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オーバーテクナナシー
技術的特異点/シンギュラリティ190【技術・AI】
近代/技術/科学史から未来を紐解く

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技術的特異点/シンギュラリティ190【技術・AI】
8 :オーバーテクナナシー[sage]:2020/07/23(木) 20:33:39.67 ID:0y5KLAcM
>>7
彼とは5年前からちょくちょくここで会話してたけど、
なかなか知的好奇心があって面白かったな

自分は英語という語学が好きな人だから、
自然言語や翻訳の難しさとかが大体のトピックだったかな
技術的特異点/シンギュラリティ190【技術・AI】
10 :オーバーテクナナシー[sage]:2020/07/23(木) 20:43:48.39 ID:0y5KLAcM
>>1
スレ立て乙

>>3
「GPT-3」は玉手箱(未知の中身)を開封して、
皆がもてはやしているだけの可能性もあるけど期待はしている

このAIは、
@命令の言葉の意味を理解して、プログラムを書いている
➁命令の言葉を一つ一つ、プログラムの要素と対応づけている
ところで、どっち?
技術的特異点/シンギュラリティ190【技術・AI】
11 :オーバーテクナナシー[sage]:2020/07/23(木) 21:18:51.25 ID:0y5KLAcM
>>7の記事を読み込んだら、

>まだ深刻な弱点があり、時々非常に愚かなミスをすることがあります。
ということが書いてあった
意味を理解していないということだな

最新のAutoMLであるAutoML-Zeroで、基本的な数学演算を構成要素として使用するだけで最適な機械学習アルゴリズムをプログラムするものを出しているみたいだね

この技術があれば、
【基本的な数学演算を構成要素として→簡単な言葉を構成要素として】使用するだけで【最適な機械学習アルゴリズム→それに見合ったもの】をプログラムする
というアプローチで実現したのだろうか
技術的特異点/シンギュラリティ190【技術・AI】
14 :オーバーテクナナシー[sage]:2020/07/23(木) 21:34:13.60 ID:0y5KLAcM
このことからGoogleが自己強化できるAIを開発するという前提で、
野心的に目指している道筋が推測できる

GPT-4?
・命令で表現された言葉の強さによって、その度合いを”忖度”して
プログラムする
・さらなる自然言語処理の純粋な質の向上

GPT-5?
・AutoML-zeroにインプットする「基本的な数学演算を構成要素」を
「人間の感覚的な言葉」に置き換えること
・さらなる自然言語処理の純粋な質の向上

GPT-6?
・幼児レベルの自然言語処理能力を獲得

以降のGPTでできることが増える
・人間レベルの機械翻訳機完成
・自己強化
・人間のニーズを言葉から推測し、製品を提供

しかし、1つ足りないのがこの世界に対応するAIの体(ロボティクス)や
人間にアクセスするBMIに関する技術
これに着手してないとある地点から他の企業と協力せざるえないと思うが
これをインターネットですべてカバーするつもりなのか?
技術的特異点/シンギュラリティ190【技術・AI】
17 :オーバーテクナナシー[sage]:2020/07/23(木) 21:38:52.91 ID:0y5KLAcM
>>12
ありがとう
そういうことなのか
意味は理解してないってことね

その感覚は赤ちゃんの時に言語を覚えるフェーズに似ているかもね
ただ、赤ちゃんは見聞きしているからそれも紐づけて、
言葉とオントロジー(概念)を理解する
技術的特異点/シンギュラリティ190【技術・AI】
20 :オーバーテクナナシー[sage]:2020/07/23(木) 22:00:00.79 ID:0y5KLAcM
>>15
詳しくありがとう
ただ、GPT-3は画像データや映像のサンプルを喰わせている説明がないんだよな
ひたすら、膨大なWEBの文章を学習して次に来るべき文書の予測を鍛えたというのを
見た
自動プログラムは紐づけ頑張ったんだろうな
あなたの言う「文章を単語に分解して言語ベクトルにし」、
それとプログラムをブリッジしたということか

想像だけですまない
技術的特異点/シンギュラリティ190【技術・AI】
21 :オーバーテクナナシー[sage]:2020/07/23(木) 22:04:11.47 ID:0y5KLAcM
ということは命令の言葉から推測して自動プログラムする範囲では
AIは限定的に意味を理解しているということなのか
素晴らしいな
近代/技術/科学史から未来を紐解く
9 :オーバーテクナナシー[sage]:2020/07/23(木) 23:59:30.85 ID:0y5KLAcM
未来予測に関する知識

・複雑性から予測は困難になる
数学や物理の法則を用いて、天体の動きなどの事象を予測することは
簡単である。
このため、太陽は昨日や今日登ったので、明日も登るは正しいことが分かる。
一方、天気は明日は晴れか雨か分からないが、
夕方に鳥が高く飛んでいれば、明日は晴れる可能性が高い。
つまり、良いデータ、良いモデルは未来予測の精度を上げる。
難しいのは良いデータをどうやって抽出して、パターンをはめ込むかである。

・プレイヤーは何に基づいて行動しているか
人間は未来がどうなるか推測し、それに基づいて未来に向かって行動する
企業や国という組織も同じこと。

社会構造の様々な系における革新的な変化を
経済的、文化的、技術的、生態系的、組織的な発展における
様々なスケールでとらえることにより初めて予測が可能となる。

・プレイヤーを絞り込む
すべてのプレイヤーを考慮することは不可能であるため、
国や大きな企業や個人を扱える範囲に限定する必要がある。

長期 地理的特徴(海流、貿易風、肥えた大地)
中期 経済的・文化的・社会的・組織的構造
短期 富裕層などの権力者やインフルエンサー

・人間の性質を知る
未来に関する予想はSFの想像(既知)の域を出ることはできない。


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