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2023年から眺めたシンギュラリティ
- 2. 本シリーズ共通の趣旨：３つの謎への探求をカジュアルに楽しむ COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 2 生命とは？ 宇宙とは？ 知能とは？ 宇宙物理学 宇宙生物学 分子生物学 合成生物学 神経科学 コンピュータ科学 物理学 生物学 化学 生理学 数学 解きたい謎 関連する学問テーマ 学問テーマの大分類 今回の テーマ
- 3. 資料の構成 • シンギュラリティ（特異点）の歴史 • 収穫加速の法則 • 技術的シンギュラリティとは？ • 6つの時代区分 • GNRが牽引する革命 • 人体の未来 • 特異点の未来 • まとめ ※質問・感想は都度チャットでお願いします COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 3 【自己紹介】 某社でAIなど新技術を活用した事業開発。 元々宇宙物理研究を志し、今は１科学愛好家。
- 7. 著者レイ・カーツワイル（1948-）とは？ COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 7 指導教官：マーヴィン・ミンスキー ＜主な業績＞ OCRソフト、文章音声読み上げマシーン （カーツワイル朗読機）などを発明。 スティービー・ワンダーとともに立ち上げた カーツウェル・ミュージック・システムズ社 で "Kurzweil" ブランドのシンセサイザー 1978年 グレース・ホッパー賞 1994年 ディクソン賞科学部門 1999年 アメリカ国家技術賞（大統領より表彰） シンギュラリティ大学の共同設立者 （ピーター・ディアマンディスと） 〇出所「シンギュラリティは近い」 Wikipedia
- 8. 技術的シンギュラリティ（特異点）とは？ テクノロジーが急速に変化し、それにより甚大な影響がもたらされ、人間の生活が後戻りで きないほどに変容してしまうような、来るべき未来のことだ。 特異点に到達すれば、われわれの生物的な身体と脳が抱える限界を超えることが可能に なり、運命を超えた力を手にすることになる。死という宿命も思うままにでき、好きなだけ長 く生きることができるだろう。 特異点とは、われわれの生物としての思考と存在が、みずからの作り出したテクノロジーと 融合する臨界点であり、その世界は、依然として人間的ではあっても生物としての基盤を 超越している。 COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 8 〇出所「シンギュラリティは近い」
- 13. 未来のコンピューティングとその限界 有望視している技術 ３D分子コンピューティング（ナノチューブ、DNA配列など） 光コンピューティング（光で論理演算） 量子コンピューティング（量子の重ね合わせ原理を応用して並列計算） 今後迎えるコンピューティングの限界 エネルギー効率→可逆性のない計算はエネルギーを発生 ナノ化→個々の原子が持ち得る情報量の限界（1027ぐらい） COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 13 〇出所「シンギュラリティは近い」 https://www.intel.com/content/www/us/en/research/integrated- photonics.html?wapkw=integrated%20photonics
- 17. エポックごとの要約 エポック１：物理と化学 宇宙が138億年前に誕生し、膨張につれて素粒子及びその間での作用。それらのうち陽 子・中性子・電子が固まって「原子」が形成。原子が集まって分子となり上記作用でさら に固まっていき、宇宙で恒星・惑星が形成され、46億年前に地球が太陽系内に誕生。 エポック２：生命 地球が誕生して10億年近く達すると、DNAという自己複製機構を備えた「生命」が誕生。 単細胞から、シアノバクテリアによる光合成をはじめとして酸素濃度が高まり、より高い エネルギーを消費する多細胞へ。 エポック３：脳 生物は脳という神経細胞群を備えていき、各身体での感覚などを情報として蓄えてフィー ドバックする、いわゆる「生物の進化」が進んでいきます。進化を理論づける手段として、 開放系であれば自己組織化出来る、と言う「散逸構造理論」。 エポック４：テクノロジー 比較的地球の広域に進出したホモ・サピエンスだけが生き抜こり、言語・宗教・道具・社 会化・文字など文明化が進み、特に科学を通じて発明が加速度的に増加していきます。そ して、遂に自分たちの脳内での能力を超えるテクノロジーが誕生。 エポック５：テクノロジーと人間の知能の融合 人間の脳内の動きが解明され、コンピュータネットワークと接続可能になります。その結 果、知識の大半はそこに依存出来、数千億倍の情報にアクセスが出来る。 エポック６：宇宙が覚醒する 地球内の物質とエネルギーが飽和を迎え（コンピューティングで再構成・最適化した結果）、次に地球 外、つまり宇宙の資源開拓にシフト。ただ、今の物理法則では光速度がボトルネックになるため、新しい 手段を考案し、宇宙全体に機械と融合した人類（もはや今の形態とは違いますが）が宇宙進出。 COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 17 〇出所「シンギュラリティは近い」
- 18. G・N・R革命 Genome：遺伝子工学を意識（RNAi等） NonoTechnology：ドレクスラーのコンセプトを意識 Robotics：主に「強いAI」（今のAGI）を意識 COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 18
- 19. G：遺伝子工学 病気の克服 RNAi(干渉)※右図解説 細胞療法（今でいう再生医療） DNAチップ（シークエンサーの発展） 体細胞遺伝子療法（今でいう遺伝子編集に近い） 疾患の克服 ガンの克服（遺伝子を変質させて免疫強化） 老化の克服（デ・グレイの説を引用） DNA変異 毒性細胞 ミトコンドリア変異 細胞内凝集体（アルツハイマー等） 細胞外凝集体 細胞喪失・委縮 クローニング 治療目的 飢餓の克服 COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 19 〇生命科学DokiDoki研究室 https://www.terumozaidan.or.jp/labo/technology/44/02.html
- 20. N：ナノテクノロジー COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 20 特定の物質にだけ 反応する分子を DNAにつければ、 ある条件を満たし たときのみカプセ ルを開く仕組み 〇DNAで微小カプセル 東北大など、患部に薬を送りやすく https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC210U60R21C21A2000000/ DNAで微小カプセル(2021,東北大＆東大) ジョン・フォン・ ノイマン リチャード・ ファインマン エリック・ドレクスラー アセンブラ：プログラム可能なコンピュータと腕を備え、自己複 製可能なナノマシン →当初案（人工的なロボット）を具現化するまでは至っていない が、生物本来の機能を生かした動きはある。（例：下図）
- 21. 脳のリバースエンジニアリング：脳が現行コンピュータと異なる点 神経回路の処理が遅い 超並列処理（100兆のスケール） デジタルとアナログの併用 自身で配線を直す 細部のほとんどはランダム 創発的な特性を用いる 脳は不完全 COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 21 われわれは矛盾している 進化を利用する パターンが大切だ ホログラフィー的だ 脳は深く絡み合っている 各領域をまとめるアーキテクチャがある 脳の領域の設計は、ニューロンの設計 よりも単純だ 〇出所「シンギュラリティは近い」 前提：カーツワイルは元々脳（特に大脳新皮質）の模倣で知性の実現を目指していた （脳の階層的な仕組みを以前より提唱）
- 22. 参考：ブレインテックを支える代表的な技術 COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 22 〇ニューロテック（ブレインテック）とは https://www.araya.org/randd/neurotech1/ モニタリング 刺激 直接触る侵襲型 • 電極 • 皮質脳波 • DBS(脳深部刺激療法) • 電極 • 光遺伝学(オプトジェネティク ス) 触らない非侵襲型 • 脳波 • fMRI(磁気共鳴画像法) • NIRS(近赤外分光法) • TMS(経頭蓋磁気刺激法) • tDCS(経頭蓋直流刺激法) • 超音波刺激法 神経科学・遺伝子工学・AI・新素材・ロボティクス・ナノ工学 etc BMI/BCI（連結系）・ニューロフィードバック（自己制御系） 2022/4「ブレイン テック」の回再掲
- 25. 脳のリバースエンジニアリング：昆虫で３D再現に成功（2023） COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 25 https://note.com/kojifukuoka/n/nf075f7513309 https://www.livescience.com/1st-complete-map-of-an-insects-brain-contains-3016-neurons 脳を5000枚にスライスして解剖して、 約3000個のニューロン（神経細胞）, 約548,000 個のシナプス(接合部)を３Dで完全再現 (2020年にも近い偉業は達成) 従来は軸索から樹状突起の電気信号と思われていたが シナプスの約 3 分の 1 は、 ・軸索から軸索 ・樹状突起から樹状突起 ・樹状突起から軸索 への接続で構成されていることが判明 →AIの最新理論との類似点 ショウジョウバエ（幼虫）
- 26. 関係分野：人工知能・脳（意識）の研究 COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 26 人工知能 脳（意識）の研究 機械学習 ニューラル ネットワーク ディープ ラーニング 統計解析 ルールベース AI手法 ・・・ ・・ ・ CNN RNN GAN 次元 削減 スパース モデリング 強化学習 ・・ ・ CNN(Convolutional Neural Network):画像認識でよく使われる RNN(Recurrent Neural Network):時系列処理でよく使われる GAN(Genera tive Adversarial Networks)：データ生成モデルでよく使われ る 特に、Transformerを応用したGPT-3(2022/1 に改良版)の文字／画像認識・生成能力は注目 Transformer グローバル・ワークスペース理論 • 脳の大統一理論（自由エネルギー原理）：予測誤差を 最小化 脳のモジュール間の情 報を橋渡しして、一定 の水準に達したら心的 イメージが表出する （＝意識） 〇意識」の機能を持った汎用AIの実現(3) https://www.araya.org/randd/consciousness3/ 2022/4「ブレイン テック」の回再掲
- 27. AI（R）がGとNを加速化：3次元たんぱく質をナノレベルの精度で解析 COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 27 https://www.technologyreview.jp/s/227140/deepminds-protein-folding-ai-has-solved-a-50-year-old- grand-challenge-of-biology/ https://ja.wikipedia.org/wiki/AlphaFold https://medit.tech/deepmind-alphafold-achivement-of-a-solution-to-a-50-year-old-grand- challenge-in-biology/ 1994年から続く、タンパク質構造予測の重要な評価として知られる Critical Assessment of protein Structure Prediction（CASP ）の予測コンペで、同社のAIシステム「AlphaFold」が飛躍的なハイスコア を記録（Google2020/11/30発表）
- 28. AI（R）がGとNを加速化：脳のパターンから直接画像化 COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 28 https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/ 2022年の日本研究グループの成果 fMRIとStable DiffusionのModelを組み 合わせて実現
- 29. Google系 ディープラーニングからGPTへ 29 Copyright@ Koji fukuoka GPTへの系譜 各公式サイトを元に作成 RNN Transformer (2017) ※Open Source化 GPT: Generative Pretrained Transformer (2018) GPT-3 (2020) GPT-4 (2023/3) Attention 機構 ChatGPT (2022) 3.5をファイン チューニング ChatGPT plus 改 善 BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers (2018) … LaMDA: Language Model for Dialogue Applications (2021) Bard: (2023/2) PaLM: Pathways Language Model (2022) ChatGPT plus (2023)
- 31. AI（R）が「創造性な特性」を獲得？ 創発現象ともみれる現象（Google 2022年発表） CoT：Chain Of Thought （思考の連鎖） モデル量を増やし続けるとどこかで飛躍的な 改善（相転移に似た現象）を確認 https://arxiv.org/pdf/2001.08361.pdf https://openreview.net/forum?id=yzkSU5zdwD https://togetter.com/li/2069466
- 32. 人体の未来 意識について→実在を客観的に証明することは困難 人体2.0（～2030） 消化システムの再設計（ナノボットで血流運搬） 血液の再設計 心臓の位置付け（人工の代替でなく不要に） 脳の再設計 人体3.0（2030/40～） 人体を変化させる COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 32
- 33. 特異点の未来 地球外生命体→おそらくわれわれしかいない（フェルミのパラドックスを支持） 超光速への挑戦 量子もつれ ワームホール 光速を変える（微小変化？） 人間原理への言及（マルチバース） 知能が４つの力を制御して宇宙を思うとおりに作り変える→特異点の到達点 COPYRIGHT@ KOJI FUKUOKA 33
- 35. （著作の）まとめ 技術的特異点は、ソフトウェア（記号処理）による人工知能だけをさすのでは なく、人類と機械が融合して今の知性を超越して予測不可能なタイミングを指す。 特に、ゲノム・ナノテク・ロボット工学（狭義のAI含む）の科学的な相互発展が 牽引していく 人間と機械が融合した先には、地球から宇宙全体にまで拡張していく 35 Copyright@ Koji fukuoka