ニューラルネットワークからディープラーニングへ ②

写真撮影日：2023/8/3～7  群馬県　横手山～草津白根山～我妻峡（あがつまきょう）など

写真上：吹割（ふきわれ）の滝

　吹割渓谷は約1万年前～片品川と粟原川の合流地点に形成され、名前の由来

　は、両岸から流れ落ちた水が、滝つぼから吹き上げる景観から。

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「ロシア軍のウクライナ侵攻　早く停戦に！　⑲　」はチャットGPTに関する内容なので、「章立て」を変えて「ニューラルネットワークからディープラーニングへ　①　」に変更します。

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　さて1950年代から始まった第1次AIブームは、「フレーム問題・トロッコ問題」といった矛盾やジレンマの提起により1960～70年代下火になりました。

 

　次に1980～1990年代、ソニーのロボット・アイボなどに代表される第2次AIブームが起きました。「AIに専門家の知識を与えて、現実の難問に対応させよう」としましたが、専門的知識が大量になるとやはり矛盾が出て、一貫性がなくなるなど、適した反応や回答が難しくなりました。

 

　現在は2000年頃からの第3次AIブームです。大きく異なるのはインターネット上にあるビッグデータを入力し、「ニューラルネットワーク」というアルゴリズム（算法：正解を引き出すための一定の手続きあるいは思考方法）で選択・判断させるシステムが登場したことです。

 

　ビッグデータでは社会に在る多種多様なカテゴリーから、大量のテキスト・画像・動画・音声データ…を収集することで、個人的な条件、たとえば人種・性別・年代・教育・宗教…という区別をする必要が無くなります。（でも実際には若年層に偏る傾向などがあるでしょうね）　また多数意見・考え方を反映している「集合知（集合的知識）」を使うことで、これまで提起されたジレンマを、より解消しようとしています。

 

　最初にこの意味を納得した時、「すごっ！こんな解決方法があったんだ」と驚きでした。古来人々はまず自分自身の内部を見つめて、思索し、次に普遍性ある「哲学・心理学…」などの学問に展開してきました。それに対してニューラルネットシステムでは、大量のビッグデータ・集合知を入力することで、外から人間の内部に迫り、普遍的な学問を得ることになるのかな？つまり人間は新しい別の視点を持つことになるのかなあ？

 

　実はあいよっこが最初に「ニューラルネットワーク」について知ったのは、やはり2000年頃で、（旧）大阪女子大学・認知心理学・牧岡省吾先生の授業でした。そのころ私は、まだまだPCのシステムはもちろん、操作さえおぼつかない状態です。授業中の全く知らないことばや理解できない図表・イラストなどに「はあ～？どういう意味？」というチンプンカンプン緊急事態でした～！！

 

　それでも昨今のメディア報道やネット情報を見聞きして「ああ、聞いたことがある、こういうことだったのね」とちょっとだけ理解できます。若い人たちが「勉強に何の意味があるんだろう？」と悩むこともあるでしょうが、どんな形であれ、どのような場所であれ、学ぶことは決して無駄ではないですよ。いっぱい見て、聞いて、知って、体験することが自分を形成するはず。

話がそれたかな？

 

＊＊＊　明日に続く　＊＊＊

写真上：広い千畳敷から深い谷が落ち込み、切り立った崖が数十メートル続く。とても珍しい滝の形です。

 

写真上下：白っぽい巨岩・奇岩は美しい水の色との相性グッド！

写真下：背中が語る「怖い！でも見たい！」