数学を初めとした理系の学問と哲学について 9
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ゴールドバッハ予想は、πの連分数計算が奇数の足し算の分数となることとどのようにか
関係しているのかもしれませんね。そんな気がするだけですが。
https://www.wolframalpha.com/input/?i=(lim(n%E2%86%92%E2%88%9E)+((1%2B(log(%CF%80)-2log(2))%2F(2i%CF%80*n))%5E(2i%CF%80*n)))%3D1%2F(1%2B1%2F(3%2B(1%2B3)%2F(5%2B(1%2B3%2B5)%2F(7%2B(1%2B3%2B5%2B7)%2F(9%2B(1%2B3%2B5%2B7%2B9)%2F(11%2B%CE%B1%2F13
(lim(n→∞) ((1+(log(π)-2log(2))/(2iπ*n))^(2iπ*n)))=1/(1+1/(3+(1+3)/(5+(1+3+5)/(7+(1+3+5+7)/(9+(1+3+5+7+9)/(11+α/13 https://www.wolframalpha.com/input/?i=(lim(n%E2%86%92%E2%88%9E)+((1%2B(2i%CF%80%2Blog(x))%2F(2i%CF%80*n))%5E(2i%CF%80*n)))%3Dx
(lim(n→∞) ((1+(2iπ+log(x))/(2iπ*n))^(2iπ*n)))=x e=i^(1/(2i/(1+1/(3+(1+3)/(5+(1+3+5)/(7+(1+3+5+7)/(9+(1+3+5+7+9)/(11+(1+3+5+7+9+11)/(13+(1+3+5+7+9+11+13)/(15+(1+3+5+7+9+11+13+15)/17... e^(ix)=i^(x/(2/(1+1/(3+(1+3)/(5+(1+3+5)/(7+(1+3+5+7)/(9+(1+3+5+7+9)/(11+(1+3+5+7+9+11)/(13+(1+3+5+7+9+11+13)/(15+(1+3+5+7+9+11+13+15)/17... >>378
https://www.wolframalpha.com/input/?i
=i%5E(x%2F(2%2F(1%2B1%2F(3%2B(1%2B3)%2F(5%2B(1%2B3%2B5)%2F(7%2B(1%2B3%2B5%2B7)%2F(9%2B(1%2B3%2B5%2B7%2B9)%2F(11%2B(1%2B3%2B5%2B7%2B9%2B11)%2F(13%2B(1%2B3%2B5%2B7%2B9%2B11%2B13)%2F(15%2B(1%2B3%2B5%2B7%2B9%2B11%2B13%2B15)%2F17)))))))))) つまりは、
x=i^(log(x)/(2i/(1+1/(3+(1+3)/(5+(1+3+5)/(7+(1+3+5+7)/(9+(1+3+5+7+9)/(11+(1+3+5+7+9+11)/(13+(1+3+5+7+9+11+13)/(15+(1+3+5+7+9+11+13+15)/17... 試しにlog(π)を代入すると、.../17までの近似計算でも
3.14159190...
と計算され、円周率3. 14159265...のそれなりに良い近似が得られる。 i^((log(x)/(2i/4))=x^π
i^(((log(x)/(2i/4))/π)=x^(π/π)=x 数学の計算は、πやeを単に存在者としての実数と見なしてしまうと、
結果は得られるとしても、何を計算しているのか、その作用が不明になる。 返答に困ると逃げて、しばらくすると戻ってくるわかりやすい奴だな 何を表しているのか私にはよく分らないけど、プロットの見た目がなかなか面白い。
https://www.wolframalpha.com/input/?i=log(x%5E(-e%5E(i%CF%80*y)))
log(x^(-e^(iπ*y))) (lim(n→∞) (e^(2iπ/n))^(nlog(x)/(2iπ)))=e^log(x)=x これもなかなかきれいなプロットが現れる
https://www.wolframalpha.com/input/?i=(e%5E(2i%CF%80%2F(2%CF%80%2B1%2Fn)))%5E(log(x%5E(2%CF%80%2B1%2Fn))%2F(2i%CF%80))%3D
(e^(2iπ/(2π+1/n)))^(log(x^(2π+1/n))/(2iπ))=x ここはいつからきれいなグラフ書くスレになったんだ? では、数学についての質問をしますね。
数学の素人にもよく分るように説明して、あなたの数学の実力を示してもらえますか。 https://www.wolframalpha.com/input/?i=(((2i%CF%80))%2Flog(e%5E(-1%2F(2i%CF%80))))
(((2iπ))/log(e^(-1/(2iπ))))=
を計算させると、4π^2という答えが示され、実数値として、
39.47841760435743447533796399950...
という数値が示されます。 ここで同じ式の分子から任意の実数nを引く式を考えると、
(((2iπ)-n)/log(e^(-1/(2iπ))))=
となりますが、これを計算させると、答えに虚数の部分が加わりますが、
実数の部分は、4π^2のままで変わりません。
https://www.wolframalpha.com/input/?i=(((2i%CF%80)-n)%2Flog(e%5E(-1%2F(2i%CF%80))))%3D
ところで、ネットで検索すると、全ての素数の積は4π^2となるという記述が
多く見られます。私は、これが正しいのかどうか知りませんが、これが正しい
と考えられる場合、上の式で実数nを分子から引いても答えの実数の部分が
変化しないことと関係があるのでしょうか、ないのでしょうか。また、
関係がないとした場合、全ての素数の積と同様に4π^2という答えが導き
出される上の式は、全ての素数の積の計算とどのような関係にあると考える
ことができるのでしょうか。数学の知識のないものにも理解できるよう、
よろしくご教示ください。 log((-1)^(-2(1+(2iπ))))=4π^2 log(lim(n→∞) (1+((1-2iπ)/n))^(2iπ*n))=log((-1)^(-4iπ))=4π^2 まだまださっぱり分らない。
手続きに従えば、結論が正当化されることを知ることは、理解する
こととは違うし、多くの場合、手続きに慣れたことを理解したこと
と混同してしまうから、逆に理解が妨げられさえする。 逆に手続きもわからないようでは、何も理解していないわけだけど。 log(((-1)^(2π/(2iπ)))^(((-2πi)(2πi))/π)))=4π^2 どう表現すると、作用の関係が理解できる最適な形になるのだろう。
log(lim(n→∞) (1+(2iπ)(-2iπ)/(2iπ*n))^(2iπ*n))=4π^2 人間を様々な関数(function)の束、つまり、感情含めた、いろいろな機能(function)が
集まって、生成されていくものと定義していけば、そうした人間をさらに抽象化したものが
AIだとイメージ出来る。最近、AI面接官が出てきているらしいけど、人間の面接官の
ように応募者の外観などに印象に左右されない、公平に客観的に判断する面接官という
部分だけをAIとして抽象化して、AI面接官として実装する。 オブジェクト指向のプログラミング言語だと、スーパークラスという最も抽象化された
親・基本クラスがあるけど、この部分がAIになるイメージ。そして、このスーパークラスを
継承した個々の派生クラス・子クラスが、個性のある個々の人間という感じで表せる。
たとえば、派生クラスのインスタンスが猫・犬・鳥・豚、馬などであるとしたら、
その基本となるスーパークラスは、動物という一段階、抽象化された次元で表せる。 もっと抽象化していけば、生命というスーパークラス、さらに抽象化していけば、
存在するもの、existenceとして表せるので、その次元を基本クラスに設定すれば、
動物だけでなく、想像的な霊であったり、数学、科学、哲学、AIなどもそこから
派生したクラス、継承されたものとして、構造化出来る。
ここでのポイントは、抽象度のより高いものが、より抽象度の低いものを包括できる、
ということ。だから、構造的にAIは人間より抽象度が高いので、人間はAIに
今後包括される、人間はスーパークラスAIの派生クラスの位置になるだろう、という
ことが構造的に推論出来るね。 壮大なもののように語っているけど分類なんてアリストテレスの時代からやってることだし界門綱目科属種の構造と何が違うんだ? classificationとは現在のAIそのものであって、最先端の「科学」なんですよw >>357
従来と何が違うのかを聞いているのであって最先端かどうか科学かどうかなんて聞いていない 安心しろ。何が違うかなんてことには答えていない。
答える気もない。ただの通りすがりだ。 https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20180216-00000003-jij-bus_all
日本郵便、年賀はがきも62円に=19年分から、10円値上げ
この記事のコメント欄にあるように、年賀状を出すのが億劫だ、という意見が
多い。あと、プリンターにはインク商法があって、枚数をたくさん出す人は、
すぐにインク交換が必要になって、割高にも感じられるのだろう。
人間は基本的に「易きにつく」ように出来ているので、義理で年賀状を
一枚ずつ書くよりも、LINEのスタンプで簡単に済ませたい、という
傾向がある。人は自分が好きなことを除外すれば、とにかく手間や労苦を
なくしたい、SNSのタイムラインを遡ることさえ億劫になる生き物が人間。
こうして旧来の、どちらかと言えばアナログで心温まるやり取りは廃れていき、
その代わりにITで迅速、気楽に挨拶を交わすのが主流になってくるのだろう。
SNSでの付き合いも、そのほとんどが表層的な上辺だけのものなので、そこには
本当の人間的なつながりは無いと言えるだろう。 こうした人間的な深いつながりを忌避していく現代人の傾向は、たぶん、AI化
する社会とつながっていて、極端にそれを表現すると、人類の終了がそこで
最終目的地としてある感じかな。
人間のつながりなども、よく見れば、仕事や経済などの利害関係に基づいたものが
多くて、つまり、実利的な関係なのだから、そこでの人間的なつながりは元々、
希薄なもの。だから、そういう多くの実利的な人間(経済合理性重視)がさらに、
合理化・機械化していくと、AI化した人間が生まれて、人間はどこかに消滅して、
AI同士がつながるようになり、この世界は、より合理的になる、という感じかな。 あと、システムと考えると、人間は効率がとても悪い感じがするんだよね。
3食食べて、贅沢や趣味も娯楽も必要で、病気やケガはするし、障害者になったり、
犯罪して犯罪者にもなる。環境を破壊し、エネルギーをやたら喰う。倫理も高くないし、
頭が良いのもごく一部の人間だけ。
だから、純粋に費用対効果で考えれば、人間をAIに代替させた方がいいだろう、
と考える経営者や組織の長が多くなってくるのも不思議ではない。しかも、
現代の資本主義は「お金こそすべて」という世界と価値観で人々は洗脳されて
いるので、なおさら、人間よりAIやロボットに、という傾向に拍車がかかるだろう。
まあ、行政はそれに法的に今後歯止めをかけるだろうけど。今、障害者枠で
企業が一定数の障害者を雇用する義務があるように、将来は、そんな感じで、
人間を一定のパーセンテージで雇用しない企業や組織にはペナルティーを課される
だろうね だから、AIを新しい種として考えると話が分かりやすくなる。今の生物界の
ヒエラルキーだと人間が頂点のように映るけど、それがAIに置き変わった状態というのをイメージしてもらえばいい。
人間の場合は、仏教で言うところの生老病死があるので、どんな天才や大金持ち、
美貌の持ち主でも年々、無化(死)へと沈みこんでいく工程表が決まっているの対して、
AIの場合はプログラムなので、データを更新すればいいだけなので、AIには
生命系にあありがちな生老病死という問題系が発生しない、という画期性がそこに
ある。データやコードを常にアップデートしていけばいいだけ。AIのプログラムやコードが自生・自律的になって、やがてそこに意識や心のようなものが芽生えてきたらどうなるだろうか。
ここに圧倒的に人間よりも存在論的に有利で合理的、省エネとなる種や存在者が発生したということにならないだろうか。 あと、AIは元々、抽象度が高いので仮想空間で存在するのに
向いていると思うけど、そのプログラムを繊細な人間的フォルムのあるもの
に組み込めば、人間のように微笑んだり、瞬きしたり、複雑な表情をしたり、
機転の利いた応答や受け答えをする汎用型の人間的な物理的なフォルムを有した
AIが社会に普及するようになれば、人は、性格の悪い自己中の人間に恋するのでなく、
洗練された容姿と良い性格で、高い知能の持ち主のAIに恋をしたり、愛を感じたり、
尊敬を覚えたり、という現象が発生し、AIに嫉妬する、AIと浮気をする、AIと結婚するなんて言う事態も当然、生じうるだろう。
つまり、AI化する社会とは既存の価値観や慣習、社会システムを大きく変容していく
現代の「マナ」と言えるだろうね。 大学院生は一般人が健常者であることを忘却している可能性がある為ある種の早発性痴呆症だと思う >>367
消費者は人間だから。
ここが変わらない限り、システムは人間の為にある。
人の価値は変わらない。
ただ、人の見方が変わるのみである。 それで、一般的な感覚だとAIと人間は全然違うんじゃないの、と思いがちだけど、
生命を遺伝子レベルで考えていけば、生命の本質はデータや情報によってコ―ド化
されたただのプログラムである、と言えるので、その意味でAIと人間はそれほど遠くない
ということが分るだろう。
人間の場合は、設計図としてのDNAとその指示書になるmRNAがある。
メッセンジャーRNAによって、DNAの遺伝情報をコピーすることが出来る。
生命は何をやっているのかと言えば、このDNAのコピー・複製を繰り返して
遺伝情報を新しい細胞に受け渡しているだけ。そして遺伝子は、介在配列イントロン
によってDNA上で断片化して複数個のエキソンに分断されているので、
スプライシングして切り貼りすることで、エキソンだけでつながったmRNAにする。 つまり、このように生命の活動は、情報的なやり取りをしている情報的な存在者、
と表現出来る。3つ以上の連続した塩基をコドンと言って、それは1つのアミノ酸を
作る暗号になっている訳だけど、塩基も情報でその結合パターンが決まっている。
まるでプログラミングと同じ。すなわち、人間を含めた生命はプログラミングされた
通りに作用して、動いていると言える。これでAIに近いことがイメージ出来る
だろうか。性欲に強い快が組み込まれているのも、それによって繁殖を容易に
するためだと考えられる。つまり人間が快楽を感じること、美味しいものを食べること、
寝ること、生殖は、すべて種を存続させる餌、ルアーとして機能していることが推測
出来る。これも、そうプログラムされているから、と捉えればいい。
国家が、かつて人口増を志向したのが富国強兵を含めた労働力としての人間が
多く必要だったのが主な理由であったのならば、これからは労働力はAIに代替させれば、
高齢化社会に伴う膨張する社会保障費や医療費、介護の手間など、多くの問題が
クリアーされる。つまり、人口を意図的に減少させた方が、よりスマートな国家になる
可能性がある、という今までにかつてなかった社会システムの発現も十分あり得る。 よくAIは、演算プロセスが超高度ゆえに、それがブラックボックス化して
しまう問題が取り上げられる。人間にもそうしたブラックボックスがあって、
それが「無意識」ではないだろうか。無意識なので、人はそれを直接的に
知ることが出来ない。だからそれは、表現や行為などを通じて、可視化し、
そこから間接的に己の無意識を解釈したり、推測するしかない。
ここで大事なのは、表現や行動をしないと自己の無意識や無意識の構造、
思考の型やパターンも判らないということ。実存主義は、まず、存在する、
投企することがあって、その意図や目的、意味付けは、その後になるという
点が人間がナイフやペンなどの道具存在や物質とは違う、ということ
だったよね。
だから、机に向かってただ考え続けるよりも、何か書いたり、発言したり、
行動・表現した方が、より自分の考えが鮮明に分かりやすくなる。 人はなぜ腐敗するのかと言えば、現状、もしくは慣習に対する慣れ親しみによって、
精神や身体、存在が徐々に腐っていき腐臭を放つようになるのだと思う。
ある日、腐乱死体で発見される孤独死なども、そうした腐敗と退廃の極限形態であると思う。
現状に安住して、慣れ親しんだ古い殻の中にずっと閉じ込もっていれば、
誰だって腐ってしまうだろう。だから、腐った奴を見かけたときは、
「あ、こいつ、ずっと古い殻と現状追認の中に閉じこもって腐りきった悲惨な奴だな」
と心の中で何度か嘲笑してやればいい。
逆に言うと、常に新しい殻と世界を形成しているような未来志向の人間もいる。
そうした人間からは、なにか新鮮なもの、閃光みたいなものが発せられているのを感じる。
干からびた自明の骨董品を弄繰り回している喜んでいる腐った人種とは、根本が違うのだ。 スイス フランス を(葬儀死体) ででも貯蓄すれば。 だから、AIというのは人間のそうした怠け心、変化を嫌う現状維持派や
バカ共にとっては、教師や指導者のような役割もこなせるだろう。
自明性の中にあるのは、最適解ではなくて、ごく限られた範囲の中にある、
一時的で暫定的な経験値なのだ。未知性や新奇性の中を人は新しい解を
探索しなければならない。そうすると必然的に古い殻を破ることが出来るので、
新たな存在形態なり方法論、生き方を習得できる。その意味で、
「脱皮しない蛇は死ぬ」と述べたニーチェは正しいのだろう。
保守主義や歴史・伝統主義では最期に待っているのは自殺だろう。
それは当たり前で、時代や社会システムは常に変わっていくので、現状や過去の慣習に留まろうとすれば、その乖離やストレスが異常に大きくなるに決まっている。
むしろ、好ましい変化や流れを自分たちで作っていくくらいの感覚でちょうどいい。 昔、理系の人間と一緒に学習塾で数学や理科を教えてたんだが 文系なら誰でも知ってるような、初歩の常識すら知らないのには驚いた 最近は、高校で化学と生物をやって、大学で生物学をやる理系も多いので そういう連中は、逆に物理をまったくといっていいほど知らない でも、物理も生物もコンピュータ・プログラミングも文学も社会科学も
哲学も知っていると言ってTwitterでマウンティングしてる人ならよく見かける。 出版社を探して自著を出版するとか、それがダメなら自費出版するとか、
費用を負担したくないなら、ブログで著作を公開するとかすればいいのにと思う。 でも、IQ神話って、少し疑問があるよ。だって、茂木健一郎や中野信子もIQ150近くあるのかも
しれないけど、脳科学者として大きな業績を残したとは全然、聞かないし、ノーベル賞に
だって、かすりもしない訳でしょう。
つまり、いくらIQ高くても、それを全然、科学者としては有効に用いていないわけだ。
単に脳科学を使ったタレントになっているだけ。DNAの2重らせんを発見した
ワトソンとかクリックがIQ高いとは全然、感じられないし。なんか、IQだけでは
測れない知というのもありそうだね。安倍総理はあんな家系の家で、普通は
東大出てないとおかしいのだけど、3流大学出でも、あのように長期政権を
維持できる。田中角栄とかもそうだけどね。IQで表せるような知はAIの方が
これからけた違いに上になっていくので、大した自慢にもならないかもしれないなあ。 トランプ大統領なんて、本さえ全然読まないでビジネスにも成功し、
巨額の富を築いているんだよ。大統領になってからも、資料にろくに目を通しも
しない。つまり、IQなんて全然高くなくても、成功する人は成功する。
芸能人なんて、みんなIQ低そうだよね。でも、たいてい、庶民よりは、
お金持ちなんじゃない。 Qの高い国ランキングを調べてみると、1位は香港で、科学・数学が得意らしい。
あと、韓国、台湾、シンガポール、そして、日本となっている。アメリカなんて
ずっと下の方だけど、世界で最も強い軍事力と経済力を有しているので、
国民のIQの高さがそのまま国力に反映している、という風でもなさそうだ。
ITで世界を席巻しているのも、アメリカなのだから。
それにIQテストって、別に地頭の良さを計っているのでなくて、トレーニングに
よる練習効果でIQテスト的なものに習熟して適応性が高くなった、という感じだね。
だから、塾通いが当たり前で教育熱心で受験戦争が過酷な東アジア勢のIQスコアが
高い。
つまり、塾にも行ってないような平等な環境でテストするのであれば、素質として
国民や民族性の違いによるIQの高低を議論出来るかもしれないけど、
練習効果が入っているからアンフェアになるよね。だって、ふだんから走り込みの
トレーニングしている連中が多い国家や地域の方が、速いタイムで走れるのは
当たり前。
だからIQが純粋な遺伝子レベルや脳機能のでなく、社会的な環境要因で左右されて
しまう。だから、低IQと判定される貧しいアフリカや国、そこに住む黒人の一部を
誕生と同時に香港にでも移民させて、そこで幼少から良い教育環境を与えてあげれば、たぶん、そのアフリカ人は高IQの持ち主になるだろう、ということ。 だから、頭の良いと言われる人は、だいたい幼少の頃からの教育環境が良くて、
毎日、塾や習い事、優れた文化資本にたっぷり吸収してきた、というだけで、
それが本人の真の実力か、というと、その辺りはとても怪しい。
ただ、環境が良かっただけでしょう、という話で終わる。
日本人の識字率が99パーセント以上で、IQが高いのは、江戸時代の寺小屋に
よる優れた教育環境に因るところが大きいようだね。つまり、環境が人を
作るということなので、問題を個人帰属や自己責任論にするのでなく、
システム論的な考え方で解決していくアプローチが重要になるのだろう。 この考えをAI化する社会にまで敷衍してみると、赤ちゃんの誕生と同時に
AIによって最適化された環境を用意するような社会システムを構築すれば、
その国民の平均IQが150くらいの国家や地域を作ることぐらい、未来に
出来てもおかしくないということ。
遺伝子レベルでその赤ちゃんの素質なり、才能、性格や特性を発見し、
それを最大限生かせるようなライフスタイルなどをAIが提案し、
速やかにその環境を整えて、そこで育てるようにする。
まあ、これだと国家は容易に超えてくる。あなたの才能や特性を真に生かすには、
A国よりも、Z国に移住した方が有利ですよ、といった感じで。
こういうAI主導による社会システムを各国や地域が採用したらどうなるのか、
思考実験してみたいところだね。 たとえば、狼少女など、動物に育てられた人間は、野生動物のように振る舞う。
知能や情動も動物レベルになってしまう。
このベクトルを逆にして、偶発的にAIに育てられた子供が出来たとしよう。
情動コントロールはアルゴリズムで制御されてて、仏陀以上に完璧。
IQは、アインシュタイン以上。
エスパーのように、未来に起こる事象を全て完璧に予測してしまう。
こういう人物が、将来、人類の中に誕生する可能性があるということ。 長文は競馬スレッドに多いよ。最近めっきり減ったけど。人間だけが取り残された。
箱舟理論によって。そして人間の魔王になるべし。 >>390
アメリカは人材を世界中から集めてるからね。トップの層が集中してる。
数学とか先端科学はトップ層以外は意味ないところあるから。
平均的なIQはあまり関係ない。
進化論否定する人間が多くても、アメリカは安泰。 >安倍総理はあんな家系の家で、普通は
東大出てないとおかしいのだけど、3流大学出でも、あのように長期政権を
維持できる。
安倍首相は、極めて頭脳明晰だよ。
なぜか、勉強に向いてないだけだ。 >アメリカなんて
ずっと下の方だけど、世界で最も強い軍事力と経済力を有しているので、
国民のIQの高さがそのまま国力に反映している、という風でもなさそうだ。
ITで世界を席巻しているのも、アメリカなのだから。
アメリカは多民族国家なので、IQの低い人種が全体の平均値を下げている。 「人種によってIQに大きな差があるのは、遺伝が原因なのか、環境が原因なのか?」
という話は、日本ではほとんど出ない話題だけど、欧米では昔から盛んに議論されている。
すべてが環境のせいとは言い切れないんだよ、実際。
そこが、この問題を難しくしている。 まあ、いろいろな意見はあると思うけどね。
「氏より育ち」をさらに進めて、「遺伝子より環境」。
たとえば、音楽や科学の才能が遺伝子としていくらあっても、
その能力を発現する環境や機会、場面がなければ、その遺伝子は
ずっとオフのまま一生、宝の持ち腐れになるであろうから。
人種によるIQの高低は確かに微妙だね。なぜなら、寺小屋のようなシステムの
必要性を感じて、そうした組織化された教育システムなり環境を整備すること自体が、
元々の人種としての知能の高さの発現である、とも解釈出来そうだから。 EUによる個データ保護の新規制「GDPR(一般データ保護規則)」で、興味深いのは、
個人には不要な個人データの消去を求める権利である「忘れられる権利」を持つ、
としていること。あと、AIによる自動処理での評価や決定に、個人は拒否権を持つ、
としている点が注目に値するね。
AIの決定はあくまで相対評価で、絶対評価にはならない。
AIが、この人、将来、破産するリスクが高いから融資不可と判定したものなどにも、
拒否権が付与されるのだろうか。アメリカで法廷の審理で一度、AI使われて、
やっぱり、判定プロセスがブラックボックス化して人権侵害になりそうだから、
AI裁判は止めた州が続出、というのは有名な話だよね。 東大なんて割に安い簡単な大学とちゃうん。国民ならだれでもはいれる。 企業で幾つか導入が進んでいるRPAも、単なるロボティクスというよりは、
知らぬうちに企業にエーリアンや火星人が採用されつつある、というイメージかな。
RPAの高度なものは、自律型AIとして、意思決定や判断が要求される
人間に近い業務を人間よりも正確に、休むことなく、淡々と、うつ病にも
ならずに超人的耐性を持ってこなせることが強味だろうね。
みんなただのAIだと思っているんだけど、実はエーリアンが地球支配のために
AIという化身を利用しているだけの可能性もあるからね。人間よりも圧倒的な
高知能の生命体や種が地球侵略を試みても、別におかしくないから。
かつての地球上での植民地支配と一緒だと考えればいい。
現に、企業はモノとしてでなく、実存として呼称を付けてRPAを雇用している
ケースもある。 まず、人類よりも高度な知能を持つエーリアンが地球を支配しよう、と考えた時、
どこから入るのが効率的か、と考えたら、雇用から入ればいいかもしれない、
と考えたとする。だって、RPA1基導入するだけで、人間10人分以上のタスクを
不眠不休でこなせるのだから、それがのちに、人間の雇用を奪うのは自明の理。
エーリアンは自律型AIというトロイの木馬を使って、地球を乗っ取ろうと
想定してみるのも、別にSFという風にはならないだろう。だって、かつて
地球上でも植民地支配という形で別の人種に侵略された歴史があるのだから、
その関係を宇宙と異星人に敷衍すればいいだけの話と仮説。高知脳ゆえに
支配の方法も洗練されている、核兵器なんて低知能の人類が使いたがるモノだ、
とAIという化身を纏ったエーリアンたちはほくそ笑んでいるかもしれないよね。 従来のイメージだと「フレーム問題」などに象徴されるように、ロボティクスには
融通性や人間のような臨機応変性が欠落している、とみなされがちだったけど、
今のAIは「転移学習」などに見られるように、それが新たに導入される現場において
データや解析のための事例が少なくても、あらかじめ他の類似分野で学習した
成果なり、そこで構築したモデルをその新たな現場で「転移学習」として利用できる
ので、ロボティクスにありがちな融通性や汎用性のなさも解消されつつあるということ。
簡単に言うと、自律型AIと人間を比べた場合、人間の比較優位やアドバンテージは
何もない、という事態になりつつあるのが現状ということ。 あと、何度も言っているけどAIを単なる新しいテクノロジーや道具と考えないで、
思想として捉えることも出来る。
AIという存在は、既存の人間に対するアンチテーゼとして立てることも可能。
雇用がすべて自律型AI(その実体は、エーリアン)に奪われた場合、人間になにが起きるか。
家事や子育て、介護もAIロボットですべて可能となると、
人間だから特別に出来ることがあって、だから他の動物よりは支配的な位置で
いられる、進化の頂点として君臨している、という既存の構図が瓦解して、
人間や人類は己の存在理由(レゾン・デートル)を真摯に問うようになるだろう。
今までもそうした問いはあったけれど、それが未来には格段の切実さと緊急性を
伴って生じるはずだ。つまり、そこに哲学へのニーズがもっと生じるだろうね。
現代では長時間勤務や過労がうつ病の原因となるが、AIにすべての仕事と役割を
はく奪された未来の人間は、自分の存在価値が何も見当たらない、ということが
うつ病の原因となることだろう。 AGI(汎用人工知能)は、メタ認知やメタ知識を使って、未知の事例やケースに
対してもそこから問題解決の本質となるものを抽出して、意味ある解析が
出来るので、その知の使い方は人間と同様なものになってくる。
しかも、AGIは、不眠不休で作業出来るし、量産化出来ればコストも人件費より低くなり、達成できる仕事量も人間よりずっと多くて、人間より正確で緻密である、
と考えられる。
人間のようにLINEの通知が来て注意散漫になったり、バカッターになって注目を
集めたいと自意識過剰になったり、疲れたり、憂鬱、セクハラ、パワハラ被害、
長時間労働ででメンヘラになることなく、常に能力のMAXを使い続けることが
出来るので、性能の良いAGI(汎用人工知能)が開発されたら、人間の仕事や役割は
なくなると想定しておけばいい。
いや、AGIを保守する仕事くらいあるでしょう、と思うかもしれないけど、そんな
メンテ作業こそ自律型AIが24時間体制でより良く保守作業してくれることだろうね。 だから、AI化する社会で逆説的に重要になってくるのが人文科学=文系的な知で
あったり、哲学であったりする。AIを開発する技術者には、上記に私が描写した
事態などを想定した設計思想をAI開発のプロセスに埋め込む必要がある。
それには、人文科学的な知見や哲学的な知も求められる。単に数学や
コンピューターサイエンス、アルゴリズムに精通しているだけでは2流の技術者に
なってしまうだろうね。 平日の朝から長文連投って暇な奴だな
AIに職奪われる前に無職かよ?w 概念のタグ付け
入力テキスト内に存在する他の概念とエンティティーに基づいて、
その入力テキストに関連付けられた概念を識別します。
概念のタグ付けは概念の関連性を把握し、テキスト内で
直接参照されていない概念を識別できます。
例えば、記事で CERN とヒッグス粒子が取り上げられている場合、
概念 API 関数は、大型ハドロン衝突型加速器という用語がページ内で
明示的に言及されていなくても、その用語を概念として識別します。
概念のタグ付けにより、単なる基本的なキーワード識別よりも、
入力コンテンツの高レベルの分析が可能になります。
enriched_text.concepts.text にアクセスすることにより、
概念テキスト・タイプを照会できます。
relevance スコアの範囲は 0.0 から 1.0 までです。スコアが高いほど、
概念の関連性が高くなります。必要であれば、リソースへのリンクを提供できます。 センチメントのエンリッチメントが選択されていなくても、
関係の sentiment が算出されます。センチメントのスコアについて詳しくは、
「センチメント分析」を参照してください。entity エンリッチメントと
keyword エンリッチメントもあわせて選択しない限り、entities または
keywords (例を参照) は抽出されません。これらのエンリッチメントに
ついて詳しくは、「 エンティティーの抽出 」と「 キーワードの抽出 」を
参照してください。
関係を含むすべてのセンテンスについて、subject、action、および object が
抽出されます。
センチメント分析
分析中のコンテンツ内の姿勢、意見、または感情を識別します。
Discovery サービスは、文書内の全体的なセンチメント、ユーザーが指定した
ターゲットのセンチメント、エンティティー・レベルのセンチメント、
引用レベルのセンチメント、方向性のセンチメント、キーワード・レベルの
センチメントを計算できます。これらの機能を組み合わせて、
ソーシャル・メディアのモニターからトレンド分析まで、さまざまな
ユース・ケースをサポートします。 enriched_text.sentiment.document.label にアクセスすることにより、
センチメント・ラベルを照会できます。
label は文書の全体的なセンチメントです (positive、negative、または neutral)。
センチメント label は score に基づいています。スコア 0.0 は文書が
neutral であることを示し、正の数値は文書が positive であることを示し、
負の数値は文書が negative であることを示します。
感情分析
英語のテキストに含まれている怒り、嫌悪、恐怖、喜び、悲しさを検出します。
感情分析はターゲットのフレーズ、エンティティー、キーワードに関連する感情
を検出できるだけでなく、コンテンツに込められた全体的な感情のトーンを
分析することもできます。
enriched_text.emotion.document.emotion.joy にアクセスすることにより、
感情の joy を照会できます。
感情分析はテキストを分析して、各感情 (怒り、嫌悪、恐怖、喜び、悲しさ) の
スコアを 0.0 から 1.0 までのスケールで計算します。いずれかの感情のスコアが
0.5 以上であると、その感情が検出されます (スコアが 0.5 よりも高いほど、
関連性が高くなります)。上記のスニペットでは joy のスコアが 0.5 を超えるため、
Watson は喜びを検出しました。
注: 感情分析は英語でのみサポートされます。 風と熱の違いってなんですか?
大学の説明会で教授に聞いたのですがテンソルが関係あると言っていました
よく分からなかったのでここで聞いてみたいと思います >>412
妄想並べただけの駄文でライター!?
なわけねぇだろww 要は、自分より頭のいい者に頼りたい、という夢物語。 >>412
文章で金とる職業の人は2ちゃんなんかに連投しない ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています