『人工知能のための哲学塾 at ゲンロンカフェ』 講演資料
•
6 likes•3,477 views
2019年2月8日「人工知能のための哲学塾 at ゲンロンカフェ」登壇させて頂きました。 ニコ生 http://live2.nicovideo.jp/watch/lv318150103 サイト https://genron-cafe.jp/event/20190208/
Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (20)
Similar to 『人工知能のための哲学塾 at ゲンロンカフェ』 講演資料
Similar to 『人工知能のための哲学塾 at ゲンロンカフェ』 講演資料 (20)
More from Youichiro Miyake
More from Youichiro Miyake (20)
『人工知能のための哲学塾 at ゲンロンカフェ』 講演資料
- 1. 哲学と人工知能 三宅 陽一郎 @miyayou （日本デジタルゲーム学会理事） 2018.2.8 @genron https://www.facebook.com/youichiro.miyake http://www.slideshare.net/youichiromiyake y.m.4160@gmail.com
- 3. My Works (2004-2017) AI for Game Titles Books
- 4. 人工知能のための哲学塾 西洋哲学篇 （2015-2016年） 第0夜 概観 第一夜 フッサールの現象学 第二夜 ユクスキュルと環世界 第三夜 デカルトと機械論 第四夜 デリダ、差延、感覚 第五夜 メルロ=ポンティと知覚論
- 5. 人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇 （2017-2018年） 第0夜 概観 第一夜 荘子と人工知能の解体 第二夜 井筒俊彦と内面の人工知能 第三夜 仏教と人工知能 第四夜 龍樹とインド哲学と人工知能 第五夜 禅と人工知能
- 6. 人工知能のための哲学塾 未来社会篇 （2015-2016年） 第0夜 概観 第一夜 人と人工知能はわかりあえるか？ 第二夜 人工知能はどのような社会を築くのか？ 第三夜 人工知能は文化を形成するか？ 第四夜 人と人工知能は愛し合えるか？ 第五夜 人工知能にとって幸福とは何か？
- 7. 人工知能のための哲学塾 未来社会篇 （2018-2019年） 第0夜 概観 第一夜 人と人工知能はわかりあえるか？ 第二夜 人工知能はどのような社会を築くのか？ 第三夜 人工知能は文化を形成するか？ 第四夜 人と人工知能は愛し合えるか？ 第五夜 人工知能にとって幸福とは何か？ 第0夜 概観 第一夜 荘子と人工知能の解体 第二夜 井筒俊彦と内面の人工知能 第三夜 仏教と人工知能 第四夜 龍樹とインド哲学と人工知能 第五夜 禅と人工知能 第0夜 概観 第一夜 フッサールの現象学 第二夜 ユクスキュルと環世界 第三夜 デカルトと機械論 第四夜 デリダ、差延、感覚 第五夜 メルロ=ポンティと知覚論 未来 社会 篇 人間の内面を頼りに 人工知能の内面へ深く迫る（作る）ことが目標 人間の社会を頼りに 人工知能の社会へ深く迫る（作る）ことが目標 http://www.bnn.co.jp/books/8210/ http://www.bnn.co.jp/books/9172/ https://miyayou.com/2017/11/11/philosophyeast/
- 11. 目次 1. はじめに 2. 人工知能とは 3. キャラクターＡＩ：意思決定 4. 西洋哲学と人工知能 5. 東洋哲学と人工知能、混沌、煩悩 6. 東洋哲学と人工知能、分節化、唯識論 7. 時間と知能 8. 人工知能、世界、縁起 9. 人工知能、知能、世界
- 14. ダートマス会議（1956年） • ジョン・マッカーシーのいたダートマス大学で、人 工知能をテーマとして初めて開催された会議。 • Artificial Intelligence という名称もはじめてここで 用いられた。 http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
- 31. 目次 1. はじめに 2. 人工知能とは 3. キャラクターＡＩ：意思決定 4. 西洋哲学と人工知能 5. 東洋哲学と人工知能、混沌、煩悩 6. 東洋哲学と人工知能、分節化、唯識論 7. 時間と知能 8. 人工知能、世界、縁起 9. 人工知能、知能、世界
- 32. 人工知能とは
- 36. 人工知能ブーム 時間 規模 情報革命 ネット革命 知能革命 電子情報化 オンライン化 知能化 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010
- 39. 神経素子（ニューロン）とは？ 入力 入力 入力 出力 入力 この中にはイオン（電解,Na+,K+） 溶液が入っていて、入力によって電圧が 高まると出力する仕組みになっています。 100mVぐらい ニューラルネットワーク内シグナル伝達スピード 100(m/sec) … 案外遅い http://www.brain.riken.go.jp/jp/aware/neurons.html
- 41. 2 第１次AIブーム 時間 規模 情報革命 ネット革命 知能革命 電子情報化 オンライン化 知能化 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010
- 42. 2 第一次ＡＩブーム（1960年代） もし A ならば B もし B ならば C よって、 もし A ならば C シンボルによる人工知能 （記号主義） ニューラルネットによる人工知能 （コネクショニズム） 推論ベース ニューラルネット 誕生
- 43. 3 第二次ＡＩブーム（1980年代） IF （A） then B IF （C） then D IF （E） then F IF （G） then H IF （ I ） then J シンボルによる人工知能 （記号主義） ニューラルネットによる人工知能 （コネクショニズム） ルールベース 新しい学習法＝ 逆伝搬法
- 45. インターネットによる 膨大なデータ 4 第三次ＡＩブーム（2010年代） 時間 規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010 ルールベース 逆伝播法 データベース ディープ ラーニング 推論ベース ニューラル ネット誕生 小型・中型 コンピュータの普及 大型コンピュータ 専門家のみのブーム
- 48. 人工知能の３つのドグマ ① よく考えれば、よい行動ができる ② 世界と自己を分かつ（心、身、世界） ③ 因果律の中にある
- 49. 人工知能の意識はどこにあるか？
- 52. 主体と客体（谷淳） • 認識の結果は主体の内部を変化させ、また生成された行為 は環境を変化させる。この相互作用を通して、主体から出発 したトップダウンの流れと客体から出発したボトムアップの流 れは分離不可能になり、もはや主体と客体といった区別は 無意味になる。この時に初めて、古典的な認知論で想定さ れてきた、客体として操作される表象と、それを操作する主 体といった構図からも自由になれるのである。 • いかにこのような相互作用の場を構築するか、本文では筆 者らが行ってきた一連の認知ロボット実験について解説しな がら、本問題について議論していく。 • 谷淳、「力学系に基づく構成論的な認知の理解」、Springer
- 60. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着
- 61. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着 人工知能にどのようにして煩悩を与えることができるか？
- 63. 目次 1. はじめに 2. 人工知能とは 3. キャラクターＡＩ：意思決定 4. 西洋哲学と人工知能 5. 東洋哲学と人工知能、混沌、煩悩 6. 東洋哲学と人工知能、分節化、唯識論 7. 時間と知能 8. 人工知能、世界、縁起 9. 人工知能、知能、世界
- 65. FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii DC （次世代）Hardware 時間軸20051999 ゲームの進化と人工知能 複雑な世界の 複雑なＡＩ ゲームも世界も、ＡＩの身体と内面もますます複雑になる。 単純な世界の シンプルなＡＩ （スペースインベーダー、タイトー、1978年） （アサシンクリード、ゲームロフト、2007年）
- 69. 強化学習 （例）格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" https://www.microsoft.com/en-us/research/project/video-games-and-artificial- intelligence/?from=http%3A%2F%2Fresearch.microsoft.com%2Fen-us%2Fprojects%2Fijcaiigames%2F Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/ Leraning to fight https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2004/01/graehergol04.pdf
- 70. 原始の海＋光＋熱＋稲妻 http://www.yunphoto.net/jp/photobase/yp2863.html Photo by (c)Tomo.Yun http://www.yunphoto.net
- 72. 極性頭部 非極性尾部 水と仲良し 水と溶けあえない （参考）永田和宏 「生命の内と外」 （「考える人」（Vol.45））
- 73. 自己組織化
- 78. テセウスのパラドックス 物質的構成 ＝ 循環する 物質によらず不変なもの 構造 情報
- 92. ユクスキュルの生物学
- 117. 遅延反応系 INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス 反応を遅延させるところに、知性の生じるチャンスがある。
- 118. サブサンプション・アーキテクチャ（ロドニー・ブルックス） INPUT OUTPUT 時間 情報抽象度 反射的に行動 少し場合ごとに対応 抽象的に思考 理論的に考える 言語化のプロセス = 自意識の構築化 Subsumpution Architecture 運動の実現のプロセス = 身体運動の生成
- 119. 刺激、行為 刺激 行為
- 125. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World Sensor Effector World Dynamics Artificial Intelligence Decision-MakingDecision-Making
- 126. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 127. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 128. Physical Informat ion Abstract Informat ion More Abstract Informat ion Abstraction Time Decision-Making Decision-Making Decision-Making Multi-Layered Blackboard Abstraction Abstraction Reduction Reduction Reduction World World Dynamics Artificial Intelligence Object Object image on the lowest layer (Umwelt) Object image on the second layer Object image on the third layer Decision-Making Object image on the top layer
- 129. 環境の呪縛 環境からの自律 環境に完全に 埋め込まれている 環境からある程度自由な行動を持つ （遊ぶ） 環境から自由 実存的 存在的 差異化 コア化 （根を持たせる） 言葉 知 能 の 生 成
- 130. Real World
- 131. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ Image of object Image of body (=self) R RRepresentation
- 132. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ Image of object Image of body (=self) R R R R
- 133. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R R R
- 134. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self Sequence of Object “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects.
- 135. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R Sequence of Self (自己の序列) “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Vector to move Vector to enter Dude, Where's My Warthog: From Pathfindingto General Spatial Competence, D. Isla,Invited talk, ArtificialIntelligence and InteractiveDigitalEntertainment(AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html
- 136. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Killzone 2 Multiplayer Bots Remco Straatman, Tim Verweij, Alex Champandard | Paris Game/AI Conference 2009, Paris, June 2009 http://www.guerrilla-games.com/publications.html Sequence of Self (自己の序列)
- 137. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. HandlingComplexityin the Halo2 AI, D. Isla, GDC 2005 Dude, Where's My Warthog: From Pathfindingto General Spatial Competence, D. Isla,Invited talk, ArtificialIntelligence and InteractiveDigitalEntertainment(AIIDE) 2005 http://naimadgames.com/publications.html Sequence of Self (自己の序列)
- 138. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Sequence of Self (自己の序列) 変化する
- 139. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Sequence of Self (自己の序列) 変化する再創造される
- 140. S (Body ) O (Object ) Action: f O’ Sense: p S’ Action: f’ Sense: p’ O’’S’’ Action: f’’ Sense: p’’ R R R R “Self” is a sequence of selfs. “Object” is a sequence of objects. Sequence of Self (自己の序列) 変化する再創造される 主体が組み替えられ、 何度も再構成される。
- 141. ３Ｄゲームの中のＡＩ Halo （ＨＡＬＯ、バンジー、2001年） デバッグ画面 The Illusion of Intelligence - Bungie.net Downloads http://downloads.bungie.net/presentations/gdc02_jaime_griesemer.ppt
- 142. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着
- 143. 目次 1. はじめに 2. 人工知能とは 3. キャラクターＡＩ：意思決定 4. 西洋哲学と人工知能 5. 東洋哲学と人工知能、混沌、煩悩 6. 東洋哲学と人工知能、分節化、唯識論 7. 時間と知能 8. 人工知能、世界、縁起 9. 人工知能、知能、世界
- 144. 人工知能の３つのドグマ ① よく考えれば、よい行動ができる ② 世界と自己を分かつ（心、身、世界） ③ 因果律の中にある
- 145. 東洋哲学と人工知能、混沌、煩悩
- 151. インターネットによる 膨大なデータ 4 第三次ＡＩブーム（2010年代） 時間 規模 1960 1990 2000 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム 1970 1980 2010 ルールベース 逆伝播法 データベース ディープ ラーニング 推論ベース ニューラル ネット誕生 小型・中型 コンピュータの普及 大型コンピュータ 専門家のみのブーム
- 152. 目次 1. はじめに 2. 人工知能とは 3. キャラクターＡＩ：意思決定 4. 西洋哲学と人工知能 5. 東洋哲学と人工知能、混沌、煩悩 6. 東洋哲学と人工知能、分節化、唯識論 7. 時間と知能 8. 人工知能、世界、縁起 9. 人工知能、知能、世界
- 153. 東洋哲学と人工知能、分節化、唯識論
- 155. 二つの知能論 •西洋の知能論 ＝ 機能論 •エージェントアーキテクチャ/ •環世界 •東洋の知能論 ＝ 存在論 驚くほど存在について議論しない 驚くほど機能について議論しない
- 172. 存在的多者の 領域 アーラム・ アム・ミ サール 上昇過程 下降過程 上昇過程・下降過程 仏教： 向上・向下 （不覚 → 覚 → 不覚） 仏教： 向上門・却来門 仏教： 掃蕩門・建立門 浄土真宗： 住相・環相 スーフィズム： 上昇・下降 イブン・アラビーの存在論（イスラーム哲学） イスラーム哲学の原像、岩波新書、井筒俊彦、P.119
- 176. 人間の二つの自己本性 • 時間を超えて不変的もの・恒久的なものでありたいと願う 自己 （＝恒常性自己・ホメオスタシス） • 常に世界と共に一つの流れでありたいと願い自己 （＝投与的自己・アポトーシス）
- 182. 目次 1. はじめに 2. 人工知能とは 3. キャラクターＡＩ：意思決定 4. 西洋哲学と人工知能 5. 東洋哲学と人工知能、混沌、煩悩 6. 東洋哲学と人工知能、分節化、唯識論 7. 時間と知能 8. 人工知能、世界、縁起 9. 人工知能、知能、世界
- 183. 時間と知能
- 190. 意識を作る＝自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 ロゴス t=k-1 ロゴス t=k 差延によって作り出された差異は もう一度、統合される。 しかし、新しい差延が生まれる 語る 語る
- 191. 意識を作る＝自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 ロゴス t=k-1 ロゴス t=k 知能は差延、差異、統合、反復の システムである。 逸脱（差異化，差延） 統合（引き戻し） 語る 語る
- 192. 意識を作る＝自身を語る St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 ロゴス t=k-1 ロゴス t=k 知能は差延、差異、統合、反復の システムである。 逸脱（差異化，差延） 統合（引き戻し） 語る 語る 語るスピードと意識の関係
- 202. 水の波紋のように意識が作られる 著作者 acworks タイトル 波紋が浮かぶ水面 http://01.gatag.net/0013916-free-photo/
- 216. ゼ ロ 無限世界 志向性の矢
- 217. ゼ ロ 無限世界 志向性の矢 知能
- 225. 目次 1. はじめに 2. 人工知能とは 3. キャラクターＡＩ：意思決定 4. 西洋哲学と人工知能 5. 東洋哲学と人工知能、混沌、煩悩 6. 東洋哲学と人工知能、分節化、唯識論 7. 時間と知能 8. 人工知能、世界、縁起 9. 人工知能、知能、世界
- 226. 人工知能、世界、縁起
- 227. 知能 この力が時 現実
- 231. 第五章 人工知能、体験、部分からの総合
- 233. 問題は体験から来る • 人工知能は世界を、自分を体験していない • 人工知能は世界から情報を抜き取っているだけ 体験 問題 人間＝体験から問題を創造（ジェネレート）する
- 235. 混沌としての知能 悟り より大きな 悟り
- 239. 持続的意識 インフォメーション・フローから 一瞬一瞬生起される構成的自己 「構成的自己＝知能」 の形成（創造） 人工知能 環境世界 環境 時間 意識＝無意識の境界 線 無意識＝身体の境界 線
- 253. 目次 1. はじめに 2. 人工知能とは 3. キャラクターＡＩ：意思決定 4. 西洋哲学と人工知能 5. 東洋哲学と人工知能、混沌、煩悩 6. 東洋哲学と人工知能、分節化、唯識論 7. 時間と知能 8. 人工知能、世界、縁起 9. 人工知能、知能、世界
- 254. 人工知能、知能、世界
- 255. 人工知能人間 仏教と人工知能 • 仏教 ＝ 煩悩から解脱する • 人工知能 ＝ むしろ煩悩を与えたい（執着） 煩悩 煩悩 解脱 執着
- 260. 混沌としての知能 悟り より大きな 悟り
- 261. 付録 質問で使ったスライド