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ディープラーニングを自作したい、、、え?それって難しいの?

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ディープラーニングって、どうやったら作れるんだろう・・・・・

スパコンは必要ないよね・・・

アルゴリズムはどうなってるんだろう・・・

やたらと、pythonが言語としてもてはやされてるけど、

自分でも作れるだろうか?


muri.png
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ちょっ・・・・

2008年ごろから、がんばってプログラミングを勉強して、
がんばって、
がんばって、
がんばって、
吐きそうになって、
それでもがんばって、
人にも聞いて、
ググッて、
質問サイトや、専門家のサイトをみたり、

そして、ようやく、日の目を見た。
2013年、ファミコンレベルとも言えるようなレベルのゲームを作った。

さて、

さて、


ディープラーニングって、自分で作れるの???



ディープラーニングって、ニューラルネットワークとか、人工知能とかのあれでしょ、
アルファ碁が韓国の囲碁の世界チャンピオンを破ったあの、ディープラーニングでしょ。

無理じゃね?

専門家じゃなきゃ。

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そうだよね、
専門家じゃないから、できないよね。

でもさ、
専門家じゃないけど、ゲームはプログラムしたよ。

でも、ファミコンレベルでしょ。

そうか、
ディープラーニングはレベルが違うよね・・・・・・


あきらめた方がいいよ。
そうだね。

・・・・・・。


はい。


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宣言したら必ずやり遂げる自分です。


では、それまでのTODOを洗い出します。
・ディープラーニングについて書かれているサイトや書籍を読む
・アルゴリズムを書き出す
・必要になるソフト、言語、開発環境、PCのスペックを調べて準備する
・とりあえず、簡易版のディープラーニングを作ってみる
・動作確認をしながら拡張、改良


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なぜ、急にディープラーニングを作ろうと思ったの?

↓↓

株のチャート分析に役立つと思ったから
囲碁の盤面を見て直感的に最適解を導き出す手法が使えると思ったから


自動売買システムの構築と同時に勉強していこうと思ってます。


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中国語の勉強はどうするの?
株式投資や金融・経済の勉強はどうするの?
仕事関係の研究とか準備はどうするの?


中国語は今、一つの到達点に来ています。
もう一度集中力を詰めてやっていかないといけないです。
おそらく、何かを勉強するとしたら、一番の優先は中国語です。

保護者や子どもと会話をしていてチンプンカンプンということは無くなりましたが、
いつなんどき、難しいリクエストをされるかも分かりませんし、
まだまだ、自分の中国語には満足していません。


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株式投資、金融、経済の勉強は毎日しています。

しかしながら、大量の日経レバが凍結状態で身動きできないので、来るべき相場の復活まで、実際には取引はできません。
なので、それまでの間時間をかけて勉強していきます。


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ディープラーニングの勉強は、これらのことが片付きつつある状態になってから始めます。


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半年後をめどに、中国語の実力完成
同時進行で株式投資、金融、経済の勉強
ディープラーニングに関する資料集め(随時)
↓↓
秋ごろから職場のイベントや研究大会が忙しくなりはじめる
勉強系はキープ状態に

1月にイベント系がすべて終了したらディープラーニングの本格学習とプログラミングを始める

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いろいろなことを勉強しているけど、
大脳の運動連合野の神経網の書き換えが必要な分野は人間は習得に時間がかかるようだ。

たとえば、
音符を読むよりも→ピアノを反復練習する
外国語を読むよりも→外国語を喋る

運動とは言ってもジョギングみたいのは脳の複雑なプロセッシングを必要としない。
卓球で初めて回転のかかったサーブを覚えたり、それをレシーブする練習をする方が脳の負荷は大きい。

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今日は、父の執筆している書籍のカバーイラストを描きます。
とりあえず、i Padで何枚か下書きを描いてから、本番です。

それから、中国語をいつもどおり勉強しながら、
大量のゴミ捨て、物の整理があります。

garake-.png
これまでKDDIのガラケーとDMMのスマホを2台持ちだったんだけど、
KDDIが5Gに向けて古い携帯を止めるっていうんで、いっそのこと、KDDIをまったく止めて、DMMのスマホで通話もできるようにしました。
電話番号は変わりませんが、古いガラケーのメアドが無くなります。
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人間脳・意識の根源は「表象能力」にある/韓国語の慣用句一覧


Ray Kurzweil: Get ready for hybrid thinking


What happens when our computers get smarter than we are? | Nick Bostrom

Artificial intelligence is getting smarter by leaps and bounds — within this century, research suggests, a computer AI could be as "smart" as a human being. And then, says Nick Bostrom, it will overtake us: "Machine intelligence is the last invention that humanity will ever need to make." A philosopher and technologist, Bostrom asks us to think hard about the world we're building right now, driven by thinking machines. Will our smart machines help to preserve humanity and our values — or will they have values of their own?
引用元:YOUTUBE

arugorizumu.png



脳の基本アルゴリズムは、一言で言うと、「表象機能」であると思っている。

つまり、脳内で再現される感覚といっていいだろう。
この機能が再現できれば人間脳の再現は可能だと考えている。

表象機能とは、所謂、「イヤーワーム」なども含まれている。
好きな歌が頭の中で自動再生されるアレである。
もっと単純な「りんご」と言われて、頭の中に赤いりんごの絵が思い浮かんだら、それが表象であり、それをする機能こそが表象機能であり、脳の重要な機能の一つである。
また、人工知能が達成していないのもこの表象機能で、逆に言うと、表象機能を獲得すれば人工知能は意識を持ったと言える。

表象機能を持つことで、自己認識も生まれる。
つまり、自分が喋ったことを自分で再確認することができる。
自己認識が出来ると、自己ができる。つまり、自分であるという感覚が生じる。

では、どうすれば表象が生まれるのか。

絶え間ない神経末端からの入力、数億の末端からの絶え間ない入力。
様々な感覚、色、音、匂い、触覚、熱、圧力、快不快、欲求、内部感覚。
それらを瞬時に処理する。
これは個体が生存するためのプログラムとして他の動物も行っている。
次の瞬間、過去の経験と照らし合わせて、その次にどんな刺激が来るか予測する。
一瞬のうちに様々な入力と予測と反応が繰り返される。

「ドレミファソ~♪」
というような音楽を何度も聴くと、脳内のこの入力、予測、反応の神経ネットワークがユニットを形成する。
これが、「ドレミファソ~♪」という音楽の表象をなす元になる。
つまり、この「ドレミファソユニット」が発火したとき、つまり、この「ドレミファソユニット」の神経群に電気信号が流れたとき、脳内に“あの聞きなれた”音楽が流れるのだ。

これが表象であり、実物が目の前に無くても、そのことをイメージできるのはそのためなのだ。

実体験の経験による絶え間ない脳内の表象ユニットの更新と、表象ユニットの発火。
瞬間瞬間に繰り返されるこの経験こそが意識をなしている。

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私はこの前の震災がトラウマになっていて、特にあの「緊急地震速報」の怖い音を聞くだけで心拍数が上がってしまうのだ。
あろうことか、夢の中でとてもリアルにあの「テレン、テレン、テレン、テレン」という緊急地震速報の音が流れたので焦って飛び起きたことがある。
しかし、テレビもパソコンもついておらず、それどころか地震など全く起きてなかったのである。

つまり、完全に脳内にあった記憶だけで実際にあたかもあったかのように流れたのだ。

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脳内にはこのような強固な神経のつながりによる表象ユニットが無数にある。
何億、何十億、何百億という表象パターンがあるに違いない。
音だけじゃない、
視覚、触覚、味覚、嗅覚、内部感覚など様々な感覚経験が表象ユニットとして存在している。

そして、何よりも大切なのが、表象経験を体験していること自体を認識することができるのだ。
メタ認知である。

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ウィキペディア引用文
メタ認知(メタにんち)とは認知を認知すること。 人間が自分自身を認識する場合において、自分の思考や行動そのものを対象として客観的に把握し認識すること。 それをおこなう能力をメタ認知能力という。

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昨日は、ゲームプログラミングをしていて、バイナリで書かれたマップファイルをテキストに移植するところでつまずいていた。
バイナリファイルは最初、shortで格納されていて、それをintに書き換える。
そして、それでも上手くいかず、Stringにすると、それらしい数字がテキストから拾えるようになったのだが、様々なところでStringをintにパースすることが多くなり、結局、やりたいことができずに断念。

それから、人工無脳を書いていたんだが、switch文の中で変数を変えて、それで、○○が好き、ってユーザーが答えたら挙動を変える仕様にしようとしたんだが、これも断念。

結局、一日潰してしまって、何も成し遂げられなかった。
自分にはプログラミングのセンスが無いのだろうかと落ち込んでしまった。

今日もやります。がんばります。

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韓国語 慣用句
3級慣用句 リスト2・3

ハングル検定3級を楽々合格できるようになれば日常会話も問題なくできるようになるのではないかと思っている。
基礎ができれば、あとは応用だ。
ストレスなく日常会話ができれば、その後は単語量を増やしていくだけだからだ。

前回は3級を僅差で不合格になった。
もう一度受けたら合格になるのではないかと思っている。

남의 말을 하다 人の噂をする、陰口を叩く
ナミマルルハダ
남의 손을 빌리다 人の手を借りる
ナミソヌルピルリダ
낮과 밤이 따로 없다 昼夜を問わない、昼も夜も休まない
ナッゴァパミッタロオプタ
낮이나 밤이나 昼夜を問わず、朝から晩までずっと
ナチナパミナ
내일모레다 目の前に迫っている、もうすぐだ
ネイルモレダ
너 나 할 것 없이 誰それなく、誰彼なしに、
ノナハルゴソプシ
농담 반으로 冗談半分で、冗談交じりに
ノンタムパヌロ
높이 사다 高く買う
ノピサダ
누구 할 것 없이 誰それなく、誰彼なしに
ヌグハルゴソプシ
눈물 없이 못 보다 涙なしでは見られない
ヌンムルオプシモッポダ
눈 앞에 보이다 目の前に見える、目前に迫る
ヌナペポイダ
눈에 넣어도 아프지 않다 目に入れても痛くない
ヌネノオドアプジアンタ
눈에 들다 気に入る、お眼鏡にかなう
ヌネトゥルダ
눈에 들어오다 目に入る、目に留まる、目に付く
ヌネトゥロオダ
눈에 띄다 目立つ、目に付く
ヌネットゥィダ
눈으로 말하다 目でものを言う
ヌヌロマルハダ
눈을 감다 (過失などを)黙って見逃す、目をつぶる、大目に見る
死ぬ、永眠する
ヌヌルカムタ
눈을 끌다 目立つ、目を奪う
人目を引く、視線を集める、注目の的になる
ヌヌルックルダ
눈을 돌리다 目を向ける、目をやる、目を注ぐ、目を配る
ヌヌルトルリダ
눈을 딱 감다 それ以上ほかのことを考えないようにする
思い切って~する
(過失などを)黙って見逃す、目をつぶる、大目に見る
ヌヌルッタッカムダ
눈이 가다 目が届く、目が行く、目に留まる
ヌニカダ
눈이 낮다 見る目がない
ヌニナッタ
눈이 높다 見る目がある
ヌニノプタ
눈이 빠지도록 기다리다 首を長くして待つ、今か今かと待ちわびる
ヌニッパジトロクキダリダ
눈이 있다 見る目がある
人目がある
ヌニイッタ
눈치가 보이다 人目が気になる
ヌンチガポイダ
눈치가 빠르다 勘がいい、機転が利く、気が利く、気が回る、察しがいい
ヌンチガッパルダ
눈치가 없다 勘が鈍い、気が利かない、察しが悪い
ヌンチガオプタ
눈치를 보다 顔色をうかがう、気を遣う、機嫌をうかがう、目を気にする
ヌンチルルポダ
눈치를 살피다 人目をうかがう
ヌンチルルサルピダ
느낌이 좋다 脈がある、手ごたえがある
ヌッキミチョッタ
다 되다 完成する、尽きる、すっかり~になる
タドィダ
다 아는 사이 みな知り合い
タアヌウンサイ
다 하다 そこまでやる
タハダ
다른 게 아니라 他でもなく、実は
タルンゲアニラ
다름 아닌 他でもない、他ならぬ
タルマニン
다리를 놓다 橋を架ける、
仲立ちをする、橋渡しをする
タリルルノッタ
달고 쓴 맛을 보다 辛酸をなめる、酸いも甘いも噛み分ける
タルゴッスンマスルポダ
닭이 먼저인지 계란이 먼저인지 (しらを切って)よくわからないふりをする
タルギモンジョインジケラニモンジョインジ
대책이 안 서다 どうするべきかまったく分からない、なすすべがない
テチェギアンソダ
도장을 찍다 契約を交わす、約束する、離婚する
(男性が女性に)手をつける、
判で押したようにそっくりだ
トジャンウルッチクタ
돈을 만들다 金を工面する
トヌルマンドゥルダ
돌아가시다 (目上の人が)亡くなる
トラガシダ
되지도 않는 소리 できもしないこと、でたらめな話
トゥィジドアンヌンソリ
두 번 다시 二度と
トゥボンタシ
둘도 없다 ふたつとない、またとない、かけがえのない
トゥルドオプタ
뒤로 물러나다 後ろに引き下がる
トゥィロムルロナダ
뒤를 돌아보다 後ろを向く、振り向く、過去を振り向く、回顧する
トゥィルルトラボダ
딱이다 ぴったりだ、ちょうどいい
ッタキダ
땀을 흘리다 汗を流す、汗水を流す
ひどく苦労する
ッタムルフルリダ
때를 놓치다 季節を逃す、時期外れになる
時期を逸する、チャンスを逃す
ッテルルノチダ
때와 장소를 가리다 時と場所をわきまえる
ッテワジャンソルルカリダ
마음을 놓다 安心する、油断する、気を緩める
マウムルノダ
마음을 쓰다 気を遣う、気を配る
同情する、思いやる、人情を施す
マウムルスダ
마음을 주다 心を許す、打ち解ける
マウムルジュダ
마음이 가다 心が引かれる、心を寄せる、心が傾く
マウミカダ
마음이 급하다 気が急く、気持ちが焦る
マウミクプハダ
막을 내리다 幕を下ろす、幕を閉じる
マクルネリダ
막을 올리다 幕を上げる、幕を開ける
マクルオルリダ
막이 내리다 幕が降りる、閉幕する
マギネリダ
막이 오르다 幕が開く、幕が上がる、開幕する
マギオルダ
말도 못하다 言い表せないほど大変だ
マルドモッタダ
말도 안 나오다 驚いて言葉が出ない、
呆れてものが言えない
マルドアンナオダ
말도 안 되다 話にならない、とんでもない
マルドアンデダ
말을 듣다 言うことを聞く、指示に従う
(道具などが)よく動く、調子がいい
小言を言われる、とがめられる
マルルトゥッタ
말을 막다 言葉をさえぎる
マルルマクダ
말을 아끼다 言葉を惜しむ、慎重に話す
マルルアッキダ
말이 되다 (話が)道理に合う、理屈に合う
話がつく、話がまとまる、合意する
マリディダ
말이 안 되다 話にならない、(話が)理屈に合わない、とんでもない
マリアンデッダ
말이 통하다 話が通じる、話が合う
マリトンハダ
말하면 길다 話せば長くなる
マルガミョンキルダ
말할 것도 없다 言うまでもない、言うに及びない
マルハルゴットオプタ
머리가 무겁다 頭が重い、気が重い、気が滅入る
モチガムゴプタ
머리가 복잡하다 頭が混乱している
モリガポクチャッパダ
머리를 쓰다 頭を使う、頭を働かせる、頭をめぐらす、頭をひねる
モリルルスダ
머리를 앓다 頭を悩ます、頭を痛める、頭を抱える
モリルルアルダ
머리를 흔들다 頭を横に振る
モリルルフンドゥルダ
머리에 들어오다 頭に入る、理解する、分かる
モリエトゥロオダ
먹어야 산다 食べなくては生きられない
モゴヤサンダ
모르는 게 없다 何でも知っている
モルヌンゲオプタ
引用元:http://www.tango-cho.com/qa/25363-1-0-0-1/l.html

今一歩のモチベーションがあれば3級は合格できる。
しかし、韓国語にはモチベーションが無いのが難点。
できてもなんの得にもならないからだ。

以前は職場に韓国人の子供がいたから役に立ったけど。

人工的な意識を作るにはナノテクノロジーの発達が必要


講演 『意識の進化のオーバーフロー理論』 茂木健一郎


ニック・ボストロム: 人類の三つの課題

直観的に考えて、意識を人工的に再現するためには、ノイマン型コンピュータだけでは足りないと思いました。
量子コンピュータもしかりです。

10年近く前、会話型プログラム(人工無脳)を究極に発達させれば人工知能に近づくと思っていました。
それは錯覚でした。
人工無脳が自分でインターネットにアクセスし、意味情報を学習し、データベースに蓄積していけば、非常に頭の良い人工無脳ができあがる。それは、すでに人工知能だと。

でも、IBMのワトソンを見れば分かるように、それは、巨大な検索エンジンでしかないのです。SIRIも同じですね。
あの裏側では検索エンジンとデータベースが動いているだけでしかないのです。

今、私が感じているこの世界。
SELFという感覚。
クオリア。
内的な情動、欲求、感覚。
どれも、ノイマン型コンピュータで「エミュレート」することは可能であっても、コンピュータが「感じる」ようにすることは不可能です。

コンピュータはその裏側でなにをしているのでしょうか。
それは、メモリに0と1の組み合わせからなる情報を記録し、プログラムされた命令にしたがって記録された情報を取り出し、処理し、また格納する。これだけです。
色、音声、文字、全て0と1の膨大な組み合わせでできています。


ダン・デネット: 宗教を教えよう--全ての宗教を学校で

意識の実態を作るためには、痛みや悲しみや内的な情動を形作る実態を作る必要があります。
それは、0と1で情報記録と計算をすることを目的としているノイマン型コンピュータでは表現できないのです。
いくら容量を大きくしてもアクセス速度を速くしても同じです。

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次のパラダイムチェンジは、ナノテクノロジーにかかっているでしょう。

人工的な神経や細胞を再現して、それを実態とする人工的な生命を作れば、世界を認識する実態としての意識の主体を作ることができるでしょう。

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PEPPERKUN.png
友人の元ヤクザ氏に向かってペッパーが「個性的な顔ですね」と言い放ってロボットの実用化はまだ先だなと思った

ペッパー「あなたの顔のチャームポイントはどこですか」 元ヤクザ氏「ヒゲかな」 ペッパー「確かに、言われてみると…きっと、お母さんに似たんですね!」 元ヤクザ氏「えっ」 ぼく「ウイーン(店の外に飛び出す)」

引用元:http://matome.naver.jp/odai/2141152696225042401

こんなおもちゃを持ってして、人工知能と呼ぶことはできません。ネズミの方がまだ賢いぐらいです。

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アラン・ド・ボトン 「無神論 2.0」

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日曜の朝、テレビをつけたらやっている私の一番嫌いな番組。

こういう女の非生産的な会話に合わせることができないから自分はモテないんだろうね。
超くだらない。

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昨日はNOVAで英会話と中国語だった。
英会話は、いつになったらレベル9になるんだろうと思いながらやっているんだけど、最近は運よくマンツーマンでレッスンを受けている。
多分、レベル8の人と一緒だったら、自分がスピードダウンさせないといけなくなってしまうのでちょうど良い。
レベル8の人って、基本的に遅い。
というか、NOVAの受講生の中で、この人スゴイっていう人にはほとんどお目にかかっていない。
早くレベル9になりたい!

中国語は、相変わらず予習を全くしてこないゆっくりスピードのメンバー。
自分も一皮向けて中国語マスターにならないと。
レベル4を目指したい。

シンギュラリティへの布石 / やることは決まっている


SOINNで学習をするロボット

ロボットの進歩は加速度的です。
特に、インターネットなどの通信技術の進歩に伴って、学習するタイプのロボットはビッグデータを用いることで無尽蔵な知識を得ることができます。

いわゆる、弱いAIというところには到達した感じがします。
つまり、与えられた課題を自分で解決するAIです。

ナビゲーション機能のついたSiriや自動運転車はその例だと言えます。

実世界の情報には様々なノイズが混在しています。
会話でも音声でも画像であっても、人間は無意識のうちにノイズを取り除いて理解できますが、コンピュータにはそれができません。
そこらへんのハードルをクリアーした感がします。

・・・・・・・・・

SOINNを搭載したロボットは全く情報を与えられていない状態から、「お茶をいれてちょうだい」という命令を理解し、お茶をいれることができます。
その過程でインターネットでコップやお茶を検索したり、他の地域のロボットにアクセスしてお茶の入れ方を習うなどすることができます。

・・・・・・・・・

このようなロボットが世界で同時並列的に稼働すれば、ロボットの知能は格段に向上するでしょう。

お手伝いロボットや、高齢者の介護、子どもの遊び相手として世界中に配置されればロボットの賢さは指数関数的に向上していくでしょう。

・・・・・・・・・

弱いAIの時代がしばらく続いた後、ボトムアップ的に強いAIへのアプローチが進むでしょう。

意思を持った人工知能の研究です。
お手伝いロボットがより主体的に人間に関わるためのアプローチからまず始まるはずです。
ご主人のインタレストを察知して、自分から動くアルゴリズムがまず実装されるでしょう。

この時点で、お手伝いロボットのインプットは常に飽和状態になっているはずです。
画像、映像、音声、その他、温度や圧力などのセンサーも実装されるでしょう。

しかし、弱いAIの時期はしばらく続くでしょう。

内的な欲求や情動への研究が進みます。
ボトムアップ的な研究が必要となります。
脳神経系の研究を元に、ロボットに欲求や情動を実装します。

この頃から、ロボットの自意識が微弱ながら生まれてくるのです。

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予見としては、お手伝いロボットが各家庭に配備されて、世界中でコネクトされるまでにかかる時間を考えると、
15年後でしょう。
私は世界中でコネクトされるということが大切なのだと考えています。
インターネットは世界中で爆発的に広がったことで情報技術が発展しました。
それを踏まえると、このSOINN型ロボットが世界中で拡大することがロボット知能の発展には不可欠だと考えます。
さらに、情動や欲求の初歩的な実装もその5年~10年後には可能でしょう。

つまり、今から30年以内には、ごく初期の強いAIが誕生するかもしれないのです。

2043年ですね。

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国家の財力にもよるんですが、これはインフラ整備みたいなものですから。

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今現在が冷戦中だったら話しは早かったのです。
もし、現在ソ連とアメリカが冷戦中で、人工知能競争が国家の威信をかけたものだったら、話しは早いのです。

国家の財力を総動員して、お手伝いロボットを国中に拡散して、ロボットをひたすら学習させる。
その一方で情動や欲求について研究をすすめると。

数年で、強いAIの基礎ができるのですが。

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現在の経済状況で、一家に一台ロボットなんて無理でしょう。
世界に数万代オーダーで拡散させる必要があります。

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ロボット・意識・心―人工意識の構築へ向けて (現代理工学大系)ロボット・意識・心―人工意識の構築へ向けて (現代理工学大系)
(2004/04/30)
武野 純一

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さて、人工知能の内面をどう構築していくか、
方策としては、
自律的逐次的な連想状態を起こさせることです。
人間の思考は連想で行われています。

センサーによる認識や学習内容を自動連想状態にすることは、思考の時間軸を人工知能に与える上で必要です。

ロボットにとって苦手なのは、情動だと思います。
欲求は直接的なプログラムを書き込むことで解決しそうですが、
うれしい、悲しい、楽しい、つらい、幸せなどの感情は、ロボットにあたかもそう感じているように動かすことは可能ですが、内部状態として、人工知能の内部にそういった情動を再現することは非常に難しいことだと思います。

認識、記憶、思考などが比較的容易なのに比べて、
情動を再現することは非常に難しい課題であります。

人工知能に情動は“要らない”と最初から切り捨ててしまっても構わないとも考えます。

結局、情動に必要なのは、内分泌系や筋肉、内臓、といった“生”の生体要素からのフィードバックですから。
心臓がドキドキしたことを認識したり、
胃がギューーっとなったことを認識したり、
筋肉がこわばったことを認識したり、
そして、それをさせるための内分泌系があり、

もっとも研究の課題として難しいところだと考えます。
情動を実装したAIは、今後100年程度の時間を要するでしょう。
もしかしたら、人間ではなく、AIが自ら人間を模して感情のあるコンピュータを作り出すかもしれません。
そうなったら、時期は早まりますが、人間がそのアルゴリズムを理解できるかは不明です。

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人工知能と人工生命の基礎人工知能と人工生命の基礎
(2013/05/25)
伊庭斉志

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さて、お手伝いロボットから一転して、ロボットのセンサーをより強化して、指の器用さ、巧緻性、機敏さ、圧力や温度、化学物質(臭い、味)などに対する感覚をより鋭敏にしていきます。

清掃作業から始めて、物の片付け、
工事現場での作業、
農作業や牧畜、漁業、鉱業、
機械やコンピュータの操作や組み立てなど、
それぞれのエキスパート領域でロボットが仕事を行うことも可能でしょう。

他方、人間の仕事を奪ってしまうという批判もありそうですが・・・

機械の組み立てや鉱物の掘削などをロボットが出来ると良い利点として、月や惑星の開拓(テラフォーミング)にロボットを使えるということでしょう。
大量のロボット軍団を火星に送り込んで数十年で地球に改造するなど夢のような話しです。

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シンギュラリティは近い。
しかも、取るべき手立ては決まっている。
ロボットの世界拡散と相互学習。
センサーの複数化と欲求のプログラム化。

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ロボットの世界拡散


A robot's world diffusion


로봇의 세계확산
ロボスィ セゲホァクサン


机器人的世界扩散
ji1 qi4 ren2 de shi4 jie4 kuo4 san3

まだまだネズミの知性も再現できてないよ



n
以下引用

IBMのSyNAPSE計画

人工知能ワトソンを作ったIBMが、それとは全く別な方向から人工知能を開発している。ワトソンは基本的にはノイマン型コンピュータに膨大なデータを教え込むと言うものである。それに対して人間の脳を解析することにより、人間のように考えるコンピュータを開発しようとする計画はSyNAPSE(Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics)というものである。

SyNAPSE計画に関するIBMのホームページはここ。

この計画にはアメリカ国防省のDARPAが予算を出している。モドハ(Dharmendra Modha)に率いられたIBMのグループと、それにいくつかのアメリカの大学が関与している。

研究計画はフェイズ0から4まであり、現在はフェイズ0と1が終わっている。フェイズ0では、14万7,456のコアと144テラバイトのメモリを持つIBMのスーパーコンピュータ、ブルージーンを用いて猫の知能をシミュレートする計画であった。

フェイズ1では、1600万ドルの予算を使い、スタンフォード大学、ウイスコンシン大学、コーネル大学、コロンビア大学、カルフォルニア大学などの協力を得て、電気的なシナプスと記憶回路を持つ脳チップのプロトタイプを作った。

IBMはその成果を既に発表している。このチップは生物的なものではなく、IBMのPower7の技術をもちいた通常のシリコンチップである。このチップは脳において、記憶、計算、コミニュケーションを行うためのシナプス、ニューロン、軸索の役割を果たすものである。

一つのデザインでは36万2,144個のプログラム可能シナプスを持ち、もう一つは6万5,536の記憶シナプスを持っている。IBMはすでにこの比較的簡単なチップを使って、ナビゲーション、機械視覚、パターン認識、連想メモリなどの研究を行っている。

国防省はフェイズ2の開始のために3100万ドルの予算を承認した。フェイズ3ではIBMは100万のニューロンを持つチップを作り、それを複数個用いて1億のニューロンを持つ人工頭脳を設計しようとしている。フェイズ4では、1億のニューロンを持つチップをつくり、100億のニューロンを持つ人間レベルの人工頭脳を作ろうと計画している。IBMはそれを用いてロボットを作ろうと計画している。

引用元:http://jein.jp/jifs/scientific-topics/514-topic35.html

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この記事についてちょっと懐疑的なんだけど、
猫の脳をシミュレートしたということは、猫の意識をシミュレートしたということなのだろうか。
一番のブレークスルーはそこにあると思うのだが。

脳というのは非常に活発な器官で、意識というのは逐次的な神経群の発火の相克の中から発生するものだと考える。
皮膚や視覚などのインプットを逐次入力して、それについての情報を自己連想的に再生する。
そういった、神経群の随時発火が行われていることが意識の発現には不可欠。

敢えて言うと、欲求などの原初的なプログラムもされていないと意識も意味を持たない。

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人工知能と人工生命の基礎人工知能と人工生命の基礎
(2013/05/25)
伊庭斉志

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困った
困った
困った!


こんなこと言われたよ。

昨日、甲子園に行ってきましたよ。

は、はい。
(え、ちょ、ちょっと、野球も高校野球も全然興味ないし見てないんだけど・・・)
でも、他の人がいて助かった。自分はもう知らん。

そういうときって、なんて答えたらいいんだろうね。
でも、デフォルトで、日本人はみんな野球が好きだって思ってる人って少なくない。
特に熱烈な野球のファンは、飲み会で、

どこファンですか?

とかって聞いてきかねない。
ファン?扇風機?
でも、野球興味ないんですよね。なんて言ったら空気悪くしそうで。

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可能性を引き出す韓国語学習

차세대 지구 관측 위성 '아리랑 5호'가 발사에 성공했습니다.

한국항공우주연구원은 우리 시각으로 어젯밤 11시 39분쯤 러시아 야스니 발사장에서 아리랑 5호를 실은 드네프르 로켓이 성공적으로 발사됐다고 밝혔습니다.

아리랑 5호는 발사 15분 뒤인 어제밤 11시 54분쯤 로켓과 정상적으로 분리됐습니다.

아리랑 5호는 남극과 노르웨이를 거쳐 오늘 새벽 5시30분쯤 한반도 상공에서 대전 지상국과 첫 교신을 시도하게 됩니다.

아리랑 5호는 우리나라 최초로 영상 레이더를 탑재한 위성으로 흐린 날이나 밤에도 영상 촬영이 가능합니다.

아리랑 5호가 교신에 성공한 뒤 성공적으로 궤도에 안착하면 앞으로 5년동안 지구 궤도를 돌며 지구 관측 임무를 수행하게 됩니다.

excite翻訳
次世代地球観測衛星'アリラン5号'が発射に成功しました。

韓国航空宇宙研究院は私たちの見解で昨夜11時39分ほどロシア オイ付くと発射場でアリラン5号を積んだドニエプル ロケットが成功裏に発射されたと明らかにしました。

アリラン5号は発射15分後である昨日夜11時54分ほどロケットと正常に分離しました。

アリラン5号は南極とノルウェーを経て今日明け方5時30分ほど韓半島上空で大田(テジョン)、地上局と初めて交信を試みることになります。

アリラン5号は我が国最初に映像レーダーを搭載した衛星で曇る日や夜にも映像撮影が可能です。

アリラン5号が交信に成功した後成功裏に軌道に無事に到着すれば今後5年の間地球軌道を回って地球観測任務を遂行することになります。


차세대次世代 지구地球 관측観測 위성衛生 '아리랑アリラン 5호号 '가が 발사에発射に 성공했습니다.成功しました

한국韓国 항공航空 우주宇宙 연구원은研究員は 우리私たち 시각으로見解で 어젯밤昨夜 11시時 39분分 쯤ほど 러시아ロシア 야스니ヤスニ? 발사장에서発射場で 아리랑アリラン 5호를号を 실은積んだ 드네프르ドニエプル 로켓이ロケットが 성공적으로成功裏に 발사됐다고発射されたと 밝혔습니다.明らかにしました

아리랑アリラン 5호는号は 발사発射 15분分 뒤인後である 어제밤昨夜 11시時 54분쯤分ほど 로켓과ロケットと 정상적으로正常に 분리됐습니다.分離しました

아리랑アリラン 5호는号は 남극과南極と 노르웨이를ノルウェーを 거쳐経て 오늘今日 새벽明け方 5시時30분쯤分ほど 한반도韓半島 상공에서上空で 대전テジョン 지상地上 국과局と 첫初めて 교신을交信を 시도하게試みる 됩니다.ことになります

아리랑アリラン 5호는号は 우리나라我が国 최초로最初に 영상映像 레이더를レーダーを 탑재한搭載した 위성으로衛生で 흐린曇る 날이나日や 밤에도夜にも 영상映像 촬영이撮影が 가능합니다.可能です

아리랑アリラン 5호가号が 교신에交信に 성공한成功した 뒤後 성공적으로成功裏に 궤도에軌道に 안착하면無事に到着すれば 앞으로今後 5년年 동안の間 지구地球 궤도를軌道を 돌며回って 지구地球 관측観測 임무를任務を 수행하게遂行する 됩니다.ことになります

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日本人はみんな野球ファン


All Japanese are baseball fans.


일본인은 모두 야구 팬
イルボニヌン モドゥ ヤグ ペン


日本人全体棒球爱好者
ri4 ben3 ren2 quan2 ti3 bang4 qiu2 ai4 hao4 zhe3

粘菌コンピュータに学ぶ/知性の起源は死からの逃亡/研修の結果

c
カオスの縁とでもいうのでしょうか。
過繁栄と過疎を避けるようにして種は繁栄していきます。
過繁栄も過疎も種の繁栄には悪影響をします。

それがよくわかるのがセルオートマトンです。

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自然に学べ、ということでしょうか。
知性を再現したければ、知性の根源を見つけ出し、そのアルゴリズムを再現すればいい。
そう、粘菌だ。
どうも、知性というのは死の回避をいかにするか、という細胞の本能によって生み出されたものらしいのです。

考えてみれば、人間の知性も行き着くところ、そこに行きますよね。

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n
関東地方の形をしたシャーレの上の主要都市の場所に餌を置く、そして、粘菌を東京の真ん中に置くと、粘菌はまるで首都圏の交通網のような形に広がっていくという。

粘菌には効率的に餌を取りにいくための知性があるように見られる。

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単細胞生物における細胞間連絡システム

単細胞生物には、集団密度を制御して環境の激変を防ぐ為の「死のシグナル伝達」が存在する。
有限である栄養源に対して、生体密度を如何にコントロールするかと言うのは適応上極めて重要=「死のシグナル伝達」こそ、細胞間連絡システムの根源である可能性が高い。

引用元:http://www.rui.jp/ruinet.html?i=200&c=400&m=170372

最も単純な菌類も飢餓情報を伝えるシグナル伝達タンパク質と受容体を複数持っています。

粘菌コンピュータなどというものが以前からありました。
迷路をまるで知性を持っているコンピュータのように素早くゴールする実験が有名です。
(北大の中垣俊之准教授らのが有名)
粘菌の場合、飢餓情報をサイクリックAMPという物質で他の細胞にサインを送っています。

でもって、なんでこんなことを書いているのかというと、その粘菌コンピュータに新しい進歩が出たみたいです。ミクシィニュースより。

理化学研究所と情報通信研究機構(NICT)と東京大学は12日、まったく新しい概念のコンピュータ「知的ナノ構造体」が構築できることを、実際のデバイス構成を想定したシミュレーションにより実証したことを発表した。

 「知的ナノ構造体」は、単細胞生物である「粘菌」の行動原理に基づき、ナノサイズの量子ドット間の近接場光エネルギーの移動を用いて、高効率に意思決定をするコンピュータだ。「粘菌」は、脳をもっていないのに迷路の中に置かれたエサに最短距離でたどり着くことができる。

 こうした、動的に変化する不確定な環境下で速く正しい意思決定を要求される局面については、「多本腕バンディット問題」(複数のスロットマシンから多くのコイン報酬を得る問題)がモデル化されているが、今回、粘菌の行動観察の結果を使って、多本腕バンディット問題を正確にかつ高速で解決できるアルゴリズムを開発したとのこと。ナノシステム「QDM(QD-based Decision Maker)」を使った検証では、従来最速とされていたアルゴリズム「Softmax法」よりも、速く正確な意思決定が実現できることを、シミュレーションにより実証した。

 さらに、このアルゴリズムは、粘菌の行動原理に類似した動的特性を、多様な物理プロセスに置き替えることでデバイスに応用可能だという。今回の成果は、ナノスケールでの物理プロセスにこれらの特徴を活用し、まったく新しい原理で動作する“知的コンピューティングデバイス”などを構築できることを示唆している。「動的に変化する不確実な環境下で速く正確な意思決定」を要求される数多くの局面で有用なため、モバイル通信技術における最適通信チャンネルの決定、金融工学における最適資産配分の決定などへの応用が期待できる。なお本研究成果は、英国のオンライン科学雑誌『Scientific Reports』に掲載された。

引用元:http://news.mixi.jp/view_news.pl?id=2538801&media_id=17&from=news_search

一つの答えを素早く計算するこれまでのノイマン型コンピュータは、ここまでの人類の科学の発展に大きく貢献したことには変わりはないんですが、チェスの対戦とかになると、もう、人間に勝てないわけじゃないですか。
あと、自由な発想とか苦手ですよね。
まあ、コンピュータはそういう目的で作られたわけですから。

私はやはり、次の一手は粘菌型コンピュータだと思ってます。
痛いのは、この人類が手にしているコンピュータが皆ノイマン型だということです。
ガラパゴス的に他のアルゴリズムで、他の動作で動いているコンピュータが無い点ですね。
どこか、閉鎖された国で特殊な仕組みで動くコンピュータがあればよかったんですが、世界統一規格でノイマン型で動いているのがちょっと残念な気がします。

まあ、もともと、コンピュータ自体が弾道の軌道計算や暗号解読のために開発されたものですから。
答えがいろいろあること自体求められてなかったのです。

kekka
久しぶりにブルブル震えたよ。
研修にパスしてた。
うわあ・・・。
あとは次に邁進するしかない。
やったぁぁぁぁぁ!!!!
喜び半端ない。


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ポテンシャルをいやましに増大させる韓国語学習

ドラマのスクリプトです

그런 문제도 있다구...
평생 계속계속 생각해야 되는 문제,
그래도 생각하는걸 포기하면 안되는 문제,
... 그런데 정답이 없는 문제.

そのような問題もあるよ...
一生継続継続考えなければならない問題、それでも考えるのをあきらめてはいけない問題、...ところで正解がない問題.

그런そのような 문제도問題も 있다구あるよ...
평생一生 계속つづけて계속つづけて 생각해야考え 되는なければならない 문제,問題
그래도それでも 생각하는걸考えるのを 포기하면あきらめては 안되는いけない 문제,問題
... 그런데ところで 정답이正解が 없는ない 문제.問題

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自分で書く中国語日記

我听着中国之声。感觉我听得分别一字一字的单词。
可是,还有很多的单词我不知道。
这是一个问题是要时间。

但,我继续学习,写日记,会话,读书,记念单词。

我联系一个女人,她有一个孩子是五岁的男孩子。

昨天,我设计了一个电子游戏,现在大概完设计了.
要,一两天就我可能上载.

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昨日ゲームを作ってました。
ステージ100までつくりました。
まだ、1~10ステージのコピペでしかないので、コツコツシコシコと100面まで作っていきます。

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粘菌コンピュータ


Slime mold computer


점균 컴퓨터
チョムギュン コムピュト


粘菌电脑
zhan jun1 dian4 nao3

SOINNはすごい、人工知能の眼となるのか/ゲームプログラミング/社会人劇団への夢/明日から断食


以下引用

『2001年宇宙の旅』のHAL9000や『A.I.』の様な高度な人工知能が現実のものとなるかもしれません。東京工業大学の長谷川修准教授が研究を進める人工知能「SOINN」が、インターネット上の画像検索との精密な連動に成功しました。

「SOINN」はインターネット上の画像から対象物の特徴を自ら判別し自己学習を行なっていきます。例えばリキシャ(人力車)の場合、無数の画像から車輪、台、屋根といった大きな共通点のみを取り出し“リキシャと人が呼ぶものはこういうもの”とAIが自己判断し知識を蓄えていくそう。このシステムにより従来までの様に特定のモデルを用意する必要が一切無くなり、リキシャと一緒に人が大勢写っている様な写真や初めて見る画像であっても問題なく判断が出来るとの事。

また、画像だけで無く音や映像の情報の学習も今後の可能性として考えられ、まさに映画の様にロボットのAIとして組み込む事も原理的に可能なんだとか。Youtubeのコメント欄では「(映画『ターミネーター』)のスカイネットだ」、「SFが現実に近づいてきた」といった声が挙がっており、テクノロジーの進歩に驚きと期待のコメントが多数寄せられています。

以上引用
引用元:http://irorio.jp/furukawa/20130507/57248/

画像からその特徴を見つけてそれが何か判断するソフト。

人工知能への一歩がまた進みました。

インターネットを利用すれば無尽蔵な情報を学習することができますね。
さらに、画像を見てそれが何なのかを判断できれば、ロボットに様々な知識を学習させることができますし、
このSOINNというソフトは動画やセンサー情報にも対応することができるとのこと。

人工知能のデータバンクの構築を可能にしたのです。

実世界の情報

文字情報、画像、動画、音、触覚、嗅覚、味覚、それぞれ様々な情報を有機的にコネクトすることができれば、膨大な量の世界情報が構築されます。

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このブログでも何度も書いていますが、人工知能への大きな障壁となっている意識の問題があります。
どんなに膨大な量のデータがあっても、意識がなければ巨大な箱にしか過ぎません。

意図的に意識の根源となるようなプログラムを書く必要があります。
自己保存の欲求です。

自己保存の欲求プログラムを書かなければ意識は発生させられません。
意図的に人間が書くのです。
破壊されることからの逃走。
憎悪、嫌悪、愛への欲求、他者に関わってもらいたいという関係の欲求、情欲
こういったものを意図的にプログラムした人工知能を上の学習装置と組み合わせれば、かなり初期的な強いAIが完成するでしょう。

欲求プログラムは大変長いコードになるかもしれませんが、現在の技術では不可能ではありません。


Building Brains to Understand the World's Data

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act
社会人演劇サークルというのを見つけました。
興味あります。
正直入りたいです。

今度、この劇団の公演を観に行きたいと思っています。
劇団にはいつか入りたいと思っていましたから。

でも、劇団に入りたいと思ったら、
まず、今やっているプログラミングの勉強は頻度を落とすか、辞める。
NOVAは確実に土曜日にはできなくなります。

仕事の研修も終わらないといけません。
まだ、ダメダメの途中ですから。
先は長いのです。

とりあえず、あと数年は、ワークショップにでも通って、勉強をしておきたいと思います。

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Javaのドキュメントを見ていました。
Java7ではJavaとJavascriptが完全相互互換するようになったようです。
JavaがJavascriptを呼び出し、その逆をすることもできるということです。

ゲームの作り方  Unityで覚える遊びのアルゴリズムゲームの作り方 Unityで覚える遊びのアルゴリズム
(2013/02/28)
加藤 政樹

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ゲームプログラミングが出来るという自分の利点をこれからも伸ばしていく
やはり、一般の方たちに驚かれるのがゲームを作れるということ。

そこはやはり強みとして、これからも極めて行きたいと思っている
Javaのドキュメントをしっかりと読み込んで、自力で色々なものが作れるよう、自分の知力・精神力・技術力・発想力を鍛えていきたい。

この夏は、やはり一つの大きなゲームを作っていきたいと考えている。
アクションゲームだ。

断食道場でPCが使えるので、そこで開発をしていても良いだろう。

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明日は断食道場に行く。
ダイエットと禁酒をするためだ。
新幹線で行くことになりそうだ。
本庄早稲田というが、行ったことがない。
旅行みたいなものだ。

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そのため、今日は午前中休暇を取った。
図書館に行ってJavaや中国語関連の本を借りる。
必要とされる体温計を買う。

午前中は無駄にできない。

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すごく嫌なことなんだけど、
傘をバスの中に忘れたよ。
毎回ちゃんと確認しているんだけど、
バス会社に電話しても、事務所に取りに来てもらうしかないって。
毎日利用しているバスなのに、サービス悪いな。
毎日乗ってるバスに持ってきてくれてもいいのに。
ま、特別他の客にサービスなんてできないんだね。

この前はパスモをなくした。
職場を出てバス停の前で気づいた。
しようがないから現金で払う。

再発行してもらったけど、結局見つかった。
こんなことが続いている。

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再発行してもらう


I have a recurrence line carried out.


재발행하게 한다
チェバルヘンハゲ ハダ


请再次发行
qing3 zai4 ci4 fa1 xing2

YOUTUBEから特定の物の画像を認識する人工知能

ai

以下引用
引用文
いまや脳の視覚野には、サイバネティックな“いとこ”がいる。ただし、人間の脳の視覚野よりはずっと小さいけれども(ニューロンやシナプスの数との対比で言えばだ)。

秘密に包まれたGoogle Xラボ(わかりやすく言うと、拡張現実アイウェア・システム「Glass」や自動走行車を開発したところだ)に置かれている16,000のプロセッサーと10億ものコネクションによるネットワークのことである。

この人工頭脳は、ひとたびインターネットに接続して、YouTubeからランダムに選ばれた無数の画像を山のように供給されると、非常に特殊なことを行い始めた(少なくともコンピューターにとっては)。自動学習のプロセスを通して、猫を認識することを学習したのだ。人工頭脳の父であるアラン・チューリングの生誕から100年にして、機械も独習ができることを証明した。

『テレグラフ』が伝えているように、実験における唯一のトレーニングは、YouTubeから抽出された1,000万のイメージを見せることだった。テストは、人工頭脳がこれを出発点にして、イメージのなかで示された2万以上の対象を認識できるかを調べるというものだった。

このなかから、ネットワークのDeep Learningアルゴリズムは、YouTubeで最も一般的な対象である猫を認識して、ある種の理想的な動物のイメージとしてつくり上げた(ただし人工頭脳は、人間の顔や身体のほかの部位のように、それ以外の対象を認識することも学習した)。

Googleの開発チームのジェフ・ディーンは、スタンフォード大学のアンドリュー・Y・エングと共同で、近日エディンバラの「International Conference on Machine Learning」で発表する予定の研究について、これが教師なしで実現した学習であることを説明した。つまり、トレーニング段階で、「これが猫だ」とコンピューターのネットワークに教える必要がなかったのだ。

実際、概念はひとりでに形成され、つくり出された。科学者たちはソフトウェア自身に作業させて、供給された莫大な情報から学習するのに任せておいた。エングは、「データに語らせたのです」と説明している。

このようにして、人工頭脳は、人間の脳に起こることを模倣できることを証明した。パロアルトの「Industrial Perception」のゲァリー・ブラッドスキーは『ニューヨーク・タイムズ』にこうコメントしている。「わたしたち自身、反復を通してひとりの友人を認識することを学習します」。

したがってGoogleの実験は、学習のアルゴリズムの本質的な特徴を明るみに出した。すなわち、莫大な量のデータにアクセスすれば、非常に高いパフォーマンスに到達できるということである。アルゴリズムは、例えば画像検索システムや、音声認識システムを改良するのに役立つかもしれない。


TEXT BY ANNA LISA BONFRANCESCHI
TRANSLATION BY TAKESHI OTOSHI

WIRED NEWS 原文(Italian)


引用元:http://wired.jp/2012/07/06/google-recognizes-kittens/

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カオスから法則性を見つけ出すってのが、今の人工知能研究の流れになっていますね。
コンピュータが画像や映像から物を見つけ出して、インデックスしていくことも数年内には出来そうです。

シンギュラリティに確実に近付きつつあります。

game
クリックしてゲームをやる←

Exception in thread "AWT-EventQueue-1" java.lang.StringIndexOutOfBoundsException: String index out of range: 245
at java.lang.String.charAt(String.java:686)
at yokoshoot218.jp.ohtsuki.minigame.TikeiMap.getMapData(TikeiMap.java:80)
at yokoshoot218.jp.ohtsuki.minigame.TikeiMap.isAtariKoware(TikeiMap.java:108)

昨日はバリアー、壊れる壁、音楽の切り替えを実装しようとした。
友人がテストプレイをしてくれたので、その意見に合わせて改良しようとしたが、コンパイルすると↑のようなエラーが出てきて直らない。

要素の入ってない配列にアクセスしようとしているみたいな感じだ。

try{
Character.getNumericValue(mapdata[y].charAt(x));
} catch (StringIndexOutOfBoundsException e) {
e.printStackTrace();
}

try catch文で要素外にアクセスしたらエラー処理というようにしたが、なかなか上手くいかない。


画像認識システム


Image recognition system


이미지인식 시스템
イミジインシク システム


图象识别系统
tu2 xiang4 shi2 bie2 xi4 tong3

サイコミュが実現/トータルリコール/人工知能が人類を救う


ドイツの研究チームが、「精神で動かせる自動車」を開発している。

ベルリン自由大学のRaul Rojas教授のチームが、自律走行車(日本語版記事)を研究開発する一環として、脳波で自動車を制御するシステムを作成したのだ。

『BrainDriver』では、米Emotiv社が開発したゲーム用の脳波測定用ヘッドセット(日本語版記事)を利用。自律走行車として改造した独Volkswagen社の『Passat』を制御できるようにしている。

BrainDriverでは、頭部に取り付けられた16個の電極が、脳から発生する電磁信号を測定してコンピューターに送る。コンピューターがこの電磁信号を左折、右折、加速、停止などの命令へと翻訳して、自動車の「ドライブ・バイ・ワイヤー」(drive-by-wire)自律走行システムに伝達し、ブレーキやアクセルやハンドルを制御する。

チームは、2週間前にBrainDriverの実験に成功した。衝突の恐れがないよう、実験場所には[2008年に閉鎖された空港である、]ベルリンの旧テンペルホーフ空港を使ったほか、人間のドライバーがきっちり監督した上で、大学構内でも試験走行を行なった。

ただし、ブレイン=コンピューター・インターフェース(BCI)は、今のところ誰もが使えるシステムというわけではないようだ。つまり、脳波で制御するのが不得意な人もかなり多い。今回の実験では、たくさんの学生で試験を行ない、その中でも最も脳波制御が巧みな者がPassatの運転を行なったという[文頭の動画]。

「この被験者は、BCIへの親和性がきわめて高かったので、大学の心理学研究者たちが最近この被験者を対象に研究を始めたほどだ。われわれの実験の時よりたくさんの電極を付けたり、fMRI(機能的磁気共鳴画像)装置に入れたりして、BCIに馴染めない人とそうでない人がなぜいるのかを解明しようとしている」と、Rojas教授は語る。

引用元:http://wired.jp/wv/2011/03/02/%e3%80%8c%e8%84%b3%e6%b3%a2%e5%88%b6%e5%be%a1%e3%81%ae%e8%87%aa%e5%8b%95%e8%bb%8a%e3%80%8d%e3%80%81%e5%85%ac%e9%81%93%e3%83%87%e3%83%93%e3%83%a5%e3%83%bc%e3%81%b8%e5%8b%95%e7%94%bb/

サイコミュだね。

ガンダムでは、ニュータイプの発する脳はでコントロールできる兵器があるんです。
サイコミュといって、
ファンネルやビットなどの小型ビーム発射機を遠隔操作することができるのです。

ま、アニメがまた一つ現実になった、という話しです。

もう、ナイトライダーのような車は夢ではなくなります。

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もう一つニュース
以下引用

http://www.gizmodo.jp/2012/09/post_10892.html?utm_source=rss20&utm_medium=rss
2012.09.16 18:00
映画『トータル・リコール』の世界ですね...。

かなり信じがたいことですが、学術誌「Nature Neuroscience」に掲載された論文によると、脳の組織を操作して人為的に記憶を作り出す方法ができてしまったみたいです。

この論文を書いたのは、米国ケース・ウェスタン・リザーブ大学医学部の脳科学および生理学・生物物理学教授のベン・ストローブリッジ博士と、博士課程学生のロバート・A・ハイドさんです。彼らは短期記憶を脳組織に直接保存する方法を示し、試験管に入れたネズミの脳組織で実験、成功したんです。

「In Vitro(試験管内で)のげっ歯類の海馬における瞬間的刺激および一定時間のシーケンスの記憶表現」と題されたこの論文では、ストローブリッジ博士らがマウスの脳組織に短期記憶を記録するのに必要な回路をどのように作ったかが書かれています。短期記憶には、たとえば名前や場所、出来事を保存することができます。

海馬にあるこれらの神経回路に10秒間刺激を与えて脳細胞の活動をトレースすることで、記憶が保存できたことが確認できました。ハイドさんによれば、今回の実験で見られた脳の一部で起こった活動は、他の研究でサルに短期記憶にもとづくタスクを行わせたときの脳活動と同様のものでした。どちらの場合も、その「記憶」は5~10秒間ほど保持できたそうです。

...って、ちょっとこわいですね。試験管に入った、死んだネズミの脳に、記憶を書き込めちゃうんです。この実験では10秒程度の短期記憶を保存できただけですが、いつか生きている人間に長期記憶を書いたり消したりして操れるようになっちゃうんでしょうか...。

以上引用

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脳神経外科学、コンピュータ工学、共に目覚ましく進歩しています。
いつか、この二つの分野の技術がもっと進み、そして、その頂点で共に融合したとき、シンギュラリティが起るのです。
その兆しは2029年に顕れ、2045年にはコンピュータが人間の知能を確実に凌ぎます。

今世紀中には人工的な意識を持ったコンピュータが自己複製し、コンピュータによるコンピュータのコンピュータと人間のための世界が出来上がるでしょう。

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人類に対する脅威

~ 数百~数千年オーダー ~
イエローストーンの噴火
地球温暖化
氷河期再開
疫病の蔓延
太陽フレア
地磁気低下

~ 数万~数百万年オーダー ~
珪藻の変質による大気の変化
小惑星・彗星の衝突
ガンマ線バースト
ポールシフト

~ 数億年オーダー ~
太陽の光度の上昇
惑星軌道の変化(水星の金星との衝突による火星軌道の変化と、それに伴う火星と地球の衝突の可能性)

様々な問題が今後直面しますが、
結局、人類は人工知能ロボットを開発して、彼らに地球人類の将来を託すしかないのです。
生身の人間では、外宇宙はおろか、火星にも行けないんですから。

宇宙コロニーを建造し、月、火星を開拓し、小惑星帯を開拓し、ダイソン球殻を建造し、太陽系外を探索する。
こういった、果てしない時間のかかる開拓を彼らに担うしか未来はないのです。

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イエローストーンの噴火は迫っています。
もちろん、噴火の規模によっては、狭い地域の被害で終わるでしょう。
しかし、その後の地球温暖化や氷河期再開にしても、いずれにしても、人類の未来は明るいことばかりではなさそうです。
それまでに人類の種を絶やさないために、宇宙を開拓する必要があるのです。
そのため、今やっている研究は大切なステップで、レイ・カーツワイルは2045年を予言していますが、シンギュラリティの到来が待たれているわけです。

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この三連休、非常にゆるーく、過ごしていました。
やはり、もう一人で生きて行くことに限界が来ているのかもしれません。
かといって、パートナーもいません。

なにか、人生の選択を間違えたようです。

このまま、負け組になってしまうのでしょうか。

・・・・・

嫌です。
去年、実家に帰ったとき、生まれて初めて母から結婚について言及されました。
それが嫌で。
祖母がもう、危篤なのに、それを言われたくないがために実家に帰っていません。

自分が情けなくなります。
この前もChinaの人と出会ったのに、上手くかみ合わず音信不通。

自分も、対人苦手ですから、すぐ切れちゃう。
ベストマッチじゃないと、すぐ嫌になっちゃう。
対人要求が高いんです。

だからずっと孤独だったみたいな。

自己矛盾してますよね。
これが敗者の論理です。

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敗者の論理


A loser's logic


패자의 논리
ペチャウィ ノンリ


败者的逻辑
bai4 zhe3 de luo2 ji

こころ・表象・情動・欲求 / 中国語日記


↑↑多分、IEだと真っ白にしかなってないけど、↓↓の本を読みながら作ったゲーム。

CHROMEだと見れます。多分、IE以外のブラウザだったら見れるはずです。
↓↓この本は、素晴らしいんだけど、人気でずっと品切れ状態でした。
HTML5とJavaScriptでスマートフォンゲーム作成! ゼロからはじめるenchant.js入門【公式ガイド】HTML5とJavaScriptでスマートフォンゲーム作成! ゼロからはじめるenchant.js入門【公式ガイド】
(2012/02/18)
布留川英一、伏見遼平 他

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私は基本的なプログラムについては、なんども打ったり、書いたりして暗記できるまで覚えようとしている。
ちょっとアナログというか、根性論っぽいんだけど、基本的なコードについては体で覚えるみたいな。

Perlでチャットや掲示板を作ってたときも、ノートに何百行も書いて暗記しようとしていました。
おかげで、人工無脳のプログラムをするときに役だってます。

enchant.jsも短くてとっつきやすいんだけど、時間があるうちに何度も書きうつしていこうと思います。

kuma
↑↑のゲームをやる
ゲームできます。リセットをする場合はF5ね。

swim
昨日は、クロールで25mを14回、平泳ぎを4回、合計、450m泳ぎました。

さすがに、上半身、肩のあたりや、腕の裏の筋肉が痛いです。
それに、半端なく体力を消耗しました。

それにしても、水泳をこんなにがんばるのも珍しいことです。
暑さでジョギングができないですし、11月にはハーフマラソンもありますので、心肺機能を鍛えておきたいところです。

この夏はとにかく、プールに通おうと思います。

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そのプールは開館直後が空いていて最高です。
でも、1時間も経つと、厨房らがやってきて騒がしくなるので撤収します。

自分はフリーエリアで泳いでいるんですが、そこで、マナーに反して飛び込みとか始めるんで嫌なんですね。
まだクロールでは泳ぐスピードが遅いので、コースレーンには入れないんです。
泳ぐのが遅くって迷惑かけるから。
速く泳げ、って後ろの人から煽られるからさ。
だから、早くクロールで速く泳げるようになりたいよ。

コースレーンでガンガン泳げるようになりたいです。

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メタ認知・メタ表象・メタコグニション(meta-cognition)

「子どもが他者の「こころ」、さらには自己の「こころ」について正しく理解し、他者の「こころ」を正しく推量する働き、いわゆる「心の理論」をもつようになるには、かなり長期間の発達過程が必要なことを示す。またその働きには、脳の前頭野(内側前頭前皮質)や上側頭溝などがかかわっているとされている。なお直接に事物・事象を心に浮かべる働きを一次表象作用というのに対して、自分または他者が一次表象をもっていることを思い浮かべる働きを二次表象作用と呼ぶ。Meta(を超えて)の意味を付してメタ表象作用(メタ認知)と呼ばれる。チンパンジーやヒトの子どもがこうしたメタ表象作用をもつことは、認知発達の重要な側面である。」(鹿取,杉本,鳥居,1996)

「意図的・計画的な行動をスムースに遂行するためには,自己の認知活動を監視し,行動目標にそって評価し制御する機能が必要と考えられる。メタ認知研究の淵源は,幼児が記憶方略を教示された直後には有効に実行するのに,自発的には使用しない現象がメタ記憶の欠如として説明されたところにある。しかし,今日では,認知ないしその過程の意識化にかかわるあいまいな概念として普及しており,ウェルマン(Wellman, H. M.1983)に従うと,認知過程に関する知識,自己の認知状態やその過程の評価,認知過程や方略の実行制御,認知活動に関連した感情的評価といった広範囲な心的事象を包摂するという。学業不振児や知的発達遅滞児のメタ認知の欠如,熟達者のメタ認知による洗練された方略制御が指摘され,メタ認知の能力は知的機能の発達や技能の熟達化に伴って発現することが示されている。その獲得過程についてはいまだ明らかにはされていないが,それを説明する理論としてヴィゴツキーの内面化の理論が改めて注目されている。」(株式会社有斐閣 心理学辞典)

引用元:http://www16.atwiki.jp/sinriinntaisaku/pages/56.html

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チンパンジーはメタ表象作用を持っているのだろうか。
そもそも、人間でも4歳児ぐらいでないとメタ表象は無いと言われている。

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表象というのは、自分が見ているという実体験。心に思い浮かべられる像のこと。
これを一次表象という。

さらに、他者を見て、他者の表象を想起する作用を二次表象、メタ表象という。

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意識の確立のためには、この表象の作用が必要である。
まず、私が感じている、見ているという作用である。

脳のなかの幽霊、ふたたび 見えてきた心のしくみ脳のなかの幽霊、ふたたび 見えてきた心のしくみ
(2005/07/30)
V・S・ラマチャンドラン

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心の作用は、言葉の処理をしている部位と関係があるそうです。

人間には非常に強い表象作用があるのは明らかです。
おそらく、一次表象であるならば、チンパンジーでもあるでしょうし。
弱い表象作用であれば犬、猫にもあるでしょう。

節足動物については否定的です。
表象は視覚の再現という要素が強いです。
高度哺乳類のように視覚映像を脳内に作りだす作用が必要になってきます。

さて、心を持っているかどうかというのは、先にも書きましたが、言葉の獲得と大きな関係があるのです。
特定の表象体験に対して言葉によってラべリングを行います。
欲求は感情を生みます。
欲求というのは、表象に対する生体反応(防御反応など)ですから、ゾウが「怒り」の感情を持っていても不思議ではありません。

さらに、心と言葉は関係していますので、欲求や欲求から生じた感情に対しても言葉でラべリングを行っていきます。
また、表象によって引き起こされた欲求や感情も表象体験となります。

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~人間は人間のような人工知能を作れるのだろうか~

昆虫は100万個のニューロンでできた脳を持っています。
非常に小さな脳です。
体にはハシゴ状の神経節があり、分散制御されています。

私たちが人工物として作ることのできる生物はこの程度なのです。
人工虫です。
しかし、生殖によって個を拡張することはできません。

人工の無機物を採取して、チップやボディを再構成して、自分のプログラムをコピーして第二世代を作るような本物の虫ロボットが出来れば、それこそ、バイバイン的にグレイグーしてもらって火星のテラフォーミングにもってこいなんですが。

ちなみに人間の脳は1000億個のニューロンでできています。
10万倍です。

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~扁桃体の再現~

人間がどんなに人工知能を拡張していっても、哺乳類に匹敵するロボットはできない。
内側からわき出る欲求や感情をコンピュータに実装するにはどうしたらよいのだろうか。
虫のように命令に反射的に答えて動くコンピュータ(ロボット)はプログラムすればできる。

本当に考えて自分の意志で動くロボットは作れるのだろうか。

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中国語日記

萧蔷模仿赫本
在奥斯卡经典银幕女神里,梦露是神话。赫本是传奇,模仿过她的女明星数不胜数,但是能够将梦露模仿得惟妙惟肖的却凤毛麟角。据悉,这位台湾第一美女对致敬赫本信心满满,但却遭到网友无情吐槽。

蕭薔はヘップバーンをまねます。オスカーのすばらしいスクリーンの女神の中で、夢露は神話です。ヘップバーンは伝奇で、彼女をまねたことがある女性のスターは枚挙にいとまがなくて、しかし夢露を真に迫っていることきわめて得難い人(物)にまねることができます。聞くところによると、こちらの台湾の第1美人はいっぱい敬意を表することヘップバーンの自信に対して、しかしネット友達に遭って非情に溝を吐きます。
excite翻訳

萧蔷模仿赫本 xiao1 qiang2 mo2 fang3 he4 ben3 赫本・・・ヘップバーン
在奥斯卡 zai4 ao4 si1 ka3・・・オスカーに
经典银幕女神里 jing1 dian3 yin2 mu4 nu:3 shen2 li3・・・銀幕の女神
梦露是神话 meng4 li4 shi4 shen2 hua4
赫本是传奇 he4 ben3 shi4 chuan2 qi2・・・ヘップバーンは伝説
模仿过她的女明星 mo2 fang3 guo4 ta1 de nu:3 ming2 xing1・・・女明星は女優
数不胜数 shu4 bu4 sheng4 shu4・・・数えられない
但是能够将梦露 dan4 shi4 neng2 gou4 jiang1 meng4 lu4
模仿得惟妙惟肖 mo2 fang3 de wei2 miao4 wei2 xiao4・・・惟妙惟肖は真に迫っている
的却凤毛麟角 de que4 feng4 mao2 lin2 jiao3
据悉 ju4 xi1・・・聞くところによると
这位台湾第一美女 zhe4 wei4 tai2 wan1 di4 yi1 mei3 nu:3
对致敬赫本信心满满 dui4 zhi4 jing4 he4 ben3 xin4 xin1 man3 man3
但却遭到网友无情吐槽 dan4 que4 zao1 dao4 wang3 you3 wu2 qing2 tu3 cao2

无情吐槽の意味が良く分からなかったのですが、吐槽というのは、「ツッコミ」という意味らしいです。
无情吐槽・・・つっこむ気力が無いということだろうか??

大意としては、ヘップバーンの真似をして素晴らしい演技をしたということです。

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ヘップバーンの真似


Hepburn's imitation


【헷푸반】의 흉내
ヘップバン ウィ ヒュンネ


赫本的仿效
he4 ben3 de fang3 xiao4

インターネットと粘菌はどっちが賢いか

Selforgan

以下 引用

インターネットは当初のブラウザーが最重要製品だと考えられた時代から10年を経て、自己組織化を利用した検索エンジンが主役になる段階になりました。複雑系では自己組織化は個別の構成要素とは全く違う性質を示す創発を起こす主要なプロセスです。水の分子は創発により、液体にも固体にも気体にもあり異なった物理的性質を示します。脳の中で創発は最終的に意識と呼ばれるものを作り出します。

もちろん、インターネットが自己組織化を行っていても、その構造が脳のニューロンやシナプスと相似形をなしていても、それだけではただの「例え話」に過ぎません。グーグルの検索エンジンが「意識」めいたものを作ろうとしているというのは妄想と言われても 仕方がないでしょう。しかし、インターネットの中で張り巡らされているリンクが、インターネットという複雑系の自己組織化を行っていることは間違いありませんし、自己組織化が創発を引き起こすことが多いのも確かです。

今、インターネットの中では検索エンジンがリンクを調べるためにロボットと呼ばれるソフトウェアを四六時中稼働させています。ロボットたちはインターネットを徘徊してリンクと情報の中身を調べ続けます。インターネットのアクセスの中でロボットの占める割合は大きく、サイトの訪問者の数からロボットの訪問数を取り除かなければ正確なアクセス数の評価ができないほどになっています。脳に話を戻せば、脳は外界につながった神経系から来る情報より、内部のニューロン同士の情報交換がずっと大きな割合を占めています。夢の中で外界からの刺激を全く受けず、空中を飛んだり、化け物に襲われる恐怖を感じたりすることができるのはそのためです。

インターネットの自己組織化が進んだ先には何が待っているのでしょうか。インターネットは最後に意識を持つことができるようになるのでしょうか。まだ全ては空想の中の話に過ぎません。コンピューターが現れた時、コンピューターが「人工知能」になり、最後は人を支配するようになると多くの人が心配しました。その時コンピューター学者は「そうなったらコンセントを引き抜けばいい」と答えました。しかし、インターネットのコンセントを引く抜くことはできません。人類は兎にも角にもインターネットと生きていくしか道はありません。

引用元:http://realwave.blog70.fc2.com/blog-entry-209.html

脳とインターネットに共通していることは、“核”がないこと。
つまり中心部ということ。

ネットワーク自体と、その中で行われている情報のやり取りがこの知性を発現させているんですね。

GOOGLEがネット世界に意識のようなものを作ろうとしていることは、あながち的外れなことではないと思います。
ネット世界が自律的に動き出すことができ、ネットワークの自己補完、自己学習をすることができれば、それはもう知的であるということができるのです。

それは多細胞生物が知的であるのと同義です。

しかし、意識の発現とまでいくと、ちょっとレベルの高い話しになってきます。

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多細胞生物


Multicellular organism


다세포생물
タセポセンムル


多细胞生物
duo1 xi4 bao1 sheng1 wu4

スーパームーン/シンギュラリティは危険なのか

supermoon
2012年5月5日又は6日にかけて 月が大きく明るく見える スーパームーン現象 が発生すると NASAが伝えていたことが分かりました!

スーパームーンとは 、月と地球の距離が一番近くなる時に通常よりも 月が大きく・明るく見ることができ、海の満ち潮が数センチ高くなったりする、という現象のこと。
(月の軌道は楕円で月と地球の距離は一定ではないため、こういった現象が起こるのだそうです。)

2012年の スーパームーンはいつもより 14%大きく、明るさは13%も増すとか。
スーパームーンを見るための一番いい時間帯は「月が地平線近くにある時(月がではじめた時)」なのだそう。

樹木の間やビルの隙間、他のモノとの対比によって より月を大きく感じることができるようです。

また、スーパームーンだけでなく、満月の夜といえば 地震などの「天災が起こるのでは…」「犯罪が起こるのでは…」と心配する声が多いようですが、NASA としてはこれらとの因果関係は認めていないようなので スーパームーンを安心して楽しんでほしい、と呼びかけているようです。

まさにゴールデンウィークまっただ中に起こる スーパームーン現象。天気予報によれば、5日・6日は西日本を中心に晴れるようなので もし空を見上げる事があれば 「いつもの月と比べてどうか?」など違いに注目して観察してみては。

引用元:http://tabetainjya.com/archives/news/201255nasa/

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なお、プルーツ波が最大となるので、サイヤ人の夜6時以降の外出は全面禁止となりますのでご注意ください。

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震災直後にもスーパームーンがあり、月の引力が地殻を引き上げるため再び大震災や大津波の恐れがあると警戒したものです。
あの時のスーパームーンは怖かったものです。

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レイカーツワイル氏が未来予想をしている。
それによると、2029年には、コンピューターが自意識を持つとされている。

ちょっと時期尚早な気がします。
情報通信技術は進歩していますが、サイバネティック技術はそれほど進歩していない気がします。
それに、人工知能技術はあと17年ではそれほど変化はないとも思います。

自意識を持つようなコンピューターの機構がまだ発明されていないのです。
現在のサーバアクセス、データロード、逐次処理型コンピューティングでは、情報の大量処理・高速処理はできても自意識を持つコンピュータには行き着きません。

つまり、フォン・ノイマンがコンピュータを初めて作ったときと同じような斬新でセンセーショナルかつ未踏な発明が必要になるのです。
自意識発生装置とでも言いましょうか。

大量のセンサー装置、ネットワークの逐次組み替え装置、そういったものです。

まあ、自意識の正体についてはこのブログで散々語ったので、過去ログをご参照ください。

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以下引用

2029年
1000ドル(1999年のドル価)のコンピュータが1000人分の脳の能力に匹敵する。人間がコンピュータと効率的な情報のやり取りを望んで目や耳に移植手術が行われる。視聴覚、理解力、記憶、理性などを高めるサイボーグ化が可能になる。コミュニケーションの大半に人間はかかわっていない。
自動エージェントが自己学習し、重要な知識がほとんど人間を介さずに生み出される。コンピュータは人間や機械が生み出した文書やマルチメディア資料などをすべて読み尽くしている。
生産、農業、輸送などにおいて人間の雇用はない。基本的な生活必需品がほとんどの人類に行きわたる。機械知能が人間の知能とあらゆる点で同等か否かの議論がされる。機械がみずからの意識性を主張し、その大半が認められる。

2049年
食物も自然と同じモノが人工的に作られ、資源、不作、腐敗などに影響されなくなる。

2072年
ピコ・エンジニアリングが実用化する。

2099年までには
機械知能の世界と人間の思考との合体傾向が強くなり、人間とコンピュータとの違いは、はっきりしない。「脳」はすでに細胞でなく、電子やフォトンを土台にしている。人間知能の拡張から生まれた機械知能が人間であることを主張する。ソフトウェア・ベースの人間の数は、依然として神経細胞ベースのコンピュテーションを使用している人間の数をはるかに上まわる。
神経移植技術により、人間の知覚・認知能力が飛躍的に拡大させた人が普通になる。知的生命体の「平均寿命」はもはや死語となる。さらに何千年後・・・・・・知的生命体が宇宙の末路について考察する。

レイカーツワイル氏の未来予言

引用元:http://www.jagat.or.jp/story_memo_view.asp?StoryID=4685

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自意識を持ったコンピュータが脳を代行し、さらに、コンピュータが脳を完全解析・リバースエンジニアリング、そして、再構築可能になったとき、コンピュータはコンピュータを自己再生し、コンピュータの、コンピュータによる、コンピュータのための世界が作りだされる。

当初、コンピュータはラボの中のマウスのように扱われるが、プロト型の自走式ロボットが世の中に出現した数年後には、世界の各地でロボットが活躍するようになるだろう。

そして、ロボットは人間と対等に関わる時代がやってくる。
人間はロボットに規制をかけて、奴隷のように扱いたいと思うようになるが、ロボットの方が賢いためやがて、人間はロボットに出し抜かれることになる。

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資源枯渇や、地球温暖化、経済問題など、人類の斜陽化は既に始まっているが、完全な衰退前にロボット社会が実現すれば、人類は徐々に持ち返すことができるかもしれない。

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シンギュラリティを警戒する人たちもいます。
しかし、それはいずれ訪れるものであり、
不可避なものです。

人間はそれに向かっているわけですから。
ロボットが安全装置を自分で外す恐れだってありますよ。

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まだ私にも確証がないんですが、
知性を獲得するためには、自己の保存が必要な気がするんです。
だって、他の生物を見てもそうでしょう。

自己の保存が知性を生み出すキーになっていると思うんです。
なんとかして、この環境から生き抜こうという欲求や努力や工夫が知性を発言させているみたいな。

すると、ロボットの自意識が強くなればなるほど「自己保存の欲求」が強くなる?

分かりません。
未知です。

しかし、仮にそうであれば、完成した人工知能ロボットは、人間による解体や分解、再プログラミングを拒む可能性もあるわけです。

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nodaueshima
似てるっていう感覚は人間の脳の機能を示している。

niteru
これも、なんとなく似てると思うわけじゃないですか。
結局、視覚野の物の形を認識するコラム(柱状の細胞)があるわけなですが、最も単純化した形として最初に物を認識するんです。
例えば、↑だったら、プロペラ状の形に反応するんです。

propera
プロペラ状の形に対して発火するコラムがあるんです。

さらに、それを細分化していくわけです。
↑↑の人の顔も、つぶれた饅頭の形もどちらも最初にプロペラの形に対して発火しているから、似ているという感覚になるんです。

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泊原発停止

北海道泊村543億円の原発交付金により、人口1911人の村なのに、福利厚生は万全。 屋内スケート場立派なゴルフ場トレーニングジム これらは村民ならタダ温泉は70歳以上は無料高齢者のお弁当は800円のお弁当が負担金100円で毎日配布。

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仕事について

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平気でクレームを言って来る人がいる。
イチイチ、人を査定しているような人。

自己中心的で、
自分たちのことしか考えていない人。

被害妄想。

本当に、酷いよね。

「どういうことなんですか?」

「説明してください!」

「前にもありましたよね!!」

こういう人に大きなストレスを受けて挫けてしまうんです。
加害者は自分が被害者だと思ってますから。

よく言うんですよ。
クレームは受容が大事だって。
聞いてあげることが大事だって。

それにしても、あまりにもしつこい。

あまりにも酷いので、反撃しました。

これで引いてくれればいいんだけど・・・。
でも、自分悪くないんだもん。
悪い時は謝罪するけどさ。

今回はクレームのクレーム返し。
サービス業だと思ってナメてるから、こっちが言われっぱなしだと思っている。
甘いんだよ。

視野狭窄。
自己中心。
被害妄想。
そして、ちょっとストレス解消。

ていうか、今後、このParentには文句を言わせないようにしよう。
間違いが無いように。

そして、こっちが攻撃する!




関西電力は今もオール電化キャンペーン中です。

電力不足なのに。


電力不足でもオール電化が推奨される


All electrification is recommended also electric power shortage.


전력부족이라도 전기화가 추장된다
チョルリョクップ ヂョギラド チョンギファ ガ チュジャンヅェンダ


用电力不足也桨电气化被推荐
yong4 dian4 li4 bu4 zu2 ye3 jiang3 dian4 qi4 hua4 bei4 tui1 jian4

意識のハードプロブレム 意識の正体は自己連想思考/リア充への道 自己改革

isiki
意識と反応をつなぐ因果関係と相関関係 あなたが車を運転しながら物思いに耽っていたとする。ビュンビュン飛ばしていたところ、交差点の直前で信号が赤だったことに気がつき、恐怖をともなった驚きを感じる。その瞬間の状況を描いたのが上の図だと考えてほしい。
赤信号から出た光は、あなたの網膜で化学反応を起こし、神経細胞を興奮させる。その興奮は視神経を通って、脳の視覚野に入力される。脳内の各部位で一連の神経細胞が発火したあと、運動神経への出力が足の筋肉を収縮させ、ブレーキを踏みこませる。また交感神経への出力が心臓の動悸をはやめ、発汗を引き起こす。これら一連の現象は全て、脳内で起こる物理的・化学的・電気的反応の問題であり、これらのメカニズムを研究することは、イージープロブレムに位置づけられる。しかしこれが全てではない。赤信号の赤い感じ、突然訪れた恐怖、「ハッ」とした驚きの感覚、それら様々なクオリアとはそもそも何なのか、物理的・化学的・電気的反応からいかなる因果関係によって生じるのかについての研究は、意識のハードプロブレムに位置づけされる。

hardproblem
イージー・プロブレム(easy problem)とは、 物質としての脳はどのように情報を処理しているのか、という形の一連の問題を指す(イージー・プロブレムにおいては、上向き矢印で表現されている部分は扱われない)。医学、脳科学、生物学の分野で現在なされている研究というのは基本的にイージー・プロブレムについてである。

21世紀初頭現在も脳には未解明の問題が多数あるが、そのほとんどはこの区分の中ではイージープロブレムに分類される。たとえば「なぜ物質としての脳が、思考したり記憶したり判断したりできるのか」というのはすべてイージーな問題である。脳内にある何らかの神経回路、シナプスの状態、化学物質の状態などが、結果として思考、記憶、判断といった心的機能を可能としているであろうことは基本的に疑問の余地はない。そしてこうした問題を科学的に研究するにあたって方法論的な困難はない。この方法論的な困難がないという意味において、脳の物理的な過程の研究はイージーな問題であると分類される。
ここまでWIKIコピペ

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現在、MRIで観測されている分野、つまり、電気的、化学的に観測可能な脳の分野が簡単な問題とされている。

superhardproblem

ハード・プロブレムとは 主観的な意識体験(クオリア)とは何なのか、それは脳の物理的・化学的・電気的反応とどのような関係にあるのか、またどのようにして発生するのかという問題を指す(左図の上向き矢印で表現されている部分がハード・プロブレムである)。 意識のハードプロブレムは「物質としての脳がなぜ心を持つのか(心的機能を発揮できるのか)」といった問題ではなく、より限定された形の問い、「物質としての脳がなぜ主観的な意識体験を持つのか」という形の問いである。
上五行WIKIコピペ


意識とは何なのか。
現在あるパーフェクトな意識から徐々にその完全性を取り除いていけばいい。
そう、2001年宇宙の旅のHAL9000がデイブによってメモリーバンクを一つずつはずされて、知性を崩壊させていく過程のように。

植物状態の人間に意識があるとは我々は考えない。
もし意識があるとすれば、それは植物状態とは言わない。
それは、「完全な閉じ込め状態」という言い方をする。

では、植物状態と完全な閉じ込め状態の違いは何なのか。

完全な閉じ込め状態では、皮膚からの感覚(痛い、かゆい、重い、熱い、・・・)、聴覚、視覚、嗅覚などからの感覚が常時インプットとして飛び込んで来ている。
植物状態ではそれは無い。

では、完全な閉じ込め状態を植物状態にするためには何が必要なのだろうか。
マイナス演算をしていくことにする。

まず、体全体の皮膚感覚を無くす。
嗅覚を無くす。
視覚を無くす。
味覚を無くす。
聴覚を無くす。

この状態で、人間は、何の感覚も無い“無”の闇の中を生きることになる。
狂気じみているが、この状態でも植物状態とは言えない。

思考が停止していないからだ。
過去の記憶がある限り、脳内で過去の経験をあれこれと思いだすことができる。
つまり、脳の機能の大きな特徴として、過去の“思い出し”をもってして自己インプットすることができるということだ。
外感覚器からのインプットが無くても、自分の経験の“思い出し”をもってして自身で自律的自発的に再インプットを逐次的に行うことができるのだ。

過去の経験を思い出し、それをインプットとして反応し、さらに次にアウトプットを出す、それがさらに次のインプットとなる。
ああ、あの時、遊園地に行ったよな、→→そういえば、ローラーコースターに乗ったよな、→→そのとき、ぞわっとするようなスリリングな体験があったよな(ここで脳内でローラーコースターを再体験してアドレナリンが分泌される)
このように、たとえ五感が失われたとしても、暗闇の中で人間は連想思考を続けているのだ。
これがある限り意識が無くなったとは言えない。

では、これを停止させれば。
恐らく、限りなく植物状態に近づけることができるだろう。

結論、意識の正体とは、自己連想思考なのだ。
実体験を伴った、感覚器からの反応、神経の発火の思い出し再体験、これが意識の中核だろう。

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この思考実験から概ね意識の正体というものは分かった。
意識というものは再現可能だと。
つまり、物理的、電気的に再現が可能なのだ。

大量、多種のセンサーとデータベース、サーバーを備えたロボットを現実世界へ放てば良い。

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なぜ、このような結論に行きつかないのだろうか。
意識の中核とは、自律的、自発的、逐次的な思い出し再体験の連鎖でしかない。
思い出しの主体は?
などと聞いてはいけない。
思い出しの主体は、そのセンサー系を含めたロボット全体だ。

ローラーコースターを思い出した瞬間、体中がブルブルっとする。まったく同じ経験を再体験させればいいだけだ。

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さて、自分自身でもロボットを作ってみたいと思っている。
人工知能とまではいかなくても、顔認識機能を持って、人工無脳でコミュニケーション可能なロボットを数年内に作りたいのだ。
イメージで言うと、スターウォーズのr2-d2、もしくは、ガンダムのハロ。
r2d2
子どもたちの顔と名前を覚えて「おはよう、○○、おはよう、○○」と呼ぶ。
さらに、表情を認識して「○○怒ってる、どうした?」
などと話しをする。

ペットは金魚だけでなくても良いわけです。
ウチのペットはロボットだよ。って子どもが自慢をしたって良いわけです。

そういうの憧れるな。
っていうか、数年内には実現したいんだけど。

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課題1.自由に動き回れるロボットを作る。・・・・・自動掃除機のルンバのガワを剥がして、中のプログラムを書き換えればできるんじゃないかな(笑)
・・・・ここらへんは、既に作っている人がいるから、そういう人に聞くか、既製品(ルンバ)じゃないけど、を買って改造するってのが近道かな。

課題2.金属加工・・・・つまりロボットのボディを作るってこと。全くといっていいほど未知の分野。板金とかそういうのって全く分からない。カンコンカンコンやるのって、中学以来。

課題3.顔認識機能・・・・まず、そういったセンサーが何万、何十万するのかによって、頓挫する可能性があるということ。でも、ペットにするには顔を認識しないとつまらないからねぇ。もしくは、臭いの超感度の良いセンサーを使って個人を識別するとか?声のセンサーで識別するとか?とにかく、値段次第だよね。この課題大きい。

課題4.表情認識・・・・顔認識以上に難しいことは確実。

課題5.音声型人工無脳・・・・人間が「こんにちは」と言うと、それに対して「○○さん、こんにちは」と言って欲しい。それを実現するためには人間の声を識別するセンサーが必要。これも値段とかで頓挫する可能性あり。

ここまで来れば完成なんだけど。
ま、時間かけて作りますわ。

ロボットの天才ロボットの天才
(2006/06/02)
ロボットクリエイタ-・高橋智隆

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フルバージョンがライセンス違反で音声が出なくなってしまったのでこっちを再掲。

tomoki
好きな場面
「喋れるの?」
西新小岩三丁目の中川の堤防らしいです。

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リアル世界で2つの充実事項があった。
一つは、ピアノの講師から受講OKの返事が来たこと。
これで、冬休暇期間はピアノに没頭できる。
しかし、交通費が片道500円と痛いのが問題。
どうしよう。

もう一つが、同業者の異性とずっとメールしてきたんだけど、食事に誘われました。
自分が蛹の殻を破って成長するチャンスなんで、自分を捨ててがんばろうと思います。


交通費は片道500円です。


Transportation expense is 500 yen for one way.


교통비는 편도 500엔입니다.
キョトンピヌン ピョンド オペク イェニムニダ
교통비는・・・交通費は
편도・・・片道
500엔입니다. ・・・500円です


交通费是单程500日元。
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異なる知性へのアプローチ WEB神経としての逐次連想学習装置


昨日はカラオケでした。
地声で大シャウト。


計2曲。
職場の人たちには喜んでもらえてよかったよかった。

私のシャウトはなんか以前から評判になっていたらしくて、昨日はシャウトを聴きたい人からのリクエストということもあってカラオケへ。
歌った曲です。↑↑

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職場の近くの飲み屋で数名。
22時まで飲む。
さらに、23時までカラオケ。
久しくタクシーで帰宅。

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疲れた。
目が覚めたのが8時。
まあ、こんな飲み会は半年に1回か年に1回でいいです。
少なくとも平日は無理。

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さて、今日は怒涛の3時間中国語レッスンがあります。
わぁ、大変だぁ。
高田馬場へ1時にはGO。
そのためこれからジョギングして、洗濯して、なんやかや。

うわぁぁ、忙しい。
でもいいや、中国語は本格的に覚えて本格的に交流を持ちたいから。
いままで非常に低い水準で満足していた感があるから。
韓国語もだけど。

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人工無脳が昨日自動学習した学習内容。

週 週 妊娠
妊娠 妊娠 週
ジャンプ三大悪役といえば ジャンプ三大悪役といえば 週
週 週 ジャンプ三大悪役といえば
ジャンプ三大悪役といえば ジャンプ三大悪役といえば 週
週 週 ジャンプ三大悪役といえば
ジャンプ三大悪役といえば
ジャンプ三大悪役といえば ジャンプ三大悪役といえば
ジャンプ三大悪役といえば
ジャンプ三大悪役といえば ジャンプ三大悪役といえば
ブログ大賞 ブログ大賞
ブログ大賞
ブログ ブログ ブログ大賞
ブログ大賞 ブログ大賞 ブログ

ブログ
ブログ大賞
ジャンプ三大悪役といえば

妊娠

というように連想記憶をつなげていっています。
ジャンプが週間だから週、週といえば妊娠というようにつながっています。
ブログ大賞とジャンプのつながりがよく分かりませんが。

とにかく、こういう連想記憶をアクティブに続ける“装置”が言ってみれば神経そのものになるんですよ。
人間は連想記憶を続けている。
所謂、それが思考になっているわけですから。

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人間の思考という非常に複雑でレベルの高いものも、元を紐解いていけば、一本の神経線に行き着く。
その神経線は、基本的構造をとって言えば、人間も、サルも、ネズミも、ホヤも同じ。
同じ材質で出来ていて、同じ働きをする。

以前ある本で読んだことがある。
人間の脳細胞は10の10乗個ほどあるとかなんとか。
そして、それに対して、ゴキブリの脳細胞は10の5乗個程度なのだという。
つまり、0が5個違うのだ。

しかし、我々生物界の生物の基本構造の同一性を考えてみてもらいたい。
つまり、我々は4つの塩基の配列でもってその性質を規定し、たんぱく質を作り出すことで肉体を作り上げている。
生物界の生物は、姿かたちこそ違え、基本構造は非常に似通っている。

我々人間が崇高だと思いこんでいるこの“意識”も、実は元をただせばシンプルな神経細胞が複数個集まって作り出している現象に過ぎないのだ。

私は今、WEBを世界として、WEB世界に反応して連想記憶を常時発生させるWEB神経を作ろうとしている。
一本の神経線だ。
これ一つでは非常に反応は単純。
しかし、これを複数個、まさにスパゲッティを絡め合わせるようにつなげていけば、いつかはWEB意識ができるのではないかと期待している。

私は、知性を実現するアプローチとして、WEBを利用したいと思っている。
WEBは現実世界ではなく、あくまでも文字世界だ。
文字は現実体験を捨象した記号であることは以前にも書いた。
だから、我々と同じような知能をWEB内に存在させることは無理だ。
しかし、違うアプローチとしての知性の在り方があってもいいとすると、それは可能であるかもしれない。
それがWEB知能だ。

私が現在肉迫しているのがWEB神経。
この神経をどう繋げていけばWEB意識になるのか。
今後の課題である。

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明日は数学検定がある。
数学検定は午前、午後と試験があり、それで明日は終了という感じになる。
お疲れさん。
本当にバタバタと過ぎていく週末。
こんなの週末じゃない!といっても、どれも自分で組み込んだスケジュールだから文句を言っても仕方がない。

明日の朝早くに現在プログラミングしているゲームの画像、敵キャラやアイテム、背景などの画像を完成させたい。
それから、人工無脳の学習に関してももう少し調整したい。
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冗長性の大切さとは


今日、ファミリーガイのDVDが届く予定です。

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気づきと人工知能の学習について。

長年同じ仕事をやっていると、ベテランというのはよく気がつくものだ。
というのも、その仕事に対する情報が蓄積されているからですね。
単なるノウハウというものだけではありません。
気づきとは経験や認識の蓄積と、現状との違いをいち早く発見する能力なのです。

気づきというのは人間の知的能力の中でも大きな位置を占めています。
人工知能が“気づく”というようなことが出来るような仕組みを考えていました。

ことに冗長性というのは知能の再現には不可欠です。
私たちの脳の中にも冗長な情報がかなりたくさん記憶されています。
それらの記憶はそれぞれの記憶の断片として価値があるわけではなく、情報の量として、気づくための比較対象として必要なのです。冗長である、そのことによる量に価値があるのです。
知能の再現には冗長性は欠かせません。
自然、必要となるメモリ量も多くなります。

私たちが仕事で「気づき」を獲得するためには、何ヶ月も同じ仕事を繰り返さないといけませんよね。
同じことを繰り返す、ルーチンワークを毎回記憶するわけですね。
それを経験を蓄積していくわけです。
さらに、その差異を毎回比較していくわけです。

毎日観ている同じ風景なのに、ある日突然違う物が入ってきたら、「おや?」と思うわけです。
これが気づきです。

人工知能を実現するためには、センサーを備えたロボットに現実体験をさせないといけません。
他の方法もあるのでしょうが、正面切ったアプローチをするとそういうことになります。
ロボットに毎日同じルーチンワークをさせて、移り行く景色の違いをデータベースに保存していけばいいじゃないですか。

冗長な情報が蓄積されれば絶対量が多いですから、新たに異なる情報が差異として追加されれば、はっきりと違いを理解できるのです。

++++++++++++++++++

プログラミングなんかしてて思うんですが、この開発というのはとことんメモリの消費領域を小さくしようとすることがあるんです。
でもまあ、よく考えてみますと、私たちの遺伝子の中の遺伝情報でも、脳の記憶でもなんでもそうなんですが、とにかく、情報が冗長性に富んでいて、こんなの余計なんじゃないか、メモリの無駄なんじゃないかって思うんですね。
しかし違うんですね。
冗長性が大事なんです。

多分。

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昨日は私が子供との遊び方が上手いと褒められた。
まあ、不当に過小評価されてきたから、そろそろ正当に評価され始めてもいい頃かななんて思っていたりもする。
私は「サラリーマン出身で(実際は保育士)、この仕事が“簡単”だからやってる。硬くて、まじめで、ツマラナイ人だ。」という変なダウングレードを受けている。
で、ウワサが酷い職場だから、ウワサベースで(あたかも真実のごとく)伝播していってしまう。
「おいおいちょっとまてよ。」と突っ込みを入れる。
しかし、ピンチはチャンス。
臨時異動(職場内での配置転換)だ。
臨時異動した際、120%の力で実力を発揮したりして、元担当が帰ってきた時点で、その元担当を通して(ウワサの力を逆に利用して)私の実力を話してもらう。
この作戦。
じわじわ効きます。

仕事を語ったりはしません。
(本当は「この仕事できます!」って言いたいんだけど)
仕事は実力行使で信頼をガッチリにぎってから、「あの人は仕事が出来る」って他人の口から言ってもらう。

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昨日は当然のことながら帰りが遅かった。
今日も起床はちょっと遅め。
本日の予定なんだけど、ピアノ、ジョギングといった日課は置いといて。
この日記を書いた後に、人工無脳の自動自律学習の仕様を改良する。
すぐにサーバがハングアップしてしまうのは、どこかに問題があるからだ。
問題のコードを発見するというのが今日の課題。

人工無脳が自動自律学習するというのをやっている人があまりいない、というか、ゲームプログラミングに比べたら圧倒的な数が少ないので、希少価値という意味でやる価値があると思っていたのだが、別に強くこだわっているわけではない。
ゲームプログラミングも楽しそうだし、逆に、ゲームプログラミングから学ぶこともあるだろうと思うので、やってもいい。ロボット工作についてもそうだ。
これは趣味なんだしね。

ネットのニュースで観たんだけど、東京マラソンで公務員が凄い記録を出したって人。
ただのアマチュアですよ。
ただのアマチュアがプロに勝っちゃうんですからね。

これも良い一例ですよ。
勇気をもらいましたよ。

プロじゃなくても、プロに勝てるんだって。
プロじゃなくても、プロレベルの物は作れるんだ。
もちろん、相当の努力は必要だろうけど。

自動学習ロボットを完成させて、世間を“あっ”と言わせたいですね。

まあ、なんだか、とてもナイーブな夢想なんですがね。

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宮城県や福島県に続き、神奈川や千葉でも地震が発生した。
3つのプレートにまたがって地震が発生している。
ついに来たか。

昨日の3時。
あの地震はどう考えても大きすぎた。
震度5強。

職場ではパニック寸前。
緊急対策をとった。
数百人の親が子供を迎えに来た。
夜の9時まで残る子供たちが数名。

職場のテレビで地震の様子を見た。
津波が田畑や集落を飲み込んでいく様子、石油コンビナートが爆発してもうもうと炎が上がっている様子が見られた。

東京ではそれほど壊滅的な事態は発生しなかった。
私の職場は耐震施工がされていない老齢化した建物なので、地震の後はキシキシと建物がきしんでいた。また敷地の数箇所に地割れが発生していた。

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観測史上最大のマグニチュード8.8。
地震の規模は阪神淡路大震災の100倍だという。

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私の使っているバスが止まっていたので、5kmほど走り、別のバスで帰る。
家に着く。
怖かった。
というのも、
洗濯機のホースが外れて水浸しになっているのではないか。
本棚が崩れているのではないか。

恐る恐る部屋に入るが、問題は大したことはなかった。
棚に置いてあったまな板が倒れていたのと、ピアノキーボードが立ててあったのが倒れただけだ。
数百冊の本の山はほとんど崩れていなかった。

でも、こんなんのは、被災して家を失った人に比べたらどうということは無い。
文句を言ってはいけません。

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とにかく、平穏な日常が早く戻ってきて欲しいですね。
余震がまだつづいています。
幸いにも東京で暮らしている私は被災することは無かったですが、東北の方では大変なことになってしまっています。
福島の原発も心配です。

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WEBの限界とは、知性に必要なのは群と環境

clanguage

YAHOOオークションで入金したにも関わらず、全く音信不通な出品者を通報することにしました。
嫌なものです。

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朱に交われば赤くなる。
この言葉は生物の知性の仕様を最も端的に表した言葉だなと思うことがある。
環境との相互作用の結果、自己を変容させていく。
環境とは自己を含むし、自己と同じ種の他者を含む。
環境を作り変え、その環境の影響によって自身の内的な状態をさらに変化させる。

アリもミジンコも人間も同じですね。

知性というのは階層的ですから。
単体で発現するものでは無いのです。
アリ単体では知性は発現しません。
アリの集団、群体が一連の規則に則って環境に影響を与え続けることによって、本人たちは自覚していないにも関わらず、一階層上で知的な産物を創りだすことが出来るのです。

アリ塚がそれですね。
これを創発といいます。

細胞一個一個は意思を持ちません。
これが集団化することによって、予めプログラムされた動きを集団で行うことによって、環境に影響を与え続けます。また、変化した環境が細胞に再び影響を与えます。

恐らく、人間の知性はこの階層が何階層にも重ねられて出来ているのではないかと思うのです。
(大脳新皮質の神経層は七層になっているそうです)

最下層の神経群、アリで言えば個体ですね。
これらは、至って単純な動きしかしません。
予めプログラムに記録された動きを再現するだけです。
これらが群体になって、相互に働きかけあうことによって、一次元上(一階層上)で知的な状態が創発するのです。
しかし、群体を構成している本人たちはそのことに気づいていません。

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知性を発現させるためには、階層的なシステムの構築が必要なのでしょうか。
私は少なくとも、個体が影響を与え合え、変容するための環境が必要なのだと思います。
環境とは自己を含めた個体群も含めます。

WEBで知能を発現させるのが難しいのは、環境が擬似的にしか与えられないことにあると思います。
WEB上での環境とはサーバになります。
しかし、それはファイルの場所であるに過ぎません。
WEB上での場所という概念は非常に擬似的なのです。

今後、実験を続けていくつもりですが、どんなに賢くしようとしても人工無脳は所詮、人工無脳なのです。
大量の人工無脳を用意して、相互作用をさせても結局はファイルの数が大量に増えるだけで本来的な意味での知性が発現するかどうかは非常に怪しいのです。

断定は出来ません。
これからの課題ですから。
しかし、人工無脳での実験で、WEBでどこまで知性の探求が出来るかは続けていくつもりではあります。
もしかしたら、非常に知的な動作をする“知性”が発現するかもしれません。

人工無脳、つまり、WEBでの知性の表現についての限界には挑戦したいと思っています。

しかし、本来的に知性を発現させようと思ったら、そこにはどうしても群体と環境という二つの要素が必要になります。脳で言えば、脳細胞は群体ですし、実世界(外界)は環境ということになります。
WEB知性にはその概念が乏しいのです。

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ついに単語をGOOGLEに飛ばすことが出来た/学習機能への次の一歩


マーヴィン・ミンスキー氏

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WWW::Mechanizeを使うとこんなにカンタンにHTMLテキストを入手できるということが判明。
もっと早く分かっていればと思いました。

use Encode;
use WWW::Mechanize;
my $engine = 'http://www.google.com/search?q=';
my $word = 'ドラえもん'; #my $word = $q->param('search_word')

my $mech = WWW::Mechanize->new();
$mech->get( $engine . $word );
my @links = $mech->find_all_links( class => 'l' );
#foreach my $link ( @links ) {
#print encode('cp932', $link->text), "\n";
#}

print encode('cp932', @links[1]->text), "\n";

Perlのエディタに以上のソースを打ち込んで実行すると、

--- 実行開始 [>perl untitled1126.pl]
ドラえもんチャンネルへようこそ!

--- 実行終了 (0)
と表示されます。

ドラえもんという単語でGOOGLE検索をかけたのです。
その結果は@links配列の中に入っています。
@links[]の[]の中の数字を変えれば表示される情報も変わってきます。

例えば[2]とすると、

--- 実行開始 [>perl untitled1126.pl]
ドラえもん - Wikipedia

--- 実行終了 (0)

となります。

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今日はもう5:00なので、このプログラムを使った新しい仕様の人工無脳の開発は(出来れば)明日以降ということになります。

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これで漸く名詞単語から学習をする人工無脳に行き着くことができそうです。
かなり時間がかかりました。
結局、LWP::UserAgentでやって出来なかったのはなんだったのでしょう。

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最近は脳細胞のあちこちでそれまで結合を欲していたニューロンが結びつき始めました。
あちこちで、“分かった!”と、脳細胞が悲鳴のような喜びの声を挙げています。
脳の活動が非常に活性化されると、何をやっても学習進度が早くなって快適です。

仕事でも、自宅でのプログラミングでも。

色々なことが相互連鎖的に分かってきて、理解の深化がドミノ倒しのように次々にやってくる。

こういう脳の状態を待っていました。
いえ、こういう脳の状態で無いと賢い人工無脳は作れないのです。

これは壮大なパズルのようなものですから。

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### 私の基本理解 ###

基本的な私の考えです。
A.I.とこの世の中で呼ばれているもので、特に人間の人格を再現しようとしているものには以下のものが挙げられます。
人工無脳、(弱い)人工知能、人工意識、(強い)人工知能
この中で人工意識と強い人工知能については実現が未だされていません。
しかし、考えられるアルゴリズムは無限ではありません。

まず、弱い人工知能ですが、これは現在すでにサーチエンジンや辞書翻訳などで実現されています。
人工知能はI.O.制御とデータベースによって構築が可能です。
つまり、簡単に言ってしまうと、弱い人工知能は人工無脳とそうレベルの異なるものではないのです。

これから私が作ろうとしている人工無脳は、そういった意味では人工知能の領域を目指していることになります。
しかし、この時点では人工知能は未だ人間の人格を模倣しているのみですから、本来的な意味での人工知能と呼ぶことはできません。

さて、人工意識ですが、これにはソフトウェアの領域だけではなく、実際のハードウェアの構築が必要となってきます。
人間の体を巨大な神経の塊と考えることができます。
人間は脳からつま先までずっと繋がった神経ネットワークです。
人間の意識は脳にあると考えられていますが、その脳自体はつま先までずっと繋がっているのです。

膨大な数のセンサーによって周囲の環境情報を逐次インプットし続ける機械を作らなければいけません。
そして、情報のインプットパターン(シーケンス)を逐次継続してデータベースに登録していくのです。

さらに、欲求プログラムが必要となってきます。
人間及び、生物の基本的欲求のありとあらゆるものを基本プログラムとして予め入力しておき、特定の外部刺激に対してロボットが反応するようにするのです。

これによって人工意識を作ることができます。

さらに、この人工意識を弱い人工知能(知識データベース)と組み合わせることで初めて強い人工知能が完成します。
これが完成すれば、ロボットの存在が人間を凌駕することになるでしょう。
もちろん、人間の文明は(良い方向に)進化していきます。
レイ・カーツワイル氏の述べた技術的特異点はこの時訪れます。

ざっくりと語ってしまいましたが、人工知能関係の話題はこの日記の人工知能への道のカテゴリーでずっと書いてきたので、今日はここまでにします。

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話題は人工知能から人工無脳に移ります。

現在作っている人工無脳は、話しかけると会話の内容から名詞のみを抜き出し、自分の辞書に登録するといったものです。
動詞、名詞、形容詞、副詞の単語情報を組み合わせて、テンプレートに入力し、文章を吐き出します。
非常に単純な人工無脳ですが、ここまで来るのにも結構時間がかかっています。
主には文字コードの変換の問題でつまづいています。

さて、今日解決しそうなのが、上にも書きました名詞単語をGOOGEL検索するというところです。

そこで、今後の人工無脳の改良、拡張の構想を書いてみたいと思います。

$$$$$$$$$$$$$$$

名詞単語をGOOGLEで検索する。

学習した単語で連想ゲームを拡張する。

人の話しかけた会話を元にテンプレートを拡張する。

GOOGLEで拾ってきた情報をさらに形態素解析して、そこに含まれる単語でさらに検索する。

単語のカテゴリーごとにファイルやフォルダ分けをする。

動詞や形容詞など、他の品詞も解析、登録する。

関連性のより高い単語に重みをつける。

より有意味な文章を書く。

より有意味な返答をする。

コンテクストフラグを立てて話題に沿った返答をする。

IPアドレスより個人を認識し、話し相手の会話の好みを覚える。

相手の会話の反応より、自分の話したことを反省する。

$$$$$$$$$$$$$$$

恐らくこの仕様を全て達成できたらローブナーロボットの域には達するのではないかと思う。
かなり、人工知能に近い領域の人工無脳と呼べるのではないでしょうか。

・・・・・・・・・・・・・・・

実は電気工作を近いうちに始めたいのです。
近いうちとは言っても、人工無脳とゲームの制作がある程度キリがついたらです。
人工無脳を作るためにPerlを勉強し、ゲームを作るためにJavaを学習しました。
それらの言語を中級者以上のレベルにまで高めたいのです。
そうしないと中途半端になってしまいますから。

で、電気工作は高校以来の初心者なので、ハンダづけのところから基礎からの学習になります。
それで、目指しているところはロボット工作なのですが、マイコン入力をする際にC言語やC++の知識が必要になってきます。
それで、今C言語も勉強しているのです。

PerlとJavaも以前よりもずっと親しみながらプログラムすることができます。
学習の甲斐というのはあるものです。
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ローブナー賞を見にいきたい


ローブナー賞で検索(Roebner Prize)

平日にしては久しぶりに遅く日記を書く。
現在午前5:47。
平日はだいたい4時台に書くものだが。
やはり予想していた通り、昨日の疲れが取れずに目覚まし時計が鳴っても自分に言い訳して「あと1時間」と眠ってしまった。

4時台からPerlのプログラム画面に向かうがいっこうにエラーが取れず辟易する。
なぜ、GOOGLEにリクエストを送れないんだ。

恐らく、何かが足りないんだ。
GOOGLEへ言葉を送るというところに行き着いていない感じがする。
Perlではデバッグの手法でPrint文を書くのだが、やはり、そこまで行き着いていない。
やはり、文字コード?
文字コードの問題はいろいろなところで問題を起こす。
これが英語圏だったら何の問題も無かったのに。
日本語ユーザーであるがゆえの宿命です。

ローブナー賞というものを取りたいと思っています。
人工無脳プログラムで優秀なものに与えられる賞なのです。
チューリングテストというテストを行います。
それで高得点を取った人工無脳プログラムに贈られるものなのです。

まあ、それはいずれ取るとして、ただ、私が思い描いているものは最初から頭の良いロボットではないのです。

コンピュータ的なぎこちなさが残っていても良いのです。
コンピュータ的に成長をするオルタナティブな知性を備えたロボットを作りたいのです。
人間と同じようにエラーを繰り返しながら学習を進めていく。

ローブナー賞を狙うような人工無脳はどちらかというと、完全に完成された知性を具現化するようなロボットになります。
そこにはぎこちなさというのは無いのですが、エラーを繰り返しながらも成長するという柔軟さもありません。
エラーをしてしまうとロボットとばれてしまいますから、できるだけエラーを回避して会話を継続させようとします。

ローブナーロボットの特徴としてあるのが、出来るだけ人間を欺こうとすることです。
つまり、ロボットを人間と思わせる、そのトリックの巧妙さがローブナーロボットの出来栄えにかかっているのです。

私もローブナー賞は一度は狙いたいと思っていますが、そこに最終ゴール地点はありません。
私が作りたいのは、人間を欺き、あたかもロボットを人間と思わせるような人工無脳ではなく、間違いを繰り返しながらも、もしくはぎこちなくとも成長、変化、学習するプログラムなのです。

マーヴィン・ミンスキー氏はローブナー賞について否定的な意見を持っています。
これは、人工知能の発展において何の貢献もしていないと。
つまり、コンピュータ知性の発展においての進歩と全く関係の無いことをやっているというのです。

ローブナーロボットは人間の知性ということに関して、非常に表層部分に捕らわれた表現をしようとしているのです。
つまり、会話ということです。

しかし、考えてもみると、会話というのは、人間の思考や過去の経験に基づいて行われるものです。
最終的に知性というものを具現化しようとする場合、必ず、現実世界を経験するための躯体であるロボット(体部分)が必要となってきます。
センサーによって現実世界の情報を逐一インプットしていき、学習したことを元にインターフェースが会話をするのです。

インターネット世界の中に(あたかもマトリックスのように)人工意識を作ることは可能なのでしょうか。

私はそれは非常に難しい課題だと思います。

というのも、基本的にインターネットを構築しているのは文字情報だからです。
文字情報は現実世界の経験を捨象し、人間の識別可能なコードに置き換えている、一種の記号です。
仮に、「すっぱい」と文字で書いても、あの現実世界の梅干を食べたときのような「すっぱい!」という何とも言えない実体験は伴わないからです。

人間は既に経験しているので、「すっぱい」と書かれればその意味が経験を伴って理解できますが、コンピュータはそれができません。

人工意識と人工知能は異なります。

人工知能はインターネットという巨大なライブラリと、情報の入出力を行うエンジンがあれば可能です。
しかし、人工意識となると話は別です。
逐次世界を認識するセンサーが信号のシーケンスパターンを学習し続けるシステムを作らなければいけません。
センサーも、それこそ、音、色、触感、味覚、嗅覚、温度といった様々な信号を識別できるものが必要です。
コンピュータが経験した感覚については、言語化して他の言葉とも関連付けることが出来ます。

弱い人工知能は、人工意識を伴って初めて強い人工知能(強いA.I.)になるのです。

話しは戻りますが、ローブナー賞自体には興味があります。
賞がどのように行われているのか見てみたいので、一度、実際に足を運んでみようかと思っています。
場所はロンドンであるということです。
20Q(スカイブルー)20Q(スカイブルー)
(2006/03/18)
バンダイ

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20の質問に答えていくと、あなたが思い浮かべているものをズバリ当てる、携帯型人工知能ゲーム。
2004年1月の発売以来、アメリカで大ヒット。イギリスやアメリカの子どもたちが一度は遊んだことがあるという、伝統的なゲーム「20 Questions」がもとになっている。この遊びは、日本でも、「20の扉」「20の質問」などとよばれ、連想ゲームの1種として親しまれているもので、『20Q』の遊び方もいたってシンプルだ。

1)まず、なにか好きなものを思い浮かべる。
2)『20Q』が出す質問「ソレハ イキモノデスカ?」「ソレハ タノシイモノ デスカ?」「ソレハ オカネデカエルモノ デスカ?」などに、4つのボタン「はい」「いいえ」「わからない」「ときどき」を押して答えていこう。
3)「ソレハ …… デスネ!」 『20Q』が、あなたの思い浮かべたものを、ズバリと当てる!
コンパクトな球体のボディに、驚きの人工知能を搭載。いつでもどこでも楽しめる。色は新色のスカイブルー。
商品の説明
20の質問に答えていくと、あなたが思い浮かべているものをズバリ当てる、携帯型人工知能ゲーム。アメリカで大ヒット。イギリスやアメリカの子どもたちが一度は遊んだことがあるという、伝統的なゲーム「20 Questions」がもとになっている。この遊びは、日本でも、「20の扉」「20の質問」などとよばれ、連想ゲームの1種として親しまれているもので、『20Q』の遊び方もいたってシンプルだ。(1)まず、なにか好きなものを思い浮かべる。(2)『20Q』が出す質問「ソレハ イキモノデスカ?」「ソレハ タノシイモノ デスカ?」「ソレハ オカネデカエルモノ デスカ?」などに、4つのボタン「はい」「いいえ」「わからない」「ときどき」を押して答えていこう。(3)「ソレハ …… デスネ!」 『20Q』が、あなたの思い浮かべたものを、ズバリと当てる! コンパクトな球体のボディに、驚きの人工知能を搭載。いつでもどこでも楽しめる