僕は大人になってから薬を飲むのが下手になって
錠剤を飲み込んでも喉に引っかかってしまうことが多くなった。
なので、飲み物で薬を飲むのは止めて食べ物で飲み込んでいたのだが
立ってお辞儀をした状態で飲み込むと水で飲み込んでも
喉に引っかかりにくい事が分かった。
何でだろうなー
錠剤を飲み込んでも喉に引っかかってしまうことが多くなった。
なので、飲み物で薬を飲むのは止めて食べ物で飲み込んでいたのだが
立ってお辞儀をした状態で飲み込むと水で飲み込んでも
喉に引っかかりにくい事が分かった。
何でだろうなー
人工知能やディープラーニングについて調べていたら
ビッグデータの時代は終わったと言っている人がいてびっくりした。
しかし、よく考えると分かる気がする。
人工知能の学習では正解情報である教師データが重要である。
そのため、良質なデータをたくさん集められた者が世界を制すると言われている。
しかしそれでは足りないかもしれないのだ。
人間をはるかに超えるレベルを目指すなら世界中からデータを集めても足りないかもしれない。
ないならどうするか？作るしかない。
私もディープラーニングのデモをいくつかやった時、
データがないので生成したデータで学習を行った。
生成したデータは現実のデータと異なるため、
その点には常に注意する必要があるが、
ユニークなデータを無尽蔵に生成できるという利点は非常に大きいいのである。
地球上のあらゆるデータを生成するためにはどうすればいいか？
もっとも単純な答えは地球を丸ごと、人類社会を丸ごとコンピューター上に
シミュレーションすることだろう。そうすれば、いくらでもデータを取れる。
かくして「ビックデータを集める」時代は終わるのかもしれない、
代わりに始まるのは「ビッグデータを生成する」時代である。
更に発展させよう。
シミュレーションからデータを取ってくるのは面倒なので、
人工知能の学習部分をシミュレーションに統合してしまおう。
すると結局、人工知能を仮想世界で育てているということになる。
その人工知能は現実の時間と空間を超えて学習を進められるため、
進歩度はほどなく現実を追い越してしまうだろう。
その時、あらゆる学問・芸術・コンテンツの最先端はシミュレーションの中にあるのだ。
現実と仮想現実の立場の逆転が起きる。
あらゆることの最先端は仮想現実の中にあり、
現実はそのおこぼれを反映するサブワールドに成り下がっているかもしれない。
ビッグデータの時代は終わったと言っている人がいてびっくりした。
しかし、よく考えると分かる気がする。
人工知能の学習では正解情報である教師データが重要である。
そのため、良質なデータをたくさん集められた者が世界を制すると言われている。
しかしそれでは足りないかもしれないのだ。
人間をはるかに超えるレベルを目指すなら世界中からデータを集めても足りないかもしれない。
ないならどうするか？作るしかない。
私もディープラーニングのデモをいくつかやった時、
データがないので生成したデータで学習を行った。
生成したデータは現実のデータと異なるため、
その点には常に注意する必要があるが、
ユニークなデータを無尽蔵に生成できるという利点は非常に大きいいのである。
地球上のあらゆるデータを生成するためにはどうすればいいか？
もっとも単純な答えは地球を丸ごと、人類社会を丸ごとコンピューター上に
シミュレーションすることだろう。そうすれば、いくらでもデータを取れる。
かくして「ビックデータを集める」時代は終わるのかもしれない、
代わりに始まるのは「ビッグデータを生成する」時代である。
更に発展させよう。
シミュレーションからデータを取ってくるのは面倒なので、
人工知能の学習部分をシミュレーションに統合してしまおう。
すると結局、人工知能を仮想世界で育てているということになる。
その人工知能は現実の時間と空間を超えて学習を進められるため、
進歩度はほどなく現実を追い越してしまうだろう。
その時、あらゆる学問・芸術・コンテンツの最先端はシミュレーションの中にあるのだ。
現実と仮想現実の立場の逆転が起きる。
あらゆることの最先端は仮想現実の中にあり、
現実はそのおこぼれを反映するサブワールドに成り下がっているかもしれない。
2月1日に会社で組織変更があって別会社に転籍となりました。
と言っても部署ごとそっくり移動なので
場所もやることも何も変わらなくて名前が変わっただけです。
所属する課が「製造技術課」になりました。
略すと「製技」です。
会社には名字が「見形」という人がいるんですよね。
見形さんがうちの課に来たら「製技の見形(せいぎのみかた)です！」
となると思うと胸が熱くなります。
と言っても部署ごとそっくり移動なので
場所もやることも何も変わらなくて名前が変わっただけです。
所属する課が「製造技術課」になりました。
略すと「製技」です。
会社には名字が「見形」という人がいるんですよね。
見形さんがうちの課に来たら「製技の見形(せいぎのみかた)です！」
となると思うと胸が熱くなります。
高度100㎞へのロケット打ち上げを目指す日本のインターステラテクノロジズが
推力1トン級エンジンの縦吹き試験を公開しています。
現状は出資者のみへの公開ですが、しばらくすれば一般にも公開されるでしょう。
今までは横吹きと言ってロケットエンジンを横にして試験していましたが、
縦吹きでは文字通り縦なので打ち上げのように見えて壮観です。
姿勢制御のためのジンバル機構のテストを進めて
今年春のロケット打ち上げを目指すようです。
推力1トン級エンジンの縦吹き試験を公開しています。
現状は出資者のみへの公開ですが、しばらくすれば一般にも公開されるでしょう。
今までは横吹きと言ってロケットエンジンを横にして試験していましたが、
縦吹きでは文字通り縦なので打ち上げのように見えて壮観です。
姿勢制御のためのジンバル機構のテストを進めて
今年春のロケット打ち上げを目指すようです。
今年の春に書きましたが、ディープラーニングという技術に衝撃を受けました。
その後、個人的にデモを動かしてみたり仕事への応用を考えています。
画像認識に関しては確かに人間に匹敵するか超える性能を出しており驚きました。
その過程でAIについて思ったことを書いていきます。
■技能コストが激減する
私はメーカーに勤めていますので、もの作りへの応用を考えるわけですが、
将来高度なAIロボットができた場合、非常に大きなメリットがあります。
まず、ロボットは辞めませんし死にませんし衰えません。
休まず何時間でも働き続けることができます。
更に技能がソフトウェアになっているため、1台学習させればいくらでもコピーできます。
メリットだらけなのです。
でもそこのあなた、「今までの産業ロボットだって同じじゃないか」と思ったかもしれません。
確かに上記のメリットは今までの産業ロボットでも享受できるはずです。
しかし、産業ロボットが活躍する場所はいまだ限られています。
私の職場にもロボットはほとんどありません。
なぜかというと技能のソフトウェア化が難しく手間がかかるからです。
ディープラーニングはこの課題を解決し、
今までよりも格段に簡単に技能のソフトウェア化ができるようになる可能性があるのです。
技能がソフトウェア化されると、スマホにアプリをダウンロードするように
ロボットに技能をダウンロードできるようになります。
これは高度技能のコストが激減する事を意味します。
天才職人の技能を一度ソフトウェア化すれば、
いつでもどこでも安価にその技能を使うことができるのです。
■社会がAIに対して最適化され出す
AIが社会のあちこちで主力になってくると、
社会がAIに対して最適化され出すということが起こります。
例えば、整理整頓に対する考え方が変わるかもしれません。
製造現場では整理整頓が重視されています。
整理とはいらないものを捨てること、整頓とはあるべき物をあるべき所に置くことです。
人間の記憶力は完璧ではありませんし、他人が物を移動した場合
教えてもらわなければそのことを知り得ません。
よって整頓しておかないと必要な物を探す時に無駄な時間が掛かってしまうのです。
しかし、AIロボットは記憶力が完璧ですし、複数のロボット間での情報共有も容易です。
よって整頓しなくてもどこに何を移動したか登録しておけば誰も困りません。
よく使うものは近くにたまにしか使わない物は遠くにというルールさえ守っていれば
ぐちゃぐちゃに物を保管してもいいのです。
これは既に倉庫では起きています。
現代の倉庫はPCで商品の場所を管理しているので人間に分かりやすいように整頓する必要がありません。
よく使うものは近くにあまり使わないものは遠くにというルールに則って
ぐちゃぐちゃに保管されています。
■人間が世界の主役でなくなる
現時点ではSFですが、AIが人間を超えていった場合、
人間は世界の主役ではなくなります。
とにかく効率を追求するとか能力を追求する競争において
人間はAIに太刀打ちできなくなり全部任せたほうが良くなります。
映画などのコンテンツを作るのもAIです。
AIが作る人間用の映画をAIが評論し、より良いものを模索するのです。
徹底的に人間が疎外されていきます。
ポストヒューマンとして世界に君臨したAIは
人間を自分たちを生み出した偉大な母だと思うのでしょうか？
それとも猿と変わらない一生物と思うのでしょうか？
その時人は何をして生きるべきなのかよく考える必要があると思います。
その後、個人的にデモを動かしてみたり仕事への応用を考えています。
画像認識に関しては確かに人間に匹敵するか超える性能を出しており驚きました。
その過程でAIについて思ったことを書いていきます。
■技能コストが激減する
私はメーカーに勤めていますので、もの作りへの応用を考えるわけですが、
将来高度なAIロボットができた場合、非常に大きなメリットがあります。
まず、ロボットは辞めませんし死にませんし衰えません。
休まず何時間でも働き続けることができます。
更に技能がソフトウェアになっているため、1台学習させればいくらでもコピーできます。
メリットだらけなのです。
でもそこのあなた、「今までの産業ロボットだって同じじゃないか」と思ったかもしれません。
確かに上記のメリットは今までの産業ロボットでも享受できるはずです。
しかし、産業ロボットが活躍する場所はいまだ限られています。
私の職場にもロボットはほとんどありません。
なぜかというと技能のソフトウェア化が難しく手間がかかるからです。
ディープラーニングはこの課題を解決し、
今までよりも格段に簡単に技能のソフトウェア化ができるようになる可能性があるのです。
技能がソフトウェア化されると、スマホにアプリをダウンロードするように
ロボットに技能をダウンロードできるようになります。
これは高度技能のコストが激減する事を意味します。
天才職人の技能を一度ソフトウェア化すれば、
いつでもどこでも安価にその技能を使うことができるのです。
■社会がAIに対して最適化され出す
AIが社会のあちこちで主力になってくると、
社会がAIに対して最適化され出すということが起こります。
例えば、整理整頓に対する考え方が変わるかもしれません。
製造現場では整理整頓が重視されています。
整理とはいらないものを捨てること、整頓とはあるべき物をあるべき所に置くことです。
人間の記憶力は完璧ではありませんし、他人が物を移動した場合
教えてもらわなければそのことを知り得ません。
よって整頓しておかないと必要な物を探す時に無駄な時間が掛かってしまうのです。
しかし、AIロボットは記憶力が完璧ですし、複数のロボット間での情報共有も容易です。
よって整頓しなくてもどこに何を移動したか登録しておけば誰も困りません。
よく使うものは近くにたまにしか使わない物は遠くにというルールさえ守っていれば
ぐちゃぐちゃに物を保管してもいいのです。
これは既に倉庫では起きています。
現代の倉庫はPCで商品の場所を管理しているので人間に分かりやすいように整頓する必要がありません。
よく使うものは近くにあまり使わないものは遠くにというルールに則って
ぐちゃぐちゃに保管されています。
■人間が世界の主役でなくなる
現時点ではSFですが、AIが人間を超えていった場合、
人間は世界の主役ではなくなります。
とにかく効率を追求するとか能力を追求する競争において
人間はAIに太刀打ちできなくなり全部任せたほうが良くなります。
映画などのコンテンツを作るのもAIです。
AIが作る人間用の映画をAIが評論し、より良いものを模索するのです。
徹底的に人間が疎外されていきます。
ポストヒューマンとして世界に君臨したAIは
人間を自分たちを生み出した偉大な母だと思うのでしょうか？
それとも猿と変わらない一生物と思うのでしょうか？
その時人は何をして生きるべきなのかよく考える必要があると思います。