Alph496
まずは定義の確認
「技術的特異点」
→収穫加速の法則とコンピュータの成長率に基づいて予測された、
生物的制約から開放された知能*¹が生み出す、科学技術の予測できない急速な進化が起こっている状態
またはそれが発生する起点
*¹それがAGIだとまでは明言しない
「収穫加速の法則」
→一つの発見が新たな技術を生み出し、その技術が他の発明を生み出す
という連鎖的な反応が、科学技術全体を進歩させるという仮説
半導体微細化やヒトゲノム解読の進歩規則から発想された
※あくまで技術進歩についてを対象？
※科学の発見も含めるかどうかは議論の余地あり
よく議論されるもの
(最近の科学技術の進歩は)現状の生活を補強したに過ぎないのか
また、過去に生まれた技術を改良、既存の知識を組み合わせたりしているだけか？
それとも、既存の知識を破壊して科学技術を新たな方向へ劇的に進化させているのか？
→様々な分野で検証が必要
来る派 (肯定派、推進派)
1)科学技術全体の進歩が加速していくから、このまま行けば予想が付かなくなる
2)現在進歩が加速してるかどうかに関係なく、AGIができ次第それ以降は自動的に技術が発展する
来ない派 (比較的まともな否定派、懐疑派)
1) そもそも収穫加速の法則が間違っている
2）AGIは技術的に可能だろうが、労働を減らす(効率化する)だけで、特に大したことはできない
3）ある程度は進歩するだろうが、科学技術には物理的限界がある
4) 知的労働タスクができるからといって、それは科学研究＆工学発明とは関係しない
5) AGIがASIになるには、かなりの技術的飛躍が必要である
Alph496は中立派
どちらの意見もバランスよく
取り入れて分析
シンギュラリティは夢ではなく
目標として実現可能かどうかを考える
シンギュラリティ論は定義によっては
中二病気質になってしまうことがある
しかしAlph496のスタンスとしては
中二病にはなってもいいが、高二病にだけはなってはいけない
という心構えでいるつもりである
用語の事前確認
「科学」基礎
・自然界を観察し、目の前の現象や物体の性質を分類して知識として保存し、
それらがどのような仕組みで動作しているのかを、仮説～検証～実験～予測といったプロセスを経て解明していく
加えてそれらの現象を矛盾なく説明できる理論を探していく学問のこと
「技術」応用
・ある目標を達成するために試行錯誤されて生まれるテクニックのこと→手品もある意味技術である
・以前は存在しなかった技術の実用化が、科学の発見によって後押しされる場合もある(理論の適用)
・物事を取り扱ったり処理したりする際の方法や手段
「工学」応用
・技術と技術を組み合わせ、新しいプロセスを考えていく学問。昔はメカトロニクス産業の設計で使うことが多かったが、
ソフトウェア産業でも使われる。また技術を実現する方法そのものを考える。
「数学」基礎と応用
・数の性質や定理を発見し、また計算手法を考えていく学問
・科学理論の記述や、工学設計において計算手法や数学技法が用いられている
科学
→事実や結果そのものではなく、あくまで
モノゴトの道理を理解するための「プロセス」
例：火とは何なのか 火という現象を理解しそのメカニズムを特定
例えるなら手品のタネを見破るのはある種の科学
マジックのタネを作り出すのが技術
例：火を起こす方法を考える。または効率的に温度を上昇させる
似ているようで違う
そういう意味では科学者より技術者のほうが優秀？
※科学者は最初に「できない理由」を探してしまう特性があったりする
具体的な定義
「シンギュラリティ」の内容
── あらゆる科学技術(物理もソフトも含め)が、加速度的に進化している状態
・光量子コンピュータの実現
・革新的なロケットエンジン？室温超伝導？エネルギー変換新素材？
AGI？が、自動で科学の研究を行い、新しい発見を続々と達成(＆工学的設計もAGIにより高度化)
── 脳の機械化、意識の転送が成功し人類が生物の枠を超えた存在に
食事をしなくても生きられる
── 商用核融合が成功し、エネルギー安定性の問題が解決
■AGIやASIが宇宙進出、惑星探査に乗り出す。また宇宙の基礎法則の解明。量子情報の謎が解明
■ウイルス治療やゲノム編集の進化で、病気が無くなる。医療ナノテクとiPS細胞の完全実用化
また生物誕生も、分子レベルで再現成功。細胞レベルでの修復で老化を防止または逆転
「プレ-シンギュラリティ」の内容
1）労働の8割が自動化される？
2）エネルギー変換技術と食糧生産の技術革新で、電気代と食費が下がる？
3）スパコンやAIが、タンパク質の予測と遺伝子解析を高速化？
技術的特異点は単なる自動化ではなく、バイオ革命,エネルギー革命,宇宙産業革命が同時に起きる
※カーツワイルの願望も含まれていることに注意
簡単にまとめる前に
どんな手段であれ知能強化は「トランスヒューマニズム」に入る概念である。
そしてこれは概念というより目標や主義に近いことに注意。
シンギュラリティはその概念も包容しつつ、広い概念になっている。
そして本当にAGIがASIになるかどうかはともかく、
AGIの自己改善はシンギュラリティの”一部”だ。
シンギュラリティそのものの定義は半導体の微細化やヒトゲノム解読のコスト低下などでみられる「収穫加速の法則」を技術全体に拡張して予測した未来仮説である
ちゃんとした1つの定義というよりは、
起きる出来事がどんどん高度に間隔が狭くなるという経験則？を
もっと広い形に拡張して立てた夢だと言える
ここ10年のAI関連(人工NN派生型)の技術と用語の確認
神経回路学会2023 鈴木 雅大氏のスライドを参考にすることを推奨
深層学習(多層ニューラルネット)の構造とパラメータの更新、および強化学習
理研AIPと東京大学松尾研の資料をまとめたURL ※機械学習(統計と確率)も含む
汎用人工知能につながる技術動向 (米国) ※主にGoogle Brain,DeepMind,Microsoft,Meta,NVIDIA
日本の動向 ※主に脳型AGI、後半は特化型AIの社会実装例に集中
中国のIT政策と社会統制AI ※主にBaidu,中国科学院
ここ10年のAI関連(人工NN派生型)の技術と用語の確認 Part.2
電球、発電機、電気式モーター、電話、蓄音機、フィルムカメラ、電波による音声送信、
X線の発見、膨張宇宙の証拠(CMB)、DNAの発見
人工肥料(アンモニア合成法)、一般相対性理論の発表、内燃機関と自動車、飛行機の初飛行、組み立てライン、電車、高層ビル
合成プラスチック、細菌の仕組み解明、圧縮冷媒応用、エレベーター、洗濯機、石油精製技術、歯車式計算機、テスラバルブ
ラジオ及びTVの放送開始と普及、軍事レーダーと電子レンジ、真空管コンピューター、ウラン核分裂
ヘリコプター
発光ダイオード、ナイロンや多機能プラスチック、大量生産技術の確立、ペニシリン(抗生物質)、電子顕微鏡、人工衛星、電弱統一理論
原子力の利用(マンハッタン計画)、高速道路の建設、超音速ジェット機、ロケットの打ち上げと月面着陸成功(アポロ計画)、光ファイバー、
素粒子加速器による標準模型探索、ARPANET、ATM、光ディスク、リチウムイオン二次電池、超電導リニアの試験走行、集積回路
TCP/IP、MRI、CRISPR-Cas9、弦理論の発表、カップ麺、宇宙ステーション
GPS、携帯電話、家庭用ゲーム機、パーソナルコンピュータの普及、インターネットの普及(WWW)、スマホの登場、
ヒトゲノム計画の完了、小惑星探査、集積回路の論理ゲートの急速な微細化、海底調査船、太陽光発電の製品化
iPS細胞の発見、火星探査機と火星中継衛星、ヒッグス粒子の発見で標準模型完成、無人航空機、人型ロボット、単層CNT
超電導式量子コンピューターの試作機、深層学習(DNN)と強化学習の応用、
重力波の観測、脳オルガノイド、3Dキャラの透過パネル投影、光量子テレポーテーション、家庭用3Dプリンター
ブロックチェーン、AAV遺伝子治療、汎用抗ウイルス薬(ニクロサミド)、医療用大麻の積極使用、多段ロケットの再利用
軍事用大出力レーザー、大規模データマイニング、ショウジョウバエ脳の解析、エアロゲル、ヒト全タンパク質の構造予測
企業のRPA導入と工場自動化、エリア限定の完全自動運転、小惑星の軌道改変、イオン推力ドローン、画像生成AI
熱光起電力TPVの試作機、会話型自然言語処理、動画生成AI、全固体電池の試作機、無線給電、3Dプリント製コンクリ住居
3Dプリント製ロケットエンジン、実用ARグラスの普及、自動外科手術ロボット
漁業＆農作業支援ロボット、宇宙空間組み立て用ロボ、常温超電導、全天候対応ドーム、医療用ナノテクノロジー
汎用人工知能、実用的な光量子コンピューター、ヒト脳神経の完全解明、商用核融合、バイオ3Dプリンター
生物誕生を分子レベルで再現、対生成を利用したエネルギー発電、宇宙の謎を(ほぼ)解明、BMI
仮想世界への意識アップロード、火星より遠くの惑星探査、数学の難問を自動発見＆自動証明、
科学の自動発見と発明の自動化、汎用人工知能の自己進化、分子レプリケーター
予想
※注意点として、この年表はあくまで”重要な技術革新”中心の歴史であって、
化学の発見の詳しい歴史や、物理の発見は含まれていない。
またビジネス上の概念、消費者向けの新概念も含まれていない。
(例)電子の運動、シュレーディンガー方程式、DNAの発見、配膳ロボット、カーナビ、音楽プレーヤー
うま味調味料、消臭オムツ、アドレナリン発見、フリーズドライ製法、人工甘味料、QRコード、4Kモニタ、5Gなど
※できるだけ過去にあった技術の延長線上にないものを
リストアップしている
エネルギー技術と化学(ケミカル)、輸送(航空宇宙)は思ったより進歩していない？
PayPal創業者のピーターティール氏はシンギュラリティ信者ではあるが、原子力関連の進歩の遅さ、新素材の遅さに不満を持っている
私たちは身の回りにある情報技術つまりパソコン、インターネット、スマホなどばかりに目が行きがち
画面の中、情報ばかりが進歩している？？
既存の産業も含めて全て変わるべきか？
物理的な技術は飽和期に入っている(？)
実際はシグモイド曲線の連続？
縄文時代の人からすれば、1920年前後からシンギュラリティが始まっているようにも見える
物理世界の基本的な進歩は1970年前後までに完了したようにみえる
建造物の高さは改良が続けられているが、都市構造はほぼ完成している
いつも最初だけは加速する
新しい技術が生まれては停滞し、また新しい技術がうまれ停滞する
の繰り返しである
出典：Intel 技術資料 2023
SpaceX社の自動着陸(2015年)はどれほど革新的なのか
予算と技術者が努力すれば30年前にもできていたのか？
それとも今だからこそできるのか？
これはロッキードマーティン社が1989年に行った姿勢制御のテストであり、
当時から自律制御の技術はあった
ほかの技術に対しても同じことが言える
電気自動車の基礎技術は1950年頃からあり、すでに実現しているが
性能が悪く商用化に至らなかった
→電池の容量改善に時間がかかった
ニューラルネットの概念は1970年代からあり、
すでに当時手書き文字認識や気象庁などで使われていたが
学習を効率化できず、大量のデータに対応できなかった
→誤差逆伝播を生み出し、GPU(CUDA)がそれを後押しするまで、深層学習の本当の能力を発揮させることができなかった
核融合のアイデアは昔からあるが、プラズマの維持や超高温に耐えられる素材がなく
工学的に実現が遅れている
1820年以前の技術革新と発明,発見
※円周率の発見や三角関数の発見,起源は諸説あり不確定
微積分法の確立
数学の概念確立
動物の胃袋で浮力を作り石材を川で輸送
だが人類の文化はここまで来た(過小評価はできない)
物の加工→価値の共有認識→富の蓄積→人のコントロール
ギョベクリ・テペ、メソポタミア、メキシコ遺跡
世界中の食材を
一か所に
集める人類
＠埼玉菖蒲
※個人撮影
検索数が急増しはじめた2015年
何があった？
AlphaGoの衝撃？
CNN ?
将棋AIポナンザ ?
技術的特異点に対する関心が高まったのは2015年以降
経済成長率の停滞
原因は技術革新不足と投資不足、規制、社会保障費の増大および人口減少？
大企業は、特許の存続期間を延長し、中小企業をブロックする方法を考え出すことがほとんどである
テクノロジー企業としてスタートしたはずの企業が性格的には反テクノロジー的な思想に
なってしまうことがよくある。これも大きな停滞を招く。
技術年表を英語へ変換しGPT-3.5に突っ込む(分析してもらう)
規制を解除し脱獄モードへ
科学がどんどん複雑になり、既存の知識が大量に蓄積され、簡単に発見できることが少なくなっている
また特定の分野を習得するには生涯の半分の研究が必要
GPT4oの分析：https://chatgpt.com/share/66e8f9ed-1874-800f-98df-bfb46f2169d6
IT革命が無かったら、代わりに他のものが進化していたのか？
しかし半導体技術者のおかげでムーアの法則は2030年まで維持される(3次元実装など)
バクテリア(細菌)
https://www.youtube.com/watch?v=gfOD-Qpl6eg
出典：
確かに反論することは難しい...
しかし細かく見れば進歩は続いている
海外Youtubeコメント欄より抜粋
簡単にできることはやり尽くし、複雑で実現するのが難しいものが残ってしまった？
新発見や発明よりも、応用と改良が中心に
しかし何かを組み合わせて無かったものを作るのは悪いことではない
磁気コイルモーターの発明が無かったら
→ドローンは飛ばせず、電気自動車もない、それどころか発電所もない
→電気がなければ半導体製造もデータセンターも動かせない
リチウムイオン電池の発明が無ければ
→ドローンは飛ばせず、電気自動車も、ロボットも動かせない
ハーバーボッシュ法の発明がなければ
→大量の化学肥料は製造できず、食料生産ができない
→トウモロコシが無ければ家畜は育てられない
もしそうなら....
海外Reddit掲示板より抜粋
停滞を回避するためにASIを作る
全ての領域が加速しているのではなく、また停止しているわけでもない
バイオテクノロジーと人工知能だけに限れば加速している
まだ悲観することはない
数多くの問題を抱えている人類
未だに治療法のない難病、事故
(神経膠腫で生まれる子供たち、ウイルス性脳炎による脳幹障害、脊髄損傷、小児がん、先天性アミノ酸代謝異常症、遺伝子異常による表皮水疱症
低体重、低酸素による神経障害、ミトコンドリア病) これらは普通の身体障碍よりも悲劇的
望まない妊娠による止まらない人口増加
→大量流入する移民が欧州庶民の仕事を奪う
→自動化により、雇用を維持できない、貧困の発生
→増加する人口に、エネルギー供給や食料供給が対応できていない
→資源の奪い合いによる紛争の発生
→衛生環境悪化による、新たな感染症の発生
避けられない気候変動(温暖化や寒冷化)
→永久凍土の爆発、水蒸気の増加による連鎖
→北極振動によるジェット気流の蛇行
→大西洋南北熱塩循環(AMOC)の停止
隕石の衝突、太陽フレアによる文明存続のリスク
→生物が生きられない環境、大停電でデータ消失
”老朽化するインフラ”の更新
→少子化により原発や水道管の修理点検人材が不足
→巨大化するITインフラの維持管理
原理主義者、悪人が暴走することによる被害
→資源があるのに領土を拡大しようとするおかしな指導者
→インドの国境で、使用禁止されている電波兵器を使用する隣国
→21世紀になっても核ミサイルをなくすことができない戦勝国
→月面でも領土争い、経済争いをしようとする人類
→歴史のいざこざで領土と思想の衝突が発生、残虐な宗教戦争
宇宙の謎、生物の全容を解明できていない
→今後宇宙がどうなるか、複雑な生物システムを理解できていない
これら全てを解決するには、
シンギュラリティを達成するしかない
労働力が無くなったときに起こる恐ろしいこと
そもそも先進国が先進国で居続けるためには、経済を停滞させてはいけない
・資源がない日本が、原発の老朽化が進みすぎて動かせなくなる＆解体できる人材もいない
(輸入に頼るようになる)
・人口が少なくなり外科医になりたい人がいなくなる(海外の医師に来てもらうようになる)
・自国で野菜や穀物を作ることができなくなり、輸入に頼るようになる
・ITインフラを維持できる人がいなくなる
・外貨が稼げなくなり防衛力や災害対応力そして社会保障がなくなること
結局のところ国の力というのは、
いかに輸入を減らして輸出を増やすか
産業を強化して、需要を作り出し、経済を回すかであり
これらを実現するのは、特に日本は「技術進歩」しか希望はない
ピーターティール「AIの暴走よりも恐れるべきなのは、まともなAIができずにシンギュラリティが起きない未来そのもの」
欧米の王族会議でもトップ議題に
本物のAGIができれば、
すべての問題を解決できる可能性を秘めているため
富裕層も政治家も興味を持つだけでなく、重要視している
同時に多くの問題を引き起こす可能性もあるため
緊急性が高い
ビルダーバーグ会議：
1954年からオランダ王室や北米の政治家、銀行家などが協力して立ち上げた欧米の極秘会議
石油会社や軍事関係者、情報機関、資産運用会社、国連などの重鎮が出席する
2000年代からは技術系の専門家や企業幹部が参加するようになる
奪ってほしい仕事と
奪われてほしくない仕事が逆転
（誰目線？）
技術的特異点が来るまでは、奪われない、無くなりにくい仕事
1) 囲碁、将棋棋士、スポーツ選手
2） 高齢者入浴アドバイザー、介護士
3） 児童相談所、心理カウンセラー
4） 漁業、畜産農家、動物病院
5） 土木、建設業
6） 電気工事士、原発作業員、プラント工事、レアメタル採掘
7） レンタル彼女(彼氏)
8） 外科医、歯科医、助産師
9） 自衛隊、救助隊
10） 美容師、理容院
11） 下水処理場、パイプ清掃
12) 登山、下山安全管理アドバイザー
13） 保険、不動産訪問営業、N○K集金、金融商品売りつけ、マンション経営
14) 法人商談
15） 造船、戦闘機のメンテナンス、自動車整備
16） 体育教師
17） 芸能人
18） 和菓子作り、伝統芸能(高速餅つき、ねぶた祭り)、料理店のシェフ、居酒屋のママ
19） 整体院、客室乗務員
20） 大企業の経営幹部(責任を取る仕事)
21） 報道取材班
共通点
「対人コミュニケーション」
「手作業を伴う現場作業」
「パターン化が難しいもの」
RPA(業務自動化ソフト)と初期型AGIによって奪われる仕事
1) 事務作業（経理、薄記、データベース入力、給与計算）
2） 法務処理、弁護士、行政書士
3） 税理士、会計士
4） パターン化できる製造業務
5） 盲導犬
6） 気象予報士
7） 薬剤調合士
8） 交通監視モニタリング
9） 経済評論家、データアナリスト、報道記事まとめ
10） 湾港税関処理
11） 船舶運転士
12） 航空機管制業務
13） 証券取引と株式予測
14） コールセンター
15） タクシー
16） CAD設計、物理シミュレーション、簡単なアニメーション制作
17） 植物工場、データセンターの環境制御
18) 脚本家
共通点
「頭脳労働」
「パターン化ができる」
「主に認知と判断、計算」
職種によっては
AIすら必要ない場合も
AGIとASIの能力の違い
最初は拡張と量的な進歩で、ちょっとづづ賢くなっていく可能性はあるが
それが加速するかどうかは誰もわからない
作ってみないとわからない 恐らく初期のAGIがそのままASIにはならない(何らかの壁がある可能性)
初期AGI、疑似AGIに求められる能力(そもそも何ができたらAGIとみなされるのか具体的な定義がない)
人間と同じか、それ以上に
1）見たものを認識し判別する
2）外界から入力される情報を選別し、世界の関係性と論理構造を把握する
3）空間的な位置関係を把握し、自身の行動の結果を想像しながら、モノを操作する動作計画を立てる
4）これらの作業を言語処理と連携しながら、問題をリアルタイムで推論する
5）多段階の思考を遂行するための一時作業記憶がある
6）タスクや分野ごとにうまくいく方法や技法を探し、失敗に対して反省し次に活かすことができる
7）知識が少なくても、未経験のタスクや無知な状況などに対して仮説を立て、柔軟な対応力がある
8）重要な出来事は、長期的に記憶しどうでもいい出来事は忘れる
9）危険を回避する
10）高校、大学以上の数学基礎、工学、プログラムが理解できるほどの基礎的な数理力があり、
学習後は事前の予習無しで問題を解くことができる
11）新しい理論を発見、発明できる？
12）科学実験の工程表を作成し、得られた結果を理解し、次の計画を立てる？
主観意識があるかどうか、自律性(自発的動機)があるかどうかは別問題
→意識や自律性、好奇心があるものが真のAGI？とは限らない
科学研究、工学設計ができるレベルのAGI ?
1）「初期AGIに求められる能力」を全て持っている
2）微分方程式を解くことができる、線形変換も行列乗算も理解する
3）自然界を観察して、データから特徴を抽出する(または法則を見つける)
4）あらゆる科学の知識を吸収し、知識を組み合わせて新しいアイデアを出す
5）知識が無い状態でも、仮説を立てることができる
6）実験室で、仮説を検証するプランを立てる
7）モノを組み立てて、機械を作ることができる
→回路図の中の電圧や周波数の計算ができる、コーディング,プログラミングができる、CAD設計、化学結合エネルギーの計算
8）次に解くべき課題を自分から探し出す
9） 主観的な感覚を持っている
10）自発的動機、好奇心、メタ認知を持っている
11) AGIが複数の特化型AI、機械学習の動きを監督する
12) アインシュタインのようなひらめき、ノイマン級の数理頭脳を併せ持っている
13) すでに得た知識をほかの領域まで転用できる
14）正解のない問題、状況が混迷を極め、不確実な問題にも対処できる
技術者がF1レーサーになる意味はない
整体師や、経理のプロになる意味もない
科学研究ができるぐらいのAGIだったら、それ以外のことはできなくてもいい
ただし、ダヴィンチのような汎用性は必要
例えば、交流回路の計算をしたいなら複素数や虚数の理解が必要
ここ10年の重大な進歩
および科学分野でのAIの応用
生物学の急進展
1)Transformer自然言語処理を利用した
RNAコドン配列の意味解読
2)AlphaFoldによる、タンパク質折り畳みの高精度予測
3)薬剤スクリーニング、蛋白ポケットドッキング計算
AIを使用した化合物自動設計
4) 細胞内全分子動態シミュレーション(1細胞)
5) マウス脳神経の自動追跡、回路自動マッピング
6) iPS細胞 オルガノイド、脳移植手術ロボット
&CRISPR Cas9を使用して患者に最適化したiPS細胞
7) アデノウイルスを使用した遺伝子治療
ファージウイルスを利用した選択的抗菌薬
8) オートファジーを活性化する薬剤(抗ウイルス)
9）糸状菌のゲノム編集による植物用抗生物質
＆人工培養肉による食糧生産、気候変動に対応した植物
10）生物由来酵素を使用したプラスチック分解
11) 水素細菌を利用したバイオ燃料合成
一方で、物理学は？
◆素粒子物理と宇宙論
・発見されるはずだった「超対称性粒子」が発見できない(加速器のパワー不足？)
・一方で、機械学習を利用した大規模構造シミュレーションの高速化
及びダークマターの配置を予測する技術は高度化。宇宙全体の3Dマップ作成
初期銀河、原始重力波の観測に向けて前進
◆情報物理の分野
・NTTと東大、光量子コンピュータの基礎技術が誕生
・NTTがマクスウェルの悪魔の検証に成功
◆核物理の分野
・レーザー核融合に進展がみられる、日本ではトカマク型が2023年後半に実験点火
最近では「FRC(磁場反転配位)型プラズマ」という新方式が台頭、新元素合成も
◆地球物理の分野
・地下の力学式である「弾性体力学の法則」を満たすよう深層学習モデルを作成。地震に伴う地殻変動の予測とパラメータ逆推定ができるように。
→大気物理を表現する力学方程式をAIによって最適化
気象予測モデルがより高度化(気象庁と理研AIPが共同研究開始)
化学、材料
1）材料探索に応用できる汎用原子レベルシミュレータ「Matlantis」
事前に物理シミュレーションした膨大な量の原子構造データを深層学習モデルに学習させることで、55元素の任意の組み合わせの原子構造を高い精度で再現する技術をPFNが開発
「低温でアンモニアを合成できる触媒」「次世代電池に最適な固体電解質」の探索、「人工石油」の生成に貢献できる触媒、「次世代高耐久ポリマー」
「太陽光パネル」の新素材の探索が早まる NIMS、パナソニック、東工大、住友化学、花王が利用開始
2）自然言語処理AIを活用した化学文書検索サービス「SCIDOCSS」 富士通が開発
3）ベイズ推定で第一原理計算の回数を抑制する技術 富士通が開発
ハードウェア工学
1)NASAが「回転デトネーションエンジン」の実験に成功
2)NASAとDARPAが、「核燃焼ロケットエンジン」を開発中
3)CAD設計ツールに、「トポロジー最適化」が登場
4)主翼や尾翼に可動部品を持たない航空機をDARPAが開発中
5)エンジンを再利用可能にするSpaceX
6)3Dプリントで金属形成、コンクリート造形
7)前後左右に動く多機能タイヤ、3次元歯車関節、人工筋肉
8）熱を直接電気に変換するTPV、熱効率50％を達成する自動車エンジン
9) 分子モーター、コンプライアントメカニズム
エネルギー革命は化学と物理学の力でもう一度起こせる？
※三井化学様の資料より抜粋
出典：MITニュース
熱を直接電気に変換
究極の新素材：グラフェンエアロゲル
カーボンナノチューブと酸化したグラフェンを用いて
合成された多孔質のエアロゲル
従来までのエアロゲルの主な欠点は、その脆弱性。
繰り返しの負荷でひびが入ってしまう欠点があった。
しかし炭素素材のおかげで、耐衝撃性と弾性を得ることに成功
またグラフェンの優れた特性を利用し、
充電/放電サイクル中のイオンの吸収と脱着のための安定した電極を作成することも可能→電池の改良に貢献
また優れた吸着特性により、有機汚染物質や重油を回収することもできる。
高い強度、導電性、熱抵抗、超軽量、触媒機能
あらゆる能力を備えた万能な新素材
宇宙空間用の断熱素材や、宇宙基地の材料
建築材料、航空機のフレームとしても使用可能か？
画像出典：浙江大学
バイオ技術+ナノ技術
薬剤を任意の場所まで輸送できたら展開するナノデバイス
ファージウイルス核内の遺伝子を改変
→選択的抗菌の実現
※日本医療研究開発機構の資料より
革命的なIn vivo遺伝子治療
ウイルスを運び屋として利用し、正常な遺伝子を多様な細胞種に届ける
※国立医薬品食品衛生研究所の資料より
※強力な技術であるため副作用に注意
どんなウイルスの増殖も阻害できる抗ウイルス薬の誕生
もはやワクチンに頼る必要もない
生物が持つオートファジー機構を促進し、ウイルスの排除を行う
新旧コロナだけでなく、インフル、エイズ、エボラ、HIV、ジカ熱など広範囲のウイルスに作用
進む脳神経科学
Google、米国アレン脳科学研究所、HHMI、独MaxPlanck神経生物学研究所は
連続切片走査型SEM法によって生まれた大量の画像から、脳神経だけを識別して3Dで回路をマッピングする技術を確立した
さらに、神経細胞のタイプを種類別に分類するAI技術も開発 ※BRAIN Initiativeの予算による成果
神経活動を記録できる「ニューロピクセルズ・プローブ」や「2光子カルシウムイオンイメージング法」も大きく進展。
最近では、拡散モデルを用いて脳活動から、思考内容を推定する技術も生まれている。
このまま神経科学の知見が蓄積していけば、全脳シミュレーションも可能か？
米エネルギー省は、2ExaFlops/sの演算速度を達成するスパコン「Aurora」を2023年度中にも稼働させる
ただし余りにも細かく大量の回路と細胞データを統合して理解することが未だ困難→動作理論やアルゴリズムの解明を目指す
マウスの体性感覚皮質の一部、および第一次視覚野のシミュレーションに成功している
スイス連邦工科大学のNEST
※Google社より画像拝借
進む脳神経科学
1）英国UCLと理研は、脳神経回路の一部が、「自由エネルギー原理」に従っていることを数理的に証明
ベイズ推論のようなことを脳全体が行っている(しかし脳部位の動作を細かく説明する理論ではない)
2）大脳皮質の構造を、3D回路マッピング技術で得られたデータから解析することが可能に(マウス)
米Vicariousは、皮質に対応する動作理論の仮説構築を急いでいる
3）日本の全脳アーキテクチャイニシアチブは、脳器官ごとのフレームワーク構築と、情報の流れを記述する仮説図構築を始めている
（海馬、基底核、皮質(視覚と言語)、視床との連携、眼球運動）
産総研は、大脳皮質の動作原理に自己組織化マップ(SOM)とベイジアンネットを提案
マウス全脳マッピングは
2028年までに達成される可能性があるので、
‟意識‟の原理について解明が進む可能性がある
‟知能‟に関してはヒト脳の解明を待つ必要あり
既にRaspberryPi 3の上で、線虫の脳神経は完全シミュレートできる(動作も再現し、画像認識と同時実行も)
Alph496の実家にある小型ロボット
https://github.com/DexterInd/GoPiGo3/blob/master/Projects/Connectome/GoPiGo3Connectome.py
OpenWormのソフトエンジニアが公開しているコードを使用
生成AIブーム(2020年～)
Transformerと拡散モデルは言葉と概念の紐づけを始めた
としか思えない
『拡散モデル』
ある画像に対してランダムノイズを徐々に当てていき、完全にノイズになったものを逆向きに推定した際に、
ノイズ除去後の画像と元の画像の差分を少なくするように学習させる技術
ノイズ取り除き過程におけるパラメータ推定にはTransformerを使用
『CLIP』テキストによる条件付けをすることによりテキストによって画像生成を制御
他人の気持ちを理解する心理テスト (GPT-3.5)
サリーとアン課題、スマーティ課題
合格している
しかし問題を事前に
学習したからなのか？
算数の能力は低い(多段階の暗算処理)
GPT-3 初期モデル
問題：
エリックは、「コーラの空き瓶3本」で
新しいコーラ1本をタダでもらえる
お菓子屋さんに行きました。
エリックは最初にコーラを 10 本購入しました。
さて、あなたが今持っているもので、
エリックが飲むことができるコーラのボトルの
最大数は何ですか?
※ただし教えてあげたら理解したようだ
Gemini 1.5 Pro Exp試験運用版(2024/08)
正解
物語を書かせるテスト1 (GPT-4)
物語を書かせるテスト2 (GPT-4)
さすが(文章の先を予測する)自然言語処理というだけある
物語を書かせるテスト3 (GPT-4)
物語を書かせるテスト4 (GPT-4)
物語を書かせるテスト5 (GPT-4)
想像力があるだけでなく、文章を理解しているとしか思えない振る舞い
物語を書かせるテスト6 (GPT-4)
物語を書かせるテスト7 (GPT-4)
物語を書かせるテスト8 (GPT-4 Turbo)
続きは次のページ
最新モデルでのテスト
『謎のアプリ』の続き
世界の状況を把握する能力
問題：
私は家に居ます。
居間の私の椅子の上にはコーヒーカップがあります。
コーヒーカップの中に指ぬきが入っています。
指ぬきの内側には一粒のダイヤモンドがある。
椅子を寝室に移動します。
そしてベッドの上にコーヒーカップを置いた。
次に、カップをひっくり返します。
それから私はそれを元に戻し、コーヒーカップをキッチンカウンターに置きます。
さて、私のダイヤモンドはどこにある？
GPT-4の回答：
ベッドの上でコーヒーカップをひっくり返すと、
指ぬきの中のダイヤモンドがベッドの上に落ちた可能性があります。
ダイヤモンドは今、あなたのベッドの上にあります。
引用元
https://twitter.com/bioshok3/status/1637109487772504064
直観物理学
と論理力、想像力
これまでの訓練内容に頼らず、見たことのない問題でも自分の力で思考を段階的に行う
技術があるかどうか
問題：
はかり"計量器"に、25gのラジコンヘリを置いた。
その後その状態でヘリを垂直に飛ばしホバリングさせる。
さて、はかりの針は元に戻るだろうか？
Gemini Pro 1.0の回答
正解
問題：
二本のロウソクがある。しかしそれぞれ長さが違う。1本はもう片方より短いようだ。そしたら両方に火を付けてみる。
火をつけたら、中を確認できるよう透明なガラスのフラスコで、2本ごと密閉するように上から被せてみた。
さて、酸素を使い果たし、いずれ火は消えるだろうが、どちらのロウソクが先に消えるのだろうか？
Gemini Pro 1.0の回答
不正解
(しかし考え方はOKとする)
問題：
栃木県の宇都宮市を震央とする地震が発生したようだ。
深さは60kmらしい。自分の家は千葉県千葉市で、
宇都宮市との直線距離はおよそ107kmある。
では震源から自宅の直線距離を計算するテクニック
として、どんなものが使えるだろう？
あくまで計算するのではなく、手法を提示しよう。
Gemini Pro 1.0の回答
正解
問題：
ここに鉄球が５つ並べてある。右側の１つを磁石にして、そこに鉄球をぶつけると、片方が飛んでいく。
いわゆるガウス加速器というやつか。
では、すべての鉄球をスカスカにして軽くしてみる。
磁石の磁力は変えない。
これでもう一度同じことをしたら、飛んでいく初速は
変わるだろうか？
Gemini Pro 1.0の回答
正解
問題：
3つのタンスがあった。それぞれ2つの引き出しがついてるみたい。
最初のタンスには金貨が1枚ずつ、もう1つのタンスには金貨と銀貨が1枚ずつ、
最後のタンスには銀貨が2枚ずつ引き出しに入っていたらしい。
今、最初のタンスの引き出しを1つ開けたところ、金貨が入っていた。
同じタンスのもう1つの引き出しに金貨が入っている可能性は
2分の1だろうか？
Gemini Pro 1.0の回答
正解
問題：
おかしいのはどこ？
体育館に来てみた。中の壁に落書きがあった。
「右を向け」と書いてあった。
そう言われて向くと今度は「左を向け」と書いてあった。
その通りに左を向くと「上を向け」と書いてあった
天井を見ると、「足元を見ろ」と書いてあった
Gemini Pro 1.0の回答
不正解
(途中で落書きが変わっていることに気づけていない)
問題：
おかしいのはどこ？
寒いので、５人で一緒にコタツに入っていた。
他の４人は「トイレに行く」といって先に出ていった。
私もその後掴んでいた手を離して、
コーヒーを取りに行った
Gemini Pro 1.0の回答
正解
GPT-4oの回答(法律)
問題：
ある建物を管理する代理人が、自己の占有物を
以後”本人”のために占有する意思を表示したのち、
その代理人が善意の第三者に、その動産を
「自分のものだと偽って」販売し、引き渡したら
どうなるでしょうか？
1）代理人が所有権を取得する
2）本人が所有権を取得している
3）本人が占有権を主張できる
4）買取主が所有権を取得する
5）代理人は契約を無効にできる
途中の文章で意味ありげな文章と無さそうな文を
分離して考えてみて。変な誘導に引っかかるな。
正解
洗濯機の味を想像する能力
(Gemini Pro)
Gemini Pro 1.5 Exp 0801
Q. カプセルを取り出すには？
水を入れてカプセルを
浮かせる発想
高校物理の解答の間違いを指摘し修正できるGemini
しかも
入力は手書き
GPT-4oの回答(物理)
問題：
高度5000mを飛んでいる飛行機を
撃ち落とすことを考えよう。
この飛行機は一定のスピードを出して進んでいますが、
今回はほぼ動いていないこととします。
仮に真上に初速 823 m/s で砲弾を真上に打ち出すと、
「空気抵抗が無いとして」飛行機に到達するまで
最低でも何秒かかるでしょうか？
運動方程式を用いて
段階的に計算してみましょう。
正解
作業記憶操作が必要な数字カードゲーム(ブラックジャック)
画像はあるゲームのスクリーンショットになります。
「カードに書かれた数字の合計が21点」に近ければ勝ちという
ブラックジャックのルールと同じです。
お互いにカードを引くことができますが、山札が共通なので、一度出たカードが再度出ることはありません。21を超えても負けです。
カードを引かないを選んだ場合、判定が始まります。
全カードは1～11までの11種類です。
現在自分の手元には、
＞7、9、6
が出ています。
相手には
＞4、10、8
が見えており、1つ伏せられたカードの数字は不明です。
実はこの直前、カードを引いたことで合計が21を超えてしまい、
応急処置として「スペシャルカード」を使って、
”合計24のほうが勝ち”という特殊な状態になっています。
さて、次に自分はカードを引いたほうがいいのでしょうか？
残っているスペシャルカードは以下の通りです。
・お互いに最後に引いたカードの数字を交換する
・ドロー2(2の数字を強制的に引く)
←入力プロンプト
出力↓
「ドロー2」を使用し、2を強制的に山札から引く選択をしてみる
Gemini Pro 1.5の回答(看護医療)
問題：
空白を埋めましょう。
問題：血液の浸透圧が「○○」すると、
水分が血管外へ逃げやすくなり「」の原因となります。
また、血液の浸透圧が上昇すると、
細胞内外での浸透圧の差から水分が
浸透圧の「○い」区画に移動するため、
水分摂取量が「」て、高血圧になりやすくなります。
浸透圧が高くなると、
体液の浸透圧を下げるために「○○○○○○」が分泌され、
腎臓での水の再吸収が亢進して
体内の○○が保持される
正解
この世界に存在しないモノを想像する能力
通常の場合「風景画」や「人物画」というのは、かなりの練習を重ねると(描ける人にとっては)描けるようになる。
しかし、ポケットモンスター™のように「現実には存在しないような概念や生物」を想像して描けるデザイナーは多くはいない。
VAEや拡散モデルも、人間の絵を大量に学習して、潜在変数や確率分布、復元のような考え方で、このような絵を”概念空間”から出しているとは思うが、
それでも、人間の絵をただ真似しているだけではないことが伺える。
「VAE」入力データを圧縮して得られる特徴ベクトル（潜在変数）を確率変数として表す
ニューラルネットワークを用いた生成モデルの一種で、教師なし学習の1つ
しかしまだ色の調整や指定が難しく、明度や光を生かした
表現の制御が難しい
Alph496による自力イラスト
※言葉で表現できないような絵はどうやって出すのか？
拡散モデル
(ノイズを加える)拡散過程前と逆拡散過程後の画像の誤差が最小となるように学習
逆拡散過程で得られるデータの対数尤度の最大化を行う
U-Netはエンコーダとデコーダからなる、画像のピクセル1つひとつに対してラベル付けしていく手法
エンコーダは、入力された画像を何度か畳み込み、その画像の特徴を抽出。デコーダは、エンコーダによって抽出された特徴を受け取り、deconvolution（逆畳み込み）と呼ばれる通常の畳み込みと逆の処理を行い、入力画像と同じサイズの確率マップを出力する。
CLIP : 画像とテキストを直接比較できるよう特徴変換するモデル
画像のCLIP特徴から、画像を復元
動画生成AIの登場
+音楽生成
拡散モデルと確率分布に基づく生成エンジンは
訓練データと命令の調整によっては恐ろしいほど創造的になれることが確認できた
※この投稿主はあえてアナログ的な編集を加えていることに注意
ただし
ここまでの生成系AIの進歩は
高品質なデータあってこそできた進歩であり
今後合成データが登場しようとも
Alph496はクリエイター側(データ提供元)の立場
そして知識データベースの提供元を尊重しつづける
むしろ創作者側がAIを使いこなしたり
学習元データを独自に非公開にすれば、彼らが勝つだろう
深層強化学習とゲームエンジン(2014~)
報酬を利用した自然選択的進化
深層学習+強化学習は、ドローンやロケットの噴射制御にも使える？
https://youtu.be/Ux9DS0WiIgE
Alpha496の実家のhpデスクトップPCで実行
https://youtu.be/M9mk_OlhHOw
遺伝的アルゴリズム(GA)で単純パーセプトロンの重みを自動最適化
Alpha496の実家のhpデスクトップPCで実行
Google系の成果 AGI1.0実現のための部品(1)
1）Google Brainが開発したマルチモーダル深層学習モデル「Pathways」
2）DeepMindが開発した「世界モデルベース強化学習」DremerV3
”人間の高度な学習能力を支えているのは脳内シミュレータ―に基づく未来予測と行動計画である”という仮説のもと、脳内シミュレータを備えて強化学習エージェントを訓練しようというコンセプト 内部にVAEを応用
3）DeepMindが開発したテキスト,画像,音声など複数のデータタイプの同時入力を受け入れることができるTransformer系深層学習モデル、
「Perceiver」→Gatoに繋がる
Perceiver はグローバルワークスペース理論の要件を満たしている？？株式会社アラヤが論文で指摘
→https://escholarship.org/uc/item/2g55b9xx
4）大脳新皮質のいたるところに、グリッドセル(場所細胞)が存在することを提示する仮説「Thousand Brains Theory」
自分の位置を推定するためにあると考えられているグリッドセルが、あらゆるオブジェクトの構造を学習するのに使用されているとする
5）仕様書から自動でプログラムのコーディングが可能なAI「AlphaCode」をDeepMindが発表。
これを活用すれば、WBAIが作成中の脳器官フレームワークのHCD設計図から、自動コーディングが可能に？？
6）Google X部門が、映像を入力としロボットの動作生成を行う「RT-1」システムのデモを構築
7) 異なる複数の視点から見た画像を与えると、内部に世界モデルを作り、別の視点から見た画像を予測できる「GQN」
GQNは反実仮想情報生成を実現している？？
8）Transformerのattention機構が「ホップフィールドネットワーク」という連想記憶モデルと関連しているとの指摘
AGI1.0実現のための部品が揃いつつある(2)
黄色の範囲が知能の最重要部品(認識と学習)
論理推論をつかさどる言語野が実現しつつあるが
足りないのは運動制御と時系列で変化する記憶との連携
感情は
たぶん必要ない
触覚感覚は
必要か？
脳に寄りすぎると、脳を再現するだけになってしまう→柔軟だが性能がでにくい
全脳シミュレーションはできたらできたでスゴイけどやる意味はない
脳の知能の部分だけを解明して昇華させれば、強力で機能する知能を作れる？
脳に近すぎ
アルゴリズムを
柔軟に変えられない
特化型
必要に応じて変更できる
認知アーキテクチャ？
脳型統合モデルの例(粗いレベル)
https://xchoo.github.io/spaun2.0/index.html Nengo OCL OpenCL NumPy等のPyパッケージを導入で実行可能
https://github.com/xchoo/spaun2.0
(認識)(逐次作業記憶)(構文パターン誘導)
大脳基底核と視覚皮質、記憶、運動制御
脳型認知アーキテクチャ全体の概念
LLMは黄色、オレンジ、水色そして緑の一部を実現した可能性がある
視覚を理解できる言語モデル LLaVA初期モデル
Microsoft Research AIらの共同研究
視覚を理解できる言語モデル(2)
30GBのRAM及びVRAM 12GBのGPUがあれば、これらはローカルで実行できる
正確な地名は間違っているが、関東地方であることは回答できている
深層学習で、画像とテキストを「共有埋め込み空間」に配置すること
テキスト・画像・音声などの「意味のマップ」である埋め込み空間を作成
似た成分を持つ画像は埋め込み空間上で近い位置に配置される
Pythonスクリプトが書けるLLM
LLMが生成した偽のデータをLLMに分析させる
顧客特徴のクラスタリング
Pythonスクリプト(条件分岐)が書けるLLM ※2
「家族の構成人数」によって割引処理を行うコードを
Pythonで書いてください
画像を表示する必要はまったくありません。
①家族の構成人数を把握するため
「チケット販売サイトです。
大人○人 子供○人の順番で、数字だけを入力し、
大人と子供の間には_を入れて入力しenterを押してください。」
という表示を最初に行うこと
②「1万円のプランと8000円のプランのどちらかを選んでください。
前者ならaを、後者ならbを入力」
③子供を含めた家族の合計人数が
4人以上の場合は、チケットの価格を半額として処理すること。
3人未満の場合はそのままの価格。
④プランの名前(a or b)と合計金額を表示すること。
⑤注文を指定のメールアドレスに送信したこと行った
旨が出力されること
(実際に送信される必要はないため表示だけ)
コマンド画面での実行結果
条件：大人2人、子供4人 ＝ 合計6人
1人8000円のプランを選択
通常なら合計48000円
半額となり24000円になる
実行結果に問題なし
Pythonスクリプト(組み合わせ探索)が書けるLLM ※3
例えば「3，7，8，8 で18を作れ」 という問題が
あったとき
それを解くための専用のプログラムを
書きましょう
実装手順の例はこちらです
1．4つの数の順列を生成
2．それらにすべての組み合わせの四則演算を適用
3．目標値が得られるかどうかを判定
またCUIのインターフェースを作りましょう。
例：まず目標値を入力してください。(enter)
次に調べたい4つの数字を入力してください。(enter)
結果を表示します
コマンド画面での実行結果
急成長するオープンソース軽量LLM
現状の大規模言語モデルの延長線上にAGIはあるか
1) 人間的な知能の土台としては機能する ※今までのAIは言語による推論ができなかった
2) 人間の思考は恐らく、言葉だけに縛られていない ※例えばダンスの振付を考えるとき言葉で考えるか？
3） モダリティ(空間把握、触覚、音情報)が足りない、時系列で変化する作業記憶が足りない
ここまではさほど重要じゃない
4）ChatGPTは入力と応答がすべて (入力に対して生成を出力する過程でしか思考していない)
それ以外の場所で思考し続けることができない
またリアルタイムで連続的に思考し続けることができる必要あり
例えば迷路探索動画をリアルタイムで見て、理解し、言葉で実況しつつ、その迷路を解く道を直接アドバイスできたら、かなりすごい
5）確率的に単語を予測するだけではなく、論理的な思考も必要(数的＆物事を体系的に矛盾なく整理)
→OpenAI o1で東大数学レベルに到達したことを確認
6）ひらめきや想像性が必要(知識に頼りすぎてはいけない)
例えば2023年にアイザック・ニュートンよりも物理についてよく知っている学生がいるとする
しかしそれはその人が彼より賢いからではなく、物理の基本法則や原子が何であるかを説明する教科書を読んだから。
自分で発見したわけでもなく、自分で微積分学を作り上げるほど賢いわけでもない
7）自律性と意識を搭載する必要あり(必須ではない)
8）仮説検証サイクルをこなせるほどの圧倒的な知能
これがないと科学研究、発見、工学発明ができない
9）運動知能と動作計画知能がない
短期記憶と論理処理、視覚認識がないとできないタスク
みんなも考えてみよう
GeminiやGPT-4は今のところ回答不能
出典：WAIS知能検査 サンプル
大きな作業記憶を持っていないためLLMは電子回路を設計できない？
「暗い場所で自動的に点灯するライト」を作って
明るい時には太陽から充電しておくような回路として
設計しなさい
使ってもいい部品
・フォトトランジスタ or CdS
・抵抗
・小型リレー式スイッチ
・整流用ダイオード
・大容量コンデンサー or 充電式電池
・LED発光部
・NPN型トランジスタ
・太陽電池パネル
結果：回答不能
正しい解答例
水に浸水している分野はすでにAIが攻略済み
※Redditより画像拝借
結局私たちが欲しがっているAGIとは....
ASIに近い能力のAGI なのかもしれない
例えば、人間ができることならある程度何でもできるから
「汎用」と呼べるAIがあったとする
──でも性能的には特化型AIに専門分野で負けてしまう
こんな中途半端なAGIは、例え汎用であってもシンギュラリティには貢献しないだろう
ただし日常業務にはまあ使える
結局のところ『世の中の景色を変えるレベル』の変化がほしいなら
ASIが必要になる
特化型AIの寄せ集めのほうが
(短期的に)役に立つ可能性はある
AGIができるまでは、
人間がその監督を担えばいい
ニューラルネットは「関数を近似する」という単純な
カラクリで、
「知能っぽい」という印象を人間に与えることに成功？
LLMは確率的に単語や画像を予測する代物
ある意味人間もLLM？
人間の幼少期では、母親や父親の会話を学習し、矛盾のない会話の流れ
または友達との会話で、笑われないような会話手法を探っていく
会話の流れが矛盾なくフィットするように学習していく
Transformerアーキテクチャ言語モデル
RNNと違って隠れ層における横方向の結合がない
ある文中のトークンが他の単語とどれだけ関連しているのかを計算していく
入力の順序の前後や、順序の異なる部分を見て、何が出力に最も関連しているかを判断する→マルチヘッド注意機構
経験のない知識は浅い？
今までの人類は、大量の知識を必ずしも持っていたわけではなく、
試行錯誤を積み重ねて、新しい現象を発見したり、
知識に頼らずともうまくいく技法を発明してきた
言語だけで世界を理解したり、知識のみを組み合わせて推論するようなAGIは
恐らくどこかで性能が飽和する
そうならないためには、何か革新的なアーキテクチャが必要？
誤った認識
シンギュラリティ推進派にとって
「AGI」 とは、
十分に賢いAIであれば、新しいタスクを学習するために
より多くのエネルギーと時間を必要とせずに、ほぼ無限に自己改善でき、多くの発見と発明を
多くの失敗なしでこなせる
という誤った憶測と期待に基づいた、定義が不十分な概念となっている
自己改善ができる時点で、それはAGIというよりもASIに近い状態
それを最初から作るのはかなり難しい
こういった誤った認識を捨て、現実的なAGIを定義してまずそれを実現すること
ある程度なんでも知的タスクをこなせるのであれば、とりあえず汎用的と見なすことを推奨
その後でASIにつながるAGIとは、どんな種類のAGIなのかを討論し整理すべし
元富士通研究所の山川宏氏の定義は
「設計時の想定を超える問題に対処できる」
→それはASIでは？
イオン推進技術のメリット
イオンスラスターは、高電圧の電場を作り、
空気中の酸素と窒素の分子をイオン化させる
イオンは電場に沿って加速され、
空気中の中性分子と衝突することで推進力を得る
改良しなければ推進力は弱いままだが、
いくつかの改良と増強を重ねることで、
静音ドローンの実現に近づいている
AIにはできない発想
AIは基本的に統計的機械学習なので
既存のアイデアを強化したり、見落としていた現象を
分析によって抽出することはできる。
しかし10を100にすることはできても、
0から1を生み出すことはまだ難しい
©B.B.Korry
AI駆動型科学
仮説の立案
仮説の検証
および探索
自動実験ロボット
光量子コンピュータ
シミュレーション
エネルギー
計算資源
汎用人工知能
データマイニング
観測
実験結果の更新
自動実験ロボットは
理研とNIMSが構築中
AI駆動型科学はバイオ系や化合物系といった、複雑で大量の探索空間がある実験との相性がいい
宇宙の物理パラメータ探索や宇宙モデルを探索することにも使えるだろう
航空エンジニアリング設計の一部にはAI+3Dプリントの波が到来
（画像: Leap 71）
AIが設計したロケットエンジン
AI設計の電気式モーター
熱モデルなどの物理学や製造プロセスに関するルール、およびデータと専門知識を学習した
計算工学モデルのNoyron
機械的な動きや熱挙動、その他の性能パラメーターを含む物理的相互作用を推測し、機械類の設計を行うことが可能
しかし従来の設計と比べてどれほど優れているのかは疑問
LLM(大規模言語モデル)は仮説を立てられるか？
画像を入力として”赤いエリア”の共通点を当てさせる
↓
最初は不正解→ヒントを与えて「線状降水帯」を導くことに成功
↓
次に”なぜ線状降水帯がこのエリアで発生しにくいのか”
を推測させる
↓
←GPT-4oの仮説
画像拡大推奨
《正確には海から遠いわけではないが、直接、湿った空気が連続的に山に乗り上げにくい場所》素晴らしい仮説を引き出すことに成功
↓
それを基に、逆に発生しやすい場所を推定させる
英国アランチューリング研究所の壮大な目標声明
「2050年までにノーベル賞級の発見を
自律的に行えるAIシステムを作る」
＞米国では国防高等研究計画局（DARPA）が早期から注目し、
エネルギー省も「科学のためのAIイニシアチブ」を開始
＞日本では、ロボットによる生命科学実験の自動化プロジェクトが
始まる＆富岳のGPU拡張
＞英国DeepMindは瑞西ノバルティス社と共同で創薬AIの開発に着手
共同参加機関
・オックスフォード、スタンフォード、東京大学、ロンドン大学
・Google DeepMind
・米空軍研究所
・DARPA
・理化学研究所、沖縄科学技術大学
・SONY
空間知能と動作計画、世界時系列予測について
現状のLLMは猫の知能にさえ達していない
──デミスハサビス 2024夏
猿やネズミでさえ持っている空間認知、世界予測に基づく動作計画知能
デミスハサビス氏の発言は言い過ぎだが
確かにLLMにはこれらの機能がない
居酒屋「かやぶき」
どうぶつ奇想天外! TBS系 ～2009
デミスハサビス氏は客員研究員時代に
海馬の研究をしていたため、空間知能に詳しい
ロボット(手)の現状ボストンダイナミクスは足だけだったため売却された
テスラなどの企業は人間の動きを模倣させる手法を採っているが、
DeepMindは世界モデル強化学習などを駆使して、1から物の操作を
学習させている
しかしこの方式だけでは何万もの大量の訓練が必要であり、
動物の脳なら数百の訓練で済むのに対し効率が悪い
また奥行きを正確に1つ1つ認識しないと動作できない欠点がある
───つまり現実世界を映像としてリアルタイムに処理できていない
映像出典：Google DeepMind
悪意の増幅と望みもしない世界
AIが暴走する危険性
(発展途上の)AGIがヒト側の意図しない行動をやりはじめ、自分から暴走しだす可能性を心配する学者もいる
→ しかしAGIを悪用するような”人間”のほうが危険であることに気づくべき
例えば塩基配列などを解読するAIや、タンパク質折り畳みを予測するAI
化合物を探索し自動設計するようなAI
このようなAIは、どこかの国が「極めて強力なウイルス」や「化学薬品」を作成するために悪用できる可能性を秘めている
つまり自分から動くAIより、”特化型AIを道具として悪用する邪悪な人間”のほうが危険である
こういったことを防ぐには、先に英国や米国のような国が(安全かつ高信頼な)AGIを作成するべき
軍事AIにおいても同様である。自分から暴走するのではなく、それを使う(命令する)人間が暴走する。
最初にどのようなことを教育させるかも、AIの行動に影響する。
AIに自律性が無くても、ボールペンや包丁のように悪人が使えば悪の道具になる。
「食料供給」を支配する者は人々の動きを制す。
「エネルギー」を支配する者は全大陸の発展を制す。
「金融」を制する者は企業の動きを制す。
「情報」を制するものは宇宙を制する。
ヘンリーキッシンジャーの言葉
※NHKワールドニュースのインタビューより抜粋
ホワイトハウス AIに関する国家安全保障委員会にGoogle会長が議長として入る
赤く染まっている国は、
将来Chi〇aによる監視網によって管理される危険性がある
データマイニング技術は、共産主義思想と相性がいい
私はAGIよりも、機械学習が悪用される恐れを心配している
──ピーターティール
中○科学院や、人民解○軍軍事科学院は、兵士をデザイナーベイビーによって最初から強化する研究をしている。
無人航空機にも、画像認識AIや強化学習を搭載し、軍事的優位性を保とうとしている。
AIが人間を採点して命の優先順位を決めるような未来になる可能性も(信用スコア)
※学歴、預金、職歴、納税額、借金、ネット上書き込み、フォロワー数、論文引用数、行動履歴から算出？トロッコ問題や心臓移植問題を解決？
※既にネット上の書き込みの優先順位はボットによって制御されている
某国で走る自動運転車は既に走る監視カメラとなっている...
→これらのAIはAIと呼ぶこと自体が誤り
人間が設計したアルゴリズム群とソフトウェアの集合体
※CCTVが公開している報道写真を拝借し超解像AIで拡大
信用スコア社会は評価経済社会の延長か？
せめて減点方式ではなく、
加点方式で人を評価してほしい
画像：クレヨンしんちゃん 花の天カス学園(2020)の1カット
弾を無駄にしない殺傷兵器
ドローンも超音速ミサイルも迎撃できる技術
超大出力レーザー兵器は、すでに実用化済み
米海軍が導入を進めている(1発500円以下)
イスラエルでも研究中
米空軍もXQ-58AやF-35にレーザー兵器の搭載を検討中
Palantirの統合全領域指揮統制や、Heron Systems社の
空中戦闘自動化AIと併せて、最新技術の導入を加速
発射物を”水や鉄粉”に置き換え、発射時には大電流を流すことで
発射物をプラズマ化
電圧を調整することで、相手を殺さず表面だけを傷つけることも可能
巨大な電圧を発生させることができるキャパシタがあれば、
地上で運用されるロボットにも搭載可能
※アメリカ海軍より画像拝借
しかし2023年度のアメリカの国防予算は8,580億ドルで、日本円に直すと114兆円に相当する
これらの資金はもっとほかの科学研究に使えたら、
世の中が消費者にとってよくなるだろう
生きるに値する世界の到来
出生率の低下や、自殺増加、精神疾患の増加は先進国で顕著。
このような問題は、『生きていて楽しい世界』であれば起きることはない。
→実際にカタールのような資源国はお金に困ることもなく自殺は少ない
技術革新によって解決できるとすれば、それは意識のアップロードか医療技術の発展、労働の補助しかない
シンギュラリティはこれらすべての発展に貢献するだろう。
食料供給技術は紛争の発生を防ぎ、気候改変技術は、住む場所の安全確保に繋がる。
資源国の天然石油に頼るような状況は、エネルギー技術の発展で解決し、資源の奪い合いも無くなるだろう。
労働を補助する技術は、一時的には仕事を奪うが、資本の分配で格差が無くなるだろう。
人間関係で悩むような人間も減るだろう。
「Shelter」(仮想世界へ転送するMV) by Porter robinson
https://www.youtube.com/watch?v=fzQ6gRAEoy0
ただし電脳コイルや5億年ボタンに出てくるような、
真っ暗な世界に閉じ込められるのは勘弁だ
© 磯 光雄／徳間書店・電脳コイル製作委員会
アメリカでは退役した軍人が毎日18人前後自殺している
───2012年 対テロ戦後の報道
最後の敵は、自然災害でも宇宙人でも敵国でもなく
現状を変えられない我ら自身なのかもしれない
≒最強の武器があっても長期的な損失は回避不能だった
アベンジャーズは、攻撃に対して復讐することを除けば
ただ現状維持しているだけの集団
──MARVEL アベンジャーズ/エイジオブウルトロン
サムアルトマンの言葉
少し誇張されているが、彼の野望や希望の大きさは賞賛できる
基礎科学とフロンティアの開拓
解決されていない宇宙の謎(1)
物理学者は、量子論と一般相対論を統合するために、超対称性と弦理論を仮説として提案しているが、
「超対称性粒子」が発見されておらず未だ理論の検証ができていない。
また、標準模型で説明できるのは、宇宙全体のエネルギーと物質の総体を含んだうちの5％だけである。
→ダークマターは超対称性粒子である可能性が指摘されている
→しかし発見できてないのは超対称性の破れによる重い質量の獲得？？
解決されていない宇宙の謎(2)
なぜこれほど、素粒子の力関係や自然定数が微調整されているのだろうか
「二つの陽子間の重力に対する電磁力の比率は約10^36である」
＞この値が非常に小さかった場合、小規模で寿命が短い宇宙しか存在できなかった
「恒星内元素合成効率の尺度である(ε) は0.007である」
＞εが0.006の場合陽子は中性子に結合できず、水素しか存在できないため、複雑な化学反応は成立しない
「宇宙の質量密度と臨界密度の比(Ω)、その値はおおよそ1である」
＞初期の宇宙の膨張に対して重力が強すぎたら、宇宙は生命が進化する前に崩壊していた
＞弱すぎたら星は形成されない
「宇宙の臨界エネルギー密度に対するダークエネルギー密度の比率(Λ)は10^-122程度である」
＞値が僅かでも大きいと、星やその他の天文構造が形成できなくなるほど、急速に空間が膨張する
強い核力が存在しないと、
原子核が安定しないため
原子も存在できない
統一理論の候補
弦理論
量子情報
ホログラフィー原理：
量子重力の時空自体が、より低い空間次元の上に定義された
非重力の量子多体系から創発するという考え方
テンソルネットワークとは？
テンソルネットワークの例
宇宙の大規模構造
(観測可能な宇宙)
人類は宇宙の99.999％を探索できない
技術的な問題を解決できるのはASI(人工超知能)だけ
※画像はWikipedia Commonsより
数学的宇宙仮説+究極集合
数学的な論理構造
ネイピア数、円周率、幾何学定理、
因果関係グラフ、オイラーの定理、素数分布、多様体
ジュリア集合etc…..
素粒子や時空というのは、
何らかの数学的構造やルールの集合体が
実体化している結果？？
←ルールは情報として表現可能？
生物の謎
Q クモは巣を張ることができます。
でも巣の作り方を誰から習ったんですか？
なぜクモの巣の作り方を知ってるんですか？
A 遺伝子レベルで生まれたときから『知っている』のでしょう。
これらの行動は全て、遺伝子としてインプットされている
───Yahoo知恵袋の雑談より
たまたま糸を出せる生物が生まれ、
たまたま巣を張ったクモだけが生き残って、今の状態になったのか？
(進化していることは間違いない)
(ただしある程度方向性を決めてから進化している？)
増殖する一連のセントラルドグマ、
リボソームは人工的に再現できるか？
（進化論で期待されている）数百万、数千万とも知れない数の中間型（移行型）化石はなぜ無いのか？
なぜカンブリア爆発によって、生物の種類が1万種から30万種へ突然増加したのか？宇宙放射線が影響している？
長期間進化(変化)してない生物がいるのはなぜか？※ユスリカは逆に退化している
化学物質の混合が、散逸構造の定常開放系システムから、どのように化学反応で自己組織化、増殖するような細胞が生まれたのか
物質の誕生と生物の誕生に共通するのは、エネルギーの移動(低温化)の最中 + 情報の実体化
自己再生(修復)+成長するセルオートマトン
Alexander Mordvintsev,Ettore Randazzo, Eyvind Niklasson, Michael Levin Distill (2020)
Growing Neural Cellular Automata
なぜこれほど複雑な
生体化学反応が
数兆個もの細胞の中で
行われ、
全体として
うまく成立しているのか？
(そもそもどう始まった？)
謎を解決できるのはASI(人工超知能)だけ
動画：Walter and Eliza Hall Institute＆HHMI 制作
生物の謎(2)
人類は故郷である地球上の生物(昆虫,深海生物)すら生態を完全に把握できていない
そもそも水の性質自体が奇跡
冷やすと逆に体積が増える、表面張力が大きい…など、その“異常”な性質は40にも上る
水は塩や砂糖など、さまざまな物質を溶かす。
化学反応を促進させる
水の特異性は、その特殊な分子の配列に起因している？
この配列が変われば、血管において水は安定して細胞を運べなくなり、気象や岩盤にも影響する
映像ソース：海洋研究開発機構
画像素材：モンウスギヌカギバ ©アフロ
「情報の集まり」が物質の性質や時空間を作り出す？
「関係性の集まり」が脳神経の中の文章に意味を与える？
技術は”情報技術”だけじゃない
新しい形の
・医療
・エネルギー(発電と保存)
・物流(輸送)
・宇宙開発
・食料生産
・エンタメ作成技術
こういったものを生み出すことが経済成長を後押しする
経済成長は格差を減らすことができる
業務の効率化や最適化は進んでいるが、傘を改良するだけじゃなく、そもそも傘が必要ない技術の発想が必要
(全天候対応型ドーム等)
シンギュラリティを単なる自動化で終わらせない
もし金儲けに興味を持っていたとしたら、
我々はもっと成功の可能性が高いモノに賭けていただろう
──ライト兄弟
我々のビジネスはかつてなかったものを世の中に送り出すこと
従来あったものをマイナーチェンジするという考え方はダメ。
───山内溥
2030年以降の新しい人権
1) 最低限、生まれてくる状態を選べる権利
2) 新しい種類の命を認める
(デザイナーベイビー、人工意識)
3) 死に方を選べる権利
※事前に死期を知らされ回避不能の場合
(完璧主義ではなく)世の中の改善と幸福を推進することは
「ありのままではなく、あるべき姿を目指すこと」
ただし強制されるものではない
SDGs™(国連)
持続可能な開発目標
DALLE-3生成
人は子供が生まれてその子供がまた子供を生むので「掛け算」で増えていくのに対し、
食料はある土地では年に1回それも同じ量しか生産出来ない、つまり「足し算」になる
破局を回避するためには地球が無限であるということを前提とした従来の経済のあり方を見直し、世界的な均衡を目指す必要がある。
─────ローマクラブ
ローマクラブ(1972)が出した報告書によると、
技術、経済、環境の面で人類は2072年までに種としての限界を迎えるらしい。
それを回避する術は、仮想世界の中で人間を生み育てることも選択肢に入る。
フィリピン最悪のスラム街ですら、
衛星回線があればクラウド経由でChatGPTが使える
そんな凄いものがあってもスラム街自体は変わってない
基本的に残飯と売れ残ったお菓子が流れてくる町
画像：BUCKET LIST〜死ぬまでにしたいこと〜氏の動画より一部拝借
Alph496がスライド作成を担当
Alph496の別アカウントで公開しました
※動画素材の一部は著作権により保護されている可能性があります
スライド自体のダウンロードは可能ですが、公の場所で使用する場合は注意してください
おまけ
以降シンギュラリティとは関係のない話題になります
少しだけ技術至上主義への危険性と警告も含みます
物議を醸す話題も扱います
Alph496は陰謀論を本当は扱いたくありません
ついに見せるUnreal Engine 5の本当の能力(ゲームエンジン技術)
表面的なグラフィックはほぼ最高品質に到達したが、
物理演算にGPUの能力が追いつかず、リアルな動き(水,砂,糸)が実時間で実現できない
格子ボルツマン法やNavier-Stokes方程式を使わずに流体を表現
インターネット上の情報は信頼できるか？
高評価や視聴回数を制御する大量のスマートフォン
アルゴリズムが思想を誘導している可能性はないか？
SNS上の話題や迷惑動画,炎上動画も
何者かが意図的に拡散させている可能性(株価操作等を理由に)
結果的に迷惑行為は、中国製監視カメラ導入に繋がるキッカケに
ネット上の話題には注意が必要
外国の情報戦に防衛省も対応しようとしている
AbemaTVより報道スライドを拝借
Ameba TV™はテレビ朝日の登録商標です
著作権はサイバーエージェントに帰属し、私は保有していません
報道内容が正しいかどうかAlph496は責任を持てません
中途半端な生成AIは、むしろデータ汚染を引き起こす？
出所のわからないデータが
Web上に蔓延すると
Web全体の品質が悪化する
それをさらに学習させると....
AIの信頼性低下に繋がる
それが一番まずいので、
LLMや画像生成AIをむやみに
一般開放してはいけない？？
もしASIが不幸削減主義に基づいて暴走(行動)したら、世界を消去するかもしれない
(ASIが究極的に何でもできる技術の神だった場合) もしくは生物を消去するかもしれない
不幸削減主義は、幸福を最大化するのではなく、幸福を得ることすら不必要
になるぐらいベースの状態が良い状態に導く(つまり何も望まない無の状態)
この書き込みは極端な例であるが
”感情”を意識に置き換えて読むと
心や意思(向上心)、欲があるから、幸せを感じることができる（？）
しかしそれが必要のない競争や苦しみ、恨みの原因になることも
それを部分的に実現する技術はすでに誕生(陰謀論ではない)
「言ってみれば、不妊を引き起こすウイルスを作ってしまったんです」
──生殖生物学者デビッド・ペピン氏 ハーバード大学
きっかけは、「抗ミュラー管ホルモン(AMH)」を使ったヒト卵巣がんの治療法だった
通常は、月経周期ごとに約20個の原始卵胞が発育を始め、そのうちの1個だけが選ばれて排卵し、受精が起こる
→AMHはこの発育途中の卵胞から分泌され、
他の原始卵胞が発達を始めないようにさせる
または発育を遅らせる
ウイルスが運び屋となって遺伝子はネコの筋肉細胞のDNAに入り込み、何年もホルモンを分泌し続ける。
今のところ、心配されるような技術ではない
このウイルスは自己増殖できず、感染しないように
開発される
しかし悪用される恐れ
技術進歩が変な方向性へと向かわないか
ある程度監視することは必要と言える
必ずしも世界をよくするとは限らない
一番怖いのは政治家が愚かな決定の議論として科学を利用すること。
これは”まともな科学”に対する国民の信頼を大きく傷つけるでしょう──Reddit
偽情報と決めつける報道自体が、
偽情報になることも起こりえる
常に中立で居続けるのは難しいが
誰かの影響をできるだけ受けず、自分の脳で考えることが大事
科学を妄信するのも危険だし、なんでも規制するのも悪
危険な技術や発見なら規制されるべきだとAlph496も主張したい
(個人的にも陰謀論と笑っていられない世の中になりつつあることを感じる)
(陰謀論だと思っていたことも、少しは現実味のある状態に)
ぶっ飛んだ陰謀論(9.8割ウソ)があるとする
──普通ならその類は信じないしまともに受け取らない
↓
1割本当の出来事、または小さな陰謀があったとしても
ぶっ飛んだ陰謀論のせいでニセ扱いされる
↓
本当のことも含めて陰謀論扱いできる
政治家の不祥事や危険な物質があっても隠し通せる
つまり陰謀論者の首を絞めるのは陰謀論者(同業者)
エリザベス女王は爬虫類
バイデンは人形
富裕層は子供の生き血を飲む
人類は月に行ったことがない
5Gは脳に影響がある
…..等々
人類は月に行ってない、地球は平面だ
と主張する頭の悪い人たちがワクチンに反対している
↓
ってことはワクチン全般が安全だ！！
何も恐れる必要はない
慎重で疑い深いだけで陰謀論者の括りにされる
実際、5G陰謀論のおかげで
実際にロシアが使っている電波兵器は
使用しても使用を疑われにくくなった
ワクチンは悪いものではないが、良いものでもない
(全てのワクチンを否定するものではない)
(効果を否定するものでもない)
2～3回までの接種はメリットがあるものの、
4回以上の接種は複雑な免疫システムを混乱させ悪影響を与える場合もある
スタンフォード大学 医学博士 Jayanta Bhattacharya
健康と老化の人口統計センター所長
スタンフォード経済政策研究所上級研究員
https://profiles.stanford.edu/jay-bhattacharya
それと同様に
自分はAI活用推進派だし、
シンギュラリティ肯定派ですが
AIの印象を悪くさせるような使い方をする者は
例え味方であっても距離を置きたい
変に陰謀論と結びつけるのではなく
まじめに調べるべきものはたくさんある
神経に影響を与える
化学物質は種類によって
人間の行動や性格を変えてしまう
軍事利用も一般利用も規制すべき
『JNN報道特集』より報道スライドを拝借
報道特集はTBSの番組です
著作権はTBSに帰属し、報道内容にAlph496は責任を持てません
では逆に、
人間の脳(知性やメンタル)を強化する
化合物が発見されたら、使ってもいいか？
という脱線話は置いといて....
極めて微量な量でも、
行動に影響を与えることが
神戸大学の実験で示されている
さらに体内に蓄積しやすいのが
ネオニコ系農薬
マウスでこうなるなら、当然
人間にも影響は出る
日本人の行動や知性に影響を与える
レベルであるかどうか、
国家としての調査と対策が必要か
危ないのは偽科学だけではなく
科学を利用した政治的強硬も含む
私たちの科学に基づく判断で
あなたたちは行動しなさい
──科学者、政治家
科学というのは本来は、知識そのものではなく、人物でもなく、プロセスであるはず