a4です。Ｐ２Ｐ人工知能「Ｔ」開発。
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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。 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。 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。 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。 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」 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？ 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。 >>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。 >>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。 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。 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。 >>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。 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。 >>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。 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。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
