ネトサポと、逆神カーツワイル「シンギュラリティやベーシックインカムは2030年に実現する！！！」ということは、しないんだろうな

同日のニュースで
フィンランド政府「ベーシックインカムは機能しない」
150種類のサプリを毎日飲んで、不老不死になるために健康になると言い出しているカーツワイル「実験してないけど、ベーシックインカムは2030年に実現する」

ベーシックインカムは、2030年代までに全世界に広がる —— グーグルの未来学者が予測
https://www.businessinsider.jp/post-165749

既に（実際に実証実験を行った）フィンランド政府はベーシックインカムを止めて全く新しい方向に進む意向
https://gigazine.net/news/20180420-basic-income-experiment-ending/

参考
シンギュラリティ教徒への論駁の書
http://skeptics.hatenadiary.jp/
渡辺遼遠@liaoyuanw
https://twitter.com/liaoyuanw

アナ・マトロニック「ロボットの歴史を作ったロボット100」(日経BP)読了。シンギュラリティの提唱者にして第一人者のレイ・カーツワイルが偽科学(代替医療)に嵌って大変なことになっているということが書いてあって驚愕した。シンギュラリティ、常温核融合と同じ道を辿りまくっているなあ。
https://twitter.com/kemohure/status/983555924089487360

日本のマスコミがシンギュラリティを持て囃すことにおける最大の危険は、シンギュラリティが、新宗教的概念であり、そこには戦前の経済効率性に基づく優生学的な淘汰思想が秘められていることを全く理解しておらず、完全スルーしているところだと思う。本当に日本のマスメディアは不用意で危険すぎる
https://twitter.com/kemohure/status/983846358732783616

先生、私にはよくわかりません……なぜ上司は頑なに「シンギュラリティ」と言い続けるのか……そしてなぜ、今年の３月になってレイ・カーツワイルの『ポスト・ヒューマン』を図書館で借りてきているのか……宗教家としてのシンギュラリティ教徒にとっての聖書なのでしょうか……。
https://twitter.com/berudiokki/status/987540038232694784

せやな

翻訳：シンギュラリティが宗教である10個の理由
http://skeptics.hatenadiary.jp/entry/2018/04/16/064718

ディープラーニングの限界
https://postd.cc/the-limitations-of-deep-learning/

インテル、スマートグラスVauntの開発を中止。開発部門も閉鎖か
https://japanese.engadget.com/2018/04/19/vaunt/

国の肝煎り研究 迷走
チョコ実験や量子コンピューターで疑念 人材足りず、革新性に課題
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO29391330T10C18A4TJM000/

機械学習バブルと言いますが、機械学習を語る情報商材のバブルであって、技術そのものはバブリーってほど爆発的な成果無いような気もします。 そもそも、統計も機械学習も非常に泥臭く地味で堅実なものと思います。 機械学習バブルが終わっても機械学習それ自体は地味に正しく生き残る。
https://twitter.com/ML_deep/status/985000486045548544

小泉進次郎「残念ながら皆さんの生活は苦しくなります。国の力で阻止はできません」
http://president.jp/articles/-/12638?page=2

専門板でやればいいのに

ここでシンギュラリティが実現すると連呼してるネトサポネトウヨがいるから
仕方ないね

せやな

セクハラの被害者「証拠の下に、告発する」
セクハラ加害者の擁護者ネトウヨネトサポ大臣「根拠も証拠も無いが、セクハラ被害者の告発は犯罪だ」

シンギュラリティ否定者「根拠と証拠をもって否定する」
シンギュラリティ擁護者ネトウヨネトサポ「根拠も証拠も認めない！シンギュラリティを否定するな」

水からの伝言が聞こえるのは、どーっちだ？

自己満オナニー野郎

根拠も証拠も認めない真性ネトカスちゃんワロタ

あげ

翻訳：人工知能  — 革命いまだ成らず
http://skeptics.hatenadiary.jp/entry/2018/04/26/074145

人工知能 (AI) は現代の真言である。この言葉は、技術者、研究者、ジャーナリストやベンチャーキャピタリストによって唱えられている。他の数多くの言葉と同様にテクニカルな学問分野から一般的な流通へと至るにつれて、言葉の用法に著しい誤解が伴っている。

1960年代以来多くの進歩があったものの、おそらくそれは「人間に似たAI」を追求した結果ではあるまい。

文書検索、テキスト分類、不正検出、レコメンデーション・システム、パーソナライズ検索、ソーシャルネットワーク分析、計画、診断、A/Bテストなどの分野における研究やシステム構築

このすべてが「AI」と呼べると単純に考える人もいるだろう。そしてそれが実際に発生している状況のようだ。そのようなラベリングは、最適化研究者や統計学者には驚きであったかもしれない。気付いたら突然「AI研究者」と呼ばれるようになってしまったのだから。

報道を読んでいるだけでは理解できないかもしれないが、人間に似たAIでの成功は、実際のところ限定されているということだ。—人間に似たAIという夢想の実現から、我々は遥か遠い位置にいる。

「人間に似たAI」へ注目することは、本質から逸れることになりかねない。

エンジニアリング上の試みを越えた何かについて語っているというフリもしてはならない。