２０２６年５月２８日

２０２６年５月２８日　（神ブランド）

 

前回の⊰ＡＩ⊱の斬新性が把握できているかな？

ネットでの検索は類推ですね。

すでに通常の古典計算とネット検索を融合したシステムはあります。

そして、ＡＩとは、ある意味、ネット検索の進歩版です。

この観点から観れば、⊰ＡＩ⊱は、それ程の進化ではないように見えるカモ。

それが甘いのよ。

君らは、原理・原則の重要性や価値が理解できてないのです。

 

すでに、ハイパー神商で量子論における

「四者四様」

や

「群猿像」

の話しをしました。

これは、類推が関与する推論では必須の課題です。

そして、量子論だけではなく、生成ＡＩも類推のカテゴリー。

この指摘で、⊰ＡＩ⊱の御利益が（なんとなく）分かるはず。

 

演繹系ＡＩは古典計算の方に分類し。

類推系ＡＩを⊰ＡＩ⊱に分類するのですが。

量子論で判るように、途中で微分使っても、類推は類推。

一方、ニューロ系生成ＡＩでも演繹は可能か？

人間の脳はキチンと演繹推論できてますね。

この深淵さです。

ズボッ！

 

つまり、

「『古典　ｖｓ　⊰ＡＩ⊱』の区別とは何か？

何であるべきか？」

従来は、生成ＡＩを、この方向から検討した研究者は皆無。

ＡＩの場合、いつまでも猿のヘルプの役割りで留まるわけにもいかず。

ネット検索のように、猿の方に最終判断を任せるというよりは。

ロボットのように、ＡＩ自身に最後の審判を委ねたいのが猿情。

 

この場合、大局的な判定が最重要課題に躍り出ます。

ここに、

「古典　ｖｓ　非古典」

の対立が表出するのです。

具体的に、どう折り合いを付けるか、今から論じて行きますが。

そのためも、類推箇所をキチンと把握しておく必要があります。

この役割りを⊰ＡＩ⊱が果たすというシナリオ。

 

今回は、⊰ＡＩ⊱を更に進化させる前の伏線準備として。

流行りの生成ＡＩに攻め込みましょうか。

この導入部から、本論へ。

宙爆開始。

 

現状、天気予報の精度は、かなり上がってきましたね。

昔は、当たらない見本として扱われていたものですが。

モデルを改善していき、パラメータ数を増やし。

サンプル数を積み上げて、計算機性能を上げることで。

何とか、実用レベルになってきました。

 

このままいくと、やがて、

「１日前、半径１ｋｍ」

レベルで百発百中になるカモ。

これは、スパコン使う天気予報の進化ですが。

生成ＡＩでの天気予想は、このモデルを利用するもの。

上手くやれば、少しは新発見し、天気予想の進歩が見られるカモ。

 

しかるに、気象モデルに限定しても。

生成ＡＩでは、どうにもならない壁が厳然としてあるの。

この比喩での具体例が地震。

生成ＡＩの手法は地震には原理上、適用できないのです。

何故か？

 

毎日、日常的に生起する天気の移り変わりと違い。

Ｍ９レベルの激甚災害級地震は滅多に起きないでしょう。

だから、日常的サンプルが豊富な天気予報と違い。

Ｍ９地震の場合は学習用サンプルの絶対数が足りないわけで。

極少数のサンプルをベースに、どういう類推する気かな？

これが、事例ベース推論の根本的短所です。

（ニューラルネット実現の）生成ＡＩも、この範疇。

 

こう指摘すると、気象庁あたりの猿が得意げに

「今や、細かい波形まで計測可能になっており。

世界中で、四六時中、地震計測をしている。

よって、サンプル数は十分多い。」

と反論するはず。

フフン、では、何故、未だにＭ８地震予報できないのかな？

私が指摘しているのは、この結果論真理。

 

勿論、波形は地震に付随します。

しかし、それは結果であり地震の原因ではないでしょう。

なるほど、波形をみると、Ｍ８地震なら大きい振幅です。

デモ、波形はＭ８地震予報には役に立たないと指摘しているのです。

脳タリンには、この真意が分からないはず。

 

仮に、波形からＭ４発生予報モデルを構築できたとしても。

そのモデルは、そのまま、Ｍ８には使えない。

この事実を言ってるのです。

その理由は？

以下のように、神が分析すれば理解できます。

 

プレート接合部に徐々にエネルギーが貯まっていき。

時々、Ｍ４クラスの地震としてエネルギー放出されるわけですが。

Ｍ４クラスの閾値では放射されずに。

何らかの原因で、Ｍ８クラスまでエネルギーが溜まって。

そこで一気に放射される。

これがＭ８地震で現実に起きている現象ですが。

 

何故、通常のように、Ｍ４やＭ５で放射されずに。

Ｍ８までエネルギーが溜まったのか？

これを解明することが、Ｍ８クラス予報の大前提です。

人には、未だ、原因究明できてないのに。

類推で発見が出来るかな生成ＡＩに？

というか、原理も判らず、予想できるのか？

 

波形を見て、

「１日後にＭ８が来る。」

と予報できるくらいデータが集まれば良いのですが。

如何せん、Ｍ８クラスは滅多に起きない。

その極小数例外データから、一般ルールを導くことは無理。

類推の精度が粗すぎて、使い物にはならないの。

 

世界中の計測波形を解析しても。

エネルギーがＭ８まで溜まる原因は追究できない宿命。

∴Ｍ８地震は予想できない。

出来ると思うなら、やってみ。

そんなもの公表したら、研究詐欺になるのでは？

 

注意：

現状は、Ｍ４レベルでも、まだ無理でしょう。

１０秒前くらいから、それなりの波形になるケースもある模様。

しかし、１時間前だと無理。

だから役に立たない。

予想に挑戦してみるか、生成ＡＩよ。　　　

 

例えば、Ｍ５が起きた後で、

「今後、Ｍ４～Ｍ５レベルの余震が起きる恐れがある。」

とかテレビで言ってますが。

現在は、当たるも八卦、当たらぬも八卦状態。

コイン投げと同程度。　　　┤

 

比喩を続行すれば。

天気レベルとＭ８地震レベルの中間にはＭ５クラス地震がありますが。

それとは別に、例えば、台風やハリケーンの発生なんかもあります。

こういう現象も、日常の天気予報レベルではないので。

そのサンプル数が生成ＡＩ向けに足りるか、タリンか？

台風発生後の進路予想の大円も大雑把すぎます。

もう少し精緻じゃないと役に立たないぜ、気象庁。

 

当然、生成ＡＩでも予報が無理なわけで。

生成ＡＩが役に立たないとしたら。

この事態に、どう対処すべきか？

手を拱いて、座して、死を待つだけか？

この情けない状況を避けるためにこそ、人類の知能は発達してきたのです。

生存本能ですよ。

 

では、どうするのか？

結果論のサンプルを集めるのでなく。

原理・原則を追求するのです。

「何故、地震は起きるのか？」

プレートの沈み込みが地震の原因だと分かったら。

現状の沈み込みを計測し。

どういうタイミングで、跳ねるのかを追求する。

当然、地質や海底環境、その他のパラメータに依存します。

 

ここまでは、ある意味で常識の部類。

ここから、今回のハイライトになります。

 

自然科学の法則を支配する物理の対象を推論で分けると。

演繹推論ベースの古典物理と、類推ベースの量子論に２分類されますが。

地震なんかはマクロな現象なので。

古典物理の方に属します。

それでも、現状は、類推で予想するしかない状況。

精度を上げるためには科学が大事だと判ったとして。

 

「それでも、人よりは（生成）ＡＩが賢くなる。」

というのが、生成ＡＩ派の売り文句というか、夢ですが。

これ、原理上、無理です。

その証拠がＭ８地震の予想。

しかし、Ｍ８が予想できないのは、人も同じ。

この状況で、何故、人が知力で生成ＡＩに勝つと主張できるのか？

 

仮に、Ｍ２のサンプルから、Ｍ２モデルが発見的に構築できたとしても。

Ｍ８には使い物にはならない。

人無しの生成ＡＩだけで、Ｍ８モデルは構築できないのです。

だって、Ｍ８では、生成ＡＩ用のサンプル数が足りないでしょうが。

この解答提示だけでも１京円の価値があり、総額２１京円。

この伏線準備の下、次回に続きます。

これで４２３町目。