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はてなキーワード: インターフェイスとは
ChatGPT is fine-tuned from GPT-3.5, a language model trained to produce text.
OpenAI ChatGPT is a language model developed by OpenAI that is built on the GPT (Generative Pre-trained Transformer) architecture.
https://dzone.com/articles/comprehensive-guide-on-integrating-openai-chatgpt
オブジェクト指向とかかっこいい言い方をしても無駄だ。従来の構造化プログラミングから進歩したことなど一つもない。オブジェクト指向がなぜダメであるのか、それを今から話すぜ。
1. データと処理をまとめるという発想。
データと処理をまとめてクラスとして置くという発想がある。しかし、このようなことをしなくとも、モジュールという単位で利用データと処理の集合をまとめればよかったので、クラスを使う必要はない。しかもクラスはインスタンス化のときに、不要な情報まで持ってくるのでメモリ効率が明らかに悪い。コンピュータが進化しているからメモリのことはあまり考える必要がないとはいえ、必要ない処理をまとめて閉じ込めるのは無駄が多い。なぜクラスという名詞で概念分類できると考え始めたのかは不明だが、アルゴリズムとデータ構造という構造化プログラミングの手法を、クラスと型というパラダイムに変換することで型にうるさいC++馬鹿を生み出し、彼らが発狂することになってしまった。しかもデータと処理にわざわざ依存関係を持たせて、変更に対する柔軟性を失わせている。
2. 継承
継承によって既存の構造を持ってこようとする必要性が全く無い。それどころか、継承を使うことによってプログラムがスパゲティ化し、依存関係のグラフがややこしくなってしまう。継承など使わず、必要な情報はスコープの限られた共通の変数、または関数の引数として用意しておけば良い。もしクラスをどうしても使いたければ、共通のインターフェイスをもたせたほうがマシである。インターフェイスを使えば、クラス利用者が意識すべきpublicメソッドがなんであるか把握できる。
3. カプセル化
オブジェクト指向の中で役立つ概念はカプセル化だけである。しかし、カプセル化はクラスなしで構造化プログラミングの方法で実装できる。pythonでは、モジュールの中でアンダースコアから始まる関数を用意しておけば、それがprotectedやprivateと似たように機能させることができる。オブジェクト指向がなぜカプセル化が独自の概念だと言い始めたかは謎。
4. ポリモーフィズム
同じ名前のメソッドを、入力に応じて処理の内容を変える。このようなことはオブジェクト指向などと誇大宣伝をするほどのことでもない。構造化プログラミングで似たようなことができる。
技術的な内容を増田に書くという実験のために、試しに検索エンジンの仕組みについて書く。
検索エンジンは、大雑把に言ってクロールするパート、インデクシングするパート、検索インターフェイスを出力するパートに分かれる。
インデクシング時に使っている基本手法は「転置インデックス」と呼ばれ、文書内のngramを文書IDと対応付ける辞書を保存する。
インデクシングの別の種類としては、文書をエンコーダからベクトルへ変換し、それを近似最近傍検索できるようにするものもある。
インデクシングされたものがキーワードマッチ的に絞り込まれると、さらに精密な手法が使われる。
クエリとドキュメントから特徴量設計し、関連性の高いものを引っ張るような訓練をする方法はLearning to rankという。
Learning to rankの中に使われる特徴量の一つにPage Rankがあるが、これは初期の検索エンジンで画期的とされた量で、「リンクされるページの価値は高い」「高価値ページにリンクされると価値が高い」という基準からマルコフ連鎖で計算する。
Page Rankは人間が論文を評価するときと似たような評価手順であるとされる。
Learning to rankの中にエンコーダからのベクトルを特徴量として組み込むことも可能であり、そのようなエンコーダの初期の例がBERTである。
こうやって絞り込まれた文書に対して、さらに有用な情報を表示するモデルがいくつか使われる。
情報抽出モデルでは、クエリを質問と見做してその回答を文書から抽出することがある。
あるいはクエリが人物名や組織名、場所名などであれば、そのエンティティの詳細情報をデータベースから取得することもでき、これはナレッジグラフとも呼ぶ。
AI絵生成で遊ぼうと思ったらいくらぐらいの予算のパソコンが必要なの？
AI絵生成には、大量の計算資源が必要です。一般的に、高性能のグラフィックスカード（GPU）が必要になります。また、大量のRAMと高速なストレージも必要です。
必要な予算は、使用するAIモデルや絵の生成に必要な解像度や複雑度によって異なりますが、一般的には、数千ドルから数万ドルまでの予算が必要になる場合があります。
AI絵生成に特化したPCを作る場合は、GPUとCPUをバランス良く選び、RAMとストレージも十分な容量を確保する必要があります。また、オペレーティングシステムやソフトウェアの設定も最適化することが重要です。
ただし、クラウドベースのサービスやプラットフォームを利用することもできます。これらのサービスには、類似の機能を提供するツールやアルゴリズムが組み込まれており、必要な計算資源を提供してくれます。この場合、使用料金は生成する画像の解像度や量によって異なる場合があります。
具体的にいくら掛かるの
AI絵生成に必要なコンピュータの具体的な予算は、多様な要因によって大きく異なります。以下にいくつかの例を挙げます。
- 中級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3070 GPU、AMD Ryzen 7 5800X CPU、32GB RAM、1TB SSDを搭載した自作PC。予算は約2,000〜2,500ドル程度。
- 上級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PC。予算は約4,000〜5,000ドル程度。
クラウドベースのサービス: OpenAIのDALL-E 3DやDeepDreamGeneratorなど、AI絵生成のクラウドベースのサービスを利用する場合は、生成する画像のサイズや品質に応じて使用料金が変動します。多くの場合、無料プランや月額数十ドルからの有料プランが用意されています。
これらの予算は、あくまで一例であり、為替レートや地域によっても異なるため、ご参考にしていただくことをお勧めします。また、AI絵生成には様々なアプローチがあり、各アプローチに応じて必要な予算も異なるため、具体的な予算については専門家に相談することをお勧めします。
日本在住の場合、AI絵生成に必要なコンピュータを購入する場合には、以下のような方法があります。
- オンラインショッピングサイトを利用する：Amazonや楽天市場などの大手オンラインショッピングサイトで、必要なパーツやPCを購入することができます。
- パソコンショップで購入する：PCパーツや完成品のPCを扱っている専門店で、購入することができます。日本には、ドスパラやツクモなど、多数のパソコンショップがあります。
- 自作パソコンの専門店で購入する：自作PCに特化したショップで、必要なパーツを購入して自分で組み立てることができます。代表的な店舗には、TSUKUMOやパソコン工房があります。
これらの方法を比較し、価格やサポートなどの観点から最適な方法を選択することをお勧めします。また、インターネット上には、自作PCの組み立て方法を紹介した情報も多数ありますので、事前にリサーチしてから購入することをお勧めします。
上級ユーザー向け: NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PC。予算は約4,000〜5,000ドル程度。の発注書を作成してください。
はい、了解しました。以下が、NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PCの発注書になります。予算は4,000〜5,000ドル程度とのことでしたので、最大限予算内に収めるように構成しました。ご確認ください。
【1. マザーボード】
ASUS ROG Crosshair VIII Dark Hero
【2. CPU】
【3. GPU】
NVIDIA GeForce RTX 3090
【4. メモリ】
G.SKILL Trident Z Royal 64GB (4 x 16GB) DDR4 3600
【5. ストレージ】
【6. 電源ユニット】
【7. ケース】
Lian Li PC-O11 Dynamic XL ROG Certified
【合計価格】
【備考】
以上が、NVIDIA GeForce RTX 3090 GPU、AMD Ryzen 9 5950X CPU、64GB RAM、2TB SSDを搭載した自作PCの発注書になります。ご確認いただければ幸いです。
マザーボードは、コンピュータの各パーツを接続し、制御するための基盤です。ASUS ROG Crosshair VIII Dark Heroは、AMD Ryzenプロセッサーに対応し、高速なデータ伝送を実現するPCI Express 4.0をサポートしています。また、USB 3.2 Gen 2x2、Thunderbolt 3、WiFi 6、10G LANなどの最新の接続規格にも対応しています。
CPUは、コンピュータの中枢部分であり、プログラムの実行や演算処理を行います。AMD Ryzen 9 5950Xは、16コア32スレッドで動作し、最大ベースクロック3.4GHz、最大ブーストクロック4.9GHzを誇る高性能なCPUです。
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 3090
GPUは、グラフィック処理を担当するパーツであり、ゲームや動画の再生などに必要です。NVIDIA GeForce RTX 3090は、最新のAmpereアーキテクチャを採用し、リアルタイムレイトレーシングやAI機能を実現します。また、24GBのGDDR6Xメモリを搭載し、高解像度や高フレームレートのゲームにも対応しています。
メモリは、コンピュータが処理するデータを一時的に格納するパーツであり、多くの場合、大量のメモリを搭載することで高速な処理が可能となります。G.SKILL Trident Z Royal 64GBは、高速なDDR4メモリであり、容量も64GBと多くのメモリを必要とするアプリケーションやタスクにも対応します。
ストレージは、データを保存するためのパーツであり、高速なストレージを使用することで、起動時間やアプリケーションの読み込み速度を向上させることができます。Samsung 970 EVO Plusは、高速なNVMeインターフェイスを採用し、最大読み込み速度が3,500MB/s、書き込み速度が3,300MB/sを誇る高性能SSDです。
電源ユニットは、コンピュータに電力を供給するためのパーツであり、高性能なパーツを使用する場合は、電力消費量が増加するため、高出力の電源ユニットが必要になります。CORSAIR RM1000xは、高効率で安定した電力供給が可能な1000Wの電源ユニットであり、高性能なパーツを安定して動作させることができます。
- ケース: Lian Li PC-O11 Dynamic
ケースは、コンピュータのパーツを収納するためのパーツであり、デザインや冷却性能などが重要なポイントとなります。Lian Li PC-O11 Dynamicは、高品質なアルミニウム素材を使用し、美しいデザインと高い冷却性能を両立させた人気のケースです。
CPUクーラーは、CPUを冷却するためのパーツであり、高性能なCPUを使用する場合は、十分な冷却が必要になります。Noctua NH-D15Sは、高い冷却性能を発揮する人気のCPUクーラーであり、静音性も高いため、長時間の使用にも適しています。
追加ファンは、ケース内の空気の循環を改善し、冷却性能を向上させるためのパーツです。Noctua NF-F12 PWMは、高い静音性と高い風量を実現する人気のファンであり、冷却性能を向上させるのに役立ちます。
シュレーディンガーは形而上学は物理学の後に来るのではなく、物理学に先行するという信念を表明していた。彼の技術的な思考は、より大きな形而上学的（宗教的）な問題に触発されていたのである。
「外界（心に依存しない）世界が存在する」「別々の心が存在する」という仮定がある。シュレーディンガーによれば、どちらの主張も経験的な証拠を得ることはできない。第一に、二つのタイプの現実（心-物質）の関係をどのように考えるかという問題。なぜ純粋に物理的な世界に住んでいるように見えるのか。第二は、異なる心の関係をどう考えるかという問題。なぜ、どのように互いに違うのか。彼は還元的唯物論や主観的観念論と呼ばれる伝統的な西洋の考え方を支持せず、非西洋、特にインドの哲学にインスピレーションを見いだしていたらしい。
「第二のシュレーディンガー方程式」とは、インド哲学に古くから伝わる、自己（アートマン）が宇宙の究極の実在（ブラフマン）と同一であるという教えであり、アドヴァイタ・ヴェーダーンタの教えの中心を成しているものである。シュレーディンガーは、この「自己」は個人の自己と混同してはならず、むしろ個人の自己は単なる側面に過ぎない宇宙的、普遍的な存在であることを付け加えた。
シュレーディンガーは、この考えを説明するために、光を屈折させてさまざまな色（個々の自己）を作り出す水晶（宇宙の本質に等しい宇宙的自己のこと）に喩えることを好んで行った。「あなたや私は、現実の本質を形成している一つの心の側面に過ぎない。」彼はこれを同一性の教義とも呼んだ。したがって、意識の非二元的な形態は、その単一の側面と混同されてはならず、単一の世界に住む別々の自己への（単に見かけ上の）区別の反証を根拠づけるものである。
シュレーディンガーは、このことから驚くべき結果を導き出した。例えば、彼はどんな人間でも、その人以前に生きていた他のどの人間とも同じであると信じていた。初期のエッセイの中で、彼は目の前の山々を眺めることについて書いている。何千年も前に、他の男たちも同じようにこの景色を楽しんでいたのだ。しかしなぜ、自分はこのような前の人たちと区別されると思い込まなければならないのだろうか。自分の経験と他の人の経験を区別するような科学的事実があるのだろうか。何があなたをあなたたらしめて、他の誰かではないのだろうか？かつてジョン・ホイーラーが、宇宙には本当に一つの電子しか存在しないと仮定したように、シュレーディンガーも、本当に一つの心しか存在しないと仮定した。シュレーディンガーは、「意識は決して複数形ではなく、単数形でしか経験されないという経験的事実」がこれを裏付けていると考えた。私たちの誰一人として複数の意識を経験したことがないばかりか、それが起こったという状況証拠も世界のどこにも跡形もない。
現代の意識の科学的研究において、物質がどのように、そしてなぜ意識的経験を生み出すのかという問題を、「意識は脳を備えたいくつかの物理システムが自らに語る幻想の物語である」という、そもそも難しい問題があるように見える理由（実際には何もないのだが）で回避しようと試みている。シュレーディンガーは、意識の実在についての幻想的な立場を受け入れるには程遠かったが、非常に似たような観点から、たった一つの心（「アートマン＝ブラフマン」）があるのに、なぜ複数の心が存在するように見えるのかを問うている：多くの別々の心が存在するというのは、混乱した個人が自分に語る幻想の物語なのだ。そうでないと、私たちは常に他の存在（最終的には、現在、非生物的物質と呼ばれるものとも）とつながっていることに気づかず、ある意味で根本的に孤立しているという誤った信念を持つことになる。難しい問題の場合とは異なり、私たちの最初の信念が本物であることを示す経験的証拠はない。
シュレーディンガーの形而上学的、哲学的な教えへの取り組み方の重要な特徴は、合理的、科学的な方法論を堅持する慎重さであった。同一性の教義は、無批判に採用することはできない。つまり、新しい形而上学を採用しつつも、科学的方法は維持しなければならない。科学理論には東洋思想からの輸血が必要だが、輸血は常に凝血を防ぐために大きな予防措置を必要とする。科学的思考が到達した、どの時代にもどこにもない論理的精度を失いたくはない。
シュレーディンガーが求めていたもの、彼が最も高く評価していたであろうものは、数学的な正確さをもって意識を研究するための科学的アプローチである。そのような意識の理論にとって同一性の教義から続く重要な制約は、その非常に基本的な構造において、個々の意識のある存在が（切断された個人ではなく）より高次で統一的なエージェントの側面であり、（電子、岩、脳といった多くのものの中の一つに過ぎず）そのような存在の集合全体が現実の究極の性質を構成すると認めていることであるだろう。
シュレーディンガーは、意識の実在を認める根本的な一元論を望んだのである。意識の研究における現在の理論的状況を考えると、「意識的行為者の理論」はこれらの要件に最も適合しているように思われる。それは、意識が何をするのかについて正確で明確な定式化を目指しており、2つ以上の意識的エージェントのいかなる組み合わせも、それ自体が別のエージェントであることを提案している。また、エージェントの集合体全体が現実の本質を構成しているという考えにも適合するように思われるが、そのためには、この集合体から物理的世界がどのように発生しうるか（そして、それとは別に何も存在しないか）というモデルを理論が考え出すことが必要である。
シュレーディンガーは、哲学の分野で以前から提起されていたいくつかの議論（例えばカント）に依拠したが、彼の立場は次のように集約される：我々が物理的世界と呼ぶものは、シュレーディンガーが「客観化」と呼んだプロセスの結果である。すなわち、一つの自己世界（アートマン＝ブラフマン）が、容易に概念化でき、客観的に研究できるもの、したがって主観的性質を完全に排除したもの、へと変化することである。意識的行為者の理論では、これは「インターフェース」の創造に相当する。このようなインターフェースは、効率的な行動を可能にするために、起こっていることを単純化する。優れたインターフェースは、複雑さを隠す。インターフェイスは、現実をありのままに見せるのではなく、自分にとって都合の良いように見せる。「物理的世界」と呼んでいるものは、非二元意識を高度に単純化した表現に過ぎない。
この物理的世界もまた、そこに向けられた多数の対象を抱いているように見える。自律した物理的世界という誤った印象をもたらした客観化のプロセスは、まさに、異なる肉体に住む異なる形態の意識を想定する誤りにつながる。非心理的な世界に心的特性を加えるという手っ取り早い方法では、先に述べたような問題を本当に解決することはできないだろう。なぜ他の誰かではなく、あなたなのか？ある主題のセットをより上位のものにまとめるにはどうすればいいのか？しかしそれらの問題は、そもそも分離した多数の自己に対抗する一つの物理的世界の存在という形而上学的前提に屈しないことで回避することができる。意識的行為者の理論によれば、根本的に分離した自己という考え方は、インターフェース上に見えるものと非二元的な意識という真の現実を混同している場合にのみ生じる便利なフィクションである。
意識的行為者の理論は、シュレーディンガーの問いに対する興味深い答えを提示している。なぜ、私たちは特質のない物理的な世界に生きているように見えるのか？なぜ、そしてどのように私たちは互いに異なっているのだろうか？それは、意識的なエージェントのダイナミクスが、現実の本当の姿を隠すようなインターフェイスを生み出すからだ。私たちは同じでありながら、異なるように見えることがある。ある視点から見ると、すべてのエージェントは一つの世界に等しい一つのものに結合する。別の視点から見ると、この単一のエージェントは、それぞれの世界に住む異なるエージェントのネットワークと等しくなる。どちらの視点を選ぶかは、何を説明したいかによる。
「誇大広告と現実の違いを理解する必要がある」これはAIにしろ量子コンピュータにしろ言えることだ。
ロケットに関しても、火星に移住するようなレベルに達するのかというと、それよりも地球上で様々な問題が顕在化するのが先だろう。
AGIについては、誰もその方法を知らないと言える。ここ10年で起こったことを踏まえたら、それはヒントにはなるだろうが、その多くは非常に単純な技術である。
2030年にAGIが誕生する可能性はどのぐらいあるのか。50%でも希望的観測だと考えている。
ディープフェイク、チャットボット、音声合成、画像生成など色々あるように思うが、本質は「transformerにポン」だ。進歩しているのは莫大な計算資源を扱う人間のスキルであり、数学的な進歩はそれほどあったとは思わない。
「シンギュラリティ！」と発狂しながら言っている他界系は沢山いるが、「特定の能力を持ったAIを仕事に配備して何でも自動化する」ということが可能になる範囲には確かに興味がある。
例えば「新しい漫画を作りたい、そのために必要なリソースを設定してアウトプットを出してくれ。ストーリーは大体こんな感じだ」とAIに命令する。「リソースの見積もりができました。それを実行するためには500ドル必要です。支払いますか」「はい。支払います。ポチ」「しばらくお待ちください...出力がダウンロードできます」みたいなものだ。
現在のアレクサやらSiriやらは全然ダメで、特殊化されすぎているし、仕様もなんとなく投げやりである。この方向ではAGIにはなりそうもない。「人の声」なんてインターフェイス部分は本質ではない。
GPTなどの巨大言語モデルは、学習後のパラメータが巨大ではあるものの、ソースコードはとても単純で短い。
つまり今後進歩が望めるとすれば、一つはハードウェア的な進歩であり、1)ハードウェアの能力, 2)ハードウェアの価格, 3)ハードウェアが誰でも使いやすくなる、といった方向だろう。
AIの最先端企業で働く連中は「集団思考」に陥っており、それを避けるために独立して研究開発する人々もいる。投資先としての魅力があるかはわからないが、一つは潤沢にハードウェアを使えるかどうかが鍵だろう。
しかしダメな投資先とは、「OpenAIのAPIを使ってちょっぴりファインチューニングして画像生成とテキスト生成をしました」というタイプの連中だ。これは一時的な炎上で資金は貰えるかもしれないが、優位性がすぐに失われる。
＞元増田：コミュニケーションコストを肩代わりするなんて言っていない (anond:20230121130433)
じゃあ下記必要無いんでないの？
わざわざ可視化するまでもなく、整えても・砕けた表現にしても・要約しても、話が通じない人がいることは皆日常で実感しているでしょう
＞SNSの書き込みのような社会的な発信をする際に、また他人の発信したものを読む際に、AIによる自動添削／要約作業インターフェイスを挟むのは当たり前のことになるだろう。そしてそこ＞に一枚AIが噛んでいることすら意識されなくなるだろう。
とりあえず、おバカな人が見えない空間できゃっきゃしたいも何も、
おバカな人が好きそうなコンテンツやSNSにいたらおバカな人を目にする機会はどうしたって増えるんじゃないかな
例えば、おバカな人が好きな Twitter だと、 NASA や Nature や 論文紹介アカウントとかにでもアレな人が突撃してるのよく見るよ
精神を病んだ人・宗教の人だけでなく、フツーに該当ジャンルのバックグラウンドがある人だったりもしてる
科学系アカウントでもそんなレベルなんだから、マンガ・アニメ・ゲームなんて説明するまでも無いよね
ましてや自称政治とか自称ジェンダー見てる人はとても正気とは思えないよね。趣味だから致し方がないが
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増田が主題としているところはAIって言ってみたかっただけよねって感想になるし、
おバカな人が好きそうなコンテンツ・場所にいなきゃ良いだけじゃんってなるし、
所得(知能が影響することが多い)が違うと生活スタイルが異なることが多いは別に近代に限ったことじゃないじゃん
エスタブリッシュメント(上級国民)でもない限りむしろ現代は差は縮まったでしょ
この2つはすごく共感できる
＞別にバカのやることに大した理由はない。ド詰めにして「真意」を吐かせたところで「ちゃんと働いてなくてけしからんから」とか、その程度のものしか出てこないだろう。
＞むしろそういうことをしない者はなぜしないのか。
＞同情心、共感能力があるから。それはそう。しかし「しない人」がみな生来優しい心の持ち主なわけではない。
＞ひとつの理由は合理的判断だ。露見して罪に問われたら割に合わないから。
＞もうひとつの理由は抽象的思考だ。どういう立場の人間の尊厳も尊重すべきというフィクションに現行社会制度が立脚しているのを理解しているから。
そもそも自分より下の階層があるのは安心できることだ、自分より下のものをバカにできるのは嬉しいことだという前提でモノ言ってるが、私はその前提を共有していない。
共感できないと言うか単純に間違っているのはここかな
ここが YES になっちゃうようなら、ペットと共生なんて出来ないし、人間に限定しても道徳も社会規範も刑法も要らないんだなぁ
○○をしたら自分が社会的に損をするってことを理解させることは可能だし、それが達成出来ればその人物の社会化に成功したと言える
動物にだって理解させることが出来るんだから人間が理解できないわけないじゃない
これを理解させることがすべて保護者の義務だし(なのでメンヘラや開き直りDQNは保護者として不適格なことが多い)、
フツーに文部科学省もそういう子どもたちがいることをちゃんと認識をしていて
『特別な支援を必要とする 児童生徒』として取り組み自体はあるよ。発達障害の枠組みに入ってるよ
CU特性
あと『知能が低い＝共感性が低い』ではないし、『知能が高い＝共感性が低くても"どういう立場の人間の尊厳も尊重すべき"の建前を守ることができる』わけじゃない
アインシュタインがド畜生だったの有名な話(https://anond.hatelabo.jp/20200706223440#)だし、
福沢諭吉の大学の出身者で世間を賑わせるド畜生発言している人(https://anond.hatelabo.jp/20210911095702#)たくさんいますよね？
あとアカデミアの人間なのに自身のバックグラウンドを明示した上で、140文字できゃっきゃやってる人らたくさんいるし、
それだけでも度し難いのに、単純に学術的に間違ったこと(少なくとも国内外の学会で同意が取れないこと)を言ってる人すらいますよね？
こういう人たちは一刀両断でバカで良いと思いますけど、別に知能が低いわけじゃあ無いと思います
ただただひたすらにバカなだけで
こういう人たちが増えないよう出来ることをしたいものですな
親ガチャ・環境ガチャが大はずれしたキッズにお外の価値観に触れる機会を与えることができるのが、
スポーツ、娯楽(映画・ドラマ・アニメ、マンガ、ゲーム、音楽、小説)
だから、売れれば正義、現実と空想・妄想は違うからどんな非倫理的でも売れればセーフとか、
本当、いい加減なんとかした方がいい
バカガキがホームレス女性をなぶりものにして動画にしているとの記事があった。
差し入れを装って異物を食べさせて喜ぶ輩がいるのでホームレスは貰った食べ物を捨てるのだという話も。直接的に寝込みを襲う事例も昔からある。
なんでそんな酷いことをするのだと思う？
って、別にバカのやることに大した理由はない。ド詰めにして「真意」を吐かせたところで「ちゃんと働いてなくてけしからんから」とか、その程度のものしか出てこないだろう。
むしろそういうことをしない者はなぜしないのか。
同情心、共感能力があるから。それはそう。しかし「しない人」がみな生来優しい心の持ち主なわけではない。
ひとつの理由は合理的判断だ。露見して罪に問われたら割に合わないから。
もうひとつの理由は抽象思考だ。どういう立場の人間の尊厳も尊重すべきというフィクションに現行社会制度が立脚しているのを理解しているから。
教育によって遍くすべてのバカにそうした思考を植え付けることは可能か。できるわけがない。
知能の格差は乗り越えることができない。
馬鹿の壁、というより巨大な空隙がそこにはある。大事なことは何も伝えられない。
われわれは心ならずも関わり合っている。本当は通じてないのを知っていて、あたかも会話が成立しているように振る舞っている。教育によってバカが「治る」かのように。
「会話が成り立っているかのように装うスキル」は、社会生活を送る上で長らく必須のものだった。「コミュ力」と呼ばれるものの正体はそれだ。
知的水準が近い者同士の意思疎通に「力」は必要ない。利害の不一致から対立が生じることはあれど、お互い全然何言ってるかわからないということは基本的にない。
バカとの会話にいくらエネルギーを投入しても成果はゼロだ。だからバカがゴネたり暴れたりするのを避けるためだけに、会話が成り立っているかのように粉飾することにエネルギーを使わざるを得ない。
さて、このような「あたかも意味が通っているかのように体裁を整える作業」はAIの得意技だ。
SNSの書き込みのような社会的な発信をする際に、また他人の発信したものを読む際に、AIによる自動添削／要約作業インターフェイスを挟むのは当たり前のことになるだろう。そしてそこに一枚AIが噛んでいることすら意識されなくなるだろう。
IMEも「欲しい字を呼び出すための道具」から「自動で変換してくれるアシスタント」に意味が変わってきている。
星新一だったかな？ 人間はみな肩にロボオウムを載せてそれを介して会話する。人間は「こいつ何て言ってんの？」とか「うぜえから帰れ」とかオウムに耳打ちすると「どういったご用向きでしょうか」「相すみませんが今手が離せませんので」とかオウムが代弁し、オウム同士で会話がなされる。その未来が来た。
この文章のいわんとすることは増田に常駐のバカにはわからない。というかそもそも読みもせずに適当に目についた単語に反応して鼻糞つけるような脊髄反射トラバがつくのが関の山だ。しかし少し先の未来には、バカの端末にはバカにとってもっと親しみがもてるかたちに（内容も）作り変えられた文章が映し出され、バカの頓珍漢なレスポンスは穏当な挨拶に作り変えられてこちらの画面に表示させられることになる。
しかしそれも過渡期にすぎない。「AIを介してしか会話できない」を経て「AIとしか付き合いたくない階層」が生まれるだろう。
■追記
こういうフワフワした話への他人のコメントというのはすごくありがたい。
こっちも正味はフワフワで言ってるのだから、本文の字面そのものにバチッと噛み合ったコメントじゃなくても、フワフワ思考が枝葉を伸ばしていくよすがになるのでありがたい。
ただ少々勘違いされてる人が多いのは、タイトルの不可逆的分断とは、末尾のもうAIだけでいいや層の出現を指すのであり、万古不変の「バカとの空隙」そのものを言いたいのではない一応為念。
「AIが便利なんで、努力で埋まる程度の距離も自分たちで埋める気が失せる」ことによる細かな分断というのもあるいは生じるのだろう。このあたり言葉足らずだった。
バカとは。逆から言えば意思疎通コストが無限なやつがつまりバカである。
デタラメ言う・聞く耳持たないふるまいを政治的武器に、頭の出来の悪さを強みに変える適応が骨がらみになった者をここではいう。（生来の知能の低さをそうやって「悪用」しない生き方が現実的に可能か？はむずかしい問題）
AIオウムは人間様の労力を代行し低減させる。しかし無限は縮小できない。
代行できないところは、しれっとよくできたまがい物で置換するしかない。そしてAIにとって本物とまがい物は完全に連続しているのだ。そこにおいて代弁者は独自の権力を持つ。議会がブラックボックス化すると代議士が支配者になるのと同じで。
つまりAIは道具だと言い張る限りにおいてそれは道具だが、とりあえず自分はAIさんのことただの機械だなんて思わないですという者は出てくる。それが一歩先の光景。その先はわからない。
■追記
補足。
過去、（宇宙世紀における）ニュータイプの存在が、水星の魔女では出てきません。
これを補う存在が、マンマシンインターフェイス……というか、ガンドアームと人間の組み合わせだと思うのです。
富野監督がニュータイプの定義を放棄してしまったため、福井晴敏氏が提唱しているのが、
「ニュータイプとは時間と空間を自在に操れる存在である」ということです。
ルブリス＆エリクトは、おそらくこの水星の魔女世界におけるニュータイプのようなものになって、パーメットスコアが上昇した結果フォールクヴァングから水星へのジャンプを行い、その果てにエリクトの意識というか魂がルブリスAIに吸い込まれてしまったのではないかと考えています。これが、13年の時間をサマヤ親子が飛び越えた、と主張する元ネタとなっています。死者の魂は四次元に行くと言うのが福井氏の提唱する理論ですが、水星の魔女ではパーメットリンクの向こう側、今回はエリクトと繋がったルブリスAIに吸い込まれたんだと考えています。
データストームで廃人になった人たちの意識も、おそらくパーメット同士の接続の先にいるんだと思います。
水星では、死んだはずと処理されていたサマヤ親子がやって来たことにより、受け入れるか否かで揉めたんだと思います。13年前の世界から来たって言ったら誰だって信じないでしょうから。ヴァナディース事変直後だったら、二人をすぐに突き出しておしまいだったでしょうに、なまじ13年後にひょっこり現れたから水星人達の間で意見が割れたんじゃないかと。
あと、サマヤ親子は逃亡先として水星を選んだんじゃなく、アルクビエレ・ドライブが偶然発動した結果、逃げた先が水星だったんだと思います。
じゃあマーキュリーの戸籍を与えたのは誰か？ これはデリングでしょう。
死んだはずの人間がいきなり時間を飛び越えて現れた。だからまずサマヤ親子の痕跡を消すためにマーキュリーの戸籍を与えたんだと思います。サマヤ親子が偶然手に入れた新技術を我が物にするために。
クワイエット・ゼロ計画はクワイエット・ストーム……データストームをゼロにして、エリクトの魂をスレッタの肉体に取り戻す計画（これはプロスペラのもの）で、
デリングの方は二人が偶然とはいえ手にしたアルクビエレ・ドライブを安定して実現させるために、ルブリスをマザーコンピューターにして計画進行中なんじゃないでしょうか。
プロスペラがエアリアルのネットワーク構築云々のデータをデリングに渡してますので、これを使えばルブリスの方もエアリアルと同等程度にアップデートできるのでしょう。
