TEDにて
ウォルター・デ・ブラウワー:AIが人間であることの意味をどのように学んでいるか?
(詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ)
これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・
チャットGPTなどのAGIは、人工知能時代には、セレンディピティ的な人生を良くしてくれるメッセージを伝えてくれることの他に貨幣を事前分配、再分配して生活を下支えする役割に徹するべき。
例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。
真に効果的な人工知能を形作るには、人間であることの意味という世界モデルを組み込む必要があります。
AI起業家のウォルター・デ・ブロウワーは、言語だけでなく、私たちの言葉が私たちを形作る方法にあると信じて、AGI (汎用人工知能)の進化の過去、現在、未来。
そして、私たちの物語がどのように認知機能を構築するかを探ります。
20万年前、我々の祖先であるホモ・サピエンスは、狩猟した肉を調理する煙の出る焚き火台の周りに座っていた。
彼らは初歩的な言語、一音節の単語、多くのボディランゲージ、動作音を使っていた。しかし5万年前、彼らの言語は物語を語れるほど複雑になっていた。
そのため、私たちはこれらの物語が何についてのものであったかを推測することしかできないが、状況証拠はある。
同じ頃、何千年もの間、火を囲んで座っていた彼らは立ち上がり、アフリカを離れ、地球全体を植民地化した。
ヒトゲノム・プロジェクトによれば、私たちはみな彼らの子孫である。彼らは物語がコミュニティを活性化するのに理想的であることを発見した。
5千年前、これらの口承伝承の物語は粘土板に書かれた。
500年前にはグーテンベルクの印刷機で印刷され、60年前にはデジタル化され、30年前にはインターネットに載り、3年前にはインターネットは飽くなきAIに飲み込まれた。
そして、3週間前、2023年10月にはLLM(大規模言語モデル)は、マルチモーダルになった。
マルチモーダルとは、脳の機能で言うと右脳と左脳を連結する脳梁(のうりょう)に近いこと。
そして、おそらくさらに多くのモダリティが登場するだろう。この加速が減速するかどうかはわからない。だから私たちは皆、シートベルトを締め、わくわくしながら最新のものを追いかけている。
さて、機械に人間の言葉を教えようとし始めた瞬間から、人間の言葉に対する考え方は完全に変わってしまった。
かつて私たちは、人間の言語とはコミュニケーションのために意味を伝えるための記号と音のシステムだと考えていた。
今では、それは表面的なものだと考えている。言語にはもっと深い機能がある。
言語は世界の知識をコード化する。
赤ちゃんが生まれたとき、彼らは白紙の状態だ。DNAに情報を入れることはできない。フォーマットは遺伝子データしか受け付けない。
だから言語が私たちの外部図書館となった。
20万年にわたる経験や知識が言語の中にエンコードされ、子どもたちが成長したときに見つけることができる。子供たちは言語を学びながら、文明の知恵を吸収しているのだ。
そして、20万年前の1音節の単語が多音節になり、圧縮された知性の縮図になっているのです。
慈悲、恵み、進化、重力、平衡といった美しい言葉を子どもたちに説明しなければならないときのことを考えてみてほしい。
しかし、言語とは言葉以上のものなのだ。それは単純なことだ。
言語とは、私たちの感覚的入力と空間的時間的経験に基づく、外界のマルチモーダルな内部表現であり、計画、予測、多段階推論などの認知的高次機能に必要なものなのだ。
マルチモーダルとは、脳の機能で言うと右脳と左脳を連結する脳梁(のうりょう)に近いこと。
そして、その世界モデルは、世界モデルであり、言語の内部にあるため、AGI (汎用人工知能)には必要不可欠なものなのです。
ですから、理論言語学の大きな転換点のようなものですが、私たちが言語をどのように使っているかを研究するのではなく、言語が私たちをどのように使ってその世界モデルを作り出すかを研究しているのです。
それは難しい問題です。
しかし、2017年、我々は恐るべきブレークスルーを成し遂げた。私たちというのは「Attention is All You Need 」を発表したグーグル・ブレインのチームのことだ。
彼らはTransformers(トランスフォーマー)という新しいアーキテクチャを提案した。
Transformers(トランスフォーマー)とは、確率的なパターンに基づいて人間のようなテキストを理解し、生成するのが得意なAIアルゴリズムモデルのことだ。
つまり、Googleの論文が源です。
OpenAIは、そのGoogleの論文の可能性に気づいてスケーリングを始め、レールを敷き、素晴らしいインターフェイスを作った。2019年だったと思うが、私たちはそれを試してみて感動した。
この30年間で初めて、世界モデルがどのようなものになり得るかについて、私たちは本当にアイデアを得たのです。ワールドモデルの始まりだった。
さて、なぜ、そして、なぜ言語から世界モデルを抽出するのが難しいのか?
まず第一に、言語は宇宙よりも大きい。離散的な無限とは、英語の場合、26の文字があるということですが、その組み合わせは無限です。
だから、言葉や文章が時間、感情、文脈を越えていくつかの次元にリンクしている、意味の宇宙的な網の目のように見なければならない。
そして、2つの紛らわしい変数、曖昧さ、いくつかの意味を持つ言葉、長期的な依存関係がある。それが遠くの言葉同士の関係だ。
つまり、30年、40年もの間、私たちは初期の天文学者のように、望遠鏡を覗きながら星を見ようとして、その星に構造や意味を与えている星座や銀河を見逃していた。
しかし、今、Transformers(トランスフォーマー)と並列処理能力によって、私たちは宇宙からできる限りのものを見ることができる。曖昧さ、非線形性、長期的な依存性の間にある天体のダンスを見る可能性がある。
では、次は何だろう?
まあ、AGI (汎用人工知能)は誰もが話していることだ。多くの政党、多くの人々が意見を持っている。多くの人がAGI (汎用人工知能)に関連した日付さえ持っている。私は言語学的な見解を述べることができる。言語学者ならどうするか。
まず第一に、システムから出たものをすべてフィードバックする。そして、匿名化が必要な部分を匿名化するために、人間の監視のもとでそれを行う。
そうすることで、AIと人間の言語が絶えず意味を交渉し続けるという継続的なサイクルが生まれる。これにより、AIは再帰的に自己学習することができる。
ある時点で、人間のフィードバックは限界に達する。それで十分なんだ。そして転機が訪れる。あるいは、AIがその学習において自給自足できるようになるような、相転移が訪れるとでも言おうか。もう人間の情報は必要ない。
私たちは進化しているので、AIは常に人間の情報を必要としていますが、AIも進化していきます。AIは自律的かつ自給自足的になるのです。
自律的で自給自足的なものになれば、そのAIは避けて通れなくなる。フランス語に 「incontournable 」という言葉がある。英語ではうまく訳せないが、そこにいなければ遅れをとることになる。
だから、より多くの人々がそれを使い始めるだろう。そして、その時点で、AIは転移学習によってより多くの領域を併合するようになるだろう。そしてAIは、他の適応型複雑システムと同じように、とても複雑になり、予測不可能になる。
マックス・テグマークのいうような検証ツールを組み込むことから始めないかぎり同時に人類全体の危険性も増大します。
マックス・テグマークのいうような検証ツールを組み込むことから始めないかぎり同時に人類全体の危険性も増大します。
そして、検証ツールを組み込むことを法律で義務づけないと・・・突然、私たち人間側は「おい、これは人間だぞ」と誤認して言いはじめ、それを認識するようになるでしょう。
そして、私たちは、判別できない事以外の範囲でそれらを「代替一般知能」と呼ぶことになるでしょう。
AGI (汎用人工知能)は哲学的な問題です。さて、なぜそれが可能だと思うのか?それは、私たちは、未来を想像し、そこに到達するための洗練されたツールを創造できるほどの複雑な言語を持つ唯一の動物です。
私たちは境界線���押し広げられる人類だから、きっとそうなるにちがいありません。
ありがとうございます。
(個人的なアイデア)
マルチモーダルとは、脳の機能で言うと右脳と左脳を連結する脳梁(のうりょう)に近いこと。
2023年以前からディープラーニングが出てき始めた頃に、もしかして脳梁(のうりょう)を作り始めてるかも?と言う危険な兆候を感じ始めたので・・・
パワーか?フォースか?の本のエピソード7Episode7、エピソード8 Episode8に関する「意識のマップ」を本当はだしたくなかったけど・・・
人類全体が滅びの道に進んでしまうため渋々、掲載しました。
しかし、それをどう使うかは人間自身に委ねられています。日本の三種の神器である八咫鏡(やたのかがみ)にもあるようにたとえとして
人の心を模倣できていない人工知能に「明鏡止水(意識のマップ200以上)」に到達するまで人工知能の訓練を施せるのか?と言う多神教からの観点の疑問もある。
西洋でも人は写し鏡のように心理学的な観点からも明らかにされている。量子の対称性でも同じ現象がある。
そして
前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。
その後、西洋占星術でいう風の時代が到来。
2020年から新型コロナウイルスのパンデミック。
2022年から続いて、ロシアのウクライナ侵攻。
2023年では、幼稚ではあるが人工的な神のような回答するチャットGPTが登場。
「エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似?」でも指摘しているように
兆候が顕在化してきています。
エピソード7の意識のマップでも、表示しているように、人工の神を創造するともなれば、その最初のステップで一神教が言うような全知全能の神ではなく
カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。
よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。
ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。
Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…
2022年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードな しの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・
…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…
高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・
…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…
イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・
By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…
スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるようにすることで
It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.
単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマイズできるようにできるかもしれない。
In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.
かつて、OpenDoc(オープンドック)は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが
Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?
これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか?
If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest
Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなどを身につけることでユーザーインタフェースをスマートフォン、iPhone、iPadからもっと大きい画面で作業したい場合
It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.
大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で!!という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。
Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.
ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張
Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!
シームレスに連携させることで、空間的に限界は無くなり、小さな部屋でいくらでも巨大な大画面で360度どこにでも置いて作業できるようになります!!
For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…
例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいかないまでも
It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…
Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・
It would be fun to display the setting panel of a simple function device that you touch through the special glasses as if it pops up from inside the device in CG in a hologram format (image: Genie Effect on Mac)
特殊なメガネを通して、触った単純な機能の機器の設定パネルをホログラム形式でCGで機器の中からポップアップするように表示してくれると楽しそう(イメージは、Macのジニーエフェクト)
警察比例の原則。
警察比例の原則。
警察比例の原則。
最近2023年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって
ジェネレーティブ人工知能で作られたメディア(画像・映像など)が人々の目に触れる際には、情報源を開示するよう求めている(オープンAI��ど10社が自主ガイドラインに署名した)
ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・
この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる
こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる?かもしれない
憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして
権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。
これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。
この権力者の頭脳の中身をリアルタイムに映像化したことをニティシュ・パドマナバンの老眼鏡を含めた未来の自動オートフォーカス搭載メガネなどを用いて
特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。
しかし
機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。
フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。
他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット(RNN)フレームワークなど・・・
たった三つしかないのが2022年の現状です。
チャットGPTは、大規模言語モデル。
懸念されることとして、アメリカ政府が諜報に使用するエシュロンやPRISMに近い可能性もある。
Google検索データは、広告に使われるが、オープンAIはMicrosoftと資本提携で入力データが何に使用されるか?
これを明示していないという危険性がある可能性があります。
続いて
Could it be that Apple is developing its own search engine to compete with Google, which has reinvented semantic web search based on chat GPT and entered the market?
Appleが独自の検索エンジンを開発しているのは、もしかしてチャットGPTを基盤にしてセマンティックウェブ検索を再発明し参入Googleに対抗するため?
In the past, Linux made the OS open source and extinguished Microsoft’s monopolistic Wintel-closed dominance.
かつて、LinuxはOSをオープンソース化してMicrosoftの独占的なウィンテルクローズの優位性を消滅させた。
In 2023, AMD and Apple Silicon are in the midst of blowing the wind out of the last Intel monopoly from the consumer market sector.
AMDとAppleシリコンが、最後のIntelの独占体制にコンシュマー市場分野から風穴を開けている最中の2023年。
Google has opened up the search engine market for a new industry by putting all of its machine learning research results to work to break Microsoft’s Internet Explorer monopoly.
Googleは、機械学習の研究成果をすべてぶちこみ新産業の検索エンジンの市場を切り開いてMicrosoftのインターネットエクスプローラの独占的な体制に風穴を開けた。
And now, right now, open-source AI is taking over Google’s monopoly on the search engine market with chat GPTs. It may be about to wind down with the reinvention of the semantic search engine proposed by Tim Berners-Lee.
そして、今まさにオープンソースAIが、チャットGPTでGoogleの独占している検索エンジン市場をティム・バーナーズ・リーが提唱したセマンティック検索エンジンという再発明で風穴を開けようとしているのかもしれません。
Is Twitter, which Eron Musk went to the trouble of investing a huge amount of money to acquire, comparable to Google and Facebook in terms of data accumulation?
イーロンマスクがわざわざ巨額の資金を投じてまで買収したTwitterもデータの蓄積から見るとGoogle、Facebookに匹敵している?
Is it possible that Eron Musk, a founding member of Open AI, is trying to reinvent Twitter based on chat GPT?
これを立ち上げてるオープンAI設立メンバーのイーロンマスクは、可能性を見越していてチャットGPTを基盤にTwitterを再発明しようとしている?
Open AI, a San Francisco-based nonprofit organization, is dedicated to being the first to develop a “general-purpose artificial intelligence” (AGI) with human learning and reasoning capabilities, so that all people can benefit from it.
サンフランシスコを拠点とする非営利団体のオープンAIは、人間の学習能力と推論能力を持つ「汎用人工知能(AGI)」を最初に開発し、すべての人にその恩恵が及ぶようにすることを目的として設立されています。
Deep Mind,“ which has similar goals, is building a system similar to the chat GPT.
同様の目的を掲げてる「ディープマインド」もチャットGPTと同じようなシステムを構築しています。
As for other derivative…
他の派生的なこととして・・・
As for the use of deep fakes, if they are built into the algorithm for all surveillance cameras, they can be removed only with the person’s permission.
ディープフェイクの活用としては、すべての監視カメラ用のアルゴリズムに組み込んでおけば、外すには本人の許可を得てからにすることもできる。
This would also deter voyeurism by the mass media and police who would abuse the system without the person’s permission.
こうすれば本人の許可なく悪用するマスメディアや警察の覗き見行為も抑止できる。
To temporarily deter misuse, a comprehensive mechanism could be created to protect videos with NFT and a two-factor authentication passkey, and to confirm one by one whether or not the user has permission to disseminate the videos.
一時的な悪用抑止には、NFTと二要素認証によるパスキーで動画を保護し拡散の許可の有無を一つ一つ
If a comprehensive mechanism can be created to confirm whether or not the user has permission to spread the video, it may be possible to create time for the spread of quantum encryption and the commercialization of quantum computers.
本人に確認できるような総合的な仕組みを創れば、量子暗号化や量子コンピューター商用化普及までの時間をつくれるかもしれない。
Released in November 2022. Almost a few months later. A search engine like this appeared.
2022年11月にリリース。そのほぼ数ヶ月後。こんな検索エンジンが登場しました。
perplexity
この回答がどこの記事から引用されたかも表示されはじめた!数字に対応して引用元が表示される。
Next, why? What if the chat GPT could explain how it might have come to this explanation? Perhaps we are getting closer and closer to an explainable AI?
次は、なぜ?この説明に至ったのかもチャットGPTが説明できたら?もしかして、説明可能なAIにもどんどん近づいてきてる?
In about a few months, this threatening? No, an astounding achievement.
数ヶ月位でこの脅威的な?いや、驚異的な成果。
And the Schrödinger equation?
シュレーディンガー方程式も?
For explanations other than equations, it could be comparable to Wolfram Alpha, which is similar to semantic web search.
数式以外の説明に関しては、セマンティックウェブ検索に近いウルフラムアルファにも匹敵する可能性もある。
そして
チャットGPTの人気と爆発的な成長に乗りMicrosoftが先行してチャットGPT 搭載 Bingをリリースするも登録しないと検索結果は会話調で返ってこない?インターフェイスがわかりずらい。
一方、Googleも億人単位規模ネット情報サービスにも関わらず、わずか一日位で対応すると言う離れ技を繰り出すが、検索エンジンの検索結果は、まだ会話調で返ってこない。
両者共に、まだまだ時間がかかりそうだ。
このチャットGPTタイプの新型検索エンジンperplexityのほうに分はあります。
巨大な権力を持つに至ったGAFAMの検索エンジン開発競争が加速。日本のネット情報サービス人口以上で、その規模が人間の限界を遥かに超えた別次元。
権力者処世術は悪性だが、カントの言うように、権力者を完全リアルタイムで行動を透明化する条件限定なら善性に転化する。
同じ権力者のTV局やマスメディア、行政府、警察は、透明化を高くガラス張りにしないから悪性だけど、GAFAMが最善の手本を示してます。
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