汎用人工知能 - 研究記録用（Artificial General Intelligence）

汎用人工知能の研究を記録するためのアカウント
Research record of Artificial General Intelligence(AGI).
主要な投稿のみのまとめ

[汎用人工知能 - 研究記録用（Artificial General Intelligence） @AGIRecord]

眼球運動の実装が完了。眼球運動（右下）により視野（中央上）のretina slipが軽減され羊も若干ながら追えていることが分かる。アルゴリズムは視運動性眼振の急速相・緩徐相と、衝動性眼球運動を使用（OKN＆SEM）。SPEMはOKNと脳領域は違えど挙動が類似するため一旦無視。

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オートエンコーダの性能が悪い気がする。オートエンコーダを使わないことも視野に入れ、その必要性を、比較実験で明らかにする。

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反射的サッケード運動（ハードコーディング）のみで、視野を自然と意味のある領域に移動させることができる。

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ネットワークグラフを改定　美しい！
眼球運動の実装と調整完了。SPEMなし、反射SEMのみで美しい、意味のある動きに���つまり初期では不随意眼球運動だけで十分とする（早い段階で随意のVSEMも実装予定）
ARTI6と強化学習で発話を獲得するモデルの実装と調整完了。これらを組み合わせて初期のAOIを創る

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https://t.co/fUHZofzbhg
このとき使ってたんだが手元にコードなく思い出すのに少々かかった

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眼球運動の実装が完了。眼球運動（右下）により視野（中央上）のretina slipが軽減され羊も若干ながら追えていることが分かる。アルゴリズムは視運動性眼振の急速相・緩徐相と、衝動性眼球運動を使用（OKN＆SEM）。SPEMはOKNと脳領域は違えど挙動が類似するため一旦無視。

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不随意spemのアルゴリズムを整理

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here come the fire truck も学習データ以外の音声に対してここまでの精度に

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データセットも作った。学習後リアルタイムデバッグ。いろいろ見せたが、想起できたのは顔系と、青い絵　コップや虫��鏡　のみ。音声の前処理とか再確認して改善していく

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あーテスト時の音も元の音使ってるからだめなんだ
でも同じ人の声じゃないと想起できなさそうやな　じゃあ題材から作るか。こんなカッチリしてなくていい。もっと日常の視覚っぽい雑なやつでいいんだ　理論上いける

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名前から画像を想起。文脈ありなので、BGMや物の順番を覚えている可能性もあり。題材は自作するか。

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３つの絵にそれぞれ音でAAA,AAB,ABBという名前をつけて、文脈付きで対応付けを覚えさせる。AAの時点ではぼんやりしてるが、その次の音ではっきりする模様を理想的に再現できた。

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arti6の表現力は十分だが、動作確認のための報酬設計が難しく、学習を交えるとうまくいかず。ウェルニッケを先に作り、ウェルニッケを報酬源としたブローカで動作を確認したほうが早そう。

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一応方針の間違いも指摘もするのでAIに全お任せでAOIは完成するものではない　という意味では自分がちゃんと関与してる感あって助かる

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ARTI-6の表現力

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４年前の実験の改訂版
過去のは視野全体の網膜摩擦（Retinal Slip）の合算ベクトルをRSV として、そのベクトルから視点を動かすようハードコーディングしていた部分を、RSVから視点移動を学習するような学習あり版を作成

https://t.co/AoajCHQFc5

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眼球運動の実装が完了。眼球運動（右下）により視野（中央上）のretina slipが軽減され羊も若干ながら追えていることが分かる。アルゴリズムは視運動性眼振の急速相・緩徐相と、衝動性眼球運動を使用（OKN＆SEM）。SPEMはOKNと脳領域は違えど挙動が類似するため一旦無視。

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スマホでもデバッグできるのありがたい　どういう仕組みかわからんけど　リモートデスクトップのhtmlをシミュレートしてるのか、スマホ側でhtmlを動かしてるのか

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３年半前の実験の改訂版
https://t.co/TZ9DJwYfHx

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新言語野モデルにまずウェルニッケ野のみ実装。脳内映像もそれっぽく流れる。映像だけ止めても音楽から引き続き妄想し、音楽も止めるとさすがに妄想も終わる。

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現代のAIはすで��AGI。そのAGIを使ってAOI (Artificial Organistic Intelligence)を創る

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ひとつの検証に１か月かけて実装してたのも古きよき時代��した　今は３分

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画像生成の設計図がだいたい間違ってるのでHTMLで作れないか聞いたら編集機能付きのガチのやつくれて笑った

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全体を作る前に4つの部分的なモデルと、データセットは自動で生成して、検証する。実装〜テストはすべてCodexに任せる　いまいちずっと学習できない感じだっだけど、そのへんの改善も自動化できるかあとで確認