日記を書く事が私の殆ど交流のない日々にとっていいと思う 数学についてこれほど興味が出てきたのは高校のころにwikipediaの英語版記事で数学に関する記事を読んでからだったと思う 特に群論の記事を読んだのが衝撃的で。複素数の様に数学者は作りたいと思った数体系をなんでも自由に作れるんだと知ってとても興奮した 最近見たもの中で最も衝撃的だったのはbiocomputerがdoomをプレイしているってこと オーストラリアの会社によって作られたもので、iPS細胞とorganoidsを使って皮膚細胞から脳細胞を作ってそれを脳の形に造形することで実現してた 衝撃的なものは他にもあってleanによる数学の定義と定理のシステムがすごいってこと 古代ギリシャの時代において幾何学者のユークリッドはelementという本を書くことによって古代エジプトや古代バビロニアの様なメソポタミアで考え出された 幾何学の問題を定義と公理によって最も根源的な定義から最も実りのある数学的結果まで体系化して整理することに成功した ユークリッドがすごかったのは彼がdeductive reasoningという考え方を一貫して矛盾のない体系によって完璧に実現したこと それを現代のwikipedia方式とgithub方式を組み合わせたような集合知による皆で作り上げるような方法で行うことで最も単純で自明なように見える概念から 現代でおそらく最も有名で難解な数学的成果の一つであるフェルマーの最終定理までを積み上げて記述することに挑戦しようとしてること そして昨今のAIによる数学による反例の発見の連続はAIがどれほど数学の様な記号的操作に優れているのか。そして今後の数学はAIによってほとんど置換されうる のではないかと思えてしまった事 今はまだAIに方向性を与えるような事は出来ていないが 今後自ら何を研究するべきかを決める事が出来るようになれば、AIがひとりでに研究テーマを決め、ひとりでに研究を24時間体制で行い続けるようなAI数学者に 果たして人間が敵うのか確信を持てない 中国によるAIロボット大会はAIとロボット学習がどれほど相性が良いかを示しているように感じる AIを使って身体を手に入れればそれこそAIが直接化学実験を行ったりするAI科学者にならないとは誰が言えようか 日本語版wikipediaにはたんぱく質遺伝子に関する記事が全く翻訳されていない。翻訳するべきだ Reaxysをつかって有機化学の反応を調べたいが有料である。国会図書館にいってしらべるしかない 統計的学習という仕組みが人間の心と同じ知的能力を原理的に再現できるのか？ そもそも人間の心そのものが統計的学習という仕組みによって成立しているのではないか？ 人間の脳が実際に同じ仕組みで動いているかどうかは議論の余地がある しかし、人間の言語習得や知識や性格の習得においては大なり小なり統計的学習的な側面が存在する そもそもニューラルネットワークという概念は生物の脳のニューロンを基にして開発されたものだし 教師や報酬や強化学習という概念は元は生物の精神をモデル化することによってうまれたものだ また計算言語学においては言語における語彙や意味は関係性とネットワークに基づいて形成されるものであるという知見を得られている そもそも言語学習において野生児における年齢的臨界点が存在する事を考慮すると人間の知性においては外部学習データが不可欠であるという 様々な有利な証拠がたくさんある マズローの欲求階層説は、AIに内発的動機づけを設計するうえで、有力な発想の出発点になる 人間が理解をしたというとき実際には理解をしていない。確信をできる事柄についてそれぞれの事柄において確信度の度合いに違いがあるだけだ たとえば人間が「地球は太陽の周りを公転している」と理解していると言うときその人が宇宙の運動を直接すべて把握しているわけではない 観測、物理法則、他者の研究などを根拠にその命題を非常に高い確信度で受け入れているだけなのだ 人間が主観的に「分かった」と感じる構造は感情や感覚や欲求や疲労が深くかかわっている それは理解という構造を再現する事において大きな役割を持たないと思う なぜならば感情や感覚や欲求や疲労が実際の客観的事実においては影響しないからだ。泣こうが怒ろうが事実は変わらない 人間がAIに対して優越心を感じているものが感情や感覚や欲求や疲労のような原始的な主観的経験に落とし込まれるのは皮肉なものだ 先史においては原始的で価値が低いとされていたものがいまでは人間性の最後の砦になっているだなんて 今日OpenAIがNavier–Stokes equationsのミレニアム懸賞問題における滑らかな古典解にたいして反例を提示し否定的な形で解決した 前回言ったようにAIと数学の相性はとてもよくこれからの発展速度が恐ろしく感じる 88時間の作業と約270万件のメッセージと約1300億の出力トークン（全体では約3000億個）を経て解決されたのだという この88時間のためにおそらく数十億円の費用が掛かっただろうと考えられている API価格設定においてはおよそ650万ドル相当であり総コストは1000万ドル弱から3000万ドル～4000万ドル程度であると見積もられている 昔英語版wikipediaでInformal fallacyのリストとcritical thinkingについて初めて知って感動したことを覚えている fallaciesを分類する事はとても役に立つとおもう。非形式的な場合それが無限に存在するのではないかと思えてしまう それはとてつもない苦労になるだろう 数学のように有限において分類できればよいのだが 数学用語は異なる言葉に同じ漢字が割り当てられていてわかりづらい latticeとbundleはどちらも束 varietyとmanifoldはどちらも多様体 ポスト希少性とベーシックインカムについて 最近のAIによるロボットの生産を考えれば、ロボットがロボットを作る時代はすぐに訪れるだろう 2080年には北米やヨーロッパや東アジアで再生可能エネルギーと原子力がエネルギーの殆どを占める世界になるだろう 人口が減少するなかで必要な食料はますます減少し新たな農地を作る必要がなくなる事は環境の悪化を食い止めるだろう 世界中の人間が必要なものを持っている社会において人々はロボットに労働を任せ生産性を高めるだろう ベーシックインカムが導入され人々はもっと重要な物事に人生を費やすようになるだろう 大量の退職者が一生働き続けなければならないかどうかはAIとロボットの発展にかかっているといってよい