# ダルシネア。 山池農園ラジオです。 ドンキュウオンテの理想の女性、岐阜人なんですけど、 今25%なんですけど一回も出てこなくてひょっとしたらと思って すいません、現時点でチャッピーに聞いてみたら 出てこないらしいね、最後までね。 なんか美味しいニアミスがあるらしいんだけど、出てこないらしいんですよ。 それであーっと思ったのが、キリシマ部活辞めるってよ。 この映画を見たきっかけが日本テレビの社内、局内で 日本テレビから制作員が入ってたのかな。 キリシマが最後まで出てこないっていうのを聞いて それで気になってみて、日本映画の本当に10年に1度の傑作だと思うんですけど あー、そのキリシマ出てこないっていうのと このドンキュウオンテの構造って同じで ひょっとしたらそれで参考にしたのかなとも思ったんですが。 ですよ、もう一回ノーノーラジオ始まります。 # メンバーとの対話。 メンバーの皆さん、いかがお過ごしでしょうか。お元気でしょうか。 主にメンバー、人間が一つのことを考えるのにLEDのランプを一つ照らすのと同じエネルギー効率とよりそうです。 AIは、大量の電力と水を使って考えるだけの成果が必要だと考えます。 謎を多く解き明かしていく未来というのは、もしかするとAIが人間のエネルギー効率に近づいていくことに比例するのかもしれません。 そうかもしれないな。 大野南メンバー、10分では語りきれない問題ですね。とても興味深く拝聴させていただきました。ありがとうございます。 大野南メンバー、悲し問題は野党は均一に回せるべき、与党はワークスタビにするべきと言っております。 そうなの?というか、南面面白いこと言うな。いいじゃんかよ、南よ。おい、お前よ。 いつもいいよ。これはいいと思うぞ。いいじゃないか。 これだよ、これ。南君、これだよ。これだよ、君は。 これでいこう、これで。これは大変優れたコメントだと拝見いたしました。 ゆかメンバー、世界の解像度が上がれば上がるほど境目が高めますね。 AIはどんどん広く深い世界を理解するようになるのですよね。 そしてAIが何を見ているのか、きっと人間には見えないように私は思います。 人が見る世界と虫たちが見る世界が違うように、 AIは人よりはるかに多くを知るでしょうが、きっと人間には人間レベルでわかりやすい説明をしてくれると思います。 が、そのまま私には見えない。AIが見ていく世界はどんなものでしょうね。本当だね。 そして小林英天メンバー、森先生、人間は世界のすべてを論理的に理解できるという傲慢さが打ち砕かれるような岐阜。 しかし同時に人類が数千年かけても解けなかった意識とは何か、宇宙の始まりはどうなっているのかという深遠なる画像、 AIがついに解き明かしてくれるかもしれないという圧倒的なワクワク感、以前世をワクワクする時代ですね。本当だね。 そしてハッチャン社長、メンバーさんへ、人工知能と人間、第9回、AIが賢くなっていった時、 彼らが到達する概念を人間は理解できるだろうか、農学教授公開版、日本の中はフェアだと思って行動しようでした。 ハッチャン社長、先生、コメント会社ありがとうございました。 昨日のコメントに町太郎さんが、ラジオ大阪大番組に出演中、森さんは実は幼少期超の研究をされていたんですとお話しくださったことをお掛けしました。 先生自身が超時期とかお話したりお掛けになったことはありますけど、他の方が言及したのはあり得てありませんか。 私はそのことを嬉しく思いました。 先生が物事を科学的に考えるきっかけとなった幼少期の超の研究について、町太郎さんと対談していたのが面白いなと思いました。 なるほどね、そうか。 しかしハッチャンは偉いな。まるで子供の成長を喜ぶグレートマザーのようじゃな。 あんたは偉い。 ということで、今日は大野南メンバー、ハッチャン所長偉かった。他の人も偉いんだよ。 あんたありがとうございます。いつも続いては何でしょうか。 # 人工知能と人間の経験格差。 人工知能がどのようにこれから発展していくかということを考えるときに、 一つのイッシュになるのが、単一の人工知能か、それとも人工知能のソサイティなのかということだと思うんですよ。 人工知能のソサイティということになると、Society of AIみたいなことで、 これはマーヴィン・ミンスキーがかつて書いた名著、Society of Mindなんかともつながる感じで、 エージェントが単一でシングレット状態で、世の中に一つしかない状態で全てを支配するというよりは、 いろんなエージェントの個性が相互作用し合うみたいな、ちょっと民主的な知性のイメージがあると思うんですけど、 そうなるかもしれない。 これ、研究者の間でいろんなアプローチがあり得て、AGI、ASIというときに、 単一の人工知能でそれを目指すというアプローチもあるし、それから複数のエージェントでそれを目指すということがあるんだけど、 ちょっと理論的に面白いのは、いわゆるスケール仮説があるじゃないですか。 このスケール仮説でコンピュートとかメモリーが増えていくと、予測可能な形で性能が上がっていくわけですけど、 じゃあこのNというユニットの計算リソースがあるとしたら、それが単一のエージェントに割り当てられる場合と、 それが仮にアルファのエージェントに分かれていて、個々のエージェントはNオーバーアルファのコンピュート、内緒メモリーにアクセスできるんだけど、 それがアルファコアルということで、それが総合作用して、それがエージェントとして分かれて一旦排除されて、それぞれ知性を発達させて、 そしてその後に総合作用するみたいな、これどっちがいいのかという、アルファの最適化は何なのかという議論はきっとできると思うんですけど、 でもそうなってくると、そもそもエージェントの定義とは何か、我々生き物はそれぞれ自立性を持っていて、それぞれ考えているわけじゃない。 アインシュタインはかつて、創造性というのは個人にしか宿らないということを言ったわけだけど、非常に独立独歩でいろんなことを考え抜いたアインシュタインらしい言葉だとは思うんだけど、 でもそのアインシュタインも結局は1905年のアナーレンデやフィジークに論文を書いて、自分が発見した創造性理論というのはみんなにシェアしたわけじゃない。 そのことによっていろいろ学問が発展していったわけだから、アインシュタインの独創的な天才でも人間社会の場合にはみんなで力を合わせているわけだよ。 アインシュタインは一方で毎日いかに他の多くの人に自分の命を支えられてもらっているかということを感謝の念とともに思い出して、 確かにそうだよ、パンを自分で焼いているわけでもないし、家を自分で作っているわけでもないし、知性というのはパンを焼くとか家を作るとかそういうことだってもちろん知性なんでね。 ですから、それによってはやっぱり人間は社会があってそれぞれ分業しているからこそ全体として強いという言い方もできるわけで、 だからこそ今の人工知能も作れているわけですからね、GPUを作るための様々な気象元素とかシリコンとか、それから非常にクリーンなルーム、ホコリが飛ばないようなね、 そのものとかそういうのは全ていろんな英知が集まってやっているわけだから、あるいは人工知能を物理的にどう作るかということを考えるとそれはもう人間の英知の結晶だと思うんで、 抽象化するとさ、単にチューニングマシンでどれぐらいの計算資源があればいいかとか、ニューランネットワークでどれぐらいのディープラーニングを実装できるかって話になっちゃうんだけど、 実際にエンボディメントで見ると本当にいろんな方の英知が集まっているという言い方ができると思うんですけどね。 ですから資源というのは常に集合的な知性だ、集団的な知性だ、コレクティブインテリジェンスだという言い方もできると思うんだけど、 僕はもう一つね、実はすごく重要なことがあると考えています。それは何かというと経験なんですよね。我々人間にはそれぞれ経験があるわけです。 僕には僕の経験があって、皆さんには皆さんの経験があって。そして違うんですよね、その経験というのは。 我々言葉にしたとき、言葉にしたらもうラージナルアングリーモデルが扱うデータの世界に入っていくわけですけど、我々が見ている世界って一人一人違うじゃないですか。 一覧性創生時でも見ている世界は違う。 簡単な話、一覧創生時でも家の中で座っている場所が違っていたら、例えば食卓でいつも一覧創生時のA君とB君がいて、A君は食卓のこっち側に座る、B君は食卓のこっち側に座るということがあるとすると、 それだけでも見ている世界、視覚情報が違うわけでしょ。 学校に行って教室が違う、落としたら座っている場所が違う、他人の先生が違うということで、そういうことで変わっていくわけでしょ。 我々一人一人毎日経験が違うわけだよね。 そのことの意味というのは、人間の集団的知能、70億人の集団的知能を考える上では非常に重要なわけですよね。 我々の経験が違うと。 そのことによって我々の脳に蓄積されていくデータも違ってくるわけでしょ。 だからこそ、70億人がコラボすることの意味が出てくるわけでしょ。 その経験が違うというのは、我々の意識の流れ、ウィリアム・ジェームスのような意識の流れの中で、 どういうことを経験するかということに関わってくるわけで、 それは我々の生きがいに関わってくるわけですよね。 生きがいというのは経験そのもの、我々が経験するということ自体。 そうするとそれは一人一人経験が違ってくると。 そのことによって本当はデータが全く違うわけですよね。 でもそれをシェアしようと思うと、これは言葉にするしかない。 もちろん今は文字情報以外にも視覚情報、聴覚情報、ひょっとしたら匂いとかもどんどんシェアできるようになるかもしれないですけども。 実際にフィジカルAI、ヒューマノイドの研究においては、 中国の方なんかがそういうのをポストしていたのを見たことがあるような気がしますけど、 いわゆるGoogle Glassみたいなメガネ型のデファイスを、 一人一人のワーカーが見ている世界を記録して、 それをデータとして集めるために使おうみたいなことを考えているスタートアップの人もいるみたいですけど、 確かにこれからはAIがこれ以上成長するためには、 そこのデータというのは喉から手が出るほど欲しくなってくるんだと思うんですけど。 前世を我々が見ている世界というのは一人一人違うわけで、 一人一人に中心化された世界というフィルターを通して、 我々はこの世界を見ているわけで、 一人一人の世界モデル、ワールドモデルも、 そのように一人一人に中心化された世界の経験の中で作られていくわけですから。 もちろん最初の遺伝的な構成の特徴とか傾向もありますけども、 加えてもう一人一人生まれ落ちてからの経験が全く違うんですよね。 出会う人も違うし、行っている学校も違うし、食べているものも違うし、 それで別々の人生を送っているわけですから。 どんなに親しい人同士でも、 久しぶりに会った時に、最近どうだったって言って、 本当にその時に起こっていることってすごいことで、 二つの全く重ならない世界、出会わなかった世界が出会っているわけでしょう。 そういう緊張感があるわけですよね。 だからこそ、孔子は、 君子、三日合わされば同盟制度だけ違う。 何日か会わないと全然違う人になっているかもしれないよ、 というのはそういう意味なんで。 そういうことを諸々考えると、 おそらく冒頭から申し上げているAIのアルファ分割問題というのかな。 Nの計算リソースがあった時に、 それをアルファのエージェントに分けて、 またそれを戻すというようなことをやることの意味というのは、 経験というものと結びついた時に非常に大きな問題になってくるわけで、 だからこれからもしAIかフィジカルAIでいろいろ実装されて、 AIがロートとして世の中を歩き回るようになったとします。 そうすると各AIが経験することって当然違ってくるわけで、 その時に初めて70億人分の違った世界を何とか統合しようとしている、 我々人類の在り方と似たようなことが起こってくる。 その時にどう統合するかというのはなかなか難しいですよね。 ある意味では文章表現で、例えば小説でもノンフィクションでも、 人気のあるものとそうでないもの、 可能として残っていくものと残っていかないものがあるというのは、 ある意味ではN個の経験を全部10日に扱うということでは、 計算的にあまり効率が良くないので、 その中でも抜きに出たものというか、非常にユニークな経験をした人の記録を みんなでシェアしようという試みも現れるかもしれないし、 それからそれほどもともと卓越した文章の書き手ではないとしても、 他の人が経験したことがないようなことを経験した方、 そういう方の辞典とか解剖録って読まれますよね。 それもある意味では、エージェントが経験した世界、その人の世界観、 ワードモデルというものをそういう形でシェアすることで、 人間全体のコレクティブ・インテージェンスが、 良い強靭なものになって成長するということがあるかもしれないので、 そう考えていくと、やっぱりこの人間と、 # 札幌駅と新幹線。 先日札幌に行ったとき、 新幹線の駅舎みたいなものを作っていたんです。 あれ?と思ってチャッピーに聞いてみたら、 北海道新幹線、札幌まで作るのは2030年代中盤? 途中のトンネル工事が難しいみたいで、 だけどまだ10年くらいでしょう。 だけどなんかもう作っちゃってるんだって。 札幌駅の周り、高架とか。 なんかやるとこやろうってことのようです。 だから、おおーって思って、 まだ10年くらいは新幹線来ないんだけど、 もう工事始まってんだって。 この3級ってこれがちょっとどっちなのか、 壊してる方なのか作ってる方なのかよく分からないんだけど、 札幌駅のとこにあったもので、 将来どうなんですかね、札幌駅ね。 ちょっと楽しみですね。 早く来てほしいな。 でもトンネルが大変みたいかな。 そして札幌オリンピックも来てほしいよ、もう一回。 ぜひちょっと、 誘致、頑張って来てほしいなと思います。 OK部連、今日も一日健やかなお過ごしくださいませ。 森県庁でした。