人工知能が仕事にどう影響するかを質問したところ

人工知能では長期記憶を保持できるようなりました

あるメッシュを考えたときに、その周囲2メッシュ以内の領域を「内近傍」、4メッシュ以内の領域を「外近傍」とする。時刻tでの中心セルの状態を状態量So、その近傍セルの状態を状態量s、「i=1、...」と記号で表す。このとき、内近傍の状態1のメッシュ数の合計をs、l、外近傍の状態1のメッシュ数の合計をSte2とする。次の時間の中心セルの状態量は、任意のパラメータwを用いて次式により更新される。パラメータの変化により縞模様や斑点模様が創発され、図4のようにwが0.4程度になると斑点模様が出現し、0.3~0.4程度で縞模様が出現する。

  • ロボットが人間の文明を終わらせる可能性があるとも語っている
  • ロボットに“感情を持*
  • AIの得意分野のひとつ異常検知などの分類処理というのは

AIモノづくりの場所モノづくりが根本的に変わっていく時代になり

このようにモデル中のパラメータの変化により縞模様や斑点模様が創発される。以上のモデルは、簡単に示すため、メッシュ空間での計算を行ったが、実際は、地図上の設備配置を踏まえて送電系統上の相対距離を考えていくことが必要であるが、同じ原理でグループを形成することができると考えらえる。お互いにグループの境界が明確になり、自身のグループと、他のグループを認識することができるようになれば、電力の共有や、利益の共有での公平な分配」も可能となるだろう。さらに、またグループを組むことで、個々の設備の故障などでも、他の設備が補完して、損失を最小限に抑えることが可能となるとともに、利益をまとめて次の設備投資に回すことができ、設備の規模拡大や高効率化をすばやく進めることができる。場合によっては、余剰利益を近隣の人工知能ユニットやグループに融資することもできるかもしれなこのようにグループを組みことで、経済的にも設備管理上でも有利になり、有利になったグループはさらに、グループの規模を拡大することが可能となる。

人工知能同士で競いあって勝者が生き残るのか
人工知能同士で競いあって勝者が生き残るのか

人工知能ができたらそれを信じて生きてきた要がある

会社に電話すると、上司が「受診するんだろ?わかってるよ」と返事。医療機関を受診すると、携帯が、「あなたの生体情報をこの医療機関と共有しますか?」という表示が出るので「はい」と応える。待合室に通されると、特に問診もなく五分ほどで診察室へ入ると医師に、「最近あまり眠れていないようですね、仕事ですか?と聞かれる。話をしている間も、医師と一緒に医師のかけているメガネがじっと自分を観察している。三分ほど話をしていると、ポンという音とともに診察室のパソコンに病名と数字が表示される。

ロボットについて補足しておくと

医師はちらっとそれを見て、「胃潰瘍の確率が八割くらいあるようです。胃カメラをしましょう」と言う。普段の生体情報との違い、生活習慣「最近特に仕事のメールが増えていた、忙しくてパソコンの前で寝落ちすることも増えた」、声色などから判断されたようだ医師の渡したカプセルを飲み込むと、医師のメガネの色が変わる。「あ、胃潰瘍ですね。」医師はそう言いながら空中に指を動かす。「いま、お薬を撒いておきます。そうしてその日の治療は終わる。「診察結果を会社と共有しますか?」という表示には、「いいえ」と答えて、明日からの勤務に備える。いかがでしょうか。この中に書いてあるいくつかはすぐに実現すると思います。か、便利だと思うか。私は後者の気持ちの方が強いです。

人工知能は考えるというのは比喩表現に過ぎないからです

排他的論理和とは基本的な論理演算処理のひとつですが、これとて理解できないとなると、人を超えるのはまず無理だとの憶測が成り立ちます。人工知能が急速に進化を続け、近い将来において人を超えるであろうとの予測は、この時点で早くも限界を迎えてしまうわけです。近年の人工知能に関連する技術の進化-遺伝的アルゴリズムの登場人工知能ブームが一旦収束した1970年代には、脳を模倣するよりも、コンピュータの演算速度を最大限に用いた記号処理型のアプローチが主流となります。つまり、実世界の多くを記号化し、これをコンピュータに移植することで高速に処理させる方が、むしろ人工知能の進化を追うよりも実利的であるという方向に研究開発が向いたのです。なお、そんな中で登場した新たな概念があります。これを遺伝的アルゴリズムといいます。

人工知能といえば弱いその翻訳の文章の組み合わせ
人工知能といえば弱いその翻訳の文章の組み合わせ

AIに主人公が恋をしていくというストーリーです

遺伝的アルゴリズムとは、生命の進化過程における遺伝継承や突然変異などの様態をコンピュータによって模倣することで計算を行う仕組みであり、この手法において、たとえばゲームを自ら学び上達するプログラムを比較的容易に作り出すことができます。実際、遺伝的アルゴリズムを用いてゲームプレイを繰り返していくと、次第にプログラムはゲームを上手にこなすことができるようになります。遺伝的アルゴリズムは、現在の最先端の人工知能にも用いられており、まさに人工知能の進化に大きな影響を与えた方法ともいえます-エキスパートシステムの研究や導入が進む1980年代にはエキスパートシステムの開発が盛んになります。エキスパートシステムとは、文字通り専門家のシステムを意味し、専門知識や専門家の持つノウハウをデータベース化することでそのままコンピュータに移植するシステムをいいます。実際エキスパートシステムは、様々な分野での開発が進みました。