「意識」について考察した一連のツイートです。
人工知能の究極の目的は、「人工意識」なのかもしれません。
進化は最適なルートを通らない（そもそも最適なルートを定義できない）。
— 我妻幸長@著書「はじめてのディープラーニング」発売中 (@yuky_az) March 22, 2019
増築を繰り返した建物のようなものなので、ヒトの神経系は技術的負債が貯まっているはず。
人工知能が脳よりも有利なのはその点かも。
生物の神経系は複雑すぎるのでコンピュータで再現するのは難しい、という考えかたもありますが、逆に無駄が多いので複雑そうに見えるだけなのかもしれません。
大事なのは、知能の本質を捉えることですね。
コッホとトノーニの意識に対する考察は大変興味深い。
— 我妻幸長@著書「はじめてのディープラーニング」発売中 (@yuky_az) March 23, 2019
神経科学の立場から、意識を持つ機械の判定基準を明らかにしようとしている。
「意識を持つ機械」が本当に意識を持っていることを、どのように判定したら良いのでしょうか。
チューリングテストなどは候補かと思いますが、それでもまだ不十分に思えます。
統合情報理論はリーズナブルに思える。
— 我妻幸長@著書「はじめてのディープラーニング」発売中 (@yuky_az) March 23, 2019
ただ、現行のコンピュータには意識は宿らない、というトニーノとコッホの考えには納得がいかない。
現行のコンピュータに意識が宿せない、と断言するのは悪魔の証明なのではないでしょうか。
ヒトには可能だけど現行のコンピュータにはできない例として挙げている、”違和感”の検知は、既にディープラーニングで可能なように思える。
— 我妻幸長@著書「はじめてのディープラーニング」発売中 (@yuky_az) March 23, 2019
異常検知は、まさにディープラーニングが得意としている分野です。
画像に対しても、それは適応可能なのではないでしょうか。
線虫のような原始的な生物の知能や意識は、極めて限られた環境にのみ適応している。
— 我妻幸長@著書「はじめてのディープラーニング」発売中 (@yuky_az) March 23, 2019
これは、現行のAIが極めて限られたタスクしかこなせないのと同じではないのか？
現状のAIは極めて限られたタスクにしか対処できない、とはよく聞きますが、それは原始的な神経系を持つ動物に関しても同じです。
AIの進化次第で、汎用性を持つようになる可能性は否定できないかと思います。
脳のような並列処理とその統合は、CPUとGPUの組み合わせで実現できるのだろうか？
— 我妻幸長@著書「はじめてのディープラーニング」発売中 (@yuky_az) March 23, 2019
GPUは並列処理が得意で、CPUは直列処理が得意です。
これらを組み合わせれば、まさに脳のような処理ができるのではないでしょうか。
個人的に、神経系のある動物に死が存在するのは過学習のためと考えている。
— 我妻幸長@著書「はじめてのディープラーニング」発売中 (@yuky_az) March 23, 2019
ある特定の環境、時代に過剰適応してしまった個体は、別の環境や時代では有害となる。
老害となった個体がのさばり新陳代謝が行えないグループは、淘汰される運命に。
ネットワークが過剰に学習してしまうと、汎用性を失います。
環境が変化すると、そのような個体は有害となるため、淘汰する仕組みが必要です。
ジョブズも言っていましたが、「死」はとても有用なツールです。
