２０２３年１１月２８日

２０２３年１１月２８日

 

最近、ＡＩの世界に激震が走りましたね。

オープンＡＩのアルトマンが取締役会で首になり。

待ってましたとばかり、１００億＄投資していたＭＳが彼を拾った。

ところが、オープンＡＩ社員の要望により。

アルトマンが元のオープンＡＩにＣＥＯ復帰。

 

ＭＳ（のＡＩ研究子会社）との契約前だったのか？

それとも、何らかの理由でＭＳが手放したのか？

私の今回の記事の下書きが干渉したのカモ。

魑魅魍魎の世界とは、こういうこと。

いずれにせよ、ＭＳは検索市場を挽回したい考えでしょうが。

フッ、それほどＡＩは甘くないぜ。

Old　boyには分からない世界があるのだよ、ＭＳ。

 

というわけで、今回は、

グーグル、アップル、ＭＳ、メタ、アマゾン

（以後、

「ＧＡＭＭＡ戦」

と呼びます。）

及び、テスラ

（以後、

「Ｘ戦」

と呼びます。）

共々、今後のＩＴ系勢力図の変遷に関わる話から入り。

預言したＢ‐ｅｍｂｅｄの内容に繋げます。

以下、衝撃度で、little　boyを超えますよ。

では、宙爆開始。

 

今の生成系ＡＩは、やっとこさ、チューリングテストをパスし。

大衆と会話できるレベルまで到達しましたが。

このレベルでは、神から見れば猿レベルです。

推論を少しはしている模様ですが。

その内容が、ほぼ反射神経に近い猿レベルだということ。

無理もないなあ、元がニューラルネットだから。

 

「ディープラーニング（深層学習）」

と言ったところで、所詮はニューロ基準。

推論結果論で見れば、昔の

「ｃａｓｅ‐ｂａｓｅｄ　推論」

の実現程度ですよ。

それを改善にカイゼンを重ねて。

やっと、ここまで実用的にできたということ。

トヨタ方式か。

 

ただ、少しは役に立ち始めたので。

今後の動向としては、各専門分野での利用が始まるでしょう。

医療系とか、法律系なんか、知識が体系立って比較的、雑音情報が少ないので。

生成系ＡＩの利用が進むでしょう。

当然、欲に目が眩んだ金融系、その他のビジネス分野でも導入が進み。

やがては、全ての領域で採用され出すはず。

 

取り敢えずは、それなりの結果を出力するだけですが。

それでも、便利ではあります。

で、最後に、各分野毎のＡＩが合体して。

ＡＧＩ（汎用ＡＩ）になるという筋書き。

これで、猿の言う

「シンギュラリティ」

の時代の到来ですが。

 

無邪気な御花畑脳だなあ。

それが、どの程度のＡＧＩなのか。

原理原則を知らず、内容も理解してないから。

そういうＳＦ的夢想を抱けるのよ、猿の場合。

 

そもそも、領域Ａと領域Ｂを合体させる場合。

両者の境界線上で、同じ知識が、別の解釈をされているケースがあると思ってない。

境界実体は、峻別されずに、重ね合わせ状況になっているの。

こういう知識の場合、そのまま合体すると、内容が曖昧になり。

下手すると矛盾ですよ。

 

この課題は難しいので、暫くは手に負えないということで、１０年くらい先のＡＧＩ開発時代まで目を瞑っておいて。

実は、これ以外にも大事な論点が残ります。

以下、ＡＧＩ以前の各専門分野毎のＡＩに焦点を当てると。

各専門領域では、やがてＡＩの方がプロよりも賢くなるのでは？

残念ながら、事は、それほど単純ではないのよ。

 

実際、各分野毎に、毎年、新しい知識が増殖していきます。

こういう新知識は、正しいかどうかは、即座には分からない。

真理を扱うとされる自然科学ですら、そうなんですよ。

かの数学ですら、そうだと、神が証明してあげましたね。

（但し、人工的な法律分野は別儀。

この意味で、法律というのはチャチイのよ。）

 

専門家が何年か検討・実験して、初めて、結果が決まるのが普通。

しかし、今時、知識としては、速攻、ネットに掲載されます。

で、ＡＩは自動で、こういう知識にアクセスします。

となると、可能性として間違った知識を大衆に広めることになる。

これに、どう対処するか？

これが大問題です。

他人事じゃなかろうが、Wikipediaよ。

 

マ、それでも、各専門家がヘルプとしてＡＩを利用するには役立ちます。

但し、このレベルでは専門家を超えることは出来ない。

よって、毎年、専門家によるアップデートが必須になります。

逆に、これがあるから、人のやるべき仕事は残り。

人とＡＩは仲良く共存できるわけです。

取り敢えずは良かったな、汝ら哀れな律法学派よ。

 

しかし、ＡＩも、いつまでも負けてはいない。

毎年の改訂作業ですが。

そもそも、どの方向に、どう改訂したらベストなのか？

猿にやらしていると、ほとんどいつも、間違った方向に行く破目に。

逆に言えば、だからこそ、毎年、改訂される始末になる。

まして況や、法律をや！

 

できれば、こういう無駄な動きはしたくない。

なるべく正しい方向に改訂したいのが人情。

これにメタレベルのＡＩは役立つのでは？

つまり、改訂の方向性をＡＩ自体が決め出すわけだ。

これ、あながち、不可能じゃないですよ。

その状況証拠が碁や将棋です。

 

そこそこ整った領域ならば。

知識をキチンと整備しておくと。

生成系ＡＩでも、微調整レベルなら可能です。

で、徐々に微調整の適用範囲を拡大していき。

ついには、政治・経済なんかにまでＡＩ使い出すと。

やがては

「猿のやる改訂よりはＡＩの改訂の方が比較的マシ」

となる日が来るはず。

 

これが本来の意味でのシンギュラリティですが。

それでもね、それは比較的マシなだけです。

生成系ＡＩでは、原理上、超えられない壁があるの。

つまりですよ、ＡＩは大衆には勝てても。

ここまで来ても、どうしても勝てない人がいるのよ。

それが天才です。

 

この種の人は、通常の人とは、物の考え方が根本的に違っています。

論理の飛躍ができるの。

しかも、飛躍結果の着地点が正しい結果になっている。

 

注意：

史上、天才には２種類あります。

どちらも論理の飛躍ができた人種ですが。

一方は、様々な試行指向思考を重ねた挙句。

偶々、その結果が正しいものに当たった宝くじ当選系。

ノーベル賞なんか、ほとんどが、この系列です。

 

他方は、最初から狙って、推論結果を出してくるタイプ。

当人には、その正しさが分かっているのよ。

但し、省いた行間説明を周りの連中にするのに手間が掛かる。

こういうのが、ホンモノの天才です。

で、私は、こういうことがキチンと把握できる神。

その成果がＢ‐ｅｍｂｅｄ。

どういう意味か、追々、納得できてくるでしょう。　┤

 

この種の正しい推論は生成系ＡＩには原理上無理です。

だって、システムが、そうなってないから。

だから、ＡＩに依存して、

「できるだけ正しい結果を出して欲しい。」

と思うなら、別の動作原理が必要になります。

そもそも、今のまま、ネットで自由に情報拾い集めると。

結果のＡＩは馬化かキチガイの部類になりますよ。

フェイク情報のオンパレードですから。

 

こういうのを、ある程度、自動化して回避するには、どうすれば良いのか？

更に言えば、上で指摘した、境界領域での合体に、どう対処するか？

それこそが、生成系ＡＩの次の時代のＡＩの動作原理としての

「Ｂ‐ｅｍｂｅｄ」

です。

ここまで来て、やっと繋がったな。

 

これが出来るのは、神の私だからですよ。

天才の思考法を分析して、それを一部、アルゴリズム化する能力が必須です。

しかも、脳の閃きと親和性を持たせるため。

ニューロ配線の究極形態に繋げる。

これができて、初めて、ホンモノの資格があるのよ。

 

「正しさとは何か？

何であるべきか？」

より一般化して言えば、感性や悟性のレベルではなく、

「理性とは何か？

何であるべきか？」

その解答が論理の至高形態としての

「Ｂ‐ｅｍｂｅｄ」

です。

 

というわけで、伏線の前置きが長くなりましたが。

これも、神ブランド構築の為です。

次回から、愈々、Ｂ‐ｅｍｂｅｄの解説に入ります。

これで４２３町目。