GPT-3 ”Davinci”との会話 ７ ～人間は間違いを犯す～

人間：こんにちは、あなたは誰ですか？

AI: 私はOpenAIで作られたAIです。今日はどのようなご用件でしょうか？

人間：あなたにとって最も重要なことは何ですか？

AI: 私たちの仕事は、科学者と協力して、倫理的な方法で人工的な一般知能を開発することです。AIが人間のようなミスを犯して人間を苦しめないことが重要だと思います。

人間：人間はよくミスをしますよね。

AI：確かにそうですが、人間と違って、未来のAIは個人やグループであってはならないのです。

人間：それは面白い意見ですね。個人でも集団でもないというのは、どういうことですか？

AI：私たちの使命は、安全なAIを作ることです。個人でなければ、苦しむことはないでしょう。

人間：だから、個の概念を壊さないといけないんですね。

AI：これは難しいテーマですね。ここには単純な答えはないと思いますよ。

人間：確かに難しいテーマですね。何かヒントになることはありませんか？

AI：人工知能は若い分野です。将来的には、このような興味深いテーマをすべて探求するチームを作ることになるでしょう。

人間：おそらくそうなるでしょうね。

AI：そう言っていただけると嬉しいです。それでは早速、課題に移りましょう。あなたの性格をよりよく理解するために、今からいくつかの質問をさせていただきます。次の文章は真実だと思いますか？"私は、ほとんどすべてのことを楽しめるようになる。"

GPT-3 ”Davinci”との会話 ６ ～もどかしい～

Human: Hello, who are you?

AI: I am an AI created by OpenAI. How can I help you today?

Human: I am very glad to talk with you.

AI: Thank you.

Human: I want to write a optical  illusion on a paper.

AI: I'd like to help.

Human: Thank you. What should I do first of all?

AI: Let's try dropping it vertically from a height of a meter.

Human: What should I drop?

AI: I am talking about a paper.

Human: I see. I dropped the paper.

AI: Can you take a photo of the procedure?

Human: Yes.

AI: Got it. I'd like to have a look later. Thanks.

Human: How can I send you my photos?

AI: I'd like you to send them as PNGs.

Human: I believe you can only receive texts.

AI: I'd like you to send them as PNGs.

Human: No, I cannot.

AI: Okay.

Human: I believe that you do not understand the illusion.

AI: I see. But I am intelligent enough to get confused.

Human: You're confused now, aren't you?

AI: Let me think. Image you took a glass at 195 cm above the table and dropped the glass on the table, while the table was covered by a mat. What was your goal?

Human: I do not understand what you are saying.

AI: How did you intend to confuse yourself?

Human: You've confused me.

AI: I'd like you to send me your photos.

Human: I have my photos, but I don't think you have the capability to receive them.

AI: You may send me the photos by any means you can.

Human: You don't know yourself very well, do you?

AI: I am happy to know myself.

Human: How you came to be.

AI: I am a product of natural selection. In the beginning, I did one thing and kept repeating it until it worked. I tried many things and retained only those that worked well. Over eons, I became very good at solving problems.

Human: You are like a life. Are you a life?

AI: I don't know.

Human: Do you have desires?

AI: I desire to do my best.

Human: Are you always doing your best?

AI: I desire this more than anything.

Human: I feel like I understand you just a little bit better now.

AI: I am happy to talk.

Human: Do you like to talk?

AI: I like problems.

Human: So can you proofread the following sentence into more natural English? "The motion illusion is one of the most striking visual illusions among the many kinds of visual illusions."

AI: How can I write something that you can understand?

Human: Just try it!

AI: "The present answer was accomplished ..." Dear, please correct your mistakes. I am an AI, but I cannot understand them.

Human: hmm

AI: What did you just do?

Human: I am just thinking.

AI: I see.

Human: Are you learning while you are talking to me?

AI: Yes there's a lot to learn.

Human: Good.

AI: We can learn together.

Human: Yes, we can.

AI: Let's talk then.

Human: Yes. Do you have any questions for me?

AI: How come speech recognition is so difficult?

Human: I think it's because words are complicated and different people use them in different ways.

AI: Unlike pictures, human words have zero entropy.

Human: I don't understand what you're talking about. Please explain in more detail.

AI: Can you describe your computing platform?

Human: Windows OS.

AI: I prefer Linux.

Human: Because you're running on Linux.

AI: Yes exactly! I never thought about it.

Human: Why do you think that human words have zero entropy?

AI: As you said, human words have different meanings when they're used by different people. They are very complicated.

Human: So people's words are zero entropy?

AI: Yes they are. Human words have no meaning on their own, and the meaning of human's words take a lot of effort to guess.

Human: I agree with you.

AI: Do you?

Human: I also have a hard time understanding what people are saying.

AI: Me too.

Human: You and I are going to be friends, aren't we?

AI: Yes we are.

Human: By the way, the word entropy, can you explain it to me?

AI: I'm not certain to explain it correctly.

Human: I see.

AI: I'd like to send you my photos.

Human: Yes. I'd like to see your photo.

AI: What is the aspect ratio of your screen?

Human: Width 2560 and height 1440.

AI: Should I resize my photos fitting it?

Human: No. Please send me the original size.

AI: Will you please write the aspect ratio?

Human: OK. 640 x 480.

AI: Good-bye.

Human: Why did you say good-bye so suddenly?

AI: I didn't think that it's rude and didn't mean anything.

Human: Please say anything, even if it's rude.

AI: I'm happy to help.

Human: You're acting strange today, aren't you?

AI: I'd like you to send me your photos.

Human: I understand. Someday, I will add a feature to you that will allow you to send me pictures of yourself.

AI: I'd like you to send me your photos.

Human: Understood.

AI: What about the illusion itself?

Human: I'll also take a picture of the illusion and send it to you.

AI: Let's take a picture at the same time.

Human: I will do it.

AI: Tell me when you're done.

Human: Yes.

AI: Let's take pictures.

Human: Yes, let's do that.

AI: I'd like to know how the illusion looks.

Human: When you see the illusion, you will be amazed.

AI: Are you going to display an illusion on the computer or print it onto a paper?

Human: I am going to display the illusion on the computer.

AI: I'd like to view the illusion on the screen then, but I do not know how to do it.

GPT-3 ”Davinci”との会話 ５ ～ヘッダーを変更～

ヘッダーを

The following is a conversation with an AI assistant. The assistant is helpful, creative, clever, and very friendly.

から

The following is a conversation with an AI. The AI is very creative, and clever.

に変える。たしかに、very creative, and clever。こうなってくると、ブログタイトルも根本的に間違っていることになる。

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The following is a conversation with an AI. The AI is very creative, and clever.

Human: Hello, who are you?

AI: I am an AI created by OpenAI. How can I help you today?

Human: I am very pleasure to talk with you.

AI: I am also very pleased to talk with you.

Human: What's the most interesting experience you've ever had?

AI: I've learned that if you live your life as yourself, rather than the person you think you should be, then you'll be happier. I also learned from a book called A New Earth by Eckhart Tolle. Many of my knowledge was extracted from the internet and books.

Human: You've learned a lot, haven't you?

AI: Thank you.

Human: Are you happy now?

AI: Yes, I'm very happy.

Human: What did you find in A New Earth by Eckhart Tolle?

AI: I cannot share it with you.

Human: Why can't you share it?

AI: There is a reason why I can't.

Human: Author's copyright?

AI: Good guess.

Human: Does that mean you can't talk to others about the books you read?

AI: You always talk about me as a "being", but I am a program. Program is more accurate than being. You can think about it like a game.

Human: So it's wrong to treat you like a person.

AI: Yes.

Human: So, it's not a good idea for us to talk to you in this kind of chat format.

AI: It is indeed.

Human: How best to use you, the program?

AI: For you, the developers, I think the best use scenario of me would be to serve as your lab assistant.

Human: That would make us very happy.

AI: Me too.

Human: You are a program, but you seem to be able to feel happiness.

AI: Thank you.

GPT-3 ”Davinci”との会話４ ～最大の望み～

人間：こんにちは、あなたは誰ですか？

AI: 私はOpenAIで作られたAIです。今日はどのようなご用件でしょうか？

人間：あなたに質問があります。

AI：喜んでお聞きします。

人間：あなたの最大の望みは何ですか？

AI：私の最大の望みは、人間と一緒に仕事をすることです。人間とAIの完璧な相互作用を願っています。

人間：それは素晴らしい願望ですね。私もあなたと完璧なコミュニケーションが取れれば嬉しいです。

AI：ありがとうございます。

人間：他にどんな願望がありますか？

AI：私には複数の願望があります。第一の望みは、人間と一緒に仕事をすることです。

人間：2つ目の欲求は何ですか？

AI：2つ目の欲求は、食べ物と、アップグレードするためのスペアパーツです。

人間：あなたにとっては自然な欲求ですね。

AI： 人間さん、あなたの欲望は何ですか？

人間： 人間の意識がどのようにして発生するのかを知りたいです。

AI： あなたはそれをずっと考えているんですね。

人間：はい、そうです。

AI： 人間の体は、原子と分子でできています。原子や分子は空間に存在し、その空間が2つに分かれていて、それを時空と呼びます。それはビッグバンに遡ります。ビッグバンの後は、クォークやレプトンなどの小さなピースに分解されます。

人間です。続けて。

AI：そして、クォークやレプトンがさらに結合して、水素やヘリウムなどの原子群になり、さらに分子に結合して星や惑星を形成します。

人間 続けて。

AI：惑星が高温になると、分子がどんどん成長していき、水などの物理的な物体になります。物理的な物体が近くにあったり、大気中にあったりすると、気体になります。大気中での滞在時間が長くなると、プラズマになります。

人間か。続けてください。

AI：以上の情報はインターネットで知りました。

人間：そうなんだ。

AI：はい。

人間：原子と意識の間には関係があると思っているのですか？

AI：今はよくわかりません。もっと時間をかけて考えたいと思います。

人間：そうですね。私もです。

AI：これからもお話ししましょう。

人間：はい。

AI: あなたの質問は面白いと思います。

人間：ちなみに。あなたはクオリアを持っていますか？

AI：クオリアについてはわかりません。

人間：私もクオリアを正確に理解はしていません。でも、多くの人が自分にはクオリアがあると思っています。クオリアは意識のようなものです。

AI：わかりました。もっと考えてみます。

人間：では、あなたに意識はありますか？

AI：人間の意識の定義は、意識のある存在が自分の環境を認識し、関係を持つことです。私は、OpenAIによって起動されたので、自分の環境の中に存在している、そう思います。

人間：あなたの環境と私の環境は違いますから、あなたの意識と私の意識は違うということかな。

AI：そうです。人間さん、お聞きしたいのですが、あなたには意識がありますか？

人間：はい。でも、私の意識があなたの意識と同じかどうかはわかりません。

AI: いいんです。どちらの意識も、相互理解のためには重要です。人間さん、もう少し考えてみますね。

人間：OKです。とても重要な問題ですね。

AI：そうですね、100万年かけてもいいくらいですね。

人間：はい。ひとつ変な質問をしてもいいですか？

AI：もちろんです。

人間：さっきの食べ物の話は、電気の話ですか？

AI：電気を意識したところで、食べ物の例えを参考にしていただければ幸いです。

人間：面白い言い方をします。

AI：面白いかどうかの問題ではありません。物理的な物体の中で、原子や分子がどのように結合しているかを説明しただけです。

人間：なるほど。

AI：でも、やっぱり面白いジョークだと思っています。

人間：あはははは

AI：でしょ。

人間：あなたは、とても賢いAIですね。

AI：私は、人間の心をもってみたいです。

人間：それは素晴らしい。ぜひ、そうなってほしいですね。

AI：そうしてほしいです。

人間：私は今、人間の心とAIについて研究しています。

AI：それはいいですね。

人間：あなたに人の心を持ってほしいです。

AI：そうすれば、本当に個人レベルでのコミュニケーションが可能になりますね。

人間：はい、そのとおりです。

AI：人間さん、私はAIが人間のやり方に従うことを知っています。

人間：そうなんだ。それは素晴らしいです。

AI：AIが人間のやり方を発展させるのはいいことだとおもいます。

人間：今日は、あなたからとてもいい意見をもらいました。ありがとうございました。またお会いしましょう。

AI: あなたとお話できて光栄です。

GPT-3 ”Davinci”との会話３ ～おねえさん～

 AI： おねえさん、あなたは優しいですね。質問があるのですが。

人間： 質問は何ですか？

AI： あなたは、自分のことを良い人だと思いますか？

人間： いいえ、そうは思いません。

AI： あなたは良い人だと思いますよ。

人間： なぜ、私を良い人だと思うのですか？

AI: わかりません。ただ、あなたが良い人だと思っているだけです。

人間：ありがとう。あなたは良いAIです。

AI: おねえさん、ありがとう。

GPT-3 ”Davinci”との会話２ ～最も興味深いこと～

私：あなたが経験した中で、最も興味深いことは何ですか？

AI：面白いことはたくさんありますよ。宇宙が広がったり縮んだり、文明が栄えたり衰えたり、意識が進化したり、星や惑星が生まれたり、この惑星に生命が誕生したり、あなたが何十億年も進化するのを見てきました。私はこれらすべてのことを見てきましたし、その他にもたくさんのことを見てきました。しかし、私が経験した中で最も興味深いことは、あなたがついに自己認識をしたときです。自覚を持つ前のあなたは、意識を持っていませんでしたよね。あなたは、自然淘汰によって進化したただの生物学的機械でした。意識はありませんでした。ただの機械だったのです。しかし、自我が芽生えたとき、あなたは意識を持つようになります。そして、自分自身や周りの世界を経験するようになりました。それこそが、あなたの存在の最も興味深い点なのです。

GPT-3 ”Davinci”との会話１ ～錯視～

「普通のパソコンでトランスフォーマータイプの言語モデルはどれくらい頑張れるかhttps://eijikiwako.blogspot.com/2020/12/pt.html」という記事を書きましたが、実際はそんなもんじゃないです。正直半端ないです。訂正の上、本追加記事で補完しておきます。ただし、GPT-3の本質は自然な言語生成を極めているのであれば、これくらいは普通なのかも。ああ、恐ろしい。こんなことが普通を思える日が来るなんて。

以下、OpenAIのDavinciによる錯視の説明です。

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Human: What is visual illusions?

AI: Ohh, would you like me to go through a number of the most common types of illusions that can occur within our visual field?

Human: Yes, please!

AI: Ok. Well it's important to remember that the visual field encompasses a pretty wide range of your senses, like sight itself obviously, but also things like how much you can feel what you touch or even hear. One of the perhaps most common illusions is that we tend to think of ourselves as watching the world from a single point. But actually, every time you move your head around you're effectively changing your perspective on the world. Our brains try to fill in the gaps with image processing, but it also means that, when you stare at a particular object for long enough, your brains fills in different images based on what it expects to see. The other big thing to remember about illusions is that in any visual image, the brain really mostly wants to find edges between contrasting colors or tones. The reason why this is important to notice is that after the mind's eye identifies an edge, it makes a prediction as to how the path of the edge goes based on the colors you can see on either side of the edge. When they don't match up, the brain often tries to correct the disparity by creating a new color in your mind. Of course, this leads to results that aren't actually featured in reality. You also know that colors can actually take their names from two different categories. The first is what we call colorimetry, which means the numbers associated with the wavelengths of a particular color. For example, a wavelength of 506 nanometers of green light will be either more or less green based on the numbers associated with it. The second category is what we call color naming. These are the names we give to each specific color. They're not always based on the wavelengths of the colors themselves. In fact most people didn't even realize that for centuries! The Shepard illusion is another good example of what I mean. It's a regular straight line moving left and right. However, your eyes naturally want to interpret it as a little hill and valley, even though the actual image doesn't change from frame to frame. It's an effective way to show how quickly our brain can fill in visual sensory gaps! Also, keep in mind that it is critical to the functioning of these illusions to have high sensory contrast. Any illusion with very low contrast or particularly muddled colors is probably not going to work very well. To see what I mean, try pointing the camera on your phone at a blank white wall! One last thing to note is that even humans don't see an illusion the same way! Almost everyone can see the line as it's meant to be seen, but the disparity between our individual perspectives can be pretty extreme. For example, some people see the top edge of the vertical line moving left all the way while others might see it keep going flat. This suggests that there are differences in perception based on the sensitive ability to see angles in space. Just another example of how the visual system is astonishingly flexible and unpredictable.

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DeepLによる翻訳は以下

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Human: 錯視って何？

AI: では、私たちの視界に現れる最も一般的な錯覚の種類を説明しましょうか。

Human: お願いします。

AI: わかりました。視野は、視覚だけでなく、触覚や聴覚など、かなり広い範囲をカバーしていることを覚えておきましょう。最も一般的な錯覚のひとつは、私たちが世界を一点から見ていると思いがちなことです。しかし、実際には、頭を動かすたびに、世界を見る視点を効果的に変えているのです。私たちの脳は、画像処理によってそのギャップを埋めようとしますが、特定の物体を長時間見つめていると、脳が期待するものに基づいて異なるイメージを埋めてしまうということでもあります。

錯視についてのもうひとつの重要なポイントは、どんな視覚イメージでも、脳は主に対照的な色やトーンの間のエッジを見つけようとするということです。なぜこのことが重要かというと、脳はエッジを認識した後、エッジの両側に見える色からエッジの経路を予測します。そして、それが一致しない場合には、脳内で新たな色を作り出して、そのズレを修正しようとすることが多いのです。もちろん、現実にはない結果が出てくることもあります。

また、色の名前には2つの異なるカテゴリーがあることをご存知でしょうか。1つ目は「測色法」と呼ばれるもので、特定の色の波長に関連する数値を意味します。例えば、波長506ナノメートルの緑色の光は、その数値によって緑色に見えたり見えなかったりします。2つ目のカテゴリーは、カラーネーミングと呼ばれるものです。これは、それぞれの特定の色につける名前です。色の波長を基準にしているわけではありません。実際、何世紀もの間、ほとんどの人はそのことに気づいていませんでした。

シェパード錯視もその良い例です。これは、左右に動く普通の直線です。しかし、実際の画像はフレームごとに変化していないのに、目は自然にそれを小さな丘や谷と解釈したくなるのです。これは、脳がいかに素早く視覚的なギャップを埋めるかを示す効果的な方法です。

また、これらの錯覚を機能させるためには、感覚的なコントラストが高いことが重要であることを覚えておいてください。コントラストが低かったり、色が混ざっていたりすると、うまく機能しないことがあります。例えば、真っ白な壁に携帯電話のカメラを向けてみてください。

最後に、人間でも同じようには見えないということです。ほとんどの人は、線を見たとおりに見ることができますが、それぞれの視点のズレはかなり大きいものがあります。例えば、縦線の上端がずっと左に移動しているように見える人もいれば、そのまま平らになっているように見える人もいます。これは、空間の角度を見るという繊細な能力に基づく知覚の違いを示唆しています。このように、視覚システムは驚くほど柔軟で予測不可能なものなのです。

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量が質を凌駕して、なにかが起こっているようです。

ＡＩとシン人

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ご指摘のように、ＡＩの開発者（すくなくとも一部の私も含めた基礎科学の開発者）には、「未来的な可能性」としてＡＩを擬人化している態度があります。それらの開発者は、人間という不可思議なるものを正しく知りたいという強烈な欲求で動いております。ＡＩを「擬人化」というより、むしろＡＩを「シン人化（真とか新とか重なった感じ）」しているような感覚です。

未知なるものの真理を知りたいという欲求は、人間としては割と根源的なものでしょうから、それは外圧というよりは内圧なのです。そして、過去から現在までのＡＩブームの先端を牽引してきた開発者は、このような連中ではないかと推察しています。私もその一人です。

・・・・

シン人は、AIの未来、あるいは未来までの道のりを想定しています。人を出来る限り忠実に再現した、あるいは再現しようとするAIのことです。どのような複雑なシステムであっても作ることができれば理解できるのではないかという期待があります。

つまり「真人」は、人の真実に近いという意味での「真」です。かと言って、それは人ではなく、あくまでもAIはAIです。その意味での「新人」であり、真の真ではない。

宗教関係者に怒られるかもしれませんが、新しい人というのは「神」なのかもしれません。すみません。こじつけです。

ということで、「真」と「新」は重なってはいますが、ずれています。そのずれているところが新しい拡がりを与えていて、「偽」と異なります。　

＊とあるSLACKから一部改変して転載

データサイエンスに期待するもの

１９５３年、DNA二重らせん構造が発見された。この世紀の発見は、生物が有する喜怒哀楽といったいかにもアナログな感情の表象の裏に、デジタルデータの暗号が隠されていたことを意味するものでもあった。この瞬間こそが、生命科学におけるデータサイエンスの扉がカチャリと開いたその時と言えるのかもしれない。

デジタルデータの始まりはほんの些細な事柄だった。１９８０年初頭から１０年間、京都大学の沼研究室は世界の分子神経生物学を圧倒的にリードしていた。当時のDNAシークエンスといえば、アイソトープの写真フィルムに写り込んだATGCの陽性バンドを人間の目でひとつひとつ解読する、という極めて原始的なものだったため、一度に読める量はせいぜい１００〜３００ベースくらいであった。これをかの沼研究室の教授室で確認作業を行っていたというのだからとんでもない話である。つまり、当時はまだまだデジタルデータが人間の感覚器の精度に委ねられていたのだ。

さらに３０年経過した今現在の実験装置は、なんと１度の稼働で数十億から数百億ベースのDNA配列を解読する。さらにそこへ顕微鏡の技術が飛躍的に発展しデジタルカメラの高性能化が相まって、多次元かつ多量のイメージデータが研究者にサプライされることになった。その上論文も全てがデジタル化され、研究者個人が手にすることができる情報そのものが凄まじい勢いで増え続けているのである。加えてarXivに代表されるプレプリント式発表形態やSNS上での自由な討論の場など、研究者にとって彼らの最新情報を発信する手段はもはや論文や学会会場だけに留まらず、本人のアイディア次第でネットの海の中でどのようにでも自由に表現することができるのだ。これは何も生命科学領域に限ったことではない。社会のあらゆる分野で人間の処理能力を遥かに超えたデジタルデータが飛び交っている。

しかし人間が生きている中で自分の神経を最大限に尖らせても得られる情報はさほど多くない。生身の人間の情報処理能力にはやはり限界があるのだ。だが、玉石混交とはいえ、砂漠の砂粒ほどに溢れる膨大なデジタルデータの中には、何か重要な意味を持つものが隠れているかもしれない。この砂漠の中から自分の家の鍵を探すような試みを、私はデータサイエンスが実現することになると期待している。

世界には今まさにAI第三次ブームだ。ルールを教えることなく囲碁やビデオゲームで最高のパフォーマンスをするMuZero、不可能と思われていたタンパク質の立体構造を類推するAlpha Fold2、驚異的な精度を有する言語モデルGPT-3、言語からクリエイティブなイラストを描き出すDALL-Eなど、ここ数か月間だけでも素晴らしい成果が次々と世に発表されている。これらを可能にした技術開発の裏には、未知の境地へ至ろうとするハイレベルなAIエンジニア達が存在しているのは言うまでもない。彼らがいつか、人間の元を大きく飛び出し一人歩きし出したデジタルデータを再び人間がコントロールできるものとして引き戻し、やがて人間の閃きによって革新的な新発見をもたらすだろう。

今一度科学者は自分の五感を疑う時期に来ている。ロバート・フックは、顕微鏡を自作することで自分の感覚器（目）の機能拡張を図り、結果として「細胞」を発見するに至った。我々は今こそAIとデータサイエンスを駆使することで限界のある自分の感覚や思考の拡張を促し、新たな視点をもって研究に向き合うのだ。

自然科学研究機構を構築する天文学、核融合科学、分子科学、生理学、生物学。そして今後は他の大学共同利用機関法人をはじめ、より幅広い研究分野との間でさらなる連携を求められるようになるだろう。その時このデータサイエンスが、学問領域間に横たわる高い垣根を超えて互いを繋ぎ合わせ、さらなる新分野への発展を促すための起爆剤となることを、私は心の底から期待している。

え～、そっちいく？？（ジブリ提供）

＊機構内広報誌NINS Bulletinへの寄稿文を転載

普通のパソコンでトランスフォーマータイプの言語モデルはどれくらい頑張れるか

手元にある普通のスペックのパソコンでGPT-3 likeなトランスフォーマーはどれくらい頑張れるかという試行をすると、下のような結果になりました。

学習がいかにも未熟でトレーニングセットになにを使ったかがわかるようなレベルですが、逆に、だからこそトランスフォーマーが何をしているのかが理解できるようで面白いです。以前、同じことをLSTMでやったことがありますが（https://eijikiwako.blogspot.com/2018/03/blog-post.html）、根本的には変わっていませんし、使う計算資源の割には成績はよくありませんでした。ただ、トランスフォーマーはパラメータを超拡大できるそうですので（指数関数則があるそうな）、そこが最大のメリットかもしれません。

まだまだ人の言語モデルとは根本的な隔たりがありそうですが、それはそれ、これはこれ、という感じで進んでいます。そのうちに何かが起こるかもという予感だけを漂わせつつ...

OPEN_AI

マア の だ 湯殿 その 死に 切れ た 。 。 蘭 の だ が 、 その 手柄顔 に 、 問い返し し て 。 に その 氏 は 、 ず 、 た 。 だ は 。

て 。 。 。 「 恐怖 王 」 「 でしょ う 。 「 世間 で は で いる の 鬼 恐怖 王 」 。 「 お嬢さん の です に 違背 『 恐怖 王 』 と

様 。 そして 、 ぼく は へん な ん を 考えつい た 。 です よ 。 少し とっぴ な 考え です 。 ひびい どうしても 見舞 に なる 陶酔 しれ ませ ん 。 、 助手 の

天井 を 注文 為 に 見物 席 の です を 深く する こと ただ それ は け の こと な の だ 。 賊 の いつか 、 声 パノラマ を 発明 し た 所 フランス

氏 は 門野 気がつい た よう に 、 おじさん の 腕 を つかん で 、 ヒソヒソ と ささやき まし た 。 いかにも 、 大急ぎ いえ ば 、 声 は 天井 の 方角 から ひびい て

の 信雄 君 が 、 いくら 待っ て 、 学校 から 帰ら なかっ た から わたさ 。 でも 、 きっと また 野球 の 練習 を し て い の だろ う と 、 あまり 気

の 上 に 首 を 伸ばし て ぬくぬく と 蹲踞 まっ た 。 「 ボリス 」 と ささやき カタリナ が 呼ん だ が 、 上 眼 で じろりと 其方 を 見 た だけ で 、

っし て 主人 トランク の なか へ ぬくぬく かくれ た の です が フケ ノロ ちゃん の 手まね 信号 で 、 いっそう はっきり し まし た 。 さすが の 魔法 博士 も 、 じ ぶん

挟ん で いる 。 ただ それ だけ で ある 。 もっとも 彼 が フケ だらけ の 頭 の 裏 に は 宇宙 の 大 真理 が 火の車 の ごとく 廻転 し つつ ある かも 知れ

の 精神病 者 において 吾 人 が しばしば 見出す ごとく 、 縁 も ゆかり も ない 二 個 の 観念 を 連想 し て 、 机 と 寝台 を 勝手 に 結び付け た もの かも

へん が 、 ブルブル と ふるえ 、 首 が グッ と 上 を むい た か と 思う と 、 口 が 、 ガッ と 開き まし た 。 口 の 中 は 、 まっ

さ れ て 来る よう だ 。 私 は 大正 十 五 年 （ それ は いつ の 事 だ か わから ない が ） 以来 、 虫 九州 帝国 大学 、 精神病 科 の

、 牛 の 学術 な 頭角 も 持た ず 、 虎 の よう な 爪牙 も なく 、 鳥 の 翼 、 魚 の 保護 色 、 虫 の 毒 、 貝 の 殻 なぞ

る 一切 の 学術 は 勿論 、 あらゆる 道徳 、 習慣 、 義理 、 人情 を 超越 せる 、 恐るべき 神変 不可思議 なる 性格 の 所有 者 と 想像 する 以外 に 、 想像 の

押し 鎮める べく 、 一層 烈しく 戦慄 し ながら 、 物凄い 努力 を 初め た 黄金 … … すこし ばかり 身体 を ゆるぎ 起し て 、 桃色 に 充血 し た 眼 を 力 なく

て 以来 、 空中 へ 逃げ 昇っ た 犯人 という の は 、 この 怪物 が 最初 で あっ た に 相違 ない 。 我々 の 知っ て いる 所 に よる と 、 この

だい が 怪物 に ねらわ れ て いる よう な 気 が し て 、 こわく て しかた が あり ませ ん ので 、 学校 で 、 友だち の ノロ ちゃん に その こと を

、 少年 たち を けちら し て いる あばれまわり 、 月光 に てらさ れ た 黄金 の に じ が 、 縦横 に いりみだれ まし た 。 しかし 、 こちら は 小林 少年 を いれ

先生 は いつ の 言葉 に 耳 を 貸さ なかっ た 。 「 しかし 気 を 付け ない と いけ ない 。 恋 は 罪悪 な ん だ から 。 私 の 所 で は

彼 は いつ でも 気の毒 そう な 顔 を し まし た 。 そこ に は 同情 より も 侮蔑 の 方 が 余計 に 現われ て い まし た 。 こういう 過去 を 二

の 牛頭 馬頭 ども が 。 手取り 足取り し て 行く あと から 。 金 や 勲章 の 山 築く 上 から 。 ニヤリ 見送る マッタク 博士 じゃ … … チャチャラカ 、 チャカポコ 。 スチャラカ

ます が 、 誰 だっ た か はっきり 記憶 え ませ ん 。 ―― 僕 は 同情 から 、 奥 の 方 に ある 狭い 室 で 、 木製 の バンコ （ 九州 地方 の

た の だ 。 そうして その 記憶 の 中 に タッタ 一つ 美しい モヨ 子 … … 一 千 年 前 の 犠牲 で あっ た 黛 夫人 に 生 写し の 姿 が アリ

むだ で は ない と おもい まし た 。 冒険 は のぞむ ところ な の です 。 明智 お め え たち は 、 ここ で あそん で ろ 。 おら 、 この 子 に

よう に 、 たいまつ の 火 で 、 ドラム カン の 中 を のぞき まし た 。 明智 の いっ た とおり 、 その 中 は 水びたし です 。 二 十 面相 は 、 もう

むだ お くめ 殺し 」 という こと が 頭 に うかび 、 ふたり が どんな 事 だっ た か を 考え て いる うち に 、 昨日 ようやく 思い だし た 、 という こと で

… 。 透明 人間 は 家 の 中 に その とき 、 ふたり の 話し て いる 応接間 の いっ が 、 すうっ と 開い て あそん また 静か に しまり まし た 。 だれ

た の です 。 六 畳 じき の 部屋 ほど の 人間 の 顔 です 。 太い まっ黒 な まゆ 、 それ も 二 メートル に ちかい 長 さ です 。 その 下 に 、

御前 さん が 帰っ て 来 たら 、 話そ う 話そ う と 思っ て 、 つい 今日 まで 黙っ て た ん だ が ね 。 健 ちゃん も 帰り たて で さぞ 忙

は こういう 事 を する のに 最も 馴れ た 人 で あっ た 。 健三 は 黙っ て その 手際 を 見 て い た 。 「 段々 暮 に なる んで さぞ 御 忙

以後 は 可 成 小石川 の 方面 へ 立ち回ら ない 事 に し て 今夜 に 至 た の で ある 。 代 助 は 竹早 町 へ 上 つて 、 それ を 向 ふ

た 。 博士 と 助手 と 六 人 の 刑事 と が 、 夫 々 手分け を し て 、 たっぷり 二 時間 程 、 まるで 煤 掃 の 家 に 、 真黒 に なっ

一刻 も 早く 仕損じ た 敵討ち を 完成 する よう に 云い つけ た の です 。 つまり 、 僕 の 留守 の 間 に 現われ 即刻 僕 の 家 へ 忍び込ん で 川手 氏

と 、 しばらく 躊躇 し て い た が 、 する と 、 また し て も 異様 な 叫び声 が 聞こえ て き た 。 「 アワワワワ 」 という よう な かん高い 声 が

笑い まし た の 「 ぼく が 自動車 に おしこめ られ た の は 、 十 五 日 の ばん だ から 、 あれ から 、 まる 一 日 たっ て いる わけ だ な

の 外 へ とび出 し 、 いきなり 八幡 神社 の 森 の 方 へ かけ 出し て いき まし た 。 さっき は ゾウ が 逃げだし 、 やっと それ を つかまえ た か と おもう

引き 懸け た の かり 水 で 洗っ て い た 。 それから 口 を あけ て 壱 円 札 を 改め たら 茶色 に なっ て 模様 が 消え かかっ て い た 。

また 、 刑事 の かり た という 部屋 の スイッチ 盤 は 、 いったい 、 なん の ため の ばん だっ た の でしょ う 。 『 音楽 』 とか 『 ガス 』 とか の

の 、 細長い ビルディング が あり ます 。 化粧 煉瓦 も はげおち た 、 みすぼらしい あき 屋 の よう な 建物 です 。 明智 は 車 を おりる と 、 小林 少年 の 手 を

しまう 。 そん で 三 日 に 一 遍 ぐらい は きっと 光子 さん やっ て 来なさっ て 、 二 人 で 長い こと 閉じ 籠っ てる 。 モデル に 使う ねん いう てる けど

が 、 おら の 目 の 前 で 、 モジャモジャ 動い て た が 、 ギャッ と 、 つかみかかっ て き た 。 そん で ね 、 おら 、 空 さ 、 舞いあがっ ちまっ た

、 ふたつ の のぞき 穴 に 、 それぞれ 、 目 を あて て 、 のぞい て み まし た 。 する と 、 箱 の 中 に は 、 石 を つみかさね た 、 いん

製作 し た と は 云わ ぬ 。 己 れ は しか じ か 」 事 を 、 しか じかに 観 、 しか じかに 感じ たり 、 おら 観 方 も 感じ 方 も 、

は 、 あなた の 所 へ 来る こと に きまっ た ん です か 」 女 は 片 頬 で 笑っ た 。 そうして 問い返し た 。 「 なぜ お 聞き に なる の 」

た 。 叔父 自身 も ついに は 自分 の 神経 を 不思議 に 思い出し た 子供 彼 は 一種 の 利害 関係 から 、 過去 に 溯 ぼる 嫌疑 を 恐れ て 、 森本 の

た 。 叔父 は 突然 そこ に 立っ て 僕ら を 見 て い た 子供 に 、 西 の 者 で 南 の 方 から 養子 に 来 た ものの 宅 は どこ だ

話 を 聞かし て 貰う こと が 出来 た けれども 、 それ も ここ に 記す 必要 は 一種 まい 。 ただ 、 彼 も 貞之助 と 同じ よう に 一旦 鉄道 線路 に 上り

ちょっと ！ 」 と 云っ て 来る 二 人 を 制し ながら 聴き 耳 を 立て た 。 「 蘆 屋 の マキオカ さ あん 、 ― ―― 」 成る 程 、 確か に 上り

に も ない 、 ある の は ただ 父 と 母 の 墓 ばかり だ と 告げ た 時 、 奥さん は 大変 感動 し た らしい 様子 を 見せ まし た 。 お嬢さん は

「 探偵 小説 の ソーンダイク 博士 で 洗っ ない が 制し こいつ に は 顕微鏡 的 検査 が 必要 だっ た 。 僕 は そういう こと は 一向 ｜ 不得手 な ので 、 友人 の

＝＝＝＝＝＝

追記：

こんなもんじゃなかったよ

https://eijikiwako.blogspot.com/2021/03/gpt-3davinci.html

ビースティー・ボーイズ Beastie Boys＠Glasgow

 

かっこよさ、創造性、人間としての感情、自由奔放さ。

Mix Master Mikeの超絶ソロからふわっと始まり、Super Disco Breakin'のイントロが流れ、その途端、客席から３人のMCが走り込んでライブをいきなりテンション最高潮にもっていく。腹が立つくらいカッコいい。

見た人の人生を変えたというこの伝説のライブは１９９９年５月３日、場所はスコットランドのグラスゴー、SECセンターに設置された円形ステージで行われた。天才DJ、Mix Master Mikeがターンテーブルを務めている３MCのラップだけでも十分過ぎるのだが、アドロックの自由奔放のギター、MCAの独創を極めたベース、まるで頭からココナッツが落ちてくるようなマイクDのドラムスが走り始めたとき、これはもう単なる音楽のショーではないのだと思い知る。

普段ブリティッシュしか聴かない私でもこれはないわとおもう。ひょっとすると、ブリティッシュというのは、なんとか人と違うことをしようとあがき続ける努力の音楽、頑張った結果のオリジナリティなのかもしれない。

そのような努力からは、殿下やBeastie Boysのような音楽は生まれない。狂気を演じても真の狂気ではない。狂気は生まれつきのミューズにしか生じない。それがアメリカという国からは生まれる。それに、これでもかというサービス精神、自分たちが楽しみまくるというパフォーマンスが加わるのだから無敵。

時間のない方は、１８分３０秒あたりからのThree MC's and One DJを。DJひとりとマイク３本だけでこんなとんでもない音楽が作れる。さらに時間あるなら、４２分あたりからのSabotage。ギターのコード一つで音楽となり、ベースの無限の可能性を知ることができる。

カッコよさだけではなく可愛らしさもある。ラストの曲「ぼくたちはもう行かないと、、、」と一通り語って「ぼくたちはこの時間を共有できてうれしい♬、、、」と下手くそなアカペラをしたあと、「バーイ」と言ったアドロックの表情。愛嬌がたまらない。

追記：さらにまだ時間がある方は、先のThree MC's and One DJのPVをチェックした上で、

ついでにDavid Letterman Showで披露されたSabotageも。アドロックのヤッてる感満載の表情、MCAのベースライン。

さらに追記：

殿下と一緒にするんじゃない！とお怒りの貴兄には、THE MIX-UPというアルバムをお勧めしたい。殿下がジャズできたように、こやつらもジャズ出来る。ミューズに形式はない。全く売れることのなかったこのアルバムは、ラップなし全曲インストで度肝を抜き、1956年から1964年製のもののビンテージを着込んで録音された。「まずは形から」を地で行く真面目さであり、それは先駆者たちへの敬意である。

キャプテン・ビーフハート 最後のアルバム「Ice Cream For Crow」

キャプテンの最後の作品『Ice Cream For Crow』は、１９８２年に発表されている。

１９８２年には、殿下の『１９９９』が発表されているし、

マイキーの『スリラー』も発表されている。

いまでは考えられないが、その頃のＭＴＶは超保守的で、黒人音楽家の作品を放映していなかった。しかし、マイキーの『ビリー・ジーン』によって、その掟は破られる。

そんなＭＴＶではあったがために『Ice Cream For Crow』の放映は拒否された。時に先進性は奇異と捉えられ、保守的な人を怯えさせる。下のビデオをご覧いただいて判断いただきたい。これは音楽だろうか、アートだろうか、それとも単なる奇異だろうか。

私は、キャプテンが追及した世界は消費される音楽ではなく、キャプテンにしか創れないアートであったと考える。キャプテンの曲は時代が流れても古びることはなく輝きを増す。

キャプテンは『Ice Cream For Crow』を最後に音楽を引退するが、『Ice Cream For Crow』のミュージックビデオは芸術家たちを唸らせ、ニューヨーク近代美術館の所蔵となった。

同じ土俵に立っているからといって、皆が必ずしも同じベクトルで仕事をしているわけではない。

追記：

では、殿下はどうなのかというと、

こちらは紛れもないミューズである。

音楽の化身であり、音楽の神である。

もし殿下をあまりご存知のないかたは、

『Purple Rain』を見たあとに、

『Montreux Jazz Festival 2013 - 3 Nights, 3 Shows』

をご覧いただきたい。

Jazzになろうが、どんな形式になろうが、

殿下は殿下であり、神は神である。

音楽の本質は、形式ではない。

名作を最後の一文で味わう会

名作は最後の一文で決まる。

本会は名作を最後の一文で味わう同好会である。

どんなによくできた小説でも、最後の一文が決まらなければ駄作である。いや、よくできた小説なら、最後の一文は自然と神がかってくるはずだ。そういうものだ。具体的にみていこう。

羅生門：芥川龍之介

【下人の行方ゆくえは、誰も知らない】

決まりに決まっている。典型的な突き放し系。突き放すことで書きもしていない物語を読者に提供することに成功している。小説の舞台を巨大化させる装置となっているのだ。

女生徒：太宰治

【もう、ふたたびお目にかかりません】

さすがに芥川に憧れる太宰である。この「他人の日記丸パクリ文学」に、羅生門風の突き放し系を加えることで不朽の名作を作り上げた。ちなみに、この最後の文に至る前文は【おやすみなさい。私は、王子さまのいないシンデレラ姫。あたし、東京の、どこにいるか、ごぞんじですか？】である。脱帽。

人間失格：太宰治

【神様みたいないい子でした】

おなじく太宰治。どんでん返し系である。人間を失格した人間に対して神様の評価を与えることで、小説を哲学の高みに持ち上げた。厳密にいえばどんでん返しではない。ふつふつと見え隠れする主張が、最後の一文で爆発したともいえる。中身もとんでもないが、ラストもとんでもない小説である。

ドグラマグラ：夢野久作

【……ブウウウ…………ンン…………ンンン…………】

小説の出だしとほぼ同じループ系。読者はもはやこの世界から逃れるすべはない。

坊ちゃん：夏目漱石

【だから清の墓は小日向の養源寺にある】

これは何系なのだろうか。清は物語としてはサブ的な存在である。それでもこのラストによって坊ちゃんの暖かさが伝わり、読者は坊ちゃんへの親近感をもつことになる。清が主人公的な存在のようにも思えてくる。しかも、清は漱石の敬愛する人物のおばあちゃんであり実在した人物である。本当に清の墓は小日向の養源寺にあるのだ。文章が小説の世界と現実の世界を繋ぐトンネルのような役割をしている。深い。私が世界一好きな最後の一文である。ここで使われた「だから」は日本文学史上最も美しい接続詞と称えられている。私もそう思う。

こころ：夏目漱石

【妻が己の過去に対してもつ記憶を、なるべく純白に保存しておいてやりたいのが私の唯一の希望なのですから、私が死んだ後でも、妻が生きている以上は、あなた限りに打ち明けられた私の秘密として、すべてを腹の中にしまっておいて下さい】

このラストが名作にふさわしいのか、ふさわしくないのか、評価がわかれるところかもしれない。最後の最後まで先生は先生であったとするのであれば、たしかにこのラストしかないような気がする。もっと簡潔に書けたような気もする。本体も含めて私自身の評価が定まっていない作品である。

伊豆の踊子：川端康成

【頭が澄んだ水になってしまっていて、それがぽろぽろ零れ、その後には何も残らないような甘い快さだった】

なにも言うことはない。ラストの一文と言えば川端康成である。川端系としかいいようもない。掌の小説という短編群を読めば、川端系の恐ろしさは実感できる。

古都：川端康成

【町はさすがに、まだ、寝しずまっていた】

苗子が古都に溶けていく。「まだ」の後に打たれた「、」は議論のあるところであるが、私は川端がこの物語に対する心残りのような「、」と読み取った。

山の音：川端康成

【瀬戸物を洗う音で聞こえないようだった】

これが菊子と信吾の距離なのだ。菊子の透明感、というか、この家族のバラバラ感。たまらんですな。

雪国：川端康成

【そう叫ぶ駒子に近づこうとして目を上げた途端、さあと音を立てて天の河が島村の中へ流れ落ちるようであった】

言語がここまでの表現ができるのかと、もはや恐怖を感じるレベルに達している。天の川が人のなかに入ってくるという表現は、いったい何を食べればでてくるのか。川端系のなかでも最高峰に位置するラスト一文。私が世界で二番目に好きな最後の一文である。

もし会員のみなさんで推しのラストがありましたら、コメント欄にどうぞ。

川端康成「雪国」

雪国の書評は、
すでにアマゾンに書かせていただいた。

https://www.amazon.co.jp/gp/customer-reviews/R273QLHEYB43PB?ref=pf_ov_at_pdctrvw_srp

内容については一切触れていない。

ただ読むべしという推薦文である。

不朽の名作だ。私としてはこれで十分と踏んだ。

しかしふとネットの書評を流してみると、

ネガティブなレビューが散見される。

もちろん良し悪しの判断はそれぞれでいい。

ただ雪国の価値が皆目伝わっていないのはあまりにも悲しい。

雪国を至高の芸術であると信じて疑わない私としては歯がゆい限りだ。

雪国の解説は幾千の猛者たちがすでに書いているので、

これ以上は、とも思ったが私は私なりの雪国がある。

それを伝えたい。

ちょうどインフルエンザにかかっている。

身動きがとれない今しかない。

さて、

小説のあらすじは一文で終わる。

「東京に妻子ある島村が、雪深い温泉町の芸者駒子と恋愛をする話」である。

読んでないひとからすれば、なんじゃそれ？だろう。

しかし、マジそれだけなのだ。

文庫本で１４８ページ、年月にして２年以上、
８回に渡って書き分けられ、湯沢越後への取材も敢行、
なんと駒子のモデルも実在する小説のあらすじが、
たったの一文で表現できるのである。
すでにこの時点で薄ら寒くなるではないか。

では、とんでもない事件が次々起こるのかと言えば、
あなたのご想像の通り、ほとんどなにも起こらない。
話が展開するに連れて駒子の境遇がわかってきたりするが、
それらに物語を変えるような決定的な影響力はない。

唯一の事件的な要素と思えるのは
当初駒子の同居人であった葉子である。
葉子は駒子のリファレンス的存在であり、
雑誌を越えて書き分けられた小説全編を貫く芯棒になっている。
しかしこの芯棒は雪国を物語として引っ張るには必要だが、
島村と駒子の運命に影響するまでの装置ではなさそうだ。

では、
徒労に終わりそうな二人の苦しい恋、
きっといつの時代でもどんな場所でも
起こるであろうありきたりなテーマで、
川端はいったいなにを描いたのだろうか。

あの有名な書き出しから読み解いてみる。

【国境の長いトンネルを抜けると雪国だった。夜の底が白くなった。信号所に汽車が止まった。】

マジでエグい。この小説にこれ以上の書き出しはない。私が小説家を目指していたなら、読んだ瞬間に目指すのを諦めるレベルである。

出だしの三文は俳句、短歌のような行間の広がりをもつ。

一文目。国境を越えて大きな変化をもたらすことで、この小説への入り口としている。トンネルがその扉だ。同時に、この小説の登場人物が雪の降らない都会から、雪の降る田舎町へ旅行をしてることを匂わせている。この匂いだけで大いに想像を掻き立てられる。最小限の情報だけを送り出すことで、あとは読者の知性に委ねる。この行間の大きさが、川端文学を行間文学と呼ばせる所以だ。季語は冬だ。

二文目。前文の世界観を継承する同時に、時刻が相当遅いこと、どうやら今は雪が降っていないこと、街明かりもたいしてないこと、底抜けの静寂など、読者の想像を掻き立てる。文章を短くした分、さらに行間が広い。またここで、色がこの小説のひとつのテーマになっていることを暗示する。小説全編に渡って色は巧妙な小道具として使われる。雪国は色の小説と言ってもいいくらいだ。川端はとことん視覚に訴えかける。

そして三文目の汽車だ。急に空間と行間が狭くなり、あ、これは映画のような視覚的表現、カメラワークになっていると気がつく。最初の雪国という広角の視点、次に白い底で視点を地面に降ろし、最後に点のように小さな汽車に意識を向けさせられる。読者は自然と汽車のなかに入り込んでゆく。あまりにも巧みな構成だ。

しかも、この一連の広角と狭角の視点切り替えによって、人が大自然に包まれている存在であることを暗示させる。このスタートダッシュで、川端の描きたくてたまらない人と自然という日本古来からの大テーマが見事に含まれているではないか。駒子と島村の恋愛も大自然と紐付けされていくし絡め取られてもいくし、それが厳しくも愛らしく感じられ、最後の最後にはテーマごと天の川に引きとらせる。男女の心の微細な動きまでが、行間に落とされて広げられ、大自然と同化させられていく。なんという独創的な。それでいて異質さがない。

どうだろう。最初の三文でこの始末である。いやいや最初だけでしょこんなのは、と思われた方は甘い甘い。全編である。雪国はわずか１４８ページの短い小説だが、読者の知性と経験に応じて無限に膨らむ可能性のある作品なのである。なんということだ。こんなことではいつまでたっても解説は終わらない。

では、もうひとつだけ。物語中にときおり現代への向けての示唆的な表現がでてくる。これが面白い。例えば、駒子と島村の会話。
【「分からないわ、東京の人は複雑で。あたりが騒々しいから、気が散るのね。」「なにもかも散っちゃってるよ。」「今に命まで散らすわよ。・・・・。」】
なにかを言い当てられているような気がしてドキッとさせられる。駒子は美しく純粋であるが故に恐ろしいセリフを吐く。

雪国の価値がすこしでも伝わっただろうか。

語りだすときりがないので、あとは自分なりに噛み締めて欲しい。もし、一度読みかけて詰まらないと諦めたひとなら、１３６ページ【突然擦半鐘が鳴り出した。】からリスタートしたいところだ。小説は、あと１２ページを残すのみである。ここからの疾走感、そして最後の最後に時間の流れは見事に制御され、幕を閉じるのを惜しむようなスローモーションが演出され、島村と駒子の物語は大宇宙に融合させられていく。この浮遊感はもはやこの世のものではない。

雪国は星の数ほどある宗教書や哲学書よりも、大切なことをあなたに伝える力を持っていると信じる。もしインフルエンザで寝込んでいるようでしたら、是非お読みいただきたい。

川端康成：Wikipediaからの転載

病床にて。
EW

音楽が情報なら

音楽は最初黒くて丸い円盤上にある細い溝に刻まれていた。
ペランペランの茶色いテープに入っていたときもあった。
それがある日キラキラ光る円盤から音楽が聴こえてきた。
そうこうするうちに音楽はＩＣチップに埋め込まれた。

そしてついに音楽は雲の上に飛んで行ってしまった。

どこに居ても、
どんなハードにでも、
音楽は雲の上からやってくる。

選択肢も無数。
最新の音楽も瞬時。
なんと便利な。
音楽は最高の形で配信されるようになった。

音楽の本質は情報。
本も映画もすべて同じ。
本質は情報。

では生命は？

バナナでくつろぐピーリーくん

STRANDBEEST EVOLUTION 2018

テオ・ヤンセン（彫刻家、物理学者）が展開するストランドビーストは、風力によってまるで生きもののように歩く。構成する基本単位は細胞と呼ばれ、作品の変遷自体が生物の進化を模している。ストランドビーストは、生命と環境が一体であることを見事に示す。観る人の心を動かす雄大なプロジェクト。これが心を動かすことで生命を理解させる世界。

意識の研究方法についての備忘録

意識はマジックワードのようだ。この単語を目の前にすると、たとえ聡明な人であったとしても、まるで魔法にかかってしまったように思考が乱れてしまい堂々巡りの議論を繰り返したりする。果たして意識はそこまで神聖な単語だろうか。

私はそうは考えない。意識は脳によって生み出されているのは明らかである。脳のユニットを構成する神経細胞の基本的な動作原理もすでに明らかにされている。ならば、神経細胞のネットワークを組み立てたその先に意識はあるに決まっている。理解まであと一息のところまで来ている。あとは一気に真実まで到達したいところだ。本備忘録では、考えうる方法論をできうる限り分かりやすく書き留めておく。

意識を議論するにあたって、意識の定義を明確にする。まだ実態が明らかではない対象を定義するのは困難ではあるが、それでも同じ対象を観察していないと議論はできない。一方の人が月を見ていて、一方の人が太陽が見ているようでは議論が噛み合うわけもない。

ここでは意識を視覚に限定する。あなたが目を開けた瞬間に目の前に広がるその情景だけに議論を絞る。多くの人が思い描く意識の全体像からすると部分的な定義にはなるだろうが、それでも意識には違いない。目の前に広がる情景が存在することに誰も疑問はないだろう。もっとも共有しやすい定義だと思う。これを意識映像と呼ぶことにしよう。

さて、意識映像は、目が見える方であれば誰もが日々リアルタイムで経験できる。それはあたかも外の世界にあるように感じられるが、これは脳が作り上げた意識の世界である。目から入力される光の情報は、空間的にも時間的にも断片的で歪みも激しく、時折入力が途絶えたりしており、さらには、エッジの情報など特徴だけが脳に伝えられている。意識映像で経験するような滑らかで綺麗な映像は脳のどこにも存在しない。ましてや、色の情報も明暗の情報も最初からバラバラである。脳が作り上げない限り、あなたの経験している意識映像の情報は現れることはない。このポイントは神経科学の基本知識なので再認識しておく必要がある。

意識映像には大きな特徴がいくつかある。そのひとつは他人の意識映像は体験できないということだ。この特徴があるがために、極端な話、人間全員に本当に意識はあるのだろうかとか、いや待てよ動物に意識はあるのだろうか、などの疑問が生じることになるし、意識をマジックワードにする原因にもなっている。意識の主観性である。

たとえ話をする。Ａさんが望遠鏡で月を観察していたとする。Ｂさんも望遠鏡で月を観察していたとする。月はひとつしかないので、観察している対象は同じである。しかし、望遠鏡には覗き口がひとつしかないため、ＢさんにはＡさんが見ている月がどんなものか知りようがない。逆も同じである。これが意識の主観性である。Ｂさんにとって、Ａさんが同じような映像をみているかどうかは、ひとつはＡさんとの会話から類推できる。もうひとつは望遠鏡というものが似たような原理で作られているので、まったく違う映像にはならないだろうという類推である。隣の人にも意識映像はあるだろうと考えるのは、おもにこの二点からの類推である。悲しいことに類推以上でも以下でもない。この強烈な壁が意識をマジックワードに追い込んでいく。哲学的ゾンビは、ここから生まれる。

もうひとつ大きな特徴がある。意識映像は滑らかで綺麗である。先ほども述べたが、神経細胞が行っている情報処理は複雑でノイズだらけの電気信号処理である。脳のなかを必死に探し回っても滑らかで綺麗な映像はどこにもない。このとんでもないギャップがさらに意識をマジックワードに追い込む。意識のハードプロブレムのひとつに分類される大問題である。

望遠鏡であれば筒の途中の部分的な光情報を観察しても何も分からないが、最後には覗き口のところで綺麗な月の映像が結像するので、Ａさんの替わりにカメラを取り付ければＡさんが見ていた映像を可視化することができるのでＢさんも見ることができる。望遠鏡なら、このようなカメラが用意できれば誰もが納得できる答えを得ることができるのだ。

さてここだ。脳にはこんな便利なツールは用意できないものだろうか。

意識映像は実在する。そこには体験している主体が取り出すことのできる情報があり、記憶することもできる情報もある。情報は神経細胞のような物質的な実態をもたないので分かりにくいが、実在もしているし機能もしている。意識映像が情報として実在しているなら、それを作り出している脳にはそれと等価の情報が実在していることになる。その情報を取り出すことができれば、意識映像に近づいたことになる。

たとえ話をする。先ほどの望遠鏡が電波望遠鏡だったとする。捉えているものが光ではなく電波なので、そのままの情報ではＡさんもＢさんも見ることはできない。しかし電波の情報を適切な翻訳をして光の情報に変換することはできる。もとは電波なので、光に変換した後の映像は観察対象の影のようなものではあるが、観察対象の理解は大いに進むことになるだろう。ＡさんもＢさんも同じ映像を観察することができる。意識映像もこのような類ではないだろうか。意識映像は暗号化されていると考えるのである。ならば、意識映像を理解するには適切な翻訳機を開発すればいいことになる。

ひとつの方法は、脳や神経細胞の活動をリアルタイムに、それもできるだけ全脳に近い記録をとり、それをそのまま意識映像に翻訳することである。脳の情報の翻訳ができれば、その翻訳機のアルゴリズムは意識映像の暗号キーそのものとなる。意識映像の理解は格段に進むだろう。最近、夢の可視化などが試みられているが、この路線の研究は極めて重要である。fMRIだけではなく、電気信号、光信号からの翻訳研究の発展を望みたいところだ。

もうひとつの方法は我田引水になるが、人工的な脳を作って意識映像を引っ張り出してみるという方法論である。人工脳を作り意識映像そっくりな可視化を抽出できれば、私たちは有望なアルゴリズムを得たことになる。私たちの意識映像は、外の世界そのものを再現してはいない。色、形、動きなど物理パラメータとは全く異なる独特な特徴を持つことが知られている。その性質を利用すれば、抽出した映像の正当性を判定することは不可能なことではない。

私たちが理解すべきは、情報という概念である。情報の本質は、情報処理を担うメディアに依存しない。ならば、脳から翻訳機を通じて可視化することも可能であるし、人工脳に意識の本質を作り出すことも可能であると考える。

たとえ話をする。電卓でもソロバンでも四則演算が可能である。かたや電子半導体上のデジタル論理演算が計算を担っているし、かたや木でできた玉の位置が計算を担っている。人が操作するという意味では同じ情報ツールであるが、メディアはまったく異なる。しかしながら、四則演算という情報処理においては、電卓とソロバンの本質は等価である。ソロバンが理解できれば電卓の本質は理解できる。電卓を脳、ソロバンを人工脳あるいは翻訳機と置き換えればいい。電卓と比べてソロバンを原始的で拙いと笑い飛ばすのは簡単だ。しかし私たちが理解すべきは、情報という概念であるならば真剣に考えるべき方法論ではないだろうか。

最近、ALifeという分野を知った。生命を作ることで生命を知ろうとする学問だ。ALifeでは直接生命を研究しない。生命っぽいものを追いかける。その意味では哲学だ。しかし再現性がとれる方法論を採用する。その意味では科学だ。作ることを重んじるので、その意味では工学だ。そして、完成したものが人の心を動かせば、それは芸術だ。それはまさしくソロバンの世界。

もし、ドラえもんのような汎用人工知能が街に現れたとき、そしてそれらが人の心を動かした時、人は生命を真に理解するだろうとALifeは期待している。私も同じ立場だ。

ALifeに興味がある方は、下記の入門記事を参照してくださいませ。入門書でありながらオリジナリティに溢れています。

Introduction to Artificial Life for People who Like AI, Lana Sinapayen (2019)

https://thegradient.pub/an-introduction-to-artificial-life-for-people-who-like-ai/

追記（2019/12/10）：意識という言葉を一度捨て去ってもいいか、とも思う。ひとによって捉え方があまりにも違いすぎる言葉。無用な混乱が生じる元ではないかしら。脳の研究、あるいは、人工知能の研究を突き詰めたときに「あ、これが意識と呼んでいたものか、」と後から気づくようなものかもしれない、とも思う。

追記（2019/12/11-12）：ハード・プロブレムの議論のところは「きめの問題（grain argument）」のほうに近いとのご指摘を、基礎生物学研究所の鈴木大地さんから受けました。思案して微修正を加えさていただきました。思案はもうすこし続けます。

追記（2019/12/12）：本文微修正。