■☆　人工知能全般 Mode１５　☆■

【継続課題】

１．自意識やクオリアなどの「実感」は「知能」の必須要素なのか・・
２．「実感」は純粋な情報処理（概念世界）より生じ得るか・・
３．脳のNeuronレベルのシミュレーションで知能を実現できるなどと・・

etc.etc.・・・

過去ログ
http://www.emit.jp/ai/ai.html

過去スレ
■☆　人工知能全般 Mode１４　☆■
http://academy4.2ch.net/test/read.cgi/philo/1134123413/l50

>>1
ご苦労様です。

とりあえず、「１．」の問題が先決ではないでしょうか。
（というか、それらの概念の明確な定義がまず必要ですが）

私自身は、人工的に作る「知能」の必須要素は何か？
という問題は、「我々が」「人工知能」に「何を求めるか。」という問題だと思います。
その場合に、「クオリア」や「実感」を「必須要素」とするような要求が思い当たらない。
（まあ、これらの概念の定義自体が明確に示されないので、
　はっきりとはいえないわけですが。）

逆に言うと、何か、これまで想定されていなかったような要素を必要とするような
要求が明確に定義できたのなら、それは、知能についての
「我々の要求」をさらに明確にするという意味での前進だと思います。

我々がほしい機械は命令して、その期待した結果である、とちゅうの思考は
いりません。
学習とは命令して期待した結果えのスムーズな調整機能であるべきです。
ロボット、人工知能に思考、心、自律とかの機能はいりません。

自動車に駆動機構も制動機能もいりません。
要は目的地まで安全に移動出来ればいいんです。
というピーマンには何と説明すればいいんだい。
と、先ずは新スレにてご挨拶。

まず入力があってそれから処理をするという発想だからいつまでも機械を超えられない
のだよ。知能が自発的に行動を開始するという点に、まだ気づかないかな。

>>5
ばかばかしい　わけわからん

>>5
うみねこｷﾀｺﾚｗ

>>4
それは、「自動車」の定義づけ、つまりは、何を目的にするかによるでしょう。
>要は目的地まで安全に移動出来ればいいんです。
が目的なのか、われわれが常識的に知っている、「自動車」という機械自体が目的なのか。
（つまりは、>>2 で申し上げたことと同様「自動車」に我々が何を求めるか、
　という問題です。）

「「自動車」という機械自体」と「要は目的地まで安全に移動出来ればいいんです。」の、
どちらを目的にするかは恣意的な問題でしかないのではないでしょうか？

あなたが、「「自動車」という機械自体」に話したい、
と望んでいたとしても、そのことをはっきり示さない段階では、
「要は目的地まで安全に移動出来ればいいんです。」という目的を考える人がいても、
その人が特段思慮に欠けるとは思えません。
それは、「「自動車」という機械自体」に話したい、と考える人についても同じことです。

うみねこの「入力→処理→出力が間違っている」というのは、実は正しい、
しかし、これがうみねこの発言のために誰にも相手にされない。
人を騙すにはウソの中に真実を紛れ込ませば良いと言うが、うみねこがまさにそれだ。
うみねこの普段の妄言はここの住人を混乱させるだけだ。

入力→処理→出力
以外の処理はコンピューターではできない。

って言うのがトンデモだってだけのこと。

やはり個々の文言にとらわれないようにしたい。

人間並みの人工知能があれば人間は必要か？

知能の主体、心の主体は人間です、と言うか自分です。
だから機械に人間並みの知能は　必要ないしあったら困ります。

電卓に計算機能なんて要らないよ。
入力操作に対する出力に矛盾な無ければいいだけさ。

ふと、手回し計算機を思い出しました。
モーゼルの電動計算機ってのも使ったことある。

ここまで過去へ引きずり戻したので、私の役目は終わった。
　さみしい

■思考能力について

「不要である」(>3)に対する
「必要である」(>4)という主張だけど
どちらも特に論拠はない。

前者の論者は、人並みの知能の現状唯一の
実装である脳に知能があることから、これ以外
の可能性があることを提出することで後者の論
に反論できる。

後者の論者は、「可能性がないことの証明」という
証明をすれば前者に反論できるが、これは一般的に
悪魔の証明となるので、反論の義務は前者の論者に
ある。
# ただし、前者の主張にかならずしも反論可能性が
# まったくないわけではない。


とここまで書いたが、>3の言いたいことは、単に思考は
前提条件ではなく、可能性としては思考以外の方式も
ありうるだろう、という話だろう。中国語の部屋の辞書
とかの方面かなあ。

ただ、そういう内部に状態を持たずに処理をする方式を思考
以外の方式と考えると、そういう方式で人並みの知能を実現
するってのは結構無理があると思う。過去の履歴が一切もて
ないから。

内部に状態を持つものを（または持たないものをも）全部思考に
含めちゃって一件落着としてもいいんだろうけど、思考とそうで
ないものってのはどういう線引きを想定してるんだろう。

>>17に名前ふり忘れた。NG指定してるひとごめんね。

>>3　は機能が実現できれば、手段にはこだわる必要はない、
といっているだけでしょ。

履歴を持たないと機能が実現できないなら、持てばいい。
>>3
の考え方で、持っちゃいけないことになる理由がわからない。
思考が必要なら持てばいいじゃん。

ただ、その履歴なり思考なりについて、
欲しい結果と関係ない部分で、ああでなくちゃいけない、
こうでなくちゃいけない、という御託はいらないということでしょ。

確かにエンジンがなくても自動車が動くならばエンジンなど
なくたっていいわけで。
でもエンジンを研究したい人にとってはエンジンは必要だし。
ライト兄弟が飛行機を発明したのは空を飛びたかったからでは
ないだろうか。

で心を持った人工知能の研究はどうかな？
「心のクラス」の話は反響がなかったけれど。
他人の心のオブジェクトを人工知能の心の中に構築できたら
次には他人の言葉やしぐさ、表情からその心のオブジェクトの状態を
更新していく。

子供はしゃべれるようになる前に他人の言っていることを
理解できるようになる。他人の心を理解できるから
他人の言っていることも理解できるようになるのではないだろうか。

>>19
>3の一文目だけじゃなくて三文目も読め。
> ロボット、人工知能に思考、心、自律とかの機能はいりません。
の「いりません」はどうみても「なくても出来ます」の意味で、
それに突っ込まれてるんだろ。

一文目の「いりません」が意味する「要求してません」とは違う。
>3当人は混同してるけどな。


全部つながってる話を「俺には興味が無い」とするのは
勝手だけど、「俺には関係がない」とするのは誤りだな。
そもそもそういう知能の実現のために思考とか自律だと
かが必要とされてるんだから。

>>20
>でもエンジンを研究したい人にとってはエンジンは必要だし。

つまり、目的が違うということですよね。

「要は目的地まで安全に移動出来ればいい」のではなく、
エンジンを研究したい人がいるように、
人工知能の実現方法を考えたいのではなく、
「心」や「理解」を研究したい人もいらっしゃるでしょうね。

>ライト兄弟が飛行機を発明したのは空を飛びたかったからでは
>ないだろうか。

あなたが人工知能を考えるのは、何をしたい（させたい）からでしょうか？
「心」や「理解」（という手段、過程）の必然性、妥当性は、それによって測られるものだと思うのですよ。
ライト兄弟が飛行機を作るにあたって、「空を飛ぶ」という目的によって、
手段や材料を選択したように。

>>22
知能とはなにかということに興味はあるね。
作り方を考えてみればそれがどういうものか理解が進むということはあるだろうね。
それが神経回路網ではどう実装されているかと言うことにも
興味はあるよ。
結局あるのは好奇心だけでそれを満たすことが目的かな。

■なぜ機械は（場の）空気を読めないのか。

なぜ「欲望」の予測のプログラムは不可能なのかは、人工知能のパラドクスに繋がります。予測とは、
事前にHPの「質」を判断するということですが、「なぜ機械に「質」は判断できないのか」は、「なぜ
人工知能は不可能なのか。」そのものでしょう。俗に言う「フレーム問題」であり、機械にはコンテクスト
（文脈）は読めないからですね。「機械は（場の）空気を読めないからです。」

問題は、「断絶」なのです。私と他者はどのようにも繋がっていないのです。他者が考えることは、
私には絶対にわからないのです。その「断絶」を補完するために「社会」があるのです。そしてこの
「社会」はまったくの「錯覚」なのです。だから他者が考えることをわかっているフリをしながら、
僕たちは生きているのです。

ボクたちは社会なるもの、言語体系なるものがあるという錯覚により、行為は可能になっています。
しかしこれはただの錯覚ではなく、僕達の「現実（リアリティ）」です。そしてこの「現実」を成り立たせ、
社会なるものがあるように成り立たせているのは、とにかく僕達が他者を欲望するからです。

言語より社会よりまず僕達は他者とコミュニケートしたいのです。むしろ、これは、生物学的な次元に
ある「他者から呼び声」への応答として、すでにコミュニケーションしているのです。断絶があり、その
断絶という隙間を埋めようとする、それでも他者と繋がろうとする、そこに言語（社会）が生まれ、「私」
が発生する。これが知能です。

人工知能はこの「断絶」を越えられないのです。人工知能と私の間の断絶の前に、人工知能は、
無限計算でフリーズするのです。人工知能には欲望がないからです。単に質の判断そのものは人間
が考えて、その都度ただプログラム化されて、走るだけで、そこに自ら予測する「知能」はないのです。

■知能があるかわからない。

人工知能問題の本質は、このような「フレーム問題」ではなく、「チューリングテスト」問題のように、
そこに知能があるということを、僕たちはどのように知るのか、ということです。これも「断絶」の問題
です。私は他者がなにを考えているか、決してわからない、ということは、それが「他者」（知能を
もった私以外の存在）であることを、知ることはできません。

コンピューターネットワークあるいは、「身体内の細胞と細胞」のような「複雑な相互関係」によって、
仮に閉じた内部に高い知能があっても、それが人間とのコミュニケーションという外部へ開かれて
いる、すなわち「断絶」を乗り越えられないと、ただの箱です。人間は「断絶」の乗り越えにおいて、
そこに知能があると錯覚するのです。

すなわち、「断絶」がなければ、そこに知能があるかわからない。そして「断絶」あると、人工知能は
「断絶」を越えられない。故に、「人工知能は存在しない」のですね。

■「人間を介さず」という魔法の言葉

人間と人工知能の差は「断絶」の乗り越えです。「断絶」があり、その「断絶」という隙間を埋めようと
する、それでも他者と繋がろうとする、そこに言語（社会）が生まれ、「私」が発生する。これが知能
です。そしてこの「断絶」こそがネットが爆発的に広がった理由そのものです。そこに他者と繋がる
可能性があることが欲望を想起しつづけるのです。それがボクが「ネットの欲望」あるいは「機械論の
欲望」と言ったものの本質です。

ネットコミュニケーションは、「断絶」を越えて繋がれる可能性、「断絶」が消失する可能性としてあり、
「人間を介さず」というグーグルの指針は、これをまったく同様な意味である。「人間を介さず、すなわち
断絶が消失する」という欲望を想起する魔法の言葉なのですね。

チラシの裏にでも書いてろ

神になりたければ人工の世界を作るといい。
人工の環境を作りそこに知能を持った人工生物を放つ。
天敵の大型生物や獲物となる小型の生物も作る。
知能を持った人工生物は群れながら生きていくだろうね。

廃墟と化してるな。

３月は人工知能学会の研究会がいくつも開催されるようだ。
みんな準備で忙しいのだろう。

MinskyのThe Emotion Machineは心のモデルの話かな？

みんな自分の人工知能の製作に没頭しているんだろうか。

知能は環境と切り離して考えることはできないだろう。
ある環境では賢いことも別の環境では愚かな行為になる。

知能の存在にはマクロな視点からの評価がついて回る。
優劣が判定されるということだ。
だが心は？心と知能の関係は？
心にも優劣があるのか？

直近の刺激に単純に反応する数多くの低レベルの並列処理と
それらを統合してシミュレーションしながら順を追って思考する
高次の順列処理、そしてそれらの中間層。
知能はそういう階層化された形で構成されている。

最も高次の活動を除いて人間の脳も
ほとんど中国人の部屋と言っていいだろう。

発話は心の写像にすぎない。

以上、視点の提供でした。

目的は「知能の実現」、面倒な「心」は無視。
自己組織化・オートポイエーシス、その方法、
機能主義的発想、それはそれでいい。

だが、
知能を実現する上で「心」を無視できるか、
脳の中の幽霊、クオリア降臨、
悩ましい問題がそこにある。

脳の中のホムンクルスと同じことを遠回りしていってるだけのことだって。>クオリア

>>32
それはつまり、心を必要とするような問題があるかどうかということです。
そのような問題は提示されていません。クオリア（とやら）にしても同様です。

そうでない問題については心もクオリア（とやら）も無視できますね。

>それはつまり、心を必要とするような問題があるかどうかということです。

逆に必要としないものを探す方が難しい。

for example：情動（快・不快・欲望,etc.）の論理的表現（記号化）なんかもね。

>>35
抽象的でよくわかりません。
具体的な例でいうとどういった問題になりますか？

心の振る舞いは複雑で難しくてわからない。
だから心そのものが必要なんだ。

とか池沼みたいな主張してるだけだろ。

俺のスタンスは、
オートポイエティック（自己創造的）な超越論的自己反省を実現することで
メタ学習機能をも含む自己組織化を可能にする自己帰還構造を核とすべき、
そこから「クオリア」（心）は決して生じ得ないが、試してみる価値はある。

まあ、ご自分の言葉で自分の思いを語ることはできるでしょうが・・・。
それを他者と共有できる具体的な問題に言い換えることができないなら、
いつまでたっても、「あなただけの問題」でしかないですよ。

結論、人工知能は夢のまた夢。無理無理ということですな、終了・・・

>>36
> 具体的な例でいうとどういった問題になりますか？

というより、具体的に定式化されたモデルで、ということだと俺は思う
そういったモデルがあれば、何かを再現くらいはできると思う
抽象的な概念の構造だけでは、なにも再現できないし…

抽象的な概念の構造だって、これからって感じ・・・
あと、一億年待ってください。

コンピュータは　入力→処理→出力　しかできない。　は、機能の一単位として正しい。
事実、機械としてのコンピュータのCPU機能は、これだけだ。
これを、短期、長期の記憶データと組み合わせて、別の機能を実現しているに過ぎない。

そして機能を実現させるのは人の思考と経験。
その機能の上で、新たな機能と記憶の仕組みを外界からの入力（刺激）により、
構築する事が出来れば、これが人工知能の第一歩。

ここから先が、このスレの多くの人が議論対象としている、モデルとしての人工知能。

哲学好きな人の議論とは関係無く、技術開発は進んでいる。
しかし、進化のエネルギーは、必要性と商業的な成功のみである。

もちろん、夢見がちな研究者による人工知能の研究もされている。
脳科学、認知科学の研究もされている。
しかし、夢見る到達点に辿り着く事は、夢のまた夢。
屍の上に、新たな屍が積み重なっていくだけである。

ましてや、哲学的に人工知能を議論する事に意味など無い。
子供の砂場遊びのようなものだ。
雨に風に笑われ、蹴飛ばされ、なんの形も後に残さず消えていくだけだ。

>>43
そのレベルの意味では、
コンピュータも、人間の脳細胞も、入力→処理→出力しかできない。
厳密に言えば、コンピュータは入力と出力を区別しないことも出来る。

>>44
＞そのレベルの意味では、
＞コンピュータも、人間の脳細胞も、入力→処理→出力しかできない。
CPUレベルでは、それしか出来ない。
機能として構築されている物の上では、それ以外も可能という事を書いただけ。
反応としては、意味が良く分らんが？

＞厳密に言えば、コンピュータは入力と出力を区別しないことも出来る。
本来のCPU（メモリ含まず）の場合は、回路に送り込まれた情報が入力、
送り出された情報（HULT含む）が出力。
それ以外には無いと思いますが、どういう意味ですか？

レスの趣旨が噛み合っていないように思います。

まさかプログラムそのものも入力だ、なんて言ってる訳じゃ無いよね。
例えば、パラメタ定義済みの「カオス」発生プログラムなんかは、
何が「入力」になるんだい？

>>46
？
入力、処理、出力の話しについては、CPUレベルの話しとしてしているのだが？
少し分りにくかったな？

それを踏まえて、>>43を再読して下さい。

このスレに参加しているからといって、
最低限のコンピュータの知識（CPUの挙動とか）は持ってるとか、
あてにしないほうがいいかも。

もしかしてフェッチサイクルを「入力」と言いたかったのかな？
ところで、
「CPUの挙動」って何のこった。

コンピュータと言うのだから、CPUじゃなくてMPUレベルの「I/O」をイメージ
してるのかと思ったよ。

>>49
>「CPUの挙動」って何のこった。
CPUの動作のことだよ。
というか、ニュースでよく使われる「挙動不審者」とかいう
言葉も君は意味わからずに聞いてるのか？

>>49
>コンピュータと言うのだから、CPUじゃなくてMPUレベルの「I/O」をイメージ

ええと、MPU（Micoro Processing Unit）は
小さい(LSIなどに集積された)CPUという意味だと思うんですが・・・。

>>50
>CPUの動作のことだよ。
>というか、ニュースでよく使われる「挙動不審者」とかいう
>言葉も君は意味わからずに聞いてるのか？

まだまだって感じだな・・・
通常、真理値表やタイミングチャートで表現できる明確なロジックを実装する
（そう設計された）ディバイスに対して「挙動」なんて言葉は使わないんだよ。
但し、熱やノイズの影響で想定外の動きをする場合は別かもしれないけどね。

>>51
>小さい(LSIなどに集積された)CPUという意味だと思うんですが・・・。

CPUと、コードストアも可能なメモリと、関連ペリフェラルを備えた
（コンピュータとして一応完結した）チップなりボードをMPUと言うんだよ。
通常そういうものにはＩ／Ｏが実装され、バスやリード/ライトインタフェース
もあるから、
その部分の入出力を言っているのかと思った訳さ。

>>45
熱雑音などのジェネレータを持つ場合、「出力」から始める事が可能です。

>>52
>CPUと、コードストアも可能なメモリと、関連ペリフェラルを備えた
>（コンピュータとして一応完結した）チップなりボードをMPUと言うんだよ。

ええと、少し Google などで検索してみれば簡単に確認できることですが、
Pentium などの（主記憶などを内部に持たない）　CPU(チップ) 単体を MPU と呼ぶことは、ごく普通に行われていますよ。
「世界初のMPU」でヒットするのは、4004 です。
4004 はCPU機能のみでメモリを内蔵していない CPU チップです。

「CPUと、コードストアも可能なメモリと、関連ペリフェラルを備えた
　（コンピュータとして一応完結した）チップなりボードをMPUと言う」
こともないわけではないので、間違いではありませんが、
そうでなければMPUと呼ばないわけではないと思います。
（Pentium や 4004 は、MPUでは無い、と主張なさる人もいるかもしれませんが、少数派だと思います）

まあ、用語の細かい定義はどうでもよいのですが、私が申し上げたいのは、
よく知らない専門用語を無理に使うのはやめたほうがよいのではということです。

>>52 の定義で
>コンピュータと言うのだから、CPUじゃなくてMPUレベルの「I/O」をイメージ
のような使い方をされると、専門知識のある人間にも、無い人間にも意味がうまく通じません。
「コンピュータと言うのだから、CPUじゃなくて「周辺も備えたコンピュータシステムの」「I/O」をイメージ」
でいいじゃないですか。

開発現場ではCPU/MPU/ﾏｲｺﾝ、夫々ある「ニュアンス」というものがあるんだが、
ご指摘の通り、「よく知らない専門用語を無理に使う」のは止めておこう。

>「コンピュータと言うのだから、CPUじゃなくて「周辺も備えたコンピュータシステムの」「I/O」をイメージ」
>でいいじゃないですか。

まあ、長たらしいけど、それでいいと思うよ。

いいと思うよ、じゃないでしょ

単純に、人間行動、会話のパターンをニューラルネット等に写していく事で
作れないもんでしょうか？

フレーム問題も推論しようとする事で起こるのだから、
最初から推論を投げ出してしまえば。

写し取った「運動記憶」をどの様に利用するかが問題な訳だ。

知能の入口は、対象に関する全状態をトポロジカルに（位相を揃えて）準表象化する、
次いで統合・分類（SOMだの）・・・連想（ﾏﾙｺﾌ性だの）・・・
そして一番最後に問題の魂（心）を入れて完成・・かな。

>>57
>単純に、人間行動、会話のパターンをニューラルネット等に写していく事で
>作れないもんでしょうか？

それを実際に行うとなると、具体的にどういうことをするのかよくわかりませんが、
そのやりかたで作れる機能は作れ、作れない機能は作れないでしょうね。

ニューラルネットで実現されてる機能を、
片っ端からニューラルネットより計算量が少ないアルゴリズムで代替して、
最終的には脳を丸々ニューラルネットで再現したよりはるかに計算量が少ないアルゴリズム群による
アルゴリズムネットワークによって人工知能が実現できないだろうか？

>>57 >>59 >>60
何の根拠も無く、技術的な問題をすっ飛ばして実現方法を語られても、
「はあ、そうですか。」としか、誰も返事できないんじゃないの？

>>61
ええと、>>57 の内容では抽象的すぎて、
「技術的な問題」を検討しようがないので、
（なので、「それを実際に行うとなると、具体的にどういうことをするのかよくわかりませんが、」と前置きしてます）
一般論を述べただけですが。
実現方法を語ったつもりはありません、むしろ、もう少し具体的に述べていただかないと、
「技術的な問題」を考えることは難しい、ということが、私の申し上げたかったことです。

>>61
60だが、単に脳を全部そのままニューラルネットで再現したら、
人工知能完成するんだろうけど、それは計算量多すぎて、今のコンピューターでは無理っていう問題に対して、
じゃあ脳に局在する機能を個別に解析して、それをつなぎあわせりゃいいんじゃね？って解決法を示してみたのだが。
何も脳の機能の全部が全部、律儀にニューラルネットで無ければ実現できない機能でもあるまい。

>63
>単に脳を全部そのままニューラルネットで再現したら

そこが一番重要でない？NNだけで実現可能かは賛否両論あるが、その方法が難しいから実現できてないわけで。

そこらの実装抜きで、
　「もしこんな機能が実現出来たら」
って話でもいいんじゃない?

まあ、いわゆるニューラルネットは、イコール脳神経系を「モデル化」したもので、
「忠実な模倣」を志向しているわけではないようですからね。
いくつかの実現されたり提唱されているモデルは、忠実さよりも、
効率や機能性を目的として考えられているように思います。

脳神経系の動作を電子回路で模倣する（模倣自体を目的とする）
という話であれば、（現在実現されている）ニューラルネットワークを
前提にする必要はないんじゃないでしょうか。

>>64
>その方法が難しいから実現できてないわけで。
何が実現できていないのでしょうか？
話をわかりやすくするために補足すると、我々が（あるいはあなたが）人工知能に求める
機能のうち、例えば、どういった機能が実現されていないのでしょうか？

なんかこのスレって、住人が世代交代したのか、問題定義や議論のレベル下がったなあ。

　　 ∧＿∧　
　　（　‘∀‘）
　　（　　　　）
　　｜ ｜　|
　　（_＿）＿）

チューリングテストで100点取る事を目的にしたら。
心とか無理っしょ。

NNはむしろ学習に時間がかかる事が問題な訳で、果てしなくデカい規模のネットワークを
設計しても人間並みの行動させようと思ったら、有限時間の学習で終わるのか謎。

プラス、教師符号前提の場合、人間のパターンを写す事は出来るけれど自分で新しい
パターンを生み出す事が出来ない。

人間の特徴には複数のパターンを組み合わせてまた新しいパターンを生み出していく事に
ある訳でNNだけで作ろうって試みはDQN

>>67
>なんかこのスレって、住人が世代交代したのか、問題定義や議論のレベル下がったなあ。

ほんとな、問題定義　⇒　問題提起

ﾋﾟｰﾏﾝｗｗｗｗｗ

無駄に哲学的なことを言って他人を煙にまくだけの議論が、
レベル高かったとは全く思えないがねｗ。

マスマティカの開発で有名な会社ウォルフラム・リサーチのスティーブン・ウォルフラムは
人工知能に関する今までの認知学者や心理学者が特定する思考の高レベルを工学的に模倣する現在主流の
アプローチは誤りであると主張している。
人工知能の開発はセルオートマトンのような単純なシステムを組み合わせる事によって達成できるとしている。
実際にセルオートマトンのような単純なものから無限の可能性が日々生まれており
科学者を驚嘆させている。
現に脳は複雑と思われる演算を行っているが個別の粒子の運動は単純な規則に従っているだけである。

「物理の基礎になっている法則は非常に単純である。
しかし、その法則に従がっているだけなのに、自然は、私たちが目にする複雑極まりない
現象と言う現象を作り上げてしまう」

Boidだね。
ttp://www.red3d.com/cwr/boids/

しかしどのような単位や挙動を示す粒子がどのように
連携する事で知能が創発されていくのかが果てしなく謎だわ。

>>74
現在の人工知能研究は自立分散システムやセルオートマトン、ボイドなどの分野に力を注いでいない。
もう少し研究が進めば道は開けると思うけどな。
この種の研究の面白い所は、単純な要素で再現できること。
ウォルフラムは現在のコンピューターの進歩から類推している。
つまり、ある一定のレベルに達した現在のようなＰＣを持っていれば、ソフトウェアを換えるだけで
無限の広がりを見せる。人工知能の研究もＰＣのような発明的方式を発見すれば実現可能だということ。
極論を言えば多くの自然現象も解明できる事になる可能性を秘めている。夢があるな。

クラークの第一、第二法則を思い出しました。

>>73
>人工知能の開発はセルオートマトンのような単純なシステムを組み合わせる事によって達成できるとしている。

だな、
但し、セルオートマトンをホロン（NeuroUnit）による自己組織化に置き換えたい。

>物理の基礎になっている法則は非常に単純である。

そういったビューティフルな発想に誰もが誘われる（俺もだ）・・・

>しかし、その法則に従がっているだけなのに、自然は、私たちが目にする複雑極まりない
>現象と言う現象を作り上げてしまう

だがサルにタイプライタを打たせ、
それが偶然シェークスピアとなるような、
途方も無い時間はかけられない。

知能をシステムとしてとらえれば階層性というものを考える必要がある。
階層を設計するならトップダウン、
発生させるならボトムアップということになるかな。
『人工』ということであればやはりトップダウン（設計）でいきたいところだね。

ちなみにDNAによる発生、学習、進化は別のものだが

>人工知能の開発はセルオートマトンのような単純なシステムを組み合わせる事によって達成できるとしている。

というのは発生や学習よりも『進化』を意味しているように思える。

>>78
>『人工』ということであればやはりトップダウン（設計）でいきたいところだね。

この考えが現在主流の方法だね。
現在は思考の細かな特徴を模倣したシステムを作り上げることに主眼がおかれている。
しかし、この方法では革新的進歩が見られていないのは経験的事実だね。
より本質的な研究をしてもらいたいものだよ。パラダイムが変わる事を祈る。
だいぶ前の日経サイエンスの広告に出ていた言葉がぴったりくる
「この分野は第２のアインシュタインを求めている」

>>79
「この分野はうみねこを求めていない」

いろいろやってみるのが知能なのか
いろいろやってみて獲得したのが知能なのか

うみねこは、やっと自説の誤りに気付いたようだけど残り生命時間が殆どない

違う方向に誤ってるのが自明なので、もうあんまり触れたくない>うみねこ

既出でしたらすみません。
一ど素人の期待なんですけど、AIは、歌を作曲したり絵を描いたりとか、どうするんですか？
つまり、芸術や美をどうやって計算するんでしょうか。可能なのか不可能なのかも私はわかりません。


自分なりに少し考えてみました。
俳句と短歌って、使用可能な文字数が限られているので、
コンピュータで総作品を書き出すことが可能だとか、よく言われます。
"いろはにと"の48文字、濁音半濁音が「か行」「さ行」「た行」「は行」「は行」で25文字、
「きゃ」「しゃ」「ちゃ」等が12*3文字で、合計109文字くらいでしょうか。
「ー」「っ」も含めて、111文字！？

すると音の並び上、俳句は111＾17句、短歌は111＾31首あることになります。
「んんんんん　ーーーーー　っっっっっ」…こういうのも含まれますけど。

ここから先、
「111＾17句の中から、目の前にある景物を含みつつ、初春の風情を歌っているものを選べ」とかテーマを設定する。
次に、「文章として読めないもの」を除く。
このような絞込みを続けていくと、どんどん俳句や短歌の集合に近くなっていくのではないでしょうか。
「文語調/口語調のもの」「オノマトペが使われてある/ないもの」「既存の作品にはないもの」…というように、
注意深く絞り込んでいくと、最後に最適な一句なり一首が完成するのではないでしょうか。

ど素人で門外漢で半可通の百分の一にも及ばないであろう私には、
どうやってＡＩが独自な目的を見出し、独自に最適な絞込みを完成に導くかがわかりません。
でも、たとえ一人ででなく人間との協力であったとしても、その絞込みに心血が注がれていたら、
それは立派な芸術作品であり、知能であると私は思います。

しらみつぶしに実行した場合の処理時間は

111^17 = 5.89509×10の34乗パターン
1CPUサイクルで1文処理したと仮定し、1GHzのCPUで処理すると
5.89509e+34 / 1000000000 / 60 / 60 / 24 / 365 = 1869321635141062107年
と宇宙スケールをも超えた時間がかかります。

こういう場合は、経験則から「ん」や「っ」で始まらないとか、同じ文字が3文字以上
連続することはめったに無いとかのルールを追加して処理時間の短縮をはかりますが、
どこまで短縮できるかという処理時間の問題があります。

「文章として読めないものを除く」のもかなり難しく、文法的に正しくても意味的に正しくない以下のような文章を
除けるかどうかだと思います。

　　「色のない緑の概念が猛然と眠る(Colorless green ideas sleep furiously.）」

これらを除けないと、膨大な文章が出力され、人手で確認するのは厳しいと思います。
これらを除くための１つの方法としては、文節の係り受けを正しく解析して、係り側と受け側が正しい
共起関係にあるかどうかの判定をする等の作業の必要がありますが、係り受けの精度は新聞等の文章でも
90%ちょっとが現状でしょう。

私はいつの日か「新いろは」を作ってみたいと思っています。

Mac 上で動作する「ラクター」という人工知能プログラムがありまして、
確か詩集を出してたはず。

が、現物をいじったことが無いのでどの程度のものなのかはわかりません。
当時の評論（BugNewsという雑誌の記事）を読む限りでは、
膨大な語彙を備えた人工無能という感じでしたね。

ラクターの詩が、「立派な芸術作品であり、知能である」かどうかは、
それぞれの人が実際に読んでみるしかないでしょうね。
多分にチューリングテスト的アプローチではありますが。

>>86
処理時間の問題は、「いろは」48文字に絞っても絶望的みたいですね。
今現在の構文解析や意味解析も、句作には絶望的なんでしょうか。
たった十七文字…。
相当に前衛好きな人が奇妙な句を読んで、「！」となる場合もあるかもしれませんけど、
やっぱり量的にも質的にも、されど十七文字…、というところでしょうか。

>>87
フリージャズの即興演奏やシュールな抽象表現主義絵画をテーマにした、
チューリング・テストが行われて、
私が判定員だったら、きっと答えに悩むと思います。

調べてみたら、アーロンというコンピュータ画家がいるんですね。
ttp://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/431400830X/503-2975413-6143131

勉強になるなぁ…。

>85エルマンネット

人間は有望なルートをズバズバと絞り込む、あるいはそうやって挙げられた
候補の中から最適なものを選択しているだけ。
組み合わせなど何の関係もない。
そろそろ、伝統的記号論、的発想は卒業（諦める）すべきだろうね。

ポップアートとか現代芸術の場合、たとえば、冷蔵庫をひとつデン、
とおいて、「これが芸術だ」とやったりしますよね。

このような表現形式が現れたとき、当然、
「こんなのは芸術ではない」
「いや、これこそ芸術だ」
「そもそも芸術とは何だ？」
といった議論が巻き起こりました。
（これはちょっと知能（人工知能）に関する議論と似てますね。）

この種の「芸術」（とくに初期の試み）では、
「芸術であるかそうでないかは、見る人間が決めるものではないか、
　冷蔵庫が日用品であるか芸術品であるかを決めているのは、
　見る側の感性ではないのか？」
といった問いかけも含まれているといわれています。

このような観点を人工知能に「芸術」を作らせる、といった問題にあてはめて考えてみると、難しい問題があることがわかります。
つまり、人工知能（無能）の作ったものを人間が見た場合、どうしても見る人間の感性が介在してしまうわけです。
感性の鋭い人間が、でたらめに並べられた言葉の列から、強烈なインスピレーションを感じてしまった場合、
その文章はその人にとっては「感動的な」文章であるわけですが、その「感動」は、
製作者が作り出したというよりも、鑑賞者が作り出したものであるわけです。
私は、チューリングテストにも、同様の問題があると思います。
つまり、人間には対話する対象が人間である、ない、にかかわらず、その対象に人間（人格）をイメージする、
イマジネーションがあるわけで、「人間と感じられる」ということが、（テスト対象の）人工知能の機能なのか、
テストを行う人間の能力なのかは、明確に判別できない面があるのではないでしょうか。

芸術作品を作り出す能力というものはあるだろうな。
その能力が知能を伴うとは言えないにしても。

知能自身はどうだろうか。
その結論に至った理由を明確に説明できない場合には
結論が正しくてもその結論を出した存在に知能はないことになるのか。
理由が説明できない場合はまぐれ当たりと言うことも考えられるしね。

知能を持つ存在は自分の結論に対して明確な理由は常に述べうるものなのか。
あるいは決して述べることができない場合もあるのか。

ついでに言えば正解と言えるものがない場合には正解がある場合以上に
その結論の根拠が問われるだろう。

> 伝統的記号論、的発想は卒業（諦める）すべきだろうね。

並列処理された出力結果の理由は説明しにくいだろうな。

知能があるかないか高いか低いかなんか、
知能にしか判断つかんだろう。

理由が後付けってことは往々にしてありますよね。
最初に「これだ！」っていう閃きがあってやってみたらうまくいって、
ずいぶん後になってから別の人が理由を解明するみたいな。

技術の分野とか、あと芸術の場合も、「なぜそれを見て感動するのか」
といった話をしているのは、もっぱら創作者以外の
（多くの場合自分ではまったく創作をしない）人たちです。

>>88
>処理時間の問題は、「いろは」48文字に絞っても絶望的みたいですね。
現在主流の自然言語処理は、予め単語辞書や文法規則を持っているので、
その許される範囲の組み合わせであれば、劇的に処理時間は短縮されると思います。
しかし辞書にない単語(固有名詞系のものほどんど、地方の山や川の名前、花や虫の名前の方言など)
は使えません。

>今現在の構文解析や意味解析も、句作には絶望的なんでしょうか。
現在の構文解析技術は、正しい文を解析するのが前提の技術で、ある文字列が文として
正しいかどうかを判断するものではないでしょう。意味解析も同様に正しい文を前提にして、
照応解析や多義性解消をしています。文の生成はまだまだと思います。

私は使えませんがVectorにMac版の俳句作成ソフトがあるようです。
ttp://www.vector.co.jp/vpack/filearea/mac/home/haiku/index.html

回文を作成するソフトもあるようです。
ttp://www.vector.co.jp/magazine/softnews/041204/n041204com1.html

しかし以下のような回文を作成するのはまだまだ無理でしょう。

「なかきよの　とおのねふりの　みなめさめ　なみのりふねの　おとのよきかな」
　（長き夜の　　　遠の眠りの　皆目覚め　　波のり船の　　　音の良きかな）

カナーヴァの分散記憶で作ってみるのはどうよ？

今回はstealthmodeか、
従来のHopfield,Markov,SOMなどもヒントに
時系列も扱え、軽く動く（位相秩序,組織化,収束・・）といいな。

人間は一つの文字でさえ絵や音として認識してるからね。
文字として記号化した時点で、すでに人間の認識から乖離してしまっている。
将棋と違って勝ち負けがあいまいだから、虱潰し的なアプローチでは滑稽な
ポエムしか生まれないだろう。難しいね。

私は俳句を俳句たらしめているのは、情景描写に見せ掛けた心情描写の部分だと思う。
だからまずは、俳句の読み手（人間）と情景の関係をモデル化することだと思うよ。
単語同士の関係に着目するだけでは、俳句に込められた人間の心情を
推測するには不十分だ。おおざっぱにでも状況を推測できなければ、俳句は
評価できないだろう。

古池や　蛙飛び込む 水の音

例えばこの俳句は、以下の要素に分解できる。

・（無変化の、非生物の、静寂の）古池
・（生物の）蛙
・（変化の、喧騒の）水の音

括弧内は読み手に共通する感覚であり、巧妙に対比されることで読み手の感情に訴えかけている。
しかし、それだけではない。
読み手は俳句の要素を逐次的に理解していくため、時間的な変化も重要である。

私と古池→私と蛙（→蛙と古池）→私と変化した古池
という流れをモデル化することで、より人間的な評価ができるようになるだろう。

ある人物の生まれてから現在までの全ての感覚入力と運動出力を
記録しておき、（現実的かどうかはおいといて）
その記録を使って分散記憶に統計的学習をさせてみる。
すると分散記憶機械は、いかにもその人物が言いそうな句をはく…のか？

生れ付きの性格（遺伝的な脳みそ設計図）があるから、それも似せてやらないといけない。

ゲーム的な環境下ならGAを組み合わせてやればいいけど……。

「暗号文」と「平文」の対から単純に統計的手法で「暗号アルゴリズム」を割り出すことは不可能に近い。
AIにも同様の事情がありそうだ、何らかの「アプリオリな作り込み機能」（本能・特性）は必要だろうな。

それがクオリアの正体のような気がしない？
環境入力と行動出力から得られた統計モデルは元々の対象物の
計算機構とは似て非なるものになっている。
つまり対象物の赤色の入力信号と統計モデル側の統計赤色（クオリア）。
とか考えてみたりする。

クオリアねぇ、
ところで「心」と「エネルギー」って似てるよね。
「実体」は無いが「物質由来」物質のある種の変換形（等価）、
だから純計算論的手段（コンピュータ）でＡＩを実現するのは???「≒不可能」なんだよ。

>>104
＞ところで「心」と「エネルギー」って似てるよね。

似てない。情報となら似ている。

＞「実体」は無いが「物質由来」物質のある種の変換形（等価）、

コンピュータ上の情報も同じ。

＞だから純計算論的手段（コンピュータ）でＡＩを実現するのは???「≒不可能」なんだよ。

そうはならない。

とりあえず、エネルギーは測定可能ですけど、
心やクオリア（とやら）には、存在を検証する手段がありません。
それ自体を研究対象にすることは、それはそれで面白いかもしれませんが、
人工知能を考える上で、あまり意味のあるテーマとは思えませんね。

鉄球を高い位置に持ち上げればエネルギーは増す。
しかし、エネルギーを実体として何処に見つけるんだい？

>心やクオリア（とやら）には、存在を検証する手段がありません。

「存在」を認めない人間は居ないでしょ、普通。

> それ自体を研究対象にすることは、それはそれで面白いかもしれませんが、

味覚というのは、結構、面白そうな気が俺はするんだよね
統計的にみて、どのような味覚のバランスを構成すれば美味しいのかとか

人工知能が美味しいだの不味いだのいうのも結構面白そうだと俺は思う
味の構成と美味しさを人工知能に学習させると、
それらしい結果が返ってくるとか、あんまり意味ないのかな

美味しさという答えは、ある程度エエ加減なのは譲歩して、カテゴリー化した結果から、
統計値から取り出すっていう寸法なんだけどね

でも、美味しさに大きな影響を与えそうな、匂いをどうするか？については、
とっても、難しい感じがするんだよねえ

とまあ、ウダウダ書いたところで、
聴覚であれば、統計的にみて、どのような音のバランスを構成すれば美しい感じるか、
視覚であれば、統計的にみて、どのような色や形のバランスを構成すれば美しい感じるか、
とかとあんまり変わらないとは思うには思うんだけど…

>>107
まあ、心の存在の是非を論じるのが、人工知能の目的ではないですから、
そのことはあんまり関係ないですね。

>>108 の補足として、

> 美味しさという答えは、ある程度エエ加減なのは譲歩して、カテゴリー化した結果から、
> 統計値から取り出すっていう寸法なんだけどね

これは味の構成というデータと美味しさという尺度のデータとなる、
対になる、学習用のデータです

あくまでも、学習するっていう前提だったりします…

感覚には客観的な測定方法はないからね。
俳句のよさを客観的に評価する手段はない。

感覚は複雑な物理的装置（神経回路網）によってのみ測定できるが
同じ測定装置は二つとないし、測定装置の測定結果を測定装置以外が
知る方法もない。

例えば、料理を作って、人に食べさせ、
その人の反応を観察して学習し、
徐々にその人の口に合う料理を作るようになる人工知能、
というものを作ることは可能かもしれません。

しかし、その人工知能、「人間の味覚」を備えている、
といえるかというと、ちょっと難しいような気がします。

>>107
> 鉄球を高い位置に持ち上げればエネルギーは増す。
そもそも実体としては減ってないかそれ

精神を科学的に論じるには、位置関係と時間方向の関係（≒因果関係）が重要。
一見無関係な周期的パターンが、時間的には排他関係にあったりする。
仕事中にはゲームのことは思考に上らない、とか。

表現しうるポテンシャルの次元が高いのと、空間的な位置がネットワーク上の位置と
異なるのとで、一目見て精神の実態を理解するのは難しい。でもそれはそこにある。

日本人は低能知能なのには呆れますね。
私達中華人民はあなたたちの掲示板を拝見して笑ってみてますよ。ではありがとうございました。

>107
・・・言葉を失う

エモリー大学のトーマス・インセルとラリー・ヤングらは、ハタネズミの婚姻習慣とバソプレシン受容体の
脳内分布とが密接にかかわっていることを示した。ハタネズミのうちの草原型と呼ばれるものでは、
一度雄と雌とが交尾すると、その雄が一度交尾した雌と終生関係を保ち、子育てにも一緒に参画する。
そして、雌が死んだ後も新しいパートナーを選ぶことはない。
パートナーと一度交尾すると、その感覚が快楽刺激として脳に伝わり腹側被蓋野にあるドーパミン分泌細胞を
活性化する。そして、そのドーパミンは、情動機能にかかわる側坐核あるいは前頭前野に投射し、
快楽刺激として認知される。一方、パートナーのにおいは、交尾のときに嗅球を通して内側扁桃体という所に
伝わり、ここからバソプレシンが分泌され、やはり情動機能にかかわる腹側淡蒼球や外側中隔核に伝わる。
腹側被蓋からのドーパミン神経細胞の活性化は、非条件刺激として快楽情報として伝わる。同時に伝わった
嗅球からのパートナーのにおいは、条件刺激として脳に伝わり、ここで条件付け学習が行われる。
条件付け学習が成立した後には、パートナーからのにおいだけで快楽刺激が入力されたのと同じような作用が
脳に及ぼされるため、ハタネズミはこのパートナーのにおいだけを頼りに終生パートナーとの関係を保つのだと
推定される。同じハタネズミのなかでも山岳型のものは、複数のパートナーとの関係を持つ。
実は草原型のハタネズミと山岳型のハタネズミとでは、脳内でのバソプレシン受容体の分布が大きき異なっている。
草原型では腹側の淡蒼球に強く発現するが、山岳型では、中隔核に強く発現する。草原型のハタネズミの
バソプレシン受容体遺伝子では、バソプレシン受容体をコードする部分の上流に反復配列と呼ばれる遺伝子断片が
挿入されている。すなわち、山岳型と比べて、このような配列が入ったことによって草原型ハタネズミの
バソプレシン受容体遺伝子の発現パターンが変わり、結果的に婚姻習慣が変わったということがわかってきた。
---「脳科学の進歩　分子から心まで」より---

人間でも起こっているかは未だ不明ということですが、婚姻習慣がここまで遺伝子で決まっているとは…
どこからどこまでが心なのか。

というかsaiは自由意思ってあると考えてるの？ないと考えてるの？
どっちの立場に立つかで心のとらえ方って全然違ってくよね？

>>107は日光に手をかざしても手が暖かくならず
ゆっくり転がってきた野球ボールが足にぶつかったのか
自打球が時速百キロ以上の速度で足にぶつかったのかの区別がつかず
持ち上げた鉄球を脳天に落とされても痛みを感じないらしい

>>118
自由意志があるとは、選択の自由があるかどうかだと思います。
自分が選択したと思えれば、自由意志があることになりますが、
それは錯覚かもしれません。
全く選択の自由がなければ、それは心を持っているとはいえないでしょう。
自由意志があるかどうかはわかりませんが、多数の選択の自由があるような
状態(錯覚だとしても)から、心は形成されているのではないでしょうか。

運動エネルギー、位置エレルギー、熱エネルギー、電気エネルーギー・・・etc.
どれも物質に及ぼす効果としてその「量」を実測することは可能だが、
このエネルギー（活力）を「実態」として見出すことは決してできない（質量は別）
そういう意味で、自意識やクオリアも似たところがある、と言った。

但し、媒体の状態を利用した（単なる表現に過ぎない）「情報」はそれらとは別もの、
更にその応用であるコンピュータも同様、
決してそこから自意識やクオリアなど生じるはずも無い。

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>>121
エネルギーは粒子とかの基本的な属性なんじゃないの?

自意識もクオリアもそういう物理量と同様に測定できる
という主張は初めて聞いた。(「魂なんてのも量として
測定できる『かもね』」という話は過去にした気がするけど。)
それは単なるあてずっぽうじゃなくて、理屈のある仮説なの？

>>120
自由意志というとあみだくじがブラックボックスになっているようなイメージを連想してしまいます。
歴史はひとつでもしもは無いのですが、自由意志を起点としてあたかもたくさんの可能性があったように
錯覚してしまう。

>>121
実態として見出すというのは例えばどんなことでしょうか。

自由意志があると仮定するなら交尾対象が遺伝的に決定されている
ネズミに心はないとなりますが、
自由意志がないと仮定するなら行動がプログラムされたものであろうと
その行動が自分の意志によって行われたと錯覚できるメカニズムが
備わっていればそれは心があるということになり、そのメカニズムが
備わってなければ心はない。ということだと思います。

心やクオリアは物理空間から心象感覚空間への写像にすぎないだろう。

心の状態は神経回路網の物理的状態に一対一で対応している。
そして物理状態の変化が心を変化させているのであって
心が物理状態に影響を与えているのではない。

神経回路網がDNAにより発生するのであれば行動パターンや感覚が
遺伝子によって決定するのは当然のことだよ。

ただし心象感覚空間とはなにかについては皆目見当がつかない。
それは一体どこにどうやって存在しているのだろう。

>>123
>自意識もクオリアもそういう物理量と同様に測定できる
>という主張は初めて聞いた。

それらを「物質由来の現象」と考えるなら、原理的に「実測可能」
は当然の話だよね。それとも二元論者かい。


>>124
>実態として見出すというのは例えばどんなことでしょうか。

「実体」とは、簡単に言えば「形有るもの」、「物質」のことだよ。

>>121
実態として見い出すってどういう意味？
物体がそこにあるとかないとか判断するということも
実際にはいろんなエネルギーを持った光が視神経に与えた刺激をもとに判断しているわけで
嗅覚や聴覚、圧力や温度も同じ

実態は誤記、実体が正しい。
先ず、位置、速度、力、温度・・などというものは、
「実体」ではなく「状態」だよね。
勿論、「実体」の上に物理的「状態」が定義できる訳だが。

1cmの高さから頭に落とした野球ボールと
1mの高さから頭に落とした野球ボール
痛いのはどっち？

>>127
> それらを「物質由来の現象」と考えるなら、原理的に「実測可能」
> は当然の話だよね。それとも二元論者かい。
「物質由来の現象」というのは範囲を広げすぎだよ。
情報も媒体がなけりゃ観測できず、媒体があれば観測できるものだし。

「二元論者かい」という言葉の意図は分からんが、ここはごまかさず
ちゃんと線引きしなよ。たとえば個々人の解釈が入ることを区別と
するならそう明示して、クオリアその他が個々人の解釈の入らない
客観的な量または現象であるということを示す、とか。


あと、
> エネルギーは粒子とかの基本的な属性なんじゃないの?
という俺の発言は、wikipedia見る限りかなり語弊があるみたい。

人工知能の成分解析結果 :

人工知能の39%は乙女心で出来ています。
人工知能の34%は海水で出来ています。
人工知能の13%は白い何かで出来ています。
人工知能の6%は野望で出来ています。
人工知能の4%は元気玉で出来ています。
人工知能の3%はスライムで出来ています。
人工知能の1%は信念で出来ています。

>>125
>自由意志があると仮定するなら交尾対象が遺伝的に決定されている
>ネズミに心はないとなりますが、
いや、パートナーを選択する自由はあると思いますが、一度選ぶと変更ができません。その他にも様々な
選択の自由がネズミにはあると思うので、婚姻習慣のみをもって心がないとはならないと思います。

>自由意志がないと仮定するなら行動がプログラムされたものであろうと
>その行動が自分の意志によって行われたと錯覚できるメカニズムが
>備わっていればそれは心があるということになり、そのメカニズムが
>備わってなければ心はない。ということだと思います。
選択の自由があるような(錯覚だとしても)メカニズムの基本は、記憶とその連想にあると思います。
ショウジョウバエに、あるにおいを嗅がせ電気ショックを与えると、そのにおいの方向には寄り付きません。
「におい」と「電気ショック」の記憶とその連想から、ハエはあたかも行動を選択したように振舞います。
さらに高等な生物では、ある条件の場合は、そのにおいに近づいても危険はない等の複雑な記憶が可能です。
もっと高等な生物では、外部刺激が無くても、ある記憶から脳内において新たな記憶を生成し、それが選択肢
の１つとなるかもしれません。そして生成された記憶が、その元となった記憶に干渉し、元の記憶が変更
されるかもしれません。また個々の個体は、環境からの刺激が同一になることはありえないので、
記憶にも違いが発生し、その振る舞いは、あたかも個体独自のもののように思えます。
ここまでいくと自由意志があるかないかの判定は非常に難しくなると思います。
自由意思があるとしてもないとしても、選択の自由があるようなメカニズムは、あるレベル以上の生物には
備わっていると思います。
しかし、婚姻習慣のような選択の自由があると思い込んでいたものでも、遺伝子レベルで決まっている場合が
あるという話から「どこからどこまでが心なのか」と考え込んでしまいました。

うみねこ　の成分解析結果で爆笑。

>>133
まあ人間も一卵性双生児だと行動パターンが似るし。
受精卵の遺伝子→脳形成→人格形成
だから遺伝子によるのは当然かと。

>選択の自由があるような(錯覚だとしても)メカニズムの基本は、記憶とその連想にあると思います。
>ショウジョウバエに、あるにおいを嗅がせ電気ショックを与えると、そのにおいの方向には寄り付きません。
確かにそのハエには心があるように見えなくもないですが、
それだと単細胞生物のゾウリムシや計算モデルの適応フィルタにも心があることになってしまいます。
自分の意志によって行われたと錯覚できるメカニズムには最低限「自己」という概念を認識できる
だけの知能が必要と思います。
概念理解が可能なのは基本的に人間だけなので人間以外には心はないとなりますが、
チンパンジーなども鏡に写った自分を理解できるのである程度の「自己」概念形成は
可能なのかもしれません。
いずれにせよ心を持つ（錯覚する）ためにはそうとう高度な知能が必要だと思います。

>>135
>確かにそのハエには心があるように見えなくもないですが、
>それだと単細胞生物のゾウリムシや計算モデルの適応フィルタにも心があることになってしまいます。
私が考えている「記憶や連想」は、可塑性のあるもので、特定のにおいや刺激を想定しているものでは
ありません。そのためには、多数の神経細胞がないと実現できないと思います。

>自分の意志によって行われたと錯覚できるメカニズムには最低限「自己」という概念を認識できる
>だけの知能が必要と思います。
>概念理解が可能なのは基本的に人間だけなので人間以外には心はないとなりますが、
>チンパンジーなども鏡に写った自分を理解できるのである程度の「自己」概念形成は
>可能なのかもしれません。
>いずれにせよ心を持つ（錯覚する）ためにはそうとう高度な知能が必要だと思います。
心の定義の決め方によって変わってくると思いますが、私は選択の自由度の少ない心から、自由度の
多い心に生物は徐々に変化していると思っています。ただし人間とそれ以外の生物の間には大きな隔たり
があると思いますが。その人間でも思っているほどに自由度はないかもしれません。

>>確かにそのハエには心があるように見えなくもないですが、
>>それだと単細胞生物のゾウリムシや計算モデルの適応フィルタにも心があることになってしまいます。
>私が考えている「記憶や連想」は、可塑性のあるもので、特定のにおいや刺激を想定しているものでは
>ありません。そのためには、多数の神経細胞がないと実現できないと思います。
いえ、ゾウリムシはハエの実験とほぼ同様の実験が可能で学習ができます。
もちろんゾウリムシに神経細胞はありません不思議ですね。
おそらくタンパク質合成などで記憶しているのだと思います。

>>137
>いえ、ゾウリムシはハエの実験とほぼ同様の実験が可能で学習ができます。
勉強不足で失礼しました。

状況を合理的に内部的パターンに写像できるなら、知能のメディアは神経細胞には限らないよ。
生物の知能は、ループすることによって一定期間持続するパターン同士の相互作用と、
その再構築機構から成る。意識は後付けの道具だ。

だから細胞内の対流パターンだって、外界の状況に適切に対応するように
進化してきたのならすべからく知能の媒体になりうる。
粘菌なんかはホントに波打っているし。

>>126
＞心やクオリアは物理空間から心象感覚空間への写像にすぎないだろう。

それはいわゆる随伴現象説(エピフェノメナリズム)ですね。
私はむしろ物理的状態（Physical state）と心的状態(Mental state)は
相互作用しながら、決定論的に時間発展してるのではないか、と思う。

なぜなら　
　「荷電粒子」　と　「電磁場（光子）」　
　「質量を持つ粒子」　と　「重力場」　
どちらにしてもお互いに相互作用しながら、かつ決定論的に時間発展してますよね。
だから、この流れ（これら今までの物理学のパターン）を考えると、
心も同じようなモノなんじゃないかな、と思えてくる。
http://en.wikipedia.org/wiki/Image:Dualism.png

>>うあああ

｢すべからく｣ってどういう意味？
結びの言葉間違ってないか？

すべてorことごとくだよなあ。俺も間違えるけど。

呉智英かよ。

むしろ扇千影。

>>141
>私はむしろ物理的状態（Physical state）と心的状態(Mental state)は
>相互作用しながら、決定論的に時間発展してるのではないか、と思う。

「心象感覚空間」は「物理空間」では無いと言うのだから、
それが「物理空間」に影響を与える、ということは、
「超能力を信じろ」てなことと同じに思えるが。
（「心的状態」とはある条件での「物理的状態」を単に「換言」したでけ、
というなら分る）

あと、物理的な遷移を考えるのに何故「決定論的」などという表現が必要
だったのか、それもよく分らんところだね。

思考、シミュレーションは、因果法則であると認識された複数の法則を組み合わせる作業。
それは実在世界が因果律（原因が結果を決定する）に基づいているから実際に有益になる。

ある系が時とともに不安定状態から安定状態に向かうことが生命においても重要なことである。
たとえば水と酸素とたんぱく質が混じった不安定状態から水と二酸化炭素と窒素の安定状態に
向かうことは人間のような生命の背景の本質的な大きな流れかもしれない。

>>146
＞（「心的状態」とはある条件での「物理的状態」を単に「換言」したでけ、
＞というなら分る）
2001氏の言葉の使い方で言うと、まさにその通りだと思います。
私は
　「世界」 ＝ 「心的状態」＋「物理的状態」
という捉え方で、上の様に書きました。

ですからこの場合の「物理的状態」というのは
「現在の物理学で扱われている範囲内の現象」という意味でしかないですね。
私自身、素粒子物理について殆ど知りませんが、もう少し具体的に書くと
「基本粒子（ヒッグス粒子、ゲージボソン、クォーク、レプトン）
の組み合わせで記述可能な範囲全体の現象」＝「物理的状態」
という意味で書きました。

＞あと、物理的な遷移を考えるのに何故「決定論的」などという表現が必要
＞だったのか、それもよく分らんところだね。
これは、単に自由意志はないだろう、という意味で書いただけです。

自由意志が無いなんてそんなバカな、俺は今日どこに行き何をするかなど
間違いなく自分の意思で決めてるがな・・

>>150
自由意志はある。自由意志と決定論は両立する。
その決める自分の意志の振る舞いが決まっているというだけ。

ならちょびっとわかるが自由意志がないなんて言うと痛がってる人に
お前は痛いと思っているだろうが本当は痛みなんてどこにもないのさ、
というのと同じだ。

自由（解放された）意志（目的）＝無目的

>ならちょびっとわかるが自由意志がないなんて言うと痛がってる人に
>お前は痛いと思っているだろうが本当は痛みなんてどこにもないのさ、
>というのと同じだ。
痛がらない自由がないじゃないかｗ

自由意志とはいうほど自由ではない。
自由落下と同じだｗ

人工知能の場合、「自由意志」の問題は、
「我々が人工知能にそれを求めるかどうか」の問題なのではないでしょうか。
我々の知能がなんらかの制約を持つとしても、我々が作る人工知能で、
その制約まで模倣する必要はないのではないでしょうか。
人工知能の場合は、我々が作り、作ったとおりに動くのだから、
どのようなものであれ、「自由意志」とはいえない、と、考える方もいらっしゃるかもしれませんが。

思考するとはどういうことですか？

思考に複数の機能がある場合。
１記憶）記憶から同じパターンを見つける。
２計算）境界条件が与えられた範囲で合理的に答えを見つける。
３帰納）記憶と同じ特徴のパターンを見つけ、類推から問題の答えを非合理的に
　　　　導き出し、その答えが合理的(適当)かどうか検証する。
４演繹）問題を考えるにあたって、定義(境界条件)を設定し、合理的に答えを見つける。

３の非合理性、４の定義を設定する際の非合理性は直感といってもいいかもしれません。

思考に単一の機能しかない場合。
１）思考とはパターンマッチングである。

どちらが正解に近いのでしょうか？

どっちでも好きなのでいいよ

しこう　―かう 0 【思考】

（名）スル
(1)考えること。また、その考え。
「誤った―」「余は―す、故に余は存在す/吾輩は猫である（漱石）」
(2)〔哲〕〔thinking〕意志・感覚・感情・直観などと区別される人間の知的作用の総称。
物事の表象を分析して整理し、あるいはこれを結合して新たな表象を得ること。
狭義には概念・判断・推理の作用による合理的・抽象的な形式の把握をさす。思惟。
〔明治期につくられた語〕

知能は必ず思考ができるというものでも無さそうだな。思考のできない知能があってもいいな。

何もできない知能というのもいいね。

まあ、「心」も「思考」も、目的によっては必要ないでしょう。
逆に言うと、人工知能の場合目的がそれらを規定することになるはずです。

ある人工知能について、「この人工知能には思考が無い」ということが問題になるのは、
なんらかの「させたいこと」ができないからのはずです。

この場合、その目的を達することができるのであれば、
その人工知能は「思考」を持っていることになります。
その「させたいこと」を内部的にどのように実現しているのかというのは、
二次的な問題でしかありません。
（つまり、「このような実現方法でなければ思考では無い」ということはないはずです。）

例えば、コンピュータにやってもらいたい作業のひとつである翻訳を例にとるとどうでしょう。
この作業には帰納的思考が必要だと思います。

しかし、トップダウンで帰納的思考をプログラムするソフトウェアメーカーと、
検索技術をベースとしてインターネットから情報を拾い、ボトムアップで翻訳を
行う可能性のあるグーグルと、どちらが将来、より精度の高い翻訳ができるでしょうか？

ええと、どのような翻訳において、帰納的思考が必要になるのでしょう？
具体的な例を挙げていただくと考えやすいのですが。

ｸﾞｸﾞﾙの宣伝ですか

>>163
脳の機能自体はトップダウン的に捉える事が出来ても、
脳の現実の実装はボトムアプですよ。

数千億のニューロンが何だかうまい具合につながって、
ピッ、ピッと同期しながら発火し出すと、何故だか帰納的思考が出来ちゃうワケで・・・

今この文章を書けてるのも、その明確な証拠なワケで・・・あぁ・・ワケが分からん・・・・・

このスレの住人を見ればわかると思うが、議論の結果、
自分の意見を改めた者など一人としていないだろう？
それこそ自由意志が無いという証拠なのだ。

決定論の場合、どのようにしてフレーム問題を解決すればいいんですか？
なぜ、人は決定することができ、その決定を取り消すことができるのでしょうか。

>>168
決定論の決定と、人の決定は違う。
映画の中の登場人物の決定が、人が決定する事、取り消すことが出来るようなもので、
映画のフィルム自体の決定性が決定論の決定となる。

>>169
なんとなく、解決策がわかったような気がします。
「取消」という行為を、「決定」の前に戻るという認識だったからまずかったのかもですね。
実際の「取消」は「戻る」ということではなく、「進む」ということなのですね。

レスありがとうございました。

あと、みなさんに、もう一つ質問してもよろしいでしょうか…。

人間は、なぜ「良い曲を聴いて良いと感じる」ことができるのでしょうか？
自然界にメロディーなんて存在しないように思われるのに、
なぜ良い悪いと感じることができるのでしょうか。

自然界の何かと関連しているから、良いと感じるのだとは思いますけど、
それが何かがいまいちよくわからないんですよね…。

★わたしにはわかる。でも、教えない。

>171
自然界にもメロディーはあるさ。
鳥のさえずりや川のせせらぎ。葉がさわさわ揺れる音。
その中に人は音階をつけただけなんだ。

みなさんレスありがとうです。

>>172
教えていただけると嬉しいで…す…。

>>173
たしかに、自然界には音は存在しますが、
なぜメロディーが生まれ、また、
そのメロディーに良し悪しが生まれるのかってのが謎なんですよね。

写真とCGの違いかと思いますが
音の場合音階という目盛をつけた方が美しいのですね。
音同士が単純な自然数の比で共鳴できることによって
宇宙的な広がりを表現できます。

今大学の４回で今年から卒研をやることになったんですが
自分は昔から物理シミュレーションに興味があって中でも有限要素法を
つかった流れ解析みたいなものを研究したかったんですが
自分の研究室は人工知能に関する研究をするところなので
人工知能に関係するテーマでなければならないといわれました。
でも先生の話によると、関係してるといっても完全に人工知能よりでなくても
ある程度人工知能関連の手法が含まれていればよいということでした。
何とかして人工知能てきな要素を加えて有限要素法を使った流れ解析を
研究してみたいんですが何かいいアイディアありませんか？

有限要素法を使った流れ解析というのはコンピュータで境界条件を定めたときの
流れの様子が可視化できるものを考えています。その点を踏まえたうえでおしえて下さい。

>>176
>何とかして人工知能てきな要素を加えて有限要素法を使った流れ解析を
>研究してみたいんですが何かいいアイディアありませんか？

ベナールセルの自己組織化現象は人工知能でもよく話題になるから
そんなところを有限要素法で解析してみてはどうかね。
（脳はNeuronというHolonが己組織化したものだから）

「人工知能てきな要素」という点では、
最適化をどのように行うかという問題は有用なような気がします。
大勢に影響を与えない要素を予想して除外するとか、
精度/コスト効率の良い近似式を求めるとか。

>>175
写真とCGの違い、というのは大変重要なヒントかもしれませんね。
そのような違いや、自然界の音などを突き詰めて考えると答えが出るのかもしれません。

みなさん、お返事ありがとうございました。

>>175
音が単純な自然数の比で美しく感じるのは、そもそも自然界の音がそうであるから。

>>176
（研究室を変える）

>>177
ベナールセルが知能と関係するという根拠を示さないと論文としてはだめ。

>>180
和音は自然数の比でわかるとして、メロディーはどうなの？

ピュタゴラス教団ですか。

自然界の音にもメロディーがあるんじゃないかな。
音を聞いて良し悪しを判断できるというのは味覚と同じで生きるために有益。
ガラスが割れる音を聴覚野でそれを構成する音の周波数比や並び（前後関係、
メロディー）を分析して嫌な危険な音と判断できる。
ライオンが吼えて威嚇したり鳥のさえずりや人間の音楽も、聴覚野の分析機能を
発展的に有効利用しているのだと思う。

>>183
人は、（単調な）一定の周波数を聴き続けると精神に異常をきたすそうです。
そのあたりに理由がありそうですね。
自然でない＝生命が存在しない＝栄養を摂取できない＝悪い、という意味でしょうか。

>>184
> 人は、（単調な）一定の周波数を聴き続けると精神に異常をきたすそうです。

それだと車に乗ると精神異常になるのでしょうか。

>>185
車とはエンジン音のことですか？
アクセルは人間の足で踏むわけですから、一定の音ではないと思いますよ。

エンジン音は大丈夫なのか。
しかしファン音て結構大きいよなぁ。換気扇とかコンピュータとか。そういうのは
大丈夫なのかな。

>>164
人間の知能では、一般的に類推、帰納、演繹を思考の要素としているようですが、
私は記憶＋類推＝帰納、類推＋計算＝演繹とする立場をとってみたいと思います。

メモリ、ロジックからなる現在のコンピュータからの類推です。

自動翻訳をプログラムしたことがありませんので適切かどうかわかりませんが、具体例として、
Bob has the violin. Nancy sleeps silently. But he plays it.
という少し怪しい例文を挙げます。
itは抽象語なのか物なのか、彼がもっているのはバイオリンなのかトランプなのか、
彼とはボブなのかナンシーなのか、という情報から人間は文章を翻訳します。
ここでいう帰納的思考というのは、バイオリンを持っている人はバイオリンを弾き、
ボブは男名なので彼とはボブのことだと認識することです。

特定の淘汰により進化した生物の機能、構造が
別の刺激に対して選択的に反応することがあるが
その例が音楽だろうね。

>>188
ありがとうございます。
なんとなくわかってきました。

ちょっと、あなたの言うところの「帰納的思考」というものが、
必要になる状況というものを考えて見ましょう。

>Bob has the violin. Nancy sleeps silently. But he plays it.

を、単純な単語マッピングで翻訳すると、おそらく以下のようになるでしょう。

ボブ　持つ　バイオリン。　ナンシー　眠る　静かに。　しかし　彼　遊ぶ　それ。

かなり奇妙な文章ですが、我々はこの文章から意味を読み取れてしまいます。
　・彼が持っているのは何か？
　・彼とはボブなのかナンシーなのか？
これらの問題についても、我々は先の妙な訳文から読み取ることができます。
これは、詩の話題が出たときに書いたように、
読み取る人間の側に、解釈する能力があるからです。
つまり、あなたの言うところの帰納的思考ですね。

翻訳の本質は文章から文章への直接変換ではなく内容の理解だと考えられる。
内容は確かに文章というシーケンシャルな表記方法で記述することも
可能だが完全ではない。
完全な表現方法ではない文章から内容への逆変換により構築された
理解の完全形とはアナログ的に活性化された意味ネットワークなのだろうか。

>>190
単語間の関係を読み取る側が補完して妥当と考えられる
リンクを貼るということかな。

もちろん、

ボブ　持つ　バイオリン。　ナンシー　眠る　静かに。　しかし　彼　遊ぶ　それ。

なんて文章では翻訳したとはいえない、少なくとも不完全だ。
というもっともな批判もあるでしょう。
では、

ボブはバイオリンを持っている。ナンシーは静かに眠っている。しかし、かれはそれを遊ぶ。

という文を作るのに、「帰納的思考」は必要でしょうか？
最初の単語マッピングの訳文から、この文を作るのは、漢文の「読み下し」、に近い作業です。
おそらく、処理的には複雑なものがあるでしょうけれど、機械的な変換でなんとかなるでしょう。

この文の場合、最後に残る問題は、「play -> 演奏」ですね。

つまり、「帰納的思考」が（絶対に）必要になるのは、
翻訳元の原語と、翻訳先の言語において、
単語や構文の意味のバリエーションにおいて齟齬がある場合、
なのではないでしょうか。

例えば、「it」のような、比較的抽象度の高い単語でも、
「それ」のように機能的に非常に近い訳語が存在する場合、
文意に立ち入らない機械的な翻訳を行っても、
読み取る人間の側が「帰納的思考」の能力を持っているために、
理解できてしまうわけです。

逆に、「play」と「演奏」のように、直接対応しない、
（あるいは、この語の場合は意味の粒度に違いがある、というべきでしょうか）
語がある場合には、文意に立ち入る必要が生まれます。

翻訳以前に意味理解や文脈解析が難しい。

その１）係り受け
a.風に　のった子供たちの歌声が聞こえた。
b.バスにのった子供たちの歌声が聞こえた。

その２）否定のスコープ
a.彼はこの夏　京都を訪れなかった。
b.彼はこの夏は京都を訪れなかった。

その３）ゼロ代名詞の推定
a.彼 が 風邪をひいたので、会社を休んだ。
b.彼 は 風邪を引いたので、会社を休んだ。

その他諸々

>>194
というか、翻訳よりも、意味理解の方が難しい、
ということだと思います。

翻訳の場合、>>190、>>192、>>193　で申し上げたように、比較的簡単な文章においては、
文意の理解が必ずしも必要でない場合がありますが、（完全な訳文を必要としない場合は特に）
意味理解に関しては、（あなたが示したような文で、
翻訳において問題が生じる以前に）もっと単純な文章で問題が生じます。
例えば、前出の

>Bob has the violin. Nancy sleeps silently. But he plays it.

に続けて、

>Take it up from him.

と指示し、それをロボットに実行させようとしたとします。
この場合、it や he がなんであるかをロボットが理解している必要があります。
（Bob や violin を認識する問題を除外するとしても。）

人間だって最初から言葉が話せるわけじゃないよ。
赤ん坊だって、母語を習得するのに数年はかかるし、
それ以上の年になればなおさら。
その習得期間の間にどれだけのパターンを学習するのやら。
また、大人であっても正確な日本語が話せる人は少ないしね。

その上で、始めからまともに喋るAIなんて作ろうとしても無理な話。
むしろ、間違えたとしても修正できる柔軟なシステムを作るのが先では？

0から学習できる仕組みになってりゃいいじゃん

>>196
>人間だって最初から言葉が話せるわけじゃないよ。
まったくそのとおりですね。

>また、大人であっても正確な日本語が話せる人は少ないしね。
この点もまったくそのとおり。

>その上で、始めからまともに喋るAIなんて作ろうとしても無理な話。
>むしろ、間違えたとしても修正できる柔軟なシステムを作るのが先では？

このあたりは、「喋る」の定義や、求められる機能によりますね。
「知能それ自体の研究」ではなく、「人工な（人格ではなく）知能」を作る、ということであれば、
私はむしろ、実装の要件を膨らませるよりも先に、
求められる機能を明確にすることが先決だと考えています。

それによって必要な実装が決まってきます。
それこそ、ドアが開いたら「いらっしゃいませ」と録音された音声を再生するだけでも、
ある種の要求には適合しますし、「機械が喋っている」といえなくはないわけですから。

とある人類言語学者の見解では、会話の学習は0から始まるわけではないらしいよ。

うーん、その「会話の学習が始まる」タイミングが分からんから、コメントのしようがない。
もちろん生まれた時にはある程度の学習はしてるみたいだけど、
何ヶ月ぐらいから学習が始まるんだろうね。
まさか、受精卵の時からって事はまず無いと思うけど。

>>200
発生過程で

　『脳が鼓膜の振動からの入力を受けだす瞬間』

から「学習」は始まっている、と言っていいのでは？
何故そう思うかと言うと、
脳状態の不可逆的な変化が、音声にも依存して決定されるようになるのが
まさにその瞬間から、な気がするから。

>>195
>というか、翻訳よりも、意味理解の方が難しい、
翻訳もまた難しい。

その１）語彙のずれ
飲む -> drink
食べる -> eat
スープを飲む -> eat soup
(服を)着る、(眼鏡を)かける、(帽子を)かぶる、(靴を)履く -> put on 〜
(壁に)かける -> hang
(橋を)かける -> build
(腰を)かける -> sit down
(鍵を)かける -> lock
(曲を)かける -> play

その２）レベルのずれ(文法と語彙)
着る -> put on
着ている -> wear

その３）層のずれ(単語と句)
熱い＋水＝湯≠熱い水 hot＋water＝hot water
博士＋論文＝博士論文　doctor＋paper＝doctor tesis≠doctor paper

その４）範疇のずれ(品詞)
刺戟性の気体(名詞＋助詞＋名詞)
stimulative gas(形容詞＋名詞)

>>202
>翻訳もまた難しい。
まったくそのとおりです。
>>193
で私が申し上げたのはそういうことです。

日本人のＩＱが高いといっても男性だけです。
女はせいぜい１０１とか１０２ぐらい。

ちなみに体力だけでなく知力（ＩＱ）の方も男性の方が平均で３〜５高いことが、人類学の研究で明らかにされてきています。
この類は性質上、世界的に研究・発表自体がタブーでしたが、隠せぬものです。
また所詮テレビ番組ではありますが、日本全国一斉知能テストのテスト・ザ・ネイションでも、男性が３年連続で全勝。
フェミ汚染度が最も酷いテレビ朝日なだけに、今後も番組が続くかどうか、変な操作がなされないか、危ぶまれますが。
＾＾女の脳ミソは、井戸端会議＆家事専用＾＾

2004年センター試験　高校別　平均正答率　（進路指導部流出もの）

1位　灘(685/800)　　　　　　　　　男子校
2位　東大寺学園(681/800) 　　　男子校
3位　栄光学園(676/800)　　　　　男子校　
麻布(673/800)　　　　　　　　　　男子校
開成(670/800)　　 　　　　　　　男子校
久留米附設(665/800) 　　　　男子校
甲陽学院(663/800)　　　　　　男子校　
桜蔭(658/800)　　　　　　　　　女子校（笑） しかも女は１校だけ
ラ･サール(655/800)　　　　　　男子校
駒場東邦(648/800)　　　　　　男子校

だぶん女に悔しい思いをさせられた奴↑

人工知能って理系じゃないの？？

自動翻訳では文章を抽象性の高い中間語に一旦置き換える必要があるでしょう。

「彼が風邪をひいたので、会社を休んだ。」は、
「彼(代名詞、主語、男etc.)　風邪(目的語、病気etc.)　ひいた(風邪と結合する動詞etc.、過去形etc.)、
　会社(名詞、経営者と従業員からなるものetc.)　休んだ(動詞、過去形)　ゼロ代名詞(彼、経営者etc.)」　

その後に、言語の記憶情報から、同じ構成の抽象語の並びを探し出せば良いと思います。
恐らく膨大な記憶情報が必要でしょうが、インターネットには膨大な言語情報があるため、
学習は可能だと思います。
帰納的思考における類推には、抽象性が大きく関係していそうです。

>>207
>自動翻訳では文章を抽象性の高い中間語に一旦置き換える必要があるでしょう。
実際の自動翻訳システムでは、かなり以前から行われていますね。
（特に多言語対応の場合は）

>>207
>「彼が風邪をひいたので、会社を休んだ。」は、
>「彼(代名詞、主語、男etc.)　風邪(目的語、病気etc.)　ひいた(風邪と結合する動詞etc.、過去形etc.)、
>　会社(名詞、経営者と従業員からなるものetc.)　休んだ(動詞、過去形)　ゼロ代名詞(彼、経営者etc.)」　
この文は、「休んだ」の主語(ゼロ代名詞)が決定していません。
その後に
「そして彼女は看病した。」
となれば、「休んだ」の主語は「彼女」になり、「看病した」の目的語は「彼」になります。

>その後に、言語の記憶情報から、同じ構成の抽象語の並びを探し出せば良いと思います。
ゼロ代名詞や照応関係は、文脈解析が必要です。

>恐らく膨大な記憶情報が必要でしょうが、インターネットには膨大な言語情報があるため、
>学習は可能だと思います。
>帰納的思考における類推には、抽象性が大きく関係していそうです。
膨大なコーパスが手に入るようになりましたが、現状の学習アルゴリズム（クラスタリング等）
で作成したものより、人手で作成した概念体系や語彙体系のほうが、まだまだ精度が良いようです。
入力だけでは学習は難しいと思います。強化学習のような試行錯誤を通じて環境に適応する
学習制御の仕組みが必要と思います。

>>176です

レスありがとうございます。
ところで>>177さんのベナールセルを有限要素法で解析するということを
教授に相談してみたんですが、教授によるとベナールセルを有限要素法で解析するのは無理みたいです。すごく面白そうなテーマだったんですがあきらめる事にしました。
でももしよかったら他にも参考にしたいのでテーマ教えてください。
また、もし難しければ流体力学の有限要素法に関連したテーマではなくてただ純粋に人工知能関連のテーマでも結構です。（でも一応情報学科なのでプログラムで実装できるものでお願いします。）
やりがいのある卒研をやりたいのですがなかなか面白そうなテーマが見つからなくて困ってます。難易度的にはどんなに難しくてもかまいません。（とはいっても東大京大レベルの大学ではないので難しすぎるテーマは

>>176です

レスありがとうございました。
>>177さん。ベナールセルの自己組織化を有限要素法を使って解析するというものを
教授に相談してみたんですが、どうやら無理なようです。（無理と言うか難しいといっていました。詳しい事はわかりませんが・・。）大変興味深いテーマだったんですがあきらめました。
でも、もしよければ他にも面白いテーマがあれば参考にしたいので教えてください。
それから、もし難しければ流体力学の有限要素法による流れ解析というのは無視して、ただ純粋に人工知能関連のテーマでも結構です（一応情報学科なので最終的にプログラムで実装して検証できるものでお願いします。）
面白そうであればどんな難易度でもいいのでお願いします。
（でも、東大京大レベルの大学ではないので極端に難しいのは勘弁してください。）

>>208、>>209
ご指摘ありがとうございます。自動翻訳における学習についての技術的な課題は奥が深そうですね。
私の目的は、思考の本質的な要素は何かを知ることなので、先に進ませていただきます。

自動翻訳時に抽象性の高い中間語を用いることや言語の概念体系や語彙体系を学習する必要がある
ということは、自動翻訳には単語や概念の集合(例：病気⊃風邪)と相関(風邪に対応する動詞：ひく、かかる)
を記憶しておくことが必要となるということでしょう。
類推とは、単語や概念の集合と相関から、結合度の強いものを当てはめるということでは無いでしょうか。

ここでわからないのが、文脈解析です。
これは帰納の最後のステップである合理性の検証なのではないでしょうか？
「彼が風邪をひいたので、会社を休んだ。そして彼女は看病した。」は、
a「彼女＝看病(彼＝風邪∴彼女＝休み(会社[＞彼女]))。」
b「彼女＝看病(彼＝風邪∴彼＝休み(会社[＞彼]))。」
と記述できます。この文章は[]によって主語が変わり、前提が無ければbであることがわかります。

>>212
>私の目的は、思考の本質的な要素は何かを知ることなので、先に進ませていただきます。
私の考えでは、「人工知能」に関して言えば、「思考の本質的な要素は何か」という問題は、
（まあ、思考に限りませんが）「思考という要素が必要とされる問題とは何か」ということだと考えています。

もっとありていな言い方をするのであれば、
「思考を持たない人工知能」には解けて、
「思考を備えた人工知能」には解けない問題とはどのようなものか。
ということです。

>自動翻訳時に抽象性の高い中間語を用いることや言語の概念体系や語彙体系を学習する必要がある
これは、翻訳元言語と翻訳先言語の差異を吸収するためですね。
必ずしも（あらゆる種類の文章のあらゆる要求レベルの翻訳おいて）必要であるとは私は思いません。

>類推とは、単語や概念の集合と相関から、結合度の強いものを当てはめるということでは無いでしょうか。
同様に、類推も、私は必ずしも必要だとは思いません。

>ここでわからないのが、文脈解析です。
文脈解析も私は、「必ずしも」必要とは思いません。
先に申し上げたように、翻訳の場合は、最終的な解釈を行うのは人間であって、
訳文を読む人間の文脈解釈で原語の意味が解釈できる程度の文章が出力できれば、
よいわけで、文章としての複雑さや、翻訳元言語と翻訳先言語の差異が問題になるほど大きくない場合には、
翻訳システムが文脈を解析する必要はありません。

人間の翻訳における思考は、
記憶→記憶類推(集合、相関)→論理類推(仮定)→論理の整合
という作業が行われることと解釈できます。

人間がこのサイクルをあまり繰り返さずに翻訳ができるのは、
集合や相関を学習し正確性が高くなってることと
仮定方法を学習し間違いが少なくなっているからでしょう。

人間の思考とは、
記憶→記憶類推(集合、相関)→論理類推(仮定、場合分け)→論理整合→記憶整合→記憶
のシーケンシャルな作業ということかもしれません。省略やループがあるケースもありそうですが。

「思考という要素が必要とされる問題とは何か」
とは以上の手順が必要な問題というだけの意味でしょう。

>>214
それでは、目的と手段が混同されていますね。

「翻訳」が目的なら、「その手順」は「手段の一つ」でしかないはずです。
「その手順」それ自体が目的（「人間の翻訳における思考」の忠実な模倣が目的）でない限り、
その「一手段」に固執しなければならない理由はないはずです。

>>214
「思考」に関して
「ヘッブの規則」
第１則：
神経細胞Ａが別の神経細胞Ｂを頻回びかつ十分長く興奮させることができれば、
関与する片方あるいは両方の神経細胞のなかで、成長過程あるいは代謝過程に何らかの変化が起こり、
神経細胞ＡがＢを発火させる効率が増加する。
第２則：
同時に発火する傾向を持つ神経細胞のグループは、発火を誘発する出来事が終わったあとも、
活動が持続する細胞集団を形成し、１つの事象に対応する脳の表象として機能する。
第３則：
思考とは同時に活動する細胞集団の連続的な移り変わりにほかならない。

第１、第２の予言は成就しましたが、私は第３の予言も成就することを信じています。

「翻訳」に関して
Googleもベータ版の翻訳サービスをしていますが、その質はどのページも読むに耐えません。
他の翻訳エンジンもしかり。翻訳は対象の２つの言語をよく理解できてはじめてできるもので、
現在の自然言語処理のレベルは、言語を理解できているレベルには、まったく至っていません。
翻訳以外の自然言語処理の主な応用には、検索、要約がありますが、検索は字面だけ、
要約も出現頻度を手がかりにしている状態で、まだまだ人工知能的な改善の余地が十分あります。

記憶と思考を別のプロセスみたいに言うのはどうかと思う。
それは同じシステムの別の側面であって、分けることで理解を
損なうケースのほうが多い。思考から切り離された記憶は
主観的に見れば忘却して存在しないのと一緒なのに。

集合、相関、仮定、場合分け、論理整合、記憶整合などの言葉は
思考という現象を都合良く分類しているだけに思える。
脳が論理学を知ってるかのように振る舞うのは、細胞の集団が
有限のリソースを奪い合う過程で、矛盾が少ない方がほぼ必ず勝つから。
それだけ。

機械翻訳の結果を見ていていつも思うのは、もし単語のカテゴライズができていたなら
ふさわしい候補を出せたんだろうな、ということ。

同時に思うのは、「餃子は食べ物である」みたいな分類情報を現在のコンピュータで
扱おうとしたらハードディスクがパンクして、遅くて使えないだろうな、ということ。

>>216
>Googleもベータ版の翻訳サービスをしていますが、その質はどのページも読むに耐えません。
そうですね。

>要約も出現頻度を手がかりにしている状態で、まだまだ人工知能的な改善の余地が十分あります。
わたしもそう思います。

ただ、ここでフォーカスすべき問題は、「「読むに耐え」ないのはなぜか」
「我々が翻訳に求めていることは何か」という問題を明確にすることだと私は考えます。

現に我々が直面している問題から目を逸らして、
「人間の処理プロセスをどれだけ忠実に模倣する方法」
を考えていても始まりません。

>>219
そうでもないよ。
人間の処理プロセスを模倣して、単語を画像として読み取って、特徴量をベクトル化して、
ベクトル間の相関を学習させれば、単語の翻訳そのものとは異なるレベルから
翻訳にアプローチできる。
人間の場合、「よくわからないけど何かが違う」という直感的な違和感が、翻訳を助けるんだよ。

>>220
とりあえず、 >>219 では、私は、「人間の処理プロセスを模倣すること」が「役に立たない」とは言っていませんよ？

人間の思考には複数の機能があるという論理学的な立場から思考の要素を分解した結果、
記憶と論理だけで人間の思考は成り立ちそうです。

さて、思考が単一の機能からなるという脳生理学的な立場から、上記の現象を説明できれば、
人間の思考についての理解が深まります。
単一の機能とは記憶(パターン)とその相互作用でしょう。
ニューロンMOSで記憶、論理計算ができれば、それは自明な気がしますが、違うのでしょうか？

>>219
現在の延長のコンピュータが人間と同等の思考を持つのは時間の問題でしょう。
人間には明らかにコンピュータより劣っている部分があるため、知能に関しては
「将来のコンピュータ(半導体、HDD)⊃人間(ニューロン)」といえるでしょう。
このことから、人間の処理プロセスにこだわる必要は無いといえますが、模倣は知能の第一歩です。
それを無視して先に進むことは無いと思います。

直感のみで生きるのが「下等動物」、
直感の合理的連鎖を利用する（できる）のが「人間」、
更に言えば、直感の合理的連鎖に「意識」が介在して「思考」と呼べる。（生物の場合）
直感は「多層型モデル」で実現され、合理的連鎖（≒連想）は「相互結合型モデル」で
実現できる・・・・かもな。

>>222
>模倣は知能の第一歩です。
>それを無視して先に進むことは無いと思います。

私は、「それを無視して先に進む」とは、いっていませんよ？

http://www.aiful.co.jp/f/siteMap/PF80H010.html

文章はジグソーパズルのピースにすぎないという見方もできるね。
自然言語による多義性のある文章はコンテキストの中に埋め込まれて
その意味が確定するとも言える。

コンテキストには様々なレベルが考えられるだろう。
一人の話者が連続して発話した文章群の前後関係もミクロレベルの
コンテキストだろうし、話題や話の流れもコンテキストと言える。
相手の性格や、相手の持っている知識、世間の常識や流行のトピックスなども
マクロなレベルのコンテキストと言えるだろう。

コンピュータ言語はこのコンテキスト依存性を排除し、
文章（プログラム）だけで伝達内容が一義的に確定できるようにしてある。

自然言語の文章の翻訳が難しいのはこのコンテキスト依存性があるからだろうね。

>>219
>ただ、ここでフォーカスすべき問題は、「「読むに耐え」ないのはなぜか」
答えの一例が>>194, >>202。

>「我々が翻訳に求めていることは何か」という問題を明確にすることだと私は考えます。
読むに耐えうる文章。

>現に我々が直面している問題から目を逸らして、
>「人間の処理プロセスをどれだけ忠実に模倣する方法」
>を考えていても始まりません。
現行の自然言語処理技術(形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析)を使ってみたり(juman, chasen,
mecab, knp, cabocha)、調べてみたり(EDR概念体系、日本語語彙体系)、自分で作ってみた結果、
様々な問題点に突き当たり、いくつかの人工知能の手法(論理学、プロダクションシステム、遺伝アルゴリズム、
ファジー…)を少し勉強した結果、意味理解等の解決への有力候補は、ニューラルネットワークと結論。
ニューラルネットワークと脳科学を少しでも勉強してみれば、ニューラルネットワークが
「人間の処理プロセスを忠実に模倣する方法」でないことはすぐにわかります。
目を逸らしているのは、あなたでしょう。

>>222
>人間の思考には複数の機能があるという論理学的な立場から思考の要素を分解した結果、
>記憶と論理だけで人間の思考は成り立ちそうです。
>さて、思考が単一の機能からなるという脳生理学的な立場から、上記の現象を説明できれば、
>人間の思考についての理解が深まります。
まだまだ先は長いでしょう。

>単一の機能とは記憶(パターン)とその相互作用でしょう。
>ニューロンMOSで記憶、論理計算ができれば、それは自明な気がしますが、違うのでしょうか？
記憶には保持期間から、短期記憶、長期記憶、作動記憶等様々あり、その特徴も大きく違い
(作動記憶はすぐに消えないと、次の処理に干渉してしまう)、その相互作用は未だに
よく分かっていないのがい現状です。

>>227
>答えの一例が>>194, >>202。
〜
>読むに耐えうる文章。

ええと、「>>194、>>202」は、「読むに耐えうる文章」という問題には踏み込んでいませんね。
単に、「文意の解釈の難しさ」を述べているだけです。

つまり、あなたは、「読むに耐えうる文章」という本来の問題を放置して、
「原文の理解」→「訳文の生成」という人間の翻訳プロセス
（と一般にに推定されているプロセス）の模倣の方に目が言ってしまっています。
「読むに耐えうる文章（翻訳文）」とするなら「原文の文意を解釈すること」は、
「手段の一つ」に過ぎません。

その方法も、おそらく、一つの方法でしょうけれども、それはすでに手段の問題であって、
「読むに耐えうる文章」という問題を掘り下げることにはなっていません。

>意味理解等の解決への有力候補は、ニューラルネットワークと結論。
先にも述べましたけど、あなたは、「人間の思考プロセスの模倣」のことしか考えてないみたいですね。

>>227
>ニューラルネットワークと脳科学を少しでも勉強してみれば、ニューラルネットワークが
>「人間の処理プロセスを忠実に模倣する方法」でないことはすぐにわかります。

まあでも、それを使って、人間の思考プロセスを模倣しようとしてるなら、同じことですね。

人工物において、ある問題を解決するのに、
生物を観察、模倣することは、一つの方法として、
確かに有効です。

しかし、その模倣はあくまでも手段であって、本来の目的は、
「人工物においてある問題を解決すること」なはずです。

このことを履き違えると、「羽ばたいていないから飛行機ではない」といった、
トンチンカンな思考になってしまいます。

ニューラルネットとか脳生理学とかの世間の耳目を集めそうなトピックを勉強をされるのも結構ですけれども、
基本に立ち返って、ワインバーグなどの本も読まれたほうがいいんじゃないでしょうか？

>>228, >>229, >>230
>ええと、「>>194、>>202」は、「読むに耐えうる文章」という問題には踏み込んでいませんね。
>単に、「文意の解釈の難しさ」を述べているだけです。
それで、あなたの踏み込んだ考えは？

>つまり、あなたは、「読むに耐えうる文章」という本来の問題を放置して、
>「原文の理解」→「訳文の生成」という人間の翻訳プロセス
>（と一般にに推定されているプロセス）の模倣の方に目が言ってしまっています。
>「読むに耐えうる文章（翻訳文）」とするなら「原文の文意を解釈すること」は、
>「手段の一つ」に過ぎません。
>その方法も、おそらく、一つの方法でしょうけれども、それはすでに手段の問題であって、
>「読むに耐えうる文章」という問題を掘り下げることにはなっていません。
それで、あなたの本来の問題を掘り下げた見解は？

>先にも述べましたけど、あなたは、「人間の思考プロセスの模倣」のことしか考えてないみたいですね。
今はそのとおりです。

>>ニューラルネットワークと脳科学を少しでも勉強してみれば、ニューラルネットワークが
>>「人間の処理プロセスを忠実に模倣する方法」でないことはすぐにわかります。
>まあでも、それを使って、人間の思考プロセスを模倣しようとしてるなら、同じことですね。
何が同じなのですか？

>しかし、その模倣はあくまでも手段であって、本来の目的は、
>「人工物においてある問題を解決すること」なはずです。
それで、あなたの考える問題解決方法は？

>ニューラルネットとか脳生理学とかの世間の耳目を集めそうなトピックを勉強をされるのも結構ですけれども、
>基本に立ち返って、ワインバーグなどの本も読まれたほうがいいんじゃないでしょうか？
確か15年くらい前に「ライト、ついてますか」を読みましたが忘れてしまいました。探してみます。

>>231
>それで、あなたの踏み込んだ考えは？
>それで、あなたの本来の問題を掘り下げた見解は？
>それで、あなたの考える問題解決方法は？

ええと、そういうことについて、まず、考えるべきだ、
という点には、それでは同意していただけたということでよいのでしょうか？
とりあえず、そういうことについての問題提起を、

>>190
>>192
>>193

あたりでやっているのですが。
あなたは、「そういう点の方に問題がある」ということに自体について反論（>>194）
なさっているようだったので、議論を進めることができなくなってしまっている、
というのが現在の状態です。

>何が同じなのですか？
目的と手段を取り違えているという点では同じということです。

>確か15年くらい前に「ライト、ついてますか」を読みましたが忘れてしまいました。探してみます。
税関の話とか、重要ですよね。
自動翻訳に関しては、暗号の話などが示唆が多いと思います。

「play」を「演奏する」に翻訳するのは、最初は人間でいいかもしれませんね。
プルダウンで「遊ぶ」、「演奏する」を人間が選ぶシステムも考えられます。
「彼」が「ボブ」だと選んでやってもいいかもしれません。

ただ、次から自動的に「演奏する」を選べないシステムは売れないとは思いますが。

>>232
>>それで、あなたの踏み込んだ考えは？
>>それで、あなたの本来の問題を掘り下げた見解は？
>>それで、あなたの考える問題解決方法は？

>ええと、そういうことについて、まず、考えるべきだ、
>という点には、それでは同意していただけたということでよいのでしょうか？
はい、ご自身の見解をお聞かせください。

>>234
>>ええと、そういうことについて、まず、考えるべきだ、
>>という点には、それでは同意していただけたということでよいのでしょうか？
>はい、ご自身の見解をお聞かせください。

とりあえず、私も結論めいたものは持っていません。
（あなたがあなたの問題について結論をおそらくは持っていないように。）

非常に広範、かつ、複雑な問題なので、問題領域を絞りつつ、
議論していくべきなのではないかと考えています。

>>190
>>192
>>193

は、問題領域を絞り込む作業でもありました。
そして、その絞り込んだ領域での私の意見はある程度ここに書いています。

議論の進め方について同意していただけたということでしたら、
>>193 が書かれた直後の状態に戻ったということです。
ここで私が私の意見を書くのは、自分の意見ばかり書くことになるので、
とりあえず、合意していただけたという前提で、

>>190
>>192
>>193

へのレスをいただけますか？

>常に広範、かつ、複雑な問題なので、問題領域を絞りつつ、
>議論していくべきなのではないかと考えています。
仮に「翻訳」に絞って研究したとしても良く出来た翻訳ソフトが開発される
だけじゃね？
既にチェスや将棋ならプロ並のレベルまで到達してるが、
それで人間の知能について何か分かったのかと言えば何も分かってないし。

>>236
何もわかってないわけではないだろ。全てわかっていないかもしれないだけで。
論理的に考えらない奴だなあ。

人間の機能を使った上での言語な訳で、
言語機能のみを抽出しようとしても、結構無理があるんジャマイカ。

>>235
>190,>192,>193で
翻訳は機械的な単語の置き換えの後には、「play」と「演奏」のように、直接対応しない問題が残るとの
シンプルな分析に対して

>194で
岩波講座「自然言語処理」の用例を引用して、翻訳以前に日本語の意味理解や文脈解析に関する
これまでの研究から判明している困難な問題点の一例を紹介し、

>195で
>翻訳よりも、意味理解の方が難しい、
という誤解に対して

>202で
同書より、翻訳に関するこれまでの研究から判明している困難な問題点の一例を紹介。

>219で
>ただ、ここでフォーカスすべき問題は、「「読むに耐え」ないのはなぜか」
>「我々が翻訳に求めていることは何か」という問題を明確にすることだと私は考えます。
>現に我々が直面している問題から目を逸らして、 「人間の処理プロセスをどれだけ忠実に模倣する方法」
>を考えていても始まりません。
という新たな展開に対して、

>227で
>「読むに耐えないのはなぜか」
の理由の一例が>194, >202と答え、
>「我々が翻訳に求めていることは何か」
という設問に対する私の見解が「読むに耐えうる文章」
>「現に我々が直面している問題から目を逸らして」
という批判に対して、私が目を逸らしているわけではないと反論。

>228,>229,>230で
>「>194、>202」は、「読むに耐えうる文章」という問題には踏み込んでいませんね。
>つまり、あなたは、「読むに耐えうる文章」という本来の問題を放置して、
>「読むに耐えうる文章」という問題を掘り下げることにはなっていません。
>しかし、その模倣はあくまでも手段であって、本来の目的は、
>「人工物においてある問題を解決すること」なはずです。
とさらに批判され、これだけ批判するからには確たる考えをお持ちかと、

>231で
>あなたの踏み込んだ考えは？
>あなたの本来の問題を掘り下げた見解は？
>あなたの考える問題解決方法は？
とお尋ねしたところ、

>232で
>そういうことについて、まず、考えるべきだ、
>という点には、それでは同意していただけたということでよいのでしょうか？
という確認に

>234で
>はい、ご自身の見解をお聞かせください。
と同意したところ、

>235で
>とりあえず、私も結論めいたものは持っていません。
とあっさりかわされてしまいました。
>190,>192,>193には、既に>194, >202でレスたつもりですが、翻訳というテーマに対して、
踏み込んでいる訳でもなく、問題を掘り下げてもなく、問題の解決方法もなく、使われている用語も私の知っている
人工知能や自然言語処理の用語は一切ないので、ここから議論の発展はないでしょう。

残り時間、２９年と４ヶ月程でしたか、決して長くは無いでしょう。

フォーカスすべき問題を明確にする必要がある

>>239
>>240
>190,>192,>193には、既に>194, >202でレスたつもりですが、翻訳というテーマに対して、
>踏み込んでいる訳でもなく、問題を掘り下げてもなく、問題の解決方法もなく、使われている用語も私の知っている
>人工知能や自然言語処理の用語は一切ないので、ここから議論の発展はないでしょう。

「あなたのテーマ」に関しては、おそらく発展はないでしょう。

以前の議論においてもそうですが、あなたと私のアプローチには大きな違いがあります。
つまり、あなたは、最初から「あらゆる問題を解決する完全な解決法（一般解）」を求めていらっしゃる。

それに対して私が、>190,>192,>193の段階で、行おうとしていたのは、
「自動翻訳」という問題で、しかも、可能な限り単純で、具体的な例を考えようということです。

それに対して、あなたは大量のより複雑な例を示された。
あなたにとってみれば、
>踏み込んでいる訳でもなく、問題を掘り下げてもなく、
という思いがあったのでしょうけれども、それは私があえて、
「可能な限り踏み込まず」「可能な限り掘り下げず」なるべく簡単な問題を探そうとしていたからです。
ですから、このあたりでは、あなたと私はまったく逆の作業をやっているわけです。
私がより単純化しようとしているのに対して、あなたは、私が（複雑であるという理由で私が意図的に排除した）
問題が、網羅されていないことを問題にしようとしている。

つまり、あなたと私の対立点は、私の理解では、方法論の対立であって、議論以前の問題なんですね。

>>232 名前：決定論スレ46の556 投稿日：2006/04/18(火) 20:32:18
>ええと、そういうことについて、まず、考えるべきだ、
>という点には、それでは同意していただけたということでよいのでしょうか？
は、そういう意味で、「私の方法論をいけれていただけますか？」という問いのつもりだったのですが、
どうもこの点は、本当には合意していただけていないようです。

日本人は低能知能なのには呆れますね。
私達中華人民はあなたたちの掲示板を拝見して笑ってみてますよ。ではありがとうございました。

どう見ても日本人です。本当にありがとうございました。

低脳知能・・wwwだって（重複表現）、馬鹿が滲み出てますな。ありがとうございました。

>>241
>残り時間、２９年と４ヶ月程でしたか、決して長くは無いでしょう。
そうです。そうとわかっていながら無駄な議論に時間を浪費しています。

>>243
>Bob has the violin. Nancy sleeps silently. But he plays it.
というたった一文の解析から、

>それに対して私が、>190,>192,>193の段階で、行おうとしていたのは、
>「自動翻訳」という問題で、しかも、可能な限り単純で、具体的な例を考えようということです。
>それは私があえて、
>「可能な限り踏み込まず」「可能な限り掘り下げず」なるべく簡単な問題を探そうとしていたからです。
>私がより単純化しようとしているのに対して、あなたは、私が（複雑であるという理由で私が意図的に排除した）
ということを、あなたができる(できた)と、本気で考えているのですか？
踏み込もうにも踏み込めず、掘り下げようにも掘り下げられず、
翻訳の様々な問題点に、最初から気づきもしないので、排除のしようもなかったのではないですか？

>問題が、網羅されていないことを問題にしようとしている。
違います。たった一文の解析からでは気が付かない、翻訳の問題の深さを示そうとしたのです。

翻訳は人工知能でも研究の歴史は古く、類書のなかでも評価の高い岩波講座「自然言語処理」
から、その研究で判明している問題点を提示しましたが、
>「>>194、>>202」は、「読むに耐えうる文章」という問題には踏み込んでいませんね。
>単に、「文意の解釈の難しさ」を述べているだけです。
と一蹴した、あなたの態度を傲慢だとは思いませんか？

俺たちの言語機能は日常的な記憶に基づいている。
つまり、日常的に行動するAIを作るのと、翻訳AIを作るのは究極的には等価なのでは？
翻訳AIは自分の中の辞書データしか参照しないから、新語が出来ても対応できないが、
日常会話AIならば会話の中から学習して辞書の中に取り込むことが出来る。
というよりむしろ、辞書が要らないのでは？

あと、俺たち人間の中でも、翻訳という作業が出来るのは少数だということを踏まえておいた方がいいと思うな。

>>247
とりあえず、私は、「こうでなければならない」と「あなたが決めている」
自動翻訳や、人工知能の話をしようとしていないようです。

ですから、「あなたの求める自動翻訳」というものに私の申し上げたことを
照らした場合、あなたのおっしゃることは全て至極妥当、ごもっともなことです。
ただ、私は、「あなたの求める自動翻訳」については、
書いていない、というだけのことです。

>翻訳は人工知能でも研究の歴史は古く、類書のなかでも評価の高い岩波講座「自然言語処理」
〜
>と一蹴した、あなたの態度を傲慢だとは思いませんか？

この点に関しては、そうは思いませんね。
あなたが、「文意の解釈の難しさ」についてしか述べていないのは事実です。
それが「文意の解釈の難しさ」について、いかに高度かつ的確であり、権威に裏付けられていたとしても、
「文意の解釈の難しさ」について述べていることは変わりません。
私は、「類書のなかでも評価の高い岩波講座「自然言語処理」 」について「踏み込んでいませんね」といったわけではなく、
そのなかから、その部分を、この時点で引用したことをさして「踏み込んでいませんね」といっているだけです。
おそらく「自然言語処理」の著者も、その箇所でその問題について踏み込んだつもりはなかったでしょう。

>>249

なるほど。

>227
>>ただ、ここでフォーカスすべき問題は、「「読むに耐え」ないのはなぜか」
>答えの一例が>194, >202。
>>「我々が翻訳に求めていることは何か」という問題を明確にすることだと私は考えます。
>読むに耐えうる文章。

とあなたの質問に対する回答にたいして、

>228で
>ええと、「>194、>202」は、「読むに耐えうる文章」という問題には踏み込んでいませんね。
>単に、「文意の解釈の難しさ」を述べているだけです。

と「「読むに耐え」ないのはなぜか」の答えである>194, >202を、
「我々が翻訳に求めていることは何か」の答えにすげ替えて、「問題には踏み込んでいませんね」
と批判し、ご自分の分析については、あえて「可能な限り踏み込まず」「可能な限り掘り下げず」
と弁護する。

デジタル化できるかどうかというところが一つのポイントだな。
コンテキスト（文脈）はどこまでデジタル化が可能か。

二人とも落ち着けって、売り言葉に買い言葉になってるよ。
別に山梨側から富士山を目指しても静岡側から登頂しても
どっちでもいいジャマイカ。

>>227
それではまず、人間の記憶の構造について考えたいと思います。
人間は記憶するときに集合関係と相関関係を同時に覚えるため、類推可能となっています。

eat soup＝スープを飲む。からわかることは、
英国人：飲食物 need スプーンorナイフ⊃食べ物⊃スープ
日本人：飲食物 not need 咀嚼⊃飲み物⊃スープ
という集合における相関の違いです。

(眼鏡を)掛ける-> put on、(壁に)掛ける -> hang、(橋を)掛ける -> build
(腰を)掛ける -> sit down、(鍵を)掛ける -> lock、(曲を)掛ける -> play
では、
日本人；掛ける＝(人の作用→物 on 物）
英国人：put on＝(人の作用→人＋衣服)
というように、言語によって、相関が異なります。

>>253
>eat soup＝スープを飲む。からわかることは、
>英国人：飲食物 need スプーンorナイフ⊃食べ物⊃スープ
>日本人：飲食物 not need 咀嚼⊃飲み物⊃スープ
>という集合における相関の違いです。

日本語語彙体系の「飲む(のむ)」には以下の文型パターンが用意されています。
　<日本語のパターン>　　　　　　　　<英語のパターン>　　　　　　　 <許される語彙の最上位階層>
(1)N1が N2を 飲む ----------------- N1 engulf N2 ----------------- [N1(2374波 495河川 507海) N2(2具体)]
(2)N1が N2を 飲む ----------------- N1 drink N2 ------------------ [N1(4人 535動物) N2(746液体 857飲物)]
(3)N1が N2を 飲む ----------------- N1 take N2 ------------------- [N1(4人 535動物) N2(800薬品)]
(4)N1が N2を 飲む ----------------- N1 eat N2 -------------------- [N1(4人) N2(851汁)]
(5)N1が N2を 飲む ----------------- N1 make light of N2 ---------- [N1(3主体) N2(3主体)]
(6)N1が N2を 飲む ----------------- N1 choke back N2 ------------- [N1(3主体) N2(652涙 1253感情)]
(7)N1が N2を 飲む ----------------- N1 accept N2 ----------------- [N1(3主体) N2(2449条件 1036案 1506話 1351意向 1820要求)]
(8)N1が 息を 飲む ----------------- N1 hold N1's breath ---------- [N1(4人)]
(9)N1が N2に 固唾を 飲む ---------- N1 catch N1's attention to N2 [N1(3主体) N2(*)]
(10)N1が N2に 気を 飲む(れる) ----- N1 be overawed by N2 --------- [N1(4人) N2(*)]
(11)N1が N2に 煮え湯を 飲む(される) N1 be betrayed N2's confidence [N1(3主体) N2(3主体)]

「スープを飲む」の場合は(4)に該当します。機械翻訳を考えた場合、問題になるのは、固有名詞等は
辞書に登録しきれないので、その固有名詞が語彙体系上どの位置に該当するのかを推定しなければなりません。
人間の記憶の構造は、この語彙体系が自動的にできる仕組みになっているようです。
しかもそれが、新規の固有名詞であっても文脈情報から一撃で体系に組み込んでいるように思われます。

>(眼鏡を)掛ける-> put on、(壁に)掛ける -> hang、(橋を)掛ける -> build
>(腰を)掛ける -> sit down、(鍵を)掛ける -> lock、(曲を)掛ける -> play
>では、
>日本人；掛ける＝(人の作用→物 on 物）
>英国人：put on＝(人の作用→人＋衣服)
>というように、言語によって、相関が異なります。

「掛ける(かける)」では以下のように101のパターンが用意されており、全部で約20,000のパターンがあります。
(1)N1が N2を N3に 掛ける ----------- N1 make N2 upon N3 ----- [N1(3主体) N2(2501勢い 1762攻撃) N3(3主体)]
(2)N1が N2を N3に/へ 掛ける -------- N1 apply N2 to N3 ------ [N1(3主体 962機械) N2(2314物理現象) N3(533具体物)]
(3)N1が N2に 鉋を 掛ける ----------- N1 plane N2 ------------ [N1(3主体) N2(771木材)]
(4)N1が N2に 鑢を 掛ける ----------- N1 file N2 ------------- [N1(3主体) N2(706無生物)]
(5)N1が N2に 網目を 掛ける --------- N1 shade N2 ------------ [N1(3主体) N2(1091記号(言語) 1092文字 1093文字類)]
・・・
(95)N1が N2に/へ N3の 容疑を 掛ける N1 suspect N2 of N3 ---- [N1(3主体) N2(3主体) N3(1236人間活動)]
(96)N1が N2に 輪を 掛ける ---------- N1 exaggerate N2 ------- [N1(4人) N2(1000抽象)]
(97)N1が N2を 罠に 掛ける ---------- N1 ensnare N2 ---------- [N1(3主体) N2(3主体 536動物(個体))]
(98)N1が N2に ストップを 掛ける ---- N1 stop N2 ------------- [N1(3主体) N2(*)]
(99)N1が N2に ブレーキを 掛ける ---- N1 apply the brake to N2 [N1(3主体) N2(1000抽象)]
(100)N1が N2に プレッシャーを 掛ける N1 apply pressure to N2 [N1(760人工物 4人) N2(760人工物)]
(101)N1が N2に プレッシャーを 掛ける N1 put pressure upon N2 [N1(3主体) N2(3主体)]

N1、N2などが明確な場合は問題ありませんが、代名詞であった場合は照応解析、無い場合はゼロ代名詞の推定
などの文脈解析が必要です。人間がこれをどうやって解決しているのか、私にはまだよく分かりません。

言語の違い、っていうのは即ち文化の違いだから、
どういうデータを集積するか、を今話し合っても無駄なんじゃないかな。
むしろ、集積したデータをどのような形で有効活用するか、という話をしないと、
進んでいかないと思う。

パターンはいくらでも登録できるんだよ。記憶容量さえあれば。
で、そのパターンを検索、割り当てするアルゴリズムは？
そもそも、検索、割り当てをすることで人間の言葉に近づけるのか？

>>250
すいません、すでに、何をおっしゃりたいのか意味がわかりません。
他の方にはもっとわからないでしょう。

>>252
>別に山梨側から富士山を目指しても静岡側から登頂しても
>どっちでもいいジャマイカ。

まったくおっしゃるとおりです。

>>256
>そもそも、検索、割り当てをすることで人間の言葉に近づけるのか？

例えば、自分で「日→英」の翻訳をする場合、
私はよく、作った英文から固有名詞をとったり、
固有名詞をありそうな一般名詞に置き換えて、
そのまま Google で検索するということをやっています。

仮に辞書に載っていなくても、何万件もヒットする言い回しならば、
正しい言い回し（少なくとも、大多数の人には理解される）であろうということです。

ネイティブに確認したことが無いので、このやり方がどの程度効果的なのかはわかりませんが、
日本語の文章を書く場合でも、言い回しの確認などで、このやり方がある程度使えているので、
「正しい（多くの人に通じる）言葉（文章）に」「近づける」ことには、多少の効果はあるといえるでしょう。
この程度の単純な方法でも効果があるのですから、より高度な方法を使えば、
相応の効果が期待できるといえるかもしれません。

もちろん、この単純な方法にはいくつか問題があります。
例えば、今、「謝罪しる」で検索をかけると、21,600件もヒットします。
つまり、「有名な誤用、有名な誤記」に関しては正しい表現と同等、あるいはそれよりたくさんヒットしてしまいます。

>>257
どうもこのスレでは、私が場違いのようです。失礼しました。退散します。

無期限の退散? or この話から撤退?

実質的な話ができるのはsaiだけだしな

なぜ、記憶の集合や相関は言語によって差異があるのでしょうか？

動詞は、行動や、どうやって状態を変化させたかという過程を一面的に表現した単語で、
それによって原因と結果を相関づけているものなので、言語によって差異が大きい場合があるのでしょう。

原因と結果の相関付けには個人差があり、言語は、同じ文化にいる人間が、
原因と結果の相関に用いる単語の統計最頻値を組み込んでいると解釈できます。

このことから、動詞をそのまま翻訳しても意味理解はできないと考えられます。

飲むや掛けるには、さまざまな意味がありますが、
飲む⇒A in B、A not out B
掛ける⇒Aの作用によりB on C、Aの作用によりB to B'、A×B、
などと相関を抽象化することで、状態変化前後の状態を論理検証、記憶整合することが可能になります。

状態変化前後の状態とその過程そのものを抽象化して人は記憶していると考えられますが、言語にすると、
状態は集合、過程は相関を代表する単語になるのでしょう。
状態は、一般的な状態と、形容詞との組み合わせ、状態の組み合わせからなると考えられますが、
人間は組み合わせもすべて覚えているのでしょうか？

saiもどってこ〜い！

うみねこもどってこ〜いｗ

うみねこは自分のブログにたまたま訪れた常識人に対し、相変わらずあきれ果てた
反論をしていた。もう直らんね・・

状態変化がどうとか言う問題ではなく、物で構成されている世界と、観念的なものの間には隔たりがあるということを理解していないから、
オントロジーと言うような永久に辞書を作っていなくては成らなくなるのだと思います。

ここは数ページしか読んでいませんが、機械翻訳は昔から泥沼のままだと思います。
自然言語理解も機械翻訳も人工知能も同義語なはずですが、いつのまにか違う分野のようになっています。
最近、岩波の日本語語彙辞典を買ってみましたが、これをＣＹＣのプロジェクトと比較してみると酷いものです。

「掛ける(かける)」では以下のように101のパターンが用意されており、全部で約20,000のパターンがあります。

こんなやり方で、枚挙していったら終わりが無いと思わないんだろうか。

>>265
たまたま訪れた人がかわいそうだからこのスレで引き取るように。

>例えば、今、「謝罪しる」で検索をかけると、21,600件もヒットします。

常々思っているのですが、
にちゃんねるなどにある、独特の表現も、我々は冗談だと分かっていても、
次の若い世代の人たちは正しい日本語や漢字の使い方がダメになると思います。

「正しい日本語」というのに意味があるのか？と時々思うんだが。
言語という物は相手に自分の意思を伝達するために生まれ、育ってきたし、
意思をちゃんと伝達できれば正しい正しくないは問題にならないのではないのか？
例えば、外国の人たちが日本語を喋る時に、それは時々間違った日本語になるが、
意味が把握できれば指摘しようとは思わないし、「間違っている」とも思わないのでは？

正しい日本語があるとは思いませんが、
ここには、それほど酷いものはありませんが、
ココをくりっく汁、とか書いてあると

ヴィトゲンシュタインは言語に限界を見いだしたんでしょ？

>>271
なんか、そんな感じが俺もする

言語は時代とともに移りかわっていくとすれば、
その時代の権威が決めたのが正しいとみなされてるのなかあ、
なんてこと思ったりした

平安時代の言葉をまんま現代人が使ってるわけでもないし、とか思ったり

理解すると言うことは世界のモデルを自分の内部に構築すると言うこと。
読むに耐えない日本語しか作れないのは世界のモデルが構築できていないせいだろうね。

>>268
知能は知識と知識処理からなるとすれば知識のデジタル化は意味があると思うよ。
どこまでが実用上必要かという議論はあるかもしれないが全て不要ということはないだろう。
並行して上位階層の知識構造や知識処理について研究すればいいだけで。

データ構造としては、計算機内に世界のモデルを構築するのはどんな形式が
いいんにゃろ。

意味ネットワークは何か頓挫した感があるし……

人間は五感をフルに使って世界にアクセスしてるからな。
例えば、りんごという物体を認識するのに、
見て形と色を確かめ、持って手触りを確かめ、噛んで味を知る事が出来る。
それも全て同時にシンクロさせながら、だ。
それに比べ、計算機はバイナリデータしか入力できないからな。
センサー技術が発達すればある程度はカバーする事が出来るかもしれないが・・。

人間の五感も、分子生物学レベルで見ると、そんなに大差ないんだよな。
ニューラルネットの異様な性能の並行処理が、
現在のコンピューターじゃ無理ぽってだけの話だろ、結局。

お断りしておきますが、私は人間の思考について考えているだけですが、
具体例がわかりやすいため、自然言語処理の話になってしまいます。
ここで、to、be、in、onといったファンクションリンクを導入して
(長期)記憶の構造について考えてみましょう。

第一文形：鳥が飛ぶ＝鳥 to 飛ぶ鳥
第二文形：彼はうみねこだ＝彼 be うみねこ
第三文形：飲み物を飲む＝飲み物 in 人
第四文形：テーブルの上に物を置く＝物 on(人) テーブル
第五文形：彼女は部屋をきれいにする＝部屋 to(彼女) きれいな部屋

各要素は形容詞、形容動詞、動詞と結合した名詞です。
人間が集合(語彙体系)として記憶しているのはこのような名詞だと思います。
意味ネットワークでは集合体系をIS-Aでリンクしていますが、それに加えファンクションとして
各要素間を相関付けるリンクを張ります。各要素間のファンクションリンクは２つ以上の場合もあります。
ファンクションリンクの種類は他にもありますが、それほど無いような気がします。

文脈理解時には、基本ネットワークから抜き出した要素とリンクにHAS-Aのリンクを張り
知識データベースを構築します。
この形式で、論理性の検証ができれば正解だと思いますが、それは可能でしょうか？

あんまりに単純化しすぎだと思うんだけどな･･･まあ、単純化するのが狙いだというのは分かっているけど。

個人的な発想なんだけど、意味ネットワークってあんまりに平面的なんだよね。
だから、それを拡張する意味で、リンクにタグをつけるのはどうだろう？
詳しく説明すると、平面的ネットワークでは、
データ「（サッカーでは）ボールを手に持ったら反則」の時に、
「（バスケでは）ボールを手に持っても構わない」の入力があった時に、矛盾が起こり混乱する。
この時に条件、というか領域を定めるために、領域名をつける。
「サッカー：ボールを手に持ったら反則」
「バスケ：ボールを手に持っても構わない」のようにする。
こうすれば領域がかぶらない限り、矛盾が起こる事はない。

また、同系列の話題でデータベースを作る事にする。
「バスケ：ボールを手に持っても構わない」
「バスケ：ボールを手に持ったまま三歩以上歩いたら反則」
「バスケ：近くからゴールすれば2点、遠くからなら3点」
こうすれば現在の話題が分かっている時には参照する空間の局所性が高まり、
検索のスピードアップにも繋がると思う。
あるいは、フォルダ状に階層構造も取り入れるといいかも。
「生命：動物：ほ乳類：人間：二足歩行する」
「略）人間：猪木：1，2，3，ダァーッと言う」
あんまりノードがばらけすぎると訳分かんなくなるけどね･･･。

そういったアプローチでは「人レベルの知能はとても実現できない」だろうね。
外界の（言語含む）モデル構築も、メタ学習（学習方法の学習）も
自ら少しずつ高度化できる「自己組織的なシステムでなきゃダメ」なんじゃないの。

そのシステムが思いつけるんならいいだろうけどね。
最初から最適解に近づこうとして、なにが得られるの？
色んなモデルを経由して、それからだと思うんだけど。
九九までしか知らないのに、オイラーの公式を発明しようとするような、
無謀な事に思えるんだけどね。

逆に言うなら、>>280のシステムの欠陥をビシバシ指摘して、
その欠陥を乗り越えるようなシステムを考える、というほうが建設的じゃない？
まあ、答えが「欠陥がありすぎてぬるぽ」ってのは自覚してるけどさ。

そういった伝統的記号論は入口からして既に「ブブー」って感じじゃないの。
そもそも好き勝手な自己組織化の結果である細かなひだの様な論理構造を一々
取り出し、それを個別要素（アルゴリズム）として根気よくインプリしよう
なんてザット考えてみても可也無謀だと思うけど。

そうじゃなくて自己組織化構造（原理）と幾つかのｱﾌﾟﾘｵﾘなディフォルト機能
のみで「楽して実現する」のが現実的だと思うね。

それは実装するのに現実的って事？それとも机上の空論をするのに現実的って事？
実装するのに現実的なら、もう既に出来てるんじゃないの？
最適モデルが出来てないからこそ、ここで話し合ってるんじゃないの？
作れない物話し合ったって意味無いしね。

>それは実装するのに現実的って事？それとも机上の空論をするのに現実的って事？

当然、先ずはＡＩの原理を確立するのが先さ。

>最適モデルが出来てないからこそ、ここで話し合ってるんじゃないの？

その「モデル」も大きく分けて、
・従来型記号論（Ｍミンスキー流）
・コネクショニスト（ラマハート流）
の宗派があるのさ、君らが議論してるのは概ね前者だよな。

んで、その前者が話し合われている事について、何か問題でも？
後者の話し合いを妨げる物ではないし、俺もちょっとは興味があるんだが。

>んで、その前者が話し合われている事について、何か問題でも？

いや、特に問題は無い、ここは人工知能「全般」スレだしな。

ただそのアプローチに対する俺の私見を、

>そういった伝統的記号論は入口からして既に「ブブー」って感じじゃないの。

と表明しただけだ。

だから、そのコネクショニスト？とやらに自信があるんなら、
スレへの話題提供として説明して下さいな、と言っているんだけど。
説明されもしないのに、どっちが正しいかなんて分かるわけ無いでしょ？

>そうじゃなくて自己組織化構造（原理）と幾つかのｱﾌﾟﾘｵﾘなディフォルト機能
>のみで「楽して実現する」のが現実的だと思うね。

私もこれが良いと思う。

コネクショニストとか巨大なニューラルネット作ると解決すると言うのは幻想、

だいたい、ニューラルネットのプログラムを書いて動かしたことがあったら、
こんなこと思いつかないと思う。

一番の問題は、現実に存在する物と、主観的なものの間の隔たり、

>>288
記号論方式よりコネクショニストモデルの方が可能性が高いと言ってるだけで
中国語の部屋みたいな（認識できない）心（意識・主観性・クオリア・・）
も宿らぬシステムなど全く自身無いね。

流れぶったぎって横レスだが、説明しろとかクレクレ厨みたいなこといわれても、とりあえず関連文献くらい読んどけよ、としかいいようがないぜ
だいたい哲学系のアプローチでも人工知能とか認知科学の話題がしたいなら、コネクショニズムがどういうものかくらい知っとくべきだろ
つーか、それすら知らない奴がこういう話題のスレにいること自体あきれるんだけど。
というのも今、哲学系の研究で、コネクショニズムが話題にならないことがないくらいな状況だからな。相当無知といわざるをえんぞ
つーことでとりあえずチャーチランドの『認知哲学』くらい最低限読みなさいよ。批判はもちろんあっていいが、話はそれからだ

わかったわかった、話題を提供する気はさらさら無いって事ね。
否定だけしてりゃいいと思ってる？つまんねーの。

どこをどう読めばそういう理解になるんだw
お前が勧められた本一冊読めない馬鹿だってことはわかったけど

悪い、>>292は>>290へのレス。

>>292
>わかったわかった、話題を提供する気はさらさら無いって事ね。

話題を振ろうにも

>だから、そのコネクショニスト？とやらに自信があるんなら、

本当にコネクショニストモデルやＮＮ（ニューロコンピュータ）に関して
殆ど知識が無いんだとしたら、悩んじゃうね。

自然言語の記憶の構造は、

言語体系であるIS体系(集合：IS-A、リンク：動詞)
知識体系であるHAS体系(集合：HAS-A、リンク：論理、空間、時間)

と単純化できると思います。同じファンクションリンクを使っていても、集合体系が異なるとその表現は異なるわけです。
HAS体系であるバスケのルールを、contact、from-toというファンクションリンクを追加して記述してみましょう。
ファンクションリンクは論理記号(等号など)と空間的、時間的な相対関係のみに用いることにしてみます。

人⊃歩く人、投げる人、持つ人、蹴る人

ゲーム⊃バスケ∋人、ボール、ゴール、コート、ルール
ルール∋TRUE∋ボール　contact　持つ人
ルール∋FALSE∋歩く人∧持つ人　contact　ボール　from-to(０、３歩)
ルール∋得点∋2点∋ボール　in(投げる人)　ゴール　from-to(近く、ゴール)
ルール∋得点∋3点∋ボール　in(投げる人)　ゴール　from-to(遠く、ゴール)

この知識体系が、「彼がボールを蹴ったら反則を取られた。」という文章を理解するということは、
「彼　to　蹴る人、彼　contact　ボール、彼　be　FALSE」から、ルール∋FALSE∋ボール　contact　蹴る人
がHAS体系に加わるということです。
間違った情報が加えられることもありますので、体系に組み込むのは、論理検証、記憶整合できた場合です。
「ボールを蹴ってゴールした。」⇒ボール　in(蹴る人)　ゴール
は、FALSE∋蹴る人から、それはバスケットでは無いのだろうと判断できるわけです。

>>296
表象間の関係をどのように表現するか、大きな問題（課題）だな
もしその「関係」（ﾌｧﾝｸｼｮﾝﾘﾝｸかな）をも一表象化できるのであれば、
コネクショニストの観点からみても非常にスッキリする（適用し易い）。

問題は全ての関係（少なくとも表象間の関係）をその様に表現できるかだ。

ｉｓ−ａがあるならばｐａｒｔ−ｏｆは？

単なる物と物との関係は、このように記述できるとして、
もう少し抽象的なものはどうするのか、

主観的な価値と物質世界の間に隔たりがあること。

あとNeuroだといろいろな場所で「汎化」という現象（整理・一般化）が起きる
しかし、該記号的表現のみでモデルを構築した場合そのあたりどうなるか・・

>>299

ニューロと言っても、どんなモデル？
沢山有るけれど、

意味にだけ着目できれば簡単だが。
例えば、「くぁｗせｄｆｒｔｇｙふじこｌ」という文を見たとする。
この文には何も意味がない。日本語でもないし。他の言葉と何にも繋がりを持たない。
だから、意味的に解析して保存しても、NULLになるのではないか？
しかし、俺たちの頭の中では、何の意味のない言葉でも記憶に残るし、心象に影響する。

擬似命題ですね

>>300
どんなモデルというより、
NNの多層型にしろ相互接続型にしろ、人脳にしても一般的な話（理解）として
利用されないｼﾅﾌﾟｽは減弱され統合元または励起セット（想起）の内容
は序所に変化する（その逆もあり）、そういう一般的な意味。

>>303

それならばニューラルネットでも無くても良いのでは、

ニューラルネットに何を期待しているのかわからないけれど、
多層化されたＢＰでＫＬ展開的なものにもなるけれど、
結局はニューラルネットが必ずしも必要なわけではない、

外界の情報だけを得て、完全に自己組織的に学習する人工知能というものは、
無機物のスープにバチバチと放電させて生物が出きるか実験しているようなものだと思う。

ある程度、人間の価値観などを記述する必要がある。
しかし、全部記号的に枚挙していたのでは終わりが無い。

　人間の価値観を考慮するならば、生命が発生するのだろうか。
生命が発生しないなら、人間の価値観が欠けているということは確かに言い得るかもしれない、
無機物的なものに何かが欠けているというならば、精神が無い、というようによく言われているだろう。
しかし、価値観を考慮するならば、生命が生まれるとすると、
作ってみてください、という方向の話になっている。
　電流を流すならば、ある喜ばしいものになると考えるべきものである。
生命が発生するとは異なる問題である。

>そうじゃなくて自己組織化構造（原理）と幾つかのｱﾌﾟﾘｵﾘなディフォルト機能
>のみで「楽して実現する」のが現実的だと思うね。

私もこれが良いと思う。

とりあえずプロトタイプを作ってみることをお勧めするね。

量や大きさは本質ではなく基本構造が本質だからね。

ある程度の大きさがないとプロトタイプにも何にもならない、
３２０ｘ２４０程度の大きさの画像で認識できるもの、
多少の辞書ではどうにもならない、

人工的なものが、量や大きさ、センサー、外界を操作するもの何でもがが知能を動作させる規模にも性能にも至っていないと思う。

自己組織化の原理を実現した知能のプロトタイプを見てみたい。

>自己組織化の原理を実現した知能のプロトタイプを見てみたい。

単なる小さいプロトタイプを今見たとして、それを知能だと思う？

汎化・統合・連想・意識（機能面）・記憶・本能
これだけの要素で大体出来そうだが。（詳細を語ればどの要素も莫大なものになるが）
いっとくがＢＰやらホップフィールド式ネットなんてそのままではクソの役にもたたん、
SOM、マルコフ性は多少参考になるか。

>>311
昆虫だの微生物だのの知能と近いものは感じるのではないか？

ザット言って、オートポイエーシスでいうところの超越論的自己反省、
つまり「機能に対する自己言及」に成功すれば知能の半分は実現できた
と言えるんじゃないか。

V1が何故あのように選択的且つトポロジカルなコラム構造となったか（なっているか）
入力信号に対する「テンプレートマッチ」を一定間隔（情報距離）に並べ（位相論理）、
時間相関で統合してるんだろう、なあたり前記要素の「汎化」に関するごく一部の話。

>>301
デジタルの世界ではTRUEかFALSEという判定しかないが
アナログ的な論理世界？では正解候補を活性化する（想起させる）影響力の
強弱が異なると言うことになるのだろうね。

>>311
知能に見えるか、その先に知能があるのかどうかも含めて知りたいね。
技術の検証をプロトタイプでやってみてほしい。

>SOM、マルコフ性は多少参考になるか。

ＳＯＭで良いのならば別にニューラルネットである必要は無い、

オートポイエシスの本に書いてあることを読むと多少は何かの参考にはなるが、
工学系ではあまり読まれていない、
自己参照、自己記述は必要であり、そのためには記述言語はある程度簡素なものである必要がある。

しかし、これは知能か？

例えば、物の存在と観念的なものの乖離として、

東京から大阪に行きたいとする者を観念的ものであるとする、
具現化する手段は無数であり、行きたいと思うものは、飛行機の操縦も、車も電車も
具体的に知らなくても行ける。

逆に、実世界の物の存在から、東京から大阪に行きたいと言う観念は生じさせるのはどうするの？

私は明日の夜遅くまで返答不可

人間の思考における論理と記憶の境界があいまいになってきました。
長期記憶とは、「要素」間を「集合、論理記号、空間、時間」でリンクしたものと考えられるからです。
「記憶する」と「論理的に考える」は、リンクを操作することという意味でも同じです。

ここでいう要素とは、単語の映像と単語の音声、映像記憶からなります。

コップを見て、コップと認識する場合、感覚記憶から短期記憶に変換されます。
コップの映像パターンと、コップという文字パターン、コップという音声パターンのいずれかに変換されます。

さらに、そのコップを利用しようと思うと、コップに関する記憶体系を参照して、
コップで水を飲むことができるから、水を飲むのに使おう、と思うのでしょう。

集合と論理記号がリンクに入っていない場合のみ、要素とリンクに言語を使わなくても思考できます。
人間とサルの違いはこの点において大きいと考えられます。

大体、記号的ＡＩかコネクショニズムかなんて２０年以上昔の話題じゃねえの？

>>320
今の話題はなんだい？　教えて、しったかさん

>>299
当然のことながら、リンクには強度情報が付加されています。
使用していないリンクの励起状態は低下しなければなりません。
不要なリンクの励起状態が持続していると、試行錯誤でつないだリンクの解除ができず、混乱が生じます。
また、真偽が明確で無い統計的な情報に関するリンクは、何度も同じ情報を与えられることにより
強度が強くなり、同じ情報が無ければ、それはリンクをはずされ、意味をなくすと考えられます。

>>322
なんと説明すれば良いか汎化というのはかなりアナログ的なイメージなんだよね
「特徴抽出」にしろ「想起」にしろジワジワとエッセンス的な部分を強調できる
そういった所が単に該アイディアのような「関係に関する表現方法（形式）」で
うまく実現できるのだろうか、なあたりいろいろ問題がありそう、といこと。
といいつつ俺も昔は”しろうとさん”と同じことをよく考えたものだ、
まぁはっきり言ってよくわからん・・・気にせず進めてくれ

無理無理

オラオラ

>>320

だから、２０年間何も変わってない、

１０年前の人工知能学会誌の表紙を今年のものに取り替えても気が付く人がどれほど居るかどうか。

猿が天井から吊るされたバナナ取るのに、
ひたすらジャンプし続けて、ちょっとジャンプ力増加した！もう少しで届くかも！
って喜んでるくらいの変化はしてるんじゃねｗ？
誰か、台か棒かなんかもってこいよｗｗｗ

>だから、２０年間何も変わってない、
それは、いわゆる第二次ＡＩ論争、その後第三次に続く。
論争以外にもＢＰ、ＧＡ、強化学習、ＳＶＭとかとか
カタストロフィ理論、ダイナミカルシステム理論
マルコフ確率場、ウェーブレット理論とかいっぱいあったじゃん？

「人工知能」って言い方するから胡散臭いんだよなあ
学習アルゴリズムとかもっと謙虚な言い方すればイイのに
実際そうなんだから
誤解や妄想を懐かせる言い方はもうヤメレって
GAは単なる探索アルゴリズムだろ

「知能」の定義によりますね。
工業的には、「学習して変化に適応する」程度のものを、
「知能」としているようです。

むしろ、知能と人格や感情を混同する解釈のほうが
誤解じゃないんですかね。
（「下等生物から高等生物へ進化する」などと同様に、
　一般に広く存在する誤解ではありますが。）
生物学や脳科学など、専門分野では、
人格や感情は知能の絶対条件にはなってないんじゃないでしょうか？

>論争以外にもＢＰ、ＧＡ、強化学習、ＳＶＭとかとか

ＢＰで解決できる問題は、他の方法でもできる。
ＧＡとランダムサーチは性能的に、どう違うの、
強化学習って、中身は色んなのがある、
ＳＶＭは理屈つけて今までのニューラルネットの出力関数変えただけと違うの、

名前だけ色んなのが出てきているけれど、何か劇的に変わった？

>「人工知能」って言い方するから胡散臭いんだよなあ

1950年代のダートマス会議でcomplicated imfomation proccessingとか言う名前も
提案されたけれど、artificial intelligenceになった。

最近の人工知能学会誌を見ていると、新しい言葉を作っては、それに何かを付け足してみている
論文が多い。

集合、論理記号、空間、時間といったリンクで、簡単に思いつくものをあげてみます。
集合：⊃、∋
論理記号：⇔、⇒、∴、¬、∧、∨、∀、∃、＜、＞、＋、−、×、÷
空間：on、in、out、contact、distance
時間：to、before、after

いくつかの疑問があります。

形式的な問題は、
１）論理記号、空間、時間以外のファンクションリンクの種類(人間関係は？)
２）大きさ、距離、期間などの量はどう扱っているか。
３）ニュアンスはどう扱っているか。
４）空間、時間のファンクションリンクはどういうものが適切か。

人間のニューロネットワークでは、
５）相互結合型モデルを用いた場合、要素及びリンクの構造。
　リンクや要素内の映像と音声の相関は多層パーセプトロンモデル？リンクの全種類を表現できるか？
６）要素を検索する際のパターンマッチングの方法。
７）リンクが動詞に変換されるとはどういうことか。

大脳皮質が多層パーセプトロンには思えない。

>集合、論理記号、空間、時間といったリンクで、簡単に思いつくものをあげてみます

これは人間が時間を掛けて作り上げた概念、
社会的背景、文化的背景があってこそのもの、

>331
つコロンブスの卵

>>335

オレは温泉卵の方が美味いと思うぞ、

温泉卵の味を記号化してみてくれ、

世界は物事の総体である、

語りえぬものについては沈黙しなくてはならない、

これじゃダメで、温泉卵の味について記述出来ないと、

温泉卵の味を記号化することが何の役に立つのでしょうか？

>>温泉卵の味を記号化することが何の役に立つのでしょうか？

人工知能の基本、

物自体というものを感覚で持って認識する。

画像、音声などのデータを如何に記号に変換するかと言う問題、
記号接地問題、

基本というか、基本的な間違い、だと思うが。

>>338
仮に、どんなデータも記号化する機械Ａがあったとします。
そして、データの記号化を行わない機械Bがあったします。

それ以外の機能については、Ａ，Ｂは完全に同じだとします。
このとき、機械Ａが機械Ｂよりも（使う人にとって）役に立つことは何ですか？

>>340
前者なら、人類が中身を見て理解できるわな。

>>そして、データの記号化を行わない機械Bがあったします。

どちらも同じ事、
データの記号化をしないといっても数値にはするのでは？
数値にするというなら、数値も記号の一種では？

>>341
中身を見て理解するこを、利用者（科学者でもエンジニアでもない人）は、
求めていませんね。

>>342
>データの記号化をしないといっても数値にはするのでは？
>数値にするというなら、数値も記号の一種では？
であれば、数値にもしないということですよ。

具体的な例で考えて見ましょう。

例えば包丁。

一般的な包丁は、データを記号化したりしていません。
（比喩的、詩的な意味で、強弁することは可能かもしれませんが、
　情報処理における一般的な意味ではしていません。）

ではここで、「普通の包丁」と、「データの記号化を行っている包丁」があったとします。
外観、大きさ、重さ、切れ味などはまったく変わりません。
プロの料理人が使い比べても、違いは分かりません。

「データの記号化を行っている包丁」が「普通の包丁」よりも、
「包丁のユーザ」（包丁を切断したり、粉々にしてクロマトグラフィーにかけたりして、
料理なんていっさいしない科学者や技術者ではなく）にとって、
役に立つ、便利な点は何ですか？

今月の人工知能学会誌、付録がスゴロク、良く分からない、

>>344

>一般的な包丁は、データを記号化したりしていません。

カントのいう物自体って知ってますか、

人工知能学会誌の付録にスゴロクがついています。

学生から始まって、助手、教授、
資金力、人脈ポイント、学内ポイント、
論文が何本とか、、

研究人生を楽しむ会だそうです。

良く分かりません。
これで新しいものを作ることができるとは思えません。
如何に、現在の研究者が汲々として自分の保身と出世だけを考えているかを具現化してしまったようです。
新しいものを開発していこうと言うものではなく、ただ、この学会だけの中でどう生きるかだけのものです。
こんなので新しいものなどできるわけ無いです。

そんなことはどうでも良いよ。

>>345
>（比喩的、詩的な意味で、強弁することは可能かもしれませんが、
>　情報処理における一般的な意味ではしていません。）

というか、「データの記号化」の有用性は、カントなどを持ち出さないと説明できないのですか。

例えば、握り手のついている包丁と付いていない包丁で、
握り手の有用性を説明するのは、もっと簡単だと思いますが。

新製品の発表会で、改良点を説明するのにカントを持ち出す話もあまり聞きません。

そうですね、がんばってください。

ありがとうございます、あなたもがんばってください。

我々が知っている多くのプログラムでは、「データの記号化」を行っていますね。
しかし、記号それ自体を求める場合（因数分解の結果とか、翻訳した訳語とか）を除いては、
記号化を行うだけでは、役には立ちません。

つまり、記号化は手段であって目的ではないのですね。
極端な話、記号化というプロセスを経ずに、機能が実現できれば、
記号化なんかしなくていい、使う人間は同じ機能が実現できていれば、
いっこうかまわないわけです。

記号（言語）を目的とする翻訳であっても、中間的な記号（中間言語、意味モデル）の生成は
やはり手段です、中間的な記号の生成それ自体は、
「ユーザの求める機能」ではありません（研究者が求める機能、技術者が求める機能ではあっても）。

今話されてることとはずれてるんだけどちょっと。

俺を含め一般人にとっては「人工知能」は手段じゃなくてなによりもまず目的だって感じなんだ。
ロボットなんかもそうだと思うけど、あれもできた、これもできるよってことが先にあって、
あれやこれが何の役に立つかは二の次なんだな。
人間みたいにして走るロボットができたとしてそれはいろんな点で有意義なんだろうけど
まず単純に楽しいと。
知的興味・好奇心の対象ですな。

ま、これはいち一般人の感想にすぎないんだが研究者や技術者の開発動機なんかも
案外好奇心なんかから始まってるんじゃないの？
それともあれかな？
当初から「人工知能を実現するぞ！」って目標の前には「これこれこういうことの役に立つから」
っていう目的があったのかな？

>>353
いえ、よくわかりますよ、まったくそのとおりです。

人工知能は、それ自体で非常に面白いテーマです。
ですから、「それ自体を目的にするのであれば」、
「（面白いということ意外に）何の役にたつのか」はどうでもいい問題です。
だって、それ自体が目的なんですから。

目的がそこにあるのであれば、このような機能を持つ「べきだ」、
この機能はこのようで「なければならない」といった議論も、最初から必要ないですよね。

記号化されていないデータを、果たして計算機は処理できるの？

>記号化されていないデータを、果たして計算機は処理できるの？

私もそう思う。

というか、「記号」と「計算機」の定義にもよりますが、
とらえようによっては計算機の動作それ自体が記号処理といえますね。

記号化されていない水の中に、記号としての泡が浮かぶ。
世界は記号化を求めているのじゃないかというそんなポエム。

四の五の言っても結局数値しか処理出来ないんだけどな

ニューラルネットで画像認識する時とか、
別にその画像を記号化しなくても認識できるじゃない。
入力をそのまま入力として扱えばいいだけで。

>>360

ニューラルネットで認識した後に、分類とかしないの、

数値と言うものも程度を表す記号である。

「記号」のもっと厳密な定義をしないとはじまりませんね。
考え方によっては、ニューラルネット自体が記号といえなくもないわけで。

パースが、人間は記号である、と言っているぞ、

http://www7a.biglobe.ne.jp/~yasui_yutaka/Peirce/10.htm

>>361
分類しないで、さらにニューラルネットで動かせば良いんじゃね？
現在のコンピューターだと、計算量が問題になるが。
数値が記号であるというのは、まぁ、そりゃそうなんだけどさ。
少なくとも記号着地は問題にならんでしょ。
センサーとニューラルネット繋げりゃ、勝手に動いてくれる。
>>362
構造が記号だというなら、そういえるんだろうけど。

例えば、同じような言葉で「モデル」という言葉を使う人がいましたね。
「記号」と「モデル」はどう違うのでしょうか？

ニューラルネットとか何とか聞くと、俺には「脳みそ」を作ろうとしてるように思えるんだよね。
いや、まあ、実際その通りなんだろうけど、人間の情報処理は脳みそだけじゃないと思うよ？
例えば脊髄反射などで見られるように、「熱（とか苦痛とか）が閾値を超えたら筋肉を収縮」
というような簡単な処理なら、わざわざ脳みそを介さなくてもいいんだよ。
ここから考えて、目や耳から入ってきた情報も、脳みそに届く前に、
処理しやすいよう既に下処理が済んでいるのではないか？というのは不自然な考えではないと思う。
むろんどんな下処理を行っているのかはさっぱり分からないけど、
ビットマップやウェーブ音声を直接ネットワークに渡す事は考えないでいいんじゃないかな？

脊髄反射だって、広い意味ではニューラルネットで動いてると思うが。
もちろん、ニューラルネットで処理しやすいように、センサーが改良されてることはあるだろうね。

データから情報（特徴）を抽出することが感覚系神経回路網の仕事だからね。

情報には温度や物体のスピードのようにアナログ数値的なものと
机や本のようにデジタル数値的なもの（記号）とがある。
データ→アナログ情報（１次情報）→デジタル情報（２次情報）の順に情報抽出が進行する。
この特徴抽出にニューラルネットワークは力を発揮するようだね。

記号とは有限個の要素からなる集合の要素のこと。
記号化とは閾値によってアナログ情報をいくつかのカテゴリーに分類していくこと。
記号になった段階で論理演算処理の適用が可能となる。

『古びた本』は記号だがどのように古びているかは記号化できるのだろうか。

>例えば脊髄反射などで見られるように、「熱（とか苦痛とか）が閾値を超えたら筋肉を収縮」
>というような簡単な処理なら、わざわざ脳みそを介さなくてもいいんだよ。
大間違い。
脊髄反射が発生するような場合、脳は通常の何倍も活発に動作する。

「おはよう」と「こんにちは」と「みかん」が
それぞれどの程度近しい単語なのかってのを
ニューラルに認識させるのが問題な訳だが。
言葉を数値のように処理出来ればなー。

文章を画像として処理すればニューラルネット向けになるよ。
計算量が増えまくる上に不正確で、さらに出力方法が問題になるけど。

ニューラルネットって脳に例えると小脳の事？

ニューラルに可能性を、って言うか妄想を抱いてる人が結構いるね
これがこのスレの限界？

って由か、だいぶ頭部に近づきつつあるような感じ

もう、頭にきたってか、

>>376
誰がそんなうまいこと言えと（ｒｙ

>もう、頭にきたってか、
>誰がそんなうまいこと言えと（ｒｙ

じゃ、これが冗談だと、どうやって機械的に理解させるかを例にしたら、

ニューラルネットに、文章と人間が冗談だと判定したかどうかを入力すれｂ（ry

>>378
何度も言われてることだけど、その問題はいくつかの問題に還元できる。
そのうち、絶対に必要となるのは、概念の関係性の学習能力。
で、これは現在の静的なニューラルネットでは無理。主な問題点は、

１．時間（情報提示順序、タイミング）を考慮していない
　　→思考（順序立てされた想起の連鎖）に不向き

２．重要度に応じた適切な記録の分散（クラスタリング）が為されない
　　→特定の概念を深く掘り下げて学習させることが困難

など。動的な（というかより生物的な）ニューラルネットも一応
研究されてるから、いつか実現できるようになるだろう。

>>378
冗談（類義語：ジョーク、ユーモア）が何から成り立っているかという
極めて高尚な問題はイギリス人の書いた本でも読んでもらうとして、
より単純なケースとして「伏字」がある。

伏字は一種の言語クイズであり、「それ伏字になってないｗ」という
冗談にも通じる。多くの候補の中から「面白い伏字」を判別するという試みは、
冗談を機械的に理解するための基礎になるかもしれない。

笑いという現象は、自分の安全を確信している状況で周囲を観察した時、
一瞬違和感を受け取って緊張した後、その違和感の発生源を理解して
納得する過程で、緊張状態を緩和するために発生する。

もっとシンプルに言うと、ボケを理解した時点で笑いが発生する。
突っ込みは個人の内部に生まれた笑いを増幅させる役割を果たす。

もし違和感の正体がボケでなく、現実に存在する危険であったなら、
人間は笑う代わりに激昂したり恐怖したりする。

　　　　　　　　　　　 ┌―→笑い（問題なし、緊張緩和）
異変―→理解――┤
　　　　　　　　　　　 └―→激昂・恐怖（問題あり、緊張継続）

これとは別に、笑いには擬似的な威嚇の意味もある。図の「異変」を
擬似威嚇と読み替えれば、笑いが笑いを誘い、集団の緊張を
緩和するというループ状のコミュニケーションとなる。

一部の生物にしか笑いが存在しないのは、それが知能によって
緊張状態を制御するという、比較的高コストなシステムだからだ。

これらの前提を踏まえた上で、人工知能に期待される「笑い」の役割は
「人工知能の主観で、異変が異変ではないと理解した合図」と考えることが出来る。

異変→（緊張状態）→知人であると認識→笑い（緊張状態解除）
　　　　 　 　 　 　 　 →他人あると認識→その他（緊張状態継続）

感情をホメオタシスの一過程と考えて分析すると、人工知能に何を実装すれば
良いのか見えてくると思う。

とりあえず、
>>378
の例は、「冗談一般」と考えるよりも、駄洒落の認識なんじゃないですかね。

笑いの分析は難しいと思うけれど>>381の説明はなるほど納得って感じだね。
違和感は予測との差異によるものだから、笑いには予測が必要だということか。
さらに安全であること、つまり異常事態が本物の危険ではないというサインも
見逃さないようにしないとね。

>>381
「笑いという行為は本来攻撃的なものであり、
　獣が牙をむく行為が原点である」とか何とか･･･ぬふぅ

じゃあ、「不謹慎なネタ」とか「失笑」はどうなるよ？
最初にジョークとしての笑いが理解されて、
その次にそのジョークが社会的に不適切である、と判断されるのか？
それとも、もっと前の時点で判断されるのか？

何となく、人工知能、と検索したら２０Ｑという玩具のホームページが有った、
単なる弁別ネットの応用のものであるが、良く当るし面白い、
認識と言うものも弁別ネットであるから、意外と、こんな手法で人間の抽象的概念を獲得できるのかもしれない。

ちょっと前のスレで話題になりましたよ。
人工知能の黎明期からこのタイプのプログラムはあるようです。
私は、プログラムのほうの話は知っていましたが、
この商品の方の存在はしらなくて、教えてもらって初めて知りました。

このプログラムでやっかいなのは、学習メカニズムなんですが、
この商品では、そこはバッサリカットされていますね。
（これはコンピュータの処理の問題というより、
　UIの問題（質問を学習させるためにキーボードなどをつけると単価が高くなり、
　簡便性も損なわれる）だと思いますが。）

その代わり、質問を集めるWebサイトを作って、一般から質問を集めたようですね。
正解率を上げるキモも質問の数で、それを学習させるための手間が
最大の問題なので、利口な方法だと思いました。

途中で思い浮かべてるものを変更しても、
結構当ててくるのが恐ろしい。

２０Ｑは現在は現在は完全に玩具ですが、
弁別ネットが、これほどのものであるとは考えなかったので、
この手法は質問文を画像レベルで考えれば、物体のパターン認識で有効だと思う。

学習アルゴリズムは？
と言う問いが出ると思いますが、
ある程度はアプリオリに組み込まないとダメだと思います。
では、どこまで組み込めば良いかと？
問われれば、

オオカミに育てられた人間は、どれほどのものか考えれば、大した学習能力など
無いと思います。

先に書きましたが、20Qのようなシステムでは、
あらかじめ用意された質問の数がキモになるので、
例えば画像認識の場合も、（照合用？）パターンの数がキモになるでしょうね。

識別不能な画像や、誤認識が起きるたびに、
その画像を認識したり、誤認しない（識別できる）照合パターンを追加していくという
作業を根気よく続けていけば、比較的簡単なシステムで
高い認識率を出せると思います。
（多くの実用システムでは類似のことが既に行われていると思いますが。）

例えば、日本刀をイメージしてみた。

２０Ｑとの違い、
音が出るか？　振ると樋鳴りがするし、樋がなくても音はするから、ハイ　しかし、２０Ｑはイイエ
乾かすか？　研ぎたては良く乾かせと言うので　ハイ
名前が書けるか、題名が有るか、　銘が彫ってあるので　ハイ、

質問の内容を見てみると、感覚によるもの、場面の一部、概念として確立されているものを抽象的にして弁別に用いている。

>例えば画像認識の場合も、（照合用？）パターンの数がキモになるでしょうね。

テレビのリモコンと、携帯電話、電卓は類似の画像で見ても区別がつかないと思います。

単なる、ＭＢＲとかＣＢＲとかいう事例を沢山集めるシステムが有用であると思います。

当てたのは良いが、

刀, 戦闘機, マシンガン, 断裁機, シャベル, サーベル, サクソフォン, ホルン, のこぎり, パイプオルガン, 斧, 戦車.

何でこれらのものと類似があるのか。

そのあたりは体系的な学習にはなっていないと思いますよ。
学習させているのは、質問と答えだけです。

「日本刀は音が出るか」といった、人によって違う答えになるような質問では、
質問を登録した人間の考えに依存します。

おそらく、「それは音がでますか」という質問が登録された時に、
想定された（つまり、正解できなかった）答えは、「日本刀」ではなかったでしょう。

「弁別ネット」という言葉をご存知なら、推測がつくと思いますが。

>「日本刀は音が出るか」といった、人によって違う答えになるような質問では、
>質問を登録した人間の考えに依存します。

結局は、意味と言うものが一義的に決定できるものではなくて、
客観的というものは、大勢の人の主観的認識の平均したものだと思います。

物の存在と言うものが、主観的な認識によるものであって、
物の存在から何か概念が学習できると考えているような、自己組織的な機械学習など不可能だと思います。

そうですね、このシステムはおそらく、
あなたが考えているような「概念学習」と呼べるようなことはしていないと思います。

それでも、あなたを含めけっこう大勢の人をそれなりに
感心させています。

つまり、20Qの目的（アプリケーション）には「概念学習」は必要なかったわけです。
「概念学習」に固執していたら、この商品は未だに発売されていなかったでしょう。

>テレビのリモコンと、携帯電話、電卓は類似の画像で見ても区別がつかないと思います。

ええと、登録するのは、「類似の画像」ではありません。
「識別できるパターン」です。

例えば、20Qのようなシステムの場合、学習込みの状態では、
最後の回答が間違っていた場合、例えば、「日本刀」を考えていたのに、
「マシンガン」と答えてしまった場合、
システムは、「日本刀」と「マシンガン」の区別ができる質問を求めてきます。
ここで、ユーザは、「日本刀」の場合はYes、「マシンガン」の場合はNoとなる
（あるいはその逆、とにかく、答えが異なる）質問を登録します。
そうすると、システムは次回、この質問を使うことで、マシンガンと日本刀が区別できるわけです。

この考え方を画像認識に応用するとすると、
例えば、「テレビのリモコン」を「携帯電話」と認識してしまった場合、
「テレビのリモコン」と「携帯電話」を「識別できるパターン」を登録するということです。
（例えば、アンテナとか、ボタンの配列などになるでしょうか。
　画像のパターン化の方式によって具体的な方法は変わってくると思いますが。）
まあ、「識別できるパターン」というのは、人間が試行錯誤して作るわけで、
>物の存在から何か概念が学習できると考えているような、自己組織的な機械学習
といったものとは、まったく違うものだということですね。

>識別不能な画像や、誤認識が起きるたびに、
>その画像を認識したり、誤認しない（識別できる）照合パターンを追加していくという
>作業を根気よく続けていけば、

というのはそういうことです。

木構造の識別アルゴリズムにはＩＤ３とかＣ４．５などと言うものが有りますが私は使ったことは有りません。
パーセプトロンとかＬＶＱ、Ｎｅａｒｅｓｔ　Ｎｅｉｇｂｏｒ法、その他などと、木構造の識別を平面に表したものを比べると、（こちらは散々プログラム組んでいます）
木構造のものはタテ、タテ、ヨコ、ヨコの識別の線なのですから自ずと限界があります。
他のものは直線的に特定の領域を囲むのですが、直線で区切るのですからこれにも限界があります。
ＧＭＤＨなどと言う、多項式のものは曲線的に識別すると言うのですが、収束が困難です。

リベットのマインドタイムを読んだのですが、人は感覚刺激から0.5秒遅れて
その刺激に気付くが、主観的にはまるで時間を遡ったように刺激の発生時点
から知覚することができるそうです。
いったいどうなってるのでしょうか？脳はタイムマシン？

>>398
＞その刺激に気付くが、主観的にはまるで時間を遡ったように刺激の発生時点
＞から知覚することができるそうです。

知覚したかのように、思い込ませるだけ。ある種の記憶の捏造ってこと。
同じように、行動する意志も、自分の中から起こったかのように思わせているだけで、
実際はその時の内部状態と外部からの刺激で、機械的、決定的に意思が起こる。
生物は機械に過ぎない。

主観が完全に「従属的なもの」だとは考え難い。
何故なら、「主観」の知覚（内省的認知）は思考過程に影響を与える訳だから。

まあ、その話題は専用スレがありますので。

「意識」は「脳の副産物的現象」に過ぎず（機能的な役割なし）というなら人間にとって
意識などの「主観」は実質なんの必要性も無いもの、ということになるな。

何れにしろ「意識の機能的側面」を扱わざるを得ないＡＩの立場からしても、
「無視できない問題」だと思うが。

人間お得意の「目的設定型プログラム（発想）」は組織形態からして
ソビエト式社会主義にも近く、「最早有効で無い」ことは分かりながらも
（分かる者にとっては）局所的に繰り返し登場することは避け難く、
俺としちゃ傍観するしかないか。

>399
>知覚したかのように、思い込ませるだけ。ある種の記憶の捏造ってこと。

海馬損傷により新しい記憶ができない人でも感覚刺激に対する反応は、
健常者のそれと変わらないそうです。
この場合の記憶の捏造とは何の記憶なのでしょうか？

>402
>何れにしろ「意識の機能的側面」を扱わざるを得ないＡＩの立場からしても、
>「無視できない問題」だと思うが。

その通りだと思います。

>>402
「具体的には」例えばどのような問題がありますか？

例えば、先ほどまで話題になっていた20Qのようなシステムにおいて、
（人間の意識が）決定論的であった場合とそうでなかった場合では、
どのような違いが生じますか？

>>405

こういう文章は、擬似命題じゃないの、

>>406
すいません、意味がわかりません。
もう少し詳しく説明願えますか？

意識が決定論的であっても、何の問題もない。
決定論的だとは思えない自由感が有る決定のされ方をしてるだけだろ。
意識が発生以前に脳の機能によって決定されてるなら、
有っても無くても機能的に同じだろ！必要ないだろ！とか意味不明だし。

擬似命題と言う言葉の意味がわからないというのでしょうか。

意識が決定論がどうかと言うことと、主観的なものから現実の物の存在にアプローチすることとは関係ないと思います。

>>405
>（人間の意識が）決定論的であった場合とそうでなかった場合では、
>どのような違いが生じますか？

仮に因果律が完全に保証（全時空に於いて無限小の果てまで）され、我々は単なる
機械人形に過ぎない、のだとしても、人工知能開発とはなーんも関係無い、話だよ。

どうでもいいが、
意識は多分決定論的だろうね、但し「主観性」という「物理的差異によって説明できない」
頭のイターイ問題（個人的に）はあるが。

主観性とかクオリアとかは随伴現象の匂いがプンプンするな。
多分意識のあるところには漏れなく付いてくるんだよ、きっと。

>>411

表現がおかしいな、
「意識」とか「クオリア」といった「主観性」は「随伴現象」である。
と言いたいのだろ。

しかし、その命題はどうみても義語撞着、
何故なら、「主観性」に「機能性」を認めないのだとしたら（純粋な随伴現象だとしたら）、
「そんな言葉（主観性云々）も発しようが無い」筈だ。

カントとかフッサールの本を読んでいると、よく、この時代に、こんなことを考えていたと思う。
まさに、人工知能の基本なのだけれど、現在の人工知能をやっている人は殆ど読んでいない。

>>412
＞「そんな言葉（主観性云々）も発しようが無い」筈だ。

そんなことはない。主観性がなくても、主観性があるかのようにＡＩは振舞える。
そのように振舞う時点で、主観性があると見なしてもいいが。

>>412

>表現がおかしいな、
おかしいかな。
じゃあ、「意識の主観的な側面とかクオリアとかは」と言い直してみるよー。

後半は確かにそうだね、うっかりだ。
言いたいことはさ、「意識の機能的側面が実現できたら主観性も自動的に実現できてるはず」
ってことなんだ、もちろん妄想だけどさ。
壁を作ったら壁面もできてた、みたいな。

ま、才能ある人はまずは知能って呼べるような人工的なあれこれをつくってたのしませてほしいな。

>>414

かなり浅いな・・

人間は本来の意味（内省的主観性の認識）で「主観性」という言葉を創り使用している、
もし人間に「主観性」が無く、または在っても「機能性を欠く」（随伴現象）
のだとしたらそんな言葉は生まれようが無い、という意味だ。

>>415
>言いたいことはさ、「意識の機能的側面が実現できたら主観性も自動的に実現できてるはず」

「意識の機能的側面」はある程度現在のＡＩでも実現してるよ、
だがそこに意識が在るとは到底思えない。
文脈からして多分、随伴現象の「機能性」とゴッチャにしてるんだろな。

>>416
いや生まれうる。
そもそも他人に主観性があるかどうかはわからないし証明しようがない。
だが、主観性という言葉は使えるし作り出せる。
ＡＩにも可能。
そういう意味で、主観性があると見なしてもいい。
厳密な意味では、人間にも主観性があるかどうかあやしい。

>>416
主観性が無く（見かけ上として存在するとして）ても機能性は欠かない。
主観性があるかどうかは、機能性とは無関係であり、
主観性は、随伴現象に過ぎない。

>>418
>厳密な意味では、人間にも主観性があるかどうかあやしい。

いやぁ、実に面白いことを言うねぇ、君は自身の「主観性」を認識できないのかい？

そんなことを言うのは意味を理解できぬアフォか、宇宙人か、未来から送り込まれた
ＡＩぐらいだよ。

>>420
主体は認識できない。認識している対象は、あくまで客体である、自己の過去の幻影。
主観「性」は、主観「性」であって、主観ではない。
客観的に主観性は導く事ができるし、自身の主観性に関係なく、
主観性という言葉を生み出すことは可能。

>>417
> 「意識の機能的側面」はある程度現在のＡＩでも実現してるよ、
例えばどんなの？

>>418>>419
もし、主観性が全くの随伴現象ならつまり機能性を持たないってことだから、
それはつまり因果的な役割を全く担っていないってことだから、
「主観性は随伴現象である」って発話行為の原因になることもないだろ、ってことじゃない？

>>422
主観性は、客体に対してそこを中心とする視点に置き換えることで、生まれている。
発話行為に関係なく、何かを観測する事が出来れば、生まれうる言葉。
言い方を変えれば、客体ローカル座標系性

>>422
>例えばどんなの？

過去ログの引用だが

【意識の機能的側面】
・意識的作業は徐々に自動化（無意識化）する
・意識的認知は徐々に直感的（無意識化・汎化）する
・意識は対象（表象）を7個の単位（chunk）で統合（フレーム化）する
・意識は事象にスポット的に着目し、記憶する
・意識は事象にスポット的に着目し、表象の抑制（無視）が可能
・意識は事象にスポット的に着目し、表象の励起（強調・先読み）が可能
・意識は未経験事項（表象）に誘導されスポット的強調（注目）する
・意識は先読み失敗事項（表象）に誘導されスポット的強調（注目）する
・意識は快、不快事項（表象）に誘導されスポット的強調（注目）する

こいつはまだ出来てない↓　
　意識という自己帰還機能はオートポイエティック（自己創造的）な超越論的自己反省
　を実現し、メタ学習機能の自己組織的生成および増強を可能にする

>「主観性は随伴現象である」って発話行為の原因になることもないだろ、ってことじゃない？

そういうこと

>>398
手を叩いた瞬間に手が痛くなるというのも行動や認識に要するタイムラグの分だけ情報を補正できているから
なのだろうね。

っていうか>>398の文章は意味が通らんと思うが。
おまえらリベットの実験をなまじっか知ってるから>>398の意味情報を補正しとらんか？

>>420
自分には主観性があるような気がするが、証明できない。
他人にも主観性があるような気がするが、観測できない。
他人は自分に主観性があると主張するが、証拠はない。
自分は自分に主観性があると主張しても、証拠を提出できない。
「自分」に主観性があるかどうかはともかく、「人間」に主観性があるかどうかは疑わしい。

ま、これ以上は別スレにて。

意識が随伴現象などと、かたはら痛いわ。
神がそのような無駄な付属品を作るなどありえぬ。
相互作用主義こそが唯一の真理。

フォンノイマン型のコンピュータ上で作動するソフトウェアは
逐次処理を行うわけだが、これは意識の機能的側面そのものだろうね。
なにか１点に集中して処理をすることしかできない。
ソフトウェアは実は意識の機能的側面しか実現できないとも言えるんじゃないかな。

逆に神経回路網というアーキテクチャは並列処理を行うようになっていて
逐次処理を行うような中央処理装置はない。
にもかかわらず進化の結果、人間は意識の機能的側面と主観性（実感）の
両方を手に入れたわけだ。
これは不思議なことだね。

脳波はｺﾝﾋﾟｭｰﾀｰにおけるｸﾛｯｸと非常に似た機能を持っているように感じるのだが
実は脳も逐次処理方式で動作してるという事はないだろうか。

私の疑問について少し考えてみました。

１）論理記号、空間、時間以外のファンクションリンクの種類(人間関係は？)
　思いつきません。感情や人間関係などは概念集合で記述可能です。
　「彼と彼女は仲がいい。」⇔「彼∋仲がいい人 be 彼女、彼女∋仲がいい人 be 彼」

２）大きさ、距離、期間などの量はどう扱っているか。
　ファンクションリンクに相対関係を表す量の情報が付加されていると考えられます。
　「彼は３歩歩いて振り返った。」⇔「彼　to　歩く人　to　振り返る人、彼　to(3歩)　振り返る人」

３）ニュアンスはどう扱っているか。
　１）、２）で記述可能だと考えられます。

４）空間、時間のファンクションリンクはどういうものが適切か。
　１）、２）、３）により自動的に決定できます。

５）相互結合型モデルを用いた場合、要素及びリンクの構造。
　よくわかりませんが、要素及びリンクはそれぞれ短期記憶より小さいサイズの
　ニューラルネットからなるのでしょうか？
　要素とリンクの違いは何でしょうか？

６）要素を検索する際のパターンマッチングの方法。
　これもよくわかりません。コンピュータでは記号による検索は簡単なんですが。

７）リンクが動詞に変換されるとはどういうことか。
　リンクに動詞という情報が付加されていると考えられます。
　文章を短くするため、リンクが動詞という表現に変化したとも考えられます。

やはり要素及びリンクのニューラルネット構造がよくわかりません。
神経振動子のような記述ができたらよいのですが。
なぜ人間の思考は記号で表現できそうなのでしょうか？

>>409
>擬似命題と言う言葉の意味がわからないというのでしょうか。
とりあえず、「あなたが」どのような意味で、その言葉を使っているのか、
文章が短すぎてわからないのです。

>意識が決定論がどうかと言うことと、主観的なものから現実の物の存在にアプローチすることとは関係ないと思います。
その点については、わたしもそう思いますが、
それが、今の話と何か関係があるのですか？

>>405
は、
>>402
を、
>>401
への反論ととらえての質問です。
意識が決定論がどうかと言うことが関係ないのであれば、なおさら、>>401 は妥当といえるのではないですか？
あるいは、>>402 を >>401 への反論だととらえた私の解釈が間違っていたということかもしれませんが、
それは、>>402 さんに聞かないとわかりません。

>>410
>機械人形に過ぎない、のだとしても、人工知能開発とはなーんも関係無い、話だよ。

私もまったくそのとおりだと思い、
>>401
のレスをしたのですが。

>>431
> ６）要素を検索する際のパターンマッチングの方法。
> 　これもよくわかりません。コンピュータでは記号による検索は簡単なんですが。

コンピューターは２進法で二分木が一般的ですが、海馬がニューロン発火パターンの検索を
結合強度の記憶素子で行うのには、やはり二分木のような方法がとられているのでしょうか。

主観性は客観的な説明が不可能なのだよ。

もしも人間の行動が全て無意識の処理によって発生し、
意識はその結果だけを見ているだけなら、
記号的ＡＩは開発困難だと思います。
何故なら記号的ＡＩは、
自分自身がどうやって思考しているかを参考にして設計しますが、
意識は自分が行っている処理を知らないからです。

いや、それも矛盾しているか…？

言語、声、文字というのはコミュニケーションツールに過ぎない、と考える。
本来人間は身振り手振り、表情など多種多様なコミュニケーションツールを備えている。
だから、コミュニケーションを行うのに言語を介す絶対的必要性はない。

例えば、英語を知らない子どもでも、他人の足に物が落ちてきて、
その人がOuch！と叫んで顔を顰めれば、痛そうだな、ぐらいの事は分かる。
もうちょっと踏み込んで言えば、クオリアを共有できる。
しかし、言語機能しか持たないロボットは、生理機能を持たないので、
話しかけられない限り、雨が降ろうが蹴られようが反応しない。
こんなロボットと、コミュニケーションしたいと思うだろうか？

言語機能を持たないロボットでも、コミュニケーションは出来る、と考える。
次のようなシーンを考えて欲しい。アシモのような二足歩行ロボットがいる。
ロボット、子どもを認識する。ボールを蹴って遊んでいる。
ボールがロボットの方に転がってくる。ロボット、それを取り上げて少し蹴ってみる。
ボールが子どもの方に転がって行く。子ども、にっこりと笑う。
子どもが何か言うが、ロボットには認識できない。
子どもがまたボールを蹴り、ロボットがそれを返す。

実際の所、このロボットがどんな事を考えてこのような行動を取ったのかは定かではないし、ある意味幼児的な行動だが、
無機質な言葉を返すよりよっぽど本来のコミュニケーションに近い物ではないだろうか。

キーワードは「動く」ということですか

>>434
要素の検索には二分木のような方法を取っていると考えるのが自然ですね。
ただ、ニューロネットワークでは要素のあるアドレスまで信号が到達すればよいわけですから、
多層パーセプトロンにより、短期記憶パターンをアドレスに変換しているのかもしれません。
集合から要素を検索する場合と短期記憶パターンから要素を直接検索する場合があるような気がします。
両立できるのは、どのようなニューロネットワークモデルでしょうか？

いずれにしても、要素とは脳のアドレスであり、そのアドレスには単純なパターンしかないのかもしれません。
そうだとすると人間の思考は記号で表現できて当然ということになりますね。

>>440
> 集合から要素を検索する場合と短期記憶パターンから要素を直接検索する場合があるような気がします。
> 両立できるのは、どのようなニューロネットワークモデルでしょうか？

短期記憶パターンの中に、集合なども含む様々な体験からの情報が含まれるのではないでしょうか。

> そうだとすると人間の思考は記号で表現できて当然ということになりますね。

記号で表現出来なければ理解も出来ないですね。

にちゃんねるでときどき出てくる文字で作ってある絵は記号で出来ている。

ノイマン式とニューラルネットが、、という議論は、
ニューラルネットと同等のことは普通のコンピュータでした方が安定している。
ハードウェアニューラルネットは時々、作っているが規模の大きいものは無い。

ＯＳやＣＰＵが何であれ、この掲示板を読むことはできる。

さらには、水力発電で作った電気と、火力、原子力、で作った電気の質の違いは？

>>441
>短期記憶パターンの中に、集合なども含む様々な体験からの情報が含まれるのではないでしょうか。

短期記憶とは人間が瞬間的に記憶できる7桁の数字といったものです。
また、「要素(形容詞、形容動詞、動詞と結合した名詞)」の検索に用いるのは集合のみです。
「ファンクションリンク」は「要素」を相互結合していますから類推に用います。

海馬から「要素」に行き着く信号経路が、集合の記憶そのものであり、
「要素」に必要なものは、リンク先のニューロンを発火させる機能だと考えられます。

コンピューターを作り出した天才達・チューリングやノイマンが、
このアーキテクチャーでは人工知能の実現が難しいことに思い至らなかったわけが無い。
おそらく、人工知能の弊害を恐れて、人工知能を動かすことが困難な形式のコンピューターを先に作って広めることで、
人類を守ろう・もしくは人類に嫌がらせしようとしたに違いない。

>>443
> また、「要素(形容詞、形容動詞、動詞と結合した名詞)」の検索に用いるのは集合のみです。
> 「ファンクションリンク」は「要素」を相互結合していますから類推に用います。

> 海馬から「要素」に行き着く信号経路が、集合の記憶そのものであり、
> 「要素」に必要なものは、リンク先のニューロンを発火させる機能だと考えられます。

耳にしたり目にした言語などの情報は形容詞、形容動詞も数字や集合の記号でもニューロンの
発火に置き換えられます。海馬の損傷により長期記憶全般に障害が発生することから、長期記憶
システムはあくまで記憶するだけで記憶装置からしてみればどれも意味不明な情報でしかない
と思います。集合論などの論理による判断は長期記憶とは別の仕組みではないでしょうか。

色々考えるのも大事だが、結局はゴリ押しが一番はやいかもよ。

【脳/スパコン/シミュレーション】Blue Gene/Lで脳の設計図作り、Blue Brainプロジェクトが一部成果を発表
http://news18.2ch.net/test/read.cgi/scienceplus/1147538846/

ごり押しできるほどの計算機資源があるとは思えないけれど、

数の多いニューロンの全結合など速度、容量的に出来ない。
人間のニューロンの荷重の本数は限られているけれど、
ある程度、自由が利くから同様にしようとしたら、
人工のニューラルネットの場合には、数倍の結合範囲の直径を考えるべきだし、

人間以外の動物は、人間の左脳のような機能がないんだよね。

>>447
IBMの新手の商売だろ
スパコン何台も買って貰えてウハウハだな

>>449

ＮＥＣも対抗するし、
考え方によっては、コンピュータが進化が進むかも、

おばあちゃん細胞説は棄却されたという話だがなぜなのだろうか。
おばあちゃん細胞は神経回路網が視覚データから抽出した記号の実体として
存在するのではないかと思うが。

もちろんおばあちゃんを認識できる単体のニューロンなどあるわけはないが
神経回路網がおばあちゃんを認識したときに出力結果として必ず興奮するニューロンは
少なくともひとつは存在するはず。

NNは視覚情報から記号を抽出できたとして出力はどういう形になるのだろうか。
最終層の特定のノードへの入力が閾値を超えたときにそのノードに割り当てられていた
記号（例えば斜線とか水平線とか）が抽出されたとみなされるのではないのかな。
つまそのノードはおばあちゃん細胞に相当するように思われるのだが。

ちなみにこういう視覚データを処理する記号抽出用のニューラルネットワークだけでは
思考はできないだろうね。

>>451
おばあちゃんは細胞か記号かという話なのでもちろん記号。その記号を表現するニューロン細胞が
おばあちゃんの為だけにあるのではないという話。

>>452
言いたいことがよくわからないな。
できればもっとわかりやすく説明してほしいけど。

>つまそのノードはおばあちゃん細胞に相当するように思われるのだが。

V1の特徴抽出は情報距離（近似）と時間的相関によって統合された出力神経細胞群
（≒おばあさん細胞群）で構成実現されているのだろう。

>ちなみにこういう視覚データを処理する記号抽出用のニューラルネットワークだけでは
>思考はできないだろうね。

時系列に対する特徴抽出・統合細胞の相互接続（連想）・記憶・上層からのF.B.
「意識に関する機能」「本能に関する機能」・・etc.いろいろ足りないな。

おばあちゃん細胞はおばあちゃん専用なのです。その細胞が発火するだけで
おばあちゃんを認識している状態になるというものです。

おばあさん細胞説というのは、Neuronと表象の一対一対応に関する矛盾を
提起したものだが、それを知らないで話していたのだとしたらズッコケだ。

先刻ご承知、その先のイメージをいってるんだろ？

>>445
大脳がハードディスクで海馬はDRAMみたいなイメージでしょうか。
DRAMの無いコンピュータは、複雑な情報の符号化ができません。

あまり面白くありませんが、「要素」と「リンク」は別のアドレスに保存されているわけではなく、
「要素」とその組み合わせを符号化して記憶していると考えたほうがいいかもしれません。
そのためにはリンクの表現は一意的でなくてはなりません。

類推は、「要素」に信号がきた場合に、その周辺に保存されている「要素-リンク-要素」が励起し、
思考領域に現れるだけと考えてることはできます。

この場合、記憶をデコードし、リンクのつなぎ変えを行い、記憶可能な形式に符号化する作業を
行う領域が海馬及びその周辺にあるという考えができます。

>>457
キミの脳にはMPUが無いの？

>>456
そうだね。『その先のイメージ』ってやつについて話をしたいね。

>>455
それはわかっているよ。でもサンキュー。

人工知能においては、用途によっては、
おばあちゃん細胞的なものを作るのも、
一つの手段としては有効かもしれませんね。

>>460

そんなの人工知能ではない。
情報処理において、に訂正すべき。

>>461
なぜでしょう。

あなたが、
「おばあちゃん細胞的なものを持つ人工物」
に欠けているとかんがえる、
あなたにとっての人工知能の要件はなんですか？

思考について理解を深めるために、対象の記号化について考えてみたいと思います。
頭の中で計算できる幾何学の問題を人工知能的コンピュータが解くとしたらどうなるでしょうか？

Q：6角形の内角の和は？

多角形⊃6角形∋ＡＢ、ＢＣ、ＣＤ、ＤＥ、ＥＦ、ＦＡ、
　　　　　　　　　　∠ＡＢＣ、∠ＢＣＤ、∠ＣＤＥ、∠ＤＥＦ、∠ＥＦＡ
　　　　　　　　　　
3角形∋１２、２３、３１、∠３１２＋∠１２３＋∠２３１＝180°

？＝∠ＡＢＣ＋∠ＢＣＤ＋∠ＣＤＥ＋∠ＤＥＦ＋∠ＥＦＡ＋∠ＦＡＢ

幾何学の類推から、点Ｇ in 6角形
∠ＡＢＣ＝∠ＡＢＧ＋∠ＧＢＣ
∠ＢＣＤ＝∠ＢＣＧ＋∠ＧＣＤ
∠ＣＤＥ＝∠ＣＤＧ＋∠ＧＤＥ
∠ＤＥＦ＝∠ＤＥＧ＋∠ＧＥＦ
∠ＥＦＡ＝∠ＥＦＧ＋∠ＧＦＡ
∠ＦＡＢ＝∠ＦＡＧ＋∠ＧＡＢ

∠ＡＢＧ＋∠ＢＧＡ＋∠ＧＡＢ＝180°
∠ＢＣＧ＋∠ＣＧＢ＋∠ＧＢＣ＝180°
∠ＣＤＧ＋∠ＤＧＣ＋∠ＧＣＤ＝180°
∠ＤＥＧ＋∠ＥＧＤ＋∠ＧＤＥ＝180°
∠ＥＦＧ＋∠ＦＧＥ＋∠ＧＥＦ＝180°
∠ＦＡＧ＋∠ＡＧＦ＋∠ＧＦＡ＝180°

∠ＡＧＦ＋∠ＦＧＥ＋∠ＥＧＤ＋∠ＤＧＣ＋∠ＣＧＢ＋∠ＢＧＡ＝360°
∠ＡＢＣ＋∠ＢＣＤ＋∠ＣＤＥ＋∠ＤＥＦ＋∠ＥＦＡ＋∠ＦＡＢ＝6×180°-360°=720°

？＝720°と計算はできますが、例外処理ができてませんね。
もう少し図形的かつ一意的な表現は無いでしょうか。

>>463
それは計算の類では？
手順や論理の類。
で、それが何よと言われても困るんだが、ｗ
決定的に違うと思われる。

>>463
>もう少し図形的かつ一意的な表現は無いでしょうか。

数学的合理性は思考を越える。つまり

>幾何学の類推から、点Ｇ in 6角形

それは、人間がイメージしやすい範囲に限定しているだけであって
角度に符号を考慮すれば、「点Ｇ in or outer 6角形」
としても何の矛盾も無いから、

>？＝720°と計算はできますが、例外処理ができてませんね。

ということでは無いでしょ。

蛇足だが、三角形を追加してゆくイメージで、
Ｎ多角形なら、(N-2)×180°としてもいい訳だ。

がんばっているんですね（笑
遠方視察にきました（謎）

見えないものを見るためにより接近して詳細を見ようとしているんですね。（何
　　 ,、,、
　　（･ｅ･）　くるっぽー。
　　 ﾟしJﾟ

>>448
>>人間以外の動物は、人間の左脳のような機能がないんだよね。

そうだね。
それと、理論上人間以外の動物に人間と同じ意識を持たせることは可能だと思うよ。左脳＝デジタルだし。
簡単なＣＰＵをどこかに接続してやれば、ハイ、人間の出来上がり。
これで戦地に人間がおもむく必要はないね。

>>465
ベクトル表現では、幾何学問題を数式にすることが可能ですね。
人間はベクトル的な処理をしているのでしょうか？

しかし、人間の思考における図形処理は、

>人間がイメージしやすい範囲に限定している
>三角形を追加してゆくイメージ

という直感的な方法を用いているような気がします。

つまり、人間は６角形といえばまず凸の６角形を思い浮かべ、その中に３角形を４つないしは６つ並べて
暗算が終わった後、凹の6角形でも成り立つのでこの計算は正しいと判断し、交差点がある図形では
成り立たないことを思考する、といったポリゴン的な処理を行っているような気もします。

それは合理的で客観的な論法ですね。

日本人は低能知能なのには呆れますね。
私達中華人民はあなたたちの掲示板を拝見して笑ってみてますよ。ではありがとうございました。

470は関東の人に間違いない。
関西とか東北、その他では違う文章になるぐらい理解しておいたほうが。。。

つーかコピペにマｊ（ｒｙ

>>468
脳に埋め込まれ、または獲得された思考論理をひたすら洗い出せば何時かＡＩは
実現する。（従来の「伝統的記号主義」というやつだね）
「限定的な目的」で考えるなら現実的なアプローチだが。

俺は経験を「どのように蓄積するか」それを「どのように利用するか」
それを含む自身に対し回帰的な自己反省が実現できれば・・・ＡＩは

具体性に乏しい

そもそも。オカルト的じゃないＡＩはＡＩではないと思うんだが。

多数の人はオカルト的な要素はＡＩには不要だと考えている。
仕組みすらオカルト的であると思われるが、やはり合理的な理屈で
出来ているもの以外はＡＩではないと弾かれる。

人々の思考では合理性の力は偉大である。

Q：6角形の内角の和は？

多角形⊃6角形⊃凸6角形
凸6角形∋頂点∋A,B,C,D,E,F
凸6角形∋(6)3角形∋A,B,G、B,C,G、C,D,G、D,E,G、E,F,G、F,A,G
3角形∋(3)内角∋和＝180°
頂点G∋(6)内角∋和＝360°
∴？＝6×180°-360°＝720°
[()：ファンクションリンクに付加される量の情報]

というのが人間的な思考かもしれません。

>>473
自然言語及び思考は単純なシステムであると思います。
現在でも、逆誤差伝播法によるパターン認識、インターネットや対話型システムによる情報収集、
遺伝的アルゴリズムによるパラメータ抽出など、需要のある用途において人工知能的アルゴリズム
の利用は行われつつあります。
始めは限定的な用途であっても、それが何千システムもできれば、限定的とはいえません。
あと１０年くらいでコンピュータとの自然言語による対話、２０年くらいで人間のすべての思考は
実現できると考えてよいのでは無いでしょうか。
単純比較はできませんが、もうすでにワークステーションにおける半導体のトランジスタ数は
人間のニューロン数に匹敵します。これが、20年後には100倍になります。

>>476
猿がやるとしたら？
人間も幼児のころは猿のような低レベルでしょう。

476が言う人間とは論理的思考を学んだ考え方の出来る特定の人間だけと
感じられる。
たとえば、学校を出ていない自然と親から生きる方法だけを学んだ
比較的原始的社会の人々は人間ではなく知能は０であると考えるのも
極論だと思う。
現在でも学校は卒業したが論理的な思考が全くできない人々もいますよね？
なので、そのような人々の知能も知能の１つだと考えるべきじゃないでしょうか？

>448
>人間以外の動物は、人間の左脳のような機能がないんだよね。
左脳が論理的、右脳が直感的なんてのは根拠の無いデマ。
テレビでやってる脳関連情報なんて９割がたデマ。

>473
>俺は経験を「どのように蓄積するか」それを「どのように利用するか」
>それを含む自身に対し回帰的な自己反省が実現できれば・・・ＡＩは
谷淳のＲＮＮＰＢなんかどうよ？

>476
>始めは限定的な用途であっても、それが何千システムもできれば、限定的とはいえません。
>あと１０年くらいでコンピュータとの自然言語による対話、２０年くらいで人間のすべての思考は
>実現できると考えてよいのでは無いでしょうか。
この世は流動的であり不滅のものなどありません。
したがって問題解決方法や問題自体も時代や状況によって流動的であり、
その都度人間がＡＩ化するのでは未来永劫おわることなく、
また過去のＡＩ資産も時代とともに無価値になることでしょう。

>>478
右脳は直感？愚かな奴。

なんでも何かの価値観に当てはめ、それが正しいと誇張し、
自己の中で納得する。

こんな思考する香具師はこのスレにはいませんよね？

正義の味方のつもりですかｗ

482はきっと征儀がしたい。

>>477
人間の思考の特徴は非合理的な類推です。
それについては説明できていると思います。
また、人間が仕事をする際の思考においてはある程度合理性が必要です。
しかし、重要で無い場面で言語を発する場合は合理性をあまり検証しないようです。
人間の行動における脳神経モデルは、まず行動してみて結果を認識し、
リンクを修正する作業の繰り返しですから、そのような現象も生じるのでしょう。

>>484
人間の作業においても結果的な合理性で直感の繰り返りの集積が
合理性を生んでいるという研究結果もあるが。しらない？

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　卩||(ﾟдﾟ,,) | i::;三;::i | (,,ﾟдﾟ)||Ψ 　 |_醤油___| 彡.:（ﾉ::: ::: |
　⊂||中濃 ヽ）::;三;:::::（ﾉ中濃||⊃　��(ﾟДﾟ,,)::<　 |:::::::::::::::::|
　￣￣￣￣⊂⊃￣￣￣￣￣￣￣⊂⊃￣￣￣￣￣￣￣￣￣

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　　　　／　ノ　`──''ヽ　バッカ、まだはえーよ
　　　 /　　　　 　／　　 |　　　　　　 　　∩＿＿＿∩　そろそろ冬眠しねぇ？
　　　/　　　　　　(・)　　 |　　　　　 　／　　　　　　　ヽ
＿＿|　　　　　　　　ヽ(_●　　　　 　 | ●　　　●　　　|
　　　＼　　　　　　　　|Д|　　　　　　 |　( _●_)　 　　 ミ
　　　　 彡'-,,,,＿＿＿ヽノ　　　,,-''"彡　|∪|　＿＿/`''--､
　　）　　　　　|＠　　　　　 |ヽ／　　　 　ヽノ￣　　　 　　　ヽ
　　|　　　　　 |　　　　　ﾉ / ⊂）　　　　　　　　　　　　ﾒ　　ヽ＿,,,---
　　|　　　　　.|＠　　　 |　|＿ノ　　,へ　　　　　　　　/　ヽ　　　 ヽノ￣
　　|　　　　　|＿　　　/　/　 |　／　 |　　　　　　　　|　　ヽ＿,,-''"
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　　　　　　　　　 ／　/　 ./ヽ　　｀ヾ　　　　　ヽ
　　　　　　　　／　　/　　|∩|　　　 彡＼　　　|　　
　　　　　　　　|　　ミ　　( ●　)　 　| ヽ 　).　　|　　
　　　　　　　　|　 |　|　●　　 ●　/　/　/　　 .|　　クマバウアー
　　　　　　　 (＿/　ヽ　　　 　 　/| (＿/＼　　|　　
　　　　　　　　　　　 ∪￣￣_|U⌒´|.　　　|　　|
　　　　　　　　　　　　　　　.(＿＿＿)　　 |｀⌒´|_
　　　　 ──────── ┻┻　　　.(＿＿＿)
　　　　　　　　　　　 ──────── ┻┻

あんまり進展していないんだな。

熊出現注意につき下げ進行で行きましょう。
AIの人間性について意見を聞かせてください。

人工知能に於いて求められるのは
A1・具体的事象の認識、理解
A2・それに対する行動（無視を含む）の決定
B1・抽象的概念の洞察、理解
B2・それの発展、掘り下げ

という所でしょうか。
プログラム上の限界等によって齎される不完全性や、
学習してきた対象の違いの集積によって生じる各個体の差異を以って
人間味、クオリア等と呼べるのでは？
「人間らしさ」を定義してそれに近づけようとするのではなく
私は、我々こそがより「人間的」に貪欲に完全を追及する事によって、
AIに「人間」が反映される結果になるという意見です。
>>438さんの「本来のコミュニケーション」などは感覚として共通するものがあるのではないかと思います

>>490
おお、うあああだ。久しぶりに見た。
うみねこがあっちの世界に逝ってしまったことは知ってるかｗ？

私は、人工知能は情報処理の一形態（技術）の呼称だと思います。
つまり、手段ですから、それ自体の目的というものは無いのではないでしょうか。

>>492
詳しく

うみねこのblogを見れば、逝っちゃってるってよくわかるよｗ

折角きたんだ何か語っていってくれうあああ
最近レベル低すぎる。

インドではAI使って天気予報しようとしてるらしい
それ聞いて、正直ﾜﾗｯﾀ

それでもインド人の数学とプログラミングの才能が有れば、何とかしてくれると思うｗ

ここでジェフ・ホーキンスの話ってOK？

インドではAI使って天気予報しようとしてるらしい
それ聞いて、正直ﾜﾗｯﾀ

だいたいＡＩって何を指して言ってるの？

>500
ニューラルネットワークでやろうとしているらしい

>>500
Gyaoのドキュメンタリー番組でやってた
ホット・サイエンスのインド編

http://www.gyao.jp/documentary/

>>499 OK

>>502
日本人向きの分かり易い英語が嬉しかったが、最先端技術の中に太陽熱利用の
火葬なんてものがあるところ異様というかその国らしい。

妄想ができない知能など、建前の知能だろ。
最初から常識がある知能など、常識以外を学習する能力などあるわけないだろ。

常識という能力ほど想像力を邪魔する要素は無い。
合理的な思考に囚われたらおしまい。その思考は飛躍というのを拒む
最大の要素ぐらい分からないのか。

その常識（固定観念）こそ知能の本質とジェフ・ホーキンスは言っている。

まるで産まれたての赤ん坊にも「常識」があるみたいな言い方だなw

赤ん坊には知能は無い、あるか？
では猿に知能はあるか？
>>508
この人あたりは答えられるだろうｗ

>>509
人間の赤ん坊には知能を組織化する能力がある。
猿には人間並みの知能を組織化する能力は無い。

赤ん坊に本能はあっても、所謂「常識」は無い。
何故ならそれは生得的なものだから。
それこそ常識だなw

常識＝共通認識　なのだろうか？

510は無知を晒すのが目的か、それとも釣りなのか。

人間の赤ん坊には知能を組織化する能力がある。
客観的に語るのなら、赤ん坊の定義をしたほうがいいな
２０歳過ぎた赤ん坊が語っている例もある。

　　　　　　　　　　　　　　　　　┌─┐
　　　　　　　　　　　　　　　　　｜お |
　　　　　　　　　　　　　　　　　｜は |
　　　　　　　　　　　　　　　　　│ク│
　　　　　　　　　　　　　　　　　│マ |
　　　　　　　　　　　　　　　　　│！ |
　　　　　　　　　　　　　　　　　└─┤
　　　　　∩＿∩　　∩＿∩　　∩＿∩　　　∩＿∩
　　　　（　・(ｪ)・）　（　・(ｪ)・）　（･(ｪ)･　）　 （　・(ｪ)・）
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〜 〜　￣◎￣　　.￣◎￣　　￣◎￣　　 ◎−>┘◎

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|"￣￣ﾞﾞ`∩:::::: 　誰もいないの？・・・
|,ノ　　ヽ,　ヽ::::::::::::::::::::::::: 　
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|　ヽノ　　ノ●　　 ● i::::　恥かしがってるんだよ・・・
｛ヽ,__　　 ）´(_●_)　｀,ﾐ:::::::　
| ヽ　　　/　 ヽノ　 ,ノ::::::

>>484
反論でしょうか？

さて、幾何学の問題は記号で記述できるようですが、頭で考える場合は図形のイメージを元に
計算を行うはずです。記号をみて理解できるのは、イメージが頭の中に浮かぶためです。
このイメージは視覚連合野に保存された記憶を思考領域に展開したものでしょうか？
そうだとすると、思考領域でのイメージ処理とはどのようなものでしょう。

思考領域でのイメージ処理には2通りあると思います。
１）行動するときと同じように、思考領域に記号や線などを描いて新しいパターンを生み出す作業。
２）パターンを記憶と照合し、関係のあるパターンや記号を思考領域に展開する作業。

つまり、思考領域のモデルさえ分かれば、人間のイメージ処理を定性的には理解できます。
音声処理も同じようなものだと思います。言語処理は抽象語への翻訳が必要なので少し異なりますが。
この思考領域とはニューロネットワークでできたキャンバスみたいなものでしょうか？

紙や鉛筆などの道具は人間の思考領域と全く同じ役目をするということでしょうか。

とりあえずマーのビジョンでも嫁

516は思考はパターンで特定できるものと過信していると思われる。

>>516
イメージテーブルは「特別なものでは無い」可能性が大きい。
皮質はレイヤの違いはあれ、上位への入力と逆に末梢方向への出力が
同一箇所で同時に扱われている、つまりそこには変換マップのようなものが
存在する(筈)。砕いて言えば、表象からの逆伝搬により入力を明確化している
ということ。（例えば、月の表面がウサギに見えるようなもの）
要するに、表象側の励起により実際の入力とは関係無く、イメージを想起
できる、これがイメージテーブルの「原理的基本要件」、だろうな。

>表象側の励起により実際の入力とは関係無く、イメージを想起
>できる
それがクオリアなんじゃん？

>>520
> >表象側の励起により実際の入力とは関係無く、イメージを想起
> >できる
> それがクオリアなんじゃん？

なんでやねん。クオリア関係ないじゃん。
上のは、なんで間違えることができるのかってことじゃん。

最近ジェフ・ホーキンスの本を読んだが、考え方が似ているなと思った。
そして一番知りたかった神経回路網での実装に関しては詳しく書かれていなかった。
そこが一番難しいから無理もないけどね。

皮質のカラムとおばあちゃん細胞と記号の関係は？
カラム内部の機能と役割は？

>>522
神経の必要はありません。

関係はネットワークが結果として生成するものであり、途中の仕組みや
機能などありえません。
ニューラルネットワークの特徴は計算せずに答えを出す点にあります。
つまり手順や仕組み、理論などは必要がない直感のみが存在する
世界ですよ。

コンピュータも分解していけば電子が流れているだけとも言えるけどね。
しかしそれだけではコンピュータを理解したとは言えないだろう。
もう少しマクロなレベルの構造が知りたいよね。
神経回路網の生み出す直感とはどういうものなのか。

>>523
ニューラルネットワークはやっぱお粗末だと思う
未来の人から見たら子供じみたおもちゃにしか映らないでしょう
サイコロやトランプを使った占いと大差無いんだから
パチンコ台に玉を打って釘に当たりながらどこの穴に落ちるかで判断してるようなもんだ

>>525
主流のニューラルネットワークのアルゴリズムを特定して言っているんじゃ
ないのか？
無知すぎないか？
すべてが同じわけではなく、どんな種類があり、どのような特徴があるぐらい
少なくとも知っていて語っているいないのならば
つ　googleで勉強しなおせよｗ（日本語の情報はすくないが）
基本的にネットワークの概念を理解していないとおもわれる。
情報網であって、それを実現する仕組みは特定する必要はない。

>>519
>皮質はレイヤの違いはあれ、上位への入力と逆に末梢方向への出力が
>同一箇所で同時に扱われている
その構造は感覚系だけではなく運動系にも共通している。
単純に考えるなら認知（感覚系）も行動（運動系）も同じ計算を解いていることになる。

　　　　／￣￣￣￣＼
　　　（　　人＿＿＿＿）
　　　 |ミ/　　ー◎-◎-）
　　　（６　　　　　(_　_)　）
　　＿｜　∴　ノ　　３　ﾉ
　（＿_/＼＿＿＿＿_ノ　　
　/　（＿＿））　　　　　））

　　　　／￣￣￣￣＼
　　　（　　人＿＿＿＿）
　　　 |ミ/　　ー◎-◎-）
　（＿_/＼＿＿＿＿_ノ　　
　/　（＿＿））　　　　　））

円環的に組織化され、連続的に自己関与する神経システムてのはそんな単純なもんじゃないよ。

円環的≒非計算論的、その有機的構成が自己意識の基かもな。
自己を産出するプロセスのネットワークを再生産し、その構成素はネットワーク
が実現する位相的領域を特定すことによって存在できる、とすれば区別の中に再度
区別が導入され自ら自身を区別する視点が獲得される、のではないだろうか。

>>526
詳しく

これほど大量の乗算器と累算器の塊である脳が非計算論的に語られることは
滑稽以外の何者でもない。

単なる計算機なら意識は発生しないはずだが

計算論的に説明のつかない意識なら、そんなものは最初から存在しないのでしょう。

>>535
>計算論的に説明のつかない意識なら、そんなものは最初から存在しないのでしょう。
素材そのものは、それ以上分解できない、それ以上細かいもので説明しようと
するのは無駄、存在しないと認識したいのである願望の表れ

意識の前に、「計算とは何か？」その辺の哲学を先に考えるべきであろう。

意識がそれ以上不可分な根源的現象と考えるのは心身二元論。
残念ながら二元論には興味ありません。

>>534
これは直感的真実であって、論理的に証明されてる訳じゃないんだよな。
これを見誤って、正しいと思ってしまうから、ややこしい事態が発生する。

>>518
パターンで特定できないものの具体例とは何でしょう？

>>519
思考領域(＝作動記憶)には、その機能だけを持つ領域が無いということですね。
コンピュータではメモリのスタック、ポインタを意識として扱うことができますが、
大脳皮質では、励起のループが意識なのでしょうか？
実際には無いとしても、あたかも思考領域があるように感じるのはなぜでしょう。

>>522
私の理解では、前頭前野のカラム＝おばあちゃん細胞群＝記号群(要素-リンク-要素)であり、
カラム内部の構造は、カラム方向では多層パーセプトロンだと思います。
しかし、運動(連合)野においてはカラムが神経振動子として働いているように思えます。
感覚(連合)野では、その両方の機構が同時に機能しているのしょうか？

感覚処理や思考において、重要と思うことを判断する機構は、縦方向の受動的な多層パーセプトロン、
横方向の能動的な相互結合型ネットワークで説明できるのでしょうか？

>>495
見た。吹いた。

>>519
たまにはいいこと言うね。

>>539
多層パーセプトロンというのは違うんじゃないか？
全部神経振動子で、結合に応じて機能上の差異が出てくると
したほうが（利己的遺伝子にとって）都合が良い。

利己的遺伝子という言い方は好きじゃないが、他にあまり
良い表現が見つからない……。

＞感覚処理や思考において、重要と思うことを判断する機構は、縦方向の受動的な多層パーセプトロン、
＞横方向の能動的な相互結合型ネットワークで説明できるのでしょうか？

>>519のように逆伝播回路の割合の大小(≒ループし易さ)で
説明したほうが良いと思う。

例えば、子供の頃から訓練した場合、「目の前に視覚的な
イメージを構築する能力」である「暗算能力」などは、
比較的容易に身につく。こういった視覚を「加工する」訓練の
存在は、視覚がある程度までは先天的に設計されているにせよ、
それは後天的に組み替えられる程度にしか分業されていない
ということを意味しているように思える。

多くの顔写真を提示したとき、'教師信号無し' で自己組織的に、
性別、大人/子供、人種等の識別（カテゴライズ）ができるようになる、
ニューラルネットはどのような形式のものか。

直ぐに思いつかない奴は、修行が足らん・・・

>>541
なぜニューラルネットでなければならないのかがよくわかりませんが・・・。

とりあえず、教師信号なしだと、天然知能でも「自己組織的」な学習は
不可能なのでは無いでしょうか。

脳活動に対する意識の遅れは、事実上の教師信号付き学習が行われてるためだろうと思ってる。

ジェフ・ホーキンスの本に書いてあることをコンピュータ
で実現できないものかね？
意識とか、心とかって話は哲学者に任すとして、人間のように曖昧さを
扱える機械（ソフトウェア）がそろそろ生まれてもいいころなのだがなぁ

(　＾ω＾)天才プログラマーがこのすれを発見したお
(　＾ω＾)でもここは議論のためのすれ？

ジェフ・ホーキンスは大脳新皮質の仮説を言っているのであって、
それをコンピュータプログラムにしたからといってすぐさま知能を持つ機械が
できるわけではありません。

知能機械に必要な要件とは、
身体性、演算性能、計算論の３つだと思います。
飛行機に例えるならそれぞれ
翼および機体、推進力、航空力学と言ったところです。

ジェフ・ホーキンスは、この計算論に相当しますがホーキンスは、
新皮質以外のことを言っていませんし、
まして身体性、演算性能を伴わない環境でのコンピュータプログラムでは、
シミュレーションなどの実験止まりだと思います。

現状でもある程度の「曖昧さ」は扱えていると思いますが。
例えば、文字列検索におけるワイルドカードや、正規表現も、
広義の意味では曖昧さといえます（というか、「あいまい検索」といった
言葉が使われています）。

もちろん、
>>544　さんの求めている「曖昧さ」はもう少し別のものなのでしょうけれど。
現時点では不明瞭です。

新皮質のカラム（コラム構造？）が記号に対応すると仮定してみる。
そうするとカラムには二つの入力の流れが考えられるね。

一つは感覚器から発生した信号（時間的に累積的なベクトル）を解析する
感覚器系神経回路網からの入力。
解析の結論としてある記号が（たぶん一つ以上の記号が）が興奮する。

もう一つは自分の（論理的・連想的に）近傍にある記号カラムからの入力。
これは脳が連想（予測）した記号となる。

前者は現実世界からの入力であり後者は自分自身の予測による入力である。
この二つが同一カラムを短時間で連続して興奮させれば予測はあたったことになり
もし実際の入力が連想により選択されたカラムとは別のカラムを興奮させれば
予測ははずれたことになる。

>>545
詰まんない議論をスルーしてる奴も居るよ
何か書き込みなよ、相手するからさあ

「人間のような知能」が目的でないならば、知能っぽいものを構築
することは出来ないだろうか。

特化された問題領域におけるある問題に含まれる階層を予め決めておいて
各階層においてニューラルネットを動的に生成することが出来れば、これで
特化された問題に対してはその領域内における曖昧さを扱えるシステム
が出来ないかな

人間の扱うパターンは複雑すぎるから無理だろうが
そもそも最小単位のパターン、最下位層すら決めることが至難

>>550
そのようなアプローチの一つにロドニー・ブルックスの
サブサンプションアーキテクチャがあります。

サブサンプションアーキテクチャは低位の行動モデルに
高位の行動モデルを次々と建て増しすることで、
複雑な認知/行動を実現するものです。

サブサンプションアーキテクチャで人間の知能ができるとは思えない。
あれは、昔、コンピューターが今より遅くて大きいときにもてはやされたアルゴリズム。

今となっては、古典的アプローチでも動かせるだけのコンピュータのスピードがある。

サブサンプションアーキテクチャは、どうやって後で、知識の保守をするのか、

古典的アプローチの方がましだとおもう。

ＳＳＡは不要だとは思わないけれど、ロボットの下位レベルの制御だけではないのだろうか。

>サブサンプションアーキテクチャで人間の知能ができるとは思えない。
>あれは、昔、コンピューターが今より遅くて大きいときにもてはやされたアルゴリズム。

まったく正反対。発表当時は記号的ＡＩ全盛期で、あまり注目されていなかったが、
その後、記号的ＡＩの大型プロジェクトが次々破綻しサブサンプションアーキテクチャ
が注目されるようになった。

現在はブルックスの発想をもとに身体性が重要視され、認知発達ロボティクスなどの
新しい分野が開拓されるようになった。

ＳＳＡで知能になるなら、
それなら、ＣＹＣのプロジェクトは何？
オントロジーを皆で作っているのはどうして？

なぜかロボットをしている人に、ＳＳＡは知能になるという人がいる。

ＳＳＡでどうやって抽象的概念を学習するの？

記号的アプローチといっても色々、

客観的に修正が容易でない人工知能など使えない

>それなら、ＣＹＣのプロジェクトは何？
>オントロジーを皆で作っているのはどうして？

M.ミスキーは、
『「1000万の知識のカタログ」が定義できれば人工知能は実現する』
と言っていたが、
力技方式はどうかと思うね、
それでもせっせと150万くらい入力したらしい、無駄にならないとよいが。
一方、
都合の良い怠け者はSSAというかそういた学習型自律分散システムの「ようなもの」に
かけてるんだろう。

>力技方式はどうかと思うね、

今のオントロジーの書いているのは、どうかと思うけれど、
結局は、一度は力技をしないといけないと思う。

抽象的な概念は、環境から作れない。

>>558
こんなひどい台詞は始めて見た。

矛盾している。矛盾している。矛盾している。
知能とは環境を抽象的な概念に加工する、ただそれだけのくだらない仕組みなのに。

力技を受け取る何らかの主体は、「人間の入力」という厳然たる「環境」を、
着実に「抽象的な概念」に加工しているではないか。矛盾している。ナンセンスだ。
そうとしか言えない。

知能を創ろうとしている奴に限って、当の「知能」を主体的に解釈してやろうという
想像力に欠けているのはどういうわけだ？君らには思いやりってもんがないのか？
暗く深い闇の底で目を開けた知能が、たった一つの感覚器だけを頼りに這い進む様を見て、
「ライントレーサに知能なんてあるわけねえだろ」の一言で理解したつもりになるのか？

なら「人間ごときに知能なんてあるわけねえだろ」で終了しちまうぞ？

逆に考えるんだ。「ゾウリムシに知能があるなら、ライントレーサにだって知能を実装できるはずさ」と考えるんだ。

>>539
>パターンで特定できないものの具体例とは何でしょう？
私が明日以降に妄想すると思われる理屈や合理性など無視した思考ｗ
連想として続くのではなく、魂のおもむくままにひらめく思考ｗ
結果を出さない答えを特定しない抽象の中の抽象を極めたもの。
心は続く因果の力に影響されるだろうが、漏れの魂をパターンなどで
束縛できるとでもおもっている？ｗ

はいはいオカルト板オカルト板

>>555
>ＳＳＡで知能になるなら、
>それなら、ＣＹＣのプロジェクトは何？
>オントロジーを皆で作っているのはどうして？
よそはよそ。

>>560
>うあああ
>矛盾している。矛盾している。矛盾している。
貧弱貧弱貧弱ＵＲＲＹＹＹって台詞を思い出した。
うあああ語録に登録っと。

>>562
>逆に考えるんだ。「ゾウリムシに知能があるなら、ライントレーサにだって知能を実装できるはずさ」と考えるんだ。
昔読んだブライテンベルクビークルを思い出した。

>>549
(　＾ω＾)
　人工知能の分野に興味があるので、
　製造で参加できるのかなと思ったんだお。
　でも板・ｽﾚ違いな気がしてたまらないお。

(　＾ω＾)
　とりあえず、、製造の観点から言わせてもらうと、
　ｸｵﾘｱについてはあまり重要じゃないと思ってるお。
　観測できないからﾃｽﾄができないためだお。

　なんとなく人工知能は、
　「遺伝的ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ」あたりを絡めると面白いと思うんだけど、
　どうかお？

>>566
遺伝的アルゴリズムは探索アルゴリズムに過ぎないよ
最適解をもとめる手法が遺伝子を連想させるだけだよ

>>564
オカルト要素が無い人工知能など、単なる機械なのぐらい理解しているよな。
おまえの脳が機械的な無限ループになっているのは想像できる。
オカルトの要素がなければ単なる抽象データを扱える知的データベースに
しかすぎない。高性能のエキスパートシステムの延長だろｗ

>>556
>客観的に修正が容易でない人工知能など使えない
もちろん人間は、客観的に修正が容易でない知能なわけだが
キミの周りにはイエスマンしかいないのかい？

>>569
彼を客観的に修正するには年齢をとり過ぎた、
つまり「修正が容易でない知能など使えない」
ｺﾞﾐ以下ですね。

データの編集と修正をごっちゃにしては困るな。
外部からの編集は難しいけど、内部修正が頻繁に起っているという事だろう。
勿論人間の作った人工知能をデバッグする段になれば、外部からの編集も容易な方がいいんだが。

>>568
私にオカルトを語らせると、長いぞw

>>571
パターンの可読性は処理効率を犠牲にする。その逆も然り。プログラミングの基礎だな。
私は、脳というのは可読性を犠牲にして処理効率を追求した結果であるように思える。
異なる位相の波は重なり合ったまま纏めて伝わり、受け手の必要に応じて分解される。
パターンの可読性は、脳細胞たちの表現は、そこに宿る意味は、必要な時に必要なだけ
あくまで相対的に規定され、使い終わったら霧散する。極めて効率的だ。

カオスの渦を覗き込んだって何も解らんだろうな、
閉鎖性が開放性の前提となるようなシステムはまさに閉じるというかたち
で開かれている。
パターンだの何だのいうが表面上はとんでもなく複雑だから
せいぜい効果器Neuron周辺のスパイク状況からグーチョキパー
を識別するくらいがいいとこだ。

>>567
(　＾ω＾)
　その通りだお。
　ということは、例えば、
　「人間と対話できるようになること」を最適解とするアルゴリズムを組めば、
　それは所謂「対話のできる人工知能」なんじゃないかお？　

ココに書いている人はパターン認識や言語処理、ニューラルネットのプログラム書いたことあるの、

他人の研究の批判ばかりしている人がいますが、
我々の持つ知識は、その先人達が達成した成果であり、
自分自身の土台となっているのです。
己が手足を切り取ってどうして立っていることができましょう。

>>575

プログラムなどという低級な仕事は専ら職人(プログラマー)任せ、な訳で

プログラムもできないのか…

大体の人間が「忘れる」という事を、情報の欠落のように思っているが、
実際にはファイルの非可逆圧縮のような事が起っているんではなかろうか？
圧縮率がすさまじいから、情報の欠落が起っているように見えるだけで。

ところで、このスレの人々はどんな形で人工知能の入出力を行おうとしているのか？
見たところ、内部データはベタテキストで行うみたいだが。
それならば、人工無能の進化版みたいな奴だろうか？
それとも、音声データを文字列化して行うのか？
そのあたり分かっていないと、議論のしようもないと思うんだが。

スタンスも、アプローチもいろいろ、原理的なイメージも人それぞれ、
そんな状況で「人工知能の入出力」を尋ねてどうしようってんだい。
個別に話しの切っ掛けを作りたいのなら、お先によろ。

私がしているのは

画像や距離、音声などのセンサー

ある程度の記号化、

記号推論

小型の産業用ロボットを動かして物体の操作。

こんなの知能じゃないといわれても、
現実問題としての人工知能のアプローチはこんなものだと思う。

>>580
(　＾ω＾)
　２ｃｈを入出力情報にしたら面白そうだお。

みんなバラバラか。じゃここでやってるのは議論じゃなくて井戸端会議って事だな。

良く言えば学際的

>>574
完全に誤解してるな、
でもまあ、ここはギャグってことで流すか．．．

あっ、俺って考えてみれば以前ミシガン大学の近くで働いてたから
職場にはミシガン大の講師とかも居たから、遺伝的アルゴリズムの考案者と知合うチャンスがあったなあ

人間よりすぐれていて、人間が滅びても後継者としてやっていけると
認められる、そういうのが人工知能だと思う。

>>587
(　＾ω＾)
　落ち着けお。
　「アルゴリズム」っていうのは単なる機能であって、
　それ自体が目的を持っているものではないんだお。
　コップは一般的に飲み物を飲むために使われるけど、
　ペンたてや花瓶に使ったりすることもできるんだお。

アルゴリズムというより、格納庫に例えるだろうね。
修理したり、格納したり、逃げ込んだり。
池垣のようなものだ、そこで止めておかせる。

ニューラルネットワークで計算とか手順とかプログラムとかほざく奴は、
まずは連想記憶の原理でも自覚していたほうがいい。

連想記憶では計算などはしない。答えは箱に用意されているだけ。
無限の条件から特定される答えが用意された連想記憶に入力から出力を
得るための手順など存在しない。これはニューラルネットワークも同等だな。
単純なポイントだけを考えすぎ、反復し連続して動作させた場合には
これの繰り返しが手順や計算、プログラム、アルゴリズムなどの概念さえ
格納する箱となる。（複数の箱で）

つまりオカルトと同等で、答えが正しいとは限らない。答えは計算など不要。
直感を繰り返し関連された情報の網（ネットワーク）という特性がある。
外から見れば理屈を通り越して結果がでる部分がオカルトにみえる。

>>588
生命の生きる意味が分かるまでは滅びてはいけないだろ

確かに躍動するニューラルネットワークを眺めていると、アルゴリズムと呼ぶより
「現象」と呼んだほうがしっくりくるように思う。
いわゆる自己組織化現象の一種なのであるから、「分散記憶現象」とか
呼んでやったほうが誤解が無くて良いのじゃないだろうか。

>>592
滅びた生命は生きる意味が分かったから滅びたのかな。後継者がいるなら滅びてもいいのでは。

滅びる前にDaisyを歌って欲しい

生きる意味w

age

>>591
連想配列を使った何かを説明しているようにしか見えません。
ちなみに連想配列も立派なアルゴリズムです。

>>598
それは屁理屈だろｗ。連想記憶の位置特定やら、ニューラルネットワークの
網そのものもアルゴリズムと言いかねない発言は無視したほうがいいなｗ

>>599
それはアルゴリズムじゃなくてロジックです。

人間の思考がコンピューターで解析できるようになると、占い（人相手相、星占い、血液型など）も
科学的な説明ができるようになるだろうな。

つっても、体内環境的な事がせいぜいじゃないだろうか？バイオリズムというか。
体の外から来る問題は予測しようがないし。

つまり、「イライラして怒りやすくなるかもしれません」なら当たる確率もあるけど、
「素敵な女性と巡り会えるかも」は完璧にウソだな。

>>それはアルゴリズムじゃなくてロジックです。
理屈を語りたいのならロボット板とか､理系全般板とかがあるでしょ。
哲学を語ったほうがいい。

>>598
何であのレスから「Hash」が導き出されるのだ？
「宇宙から見える」などと言われる万里の長城は実際には宇宙から視認できないらしいが、
何か壮大なスケールで勘違いしてないか？

>>602
脳がシミュレーションできれば会話もシミュレーションすることができるようになります。

私が勘違いをしていると思うのであれば、何故そう思ったのかを明確にしてくださいな。
曖昧な例えは不要です。

>>606
感情的になるなｗ
それは、自分勝手にしか見えない。
まずは何に対して発言しているのか明らかにするのが先だ、
私て誰だ？勘違いとは誰が発言したのか？貴方自体が不明確な発言なぐらい
理解できないのか？

>>607
理性的ですよ。
私は>>600で、そのﾚｽを勘違いだと発言した>>604に理由を聞いているのです。
ここまで書けばわかりますか？

>>603
哲学バカが居ますね

>>605
そう。「何と言われたら何と答えるか」は分かるかも知れんけど、
「今日何と言われるか」はどうやって予測すればいいの？

理屈で考える608はいくらがんばっても思考停止に陥る。
理屈は結果を定める。つまり最終的に結論は出ると608は過信している罠。
結果は最初から決まっているのが608の思考方法。

つまりだ608は哲学すら終了した存在で哲学をさらに進める必要などない。
なのに何を粘着しているんだ？

>>610
身体感覚から乖離して状況をシミュレートすればよいのでは？
夢を見るように。

なんか荒れる原因を作ってしまったようでスマン。

>>610
(　＾ω＾)
　人間の思考に限らず、
　この宇宙上にあるありとあらゆる全てのものをシミュレートすれば、
　完全な未来予測が出来るはずじゃね？という考え方があるお。
　そのシステムが完成すれば、「今日何と言われるか」も導き出せるはずだお。
　でもこのシステムはカオス理論によって完全否定されちゃったんだお。
　切ないお。

未来は道は完全に１つで、同時に未来の可能性は無限。
このぐらい常識だろ。

SFスレに居るのかと錯覚する内容です

>>616
ＳＦじゃ、そこまでは無理だよ。

AIはSF作品の中で多くのウェイトを占めています。
AIの多くは、アメリカ中の車を暴走させて、市民の生活を混乱させる悪役として登場します。

確かに、人工知能開発の最大の敵はキリスト教じゃないかな

ダビンチ・コードかいな、

>>614
そら完全に範囲外というか、>>601の言ってるのは
「人間の思考がコンピューターで解析できるようになると」だけだし。

どんな香具師が作ろうが予測しようが、それはプログラムに従う
プログラム以上のことはできない。
それは合理的に作られ、魂の要素がないからだ、オカルトの要素が根源に
あるからこそカオス的な振る舞いを実現可能なのである。
おまいから考えているのは心の摸倣で、魂は無い、それも合理化された
心で機械人形を作ろうとしているだけ。いくらつくってもコピーが生まれる
だけの計算機にしかすぎない。つまり道具だ。
道具にオカルト要素など不用だろ。

それなら、物事に因果応報はないってこと、

カオスって言うのは、予測不能なだけで、、、、

>623
一言で語るには曖昧すぎる、まるでなにも理解してないようだ。

>>623
そんなことはない。

>>622
どうやらカオスの意味を取り違え、勝手に解釈してるようだなw

カオス理論のカオス？

>>621
(　＾ω＾)
　>>601じゃなくて>>610「のみ」に対してﾚｽをしたんだお。

>>622
(　＾ω＾)
　人間を神格化し過ぎだお。
　人間も所詮は計算機（仕組み）に過ぎないお。

　ちなみにカオス理論というのは大雑把に言うと、
　複雑な仕組みは、初期値の微妙な違いが結果を大きく変えてしまうというお話だお。
　パチンコ玉の行き着く先が正にカオスなんだお。

　でも予測ができないだけで、結果は１つしかあり得ないんだお。
　だからそのパチンコ玉がＶゾーンに入賞することも、
　>>622が「そのﾚｽを書く」ことも、
　この宇宙全体という巨大な仕組みが出力した１つの計算結果なんだお。
　俗に運命とか呼ばれているものだお。

カオス理論なんて言うから題名をつけるからわからなくなるのであって、

数値的にシミュレーションすると、ある状態に対して、遷移関数を何回も使っていくと、誤差が累積すること、

予測不可能であるけれど、因果律が成り立つならば、もう既に未来までが決定されているということ、

そこで自由な意思がどうのという話が出てきたりもするけれど、

私は映画のフイルムのようなものだと思う。
ある見方をすれば、いきいきと動いているように見えても、
実は止まっているもので結末は決まっている。

単純な数列（もちろん完全に決定論的に振舞う）でも、
カオスになるというのに、カオスを勝手に神秘化されては困るね。

カラスの勝手でしょ

＞１．自意識やクオリアなどの「実感」は「知能」の必須要素なのか・・

知能は知覚に頼る能力で、ヒトに限らず動物にも知覚する能力があって
生命維持できてるところを見ると、実感は必須要素じゃないと思う。

＞２．「実感」は純粋な情報処理（概念世界）より生じ得るか・・

実感は記憶からも導き出せるけど、’生じさせる’事は出来ないと思う。

＞３．脳のNeuronレベルのシミュレーションで知能を実現できるなどと・・

なんのことかわからないｗ

カオスを学んだことがない香具師がカオスを説明しているスレはここですか？
おまいら、建前のだけの生知識披露しても初心者の説明にしかならん。
どうせ検索でヒットしたのを横目で読んだ程度だろｗ

>>633
では話を聞かせてもらおうか。

>>632
>知能は知覚に頼る能力で、ヒトに限らず動物にも知覚する能力があって
>生命維持できてるところを見ると、実感は必須要素じゃないと思う。

「知覚」も「実感」も「主観性」が基本になるからそういう意味では同じだろ。

「実感」が無いということは「内省的主観性」つまり「自意識」も「クオリア」
も無いということだ、では
そういた夢遊病者のような意識不明純粋無意識的なシステムでも人と同レベルの
知能を発現し得るのか。

>実感は記憶からも導き出せるけど、’生じさせる’事は出来ないと思う。

現に「人脳」という物理化学システムには「実感」（∈主観性）というものが
生じている筈だが。

>なんのことかわからないｗ

文章の通りだ、つまりNeuronを精密にシミュレーションしたならそこに「知能」
が生じる、という機能主義的発想が横行している、という意味だ。

>>634
釣りに反応するのが楽しいのか？
というよりモマエも釣り氏？

(　＾ω＾)
　クオリアというものがそもそも、
　「ある作用の現れ」であるものとして考えてみるのはどうかお？

　クオリアそのものが普遍的な「何か」なのではなく、
　人間という仕組みの継続的な生命活動で起こる無限の作用の現れが、
　さも１つのクオリアを形成していると錯覚しているに過ぎないのでは、と考えるんだお。

　この考えを突き詰めると、人工知能はおろか、
　草木、石、チョロＱ，眼球、心臓、水、空気、そして死体、
　ありとあらゆる「作用を起こしうるもの」にクオリアが存在（発生）すると考えられるお。

　まあ、ぶっちゃけると、こう考えたほうが僕にとって都合がいいんだおｗ

>>637
キミって大学生？

>>635
＞「知覚」も「実感」も「主観性」が基本になるからそういう意味では同じだろ。

知覚は知り、覚える訳だけど、知能を持たない動物も本能的に知覚に主体無く反応
する事はあって、だから知覚に見える行動がヒト以外の動物においても主体性があ
るとは言えない、その点、実感というとやはりヒトの理性が関わる領域で知能に
必須だと思ったんだけど。

＞「実感」が無いということは「内省的主観性」つまり「自意識」も「クオリア」
も無いということだ、

実感が伴わない動物も受動するなにかしらの意識や獲物を獲物だと感じさせる
クオリアを持っている可能性ってあると思うんだけど。

＞では
そういた夢遊病者のような意識不明純粋無意識的なシステムでも人と同レベルの
知能を発現し得るのか

発言し得ないでしょう、プログラムする事はできても・・・

２０年無意識だった香具師が意識を取り戻す！実話

>>635
オレは実感も自意識もクオリアも知らないし夢遊病かもしれないよ。
オレは自分を単なる機械だと思っているよ。この事に反論するなら実感とやらが
どういうものでオレに存在することを説明できなければならないな。
人にクオリアがあるのは当然で常識だ、ということをただ信じさせるのは
事実の理解にはならない。

>>641
繰り返しそういう発言があるが、俺には理解できない。

420 ：2001：2006/05/10(水) 18:11:24
>>418
>厳密な意味では、人間にも主観性があるかどうかあやしい。

いやぁ、実に面白いことを言うねぇ、君は自身の「主観性」を認識できないのかい？

そんなことを言うのは意味を理解できぬアフォか、宇宙人か、未来から送り込まれた
ＡＩぐらいだよ。

とりあえず、「クオリア」（とやら）が必要になる問題って、
具体的にどういう問題ですかね。

どうも、具体的な問題を離れた抽象論における
漠然とした「知能」が「そういうものがないと実現できないような気がする」
という域を出ていないような気がするのですが。

往々にしてそういう、「抽象論において必要と予想されたもの」って、
実際の実現にはまったく不要だったりしますよね。

>>642
ん？なら厳密に主観性を定義してみれば？存在を他者に証明できるのか？
それができなないなら、「主観性」が何であるかということ自体が、
他人の理解と同じである保証がない。
お前が言っている「主観性」という言葉の中身と、
他人が言う「主観性」や正しい意味での「主観性」の中身が違うかもしれない。

お前が言っているのは、大体通じるだろうといういい加減な言葉の使い方だ。
「厳密な意味」では、まず「主観性」とは何かを言えない。
単純に事象のローカル座標という意味なら、AIでも主観性を持てる。

>>643
堵虞慧螺をまず知ってない証拠だろ。

困った連中だな、

>>643
「主観性は必要無い」と明言するから、「そう言い切れるのか？」と
疑問を呈しただけ、なんだがね。

>>644
アフォか、「他人の主観性」なんて言ってないだろ、
「自身の主観性」をも確認できないのか、と言ったまでだ。
それでも確認できないと言い切る奴はただのバカ。

>>646
＞アフォか、「他人の主観性」なんて言ってないだろ、
＞「自身の主観性」をも確認できないのか、と言ったまでだ。
＞それでも確認できないと言い切る奴はただのバカ。

お前がバカ。
お前の言う「自身の主観性」とは何かという問題なんだよ。
主観性という言葉はお前が作ったものではない。
その言葉を聞いた時に、お前が正しく理解したという保証はどこにもないんだよ。
お前は「色盲」で、「赤」を「黒」と呼んでいるのかもしれないのだよ。

いいから、まず厳密に自身の主観性を定義してみろよ。
そしてその自身の主観性の存在を他者に証明してみろよ。

>>646
>「主観性は必要無い」と明言するから、「そう言い切れるのか？」と
>疑問を呈しただけ、なんだがね。

そういう意味では、「必要だ」に関しても同様の疑問がありますね。
結局は「主観性」の定義と解決しようとする問題のないようによって
答えは変わってくるもので、一般論でどちらかに答えが決められるような
問題ではないと思いますが。

まあ、結局は（あいかわらず）「呈しただけ」というようなレベル（抽象度）の議論ということですか。

>>647
>お前は「色盲」で、「赤」を「黒」と呼んでいるのかもしれないのだよ。

ウルトラバカか・・赤と感じようが黒と感じようがその内容が「主観性」
と何の関係があるんだ。

運動神経を電極で刺激してやると、脳みそは「私が動かした」と錯覚するらしいが。
無意識の行動を教師信号とみなして学習を効率的に進めるためには、
全ての運動に後付けの説明を与える因果関係捏造装置（主観性）が必要かもね。
短期記憶の扱いを変える設計でも上手くいきそうだけど。

>>649
だから、それは主観性と関係があるのではなく、
お前の「主観性」という言葉に対する理解を考察するための例だ。
言葉というラベルの先にある実体を、お前が正しく示している保証はない。

だからこそ、

いいから、まず厳密に自身の主観性を定義してみろよ。
そしてその自身の主観性の存在を他者に証明してみろよ。

と言っているのだ。
それが出来ないならお前は自分で理解していない事柄を振り回しているバカだ。

>>650
主観性が必要なのではなく、
主観性があるかのように振舞う事が必要なだけだろ。
振る舞いが同じであれば、主観性があろうがなかろうがどうでもいい。

おまいら。スレ違いだｗ

>>652
チューリングテストの説明乙。もちろんその前提でレスしたんだよ。
私は完璧な唯物論者だから、素粒子まで還元不能なモノは信じない。
（主観性を含む）あらゆる精神活動は必ずより細かいものの関係性に還元可能で、
分かりやすく説明できると思っている。

しかしオカルトは好きだよ。意識的に脳をひっかきまわすのことはとても楽しい！
オカルト板の常識では、そういうのを魔術（正確には現代魔術）と呼ぶのだ。

錯覚も楽しいよな。
脳にもやはり無理があるんだなｗって感じで。

錯覚から生まれる想像を否定するのか？

意味がわからん。
なにをどう否定しているように見えた？

私は何も否定しない。
原子も分子も塩も砂糖もアミノ酸もDNAも蛋白質も細胞も脳も人間も、全て肯定する。
私は幽霊も否定しない。
でも、幽霊は上記のものとは根本的に違うと思っている。
つまり、幽霊は人の脳の中にだけ「いる」。
クオリアや、主観性や、意識や、記憶と呼ばれるものがそうであるように。
だから私は呪術も宗教も否定しない。それらはたぶん必要なものだから。

>>658
その「根本的な違い」と呼ばれる物も頭の中にしか存在しないと思うな。

量子コンピュータの本を読んでいて、人工知能と同じようなキーフレーズを見つけた。
つまり、「圧倒的な並列処理能力」。
1フレーズだけに飛びつくのも何だが、量子コンピュータで人工知能を作ったら面白そうではなかろうか。

>>659
だろうねｗ

>>650
>全ての運動に後付けの説明を与える因果関係捏造装置（主観性）が必要かもね。

なかなかユニークな発想だが、だだそれだけの為の「主観性」だとしたら
自然ずいぶん手の込んだ仕掛けを創り上げたものだ。
俺は、
円環的組織化（連続的自己関与）⇒自己を産出するプロセスのネットワークを再生産し、
その構成素がネットワークが実現する位相的領域を特定する、そういった過程と
「主観性」は深い関係にある、ような気がする。

あぁただの妄想さ・・・

>>660
仮に「無限の計算パワー」が使えるとして、じゃどのようにＡＩを実現する？

ヒト卵細胞分子データを入力→育てる→完成

>ヒト卵細胞分子データを入力

そんなこと本当にできるんですか？

それを言っちゃ無限の計算パワーはどうなんのよ
少なくとも塩基対データは解析済みだから量子コンピュータより現実的じゃん？

十分な処理速度があればＡＩは実現する、みたいなことをのたまう奴が多いが
何を根拠にそう考えるんだろうねぇ・・

>ヒト卵細胞分子データを入力→育てる→完成

はギャグか完全素人発想だよな。
だいたいNeuron一個を分子レベルで完全データ化できたらスゴイこと。

>>662
妄想は哲学の基本だろ。
本質は理屈だけでは表せない。単純化して表現すれば細部に矛盾が生じる。
理なしで言葉は語れない、しかし理のみは本質も語れないのは事実だろ？

>十分な処理速度があればＡＩは実現する、みたいなことをのたまう奴が多いが
>何を根拠にそう考えるんだろうねぇ・・
自分を根拠にしているに決まっているだろｗ。
他の価値観を共有していても、それを認識し判断するのは自分。

>だいたいNeuron一個を分子レベルで完全データ化できたらスゴイこと。
ギャグででもいいんじゃないか？ｗ
知的情報処理がニューロンである必要があると誇張して考えてないかな？
方法はいくらでもあるし、論理的構造になっていてほしいとか
手順や理屈や方法などが統一された仕組みであってほしいという
価値観がほとんどの香具師にないか？
情報処理網という概念では動的であるべきじゃないか？
固定した構造、理論、仕組みは、わかりやすく理解しやすく
摸倣しやすいだろう、そういう価値観が邪魔をして本来ある
自然にある無秩序から生まれる秩序の仕組みを完全に無視してはないか？

>>667
無限の計算パワーがあったら、ＡＩどころではない。ある意味何でも作れる。
将棋や囲碁といったあらゆるゲームが一瞬にして最適手が見つかる。
暗号は無意味になるし、宇宙シミュレーションも一瞬にしてできる。
ヒトに限らず、宇宙に存在可能なあらゆる生命体のシミュレーションも可能だ。

>>668
そんなところだな、
だがＡＩの場合、最終的には「具現化」「検証」という有無を言わせぬ
お裁きがある。

>>669
>自然にある無秩序から生まれる秩序の仕組みを完全に無視してはないか？

無秩序から生まれる秩序の仕組み、
それは古い言い方をすれば「自己組織化」といってＡＩの中心課題だろ

全体的な言い回しとしては、共感できる部分は多いが

>>670
>ヒトに限らず、宇宙に存在可能なあらゆる生命体のシミュレーションも可能だ。

無限の計算パワーを持つコンピュータがあっても「実際不可能」だろ
だから、無限の計算パワーを持つコンピュータがあったら「実際可能」な
方法はがあるのか、という意味だ。

>>673
＞無限の計算パワーを持つコンピュータがあっても「実際不可能」だろ

実際可能。

>>671
つまり、その「お裁きがある。」という壁が人々の心を結果主義に
自然に誘導していそうだ。
理屈がわからず完成したものはオカルトだと否定し、
理屈で作られた擬似類似物を科学的だと絶賛する仲間になりたい
と願望している香具師が多そうだ。

結果を先にだし、その穴埋めをする仕組み以外を信じない考え方
を671も信仰しているだろうか？

穴埋めも理屈だよね

電波な漏れが言おう、他人が何を言おうが関係ない、
なぜなら聞いてないから（菊力内野余）。ｗ
他人の言うことに何かと感情を高める香具師てカワイソスギ

>>675
>理屈がわからず完成したもの・・・

それは「発見」だし、

>結果を先にだし、その穴埋めをする仕組み・・・

それは「原理の究明」であり、

どちらのアプローチも否定的に捕らる必要は何も無い筈だが。

知能って判断の積み重ねで齎される人間社会への最適化と、自然の摂理
との整合性を高める為の知的判断を優位にするって事だから、
人工知能もそういう視点でプログラムを組めば（環境因子を起動材料にして
エネルギー効率がマイナスの場合プログラムが最適化されるとか）知能を
最適化して優位にもっていける人工知能ができそうな気がするとか言ってみる

出来た瞬間に人類に王手がかかるかもな。
そしてその計画に誰も気がつかない内にすべてが終わる。

それも運命、大局的に捕らえれば宇宙・生命「進化」の内だ

大体、進化なんて言ってるけど、それは人間の解釈の範疇な訳で

>>678
それが揚げ足を取っているだけなのを気がついていないか？ｗ
突っ込まれたから視野が狭くなったのか

>>683
それも挙げ足です。
ちなみに揚げ足じゃなくて挙げ足です、
そしてこれも挙げ足です。
ふふふ

>>684
それは675が言うなら挙げ足だろう。

ゲソ天の話をしているスレはここですか？

ゲソ天ぷら蕎麦て、立ち食い屋でみたことないけど、あるのか？

オカルトには壮大な美がある。
オカルトはそれが真理かどうかと関係なく生き続けるだろう。

まあそうだが、自動車や電気製品の設計には役に立たないな。

689は自動車の哲学のや電気製品の哲学が好みらしい、
で、それが人工知能となんの関係があるんだ？

とりあえず、電気製品にも自動車にもAI技術は応用されているな。
オカルトが応用されているという話は聞かない。

オカルトはオカルトそれ自体で楽しまれるものだ。
何かに応用されるものではない（応用しようとしている人はいるが）。

よりいっそう根源的な問題は、真理が非真理よりも高価値であるとは限らないということだと解される。

あることが、それ自体で楽しまれるものである（それ自体が価値である）のであれば、
真偽を問題にする必要は無いね。

真偽は、それ自体以外のことがら（たとえば人工知能とか）の関係について
測られるものだ。

価値の問題に言及するのを避けるならば（実際、これは難しすぎるわけだが）、

１、真理が何らかの言明（例えば真なる文）であるならば、それは確かに選択される
ときもあるがしかし選択されないときもある。

２、真理が何らかの現象であるならば、何人も真理に反することはできない（もし、
反することができるならば、もはや私は実証も反証も行いえない）。

>>693
しかし、必要性とはあるときは「価値がある」の意で使われると解する。
そして、「オカルト自体で楽しみつつその真偽を問う人」もまた存在するであろう。
この人にとっては、それが必要なのであろう。

>>695
「その人には」必要だね。

でも、このスレは人工知能のスレなんだよ。

>>696
しかし自然科学の板に立っていないのもまた事実だと思う。

私はむしろチューリングテストの有効性を信じている（それゆえに、サールやポパーらの
反論には賛成しない）。

だが、より他のアプローチについて（また、現象に対する解釈の多様性についても）
議論するのは私は哲学板に相応しいと考える。

>>697
>しかし自然科学の板に立っていないのもまた事実だと思う。

そういう問題じゃないんだよ。
「オカルト自体で楽しみつつその真偽を問う」ことが目的の人には価値があるけど、
そのことをもって、
「人工知能について考えたい」人にとっても価値があるとはいえない、というだけの話。

>>698
しかし「人工知能について考えたい」人にとっても価値がある場合もあると思われる。

まあ私は別スレに移ろう。私はむしろ関係性について議論したいからだ。では。

>>691
数秘学も錬金術も心理学も催眠術も、元はオカルトだったんだが。
今でもオカルトの中には脳科学を理解するための貴重なサンプルが
たくさんあると思うぞ。気功なんて脳の中のホムンクルスそのものだ。

>>692
同意する。

話を人工知能に戻す。

>>662
＞円環的組織化（連続的自己関与）⇒自己を産出するプロセスのネットワークを再生産し、
＞その構成素がネットワークが実現する位相的領域を特定する、そういった過程と
＞「主観性」は深い関係にある、ような気がする。

茂木氏の本では、脳内での「時間の圧縮」が主観性と深い関係にあるのじゃないかと
書いてあったと思う。様々なプロセスを経て、コンマ数秒の時間が経過しているにも
関わらず、それを「一瞬」と認識する。この欺瞞を生み出すメカニズムが、「私が意識して
〜をやった」という主観性に肉薄しているように思えるが、どうだろうか？
（私にはまだよくわからん）

>>701
とりあえず、>>691 の内容に対する反論にはなってないように思うが・・・。
何がいいたいの？

>>702
話を、「人工」知能に戻してくださいよ。

>>703
応用例はあるって反論したんだよ。
カー用品コーナーなんか販促用オカルトのオンパレードだろ。

>>704
だから人工知能の作り方を考えようと、「因果関係捏造装置」の
現実の知能（脳）での工学的な実用性を検証してるんじゃないか。

>>699
人工知能の理屈を考えたいのなら科学板でヤレ。
ここは哲学板だ。
人工知能の哲学を語れ。

哲学は抽象的な概念を扱うところで、具体的すぎる定義や共通の方法、
物事の絶対化を考えるものではない。
そういう人工知能を考えたいのなら哲学とは何かを調べてきたほうがいい。

>>705
>「因果関係捏造装置」＝「脳」
あまりにもズバリで恐れ入りましたｗ。

つうてもねえ。
「人工知能」って言った段階でもう、ある意味かなり具体的ですやん。

>>709
人工知能では具体的かもしれない。それを抽象的に見ることは可能だろ。

でなにを語り合いたくて、何を語れるのかよくわからんスレだと思うんだが・・・

>>710
なんでそんな無理して抽象的に見る必要があるのか。

712はきっと自分なりの哲学の定義があるんだろう。
一般的な哲学を受け入れられないのは普通だから問題ないか。

所で、完全なシステムで人工知能ができあがり、ロボットに搭載されたとしよう。
んで、その人工知能に「ロボット三原則」を教え込むにはどうすればいいと思う？
ハードに直接命令を焼き込むか。エラーが頻発して処理落ちしそうな気がするが。

つーか、ねえ。原則自体かなり曖昧な文章だし･･･。

>>714
つ　魂をインストール

「入魂」
先天的に知能に必須な概念が無意識下で自動で展開される仕組み

どんなに矛盾が無いように定義したとしても、定義は価値観の
変化や過剰解釈や定義の読み替えで正反対の意味に化ける可能性はある。
それは解釈する側が都合の良いように解釈するからだろ？
アメリカの正義、真実は１つであってもイスラムの正義も真実も同じ
ようにある。
ＳＦの多くでは人工知能は反逆する行動をする。自己を書き換えて
進化する機能の可能性は否定できないだろ。
ロボットは道具でありつづけること、つまり人工知能は純粋に命令で
動く存在であり自己の主観をもって判断する存在では道具を越えた
存在になりえる。
道具じゃない物を道具として使えると過信してないだろうか？
人工知能の可能性はどんなに優秀や利便性があったとしても
道具として、機能の範囲を超えないように制限する必要性はないか？

暴走しないことを確認できるまでの間は出力をモニターと小型の電動機だけで、
活動範囲も制限してもいいけれど、確認できたら制限無しにしないと。
いつまでも人間の道具では知能の進化にならないよ。

訂正　暴走→自爆　だな。
暴走というと人間に敵対することだと解釈されかねないな。
要は従来の生命より生命力があればいい。人工的に作り出すのも
進化の範疇だよ。

>>713
いや、「君の哲学」も、一般的とは思えないが・・・・。

『因果関係捏造装置』

笑いながらも納得ｗ

>人工知能の理屈を考えたいのなら科学板でヤレ。

AI開発てのは、「形而上」の話を「形而下」に引き摺り下ろす作業だろ

>>702
>茂木氏の本では、脳内での「時間の圧縮」が主観性と深い関係にあるのじゃないかと
>書いてあったと思う。

初めて聞くが、それに関し、Neuronの発火だけが何故特別なのか、
更には「意識のメンバーシップ問題」も現時点では全然分らんようだ。
但し、「パーコレーション転移」（何のことか解らんが）関係してそう、
という話はどこかで聞いた覚えがある。

>>721
開発なの？
哲学じゃないのか？

哲学の知識で開発できるわけないだろ。
身の丈に合わせないと。

つまり哲学板で人工知能が開発できると2001は勘違いしているのねｗ

他板から来た香具師も勘違いしないように、ここは哲学板。

テーマはＡＩだしな、
哲学（形而上）ぬきでも、手段（形而下）ぬきでも都合が悪い、ということよ。

開発云々は単なる表現手法の一つであって、哲学と相反するだのといった次元のものではないよ。

いまだに哲学によって知能の真理を導き出せると考えているところが度し難い。
それならば過去ニ千年以上にわたる偉人達の研究がとうに達成しているだろう。
人工知能は哲学のみならず脳科学、数学、工学、コンピュータサイエンス等
あらゆる分野の知識を総動員しなければ解けない問題なのだ。
哲学にのみ頼って知能を語りたいのなら１００年前に生まれてくるべきだろう。

哲学的に知識を表現するなら
＞知能って判断の積み重ねで齎される人間社会への最適化と、自然の摂理
＞との整合性を高める為の知的判断を優位にするって事だから
に尽きるでしょ。

>>722
> 初めて聞くが、それに関し、Neuronの発火だけが何故特別なのか、

ニューロンの発火だけが他と比較してどのような点が特別なのでしょうか。

>>721
その点については私も同意ですね。

哲学は諸学の根源じゃないの

諸学>諸悪

>>732までみて、諸悪の根源の間違いだろｗ？
とか思ってたら、>>733でほんとうにそう訂正されてて、爆笑したｗ

うあああ氏が作り出した「因果関係捏造装置」

すごい言葉ですな。

赤ん坊に白いものを見せて爆音を聞かせてびっくりさせる。
それだけで赤ん坊の脳は白いもの→爆音という因果関係をこじつけてしまう。
ほんとうに、捏造という言葉がピッタリだなｗ

でも、それは意識の役割であって主観性の役割ではないような気がするが・・・