人工知能について

先日、読者の方から米国でエクスマキナという、google社がモデルとなっている人工知能をテーマとする映画が公開されるので、人工知能について、ジョーティッシュの立場から検討してみて欲しいという要望があった。

exmachina googleがandroidなどのOSの音声認識にディープラーニング技術を用いて、音声認識の精度を50%にまで向上させたという。

従って、最近のスマートフォンなどに「何か端末に向かって話して下さい」といったメッセージが表示するのを目にした方は多いと思うが、人工知能の技術が身近になって来ている。

現在、googleが世界中の地図情報とGPSを用いて、自動運転の電気自動車を開発しているが、最近のテクノロジーの進歩は凄まじいのである。

この自動運転の障害物を探知するセンサーなどにも人口知能のディープラーニング技術が用いられている。

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ディープラーニングは、ニューラルネットワークの多層化、特に3層以上のものに対し、1990年代に進められた脳、特に視覚野の研究[疑問点 – ノート]や、「たった一つの学習理論(英語: One Learning Theory)」、ブルーノ・オルスホーゼンによるスパース・コーディング理論を基にしたアルゴリズムが実装されたものを指す。
これに画像などのデータを入力すると、情報が第1層からより深くへ伝達されるうちに、各層で学習が繰り返される[1]。この過程で、これまでは画像や音声などそれぞれのデータの研究者、技術者が手動で設定していた特徴量が自動で計算される。

特徴量とは、問題の解決に必要な本質的な変数であったり、特定の概念を特徴づける変数である。この特徴量を発見できれば、あらゆる問題の解決につながったり、パターン認識精度の向上や、フレーム問題の解決につながったりすると期待されている。この階層的な特徴量の学習が、ディープラーニングが従来の機械学習と決定的に異なる点である[9]。
この技術は、画像認識や音声認識等の分野に活用される。2012年には、Googleの開発したグーグル・ブレインが、猫の概念を学習することに成功した。
これはAI研究に関する大きなブレイクスルーであり、学習方法に関する技術的な革新である、と松尾豊(東京大学准教授)は指摘している。

(wikipedia ディープラーニング)
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ディープラーニングとは、人間の脳の機能や、認知の仕組みなどの研究を通じて、人間の脳の学習過程を真似て、それをコンピュータに落とし込んだ技術である。

人間が対象物を認識する時の概念形成のメカニズムを再現できているのであれば、コンピューターの処理速度が高まり、扱えるデータ量が大きくなれば、人間の能力を超えてしまうということなのである。
こうしたテクノロジーの進歩の背景には、コンピューターの処理速度の飛躍的な進歩がある。

そして、現在、注目されているのが、量子コンピューターである。

量子コンピューターとは、量子のスピンの状態は観測した時に決定するので、観測するまでは確率的に重なり合って存在していると考えるようである。

0か1かという状態を同時に保持することが出来る。
従って、量子演算とは、量子ビットによって、同時に並行的に可能性のある複数の計算をしていることになる。

そして、最終的に観測した時にその計算結果のうちから一つを取りだすというイメージである。
量子演算の計算速度は速いため、同じ計算を何回も繰り返し、出てくる頻度が高かった結果が、確率的に高い結果として採用するようである。
量子の状態は、複数重なりあって、存在しているため、それはパラレルワールドであるという考えもあるようである。
つまり、これは私たちの自由意志や選択の問題とも関わってくるかもしれないが、人生の様々な局面で、どのような選択をしたかによって異なる人生となった可能性があるのだが、そうした可能性の世界が複数存在しているということである。

非常に哲学的であり、抽象的である。

量子テレポーテーションなどもそうした抽象的な科学の一つである。
テレポテーションなどSFの世界の話だったものが、実用化に向けて真剣に実験が繰り返されているという。
既に上述したが量子力学の世界は、観察した時に初めて、猫の生死が決定されるという「シュレーディンガーの猫」という有名な思考実験がある。

原子の周りの電子がどこに存在するかは確率的にしか分からず、観察した時、観察したことがその結果に影響を与えてしまうのである。
量子テレポテーションの原理とは、「量子的重ね合わせ」の関係にあるこの2つの粒子のスピンの状態は、一方を、誰かが観測すれば、もう一方の粒子の状態も瞬時に決定することを利用したものである。

つまり、どんなに距離が離れていても一方の粒子のスピンの状態が、同時に(つまり、光速よりも早い速度で)もう一方の粒子に伝わるということである。

これを応用することで、量子コンピューターの処理速度を向上させることができるという。
つまり、現代物理学は、客観的な物質の世界と、観察する主体としての人間の意識を考慮しなければならず、高度に哲学的で抽象的である。

「量子的重ね合わせ」という概念もそうした概念である。

こうした非常に高度で抽象的な科学が出現して来たのは、まもなく春分点が水瓶座に入室していく効果ではないかと考えられる。

因みに現在、春分点は魚座の6°付近にあるが、私はこれまでトランジットの木星や土星が星座に入室する2か月から2か月半前からその星座に入室した効果を発揮することを観察して来た。

西洋占星術ではこの原理を5度ルールと呼んでいるそうである。

木星は約1年で1星座分の30°を運行するため、2ヶ月前から2ヶ月半前というと、角距離にして5°~6°ぐらいになるのである。

従って、現在、魚座の6°付近に春分点があるということは、もう水瓶座に春分点があると考えてもいいのである。

すなわち、水瓶座の時代というのは、今、我々人類に起こりつつある現実である。
過去2000年の魚座の時代は、魚座は水星(知性)が減衰する星座であるため、カトリック教会に支配され、迷信がはびこり、中世では天動説が説かれ、科学が否定された暗黒時代であった。
春分点が水瓶座に入ると、水瓶座の支配星は土星であり、また土星がムーラトリコーナとなる星座であり、土星の強さが発揮される星座である。

またラーフの定座であるともされており、ラーフは航空工学やロケット工学など、工学、エンジニアリングの惑星であり、そのラーフも力を発揮する星座である。
従って、水瓶座の時代というのは、科学万能の時代である。

今まで、神秘的で理解出来なかったものが、全て科学の名の下に理解が可能になるのである。
そして、その水瓶座から見た5室は双子座である。

5室は知性、識別力の星座であり、水瓶座時代の思考方法というのは、双子座で表されるのではないかと思うのである。
双子座は風の星座であり、水星は木星と共に哲学の表示体でもある。

ここ最近のテクノロジーが量子力学の原理を応用したものが多く、高度に抽象的で、哲学的になって来ているのはその為である。

量子力学、量子コンピューター、量子テレポテーション、そして、人間の脳の機能を応用した人工知能と、最近のテクノロジーは、単純な古典物理学で説明できる世界ではないのである。

高度に抽象的である。

因みにある概念を考える時にそれを包括する抽象度の高い概念がある。

例えば、個別具体的な椅子があるとして、それらの概念から椅子のイデアというものが存在するとする。

ディープラーニングというのは、個別具体的な椅子の知覚からどのように椅子のイデアを獲得するかということの研究でもあり、プラトンのイデア論にも通じてくるのである。

そういう意味で、人工知能の考え方自体が、哲学や認識論とも非常に通じていることが分かると思う。

ソシュールの言語学、フッサールの現象学といったものまでが、考察の対象となってくるのである。
そして、今までは神を信じなさいと言われてきたのであるが、これからは、高度な哲学的な取り組みから、神を考える必要が出てくるのである。
これはジョーティッシュにも共通してくる特徴である。

ジョーティッシュを突き詰めていき、惑星の配置が、人間の運命を決定していることを嫌というほど、見せつけられると、この世界、この宇宙を創っている神の存在というものはどうしても考えざるを得ないのである。

従って、ジョーティッシュを極めることで、逆に敬虔な信仰者になっていくという逆向きのプロセスが進行していくのである。

これからの時代の知的な人間の精神的アプローチは、宗教を信じるのではなく、宗教を理解するというアプローチになるはずである。

そして、双子座はフリーメーソンの表示体でもあり、また金融や株式市場の表示体でもある。
今後、宗教理解の鍵は、フリーメーソンの理解がポイントである。

つまりは、ヘレナ・ブラヴァツキーや、アリスベイリー、神智学の読解が必要となる。
因みに私がこれほど双子座について多くを語るのは、私の双子座に水星と土星とケートゥが在住しているからである。

土星は双子座のムリガシラーに在住し、ケートゥはアールドラー、水星はプナルヴァスに在住している。

そして、水星はヴァルゴッタマであるため、双子座の自室に水星が在住している。
従って、私はフリーメーソンや、量子力学、人工知能などについて語るのに適した人間ではないかと考えている。
そして、人工知能について、私の体験談として若干、語ることがあるが、以前、ジャイミニのチャラダシャーにおいて、私はチャラダシャーが乙女座に移行した時にAmk(アマティアカラカ)の水星が乙女座から見て10室に在住した時期があった。
これはジャイミニメソッドにおける上昇の印である。
それは短期間であったが、非常に職業的に飛躍した時期であった。
その時に私はプログラミング言語のJavaなどを学習し、エンジニアとしてもっとキャリアアップすることを目論んでいた。

そして、その時にN社で多少働いたことがある。
このN社には非常に背の高い人物が多く、私の直感では明らかに双子座ラグナの人が多い印象だったのである。

あるいは、乙女座ラグナで10室が双子座に該当するような人物が働いていた印象であった。

N社の社風としては、非常に優秀な少数のプレーヤーがその他、大勢を牽引していくような社風であった。
そして、そのN社の社員が量子コンピューターの分野で基礎研究となる画期的な研究成果を上げたようである。

N社で働く人々の中には極端に優秀な人物が混じっており、そうした人が何気なく語っている内容を傍で聞いているだけで、その優秀さが滲み出ているのを感じたものである。
そんなことから、私は量子コンピューターの量子力学を応用した量子ビットを考え出すような知性は、強い水星の象意であり、そして、それは高度に抽象的であるため、双子座がもたらしたものではないかと考えたのである。

もちろん乙女座から見た10室、すなわち、乙女座の行為のハウスである双子座という意味で、乙女座とも関係があるものと考えられ、特に水星が強い乙女座や双子座が量子コンピュータに関係しているのではないかと思ったのである。
一方で、私はH社にも入ったことがあるが、H社は特に傑出した天才はいないが、普通の平均的な人々の力をうまく活用するシステムが整っており、その集団力によって問題を解決していくような社風であった。

グループ活動を最も推進し、発達させているのがH社である。H社が企業体としては成功を収めているのはその辺りに秘密があると考えられる。

グループ活動とは水瓶座がもたらす原理であるため、H社は最も時代に適合した社風なのである。
因みに量子コンピューターのような分野は一人の天才的な人物の能力が重要になるため、私はそんなことからN社が人工知能とも関連する量子コンピュータの分野で、一歩、他をリードできたのは、双子座の力ではないかと思ったのである。
因みに人工知能に詳しいのは、苫米地英人である。

私が苫米地英人の著作を読んでいて感嘆したのは、マイクロソフト社が盗聴して技術を盗みに来るぐらいの天才プログラマーであり、高度な技術者でありながら、『心の操縦術』(PHP文庫)といった著作の中で、プラトン哲学のイデア論を平易に解説したり、「苫米地英人、宇宙を語る」という著作の中では、斬新で哲学的な宇宙論を展開している。

wikipediaで苫米地英人の経歴を見ると、機能脳科学や計算言語学、分析哲学、離散数理科学、認知心理学といった研究分野が書き連ねてあるが、まさにこうした分野の総体が、人工知能なのである。
因みに苫米地英人は、私は牡羊座ラグナに設定しているが、牡羊座ラグナに設定すると、D60(シャシティアムシャ)において、双子座に水星とラーフと金星が在住している。

また水瓶座に土星が在住している。
この辺りの双子座の強さが人工知能の研究をした理由ではないかと考えられる。

言語学や認知心理学といった人間の言語や認知といった分野に関係している訳である。

それは本来、双子座の象意である。


因みに人工知能の研究とは、知性が知性を生み出すというその究極の研究である。

それはまさに知性の表示体である水星によって行なわれている活動であり、水瓶座からみた5室である双子座において行われている創造活動であり、水瓶座時代の科学である。

水瓶座時代の創造性とは双子座がもたらすのである。

水瓶座の時代とは、全く想像もできないほどの驚嘆すべき世界である。

その時代へ向けて、我々は日々、行進しているのである。

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「人間の転送装置」が実現する日も近い? 微生物のテレポーテーション実験が本格化、驚愕の実験内容とは?
2016.01.25 知的好奇心の扉 トカナ

ケーブルも電波も使わずに量子の“もつれ”状態を利用して情報伝達を行う「量子テレポーテーション」――。人類にとって夢のコミュニケーション手段だが、この技術を用いて我々人間のような有機生物の“中身”を転送できる可能性が見えてきたというから驚きだ。まさに海外ドラマ『スタートレック』で使われている“転送装置”が実現する日も近いのだろうか。
■有機生物の“中身”をテレポーテーションする

量子力学の実用化の試みは、昨今目覚しい発展を遂げている。2014年にNASAのJPL(ジェット推進研究所)、NIST(アメリカ国立標準技術研究所)、スイス・ジュネーブ大学などの物理学者からなる研究チームが、光ファイバーを用いてこれまでの「量子テレポーテーション」最長記録を大幅に更新する25kmの隔離に成功したのもつかの間、2015年11月にはNTT物性科学基礎研究所の武居弘樹氏が主導する研究チームが、およそ100kmの距離で成功し、世界記録を塗り替えた。

これまでのニュートン力学や、アインシュタインの理論による理解の範囲を超えた量子論だが、研究と実用化の試みは着々と進められている。その中でも、米・インディアナ州パデュー大学のトンカン・リィ教授と、中国・清華大学のツァン・クィ・イン博士が共同で行っている実験は、ひときわ斬新で奇妙なものである。それというのも、微生物を量子テレポーションで瞬間移動させようという前代未聞の実験なのだ。ということは、もしこの実験が成功したとするなら、いずれ我々の肉体を瞬間移動させることができる“転送装置”が現実のものになるかもしれないのだ。

だが気を急いてはいけないようだ。現状では有機生物の“中身”をテレポーテーションすることがまずは試みられている。しかし、そんなことが可能なのか?
■量子的重ね合わせの状態をつくりだす

実験のカギを握るのは、テレポーテーションさせようとする有機体を、量子的重ね合わせ(Quantum superposition)という状態におくことである。では、この量子的重ね合わせとはどんな状態なのか? これを説明するためには、前世紀の初旬にまでさかのぼることになる。それは以前トカナでも紹介しているが、オーストリア人物理学者のエルヴィン・シュレーディンガーが1935年に行った思考実験「シュレーディンガーの猫」のことだ。
ここでは詳しい説明は避けるが、わかりやすく手短にいってしまえば、「シュレーディンガーの猫」とは確率50%で生死の境目にいる箱の中の猫のことだ。青酸ガスを仕掛けた箱に入れられた猫が、一定の時間が経過した後に、はたして生きているのか死んでいるのか、当然のことながら箱を開けてみるまでわからない。これを量子論では“観察”することで猫の生死が決定されると解釈するのだ。つまり、開ける前の箱の中にいる猫は生きてもいるし、死んでもいるという2つの可能性が共存した存在なのである。そしてこの状態こそが、量子的重ね合わせの状態なのだ。

リィ教授らは、有機体がテレポーテーションをするには、まずこの量子的重ね合わせの状態にしなくてはならないと考えている。しかし、思考実験の中の話ではなく有機体を実際に量子的重ね合わせの状態にするには、一体どうすればよいのだろうか。
■記憶などの情報が離れた有機体の間でテレポートできるようになる

リィ教授らによれば、有機体を量子的重ね合わせの状態にするには、まず冷凍状態にしなければならないという。冷凍にすることで有機体内の化学的活動とエネルギー消費、外界との相互干渉がなくなり、いわば物質化する。実験では、テレポーテーションさせる有機体を微生物に設定していることから、まずはこの微生物を冷凍状態にするのである。

次に、この冷凍した微生物を、電動で細かく振動する薄い皮膜の上に配置する。イメージとしては、叩いた時の太鼓の張り皮のように薄皮が細かく振動している状態だ。こうして振動する皮膜の上に置かれた冷凍の微生物は、量子的重ね合わせの状態になるとリィ博士らは主張している。

実際にコロラド大学の研究開発チームは2年前に、アルミニウム製の振動する皮膜を開発し、マイクロ波光子を量子的重ね合わせの状態にして維持することに成功しているということだ。

そしてこの冷凍した微生物と振動する“太鼓”を2セット用意し、その間を超伝導回路(superconducting circuit)で結ぶと、2つの微生物の“中身”はまったく同じものになるというのだ。つまり一方の“中身”が他方へテレポートし、同じ内部状態の微生物が別々の場所に同時に存在することになるのである。
テレポートする“中身”といっても内臓や体液などではなく、今のところは“情報”だけである。たとえば記憶や感情などが離れた有機体の間でテレポートできるのではないかと考えられているのだ。「Daily Mail」の取材に応えたリィ教授は、次のように胸を張る。

「我々は、2つの微生物が同時に存在できる方法を真正面から提案しました。そして将来、量子的重ね合わせの状態の微生物がテレポートできる青写真を描いてみせたのです」

もちろんこの研究の最終目標は、人間を含む生物のテレポーテーションであることは間違いない。まさに『スタートレック』の“転送装置”の実現である。量子テレポーテーションについては、まずはインターネット網に代わる量子ネットワークの実用化が先決だと思っていたが、意外にも早く“転送装置”の可能性が見えてきたことになる。しかし微生物ならともかく、人間の場合は冷凍後に蘇生できる技術が確立されていないため、まだまだ課題は山積みだろう。それでも、まったくのSF的な夢物語と考えられていたテレポーテーション実現の糸口が見つかったことには驚くばかりだ。実用化は遠い将来のことではあるが、今後の研究に期待したい。
(文=仲田しんじ)
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