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WINEPブログ内で「 大学 」を含む記事

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2024-03-20 15:26 | カテゴリ:未分類
チャットGPTのインパクト ―われわれはどう向き合い、どう活用すべきかー

というタイトルで川村秀憲(ひでのり)北海道大学大学院情報科学研究院教授が新着の学士會会報(No.965)で述べている。9頁に渉る長文なのだが、今回の議論に関する部分のみを勝手に引用させていただいた。

::::今後チャットGPTに回答できる問題を、人が解くことに意味があるのでしょうか。人が猛勉強の末にやっと身に着けた能力をAIが簡単に代替できるなら、そうした能力を獲得する意味があるのでしょうか。

:::::人とのリアルな触れ合いや社会性の育成などはAIには担えないので、人の仕事として残るでしょう。

:::::進学、就職、結婚、経営、政治などの意思決定は、複数の目的から構成される多目的最適化問題なので、AIには解けません。

::::::::これから生まれてくる子供たちは幼いころからチャットGPTに親しんで育つので、今の中高年とは全く異なる考え方や発想をするでしょう。それを考えると、今の社会フレームに固執してはいけません。「調和系工学」の示す通り、人間とAIは共存し調和すべきです。AIの存在を前提に、倫理観、法律、教育、ビジネスなどを更新し続けることが大事です。::::::


これを要するに、些末なことはチャットGPT に任せておけ、今後は真に人が人としての独創性を発揮することを時代が要請しているということである。

そのためには人の独創性とはなんぞや?ということを万人がよく認識する必要があるだろう。と思いなら、最近の、日本人研究者による「創造性」に関する本をAIで検索したら、以下の本が出てきた(そのほか外国人の書籍も多数出てきたのだが)ここでは省略する(後日紹介したい)。
   
さっそく図書館で借りて読んだのだが、大変読みやすかった。かなり「創造性」に関して本質的なことに挑戦して考察しているので感心した。
数式がないのがおすすめです。以下に目次だけ紹介しておきます。
      
創造性はどこから来るか?
潜在処理、外的資源、身体性から考える 
阿部慶賀著 共立出版
(越境する認知科学日本認知科学界編2 The Cutting Edge of Cognitive Science)

第1章 ひらめきはどのように訪れるか
第2章 ひらめきの訪れを予測できるか
第3章 創造的思考を助ける外的資源と外化
第4章 外的資源としての他者
第5章 外的資源と創造性をつなぐ身体
第6章 創造性とあいまいになっていく身体
終章  創造性はどこからくるか、どこにあるか

この本の終章の最後の言葉を引用しておく。(多少陳腐に思う人がいるかもしれないが。。。。)

  強いて、ここまでの議論から創造的思考をするための教訓めいたことを述べるとするならば、「失敗を恐れずに愚直に自ら行動し、体験すること」があげられる。現状では最も有力視されている制約論的アプローチに従うと、試行錯誤を通して初期の誤った制約を解消することが洞察に至る堅実な方法だといえる。思考錯誤することで、環境を変え、変化した環境から新たな手掛かりが得られるかもしれない。そしてその環境の中の手がかりを手掛かりとして認識できるかどうかは、事前知識や身体との相性が関係する。ある身体を持った人間にとっては見過ごされてしまうような手掛かりが、別の身体を持った人にはポップアップされて見えるかもしれない。自分の知識と身体では見つけにくい手がかりがあるならば、他者の協力を得ればよい。誰もが他の誰かの創造性を触発する可能性を秘めているのである。

 
 
(森敏)
2024-03-13 16:22 | カテゴリ:未分類
スライド1
左はソーセージから出た油分。右は電子レンジでパンクしたウインナソーセージ。

 某社のあらびきポークウインナー(JAS上級規格品と表記)900g袋入りを業務スーパーで購入した。

 それを小分けにして冷凍庫に保存して、その一部を室温で解凍して、はさみで一つ一つのウインナーに切り込みを入れてから、電子レンジに600ワットで3分間かけると、ソーセージがパンクして一部焦げができる。

 驚いたことに、油分が相当量流れ出て来た。この油分をコーヒーカップに掬うと上図のようになる。これを一日室温に放置していたら、真っ白いラードになった。

 余りにも多い油分量なので、この包装ビニール袋裏面に小さく書かれている栄養成分表示(100g当たり)というのを書き写すと、

エネルギー 346 kcal
たんぱく質 10.3g
脂質 32.9g
炭水化物   2.2g
食塩相当量  2.3g

であった。要するにソーセージの32.9%もが脂質なのである。ここに書かれている成分の合計が47.7%となるので、これ以外に含まれるいろいろな添加物の量を除くと、水分は約50%ということになる。いずれにしてもこんなにも脂質が多いとはこれまで気が付かなかった。

 小生がストラスブール大学に滞在しているときに、農芸化学科の有機化学講座出身の中川教授に連れて行ってもらったレストランでのザワークラウトと各種ソーセージの盛り合わせはビールに相性がよくとても美味だった。なので、それ以来時々ドイツ製のザワークラウトの瓶詰めを購入して、国産ソーセージとともに食べることがある。おいしいので馬鹿食いしている。
 
 実は小生は、もう30年以上健康診断での血液検査ではLDH値がHigh(日本人の値の上限以上)と表示され続けており、この値は一向に下がらない。食品には全く油がないとおいしく感じられなくなると思っているので、あまり気にしていないからである。そのかわりに合成食品添加物に対しては袋の裏面での表示を読んで、おおいに気を使っているのだが。

 本日の朝日新聞に「食品の栄養表示 包装全面にも」というタイトルの記事が載っていた。消費者庁が「包装前面栄養表示」(FOPLN)義務を、任意ではあるが加工食品業者に推奨する方針を決めたようである。国民が自然に健康になれるための環境づくりの一貫とのことのようである。

その際の表示は、
熱量(カロリー)、たんぱく質、脂質、炭水化物、ナトリウム、であり表示の単位は1食分の量を原則にすべきだ、としている。

 そうなると小生の好物のソーセージの“馬鹿食い”は減るかもしれない。しかしソーセージの低たんぱく高脂質の含量を知った今後は、ソーセージからは電子レンジで油分を徹底的に取り除いて食することにしようと思う。
 
 
(森敏)
2024-03-12 14:31 | カテゴリ:未分類
スライド2
上がブラックホールを表す絵。下が AI を表す絵。


  文京区の図書館の新着雑誌の棚に kotoba (集英社 2024No.55) という月刊雑誌があったので、手に取って書架の前でペラペラとめくってみた。この雑誌を手に取ったのは生まれて初めてである。

  そのなかに 「学習物理学」って何? という題の随筆を見つけた。著者は物理学者橋本幸士(こうじ)京都大学教授である。

  わかりやすい軽妙な文体文章を読んでいくと、なかなか中身が躍動して面白いので、近くのソファーに座って一気読みしてしまった。

  面白いと思った理由の中身は、この随筆には、橋本教授が「学習物理学」という分野を新しく創生するに至った、経過が紹介されていたからである。以下に「新学問の誕生と、長い時間」というサブタイトルの部分の一部を少し長くなりますが無断で引用させていただきます。読みやすくするために行間をところどころ勝手に開けています。

―――――――
:::::
僕にとって学習物理学の始まりは、唐突だった。2017年、僕はAIを学びたくて、勝手に研究会を企画した。そこに、AIの心臓部の機能を提案した甘利俊一先生などを招いて、詳しくAIの動作機構を学んだ。

その研究会で、ある講演者が見せた図。それに、ピント来てしまった。AIが僕が研究しているブラックホールにそっくりだな、と見えてしまったのだ。

その図(上図)には、オートエンコーダと呼ばれるある種の機械学習モデルが描かれていたのだが、その図が、重力の量子論を取り扱う時によく用いられるブラックホールの図にそっくりだ、と感じたのだ。もう一旦見えてしまったら、そうにしか見えなくなってしまう。

脳の機能を模したニューラルネットワークによるAIが、ブラックホールとそっくり? そんなはずはない、と思いながらも、周辺の研究をいろいろと調べ、学んでみた。確かに、似ている。これなら、宇宙とAIが繋がるかもしれない。

僕はふと思い出した。18歳の僕が大学一回生で学んだことを。それは今は無き素粒子物理学者である田中正(しょう)先生のゼミでのことであった。田中先生は言った。

「僕たちがアインシュタインの重力理論を美しいと思うのは、その原理である『一般座標変換不変性』が、人間が外界を認識する方法そのものだから、だよね」

大学に入ったばかりの僕は、田中先生が何を言っているのか、全くわからなかった。その「わからなさ」がずっと心に残っていた。

『一般座標変換不変性』とは、現象が座標の取り方によらないという性質のことを言う。あらゆる物理学の現象は空間と時間の中で発生するが、例えば、空間のx、y、zの軸の選び方を変えても、現象自体は変わらないはずだ。とても自然な考えである。アインシュタインは、この原理だけから、重力の基礎方程式を算出することに成功したのだ。

僕が重力理論を使って研究し始めた20代半ば、ようやく、田中正先生の言っていた意味が分かるようになった。そして、確かにそうだ、と徐々に同意するようになった。けれども、物理学をきちんと使って、田中先生の言ったことを納得のいく形で証明することはできないまま、年月が過ぎて云った。人間の認知の方法と重力の基礎原理が、果たして関係するのか?

そして、ついに、である。2017年の研究会で、人間の認知を模したプログラムであるAIと、重力理論を繋げる橋渡しの「鍵」を、見つけた気がしたのだ!

僕は、研究会に来ていた若手の研究者にアイデアを話し、皆でそのアイデアを具体化した。そしてその後数か月かけて、重力理論とAIを橋渡しする論文を完成させたのだ。田中先生が僕にあの言葉を伝えてから、25年の歳月がたっていた。

振り返ってみると、こういった若いころの「もやもや」を抱えたまま僕は研究者になって、そしてその「もやもや」はずっとアタマのどこか深いところの引き出しにしまってあって、時々開けてみるのだが、また閉める、それを繰り返しているのだ。

25年経って、ついにその引き出しからそれを取り出す時が来た。これから、共同研究者たちとそれを磨いて、膨らませて、世界に広げていくのだ。:::::::::
 
―――――――
 
  かって市川亀久彌氏が人間の発明や発見の契機になる瞬間の「ひらめき」を「等価変換理論」で詳しく説明しています。

  この橋本教授の躍動する文章の中には、彼が無意識にあたためていた「重力理論」が「AI理論」と結びついて「学習物理学」という物理学の新しい分野を切り開くことができた心的過程がのべられています。

  その発見の核となったのは上図に示す二つの図の類似性ということです。いいかえれば二つの図のパターンが類似しているという一瞬の衝撃的な認知です。(頭の中に火花が散ったのですね。小生には2つの図のそれぞれの意味が何が何だかわかりませんが、とにかく橋本教授は両者が似ている!と感じたんですね。潜在意識が意識化されたのです)。

  これは「等価変換理論」の典型的な例と思われるので紹介しました。


   
(森敏)


付記1:
そこで、現在進行形の「学習物理学」の目指すところを生成AIに聞いてみました。
 
小生:物理学の新しい分野と言われている「学習物理学」について、素人でも分かるように1000字ぐらいで説明してください。
 
Copilot(生成AI):
「学習物理学」は、物理学と機械学習を結びつけた新しい分野です。素人でも理解しやすく説明します。

・学習物理学とは何か?
目的: 学習物理学は、基礎物理学の根本的な課題に機械学習の手法を応用し、新法則の発見や新物質の開拓を目指します。

 o融合のアプローチ: 物理学と機械学習の理論的手法を統合し、物理学全体を進展させるプラットフォームを構築します。
 o具体的な課題:
  新法則の発見: 学習物理学は、物理法則の新たな側面を探求します。例えば、素粒子物理学や重力物理学において、新しい法則を見つけることが目指されています。
  新物質の開拓: 物性物理学の分野で、新しい材料や物質を発見するために機械学習を活用します。

•なぜ学習物理学が重要か?
 o融合の可能性: 機械学習は物理学の多様な分野で有用です。学習物理学は、理論的な融合が可能である分野に焦点を当てています。
 o新基盤領域の創成: 学習物理学は、量子、重力、時空、量子ゆらぎ量子縺れなどの理論的手法と機械学習を組み合わせて、新たな基盤領域を創り出すことを目指しています。
 
 このように、学習物理学は物理学者と機械学習の専門家が協力して、未知の領域を探求する新しい舞台となっています。
 
  
付記2:
橋本幸士さんは『物理学者のすごい思考法』(インターナショナル新書 2021年刊)という非常に面白い随筆集を出版されている。図書館でこの本を借りて読んでいるのだが、小生が大好きな寺田寅彦、中谷宇吉郎、湯川秀樹、朝永振一郎などの物理学者の頭の柔軟な随筆家の系譜を曳いているように思う。
2024-03-07 17:04 | カテゴリ:未分類
世界の海洋鉄栄養研究者は、ゴビの砂漠から黄砂が発生して偏西風に乗って西太平洋へ運ばれるので、その鉄栄養でこの地域の漁場が豊かになっているという定説を信じている。

それは、南氷洋の海水などの鉄が極端に貧栄養となっている海域に、鉄材を散布すると、オキアミなどの異常発生が起こるという大規模実験で実証されている。

だから単純に考えると、世界の貧鉄栄養の海域に鉄材を撒いて行けば、植物プランクトン→動物プランクトン→魚介類という食物連鎖で世界の漁場が豊かになるだろうという期待を抱かせるものがあった。

しかし海洋生態系はそんな単純なものではないかもしれないという海洋生態学者の危惧から、このような試みは、小生の知る限り、いまだ積極的には実用化されていない。

  
スライド3
アムール河の河口が起源の流氷のながれと分布図(黄色い線の範囲)
  
今回、朝日新聞(2月29日夕刊)に、「この30年間で流氷の厚みが3割も減少し、流氷の漂う面積も縮小傾向にある。そのために「オホーツク海域に鉄分が運ばれず海の豊かさが損なわれる恐れがある」という北海道大学の大島敬一郎教授(海洋物理学)・三寺史夫教授(海洋物理学)・西岡純教授(化学海洋学)らの話が載っていた。
 
以下にその記事を部分引用すると、

:::::流氷には、大陸のアムール川などを起源とする鉄分が豊富に含まれている。春に流氷が解けることで、海に鉄分が放出される。その結果、春のオホーツク海では植物プランクトンが大増殖する。それが動物プランクトンなどのエサとなり、魚類を含む海の生態系全体を支える。
ホタテ貝や、カガニ、スケトウダラが取れる北海道沖のオホーツク海は世界的に見ても高い漁業生産量を誇り、「豊饒の海」と呼ばれる。流氷が運ぶ鉄分は、こうした海の豊かさをもたらす要因の一つとなっている。:::::::::::
   
  これまで小生はオホーツク海域の鉄栄養もゴビの砂漠からの黄砂によるものだと思っていたので、今回google検索で、地図上で、アムール川からの流氷の流れの範囲を確かめてみた。

  上図のように、気象庁などが発表する毎日の流氷分布図を見ると、黄色い線の範囲に流氷が発生している。矢印のように流氷がアムール川河口からサハリン東岸に沿って南下して、北海道網走沖に張り出していくとのことである。

  尚、別にgoogleで、黄砂について調べてみると、一年のうち、時には大陸から偏西風に乗っての黄砂が蛇行してオホーツク海に達するときもあるようだが、その頻度は高くはなさそうである。
  
  したがってオホーツク海の鉄の主要な供給源が流氷であるというのは、信じられることと思われる。

  一方で、地球温暖化によるアムール川の流量がどれくらい経年変動しているかも、オホーツク海への総鉄供給量として重要なファクターだと思われるのだが、その情報はこの朝日新聞の記事には記載されていない。
  
  
(森敏)

2024-02-12 22:33 | カテゴリ:未分類
「生成系AI」の驚異的な発展で、今まさに科学界、教育界、文学界、芸術界が大変革を迫られている。そのことを伝える一端が以下の2冊の総合雑誌の記事でうかがえる。

中央公論(3月号)は60ページ以上にわたって、以下の生成系AIに関するテーマが掲載されている。

1.全国42大学学長アンケート
   アンケートから見えてきたリスクと期待  小林哲夫
2.学生のホンネ、教員の困惑  花岡正樹
3.生成系AIは対話力を鍛えるバディ  坂村健・松尾豊
4.今外国語を学ぶということ  黒田龍之助
5.精読と身体 AIには教えられない知  小川さやか・古田哲也

文芸春秋(3月特別号)では以下のテーマが論じられている

6.小説家 VS. AI  小川哲
7.AIは落ちこぼれを救う   落合陽一・藤井輝夫・金出武雄
 
以上の多様な論説を読んで実に勉強になった。とりわけAI開発の専門家を含む3番と7番の対話が印象的であった。これらの対話記事は現役の大学人にとって必読文献だと思う。

小生自身、先日のブログでも示したが、暇な時のAIとの対話が結構刺激的で楽しい。飽きない。

本日の朝日新聞の取材記事では、すでにAI使用者の4分の一がAIに人生相談をして、指針を得たり、癒されているということだ。
  
とりわけ自閉症や独居老人はAIとの対話で癒されたり、頭が活性化されたりすることは必定だと思う。
  
「生成系AI」は間違いなく新しい文明の利器だ。遅まきながら、これを自己流にいろいろと工夫して手なずけて、活用しない手はないと確信する。


【森敏】



付記:上記の3番の対談では、AIをうまく使いこなせば、将棋の藤井聡太のようなずば抜けた人物が、いろんな分野で生まれてくるかもしれない、と期待している。

一方、上記7番の対談ではAIは落ちこぼれを救うといっている。

これは相反することを言っているのではなく、AIにより国民の知能がかさ上げされるうえに、知能の高い人物はがますます高くなるということを述べているわけである。

その結果、各人の独創性が高まるかどうかは、今のところはわからない。

私見では、高度の知能を独創に生かすためには、それまで蓄積してきた各人の体験(身体に対する外部刺激)の意識化の積み重ねが必要であると思われる。

抽象的な形而上学から形而上学が生まれるのは「数学」の世界だけではないだろうか。
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