最終的に思考する事を目指して自己進化するようなプログラムを作るためにはどうすればいいのでしょうか?

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A 回答 (4件)

情報処理能力だけだったら自己完結&自己適応可能なシステムは作れるかもしれませんね。


むかしPrologやLispという人間の脳の動きに近い動きが可能なプログラミング言語がありました。
ただコンピュータ的にはちょっと効率が悪かったので、あまり流行りませんでしたが。
無限にメモリと演算能力があればもしかすると自己思考可能なシステムが誕生していたかもしれません。

ただ人間や生物の偉大なところは、情報処理能力を物理的能力につなげることができるという点ですね。また自身のキャパシティも徐々に変えていける点です。AIということだとここまでは範疇に入りません。

例えば人間や生物は生き残るためならばメモリを増やすこともしますし、処理ビット幅を増やすこともします。基本デザインごと変えられるということです。

機械だと自身のメモリを増やすことまではできませんね。
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ロボットとの同じです。



例えばナノマシーンに行動・行動障害の原因究明(学習)・進化(プログラムの修正・作成)するプログラム(生物なら遺伝子)を組み込みます。

しかしこの状態だと大きさは変わらないので、生物なら他の有機物、機械なら無機物と結合して大きさを変えたり、環境に合わせて形を変える必要が有ります。
その為のプログラムを自己で作る必要が有ります。

自然界でもこのプログラムの変更をミスした種族は滅び、成功した種族は生き延びて進化し続けているわけです。

因みに面白い例を・・・
ワニは約6000万年前から殆ど進化をしていません。
なぜかと言うとこの時点で既に改良の余地がないくらい完璧な進化を遂げたから。
ワニは肺の位置や形の変える事で浮力を変えて体を動かさずにその場で浮上・潜水が可能だったりとかすごい能力を持っています。

いま、ヒトゲノムの解析によりどの遺伝子がどんな働きがあって、それを応用すれば医療に役立つとか言う記事を耳にした事があると思います。

しかし、これは今あるものを利用しているだけ。遺伝子を組み合わせて新しい生物を作るのも今あるものを利用しているだけに過ぎません。

遺伝子を完全にオリジナルで作るなんて事が出来る技術があったら、人工知能と呼んでもいいかもしれませんね。

(邦画の平成ガメラ1にでてくるギャオスがコレにあたりますね。前々関係ない話です・・・)
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>1番さんのお話は、ある記号を人間と同程度に認識する事を目的としてプログラムを開発するだけでも恐ろしく難しい。

ましてや思考するなど・・ということでしょうか?

その通りです。よくロボットの研究をするには人間の動きを研究するとか言われます。

お次ぎはものの認識と動作の例です。

机の上に消しゴムが1個あります(どんなのが、どこにあっても構いません)。机の上には他のモノも乗っています。

この状態で、消しゴムを取り上げて下さい。と言われたとします。

まず小学1年生でも出来ます。

コレを機械にさせるとどうなるか?
まず消しゴムとはなんだ?から始まります。
例えばあなたは全ての消しゴムの条件について「消しゴムとはこう云うものだ!」と説明しろと言われたら出来ますか?

出来ませんよね?いろんな大きさ、形、色があるのに・・・・

でも人間はほぼ間違いなく消しゴムと認識出来ます。
何故なんでしょう?私にも分かりません。


ですから色んなロボットが作られていますが、私の知る限り人間の同じ動作が出来るロボットは有りません。
歩くだけ。起き上がるだけ。皿を食器棚にしまうだけ。の限られた能力しか表現出来ません。

現時点では教えられた事をその通り繰り返すことが限界です。
学習すると言う事は、失敗からその原因を究明してプログラムを自分で作れる・修正が出来る様に成る必要が有ります。

エクセルのしょぼいマクロ位しか作れない私には、どの様な事をすればそんな事が可能なのかさっぱり判りません。
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この回答へのお礼

回答ありがとうございます。
ロボットを作るにはまず人間を知らなければいけないのですね。
なるほどなるほど。
人間にとってすごくかんたんな事でもロボットにはすごく大変みたいですね。

言葉が足りなかったようで、僕のききたかった事とはすこし方向が違うようです。
僕の考えていた事は生物でいえば、遺伝子のようなものを作れないか、という事です。
それ自体がプログラムを少しずつ「変化」させ、原生生物のような状態からだんだん高度な行動をするようなものへと進化する「種」のプログラムを作るには、どのようなプロセスを経ればいいのか、という質問でした。

アウトラインのようなものを提示いただけないかと考えたのです。

言葉足らずで失礼しました。

お礼日時:2011/04/20 03:28

人間には簡単な事でも機械にさせるのは非常に難しいです。



(大変失礼ですが、障害をお持ちの方はこの文章には当てはまらないことをお断りして置きます。)

例えば、アップル社のかじられたリンゴのマーク。
小学生でもリンゴと分かりますよね。
リンゴそのものがあっても大小、姿勢に関わらず認識できます。

しかしコレをコンピューターにさせようと思うと非常に大変な事になります。
リンゴと他の果物類との違いを一々教えてやらねばなりません。
コンピューターですから色とか形を数字で表現してやるのです。

しかし、リンゴでも大きさや形は違いますからそれを補正させるプログラムも必要です。
更に、補正させ過ぎると全てリンゴと判断するのでそのリミットも必要です。

チョット詳しく書くと、上から5ミリの外周は中心から○○mの位置にあり、その差は高さと巾の××比から##比の間である事。
等を逐一入力する必要が有ります。
さらに、先のアップル社のマークのようにかじられていてもリンゴと認識しなければ成らないわけですからすさまじく大変差作業です。

さらに、この基本データーを元に応用を利かせると成ると・・・どうすれば良いんでしょう???
もう私にはお答え出来ません・・・

人間はこういった作業を簡単に補正しながら行っているわけですから素晴らしい脳を持っていると言えます。
もちろん誤動作も多いですが・・・

因みに戦闘機など決まった形のあるものはその形状を認識して追尾するミサイルなんかも開発されています。
これは、形を3Dでスキャンするだけだからそれほど難しくは無いです。

解答になっていますか?
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この回答へのお礼

回答ありがとうございます。
大変なんですね。ふむふむ。
1番さんのお話は、ある記号を人間と同程度に認識する事を目的としてプログラムを開発するだけでも恐ろしく難しい。ましてや思考するなど・・ということでしょうか?

お礼日時:2011/04/19 23:14

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Aベストアンサー

>「コンパイラならばある程度できます」とありましたが、これはどのような意味なのでしょうか。
コンパイラの構造
http://www.seto.nanzan-u.ac.jp/~hachisu/compiler/samp/comp0104.html

で、中間コードからコードを作成するときに、たとえば、8ビットCPUの場合
LD Aレジスタ (適当なアドレス)
LD Bレジスタ (適当なアドレス)
ADD Aレジスタ Bレジスタ
LD (適当なアドレス) Aレジスタ
(同じような処理が延々と続く)

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>「コンパイラならばある程度できます」とありましたが、これはどのような意味なのでしょうか。
コンパイラの構造
http://www.seto.nanzan-u.ac.jp/~hachisu/compiler/samp/comp0104.html

で、中間コードからコードを作成するときに、たとえば、8ビットCPUの場合
LD Aレジスタ (適当なアドレス)
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ADD Aレジスタ Bレジスタ
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(同じような処理が延々と続く)

で和が処理されます。1980年代の「頭の良いコンパイラ」ですと、演算結果を適当...続きを読む

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>足で踏んで押し込みました
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AIとは、人工的に作られた知能、ということです。この人工、という意味は「生物的行為」は含まれていません。従ってクローン人間は人工知能とは言えません。「子作り」を「ロボット製造」と呼ばないのと同じ理由です。

では何がAIかというと、古くはチューリング・テスト、というものが唱えられました。これは心理学の行動主義に基づいた考えで、外側からみて人間らしい反応を返すようであれば知能があるとみなす、という概念です。

しかしこれに対してドレフュスら伝統的哲学者は痛烈な反論を浴びせます。その一つが「中国語翻訳問題」というもので、全く中国語が分からない人に辞書と翻訳手順書だけを与えて翻訳させ、その翻訳文が意味が通っているとします。その場合、その翻訳者は中国語を理解したといえるでしょうか?

チューリングテストによれば、それは「理解」とされますが、我々は通常そのような行為を「理解」とは呼びません。それは「機械的」「鵜呑み」といわれ、知能とは異なるものとされています。この辞書と翻訳手順というのは、知識とルールという人工知能の基本概念の事を比喩したものですが、中国語問題はそのようなやり方では知能は模倣できない、ということを示したものです。

しかし、この事はある重大な帰結を示唆していました。それは「外側から知能を理解することはできない」という事です。技術が進み、人間の神経網を細部まで模倣するデバイスができたとしましょう。しかし、そのデバイスが人間と同じ知能や感情を持っているとは、誰も分からないし、知ることもできないのです。なぜなら、誰もそのデバイスの「心」を感じ取ることはできないからです。(我々が他人の心を知ることができないのと同じ)

コウモリの比喩はその辺の事情を言い表しています。コウモリAとコウモリBは同じ脳神経を持っていますが、Aが青と感じる神経に、Bは赤と接続しています。しかしBは赤と感じる神経は青という出力回路に接続しています。つまり、同じ「青」という入力を与えても、AもBも「青」と答えるのです(Bは赤、と感じるのに)。外側から見れば両方とも青という意味を理解しているように見えますが、実際はその内部で異なる理解のされかたがされているのです。

この事を突き詰めて考えていくと、デカルトのコギトにぶつかります。自分の思考だけを頼りに思索を進めていくと決して他人の脳は理解できない、つまり近代哲学はある点で飛躍を行わないと脳科学に踏み込んでいけないのです。そこで脳科学者たちは「同じ神経構造なら同じ知能を持つ」という仮定をおいて研究を行っています。それが正しいかどうかは科学の範囲内の話ではないので、あくまで仮説ですが。

元に戻ってチューリングテストだけでは不十分だと悟った哲学者たちは、次に指向性、という概念を持ち出します。これは現象学絡みで出てきた言葉ですが、知能の本質はあるものに対する執着である、という考えです。物質は物質に執着しません。氷山は船に執着しません。我々が氷山について考えたり、思ったり、船にぶつかったりすると興奮したりするのです。言い換えれば、そのような執着を人工的に作り出すことができればその装置には知能があるとみなす、という事です。

その他にも認知言語学からのアプローチもあり、さまざまな主張が飛び交ってますが、知能という概念は近代哲学の根本に直結する難しさもあって、論争のための論争状態が続いています。従って、ご質問の回答にたいしては「明快に分けられる基準はない」ということでしょう。生物と非生物の境界みたいなものですね。

ただ、工学的、実用的基準からいえばチューリングテストで十分でしょう。機械は使えればいいのであって、それが何を思おうと、ユーザには無関係なことですから。

人工知能の定義については、哲学者の間でも定説はありません。確かに人間の知能の一部を代替する機械、という意味なら電卓は人工知能ですが、それをAIだという人は誰もいないでしょう。電卓には計算以上のことはできないからです。

算盤は自動的に何かをする事はありません。人間が一つ一つの手順を与えて始めて演算ができます。こういうデバイスを通常、我々は「道具」と呼びます。道具は人間の知能活動を支援してくれる装置ですが、これもAIとは呼びません。なぜなら人間が関与しなくなった途端、それは...続きを読む

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参考URL:http://www.hss.ocha.ac.jp/psych/socpsy/akira/media/sub.htm


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