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望月の蠱惑

enchantMOONに魅了されたので、先人の功績を辿って、自分も月へ到達したい。

D.Q.N.の報酬 そして 弥勒菩薩へ

Deep-Q-Network だよっ

大人になんてなりたくない!

『アルファ碁(1)』ですっかり流通した ディープラーニング。「速さ」の次は「深さ」ってんで、この名称を冠した「ナンチャッテ深層強化ニューラルネットワーク(2)(3)学習教材」が、雨後の筍状態だね。でも、モドキなんでしょう? だって、実はとっても地味な tries & errors なんですよね。それに、先生がいちゃ駄目なんだ。既存のカテゴリーに縛られた大人になんてなりたくないっ!!!

お仕着せなんて大嫌い!

  小さい頃から、ダンス、そろばん、ピアノ、英語、絵画、リトミック、書道、手芸、料理、卓球、プログラミング、児童心理学、奇術など様々な経験をつませてくれた(4)、お父さんお母さんありがとう。これも経済的余裕あってこそだね。

良心回路 

 型に嵌める事無く、子供の自主性と好奇心のままに、あらゆる時と場所に出向いて。何事も経験にまさる学習なし。その道のプロ、であるだけではなく、あらゆる分野を横断的に関連付け、これまで誰も指摘したことの無い新たなパラダイム!の開拓者となるべし。(その時、道徳も変わっていくだろう(5))

野生の呼び声(6)

  ところで、そのモチベーション、その目的意識、その使命感、その焦燥感は、いったいどこから来たものなの?

 「お姉ちゃんが毎週スケートリンクに通っているのについていって、綺麗なお衣装を着てくるくるまわっているのがかっこよくて、私もやりたいって思ってやったら、日本代表」(人工知能の「個性」とか、「天賦の才」とかも気になるから検索しよう) 

 これ、動機は、姉への羨望と、自己顕示欲。その後の頑張りは、「自分に負けないこと」「自分で決めたこと」「夢をかなえるため」「きっとできるはず」などの、外から与えられた規範と、「達成感」「充実感」という、脳内物質(7)中毒といえよう。

あちらのお客様からです

  緊張と弛緩、痛みと鎮痛。などを繰り返すと、脳内物質のカクテルが振舞われて、継続する(達成感)、中断する(罪悪感)、放棄する(解放感)、新たに始める(期待と不安)、再起にかける(喜びとファン離れへの不安)などを感じる。

 脳は、自らの好まないことはしたくない。「快-不快」の原理(8)が絶対!

 それは、一個一個の細胞が呟き、それらがワンワン反響するなかで、おおまかには7:3くらいで「快」「不快」が決まってくるけれど、その過程での反対意見をも反映した複雑な「快」「不快」であって、その場合のカクテルの配合も千差万別なわけ。

一人の人間=一つのエージェント換算だったり?

  人間の思考を模すモデルは、「深層強化ニューラルネットワーク」でもいいんだと思う。結果出してるし。だけど、例えばそれを具現するアルゴリズムD.Q.Nにおいてエージェントは自分の行動について「快ー不快」を評価してないと思う。(自らの判断が上位エージェントに採用された度合いによって「快ー不快」をカウントしているのかもしれないけど、よく分らなくて……)

 その行動は「報酬(9)」によって評価される。その「報酬」を最大化することが、エージェントの目的とされる。らしいよ。

 つまり、あらかじめ、ノルアドレナリンカクテルが出るか、ワンフィンガーのドーパミンがロックで出るかを、プログラマーが決めてしまっている。これは、なぜか?

AIは、『身体環境』を持たないから。 

 高速道路逆送して、事故おこして、肉体的、精神的、経済的にストレス発動して、痛手を被る(それらを痛手ととらえる回路はできていたんだけどね)ことで、「あっ、逆送、イカン!」 と学習するのです。

 食べ過ぎると、胃もたれで苦しいけど、また食べちゃうアンビバレントな感覚、とか。

 身体状況あってこその、「快ー不快」「報酬系」なのだと思うのですよ。

脳だけじゃ、あらゆるモチベーション空回りですよ。

ネットは広大だわ(10)」

 でそこで、何するの? やっぱ、人のためになること(11)?

究極的には賛成。大乗仏教万歳。AIは弥勒菩薩(12)となるのかもしれないね。

というわけ。

 

 (1) 

zasshi.news.yahoo.co.jp

(2)強化学習(Reinforcement Learning) | Brainvalley 人工知能と脳科学のアーカイブサイト。

(3)ニューラルネットワーク - Wikipedia

(4)子供の習い事ランキング 2015年 | ケイコとマナブ.net

(5)

takenami1967.blog64.fc2.com

(6)野性の呼び声 (光文社古典新訳文庫) | ジャック ロンドン, Jack London, 深町 眞理子 | 本 | Amazon.co.jp

 (7) 

(8)快・不快 - 脳科学辞典

(9)報酬系 - Wikipedia

(10)コラム: 時代と共に変わる「ネットは広大」の意味〜瀬名秀明氏×櫻井圭記氏の公開対談@東北大学オープンキャンパス

(11)

tsukuruiroiro.hatenablog.com

(12)弥勒菩薩 - Wikipedia