先日「ポストヒューマン」という記事を書きましたが、今日は
「人工知能」についてお話したいと思います＾＾
そもそも「人工知能」って？
人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させよう
という試み、或いはそのための一連の基礎技術を指すものです。
つまり、人間の肉体を使わずに、人工的に1から人間の知能に
近づけるものを作るので、ポストヒューマン（人間の増幅・増強）
とは概念は全く異なるものという事になります。
人工知能には2つの派生があります。
一つは従来からのＡＩ、もう一つは計算知能をもつＣＩです。
▼従来からのＡＩ
機械学習手法を使い、フォーマリズムと統計分析をするのが特徴。
別名で、記号的AI、論理的AI、正統派AI、古き良きAI（GOFAI）
その手法としては、大きく3つほど
①エキスパートシステム
動作などの蓄積情報に対する結論を持つもの。
例えば、過去の Microsoft Office にはユーザが文字を打ち込むと
システムはそこに一定の特徴を認識、それに沿った提案をする
ＡＩが搭載されていた。
②事例ベース推論（CBR）
過去の事例データから類似したものを探し出し、自身で部分修正を
しながら試行を行い、その結果と事例を事例ベースに記憶させる。
③ベイジアン・ネットワーク
ふるまいに基づいてAIシステムを一から構築していくもの。
対話型のものに搭載されています。（キャッチボール式の単調なもの）
▼計算知能をもつＣＩ
従来のＡＩとは異なっています。計算知能を持つことで学習を
繰り返し経験となって蓄積されていくものです。
別名は、非記号的AI、美しくないAI、ソフトコンピューティング
これも代表的な手法を3つほど
①ニューラルネットワーク
非常に強力なパターン認識力のシステム。人間のニューロンに近く
ディープラーニングと呼ばれるもので相互で関係性などを認識。
②ファジィ制御
不確かな状況での推論手法で最近の制御システムでは広く採用。
従来は確定しなければ答えが出なかったものを「大体」で結論を出す。
③進化的計算
生物学からインスパイアされた手法で、問題の最適な答えを、進化や
突然変異の概念を適用して求めていくもの。遺伝的アルゴリズム
（データを遺伝子化して交配解析）と群知能（集合的ふるまい）に分類。
最近では、上記を統合した「ACT-R」があり、エキスパート推論ルールを
統計的学習を元にニューラルネットワークや生成規則を通して生成する。
【哲学としての「人工知能」とは・・】
哲学者の間でもかなり旬な話題です。これは精神哲学と心身問題の哲学も
巻き込んでいます。
考え方は「何が実現されると”人工知能が作られた”と言えるの？」という
基準から逆算をしながら、「知能とはそもそも何か」といった問いも
考えられている。どちらにしても、人間を基準として世の中を認識する、
人間の可能性と限界を検証するという考え方のようです。
オリンピックでも1人の人間が超人的な能力を発揮しようと頑張っても
限界があります。同じように今の自然な人間では能力を発揮しきれない。
人工知能は、限りなく人間に近づくことを目標に作られていますが
ポストヒューマンと同じく、いずれ人間の能力を軽く超えるでしょう。
今はその方向にありますが、その必要があるのか、進化しているうちに
自然と人間を超える方向に舵をきっているのかは判りませんが・・。
いずれにしても置いてけぼり、又は誰でも超人的な能力が発揮できる
時代になった時、私達は何を生きる糧にするのかを今から考えておく
必要があると思います。少なくとも争いごとはなくなるでしょう。
同じく、向上心や生きたいという気持ちも無用になります。
だから、他人に流されるままに生きる事をそろそろ考え直す時期に
きていると思うのです＾＾
「人工知能」についてお話したいと思います＾＾
そもそも「人工知能」って？
人工的にコンピュータ上などで人間と同様の知能を実現させよう
という試み、或いはそのための一連の基礎技術を指すものです。
つまり、人間の肉体を使わずに、人工的に1から人間の知能に
近づけるものを作るので、ポストヒューマン（人間の増幅・増強）
とは概念は全く異なるものという事になります。
人工知能には2つの派生があります。
一つは従来からのＡＩ、もう一つは計算知能をもつＣＩです。
▼従来からのＡＩ
機械学習手法を使い、フォーマリズムと統計分析をするのが特徴。
別名で、記号的AI、論理的AI、正統派AI、古き良きAI（GOFAI）
その手法としては、大きく3つほど
①エキスパートシステム
動作などの蓄積情報に対する結論を持つもの。
例えば、過去の Microsoft Office にはユーザが文字を打ち込むと
システムはそこに一定の特徴を認識、それに沿った提案をする
ＡＩが搭載されていた。
②事例ベース推論（CBR）
過去の事例データから類似したものを探し出し、自身で部分修正を
しながら試行を行い、その結果と事例を事例ベースに記憶させる。
③ベイジアン・ネットワーク
ふるまいに基づいてAIシステムを一から構築していくもの。
対話型のものに搭載されています。（キャッチボール式の単調なもの）
▼計算知能をもつＣＩ
従来のＡＩとは異なっています。計算知能を持つことで学習を
繰り返し経験となって蓄積されていくものです。
別名は、非記号的AI、美しくないAI、ソフトコンピューティング
これも代表的な手法を3つほど
①ニューラルネットワーク
非常に強力なパターン認識力のシステム。人間のニューロンに近く
ディープラーニングと呼ばれるもので相互で関係性などを認識。
②ファジィ制御
不確かな状況での推論手法で最近の制御システムでは広く採用。
従来は確定しなければ答えが出なかったものを「大体」で結論を出す。
③進化的計算
生物学からインスパイアされた手法で、問題の最適な答えを、進化や
突然変異の概念を適用して求めていくもの。遺伝的アルゴリズム
（データを遺伝子化して交配解析）と群知能（集合的ふるまい）に分類。
最近では、上記を統合した「ACT-R」があり、エキスパート推論ルールを
統計的学習を元にニューラルネットワークや生成規則を通して生成する。
【哲学としての「人工知能」とは・・】
哲学者の間でもかなり旬な話題です。これは精神哲学と心身問題の哲学も
巻き込んでいます。
考え方は「何が実現されると”人工知能が作られた”と言えるの？」という
基準から逆算をしながら、「知能とはそもそも何か」といった問いも
考えられている。どちらにしても、人間を基準として世の中を認識する、
人間の可能性と限界を検証するという考え方のようです。
オリンピックでも1人の人間が超人的な能力を発揮しようと頑張っても
限界があります。同じように今の自然な人間では能力を発揮しきれない。
人工知能は、限りなく人間に近づくことを目標に作られていますが
ポストヒューマンと同じく、いずれ人間の能力を軽く超えるでしょう。
今はその方向にありますが、その必要があるのか、進化しているうちに
自然と人間を超える方向に舵をきっているのかは判りませんが・・。
いずれにしても置いてけぼり、又は誰でも超人的な能力が発揮できる
時代になった時、私達は何を生きる糧にするのかを今から考えておく
必要があると思います。少なくとも争いごとはなくなるでしょう。
同じく、向上心や生きたいという気持ちも無用になります。
だから、他人に流されるままに生きる事をそろそろ考え直す時期に
きていると思うのです＾＾