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【心得】可塑性記憶 - 讓我回想chobit的某一篇劇情

作者:方│可塑性記憶│2015-04-12 00:20:45│巴幣:1,020│人氣:1152
這部作品不錯看,
大致上應該是很注重各種心靈上的故事,
目前看來,是一個值得看的作品,
不過,
可塑性記憶也讓我想起讓我回想chobit的某一篇劇情,
他正好就是說到,
人形機器人的 "記憶" & "靈魂" 的那種感覺,
故事跟 可塑性記憶 動畫第一集很近似,但是角度不同,
不過具體來說哪一集已經忘了,
無論如何
其實當時看到 chobit 那篇的時候, 真的很感動~
現在看到 可塑性記憶 ,
也覺得不錯!!

當時~chobit 是以電腦的角度切入,所以電腦久了,會有記憶喪失的問題,
這是很合理的,因為硬碟本來就會損壞~ 而且現在流行的SSD更容易因為時間損壞,
不過,硬碟就算損壞... 完全記憶喪失,
深愛對方的人,
還是期盼有隱藏某些記憶的可能呢!
那種感覺,就是chobit 曾經表現出來的某種羅曼蒂克~~
而現在 可塑性記憶 增加了不同視角的範圍,
我認為 ,劇情將會在不同的角度豐富起來呢!!
引用網址:https://home.gamer.com.tw/TrackBack.php?sn=2805450
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留言共 9 篇留言

貝吉原
一堆人吐槽說 資料轉移就可以保存下來了
幹麻要重置什麼挖溝的
說什麼現在科技都可以 ~根本嘿嘿

04-12 00:29


那確實是個大BUG啦XD
不過我覺得也能換些角度想
畢竟這樣確實是有意思
當然,還是希望有個合理解釋
我認為,可以以AI的 "演算法極限" 來說明比較合理
不過作者知不知道這種問題就不一定了...04-12 00:36

寫程式久了,會知道一些...有趣的事情~呵呵
這也是為什麼現在AI那些有重大突破,那些沒有突破的主因,
主要跟記憶體有關...04-12 00:39
silviana
可以假設為人格與記憶的儲存資料是隨著時間慢慢增加的,而人格會受到記憶資料的增多而漸漸的被修改,也就是說機器每次做的各種動作的負擔都會因為記憶量增大而變多(例如新人格完全不需要考慮任何記憶即可做出動作,已經累積數年記憶的機器人會依照過去的記憶來做出符合自己人格的決定),而我們都知道處理器的速度是有限制的,即便是在遙遠的未來,處理器的clock speed也被愛因斯坦的相對論限制在無法超越光速的速度下。所以隨著時間的增加,在不變的處理速度與持續增加的記憶體資料的情況下,機器人的負擔隨著時間慢慢增長,這也解釋了為什麼到了晚年機器人的身體機能不斷下降的原因。

所以根據動畫的設定,每個機器人的內存使用量會在精準的81920小時候超越自身處理器的處理速度,每秒需要處理的data將超越自身處理器能夠處理的量,導致機器喪失人格,只剩最基本的身體機能能作動(那些hard coded的最基本的反應系統),這表示了這龐大的人格資料將無法轉移,因為沒有任何一個處理器能夠處理如此龐大的記憶資料,唯一的作法就是格式化所有記憶資料,讓機器人重新歸0。所以在這個動畫的設定裡面,機器人是用壽命在交換記憶的,任何機器人一旦有了十年的記憶,都將喪失所有的壽命。

06-26 02:23


感謝補充阿!!
嘛~坦白說...依照現在的科技與演算法發展...若您說的是劇情是這樣設定,應該是比較朝向戲劇性的發展~~
簡單講個粗略的,google的演算法就有數百種,例如Hummingbird,在你搜尋資料時,你會覺得google有累積問題麼?
不過他的演算法也跟AI一樣,天天都在UPDATE每種東西的概念,一般Server的處理器也不是天天換,總有極限在,這種問題,其實已經解決了...簡單來說,就是忽略跟有計畫的資源利用~

我是覺得硬體,記憶體方面比較可能出現問題,
但是若作者朝向處理器,
那他可能不清楚現在的大部分電腦相關工程師怎麼思考的XDDDD06-27 22:43
silviana
依照現在科技的進展,這部片可以吐槽的地方真的很多,我也只能用我有限的知識來盡可能幫作者詮釋這不太合理的設定。這跟search algorithm沒有什麼關係,從indexing到hasing再到ranking,即便是全世界的資料google也可以在0.001秒內告訴你搜尋結果是什麼,但那純粹只是inqury的部分而已,真要牽扯到AI與人格的話,那是比較偏machine learning以及data mining的部分,再加上大量的image recognition來發展自己的人格database。

處理器速度的部分其實我解釋得也挺傻,因為現在cloud computing加上parallel processing理論上這是不太可能發生的事情....,但我實在無法找出其他更合適的理由來解釋這部片的設定了,往binary的層次去想的話更不可能,說不定要用到量子的領域來回答,因為一旦資訊精密到某一個部分之後我們就無法精準的測量其值了。

07-01 04:05


Data mining適任何搜尋引擎都會做的事情,至於Hummingbird已經存在Machine Learning的能力,現在的搜尋引擎,就是AI了...只差一個方法,讓他們精簡化成我們想看到的機器人

一般硬派的解決運算問題會用Distributed computing,不過如果一直用這招,其實不是最好的做法,畢竟,如果可以獨立運算出反應,機器人的處理器也足夠使用了
07-01 07:01
silviana
記憶體的部分可以請你解說一下嗎?什麼樣的問題是不能用取代硬體來替代然後會造成Gifftia只有十年壽命而且無法轉換到新的機器上?

07-01 04:17


其實他的記憶不可置換是不太可能發生
可能原因
1. 十年就損壞,我認為硬體發生是一定會的,原因就寫在文中
2. 如果寫過Data mining,例如你寫過一個關鍵字搜集的演算法,其實你放他在那邊一週,他的容量就超過200GB。因此十年之後,累加速度超過廠商營運成本,或者一般成本,而將記憶作廢,不是不可能。
3. 演算法的極限是,大自然終究有不可計算的部分,這些部分累積起來,對於電腦記憶體是種浪費,如果廠商在演算上有瑕疵,而十年後不想負擔這種成本,一般也會讓儲存的東西作廢。07-01 07:11

不過十年就記憶忘光光...先不論硬體合不合理,輿論就會讓它擱置了07-01 07:15
silviana
好吧,可能我們對AI的認知不太一樣,對我來說現在的搜尋引擎依舊是不具備語言解析,詮釋,以及思考能力的。例如mobile platform的Siri,Cortana和Google now,基本上就只是建立在搜尋引擎上面的interface,但他們並沒有因此成為機器人,相反的這個interface只是顯示出了我們離真正的AI還有好大一段路要走。雖然我最上面有提到distributed processing,但考慮到機器人並不是24/7都能有access to internet,維繫個體機能的邏輯思考能力是必須在本機上運用有限的processing power來完成才行。所以任何用cloud來完成的運算都不能歸納進Gifftia的設定裡面。

至於記憶體損壞,或是記憶體上的不足,考慮動畫內的機器人社是已經存在數十年的老公司,這些東西都不是81920小時這個非常微妙設定的解說方式能夠說明的,所以我一開始就朝向理論上的極限來嘗試理解原作者的思考方式,而非硬體上的極限。

07-01 22:06


我在想,你說的概念類似類神經網路的模式,那確實也是AI的一個蓬勃發展的部分,不過我所知道的google演算法不只有這個而已,因為那只是一種搭配。
語言解析、詮釋跟思考,現在搜尋引擎大多都有(例如google),如果你有在追國外的文章,應該會看到一些,台灣對這個不怎麼有興趣。

但因為商業行為,因此google搜尋不一定要能通過Turing Test或者對話,因為不合成本,但不代表他沒有判斷能力(你以為你搜尋 "你好" 兩個字他不會解析,不會累積經驗作思考麼? 可能你要查一下一些文章)。

Siri確實有語言解析,要不然你認為他怎麼知道你說完要搜尋什麼,他要先聽得懂你再說什麼,這個就是很漫長的一種資料庫跟探勘完成的,他就是AI的一部分。
我在想,你說的AI比較像是第五代語言的邏輯,不過現在搜尋引擎就是AI的做法,也是一條路。

我不知道你懂不懂我再說什麼,其實答案很簡單。
反問你一個問題,你說話的瞬間,Siri還要從最基層的蒐集開始作麼? 只要夠成熟,就變成一種反應而已...這種事情是在設計程機器人前就該做好的事情,所以機器人不可能再浪費時間去process,浪費CPU跟電池,尤其浪費使用者時間,更是不必要的成本。

類神經網路在找的規則,完成結果就會轉入機器人,如果機器人要從頭學習,那初期則會極為緩慢,沒有公司會想做這種AI商品的...因為根本不成熟,就好比Siri一開始還要你說很多話,你說了一堆之後,他還是一知半懂,等你跟他說了一年後,他終於會幫你搜尋一個關鍵字...你還會想要Siri麼?????

就這麼簡單...所以不可能在個體上作這種 "大量"或"高速" 的運算...這是本來搜尋引擎時期就該作的!

而機器人能做的minig,就是用既有規則整理新來的資訊,知識轉化,模仿人類的內外顯知識等等,累積知識產生的問題,是可以討論的。因此我提出硬體以外的兩個極限。

公司是很現實的,理論值都是爆肝就能解決,成本是爆肝不一定能解決的問題...

另外我不知道你為什麼要執著作者所想的81920小時,基本上它的想法一開始就是錯的,除了硬體或成本來解釋,你用任何AI可能去解釋,你只會發現永遠無法作好解釋。07-02 00:40
野兔Peko
我覺得那是為了劇情才有這種失意的問題
machine intelligence如果只能存在80000小時而不能再利用
基本上就算是失敗的東西了
因為不能經驗累積,判斷失誤,就跟人類設計machine intelligence的初衷差很多
我若是那個工程師,應該會切腹自殺
努力作了一個垃圾
不過反過來說,是個不錯的故事,看了會眼淚直流

07-02 01:15


應該是劇情沒有錯...
我認為如果在實驗室裡面,一定是重大的突破,但是如果以拿出來販售或者幫助人,除非國家級單位,要不然應該會慘遭輿論撻伐到倒閉...
我可以告、告到死,因為你們公司拿走我心愛的東西,我的恨,我限有儲蓄可以搞你們,不管怎樣子的結果。

眼淚直流XD07-05 12:23
野兔Peko
上面兩位在談的人工智慧
F說的比較接近Artificial Neural Network跟Intelligent Search,還有Machine Learning
Machine Learning是早期到現在都有討論,
不過現在多半盛行的是研究Artificial Neural Network跟Intelligent Search
Intelligent Search就是GOOGLE在作的
www.theverge.com/2012/5/16/3024418/google-knowledge-graph-intelligent-search

至於S說的CPU越來越不夠用,我覺得很模糊,近年也沒人在單一討論運算問題了,因為國際西洋棋的深藍,就是下棋而已,但也是AI,他的目標跟所有AI一樣,會獨立思考

07-02 01:33


我說的算是Intelligent Search...不過我有考量一些別的07-05 12:35
silviana
我之所以執著81920小時不就是為了想辦法幫原作者解釋他的設定從哪來的嘛
一個設定都沒有原理的動畫不讓人看了覺得無力嗎

07-02 13:54


確實是一個有趣的Point,只是作者給的線索有點少
所以我是往別的有趣觀點去欣賞這個作品

其實看作品用追根到底的態度是不錯
不過因為小說不是教科書
因此通常都是很有限制的...胡扯...
胡扯是很有趣的~ 用一個大家都在思考的point去發揮到極限,自然就會覺得有趣
但是如果小說把技術搞得太過頭,可能不太好
例如命運石之門
你看到最後引人入勝時...你會信以為真
他複詠了物理學的一堆基礎認知...我這種門外漢會覺得很共鳴...很科幻
但那給專業的看,如果他是個有科學精神的人,那位朋友會馬上讓你對這部作品絕望
尤其現代流行的物理學已經對做品某些概念有新的看法而否定時...
不過就一個Point叫Stein跟Gate能玩,Stein我覺得是指一個學者,因為Steins若像wiki上說的,是愛因斯坦說的,那麼可能不符合現代主流物理學的想法...至少物理系相關的友人是這麼說的...
反過來說是Stein parodox...也有人提過,是接近統計學的東西,這個有旁支在談,但也不是主流...算是冷門
所以認真來說,多方面來說,Steins這個字就缺乏根據...缺乏支持..
這時候你就會反過來說 "幹嘛這麼認真"

正確來說~我覺得這部作品點到為止
但是後面因為上班沒時間看,我不知道作者有沒有從什麼點切入
如果只是單純感情上的,但是技術上沒有稍微點一下,就有點可惜,我目前只看前面幾集07-05 12:56
silviana
如果無法從CS的方向來解釋的話
考慮到Gifftia是擬人類機器 說不定Bio Tech的領域能夠解釋為啥他們只有十年壽命
也許資料並不是保存在電晶體內 而是保存在活體細胞內

07-02 14:03


biotech我不熟...因為這個名詞其實包括滿廣的...
一般這種技術都是發展在於輔助人類生活的工具上,例如Biotechnology Industry Organization,就是專注於人體健康的各種技術為主。
有些比較小道消息的部分,則是會說有人正在利用生物科技作機器人,前陣子中國學生設計了一個控制蟑螂技術,也有在國際上獲得注目,反過來說,用生物技術作成機器人大腦,目前是還沒有這種技術的實用性(應該反過來說做出來的很有限制性)
這時候卻實充滿想像空間,很核試拿來說明81920小時~

說到活細胞的記憶...我想到Ghost in the Shell
攻殼機動隊,他就是半個生物混合機器的想法,其實他的重點就在他的 "Ghost" 這個字上面,那是個機器義肢很常見的世界觀,同為機器人體,真實人腦、電子腦、AI,哪個才是真的有靈魂呢?
很有趣吧!
問題是,目前AI跟真實腦控制機器人都沒問題,但真實腦複製到電子腦這部分只是想像...因為結構不同,也沒有人提出一個達陣60%以上的標準,因此更不會有企業會去做,如果你用科學精神去看,你會覺得這裡就大爆炸了...不過這種發展,還是合乎不少主流派的思想07-05 12:59
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