歪曲される情報を見る。

日本を馬鹿(馬鹿文系)が叩く、だが、それはどの程度正しいのか?非常に疑問である。

①人工知能「楽屋裏話」『人工知能には手間も時間も人手も電力も必要だ」

2021年06月28日 12時46分21秒 | 極めて低能で極めて凶暴な赤い環境活動屋

今の所、糞舐め汚い虫獄では「人工知能による顔認証」が行われているが、これには以下の手続きが必要である。
①対象者の顔写真の最新、各方向、鮮明な画像が求められ人工知能に読み取らせるサイズに切る。(対象が100万なら1億枚の画像が必要)
②画像を人工知能に読み込ませる。一億枚を1台に読ませられない。1万枚(100人分)ぐらいで分けていく。つまり「人工知能による顔認証」用PCは1万台用意されており(いや、それの何倍ぐらいかはあるよ)まぁ最近はクアッドコアでAMDのAthronとか消費電力が小さくて良いんだが、大体450W(PC用)+350W(グラフィックボード用)が最低でも必要で、消費電力は「人工知能による顔認証」用PCだけで800万W/時間の電力が必要である。
ここで「グリッド」と言うモノが出てくる。1万台の「顔認証用人工知能PC」は、大体8〜32台ぐらいのグループに別れ1つの(スイッチング)サーバに繋げられ、更にサーバーを32台ぐらいでグループとなりサーバーが付けられる。その上流でリバースプロキシサーバーが8〜32台接続されて、これが「人工知能による顔認証」を要求してくる。
サーバーが実質上加わっているし、オペレーション用サーバーも1000台ぐらい必要で、そうなると「人工知能による顔認証」センターは1.6万kWの電力を消費する。1箇所では済まないので多分8箇所は用意する。すると「人工知能による顔認証」センターは12.8万kWの電力を消費する。
実はこれだけでは無い。
③人工知能の最適化が必要となる。これは画像を読み込み(フォワード・プロパゲーション)、出力ビットが該当者の場合1をそうでない場合−1を返して逆微分内挿法(バックワード・プロパゲーション)して人工知能のシナプス接続モデルを修正する。
読み込みが終了すると「ダミー画像」で同様の作業を繰り返し、数万〜数十万回繰り返す。これら人工知能のシナプス接続モデルは、同じ画像データ入力したものを用意して、照合成績が高いものを現場で使うのである。
何気なく「ダミー画像」と言うが、対象は14億だぞ!内1億だけがダミーの候補となっても平均的に顔の性質をバラケさせないといけない。それはビッグデータだけに気が遠くなる作業となる。
ここ迄が「本論」で、ここからが「楽屋裏話」である。
大体、カメラで覗いて反政府勢力を見つけるのだから、人工知能のシナプス接続モデルは、例えば上海付近用とか北京用とか、銘柄があるはずだが、例えば叛徒が省を跨いで移動すると、人工知能のシナプス接続モデルが上海付近いた奴が北京まで行くと「モデルの判定人員」を変えないといけない。だって、上海付近人工知能のシナプス接続モデルで、北京での画像をサーチする。この誰かを見つけるモデルは、なるべく同じ場所に居るほうが良いが、それは叛徒に聞いてくれ…である。
この叛徒移動の結果モデルの顔写真を別の並びで修正するメインテナンスが「膨大な手間」となる一方既に登録した叛徒の新しい顔が情報として必要で、これを事務作業でやったらドンだけ手間がかかるか?コンピューターに入れば楽だけど、どうやって入れるの?ラベリングだけでも凄い手間である。
私は、この監視だけでマンパワーが300万、電力で200万kW/h(原発一基分)、PCで150万台必要だと思う。費用は1兆円ぐらいちゃう?


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