T内

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。