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    人工知能批判

    このエントリーを含むはてなブックマーク はてなブックマーク - 人工知能批判 あとで読む
    人間のように、意志を持ったロボットを作ることができるのでしょうか?
    脳は、コンピューターによって、置き換えることはできるのでしょうか?
    (答えは、No?)

    皇帝の新しい心―コンピュータ・心・物理法則
    ロジャー ペンローズ
    みすず書房
    1994-12
    ¥ 7,992


    Amazon.co.jp: FANTASMA UCCIDENDO MECCANISMO (YO SOY AQUEL)さんのレビュー

    本著の人工知能批判は面白い。難解な数学の定理など気にせず読めばいいのです。
    2012/7/28
    By FANTASMA UCCIDENDO MECCANISMO (YO SOY AQUEL)
    レビュー対象商品: 皇帝の新しい心―コンピュータ・心・物理法則 (単行本)

    この著書の主張は二つであるが、論理的に別のものです。
    第1の主張はゲーデルの不完全性定理によって脳はコンピューターではありえないことが証明できること。
    第2の主張は量子力学と統一場理論による新しい科学に脳を理解する鍵があるということ。

    第1の主張に関して言えば、脳がコンピューターと根本的に違う根拠は数学基礎論にあるというのである。
    ゲーデルの定理は、無限概念を含む数学ではすべて「無矛盾であり、かつそれ自身の無矛盾性を定理として導けるような公理系を作ることは不可能」というものです。
    さて、1の議論の前提は、たとえある命題が証明不可能である事をゲーデルの定理が示していても、人間にはその命題が真であるとわかることがありうる、という事実です。
    コンピューターにとってある命題を証明あるいは反証する唯一の方法は、いくつかの基本公理から論理ステップに従って、アルゴリズムのステップを実行することしかできないということです。
    これはチュリング・マシンの宿命として、コンピューターには決定できないが、人間の脳には決定できる命題があることを示している。
    ペンローズの議論は人間の知能、意識というものは一種のコンピューターのアルゴリズムだとする機械論的な考えの核心に痛烈な打撃を与えました。
    それに対する多くの反論に対し苛酷な反論をしている。
    詳細は省きますが、現在のコンピューターの進化形としてのコンピューターは人間のようには意識は持てないことを示しているのであろう。

    次に2ですが、ペンローズの主張の要点は、脳の働きが古典力学と量子力学の中間の領域を記述する記述する未知の新しい物理に関係しているというものです。
    脳の働きの真の説明が何らかの意味でその未知の物理によっているとして、完全な統一場理論の完成がなされたときに、とくに重力を理解した時に、中間のギャップはスムーズに埋められるであろうと主張する。

    1.の主張は議論としては分かる。
    しかしながら、2.の主張は、大胆な主張であるが、それでは4つの力の統一理論がなされなければ、脳に関するすべての議論は未解決ということになる。
    量子力学的考察も正統的なコペンハーゲン解釈以外の解釈が必要となっている。
    量子飛躍は量子力学で記述されるミクロの系に特有の過程であり、脳のようにマクロな物質と関わることはない。
    量子重力理論の完成を待つのもいいでしょうが、読者は「意識の担い手であろう脳の組織や他の生体組織を巨視的物質として本質的に解明していくためには、どうしても場の量子論の力を借りないといけません。」と1967年に世界で最初に主張した梅沢博臣博士の言葉も知っていてよい。
    量子力学はミクロの世界でだけ通用するが、場の量子論はミクロとマクロの両方で通用する。
    生体はマクロである。
    梅沢博臣、高橋康両博士による量子場脳理論をペンローズはもちろんご存知です。

    その後、ペンローズは主張2に関して修正しています。
    いずれにしても、脳、コンピューターに関するアプローチは他にもある、例えば、複雑系の物理等。
    どのアプローチを採ろうとも、まだ、船出したばかりでしょう。
    本著は、難しい箇所もありますが気にせずに読むことをお薦めします。



    コンピューター(電子計算機)の実態は、計算して答えを出す機械です。
    アルゴリズム(計算方法)にはいろいろありますが、計算可能なアルゴリズムだけが、コンピューターで実行できます。
    計算できない場合は、コンピューターは答えを出すことができず、エラー(プログラムのバグ)になります。

    ●美人の定義
    人間は、女性の顔の形について、よく「美人」とか「ブス」とか、区別していますね。
    コンピューターに、美人かブスかの判定をさせることはできるでしょうか?
    完璧な美人の定義、美人の証明方法がないので、コンピューターでは判定できません。

    あ、待てよ!
    3組に1組は離婚しているってことは、人を見る目=人間の判定もいい加減だよな~(笑)
    日本人の離婚率、浮気率 - 浜村拓夫の世界

    コンピューターには決定できないが、人間の脳には決定できる命題として、「美人問題」は不適切かな?

    ●アルゴリズム
    アルゴリズムとは何か (一般人向けの解説) - 国立情報学研究所

    「アルゴリズム」というのは、コンピューターで計算を行うときの「計算方法」のことなんですが、広く考えれば、何か物事を行うときの「やり方」のことだと言っていいでしょう。
    その「やり方」を工夫して、より良いやり方を見つけよう、というのが、アルゴリズムの研究です。
    同じ計算を行うんだったら、いい方法でやればより速く計算できますね、ということです。



    アルゴリズムをプログラムとして記述し、コンピューターに計算を実行させます。
    バグのないプログラムしか、コンピューターは計算できません。


    ●計算可能性
    計算可能なプログラムとは、数学的には証明可能な命題、ということになります。
    問題に対する答えを出す。すなわち、計算とは、証明の過程なのです。

    証明論 - Wikipedia

    証明論(英語: proof theory)は、数理論理学の一分野であり、証明を数学的対象として形式的に表し、それに数学的解析を施す。

    証明は帰納的に定義されたデータ構造で表されることが多く、単純なリスト、入れ子リスト、木構造などがある。
    これらは論理体系の公理や推論規則によって構築される。
    そのため、証明論には統辞論的性質があるが、対照的にモデル理論には意味論的性質がある。
    モデル理論、公理的集合論、再帰理論などと共に数学基礎論の四本柱とされている。

    証明計算の種類
    主な証明計算は以下の3つである。
    ・ヒルベルト計算
    ・自然演繹計算
    ・シークエント計算
    これらはいずれも、命題論理や述語論理(古典論理または直観論理)、任意の様相論理、多くの部分構造論理(適切さの論理や線型論理)の完全かつ公理的な定式化を可能とする。実際、これらで表せない論理体系は稀である。



    人間が「証明」と言っている作業は、ギャップのない、連続的な理論の構築であり、
    理論の接続=式の変形を「計算」と呼んでいます。

    再帰理論 - Wikipedia

    再帰理論(さいきりろん、英: Recursion theory)は、数理論理学の一分野で、1930年代の計算可能関数とチューリング次数の研究が源となっている。発展の過程で、この分野は計算可能性や定義可能性全般を対象に含むようになった。

    数理論理学における再帰理論の研究者がよく扱うのは、相対的な計算可能性、還元性の概念、次数構造などである。
    これらは、計算機科学における計算可能性理論が、計算複雑性理論、形式手法、形式言語などを主な研究対象とすることと対照を成す。



    計算可能性理論 - Wikipedia

    計算可能性理論(けいさんかのうせいりろん、computability theory)では、チューリングマシンなどの計算模型でいかなる計算問題が解けるか、またより抽象的に、計算可能な問題のクラスがいかなる構造をもっているかを調べる、計算理論や数学の一分野である。

    計算可能性は計算複雑性の特殊なものともいえるが、ふつう複雑性理論といえば計算可能関数のうち計算資源を制限して解ける問題を対象とするのに対し、計算可能性理論は、計算可能関数またはより大きな問題クラスを主に扱う。



    計算可能関数 - Wikipedia

    計算可能関数(けいさんかのうかんすう、英: Computable function)は、再帰理論研究の基本的オブジェクトであり、チューリング計算可能関数(英: Turing-computable function)とも呼ばれる。
    計算可能関数は、アルゴリズムの直観的な記述を正確にしたものと言える。
    計算可能関数は、チューリングマシンやレジスタマシンといった具体的な計算モデルを参照せずに、計算可能性を論じるのに使われる。
    しかし、その定義には特定の計算モデルを参照する必要がある。



    美人問題については、ビッグデータを利用することで、擬似的な「経験の構成」を作り出し、統計的な処理を行えば、人間の経験則に近い答えを出すことができるでしょうか?
    =人工知能は、人間を模したものではあっても、人間の意識そのものを再現することはできないと。

    ヒューリスティクス - Wikipedia

    ヒューリスティック(英: heuristic)とは、必ず正しい答えを導けるわけではないが、ある程度のレベルで正解に近い解を得ることが出来る方法である。また、答えの精度は保証されないが、回答に至るまでの時間が少なくて済む。
    主に計算機科学と心理学の世界で使われる語。どちらの分野での用法も根本的な意味は一緒だが、指示対象が違う。計算機科学ではプログラミングの方法を、心理学では人間の思考方法を指して使われる。論理学では仮説形成法と呼ばれている。



    コンピュータには何ができないか―哲学的人工知能批判
    ヒューバート・L. ドレイファス
    産業図書
    1992-04
    ¥ 4,644


    人工知能の批判ってのは、言い方をかえれば、唯物論に対する批判でもあるんだよね?
    唯物論者は、ロボットと生物の違いを理解できるのでしょうか?

    人間の4分類 - 浜村拓夫の世界

    「生物=ロボット」という仮説が正しいとすれば、脳と同じ機能を持つコンピューターが製造できなければならない。

    「ゲーデルの不完全性定理によって脳はコンピューターではありえない」
    ~唯物論者は、このハード・プロブレムをどのように解決するつもりなのか!?
    お手並み拝見といきましょう。(笑)

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    コメント

    申し訳ないがミスリードはNG。[現在のコンピューターの進化形としてのコンピューターは]無理ということだ。
    おそらくそれは手続きだけでは恒等式を解けない、というところにある。
    チューリングの作ったチューリング・ボンベは一種のアナログコンピューターであるが、普通のコンピューターとは異なり恒等式を解けた。
    つまり、論理回路に限らなければいくらでも解決策はあるという事だ。
    また、「間違う」コンピューターというのもある。これは間違うことを許容するから普通のコンピューターでは解けないものも解ける。

    申し訳ないが…

    申し訳ないがミスリードはNG。[現在のコンピューターの進化形としてのコンピューターは]無理ということだ。
    おそらくそれは手続きだけでは恒等式を解けない、というところにある。
    チューリングの作ったチューリング・ボンベは一種のアナログコンピューターであるが、普通のコンピューターとは異なり恒等式を解けた。
    つまり、論理回路に限らなければいくらでも解決策はあるという事だ。
    また、「間違う」コンピューターというのもある。これは間違うことを許容するから普通のコンピューターでは解けないものも解ける。

    脳細胞を利用したバイオコンピューターの実現可能性

    情報提供、どうもありがとうございます。
    エニグマ暗号の話は知っていましたが、「チューリング・ボンベ」の存在と、その具体的な動作原理については、知らなかったので、とても参考になりました。

    (参考)チューリング計算限界を越えよう!
    http://www.ccs.tsukuba.ac.jp/wordpress/uploads/2010/10/130314-absract.pdf

    「チューリング・ボンベ」のアイデアと、その応用方法については、今後研究してみたいと思います。

     * * * * *

    > 申し訳ないがミスリードはNG。[現在のコンピューターの進化形としてのコンピューターは]無理ということだ。
    > おそらくそれは手続きだけでは恒等式を解けない、というところにある。
    > チューリングの作ったチューリング・ボンベは一種のアナログコンピューターであるが、普通のコンピューターとは異なり恒等式を解けた。
    > つまり、論理回路に限らなければいくらでも解決策はあるという事だ。
    > また、「間違う」コンピューターというのもある。これは間違うことを許容するから普通のコンピューターでは解けないものも解ける。

    他人に騙されないためには、その人の言っていることではなく、実際にやっていることを見る必要があります。

    解決策が既に存在するならば、その証明は、具体的な形で提示されなければなりません。
    具体的な証拠がない間は、「真実である」と断言はできないのです。

    そういうわけで、人間の脳と同等以上の機械を作れるなら、作って公開することによって、証明してください。
    よろしくお願い致します。

     * * * * *

    これは皮肉ではなく、実際に作れるのであれば、素晴らしいことだと考えます。
    →私が作れるものなら、作って特許を取りたいです。(笑)

    私は、「脳と同じ機械」は作れないと予想しています。
    個人の見解を表明することは、誰でも自由にすれば良いと思いますが、見解の異なる人から見るとミスリードに見えるということですね?
    「Aはダメ」→「AがダメならBがある」という形で、批判には必ずセットで代替案が必要です。
    ミスリードと断定した以上は、その証拠を提示することが必要になります。

    なので、「脳と同じ機械」を作れると予想している人たちには、実際に作ってみてもらいたいと考えています。
    →脳と同じ動作をする機械があったら、見てみたいので。(好奇心)

    よろしくお願い致します。

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