人間に出来ること --- 人間 vs 機械 Part I 進化と自然認識
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10月7日 マルゼミ
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人間に出来ること --- 人間 vs 機械 Part I 進化と自然認識
- 1. 人間にできること 人間 vs 機械 Part I 進化と自然認識 丸山不二夫
- 4. Agenda 生物と人間と機械 人間の感覚能力の拡大 言語能力の獲得と進化 機械の誕生と進化 数学的認識の誕生と発展 機械に出来ること 人間と機械との「共生」
- 6. 生物の進化と人間の進歩 人間を含む生物と、機械との違いは明確であるよう に思う。人間と人間以外の生物とは、多くの共通点 を持っている。 生物と人間の違いについて、最初に確認すべきこ とは、生物の進化と人間の進歩は、別の原理に基 づくということである。 生物の進化は、自然が適者を選択する客観的な過 程であるのに対して、人間の進歩は、人間の目的 意識に基づく主体的な選択の結果として生まれる。
- 7. 生物と人間の「知的能力」 生物と人間の違いを、感情・意思・知識といった 知的能力の有無で説明しようとすることもある。た だ、少なくない動物達は、感情・ 意思・ 知識を 持っているように見える。それらの有無で、動物と 人間を区別するのは難しい。 それらは、個体を維持するための食欲、種を維持 するための性欲、外部の環境に適応するための 記憶の利用等に起源を持つ。 全ての生物は、自然の中で生き抜くために、プリ ミティブな「知的能力」を持つといっていい。
- 8. 人間の言語能力と自然認識能力 人間の知的能力の最大の特徴を、その言語能力 である。動物は、人間のように言語を操る能力を 持たないし、機械もまた、現状では言語を十分に は理解出来ていない。 人間の知的能力の発展として重要なものに、自 然科学と数学の発展がある。それは言語能力を 土台とした、人間の自然認識能力の拡大として捉 えることが出来る。 こうした問題意識は、「人間と機械」という主題か らは、狭いものに思われるかもしれないが、機械 の登場を可能にした母胎は、科学技術である。
- 9. 機械の思考は可能か 現代の脳研究をドライブしている最も強い信念の 一つは、我々の思考の過程が、基本的には、生 化学的・物理的過程、いわば、機械的な過程に還 元出来るというものである。 それは、我々人間を、DNAでコードされたタンパ ク質で出来た機械とみなすことに等しい。 機械の思考は可能か？ こうした問いに対する、 還元主義的な立場からの、最も単純な答えは、 「可能である。我々自身を見よ。」というものであ る。
- 10. 機械の「進化」 機械の「進化」は、我々人間の目的意識と主体的 コミットメントの結果として行われてきた。 機械に対して、我々は創造主としてふるまう。 我々は我々自身に似せて、機械を作る。我々は、 我々の知能のすべてを機械に移そうとするだろう。 だから（しかしながら）、「機械の無能さ」と思われ るものは、正確に、我々自身の無能さを指し示し ている。
- 18. 感覚能力の拡大 顕微鏡や望遠鏡は、我々の視覚能力の拡大である。同様 に、光学的な原理に基づくものではないにしろ、電子顕微 鏡や電波望遠鏡も、我々の視覚の拡張と考えていい。レ ントゲンやCT, MRIも同様である。 ガスクロマトグラフィー・質量分析器・分光分析器も、嗅 覚・味覚に代わる、我々の対象認識の拡張手段である。 対象は限られているが、DNAシーケンサーは、我々の生 物学的基礎に対する、最も重要な認識手段である。 素粒子物理の分野での巨大な加速器も、我々の感覚能 力の拡張と考えることが出来る。
- 40. CERN: We've Got the 'God Particle'
- 41. 我々の自然認識
- 42. 機械が 人間の感覚能力の拡大を可能とした こうした人間の感覚能力の拡大は、機械によって支えられ ている。機械の助けなしでは、それは不可能であった。現 在の我々人間の自然認識の能力は、機械の能力と一体 のものである。 それでは、これらの機械は感覚を持つのだろうか？ 観測 機械の振る舞いは、物理過程に帰着する（それは、生物 の感覚器官の働きも同様であるのだが）のだが、その結 果を人間が解釈することで、それは人間の感覚能力の拡 大となる。 網膜がそれ自体では視覚を持たないのと同じように、観 測機械もそれ自体では、感覚を持っている訳ではない。
- 47. 言語能力の獲得 人間の知能を飛躍的に発展させたのは、30万年 前に獲得した言語能力だった。それは、個体間の コミュニケーションを豊かに発達させた。 一人しか話者がいない言語は、存在の意味が無い。 言語は、その言語を話す集団の存在を前提とし、 本質的に、社会的な性格を持っている。それは、人 間の社会性と、もっとも深いところで結びついてい る。 それはまた、目の前の具体的なモノの世界を抽象 的な概念の世界に移し替えることを可能にした。
- 48. 文字・メディア・ネットワーク 「文字」の発明は、人間の言語能力の拡大である。 それは、記憶の時間的制限を超えた情報伝達を 可能にした。情報の蓄積の媒体として、多様な「メ ディア」が登場する。 情報伝達の空間的拡大は、書物の伝播の物理 的制限を超える情報通信技術「ネットワーク」の発 明によって可能となった。 今日では、「ネットワーク・メディア」が、共時的・通 時的コミュニケーション双方の中心的舞台になり つつある。
- 51. 言語能力の獲得 30万年前
- 53. 口承文学
- 54. 文字
- 55. 文字
- 56. メディア
- 58. 機械
- 60. 機械
- 61. コンピュータ
- 62. コンピュータ
- 63. インターネット
- 72. 累積的知 数学的・科学的認識には、大きな特徴がある。そ れは、いったん正しいものとして獲得された知識 が、時間とともに蓄積されて行くということだ。 たしかに科学においても、その「正しさ」は、つね に相対的で近似的なものである。科学的認識の 累積も、ある意味では、そうした制約の自覚の累 積である。 別の言葉で言えば、科学的認識は、先行する諸 成果を踏まえて、発展するということである。
- 73. 累積的知の主体 こうした科学的認識・累積的知の現在の担い手は、 我々である。ただ、時間とともに累積される知の 主体は、個人ではなく、集団的で社会的なもので ある。それは、生物学的進化の主体が、個体では なく、種であるのと同じである。 こうしたタイプの知の累積とそれによる知の発展 を可能にすることが、我々人間の認識能力の重 要な特徴である。 集団的・社会的に担われた知の発展の契機は、 個人の多様性である。
- 74. 機械に出来ること
- 75. 機械に出来ること 自分を取り巻く環境を、対象として、必要に応じて 認識出来るか？ 自分を取り巻く環境に、働きかけて、それを変化 させることができるか？ 情報を記憶し、再利用出来るか？ 自分と他者との間で、コミュニケーション出来る か？ 自分自身を、再生産出来るか？
- 76. 機械は、人間なしで自律出来るか？ 機械は、人間の介在なしに、自分自身を、目的意 識をもって変化させられるか？ 対象としての自然に関心を持ち、自然科学・数学 的認識の担い手になれるか？ 歴史的で集団的な、自然科学や数学の累積的知 のモデルを構成出来るか？ 累積的知の発展を保証する、多様性のある集団 を構成できるか？
- 77. 遠くない将来に、機械が人間の能力を超える日が来ると いう「シンギュラリティ」の議論は、疑わしいと思う。 確かに、いくつかの分野では、機械の能力は人間の能力 を既にはるかに超えている。また、個人としての人間の能 力を、個体あるいは、ネットワーク総体としての機械の知 性が上回ることはあるかもしれない。ただ、それを可能と するのは、人間である。機械の能力は、人間の能力の一 つの現れに他ならない。 機械の誕生の地である、科学・技術の領域で、人間の優 位は動かないように見える。 遠い未来の予言は出来ないのだが、人間と機械の「共 生」関係は、長く続くと思う。
- 80. 人間と機械との「共生」
- 82. 確かに、機械とは相対的に接点の少ない、人間 の活動分野は存在する。ソーシャルな連携、思索、 クリーエーティブな創作、数学的探求、....。 一方で、労働の現場への機械の浸透は、確実に 人間の労働の機会を奪ってゆくだろう。 人間と機械の「共生」が、どのようなものになるか は、我々が考えるべき、重要な課題の一つである。
- 83. 、次の要領で第四回マルレクを開催します 日時： 11月25日 19:00~ 場所： MS 品川 オフィス テーマ： 「エンタープライズと機械学習技術 --- Big DataとDeep Learning 」 定員： 100名 申込： 11月18日 12:00〜 登壇者： 丸山不二夫
- 85. 丸山→栄藤 自然言語の理解は、最も重要な技術領域の一つ。 検索・広告で出遅れた日本が、世界を狙うなら、 ここに注力するのはアリだと思う。 栄藤さん、が んばって。僕は、Old Cartesian だけど、New Cartesian になろうと思っています。 「「インターネット主権」論と「ほんやくコンニャク」 待望論」http://on.fb.me/1vrTdRN 21世紀後半は、アジアの時代になると思う。余裕 があったら、インドの言葉もとりあげてほしいな。
- 86. 10年前、発話理解何て出来ないと思っていまし た。初期視覚の深層学習モデルもここまで来ると は想像できませんでした。 アクセルを踏むタイミングが少し早すぎたのでは ないかとの心配はありますが、2020年にあるべ き姿を逆マッピングすると今、予測できない未来 に向けてアクセルをベタ踏みするしかない。 翻訳は半構造データをうまく抽象化して他の半構 造データに文脈依存で統計的に写像する作業だ と考えると、文書整形、意図理解など応用範囲は 広いと思っています。 栄藤丸山