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◆予測する未来と夢みる未来

本論考では、個体差の機械学習について考えている。例えば、認知症患者に治療薬を投薬するときに、一定期間後の薬効を評価すると、患者によっては症状の改善効果がある場合と効果が無い場合がある。薬効の個体差は、症状の予後変化に依存するので、とても複雑だ。症状の予後変化は、未来を予測するという意味では、天気予報とあまり変わらない。

現在の天気予報は、雨雲データなどをリアルタイムで観測しているし、現在の天気をユーザーがフィードバックする。直近の天気は、天気予報というよりは、天気レポートの感がある。中長期の天気予報はあまり当たらないので、薬効予測と似ている。薬効予測は不十分でも、診断技術は急速に正確になっていることも、天気予報に似ているかもしれない。個体差といっても、個体間変動（inter-individual-variability）だけではなく、個体内変動（intra-individual-variability）もある場合で、個体間変動と個体内変動が複雑に交絡（こうらく）している状況は、実際に頻繁にある。このように複雑な状況では、現在の統計解析の技術では、占い師の未来予測のレベルと大きくは変わらないのだろう。 記事全文>>

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◆個体差の位相

主体性のある個人だけではなく、会社や国家のような集団においても、個性や個体差はある。個体は、自他を区別するというよりも、個体の内側と外側を区別する仕組みに思える。その意味で、個体差にとって最重要なのは、個体の境界となる場所だ。個人の個体差では、性別や年齢そして肌の色など、外見が重要視される。集団の場合は、大きさが重要視される。

個体の外見は、誰がどこから見ているのかということで、解釈が大きく変化する。多分、中世では神の視点から、近代では抽象的で普遍的な「人間」の視点から見ていたのだろう。個体の境界の近くにいる他者からの視点は、生活者の視点となる。集団も、地域の視点が重要だ。 記事全文>>

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◆スポーツをAIと楽しむ

なぜ人工知能（AI）が大きな話題になるのか。ビジネスの生産性が向上するポジティブな経済効果だけではなく、社会全体の組織や制度に大きな影響を与える可能性、特に、多くの人びとにとってネガティブな影響があるかもしれないという、リスク意識が潜在的にあるのだろう。多分、多くに人びとのリスク意識は、因果関係が説明できなくても、的を得ている。 記事全文>>

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◆宴の後の人工知能

いよいよ、AI（人工知能）バブルが弾けそうだ。AI企業の技術革新が低水準になって、株価が低迷するだけならば、実体経済への影響は限定的だろう。しかし、低水準なAI技術で多くの雇用が失われる負の経済効果は、底なし沼かもしれない。

ゲームなどの特定の技術領域で、AI技術が人間の知能を超えることは確実で、ゲームのプロとAIの共生が実現されている。知的労働者の一般的な知能水準に、AI技術が到達するのも時間の問題だ。多くの人びとが、AI技術を日常的に利用することで、AI技術は進歩するけれども、人間の知能は退化するとしたら、AI技術が人類の未来にもたらす問題は、根が深く深刻だ。 記事全文>>

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◆劇中劇は演劇の自由を可視化する

日本も戦後80年となり、戦争中よりも良い時代になったなどという、無責任なことが言える老人は80歳以上になった。戦後生まれの筆者は、「いやな時代になってきた」と感じている。戦争、特に敗戦という最悪の状況から比べれば、戦争が無いというだけで平和で良い時代といえるのかもしれない。しかし、経済格差が増大して、少子化が止まらず、核武装の話までする時代なのだから、筆者の少年時代をふり返ってみても、より良い近未来を想像することは困難になっている。地球環境が悪化していることも確実だ。しかも、自国第一主義の、傲慢（ごうまん）で自己中心な政治にも歯止めがかからない。政治・経済だけを考えれば、明日に人類が絶滅しても不思議ではない。 記事全文>>

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◆人工超知能

知的労働者の知能を超える人工超知能（ASI: Artificial Super Intelligence）は、すでに実現されている。最強のプロ棋士でも、囲碁や将棋のプログラムに勝つことができない。医師・弁護士・プログラマーなど、高度な知的労働の知能の部分は、生成AI（人工知能）を使うことで生産性が高くなっている。しかし、医師や弁護士の場合、社会的責任や社会制度の制約があるので、職業としては失業せずに繁盛している。定形業務やコールセンター対応、業務プログラム作成などの初等的な知的労働を行うホワイトカラーの職業は、すでに相当部分がAIプログラムに置き換えられている。しかし、リモートワークやワークシェアリングなど、社会における職業の構造的な問題では、先進諸国においても、AI技術の影響は始まったばかりだ。最初にAI技術よる破壊的な影響があったのは、戦地での職業軍人の役割かもしれない。 記事全文>>

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◆万能計算不能機械

2進法を発明した17世紀の数学者・哲学者、ゴットフリート・ライプニッツ（1646～1716年）は、人類で最初に万能計算機械を構想した大天才だ。そして、哲学における未解決の難問、個体差の問題を、明確に意識したのもライプニッツだった。21世紀も4半世紀が過ぎて、万能計算機は人工知能（AI）技術として、世界を席巻している。

万能計算機械の数学的原理を考えたのは、英国の数学者アラン・チューリング（1912～54年）だ。チューリングマシンという万能計算機械の数学的なモデルによって、計算プログラムが停止するかどうかを判定するプログラムを作ることはできないという、プログラムの停止問題を数学的に証明した。万能計算機械ではあっても、計算不可能な問題があることを証明したことになる。天才チューリングは、人類で最初に人工知能を「テスト」することを考えた。 記事全文>>

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◆「Google帝国」の逆襲

前稿第65回（「IBMクラウド実況中継（その3）　生成AIがバカすぎて」https://www.newsyataimura.com/yamaguchi-148/#more-22431 ）は「新たなデータの世界を探索するデータAIが、データ文明の入り口になるのか、生成AIが近代文明の言語資産を消費し尽くして衰退するのか、近未来への岐路は論理的ではなく、少なくとも4次元以上の高次元空間の想像力で、多数の入り口と出口を発見して冒険する必要がありそうだ」と結んだ。

生成AI（人工知能）の能力が急速に進化していて、人間を超えるASI（人工超知能）の出現が目前であることは、ソフトバンクの孫正義社長に教えていただかなくても「みんなの」実感に近い。前職で、創薬における技術革新を担当していた時に、自社の研究者や経営者にインタビューして、未来予測のありかたを考えたことがある。技術革新の方向性については、「みんなの」予想がほぼ一致していた。技術革新が実現する時期は、おおむねオプティミスティックだった。文化的に背景が異なる東洋医学などの未知技術については、「みんなの」予感は、まさにジョーカー（期待されない切札）でしかなかった。 記事全文>>

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◆生成AIがバカすぎて

過去記事（『みんなで機械学習』第59回、https://www.newsyataimura.com/yamaguchi-142/）を引用する。「『店長がバカすぎて』（早見和真、角川春樹事務所、2019年）は、書店を舞台とする大衆小説だ。小説の劇中劇を巧（たく）みに構築して、社長がバカすぎてから、自分自身がバカすぎてまで、スケーリング則により、小説の作者も含めて、みんながバカすぎる生活を、愛と希望で描いている。大統領がバカすぎてでも、裁判長がバカすぎてでも、スケーリング則は普遍的に成立する」……と訳のわからない文章を書いた。生成AI（人工知能）も、バカすぎるぐらいがちょうど良いのかもしれない。生成AIの劇中劇は興味深い。 記事全文>>

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◆IBMクラウドの概要

前回の「IBMクラウド実況中継（その1）」（『みんなで機械学習』第63回、https://www.newsyataimura.com/yamaguchi-146/ ）では、SPSS Modelerを早く使ってみたいと先を急いだので、IBMクラウドについては、ユーザー登録の実況中継だけで、肝心のIBMクラウドというサービスの全体像は説明していなかった。実際には、IBMクラウドのサービス内容が膨大であるため、現在でも全体像はよくわからない。現時点でIBM Cloudカタログには、264製品が登録されている。

IBMクラウドで提供される製品カテゴリー別では、計算（49）、コンテナー（13）、ネットワーキング（34）、ストレージ（27）、エンタープライズ・アプリケーション（10）、AI/機械学習（28）、分析（15）、データベース（18）、開発者ツール（18）、ロギングおよびモニタリング（5）、マイグレーション（21）、統合（14）、セキュリティー（33）、モバイル（5）で、合計290となる。製品カテゴリーには多少の重複がある。AI/機械学習カテゴリーの製品では、IBM社が17製品、IBM以外が11製品ある。 記事全文>>