2012年9月のtweets (saved by twtr2src)

2012年8月のtweets ← [twilog] → 2012年10月のtweets

Sat, Sep 29

  • 07:21 …と思って踊るロボットを調べてみたら,「スーパードルフィー」関連のページがいくつか見つかった.個性のある踊るロボットガジェットが増えている?…  http://t.co/rwIgMqt5
  • 07:18 踊っているところをぜひ見たい / 音に合わせてテントウ虫が踊る MP3 プレーヤー兼テントウ虫型スピーカー – インターネットコムhttp://t.co/uslBv7wD @jic_newsさんから

Fri, Sep 28

  • 11:52 「科学研究費助成事業(科研費)の在り方について」その2は今年7月25日付で発信 http://t.co/1iZvdldz 科研費の現在の方向性を理解するための核心となる.
  • 11:50 文科省・科学技術・学術審議会学術分科会研究費部会から「科学研究費助成事業(科研費)の在り方について」という情報発信が行われている.その1は昨年:  http://t.co/uhHUgG4J
  • 08:56 大きな冒険をしよう. 心に大きな変化が生じ,世界観が変わる.
  • 08:54 日常生活に埋もれていると到底実現しそうもなかったが,昔お世話になった故嵩先生(CKYパーサのKasami先生)からうかがった話 ― ご自身が学生の頃大病を患われて療養生活をしたとき人生観が変わった ― が20年近く頭の中に残っていて強い動機となった.
  • 08:50 決めたのは1年近く前だと思う.事前にいろいろ調整をし,さっき送信したメールで平常に戻るまでちょうど2週間ほどかかったし,思いもかけない事(よくないことばかり…)も随分起きたが,トータルにみるとすばらしかった.
  • 08:46 長期休暇のすすめ:9月はじめに2週間通しの休暇をとった(土曜日から月曜日,本来の意味での休暇は月曜日から金曜日の12日間).これほど長いのは26歳で就職後はじめて.
  • 01:08 たしか,Windows 95かもう少し後くらいからPCとパワーポイントを使い始めたのだった.
  • 01:06 プレゼン用資料については,OHP用紙にペンで手描きするか,これは私の結構ユニークな方式だったと思うが,京大カードを台紙として計算機のプリントアウトの切り貼りと手描きで原紙を作り,コピー機を使ってOHP透明フィルムに焼き付けていた.
  • 01:03 そうだ,当時はLaTeXプリントアウトと手描き図面を貼り合わせて最終版を作り,論文原稿として学会に郵送していた.
  • 01:03 それにしても当時の論文とプレゼン資料を探し始めて愕然とした.論文はイメージのスキャンデータとその部品があるだけ,プレゼン資料の電子化されたものはnomad中の手元のPCには片鱗もない.
  • 00:59 限界を述べるのはたやすいが,むしろ,問題意識と成果をlesson learnedとして,今のコンテキストできちんと述べることが大事だ.
  • 00:57 20年前を振り返るので,仮題は「1990年ころまでの定性推論研究の概要:問題意識,成果,限界」としよう.
  • 00:56 1984~1994年くらいの間に本格的に取り組んだ定性推論の話をすることになった.

Thu, Sep 27

Wed, Sep 26

  • 17:36 AAAI 2013 Shikakeology Symposiumは人の行動変容を起こすことに興味のある人向け!  http://t.co/Y1SzlSTa
  • 17:34 驚いたことに,しばらく前にTWした持続的学習とかなり同じ動機で,AAAIの来年の春のシンポジウムの”Lifelong Machine Learning”が開催される.でも論文締切まであとわずか.  http://t.co/MRMOmPfE
  • 12:11 非があるとすれば,単に候補者の稼いだポイントを積み上げて,「はい,ポイントの多い人が立派な研究者だ」といった類の安易な判断を下す評価者(人事選考者,…)だ.そういうのが蔓延すると(創造型)学術は滅びてしまう.
  • 12:08 研究領域開拓型はもちろんリスクはとても大きい.家族を抱え始めた若い研究者にそんなリスクが高く,すぐに収益をあげるような世界に飛び込むな,とまで誰が言えようか.
  • 12:06 だからといって,研究分野開拓など短期的には苦労の報われないところなどに関わらず,狩猟型のスタイルをとってすぐにポイントを稼ぐのはけしからん,とも言いにくい.自分の若いころを思い出せばわかるが,本人にとって死活問題だからだ.
  • 12:03 研究領域開発型の取り組みはきめ細かな評価が難しいのは確かだ.大成功と大失敗は誰にでもわかるが,その途中を(重み付き)論文数ほどきめ細かく測るすべで,皆に認められているものがいまのところない.
  • 12:02 しかし,情報学のように創造指向型学術(既存の問題を解くのではなく,目標を作り出すところから研究が始まる)においては,新たなゲームを作り出し,そのためのグラウンド(研究分野)を作り上げることはより重要であり,本質的だ.
  • 11:34 問題解決型の学術(例えば医学)では,似たようなところがあってもよい.病気のメカニズムを解明するゲーム,病気を治癒する手法を開発するゲームが自然に存在し,一定のルールの中でそのゲームに参加することはすなわち学術の発展と,社会への貢献につながる.
  • 11:26 確かに,そのような極限を追求したプレイヤーのプレイは美しく,鑑賞に値する.スポーツがよい例であり,極限まで鍛え抜かれたプレイはスローモーションで見るとすばらしい.
  • 11:23 ハンター型のプレイヤーがますます増えてきて,自分は研究分野などどうでもよい,ポイントの高い研究成果の出せればいいのだ,研究分野が枯渇してきたら別の分野に渡り歩くのだ,と豪語する人もいるし,そういう人ばかりを集めようとする人や機関もある.
  • 11:20 この傾向は最近は学術界にも広がり,人事選考などでもインパクトファクターを考慮に入れた採択論文数のランキングマッチみたいになりつつある.
  • 11:17 なぜ,開拓型 vs 狩猟型という話に興味を持つかというと,我が国(だけではないかもしれないが)のマスコミは,狩猟型のヒーロー,つまり,選手にばかりハイライトをあてているからだ.
  • 09:54 おっと,10時から会議.
  • 09:53 もちろん,以上のTWは,「ゲーム」を「学術研究」に置き換えた場合のことを論じようというのが動機である.
  • 09:52 これはもともと比ゆ的なカテゴリーであり,例えば,対象がゲームであれば,ゲームのためのプレイグラウンドを開拓し(開拓型),それを整備発展させ(農耕型),そこでゲームプレイをし,競う人(狩猟型)となる.
  • 09:50 農耕型は,農地に作物を育て,収穫を待つ.開拓型は,農地そのものを切り開き,肥沃な土がつくられ,その農地の発展に努める.
  • 09:47 最近感じた,メタ研究の話題:研究者でなくても,業に関わる人のマインドは農耕型と狩猟型に大別されるだろ.農耕型という言葉は以下に述べることと必ずしもマッチせず,本来は開拓型とでも言いたいところだが,開拓型と狩猟型ではバランスが悪そうなので,そうしておく.

Tue, Sep 25

  • 12:07 人が分かり合えるのは,ほぼ同じ共通感覚をもつからであり,分かり合えないのは,共通感覚が完全に同じでないから,および,そのうえに構築された経験と記憶が異なるから,ということだろうか.
  • 12:03 「このような無意識の解明にもみられるように.われわれの身体的自然の上にのっとった感性的なものは,ただ制度化されているのではなく,言語との緊密な結びつきのうちに制度化され,構造化されていたのである」中村雄二郎「臨床の知」(p. 94) http://t.co/oevbNh9Y
  • 12:01 「共通感覚が〈身体的基盤を持つロゴスである言語〉を捉えなおすにふさわしい視点としてはっきり浮かび上がってきた…」中村雄二郎「臨床の知」(p. 100) http://t.co/2wgxXkh4
  • 11:12 そして,「共通感覚は,知覚においては統合力をもったものとして能動的であるのに対して,想像においては,感覚印象に働きかけられるから,受動的(パトス的)になるのである」中村雄二郎「臨床の知」(p. 99) http://t.co/3n9l3c5p
  • 11:09 「ここから,科学と欲望とが共に換喩的で相対的であり,それに対して芸術と幻想が共に隠喩的で絶対的である,という興味深い捉え方が出てくるわけだ」中村雄二郎「臨床の知」(p. 93) http://t.co/vZs9BtHY
  • 11:07 「その上,制度がたいへん捉えにくいのは,意思的,意識的につくられたものではなく,自然発生的,習慣的に形作られたものでもあるからである」中村雄二郎 「臨床の知」(p. 87) http://t.co/9zTD4K2O
  • 11:05 「すべて新しくつくられ,あるいは生じるものは,一般にそれの生じる主体から見れば受動(パッション=情念),それを生じさせる主体から見れば能動(アクション)と古来哲学者たちによって呼ばれていている」「臨床の知」(p. 82) http://t.co/WgpNpMWe
  • 11:01 中村雄二郎「臨床の知」のなかのⅢ「臨床の知への道」では,中村が情念論,制度,言語を主題として取り上げ,臨床の知に至る思考の流れが要約されている. http://t.co/jL3lo8cT
  • 10:56 どれだけ踏み込んでいけるかは個人の資質に依存する.
  • 10:53 例えば,なぜあるストーリーをいいと思うかという問いをつきつめていっても,たいていは「そこはかとない面白さを感じる」,「ぞくぞくする」,「共感する」からといった答えで行き止まり,そこから先は個人にしかわからない,ないしは,自分でもわからないものになるだろう.
  • 10:49 ただし,我々の個々の生はまさしく進化的な存在なので,「自分がいまここにいる意味は何か?」という問いに対して,現前の事柄だけから必然的ないしは論理的ないしは機械的な答えを導くことはできないだろう.
  • 07:39 また,多くの人は,「自分はいまここにいるのはなぜか?」という問いに対して,その人に対するBDI (Belief, Desire, Intention)データ(があったとしてそれ)を見せられたとしても納得しないのではないでしょうか?
  • 07:37 ただの機械も,そしておそらく多くの生物も,「自分がなぜいまここにいるのか?」という問いを発することはないでしょう.
  • 07:35 「進化の過程で生じた1個体としてあなたはそこにいるのだ」という答えは,「自分はいまここにいるのはなぜか?」という問いに対する答えになるかもしれませんが,「自分はいまここにいる意味は何か?」という問いに対する答えにはなっていないと思います.
  • 07:25 ここでほしいと思っている「説明」の形式は「ある個体にとって与えられたストーリーが面白いのはなぜか」という問いに対して,「進化的にそうなっているのさ」とか「そういうことはある確率でおきるのさ」といった個体にとっての形而上の説明ではなく,生活世界内の直接体験で書かれた説明です.
  • 07:16 「個体」あるいは[全体」のいずれが基本的かという問題ではなく,両者(あるいは+α)を含んだ問題文と解があるのでしょう. RT @shima__shima: .@toyoakinishida …すると,個の問題は全体の問題に帰着されるような気も
  • 07:07 RT @shima__shima: 笑った顔を見ると正フィードバックかかるみたいな部分が,生存に関わる淘汰で共通基盤として残り,あとは後天的にどういう行動に対して正フィードバックがかかったかという履歴依存になるように思います.すると,個の問題は全体の問題に帰着されるような気も

Mon, Sep 24

  • 18:42 少し古い記事だが興味深い.時間があるとき挑戦しよう. 世界一難しい数独らしい http://t.co/uTReiiau
  • 09:03 また,「決断や選択をとおして,理論というものが各人にとって責任を持ったものになり,そのような実践と現実との接点あるいは界面にこそ,通常隠されていた現実の豊かな相がよく開示される』中村雄二郎「臨床の知」(p. 69) http://t.co/jTGGqtW2
  • 08:56 一方,実践については,「口先だけでなにか言うだけでは実践にはならないが,それはことばが身体性をもった主体によって担われず,内面化されていないからである」 中村雄二郎「臨床の知」(p. 68) http://t.co/nEw11I9X
  • 08:50 「自己」については,中村雄二郎「臨床の知」では,「初めに自己があって,それからあとに経験が生じるのではなく,逆に,〈経験あっての自己〉ということになる…自己と経験との逆転」と論じられている(p.66-67あたり http://t.co/OIJY8m6q
  • 08:32 ストーリーテリングには,語る主体の「自我」が不可欠のように思える.TWがニュースやその他の匿名記事より面白いのは,半ば匿名化されているとはいえ,背後に語る主体の自我があるからだ.
  • 07:37 持続的ストーリーテリングシステムには,自我の意識や自我の発展などの能力も必要に違いない.
  • 07:36 過去の「持続的発見」システムの飽和現象を乗り越えるためには,発達心理学的な意味での知能と記憶の(望むらくはオープンでダイナミックな)発展的構築が必要であろう.
  • 07:34 「持続的学習」モデルというより,「持続的発見」モデルないしは「持続的ストーリーテリング」あるいは「持続的記憶構築」と言った方がいいのかもしれない.
  • 07:16 「概念形成をしながら探索する」という定式化をすると,Webサーチの領域で研究が進んでいそうに思える.
  • 07:15 ただし,今回の場合は,インプットは公理の固定された集合ではないし,興味や探し方だって知れば知るほど高まるようにしたい.
  • 07:14 このようなオープンな発見システムの構成は今日でもチャレンジングで面白いテーマだと思うが,こういう感覚のことを日常世界で行いたいと思ったのがここしばらくのTWの動機になっている.
  • 07:12 どの文献だったか忘れたが,AMに対するFeigenbaumの建設的批判が「いつまでも新しい定理を見つけられるといいね」 http://t.co/fP2WwJF9
  • 07:11 AMは公理集合から出発して,そこから導出される常に成り立つ性質の中から興味深いものを抽出して「定理」とする.http://t.co/y66FHxb0
  • 07:09 「持続的な学習」の一つの同期は(かなり)昔話題になった数学定理発見システムAM http://t.co/fyYrhGQY

Sun, Sep 23

  • 23:03 品質の良いものが見つかったと確信できたとき,それを出力するプログラムもいいかもしれませんが,(大域的には)時間とともに品質の向上する近似解を毎日少しずつアウトプットしてくれるプログラムの方がいいというユーザもいるでしょう(私は後者).
  • 22:59 たとえば,有限個のTWのプールから長さn以下のベストストーリーを3つ拾ってくるといったTWn問題を考えてみましょう.
  • 22:44 想定していたのは,入力が固定されない(時々刻々と増えていく)ので,むしろそれを常に反映するインリメンタルな処理の求められるケースなのですが,仮に,入力が固定されている場合でも,計算時間が膨大でany timeアルゴリズムとしての性格をもたざるを得ないでしょう.
  • 22:42 果てしないのは運命です. RT @discoder_x: @toyoakinishida はい。しかし、産出されるものの総体を求めるアルゴリズムと捉えるなら、むしろ速い方がよい、つまり(時間的に)「持続的」であることは望ましくない、という身も蓋もない評価をせざるをえなくなります。
  • 07:31 簡単にいえば,「○○さんが,△△ストーリーにはまっているのはなぜか?」を説明する理論です.この理論を,「○○さんが△△ストーリーを好きな理由」を内部変数と外部変数からの計算として近似するとまでいかなくても,なるべく高解像度で理解したい.
  • 07:14 ここで重視したいのは「個体」です.「個体にとってのストーリーの(主観的)面白さ」に関わる理論です. RT @shima__shima: .@toyoakinishida 進化と淘汰を経て生き残ったもの…可能な説明の一つ…
  • 07:10 RT @shima__shima: … 進化と淘汰を経て生き残ったものが共通にもつ神経の配列がきっとその関数にあたると考えます.何らかの説明は可能でしょうが,それが可能な説明の一つであることを超えられず,どの説明も説明したことで元のものとは違うものにならざるおえなくなるかと.
  • 07:10 「持続的」は「いつまでも(ないしは長い間)飽和せず,新しいもの(または効果)を産出し続ける」くらいの意味で使っています. RT @discoder_x: @toyoakinishida 「持続的」が何を意味するか…。

Sat, Sep 22

  • 19:13 結局は統計的にしかわからないかもしれないという意味で堂々巡りの議論になりそうですが,それを包括する理論をつくりたい…
  • 19:12 私が興味があるのは,そのドーパミン発生装置と,それが実装している関数を支配する原理なのです.いろいろな状況でなぜそのストーリーがその量のドーパミンを発生させるのか?
  • 19:10 機械学習の立場からは,ストーリーを入れるとドーパミンを発生装置があることを仮定し,ドーパミン発生(総)量を増やすようなストーリー構成アルゴリズムを作るという感覚ではないかと思いますが,…
  • 19:07 同感です. RT @shima__shima: .@toyoakinishida n個を繋ぐのは難しいかと思いますが,n個のプールから部分集合を選んで繋げるのはコーパスから確率的言語モデルに従って選んで並べているという点で,統計的機械翻訳とかはそんな感じな気がします
  • 19:06 たとえば,たくさんドーパミンが放出されたストーリーは面白いストーリーであり,子供だけでなく大人もドーパミンを得ようと,面白いストーリーを見つけたり作ったりしながら生活を続けている,…人間の知的探求というのはそういうものでしょうね.
  • 19:02 RT @shima__shima: … 続>有用だとかは後付けで,言語化できないような形式,神経細胞の結合度合いとかで目的は記述されているように思います
  • 19:01 RT @shima__shima: … 続>何が有益に思えるかは,過去にどんなイベントで化学物質が出たかのフィードバックで説明されるもののように思えます>続
  • 19:01 RT @shima__shima: … 続>私の意見はそれとは違い,目的ドリブンでも知能だと思っていて,究極的には人間も扁桃体にプチッっと化学物質がでるという目的を遂行するというからくりで動作しているものだと思います >続
  • 19:00 RT @shima__shima: … 続>映画では子供のロボットは母親に会うという目的を達成すると機能停止してしまいます.なので,目的ドリブンだと知能としてはダメなんじゃないかということを指摘されている方がいました.>続
  • 19:00 RT @shima__shima: … その前に知能は求めるものであるかどうかも議論の余地があるかと.昔,スピルバーグのAIという映画が公開されたときAI学会もいろいろかかわりました.で先行上映のあといろいろな先生とお話しました(以下映画のネタバレ)>続
  • 18:59 このさきの展開を楽しみに読み続けよう.
  • 18:58 ここで,生活科学とは,「人間の生=日常生活を成り立たせている具体的な世界」と規定される. 中村雄二郎「臨床の知とは何か」(p. 28)  http://t.co/dTdP1Uv2
  • 18:55 ここで,客観的科学は「生活世界」を正当に見ようとしなかったというフッサールの批判が引用される. http://t.co/sLEzmXHd
  • 18:43 近代科学から締め出された現象の側面を捉えなおす原理として,コスモロジー(固有世界),シンボリズム(事物の多義性),パフォーマンス(身体性を備えた行為)をあげ,その体現が臨床の知であるとしている. http://t.co/J0MlIzS6
  • 18:40 中村雄二郎は,近代科学が見えなくしたものとして生命現象と相手との交流をあげ,それが普遍性,論理性,客観性が無視し排除した現実の側面であると論じる. http://t.co/FvQbv6PR
  • 18:36 なかでも中村雄二郎「臨床の知とは何か」 http://t.co/QwNp3REH は刺激的.お祝いの会に招くのを忘れられていた主人公の話を持ち出して,近代科学が見えなくした現実は何かと問いかける.
  • 18:30 次の段階に向けて,刺激になりそうな本を買い込んだ.あれもこれも面白そうなので,集中できず,机の横に積んで拾い読み.

Fri, Sep 21

  • 14:28 いろいろな反響を呼びそうな話題 RT @asahi: うるさい人撃退 装置開発の日本人にイグ・ノーベル賞 http://t.co/mae9bEY2
  • 02:12 などといったボヤキのみ記録して,(生理上の)明日はもっと本質的に生きよう.
  • 02:12 「まじめな」関東系の先生からは,「京大が休講をしなくなったらもう休講をするところがなくなってしまう.『世の中が形式だらけになってつまらなくなるから,京大くらいはもっと本質を追及してください』(ここは私の勝手解釈)」という声もいただく.
  • 02:09 概して関西系は不真面目であり,例えば,講義回数にしても,最近は15回きっちりやらないと,休講監視ソフトから「ちゃんと補講をしなさい」というメッセージが飛んでくる.内容の点検はコストがかかるから実施しないが,簡単に実施できる回数から攻めていこうという発想がさもしい.
  • 02:05 会議の方も残念.東京の会議では,会議の最中は討論に集中しておかなければならない.いつも「内職」をしているのもどうかと思うし,みっともないが,つまらないことが議論されているくらい,ブーイングとしてPCに向かう権利を認めてほしい.
  • 02:04 低調の原因は1日の過半が会議だったから,その後は仕事と格闘.ほとんど未知の状況で乏しい情報で短時間の間に,指示を出さなければならない.
  • 02:02 どうしてもこれだけは書いておかないと寝られない.
  • 02:02 議論の続きもできなかったし,思いついたことも記録できなかった.
  • 02:01 しばらく前から自分の思索の度合いを測る指標として(1日当たりの)TW数を用いている.もう昨日になるが,低調に終わって残念.

Thu, Sep 20

  • 21:40 「任意につながれたn個のTW」(TWnと呼んでみましょう)をもとにいろいろな問題が作れそうです.例えば,TWnを加工(例えば,文を追加する,並べ替える,削除する)して意味あるものにできるか?
  • 21:36 たとえば,「TWをn個つなぎ,意味ある文章が作れるか?」と問うてみましょう.nが大きくなればまず,まともな意味の文章はできないでしょう.
  • 21:30 「求めているものは,有益な発想だ」といいたいところですが,発想の有益性を判定するのは多くの場合自明ではありません.「単なる思い付き」としばしば揶揄されるように,ちょっとした思い付きで解決するくらいのものなら初めから難しいものではなかったと言えなくもありません.
  • 21:25 我々が求めているもの ― それは人によって違うだろうといことも認めつつ ― が何であるかをよく考えなければなりません.今回のTWは実はその問題意識から始まっています.
  • 21:23 その通りではあり,また明示しないだけだと思いますが,「新しい組み合わせ」であればいいわけではなく… RT @shima__shima: … CRP でテーブルを新しく作るっていうのは,そういう新たな概念を,見ようによっては新たに見つけ出しているともいえるような気も
  • 21:17 その通りではあるのですが, RT @shima__shima: … コンテキストを特徴で記述するとして,その空間をクラスタリングしているトピックモデル・潜在空間モデルっていうのは実は,新たな組み合わせを見いだしているとみなせる気もしてきました.
  • 21:17 うむむ RT @shima__shima: … Michaelski のMachine Learning シリーズみたいな古典のどこかで,新しい発想は既存概念の予期しない組み合わせだみたいなことを見た記憶があり印象に残っているのですが,誰だったか思い出せない…

Wed, Sep 19

  • 10:02 大感謝! RT @hiroshnakagawa3: … つづき、(1)(2)が互いに影響しあうモデルは作れるでしょうけど、現状、基礎分野では(1)のほうがデータに近いところにいる問題だけに喫緊の課題と考えられていると思います。そのときのメモリ状況に鑑みたしましま先生の意見。
  • 10:00 RT @hiroshnakagawa3: … concept driftを発展(私の解釈では「概念の発見」)に持っていくのは、(1)基礎概念(あるいは基礎用語)の概念の変容と、(2)既成の基礎概念新規な新規な組み合わせ、に別けて考えるべきです。もちろん、(つづく)
  • 10:00 RT @hiroshnakagawa3: … メモリを遙かに超える大きさのビッグデータの文脈では、driftに遅れないように追従することが課題となります。メモリにロードできる大きさなら、conceptの変容いや発展は、第5世代のころから十分に研究されてきているような
  • 09:51 バンダイのスマートペット.プロモーションムービー  http://t.co/XXFGnnlA も黒木メイサさんの会見YouTubeビデオ  http://t.co/4BP4ao3J も面白いが,アマゾンの評  http://t.co/Vo3SWF86 は辛口.
  • 09:28 いままでのTWの内容と組み合わせて、スマホのなかのメモリーも進化的構造化できるようになると、強いAIも近し
  • 09:20 今朝の日経新聞でバンダイの犬型ロボットの記事が出ていた。少し調べてみると、ロボット(あるいは玩具)+スマホで進展顕著。ネットエージェントたるスマホが身体を得て進化。 http://t.co/u7seozVI
  • 08:36 直観的にはよいストーリーと悪いストーリーを区別する評価尺度がほしいのだが,それをどう規定すればいいか?
  • 08:35 記憶構造(ないしは知識体系)の品質をどう規定するか?つまり,品質の良い記憶構造と品質の悪い記憶構造をどう区別するか? これもこれから経験する事態への対応力(報酬)?記述長が短いと核心を捉えたことになる(オッカムのカミソリやMDL原理)?…疑問は続く…
  • 08:30 一方,いま想定している持続的学習モデルは,Schankのダイナミックメモリーの進化したもので,(破壊的な発展もあるという意味での)非単調に発展しつづける記憶構造の品質保証がほしい.
  • 08:27 私製まとめと疑問:バンディットアルゴリズムは強化学習の進化したもの?知識獲得と利用のトレードオフのある確率過程で,報酬を最大化することが目的.ドリフトする概念に有効.素朴に実装するのと,理論的な実装とどれくらいの違いが生じるのか?
  • 08:21 大変参考に!ありがとうございました. RT @shima__shima: .@toyoakinishida ただデータストリームの研究ではメモリに載らないのでできるだけ忘れてメモリを節約する方向で研究が進んでてるので,現在はそういう方向にはなかなか向かわないようにも思います
  • 08:20 RT @shima__shima: .@toyoakinishida 現状では concept は使い捨てのような感じで,context が変わったら前のパターンは忘れてしまいますが,context が戻ったときに忘れずに再利用できれば『発展』といった感じになるかもしれません
  • 01:36 今の問題意識ではconceptはdriftするより発展してほしいですね. RT @shima__shima: .@toyoakinishida データストリーム系 (or ストリームデータとも) の研究では concept drift は重要な課題として扱われているようです.
  • 01:32 言語の理解をどのくらいのレベルで捉えるかはアプローチの選択に関わる大事な問題だと思います.「中国語の部屋」方式では,「部屋の中にいる人の頭脳」をどうデザインするか,ですね.直観的には新鮮なアプローチが必要だと思います.
  • 01:29 むむ RT @shima__shima: .@toyoakinishida これは中国語の部屋が理解にあたるかどうかによるのではないでしょうか?Yes であれば,ありとあらゆる対話のデータを集めて,半分近隣探索のようなものでも出来てしまう可能性もあるかもしれないとも思っています.
  • 01:28 「ドリフト」というのはこういう文脈で出てくるのですね.少し雰囲気がわかりました. RT @shima__shima: .@toyoakinishida ドメインにもよるかと思います.計算能力と,概念のドリフトの速度などを考慮して決めることになるかと
  • 01:27 なるほど. RT @shima__shima: .@toyoakinishida Webのバナー広告選択などへの利用が研究されており,外部環境や嗜好の変化があっても,常にそれに合わせてクリック率が良くなるような広告を選択するとかがあります
  • 01:26 ご教示いただきありがとうございました. RT @shima__shima: .@toyoakinishida かなり歴史も長いので現在では多種多様に進化しています.概要はhttp://t.co/Uuz1yep9 のオンライン予測の項を参照いただくのがよいかと思います.

Tue, Sep 18

  • 11:51 拭き掃除ロボットもいるのか…どれくらいのインテリジェンスを持っているのだろうか? RT @jptechcrunch: [New]: ルンバのiRobot、拭き掃除ロボットMintのメーカーを7400万ドルで買収 http://t.co/9Y6SQ8QC
  • 11:50 ユーザはアプリの生成するアドバイスから逃れられるだろうか? RT @jptechcrunch: [New]: 23AndMeがAPIを公開, 人間の遺伝子情報を利用するアプリの可能性生まれる http://t.co/Mzw55mJs
  • 11:14 乞 解説 RT @hiroshnakagawa3: … (つづき)クラスタリングなどをストリームに対して行う学習が近いかもしれませんが、それとてたいしたものではなさそう。Concept Drift と Concept emerging みたいなものが組み合わさったものかな。
  • 11:11 RT @hiroshnakagawa3: @shima__shima @toy… 外界から取り込むデータがツイッターみたいに流れてきたら、量への対処だけで大変ですが、ときどき意外に重要な情報を内包するデータが来るような場合は、なかなか厄介。今のオンライン学習ではだめです。…
  • 11:09 バンディットに関する代表的文献をご教示いただければ幸いです. RT @shima__shima: .@toyoakinishida ずっと学習し続けてその状況に合わせ続けるみたいなオンライン学習系のバンディットとかならありますが,…
  • 11:08 人間と相互に理解できるかどうかという,コミュニケーション可能性が重要です. RT @shima__shima: .@toyoakinishida 人間と同じ入出力を得るのに,人間と同じ経過をたどる必要もないと思いますし
  • 11:07 周期長は? RT @shima__shima: .@toyoakinishida 続>オンラインでやるより調整が楽ですし,人間の脳と違って作りなおしても更新分以外はだいたい同じような感じのものを再現できるという特色があるので,継続的より,周期的にやる方がいいのだと思います.
  • 11:06 その通りだと思います. RT @shima__shima: .@toyoakinishida あとは,そういうことをやりたいと思ったら,長い期間集めたデータからバッチ的に,抽象化の粒度を変えるクラスタリングみたいなのと,分類を組み合わせてバッチ的に毎回作り直す.>続
  • 11:05 やはりそうですか.ありがとうございました. RT @shima__shima: .@toyoakinishida 基本的には,今の機械学習では知識の抽象化の粒度と分類は同時にはこなすようなオンライン学習は,少なくとも私はみたことがないので,そのへんかと
  • 11:04 その通りです.体系化するというところが核心. RT @shima__shima: .@toyoakinishida ずっと学習し続けてその状況に合わせ続けるみたいなオンライン学習系のバンディットとかならありますが,おそらく意図されているのは知識体系を作るようなものかと思います
  • 10:04 社会ドメインは,自然ドメインで迂回していた難題と直面しなければならない.チャレンジングで面白いが,実証も難しい.検証の方法論を固めてかかることが重要.
  • 10:00 これで地下区間も含めて通勤電車に乗ってる間すべてWiMAXが使えることが確認できた.これからはconnectedの状態で各停通勤に変更.
  • 09:58 どうやら清水五条と祇園四条の間のトンネル区間でもWiMAX経由でTWが使えてる.すごい!
  • 09:56 さて,京阪地下区間に入った.いま七条を出たところ.過日の実験を再開しよう.WiMAXを使用.
  • 09:55 自然ドメインではとりあえず心の理論,さらに,複雑に構造化された言語的・社会的情報環境を無視して,かなり単純に自然科学的なセンスで考えられる.
  • 09:53 この問題は高度に社会的な存在を含まない自然ドメインと社会ドメインをわけて考えた方がわかりやすいように思える.
  • 09:51 自分にとって意味ある手掛かりをみつけ,理論として体系化し,それに基づく合理的な行動を導き出す能力.
  • 09:47 機械学習の研究の歴史は長いが,長期間(例えば,1年間)持続的に学習を継続し,それにふさわしい成長を遂げる学習システムはないように思える.なぜだろう?
  • 09:46 MrTidy-2の実現には,いろいろな技術が必要だが,チャレンジングなものは何だろう? 人間の五感と体性感覚の(メタファーによる)理解,自分の感覚のメタファーによる伝達,貪欲に学習を続ける持続的なラーニングシステム,「気持ち」のコミュニケーション,…
  • 09:30 フラッシュは,いろいろなイベントで重要な役割を果たしている.拍手のビジュアル版とも違う.
  • 09:27 わが国で同じテーマで特集をしたら,かなり異なる結果になるだろう. RT @nikkeibpitpro: もっとも迷惑なテクノロジー12選(WIRED.jp)(ニュース)http://t.co/sewAoE0b

Mon, Sep 17

  • 00:57 そのまわりに,視聴覚機構をつけ,さらに「心の理論」,「言語化」,「言語の身体感覚化」などの高次の認知機構をつける.
  • 00:53 例えば,ぶつかると「痛み」を感じるようにしておいたり,重いものを持つと放電して(バッテリーの)エネルギーが失われるようにして,それを感情モデルに接続して,ロボットにとっての意味体系の基盤にする.
  • 00:47 人工物は人工物で自律的に意味の体系を作ることができるようにし,比喩的なコミュニケーション能力をもたせるようにしたら,完全でなくても「ある程度」意味の体系を共有できるのではないか?
  • 00:46 そこまでするのは何だか人造人間を作るみたいな話になってしまう.
  • 00:44 同じ意味の体系をつくるには同じ身体性と同じ生活環境と同じ文化が必要という立場に立てば,人間と同じ身体性と感覚機構をもつロボットを作らない限り,完全には意味の体系が共有できないことになる.
  • 00:40 そのあたりを意識したうえで記号モデルを導入して人間の意味の体系を記号レベルでシミュレーションすることも考えられるかもしれないが,あまり面白くなさそう.
  • 00:36 これまでのAIシステムのように単にシンボル上の推論を行って,「だるい→動くと疲れる→負の感情…」などとやっていても追いつかない.
  • 00:34 残念ながら,人間が作り上げようとするストーリーをAIシステムが深い意味で「理解」することはできそうもない.それは人間とAIシステムの身体性が異なるからであり,人が「今日はだるいから外出を止めたい」と言っても,言葉上のつじつま合わせしかできない.

Sun, Sep 16

  • 19:39 問題は,人工システムのほうだ.共同作業者であるAIの方も,自分独自の意味の体系を構成できる能力がいる.
  • 19:38 人間はさままざまのものにさまざまな意味を与える.それを正確に言い表すことは難しくても,人は自分の前に差し出されたものが意味あるかどうか,ある程度は判断できるだろう.
  • 19:35 直観的に「いいな!」と思えるのは,そこに新しい意味が生まれるからである.
  • 19:33 ストーリーの共同構成は,ストーリーの種(願望,経験,制約,嗜好,…)を構造化してまとめあげることだが,何でもかんでもまとめればいいというものではない.構成者にとって「いいな」と思える,意味あるまとまりになっていなければならない.
  • 10:46 このことは,例題として暫定的に取り上げた旅行のプランニングだけでなく,MrTidy-2の例題で取り上げた片づけ作業にもそのまま当てはまる.レイアウトの背後にあるストーリーの(ユーザとMrTidy-2による)共同構成という話に帰着される.
  • 10:39 オープンエンドな課題については,価値観からの価値尺度の構成が含まれるので,知能だけに閉じこもることなく,身体性,感性,情報環境(社会,文化,倫理)をすべて動員して統合的なスタンスでとりかからないといい結果につながらないだろう.
  • 10:33 一方,ストーリーの構成のように創造のようにオープンエンドな課題についてはこれからだ.
  • 10:31 概していうと,クローズド知能の問題(与えられた問題をいかに知的に解くか)については,従来の人工知能研究の貢献は大であり,肯定的解決,否定的解決,単純化された問題の効率的解決を含め,概ね成熟期に向かっている.
  • 09:24 ストーリーの品質と時間的制約がトレードオフの関係にあるとすれば,クラシックAIは限られた時間内で最低品質を保証するストーリーを効率的に構成する技術の開発にはある程度成功したと言えるが,逆のケース(=高品質ストーリーの構成)についてはあまり貢献してこなかったと言えるかもしれない.
  • 09:20 ストーリーの構成はオープンエンドで創造的なプロセスだ.よい創造ができる(よいストーリーが構成できる)なら,長い時間がかかっても惜しくない.
  • 09:13 ここで,「ストーリー」とは,「所与の前提(それまで抱いていた願望,経験,制約,嗜好,…)をあるテーマのもとで結び付けて構造的にまとめあげたもの」くらいに暫定的に定義しておこう.
  • 08:53 どこが欠けているかというと,旅行のプランニングでクライアントとエージェントの間で共有されるべきものはルートと日程とコストといったものだけではなく,計画された旅行がクライアントとエージェントに対してもたらす「意味」(あるいは新たなストーリー)であるという点だ.
  • 08:46 クラシックAIでは,「どうせ最適のルートと日程が決まればいいんでしょう,そのためのコミュニケーションを最も効率的に行うためにはどう会話をプランニングすればよいかという問題に帰着できる」と考えるかもしれないが,これだと何だかさびしい.
  • 08:41 会話からホテルや訪問先についてのユーザの嗜好がわかるから,行先をスイスからオーストリアのハルシュタットに変えても白紙からのプランニングより効率的な再プランニングが可能である(それはそれで面白いAI問題)とはいうものの,コミュニケーションは高価になる.
  • 08:37 旅行代理店の会話で,エージェントが「どっちの方面がいいですか」などとクライアントに安易に尋ねて,クライアントが「今回はスイスに行きたい」等と安易に答えるが,その方向でプランを詳細化してはじめて実はクライアントの本音ははっとするほど美しい世界遺産を訪れたかった,といった話.
  • 08:30 低品質のコミュニケーションでは,参加者があまりものを考えないで発言することを許すから,参加者の意図=コミットメントは引き出せず,結局あとで覆されることになって高価になる(時間が無駄になる).
  • 08:27 換言すれば,良質のコミュニケーションでは参加者に自発的にコミットさせるということでしょうね.
  • 08:24 核心 RT @nfunato: ワープロ黎明期の原始的な仮名漢変換も、AIと呼ばれていた。意図に反しないほど高度でなければ、ストレスなく人間に責任を負わすのが要諦と感じた RT @toyoakinishida: おせっかいAIが嫌われる理由は,意図のコミュニケーションが高価…
  • 02:09 「そんなに上手く行けば世話ねーよ!」と言いたいところだが,見渡してみると特にこれといった本質的な概念ボトルネックはないように思えるので,さらに掘り下げてみたい.
  • 02:00 ユーザとMtTidy-2の間の記憶の共有が保証されていると,その(たぶん膨大な)共有記憶を背景に,ユーザはあうんの呼吸でMrTidy-2と普段のコミュニケーションをすることができる.
  • 01:59 また,ストーリーが常にユーザとMrTidy-2の間で共有されるようにしておかねばならない.
  • 01:57 モノが増えていくに従って,ストーリーも増えていくが,ストーリーの方は単に集積するだけでなく,積み重ね,統合,一般化が起きて,(ダイナミックメモリーシステムの構築に成功したならば)常に整理された状態に保たれる.
  • 01:53 自分の持ち物が少ない初期状態では,共有されているストーリーは少なくてもよい.その状態から,ユーザはMrTidy-2とインタラクションをしながら少しずつモノと共有ストーリーを増やしていく.
  • 01:51 ストーリーの集まりとしての記憶をユーザと共同構築する能力をもたせることが,MrTidy-2実現の鍵ではないかと思う.
  • 01:47 EAと呼ぶに値するMrTidyをMrTidy-2と呼ぶことにすると,MrTidy-2は,複雑化する一方の我々の生活環境を綺麗にレイアウトしなおすための複雑・不完全な意図をリーズナブルなコストで伝える能力を持つものでなければならない.
  • 01:42 結局のところ,レイアウトの背後にある意図は複雑・不完全なのでコミュニケーションによってそれを伝えるためのコストは非常に大きくなるだろうが,それを解決しないことには益々乱雑になるばかりの生活空間の中で我々は埋没してしまうだろう.
  • 01:36 しかし,大事なものをコラージュしてレイアウトするというプロセスは創造にとって大切であるので残しておきたい.
  • 01:35 超整理法みたいに,持ち物を整理してレイアウトするというプロセスを省略しようという考え方もあるかもしれない.どうでもいい仕事に関わるオブジェクトならそれでいいかもしれない.
  • 01:32 ちょうど銀行の貸金庫みたいに,自分の持ち物を全部トランクルームにしまっておいて,必要に応じてロボットに取り出させて再レイアウトしたり,予測制御する,というのは一定のコストはかかるもののよいプランかもしれない.
  • 01:28 私見では,我々の身の回りの物理的なオブジェクトは増える一方だ.便利なガジェットや何かの記念にもらったグッズはどんどん増えいく.こうしたものは物理的存在そのものに意味があるから,そんなものいらない,と全部倉庫にしまってしまうのも残念な敗退だ.
  • 01:19 困難な問題の解決には強力な技が必要だ.
  • 01:17 「おせっかいなAIより強力なサーチエンジン」と言われても仕方がない.
  • 01:17 いまはたまたま物理オブジェクトを対象にしているが,情報世界ではこの問題はかなり回避される.膨大な情報(データ)を安価に格納できるディスクはあるし,フォルダーを整理しなくて強力な検索エンジンがついていてくれる.
  • 01:15 自分の持ち物をどう整理/始末するかというのは個々人にとって大問題であり,持ち主だって短時間でその解を見つけられない.長いこと思案して手放したとたんに,「しまった!」と悔いることも多い.
  • 01:12 モノを片付けるとか,不用品のリサイクルの背後にある意図は,複雑・不完全・矛盾に満ちたものであり,それを簡潔に言い表すことはできないばかりか,尋ねられてもすぐに答えられないことも多い.だから部屋は散らかる一方なのだ.
  • 01:09 おせっかいAIが嫌われてうまくいかない理由は,意図のコミュニケーションが高価だからではないかと思う.
  • 01:08 こういう話になると,「またいつものおせっかいAIか!自分で好きにするから放っておいてくれ」ということになる.
  • 01:02 MrTidy-1はユーザの声色,表情,身振りしぐさなどをみて,ユーザの意図をある程度察する努力をするかもしれない.また,ユーザのパーソナリティに応じてインタラクションの仕方を変えたり,異なるレイアウトを提案するかもしれない.
  • 00:58 MrTidy-1はAI機能を持っているから,ユーザとのインタラクションのログを解析して,不要そうなものを推定して,「これ,片づけておきましょうか?」と不用品のリサイクルを提案したり,「こんなレイアウトはどうでしょうか」といった提案をしてくれるかもしれない.
  • 00:54 AI機能を備えたMrTidyをMrTidy-1と呼ぶことにしよう.MrTidy-1はどんなことをしてくれるだろうか?
  • 00:53 このあたりだけでも,微細にみると結構面白いAI問題を含んでいるし,じゃまなモノを渡したら持ってきてくれるだろうから,テレビリモコンが見つからないなどという問題が解消されて結構便利なロボットができると思うが,そのあたりの話題はまたの機会に残して,TWを先に進めたい.
  • 00:48 あるいは,MrTidy-0はユーザが留守をすると,予め教えられたホームポジションにモノをしまい直すのかもしれない.
  • 00:44 AIの入っていないMrTidyをMrTidy-0と呼ぼう.MrTidy-0は,不用品置き場に置かれたもの,あるいは,予め定められた「不用」シールを貼られたオブジェクトをみつけて資源回収センターに移動することになるだろう.
  • 00:38 片づけられるものの所有者(ユーザ)とMrTidyとのインタラクションはどのようなものになるだろうか?

Sat, Sep 15

  • 19:31 執事の視点を描いた映画として,「日の名残り」 http://t.co/FYFFPury は秀逸だ.
  • 19:27 例えば,子供があまりに部屋を散らかすから親が「取り締まり」のためにMrTidyを買って子供の近くに置いておく,というセッティングで,当の子供とロボットの交流を考えると現実味がある.
  • 19:26 MrTidyは,片付けの対象となるモノの持ち主の雇用者(あるいは,親)ならばもっと現実味が出るだろう.
  • 19:22 「従順なしもべ」という概念と「相互の共感」という概念の両立は非常に難しい.人間社会で「従順なしもべであり,かつ,相互に共感を持つことのできる人」のインスタンスを探すことは難しい.幻想に近いのではないか.
  • 19:15 一見,MrTidyの主なミッションは「ご主人様」の「賢いしもべ」として,主人の意図を推定し,散らかっているものを片付けるという従来の秘書エージェント,アシスタント・エージェントの一種のようにみえるが,ここで描こうとするMrtidyはそのようなものではない.
  • 19:11 と,大ぶろしきを広げたうえで,例題としてお片付けロボットMrTidyを考えてみよう.
  • 19:02 ネオAI研究者の役割は,EAを実現し,アセスするための理論として,身体を持ち発展するアーティフィシャル・マインド構成論と,我々とEAが共存し共進化することによって構成されていく情報環境論の両方を構築することだ.
  • 18:53 これまでの議論を復習すると,EAは独立した(人工的な)種(species)であり,人間や他のEAとコミュニケーションすることによって心を発展させていくことができる存在である.人間とは互いに共感するくらいにフレンドリーなものにしたい.
  • 18:49 ネオAIで実現を目指すものをとりあえず,共感エージェント(Empathic Agent,EA)と呼ぶことにしよう.
  • 18:38 この理論に基づくAIシステムを実現するためには相当の道具立てをしなければならないという背景があったのだろう.
  • 18:36 Dynamic Memory revisited http://t.co/oueyUdBS は物語をつくること=記憶を形成することと位置付けている.ただし,この本にも書かれているように,AI実現をめざした当初の目標は,人間の学習モデルの提案に軌道修正されている.
  • 18:30 “Tell me a story” http://t.co/YXa13U2S ではKnowledge is storiesからはじまり,storyはどこからやってくるのか,人々はなぜstoryを語るのかという問いに取り組んでいる.
  • 18:27 Roger Schankのストーリー・テリングの思想はコンピュテーショナルで今でも大変興味深い.※1980年ころの理論だから技術的には現代的に作り直さないといけないだろう.
  • 18:14 物語の背景にある親族の構造を分析したレヴィストロースの構造主義的的な分析はそれ自体面白いものではあるが,ネオAIの観点からはもっと構成的な理論がほしい.
  • 18:01 情報の拡散の分析や文化遺伝子(ミーム)の概念も面白いが,情報がどのような原理に従って構造化されたり抽象化されたりするのかという点までは言及されていない.
  • 08:34 オントロジー研究は,情報環境に関わるものではあるが,知的エージェント間のコミュニケーションで使われる語彙に焦点をあてた静的な観点からのものであり,知的エージェントが情報環境をどう活用し,貢献するかという動的な観点は視野に入れていない.
  • 08:30 これまでの人工知能研究は,知的エージェントの側に偏っており,知的エージェントの生活環境を構成する情報環境の側についての取り組みは手薄だったと言える.
  • 08:13 音楽はどうなのだろう?音とリズムというチャンネルを介して脳の奥深いところに直接訴えると言われている.
  • 08:07 ストーリーという概念もこのあたりで関わる.ストーリーがわかったとたん,眼前の状況が明確に理解できる.ストーリーは直面している複雑な状況を自分の過去の経験や知識と結びつけるための情報圧縮のための手段であるという見方もできる.
  • 08:04 (人工知能の)フレーム理論やスクリプト理論では,知覚をrecognizeするための枠組みとしてのフレームやスクリプトの役割に注目した.
  • 08:02 経験したことを遊びやゲームとして外化すると,それを他者と共有して,さらに深く広く理解することができる.
  • 08:01 もう一つ重要な点は先にもあげた外化だ.外化することによって,アイデアを自分自身から切り離し,操作(によっていろいろな情報を導出する)と(他者との)共有の対象にすることができる.
  • 07:57 現実の体験から遊びやゲームを作り出す能力もイマジネーション能力に関わりが深いだろう.遊びやゲームになると他者と共有ができるようになる.
  • 07:54 数学者には5次元や6次元の世界がイメージできる人もいるらしいが,その真偽,妥当性については,検証するすべがない.
  • 07:53 抽象概念のイメージ化には(言語にも埋め込まれた)ある程度の共通性があるのかもしれないが,大方は個々人のイマジネーション能力によるのかもしれない.
  • 07:51 抽象概念をどう具体的な景観として表示するのか?それをどう解釈するのか?
  • 07:50 では,イマジネーションのインプットは何か?具体的なシーンを含むのは確かだろうが,レイコフの言うようにメタファーによって抽象的な概念から具体性の高い景観が作られることも多々あるだろう.
  • 07:43 イマジネーションのアウトプットはどのようなものか?(4+α)次元のアノテーション付きポイントクラウドくらい?4次元とは3次元動画という意味だが,+α次元は情報不足のために複数の可能性が生じることによる時間軸の枝分かれを示している.
  • 07:35 イマジネーション能力は,作り出すためのコスト(失敗によるダメージ,時間,リソースなど)を飛躍的に低下させる.
  • 07:33 ヒトは道具を利用するだけではなく,作り出す能力も持っている.
  • 07:32 生命は環境の中のいろいろなものを利用して自分の生存に役立てる能力を持っている.ヒトは自分の築き上げてきた文化芸術教養を利用して心を豊かにし,それを外化して(ほんのわずかかもしれないが)文化芸術教養を生産し生活環境の一部にしていく.
  • 07:25 我々が住んでいる環境は,自然界,社会,科学/社会技術,芸術・文化・教養,宗教くらいの階層に分かれるのだろう.このうちの自然界以外のものは,人類がせっせと働いて作り上げた人工的な情報環境だ.この人工環境なくしては人間の知能も相当に限定されてしまうに違いない.
  • 07:21 どこかで佐々木 正人さんがダーウィンのミミズの心理学―ミミズの行為による肥沃土の形成の過程―を紹介していたが,思えばヒトの知的行為も世界を変えれば同様のものかもしれない.
  • 06:51 アーティフィシャルマインドをどう作るかの議論はなるべく先送りしたい.このモードにのめり込んでしまうと,アーティフィシャルマインドはどうあるべきかという思考がシャットアウトされてしまうから.
  • 06:48 アーティフィシャルマインドの研究と情報環境の研究は,統合的に行われるべきである.すなわち,アーティフィシャルマインドが情報環境にどう貢献するか,情報環境がアーティフィシャルマインドにどう作用するかを解明し,デザインする必要がある.
  • 06:40 これも機会を改めて議論したいが,日本の(明治以来の?有史以来の?)伝統文化は,(対等な立場での)コミュニケーション能力を忌避し,教育もしてこなかったように思える.海外に行って観察してみると,これは少なくとも東アジアには共通しているのかもしれない.
  • 06:36 だからこそ,自分と共有されているものが少ない相手であればあるほど,コミュニケーションは面白いものとなる.
  • 06:34 もっと微細にみると,我々の日常の話し相手だって,相手の背景知識や信念や経験が自分と共通しているほどコミュニケーションは容易であり,そうでなくなればなくなるほど困難さが増える.
  • 06:33 コミュニケーションという点からいえば,相手が人間であるとき,それも同じコミュニティに属するとき,が我々にとって(何かを共有するという意味での)コミュニケーションが最も容易であり,相手が人間から隔たれば隔たるほどコミュニケーションが困難になる.
  • 06:30 喩えていえば,ヒューマノイドロボットを作るのではなく,心が通じる人工物(掃除機,エアコン,乗り物,…)を作ろうというものである.
  • 06:28 人間の模倣でないという点は強調しておきたい.つまり,人間を複製したり,模倣したりするのではなく,我々が接している人工物を,それ相応の「心」をもつ認知的な人工物に変えようというものである.
  • 06:27 アーティフィシャルマインドの研究は,知能だけではなく,感情や身体を含めた取り組みをするという点では「強い人工知能」に近いが,人間の模倣を前提としないところが異なる.また,種としての自律,学習,(生存),自己増殖能力を前提とするところは人工生命と同じ趣旨.
  • 06:24 第二は,アーティフィシャルマインドの生息する環境について,自然環境だけはなく,社会,文明,文化を視野に入れてその情報構造の分析を目指した取り組みをすることだ.
  • 06:22 人工マインドの研究には,少なくとも二つの方向からのアプローチが必要だ.第一は,従来のAIのアプローチを広げて,アーティフィシャルマインドの実現を目指したアプローチをすること,
  • 06:18 このように考えてくると,知能だけを相手にしてきた従来のメインストリーム「人工知能」だけでは視野が狭すぎることに気づく.
  • 06:17 将来は「人工マインド」研究にも,厳しい倫理規定が設けられ,禁止されるのかもしれないが,すでにコンピュータウィルスをはじめとして,「人類に有害」な人工システムも広がっているから,禁止などでは解決できるはずもない.それと対峙し,共生の道を探るしかない.
  • 06:13 SFだけでなく,カーツワイルのsingularity(技術的特異点)の議論はまさにこの点についてのものである.
  • 06:11 さっき取り上げた問題は,人類が,ヒトとコミュニケーションせず,自分たちだけでコミュニケーションしあい,種としての活動をする「人工マインド」種を作り出し,それが自己増殖しはじめたら,それは人類を揺るがす「大事件」になるだろうということ.
  • 06:09 ここで考えているのは,他者を認識し,他者とコミュニケーションをすることのできる「人工マインド」である.他者というのは同種,あるいは,一定以上のコミュニケーション能力を持つ個体であり,そのなかにはヒトも入れておきたい.
  • 06:05 これについても,いまあまり深入りしたくはないが,他者とコミュニケーションすることなく,(正インタラクションはする),ただひたすら環境の中で生きて思考を重ねる「人工マインド」は想像できる.
  • 06:00 心を持つという事と,人および同種の個体とコミュニケーション可能であるという事との関係についても議論する必要があるだろう.
  • 05:59 種というからには,個体の集合として,環境の中で自律的に行動し,(これは必要かどうか不明だが)生存し,複製する能力を持つ.
  • 05:57 人間と異なるがコミュニケーションできる心を持つ人工的な種(species)を作ろうという感覚.つまり,ここで目指す「AI」は,人間の複製ではなく人間とは異なる種であり,心を持ち,人間とコミュニケーションできるentityである.
  • 05:54 今は議論しないが,人工的な心を作るという目標自体についての考察は必須だ.人造人間を作るのと同様のグロテスクな問題が生じる.
  • 05:52 AIとはいうものの知能だけに限定するのはこれからは辛いだろう.知能に限定せず,心(と,身体や環境など心に直接かかわるもの)を広く考究すべきだろう.
  • 05:49 さて,長らく考えていたAIのこれからについても少し考えがまとまってきた.
  • 05:45 運転手さんの話の続き:自分は一人が好きだから一人で釣る,カメラを三脚に設置して星空を1時間×数回撮影する,タクシー勤務は同じ場所で40年以上,勤務時間は午前7時~午後7時.午後7時にならないと会社の集金の窓口を開けてくれないからそれまで帰れない,丸1日OFFの日があるから自由…
  • 05:42 運転手さんの話の続き:ヘラブナ釣りに天ケ瀬ダムに行く,一人で釣る,暑いときは午後4時から午後11時ころまで.昼夜に関係なく釣れる(ただし,ヘラブナ釣りは難しいので坊主のときも),暗闇の中で釣る,手探りで餌を付ける,ただし浮きは光る,シカやタヌキなどいろいろな動物が出る,…
  • 05:39 私見では水没したとき車で道を走るのは危険だと思う.水面下に穴があるかもしれないから.身近なところでは,大昔家族が側溝に落ちて流されかけた,自分たちもカナダで雪の上に車を止めようとしたら脱輪した(道は地面から1メートルくらい上を走っていたが,雪に覆われて平らに見えた).
  • 05:35 少し脱線.昨日お世話になったタクシー運転手さんは面白い人だった.話題をメモすると,8月14日の集中豪雨の話.門真市も膝まで水につかって大変だったらしい.所有の4輪駆動は水につかっても走れるが,長靴を履いて外に出たら長靴を超えて水が来ていた…
  • 05:30 覚醒と睡眠,反射と熟考,仕事と休暇,収束と発散,クラスタリングと距離空間の形成,という対立軸には共通の特性があるのかもしれない.
  • 05:26 人間の心の維持における睡眠や夢の役割は重要な役割を果たしているはずであり,睡眠(+夢想)ゼロならば,我々が思っているような心は生まれないのではないか.フロイトの夢分析をもっと学んでみよう.
  • 05:23 本も論文も読まずに思考することは睡眠(+夢想)に似ているのかもしれない.つまり,現実の束縛から逃れて,外界からのインプットをああでもない,こうでもない,と吟味する.
  • 05:21 本や論文も手を付けなかったが,長らく考えていた学問のことについてはいろいろと新しいアイデアが生まれたので,初めはノートしていたが,途中でPCにスイッチ.こちらの時間は,仕事以外の23時間の中に含まれるが,ただただ思いつくままに.
  • 05:18 1日のうちの23時間は仕事のことは全く考えなかった.リフレッシュしすぎで,もとの世界に戻るには2,3日は要りそう.
  • 05:14 付き合いのあるところをすべてに休暇・不在を告げて仕事を中断することは現実には不可能なので,1日1時間程度はメールの応対が残ったが,大口はシャットアウトできた.
  • 05:10 2週間ほどの休暇が終わった(あと3日休日・祝日が残っている).これだけの長い休暇は,就職後初めて.とてもリフレッシュになった.