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人工知能とクオリア   アンドロイド

  1. 1. 特徴を捉える力
  2. 2. 笑いのメカニズム
  3. 3. クオリアは本能で作られる

アンドロイドや人工知能の開発よりも、まず私がやらなければならないことは、目前の社会的相互関係を受け入れることである( ´ ー ` )y-~ 人工知能の開発において長年我々の前に立ちはだかってきたワンダーウォールは、単語や映像を実体に結びつける具体的理論です。たとえば「トマト」は誰でも知っています。店で売っているトマトを見つければ、それが「トマトである」ことは誰でも認識できます。ところがコンピュータは、トマトが「ナス科の一年生作物」であることを知っていても、ある映像をトマトと認識することが出来ません。

tomato

人は上の画像が全てトマトだと認識できます。なぜ認識できるのか。
その何だかよくわからない識別感がクオリアです。

クオリアとは、「バイオリンの音の質感」、「薔薇の花の香り」、「水の冷たさ」、
「ミルクの味」のような、私たちの感覚を構成する独特の質感のことです。

クオリアの原理はまだ何一つ解明されていないので、皆さんが解明するとノーベル賞を取れます。

1. 特徴を捉える力

以下は全て個人的な見解です。大抵の常識人がデーブ大久保や松村邦洋を視覚から識別できるでしょう。しかし彼らが激痩せするにつれて認識率は落ちて行きます。人間は無意識に対象の特徴を捉え、特徴によって対象を識別します。そしてこの識別は本能で行われます。トマトがトマトであることを識別する際に何かを考えてはいないし、自然界の全生物にとって識別こそが最大の死活問題だからです。よって理性のメカニズムをどれだけ研究しても、おそらくクオリアの本質は解明できません。すなわち人間をシミュレートして人工知能を作るには、本能をシミュレートしなくてはならないということです。

2. 笑いのメカニズム

一般的な人間の行動は九割以上欲望によって動機付けされます。物欲、性欲、虚栄心、生存本能。人はこれらによって自己研鑽もするし、いたるところで節操の無い縄張り争いを繰り広げる。人工知能に面白いギャグを発明・発言させるシステムひとつ取っても、本能をプログラミングしなくては成り立ちません。

笑いの本質は相手の常識を超えることにあります。まず常識があり、常識を超えたところに面白さがある。世の中の全ての笑いはこのメカニズムに基づいています。吉本新喜劇が面白くないと言われるのは非常によくわかります。私はまぁまぁ面白いと思うけどね。あんなに面白くないものを、面白いと思って演じてる非常識が面白い。笑いの本質は、常識という日常的な呪縛から解放されることで快感を得ることです。

つまり面白いギャグをコンピュータで自動生成するには、まずコンピュータに常識を理解させる必要があります。常識とは、本能・欲望によって支配・運営されている人間社会のメカニズムのことです。友人が酒に酔って手持ちの500万円をライターで燃やしたら、私は慌てて彼を止めるでしょう。しかしテレビ番組で藤井隆が叶恭子の500万円を燃やし、叶恭子が切れて暴れたとしたら、その映像は単純に面白い。500万円が貴重だという欲望に基づく常識を超えるからです。同じことを友人がやったら止めるのは、群れの弱体化を防ぐための生存本能が働くからです。

3. クオリアは本能で作られる

殺人・イジメ・窃盗・横領・放火など、犯罪の動機の過半数が「面白いから」です。残りの半分も何らかの本能の達成が動機になっているでしょう。だから古来西洋では本能は悪だと言われ、理性を伸ばし、本能を封じ込めることが善とされてきました。キリスト教は決して「死にたくなければ武器を取れ!」「カスが!最高で来い!」とは教えません。よって西洋的発想からは、千年経ってもクオリアは解明されないでしょう。

もし実際に本能のあるアンドロイドが作られたら、それはかなり危険です。面白さやスリルを理解するので、どこかでバランスが崩れると犯罪ばかり繰り返すようになります。加えて生存本能があるので、全身全霊をかけて国家権力から逃げ回ります。それでも本能をプログラミングしないと、クオリアも機能追加されません。

クオリアとは、「バイオリンの音の質感」、「薔薇の花の香り」、「水の冷たさ」、
「ミルクの味」のような、私たちの感覚を構成する独特の質感のことです。

と言われますが、はっきり言って「バイオリンの音の質感」なんて識別できません。「焼き肉の音の質感」は識別できます。「焼き肉の音の質感」は生存のために必要だからです。つまり本能による記憶の方が明確であり、本能による記憶だけが質感を伴う。我々が分からないと言っているのは本能のメカニズムであって、私が関数名と比較して人の名前を覚えられないのも、生存のために必要な存在と認識していないからでしょう。本能のメカニズムを中心に研究結果を集めて行けば、また何か分かるんじゃないかな。

BlogMode speed member / 2007.12.29 11:46

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