新しい学問の幕開けが1から追えます。
未来を担う若い人、もしくは文系の人を意識して書かれたかのような親切な文章は、
以下↓こんな感じです。
P113
情報やシステムについての体系的な学問が生まれたのは、およそ20世紀半ばのことだ。
とくに1940年代にはサイバネティクスや情報理論が生まれ、
コンピューターが開発された。
「サイバネティクスの父」といわれるのは、
フォン・ノイマンと並ぶユダヤ系の大数学者ノーバート・ウィナーである。
ウィーナーの古典的名著「サイバネティクス」には、
「動物と機械における制御と通信」というサブタイトルがついている。
このサブタイトルからは、まるで生物と機械を同質にみなしているような感じがするだろう。・・・
(実際にはウィーナーはこれを否定し、人間の主体的自由や論理的自立性を重んじて悩んでいたらしい。)
P114
ウィーナーの古典的サイバネクティクスは「観察された(observed)システム」を扱うのにたいし、
二次サイバネティクスは「観察する(observing)システム」を扱うといわれる。
これはいったいどういうことか?
クルマのような機械は、「外側」から観察することができる。
・・イヌのような生物も、「外側」から観察することができ、・・・
だが、外側から見ている限り、イヌがどのように世界を観察しているかは分析することができない。
・・・・
そういう主観世界に注目すべきだと主張したのがフォン・ユクスキュルだった。
主観世界を分析するには「内側」から、つまり、イヌの視点から周囲世界を観察しなくてはならないのだ。
・・観察するシステムは、主観的・相対的だから、下手をすると独我論におちいってしまう。
自分勝手な見方をしても学問にはならない。
そこで、「観察するシステムをさらに観察する」という二次的な視点が不可欠になる。
だから「二次サイバネティクス」と呼ばれるのである。
P116
つまり、生物は自律システムであり、機械は他律システムなのだ。・・・・
もっとも、生物の反応(出力)がまったく見当がつかないというわけではない。
推定は十分可能だ。
それは生物が「自ら(オート)にもとづいて自らをつくる(オートポイエーシスする)存在」だからである。
つまり、生物とは自己循環的に作動するシステムなのである。
だからそこには習慣性がある。
・・・・・
「ネオ・サイバネティクス」は、文系と理系にまたがる一種の総合学問に他ならない。
その特徴は、20世紀初めに盛んだった客観主義の限界をのりこえ、
主観主義の観点をつけくわえるところにある。
これは生命的な学問思想である。
また、20世紀の構造主義思想がもたらした相対主義との共通点を、
そこに認めることもできるだろう。
日本では、科学哲学者河本英夫によってオートポイエーシス理論が紹介されて後、
理論社会学を中心に少しずつ普及してきたが、今後さらに開花していくことは間違いない。
シンギュラりティ仮説が何といおうと、人間の脳のメカニズムをいくらシュミレートしたところで、
人工知能が人間の思考とぴったり同じ情報処理をすることなど絶対に不可能なのだ。
脳は独立した論理的存在ではなく、生きた身体と不可分であり、
個々の身体は刻々変化していく生態系全体のなかに組み込まれているのである。
という風に、文理融合、人文科学的な発展の方向が見通されています。
より一般的な見通しとしては、例えば「私たちの仕事はなくなるのか?」
一例として、切符切りに機械(ロボット)のように忙しかった駅員さんが、
自動改札の導入によって暇になり、
困っている人に道を教えたり、より人間的なコミュニケーションができるようになった、というように、
現在の忙しく機械(ロボット)化している人間たちが、ロボットの導入により、
より人間らしいコミュニケーションができるようになる、ということでしょうか・・。
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ビッグデータと人工知能 - 可能性と罠を見極める (中公新書 2384) 新書 – 絵本, 2016/7/20
西垣 通
(著)
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購入オプションとあわせ買い
ビッグデータ時代の到来、第三次AI(人工知能)ブームとディープラーニングの登場、さらに進化したAIが2045年に人間の知性を凌駕するというシンギュラリティ予測……。
人間とAIはこれからどこへ向かっていくのか。
本書は基礎情報学にもとづいて現在の動向と論点を明快に整理し分析。
技術万能主義に警鐘を鳴らし、知識増幅と集合知を駆使することによって拓かれる未来の可能性を提示する。
【目次】
まえがき
第一章 ビッグデータとは何か
1・1 データが主役の時代
1・2 富とセキュリティ
1・3 超えるべき壁
第二章 機械学習のブレイクスルー
2・1 人工知能ブームの再来
2・2 深層学習の登場
第三章 人工知能が人間を超える!?
3・1 シンギュラリティ狂騒曲
3・2 生物と機械の違い
3・3 ロボットとのコミュニケーション
第四章 自由/責任/プライバシーはどうなるか
4・1 一神教の呪縛
4・2 社会メガマシン
第五章 集合知の新展開
5・1 ビッグデータと集合知
5・2 人間と機械の協働
あとがき
人間とAIはこれからどこへ向かっていくのか。
本書は基礎情報学にもとづいて現在の動向と論点を明快に整理し分析。
技術万能主義に警鐘を鳴らし、知識増幅と集合知を駆使することによって拓かれる未来の可能性を提示する。
【目次】
まえがき
第一章 ビッグデータとは何か
1・1 データが主役の時代
1・2 富とセキュリティ
1・3 超えるべき壁
第二章 機械学習のブレイクスルー
2・1 人工知能ブームの再来
2・2 深層学習の登場
第三章 人工知能が人間を超える!?
3・1 シンギュラリティ狂騒曲
3・2 生物と機械の違い
3・3 ロボットとのコミュニケーション
第四章 自由/責任/プライバシーはどうなるか
4・1 一神教の呪縛
4・2 社会メガマシン
第五章 集合知の新展開
5・1 ビッグデータと集合知
5・2 人間と機械の協働
あとがき
- 本の長さ219ページ
- 言語日本語
- 出版社中央公論新社
- 発売日2016/7/20
- ISBN-104121023846
- ISBN-13978-4121023841
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登録情報
- 出版社 : 中央公論新社 (2016/7/20)
- 発売日 : 2016/7/20
- 言語 : 日本語
- 新書 : 219ページ
- ISBN-10 : 4121023846
- ISBN-13 : 978-4121023841
- Amazon 売れ筋ランキング: - 64,819位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
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2016年12月21日に日本でレビュー済み
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2020年3月30日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
取り上げている話題が出版当時の流行りだったと思える有りがちな一般向けの人工知能本と何ら変わらないのでがっかりしましたが、人工知能と呼ばれているものの第一次ブームが「論理」ベース、第二次ブームが「知識」ベース、そして現在人工知能とされているものが「統計(学習)」ベースとする整理は適切で引用させてもらうこともありそうなので今更ですが星3つにします。
ただし現在人工知能と呼ばれている手法の原型のローゼンブラットのパーセプトロンはミンスキー達が人工知能を提唱したのと同じ時期に遡ることには注意の必要があるかと思います(高校の同期でもあったローゼンブラットとミンスキーの間には深過ぎる因縁があったようです)。
ちなみに人工知能による意味理解の話も出てきますが、機械(計算機)に「意味」が「理解」(p.66,122)できるはずもなく、(深層学習による自然言語処理の場合には)計算機が頑張って行おうとしているのは、あくまで統計的な「学習」による「意味」の「推定」ではないかと思います。
ただし現在人工知能と呼ばれている手法の原型のローゼンブラットのパーセプトロンはミンスキー達が人工知能を提唱したのと同じ時期に遡ることには注意の必要があるかと思います(高校の同期でもあったローゼンブラットとミンスキーの間には深過ぎる因縁があったようです)。
ちなみに人工知能による意味理解の話も出てきますが、機械(計算機)に「意味」が「理解」(p.66,122)できるはずもなく、(深層学習による自然言語処理の場合には)計算機が頑張って行おうとしているのは、あくまで統計的な「学習」による「意味」の「推定」ではないかと思います。
2017年6月30日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
最近のAI(人口知能)ブームを冷静な目で論じている。
AI、AIと騒いでいるが所詮はプログラムに過ぎないってことだ。
これにはビッグデータ(過去に蓄積した大量のデータ)をあるアルゴリズム(統計学を根拠)に
処理した結果であるということ。
その振る舞いがあたかも人間が考えているようにみえるからAI、AIと騒いでいる。
プログラムであるということは予め用意したもので、その時点で過去の物になる。
本当の知能とは・・・・・・・・と本文にはやや難しく謳っているが、要するに知能とは生きている
動物に備わったもので、今この瞬間にどうするか(判断する)っていうことが知能で予め用意できる
ものではないと言っている。
今この瞬間を評価、判断、次の瞬間を予測することが知能であるということらしい。
今この瞬間に合わせてリアルタイムにプログラムを作っては実行させることなどできないからだ。
話しは逸れるが、映画「ボーン アイデンティティー」を観たことがあるだろうか?
お尋ね者の主人公のジェイソン・ボーンは、警察や組織が送った殺し屋を次々に倒して逃げ切る内容だが、
ボーンは今を生きるために知能を駆使して危機から逃れてしまう。ボーンに予め逃げる切るためのプランなどない。
今この瞬間、瞬間を判断して最適な対処をしたから生き延びたのであってプランに従ったわけではない。
一寸先何が起こるか分らない、今この瞬間を判断することが知能の成せる技でプログラムのすることではない。
生き延びること = 知能 と言ってもいいかも知れない。
だからAI、AIと騒ぎ過ぎで、ビッグデータを処理対象にした、ただのプログラムがその実態である。
追伸 筆者は、AIではなく、あえて言うならIAだといっている。Intelligence Amplifier つまり
知を増幅させるもの。「人間の知を補助するもの」ということのようだ。
AI、AIと騒いでいるが所詮はプログラムに過ぎないってことだ。
これにはビッグデータ(過去に蓄積した大量のデータ)をあるアルゴリズム(統計学を根拠)に
処理した結果であるということ。
その振る舞いがあたかも人間が考えているようにみえるからAI、AIと騒いでいる。
プログラムであるということは予め用意したもので、その時点で過去の物になる。
本当の知能とは・・・・・・・・と本文にはやや難しく謳っているが、要するに知能とは生きている
動物に備わったもので、今この瞬間にどうするか(判断する)っていうことが知能で予め用意できる
ものではないと言っている。
今この瞬間を評価、判断、次の瞬間を予測することが知能であるということらしい。
今この瞬間に合わせてリアルタイムにプログラムを作っては実行させることなどできないからだ。
話しは逸れるが、映画「ボーン アイデンティティー」を観たことがあるだろうか?
お尋ね者の主人公のジェイソン・ボーンは、警察や組織が送った殺し屋を次々に倒して逃げ切る内容だが、
ボーンは今を生きるために知能を駆使して危機から逃れてしまう。ボーンに予め逃げる切るためのプランなどない。
今この瞬間、瞬間を判断して最適な対処をしたから生き延びたのであってプランに従ったわけではない。
一寸先何が起こるか分らない、今この瞬間を判断することが知能の成せる技でプログラムのすることではない。
生き延びること = 知能 と言ってもいいかも知れない。
だからAI、AIと騒ぎ過ぎで、ビッグデータを処理対象にした、ただのプログラムがその実態である。
追伸 筆者は、AIではなく、あえて言うならIAだといっている。Intelligence Amplifier つまり
知を増幅させるもの。「人間の知を補助するもの」ということのようだ。
2020年9月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
此れから、近未来のAIを分かり
易く、解説されています。
易く、解説されています。
2018年2月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
人工知能の開発の歴史を俯瞰できたが、個別の詳細が少ないのでこれだけでは不十分。
シンギュラリティの実現性の話は引き込まれたが、いかんせん筆者の過去の経験、主観や宗教観に引っ張られすぎている印象。
その論拠だけでシンギュラリティが来ないことを予測するには無理がありすぎる。
どうしても、自分がAIを実現出来なかった腹いせのように見えて残念。
シンギュラリティの実現性の話は引き込まれたが、いかんせん筆者の過去の経験、主観や宗教観に引っ張られすぎている印象。
その論拠だけでシンギュラリティが来ないことを予測するには無理がありすぎる。
どうしても、自分がAIを実現出来なかった腹いせのように見えて残念。
2016年8月20日に日本でレビュー済み
ビッグデータと人工知能の活用でバラ色の世界を…と言うものではなく、どちらかと言えば人工知能に批判的な視線で『何かできるのか』を論じられた著書です。特に、最近何かと話題になるシンギュラリティや2045年問題等、科学万能主義に対しては批判的な立場で論じられています。少し気になるのが、『欧米の研究者=一神教の考え方を根本に持ってる連中』と言う単純な公式で物を考えている節があるところと、人間の脳への過大評価(と言うかシリコンから生み出される知能への過小評価)があります。
筆者曰く、人工知能は思考することはありえないと言う論調で本書籍を書かれているのですが、かつてイェール大学の計算機科学教授のDrew McDermottが「Saying Deep Blue doesn't really think about chess is like saying an airplane doesn't really fly because it doesn't flap its wings.(ディープ・ブルーがチェスについて真に思考していないというのは、飛行機が羽ばたいていないから実際には飛んでいるとは言えないというのと同じだ)」と言ったことを思い出しました。さらに言えば、筆者の批判は人工知能が人間にとって有用な結果を出力する限りにおいては、はっきり言って不毛な議論だなと私は感じます。例えば、凄腕の証券マンと株やFXを極めた人工知能(それこそチェスや将棋のように)、どっちにお金を預けますか?と聞かれれば、これからの時代は後者になるのは自明の理です。それが真の意味で思考してるとかどうとかは、有用な結果の前ではほとんど意味を成すとは思えない。
これは想像になりますが、著者が日立の技術者から大学の教員に転身した頃に、第2期のAIの冬により長らく人工知能研究が世界的に停滞したことと関係があるのではないかと思います。日本はバブル期で第五世代コンピュータプロジェクト(主に人工知能の研究)に570億円もの資金をつぎ込んだにもかかわらず、全く何の成果も得られないと言う大失態を犯しました。すなわち、かつての人工知能研究の失態から、実体の伴っていない研究・技術・理論に対して一種の嫌悪感を持っているのだろうと思いました。
筆者曰く、人工知能は思考することはありえないと言う論調で本書籍を書かれているのですが、かつてイェール大学の計算機科学教授のDrew McDermottが「Saying Deep Blue doesn't really think about chess is like saying an airplane doesn't really fly because it doesn't flap its wings.(ディープ・ブルーがチェスについて真に思考していないというのは、飛行機が羽ばたいていないから実際には飛んでいるとは言えないというのと同じだ)」と言ったことを思い出しました。さらに言えば、筆者の批判は人工知能が人間にとって有用な結果を出力する限りにおいては、はっきり言って不毛な議論だなと私は感じます。例えば、凄腕の証券マンと株やFXを極めた人工知能(それこそチェスや将棋のように)、どっちにお金を預けますか?と聞かれれば、これからの時代は後者になるのは自明の理です。それが真の意味で思考してるとかどうとかは、有用な結果の前ではほとんど意味を成すとは思えない。
これは想像になりますが、著者が日立の技術者から大学の教員に転身した頃に、第2期のAIの冬により長らく人工知能研究が世界的に停滞したことと関係があるのではないかと思います。日本はバブル期で第五世代コンピュータプロジェクト(主に人工知能の研究)に570億円もの資金をつぎ込んだにもかかわらず、全く何の成果も得られないと言う大失態を犯しました。すなわち、かつての人工知能研究の失態から、実体の伴っていない研究・技術・理論に対して一種の嫌悪感を持っているのだろうと思いました。