良心学入門

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2018年に小原先生が編集に携わり、「良心学入門」というタイトルの本が出版されました。
廣安は第15章「人工知能と良心」を執筆しています。2018年というタイミングは、2014年11月頃から日本で急速に進展したAIの第3次ブームが始まった時期であり、文理融合的な視点での書籍としてはかなり早期の出版だったと思われます。

現在読み返してみると、当時の文章は論旨がぼやけている感じが否めません。
今もう一度書き直して改善したいところです。

ただ、その当時の状況では仕方なかったところもありました。
人工知能と良心を結びつけるのは無理があるお題だったのです。
私の専門はシステム工学であり、システムという人工物が良心を持つという考えには違和感を感じていました。良心を持つべきは使う側の人間だと思っていたからです。そのため、文章の目的が曖昧になり、良心に直接対峙せず、歴史を振り返る内容になってしまいました。

明確な主張はしていないものの、この文章で伝えたかったポイントは以下の通りです。
1)現在は第3次ブームであること。
2)人工知能は結局のところ、人工物であること。
3)人工知能(AI)には、強いAIと弱いAIの2つのカテゴリが存在すること。
4)作成された人工物が本当に人工知能であるかどうかを判断するのは非常に困難であり、それを判断できる人間も困ってしまうこと。

そして、背後にある感情としては、
1)第3次ブームは一過性のものであり、いずれ終わると考えていた。
2)人工知能が抱える問題は、ほとんどが人工物に共通する一般的な問題であり、人工知能固有の問題ではないこと。
例えば、新しい道具が登場すると、その使い方で人に危害や損害を与える場合があるが、それは人工物だからであり、人工知能特有の問題ではない。仕事が奪われるという議論もあるが、新しい優れた人工物は常にそのような側面を持っている。
3)弱いAIは、能力が低いわけではなく、設計された問題に対しては非常に強力であること。
一方、強いAIはすぐには現れないと考えていた。
4)人工知能であるかどうかを判断することが、人間が人工知能と誤認される危険性を含んでおり、これがもっとも大きな問題であるということ。
良心との関連性を強調しすぎて、文章がぼんやりとしたものになってしまったが、これらの論点をもっとストレートに伝えるべきだったと後悔しています。

現在の状況については、以下のように考えています。
1)個人的には、第4次ブームが始まっていると考えています。
2)人工知能は、結局のところ、人工物であることを忘れてはならないということ。
特に、AIに対して十分な議論が必要な現代において、その議論が科学技術の問題なのか、人工物の問題なのか、それとも人工知能固有の問題なのかをきちんと区別して考える必要があります。
3)対話型の意味で言うと、強いAIが登場しているように感じます。どんな話題にも十分に対応できるからです。これは予想よりも早く実現しました。弱いAIの向上には内挿探索が効果的ですが、強いAIを作るには外挿探索が必要で、そのアルゴリズムを作る手がかりがないため、強いAIの登場はまだ先だと考えられていました。しかし、Generative Modelが膨大なデータを処理した結果、我々は強いAIが出現した(あるいは出現したと錯覚した)と感じるレベルまで達しました。これは、強いAIを作るには外挿探索が必要ではなかったのかもしれませんし、我々が外挿探索を行っていると思っていたのですが、実際には内挿探索がほとんどだったのかもしれません。正直、人間らしさとは外挿探索だと思っていたので、この気づきには驚愕しています。
4)今、まさに人工知能と呼ばれているものが本当に人工知能なのかどうかが判断されようとしており、その行為がリアルな人間を人工知能と誤認する危険を含んでいます。人の仕事が奪われるとか、人の情報が悪用されるとかのレベルではなく、人間が人工物以下として扱われる危険にさらされているのです。

これが、2023年5月の段階での現状かなあ。
(この文章はchat GPT4.0の手助けを借りています)

良心から科学を考える

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小原先生が編集に携わり、「良心から科学を考える」が出版されています。
この本では、廣安が「第10章:AIに関する問題」の執筆を担当しました。

AIについて議論する際、難しいのはそれが人工物の問題、AI固有の問題、あるいは科学技術の問題であるかという点です。
正直なところ、AI固有の問題というよりも、人工物や科学技術が持つ問題がAIの登場によって焦点化されるという認識で、科学技術の持つ問題を扱う他の章も存在する中、執筆の過程では苦労しました。

その結果、完全にまとまりきらない文章になってしまいましたが、強調したかったポイントは以下のようになります。
1)AIの第3次ブームの技術的中心はDeep Learning (DL)である。
2)思考には速い思考「システム1(情動的共感)」と遅い思考「システム2(認知的共感)」があり、良心に基づく行動にもこれら二つのモードに対応した良心(システム1)と良心(システム2)が存在する。
3)AIの成果には、生成された結果がある。
4)学習を論じる際に重要なのは、「使用するデータ」と「学習アルゴリズム」の二つである。
5)AIは人間や社会と独立して存在するものではなく、共生するものである。単体のAIでは問題のない技術・システムであっても、人間と社会が連携し複雑なシステムとなったときに、問題が生じることがある。
6)「人間の知能を圧倒的に拡張する技術」が成果を上げており、この技術は、「知能拡張技術」(Intelligence Amplifier, IA)と呼ばれる。
7)現在のブーム中に、「強いAI」に至ることは難しい。
8)私たちはAIに生命性を感じている。

また、背後にある感情として次のような点が挙げられます。

1)DLは教師あり学習であり、教師データの作成が技術的な障壁となり、これがブームの終焉を引き起こす可能性がある。
2)AIについてじっくりと考え、適切に対処する必要がある。そのためには、良心(システム2)が必要である。決してAIやICTを「よくわからない」とか「あまりよく知らない」と言ってはいけない。よく理解し、自ら対処することが、良心的な行動である。
3)DLに囚われすぎて、生成モデルにまで考えが至っていなかったことに気付く。今読み直すと、AIの成果として生成モデルの話をしている。驚き。
4)特に日本では、「使用するデータ」の重要性に無頓着であることが問題である。アルゴリズムだけでは不十分でデータが必要であり、これらの二つの要素は学習における両輪である。
5)これはAI固有の問題というよりも高度な技術を含んだ人工物の問題であるが、AI単体での議論は意味がない。いずれ人間と社会の中に取り込まれ、複雑系として存在することになる。そのため、AI単体の使用を禁止する議論は無意味である。
6)AIによって私たちの知能が拡張されており、拡張されるように利用することが好ましい。
7)「強いAI」の実現には外挿探索が重要であり、このアルゴリズムを作るのは難しいと考えていた。
8)AIができることが増えるにつれ、人間はAIに生命性を感じるようになっている。
チューリングテストが一つの人工知能かどうかを判断するテストなわけだが、このテストが本質的に表しているのは、
テスト対象の判定ではなくて、受け取りの判定をしているというところだ。
生命性を感じたら対象は生命なのである。
人工知能に生命を感じる場合もあるし、生命を持つヒトに生命を感じない場合もある。
そのときに問題が生じるのである。

この本が出版されたのは2021年の初めであり、それからわずか2年で世界は大きく変わりました。
GPTの進化が進み、その結果、ChatGPTというサービスが広く世間に認知されるようになりました。
現在、私たちは良心を持ってAIと向き合う必要があるという本が求められています。

1)第3次AIブームの技術的中心はDLであったが、現在は大規模言語モデル(LLM)が教師なし学習をベースに、精錬を教師あり学習で行うモデルが注目されている。その意味では、第3次AIブームは終焉を感じさせなかったものの、第3.5次あるいは第4次のAIブームへと移行していると言えるでしょう。
2)今日では、ますます良心(システム2)が重要だと感じられる。
AI技術の急速な発展に伴い、倫理的、社会的な問題に対処するために深い思考が必要となっている。
3)GANはDLの一種であり、今から考えると、LLMの基本となっているGenerative modelに繋がるものであったと言える。
4)現在はアルゴリズムよりもデータの議論が重要である。
日本でもChatGPTのようなサービスを実現するには、データの理解が十分でないと感じられる。
5)LLMを使用しない選択肢は現実的ではない。高度な人工物の利用を排除することは不可能である。
6)「知能拡張技術」(Intelligence Amplifier, IA)の視点は今後も重要であることが予想される。AI技術が人間の知能を補完し、拡張する役割がますます重要になるでしょう。
7)対話型の意味で言うと、強いAIが登場しているように感じられる。どんな話題にも十分に対応できるからである。これは予想よりも早く実現しました。弱いAIの向上には内挿探索が効果的ですが、強いAIを作るには外挿探索が必要で、そのアルゴリズムを作る手がかりがないため、強いAIの登場はまだ先だと考えられていました。しかし、Generative Modelが膨大なデータを処理した結果、我々は強いAIが出現した(あるいは出現したと錯覚した)と感じるレベルまで達しました。これは、強いAIを作るには外挿探索が必要ではなかったのかもしれませんし、我々が外挿探索を行っていると思っていたのですが、実際には内挿探索がほとんどだったのかもしれません。正直、人間らしさとは外挿探索だと思っていたので、この気づきには驚愕しています。
8)LLMの出現とその成果により、人々はますますAIに生命性を感じている。特に、LLMが人間の言語を理解し、対話ができるようになったことで、人々はAIに対してより親近感を抱くようになっています。

これが、2023年5月の段階での現状かなあ。
(この文章はchat GPT4.0の手助けを借りています)

SciFinder-n

同志社大学では、SciFinder-nを利用することができます。

instructed by Tomo
created by chatGPT-4

SciFinder-nは、化学および関連分野の研究情報を検索するためのデータベースです。これは、米国化学会(ACS)が提供する化学情報検索システムで、科学者、研究者、技術者、学生などが、文献、特許、化合物、反応、プロパティ、分析データ、合成プロトコルなどを検索することができます。

SciFinder-nには、世界中の化学関連文献を含むCAS(化学抽出法サービス)レジストリが含まれており、化学者や研究者が検索、分析、およびデータの収集に利用することができます。SciFinder-nは、より直感的なインターフェース、拡張された検索機能、およびより高度な分析機能を提供することで、旧来のSciFinderに代わる次世代の検索ツールとして開発されました。

https://www.jaici.or.jp/cas-scifinder-discovery-platform/cas-scifinder-n/

梅棹忠夫が提唱した「こざね法」

instructed by Tomo
created by chatGPT-4

梅棹忠夫が提唱した「こざね法」とは、情報を効率的に整理・記憶するための手法です。こざね法は、情報を小さな断片に分けてまとめ、それらを組み合わせて新しい知識やアイデアを生み出すという考え方に基づいています。この方法は、アイデアや情報を迅速に取り出し、応用することができるようになるため、創造性や生産性の向上に寄与します。

こざね法では、まず情報を小さな単位、つまり「こざね」に分割します。これにより、情報が見やすく整理され、他の「こざね」と組み合わせて新しい知識やアイデアを生み出しやすくなります。また、定期的に見直しや更新を行うことで、情報を記憶しやすくなります。

以下のウェブサービスは、こざね法を実践する上で役立ちます。

  • Evernote: Evernoteは、ノートや情報を保存・整理するためのクラウドベースのアプリケーションです。こざね法を使ってEvernoteを活用するには、まず情報を小さな断片に分割し、それぞれをノートとして保存します。タグ機能を使って関連するこざねをグループ化し、後で簡単に検索・参照できるようにします。
  • PPT (PowerPoint): PowerPointはプレゼンテーション作成ソフトウェアで、スライドを使って情報を視覚的に整理・提示します。こざね法をPPTで実現するには、1つのスライドに1つのこざねを表現し、それらを組み合わせて新しいアイデアや知識を構築します。また、スライド内のテキストや画像を最小限に抑え、情報を簡潔に伝えるように努めます。
  • Notion: Notionは、ドキュメント、データベース、タスク管理など、様々な機能を提供するオールインワンのワークスペースです。こざね法をNotionで実践するには、ページやデータベースを使って情報を小さな単位に分割し、それらを関連するカテゴリやタグで整理します。また、Notionのリンク機能を使って、関連するこざねを相互に照らし合わせることで、新しい知識やアイデアの組み合わせを容易に作成できます。Notionのテンプレート機能を活用して、一貫したこざねの形式を維持し、情報の整理とアクセスをさらに効率化できます。

これらのウェブサービスを使ってこざね法を実現する方法は、以下の通りです。

  1. まず、情報を小さな断片、つまり「こざね」に分割します。
  2. 適切なサービス(Evernote、PPT、Notionなど)を選択し、情報を整理・保存します。
  3. 関連するこざねをタグ付けやリンク機能を使ってグループ化し、検索・参照が容易になるようにします。
  4. 定期的に見直しや更新を行い、情報を記憶しやすくします。
  5. 新しい知識やアイデアを生み出すために、異なるこざねを組み合わせてみます。

これらのウェブサービスを利用してこざね法を実践することで、情報を効率的に整理・記憶し、創造性や生産性を向上させることができます。特にEvernote、PPT、Notionなどは、それぞれ独自の機能や特長を持ち、こざね法の実現に適したツールとなっています。

【業務連絡】廣安あてのe-mailのお願い

【業務連絡】Eメールに関する注意事項

皆様へのお知らせです。
廣安はEメールを備忘録や仕事のデータベースとしても活用しています。
そのため、以下の点にご注意いただき効率的な情報共有ができるようお願いいたします。

件名について:内容を簡潔に要約したものにしてください。これにより、受信者がメールの目的をすぐに把握できます。
1通のメールに対する案件数:複数の案件を1つのメールで送るのではなく、それぞれ別々に送信してください。面倒かもしれませんが、情報整理が容易になります。
スレッドの維持:できるだけスレッドがつながるように対応してください。関連メールがひとまとめになり、情報追跡が容易になります。

皆様のご協力に感謝いたします。効率的なコミュニケーションを目指して、今後もよろしくお願いいたします。

GPT-4

GPT-4

GPT-4は、マルチモーダルモデルで、テキストだけでなく画像も入力として受け取り、テキストを出力できます。

法律試験(バー試験)では、人間の上位10%に匹敵する成績を達成。GPT-3.5は下位10%だったので、これは大きな進歩です。

創造性、論理力、精度などの点で、GPT-3.5よりも大幅に性能が向上しました。

2か月で月間アクティブユーザー数1億人を突破

ChatGPT Is The Fastest Growing App In The History Of Web Applications

記事によると:

ChatGPT は 2022年11月の公開からわずか 2か月で月間アクティブユーザー数1億人を突破しました。

この成長スピードは、それまで記録を持っていた他の人気アプリ(InstagramやTikTokなど)を大きく上回るもので、ウェブアプリケーションの歴史上最速とされています。

この急成長は、人工知能(AI)への関心と投資を一気に加速させ、Google や Microsoft など大手企業の AI 開発競争にも拍車をかけました。

それでも、ChatGPT がAI業界に与えたインパクトは非常に大きく、多くの企業が類似の生成AIやチャットボットの開発に乗り出すきっかけになったとされています。

28th International Symposium on Artificial Life and Robotics: AROB 2023

1月25日に別府で開催された 28th International Symposium on Artificial Life and Robotics に参加しました。

ここ数年やっている
Computational intelligence and cognitive science for human biosignals and human well-being
というセッションを行いました。

研究室関連の4件の発表を行いましたが、フロアの先生方からも質問があり多いに盛り上がりました。
ありがとうございました。

全日から日本中が天気が悪く、JRも止まったり遅れたりで大変でしたが、無事、開催できてよかったです。

下記の基調講演も非常に興味深かったです。
Josh Bongard
The University of Vermont, USA
From rigid to soft to biological robots.

1)進化計算をずいぶん アピールしてくれていた
2)計算から 細胞まですごく研究がつづいていてすばらしかった

別府は相変わらず良い街です。
温泉はあるし、食べ物はうまいし。
外国人も戻ってきているようですね。

また来年、参加したいです。

chatGPT と stable diffusion

2022年は、stable diffusionとchatGPTが発表された非常に重要な年でした。
本当に風が吹いたと思います。
それなら感じろよ ということなんですけど。

LPがCDになり
意見交換手段にe-mailが加わり
インターネットが使えるようになり
webで情報が発信できるようになり
LinuxとくにDebianに出会いFree Software とopenの恩恵を受けるようになり
Googleが出現して検索を変え
iPhoneが出現して我々のIoTを変え
Deep Learningが使えるサービスを提供しはじめた

そんな風を感じます。
また書きます。

AI エージェント と アバター

人工知能学会の学会誌「人工知能」に類似の話があった。興味深い。
https://www.soumu.go.jp/main_content/000851753.pdf
AI エージェントの重要アイテムの1つにアバターがあると思うんだけど、
我々もアバターについて考えていた。https://cir.nii.ac.jp/crid/1390282680590320640
その頃はどうした?
とか言われてたけど、ようやく時代がそのときに考えていた感じにおいついてきた感じだ。
15年くらいはやりつづけてちゃんと成果をださないといけないんだけど。
それが難しい。

分岐となる2023年

2023年はさまざまな領域、分野の分岐となる年だと思っています。
プライベートも仕事も分岐になると思っています。

国際情勢も日本も分岐となるのでしょう。
Covid-19もpost Covidとなるのでしょうね。

2022年はAIにとってエポックメイキングな年でした。
Stable Diffusion, chatGPTは非常に衝撃を与えました。
その技術はさらに2023年に進展し、社会を変えていくでしょう。

うちの准教授が面白いことをいっていて、年始、ずっと考えています。
GPTは情報を収取して、それをもとに学習し、情報を提供しています。
個々のインスタンスを収集して、汎化しテンプレート・パターン・汎化しています。
これまでアカデミックの研究や教育では、汎化された情報の作成や提供が重要だったでしょう。
しかしながら、GPTが集める情報の量に我々は勝てません。
論文もGPTが書くようになるでしょう。

われわれの存在意義は、汎用的な情報提供では勝てなくなります。
いかに我々の個別のインスタンスを提供できるか、それが重要になるでしょう。
アートがますます重要ですね。

廣安はこれからどんなことにチャレンジしていくべきでしょうか。
そのきっかけになる年にしたいと思っています。

ちなみにchatGPTに問いかけると

そうですね。人間は、情報を提供するだけでなく、感情や思考を共有することもできます。人間は、言葉や行動だけでなく、身体や表情でも情報を伝えることができるので、AIよりも個別のインスタンスを提供することができます。また、人間は、物事を解釈して理解することができるので、情報をカスタマイズして提供することもできます。そのため、アートや人間とのインタラクションは、今後も重要であると考えられます。

と答えてくれました。
恐ろしいですね。

廣安が考える同志社大学の Purpose、Vision、Mission、Value

同志社大学は非常に稀有な大学であると思う。
大学を設立した新島襄がよい人物だった上に、文字として考えをたくさん残しているからである。
われわれはそれをなぞっていけばよいからである。
それがなかなかできないんだなあ。

廣安が考える同志社大学の Purpose、Vision、Mission、Valueは新島の言葉で言えば次のようなことになるのではなかろうか。

Purpose(存在意義)
良心とも謂ふ可き人々の養成

Vision(目指している未来)
国の安全と幸福が、国の教育によって養成された人物によって十分に牽引されている社会

Mission(使命)
「地の塩」たる人物の輩出

Value(大切にしていること = 行動指針)
・キリスト教に基づく徳育の実践
・国民自らが国民に行うための教育の実践
・志を同じくし、責任のある自由の獲得

大学ICT推進協議会 2022年度 年次大会

仙台 国際会議場にて開催された
大学ICT推進協議会 2022年度 年次大会
に参加してきました。

国内の対面のあつまりに久々に参加してきました。
少し肌寒い仙台でしたが、あいかわらず飯はうまいし、街はキラキラしてましたね。

大学ICT推進協議会は参加の大学も企業も増えていて活気がありました。
chat botやらRPAもだいぶ使われているようですね。

amazon, google, microsoftと教育のサービスに力いれていて、勉強せねばという気になりました。

LSMのcanvas、SONYのマイクとスピーカー なども気になりました。

micro-credentialについても学びました。
良い勉強になりました。

多くの事例も紹介されて刺激的でした。
先生方、企業の方とも多くはなせて元気がでました。

シリーズ「問われる宗教と“カルト”」

小原先生出演のNHKの番組

番組としては良かったのかもしれないが、お題が納得できないというか、腑に落ちない。
問題・課題が、自分たちがしゃべりたいことになっていて、解決するものになってないと思うのだ。

その中で
「宗教リテラシー」をやらないといけない
というのはそのとおりだと思うし、良いアイディアだし、同志社だからできることだと思う。

どんな同志社大学にしたいか?

同志社大学はただたんに、大学の設置基準をクリアし、毎年、学生を卒業させるだけでは不十分である。
教員すべてが「地の塩」足る人物とはなにかを考えて、その人物を輩出することをボトムラインとしてやっていけるとよいなあ。
今はそのボトムラインが存在しないので、個々の努力ではどうにもならないと感じる。

忘れてたあのリベラリズム

先日、ある方とディスカッションしていて、その方がICTやらAIやらが可能とするリベラリズムについて熱弁を振るっていらっしゃった。
まったくもって同意なのだが、帰り道に、そういや自分も同じようなことを言っていたんだなということを思い出した。

ちょっと前まで、プログラムの授業の最初のときに、なぜ、プログラムを学ぶのかということについて説明していたのだが、
そのときに、
プログラムを学んで、「自由を獲得しよう!」と言っていた。
自身でいろんなサービスを作ることにより、いろんなことができるようになり、何よりも自由になれるのだ。
いつからだろうな。
言わなくなっちゃったのは。学生から、やりたいことやら熱意が見えにくくなってからだな。
やること、次のステップを質問するようになってから、言わなくなっちゃったのかなあ。
でも、プログラミングできるようになると、いろんな束縛から開放されて自由になるんだよな。

博士課程へ進学する意味についても、独立性を獲得できるからというのをあげていたけど、
最近言わなくなっちゃったなあ。
でも、個人が独立して、自由を獲得するのって素敵ではないかい。
そのためには、やっぱ自身で将来を決定し、そのために博士課程いかなきゃな。
独立して生きて生きたいひと、減っちゃったなあ。そう感じる。

あの大学が元気な理由

Between 2022年No304

この雑誌やらサイトが提供する情報についてはまったくの勉強不足です。
ただ、
「あの大学が元気な理由」
っていうキャッチはすごく好きですね。

僕ももっとうまく学生と交わることができれば、僕ももっと元気になることができます。

現場で使える! Python科学技術計算入門


授業で、pythonを教えています。
特に科学技術計算で利用できるようになることをゴールにしています。

この図書はこちらが期待したほど科学技術計算に特化したものではなかったですね。
もう少しマニアックな内容のものを探しています。