西垣通のレビュー一覧

ＡＩ原論 神の支配と人間の自由

西垣通

ギブアップしました。
先日同一の著者の「ビッグデータと人工知能」を読んで、大変に面白かったので選んでみたのですが、こちらはハードルが高すぎました。
「ビッグデータ・・」と同内容でかなりかぶるのですが、すべてが専門的でテクニカルタームが多く、いちいち理解できません。
もう少し勉強したらわかるようになるのだろうか。
理解できないものを無理して読んでいても時間の無駄なので、ひとまずおきます。

集合知とは何か ネット時代の「知」のゆくえ

西垣通

専門知・客観知への疑念が持たれるようになった原発事故以降、ネット上の集合知が見直される風潮があるが、それに対して警笛を鳴らしているのが本書。
興味深いのは、本書の著者がコンピュータやソフトの開発に携わったこともあり、現在は情報学の第一人者とも言える人物であるということ。IT礼賛に傾いているかと思いきや、著者の主張はその反対。安易なIT化は人間に不安定をもたらす、と指摘する。「知とは本来、主観的で一人称的なもののはず」で、「客観知の方がむしろ人為的なツクリモノなのである」という指摘は、ネット上の集合知への向き合い方に重要なヒントを与えてくれる。IT礼賛・ネット礼賛どころか、人間礼賛だ。
正直、想像していたよりハードルの高い本で、脳みその中の普段あまり使わない部分を使わざるを得なかった。脳みそ錆び防止効果は予想外。

ビッグデータと人工知能 可能性と罠を見極める

西垣通

情報工学の専門家によるビッグデータと人工知能に関する本。主として人工知能について、どういうものかが説明されている。今後どうなっていくかについては、人間の脳に並ぶとか超えることは考えられないというのが結論。人間の脳と同じような仕組みを目指すというような研究開発は失敗する可能性が高く、安易に乗らないことを警告している。説得力があった。ただ、自らが関与した研究や哲学的な論述など、回り道が多いようにも感じた。
「ビッグデータ分析の最大の魅力は、当初の使用目的とは異なるさまざまな角度からデータを眺めることで、思いがけない発見が得られることに他ならない」p30
「（人工知能キーワード「論理」→「知識」）人間は問題を解決し意思決定をおこなうとき、筋道を立てて論理的に考えようとする。だが、それは積み重ねられてきた社会的体験に基づく知識を踏まえたものなのである。難しいパズルに挑戦するときのように、論理だけで判断するわけではない」p59
「人間は日常、常識に基づいてフレキシブルに行動している。だが、この常識というのがクセモノで、いわば矛盾や誤りだらけのしろものなのである」p64
「軍需産業の支援の下で、人工知能技術が進歩発展していく可能性は高い。そして、その詳細は一般には決して公開されないだろう」p103
「ロボットに搭載された人工知能は、基本的に、論理処理を行う機械である。そして、ロボットの「体」は、多細胞生物である動物とはちがって、あくまで人工知能の指令に従って動く忠実な物体である」p131
「科学技術分野は多かれ少なかれそうだが、日本のＩＴ業界は原則として、徹底した欧米追従である」p163

ビッグデータと人工知能 可能性と罠を見極める

西垣通

単なるバズワードの解説本ではない。
シンギュラリティに騒ぐ世間を批判し、AIではなく、IA (Intelligence Amplifier)こそ来たるべき未来だと説く。地に足をつけて、自分もこの時代のエンジニアとしてコンピュータの可能性を広げていきたい。

ＡＩ原論 神の支配と人間の自由

西垣通

人工知能とは？をこの厚さでよくまとまってます。
なので、もう少しツッコミたいひととか、バックグランドの知識がないとちょっとわかりにくかも。

ビッグデータと人工知能 可能性と罠を見極める

西垣通

シンギュラリティ。最近よく聞くこの言葉を真っ向から否定する、わかりやすい論考だった。
フレーム問題の記述では、某厚労大臣のごはん論法を思い出した。そうか、あの違和感は人と話している感じがしないことからくる違和感なのかと変に納得した。

ビッグデータと人工知能 可能性と罠を見極める

西垣通

最近、何冊か人工知能関連の本を読んだが、本書が一番納得感があった。ディープラーニングはビッグデータを統計的に処理する手法の一つに過ぎず、今の技術の延長に汎用人工知能はない。その論拠を、機械と人間の違いから説明していく。
人工知能という言葉は何かと誤解を招きがちなので、本書のような主張は、メディア等でもっと周知すべきだと思う。

集合知とは何か ネット時代の「知」のゆくえ

西垣通

軽い気持ちで読み始めたらかなり哲学的で大変だった…。集合知どうこうと言うよりも、今後の情報化社会やAIが活躍(？)する社会に不安を感じる人が安心できるような本かもしれない。生命体と機械って何が違うの？ということに対する記述箇所が面白かったと思う。(なるほどと思った)ただ今後、その違いすら埋められていくかもしれないけどね、とも思った。

ビッグデータと人工知能 可能性と罠を見極める

西垣通

情報を専門とする学生にぜひ読ませるべき本である。ただし、これをそのまま卒論の資料にはできないので、あくまでもどう考えるかの本とするべきである。

ビッグデータと人工知能 可能性と罠を見極める

西垣通

2045年 人工知能が人類を越えるーーシンギュラリティ(技術的特異点)仮説。

中公新書にしてはやけに感情的な文章。
著者の主張を端的に言うと、人間と機械はどこまでいっても違うのでシンギュラリティなんて来ないよ、といったところか。

1956年 米国ダートマス会議から人工知能ははじまった。
以降、厳密な論理であったコンピュータは、曖昧な知識との矛盾に苦しんだ。2010年代に入って、それを克服させつつあるのが「深層学習(Deep Learning)である。
深層学習とは、(本来コンピュータが苦手としていた)パターン認識のための機械学習の一種。その特徴は「ニューラルネット(神経細胞網)」と「特徴量設計の自動化」。これが脳の仕組みに似ている、という印象を与える。

シンギュラリティに対する悲観論。「人間はそれを支配できない」「人類の終焉」。
しかし著者の考えでは、人工知能が人類を超えてしまったが故に人間に理解できなくなる、ということはつまり、人間にとってはメチャクチャな結果を出力する廃品と判断されるだけである。

どうやら人工知能の進化は、曖昧さに対応するために厳密性を捨てた、つまり正確性を犠牲にしているようである。「間違えても学習していけばいいじゃないか」と。
それゆえ、人工知能を過信してはいけない、機械の誤判断を正せるのは人間(の暗黙知)だけだ、という著者の主張には説得力を感じる。
しかし、人工知能が高度になるにつれ、コンピュータの出した結論に対して「これは誤りだ」という判断を下すこと、それ自体が難しくなっていくのではないか。それこそがシンギュラリティの本質なのではないか。
というわけで私はシンギュラリティ悲観論に一票。

ビッグデータと人工知能 可能性と罠を見極める

西垣通

自分が大学生の頃に携わった人工知能研究は、第2世代のブームだったようだ。
当時は、素直にプログラムを書いて、コンピュータに処理させれば良いことを、自然言語処理をさせて、プログラムを書かなくてもコンピュータが人間の意図を理解して、処理するという状況を目指していたと思う。
第3世代のブームである現在は、ビッグデータ、集合知と統計処理の活用。気をつけなければならないのは、相変わらず^、コンピュータには、プログラム(予め、書いたもの)が、必要だということ。自己学習すると言っても、その自己学習の仕方は、予めプログラムされている。そのことを忘れては、ならない。

ビッグデータと人工知能 可能性と罠を見極める

西垣通

AIを技術的側面からではなく、社会科学的な側面から捉えたいと考えている人に最適。
生物と機械の違いが本書の基本テーマ。感銘を受けた。
しかし、「AIは仕事を奪わない」という主張は、現実の労働市場を知らない学者さんの意見という印象で、同意できない。

ビッグデータと人工知能 可能性と罠を見極める

西垣通

「ビッグデータと人工知能」
しばらく前から社会にあふれるデータをビッグデータと言って話題にはなっていた。そこに来て、囲碁でコンピューターが人間に勝ったと言うことで人工知能が急に脚光を浴びるようになってきた。
その上、2045年にシンギュラリティが起こるという予測を楽観論、悲観論を合わせてマスコミが煽っているので、ますます注目されて来ている分野である。
しかし本書は技術的に冷静に分析していて、特にシンギュラリティ仮説は欧米のキリスト教的な価値観によるところが大きいと指摘して、欧米人は人工知能は神が与えたものとして信じ込むかも知れないと言う。
一方著者は知能とは生命が生きていくために発達させてきたものであり、コンピューターによる人工知能はどこまで行っても計算と考え、知能ではないとし、計算結果を神のお告げのように信じ込むことの危険性を指摘している。
議論が進むにつれて次第に哲学的、宗教的になってしまい、技術論を越えてしまう。
コンピューターがいくら進化しても意識を持つことはないかも知れないが、人間側が意識を持っていると感じることはあり得るので、結局は人間の問題なのだろう。
コンピューターが進歩して意識を持ってもいいような気もするが、その意識は人間には認識できないかも知れない。
また、人間も有機物からできた計算機だと考えられなくもないわけで、やっぱりかなり哲学的な話になる。
いずれにしても現在の技術の延長線上では人間の知性に匹敵するコンピュータを作るには膨大な開発費とそれを動かすための莫大な電力が必要になり、開発した結果がとても天才とは言えない普通の人間の知能だったら、ただの笑い話になってしまう。

集合知とは何か ネット時代の「知」のゆくえ

西垣通

あとがきの日付が「2012年11月」となっているので、3年と5ヶ月前になる。
この間にITがいかに進歩したかを感じる。
なんといっても今月、AlphaGoがリ・セドル九段を破った事実は、ディープラーニングがITの世界にパラダイム・シフトをもたらした。
本書は、このディープラーニングという閉鎖システムがIT上で実用的になることを前提にしていない。
著者は従来の開放システム（＝与えられたプログラムで処理するだけのもの）だけですべてが処理される世界になることを望んでもいないし、予想もしていない。
ディープラーニングによるパターン認識と学習は、主観知の相互作用による合意形成と根本的なところは同じものではないかと思う。
また、タイプIIIと呼んでいるものは、今、IoTと騒がれているもの。
IoTとディープラーニングを活用し各自の主観知から合意を作る世界、すなわち著者が望み予測するものに近い将来が実現に向けて歩み始めたのではないかと思う。

基礎情報学 : 生命から社会へ

西垣通

社会情報学ないしは情報社会学なる分野は未だ確立されていない。社会学方面、工学方面からのアプローチに加えて、医学生理学方面からのアプローチが足りないのが一因か？

続 基礎情報学 : 「生命的組織」のために

西垣通

情報－その本質は生命による｢意味作用｣であり、意味を表す記号同士の論理的関係や、メディアによる伝達作用はむしろ派生物にすぎない。言葉の意味はいかにして私の心から他者の心へ伝えられるか。意味内容が他者間をまるごとそっくり移動するなどほんとうに可能なのか。社会的コミュニケーションはいったいなぜ可能なのか。著者はHACS-階層的自律コミュニケーションシステム-に基づいて、｢情報｣そのものを根底から問い直すことから出発する。生命が、閉鎖的かつ自律的な｢システム｣であるとしてとらえ、その上で生命の｢意味作用｣を｢情報｣であると再認識した上で、生命／心／社会をめぐる情報現象を、統一的なシステム･モデルによって論じようとする。
　　――2009/12/04

集合知とは何か ネット時代の「知」のゆくえ

西垣通

基礎情報学の祖、西垣氏の本。内容は、基礎情報学がベースとなっていて、おさらいしつつ集合知を考えていく。文中で紹介されている、平野啓一郎「私とは何か」、西川アサキ「魂と体、脳」に出会えたことが収穫。

基礎情報学 : 生命から社会へ

西垣通

基礎情報学の入門書、「生命と機械をつなぐ知」を先に読んでいたので、内容的にはすでに大体のところは把握済みだった。入門書と同様の内容が丁寧に書かれている。最後はインターネットシステムについての可能性について述べられて終わる。この本は2004年出版のものだから、入門書の方が基礎情報学としても先に進んでいるわけだ。

基礎情報学とは、オートポイエーシスという生物学の考え方を情報学に応用したものという認識だったが、この本を読んでみると、むしろルーマン社会学を情報学向けに考察しなおしている感じが強い。

内容としては、観察者のところで混乱した。具体的には「社会観察者はその機能に直接関連して専門的に活動している者ではない」というところだ。あれ？社会システムでコミュニケーションを行ってる心的システムは観察者だとばっかり思っていたのに…。でも、よくよく読んでみると、どうやら観察者≠社会観察者のようだ。観察者=コミュニケーションの参加者の心的システム、社会観察者=ジャーナリストの心的システムということで、ひとまず理解しておく。

次は、続 基礎情報学を読んで、基礎情報学がどのように発展していくかみていくことにする。

集合知とは何か ネット時代の「知」のゆくえ

西垣通

前半部分，西垣通にしては分かりやすいと思ったが，やはり途中から難解に．
しかし，おぼろげながら雰囲気は分かったかも知れない．
逆に雰囲気しか分かっていないのかも．
とりあえず「みんなの意見は案外正しい（The Wisdom of Crowds）」というのは読んでみないといけないな．

基礎情報学 : 生命から社会へ

西垣通

情報の「本質」は生命による「意味」作用であり、意味を表す記号同士の論理的関係性やメディアによる伝達作用は派生物に過ぎない。情報の「意味」とは、生命システムにおいて発生し、伝達されるものである。そして本書で取り上げている「基礎情報学」は、世界を「情報」から眺め、かつ従来の情報工学や情報科学では扱いが難しかった、意味の世界を探る学問である。その背景には、近年のテレビやマルチメディアによる各種表現の広がりによる、これまでのテクストのみによる情報伝達及び意味処理形態の限界などがある。