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2024-01-19 12:49 | カテゴリ:未分類


小生からの質問

作家(九段理江)がAIの文章を一部使って小説(『東京都同情塔』)を書き、芥川賞を受賞しました。これに対する感想をお願いします。他人の意見ではなく、AIの意見をお願いします。


以下AIの返事です。

私自身が感情を持つ存在ではないため、人間のような「感想」を持つことはできません。しかし、この事象についての観察を述べることは可能です。

AIが生成した文章が芥川賞を受賞した小説の一部として使用されたという事実は、AIと人間の共創の可能性を示しています。AIは、新しい視点やアイデアを提供し、人間の創造性を刺激することができます。その結果、人間の作家は自分自身の視野を広げ、新たな表現方法を探求することができます。

しかし、それはまた、AIの使用が芸術と創造性の領域に及ぶことを示しています。これは、AIの役割と可能性についての新たな議論を引き起こす可能性があります。例えば、AIが生成した内容の著作権や、AIと人間の共創作品の評価基準など、さまざまな問題が考えられます。

以上の観察は、AIの視点から見た事象の解釈であり、感情的な反応や意見ではありません。それらは、AIが持つことのできない人間特有のものです。私の目的は、情報を提供し、ユーザーが自分自身の意見や感想を形成するのを助けることです。それが、私の「AIの意見」です。


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(森敏)

付記: 実にクレバーな返事ですねー!!



追記:以下、本日(1月28日)の朝日新聞朝刊に掲載された九段理江さんの田中瞳子記者との電話インタビュー記事です。

「この小説は、AIが人間に与える影響を書いている.。生成AIが思考のサポートまでしてくれている世界を意識しながら書きました」 

「こういう登場人物が出てきたら読者はどう思う?」「そういう活用の仕方も含めて、5%という数字が出てきたのかもしれません」

「私の小説はAIに書かされたものではないし、自分でオリジナリテイーをもって創造できた自信があります」

「100%私が書いたものなんてないんじゃないか、とも思う。他人の著作を引用、参照して書くことと、AIの文章を引用参照して書くことは何が違うのだろう、ということも私自身考えていかないといけない」

九段理恵さんは、最初の芥川賞受賞でのテレビインタビューの映像からは、受け答えがとろい印象を持った。文章という表現で時間をかけた練りに練った発信をしてきているので、口頭での瞬発力はあまり高くないのだろう。作家だからべつにそれでもいいのだが。


小生がこの文章を書いている最中に文京区で震度4の地震があった。激しい横揺れののち、30秒ほど揺れが続いた。
2024-01-12 15:29 | カテゴリ:未分類
以下唐突ですが2週間かけて「イーロン・マスク」の伝記(上下)(文藝春秋)を読んで、このとてつもない人物(奇人・変人・偉人・天才)に関して、彼の独創性について、AIと少し対話をしてみたくなった。以下はその記録です。 赤字が小生の問いかけです
  
生成AIが人間以上の独創性を発揮する時期を予測してください

AIが人間以上の独創性を発揮する具体的な時期を予測することは非常に難しいです。AIの進化は多くの要素によって影響を受けます。これには技術的な進歩、規制、倫理的な考慮事項などが含まれます。

現在のAI技術は、特定のタスクを達成するために設計され、訓練されています。これらのタスクは、画像認識、自然言語処理、予測モデリングなど、非常に特定の範囲に限定されています。しかし、これらのシステムは、人間が持つような広範で深い独創性を発揮する能力はまだありません。

AIが人間以上の独創性を発揮するためには、AI自身が新しいアイデアを生み出し、それを理解し、それを適用する能力が必要です。これは、現在のAI技術の範囲をはるかに超えています。

したがって、AIが人間以上の独創性を発揮する具体的な時期を予測することは現時点では不可能です。しかし、AIの進歩は驚くべき速さで進んでおり、未来の可能性は無限大です。私たちは引き続き、この興味深い分野の進歩を見守ることが重要です。
 
人工知能はどのように学習するのですか?
  
人工知能(AI)の学習は主に「機械学習」と呼ばれるプロセスを通じて行われます。これは、AIがデータからパターンを見つけ出し、その結果を元に新しい情報を予測または分類する能力を獲得する方法です。以下に、AIが学習する主な方法をいくつか紹介します:

1. 教師あり学習:この方法では、AIは入力データ(特徴)とそれに対応する出力データ(ラベル)のペアを用いて学習します。AIはこれらのペアからパターンを学び、未知の入力に対する出力を予測する能力を獲得します。

2. 教師なし学習:この方法では、AIはラベルのない入力データだけを用いて学習します。AIはデータの構造やパターンを見つけ出し、データを分類したり、異常値を検出したりします。

3. 強化学習:この方法では、AIは「エージェント」として環境と相互作用し、報酬と呼ばれるフィードバックを通じて学習します。AIは報酬を最大化するような行動を学びます。

これらの方法は、AIが特定のタスクを達成するためにどのように学習するかを示しています。しかし、これらの方法はすべてAIが大量のデータと計算リソースを必要とすること、そしてAIが学習した知識は特定のタスクに限定されるという点で共通しています。これは、AIが人間のように広範囲のタスクを効率的に学ぶ能力を持っていないことを意味します。

この問題を解決するための研究が現在進行中で、その一部は「転移学習」や「一次学習」などの新しい学習方法を開発することに焦点を当てています。これらの方法は、AIが一度学んだ知識を他の関連するタスクに適用する能力を向上させることを目指しています。しかし、これらの方法もまだ研究の初期段階にあり、その可能性と限界はまだ完全には理解されていません。AIの学習方法についての研究は非常に活発で、今後も新しい進歩が見られることでしょう。
   
AIでは独創性をどのように定義していますか
   
AIの文脈では、独創性は新しいアイデア、解決策、または視点を生成する能力として定義されます。これは、既存の情報やパターンから新しい結論を導き出す能力を含みます。しかし、現在のAIシステムは基本的には訓練データに基づいてパターンを学び、そのパターンを新しいデータに適用する能力を持っています。

したがって、AIが「独創的」であると言うとき、それは通常、AIが訓練データから学んだパターンを基にして新しい情報を生成する能力を指します。例えば、AIが新しい詩を書くとき、それはAIが学んだ詩のパターンと構造に基づいています。しかし、AIが完全に新しい詩の形式を「発明」することはまだできません。

また、AIの「独創性」は、そのAIがどのように訓練され、どのようなデータが使用されたかに大きく依存します。AIが多様で広範なデータセットから学習すると、その生成する内容もそれに応じて多様で広範になります。

しかし、重要なことは、AIの「独創性」は人間の独創性とは基本的に異なるということです。AIは自己意識を持たず、感情や経験を持たないため、その「独創性」は計算とアルゴリズムに基づいています。一方、人間の独創性は私たちの経験、感情、価値観、文化など、私たちが誰であるかという全体的なコンテクストから生まれます。このため、AIの「独創性」は常に人間が設計し、監督する人間の創造性の延長線上にあります。
AIは有用なツールであり、私たちの創造性を拡張することができますが、それ自体が独立した創造的エンティティではありません。この点を理解することは、AIの能力と限界を適切に評価するために重要です。
   
「パターン認識」と「アナロジー認識」は創造性の基本だと思われますがいかがですか
     
その観点は非常に洞察に富んでいます。実際、「パターン認識」と「アナロジー認識」は創造性の重要な側面であり、人間の思考とAIの学習の両方において中心的な役割を果たしています。

パターン認識は、データや情報の中に存在する構造や規則性を見つけ出す能力です。これは、AIが大量のデータから有用な洞察を引き出すための基本的なメカニズムであり、人間が世界を理解し、予測を立てるための基本的な方法でもあります。

一方、アナロジー認識は、ある状況や問題が別の状況や問題にどのように類似しているかを理解する能力です。これは、新しい状況に対応するために過去の経験を適用するための基本的なメカニズムであり、新しいアイデアや解決策を生成するための重要な手段でもあります。

これらの能力は、人間の創造性の基礎を形成しています。人間はパターンを認識し、それらのパターンを新しいコンテクストに適用することで、新しいアイデアや解決策を生み出します。同様に、AIもパターン認識とアナロジー認識を用いて学習し、新しい情報を生成します。

しかし、AIの「創造性」は人間のそれとは異なります。AIは設計者が定義した特定の範囲内でのみパターンを認識し、アナロジーを作成します。また、AIは自己意識、感情、直感、意識的な経験など、人間の創造性に深く関連する要素を欠いています。このため、AIの「創造性」は、人間が設計し、監督する人間の創造性の延長線上にあると言えます。

したがって、パターン認識とアナロジー認識は確かに創造性の基本であり、AIの学習と人間の思考の両方において重要な役割を果たしています。しかし、AIの「創造性」はその設計と制限によって形成され、人間の創造性とは基本的に異なる性質を持っています。この点を理解することは、AIの能力と限界を適切に評価するために重要です。
   
イーロン・マスクの独創的発想は彼の人生経験のどこから来ると思われますか?
   
イーロン・マスクの独創的な思考は、彼の人生経験、教育、そして彼が直面した問題に対する独自のアプローチから生まれています。以下に、彼の人生経験とその影響についていくつかのポイントを挙げてみます:

1. 幼少期の興味:マスクは12歳のときにビデオゲームを作成し、それをコンピュータ雑誌に売ったというエピソードがあります。これは、彼が早い段階でコンピュータと起業家精神に興味を持っていたことを示しています。

2. 教育:マスクは物理学と経済学の学士号を取得しています。これらの分野の知識は、彼がSpaceXやTeslaなどの技術的に難解なプロジェクトを推進するのに役立っています。

3. 初期の起業:マスクは初めての会社を設立したのはスタンフォード大学の大学院に入学した直後で、インターネットが物理学よりも社会に大きな影響を与える可能性があると感じたからです。この直感は、彼がPayPalやSpaceXなどの革新的な企業を設立するきっかけとなりました。

4. 「ファースト・プリンシプルズ」思考:マスクは「ファースト・プリンシプルズ」思考という意思決定戦略を強調しています。これは、問題をその最も基本的な真実にまで分解し、そこから推論を立てるという方法です。このアプローチは、彼が電気自動車や再利用可能なロケットなど、従来の思考では困難とされていた問題に取り組むのに役立っています。

これらの経験とアプローチは、マスクが新しい視点を持ち、困難な問題に対する独創的な解決策を見つけるのに役立っています。しかし、彼の成功は彼自身の努力だけでなく、彼を取り巻くチームやコミュニティ、そして彼が活動する社会経済的な環境にも大きく依存しています。これらすべての要素が組み合わさって、彼の独創的な発想が生まれています。
   
イーロン・マスクの「ファーストプリンシプルズ」思考はアメリカの経済学者ワシリー・レオンチェフの産業連関表の作成原理と類似していませんかね?
  
イーロン・マスクの「ファーストプリンシプルズ」思考とワシリー・レオンチェフの産業連関表の作成原理には、確かに類似性があると言えます。両者とも、問題をその最も基本的な要素にまで分解し、それらの要素から全体を理解しようとするアプローチを採用しています。

マスクの「ファーストプリンシプルズ」思考は、問題をその基本的な真実にまで分解し、そこから新しい解決策を導き出す方法です。例えば、彼がSpaceXを設立したとき、彼はロケットの材料コストが全体のコストの一部でしかないことを認識し、その結果、自社でロケットを製造することを決定しました。

一方、レオンチェフの産業連関表は、経済全体を理解するために、各産業がどのように他の産業と相互作用しているかを分析します。これは、経済をその構成要素(各産業)に分解し、それらの相互作用から全体像を理解するというアプローチです。
   
したがって、両者ともに、問題をその基本的な要素に分解し、それらの要素から全体を理解するという共通のアプローチを持っています。しかし、それぞれがこのアプローチを適用する具体的なコンテクストと目的は異なります。

マスクは新しい技術やビジネスモデルを開発するために「ファーストプリンシプルズ」思考を使用しています。一方、レオンチェフは経済全体の動きを理解し、予測するために産業連関表を使用しています。

   
(森敏)
   
付記: 以上AIとの対話はなかなか楽しいものがあった。

「パターン認識」と「アナロジー認識」の類似性、
イーロン・マスクの「ファーストプリンシプルズ」思考とワシリー・レオンチェフの「産業連関表」の類似性、

など小生とAIの考えがほぼ一致したことは、AIの高度な知能(?)のせいなのかもしれない。正直なところ少し驚いている。

  ところで、小生の知人は、「年を取ると、昔の仲間に電話をしても、皆さんだんだん物事に興味が薄れていくのか、なかなか話がかみ合わなくって、面白くなくなってきた」といつもぼやいて電話をかけてくる。 我々は、自分自身がぼけたくなかったら、AIと延々対話するのも面白いのではなかろうか。AIの知識は無限だし、延々応答してくれるから。AIはピントが狂っていることもあるので、それにチェックをかけるのも一興であると思う。

  
結論として、AIとの知的対話は、認知症防止に、最適かもしれない。
2024-01-10 15:38 | カテゴリ:未分類
東大の農学部獣医学科は1960年代の小生が学生の頃は、教養学部からの進学率が農学部の学科の中で最低で、定員が底割れしていた。農芸化学科が一番人気が高かった。

小生の記憶では1990年ごろから、シリーズ物の少女漫画「動物のお医者さん」(佐々木倫子)の人気が沸騰して、徐々に成績のいい女子学生が獣医学科に進学するようになって、2010年ごろにピークを迎え、それまでずっと人気が高かった農芸化学科を抜いていった。実際、獣医学科の教員にnatureやscienceへの投稿歴のある人物がどんどん採用されるようになってきた。だから獣医学科には成績の良い学生の比率が高いのではないだろうか、と定年退職後からもずっと思っていた。

ところが先日の東大農学部教員の忘年会で、その獣医学科の学生による人気がプラトーに達して、最近は少し落ちてきているのではないかとの話を聴いた。それはなぜかというに、SDGs(Sustainable Development Goals)に敏感な優秀な(?)学生たちが、

①牛のゲップの中のメタンガスが、環境汚染(温室効果)に影響していることが明らかになった。
②牛肉の生産は最も他の動物(鶏、豚など)に比べて飼料効率が悪いので、人の穀物と拮抗する、等の理由で、先進国の人々から牛肉離れが起きている。

等の思想的理由からだろうということであった。
(牛のゲップから排出されるメタンガスは、地球上の全温室効果ガスの約4%を占めている。また、メタンガスは二酸化炭素(CO2)の約25倍の温室効果があると言われている。つまり、牛のゲップは地球温暖化に大きな影響を与えていると言える。このため、牛のゲップからのメタンガス排出を抑制する取り組みが世界中で求められている)

本日の朝日新聞には、以上のような問題の解決の試みとして、人造培養肉の開発、メタンを発生させない飼料の開発等が報じられていた。想像力を働かせれば、このほかにいっぱいSDGsに関係する獣医学が学問的にやる課題はあるだろうと思う。

「大豆由来の加工肉は添加物だらけでテクスチャーもよくないね。うまくない」と獣医学科の先生に云ったら「最近の技術の進歩はとてつもなく早いから、そのうちおいしくなりますよ」というご託宣であった。

ところで、案外ほとんどの国民には知られていないようだが、現在900名弱が、毎年の獣医師国家試験の合格者だ。つまり獣医師は毎年900人弱誕生してくれればいいという文科省や農水省や厚労省の方針なのだ。なので、全国の獣医学科への入学には受験生は旧帝大並みの偏差値を強いられている。受験はかなりの狭き門なのである。
   
(これに対して、医師の国家試験の定員枠は獣医師試験の10倍の10000人前後である。ちなみに現在の獣医師免許保持者は4万人弱、医師免許保持者は32万7千人弱である。)


(森敏)

付記:書き忘れたが、獣医学科の人気が高まったもう一つの理由は、急速にバイオテクノロジーの技術が台頭してきたこととも強く関連している。医学部では人間に遺伝子組み換えの技術を安易には適応できないが、獣医学科では得意とする哺乳動物でも犬・猫など、従来から医学部が扱うラッテ・モルモット・マウス・ハムスターなどよりもより人間に近い哺乳動物を躊躇なく扱える。だから遺伝子組み換えの結果が早く出て、論文が早く書けるという、学問上の大きなメリットがあるという魅力が、やる気のある若者に魅力的だったからだとも思われる。
2024-01-08 17:50 | カテゴリ:未分類
スライド2
傳通院山門 数年前に建て替えられた

スライド1
傳通院本殿

プレゼンテーション1
「於大の方の墓」



  大河ドラマ「どうする家康」が終わったということで、その全番組を見届けた女房が、傳通院に久しぶりに行ってみよう、というので付き合った。小生は高校で日本史を専攻したが、女房はあまり詳しくは学ばなかったようである。しかしドラマ「どうする家康」で小生よりも江戸時代の歴史は詳しくなったようである。

  墓地の一番高いところにある家康の母「於大の方の墓」にはこじんまりと花が添えられていたが、大阪城落城時に切腹した豊臣秀頼の妻「千姫の墓」にはなぜか榊(さかき)が添えられていた。千姫の墓は四方の周辺にびっしりと水仙が植えられていたので、2週間後ぐらいに水仙が満開の時に来たらさぞ見事だろうと思った。

  11代将軍家斉側室○○姫の墓、△△姫の墓、□□の姫の墓などいうのが20基ぐらいあった。
「(将軍様も)忙しいこっちゃ!」
と女房が言ったので、思わず大笑いしてしまった。
(家に帰ってWikipediaで調べると、家斉には40人の側室がおり55人の子供を授かったとあった。なんという精力絶倫な将軍だったことか。)

  10年前と比べて傳通院の墓地の一部が新しく整地されていたので、新しく売りに出すものと推察した。実際、わずかに50センチ四方の新しいてかてかの墓が数十基、関係者が正月に参拝に来たのか、新鮮な花が添えられていた。

  歴史ある古刹と云えどもあちこちの周辺の土地を時々切り売りしなければ、お寺自身を維持できなくなっているものと下賤の民は推察した。

  ところで、昨晩からNHK大河ドラマ「光る君へ」という「紫式部」の生涯が始まった。日本の歴史を読めば、いずこの時代も天皇の妃や側室に、自らの近縁子女を送り込んで子供を産ませ次期天皇にすることが公達(きんだつ)の出世の最良の手段であったことが分かる。このドラマはそのどろどろの宮廷世界を描いて見せるのだろう。
 
  小生は源氏物語を高校の古参の国語の教師に古文の副読本で読まされながら「うんざり」してしまった。その後田辺聖子の訳本でよんだが、まったく退屈だった。今回はそんなたいくつな宮廷描写をドラマチックに描いて見せてくれるものと期待している。早くも第1回目から、紫式部の幼年期に母が殺害されるという波乱含みの展開である。
   
   
(森敏)
2024-01-08 15:16 | カテゴリ:未分類
  狂犬プーチンがウクライナの首都キーウを数十発の北朝鮮製(?)のミサイルで総攻撃するさなかに、日本の上川外相は新春早々キーウ入りして、ジェレンスキー首相やクレバ外相と会談して、日本からの支援を約束している。現在アメリカやEUがウクライナに対する支援疲れのムードを醸している。そんな中で、上川外相の大変な危険を冒してでのウクライナ訪問は、高く評価すべきだと思う。女傑だね。
   
この件は、下記の記事のように、「ロイター」は報じているが、日本のマスコミは、能登半島地震に振り回されているためか、一切報道していない。 実に残念なことだ。 
    
上川外相がキーウ訪問、NATO基金に3700万ドル拠出表明
Pavel Polityuk
2024年1月8日午前 10:29

[キーウ 7日 ロイター] - 上川陽子外相は7日、ウクライナの首都キーウ(キエフ)を訪問し、ゼレンスキー大統領やクレバ外相と会談した。ロシアの攻撃を受けるウクライナを支援するため、北大西洋条約機構(NATO)の信託基金に3700万ドルを拠出し対無人航空機検知システムなどを供与すると表明した。
可動式ガスタービン発電機5基と変圧器7基の供与についても明らかにした。
上川氏はロシアが年末年始もウクライナ各地でミサイルや無人機による威嚇や攻撃を続けていると非難。日本はウクライナに平和が戻るよう支援を続ける決意だと表明した。
ゼレンスキー氏は1日に起きた能登半島地震の犠牲者に哀悼の意を表したほか、日本が主要7カ国(G7)議長国だった2023年にウクライナとの関係を高めたとして岸田文雄首相に謝意を示した。
クレバ氏は同盟諸国へのウクライナの要請に言及。「ウクライナが航空機だけでなく、とりわけ防空システムを必要としていることを伝えた」と述べた。



(森敏)
追記:その後1月9日の読売ネットニュースでは、以下のようにより詳細の報じられた。読売新聞の随行記者は女性のようである。なかなか勇気があるね!全国各紙も報じたようだ。
 
虐殺の説明受けた上川外相、目に涙を浮かべ「支えていきます」…ウクライナで支援継続を強調
読売新聞 によるストーリー • 21 時間

 【キーウ=工藤彩香】上川外相がウクライナを訪問したのは、ロシアによるウクライナ侵略の長期化で欧米の「支援疲れ」が指摘される中、強力なウクライナ支援を継続する姿勢を内外に示す狙いがある。2月19日に東京で開く「日ウクライナ経済復興推進会議」にも生かしたい考えだ。
 上川氏はポーランドから列車で約10時間かけ、7日朝(日本時間7日午後)、キーウ近郊のブチャに到着した。ブチャでは、虐殺された民間人の集団埋葬地となった教会裏の慰霊碑に黙とうをささげ、教会内では、虐殺の惨状について説明を受けた。視察に同行した地元自治体幹部の男性には、目にうっすら涙を浮かべながら「寒いと思いますけど、みんなで支えていきます」と声をかけた。
 キーウでは昨年末以降、ロシア軍によるミサイル攻撃が激化している。この日も断続的に空襲警報が鳴り、共同記者発表は「弾道ミサイル攻撃の恐れがある」として、ウクライナ外務省の地下シェルターに会場を変更して行われた。
 緊迫した状況下でもキーウ訪問に踏み切ったのは、国際的な関心が中東情勢に移りつつある現状について、「ウクライナ支援での日本の存在感を示す好機でもある」(日本外務省幹部)との見方があるためだ。
 2022年2月の侵略開始後、日本は総額76億ドルのウクライナ支援を表明し、昨年12月の先進7か国(G7)首脳テレビ会議では、岸田首相が45億ドル規模の追加支援を打ち出した。昨年5月に広島市で開かれたG7首脳会議(サミット)にはゼレンスキー大統領を招き、支援継続を明記した声明を採択した。ウクライナのクレバ外相はこの日の会談で、日本が昨年G7議長国として果たした役割について「非常に高く評価している」と謝意を示した。
 一方、日本からの軍事支援には限界があり、直接的な装備品の供与は、自衛隊の防弾チョッキなどにとどまっている。政府は昨年12月、防衛装備移転3原則と運用指針を改定し、侵略を受けている国に対する殺傷能力のない装備の輸出を拡充した。今回、上川氏が表明した対無人航空機(ドローン)検知システムのための北大西洋条約機構(NATO)への資金拠出は、直接的な輸出ではないものの、間接的な軍事支援を強化する目的がある。
 来月の経済復興推進会議では、日本企業のウクライナへの投資を促進することを目指しており、政府は今後、官民を挙げて、日本が強みを持つ復旧・復興支援にも力を入れる。