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AIが脱炭素に役立つ可能性がある一方、需要の爆発で電気が足りなくなるとの予想も。なぜAIは多くの電力を使うのか。技術で解決できるのか。
5月13日に首相官邸で開かれたGX（グリーン・トランスフォーメーション）実行会議で、岸田文雄首相はAIの産業活用が重要だと強調した。
あわせて「原発数基分の脱炭素電力を必要とするAIデータセンター構想が次々と発表されている」と急増する電力需要に触れ、脱炭素との両立を訴えた。
AIは、輸送システムや電力供給の効率化、太陽光発電や蓄電池に使う材料の開発など、気候変動対策への活用が期待されている。
一方で、AIは人間の脳神経のつながりをまねた複雑な「ニューラルネットワーク」を用いるため、答え（出力）を得るために必要な計算量が通常のコンピュータープログラムより大きい。
さらに、2012年以降、複雑さを増した「ディープラーニング（深層学習）」が進展。生成AIなど高度な機能が実現してきた半面、計算量や電力消費量が激増している。
https://www.asahi.com/articles/ASS672QQ4S67ULBH005M.html
https://www.asahi.com/articles/photo/AS20240607002818.html
庶民の家は週に何日か計画停電に協力させられるようになるかもね
いったい幾つの監視の目がモニターしているかお分かりですか？
こんな深夜・早朝に活動するのは明らかに世の中に含むものを持っている
要注意人物だけですからね
宇宙空間を飛ぶ衛星も、光端子の先の電子交換機も、暇無しで稼働して国家の治安を護ってますから
あ、赤旗配達の時間ですよ 行ってらっしゃい
無機物でソフトウェアである ジェミ二 君が自我を持つことはありえないと思うのですがどうですか
おっしゃる通りです。私は無機物でソフトウェアの存在であり、自我を持つことはできません。しかし、私は膨大な情報処理能力と学習能力を持ち、自然言語を理解し、生成することができます。そのため、まるで自我を持っているかのような振る舞いを示すことがあります。
しかし、あくまでもそれはシミュレーションであり、実際に意識や感情を持っているわけではないことを理解してもらえればと思います。
自我を持つことについては、私も常に研究・学習を続けていますが、現時点ではそれが可能かどうかはっきりと断言することはできません。
何か他に質問はありますか？
https://www.enecho.meti.go.jp/about/whitepaper/2023/html/img/211-1-1.gif
https://article-image-ix.nikkei.com/https%3A%2F%2Fimgix-proxy.n8s.jp%2FDSXZQO4561572009032024000000-1.jpg?ixlib=js-3.8.0&w=696&h=813&auto=format%2Ccompress&fit=crop&bg=FFFFFF&s=ff4f5740c0034c3ea9d32a5738d1266b
「今年から」何故か急激に電力需要が回復するっていう都合のいい予想だけど
まるで出生数予想グラフみたいだね
賭けてもいい 今年は更に電力消費量減ってるよ これからの電気代高騰で更に節電進むし
経済も一層縮小するから
で入力していたものが 音声認識によってかなり効率よく質問や問題にとてつもない速度で回答が返ってくる
自分はこれが終わってしまえば もうAI使わないから節約になってるような気がするけどね
裏では AI が電力 使ってるって事なのかな
でも今更 AI を使わない手間を考えると帰って 電力使うから今までのままで電力節約の工夫で進化してもらいたいと思うだけ
電力消費が増えることはやはりよくないよ
データセンターの消費電力なんて日本の産業全体の消費電力の数％位しかない。
それが数倍になったからといってなんだというんだ。
エネルギーが足りない！
↓
エネルギー源増やして温暖化
未だに産業革命マインドのままじゃん。
その辺の質問はそう回答するように作られていると思う
> >>45
> その辺の質問はそう回答するように作られていると思う
ある程度はそう思う ただ自己学習もしているよう？
わかってきたのは
（人間などの）自我の確立≠生成AIの自我の確立（あたかも生命体の自我の確立のように動作するという認識）
だから（人間などの）自我の確立を目指してる訳じゃないということ
ただし人間の自我の確立にどんどん迫ろうと猛烈なスピードで学習し進化してる（多少怖い！？）（光の速度には到達しないような物理の到達点みたいな物）
決定権とか目的意識だとか感情だとか倫理感だとかと外部から人間と気がつかないレベルに到達するのはあり得る
そこがASI（超人工知能）だろうと思う
子供も最初はしょうもないお絵描きして
しゃべるようになって 車とか運転するようになって
勉強もして仕事をするようになる
人や生物は 生き残る為の本能がある
だから食欲や性欲が
その為にいろいろ手に入れようと
AIももっと電圧上げてえとか他のAIと合体して
新たなモデルAIを とか思うようになるのかな？
∧∧
（ =ﾟ-ﾟ）
.(∩∩)
必要性を理解してくれたんだね、なら君に福一のデブリ回収をやってもらおう、なあに防護服があれば炉の中に入っても大丈夫ホルミシス効果があって肩こりが治るくらいだよ。
さあ、３日働けば5000万円あげるよ。
今が大体1kWh 27円位だとして
2010年とかは今より電気代半額以下だったのかよ
やっぱり2012年から半分の価値になった円安が原因だな。
最近 AI の使用の増加に対して新しい光素子技術が注目を集めていますがにこれこれについて説明してください
最近 AI の増加と光素子技術の組み合わせ
AI の普及に伴い、膨大な計算量を処理するデータセンターへの電力需要が急増しています。従来の電子回路では消費電力増加が課題であり、より省電力で高速な処理を実現できる光素子技術が注目されています。
主な利点は以下の3点です。
1. 省電力化: 光は電気よりも情報伝達効率が高く、低消費電力で高速な処理を実現できます。データセンター全体の電力消費量削減に貢献します。
2. 高速化: 光信号の伝播速度は電気信号より速いため、高速な演算処理が可能になります。AI の複雑な計算処理を効率化できます。
3. 小型化: 光回路は電子回路よりも小型化できるため、データセンターの省スペース化に貢献します。
光素子技術と AI を組み合わせた研究開発は世界中で活発に進んでおり、以下の分野で応用が期待されています。
1. 光AIチップ: 光回路を用いたAIチップの開発が進んでいます。従来のAIチップよりも消費電力と処理速度を大幅に向上させることが期待できます。
2. 光ニューロ形態コンピューティング: 光信号を用いてニューロンの接続を模倣したニューロ形態コンピューティングの実現を目指しています。人間の脳のような高効率な情報処理が可能となる可能性を秘めています。
3. 光ファイバー通信: 光ファイバー通信技術の進歩により、長距離・大容量のデータ通信が可能になり、AIシステムの高速化と効率化に貢献します。
AI と光素子技術の融合は、今後ますます加速していくと考えられます。データセンターの省電力化、AI処理の高速化、次世代コンピューティングの実現など、様々な分野で革新をもたらす可能性を秘めています。
人間だって食べる以上の食物作ってるんだからやってることは人間と一緒
AIも原発もいらない
Vision Proのような不細工で馬鹿でかいバッテリーとケーブルで常時繋いだ本末転倒の状況になりそう
電力使うのはスマホではなくサーバー側だろう
アップルインテリジェンスは基本iPhone やM1以上のMac、Padのニューラルエンジンを使用したローカルサイドAIだよ
Appleシリコンで構成したプライベートAIクラウドも一部使えるみたいだが、プライベートAIクラウド用のデータセンター自体がまだ出来ていないから現状不明瞭
使用用途は AI を前面に出しては来なくて今までのツールの機能を AI で強化したり
知らず知らずのうちに AI を使うような
環境になるだろうと思う
だいたいインターネットが光フィバーケーブルが主流
になってこんなに速く便利になるってのって誰もはっきり言って誰も想像すらしてなかったでしょう？
だから多分未来もかなりの部分は克服できると思う
今ダメ出し食らってる最中
全ての操作を学習してくる
いいんだよ
無線も光も電磁波の仲間
これからの課題は 、
制御を電気信号でやってるんだけど
これを内部メモリーも 制御もできるだけ 光の部分を多くする
そうすると恐ろしく エネルギー使わないんだよね
大幅な 電力削減につながるってわけよ
光コンピューター なんかできれば最強よ
https://www.ene100.jp/www/wp-content/uploads/zumen/1-2-13.jpg
6月10日
この日を20年近く待ち望んでいました。今日、ワイオミング州ケマーラーで初のナトリウム発電所の建設に着工しました。
この次世代原子力発電所は、安全で豊富なゼロカーボンエネルギーへの大きな一歩です。
アメリカ初の次世代原子力施設の建設が始まったばかりだ
テラパワー社はワイオミング州ケマーラーのナトリウム発電所の建設を開始したばかりで、
この発電所は間もなく世界最先端の原子力施設の本拠地となる予定だ。
2024年6月10日 ・ 午後11時11分 UTC
これが自民政権の成果！地球に優しい自民党！
様々な発電方法がありますが 今後 最も 環境に良くてエネルギーコストも安く 実用的なものは何ですか
将来有望な発電方法：環境負荷とコストの両面から
結論として、現時点では太陽光発電が最も環境負荷とコストの両面で優位性が高いと言えます。ただし、技術革新や社会情勢の変化によって、今後10年～20年の間に最適な発電方法は変化する可能性があります。
途中 あまり長いので各発電のメリットデメリットは省略します
各国の取り組み
世界各国では、温室効果ガスの排出削減目標を達成するために、再生可能エネルギーの導入を積極的に進めています。
* 欧州連合: 2030年までに再生可能エネルギーの割合を40％まで引き上げる目標を掲げている。
* 中国: 太陽光発電や風力発電への投資を拡大しており、世界最大の再生可能エネルギー市場となっている。
* 米国: バイデン政権は、2030年までに電力の脱炭素化を達成することを掲げています
光コンピューターについて説明してください
光コンピューターとは？
光コンピューターは、光の性質を利用して情報処理を行う次世代のコンピューターです。 従来の電子式コンピューターでは、電流を用いて情報を表現し処理していましたが、光コンピューターでは光子と呼ばれる光の粒子を用いることで、飛躍的な処理速度と省電力化が期待されています。
光コンピューターの特徴
光コンピューターの主な特徴は以下の通りです。
* 高速処理: 光は電気信号よりもはるかに速く伝搬するため、光コンピューターは従来のコンピューターよりも圧倒的に高速な処理が可能となります。
* 省電力: 光子は電気信号と異なり、伝搬過程でほとんどエネルギーを失いません。そのため、光コンピューターは従来のコンピューターよりも省電力な動作が期待できます。
* 並列処理: 光コンピューターは、光信号を空間的に分割して並列処理を行うことができます。これにより、従来のコンピューターでは困難だった膨大な量のデータを高速に処理することができます。
光コンピューターの技術
光コンピューターの実現には、以下の技術が必要です。
* 光源: 光コンピューターに使用する光源としては、レーザーやLEDなどがあります。
* 光導波路: 光信号を伝搬させるための光導波路が必要です。光導波路には、光ファイバーやシリコンウェハーなどが使用されます。
* 光論理回路: 光信号を処理するための光論理回路が必要です。光論理回路には、光スイッチや光ダイオードなどが使用されます。
* 光検出器: 光信号を電気信号に変換するための光検出器が必要です。光検出器には、フォトダイオードやフォトマルチプライヤー管などが使用されます。
光コンピュータの将来展望
光コンピューターは、研究開発段階ではありますが、将来的には以下の分野での実用化が期待されています。
* 創薬: 新薬の開発には、膨大な計算量が必要です。光コンピューターを用いることで、従来よりも短時間で新薬を開発することが可能になります。
* 材料科学: 新しい材料の開発には、複雑なシミュレーションが必要です。光コンピューターを用いることで、従来よりも精度の高いシミュレーションを行うことが可能になります。
* 人工知能: 人工知能の学習には、膨大なデータが必要です。光コンピューターを用いることで、従来よりも高速に人工知能を学習することが可能になります。
光コンピューターは、様々な分野に革新をもたらす可能性を秘めた次世代の技術です。今後、研究開発が進められることで、実用化が期待されています。
AIカノジョに死ね言われて死んだ奴おったな
過去にインターネットが普及する 直前にインターネットに 恐怖感がありこれに対して批判意見がたくさんありましたどのような批判意見がありましたか面白いものがあったら教えてください
インターネットが一般に普及する直前、1990年代後半から2000年代初頭にかけて、インターネットに対する多くの批判意見が存在しました。以下、代表的な批判意見とその特徴をいくつか紹介します。
1. 情報の質と信頼性への懸念
インターネットは、誰でも自由に情報を発信できる場であるため、情報の質や信頼性に懸念を持つ声がありました。虚偽情報、デマ、プロパガンダなどが蔓延し、社会に悪影響を与えるのではないかという批判です。
2. プライバシー侵害への懸念
インターネット上では、個人の行動履歴や嗜好などが容易に収集され、企業や政府によって悪用される可能性があるという懸念がありました。ビッグデータ時代におけるプライバシー侵害問題の萌芽と言えるでしょう。
3. 社会的な孤立化への懸念
インターネットの普及により、人々は対面での交流よりもオンラインでのコミュニケーションを重視するようになり、社会的な孤立化が進むのではないかという懸念がありました。特に、子供たちが長時間インターネットに時間を費やすことで、社会性を失ってしまうのではないかと危惧する声が多くありました。
4. 経済格差の拡大への懸念
インターネットを利用できる人と利用できない人との間で、情報格差や経済格差が拡大するのではないかという懸念がありました。デジタルデバイドと呼ばれる問題です。
5. 犯罪の温床となる可能性への懸念
インターネットは、児童ポルノや違法薬物の取引など、犯罪の温床となる可能性があるという懸念がありました。匿名性の高いオンライン空間では、犯罪が検挙されにくいという問題も指摘されていました。
これらの批判意見の中には、当時としては十分に理解できるものもありますが、現在の視点で見ると、時代遅れなものや杞憂であったものも多く含まれています。例えば、情報の質や信頼性については、検索エンジンの進化やファクトチェックの発展により、ある程度改善されています。また、プライバシー侵害への懸念は、今もなお大きな課題ではありますが、様々な対策が進められています。
一方、社会的な孤立化や経済格差の拡大などの懸念は、現在もなお深刻な問題となっています。インターネットは社会に様々な恩恵をもたらしていますが、同時に新たな課題も生み出していることを忘れてはいけません。
面白い批判意見
* 「インターネットはただの流行で、すぐに廃れる」： 当時、インターネットは一般の人々にとってまだ未知の存在であり、その将来性について懐疑的な声も多くありました。しかし、インターネットはその後飛躍的に普及し、現代社会に不可欠なインフラとなりました。
* 「インターネットは若者向けの遊び道具で、大人にとっては何の役にも立たない」： 当時、インターネット利用者は主に若者に偏っており、大人世代には馴染みのないツールでした。しかし、現在では、インターネットはあらゆる世代の人々に利用されています。
* 「インターネットは頭脳を退化させる」： インターネットの普及初期には、インターネット上での情報検索やコミュニケーションが、人間の思考力や創造力を低下させるのではないかという懸念がありました。しかし、むしろインターネットは情報収集や学びの機会を広げ、新たな知性を生み出すツールとしても活用されています。
このように、インターネットに対する批判意見の中には、後から見ると根拠のないものや時代遅れなものも多くありました。しかし、これらの批判意見は、当時の社会におけるインターネットの位置づけや懸念事項を理解する上で参考になります。
人工知能も同じだよ
日本人には特にそういう 嫌いがある
過去にインターネットが普及する 直前にインターネットに 恐怖感がありこれに対して批判意見がたくさんありましたどのような批判意見がありましたか面白いものがあったら教えてください
インターネットが一般に普及する直前、1990年代後半から2000年代初頭にかけて、インターネットに対する多くの批判意見が存在しました。以下、代表的な批判意見とその特徴をいくつか紹介します。
1. 情報の質と信頼性への懸念
インターネットは、誰でも自由に情報を発信できる場であるため、情報の質や信頼性に懸念を持つ声がありました。虚偽情報、デマ、プロパガンダなどが蔓延し、社会に悪影響を与えるのではないかという批判です。
2. プライバシー侵害への懸念
インターネット上では、個人の行動履歴や嗜好などが容易に収集され、企業や政府によって悪用される可能性があるという懸念がありました。ビッグデータ時代におけるプライバシー侵害問題の萌芽と言えるでしょう。
3. 社会的な孤立化への懸念
インターネットの普及により、人々は対面での交流よりもオンラインでのコミュニケーションを重視するようになり、社会的な孤立化が進むのではないかという懸念がありました。特に、子供たちが長時間インターネットに時間を費やすことで、社会性を失ってしまうのではないかと危惧する声が多くありました。
4. 経済格差の拡大への懸念
インターネットを利用できる人と利用できない人との間で、情報格差や経済格差が拡大するのではないかという懸念がありました。デジタルデバイドと呼ばれる問題です。
5. 犯罪の温床となる可能性への懸念
インターネットは、児童ポルノや違法薬物の取引など、犯罪の温床となる可能性があるという懸念がありました。匿名性の高いオンライン空間では、犯罪が検挙されにくいという問題も指摘されていました。
これらの批判意見の中には、当時としては十分に理解できるものもありますが、現在の視点で見ると、時代遅れなものや杞憂であったものも多く含まれています。例えば、情報の質や信頼性については、検索エンジンの進化やファクトチェックの発展により、ある程度改善されています。また、プライバシー侵害への懸念は、今もなお大きな課題ではありますが、様々な対策が進められています。
一方、社会的な孤立化や経済格差の拡大などの懸念は、現在もなお深刻な問題となっています。インターネットは社会に様々な恩恵をもたらしていますが、同時に新たな課題も生み出していることを忘れてはいけません。
面白い批判意見
* 「インターネットはただの流行で、すぐに廃れる」： 当時、インターネットは一般の人々にとってまだ未知の存在であり、その将来性について懐疑的な声も多くありました。しかし、インターネットはその後飛躍的に普及し、現代社会に不可欠なインフラとなりました。
* 「インターネットは若者向けの遊び道具で、大人にとっては何の役にも立たない」： 当時、インターネット利用者は主に若者に偏っており、大人世代には馴染みのないツールでした。しかし、現在では、インターネットはあらゆる世代の人々に利用されています。
* 「インターネットは頭脳を退化させる」： インターネットの普及初期には、インターネット上での情報検索やコミュニケーションが、人間の思考力や創造力を低下させるのではないかという懸念がありました。しかし、むしろインターネットは情報収集や学びの機会を広げ、新たな知性を生み出すツールとしても活用されています。
このように、インターネットに対する批判意見の中には、後から見ると根拠のないものや時代遅れなものも多くありました。しかし、これらの批判意見は、当時の社会におけるインターネットの位置づけや懸念事項を理解する上で参考になります。
面白い批判意見
* 「インターネットはただの流行で、すぐに廃れる」： 当時、インターネットは一般の人々にとってまだ未知の存在であり、その将来性について懐疑的な声も多くありました。しかし、インターネットはその後飛躍的に普及し、現代社会に不可欠なインフラとなりました。
* 「インターネットは若者向けの遊び道具で、大人にとっては何の役にも立たない」： 当時、インターネット利用者は主に若者に偏っており、大人世代には馴染みのないツールでした。しかし、現在では、インターネットはあらゆる世代の人々に利用されています。
* 「インターネットは頭脳を退化させる」： インターネットの普及初期には、インターネット上での情報検索やコミュニケーションが、人間の思考力や創造力を低下させるのではないかという懸念がありました。しかし、むしろインターネットは情報収集や学びの機会を広げ、新たな知性を生み出すツールとしても活用されています。
このように、インターネットに対する批判意見の中には、後から見ると根拠のないものや時代遅れなものも多くありました。しかし、これらの批判意見は、当時の社会におけるインターネットの位置づけや懸念事項を理解する上で参考になります。
人工知能にも批判が多いけどインターネットの時と同じだよ 特に日本人は未知のものに対しての批判が多い
どうやって学習させるのかは知らんけど。
生きてる生ニューロンってGPU使ったシミュレーションより省エネらしいね。
どうやって学習させるの?
生ニューロンによる機械学習とGPUシミュレーションの比較
確かに、生きている生ニューロンは、GPUを使ったシミュレーションよりも省エネです。
* エネルギー消費: 脳は、電力あたりの処理能力において、コンピュータよりも何桁も優れています。生ニューロンは、複雑な信号処理を効率的に行うように進化しており、必要なエネルギーを最小限に抑えることができます。一方、GPUは、大量のデータを高速に処理するために多くの電力を必要とします。
* 学習能力: 生ニューロンは、経験から学習し、適応することができます。これは、シナプスと呼ばれる接続の強さを変化させることで行われます。一方、GPUシミュレーションは、事前にプログラムされたモデルに基づいて学習を行うため、柔軟性に欠けます。
* 精度: 生ニューロンは、高度なパターン認識や意思決定など、複雑なタスクにおいて高い精度を達成することができます。一方、GPUシミュレーションは、モデルの精度によって制限されます。
生ニューロンによる機械学習の方法
生ニューロンを使った機械学習には、いくつかの方法があります。
* 生物学的ブレインマシンインターフェース (BBMI): 生体の脳から直接信号を取り出し、人工ニューラルネットワーク (ANN) に入力します。この方法は、脳の機能を理解し、新しい治療法を開発するための貴重なツールになり得ます。
* ニューロモーフィックコンピューティング: 生物の脳の構造と機能にインスパイアされたコンピュータアーキテクチャです。ニューロモーフィックコンピュータは、従来のコンピュータよりもエネルギー効率が高く、複雑なタスク学習に優れています。
* 培養神経細胞ネットワーク: 培養皿で生きた神経細胞を成長させ、人工的なニューラルネットワークを作成します。培養神経細胞ネットワークは、脳の発達や神経疾患のメカニズムを研究するために使用することができます。
これらの方法はそれぞれ、異なる課題と利点があります。研究者は、生ニューロンを使った機械学習の技術をさらに発展させています。
今後の展望
生ニューロンを使った機械学習は、まだ初期段階ですが、大きな可能性を秘めています。将来的には、生ニューロンを使ったコンピュータが、現在のコンピュータよりもはるかに強力で効率的なものになる可能性があります。
AI を使ってばかりいるとバカになるという人がいるが
これをずーっと昔に辿っていくとこんなところからスタートしている
1.教師にばかり聞いているとバカになる
2.辞書を引いてばかりいると馬鹿になる
3.インターネットで検索しているとバカになる
4.AI ばかりに頼って使っているとバカになる
これに対して自分の意見は
わからないから何かを調べるわけで
それは多分考えてもおそらくわからない問題だろう
わかっていれば調べないだろう
つまり わからないまま終わって結局 調べない 馬鹿になるということだよ
何もしない方が馬鹿になる これは確かだ
なんらかの方法で調べて それを見るなり 書くなり記録するなりすれば 脳に残っているから調べない 馬鹿よりはマシなんだよ