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コンピュータ側はやろうと思えば、マルチコア/CPU、クラウドなどなんでもありで、CPU消費時間は膨大でも、実時間は数100分の1といったことが可能ですね。
以下にあるように、人間とコンピュータで消費エネルギーを揃えるのがフェアな気もしますね。http://d.hatena.ne.jp/Cordwainer/20080819 [hatena.ne.jp]
脳とGPU比較http://forum.donanimhaber.com/m_25688835/tm.htm [donanimhaber.com]
エネルギー消費量を揃えても、そのうち機械のエネルギー効率の方が圧倒的によくなって、今度は「エネルギー消費効率も揃えるのがフェア」ってことになりそうです。今はまだ互角かぎりぎりそうでないあたりをうろうろしてますが、結局は人間と車のマラソンですからねえ。あと数年もすれば「そもそも人間と機械が対戦しても意味がない」というのが将棋やチェスなどでも一般的な認識になるのではないでしょうか。（人間が絶対に勝てないという意味で）
>エネルギー消費量を揃えても、そのうち機械のエネルギー効率の方が圧倒的によくなって
上記のAMDの資料を信じるなら、今はまだ、全然違うかも？ 脳 3Teraops/watt GPU 0.007 Teraops/wattt
>人間と車のマラソン
人間と同じ消費エネルギーに調整した時の計算で、車って圧勝してるんだっけ？？
適当にぐぐった結果だが
http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/6390.html [ttcn.ne.jp]人間とクルマ、ウマ、ジェット旅客機は結構いい勝負になるかもしれない。ハトは一工夫しないと勝負に参加できない。自転車は効率がよすぎて参加を認められないレベル。
「人間と同じ消費エネルギーに調整」の意味が分かりませんが、効率が人間と同じという意味なら車の馬力は一ケタ下がっちゃいます。投入エネルギー量を揃えるという意味なら、比例して重量も減らしたら車の重量の方が10㎏ぐらいになります。そう考えると脳の効率は高いといえるかも。ただ GPU の 1 オペと人脳の 1 オペが等価かと言われればそんなことは無いでしょう。CISC 対 RISC というか、脳細胞一個分の処理はコア命令処理一回ではなくどちらかというとフリップフロップ回路一個分相当に近いと思います。なので GPU の 1 op = 脳の数十～数百 op 相当の仕事はしてるんじゃないかと思いますが……。
ニューロン単体ではフリップフロップのような自己保持は出来ないのでは、記憶とリセットの2つの動作が必要になりますし、パルス状にしか発火できないので、自分が発火した直後に自分自身のパルス信号で発火するのは難しいかと。ニューロンのモデルは数多くありますが、基本的には、外部の信号が閾値を超えた時に発火するものです。http://ipr20.cs.ehime-u.ac.jp/column/neural/chapter3.htm [ehime-u.ac.jp]
脳 3Teraops/watt GPU 0.007 Teraops/wattt
これ多分、脳は脳全体の神経細胞の演算能力の合計で、コンピュータはシステムとしての演算能力だよね、比較としておかしい様な。簡単なアナログ加算なら、一つの神経細胞でもトランジスタでも出来るし、トランジスタ数×動作速度だとコンピュータの処理能力はエクサとかになる。コンピュータは計算機だから精度のためにハイコストなデジタル演算をする。この手の試算は、コンピュータで脳のシュミュレーションする際に必要な計算量で、脳自体の処理能力ではないはず。
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身近な人の偉大さは半減する -- あるアレゲ人
消費エネルギー縛り (スコア:1)
コンピュータ側はやろうと思えば、マルチコア/CPU、クラウドなどなんでもありで、
CPU消費時間は膨大でも、実時間は数100分の1といったことが可能ですね。
以下にあるように、人間とコンピュータで消費エネルギーを揃えるのがフェアな気もしますね。
http://d.hatena.ne.jp/Cordwainer/20080819 [hatena.ne.jp]
脳とGPU比較
http://forum.donanimhaber.com/m_25688835/tm.htm [donanimhaber.com]
Re: (スコア:1)
エネルギー消費量を揃えても、そのうち機械のエネルギー効率の方が圧倒的によくなって、今度は「エネルギー消費効率も揃えるのがフェア」ってことになりそうです。
今はまだ互角かぎりぎりそうでないあたりをうろうろしてますが、結局は人間と車のマラソンですからねえ。あと数年もすれば「そもそも人間と機械が対戦しても意味がない」というのが将棋やチェスなどでも一般的な認識になるのではないでしょうか。
（人間が絶対に勝てないという意味で）
Re:消費エネルギー縛り (スコア:0)
>エネルギー消費量を揃えても、そのうち機械のエネルギー効率の方が圧倒的によくなって
上記のAMDの資料を信じるなら、今はまだ、全然違うかも？
脳 3Teraops/watt
GPU 0.007 Teraops/wattt
>人間と車のマラソン
人間と同じ消費エネルギーに調整した時の計算で、車って圧勝してるんだっけ？？
Re:消費エネルギー縛り (スコア:3, 興味深い)
適当にぐぐった結果だが
http://www2.ttcn.ne.jp/honkawa/6390.html [ttcn.ne.jp]
人間とクルマ、ウマ、ジェット旅客機は結構いい勝負になるかもしれない。
ハトは一工夫しないと勝負に参加できない。
自転車は効率がよすぎて参加を認められないレベル。
Re:消費エネルギー縛り (スコア:1)
「人間と同じ消費エネルギーに調整」の意味が分かりませんが、効率が人間と同じという意味なら車の馬力は一ケタ下がっちゃいます。
投入エネルギー量を揃えるという意味なら、比例して重量も減らしたら車の重量の方が10㎏ぐらいになります。
そう考えると脳の効率は高いといえるかも。
ただ GPU の 1 オペと人脳の 1 オペが等価かと言われればそんなことは無いでしょう。CISC 対 RISC というか、脳細胞一個分の処理はコア命令処理一回ではなくどちらかというとフリップフロップ回路一個分相当に近いと思います。なので GPU の 1 op = 脳の数十～数百 op 相当の仕事はしてるんじゃないかと思いますが……。
Re: (スコア:0)
ニューロン単体ではフリップフロップのような自己保持は出来ないのでは、記憶とリセットの2つの動作が必要になりますし、
パルス状にしか発火できないので、自分が発火した直後に自分自身のパルス信号で発火するのは難しいかと。
ニューロンのモデルは数多くありますが、基本的には、外部の信号が閾値を超えた時に発火するものです。
http://ipr20.cs.ehime-u.ac.jp/column/neural/chapter3.htm [ehime-u.ac.jp]
Re: (スコア:0)
脳 3Teraops/watt
GPU 0.007 Teraops/wattt
これ多分、脳は脳全体の神経細胞の演算能力の合計で、コンピュータはシステムとしての演算能力だよね、比較としておかしい様な。
簡単なアナログ加算なら、一つの神経細胞でもトランジスタでも出来るし、トランジスタ数×動作速度だとコンピュータの処理能力はエクサとかになる。
コンピュータは計算機だから精度のためにハイコストなデジタル演算をする。
この手の試算は、コンピュータで脳のシュミュレーションする際に必要な計算量で、脳自体の処理能力ではないはず。