AIに関する注記
AIが人間の仕事を代替し、また凌駕する可能性については、多くのことが語られています。しかし、AIが知能以外の様々なもの、おそらく人工的なものではあっても、決して知能ではないものになり得るということについてはほとんど語られていません。
1960年代のAIの黎明期から議論されてきたように、AIという名称は、それほど魅力的で気取らない名称に取って代わられました。そのため、初期のAI研究者は人間の脳をシミュレートしようと試み、当初から次のような名称が用いられてきました。
a) 電子脳
b) 人工知能
c) ニューラルネットワーク
d) エキスパートシステム
アリストテレス時代以降、人間の知識は明確に区別された領域に正式に分割・定義され、それによって科学と人間の知的活動が出現しました。それらは、次のように分類されます。
a) 哲学
b) 医学
c) 芸術
d) 戦争
e) 宗教
f) 政治
g) 占星術
宗教はもはや普遍的な問いに対する唯一の答えを持つことはなくなり、宇宙の起源、生命、幸運、未来、そして万物とすべての人の運命、そして自然法則と因果律、宇宙の支配、物、動物、そしてあらゆる出来事の成り立ちを説明する聖書や信仰、迷信、呪物、アニミズムによって象徴される優位性と全体性に強く異議を唱える、他の知識の領域に道を譲らざるを得なくなりました。
その後、近代に入り、実証主義が登場しました。物議を醸したオーギュスト・コントは、アリストテレスとガリレオの知識を、常に進化を続ける新しい科学的方法論にまとめ、カール・ポパーの反駁主義へと発展させました。要約すると、
a) 科学的方法論、
b) 科学的研究方法の体系化、
c) 反証の提示、
d) 暫定的な知識の無常性です。
したがって、人間の知識を特定領域に明確に分割することは、科学が哲学、神秘主義、宗教、伝統、迷信から分離した際に、科学が初めてかつ決定的な進化を遂げたと言えるでしょう。
1950年代には、工学系の専攻はほとんどありませんでした。
a) 軍事
b) 海軍
c) 土木
d) 電気
e) 農学
f) 機械
言うまでもなく、電気工学系の専攻は他の専門分野に細分化されました。
a) 電子工学
b) 電力
c) マイクロエレクトロニクス
d) 通信
e) デジタル
f) ネットワーク
g) 数学とデジタルブール演算
したがって、AIが人間の知識のあらゆる領域を扱うことはできないため、特定の専門分野に特化するのは当然のことでしょう。そのため、AIという名称はエキスパート・コンピューティング・システム（Expert Computing Systems）、またはエキスパートシステム（ES）に置き換えられました。この新しい名称は、マーケティング上の訴求力に欠け、売れ行きも良くなく、刺激も得られず、脳の完全な発達への期待も抱かせなかったため、定着しませんでした。
AIまたはエキスパートシステム（ES）の分野
1 – アナログ
2 – デジタル
アナログES分野は、市場ではテキストを操作する商用AIとして知られています。このAIは、言語の文法的解釈規範の範囲内で、主題に関する解釈的ヒューリスティック推論を行う能力を備えており、優れた翻訳機能を備え、統語解析において各言語の言語規範に従って、文法、句読点、アクセント、代名詞の配置、区切り、ピリオドの標準的な形式を求めます。
そのアルゴリズムは、人文科学における人間の知識の専門分野別に分類された、保存された一連の談話からなる広範なデータベースの意味論的および統計的規則に基づいています。例えば、
a) 歴史、
b) 政治、
c) 宗教
d) 倫理
e) 法律
f) 規範
g) 地理
f) 芸術
g) 伝記
h) 生物学
i) 地質学
j) 天文学
k) 教育学
などなど、ChatGPTなどの類似ツールでは、2,000以上の専門分野が回答作成の基準となります。
2 – デジタルSE
デジタルシステムは、数学、つまり精密科学の分野、例えば次のような知識に基づいています。
a) 数学
b) 物理学
c) 化学
d) 統計学
e) 工学
f) 幾何学
h) 天体物理学
したがって、数学や物理学自体の認知的限界によって制限されながらも、作業は容易になります。
数学に基づくSEのプロセスには、数学に固有の厳しい制限があります。例えば、次のようなものがあります。
a) 行列はレベル3まで。
b) 代数は独立変数を3つまで同時に扱うことができます。
c) 積分は3次までしか扱えません。d) モデリングと抽象化によって変数を排除することで実現される物理学の限界。
e) 定数を含む方程式の微分における情報の損失。
f) 極限値と三角法の計算における誤差。
g) 円周率、0!、ゼロ除算、指数ゼロ、素数同士の除算、分数、2の平方根、その他多くのアドホックな定義など、様々な普遍定数。
したがって、AIやSEの限界は人間の知識の限界と同じであり、これらのアルゴリズムではそれを破ることはできないという結論に達します。 AI や SE の要素、さらには AI の知識分野は非常に細分化されており、人間の知識、ルール、ガイドライン、人間の知識の限界に基づいており、それらを超越したり凌駕したりできないため、人間の介入による人間の知識インテリジェンスのレビューと監督なしにランダムに組み合わせることはできません。
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