光の勢力による地球革命と宇宙人

地球解放と新世界の構築までの記録

第四次産業革命・シンギュラリティ関連ビジネス・技術４

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38件の返信スレッドを表示中
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    • 2021年9月13日 12:21 PM #33890
      光の預言天使E.T.
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      第四次産業革命、シンギュラリティに関連するビジネス・テクノロジーの有益なニュースや話題がありましたら自由に投稿してください。

    • 2021年9月13日 12:39 PM #33892
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月13日 4:03 PM #33904
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月13日 4:53 PM #33905
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月14日 10:18 AM #33945
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月14日 2:28 PM #33964
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月14日 2:30 PM #33965
      光の預言天使E.T.
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      VRと現実の会議の融合

    • 2021年9月14日 2:59 PM #33968
      光の預言天使E.T.
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      そういえば太陽光発電を宇宙でやるなんていうアイディアもあったなぁ。
      これが高級霊アガシャーの予言した「放送電力」か。

      https://twitter.com/TTrumpSJapan/status/1437650917961076737

    • 2021年9月14日 4:32 PM #33973
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      AIマトリックスの構築。悪いことできなくなる。

    • 2021年9月14日 9:39 PM #33984
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    • 2021年9月14日 11:18 PM #33995
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    • 2021年9月15日 9:17 AM #34014
      光の預言天使E.T.
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      ついに私の構想した人の動きもデジタルツインするようです。

    • 2021年9月15日 6:26 PM #34027
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      ソフトバンクG孫氏、「日本復活の鍵は『スマボ』」
      2021年9月15日 13:09

      ソフトバンクグループ（SBG）の孫正義会長兼社長は15日、オンラインで開催した講演で、「日本復活の鍵は『スマボ』。人工知能（AI）で臨機応変に自ら学ぶスマートロボットがあらゆる産業の労働力を置き換えていく」と述べた。傘下のファンドなどを通じてロボット分野で計18社に出資しており、「日本企業にも続々とサービスを提供したい」との考えを示した。

      法人顧客向けイベント「ソフトバンクワールド2021」で講演し、「日本は1980年代に世界一の技術で経済をけん引したが、いまは労働人口が減り、生産性も低迷して危機だ」と語った。孫氏は携帯電話の主役が「ガラケー」と呼ばれる従来型端末から米アップルの「iPhone」などスマートフォンに交代したことに触れたうえで、「製造現場で普及している、人によるプログラミングで決まった操作をするロボットは『ガラボ』だ。今後はAIで自ら学ぶ『スマボ』に変わる」などと強調した。

      講演ではヒト型ロボットのほか、医療、物流、清掃、飲食店の配膳向けにAIを活用したロボットを紹介した。AIロボットはプログラミングの手間を省けるうえ、24時間稼働し各産業の競争力が約10倍高まると指摘。孫氏は「『スマボ』を1億台導入できれば、10億人の労働人口に相当する」として、傘下のソフトバンクやソフトバンクロボティクス（東京・港）を通じて、投資先による日本でのサービス展開を支援する考えを示した。

      SBGは傘下のファンドを通じて、世界のAI関連のユニコーン（評価額10億ドル=約1100億円以上の未上場企業）を中心として約300社（投資完了前の43社含む）に投資している。ロボティクスを重点分野の1つに据え、倉庫内の商品配送向けロボットを開発するノルウェーのオートストアなど計18社に出資した。「自動運転から手術、清掃、倉庫など何から何まで最先端の『スマボ』企業軍団をつくった」という。

    • 2021年9月15日 10:04 PM #34036
      @pciearthworldbranch
      参加者

      • 2021年9月15日 11:46 PM #34040
        光の預言天使E.T.
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        シャオミは期待ですね。
        コスパが良いし、有名企業だし、製品もいい。
        唯一残念なのは反日なところ。
        名誉日本企業としてもいいくらいなのに。

    • 2021年9月16日 2:59 PM #34062
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月16日 3:05 PM #34065
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    • 2021年9月16日 8:13 PM #34074
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    • 2021年9月17日 8:47 AM #34092
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    • 2021年9月17日 9:10 AM #34093
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月17日 9:41 AM #34095
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    • 2021年9月17日 2:18 PM #34102
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    • 2021年9月17日 6:02 PM #34108
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    • 2021年9月17日 6:31 PM #34111
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    • 2021年9月19日 9:15 AM #34151
      光の預言天使E.T.
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      人工知能（AI）が仕事を奪うことへの懸念が広がっている。影響が広がることで、社会経済の構造や人々の生活が大きく変わってくる可能性もあり、社会的な関心も高まっている。

      技術革新によって雇用が奪われることへの危機感は、産業革命が起きた19世紀初めの「ラッダイト運動」のころから繰り返し議論されてきた。技術進歩にともなう雇用、労働問題は、経済学が早くから取り組んできた大きなテーマであり、AIやロボットなどの普及による経済成長や雇用への影響についての研究も近年、活発になってきている。

      AIが普及する前に研究を急げ

      ただ、日本では、AIなどの新しい技術の発展、普及がまだ、それほど進んでおらず、分析、検証に使えるデータや事例が足りない。このため、米国などに後れをとっているのが実情だ。今後、新しい技術が急速に普及して突然、マイナスの影響が広がる恐れもある。AIが普及する前に、これまでに蓄積した膨大な研究成果、知見を踏まえて、新たな課題の発見や政策立案につながる研究を急ぐべきだ。

      労働市場への影響を直接分析して世界的に注目を集めたのが、2013年の英オックスフォード大学のカール・フレイ氏とマイケル・オズボーン氏の査読前（査読は2017年）の論文だ（The future of employment:how susceptible are jobs to computerization?）。

      「半数近くの仕事がAIに奪われる」論の衝撃

      今後10～20年で、AIやロボットが普及することで、米国の702の職種の47%が新しい技術に置き換わるリスクがあると指摘した。事務職や営業、販売、サービス業の大半がAIに職を奪われる。この結果は衝撃的で、日本のメディアでも報じられて、AIが普及する未来が労働者にとって必ずしも望ましいものではなく、職がなくなる恐れもあるという警鐘として受け止められた。

      職の47%が新技術に置き換わるリスクがあると指摘した英オックスフォード大のカール・フレイ氏
      彼らは労働者のタスク、つまり仕事の中身をコンピューター化されやすいものとされにくいものとに、2つに分類している。それを米国の職業データベースを使って、それぞれの職業がどの程度、機械に代替されうるかを数値化して、代替可能性の高い職業を予測した。こうした分析をもとに、低賃金で低学歴な労働者ほど、AIやロボットなどの新しい技術にとって代わられやすいと指摘した。

      仕事の技能でなく中身に注目

      この論文の新しさは、タスクの重要性に注目した点にある。経済学者はそれまでにも、90年代以降の情報通信技術（ICT）の進展が雇用の二極化につながったかどうかを検証してきた。その際、注目していたのが、労働者のスキル（技術的な能力）で、高スキルの人ほどICTの恩恵を受け、低い人との差が広がったという分析が行われていた。

      しかし、最近の研究の方向としては、そのスキルを使ってどんな業務、タスクができるかに注目するようになってきている。仕事の中身を、記録や計算など繰り返しの多いルーティンタスク、企画やコミュニケーションなどの抽象タスク、運転やサービスなどのマニュアルタスクの3つに分けてみると、人間と機械とが競合していることがわかるし、雇用の二極化などもうまく説明できる。このタスクモデルを最初に打ち出したのが、米マサチューセッツ工科大学（MIT）のデビッド・オーター教授らの論文だ（The Skill Content of RecentTechnological Change:An Empirical Exploration）。

      このタスクモデルを使ったフレイ・オズボーン論文の予測や計算には、その前提にかなり主観的な要素が含まれていたので、どの程度、現実にあてはまるかどうか、実際にその職業がAIに置き換わるかどうかを疑問視する向きも多かった。このため、最近では、これを検証し直す研究が増えてきている。

      「知識が必要な仕事ほど影響を受けやすい」 新指標

      米スタンフォード大学のマイケル・ウェッブ氏は、「AIエクスポージャー」と呼ばれる新しい指標を開発している。米労働省のデータベースに登録されている各職種に必要な技能や知識やAI関連の特許についての文章を調べることで、どの職業がAIの影響を受けやすいかを指数化している。この職業は、いまAIをたくさん使っているとか、技術の要因と職業の中身を客観的に結びつけて、どの業務がAIの影響を受けやすいかを、主観的ではなく客観的にみることができる。

      この手法を使えば、機械学習やディープラーニングといった機能によって影響を受けるタスクや職業を特定することが可能になる。ウェッブ氏の論文では、大卒など知識や専門性の高い人ほどAIの影響を受けやすく、低学歴の人ほど、その影響を受けにくいという分析結果を説明している（The Impact of Artificial Intelligence on the Labor Market）。低賃金で低学歴な労働者ほど、AIやロボットなどの新しい技術に、とって代わられやすいというフレイ・オズボーン論文の分析とはかなり対照的な結果となっている。

      AIで代替される仕事はまだほとんどない

      そこで、労働市場の実態はどうなっているのかを、MITのダロン・アセモグル教授らのグループが分析した（AI and Jobs:Evidence from online vacancies）。この研究では、オンラインの求人広告のデータを集めて、AIに関する技術的な能力が必要な職種がどれぐらいあるかを調べた。

      ウェッブ教授が開発したAIエクスポージャーの手法を使って、AIを使う仕事とそうでない仕事を仕分けして、求人全体に占める比率を計算したところ、まだ全体の0・8%ぐらいしかAI人材の求人は出ていなかった。この論文の結論は、一部のAIが導入されていそうな職種で置き換わる兆候が見えてきているが、仕事全体からみると、その影響はほとんどみられない、というものだ。この程度の割合では、まだ社会全体でAIが雇用を代替するとはいえないという。

      タスク=業務の捉え方が重要に

      AIエクスポージャーを使った研究では、この数値が大きいからといって雇用を失うとは限らないとの報告もある。場合によってはAIが職場ですごく導入されていても、AIをうまく使うことで、その職場で働く労働者の賃金が上昇したり、雇用が増えたりする可能性さえあるという研究結果もでてきている。こうした分析、研究はいずれもタスクをどう見るかが軸になっており、これからAIの影響をみていく上でもタスクのとらえ方が重要なポイントになる。AIエクスポージャーの数値が高くても、雇用が守られるケースと失う場合とがあって、その分かれ目は、人間が担うタスクを変えられるかどうかという点にあるとの研究成果もある。タスク・トランスフォーメーションとかタスク・リオーガナイゼーションという言葉で表現している「タスクの再構築」だ。

      業務を再定義してAI化を回避するやり方も

      これまでの定型的な要素の多い作業はAIに任せて、人が得意とする業務に移る。例えば、リスクへの対処、不測の事態が起きた場合の対応や人とのコミュニケーションなどのタスクを担当できるように、仕事の再配置が行われると、雇用は残る。そうした対応策を探究することも、経済学では、重視するようになってきている。

      また、経済全体、経済成長への影響についても見方が分かれている。ひとつは、AIの影響力は過大評価されており、生産性の伸びにはつながっていないし、これからもつながらないという指摘だ。米ノースウエスタン大学のロバート・ゴードン教授は、過去10年の影響を分析してみても、AIの効果は限定的なものにとどまっていると述べている（Why has Economic Groth Slowed When Innovation Appears to be Accelerating？）。

      雇用減をAIによる成長がカバーする可能性

      一方で、AIやロボットが普及することで、一時的に雇用が失われても、長期的には、経済全体を押し上げる効果があるとの予測もある。生産性が高まれば、成長率にも影響してくるし、これがそのまま雇用拡大にもつながる。労働者がAIに置き換わる影響が大きかったとしても、生産性が増えれば、やっぱり経済成長して人が必要になるので、全体としては雇用が増える可能性があるからだ。

      MITのエリック・ブリニョルフソン教授らは、AIには生産性を明確に引き上げる力があるが、その効果がでるまでには時間がかかると指摘している（Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox:A Clash of Expectations and Statistics）。

      技術革新は生産性への反映に時間がかかる

      AIとロボットが雇用を奪うという懸念が広がっている（英エンジニアードアーツのヒト型ロボット「アイダ」、2019年2月）=ロイター
      これは「生産性のパラドックス」があるためで、新たな技術の普及が生産性の向上や雇用の増加につながるには、企業や産業のレベルで経営や組織のあり方を改革する「補完的イノベーション」が起きる必要があるためだ。

      技術革新が起きても、すぐには生産性に反映されない。新しい技術を生産工程に組み込むには、付随的な技術革新が起きないと、なかなか付加価値の創造にはつながっていかない。かつては工場の生産ラインをつくり、そこに機械を組み込んでいく必要があった。

      AIの場合にも、オフィスでの業務などにAIをうまく組み込んでデータを蓄積して精度の高い予測をする。それをビジネスにつなげていくプロセス、業務体制ができないといけない。そのためには、経営も組織の運営も大きく変わらなければいけないはずで、そこが整うまではなかなか生産性の上昇にはつながらないという見方だ。

      楽観論も悲観論にも注意が必要

      これまでの様々な研究によって、AIやロボットなど技術進歩の労働市場や経済成長への影響はプラスとマイナス両面があることが分かってきている。過度な楽観論は根拠に乏しいが、行き過ぎた悲観説にあわてる必要もない。すぐに仕事の半分が機械にとって代わられるといった、大きな脅威が迫っているとまではいえないのが現状だ。

      ただ、状況の変化が速すぎて、格差拡大や技術失業の大量発生などマイナスの影響がすぐに表れてしまい、対応が間に合わない恐れもある。特に、日本の場合は、AIの導入が遅れており、まだデータそのものが整備されていないので、研究が進みにくい面がある。AIが普及する前に、デジタル化自体が遅れている。

      米国の事例では、AIの影響はまだ限定的だが、かつてのICTやデジタル化、オートメーション化の影響は大きかった。日本でもデジタル化の段階で、かなり雇用に影響がでてくる恐れもある。そうした事態に備える意味でも、いまのうちから内外のデータ、事例をもとに分析をすすめて、対応策を考えておく必要がある。

      編集委員の視点　「技術失業」の研究が求められている

      AIの普及など機械化による失業の問題が広く研究者の関心を集めるようになったのは、2010年代からといわれている。フレイ・オズボーン論文「雇用の未来」がきっかけとなって、世界の経済学者が経済モデルによる分析やデータ解析などを使って、科学的な検証に取り組みはじめたという。どの程度、雇用への影響が及ぶかについては、まだ議論が分かれているが、経済学の研究が盛んになってきたことで、われわれがこれから、AIとどうかかわっていけばいいのか、社会的な関心も高まってきている。

      経済学者ではないが、米国の発明家、レイ・カーツワイル氏による未来予測「シンギュラリティは近い」（05年）が、いまでも機会あるごとに話題に上る。この本では、コンピューターが全人類の知性を超えるシンギュラリティ（技術的な特異点）が45年に到来し、人類は機械に支配されるようになると予測している。「技術失業」への懸念を指摘した、2人の経済学者、ブリニョルフソン氏とアンドリュー・マカフィー氏の著書「機械との競争」「ザ・セカンド・マシン・エイジ」が幅広い注目を集めた背景には、機械に職を奪われることへの漠然とした不安があったようだ。

      18世紀の第1次産業革命以来、何度も技術失業は生じている。しかし、技術革新によって一部の労働者の職が奪われ、一時的に失業が発生しても、新たな仕事が生まれたり、新しい技術が経済成長につながったりして、やがて雇用は増えてきた。労働者の移動が起きるので、失業は解消されて、長期的に失業率が上がり続けるようなことは起きなかった。そう考えられてきたため、これまでにも技術失業をめぐる議論はあったが、主要な研究テーマにはなりにくかったらしい。

      近代経済学の父ともいわれるリカードは19世紀の初め、機械の導入によって一時的に労働需要が減少し失業者が出ても、長期的にはもとの水準にもどると考えた。また、ケインズは1930年ごろ、技術失業への懸念を指摘していたが、その後、こうした失業は広がらず、技術進歩が経済成長をもたらしたため、本格的な研究にはつながらなかった。

      ところが、現代では、あまりに技術革新のスピードが速いので、新しい職種が生まれたり、労働移動が進んだりする前に、失業問題が深刻化する可能性がでてきている。予想を超える速度で、大変動が生じて、AIが人間にとって変わる事態が起きるかもしれない。あらゆる課題に対応できる汎用AIが普及すれば、45年には「全人口の1割程度しか働いていない」社会が到来するとの予測（井上智洋著「純粋機械化経済」）もある。

      新型コロナウイルスによるパンデミック（世界的な大流行）では、人との接触の多い労働集約型の産業への経済的な影響が懸念されている。感染予防対策を進めた結果、デジタル化や自動化が加速している面がある。これにAI化の波が重なってくれば、人員削減など労働市場だけでなく産業構造にも変化の波が押し寄せる可能性もある。技術革新と生産性の向上など成長につながるプラスの側面と大量失業などマイナスの影響とが同時に現れるかもしれない。負の影響が広がる前に、科学的なデータを集めておくべきだろう。

      人工知能の影響を、経済学はどこまで追究できているか。山本教授によると、OECDのリポートが現状を分かりやすくまとめている（The impact of Artificial Intelligence on the labour market:What do we know so far?）。
      （編集委員　玉利伸吾）

    • 2021年9月19日 10:36 AM #34156
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月19日 1:49 PM #34164
      光の預言天使E.T.
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      外国人って交通ルールを守らないのかと思ったら中国だった。

    • 2021年9月20日 8:09 AM #34194
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月20日 8:19 AM #34196
      光の預言天使E.T.
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      河野太郎が語る農業「人が寝ててもロボットやAIにやってもらう。夜真っ暗でも、GPSなり何なりで動かすことができる」 ★2
      https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1632049797/

    • 2021年9月20日 11:45 AM #34207
      光の預言天使E.T.
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      いよいよこれが来ましたね。
      先輩預言者が言っていたやつです。
      あとはマッチングの理由（項目）を説明可能AIで説明
      責任あるAIで結婚後の責任も取る。結婚後サポート。離婚したら責任を取る。
      それで、完璧。

    • 2021年9月20日 1:39 PM #34213
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月20日 6:48 PM #34227
      光の預言天使E.T.
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      【異物】塩粒サイズのマイクロチップを脳に複数埋め込み、神経活動を記録することに成功　「ニューログレイン」
      https://asahi.5ch.net/test/read.cgi/newsplus/1632111753/

      8ニューノーマルの名無しさん2021/09/20(月) 13:23:59.47ID:Tl3HQZAc0
      ますます陰謀論者が喜んじゃうじゃないか

      9ニューノーマルの名無しさん2021/09/20(月) 13:24:08.61ID:KJf2vZ+u0>>300
      もうファイザー、モデルナにはってるじゃない

      11ニューノーマルの名無しさん2021/09/20(月) 13:24:15.74ID:CfDii5zE0>>158>>262
      ついに脳がネットに繋がる日が来たか
      早かったな

      17ニューノーマルの名無しさん2021/09/20(月) 13:25:12.65ID:QS2lTiol0
      これを待っていた！はよワクチンに混入してくれ！

      29憂国の記者2021/09/20(月) 13:26:29.68ID:pIrZEi240
      怖いねえ　起動されたら死ぬんだよ。異物とか言ってるレベルじゃない
      これはある種の仕掛けられた陰謀です。

      30ニューノーマルの名無しさん2021/09/20(月) 13:26:30.44ID:gDLgfyPY0
      記録の次はAIで感情の制御です。
      やがては生体兵器として利用可能になります。

    • 2021年9月21日 12:56 PM #34258
      光の預言天使E.T.
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      42 名前： 名無しオレ的ゲーム速報さん 2021年09月21日 12:19
      中国父さんは顔認証システム「天網」で中国全土を監視済みなのに
      まだこのレベル、愚弟ですまない

      ーーーーーーーーーーーーーーーー
      天網って「フロントミッションサード」というゲームで
      まんまその名前の中国インターネット網が出てくるのですよ。
      「ゼノギアス」で空飛ぶ監視警備ドローンとかも出てきますが、
      ものの見事に中国はパクって実現しています。

    • 2021年9月21日 7:00 PM #34270
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月22日 9:42 AM #34295
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月22日 1:02 PM #34299
      光の預言天使E.T.
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      「植物工場」が急拡大 LEDなど技術向上　気候変動対策の切り札も
      https://www.asahi.com/articles/ASP9H5DBSP9BULFA02Q.html

      LEDの光や空調を自動管理した環境で野菜や果物をつくる植物工場が転換期を迎えている。課題だった高コストも近年、安価なLEDの開発などで低下。品質のよさや気候変動対策への意識の高まりから消費者の支持を集める。新型コロナウイルス感染拡大による巣ごもり需要も後押しし、市場の急拡大が見込まれている。

    • 2021年9月22日 5:04 PM #34312
      光の預言天使E.T.
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    • 2021年9月23日 10:18 AM #34339
      光の預言天使E.T.
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      「テキストの自動生成」で広がる超巨大言語モデルの可能性
      https://logmi.jp/tech/articles/324867

      戸上氏「どんどんいろいろなことができる汎用的なモデルや、超大規模なモデルを開発することにつながり、それによってこれまでできなかった新しいことができるようになってくると思っています」

      戸上氏「やはり今までのAIは、どちらかというと『こういうタスクだったらできる』というかなり限定された人工知能が多かったと思います。それが超巨大モデル、大規模モデルが出てきてから変わることは、これまでどちらかというと空想だった「汎用的なAI」が、真に実現できる時代が来るということ」

    • 2021年9月23日 10:34 AM #34340
      光の預言天使E.T.
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      技術的特異点/シンギュラリティ203【AGI・脳】
      https://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1631585037/261-279

      261オーバーテクナナシー2021/09/22(水) 18:55:33.28ID:SKPb6CCb
      >>250
      日本はソフトウェアは10週も遅れてるけどハードウェアは最先端ならまだチャンスはある。
      既に発表されているTransformer（もしくはgMLPか aMLP）で現れるScalingLawを頼りに
      今はとにかく先にAGI（か、プログラミングがめちゃめちゃ上手いAI）の開発に集中して
      首尾よく完成したらそれにソフトも開発させる作戦。
      今から人間にプログラミング教育の強化するよりこの方が大逆転の可能性は高そうだ。

      ScalingLawで可能性の多寡はともかくAGIの可能性が見えたのなら、まずそれに則ってAGI作成を優先してみるのが良いと思う。
      もっと効率的なソフトを開発するとかは取り敢えず日本では後回しにして、と言うかもしAGIが完成したらそれがやってくれる。

      262オーバーテクナナシー2021/09/22(水) 19:00:56.97ID:aCW7ijLO
      グーグルのAI研究
      言語モデリングにおいてTransformerの3倍から4倍ぐらい学習が早い。

      268オーバーテクナナシー2021/09/22(水) 19:43:01.10ID:SKPb6CCb
      >>262
      ほらね。
      その意味するところは、ソフト開発で言うと日本では今から教育強化しても人材予算とも米中に太刀打ちは難しい。
      なら日本の強みを生かしてアメリカなどとは違う方法を模索すべきだと思うけどね。
      ちなみにソフト開発を完全無視しろと言ってるわけでは無いからね。

      263オーバーテクナナシー2021/09/22(水) 19:12:00.41ID:JokSIkba
      ソフトウェアで米中に遅れを取ってる国が、
      「プログラミングがめちゃめちゃ上手いAI」を作れるわけがないと思うのはおかしいかね

      272オーバーテクナナシー2021/09/22(水) 20:06:58.49ID:SKPb6CCb
      >>263
      基本となるソフトの論文は既に出てるしね。
      実際にNTTとか既に16億パラメータのは作っている。
      「どんな文章も3行に要約する」とニュースになった松尾研発のAIベンチャーELYZAのAIも数十億パラメータと言われる。
      後はそれを巨大化するハードウェアと（プログラミングコードなどの）データの問題。
      とにかく無理かどうか、基本論文を公表してくれたGoogleとかに感謝しつつやってみてほしいよ。
      逆に言うと、今更ソフト重視の作戦で行って世界や米中相手に勝負になるのかって話だよ。

      273オーバーテクナナシー2021/09/22(水) 20:20:07.03ID:SKPb6CCb
      ちなみにScalingLawについて、知っている人は知っていると思うけど
      本当に驚くべきところはパラメータや学習データの規模拡大とともに精度だけでなく汎用性も上がるところ。
      つまり人間が最初にプログラムしてないタスクも規模拡大して学習していく過程で自然とできるようになるところ。
      例えばGPT-3にはプログラムしたわけでない簡単な計算をする能力を獲得している。その中に素数を数える能力もある。
      だけど、これがたまに間違える。しかしこれが重要で、これについて松尾豊先生曰く、
      「間違えるということはネット上の素数表を丸暗記したんじゃなくて自分で計算してるということ。
      つまり、たくさんのデータを入力して学習させるだけで、素数を計算するアルゴリズムが学習されたということ」
      このことから、もっと規模を拡大していけば更に新たなアルゴリズムを自動学習して汎用性も上がる？との期待は当然出る。
      パラメータ数が人間並みの100兆～1000兆では？更に人間を超えて1京1垓では？その時の汎用性は人間と比べて如何程か？
      勿論そこまでScalingLawが続く保証もないが、その可能性に色めき立っているのがAIで最先端を走るアメリカや中国の状況。

      274オーバーテクナナシー2021/09/22(水) 20:27:46.91ID:JokSIkba
      日本は欧米が生み出したものを改良する、もしくは完成形に近づけるのが得意

      鉄道を生み出したのはイギリスだが、高品質な高速鉄道を作ったのは日本
      トランジスタを発明したのはアメリカだが、音質のいいラジオを作ったのは日本
      GPSを構築したのはアメリカだが、一般用自動車向けカーナビを作ったのは日本
      スマホの原型となるPDAを作ったのはアメリカだが、そのPDAを参考にして、ネットに繋がる携帯(i-mode)を作ったのは日本

      つまり、AGIの基礎となる技術が英米で生まれたら、即行で日本がAGIを完成させるしかない

      275オーバーテクナナシー2021/09/22(水) 20:35:21.03ID:SKPb6CCb
      >>274
      マジそう思う。

      279オーバーテクナナシー2021/09/22(水) 23:59:51.63ID:SKPb6CCb
      今作ろうとしてるのはAGIだよ。超天才を作ろうとしてる話なんだよ。
      ガラパゴスでもなんでもAGI（超天才）をいち早く作って抱えた国や企業が圧倒的優位に立つという話。
      これはこのスレとかシンギュラリティの話ではかなり前から言われてた基本だと思うんだけど。
      ガラパゴス化を怖がるとか、バブル崩壊以降のトラウマで今も兎に角ソフトをやらなきゃとなったのもそうだけど
      ScalingLawの登場によって今まさにその辺のパラダイムシフトが起ころうとしてるんだよね。

      あと、AGIでより良いソフト（ハードも）を作るって話はシンギュラリティの条件のど真ん中だったね。
      それがScalingLawの登場で、今はもしかしたら現実化するかもしれない大事な時期にいるのかもしれない。
      ScalingLawではハードの強さが大きな武器になるから日本には降って湧いた様なチャンスなのに今の日本にはその認識が危機的なほど弱い。

    • 2021年9月23日 7:38 PM #34361
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