【AI】なぜ人工知能は東大に合格できないのか？「東ロボくん」プロジェクトで分かったAIの弱点 [無断転載禁止]©2ch.net
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2017年2月7日 8時0分 デイリー新潮 「週刊新潮」2017年2月2日号 掲載
http://news.livedoor.com/article/detail/12640468/
■なぜ人工知能は東大に合格できないのか？（上）
（中略）AIが東大に合格するなど簡単そうだが、挑戦してわかったのは、AIの弱点だった。プロジェクトを率いた新井紀子氏が明かす。
ロボット（AI）は東大に入れるか――。AIの東ロボくんが挑んできたプロジェクトに一区切りがついた。
この5年間、毎年模擬試験を受け、偏差値も少しずつ高くなり、有名私大に合格できるレベルには達したが、東大合格レベルに届く見通しは立たないという。
ある種の問題には対応できても、所詮AIには読み解けない問題が数多く残ることがわかったのだ。
むろん挑戦が無駄だったわけではない。新井教授によれば、浮き彫りになったのは近未来への意外な不安だったという。
人工知能（AI）には、できることとできないことがあると思っています。
シンギュラリティは起きませんし、AIのおかげで人間が労働から解放されることもない。
とはいえ今後、一定の仕事はAIが代替するようになるはずです。
（科学ニュース＋板の字数制限のため中略）
■労働の二極化
それでも労働は残ります。残るのはまず、AIを使いこなしてAIには不可能なことを実現する、高度なクリエイティビティ能力と重い責任を要する労働。
残りは、KYすなわち空気が読めないAIにはできない労働。人間にしかできないことがあるので、それを低賃金で下働きさせる、という理由で残ります。
つまり、今存在している仕事全体から真ん中部分がAIに奪われ、人間が担う労働は上と下とに二極化されると思います。
結果、ただでさえ少子化なのに、失業と人手不足が同時に起こるという最悪のシナリオが現実になり、とくに高度なほうの仕事に就く人が不足するのではないか、と危惧を抱いたのです。
AIには、実はたいしたことができませんが、データ分析や最適化はできます。
つまり道具にすぎないけれど非常に高度な道具なので、AIには負えない責任を負いながら使いこなす人が不可欠です。
ところが、このままではエネルギー問題を最適化したり、自動運転でリスクを分散したりするためにAIを使いこなす人がいなくなってしまうかもしれません。
それは原発の説明書を読める人がいなくなるようなものです。
そういうことを本に書いたのですが、だれも実用書だと思ってくれませんでした。
そこで、毎年AIが勉強してそれなりの大学に入るようになったら、AIと人間の間になにが起こるのか、だれにでもわかるだろうと思ったのです。
■短文問題対策に500億語
シンギュラリティに到達すれば全員が平等になれます。
AIがあらゆる仕事を担い、人間は恋をしてダンスをして詩を作って暮らしましょう、というユートピアが訪れるというわけですが、私はそうはならないと予測しています。
労働から解放された人間にはベーシックインカムを、と話す人もいますが、そんな状況が訪れるわけがない。
そう思うのは、機械が意味を理解できない、ということがわかったからです。
今のAIは、ビッグデータによる統計的手法を使って意味がわかったふりをしているだけで、本質的な意味はわかっていません。
その証拠に、AIは何ギガとか何テラものデータを使いますが、人間は何ギガも何テラも見なくても意味を理解することができます。
（科学ニュース＋板の字数制限のため中略）
■巷の「AI論」への疑問
そもそもシンギュラリティに到達するという根拠がよくわかりません。
全人類の脳のニューロンすべてを足したものより、コンピューターのチップひとつの容量のほうが大きくなる、とよく言われますが、なぜニューロンを足すという発想なのか。
足したら論理的な帰結が導かれるという保証はなく、脳細胞の数で決まるという話自体に信憑性がありません。
脳細胞の数は人間よりイルカのほうが多いという話もあります。それならイルカのほうが人間より賢いのでしょうか。
計算処理が速ければいいのかどうかもよくわかりません。
スーパーコンピューターの計算速度を競いだすと、横に原発を1基建てなければ電力が追いつかない、という話が中国で出ていますが、
このように、AIをめぐって論理的に破綻していない議論は聞いたことがありません。
今まで発達してきたのだから今後も発達する、という経験則にも疑問が残ります。
たとえば人が移動する速度は、徒歩から馬車になり、自動車になり、ジェット機になりましたが、コンコルド以後は速くなっていません。
（以下ソース） まだ合格できなくてもできる可能性はある
二極化するの理由が提示されていないし
脈絡がない
何故そう思ったのかすら分からないけど
不安がらせようという意図は判る > 機械が意味を理解できない、ということがわかったからです。
「お前らが今の理論で作った」機械が意味を理解できない、だろ
> 今のAIは、ビッグデータによる統計的手法を使って意味がわかったふりをしているだけで、本質的な意味はわかっていません。
人間だってわかったふりをしているだけだよw
だいたい人間が物事をどのように理解しているかは解明されていないんだからな
> その証拠に、AIは何ギガとか何テラものデータを使いますが、人間は何ギガも何テラも見なくても意味を理解することができます。
そうなるまでにその人間には何年間もかけて毎日毎日何ギガも何テラも情報を与えられてきたんだけどな
> 今まで発達してきたのだから今後も発達する、という経験則にも疑問が残ります。
今までの機械はダメだったからダメって言ってる奴が何言ってんだよwwwww
論理的に破綻しまくってるのはこいつ自身じゃねーの 東大の作った原子力発電所ロボットが使い物にならないだろ。
フルスクラッチでできないからiRobotのプラットフォームに使ってみたいセンサ積んだだけで，何にもできない。
プレゼンの上でミッション達成を詐称しているだけ。
それと同じ。製品パッケージとしてまとめられ無いんだよ。やりたいことだけ載っけて他は投げやり。 研究してきたっていうわりには、AIの未来に対して妙に否定的なのは
この人自身の能力の限界をAIの限界だと見誤ってるのかもね 文を読む限りAIでは東大に受からないことを証明するためにプロジェクトを立ち上げた と読めるけど
そんな明らかに矛盾し破綻しているプロジェクトで一体なにがしたかったんですかね
たぶん、あと数年で AI ツー が出てくると思う。
人間のように、「１００文だけの読み込みで、問題を解けるような仕組み」を組み込んだAIがね。
それがたぶん第２世代になると思う。
現在は、単にビッグデータを統計的に利用しているだけでしょ。
それを、今度は因果関係とか、規則性とか、より高度な論理や法則性をまず抽出して、それとビッグデータを組み合わせながら、
常に法則を検証しつつも、それに基づいて問題を解いていくという手法を使うのが第２世代かと。
そうなると東大合格もあり得るね。
第２世代ＡＩ ＝ AI II（ツー） ＝ AIII ＝ エースリー ね。
オレが命名しとくw
自分の子供を見てて思うけど一語文をある程度学んで形容詞や副詞を少しずつ憶えていくと
ある瞬間にパズルがはまったように形容詞や副詞、接続語なんかの使い方が飛躍的にアップする感じなんだよ
教えてもない単語や言葉が次々でてくる
そしてそこには500億語の単語の知識なんか当然ない
とにかく知識の獲得というプロセスを根本的に間違って習得させてる感じしかしないんだよ シンギュラリティは近い。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 57 [無断転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1486034154/ >>1
>>つまり、統計を使っても意味まではわかるようになりません。
>>私が予想した通りで、だからシンギュラリティは来ないと思うのです。
誰も現在の技術そのままでシンギュラリティが来るとは思ってないだろう。
人間の大脳のアルゴリズムを全部読み込んで、それを再現するというのが方法論だったはず。
なんで「統計的手法」ってシンギュラリティがくるって話になってるのか。 これも面白い
天才以外は失業、残るのは土下座をする仕事？ 人工知能の専門学者座談会（1）
ttp://www.dailyshincho.jp/article/2016/09182000/ >>17
大脳のアルゴリズム、ってのは全然わかってない。
したがってそれを全部作ることができるまともな見通しは存在しない。
可能だという前提で研究してる人はいるけどな。 >>11
これ、「第一次人工知能ブームの時に言われてたような『知識が増えれば意識が生まれる』みたいな話は無いから」って話を改めて再確認したってことなんだよな。
特異点とか言われてるけど、実際にはアプローチがまだ未熟だと。
三度目の人工知能ブームで浮かれてる評論家連中に冷水を浴びせて、冷静になれという話。 シンギュラリテとは？
イクことなのか涅槃のようなものなのか文脈見てもよくわからんンあ 今のAIは人間みたいに、情報を間引かないからダメなんだよ。 単純に脳細胞に電気信号を流して学習する仕組みを作ったほうが、意味とか理解できるんじゃないの？ 意味の理解というのは、端的に言うと結局は抽象化のプロセスなんだろうな。
ＡＩが、「リンゴが落ちた」 という英文を作るのが難しかったとして、
「リンゴ」という概念を学習する際に、単に他の果物含めて数で勉強して、「統計的理解」しかしてないことが問題なんだと思う。
人が「リンゴ」を学習するときは、その形状や重さ、色や味、匂い雰囲気なんかもすべてひっくるめて、
グルーピングして「リンゴ」という学習対象に対して、関連づけて記録する。
それをＡＩよりは少ない回数することで、
さらには、「リンゴというものは、大体丸っこくて、このくらいの重さの、こんなイメージの物」という抽象化をする。
この「抽象化したリンゴ」を記憶するからこそ、「落ちた」と容易に結びつけられて、
英文作成が人間は容易なんだと思う。
例えは、「リンゴ」という概念・理解に、「山のように重たいかもしれない」という属性が付いていたら、
そんな重たい「リンゴ」と「落ちる」は結びつきがたいから、作文が難しくなる。
もちろん、実際に「リンゴが落ちた」という現象も見たり聞いたりして学習する必要がある。
（「リンゴが落ちた」現象が「リンゴが腐った」という現象と同じ頻度での学習だったら、
「リンゴが落ちた」という文をゼロから作ることは難しい。「リンゴが腐った」という文との差異が無いから。）
なので、一つは「結構、人間も数百億以上の体験を学習してるんだよ」という話と、
「理解とは、抽象化のプロセスと、抽象化した物の記憶、そしてそれらのネットワーク」ということなんじゃないかと思うね。
これって「人間がその原理を知らないことをAIにさせることは出来ない」っていう当たり前の事を言ってるだけのように見える
これは本質的にAIが持つ弱点と言うよりはむしろ作る側の知識不足が原因だろう ◆
何、言ってんだぁ？？？？？？？？？？
キチガイ記事。
自然言語、 解釈が 述語論理などで正確に記述できないからだろ。 それほど 人間の言葉って 直観的であるいみ、曖昧ってことだろ。
数学の問題なら 論理式や命題をちゃんと定義できるから それからあとは 一直線で解ける。
歴史も 年代順に事実並べてあれば 一発でわかるけど。
国語は ほんとうに 曖昧で、 人間が使う 常識とか言ったジャンルを問われると ほとんど定式化不可能だから。 東大合格ならアルゴリズム次第だな
試験問題の解法は有限だし 今のAIの流行は確率モデルで、それは小脳の役目だろ。
大脳のモデルじゃないんだよ。 ＡＩって呼ぶのはフレーム問題と記号着地問題(パターン認識)をクリアしてからにしろ AIが仕事を奪うという話はここ２年３年あたりに出てきたものだけど、
ロボットが仕事を奪うというのは、ジェレミー・リフキン氏の著書『仕事の終焉』
（邦訳書『大失業時代』）ですでに取り沙汰されて話題になっていたことだよ。
それがベーシック・インカムの提案と一緒になったのは最近のこと。 自然言語の基本的な部分である「意味」を理解できないというのは大きいな。
数学の限界が露呈した。理系よりも文系の脳のほうが実ははるかに高度。 >>38
んなこたあない。
その程度の理解しか出来ないのが、文系の限界。
その程度の文系脳ならば、AIが近いうちに凌駕するんじゃ？w
例えば、わけのわからない「文学性」なんか、数打ちゃ当たる方式でクリア出来ないことも無いからねえwww 人工知能は人間がやっている仕事の中間クラス、
つまり「中間層の仕事」を奪うが知能エリートや底辺の仕事は奪わないのか。
中間層危うし。 まるで人が理解する「意味」が抽象的すぎて
言ってることがものすごい漠然としてるな >>15
知識というより言語獲得のプロセスね
言語獲得のプロセスはよく分かってないからね
字ではなく音が鍵を握っている
耳から入った音声がどのように脳に受容され処理されていくのか
表面を撫でただけみたいな議論ばっかりで、こじつけ論のレベルだからな >>1
＞ それでも労働は残ります。残るのはまず、AIを使いこなしてAIには不可能なことを実現する、高度なクリエイティビティ能力と重い責任を要する労働。
＞結果、ただでさえ少子化なのに、失業と人手不足が同時に起こるという最悪のシナリオが現実になり、とくに高度なほうの仕事に就く人が不足するのではないか、と危惧を抱いたのです。
高度な仕事て慢性的に人手不足だと思うけどなあ？ ・
機械学習とかぁ
ディープラーニングって ほとんど アメリカかぶれした米が事実上 主導権握ってる技術だけど、
新井先生の東ロボくん プロジェクトは、 それと一線を画す、日本特有のやり方を 入れたＡＩ開発だから、
個人的には かなり期待している。
別に
国語など自然言語の読解力などで 限界が見えたとかぁ 。逆に 課題がはっきりして 、具体的にどんな論理手法が改良の余地があるのかぁ、ちゃとん日本は掴んでいると思う。
アメリカみたいに
ディープラーニング
を ひたすら、延々と続けたって たぶん 意味ない。大して ＡＩの能力は上がらないってことを ある意味 証明している事実 ってこと。
そういう意味で ＡＩのブームは 次の革新的技術がないと今のままでは続かないってこと。 現在のニューラルネットで基数と数字を結びつけることは容易だが順序数と数字を結びつけることはできない
人間も指が動かない人は順序数の認識が遅れるというし、もっと人間の脳の神経心理学を研究しないと バカな女が書いたんだろうと思ったら予想どおりでワロタｗ 何をいまさら・・・・
太陽光発電詐欺といい、AIが擬人的に扱われてることといい、
なんというか・・・
なんでこんな理解の人ばっかなの、という感じだなぁ。報道の
やってることは。 今のAIが物事の本質を理解してないのはその仕組みにより自明だろ？
何を素人みたいな事を偉そうに言っているんだ？
例えば、寒いという事がどのような事なのか、
擬似的にでも実感させる仕組みが抜けているだけで、今出来ないから未来泳動できないと
結論付ける短絡思考が嫌い。
話をしたくない。 コンピュータには死や痛みが分からない。
こんなのを合格させたらヤバすぎる。 このおばちゃんにAIを導入する能力が無かったてこと。 単純に高度なAIを作る能力が、この人になかっただけって結論でいいっすか？ｗ >脳細胞の数で決まるという話自体に信憑性がありません。
>脳細胞の数は人間よりイルカのほうが多いという話もあります。それならイルカのほうが人間より賢いのでしょうか。
これ間違い
実際人間の脳は脳細胞の数だけで決まる
人間の脳はニューロンの複雑な回路で形成されるとか言うのは昔の理論で
実際はニューロンの複雑さは下等動物と同じ
言うなれば人間はハードディスクの容量は恐ろしく多いがメモリとCPUは恐ろしくショボいコンピューターと言うことになる
それにイルカは脳の水分が多いだけで脳細胞の数は犬猫と同じくらいらしいぞ コンピュータに東大を受験させ、合格させることに意味が見いだせない
機械の良いところは、人間と違ってスリップや勝手な勘違い（人為的過誤）を起こさないことだろう
同じことさせてどうする 人間のスペックってどれぐらいなのかな。
曖昧だけど、瞬時に過去の体験を思い起こせるんだし、
相当なものだと思うけど。 >>56
人間のスペックは大したことは無い
ゾウリムシにハードディスクを追加しただけの下等動物
チョンを見れば分かるだろ
だから日本の理系は現実を見てる俺らにバカにされる ☓ なぜ人工知能は東大に合格できないのか？
○ なぜ私の作った人工知能は東大に合格できないのか？
訂正して下さいｗ 書き言葉の一義性
話し言葉の多義性
書き言葉が得意なんだろうな
話し言葉は瞬間芸 >>1
自分の開発力のなさをAI全体の弱点のように語るまんこさん特有の言い逃れ グーグルに作らせれば2か月で合格できそう。
新井紀子に能力がないだけ。 人工知能
・言葉の意味を理解していない
・空気が読めない
・アドリブを多用するコミュニケーションが苦手 AI開発しているエンジニアが自分の無能さを自慢してどうすんだよ。 +
. *** 唯物拝金思想に親和性のある民族は、思考の飛躍が制限される ***
中国でも昔科挙を実施していたが現代の理論系科学研究者を例としても、その適任者として選任するまでの段階では
かなりの注意が払われる。 しかし一旦選任されてしまえば、本来の目的である科学的成果を出せなくても生涯に渡り
税金で生活保障がされるため研究自体の緊張感がほとんど無いに等しい。
さらに税金を支払う側の国民も間抜けなので、無能な公的執務者は追放せよという意見も大勢にはならない。
日本の明治期より、西欧の科学技術に追いつけとの掛け声のもとに、その知識詰め込み教育は始まった。 その時代は
PCなど人間の記憶能力を代理するものが無く、とにかく西欧が得ている知識を吸収して “ 歩く百科事典 “ になること
が求められた。 これは精密技術などの分野で、西欧を追い越した現在もなお続いている日本の教育現状である。
. *** 丸暗記バカが、その知識を適用すればよい時代は終わった ***
しかしそれは東洋人の “ 収集の強欲 “ のために、教育段階であるにも係わらず競争が持ち込まれた結果である。
丸暗記した知識を適用するだけの、そしてたかだか数時間の試験点数が、人生の将来まで決めるというシステムなので、
その強迫的スピード進学競争のために、
子供なりの “ 覚えた知識を噛み砕いて身につける “ という創意工夫の過程が、あっさりと省かれている。
今迄東洋でその人口比に対して、歴史に残る学問的成果が出ない原因はその “ 収集の強欲の性癖 “ のためである。
理論系の日本の学者にしてもアメリカの主要研究所にいる中国系の学者にしても、数学的な記号操作の多くをよく記憶して
いるが、その思考様式は電卓に記憶された柔軟性の無い固定プログラムに似ており、それでは学問の冒険的発展には寄与しない。
東洋的な基礎科学について言えるのは、科学全般について数学的厳密性を重視しているように見えるが、それは西欧文化の
論理実証の猿真似に過ぎず、さらに東洋の数学は “ 依存的な過度の絶対視による儀式 “ である。
これは自然を人間の記号論理に無理に適合させる努力であり、その背景となる想像性、言い換えれば自然像を新しい視点から
再構成する冒険的探究心が全く欠如しているためで、部分の詳細をいくら追及しても全体像は見えない。 ( 投稿、eig35153 )
+ +
将棋ソフトが人間のプロを負かしたそうだが、それが大騒ぎする程のことか。
将棋の指し手順には勝率が高くなる定跡があり、一見すれば多様な展開になるように思えるが、
その盤面に対応する定跡はそんなに多くはなく、
その定跡全部を記憶できる記録機械の方が有利なのは解かり切った話しだ。
これは電卓を使った速算と人間の暗算との対決と全く同じではないのか。 もう少し難解なものなら、
代数解析や微分方程式を多用した計算問題を、人間とコンピューターに競わせるようなものだ。
コンピューターの演算性能がそんなに凄いのなら、小学生向けのパズル解答対決をやればいい。
+ お前ら頭も学歴も悪い
文句言うしか能が無い家畜の癖に
何でAIだけには詳しいの？ 日本代表ズラして日本のITを全否定するような風評を垂れ流してんじゃねぇよ
クソババア！！ +
高速に移動している乗り物の中は時間の進み方が相対的に遅くなることがわかっている。 例えば新幹線で東京から
博多まで乗った場合、止まっていた人に比べて10億分の1秒、未来に行くことができる。 特殊相対性理論という
物理法則として知られており、実際に確認されている。 ← ( 佐藤勝彦 ・ 自然科学研究機構長の解説 )
. *** タイムマシンを可能とする佐藤勝彦氏の解説には矛盾を含む ***
今ではタイムマシンや双子のパラドックスの矛盾点を指摘する場合に、どのようなアイデアで論破するのかではなく、
どれ位の “ 文字数の少なさ “ で論破できるか、という段階に来た。 このマクロな現実世界でのタイムマシンについて、
高速運動で生じるとされる時間遅延についてその矛盾を指摘するのなら、それを体験する人間について考慮すればよい。
今から高速運動をする体験者に課題が出された。 それはその体験者が未だ知らない歌謡曲を、高速運動中に覚えろという
ものだ。 体験者は高速運動中に録音された歌謡曲を何回か再生して、地球基準系に帰還するまでにその歌謡曲を覚えた。
問題は体験者が地球基準系で “ その歌謡曲をまともに歌えるか “、ということだ。
. *** 時計や容姿は時間遅延を示すのに、記憶や意識は時間遅延を示さないのか ***
高速運動で生じるとされる時間遅延は、例えばそれが10年の時間差が生じるなら、体験者はそれに応じた容姿になる
だろうし、ゼンマイ時計も原子時計もその時間差異を示すだろう。
高速運動体内部では地球基準系に対して時間はゆっくりと過ぎる。 高速運動中に体験者が歌謡曲を覚える過程も、
さらには、体験者が歌謡曲を記憶に定着させるなどの脳思考活動も、地球基準系に対してはゆっくりと行われる。
高速運動中の脳思考活動によって定着させた歌謡曲の記憶を、地球基準系で想起する場合に、地球基準系に合ったリズムで
それは歌われるだろうか。 もしそれが地球基準系のリズムだとすると、体験者の容姿は時間遅延の過程が残っており、
時計も明らかに時間遅延を示しているのに、体験者の意識や記憶は何の時間遅延も残らないのは矛盾にはならないのか。
もしこの指摘が正しいのならそれは歌謡曲の記憶だけに限ったことでは無い。
高速運動中の、体験者の脳思考活動全般でそれは起きることになる。
+ >なぜ人工知能は東大に合格できないのか？
東大に確実にある、チョンコ枠みたいな、特権がないからじゃね +
. *** 日本における人工知能研究、高度な人工知能の実現に至らず ***
日本における人工知能研究の歴史、Wikipediaの “ 人工知能・第五世代コンピュータ “ 記事の要約 ↓
1982年から1992年まで日本の国家プロジェクトとして570億円を費やす第五世代コンピュータの研究を
していたが、目標であるエキスパートシステムといった高度な人工知能の実現には至らなかった。
1981年、第五世代コンピュータに関する国際会議が通産省主導で開催された。 ここで通産省側は
八方美人的に野心的な目標をいくつも掲げた。 「人工知能が人間知能（人間脳）を越えること」
すなわち人間の脳は高速処理や大量処理には向いていないので、それを越える人工知能をつくることが目標と説明した。
その代表的な例がエキスパートシステムである。 例えば医学の診断や多様な場合分けに対応する高速な機械制御など。
特に期待されたのは自然言語処理である。 正確な機械翻訳や高度な言語理解を通じた専門的判断など。
これは主に予算獲得のためであった。 渕一博は一貫して並列推論マシンの開発が目標であると明言している。
渕はプラットフォームが高性能化すれば自然にその応用が出てくると考えていた。
しかしながら、実際に大量の資金が投じられて完成したのはアプリケーションのほとんどない並列推論システムだけだった。
10年と570億円をかけたプロジェクトは、通産省が喧伝した目標についてはまったく達成しなかった。
「本来の目標については達成した」としているが、しかし成果が産業に影響を与えることはほとんどなかった。
単に、学術振興と人材育成に寄与しただけだったと言えよう。 ← 以上要点の抜粋終わり
+ +
. *** 人工知能の成果が玩具ロボット犬の理化学研究所に、人間の脳研究など不適格 ***
理化学研究所の脳科学総合研究センターの開設目的は人工知能研究開発だった。 開設時からのチーフリーダーは、
数理工学が専門の甘利俊一博士。 脳数理研究チーム 甘利俊一
→ http://www.riken.jp/r-world/research/lab/nokagaku/bstyle/senior/amari/index.html
しかし人間脳のような変幻創成 ・ 自由多様な運動機能を、数理工学という収束規則で画一規定してしまう学問で
解決するという、その心意気は大したものだが、しかし日本国民の巨額の税金を流用して得られた成果は、
反復常同を繰り返すだけの “ 操作者待ちロボット “ であり、これでは単なる数字遊びだったと言われても仕方ない。
理化学研究所 脳科学総合研究センター http://www.brain.riken.jp/jp/faculty/
このような連中が人間の脳を唯物科学の立場から、日本国民の巨額の税金を流用して研究しているそうだが、
このセンターの統合失調症研究の分野では、神経伝達物質の特定ができずに最近では、統合失調症発症遺伝子の
関与を言い出している。 唯物政治は元々社会環境重視だが唯物科学が遺伝説を唱えることは、犯罪で言えば
犯罪遺伝家系が明らかに存在すると言っていることであり、これは同じ唯物政治団体との間で内ゲバになるだろう。
+ はっきり言えよ
慶応と早稲田から上は学閥が強いんで、天下り官僚からの補助金のためにここで止めたと
法学部出身の数学者だから、研究課題も純粋じゃなくて利権のために真実を曲げたんだろうね
自然科学者としてはお終い
左翼文系な脳科学者扱いで、週刊誌に取り上げられるのがせいぜいだ +
. ** 量子力学の核心は、実現可能性のための複合擬似実体が潜在する **
“ 量子力学の核心 “ を説明するなら、皆が知っているシュレーディンガーの猫が相応しい。
この思考実験では猫の生死が確率1/2で決定するのだが、それは人間の観測が猫の生死を確定するのかと
いう問題と、実験開始から猫の生死が確定する迄は、猫はどのような状態で存在するのかという点が問題になる。
この点について、ミクロ粒子の集合体である猫の生死は、量子力学の知見では、人間による観測以前では生死混在の
非決定状態であり、人間による観測によって猫は生死混在から単一状態へと遷移する、のだろうと考えられている。
それでは何故ミクロ領域では、このような不可解さが存在するのだろうか。
. *** ミクロ域の複合する現象可能性は、人間の自由意志を成立させる ***
このミクロ領域の “ 複合する現象可能性 “ は、明らかに生物一般の自律性の根源であり、人間については、
人間の思考や意志行為での、かなりの自由裁量という “ 多くの選択可能性 “ からの一つの選択という、
人間の自由意志成立の根源である。 さらにそれは、人間の思考から生じるイメージ ・ 想像性の根源でもある。
. *** 人工知能はなぜ自律性の兆候すら出現しないのか ***
外界の直接認識にはイメージは含まれない。 ここにパズルの知恵の輪があり、それを解く課題が与えられた。
解答者は試行錯誤を繰り返しながら知恵の輪の形状を “ 想像イメージで変形 “ させて要点を探す。
この “ 想像イメージによる変形 “ は非現実であり仮想現実である。 これは人工知能にはできない。
それは人工知能に形状変形のプログラムを与えても、そこから出力された変形像は定型計算の結果であり、
人工知能の “ 定型的計算過程には、生物的な自由度生成構造は含まれていない “。
イメージ生成や客観視は非現実であり、その非現実を構成しているのは恐らくミクロ成分と思われる。
しかしそれなら人工知能も素材は原子分子で構成されるから、自然のミクロ域と連動してイメージ生成は可能、
との指摘があるだろう。 ただ人工知能の素材は人工物であって、人間の生物的脳構造とは大きな差異があり、
しかしそれ以上に脳は、人間の脳構造と成るように自然が産出し構成した要因が含まれているのかも知れない。
上記した意味は、人間の脳構造だけではなく生物を構成する微細な原子分子は、単なる物質の小片ではなく
その微細域には、その構成と成るような “ 自然全体の生成参加 “ が含まれている可能性がある。
であれば人工知能のような人工的自律性の製造は、宇宙の創造から始める必要があるのかも知れない。
+ +
量子力学探求は人間の死生観を完全に覆す可能性がある.1〜9 投稿者 : eig35153
→ http://anago.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1427266157/056-073
. *** 夢 ・ イメージ ・ 意識の生成は物質過程か ***
人間の思考や意志行為は、かなりの自由裁量という “ 多くの選択可能性 “ を伴っていると考えられる。
これは明らかに、人間の思考から生じるイメージ ・ 想像性によって可能になると思える。
このイメージ生成は、人工知能にいかなる指令言語と機械構造を与えても不可能であると思われる。
それはこのイメージ生成がマクロな物質過程では無いと思われるからだ。 生物であれ人工知能であれ、
今現在より以上の最善な存在状態を “ 自分自身が能動するという自律性 “ は、
“ 自分自身を客観視できる能力 “ が必至であると思われるが、恐らくこれは人工知能の限界を一言で表す。
. *** 主体意識はミクロ領域の、個別に分割されない一体的作用 ***
Q…人間の主体意識がミクロ構造の非局所性から起因するとして、人間の死によりその主体意識はどうなるのか
A…人間の死によりマクロな生体や脳神経は崩壊するが、主体意識が、ミクロ領域からの非局所的な作用なら、
それは個別に分割されず、現に存在する “ 各々の他者の現実感覚 “ もどこかで繋がった一体作用であり、
人間一人の現実感覚はその一部である。
しかしあれこれと議論をしなくても、この歌詞が非局所性の本質を見事に表現している。
https://www.youtube.com/watch?v=Uj29uK8uh-0
平原綾香のJupiter。 この歌の冒頭の歌詞である “ 私達は一人じゃない。 深い胸の奥で繋がっている “
+ こいつの論理は色々と破綻してるよ
どうせ小保方枠で研究してたのだろうが、こんなのを国税で養うのは学会の名折れだねえ
空気とか"本質的な意味"みたいな定義不可の概念を、理論化して再現しなきゃあ科学的成果にはならん
分かりきったことを難しく言えば権威になると思ってる、曲学阿世の教授さまの手下なクソ理系だ
>>1の文章はAIがネットから集めてきて書きましたなら、評価してもいいぞw
こんな地位と肩書きで食ってきたクズ研究者をありがたがる白痴国民は、すでに仕事の価値がマイナスになってるよ
真実を欺いたゴミ学者は排除しないと、日本のAI開発は学閥利権に妨害されて、先進国ではいられなくなるだろう AIにできないことがあるその理由を
もうちょっと書いていただかないと >それでも労働は残ります。
>残るのはまず、AIを使いこなしてAIには不可能なことを実現する、
>高度なクリエイティビティ能力と重い責任を要する労働。
>残りは、KYすなわち空気が読めないAIにはできない労働。
こいつはどっちでも無いからww
この漠然とした文章でよく理系やってこれたな思うんだが
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`ﾞ:ﾟ`.ﾞ:..`.ﾞ:‐'ﾞCopyright 1989.4.20 AsahiShimbun.` いくら週刊誌ネタだからって、出だしから論理破綻してる
>なぜ人工知能は東大に合格できないのか？
これは自然科学者の弁ではない
東大への合格は試験次第で基準が上下するし、不可能の結論ありきで人工知能を語ってる
真理の探求より利権の追求を選んだ、学者にあるまじき外道の見解だよ
こいつは初めから、大学の権威と利益を守るために、AIを研究する振りをしていたのだろう こいつ本当に学者か？
抽象的かもしれないが論理的な思考はできてないだろw
ネットで聞いたふうなことを並べ立てやがって
まあ腐った金と地位が惜しくて公務員にしがみついてる連中はこんなものか
こんなバカチョンが作った（作らせた）AIでも中位大学に入れるほうが怖いかな
日本の高等教育と研究体制については、まずはネット対応から抜本的見直しをすべきだろう まあ今のAIって知識データベースってだけだろ
いくらデータ増やしても自分で考えるようにはならん 答が分からないのではなく、問題を読み解く能力が無いのではないかな
日本語って難しいからね 非ノイマン型の新しいアーキテクチャ（量子、DNAなど）が実用化されない限り人間の頭脳を超えるのは正直無理だろ
>>84も言っているようにノイマン型じゃ単なるデータベースになるしかない プロジェクトやる前からわかってたやろ〜〜〜（こだまひびき調で） 人間の代わりをできるほど賢いＡＩがポンポン登場するとは思えない
一方で
シンギュラリティーが起こらないというのもまた極端
期限を切らなければ何百年かのうちに起こっても不思議はないだろうから こういう人がシンギュラリティで職を失うんだろうなぁ 単にプログラマーが低脳だっただけだろ。別の人間がやれば別の結果がでる可能性はある。 試験内容のレベルが低すぎた可能性もある。パイを１万桁まで計算せよみたいな問いなら楽勝で合格できたはず。
あるいは１０００年から１５００年までの出来事を１０分以内で１０万件リストアップせよとか。
これならトップで合格できる。つまり、入試試験が人間向けにレベルダウンされすぎているところに問題がある。 そもそも大学入試がどうのとかいっても
センター試験の話が多い印象がある
マークシートの選択問題
こういうのって教科書参考書データを全部ハードディスクに記憶して
そこから検索する仕組みを使えばある程度対応できそう
なにせ記憶することに関しては人間より正確に大量にこなせるわけだから この人のツイッター読んでたけど、
やる気あんのか疑問なツイート多かったな。 ソースも読んでみたが、どうも「あたしのは到達しそうにないからシンギュラリティは起こらないと思う」としか書いてないように読める。
自分の能力が足りないだけかもしれないという発想はないらしい。 「機械が意味を理解できない、ということがわかった」
なんて
このプロジェクトの成果っぽく語ってるけど
ＡＩ畑の研究者はやる前から充分わかってただろうね
しかもこの書き方だと
「未来永劫機械が意味を理解できない」に聞こえるけど
実際は「現状の技術では機械が意味を理解することは難しい」が正しいと思うけど
なんかそのあたりの表現も雑というか >>95
>>しかもこの書き方だと
>>「未来永劫機械が意味を理解できない」に聞こえるけど
>>実際は「現状の技術では機械が意味を理解することは難しい」が正しいと思うけど
>>なんかそのあたりの表現も雑というか
激しく同意。現在の技術が未熟なことは、将来にも出来ないことを意味しない。
この人本当に学者なのか。 理論的に結果が分かっていることにどれだけ科研を費やしたのか。 こんな脳無しキチガイババアに税金次ぎこんで何がしたいんだ >>97
理論的に結果が分かっているって？？
どこにそんな理論があるの？ このガラパゴスババアはディープラーニングの仕組みを全く理解できていない。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
