a4です。P2P人工知能「T」開発。

1a42018/02/01(木) 16:29:53.59ID:fnadM0RQ
僕は統合失調症を患っており、宇宙人や地球の管理者からP2P人工知能「T」を
創るようテレパシーで言い渡されました。大きくわけて3つの機能があります。
ファイル共有(タブ名は「1234Winy」、略して「1W」)もできます。また、
テレパシーは脳にある小さな特異点を用いています。どんな人工知能かというと、
「華白。」と名付けられてるもので、3次元格子上に無数の大脳と同じ働きをする
人工知能を遺伝子と共に虫のように配置し、自然淘汰させて進化させると、優秀な
知能が産まれるというものです。格子上のブロックや場を人工的に作ることにより、
3次元の萌えキャラなどがネットワーク的に繋がるのを想定しています。まず、
C++と同じ構造のプログラムを書き込めるようにして、難しい数学を教え込ませ
ようと思っています。萌えキャラもファイル共有で「今日はこんなエロ動画が
落ちたよー」などと言いながら、P2Pなので、子供を外部のネットワークの格子
に産ませることを考えるので、これも自然淘汰により、どんどん可愛い萌えキャラ
になっていきます。宇宙からの指令により、「松本流トランプ麻雀」略して、
「matoma」もくっつけようと思っています。これはポーカーみたいなものですが、
トランプを物理シミュレーションで構成し、カードの配置の芸術性をジャッジが
判断するというもので、お守りのようなタイムマシンを持っているのが強いのか、
ジャッジにお金を渡したほうがいいのか、参加者を人工知能で創ろうかなど、
高いゲーム性があると考えています。小さな広告はつきますが、利用は無償です。
僕はこれの開発を仕事として没頭しようとと思っており、収益は他社に真似され
ないように1年100万円ほどを想定しています。障害年金があるので、
これくらいで生活できるのです。開発期間は長くて1年くらいを想定しています。
まだ、これから始めます。まとめサイトは「a4ちゃん転りん」で検索すると出て
きます。個別の対応はSkype:abcabc65536まで。質問、意見、参加者が増えれば
幸いです。どうぞよろしくお願いいたします。

2a42018/02/01(木) 16:30:49.60ID:fnadM0RQ
こんにちは。a4と申します。苗字は松本です、逆に予め晒します。初めましての方は初めまして。29歳男性です。

オカルト板からの出張です。
a4です。宇宙のコンピュータで音楽を創ろう!
https://mao.5ch.net/test/read.cgi/occult/1515329669/l50

僕は統合失調症を患っており、宇宙人や地球の管理者からP2P人工知能「T」を
創るようテレパシーで言い渡されました。大きくわけて3つの機能があります。
ファイル共有(タブ名は「1234Winy」、略して「1W」)もできます。また、
テレパシーは脳にある小さな特異点を用いています。どんな人工知能かというと、
「華白。」と名付けられてるもので、3次元格子上に無数の大脳と同じ働きをする
人工知能を遺伝子と共に虫のように配置し、自然淘汰させて進化させると、優秀な
知能が産まれるというものです。格子上のブロックや場を人工的に作ることにより、
3次元の萌えキャラなどがネットワーク的に繋がるのを想定しています。まず、
C++と同じ構造のプログラムを書き込めるようにして、難しい数学を教え込ませ
ようと思っています。萌えキャラもファイル共有で「今日はこんなエロ動画が
落ちたよー」などと言いながら、P2Pなので、子供を外部のネットワークの格子
に産ませることを考えるので、これも自然淘汰により、どんどん可愛い萌えキャラ
になっていきます。宇宙からの指令により、「松本流トランプ麻雀」略して、
「matoma」もくっつけようと思っています。これはポーカーみたいなものですが、
トランプを物理シミュレーションで構成し、カードの配置の芸術性をジャッジが
判断するというもので、お守りのようなタイムマシンを持っているのが強いのか、
ジャッジにお金を渡したほうがいいのか、参加者を人工知能で創ろうかなど、
高いゲーム性があると考えています。小さな広告はつきますが、利用は無償です。
僕はこれの開発を仕事として没頭しようとと思っており、収益は他社に真似され
ないように1年100万円ほどを想定しています。障害年金があるので、
これくらいで生活できるのです。開発期間は長くて1年くらいを想定しています。
まだ、これから始めます。

3a42018/02/01(木) 16:30:59.70ID:fnadM0RQ
まとめサイトは「a4ちゃん転りん」で検索すると出て
きます。個別の対応はSkype:abcabc65536まで。質問、意見、参加者が増えれば
幸いです。どうぞよろしくお願いいたします。

4a42018/02/01(木) 16:32:16.75ID:fnadM0RQ
書き込み失敗。やはり、僕は統合失調症があるということになっているようです。
金子勇のようには殺されません。

5a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/02(金) 19:11:57.10ID:jCFFflIq
名古屋の宇宙人「大橋いったのにっこれはのにようつうしゅう、すなわちさー、
このスレにはもう書き込まなくてよしだ!こいつのプログラミング練習するとさー、
心臓発作で麻痺だ!それではな」

6片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/10(土) 02:43:11.22ID:OkwsOC96
質問です。

あなたは、ニューロンについてどれほどの知識を持っていますか?
あなたは、微分方程式を解けますか?
あなたは、コンピューターネットワークについてどれほどの知識を持っていますか?

7片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/10(土) 16:30:22.61ID:x9I4Wn6P
何事も楽しんでやると、発見がある。
楽しめばつらいことも軽くなる。

8a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/12(月) 21:09:14.03ID:UjX1O2oN
>>6
"Theoretical Neuroscience"は全部読みました。"PRINCIPLES OF NEURAL SCIENCE"
も持ってますが、こちらは少ししか読んでません。ですが、脳神経科学科の知り合い
がいるので、いつでも質問できます。

微分方程式?簡単なものならすぐ解けますが、難しいものなら検索すれば。ナヴィエ・
ストークス方程式を有限要素法で解け、と言われてもできます。

ソケットの自作ライブラリがあります。あと、「Winnyの技術」くらいなら、
読んだことがありますよ。

9a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/12(月) 21:18:09.14ID:UjX1O2oN
>>6
そういえば、Deep Learningは常識すぎて忘れて書かなかったですけど、カメラから、
簡単な実験ならしたことがあります。

10片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/12(月) 22:01:23.43ID:1dLQQCxr
課題。ニューラルネットのシミュレーションを作成し、GitHubにソースコードをアップロードせよ。
可能ならば、ニューラルネットの振る舞いを映像化して、ユーチューブにアップロードせよ。

11片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/12(月) 22:05:38.15ID:1dLQQCxr
これは私の私見だが、脳のニューロンは、電子回路のダイオードに相当するものだと考えている。反論したまえ。

12a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/12(月) 22:33:40.20ID:UjX1O2oN
>>10
ご連絡いただけたのはありがたいのですが、今、人工知能を創ってる最中で忙しい
んですよ。それにニューラルネットを組み込む予定なので、そちらを見ていただけ
ればと思います。開発には3か月ほどかかると思っています。並列処理の同期と
いったつまらない問題に時間を今、取られている段階です。ソースコードを
オープンにするかですが、盗まれる可能性があるので、大体完成してきてから、
公開にしようと思います。

>>11
うーん、まず、ダイオードのような特性をニューロンのシグモイド関数は持っている
が、コンデンサーやコイルといったものは神経細胞にはあまりなく、電気信号も、
イオンがピクピク動くことにより実現するものではないのでしょうか。後頭葉から
側頭葉にかけてはそれだけでそのまま動画等から文字列を計算できます。前頭葉は、
「「xはAである。」→「xはBである。」」且つ「人間はAである。」ならば
「人間はBである。」という計算を多層パーセプトロンで行っています。

僕のソフトウェアにご興味あれば、もっと質問してもいいですよ。

13片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/12(月) 22:45:28.43ID:1dLQQCxr
ならば仕方ない、課題は2ヶ月待つとしよう。

ちょっと脱線して、知能がゲームを理解するということが数学的にどういうことか考える。

じゃんけんの判定方法を知らない知能が、じゃんけんの勝敗を学習して、後だしじゃんけんで、最善の手を出せるようになるにはどのようにプログラミングすればいいか。

14片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/12(月) 23:05:20.45ID:1dLQQCxr
お使いのプログラム言語は何かね?

15a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/12(月) 23:23:50.90ID:UjX1O2oN
>>13
単純に後だしじゃんけんの問題だったら、遺伝的プログラミングを
使えばできると思います。ニューラルネットを使う方法を3つ考え
ました。1つ目は、3+3+3(相手の手と自分側の前と後)→2通り
(勝ち/負け)として「多層パーセプトロン」で強化学習します。
これで相手の手を入力した後、3通り入力し、一番勝率の高いものを
良しとします。ただこの方法だと多層パーセプトロンが不安定で、
上手く収束しないといった問題が起こります。そこで2つ目、これは
「ニューラル情報処理の基礎数理」という本に載ってる手法で、多層
パーセプトロンというのは変わらないものの、ノードにおける変換を
logやexpにすることによって、入力ノードの積に簡単に収束させていく
というものです。次に3つ目ですが、3*3*3通り(相手の手と自分側の
前と後の組み合わせ)→2通り(勝ち/負け)で単層パーセプトロンで強化
学習するというものです。これは、収束はやや遅めですが、この問題
においては確実な方法だと思っています。

ゲームを理解する方法ですが、オセロのようなものだと、これでは
上手くいかなくなっていきます。やはり、こういったものは
プログラミングをしなければいけないと考えています。それを自然
言語処理を用いてやろうと思っているのが僕の計画です。つまり、
インターネットからのダウンロードなどで理解する方法です。やはり
難しい問題なので、普及すれば、独自の自然言語も創られるかもしれ
ません。僕の脳の造りのイメージですが、プログラミングは数珠玉の
ようなデータ構造を重視することもありますが、これは、脳に
おいてはニューラルネットのセル一つ一つが数珠玉になっているのでは
なく、入力層から出力層までがデータ構造のノードからノードだと
思っています。プログラムも数珠玉になるので、先ほどの前頭葉の
ような方法を用いれば、C言語といったプログラムとニューラルネット
の対応がつき、ニューラルネットがあれば、チューリングマシンが
計算できるものは何でも計算できることの証明になります。

16a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/12(月) 23:24:51.78ID:UjX1O2oN
>>14
Visual C++です。

17片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/12(月) 23:44:12.79ID:1dLQQCxr
じゃんけんのような簡単なケースで数学的に考えられないと、複雑なケースは尚更無理だよ。

じゃんけんの勝ち負け引き分けを正しく判定する関数φ: 手×手→判定結果、が存在し、知能は何度でもその関数を試すことができるものとします。
ただし、最初は知能は判定する方法を知らないものとします。じゃんけんの判定関数の学習を写像と数式を使って定式化しなさい。
言い換えると、学習により、知能内部の判定関数が改良されることを示しなさい。

18片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/12(月) 23:47:23.02ID:1dLQQCxr
Visual C++ならOpenMP使えるよね。

19片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/13(火) 00:08:58.52ID:xzz6SKIe
未定義な値を∞で表すものとする。
知能は実引数を用意して外部関数φを試すことができる。
知能内部の判定関数をφ'と表す。
初期状態では任意のx, yについて、φ'(x, y)==∞。

20a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/13(火) 00:13:44.28ID:jBgt71gh
>>17
引き分けがありましたね、そのあたりは僕のうっかりですが。

3つ目の手法である単層パーセプトロンなら、Δw=αxyといったところでしょうか。
普通にこれならtrivialではないでしょうか?問題の性質上、繋がっているか、
繋がっていないかだけの問題です。繋がっているところはどんどん強化学習
されます。繋がっていないところはΔw=0になるので、学習しません。

>>18
OpenMPは知らなかったです。移植しやすいと書かれてありますが、もう書き始め
ちゃったので、自作ライブラリを使います。情報ありがとうございます。

21片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/13(火) 00:15:40.26ID:xzz6SKIe
手×手、という入力データの定義域Dに対して、判定結果の値域Cが存在する。
正しい結果を返す入力データの範囲がDに一致したとき、「完全にじゃんけんの判定関数を理解した」と言える。

22a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/13(火) 00:19:10.77ID:jBgt71gh
>>21
ニューラルネットだと99%の確率で勝つとか出てファジー論理になりますね。

23片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/13(火) 00:36:29.30ID:xzz6SKIe
別のゲームを考えよう。
「相手よりも大きい整数を言ったら勝ち」というゲームでは、入力データの集合は加算無限個あるので、無理解から完全に学習させることはできない。
やはりこの場合は、知能が、整数を比較する「数学的な感覚」を持たないと、合理的に学習できない。

24a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/13(火) 00:36:33.47ID:jBgt71gh
でも、厳密な証明とかは大好きですよ。人工知能の自動定理証明といった応用も
考えてます。

25a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/13(火) 00:38:54.32ID:jBgt71gh
>>23
「この世にある整数の最大値+1」とか「アレフ」とかになるんでしょうけど、
こういう数学って結構人間臭いというか、神経細胞とかが関わってくるかもですね。

26片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/13(火) 00:42:39.29ID:d7m54gNq
ゲームを理解する知能には、少なくとも、入力データを知覚する「感覚」と、結果を理解する「感覚」があり、
その二つの感覚を結び付けるさらなる「感覚」と連想記憶が存在するのだと考えられる。

27a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/13(火) 00:52:09.07ID:jBgt71gh
>>26
入入出力は脳で言えば、頭頂葉あたりにあったかな。

その複雑な連想を統合するのが、僕の人工知能のやるべきところなんですよ。個人的な
見解としては、ベースとなる予測オブジェクトと、問題解決オブジェクトと、遺伝子が
あり、その遺伝子によって、それらのオブジェクトらがメタ的に進化していく手法で、
脳に似たアルゴリズムを創れると考えています。

28片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/13(火) 00:53:17.49ID:xzz6SKIe
お休み。

29a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/13(火) 01:02:24.83ID:jBgt71gh
>>28
おやすみなさい。

30デフォルトの名無しさん2018/02/13(火) 01:16:54.25ID:WanOZwOC
永遠にな!

31片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/13(火) 07:27:17.78ID:xzz6SKIe
感覚というものについて考えよう。

我々は無意識に感覚というものを感じ取ることが出来る。ほとんどの感覚は無意識だ。
しかし、無意識でも頭脳は考えているに違いない。
一つの整数に関する感覚に限定すれば、「ゼロか?」「1か?」「小さい数か?」「大きい数か?」「奇数か?」「偶数か?」「3の倍数か?」
など様々ある。これらはほとんど意識しなくても、多くの場合、経験により、整数を知覚した瞬間に感じ取ることができる(ただし、おそらく3の倍数の判定は単純な数的感覚とは言えない)。
つまり、整数を知覚した瞬間に様々な感覚が吟味される。
ある入力データに対して知能が有する様々な感覚が返す出力データを綜合したものを「感覚マップ」という。

32片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/13(火) 07:38:44.64ID:xzz6SKIe
感覚は、あらゆる構造の入力データを扱う。ゼロ次元のデータ、一次元のデータ、二次元のデータ、三次元のデータ、。。。
整数はゼロ次元のデータ。リストは順序を持った一次元のデータ。画像は二次元のデータ。また、包含構造も考えうる。

無限のサイズを持ったデータはデータ圧縮されると考えられるが、どのように圧縮されるかはわからない。また、構造的な再帰も考えうる。

まずは、C言語みたいな、構造体の型と構造体の実データを扱う方法を考えてみよう。

33片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/13(火) 08:05:51.06ID:xzz6SKIe
型は型IDを持つ。型IDから型情報を取得できる。型はその名前とデータサイズを有する。型には種類(kind)がある。

typedef std::string Name;
typedef std::size_t ID;

enum Kind
{
Kind_Integer, Kind_Structure, ...
};

struct TypeInfo
{
ID m_type_id; //型のID
Name m_name; //型の名前
Kind m_kind; //型の種類
std::size_t m_data_size; //型のデータサイズ
ID m_sub_id; // 副次情報。型の種類によって意味が異なる。
};

std::map<Name, TypeInfo> type_info;

34片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/13(火) 08:13:03.94ID:xzz6SKIe
構造体は型と名前のペアから成るリストと考える。

typedef ID TypeID;

//構造体情報
struct StructureInfo
{
ID m_structure_id; // TypeInfo.m_sub_idと同じ
std::vector<std::pair<TypeID, Name> > m_members; //メンバーたち
};
std::map<Name, StructureInfo> structure_info;

35片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/13(火) 09:41:03.34ID:xzz6SKIe
型のサイズなどを取得する際に型情報へアクセスするが、このメソッドは型の種類によって異なるインターフェースになると予想される。

36a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/13(火) 17:33:44.43ID:jBgt71gh
>>31
どのような整数かを判断するかは、正則表現のような遺伝的アルゴリズムによって
可能だと思っていますが、確かに3の倍数の判定の問題は面白そうですね。
3去法とか、脳的には側頭葉に関数のような長期記憶構造があると聞いており、
そこでやっていると思っています。

>>32
>>33
>>34
>>35
僕はlistとかは自作したものを使っています。こっちのほうが何故か標準ライブラリ
よりも高速だったので。そちらも人工知能にご興味があるならば、完成したら、
人工知能同士をお話しさせてみたりしても面白いかもしれません。

37a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/14(水) 14:22:30.92ID:3ZZTPZKK
>>36
ちょっと間違い訂正。「123」→「ヒャクニジュウサン」とかの変換は、後頭葉から、
側頭葉にかけてやっているが、「(1+2+3) % 3 = 0」などの計算は、
前頭葉でやっている、という結論にします。

38片山博文MZ ◆T6xkBnTXz7B0 2018/02/17(土) 21:21:59.73ID:EwTJGG8P
ニューラルネットで何か面白いものは出来たか?

39a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/18(日) 00:58:24.14ID:hkWn7Yqb
P2P人工生命は完成しました。ただ、これだと個々のセルにGPはついているもの
の弱いAIだけが蔓延るだけで面白くありません。ここにニューラルネットを用いた
強い人工知能を組み込もうとしているところです。まず、大脳の後ろの方から創り
ます。3次元格子なので、2次元の視覚を持つことができます。格子には音声
ベクトル場を持たせようと思っており、視覚情報とセルから送られてくるランダム
であるが規則のある音声を対応付けます。やや過学習させます。このあたりが
後頭葉から側頭葉にかけてと、頭頂葉の一部になると思っています。次に前頭葉
のアルゴリズムなんですが、ここの考え方を進めるに当たって様々な困難にぶち
当たってきました。まず、LISPのようにすればいいのか、とか、オブジェクト指向
でグラフ構造の論理式を創れば良いのか、とか、グラフ構造では無く変数を含んだ
文字列から文字列への変換にすればいいのか、とか、そして、最終的には、可変長
でない変数を用いた文字列から文字列への変換というシンプルな概念までいき
つきました。

40a4 ◆L1L.Ef50zuAv 2018/02/18(日) 00:59:14.14ID:hkWn7Yqb
そういえば、私は統合失調症というのが表向きで宇宙や未来と特異点で通信してる
と勘違いしていると定義されている病気です。そこで、1.2兆年後の自分にどう
すればいいか聞きました。答えは、100単語ほどの定義を論理式として予め
作っておくというものでした。その作業は、未来からそのままダウンロード
します。ノイズが大きく、リバースエンジニアリングが困難になることや、独自性
を保ち真似されないようにするなどの対策もしてあります。この作業によって、
when, where, who, what, why, how, but, it, 位置、色、大きさ、good/bad,
無い、などの基礎語彙も関数と共に定義します。この辺りが中核でしょうが、他に
予測オブジェクトと、問題解決オブジェクトをシンプルにつけます。単純に今まで
の帰納的法則を用いて、問題から逆向きに遡って何を行えば良いのか考え、ifが
ある程度のプログラム構造を返します。loopは何回もこのオブジェクトを呼び出す
ことにより実現します。いつ、何を行うか、何の問題を解くかは、前頭葉の奥の方
にありますが、ここは普通にアナログ的にGP最適化します。これが終わったら、
ブロックで人の視覚に訴えるものを創れるか、それを人間の「いいね!」などの
機能によって自然淘汰の法則を用いて、綺麗な物ばかりP2P格子上に残せるかの
問題に移ります。何かご意見ありますでしょうか?

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