# わかめトッピング。 もう一軒のNO RADIOです。 昨日ですね、駅そば屋さんで憧れのわかめトッピング。 もともと経緯としては、僕たちはほぼてんたまそば。 てんたまそば、かき揚げと卵のてんたまそばを食べるんですけど、 これも間違ってわかめ卵そばを頼んだら、ちょっとやっぱりスープがまろやかさがですね、 なんていうかわかんないですよね。 その天ぷらのかけらが入っているスープがおいしい。 最後まで飲まなかったんですね。 だから、てんたまそばにわかめのトッピングすればいいんだって言って、 昨日やってみたんですけど、おいしかったです。 ちなみに、なんで今わかめなのかってのはちょっとわかんないんですよ。 自分でも。なんかわかめがきたんですよ。 季節のせいですかね。なんかわかめいいなと思ってんですけどね。 もう一軒のNO RADIO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。 オマニメンバー 築谷橋交差点近くの銀座5や東京交通会館はテナント料がまだ安いからか。 人間が住まう面白い店がたくさんあります。 えー、テナント料安いの? そうかそうか。 大野南メンバー アンチさんへの対応ご助言ありがとうございました。 選択のスケール不便。 確かに政治家に対して不可能な一点突破を期待しがちかもしれませんね。 それでもCDC翌日は資料だけ読めてほしいと願うばかりです。 ハッチャン所長メンバーさんへ 人工知能と人間第20回知性のスケール仮説と選択のスケール不便。 ありがとうございました。 そして東湖メンバー、東湖メンバー、東湖メンバー 初めまして。 お、いらっしゃい。 いらっしゃい。 えー、今ね、分析師匠の新婚さんいらっしゃいの時の いらっしゃいってやってましたけども 初めまして。最後の藤谷の前の写真素敵ですね。 私が住んでいるのは地方都市なので東京のように激しく映り変わりはありませんが それでも少しずつ景色は変わっていきます。 そんな中でも大切に保護されてきた自然物は 変わらずそこにあり続けてくれるので 毎朝手を合わせるようになりました。 変わらないものへの感謝の気持ちを超えて素晴らしい。 小林衛党メンバー、毛利先生 一刻の主張であっても結局は私たちと同じように直感で選び 後から理由をつけているのかもしれないと考えると リーダーへの過剰な幻想がすぎ落とされ 世の中の解像度がグッと上がります。 今後のAIの進化やエージェントの自立性を見る目も変わりそうです。 そして、八ちゃん所長 先生、今日のランチはかき揚げ卵そばをわかめのせでした。 ネクスポットで拝見しました。 あんた情報早すぎるのよ。 どうしてそんな情報早いの。 4月22日の放送で、次回は赤目卵そばにかき揚げを乗せてお粒を飲み干そうとおっしゃってまいりましたね。 無事全部お飲みになりましたか?って乗りましたよ。 ものすごく唐辛子がかかってましたけどね。すみません。 先生、2020年9月発足の東京大学デザインカレッジ カレッジオブデザインですよね。 インターディスクライフ・パースペクティブズ・デヘルサンウェルビングのご講義なさを さすが生き画の教授さまですね。 東大に100年ぶりかなにできる進学部なんですけど カレッジオブデザイン、全部英語でやるんですが そこで授業を持たせていただく予定になっております。 ということで、皆さんありがとうございました。 続いては何のお話でしょうかね。 # 人工知能と人間のバイアス。 人工知能は、ある意味ではより良い世界理解、より高度な知性を実現しようとしてやっているわけなんだけど、 そんな中で、今AGIとかASIに向けて人類の最後の試験、Humanities Last Examというのがベンチマークになっていて、 このベンチマークでパフォーマンスを測っているわけなんですけど、 このベンチマークの内容を見ると、物理とか数学とか、我々の知能、象徴のようなものにおいて、 こういう問いがあるよ、それ解けますか?という形でやっているわけなんですけど、 もちろん大規模言語モデルですから、自然言語ベースなわけなんですけども、 そのような動きがどんどん進んでいって、やがていつかAGIとかASIができるかもしれないんだけど、 根本的な疑問というのはあるわけですよね。 それは何かというと、全てを解ける人工知能ってあるんですか?ということで、 これ、いろんな懸念というか考慮しないといけないことがあるんだけど、 もし万能の人工知能ができたとしても、ある時に計算しているのは一つだけだよねと。 もちろん複数のプロセスを走らせるということもあり得るんだけど、 それにしても有限の複数のプロセスしかないとしたら、 もし単一のエージェントをアーキテクチャーの中に入れておいたらインターフィアするだろうしね。 スケール仮説でどんどん大きなパラメータ空間でスケールしていったとしても、 一定の時間にある時に計算していることは一つだろうと。 そうすると、AGIとかASIといっても他の可能性って全部消えているわけだから、 必ずしも時間的な制限を考えると万能とは言えないんじゃないかということがあるんだけど、 もう一個実は根本的な問題があって、ノーフリーランチ・セオレムというのが知られているわけですよね、AIは。 これは極論の理論なんだけど、ノーフリーランチ、ただのランチはないよという名前がついているんだけど、 全ての可能な問題についてのすべての応答で平均したら、他のものよりも優れているAIのアルゴリズムはないという定義なんですよ。 これって例えばね、いろんな問題領域があるじゃないですか、例えば資格情報処理だとか数学だとか、 あるいは自然言語の理解とかいろんな問題があるじゃない。 そうすると例えばイメージ処理を考えたときに、イメージ処理って今この空間の中で私の顔があるとかそういうことを処理するときに、 ピクセルで考えると、ピクセルは近傍のピクセルのほうが関係性が高いという状況があるわけじゃないですか。 遠く離れたピクセルって基本的にあまり関係しないというか、そういうことを前提に資格情報処理のニューランネットワークはできるわけでしょ。 そのバイアスというか、ある偏りというのは他の問題については最適ではない可能性があるわけじゃないですか。 本当に問題によって違うわけで、例えばランダムな数列があって、そのランダムな数列の遠く離れた数字同士が何か関係があって、 近くのものは関係がないみたいな問題を考えることができますよね。非常に人工的な問題を考えることができる。 そういうことをしなくても別に自然言語処理だって、先言語処理における最適化というのは資格情報処理における最適化とは当然違いますよね。 もちろん、AGIとかASIというときに、そのすべてができるようなAIを作りたいという目標を立てることはできるんだけど、 ノーフリーランチ・セオレムは、結局すべての可能な問題について、すべての可能な答えを平均すると変わらないよという、身も蓋もないような話になるわけですよ。 我々の人間の能力の発展の仕方を見ると、いわゆる数学ができる人というのと、自然言語処理が得意な人というのは何か違うところがあるじゃないですか。 もっと言うならば、コミュニケーションという問題を設定したときに、数学ができる、プログラミングができる人とコミュニケーションが得意な人というのは何か違いますよね。経験的にね。 結局これって偏り、バイアスを表現しているわけで、問題領域によって最適な偏りって違うわけだよね。 だから、万能なAIができたと言っても、その万能なAIって、もしある特定の問題領域を解くことに最適化されているんだったら、他のことは苦手である可能性が高いわけじゃないですか。 ということは、そもそも問題を解くということは、ある偏りというか、あるバイアスを前提にしているわけだから、 このAGIとかASIに向けての開発で、Humanities Last Theoremみたいなものを我々は想定しているんだけど、これは私たち人間の偏りを表しているわけ。 世界において重要な問題というのは、こういう問題だという、我々が文化の中で積み上げてきた、それなりに大事な英知ではあるんだけど、 偏っている。そういうことを背景にしているわけじゃないですか。 ということは、AGIとかASIというのは、全ての可能な問題に対する全ての可能な答えを、我々はできるように作っているのではなくて、あるバイアスを表現しているということになりますよね。 最初に僕は素晴らしいことだと思うんですよ。人間の知性の持っているあるバイアス。人間が世の中、宇宙を理解しようとするときに、ある理解の仕方をしようとすると。 その中で重要な問題が出てくる。それを最適な形で解けるようになるのが、AGIやASI。もちろん、AGIやASIのこのようなアプローチは偏っているとは言いながら、パラメータ空間は大きくないといけないわけで、 ですから、今AIの開発者がやっている方向は間違っていなくて、より多くのパラメータを扱えるように、より多くのデータを扱えるように、 使える仮説の中で、そのような高度化を図っているという方向性は間違っていなくて、これパラメータ数が少なかったら、よく意識の理論で持ち出されるサーモスタットだったら、そんなことはそもそもできないわけだから、 スケール仮説は正義だという言い方ができるわけだよね。そのパラメータ空間の多様性の中で、どう味付けしますか、どういう方向に持っていきますかというバイアスは、 必ずしも検査の全ての可能な答えに対して最適化するということは、そもそもノンフリエンス要領までできないんだけど、人間のバイアスというものを表していると。 じゃあ人間のバイアスって何なのかというと、僕はすごく興味深いと思うんですよね。ローレンツ変換が知られていて、ポアンカでも見つけていたので、ポアンカでローレンツ変換ということもあるみたいですが、 マイケルソン・モーリーの実験で、光の速度が一定である、チンク中では一定であるということがわかっていて、これニュートン力学と整合性がなかったわけだよね。 それを説明するために、√1-Cの乗分のVの乗という因子が入ってくる、特存再生理論の後に式が出ていたわけだけど、それでは何とか満足できなかった人がいたんですね、アインシュタインがね。 アインシュタインが同時性ということを突き詰めて、同時性とは何かということを考えると、実はポアンカにローレンツ変換が出てくるということを発見したのが1905年の論文ですよね。 もしかしたら、神様の立場というか、すべてを頭から見る立場からは、そういう理解の仕方をしなくても、マイケルソン・モーリーの実験を説明する上では、なぜかしらローレンツ変換で十分だという捉え方もできると思うんだけど、人間のバイアスというのは、それでは何か理解した気になれないわけでしょう。 量子力学もそうですよね。コペアハーゲン解釈って、for all practical purposes、すべての実際的な解釈の目的のためには、それで十分だということなんですが、それでは満足できない人たちがいるわけですよね。 ワンシュタインも満足できなかったわけですよね。何かもっと本質的に理解したいというか、直感的に理解したいと。じゃあこの本質的に理解したい、直感的に理解したいという欲望、そういう基準、これが人間のバイアスだとするならば、このバイアスはとても大事だと思うんですよね。AGIとかASIを作っていく上で。この基準というものを、僕たちは大事にすべきなんではないかなと思う。 # イカゲーム。 昨日ですね、渋谷を通過したんですが、その時に渋谷駅に近くにあるビルで イカゲームのなんかイベントやってたんですよね。イカゲームって元々のネタは日本にインスパイアされたのかな? それを韓国の方が作って世界的な大ヒットになったわけですけど、僕は怖いのはちょっと苦手なんで見てないんですが このイカゲームのイベントやったんですよね。やっぱり夏ですからね。夏は幽霊屋敷とかお化け屋敷っていうのをやるっていうのが日本の伝統だと思うんですが イカゲームのなんか気になるんですが、このビジュアルはでも本当によく洗練されてますよね。 韓国から学ぶことはたくさんあるなぁと思います。 OKブレイン、今日も一日つかやかにお過ごしくださいませ。森検知事でした。