２０２６年６月２８日

２０２６年６月２８日　（神ブランド）

 

業界では、今後、数年でＡＧＩが実現されると息巻いていますが。

どのレベルの知能のことを言ってるのやら。

更には、ＳＦめいたＡＳＩなんて言い出している始末。

生成ＡＩには原理上、

「知力限界」

があることが判らないのかな。

ＡＩをＡＧＩやＡＳＩに進化させても。

生成ＡＩベースで考える限り知力限界があるのです。

 

この真理を猿にも納得させるため。

なんとなく感覚的に把握できそうな比喩を使って。

前回、生成ＡＩの限界について蘊蓄を傾けました。

取り上げた具体例が地震。

地震予知の専門家が、

「地震の１日前くらいから、特徴的な波形が見られる。」

なんてテレビで言ってますが。

フッ、だったら予知してみろよ、Ｍ８地震を。

 

全ての地震はユニークな地震になりますが。

それでも、共通の特徴というものはある。

だって、現実に、地震という名前で把握できているでしょう。

その共通性質から、どんなオリジナル地震モデルになるのか？

Ｍ５モデルはＭ８モデルに応用できるのか？

全然、異なるモデル化が必要か？

何故、Ｍ１が頻繁に起きるのではなく。

Ｍ４やＭ８まで溜まるケースがあるのか？

 

各々、どういう局所モデルを構築したら良いのか？

そのモデルを、どのように改変していくべきか？

こういうのを解明するのが自然科学です。

この方向で探るしかないのですよ。

この意味で、生成ＡＩに限界があるのですが。

その限界は、ＡＧＩで考えても同じです。

だって、地震予想に限定すれば、地震専門のＡＩはＡＧＩと同等以上ですから。

 

一般的に、各分野の個々の局所モデルが構築され。

それに基づく生成ＡＩが登場し。

そこから、ＡＧＩに進歩しても。

ＡＧＩに関する限界は回避不能。

この結論が原理・原則の御利益。

そこから、どうやって、ＡＳＩに推論ジャンプするつもりなのか？

夢を語る投資詐欺だな。

 

ド素人経営者相手の詐欺商法の幻想を断つため。

素人にも判るように

「生成ＡＩの知力限界」

について、前回、蘊蓄を傾けたわけですが。

今回、ハッキリと決着をつけます。

こういうことが出来る脳力が神。

この導入部から、本論へ。

宙爆開始。

 

地震予想をＡＩでする場合。

サンプル数が豊富なら、生成ＡＩでもなんとかなりますが。

Ｍ８では無理だと言ってるの。

しかし、何とかしたいのが人情。

ＡＩ猿に何とかできるかな？

予想には、根源的な何かが必須なんですよ。

その解明に挑戦するのが科学の力です。

波形見て何とかなると、未だに、思っているのか。

というわけで、暫定的な結論は

自然科学＞生成ＡＩ

 

デモ、自然科学を取り込んだ⊰ＡＩ⊱を構成すれば。

その時代での⊰ＡＩ⊱が勝つのでは？

この場合の本質は取り込み方の問題。

生成ＡＩはニューロベースで、一般の自然科学は古典計算ベースです。

自然科学の場合、量子論もあり、そこで類推になりますが。

いずれにせよ、生成ＡＩとは計算の毛色が違うでしょう。

「チューリングテスト≒猿との対話」

である程度成功した生成ＡＩを完全放棄するわけにもいかないし。

それを、どう工夫するか？

 

まず、マクロの古典物理は、何処で扱うか？

それは、古典＋⊰ＡＩ⊱の古典部分で扱うのですよ。

では、量子論は、何処で扱うのか？

⊰ＡＩ⊱部分に取り込みます。

この場合、毛色の違いを乗り越えて。

類推という抽象的な概念に基づく

「ＡＩ　ｖｓ　量子」

のフュージョンが大事になります。

 

但し、一言で類推と言っても、毛色が違うので。

両類推を区別しておく方が何かと便利。

よって、ＡＩの類推計算部分を

⊰ＡＩ⊱

とし、量子系の類推計算部分を

≶量子≷

として区別しておきます。

これが神の最後の審判。

 

グーグルには辿り着けない世界観だ。

と言うか、生成ＡＩ業界の猿には原理上無理。

これにより、

古典＋ＡＩ＋量子

の

「トリプルフュージョン」

の世界が拓けます。

 

人類が進化して、更なる新類推分野を扱えるようになったら。

同様に、その類推分野を別記号で囲んで区別すればＯＫ宇宙。

この方式により、ホンモノのＡＩが誕生するわけです。

以後、こういう至高のＡＩ最終形態を

「ハイパーＡＩ」

と名付け、生成系のＡＧＩやＡＳＩと区別します。

創始者特権で著作権設定。

 

ハイパーＡＩは古典＋⊰ＡＩ⊱よりも進化しています。

ＡＧＩやＡＳＩなんぞ、ハイパーＡＩと比べれば玩具に過ぎない。

格が違うわ。

では、ハイパーＡＩなら科学に勝てるか？

フフン、そう思うのが普遍派の限界。

絶対に勝てません。

精々が引き分け。

 

その理由は？

状況依存性が残るから。

この意味が把握できないカモ。

以後、簡単に解説していきますが。

今回は、結論に至るまでの準備を。

 

Ｍ８モデルを構築するのが人ですが。

「モデル構築後なら、ＡＩが人に勝つはず。

実際、天気予報はＡＩが勝っている。」・・・（ＡＩ）

こう考える猿が多いカモ。

しかるに、残念ながら、Ｍ８のサンプルは極超少ない。

ここに、生成ＡＩの限界がありました。

よって、（ＡＩ）とは、ハイパーＡＩを仮定するという意味だとします。

 

ハイパーＡＩなら、生成ＡＩの壁を乗り越えられるはず。

つまり、原理・原則から類推できるようになるのでは？

この結果、

「やがて、地震においても、ハイパーＡＩは人に勝てるのでは？」

より一般に

「ハイパーＡＩなら科学を凌駕するのでは？」

という疑問が湧くカモ。

この解明に真正面から取り組むわけです。

神の私だけが扱える課題。

 

類推には発見が付随するので。

そう簡単なＹｅｓ・Ｎｏ話ではないことが判るでしょう。

そもそも論に立ち返れば。

各局所モデルに基づくＡＩが生成されたとして。

ハイパーＡＩ構成の為には、それらを成功裡に統合する必要があります。

 

しかしながら、この統合には、毛色の違いを乗り越える

「ハイパー群猿像」・・・（Ｈ）

の課題が残っています。

この指摘が今回の目的です。

猿に統合できるかな？

神はキチンと（⊰や≶で）

「囲い区別」

するけど・・・。

 

というわけで、創始者特権で（Ｈ）や囲い区別を著作権設定。

「局所モデルベースのＡＩを、それぞれ独立に持ち寄ると、ＡＧＩが出来上がる、」

程度の御花畑脳には。

この統合の仕組みが解明できないはず。

どうじゃ気分は、ＡＧＩ猿。

ここまでが現状分析ですが。

 

では、至高のハイパーＡＩが完成しても。

なお、最先端科学には勝てないと断言する理由は？

「どんなに科学が発展しても。

常に、その先の最先端領域が残る。」・・・（真）

からです。

「しかし、物理には、究極の統一理論が存在し得るのでは？

量子論は、それを目指しているはず。」

こう考えるのが猿の証拠。

 

そんな究極理論なんか存在しません。

私が証明しました。

それがＺＦの矛盾であり、ＹＪの状況依存性。

つまり、私は（真）を証明したのですよ。

見てない情報弱者は、己の怠慢を恥じよ。

恥で済めばいいけど、プロとして死活問題になったりして。

かくして、私が

「最先端科学　ｖｓ　ハイパーＡＩ」

の優劣論争に決着を付けました。

 

以上のような科学哲学的な内容は各専門分野の科学者は探求しません。

ＡＩの連中も考究しない。

勿論、数学者や論理学者も論考しない。

一方、哲学の言葉遊びでは確実なことは何も言えず役に立たない。

神の私だけが貢献できる真理です。

そろそろ、こちらのコンテンツも垓の桁に上げるべき内容になってきました。

今回の懐疑指摘と、その解答提示で１垓円稼いで、総額３垓円。

その価値を鑑みれば納得できるはず。

これで４２６町目。