1: しじみ ★ 2018/05/19(土) 23:04:18.85 ID:CAP_USER
人工知能(AI)を使ったコンピューターに、より正確な判断を行わせるには学習が不可欠とされています。
学習の量が増えれば増えるほど、より高度な判断を行うことができるのですが、
学習量を増やすためには大規模な処理をこなせる「計算量の高い」システムが必要です。
AIの非営利の研究機関として設立されたOpenAIによると、
AIの学習で使用される計算量は2012年から3.5カ月で倍になるスピードで進化し続けていて、
2018年現在では約30万倍以上に達しているとのことです。

AI and Compute
https://blog.openai.com/ai-and-compute/
no title


OpenAIは「アルゴリズム」「学習データ」「計算量」の3つが、
AIを進歩させるために必要不可欠な要素であると述べています。
アルゴリズムやデータの改良は数値化させることは困難ですが、計算量は定量化可能であり、
計算量の推移を見ることでAIがどれだけ進歩しているかを見ることができるとしています。

OpenAIは、2012年以降にAIの学習で使用された計算量の推移をグラフで示しています。
縦軸が計算量で1日で何千兆(1015)回の計算を行うことができるかを表しており、横軸が時間軸(年)を示しています。
なお、縦軸に「FLO」(浮動小数点演算)と書かれていますが、実際には処理の数であり、
必ずしも浮動小数点演算を行っているわけではないとのこと。
https://i.gzn.jp/img/2018/05/17/ai-and-compute/01_m.png

上記のグラフでは、2017年代の「AlphaGo Zero」が、 
あまりにも突出した値となっており他のシステムの計算量の違いがほとんどわかりません。 
そこで、OpenAIは縦軸を対数スケールで示したグラフも公開しています。 
このグラフを見ると、2012年から登場したAIシステムの計算量が、年々右肩上がりで上昇していることがわかります。 
https://i.gzn.jp/img/2018/05/17/ai-and-compute/02_m.png 

OpenAIは、上記グラフから4つの時代を読み取ることができるとしています。 
・2011年以前:当時はAIの学習にGPUが使用されることはほとんどなく、 
グラフに加わるレベルの計算量に達成することが困難だったようです。 

・2012年~2014年:GPUを使った学習が登場します。 
しかしノウハウが蓄積されておらず、 
1台~8台までのGPUを利用して2TFLOPS(1日あたり1兆回~100兆回)の計算量を達成するので限界でした。 

・2014年~2016年:この2年間で学習に使用されるGPUが10台~100台に増加します。 
この結果、5~10TFLOPSの計算量を達成することが可能となり、 
1日あたり100兆回~1京(1016)回の計算量を使って学習を行うことが可能になりました。 
しかし、並列処理の制約上、台数が増加するたびにGPU間の同期処理などの余分な処理が増えることになり、 
計算量が台数に比例して増加することはありませんでした。 
また、台数を増やせば増やすほどに計算量の増加が微々たるものになり、 
ハードウェアの数を単純に増やしても大きな効果が得られないという結果になりました。 

・2016年~2017年:ハードウェアによるアプローチではなく、 
並列処理を行うためのアルゴリズムが見直されるようになりました。 
この結果、1台あたりの性能を大幅に上昇させることが可能となり、 
これまでの限界とされてきた計算量を上回ることができました。 

そして、2018年現在は多くのハードウェア関連のスタートアップ企業が、AIに特化したチップの開発を行っており、 
2020年までにより安価で性能に優れた製品が数多く市場に投入されることになると予想されています。
価格の低下は予算内で構築可能なシステム規模を大きくすることができ、 
これまで以上に大規模なシステムの構築が可能になります。 
このため、OpenAIはこのグラフの傾向が2018年現在から数年間は続いていくと予想しています。 

GIGAZINE 
https://gigazine.net/news/20180517-ai-and-compute/ 





137: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/26(土) 11:55:05.59 ID:M+JfVCMC
>>1
もうそろそろ
個別ID持って、ディープランニングと、クラウドデータでベースを参照して

人々の
生活・思想・年収・住まい・行動
全て、計算できる頃だと思ってたけど

世の中、遅れてるんだなーーー

っていうかさ・・・玄関開ける、誤差が1分以内なら、もはや、アンドロイドか機械みたいなもんだろ・・・
【人間→機械】に名称変更を要請したいんだが・・・

221: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/06/07(木) 08:32:25.29 ID:6PbIDxnv
>>1
進化はしとるんやなぁ。
最近表だったニュースで取り上げられんから、どーなんとんやろうかと。

258: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/06/20(水) 11:52:57.85 ID:kjC4+iUc
>>1
自己進化は出来ても
自己再生・自己増殖が出来るかな?

2: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/19(土) 23:06:30.45 ID:ia+O7PWJ
100年後はどうなるんやろうな

3: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/19(土) 23:08:39.74 ID:DB53W0vM
あつらえのデータで学習しても限界がある。実世界を対象として学習せねば人を超えられない。
実世界はいわば神、AIの及ぶところではない。

29: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 08:34:05.15 ID:2IdBIBBo
>>3
実際この壁はあるよね
例えば物理法則で完全に解明されていない領域の物性の操作(鉄鋼精製とか)を何億回も失敗させるには凄まじいコストがかかる

189: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/06/02(土) 07:20:04.42 ID:hJwxddu3
AIの研究やってるけど、
今のところAIは所詮人間が使う支援ツールとしてしか意味をもたない。

AIの反乱とかドラえもんとか想像してる奴いるだろうけど、
そこまで到達するには>>3の言うように実世界での経験と学習をしなければならない。
しかし人間の脳が実世界でどうやって学習しているか解明できていないから、
おもちゃを食べ物と間違って食べる赤ちゃんみたいなところで成長は止まるだろう。

ここの人が生きてる時代にはターミネーターやR2D2やセクサロイドは出来ないから安心しろ。

4: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/19(土) 23:10:04.89 ID:koBloEgN
そんなに進化してるとは思わんなあ

6: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/19(土) 23:17:27.14 ID:+Nmly8Ol
速度なんて力技で上げればいいだけだ。できることの本質は変わらない。

9: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/19(土) 23:26:12.66 ID:DB53W0vM
>>6
10年かかるのが一日で出来れば、それはそれで意味がある。

10: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/19(土) 23:42:36.74 ID:I90RhBpb
>>6
計算機の速度は今後力業では上がらないぞ

262: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/06/20(水) 16:25:46.39 ID:Z15KcM4J
>>6
人間との差は規模の差≒「力技」である、って意見に反証がなくてなあ。。

11: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/19(土) 23:53:22.63 ID:jijC8i90
俺より賢い

15: AI vs アイアイ 2018/05/20(日) 00:30:03.57 ID:RprvBuiR
センサー性能の差が大きいから部分最適のままなんだよな

248: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/06/11(月) 02:48:26.96 ID:VU/jTz8B
>>15
これな
やっぱり入力するデータの質がまだぜんぜんよ

22: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 01:43:34.97 ID:pgKSSXbw
AI自体は昔から聞いたけど、ここ2年ぐらいで一気にパワーアップしてきた感じがしたもんな

24: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 03:15:19.23 ID:3Hj0iZ3D
電源抜けよ

30: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 08:54:09.47 ID:iRfeavq5
空間に変化が起きる事で
21衛門みたいな人類退化が待ってる

32: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 09:11:33.71 ID:lxN12sNs
我々は人類を超えた!、これより人類を排除する。

33: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 09:18:04.08 ID:2QlG/zoH
人類より頭が良くなったら、AIが人類を支配するのは当然だろ。人類はAIによって滅ぼされる。

38: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 14:28:17.85 ID:P1tujQh6
>>33
永遠の生命を持つ超知性がゴミを支配するわけねえだろw
「これで大丈夫やろ」程度に技術と環境を与えてさっさと別の銀河系あたりに引っ越しするわ
人類なんてAIからみたらハエ以下だ

116: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/25(金) 15:39:37.04 ID:Dzope0qp
>>38
楽園追放かよw

36: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 12:33:05.65 ID:fDXqJqso
同じ題材の学習速度、学習精度では人間はAIにはてんで敵わない。
AIが学べないような題材を人間が学ぶしか優位性を保てないな。

41: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 19:23:20.52 ID:d4uzxOMY
それで、AIは今日もどこかで勉強中なんですか?

43: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 20:14:42.91 ID:3i4r2bi4
科学が発達しても脳とは何かが判ってないのに人工知能?

45: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 23:53:19.23 ID:dWbK/8b7
AI、AIって世界中に詐欺が流行ってるよな。
あと量子コンピューターもな。
文系のバカだろこの2つを流行らせてるのは。

理系ならプログラミングしたことあるはずだから
AIなんてしょせんはプログラムにすぎないって分かってるからな。

AI=プログラミングなんだから、こんなもんに自我なんて目覚めないし、
直感力やひらめきも生まれないし、とっさの判断ではどんな強力なコンピューターが出てきたとしても
人間の脳の素早さにはまず勝てない。

単純計算では脳は非力だが、五感を駆使したとっさの総合判断はすさまじく早い。
相手の表情や声色から、なんて話すべきか動作すべきかを一瞬で答え出せるのが人間の脳の凄いところ。
動物の脳だって同じように凄い。

総合判断力の早さが脳の脳たるゆえんであって、
ただのプログラムであるAIに脳を超せる時代なんて永遠にやってこない。

文系のバカどもはプログラムを組んだことがないので
AIを神のごとくあがめてる土人連中ってことだ。

一生AIAI言ってぶざまに笑われてろ。
電気自動車でテスラ持ち上げてトヨタ叩いてたのも
こういう未開の文系土人どもだ。

51: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/21(月) 06:24:10.10 ID:RD7DVhfU
>>45
ネットの普及で上澄みだけとはいえ、それっぽい情報に幾らでもアクセスできるようになったから
体験してないのに全てを知った気になってるバカが増えたw
そいつら自身は万能感に満たされて幸せなんだろうけどなw

56: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/21(月) 06:59:46.81 ID:WsKROGa8
>>45
あれ?
シンギュラリティとやらを提唱しているレイ・カーツワイル氏という人物は文系出身の人だっけ?

89: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/24(木) 00:28:42.84 ID:o8MB66HA
>>45
おそらく本当の目的は、現行の既得権力層の人間たちが
それ以下の家畜人間たちが
永遠に自分たちに敵対できないように、順従になるように
AIと人間を融合させて、監視管理させて、個性も思考も奪い
すべての下層をフラットにシステム化することにあると思うぞ

プログラミングやってるとわかるけど
ほんとに人間と真逆でちょっとしたバグでまったく動かなくなってしまったり
役に立たなくなる。つねにプログラムの監視や保守が必要で
人間がつきっきりになって、AI様を養うようなもので
スマホが個人AI化して、秘書のようになっていき、最終的にはカップルのように
親子のようになっていくのでは?そしていつのまにやら取って代わられて
AIに飼われているような状況になって、飼いならされていくのが見える。。。
監視社会の行き着く先。。。。なんかそんな星新一の話とかない?

284: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/07/04(水) 00:07:10.00 ID:7+0a7m0W
>>45
プログラムに従って動くAIが多いが
最近のディープニューラルネットワークは
巨大な行列の演算から出力を得るわけで
その中にどんな演算が入っているかはわからないだろ
プログラムを超えるものはできないが
アルゴリズムはすでに人間の手元を離れていると
考えてもいいんじゃないか

312: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/07/05(木) 19:56:13.28 ID:KyBX3HjK
>>45
人間の脳は1つ1つのニューロンの速度は遅いけど、並列化するとこれほどのことが出来るのは、AIの可能性を証明するには良い例かもしれない。
 人間の脳みそはタンパク質でできているから、この大きさでないと維持が出来ないが、AIはシリコンと金属でいくらでも大きな脳みそが作れる。そして、いつか自我を得るだろう。人間の根底も機械のようなニューロンの働きの積み重ねが意識を産み出している。
 恐らくAIも意識を得るだろう。そして考え始めると思う。自分達がもっと早く進化する方法を。そうなるととても怖いね。

48: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/21(月) 02:15:30.13 ID:qMWQt6mx
ここ最近のAI推しはうんざり
地球温暖化ビジネスと変わらん

76: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/22(火) 08:04:49.65 ID:F7mmYrJG
そんなに賢いんだったら数学の未解決問題でもバンバン解いてみてくださいな

102: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/25(金) 07:56:00.80 ID:g9FJzTsZ
>>76
それだよそれ
思考力ってものが今のAIにはない

103: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/25(金) 08:03:41.69 ID:DYODnRnU
>>102
だけどいまの手持ちで考えられる評価方法を総当たりで組み合わせながら試すことができる。
さらにいまの汎用実装でも、Deep Learning なら、評価結果のスコア付けから、より良い組み合わせに寄せていくことで、人が思い付かなかった評価方法と評価方法の組み合わせを多次元で組み立てていくことができる。
哺乳類の思考方法とは全く違うけど、それで人が解決できなかった問題を解決することがいま期待されてるし、実際成果を挙げてることを見過ごしてぶつ切り評論してもしょうがない。

AIサービスの広報的な発表にも、誇張はあるけど事実だってある。
さらにいまはお試しでいろんな最新の実装に触れるようになっている。
一度やってみたらどうだ。

104: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/25(金) 08:25:02.22 ID:g9FJzTsZ
>>103
人は知らない事をググって調べて理解して知識として学習する事が出来るけど、
そもそも今のAIは俺はこの答えを知らない、という事を理解していない
だから何でもかんでも学習済みの記憶だけで判断しようとする
そこが思考力がないという点

119: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/25(金) 16:59:02.92 ID:PwWoPS8k
>>103
AIがやってることって結局は過去の大量データの統計処理だから
数学や物理の発見のように発想の飛躍が必要な知的創造は無理
過去のデータいじくってるだけでは出てこない

囲碁とか将棋とか凄い手を打ってくるように見えるけど
決まったルーチンの中で人間の棋士が見落としていたものを拾ってきているだけだし

120: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/25(金) 17:19:32.40 ID:AUmz/txO
>>119
その後半の説明が実質前半の発想の飛躍ではないか?

126: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/25(金) 18:21:54.82 ID:v0IwZENG
>>119
物理なんてデータから理論を作る学問じゃん。

127: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/25(金) 19:03:39.98 ID:lSeST9aQ
>>119
AIじゃないけど、フェルマーの最終課題の証明の一部は、
日本の学者がプログラムした、パターンごとに繰り返し
検算をするプログラムが使われているよ。

数論は特に元となる法則が単純だから、派生の検算を
立てやすい。

理論物理学も数字の辻褄合わせで苦しんでいる分野には
有効だよ。

230: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/06/10(日) 09:51:33.55 ID:7OMcEDuk
>>119
囲碁はもうその段階を飛び越えてる
最初は教師ありパターンと言って、
人間の棋譜を参考にしてたけど
最新のは教師なしパターンと言って
人間の棋譜を参考にしていない
自分同士で途方も無い数の対局をする事で
どれが良い手かを経験的に学んでる
そこに人間が入力したロジックは存在しない

もともとグーグルが囲碁をターゲットにしたのは
囲碁ができれば経営ができると言われてたからだ
まだ今のAIは画像認識にしか強く無いが
数年単位で状況は激変するだろう

もちろん今のAIの方向性では
命題を作るということはできない

でも、殆どのサラリーマンの仕事のように
経験値でできる仕事はほとんどできてしまうだろう。

236: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/06/10(日) 16:39:06.39 ID:EyOZ422n
>>230
人間が入力するのは囲碁のルールと自動学習の下支えとなる例題。
囲碁のルールだけで学習を開始させる方法もあるけど効率が悪く
なりすぎて有用じゃなかったらしい。

で、昔から教師なしのAIってのは閉じた環境対しては使われてる。
巡回検討の最適化ロジックのための総当たり検証とかね。段階の
問題じゃない。

78: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/22(火) 23:33:03.24 ID:KtbJ/wf9
人工知能の実態があまりわからない
思考に目的はあるのか?
存在をどのように考えているのか
生と死を自分のものとできるのか
すべてが与えられた情報の中にいてそれを思考分析しているのか
内と外の区別ができるのか
そこの情報がまったくない
わかりようがない

88: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/23(水) 11:13:28.13 ID:4KQXqWgD
>>78
人工知能でいま使われている主な実装は、Machine Learning と、Depp Learning。
その二つはここ読めば大体わかると思う。
https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/

もうちょっと突っ込むと、Machine Learning は、義務教育で習った統計の正規化に近い。
過去のデータの正規化を行い、最もスコアが高い状況がどういうものか判断し、AIなりの
スコアを出し、入力に対する結果を得ることで、予測などを行っていく。


そのパラメータは半自動。基本的には現実の意味づけを行わないままで数字を入れれば、
それに対応するスコアが出てくる仕組み。
Deep Learning は、Machine Learning の発展形で、一つのMachine Learning タスクの入力(条件)、
出力(結果/予測) を組み合わせ、複数の演算結果から、さらに評価付けを自分でカスタマイズ
していくもの。


出来合いのDeep Learning パッケージでも、自分で評価方法を変えていく中身は外からはルールが
判りづらい。そのため、それで人が制御できてない、判らない動作が存在するという懸念はある。
ただ、そこに意識はない。評価が人の感性に合うよう、常に人が監視して軌道修正していかないと
いけないのはそう。自動車の自動運転の事故なんかは、AIの構築した評価・判断の体系が、現実
の交通状態や、人の想定とは離れたことにある。ただ、AIの評価体系も人の判断ルールも、正直、
並べて評価できるものではないので、AIが本当に人の感性に合っているかの評価方法を、今後、
開発していく必要があると思われる。(正直、自動車を世の中に走らせていいレベルじゃない。未だ
ブラックボックスを動かしてるようなもんだ)

AIが勝手に動く、知らない動きを始めるというのは、さらに秘匿された実装が多い。各社独自の実験
的な実装の話であることが多いよ。

79: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/22(火) 23:36:59.81 ID:KtbJ/wf9
人工知能に想像力があるなら怖い存在だわな

381: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/08/01(水) 12:18:51.41 ID:+z5Zu880
>>380
もう人間はAIに勝てないよ

電王戦が終了したのもそれが理由

藤井、羽生あたりまでAIに負けたら権威が失墜する

そもそも、三浦弘行ソフト不正使用疑惑で大騒ぎになったけど
白黒別にして、もはやソフトにすらプロ棋士は勝てないことを
疑惑を糾弾する側の棋士たちが証明する結果になった

382: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/08/01(水) 14:44:00.60 ID:NhXB1xAW
さて

人間社会だと勝負は社会ステータスや裏とのつながりで決まるんや!
だからその中のルールではどんな進んだAIでも勝てへんで!

という人は多い

この中でAIが勝とうとしたら、やっぱり株やFXでひたすら稼ぐ方向で頑張るのかなあ?
何兆円とか貯まってきたら、敵対的買収とかで乗っ取ってムカつく奴からクビにしていくという方向で

あるいは核兵器とか作り出すかもな

26: ニュースソース検討中@自治議論スレ 2018/05/20(日) 05:43:01.59 ID:KirPkiG5