7月のセミナー「エントロピーと創発」へのお誘い

【 7月のセミナー「エントロピーと創発」へのお誘い 】

7月のセミナーは「エントロピーと創発」というテーマで開催します。

この間GPT-4と「対話」を楽しんできたのですが、印象に残ったやりとりがありました。それは、GPT-4が、「記憶」や「学習した情報」を、内部ではどのように組織しているのかと尋ねたときです。

GPT-4は、次のように答えました。

「具体的な「記憶」の概念について話すと、GPT-4は単語や情報を個々に「覚えている」わけではありません。 … 「学習結果」は、モデルの全体的な構造とその重みとバイアスによって組織化されています。これは人間が個々の事実や情報を脳に直接保存するのとは対照的で、より抽象的な表現を生成します。」

これは面白い答えです。なぜなら、GPT-4は、人間のことを誤解しているからです。

我々人間は、「事実や情報を脳に直接保存」しているわけではありません。そういうスタイルで情報の記憶をしているのは、コンピュータのメモリーやデータベースであって、人間ではそうではありません。

我々人間が、脳の内部で「記憶」や「学習した情報」を、どのように組織しているのかをGPT-4に答えるとすると、次のようになると思います。

「人間の脳内の最下層の「記憶」のメカニズムについて話すと、人間は単語や情報を個々に「覚えている」わけではありません。 … 「学習結果」は、脳のニューロンの全体的な構造とそのシナプスの重みとバイアスによって組織化されています。我々人間は、コンピュータのメモリーやデータベースのように、個々の事実や情報を脳に直接保存しているわけではありません。それから、より抽象的な表現が生成されます。 」

GPT-4と人間の両者は、これらの点では、とてもよく似ています。

GPT-4のベースとなっているディープラーニングのニューラル・ネットワークのモデルが、もともとは人間を含めた生物のニューラル・ネットワークをモデルにしていることを考えれば、両者の類似は不思議なことではないかもしれません。

ただ、両者の間には、最下層のニューラル・ネットワークのレベルでの類似を超えた類似があるように見えます。両者ともに、「記憶」や「学習」や「知能」といった高次元の構造が、最下層の構造のうえに存在するように見えると言うことです。

このように、低次元の構造の上に、まったく新しい働きをもつ高次元の構造が生まれることを「創発」と言います。

「創発」という現象は、奇妙な性質を持っています。

第一に、低次元の構造（例えば、ニューロンのネットワーク構造）だけに注目すると、高次元の構造（例えば、「記憶」「学習」「知能」といった）は、目に入らずに隠れてしまいます。あるいは、そうした高次元の構造は、謎めいた説明のつかないものに見えます。

第二に、今度は、高次元の構造に注目してみましょう。こうした高次元の構造は、それを生み出した低次元の構造と強く結びついていて、そのただなかから出現しているのは明らかです。それにもかかわらず、高次元の構造を低次元の構造に「単純に還元」することができないのです。

今回のセミナーは、この「創発」がテーマです。

冒頭のGPT-4との対話の例は、我々は、我々人間が作った構造の上で、初めて新しい構造が「創発」されていることを目撃しているのかもしれないという問題意識によるものなのですが、今回のセミナーは、直接、この疑問に応えることを目的としたものではありません。
なぜなら、「創発」という現象については、20世紀に活躍した科学者たちが、既に多くのことを語っているからです。

それらは、意外に思えるかもしれませんが、「エントロピー論」と深く結びついています。今回のセミナーは、そうした議論を紹介することを主な目的に設定しようと考えています。

次回の投稿で、セミナーの構成については、少し詳しく説明したいと思っているのですが、今のところ、次のような構成を考えています。ご期待ください。

　Part 1:  「非平衡熱力学と散逸構造」 -- Prigogine
　Part 2:  「最大エントロピー原理とベイズ推論」 -- Jaynes
　Part 3:  「最小自由エネルギー原理と脳のモデル」-- Friston

-------------------------------------

ショートムービー「 「エントロピーと創発」へのお誘い 」を公開しました。

https://youtu.be/cFtJj6gaOK8?list=PLQIrJ0f9gMcM1CSCpFfUuf25kD7b1JMM2

資料 pdf「 「エントロピーと創発」へのお誘い  」

https://drive.google.com/file/d/1xKC6N2eookwCcitySajIl7e3IIpb4vJ2/view?usp=sharing

blog：「 「エントロピーと創発」へのお誘い  」　
https://maruyama097.blogspot.com/2023/07/7.html

セミナー「エントロピーと創発」まとめページ
https://www.marulabo.net/docs/emergence/

コメント

コメントを投稿

このブログの人気の投稿

マルレク・ネット「エントロピーと情報理論」公開しました。

イメージ
前回の秋葉原でのマルレクのネット配信が始まりました。 https://crash.academy/class/156 タイトルを「エントロピーと情報理論 -- 量子情報理論入門 -- 」に変更しました。最初の30分は、無料です。 次回のマルレク「量子コンピュータとは何か？」の導入となるコンテンツです。 講演資料は、こちらです。 https://goo.gl/CKayix  あわせて、ご利用ください。 　　　--------------------------------- 　　　マルレク・ネット　ビデオ・コンテンツ　 　　　--------------------------------- 　「エントロピーと情報理論」 　　　　 https://crash.academy/class/156 　「人工知能の歴史を振り返る」 　　　　 https://crash.academy/class/139/ 　「ニューラル・コンピューターとは何か？」 　　　　 https://crash.academy/class/101/ 　「Google ニューラル機械翻訳」 　　　　 https://crash.academy/class/76/ 　「RNNとLSTMの基礎」 　　　　 https://crash.academy/class/66/
続きを読む

初めにことばありき

旧約の「創世記」の「光よあれ」は、ビッグバンを思わせて、物理学者はちょっと萌えるかもしれないのだが、新約の「ヨハネによる福音書」には、言語学者が喜びそうなフレーズがある。 「初めに言があった。言は神と共にあった。言は神であった。」 僕が知っていたのは、「はじめにことばありき」という訳だったのだが。この口語訳での「言」は、英訳だとこうなっている。 "In the beginning was the Word, and the Word was with God, and the Word was God." 「言」= "Word" である。はじめにあったのは、Wordであって、Language ではない。だから、新しい口語訳では、普段、あまり馴染みない「言」という訳語を使ったのかも。「初めに語があった」では、なんかしまらないんだろうな。（僕は、「はじめにことばありき」というフレーズの方が好きだ。） ちなみに、「ヨハネによる福音書」は、英語では、"Gospel of John" という。「ジョンのゴスペル」である。でも、そう日本語に訳してしまうと、ジョン・レノンがバラードではなく、ゴスペルを歌っているようで、まずいんだろうな。 「ことば」・「言」・"Word" と訳されている、元々の言葉を調べてみると面白い。 キリスト教のオーソドックスな原典であるラテン語訳聖書では、この部分は、こうなる。 "In principio erat Verbum, et Verbum erat apud Deum, et Deus erat Verbum" 「イン・プリンキピオー・エラト・ウェルブム」 英訳 Word のラテン語の原語は、Verbum である。この単語、英語に直訳すれば、Verbである。「初めに、動詞があった。」　言語学の「従属性文法 (Dependency Grammar) 」理論の人たち、喜びそう。 もっとも、英語のVerbは、元々は、動詞というより広く言葉全体をさしてたらしい。そのことは、「ノンバーバル・コミュニケーション (Non-Verbal Communication) 」というのが、動詞を使わないコミュニケーション
続きを読む

人間は、善と悪との重ね合わせというモデルの失敗について

人間は善と悪との「重ね合わせ」だという前回の話は、人間の本性の複雑さを語るのには、ありうる喩えなのかもしれないが、量子の「重ね合わせ」の喩えとしては、実は、二つの点で失敗しているのだ。 一つには、複雑な善と悪との重ね合わせから情報を引き出す「簡単・粗野」な方法として、善か悪かの判断のみを下す「善悪測定器」を、便宜的に導入したのだが、これがマズイ。 複雑な量子の状態を「測定」した時に、我々は、その状態を複雑なまま見いだすことは出来ないのだ。量子が、善と悪との状態の重ね合わせだとしたら、測定によって我々が見いだすのは、必ず、善か悪か、どちらかの状態の量子を見いだす。 もしも、量子が、善悪二つの状態の重ね合わせではなく、もっと沢山の状態（例えば、100個の状態）の重ね合わせの場合でも、我々が「測定」で得られるのは、その中の、たった一つの状態である。 だから、量子の世界では、善か悪かの判断のみを下す「善悪測定器」は、決して「便宜的」なものではなく、これ以外の測定はできないという意味で、「原理的」な制約を表現しているのである。そのことが、先の喩えでは、うまく表現されていない。 量子の不思議さを、「重ね合わせ」の状態が不思議だと思っている人も多いのだが、それは違うと思う。 善と悪との重ね合わせの前回の例もそうだし、波だって、フーリエ変換だって、我々の日常に、たくさん「重ね合わせ」の現象は存在する。それは、ちっとも不思議なことではないし、表象するのも簡単である。 不思議なのは、「重ね合わせ」ではなく、量子に対する「測定」の方なのだ。それは、我々が「測定」に対してもつイメージとは、かけ離れている。量子力学の基礎の部分を構成しているのは、この不思議な「測定」の形式化・数式化なのである。（そして、それは、難しいものではない。今度の「紙と鉛筆」の演習に来て。） 二つ目の失敗も、実は、「測定」の扱いに関係している。 先の例では、丸山は、1,000回ほど「善悪測定器」にかけられ、その結果で、70% 悪人で、30% 善人 だと判定されるみたいな話をした。それが違うのである。 我々が「測定」で得られるのは、「重ね合わせ」を構成する複数の状態の中のたった一つの状態であると書いたのだが、それだけではないのだ。「測定」によって、量子の状態は、「測定」された一
続きを読む