不敵塾の勧め：日本からシンギュラリティを起こそう　メモ

ひらま @qwertyu1357

松田：シンギュラリティ後の経済というのは経済成長率がバーンと上がる。どういうふうに別れるか。支配層というのは先進国にならないといけないと思っている。日本の支配層は何を考えているのか。

ひらま @qwertyu1357

松田：人口ボーナスとオーナスの話。生産年齢人口の割合の各国比較を見る。１９６０年に日本がトップになった。歴史上一番発展した時期。９０年に韓国に抜かれている。これ以降韓国と中国はがーんと上がっている。日本がそれほど下がっていないのは貯金があったから。

ひらま @qwertyu1357

松田：このグラフを見ると日本は奈落の底に転落する。しかし誰も納得しないでしょそんな事言われたって。なぜならこんな空調の効いた部屋にいるから。こんな恵まれた場所にいるから。下がっているのがわからない。

ひらま @qwertyu1357

松田：６０−８０年は高度経済成長、８０−９０年は未曾有の大繁栄。９０−２０１０年は停滞の２０年。バブルがどれだけすごかったか。スパコンの話でだと、知り合いの准教授はスパコンを６台家の庭に置いていた。

ひらま @qwertyu1357

１０−３−年は長期的衰退の２０年。これは終戦後または２０世紀初頭の生活水準になる。多くの人は終戦時の混乱や貧しさを知らない。

ひらま @qwertyu1357

松田：今の人は「そこそこの生活ができれないい」とか言っているが、そこそこの生活すらできなくなる可能性があるということ。

ひらま @qwertyu1357

松田：人工知能の哲学的分類の話。強い人工知能と弱い人工知能があ る。別の分類では専用人工知能と汎用人工知能。 ＊専用人工知能と汎用人工知能のグラフを見ています。

ひらま @qwertyu1357

松田：専用人工知能は能力の幅が狭い。コンピュータは子供の知能ができない。例えば歩いたり、物を掴んだりする。５歳の子供がやるようなことができない。しかし汎用人工知能ならできる。

ひらま @qwertyu1357

松田：各国政府レベルの取り組み。EUはヒューマンブレインプロジェクトというのを立ち上げている。１０年で１６００億円。これで驚いたアメリカがブレインイニシアチブというのを立ち上げた。中国はちょっとわからないがすごい金額を提示している。

ひらま @qwertyu1357

国内外研究投資規模の表を見ています。

ひらま @qwertyu1357

松田：日本の取り組みとしては、産総研人工知能研究所は８億円、そして研究者一人。文科省は１４．５億円。論文シェアでは日本は圧倒的に少ない。

ひらま @qwertyu1357

斉藤元章さんの紹介です。恐るべき人物です。

ひらま @qwertyu1357

次世代スパコンの計画はあるが政府がお金を出すかどうかはわからない。

ひらま @qwertyu1357

松田：２０４５年の特異点を２０２９年に前倒ししているということですね。斉藤脳コンピュータの衝撃というのは、６リットルの体積で７３億人分の知能を押し込められると。それで日本からシンギュラリティを起こせるということです。

ひらま @qwertyu1357

松田：現在の日本は幕末期に似ている。このままでは２１世紀の発展途上国。必要なのは現代の志士。「ちゃぶ台返し」が必要。生産性を上げる、肉体労働のロボット化、知的労働の人工知能化。

ひらま @qwertyu1357

松田：不敵塾では人工知能の基礎理論を学ばせようと思う。東京と大阪では人材が１０対１。アメリカ対日本が３０対１。私はなんとかしたい。志士を募ろうと。

ひらま @qwertyu1357

休憩

ひらま @qwertyu1357

松田：大脳新皮質のマスターアルゴリズム、これは何か。脳は大脳、小脳、視床、海馬、扁桃体、大脳基底核とかあるわけですね。後ろに小脳があって上の大きなのが大脳。前の方が前頭葉とか側頭葉とかありますね、中の方に扁桃体とか大脳基底核とか・・・

ひらま @qwertyu1357

松田：この中で何が重要か、みんな重要なのですが、まず脳幹。呼吸をするとか心臓を動かすとか。哺乳類に特有にあるのが大脳新皮質。ここのアルゴリズムね。風呂敷みたいなものが脳にしわしわになって入っているわけね。

ひらま @qwertyu1357

松田：視野角は視床というのを通って視覚野にいくわけね。視野というのはV１ろV２とあって、そしていきなりV４。階層になっている。体制感覚野の前が手足を動かす運動野。目は視覚野が後ろにあるけど、耳は近い所にある。言語野は２つある。

ひらま @qwertyu1357

松田：脳とコンピュータの比較です。似ているとか似ていないとか言われる。コンピュータは基本的にCPUとメモリ。しかし大脳にはCPUは無い。メモリだけ。脳は計算しないんですね。記憶をするだけ。何が大事かって言うと、記憶を想起するんですね。

ひらま @qwertyu1357

松田：１００ステップ則というのがあって、脳は１００ステップで仕事をこなす。コンピュータはこんなことはできない。例えばボールが飛んでくる。受ける。どうやるか。コンピュータはまずボールの位置と速度を測定する。起動の計算と将来位置予測をする。ロボットの腕の複雑な動作の計算をする。

ひらま @qwertyu1357

松田：これは何万ステップもかかるわけ。人は１００ステップでやる。どうやるか。ボールの軌道を学習で覚える。手の運動を学習で覚える。シークエンスを想起する。これで１００ステップ。アセンブラで１００行では何もできませんよコンピュータは。深層学習ではありえない。

ひらま @qwertyu1357

松田：ディープラーニングは、最近は１００層とか言っていますが、人間の脳はシャローラーニングなんです。何層もやっていたら現実に追いつかない。

ひらま @qwertyu1357

松田：根源的なのは人間とは何かということ。脳は力学系のモデラーなんです。力学系の観測が脳内モデルを想起する。外界の世界は複雑なの。目で見るとか耳で聞くっていうのはわずかな情報なんですよ。ボールを微分方程式で解くのではなくて、脳のモデルを想起するんですよ。