今夜は久しぶりのサルソン。
但し、9時からと遅い。最近、イベント主体にした様。
＜5-3-1＞
最新データーから観る『5-3-1』法則。
この法則を勝手に唱えた
のは2010年頃だったと記憶する。1950年から2010年の間の特殊出生率を比較して、人口動静による未来予測。その際のデーターはこれから予測した。
1950年の4.5に対し、2010年が1.5で差は3で日本は3。それに対し当時のフランスは1で、中国は5。
これから日本が少子高齢化の影響が当時一番出ているが、同じ出生率でも当時フランスはそれほどではない。また中国は2060年頃に深刻化すると予測した。
今回最新のデーターがWeChatのチャンネルに出ていた。1960~2024年の間の変化だ。この64年間にインドは4、中国は3、韓国は5.1、そして日本は0.8。
先ず、日本はほぼ少子化が落ち着いたみたいだ。つまり2010年のフランス並み。
インドは急速に問題の【火種】を抱えつつある。中国は2010年の日本と同じ状況。これから問題が表面化する。韓国は2010年の中国に似る。
『AIは世界をどう変えるか』3
GPT-2は当時としては驚異的ではあったが、もっともらしい文章を生成出来るだけだった。
ところが、GPT-4になるとコードも書け、数学の問題も解け始めた。そしてこのレベルで2028年迄にスケーリングだけで今の、幼稚園レベルから、高校レベルまで伸びると言う。p44
スケーリングは計算量だけの話しだろうから、これは既定路線だと考えるべき？
そして今、 AIは人と言う「窓口」を通じ、現実世界と繋がっていると言う。p46
つまり、私がスマホでチャッピーなり、deepseekに質問すれば、新たな課題をAIは学習すると言う事。
最後に私がチャッピーに聞いたのは『白い彼岸花の増殖様式』だった
ただ、それを困難にする要因として、『ヒトが十分に賢くない』事が、限界になる可能性があるとも。p46
つまり【馬鹿と付き合っていると、成長しない？】
白痴会传染的😱
長いこと、『アルゴリズムは計算より重要だ』との思い込みがあったと。ところがこれまでの結果を見ると、計算リソースが決定的だったみたいだとか。p52
その解決の為？ 賢い AI同士のセルフプレイや、合成データーの活用が考えられるとも。p54
つまり、システム同士が対決し、お互いの失敗から学ぶ事。 馬鹿なヒトは邪魔？
現在の謎として、
『現在の AIモデルはシナプスにして2〜3桁小さい一方で、3〜4桁データーで訓練されている。しかしヒトは18歳迄に目にする単語は精々、数億語。対して AIは数兆語だと言う。これを説明するのは、
『 AIはヒトの脳より規模が小さいので、その分補う為にデーターを必要としている』と、言うのがあるとも。つまり、ヒトは驚く程少ないデーターで、ちゃんと機能している？ p56
GPT-4はコード作成、数学、画像、医学、法律で機能を発揮している。これは汎用人工知能AGI、とみなす事が出来るのか？