【人工知能】ＡＩ、ついに囲碁まで… 一気に人間を抜き去る「シンギュラリティ」は近い？★2 [無断転載禁止]©2ch.net
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盤上勝負でのＡＩの進化
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囲碁の人工知能（ＡＩ）「アルファ碁」が２５日、世界最強棋士との対決で勝ち越した。機械じかけの知性は、人間を超えたのか。
アルファ碁に使われている「深層学習」は、人間が長年かけて培う「直感」に似た判断能力を、脳をモデルにした手法でコンピューターが自ら獲得する技術だ。
一気に人間を抜き去る「シンギュラリティ（技術的特異点）」が近づいた、とする声もある。
ただ、ＡＩは過去にも盤上で人間を打ち負かしてきた。技術は様々な形で応用され、社会を変え始めていると、電気通信大の伊藤毅志助教は指摘する。
１９９７年にはＩＢＭの「ディ… ※続く
配信 2017年5月26日07時00分
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【国際】米グーグルの囲碁ＡＩ「アルファ碁」、世界最強の中国囲碁棋士に第1局で勝利
http://asahi.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1495603095/
★1が立った時間 2017/05/26(金) 08:04:59.56
前スレ
http://asahi.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1495753499/ >>205
そらそうよ
古典物理学なんてのは400年くらい前に出来てるけど
発展活用するまでにどのくらい時間が掛かったよ？って話
権力者や非クリエイターのレベルでしか進歩しない
クリエイターがどんなに先進的でもね >>205
これからはもっと権力者に都合のいい、
巧妙な人工知能が作られるだろうね。
残念ながら。 >>200 あれは、複数や多数そろえてやって欲しかったなあ。
条件によっては個性が変わって来るなどの論証のためにね。
もちろんその複数に同時に、ナチス礼賛を仕掛けてくる筋がいたかもしれないが。 >>185
現実に今の人工知能開発じゃ、どうやっても心を作り出すなんて不可能
だから東ロボ君もいいとこまで行っときながら、その壁にぶつかって東大合格をあきらめた
状況認識判断能力はこれからも高性能になっていくだろうけど、心を持たせるには現実に何らかのおそろしく大きな壁があるんだよ >>212
権力者独裁者のせいで
思想実験すらできないんだよな
結局正しくないせいでAIには説得すらできない世界 >>209
当たり前なんだけどマシンパワーで可能になりましたって話
大昔は膨大な数のCPU使うとか出来んからね >>204 ところで
「任意の部屋で任意の引き出しを開ける」問題は解決したんだっけ？ AIには、腹が減った、飯食いたいとか、いい女だ抱きたいとか、欲求がないから、人間に変わることは永遠にないよ >>209
思ったより早かったってくらいなんだよな
それをAIAI言ってなんでもできるように持ち上げるのはなあ
繰り返し同じ動作をって人間も当たり前にやっていてスクリプトこそ得意な手法だったわけだし
マシンパワーが満たせて成果出せた話なのにな だいたいの類型パターンから
すべてあなた好みのなんでもお望みの
最高のパートナーを
ＡＩで実現いたします >>214
それが出来てりゃ自動運転の車が
公道じゃなく空を飛んでる
>>215
無いよ
戦車で問答無用で障害物潰せとか無しな
地形や天候に合わせた処理を自動で行うとか
クソ高度な処理だから >>221
やってるね。動くまでに人間が情報を整理してお膳立てする必要はあるから
全自動半自動というものでは決してないけど ただ、自動運転の車が増えれば安全性は猛烈な勢いで上がるだろうな
学習の材料が加速度的に増える >>16
全ての検査データが揃わない限り、病名は付けません
なお全項目の検査には、データの変化を見るために、数年間必要となります
なんて言われてガックリきそうだがな >>12
近所のジジイ医者なんか最先端治療なんか知らないからな。
マジで早くして欲しいわ。 >>228
何万枚のレントゲン写真を学習させて、癌を探させるとかは、もう作ってるそうだ 人間って孤独から逃れられないものじゃん
シンギュラリティって
人間を孤独から開放してくれるもんだと思う
ディストピアじゃないよきっと 碁だの将棋だの何の役にも立たないゲームをやってる奴よりも
プログラミングできる人物の方が人間としての品位は上だわな >>230
汎用型ってのは無理
これ可能って言ってるヤツはおそらく根本からAI勘違いしてる
ある特定分野に用いるであればもう既に人間超えちゃったね、道具としてだが
量子コンピュータが実用化されたらターミネーターみたいなAI云々も起こり得るかも
それっていつだよだけど >>224
アドベンチャーレース完走できるAI搭載マシンあったら面白いな >>230
AIの作ったAIの作るAIが求められる形だよな
せめて3世代目は欲しいよなあ
もしも3世代行ける環境整えば飛躍的に成長して手に負えなくなって
権力者が潰しにかかるだろうけどな AIという言葉は意味が広いからなぁ。
昔々のミニマックス法みたいな、アルゴリズムも人工知能だし。
エキスパートシステムのようなif文の塊でも人工知能だし。
機械学習と呼ばれている単機能の処理も、人工知能を構成する要素になりうるし。
今話題のディープラーニングもそう。
アルファ碁は、MCTSというアルゴリズムにディープラーニングなどを組み合わせて
できているけど、これは囲碁専用のプログラムだし（２人ゼロ和完全情報ゲーム全般
に適用できるけど）。 >>224
AI使わない今の技術でも慣性航法で目的の場所へ自動飛行してるけどなぁ
まあ将来は衝突回避、離着陸も含めて自動飛行可能になるのは確実だし
そんなにハードル高いとは思えんけどね。
生物として模倣しろと言ったらハードル高いけど、その必要性はないな。 >>236
あくまでスポーツ選手や作家、芸術家の部類だし
役に立たない言ってもなあ
プログラムができるなら金動くってならプログラマーをもっと高い賃金で雇ってやればいい話さ >>239
権力者を打ち倒して
ＡＩによる統治を実現してほしい >>237
特定分野を集めれば汎用性を持つようになっていく。 >>240
まぁお金引っ張るためになんでもAIってつけてるよね
それよかみんなが自分PCにPythonやC##で
機械学習ってのはどういうものなのか遊んでみようっての方が
建設的だと思ってるけど >>240
いまは機械学習＜＞深層学習、AIという対比になってきてるね。 >>237 ５年後にはグーグルが量子コンピュータを売り出すかモデル程度は提示する。
と言ってるね。
世界的巨大企業なので、全く根拠なくそのようなことは言わないだろう。
しかし本当になるかについて未知数であるのは確かだが。
ところで、量子コンピュータ実現で困るのは、ブロックチェーンが解かれてしまうことなどらしいよ。
ビットコインに投資して高騰するのを待ってても、それは５年間という猶予があるに過ぎないかもしれないね。
>>245
統合すんには重複や矛盾を解決する必要がある
人間の脳はなんてことなく簡単に処理できるが
これをプログラムで処理すんのは膨大なこと 囲碁も将棋もしょせんは図形的要素を含んだ計算でしかないから
ソフトのほうが人間より強くなるのは当然 こうやって金引きだすんだろうけど頭いいのにバカなことしてんな >>213
AI開発の中では、心を持たせる必用がないって結論が出てると思うが
AIと接する人間に心を持っていると思われる大対応ができれば良いだけだから >>248
今の暗号技術は素数同士の倍数は簡単に因数分解できないってことを基本にしてるから
マシンパワーさえあれば解読できちゃうんだよね 新しいゲーム・・・そうだ！ 体を動かすスポーツと合わせてみたら・・・
サッカーなんかどうか？ >>256
ボードゲームはやっと勝ったけど
コンピュータゲーム全般が適当なスクリプトでも人間は最初から勝てない言われてるしな
格ゲーやパズルみたいな単調なのはもちろんFPSもRTSもcpu圧勝は崩れないんじゃなあ >>250
ディープラーニンで、絵も音楽も小説もAIが作るようになってきてるけどね
人間が好む物を探すだけだからディープラーニングの得意分野 AI囲碁が人間より強くなったは、アルゴリズムを人間が試行錯誤で開発したこともあるし、
自己対局による学習（強化学習）のプログラムを人間が書いて、実行させたからであって、
まだ、AIがAIを作り出したり、強化したりとかは、想像もつかないけどな。
人間が頑張ればディープラーニングのネットワークモデルを考えるAIとかは作れそうだ
けど、それとて人間がそう作らなきゃならない。 既に人間を抜いてるだろ
ハードに国営のスパコン使われたら勝ち目がない >>257
例えば、言語であれば特定の音が
複数の意味を持ったり、文脈によって逆の意味を持ったり、
国よって違う意味を持ったりする
それを解決するために「国」「工業」「文芸」などラベリング、階層化をする
このラベリング、階層化作業が統合する際に膨大な作業になるってこと >>259
まーたそういういい加減な事を言う
模倣と新規創造は違う >>226
> ただ、自動運転の車が増えれば安全性は猛烈な勢いで上がるだろうな
自動運転車が世に出てくることによって新たに人間と自動運転車の間の事故が起きるよ
単に人間が悪いというのではなく、自動運転車の挙動が人間に読みづらいために起きる問題
人間は相手の運転手の様子も見て状況を判断する
例えば自分が歩行者の立場で道路を横断しようとするとき、
車の運転手がこちらを見ていればきちんと自分を認識してくれているのだと判断できる
一応停車はしているけど自分とは反対側に顔を向けっぱなしなら、こちらの存在に気が付いていないかもという危険予測ができる
アイコンタクトって結構重要よ
これが自動運転になると、ちゃんとこっちを認識した結果として停まっているのか
別の理由で停まっているのか判断できなくて
人間側の危険予測がうまく働かない >>264
ディープラーニングがどういう物か理解してる？
もしディープラーニングを模倣と言うなら、例えば今いるプロ棋士全員模倣だよ >>267
＞車の運転手がこちらを見ていればきちんと自分を認識してくれているのだと判断できる
それは見切り発車する場合でしょ。自動運転車にそんなリスクとる必要がない。 >>267 そのような個別例はあったとしても、
全体的数値としては、自動運転の安全度は高まると考えられるね。
それでもトロッコ問題が残るが、普通に考えて、もう犠牲者少人数なら
そっちを選択するしかないだろうね。後は保険の補償などで。といった現実的解決になるだろう。
>>267
おいおいｗ
教習所や免許更新の講習で一番危険なことと指導されてる「だろう運転」の典型じゃないかｗ
>>264
新規創造ｗ
あんたが新規創造したものが一つでもあるのかい？ >>264
新規想像ってなんですか？
過去の芸術の大半は模倣ですよ >>8
例の中学生はＡＩを師匠にしている可能性が高い。
駒得誘って、場所を開けさせ、そこから怒涛の攻め。 >>271
歩行者の立場で「車は一応停車している、横断歩道を渡っても大丈夫か？」って問題だよ？ >>268
そのまま返す
現状のAIで絵とかやりましたーってのは
画像加工＋パターン配置レベルでAIである必要無し
あれが文化的背景や流行を学習した上でのものなら
クオリティに関わらず大したもの 人類20万年も頑張って来たのに
なんだかあっけないな
子供の頃は、永遠に今日の延長線上に明日があるような気がしてたな ここでいう模倣の範囲ってどのくらいのことだ
そうじゃないと新規創造と模倣の話をしてもわけわからんことになる
現に今も多分>>264の意図とずれた返しになっている ディープなんとか
外人がライブラリ作って誰でも使えるようになったからな
中身分かってるやつはいないだろ AIって結局コピーしか出来なくて人間より勝ってるコピー機能を組み合わせて特定の分野だけで勝ったと言ってるだけのような？違うのかなあ？
AIの棋譜は全部人間が過去に創造したデータなんでしょ？ >>272、>>273
つ >>277
現状のあれは単純に描写の仕方(パターン)を学習してるだけで
木だとか花を学習した上で描いてるわけじゃないよ レジももっと自動化進めよう
セブンイレブンやファミリーマートのような所が率先して進めなきゃ駄目だ >>29
計算速度という点においてはコンピュータのほうがすでに断トツだけど
シンギュラリティというのはAIが自分より優れたAIを作りその連鎖で人間の想像がつかないという点で技術的特異点と言われている
計算がどれだけできてもシンギュラリティにはならない >>276
車側から停止を明確に表示すればいいだけのことだろ >>281
自分の手で動かす事出来るのだが
なぜか動かしもせず、想像でいい加減なSFを語るよね
解せぬわ
妄想するよりも自分で作った方が楽しかろうよ 計算の分野はもう人間勝てないな
次は他の面で人間に勝てるようにならないと
取捨選択出来るようにならないとな >>277
ディープラーニングがAIを変えたって話題のスレなんだけど理解してる？
今までのAIにディープラーニングを組み込むと、人間が好む物、のような物を時代に合わせて作り上げるようになるって話なんだが >>283
いやだから、過去の芸術は
そもそも学習の深化どころか
ただの模倣の汎用ばかりでしょ
それを新規創造といえるかどうか 単純なゲームが機械学習が向いてるだけ
機械学習だと自然言語理解や自動運転すら出来ない
機械学習バブルの最終到達地点だろ囲碁が >>287
初代のアルファ碁は人間側が故意に不利な手を打った時に暴
走するという欠陥が偶然見つかったね >>282 ＞AIの棋譜は全部人間が過去に創造したデータなんでしょ？
その読み込みはほぼ終わっていて、その後に
「こんなのどうだろうな」というのを、よく分からないがアルゴリズムとして放り込む。
それで千対戦以上を機械的に走らせて実行し、そして勝率が５２％以上なら採用みたいなのもやってるそうだよ。
それは日本の将棋ソフト最強開発での話だけど。
アルファ碁の場合は、そこらはかなり「完全自動化」されてるのかもしれないね。
>>291
そもそも機械学習もAIも君には理解出来んやろ？ 人間が創造的だというのが勘違いでは？
たまたまだろ
ほとんど GPUによるAIの高速化――新たなコンピューティング・モデルの誕生
自律走行の自動車が遭遇する可能性のあるシナリオ、すべてを網羅したソフトウェアなど、書けるはずがありません。
NVIDIAより
自律走行の自動車は、超人的な副操縦士として運転者を助ける、人々の移動を革新する、
都市部で無秩序に増えている駐車場の必要性を引き下げるなど、驚くべきプラスを社会にもたらす可能性を秘めています。
運転というのは複雑なものです。予想しないことが起きます。雨氷で道路がスケート場のようになることもあります。
通るつもりだった道が閉鎖されていることもあります。車の前に子どもが飛びだしてくることもあります。
自律走行の自動車が遭遇する可能性のあるシナリオ、すべてを網羅したソフトウェアなど、書けるはずがありません。
だから、ディープラーニングなのです。ディープラーニングなら、学び、適応し、改善していくことができます。
NVIDIAでは、トレーニングのシステムから車載AIコンピュータまで、すべてがそろうエンドツーエンドのディープラーニング・プラットフォーム、
NVIDIA DRIVE PXを自律走行の自動車用に開発しました。その結果、すばらしい成果が上がりつつあります。
超人的なコンピュータを副操縦士にしたり、運転手のいらないシャトルバスが走る未来も、SFではなくなったのです。 >>292
リンゴをリンゴと認識せず描くことは
おそらく人間には不可能だよ禅のせかいだ
絵を描くって五感で認識しているものを
アウトプットすることだから
絵を並べてその中で多様されている物を並べ直すとか
それAIである必要ないから
画像処理技術としては素晴らしいと思うが ビッグバン
コンピュータというものが登場して以来、ずっと、AIは、最後のフロンティアだと考えられてきました。
この50年間、人間と同じように世界を認識したり言語を理解したり、事例から学んだりできるインテリジェントなマシンを構築することが
コンピュータ科学者のライフワークだったのです。
ヤン・ルカン氏の畳み込みニューラルネットワーク、ジェフ・ヒントン（Geoff Hinton）氏のバック・プロパゲーションと
確率的勾配降下法によるトレーニング、アンドリュー・ン（Andrew Ng）氏による大規模なGPUを活用してた
ディープ・ニューラル・ネットワークの高速化が組み合わさるまで、
最新型AI――すなわちディープラーニング――のビッグバンは起きませんでした。 >>288
そうすればいい話ではある
でもいまの自動運転開発って、そういう観点のことまで考慮できているのかな？
ウインカー出したりブレーキランプ点灯で知らせる以上の情報を半ば無意識のうちに人間はお互いにやりとりしている
自動運転車の開発では人とマシンのインタラクションはどうあるべきかをもっと真剣に考えて欲しい
周囲の人間や他車との間でコミュニケーションが取れないと混乱を招くよ 映画を見て猫と人を区別するようになる。
2011年になると、AI研究者もNVIDIA GPUに注目しました。
ちょうど、YouTubeの映画を観ることでネコと人を区別できるようになるという驚異的な成果をGoogle Brainが挙げたころです。
でも、そのためには、Googleの巨大なデータセンタにずらりと並んだサーバを使い、2,000個ものCPUで処理する必要がありました。
これほど大量のコンピュータを使えるところはほとんどありません。そこに登場したのがNVIDIAとGPUでした。
NVIDIAリサーチのブライアン・カタンザーロ（Bryan Catanzaro）がスタンフォード大学のアンドリュー・ン氏のチームと協力し、
ディープラーニングにGPUを適用してみました。その結果、ディープラーニングにおいては、
12個のNVIDIA GPUが2,000個のCPUに匹敵するパフォーマンスを挙げられるとわかったのです。
そして、ニューヨーク大学、トロント大学、スイスAIラボで
、GPUによるディープ・ニューラル・ネットワークの高速化が始まり、これが爆発的な普及につながっていきます。 そもコンピュータと張り合おうって発想からして無意味なことだと思う
オリンピック100m走でバイクが出場するようなもんだ
人間同士が競い合うことに意味があるんじゃねえか
・・・まあ人間同士が戦っても客が来ないからやってるんだろうけど これからの未来、数十年、数百年、数千年のうちにそういうものが作られる可能性はあるけど
今ＡＩってよばれてるものはフェイクＡＩ
ただの特定用途向けソフトウェア
人間のように訓練しだいでいろいろなスキルを獲得できるわけではないから知能とは言えない
ものごとを理解し、知識として整理し、活用するというのはかなり難しい
もちろん将棋ソフト囲碁ソフトの進展はすごいし
そういうものが着実に進展していることも事実だけど >>299 人類は見たままを描くという技術のために何百年も費やしてるよね。
個人の画家が数十年かかって、その「写実」性能を磨き上げていた。
そういう時代が数百年は続いた。
しかしそんなのは、スマホで撮れば写真画像として一発再現。
そしてかつての絵画「写実」全盛時代でも、針孔写真機的な工夫によって
その「機械」を用いて、それでデッサンの基礎をやったりしてたのである。
芸術に定型はないし、なんだかなぁ・・・という話でもあるね。
>>296
理解できないってどの部分が？
アルファ碁はルールと棋譜を教えたばかりの時は子供にも負けるくらい弱いけど
自分対自分で1日3万局やって1ヶ月後には素人が勝てないレベルの強さになるって意味を理解してる？
普通のプログラムのソフトように、インストールした時も1ヶ月後も同じ強さな訳じゃないってのは当然理解してるよね？ 自動運転車を偽の標識で誘導して自爆テロにつかえるな。
共謀罪だな。機械学習の判事も有罪にしてくれると思うよ。 奇跡を起こすディープラーニング
そして、コンピュータによる画像認識精度を競うImageNetの2012年大会で、
トロント大学のアレックス・クリジェフスキー（Alex Krizhevsky）氏が優勝します。
コンピュータビジョンの専門家が作り込んだソフトウェアに大差をつけて勝ったのです。
対して、クリジェフスキー氏らはコンピュータビジョンのコードを書いてもいません。
ディープラーニングにより、コンピュータ自身が画像の認識方法を学んだのです。
クリジェフスキー氏らはAlexNetというニューラル・ネットワークを構築し、何百万枚もの画像を使ってトレーニングしました。
これは兆単位の回数、演算が必要な処理になりますが、それをNVIDIA GPUで処理したのです。
その結果、クリジェフスキー氏のAlexNetが、人間が作り込んだ最高のソフトウェアを超える成績をたたき出したわけです。
そして、AIレースが始まりました。次の節目は、2015年に訪れました。 俺と馬券で勝負してみろや
回収率60パー台の鬼だぜ ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
