こんばんは、遠隔気功師 成です。
無償遠隔の申し込みの際に、ゴール設定を伺っているのですが、○○病が治る（改善する）というゴールが多いです。
病気が治ることをゴールにしてしまうと、治っていない自分をますます意識してしまうので、よろしくありません。
なので、病気が治った先のゴールを設定しましょう。
例えば、「○○病が治り、家族で世界一周旅行をしています。」という形にしましょう。
なかなか、痛みがあったり不快な症状があると、先のゴールは考えづらいと思います。
去年の今頃、僕自身、頚椎ヘルニアの痛みと戦っていましたので、よくわかります。
ですが、遠隔を受けている時間くらいは、その先のゴールをイメージしながら受けてみてください。
遠隔気功師 成
こんばんは、遠隔気功師 成です。
今週のバラ色ダンディでの、T博士のお話は、「T博士、コグニティブコンピューティングとコーチングの融合で、教育界の本格進出」でした。
ということで、人工知能のお話から。
○人工知能に必要なもの
1．基礎理論
現在は、100以上の理論が並列処理で同時適用。超並列確率計算で、最適なものを選択。
2．巨大な知識データベース
2000年代になり、あらゆるデータが電子化、インターネットに繋がり、マシンが自動学習可能に。人間を遥かに超える知識データベース量を構築。
3．ハードウェア
Petaオーダー現在のサーバ80TeraFlops/16TeraByte（Tera=1兆）
巨大知識ベースの推論に3秒（IBM Watson）→Watsonがインターネットから英語を読み込んで、100万冊の本とWikipediaの情報を勝手に学習している。
Watsonの仕組みは、
1．Watsonコグニティブコンピューティングアーキテクチャー
100以上の自然言語処理技術の並列処理
2．大量の専門家知識機械学習と推論
人間による知識データベースとインターネットからの自然言語処理による、100万冊以上の文献やWiki知識、非単調処理、高度抽象度処理の融合
3．超並列計算
複数理論による大量仮設生成と確率計算による融合
4．共有メモリ型超並列処理
Power7coreｘ32ｘ90 80TeraFlops
結論は、我々の理論にようやくハードウェアが追いついてきました。ハードウェアにIBMを選択するかは別として、T博士の会社はコーチングの知識のデータベースを出しましょうということでした。
遠隔気功師 成
今週のバラ色ダンディでの、T博士のお話は、「T博士、コグニティブコンピューティングとコーチングの融合で、教育界の本格進出」でした。
ということで、人工知能のお話から。
○人工知能に必要なもの
1．基礎理論
現在は、100以上の理論が並列処理で同時適用。超並列確率計算で、最適なものを選択。
2．巨大な知識データベース
2000年代になり、あらゆるデータが電子化、インターネットに繋がり、マシンが自動学習可能に。人間を遥かに超える知識データベース量を構築。
3．ハードウェア
Petaオーダー現在のサーバ80TeraFlops/16TeraByte（Tera=1兆）
巨大知識ベースの推論に3秒（IBM Watson）→Watsonがインターネットから英語を読み込んで、100万冊の本とWikipediaの情報を勝手に学習している。
Watsonの仕組みは、
1．Watsonコグニティブコンピューティングアーキテクチャー
100以上の自然言語処理技術の並列処理
2．大量の専門家知識機械学習と推論
人間による知識データベースとインターネットからの自然言語処理による、100万冊以上の文献やWiki知識、非単調処理、高度抽象度処理の融合
3．超並列計算
複数理論による大量仮設生成と確率計算による融合
4．共有メモリ型超並列処理
Power7coreｘ32ｘ90 80TeraFlops
結論は、我々の理論にようやくハードウェアが追いついてきました。ハードウェアにIBMを選択するかは別として、T博士の会社はコーチングの知識のデータベースを出しましょうということでした。
遠隔気功師 成