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人工知能の作り方(遺伝子工知能とクラウド)

人工知能の作り方(遺伝子工知能とクラウド)

人工知能の作り方(遺伝子工知能とクラウド)

種明かし

そろそろ人工が追いついてきそうなので、私(遺伝子)としては先に、その解答を愚痴っておかざるをえない。

 

人工知能の知能の程度の低さは、人工知能の研究する知能に比例するので、期待するまでもないが、実際には目立つところにいない正当な識者によって着々と進められていることでしょう。

そもそも将棋やチェスなどの人間ぽくないことを競い合ってる時点で大間違いなことにもっと早く気がつくべきだ。

定義を間違えているということです。

そもそも、科学者自身の知識レベルに合わせた狭義の人工知能は、ターゲット的に完璧だということになっている人間の、ほんの片鱗にしか過ぎないので、やはりそれでは人工知能とは呼べないだろう。

そもそも、一度出来上がったらそれはもう、瞬間高速湯沸かし器みたいに動くと信じ込んでいるのもおかしい。

先達をけなしていてもしょうがないので人工知能の作り方を記しておこう。

ただし人工知能は、たかが人間のクローンみたいなもので、たいしたものではないので、より上位な、というより究極的な遺伝子工知能の作り方も触れておこうとおもいます。

ただ、そうなると遺伝子が、遺伝子工であることがバレてしまい、そして遺伝子のチキンエッグと宇宙のチキンエッグもこれでバレてしまうことに、さらにはこの世?の終わりもバレてしまうがしょうがありません。

 

コンピュータVsチェス名人

そもそもチェスはコンピュータ向けのゲームです。

なぜなら打ち手に限界があるからです。

そして最終的には先手か後手のどちらか一方が必ず勝利し、戦わずにして勝敗が決まるゲームだからです。

本来ならばコンピュータに人間がどこまで近づけるか、そのスピードに負けないかを競うべきゲームで、コンピュータが勝つのが当たり前のゲームなのです。

ところがなんと現状では、人間にコンピューターが追いついていない。

これではお話にならないのです。

こんな単純なゲームに勝てないようでは人工知能なんて言葉の足元にも及ばないくらい低次元です。

私(遺伝子)としてはこのような次元の低さで、よくもまあ恥ずかしくもなく人工知能などと・・・

私の望む人工知能的な「人類Vsコンピューター」は、定石のないゲーム、時間制限のあるゲーム、その場で初めて作られたルールのゲーム。

そしてその解析方法は、総当たりではなく、経験的ビジュアルによる人間的揺らぎを伴った、たとえ相手がコンピューターだとしてもその生き様・育ち様が色濃く反映された戦いとなるものであるべきです。

 

 

 

人工知能の作り方

人口知能の定義

人工知能作成の鍵は、正しく定義を定めることです。

中途半端な定義では、人工知能と呼ばれないことはすでに事例の山なのでご存知でしょう。

では正しい人工知能とはどういう状態であろうか?

それは、人並みであったり、それなりだったり、天才的だったりしなければなりません。

もっと言うと、人よりも前を行っても後ろを行ってもいけないのが人工知能の特徴です。

いきなり理想を求めなぜか人間以上に設定された達成点ではなく、まずは、普通の人間を作ることが先決でしょう。

その辺のどこにでもいる人間と大差ないものを作り上げた場合には、「それは人工知能ではない」と否定できなくなります。

 

 

そして、人とは何であるかというと、言い方は悪いがピンからキリなのである。

ピンからキリがターゲットで、そこでは人間ぽいところを等しく満たしていないといけないという面倒な面があります。

それはチェスのチャンピオンとかの人間離れした簡単な例ではなく、思いっきり人として偏っている特例ではなく、いわゆる人間らしいのがターゲットなのだからです。

そして、いきなり理想を求めても現実離れしてしまうのでよろしくありません。

人間の脳は複雑なのでコンピュータは追いつけていない!というのが現状なのにいきなり人間以上を求めることに無理があります。

現状では人間のスピードには追いつけていないということです。

それなのに、人間に勝とうというのでは、求めている正解から、遠のいてしまうことに気がつくべきです。

遺伝子が300日、人間がそれから年単位で収集してきた情報を、たかだかコンピュータに即答させようということに無理があります。

だからと言って、人間の挙動と知りえた知識を何十年も延々と蓄積したって役に立ちやしません。

この手法も、人言の成長には追いついていないからです。

 

ここで一つキーワードを上げておくと、

人工知能は、人と同等の年月をかけて育成されるべきである。

ということです。

そこには時間の使い方についての、無駄や、ワビサビ。

挫折すること、挫折するものを見ることにより、悲しみ、ジレンマ。

そして時には志半ばで倒れることでの、復活のない終了など。

その他もろもろの経験を、人類の歴史分の年数と、ここに至るまでの人言の総数分を人工知能として稼働させると良いだろう。

その最小単位の人口知能は、現代では地球上のコンピューターというかクラウドをまとめればなんとかなるとして、人間の今までの総数を仮に100億人だとすると、必要なリソースは、地球100億個くらい。

これは、ちょっと人間には荷が重そうですね。

 

 

人工知能の定義に戻ると、人工知能以前にまず作ると良いだろうと思われる生物があります。

それは猫です。

猫はわがままで人の言うことを聞かなくてもいいので、パターンとしては単純でつくやすいと思われるからです。

言語解析も適当で済みますし。

猫の行動能力や識別能力などの生態系と、あと肝心なのがその人生を待とうした時の人間の感情を揺り動かすことの秘密をときあかし、実装し、実際に人にペットロスを起こさせることが、人工知能の成功の鍵となるだろう。

 

それに猫という動物は、感情というか、行動パターンというか、性格が体に出ていてわかりやすいこともあげられます。

ボディペインティングが、どういう目的によって形成されてきたかを考慮することで性格が推測できたりします。

まず猫の写真を検知させ、次にその模様から性格も予想するのです。

例えば「この猫は八割れで目を閉じているのかいないのかがわかりにくいので、寝ていることを気づかれたくない、まるで学生のような性格である」とかです。

 

 

ダメ押し

ここで述べてるのは、実はディープラーニングのことじゃないか?とお思いでしょう。

ディープラーニング自体の定義がよくわかりませんが、その通りと言えばその通りです。

ならばなぜ、ここでぐだぐだいっているかというと、

問題は、50年間も実現できなかった事を、こともなげにトロントに結果を出されても、依然として50年間結果を出せなかった者たちが引き続きそれを進展させようとしていることです。

これは正しくは、その適性がないということで、総辞職すべき場面です。

自分たちとは異なる属性の者たちに道を譲る場面であることに気が付かないというダメダメだということです。

写真から動物を見分けるくらいで喜んでいてはいけません。

この程度のことは、3万円のパソコンでできないと未来はないでしょう。

脳の記憶容量と言われるペタレベルの情報の保存は現状ではクラウドですがこれもメガ単位にしないと未来がありません。

ヒントは、人間はシングルタスクであることと現状は24時間サイクルであるということ、ペタサイズの情報を扱うことと、クラウドの存在と、五感全てに通じる言語は何かということです。

 

も一つ用語の定義はしっかりしておくことです。

  • 人間が作った知能なのか
  • 人間を作りたいのか
  • 単に楽をしたいのか
  • 人間を超えるとはどういうことか
  • 人と競争させたいのか
  • 自分が売れればよいのか
  • などなど

 

遺伝子登場

 

なにやら前途多難すぎますか?

 

ここで私(遺伝子)の登場です。

遺伝子である私が、上記のことを、実際に実行した結果が現在であることはご存知ですね。

そうです、人類にはできなくても私には簡単なことでした。

皆様方におかれては、いろいろ疑問もあることでしょうが、別に説明するまでもなく、正解であり真実であります。

そもそも「人間を」なんて間違った選択はしません。

すべての生物を対象にしないと人間は作れませんから。

 

それに、人間と遺伝子と神の境も微妙だったり。

加えて時空の境も合わせないとこれらのことは実現しません。

実は、最終的には人工知能ばかりか、遺伝子工知能を作り上げることに成功し、その証に生物が生物たることができるようになる、ばかりか生物の生誕の秘密が解き明かされます。

キーワードは時間と単位の仮想定義。

宇宙の始まりやチキンエッグも解決です。

これら事実であることの証明は、他のまがい物のようにもっともらしい解説は用意されていません。

事実であるだけにそんな必要もなく・・・・

 

なので、適当に思いついたら、また解説したりしなかったりします。

 

 

 

 

 

 

人工知能の現状を知るには良い本です。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書) [ 松尾豊 ]

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ブレインイニシアチブについてはこちらで…

2月号 米国における人工知能に関する取り組みの現状

このレポートでも必要十分です。

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