えてみれば、発明にもアルゴリズムがあるのですが。

チェスを神々の贈り物と混同しないでください。チェスは組合せのゲームである。ここでは、コンピュータは常に100点先を行っていることになる。囲碁というゲームがありますが、80年代後半にコンピュータが人間に勝つことを覚えたんです。ただし、AIとは関係ない。

[Alexey Burnakov]

Vasiliy Sokolov:

典型的なローカルな現実観。

現実はやや異なる。

msqrdへの関心は確かに急上昇していますが、全体像には影響しません。興味深いのは、この「関心」はすべて、なぜかCombinatorが駐在しているベラルーシからのものがほとんどであることです。きっと偶然の一致なのでしょう ;)

ニューラルネットワークの新ラウンドの人気は、ディープラーニングや深層学習というキーワードで検索されていることに気づいていないだけ なのです。これは多層ニューラルネットです :)例えば、パターン認識の問題を解くのが得意なんです。人間よりマシ。

[Vasiliy Sokolov]

現代のコンピュータ・アーキテクチャは、1930年代から1950年代にかけてチューリングとフォン・ノイマンが築いたものである。また、あらゆるコンピュータデバイスが動作するための公理を定めた。具体的には、現代のコンピュータはチューリングマシン、つまり決定論的オートマトンのプロバージョンであり、その後に続くすべての結果は、チューリングマシンである。その結果のひとつが、与えられた問題の計算可能性を確認することができないことだ。コンピュータは、それを有限のステップ数で解くか、解かないかのどちらかである。しかし、それ自体をチェックすることはできないでしょう。原始的なレベルでは、「プログラムのフリーズ」はまさにこの制限の帰結である。一方、コンピュータは、いくつかの命題（形式的アサーション）を頼りに、アサーション「A」からアサーション「B」までを有限回のステップで行うことで、思考過程をエミュレートすることが可能である。しかし、チューリングマシンの公理とフォン・ノイマンの有限オートマトンの理論に制約されている以上、エミュレーションに過ぎないだろう、繰り返すが。そしてAIには、まさにその公理を超えた思考の飛躍が必要なのです。論理的な 推論では到達できない無限の概念を操り、新たな仮説を見出すことができるのは、このような思考方法のおかげなのです。

これは誰にとっても当たり前のこととは思えないかもしれません。かつて、多くの著名な科学者がそう考えていた。その中には、著名な数学者であるデイヴィッド・ヒルベルトも含まれていた。数学の分野で構成主義と呼ばれる潮流を築いた。この考え方では、数学はいくつかの基本的な公理に基づいており、そこからすべての数学が絶対に証明されることになっていた。フォン・ノイマンの有限状態機械（チューリングとフォン・ノイマンの研究以前のことだ）のような自動的なものを「ソルバー」として使うべきであると提案されたのだ。しかし、この試みは失敗に終わった。数学には、証明も反証もできない主張が山ほどあることが、すぐにわかった。論理的な操作 では到達できない。しかし、それは虚偽、抽象、非実在という意味ではありません。それは、現在の人類の知識が、それらを理解するのに不十分であるというだけのことである。時が来れば、それらは他の公理でも証明され、私たちを取り巻く世界の理解を広げてくれることでしょう。しかし、今はそれらが起こるのを待っている状態であり、コンピューターがどんなに高性能であっても、ここでは役に立ちません。

要約すると、チューリングマシンやフォン・ノイマンの有限オートマトンの限界が現代のコンピューティングデバイスに課せられているという単純な理由から、少なくとも現代のコンピューティングの枠組みの中では、AIは決して生まれないということだ。現代のすべてのコンピューティングは本質的に決定論的であり、ステートメントAからステートメントBまで有限個の石の直線的なパスがあるときのみ機能します。

[Vasiliy Sokolov]

Alexey Burnakov:

ニューラルネットワークの新ラウンドの人気は、ディープラーニングや深層学習というキーワードで検索されていることに気づいていないだけ なのです。これは多層ニューラルネットです :)例えば、パターン認識の問題を解くのが得意なんです。人間よりマシ。

(苦笑) わかりました。さて、ニューロンについて議論するつもりはない。だって、本当に何も知らないんだもの。あくまで、AIの話ですからね。行き詰まりましたね。上に書いた現代のコンピューティングデバイスをベースにAIを作るのは不可能だと思う理由。ニューロンは良いですが、まだAIではありません。

[Vasiliy Sokolov]

トピックスターターの話題に戻ります。ひとつ理解できないのは、なぜウラジミールがハードウェアの演算能力の向上とコンピュータ・ハードウェアの需要を同一視するのか、ということです。新しいスマートフォンは、なぜ前作よりも高性能でなければならないのでしょうか？例えば、私は自分のスマートフォンのCPUが何メガヘルツなのか知りませんし、他の大多数のユーザーと同様、全く気にもしていません。今、重要なのは速度ではなく、提供されるサービスやプログラムです。クラウド機能など。