Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

人間に出来ること --- 人間 vs 機械 Part I 進化と自然認識

2,888 views

Published on

10月7日 マルゼミ

Published in: Technology

人間に出来ること --- 人間 vs 機械 Part I 進化と自然認識

  1. 1. 人間にできること 人間 vs 機械 Part I 進化と自然認識 丸山不二夫
  2. 2. 労働の現場では、機械やロボットに代替可能な肉体 的な労働と、技能に基づく熟練労働のいずれもが減 少する一方で、誰が行っても同じ効果が求められる、 定型的なルーティン・ワークが増大しています。これ らの没個性的な労働の一部あるいは全部が、いず れは、コンピュータによって代替されるかもしれない という不安は、情報化社会に生きる人間の意識を深 いところで規定していくでしょう。 丸山不二夫 2000
  3. 3. 私は人間が有り余るほどの時間の中でゆっくりと暮 らすべきだと思います。人々のニーズを満たすため に誰しもが己を捨ててまで忙しく働かなければいけ ない、という考え方は間違っています。問題なのは、 人々がそういったことを間違いであると認識できて いないところにあるんです。また、人間は何もするこ とがなくなったら幸せじゃなくなってしまうと思ってい ることも問題です。 Larry Page 2014
  4. 4. Agenda  生物と人間と機械  人間の感覚能力の拡大  言語能力の獲得と進化  機械の誕生と進化  数学的認識の誕生と発展  機械に出来ること  人間と機械との「共生」
  5. 5. 生物と人間と機械 生物・人間・機械の同一性と差異の論点は、 多岐にわたる。ここでは、そのいくつかを取り 上げる。
  6. 6. 生物の進化と人間の進歩  人間を含む生物と、機械との違いは明確であるよう に思う。人間と人間以外の生物とは、多くの共通点 を持っている。  生物と人間の違いについて、最初に確認すべきこ とは、生物の進化と人間の進歩は、別の原理に基 づくということである。  生物の進化は、自然が適者を選択する客観的な過 程であるのに対して、人間の進歩は、人間の目的 意識に基づく主体的な選択の結果として生まれる。
  7. 7. 生物と人間の「知的能力」  生物と人間の違いを、感情・意思・知識といった 知的能力の有無で説明しようとすることもある。た だ、少なくない動物達は、感情・ 意思・ 知識を 持っているように見える。それらの有無で、動物と 人間を区別するのは難しい。  それらは、個体を維持するための食欲、種を維持 するための性欲、外部の環境に適応するための 記憶の利用等に起源を持つ。  全ての生物は、自然の中で生き抜くために、プリ ミティブな「知的能力」を持つといっていい。
  8. 8. 人間の言語能力と自然認識能力  人間の知的能力の最大の特徴を、その言語能力 である。動物は、人間のように言語を操る能力を 持たないし、機械もまた、現状では言語を十分に は理解出来ていない。  人間の知的能力の発展として重要なものに、自 然科学と数学の発展がある。それは言語能力を 土台とした、人間の自然認識能力の拡大として捉 えることが出来る。  こうした問題意識は、「人間と機械」という主題か らは、狭いものに思われるかもしれないが、機械 の登場を可能にした母胎は、科学技術である。
  9. 9. 機械の思考は可能か  現代の脳研究をドライブしている最も強い信念の 一つは、我々の思考の過程が、基本的には、生 化学的・物理的過程、いわば、機械的な過程に還 元出来るというものである。  それは、我々人間を、DNAでコードされたタンパ ク質で出来た機械とみなすことに等しい。  機械の思考は可能か? こうした問いに対する、 還元主義的な立場からの、最も単純な答えは、 「可能である。我々自身を見よ。」というものであ る。
  10. 10. 機械の「進化」  機械の「進化」は、我々人間の目的意識と主体的 コミットメントの結果として行われてきた。  機械に対して、我々は創造主としてふるまう。 我々は我々自身に似せて、機械を作る。我々は、 我々の知能のすべてを機械に移そうとするだろう。  だから(しかしながら)、「機械の無能さ」と思われ るものは、正確に、我々自身の無能さを指し示し ている。
  11. 11. 人間の感覚能力の拡大 感覚は、生物が外界を認識するために、進化を通じて 発達させてきた能力である。 人間は、生物学的な進化以外の方法で、感覚の拡張 を果たしてきた。こうした拡張は、主要には、20世紀 においてなされた。 長さ・重さ・位置・時間について、生物にビルトインされ た体性感覚をはるかに上回る精度の認識を、人間は 得ることが出来る。
  12. 12. 感覚能力の拡大  顕微鏡や望遠鏡は、我々の視覚能力の拡大である。同様 に、光学的な原理に基づくものではないにしろ、電子顕微 鏡や電波望遠鏡も、我々の視覚の拡張と考えていい。レ ントゲンやCT, MRIも同様である。  ガスクロマトグラフィー・質量分析器・分光分析器も、嗅 覚・味覚に代わる、我々の対象認識の拡張手段である。 対象は限られているが、DNAシーケンサーは、我々の生 物学的基礎に対する、最も重要な認識手段である。  素粒子物理の分野での巨大な加速器も、我々の感覚能 力の拡張と考えることが出来る。
  13. 13. CERN: We've Got the 'God Particle'
  14. 14. 我々の自然認識
  15. 15. 機械が 人間の感覚能力の拡大を可能とした  こうした人間の感覚能力の拡大は、機械によって支えられ ている。機械の助けなしでは、それは不可能であった。現 在の我々人間の自然認識の能力は、機械の能力と一体 のものである。  それでは、これらの機械は感覚を持つのだろうか? 観測 機械の振る舞いは、物理過程に帰着する(それは、生物 の感覚器官の働きも同様であるのだが)のだが、その結 果を人間が解釈することで、それは人間の感覚能力の拡 大となる。  網膜がそれ自体では視覚を持たないのと同じように、観 測機械もそれ自体では、感覚を持っている訳ではない。
  16. 16. 人類の感覚器官  もう一つ重要なことは、宇宙の観測にしろ加速器 にしろ、ナショナルあるいはインターナショナルな プロジェクトとして遂行れていることだ。それは、 個人の感覚能力の拡大というよりは、集団的な人 間の感覚能力の拡大である。
  17. 17. 言語能力の獲得と進化 言語能力の有無が、人間と他の生物を分つ 最大のものだということは既に、述べた。
  18. 18. 言語能力の獲得  人間の知能を飛躍的に発展させたのは、30万年 前に獲得した言語能力だった。それは、個体間の コミュニケーションを豊かに発達させた。  一人しか話者がいない言語は、存在の意味が無い。 言語は、その言語を話す集団の存在を前提とし、 本質的に、社会的な性格を持っている。それは、人 間の社会性と、もっとも深いところで結びついてい る。  それはまた、目の前の具体的なモノの世界を抽象 的な概念の世界に移し替えることを可能にした。
  19. 19. 文字・メディア・ネットワーク  「文字」の発明は、人間の言語能力の拡大である。 それは、記憶の時間的制限を超えた情報伝達を 可能にした。情報の蓄積の媒体として、多様な「メ ディア」が登場する。  情報伝達の空間的拡大は、書物の伝播の物理 的制限を超える情報通信技術「ネットワーク」の発 明によって可能となった。  今日では、「ネットワーク・メディア」が、共時的・通 時的コミュニケーション双方の中心的舞台になり つつある。
  20. 20. 言語能力の獲得 30万年前
  21. 21. 口承文学
  22. 22. 文字
  23. 23. 文字
  24. 24. メディア
  25. 25. 機械の誕生と進化 機械が一般に普及するのは、18世紀の産業革命以 後だが、機械の新たな進化が加速したのは、この数 十年のあいだである。コンピュータとネットワークは、 機械のあり方を一新した。
  26. 26. 機械
  27. 27. http://socserv.mcmaster.ca/econ/ugcm/3ll3/ure/PhilosophyManufactures.pdf 機械
  28. 28. 機械
  29. 29. コンピュータ
  30. 30. コンピュータ
  31. 31. インターネット
  32. 32. 数学的認識の誕生と発展 プリミティブな数学的認識、量的な関係の認識 は、文字の誕生と、ほぼ同じ時期に生まれた。 数学的認識の飛躍は、「科学革命」を通じた 自然認識の深化の中で起きる。 数学は、我々にとって、自然認識の不可欠の 手段である。
  33. 33. √2 = 1.41421296... バビロニアの数学 4000年前 a2+b2=c2 http://bit.ly/1vDqN5d YBC7289 Plimpton 322
  34. 34. ピタゴラス BC582年 – BC496年 ユークリッド ギリシャの数学
  35. 35. アルキメデス 紀元前287年 - 紀元前212年
  36. 36. 科学革命 コペルニクス ガリレオ ケプラー
  37. 37. ニュートン、ライプニッツの微積分の発見が、 新しい自然認識を可能にした。
  38. 38. ガウス、リーマンらの 数学的達成が無けれ ば、アインシュタイン の理論は生まれなか った 自然認識の 「器官」 としての 数学
  39. 39. 数学的・科学的認識の特質 累積的な知
  40. 40. 累積的知  数学的・科学的認識には、大きな特徴がある。そ れは、いったん正しいものとして獲得された知識 が、時間とともに蓄積されて行くということだ。  たしかに科学においても、その「正しさ」は、つね に相対的で近似的なものである。科学的認識の 累積も、ある意味では、そうした制約の自覚の累 積である。  別の言葉で言えば、科学的認識は、先行する諸 成果を踏まえて、発展するということである。
  41. 41. 累積的知の主体  こうした科学的認識・累積的知の現在の担い手は、 我々である。ただ、時間とともに累積される知の 主体は、個人ではなく、集団的で社会的なもので ある。それは、生物学的進化の主体が、個体では なく、種であるのと同じである。  こうしたタイプの知の累積とそれによる知の発展 を可能にすることが、我々人間の認識能力の重 要な特徴である。  集団的・社会的に担われた知の発展の契機は、 個人の多様性である。
  42. 42. 機械に出来ること
  43. 43. 機械に出来ること  自分を取り巻く環境を、対象として、必要に応じて 認識出来るか?  自分を取り巻く環境に、働きかけて、それを変化 させることができるか?  情報を記憶し、再利用出来るか?  自分と他者との間で、コミュニケーション出来る か?  自分自身を、再生産出来るか?
  44. 44. 機械は、人間なしで自律出来るか?  機械は、人間の介在なしに、自分自身を、目的意 識をもって変化させられるか?  対象としての自然に関心を持ち、自然科学・数学 的認識の担い手になれるか?  歴史的で集団的な、自然科学や数学の累積的知 のモデルを構成出来るか?  累積的知の発展を保証する、多様性のある集団 を構成できるか?
  45. 45.  遠くない将来に、機械が人間の能力を超える日が来ると いう「シンギュラリティ」の議論は、疑わしいと思う。  確かに、いくつかの分野では、機械の能力は人間の能力 を既にはるかに超えている。また、個人としての人間の能 力を、個体あるいは、ネットワーク総体としての機械の知 性が上回ることはあるかもしれない。ただ、それを可能と するのは、人間である。機械の能力は、人間の能力の一 つの現れに他ならない。  機械の誕生の地である、科学・技術の領域で、人間の優 位は動かないように見える。  遠い未来の予言は出来ないのだが、人間と機械の「共 生」関係は、長く続くと思う。
  46. 46. 人間と機械との「共生」
  47. 47. 人間と機械の「共生」  人間と機械との共生の時代は、既に始まっている。 人間の物理的能力の代替手段として登場した機 械は、いまや、経済活動の中核的役割を担い、人 間の共時的・通時的双方のコミュニケーションに とって不可欠の存在となり、日常生活のあらゆる 場面に浸透している。  現代の科学技術の発展は、機械の利用と分ちが たく結びついている。それはまた、機械の更なる 能力発展の条件を、やすみなく提供している。
  48. 48.  確かに、機械とは相対的に接点の少ない、人間 の活動分野は存在する。ソーシャルな連携、思索、 クリーエーティブな創作、数学的探求、....。  一方で、労働の現場への機械の浸透は、確実に 人間の労働の機会を奪ってゆくだろう。  人間と機械の「共生」が、どのようなものになるか は、我々が考えるべき、重要な課題の一つである。
  49. 49. 、次の要領で第四回マルレクを開催します  日時: 11月25日 19:00~  場所: MS 品川 オフィス  テーマ: 「エンタープライズと機械学習技術 --- Big DataとDeep Learning 」  定員: 100名  申込: 11月18日 12:00〜  登壇者:  丸山不二夫
  50. 50. NTTドコモなどが機械翻訳事業の 新会社設立
  51. 51. 丸山→栄藤  自然言語の理解は、最も重要な技術領域の一つ。 検索・広告で出遅れた日本が、世界を狙うなら、 ここに注力するのはアリだと思う。 栄藤さん、が んばって。僕は、Old Cartesian だけど、New Cartesian になろうと思っています。  「「インターネット主権」論と「ほんやくコンニャク」 待望論」http://on.fb.me/1vrTdRN  21世紀後半は、アジアの時代になると思う。余裕 があったら、インドの言葉もとりあげてほしいな。
  52. 52.  10年前、発話理解何て出来ないと思っていまし た。初期視覚の深層学習モデルもここまで来ると は想像できませんでした。  アクセルを踏むタイミングが少し早すぎたのでは ないかとの心配はありますが、2020年にあるべ き姿を逆マッピングすると今、予測できない未来 に向けてアクセルをベタ踏みするしかない。  翻訳は半構造データをうまく抽象化して他の半構 造データに文脈依存で統計的に写像する作業だ と考えると、文書整形、意図理解など応用範囲は 広いと思っています。 栄藤丸山

×