著者
高橋 恒一
出版者
人工知能学会
雑誌
2018年度人工知能学会全国大会(第32回)
巻号頁・発行日
2018-04-12

長期的な機械知性の行き着く先が、その能力レベルの発展の上限により上限シナリオ、生態系シナリオ、多極シナリオ、シングルトンシナリオの順に分岐してゆく可能性を議論する。また、能力レベルの上限を制約する重要な要因として、高度な自律性を持つ認知アーキテクチャーの実現や自己構造改良能力などのアーキテクチャーレベルの問題のほかに、マルチエージェント状況における相対的優位性確立の難しさ、また計算の熱力学的効率や光速の上限などの物理的制約などがあることを議論する。

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将来の機械知性に関するシナリオと分岐点 https://t.co/sa0J5i4jAz 脳は圧倒的に計算効率が良い(熱を含め) ・ランダウアーの原理 1[bit]の情報を失うと、環境での熱力学的エントロピーの上昇も最低でも1ビ… https://t.co/XyO0oEjNu9
昨日の理研の高橋さんの話の『将来の機械知性に関するシナリオと分岐点』 https://t.co/epycUQWtTP でいう「生態系シナリオ」はこういうことを述べていたんだと理解している https://t.co/jFi09OyFiP

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