技術的特異点コピペ情報１９
マイクロソフトのナデラCEO--10年後にはあらゆる業界にテクノロジが融合する
https://japan.zdnet.com/article/35133461/
Microsoftの最高経営責任者（CEO）Satya Nadella氏は、スペインのバルセロナで開催された「MWC」の基調講演で、
今はビッグデータや人工知能（AI）、組み込み技術、5G接続などの「ツール」の発展に注目が集まっているが、今後はこれらの技術が社会やビジネスに浸透し、ITの世界だけのものだとは見なされなくなると語った。
「世界にコンピューティングが組み込まれていくにつれて、世界とコンピューティングを分けて考えることは難しくなる。コンピューティングはすでにあらゆる場所に存在している」とNadella氏は言う。
「今から10年後には、テクノロジ業界とそれ以外の業界にそうした違いはなくなっているだろう」
基調講演では、Nadella氏と一緒にDaimler会長兼Mercedes-Benz Cars統括のDieter Zetsche氏も登壇した。
同氏は、今やネットワークとの接続性は自動車やトラックも含めてあらゆるものの一部になっていると述べ、最新のMercedesの車両では多くのコードが使用されていると指摘した。
「自動車はほとんどコンピュータのようになっている。ただ大きく、より快適なコンピュータなだけだ」と同氏は述べた。
【動物】「歌って会話するネズミ」が人の脳のメカニズム解明のカギとなる[03/01]
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1551417320/
鳥やイルカなど、音声のやり取りを行う動物は多く存在しますが、人間のように即時的で複雑な会話を行う動物は限られています。
そんな中、人間にように複雑な会話を行う「歌うマウス」を研究することで、人間の脳が会話をどのように処理しているのかというメカニズムが明かされる可能性が出てきています。
人間の発話はマウスのやり取りよりもはるかに複雑ですが、研究者は歌うマウスの研究を利用して、最終的にはコミュニケーション障害を抱える人の発話の研究を行えると考えています。
脳の傷害や自閉症といった原因でコミュニケーション障害を抱える人は多くいますが、2019年時点では、何がコミュニケーションを可能にするのかというメカニズムがまだ理解されていない状態です。
「人間のように速いスピードで会話するAlston’s singing mouseの音声コミュニケーションを研究することで、将来的な病気の治療につながる、脳全般のメカニズムを発見できるプラットフォームを作りだせます」とLong准教授は述べました。
https://gigazine.net/news/20190301-songs-of-singing-mice/
アストン大学など、仮想キャラクタの発声時の息継ぎを再現する呼吸付き音声合成リアルタイム制御システムを発表。呼吸音に加え、胸腹、鼻孔等の動きも再現
https://shiropen.com/seamless/speech-breathing-in-virtual-humans
動画：音声あり。
近赤外光も見えるマウス＝網膜下に微粒子注入－中国の大学：時事ドットコム
https://www.jiji.com/sp/article?k=2019030100056
マウスの視覚も人間と同様に、本来は近赤外光を捉えられない。
将来人間で実現すれば、視覚障害治療などの医療分野のほか、軍事・警備分野で使える可能性があるという。
GANで音の合成。波形の周期を揃えたGAN学習により、WaveNet比で5万倍速い合成が可能に。
https://magenta.tensorflow.org/gansynth
https://twitter.com/kazunori_279/status/1101242130113024000
DNAを最適化するための新しいフィードバックアーキテクチャ、FeedbackGAN（敵対的生成ネットワーク）が開発される
https://ai-scholar.tech/machine-learning/dna-ai-86/
スタンフォード大学のJames Zou博士は、機械学習を応用して、抗菌を示す可能性がもっとも高いタンパク質（抗菌ぺチプド）を一日で作り出すことを目的とした、全く新しい何千もの仮想DNA配列を生成するアルゴリズムを開発しました。
Feedback GANと呼ばれるこのアルゴリズムは、GANに外部関数アナライザーを使用する、新規のフィードバックループアーキテクチャです。
自動運転車が使う地図を自動生成 トヨタ子会社が都内で実証実験
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1903/01/news148.html
「良い」受精卵のみを選別 全染色体情報を調べられる着床前スクリーニングは福音なのか？
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190301-00010000-yomidr-sctch
地図データ日米で連合 背中押したグーグルと中国勢
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO41199440T10C19A2000000/
AI駆使し世界リード 中国ユニコーン、桁違いの開発力
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO40500430V20C19A1000000/
D-Wave次世代機、5000量子ビットで2020年出荷
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO41905150R00C19A3000000/
産学連携の創薬AI、2019年夏にも最初の成果を商品化
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO41851330Y9A220C1000000/
MT-DNN：BERTを凌駕するMicrosoftの新しいNLPモデル
https://webbigdata.jp/ai/post-2967
・MT-DNNはマイクロソフトが発表した新しい自然言語処理モデルでBERTを上回るスコアを出した
・2015年に提案したモデルに基づいて構築されマルチタスク学習と事前トレーニングを取り込んでいる
・MT-DNNによる特徴表現はBERTによる特徴表現よりも効率的に他の分野の作業に適応できる
本記事で紹介しているMT-DNNは2019年1月31日、BERTの衝撃が冷めやらぬ三カ月ちょっとでBERTを凌駕してしまったわけですが、GPT-2に話題をさらわれてしまった感もあります。
自然言語処理AI「BERT」を国内初の製品化 サイシード「sAI FAQ Builder」
https://www.zaikei.co.jp/amp/article/20190227/497090.html
「AIの学習に必要なトレーニングデータ（想定質問文）を約80%削減でき、学習期間が約95%短縮できるという」
2019: BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling
https://github.com/jojonki/arXivNotes/issues/210
「joint BERTモデルが既存のSOTAを上回る．特にスロット性能が高く，意味フレームの正解率もかなり上がってる」
「ATISより難しいSnipsでは改善レベルが大きい．意味フレームの正解率は75.5% から 92.8%」
「基本的には対して新しいことはしておらず，BERTを使ってみた論文ではあるが，SOTAを上回っているので結果的にBERTの宣伝論文になっている」
「epoch 1で既存SOTAを凌駕できるのは驚異」
「レアでかつ映画タイトルのような自然文に近いものもちゃんと抽出できているのはすごい」
日本は技術はあるんだけど、金が回ってこない。
ビジネスが不得意だからどうしようもない。
PFN
PEZY
アラヤ
この辺りのベンチャーが相当な技術持ってる。
組織、大学でいうと、
WBAI
東大 古澤研
理研 計算科学研究センター
理研 BSI
柔らかい指を空気圧で動かすロボットハンド。AIが試行錯誤で簡単なジャグリングを体得
https://japanese.engadget.com/2019/03/01/ai/
すでに私より器用かも
めざましい発達がつづくロボット技術と人工知能は、たがいに融合し始めており、いまや(AIが)自分で学習し、その身体(ロボット本体)の動きを上達させることになりつつあるようです。
機械学習は時間とともに向上する特徴があります。
AIとハードウェアの両方がさらに進歩してゆけば、このようなロボットハンドはさらに自律的に様々な作業をこなすようになっていくでしょう。
日本初「ロボット薬局」誕生 営業時間外も処方薬お渡し
https://www.asahi.com/sp/articles/ASM2X4VXHM2XPLBJ004.html
棚にある薬の管理はロボットにお任せ――。
そんな「次世代型」の薬局が１日、大阪市中心部にオープンした。
薬剤師は患者に薬の注意点などを伝える「服薬指導」に集中でき、患者は薬局が無人となる時間外でも、処方された薬を受け取れる。このロボットの導入は日本で初めてという。
広がるAI導入…カキ養殖、学生評価、自動レジ 「夢の技術」はどこまで進むか
https://mainichi.jp/articles/20190302/k00/00m/020/186000c
産業から暮らしまで、さまざまな場面に進出している人工知能（AI）。効率を飛躍的に高める可能性を秘めており、多様な分野に導入しようと各地で取り組みが進む。
【材料工学】冷やすと膨張する物質の「負の熱膨張」メカニズム解明 早稲田大学と青山学院大学［03/02］
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1551498409/
【4IR】AIやロボットが「仕事を奪う」のは小都市から、MITメディアラボ
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1551499280/
・人類は恒久的に技術を発展させ続けることを認める。
・人類が未来に於いて絶滅の危機に瀕することがない。
・人類の知能を支える脳は純粋な情報処理装置であることを認め、数学的表現に完全に翻訳可能であることも認める。
この3点を認める限り人類は必ずシンギュラリティに到達する。
それは時間的スケールに関与しない。つまり、いつか必ず起きるということである。
ヒューマンブレインプロジェクト（EU）、チャイナブレインプロジェクト（中国）、ブレインイニシアティブ（アメリカ）といった脳の完全解明をめざした一大プロジェクトは動き出している。
一旦脳の仕組みが分かれば、プログラムに置き換えてコンピュータに計算させることが可能となる。
そのプログラムは人間同様プログラムそのものを自己改善し知能爆発に至るだろう。
その点がシンギュラリティになる。
シンギュラリティの概念
1847年、R. Thornton
『… そのような機械を使えば、学者は精神を酷使することなくただクランクを回すだけで問題の答を捻り出せてしまう訳で、
これが学校にでも持ち込まれたなら、それこそ計算不能なほどの弊害を齎すでしょう。
いわんや、そのような機械がおおいに発展し、自らの欠陥を正す方策を思いつくこともないまま、
人智の理解を超えた概念を捻り出すようになったとしたら！』
1951年、アラン・チューリング
『機械が思考する方法がひとたび確立したならば、我らの如きひ弱な力はすぐに追い抜いて行くだろう。
… 従って何らかの段階で、丁度サミュエル・バトラーがエレホンの中で描いたように、
機械が実権を握ることになると考えねばなるまい。』
1958年5月、スタニスワフ・ウラムはジョン・フォン・ノイマンとの会話に言及
『あるとき、進歩が速まる一方の技術と生活様式の変化が話題となり、
どうも人類の歴史において何か本質的な特異点が近づきつつあって、
それを越えた先では我々が知るような人間生活はもはや持続不可能になるのではないかという話になった。』
シンギュラリティが来ない理由が、
適当な可能性を羅列しただけだから、
＞シンギュラリティが有限の時間内にこない可能性もある
＞脳だけが人間の知能を支えてるとは限らない
＞脳の仕組みをコンピュータ上で再現するための技術上障壁は原理的に乗り越えられないかもしれない
＞自己改良や自己複製は生物学的本能に根ざしているため、
＞人間の体以外の基体でそれを再現できるとは限らない
同じ問題の逆の可能性を
否定できていない。
・シンギュラリティが有限の時間内に【来る】可能性もある
・脳だけが人間の知能を支えてる【可能性を否定できない】
・脳の仕組みをコンピュータ上で再現するための技術上障壁は【乗り越えられる】かもしれない
・自己改良や自己複製は生物学的本能に根ざしていない【可能性を否定できない】ため、
人間の体以外の基体でそれの【再現性を否定できない】。
だから、
逆の可能性を羅列しただけで、
シンギュラリティが【来ない】って奴は、
宗教信者だと言う話になってしまう。
久々にスレ見たけど未だにシンギュラリティが来る来ないでレスバトルしてるのかｗ
まあ他に話題も無いし仕方ないけど
人工知能やロボットにやらせた方が、
効率的な分野は次々を増えていくのだから、
人間の労働は減っていくに決まっている。
よく昔の産業革命の時は新たな仕事が生まれたというけど、
それはまだ需要が満たされていなかった時代だからであって、
これだけ需要が満たされている時代に新しい仕事はほとんど
生まれない。
21年には自動運転が始まってて世界が5Gで繋がる
凄い未来が来る
ここまで来たらもう自分の努力なんか無意味だから、ダラダラ日々を過ごした方が良いな
経済学は欲望は無限という前提で作られているんだけど、
それは19世紀的なまだ食さえ満足に満たされていない時代の
古臭い考え方を現代にも適用しているだけ。
経済学者のアタマが古すぎる。
2019年２・３月時点の世界の量子コンピュータトレンド
https://qiita.com/YuichiroMinato/items/8537896fd4e600c6fc85
>>268
https://www.xanadu.ai/
QUANTUM + Machine Learning
これが楽しみでしゃーない
量子コンピュータが40年で出来るとは思わなかったよ
原理的に無理と言われてた頃が遠い昔の事のようだ
科学技術の進歩など人金物をつぎ込んだらそれなりに早くなる
軍事がいい例
AIはまさに加速度的に人金物の投資が投資を呼んでる状況
早くならない筈がない
シンギュラリティとかどうでも良いから
近未来スレが欲しいわ
別に宇宙と溶け込まなくて良い
自動運転とか見たことない最新技術を利用した生活が出来ればそれで良い
シンギュラリティで俺はAIと融合し、神になるんだ。
これが俺の夢だ。
ホモデウスだ。
>>274
人類は幸福を追い求め、3つの種族に別れる
①生化学的な手法で脳を物理的に幸福に保つ種族
→古典的ブレインハック
②自己実現欲求を満たすため、仮想世界で娯楽に入り浸る種族
→デジタルブレインハック
③現実世界で探求＆支配を続けるホモデウス種族
→AIと融合した一部の富裕層
量子コンピュータの実用化だけでシンギュラリティへの道筋は大方付くだろ
>>280
恐らくそこからはかなり早いだろうね
量子アニーリングやデジタルアニーラで十分実用的だと思うがな
人工知能にはこっちの方が適してるように思えるし
量子コンピュータとノイマン式コンピュータが右脳と左脳のように連携しあうべきだと思う
>>286
この図って正しいんだろうか？
https://i.imgur.com/xJnkTGR.png
>>288
左の「1000倍高速な人工知能」とやらが壁だと思う
今はそこの役割を担ってるのが人間なのかなと
>>296
いや、訂正
いきなり高性能の人工知能じゃなくてもいいのか
量子コンピュータとスパコンのやりとりで出た結果を人工知能にフィードバックして学習させてやれば、やがてその三位一体が一つのAGIとして演繹的な思考を生み出すのかもね
最強の新科学技術基盤
https://i.imgur.com/xJnkTGR.png
人間には抽出できない複雑で無数の特徴点・特徴量から、
更に規則性・法則性が抽出されることで、膨大な仮説が立案され、
それらが高速に検証され、最適化されることで、
人間には決して構築できない次元の理論が、
多数生まれることに
https://www.jst.go.jp/crds/sympo/20170307/pdf/20170307_04.pdf
>>298
エクサ級のスパコンである程度のメドが付くかもしれんな
指かざすだけで決済 静脈認証 日立と東芝、2020年実用化へ
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO41976370S9A300C1MM8000/
今年スゲーってニュースあった？
久しぶりに覗いたが
>>510
特に無いな
今は各社が提携しながら商品アイデアを模索している段階
そして中国とアメリカのITは完全に分断されている状態
今年はうまく行けば自動運転がかなり進むけど、下手すれば何もない
量子コンピュータは5000qbitが来年
https://venturebeat.com/2019/02/27/d-wave-previews-quantum-computing-platform-with-over-5000-qubits/
次回へ続く、って年だね
中国のAIスタートアップWatrixが取り組んでる、歩行認識凄い。
既に街中のカメラ&顔認識は当たり前だけど、顔を認識せずとも歩き方で50m先までの個人を特定。
警察が北京、上海、重慶で試験的に導入中だけど、精度は96%になってるみたい。
https://twitter.com/knmt_ai/status/1102164757522468865
動画あり
Googleのエッジデバイス向けTPU「Google Edge TPU」がついに発売か、気になる価格は？
https://gigazine.net/amp/20190304-google-edge-tpu
Google「4TOPS(Trillion Operations Per Second)/2Whという高電力効率な推論性能を有する」
販売価格は149.99ドル(約1万7000円)
Google MapにAR機能が近日登場か スマホごしに行き先を表示
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190304-00000010-ascii-sci
早く
最新の技術オーバービュー
https://www.fast.ai/ 無料でディープラーニングを学ぶ
BigGAN 超高精細の画像を生成
BERT 言語理解系の新たなデファクトスタンダードへ
GPT-2 自然な文章を生成する言語モデル
AIの技術的な土台は出来上がってきた。
#abejasix
https://twitter.com/carebody/status/1102422705633058816
https://twitter.com/CyanosMod/status/1102437335080218625?s=19
Google MapのARナビベータ来た。
>>555
これすごい便利
googlemap見ながら迷う俺でも絶対に迷わない
量子コンピュータのイベントがそろそろ
3/11,18
量子コンピューティング技術シンポジウム
3/12,13
QuantumSummit
4/4
第3回 AI・人工知能 EXPO
量子コンピュータは何をもたらすのか
AppleがARグラス開発してるらしいし本格的にARの時代になるんかね
>>558
これか！
Appleティム・クックCEO「皆が驚く、挑戦的な新製品を準備中」株主総会で語る
https://iphone-mania.jp/news-240596/
AutoRL：自動強化学習による長距離ロボットナビゲーションの実現
https://webbigdata.jp/ai/post-2988
「数百メートル範囲を自律的に移動可能なロボットの実現し、移動困難な人々の自律性を支援する道を開いた」
「私達はPRM-RLを100mまでの距離で様々な手法と比較しました。100mはローカルプランナーが取り扱える距離限界をはるかに超えています。ノード間がロボットの性能に合わせて適切に接続されているため、PRM-RLはベースラインの2～3倍の成功率を達成しました」
大規模ニューラルネットワーク効率的に訓練するオープンソースライブラリ
https://webbigdata.jp/ai/post-3004
「BigGan、BERT、GPT2による最近の進歩は、大きなDNNモデルがより優れたパフォーマンスをもたらすこと、視覚認識タスクの過去の進歩も、モデルサイズと分類精度との間に強い相関関係がある」
Google AI、Activation Atrasを公開。CNNがどのような画像特徴量に反応するか、全体をカタログ化。 #このCNN可視化がすごい2019
https://distill.pub/2019/activation-atlas/
https://twitter.com/kazunori_279/status/1103437563182739456
「シュレーディンガーの猫のパラドクス」を解き、光量子コンピュータ実現に挑む
https://www.u-tokyo.ac.jp/focus/ja/features/voices040.html
「古澤が手がける光量子コンピュータは常温で動かせ、量子もつれを維持しやすいことが強みだが、回路が大規模になるという課題もあった。しかし、つい先ごろこの課題の解決にめどがついた」
『「これも大ホームランでした」と古澤は笑みを浮かべた。
次なるホームランに向け、古澤はバットを大きく後ろに引く。その肩口には、量子コンピュータ実現に一番近いのは自分の研究だという自信がみなぎっている。』
これは凄いとおもう
Nvidia Robotics Demonstration
https://youtu.be/Hk3exNwhElk
この技術が順調に進歩していけば汎用的に作業を自動化できるロボットの実用化が視える
新たなリチウム超イオン伝導材料を開発- 全固体電池の高エネルギー密度化を一気に加速-
https://research-er.jp/articles/view/77930
【発表のポイント】
エネルギー密度リチウム負極を用いる全固体電池に適用可能なリチウム超イオン伝導材料を開発。
全固体電池の性能として世界最高のエネルギー密度を達成。
水素クラスターのデザインにより、リチウムイオン伝導率をさらに高めることも可能。
グーグル、スマホ上で学習するAI訓練システムを備えた「TensorFlow Federated」公開
https://japan.zdnet.com/amp/article/35133812/
量子版「ムーアの法則」、IBMが性能評価で新指標を提案
https://newspicks.com/news/3726800
量子ボリューム「4」から「8」に倍増
IBMによると、同社が売り込んでいる「量子ボリューム（quantum volume）」と呼ばれる指標は毎年倍増を続けているという。ちょうど従来のコンピューティングに対するムーアの法則に似ている。
今週開催された米国物理学会の会合で、IBMは自社製コンピューターの量子ボリュームが2017年の「4」から2018年には「8」を示したという結果を発表した。IBMによれば、最近発表したQシステム・ワン（Q System One）は「16」だという。
クラウド経由で量子コンピューターを
現在のところ量子ボリュームは、従来のコンピューターに対するムーアの法則と同じような役割を果たしつつある。
ムーアの法則は、シリコンのマイクロチップに搭載できるトランジスターの数がおよそ2年ごとに倍増するというものだ（最近では減速の兆候も見られるが）。
IBMは量子コンピューティング界のトップであり、業界で真っ先にクラウド経由で量子コンピューターを使えるようにした。
だがリゲッティ・コンピューティング（Rigetti Computing）やインテルなどの競合他社の激しい追い上げに直面している。
量子コンピューターを比較する最善の方法を探り出すことは重要だが、各社は自社のハードウェアやソフトウェアに有利となるような指標を売り込む傾向がある。
だから、別の量子版ムーアの法則も紹介しておこう。「量子の指標をさかんに宣伝するPRの量は毎年2倍、あるいは4倍にも増加していくだろう」
自動運転ルールを閣議決定 「スマホ見ながら」容認
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO42181520X00C19A3MM0000
政府やるやん
こういうとこは法整備ちゃんとするんだな
岡田斗司夫がAIと人間とベーシックインカムを語ってる
https://www.youtube.com/watch?v=YDitN9NG-Xg
オーストラリアで初の5500万ドル規模のベーシックインカム実験が始まるとのこと
https://twitter.com/ShoebridgeMLC
オンタリオ州でのベーシックインカム実験結果。健康、幸福、就業が上昇した
https://www.huffingtonpost.ca/2019/03/03/
ontario-basic-income-pilot-improved-participants-health-happiness-employment-prospects-survey_a_23683221/
世界中でBI実験が進んでるな。2020年にはアメリカ大統領戦でも注目される
AIとIoT 、先端テクノロジーをどう活用するべきか
https://journal.jp.fujitsu.com/2019/01/16/01/
富士通 常務理事 首席エバンジェリスト
今後、10年、20年の間に私たちはテクノロジーが急速に変化し、人間の生活が後戻りできないほどに変容する「シンギュラリティ」の時代を迎えます。
東京大学など、口パクから発話内容を検出する超音波エコー映像とdeep learningを組み合わせた無発声音声システム「SottoVoce」を発表
https://shiropen.com/seamless/sottovoce
動画：口パクから生成した音声合成でAmazon Alexaと対話している様子を確認できます。
https://twitter.com/shiropen2/status/1104253715551141888
NASA、原始地球の環境で生命の素の生成に成功
https://www.gizmodo.jp/2019/03/nasa-produces-building-blocks-of-life-in-experimental.html
「あらゆるところにAI」 野村総研が5年後予測
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO4210165006032019X13000/
オリンパス、不妊治療にAI開発 精子を選別
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO42189080Y9A300C1XB0000/
人間の政治家は無能過ぎるからAIに代替してほしい
ゲノム編集 次は「食」：日本経済新聞 https://r.nikkei.com/article/DGKKZO42268240Z00C19A3EA5000
「ゲノム編集の世界市場は医療分野を中心に19年に3500億円。25年には1兆円になると予測される。」
https://twitter.com/yamagatm3/status/1104514564576739330
CRISPR以前のTALENの時代からゲノム編集をやっていたものとしては、隔世の感がある。
https://twitter.com/yamagatm3/status/1104514564576739330
https://twitter.com/yamagatm3/status/1104515580168732673
AIによる最適化が進んでも
人間は「考えること」をやめられない動物である
https://wired.jp/series/away-from-animals-and-machines/chapter5-3/
AIによるレコメンデーションと最適化が行き着く先で、人間は何も考えない「動物」になるのか？
情報法研究者の成原慧は、わたしたちは理性的な主体から完全に降りることはできない生き物であると語る。
アップルのARメガネは早ければ2019年末にも量産開始? iPhoneに依存して軽量化を実現か
https://japanese.engadget.com/2019/03/08/ar-2019-iphone/
iPhoneのバッテリー持ちが心配かも
アップルが「GAFA」から抜けたがる理由
http://ascii.jp/elem/000/001/824/1824976/
膨張GAFA 国家が逆襲（分断の先に）
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO42258040Z00C19A3K11000/
GAFAはAIの心臓部まで支配するのか
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00626/00001/
ベーシックインカムの展望 仕事の定義・活動の場広げる
https://www.nikkei.com/article/DGXKZO42152850X00C19A3KE8000/
「おカネをただで配りましょう」ベーシックインカム実験の結果はどうなった フィンランドからの報告
https://news.yahoo.co.jp/byline/kimuramasato/20190209-00114248/
オピニオン：まだら模様の平成時代、ベーシックインカム必要に＝竹中平蔵氏
https://jp.reuters.com/article/opinion-heisei-heizo-takenaka-idJPKCN1PX03L
スタンフォード大のAndrew Ng氏が非エンジニア向けAI講座「AI For Everyone」をCourseraで公開
https://ledge.ai/ai-for-everyone/
人工知能が「記憶を読み取る」、ここまで来た認識技術
連載：中西 崇文のAI未来論
https://www.sbbit.jp/article/cont1/36092
人工知能で演奏家を支援する音楽スタートアップAntescofoが450万ドルの資金調達
https://jaykogami.com/2019/03/16123.html
シンギュラリティと関係ないことかいてんのみんな同じじゃねｗ
>>763
ここはシンギュラリティスレだから。
経済の話したいなら経済スレ逝けとしか。
BERTによる日本語構文解析の精度向上
京都大学／CREST
https://speakerdeck.com/tomohideshibata/nlp2019-bert-parsing-shibata
シンギュラは人工知能が人間を超える特異点だから、それ以降何が起こるかなんて人間に想像できないよ
カメラさえあれば「世界中の出来事を360度全て同時に観測する」ことができるんだから、もうすでに人間と次元が違う
『AI vs 教科書が読めない子どもたち』ではシンギュラリティは到来しないと言い切っている
残念ながらレイ・カーツワイルのような楽観思想は、現実世界ではただの荒唐無稽な妄想に過ぎないようだ
>>766
これ、読んだけど前提がおかしい気がする
この本の想定は現在のディープラーニングの延長線でしかないんだよね
だけどディープラーニングはそもそも理論自体は随分古いもので、それが技術革新とネットのデータ蓄積によって実現しただけのもの
もちろんaiの研究が何十年も一切進展していなかったとまでは言わないがね
そしておそらく、シンギュラリティを語るひとは、ノイマン型コンピュータでディープラーニングの延長線としてはシンギュラリティを捉えてはいない
例えば量子コンピューターか、あるいは別の非ノイマン型コンピュータが実現して、十数年か数十年かで脳の仕組みが解明していき、リバースエンジニアリングで理解して、そういった未来の技術革新込みで考えてるんだよね
もちろん、aiの専門家として本を書いてる以上、来てもいない技術革新を込みにして未来予想は出来ないのは当然なんだが、それを根拠に「絶対に来ない」って言われてもああそう？としか言えないよ
特に現在の技術は細分化が進んで専門家でさえ近い分野の全てを把握してる訳ではないのに、未来予測を断言しちゃう人は信用出来ないと感じるね
『AI vs 教科書が読めない子どもたち』では
シンギュラリティは到来しないと言い切っている
残念ながらレイ・カーツワイルのような楽観思想は、
現実世界ではただの荒唐無稽な妄想に過ぎないようだ
↑
教師なし学習でＮＬＰを向上させている、
ＢＥＲＴやＧＰＴ－２の登場により新井紀子の言説の方こそ怪しくなってきた
この期に及んでは新井紀子なんてペテン師ＢＢＡ
中国には負けられない、DARPAが20億ドル投じる「次のAI」の意義
https://www.technologyreview.jp/s/129994/the-out-there-ai-ideas-designed-to-keep-the-us-ahead-of-china/amp/
AI分野での中国との主導権争いに出遅れた米国は、新たなアイデアと多額の投資で遅れを挽回しようとしている。
米国のAI戦略で重要な役割を持つのが、自動運転などの分野でイノベーションを主導してきた米国国防先端研究計画局（DARPA）の「AIネクスト」だ。
人工知能（AI）に関して米国は、狂気じみた考えに賭ける慣習がある。
米国国防先端研究計画局（DARPA）3月第1週、20億ドルを投じる新5カ年計画「AIネクスト（AI Next）」の一環として、いくつかのプロジェクトを紹介した。
プロジェクトの目的は、AIに新たな躍進をもたらす次世代の並外れた構想を促進することにあり、「機械に常識的判断を与える」「より少ないデータを使ってより早く学習させる」「新しいAIの機能を送り込める再構成可能なチップの開発」などの取り組みが含まれている。
世界では核開発より激しい開発競争が始まっているのに、まだ大丈夫とか言ってる人間は呑気すぎるだろｗ
加速する中国のAI教育 国内大学に約400の学科・専攻を新設
https://forbesjapan.com/articles/detail/26009
中国がAI分野で間もなく米国を越える、米シンクタンク
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190314-00000041-jij_afp-int
GAFAはAIの心臓部まで支配するのか
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00626/00001/
「GAFA」と呼ばれる米国の大手IT企業が、人工知能（AI）の心臓部まで支配しようとしている。Google、Apple、Facebook、Amazon.comが、それぞれAI処理専用の半導体、いわゆるAIチップの開発に乗り出した。
「あらゆるところにAI」野村総研が5年後予測
https://r.nikkei.com/article/DGXMZO42101650W9A300C1X13000
野村総合研究所（NRI）は5日、5年先のIT（情報技術）の進歩を見通した「ITロードマップ」を公表した。あらゆるモノがネットにつながる「IoT」が普及し、各所に散在する人工知能（AI）が大量データを逐次処理。
5G（第5世代移動通信システム）を活用したドローンが飛び回るようになると予測した。
「バーチャル薬理学」で既存の創薬プロセスを劇的に加速させ未知の薬も同定可能に
https://gigazine.net/news/20190314-virtual-pharmacology/
カリフォルニア大学サンフランシスコ校の科学者たちが、ノースカロライナ大学の研究者たちと共同で世界最大のバーチャル薬理学プラットフォームを開発し、プラットフォームを用いて非常に強力な新薬を同定できることが明らかになりました。
このバーチャル薬理学プラットフォームは、これまで自然で見つけられず、合成もされてこなかったなかった10憶種類以上の仮想分子を含んでおり、既存の創薬プロセスを劇的に変化させるだけでなく、製薬業界にも大きな影響をおよぼす可能性が示唆されています。
｢グーグル翻訳｣が急激によくなっている理由
人工知能による予測能力が劇的に改善中
https://toyokeizai.net/articles/-/270409
大学に行っても職に就けなきゃ意味無いんだよなぁ
プライドだけ高くなって終わり。
Intel CPUの供給不足問題は2019年第2四半期に深刻化。AMDのシェア増加
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/55022590.html
Google、円周率計算で世界記録31兆4000億桁を達成
http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/55022375.html
普及しない理由がまさに屑だな
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO42441870U9A310C1SHA000/?n_cid=NMAIL007
「医療IT」かけ声倒れ 診療データ共有、登録1%どまり
そもそも日本は電子カルテが普及していない。病院と診療所の普及率は3割台。データ共有の環境が未熟で、英国やオランダが9割を超すのと対照的だ。
東京都内のある病院職員は「医療ミスや過剰治療の発覚を恐れ、外部に診療内容を見せたくない医師は多い」と医療の閉鎖性を指摘する。
>>928
これだから日本は・・・（呆）
>>928
はぁ…（クソデカため息）
これじゃ医療の効率化の道のりは遠いなぁ
>>928
RPAどころじゃないな
これじゃWatsonも導入できない
>>930
確かカルテの開示だとか共有の法制化は医師会に全部潰されたはず
>>933
財政難になったおかげで
ようやく国は医療も改革しようと
しているみたいだけど当然医師会は反発するからね。
自浄作用は期待できないから強制力を
持ってIT化を普及させないとダメだね。
後は日本の国民は医者を神聖視しすぎてる
傾向にあるのも問題かもね。
医者の言う事をすべてうのみにして
結果丸め込まれてしまう。
こういう状況だから患者に同意させないよううまくごまかすのも容易だろうしね。
>情報共有に患者の同意が要ることも壁だ。
>首都圏の医師会によると「医師は患者に説明する手間をかけたがらない」。
>18年春に稼働予定だったネットワークの参加がいまだゼロの名古屋市の病院は「情報漏洩を恐れる施設が多い」としている。
まずはこういうIT化進めてない病院は
誤診や過剰医療を隠したがっている
という認識をもつ必要があるね。
AI の分野において、単に論文の出版数だけでなく、引用数を考慮した「トップレベルの論文」の数でも、中国が米国を抜きつつあるという AI2 による調査。
https://www.theverge.com/platform/amp/2019/3/14/18265230/china-is-about-to-overtake-america-in-ai-research
引用数トップ10%の論文数では来年にも米中が逆転。「中国は質より量」といった典型的な見方が通用しなくなる日が近い。
https://twitter.com/mhagiwara_ja/status/1106282291377160192
すでにロシアやヨーロッパでは医師は給料高い職業ではないし、
医師不足で給料が高いといわれているアメリカや中国はAI化の波が早い。
既得権益で独占するいびつな構造を維持するのは情報化社会ではもう難しくなってきているんじゃないか。
https://roboteer-tokyo.com/archives/10997
中国でAIロボットが医師試験に合格「医療過疎地での初期診断も可能」
https://amp.review/2018/12/16/ai-doctor/
小型AI無人クリニックが登場、中国モバイル医療スタートアップが示す「医療の未来」
【ロシア】量子コンピュータを使ってエントロピーの法則の逆転に成功。コンピュータ内で時間遡行が可能に [748768864]
http://leia.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1552629999/
>>955
CNNのトップ記事にもなってるな
ちゃんと論文出てるのが凄い
信用スコアは愚策だと思う
罪を犯してない人間なんていないでしょ
>>993
信用スコアってつまり減点主義なのが問題なんだよな。
日本は今まで減点主義で可もなく不可もない人材を
優遇しすぎて失敗してきたからなあ。
ミスの許されない仕事は今後AIやロボットがやっていくんだから
今後は素行が悪くても一芸に秀でてる天才肌を評価していくべきだと思うがな。
救世プラン
未来の贅沢自由生活
・シンギュラリティで食材量産、及び料理ロボットの一流調理で好きなもの食べ放題
・YouTubeなどによる環境構築で動画作成者激増、面白いテレビ番組見放題生活
・移動は自動運転車、人を乗せる空飛ぶドローンで低コストで自由に生きたい場所に行ける自由生活
・労働はAIとロボットへ、人が働く必要はなくAI・ロボットが税金を納め、
人々はベーシックインカムで不労所得自由生活
・太陽光発電の爆発的普及、及び核融合発電の完成でエネルギーが無尽蔵、
エネルギー飽和社会における超機械化自動快適環境社会の完成
・VRの発展で理想の仮想世界生活、娯楽の爆発的な発展、冒険・旅行・経験できる体験
・３Dプリンタで住宅格安提供、住宅を格安で手に入れられる低コスト社会の実現
・AIによる恋人・結婚相手マッチング、もうモテる必要はない。
自分に最適なパートナーが簡単かつ精密にマッチングされる理想社会の誕生へ
創業者逮捕から1年のPEZY、スパコン省エネ性能で首位キープ
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/01470/
さらにPEZYグループは、今回のGreen500で消費電力の計測方式を変えた。
消費電力の計測箇所を計算ノード周辺（Level1計測）から、冷却用ポンプや直流変換設備も含む範囲（Level3計測）に広げた。
「PEZYの計測方式は冷却設備を含まず、非省エネのスパコンが上位になり得る欠点がある」との批判に応えたものだ。
Shoubu SystemBのGreen500の値が、18.4GFlopsから17.6GFlopsへ下がってるじゃん、というのは皆さま疑問に思われることかと思いますが、これは電力測定のレギュレーションのレベルを変えたことによるものです。
https://twitter.com/telmin_orca/status/1061991612732133376
えー、スパコンに自信ﾆｷの皆様が口をそろえて言っていた、「PEZY/ExaのスパコンはGreen500のLevel1で計測していて、本当にGreenかどうかは不明」とかなんとかいうのに対応するために、この度我々はLevel3での計測に踏み切ったわけです。
https://twitter.com/telmin_orca/status/1061991615189925889
Level1はコンピュートノードの一部とネットワークの電力だけを計測すればよかったんですが、
Level3はコンピュートノードのすべて、ネットワークのすべて、冷却(Internal Cooling) を含むサブシステムのすべての電力の計測が求められます。つまり、「より現実に近い消費電力性」となります
https://twitter.com/telmin_orca/status/1061991615923974144
(より現実に近い消費電力性能ってなんだよ…)
https://twitter.com/telmin_orca/status/1061991616683171840
つまり。これで、「冷却入ってないから本当は低消費電力でもなんでもない」とかいうのは完全にデマ、というのが示せたかと思います。
PEZY-SC2は真に低消費電力なプロセッサであり、Shoubu System Bは非常に消費電力の低いシステムです！
https://twitter.com/telmin_orca/status/1061991617937203200
…まぁ、Internal Cooling、External Coolingってのもいろいろあるんだけどさ…
https://twitter.com/telmin_orca/status/1061993363304472576
中国はAI強国掲げて米国とタイマン張ってるからなあ…
研究レベルも1.4年と差はどんどん縮まってるからどうなるか分からん
シリコンバレーは優秀な中国系移民が多いんだが、それはアメリカの利益になるし、一方で中国に技術を持ち帰るリスクもあるわけで複雑だわ
【DNAへのデータ保存】MSとワシントン大学がDNAストレージ商用化へ前進、自動化に成功［03/22］
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1553234249/
研究チームは、試作品の開発成功は商業的に有用だと考えている。DNAストレージ・システムが実現した暁には、数百万倍速くデータを保存することが可能となるだろう。
GDCで展示されているMagicLeapのVirtual BeingのMicaの様子
傍からみたらただ人と人が対話してるようにしかみえないくらい自然
AlexaもGoogle Homeも今は筐体だけどこれからこうやって人のように目に見えて対話できるAIエージェントが主流になってくるんだろうなぁ
https://twitter.com/UploadVR/status/1108575696006201344
https://twitter.com/AR_Ojisan/status/1108690823179194370
Weekly Machine Learning #116
https://www.getrevue.co/profile/icoxfog417/issues/weekly-machine-learning-116-166678
「中国語についてBERT越えのモデル」
「Biduが、新しいセサミストリートファミリーであるERNIEを発表しました。文字ベースのモデルとなっているので、日本語についてもこちらの方が優位性があるかもしれません。」
手話をテキストと音声に変えるグローブ凄い！今まで手話でしか話せなかった人もこれでコミュニケーションが取りやすくなる。
聴覚障がいをなくす世界がテクノロジーによって作られ始めてるのめちゃくちゃ良い。
https://twitter.com/knmt_ai/status/1108317487693590528
動画あり
顔認識で「この人は○○株式会社xxさんです。以前○○の案件で会いました。趣味は釣りです」などとこっそり耳打ちしてくれるデバイスを開発中だそう。これから営業職や政治家にバカ売れするかも
https://jp.techcrunch.com/2019/01/18/2019-01-17-orcams-myme-uses-facial-recognition-to-remember-everyone-you-meet/
https://twitter.com/metatetsu/status/1108888603575226368
https://www.inverse.com/article/53900-universal-basic-income-would-be-cheaper-than-expected-andrew-yang-declares
「ベーシックインカムは予想されていたよりも安くできるだろう」アメリカ大統領候補アンドリュー・ヤンが解説
この記事は３万7000イイネ獲得。5000コメント以上
グーグル、ニューラル・ネットで「ゲシュタルトの法則」を確認
人間は、不完全な対象を補間して完全なものとして知覚できる。人間の脳をモデルにしたニューラル・ネットワークにおいて、こうした心理学の法則は成立するのだろうか。グーグル・ブレインの研究チームが答えを出した。
https://www.technologyreview.jp/s/131332/trained-neural-nets-perform-much-like-humans-on-classic-psychological-tests/
そりゃまあ現在のNNは大脳皮質の視覚野を基にしたモデルなので…。
さらなる飛躍的な機械学習の進化には脳の他領域のアルゴリズム化が必要(´・ω・｀)
NHKには来年に「NEXT WORLD～私たちの未来～」の続編を作ってほしいね。
５年に１度はこういう未来予測スペシャル番組を作ってくれないと。
特に今は進歩のスピードが速いからね。
民放でも良いんだけど、民法はこういう真面目な取り組みはしないね。
（わざとかもしれないが）
まあでも、「人間ってナンだ？超AI入門」やっているからそれでいいか。
今後もこういう企画を継続してほしいね。
>>695
中国のAI関連の報道はもっとしてほしい
未だに中国はパクリしかできない二流国と思っている人が多数いるけど、
現実はかなりヤバイところまで来ている
>>698
米国や日本が中国の技術をパクる時代だからなぁ
ユートピアかディストピアか、27人の専門家が予想「AIが創造する未来」
https://newspicks.com/news/3766650
2030年、人類の暮らしは良くなるか
人工知能のニュースを追っていれば、この新たな技術によって私たちの社会全体の変革が期待できることをよくわかっているだろう。
もちろん、イーロン・マスクや故スティーヴン・ホーキングが警告したように、人類を滅ぼすことにならなければの話だが……。
ピュー研究所はこのほど、人工知能による影響がどのようなものがあるか明らかにするため、機械学習に詳しい専門家約1000人を対象に調査を実施した。
驚くことではないかもしれないが、調査の結果は「人工知能は人類に恩恵をもたらす」というものだった。
一方で、人工知能による社会の破壊を心配する意見があったのも事実だ。とくに、人間の行為主体性や仕事の消失、監視やデータの乱用に関する懸念を指摘する声が多かった。
一部の悲観的な人々が予測しているような暴力的な破壊などを心配する意見もあった。
ただし、調査対象者のかなりの割合が「こうした危険を軽減するできる」と考えていることも明らかになった。
「2030年、人工知能の役割が拡大した結果、人類の暮らしは良くなるか、それとも悪くなるか」という質問したところ、63％が「良くなる」という楽観的な見方を示したのだ。
多くの専門家が回答の中で、AIと人類の未来に関する自らのビジョンを詳しく語っていた。
その一部を引用すれば、やや冗長な調査レポートのもっとも魅力的な部分を取り出せることになる。
そこで筆者はすべてを読み、興味深いビジョンを厳選した。
機械学習アルゴリズムの力は借りずに、すべて自分で行ってみたのだ。
それでは、さっそく紹介しよう。
>>780
1. マサチューセッツ工科大学（MIT）デジタル経済イニシアチブ（IDE）ディレクター、エリック・ブリニョルフソン
「世界の貧困を根絶し、病気を大幅に減らし、地球上のほぼ全員に、より良い教育を提供することが可能だ。
とはいえ、AIとML（機械学習）は、富と権力のさらなる集中を進め、多くの人を置き去りにするのにも利用できるし、いまより恐ろしい兵器の開発にも利用できる」
2. ハーバード大学バークマン・クライン・センター（インターネットと社会）、ジュディス・ドナース
「2030年には社会の大半でボット、すなわち人間のように人間とやり取りする、一見、知的なプログラムの力を借りるようになるだろう。
家庭では、子どもの宿題の手伝いや夕食の会話のきっかけのため、親が熟練ボットを雇うようになる。職場では、会議をボットが運営するようになる。
健全な精神にはボットの親友が欠かせないと考えられるようになり、着るものから結婚相手まで、ますます多くのことについてボットの相棒にアドバイスを求めるようになるだろう」
3. イェール大学イノベーティブシンキング・センターのエグゼクティブ・ディレクターで、前米大統領府最高技術責任者（CTO）補佐、アンドリュー・マクラフリン
「AIによって効率の最適化が広範囲で進む一方で、保険、求職、業績評価などの分野では人間を密かに差別したり、ペナルティを恣意的に課したりできるようになる」
4. ICANN初代プレジデント兼CEO、マイケル・M・ロバーツ
「知的なエージェントが人間の知能を拡張する機会の範囲は、実質的にまだ限定されていない。
大きな問題は、エージェントがより便利なものになるには、あなたの好みやタイミング、知的能力といったあなたの情報をエージェントが知る必要があるということだ。
助けてもらうには、立ち入られる必要があるというトレードオフが成り立つ」
>>781
5. マイクロソフト首席研究員、データと社会研究所プレジデント、ダナ・ボイド
「人間は、権力の追求など、あらゆる目的にAIという道具を使うようになる。科学や人道主義の取り組みがAIで進化するのと同じように、AIを使った権力の乱用もあるだろう。
残念ながら、圧倒的な不安定化を招きそうな、確かな傾向がいくつか存在する。
たとえば、気候変動と気候難民。欧州と米国はこれでさらに不安定化するだろうし、ほかの地政学上の危機を考えると、われわれはパニックの中、AIが危険な形で使われるのを目にすることになるだろう」
6. フューチャー・トゥデイ・インスティテュート創業者でニューヨーク大学教授（専門は戦略的洞察力）、エイミー・ウェッブ
「これまでは存在が必要とされたことのない仕事ができる、ハイブリッドスキルの新しいナレッジワーカーが必要になる。
たとえば、ビッグデータの扱い方を理解している農業経営者、ロボット工学者の訓練を受けた腫瘍学者、電気技術者の訓練を受けた生物学者が必要になる。
こうした要員を一気に準備する必要はない。カリキュラムは少しずつ変えていけばいい。
AIの成熟に合わせて、数年おきに新しい処理やシステム、ツールに適応できる、理解が早い人員が必要になるだろう。
こうした分野の必要性は、労働省や学校、大学の認識を上回るペースで高まるだろう（中略）。
進んで声を上げようという人がほとんどいない困難な真実に、対処が必要だ。AIによって、いずれたくさんの人が永久的に失業するだろう」
7. エジンバラ大学教授（専門はインターディシプリナリー・アート）、サイモン・ビッグズ
「私の予想では、2030年には、戦闘でより効果的に人を殺害するためのAIの利用が日常化する。人間が戦闘や殺害に関与しなくなるため、社会は今ほど戦争に動じなくなる」
8. Information Technology and Innovation Foundation（ITIF）プレジデント、ロバート・D・アトキンソン
「先進国は前代未聞の生産性低下に直面しており、生活水準の向上が制限される見込みだ。AIは、生産性と生活水準の向上に重要な役割を果たす可能性がある」
>>782
9. サーテイン・リサーチ（Sertain Research）創業者でプリンシパルのバリー・チュダコフ
「2030年までにはAI、あるいは伊藤穰一氏の用語を使えば「拡張知能」が、人間の行動と交流の事実上すべての側面を評価し、再評価するようになる。
AIと先進技術は、私たちの反応のフレームワークとタイムフレームを変えるだろう（それによって、私たちの時間感覚も変わるだろう）。
仕事、学校、教会、家庭といった環境でいったん社会的な相互作用が生じれば、そうした社会的相互作用は、連続時間的にも同時間的にもますます生じるようになっていくだろう」
10. ワシントン大学情報大学院教授（専門は人間とコンピューターのインタラクション）、バトヤ・フリードマン
「戦争の自動化、つまり人間が関与しない自律兵器による人間の殺害は、敵の命を奪うことへの責任感の欠如、さらには敵の命が奪われたという認識の欠如に至る可能性がある。
問うべきは、私たちが生きたいのはいかなる社会で、いかにして人間性を実感するのかにほかならない」
11. カーネギーメロン大学CERT部門チーフサイエンティスト、グレッグ・シャノン
「インテリジェントなかたちで健康へと『後押し』してくれる健康アプリや、心臓発作が近いという警告、あるいはサービスが受けられない人（遠隔地）や在宅ケア（高齢者ケア）のためのヘルスケアの自動化。
こうしたAIによって、人々の寿命は延び、人生は確実に向上する。
（中略）将来の幸福は、じつは明確ではない。
現在、オピオイド（麻薬性鎮痛剤）危機により人々の主体性が奪われているのとまるで同じように、ゲーム、仕事、コミュニティーにおいて主体性をAIに譲る人が出てくる。
一方で、日常の魅力のないタスクや仕事から多くの人が解放される。
AIの目標関数に「コミュニティーの幸福」という要素があれば、AIが触媒となって幸福が爆発的に増大するかもしれない」
>>783
12. モジラ・ファウンデーションのエグゼクティブ・ディレクター、マーク・サーマン
「AIによって、権力と富の集中は引き続き、米国と中国のわずかな独占企業に集中するだろう。ほとんどの人、ほとんどの地域で暮らしぶりが悪くなるだろう」
13. 未来学者で「ジ・オニオン」の元デジタルディレクター、コメディとテクノロジーのスタートアップ「Cultivated Wit」共同創業者のバラトゥンド・サーストン
「私たちはいまや、自分の朝食も朝のワークアウトも、仕事場への道順も選ばない。アルゴリズムが選んでくれるのだ。
そしてその選択は、（狭義の）有効性が最大化し、おそらくはサービスを提供している側の収益を最大化する形でのことだ。
2030年には、私たちはさらに多くの活動や交流を1日に詰め込むようになると予想されるが、それによって私たちの生活が『よりよく』なることはないだろう」
14. 研究者で『Politics for a Connected American Public』の共著者、タード・ホール
「AIは、私たちが気がつかない形で、現実が操作されうる世界を作り出している。
フェイク動画、フェイク音声、それに準ずるメディアが爆発的に増大し、『現実』の認識が困難な世界を作り上げる可能性がある」
15. 米国行動調査・技術研究所（AIBRT）シニアリサーチ・サイコロジスト、ロバート・エプスタイン
「われわれがまるで、ハエがたたかれるようにピシャリとやられる合理的な可能性が少なくとも存在する。
スティーヴン・ホーキングやイーロン・マスクなどが警告した可能性だ。私が知る限り、こうした未来の到来を阻止する方法はない」
16. 米国社会科学研究会議（SSRC）のアソシエイト・リサーチアナリスト、デイビッド・A・バンクス
「AIは、小さな専門職業階級にはとても有益だろうが、ほかのみんなを監視してコントロールするのに使われるようになるだろう」
17. フィンランドのアアルト大学の准教授（専門はコンピューターサイエンス）、スタブロス・トリパキス
「1984、ジョージ・オーウェル、警察国家」
>>784
18. ベッドフォードシャー大学上級講師（専門はコミュニケーション）、デビッド・ブレイク
「証明書のない移民が知り合いに何人かいるという理由で、自分の行動が不法移民の特徴に合致するとされて、国内旅行の際に何度も書類を確認されるとしたらどうだろうか。
抗議すれば、ますます『疑わしい』とアルゴリズムに分類され、嫌がらせが増える可能性があるため、抵抗すべきかどうかもわからない」
19. アリゾナ大学デジタル社会データ研究センター研究者、ベッツィ・ウィリアムズ
「AIは、一部の消費者には損害を生じさせるだろう。たとえば、金持ちは自動運転車の恩恵を受ける。
一方で、そうでない消費者は、AIにもっと良く視認してもらうように、自分の自動車をお金をかけて改良しなければならないかもしれない」
ここから先は
¥ 100
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？