AGI

2024.06.17

理想的な知能および帰納推論の最適解を定義しました。
理論的に最高精度の究極のAGIが約束されています。
研究内容やロードマップを公開しています。

AGI/ASIロードマップ

AGI/ASIロードマップ
AGI/ASI目標とロードマップ 当組織はAGI/ASIを研究開発しております。以下の図で、目標を明確に示します。 当組織ではアルゴリズムのみ開発します。学習データやハードウェアは所持しません。効率(速度)は目標に含めません。精度と汎用性は...
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2024.06.17

AGI(汎用人工知能)・ASI(超知能)

AGI(汎用人工知能)へのアプローチ
AGIへのアプローチのタイプ 　アプローチ限界客観性能力主義人間の代替率向上(流行の生成AI等)AGI△ 評価方法次第↑模倣的脳シミュレーションAGI△ どこまで再現が必要？過程主義全脳アーキテクチャ(脳の機能の模倣)AGI× 研究者により...
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2024.06.17
AGI(汎用人工知能)の評価方法
汎用人工知能(AGI)の評価方法と評価できる性能 AGIという言葉の意味は人により異なりますが、AGIと呼ぶべき条件を議論しても生産性がありません。客観的な指標を定めることが重要です。実力による評価と計算過程による評価するものに大別できます...
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2024.06.17
AGIの自己改良の限界とASIへの条件
AGIの自己改良の限界 シンギュラリティ思想ではAGIは無限に自己改良します。実際には、さまざまな制約があると考えられます。 改良方法による改良の制限を表にまとめました。 改良案の生成改良案の評価改良可能な性能改良の速度効率精度汎用性AGI...
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2024.06.17
AGI・ASI駆動科学
AGI・ASI駆動科学 シンギュラリティといって、AGIの自己改良(知能爆発)で科学技術が加速度的に発展するという推測があります。 まず、科学研究へのAIの関わり方は2通りあります。①人間が道具としてAIを活用②AIが科学者として活動 ①は...
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2024.06.17
AGI・ASIの安全性
AGI・ASIの安全性 まず、安全とは人間に無害なことと定めるのは危険です。有害性について誤った学習をするかもしれません。また、軍事用AIなら人間を害することは正解です。 安全とは、意図通りの動作が保証されていることです。人を攻撃するかどう...
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2024.06.17
フレーム問題
フレーム問題 判断が必要なとき、関係ある可能性があることをを全て考慮しようとすると計算量が爆発してしまう問題です。爆弾処理ロボットが壁の色まで気にした結果、時間切れで爆死してしまう例などが有名です。AIについての問題ですが、人間なら関係ある...
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2024.06.17

生成AI・ディープラーニング

AI・AGIの分類と呼び名
能力で分類：AI、AGI、ASI 能力が人間と同等という意味でAGI(Artificial General Intelligence)と呼ばれる場合があります。人間を超えれば、ASI(Artificial Super Intelligenc...
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2024.06.17
生成AIの精度の限界
生成AIの回答(出力)の限界 生成AIの回答のバリエーションには限界があります。 回答(出力)で単語や図形を自由に組み合わせられる？・生成AI：△ 学習データにあるのと似た組み合わせだけ・人間：〇 意識上の遅い思考で自由組み合わせられる 回...
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2024.06.17
生成AIのハルシネーションの限界
生成AIのハルシネーションの原因 生成AIのハルシネーションの原因は3つあります。 (1)学習した人間の回答が間違っていた(2)論理的ではない質問の近似(3)人間が嘘の回答を望んだ結果 原因は、単純な(1)だけではありません。学習データに誤...
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2024.06.17
強化学習に多くの体験が必要な原因
強化学習AIが人間より多くの体験を必要とする原因 強化学習AIが人間より多くの体験を必要とする原因(1).回答と報酬の因果関係が論理的ではない(2).他者の体験を参考にしない (模倣しない)(3).報酬が確定した回答しか参考にしない 回答と...
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2024.06.17
シンボルグラウンディング問題
シンボルグラウンディング問題 記号とその意味がどのように結び付けられるかという問題で、記号接地問題とも呼ばれます。ニューラルネットワークは、古典的な記号を使ったAIではありませんが、この問題が無いわけではありません。生成AIが、おかしな回答...
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2024.06.17
AIと著作権
著作権侵害の要件 国によって著作権は異なりますが、おおよそ、以下の3つが、著作権侵害の要件になります。 ①依存性があること偶然に全く同じも著作物ができた場合、それぞれに著作権があります。全く同じ著作物を他人が作ることを制限する権利はありませ...
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2024.06.17

知能・情報

知能の定義と公理
知能の公理 知能について、証明不要な常識的な性質を挙げます。 (1)脳を完全に再現したものには、知能がある区別できないので、人間同様に知能があります。 (2)脳と似ているだけでは、知能があるとはいえない何がどこまで似ていれば良いか明確ではあ...
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2024.06.17
学習と思考の定義と分類
学習の定義 心理学における学習の定義：経験による行動の変化 この定義をAIに適用すると、おかしなことになります。例えば、生成AIがランダムな文字列しか返答しなくなることも「変化」です。 試験成績が悪くなる変化を、普通は学習と呼びません。そこ...
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2024.06.17
問題の定義と分類
問題の定義と構成要素 以下の構成要素を持つものを問題(質問)と定義します。 (1)使用可能な情報出題者が回答者へ与える情報でだけではありません。回答者が自らが知っている情報についても、使用可能か指示します。 (2)使用可能な公理公理から証明...
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2024.06.17
回答の定義と過程
問題を回答する過程 一般的に、問題は次の過程で回答されます。 (1)問題の入力(2)問題の理解(3)必要なら、問題の分解、変形、子問題の生成(4)回答案の生成(5)回答案の評価と選定(6)回答の出力 (3)以外のステップはスキップできません...
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2024.06.17
認知と学習と情報圧縮
認知と学習と情報圧縮 認知と学習と情報圧縮は、やっていることが、ほとんど同じです。 認知とは、何かが何かだと結びつけることです。学習とは、推論結果を良くするための処理です。情報圧縮とは、より少ない情報量で表現することです。 人間の視覚野を例...
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2024.06.17

帰納推論

帰納の公理
帰納の公理 帰納について、公理を定めます。現代の数学には、帰納の公理がありません。公理があれば、客観的な推論が可能になります。普遍的な帰納推論法の一般帰納法が導かれます。 (1)確証性の原理と公理 確証性の原理：法則を支持するデータが多いほ...
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2024.06.17
帰納の定義と分類
帰納の定義と分類 狭い意味では、帰納は下記の①一般化帰納を意味します。 帰納の分類①一般化帰納：個別の事例から、一般的な法則を推論②個別帰納：個別の事例から、個別の事例を推論 帰納の定義：演繹ではない推論(①②) 広い意味では、演繹でなけれ...
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2024.06.17
一般帰納法
一般帰納法の定理 帰納の公理(1)(3)(6)(7)(8)(9)を組み合わせます。 一般帰納法：下記の(A)～(D) (A)任意の条件の積(和は不可)で集合に分ける　…帰納の公理(3)論理和不確証の公理　・元の任意の写像を条件にします。　　...
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2024.06.17
特殊帰納法
特殊帰納法 順帰納の公理や逆帰納の公理が使える状況では、特殊帰納法といって一般帰納法より高精度の方法が使えます。 線形帰納法 順帰納の公理で、元が近いほど写像も近いと推測します。 しかし、最も近い既存の元が最適解とは限りません。 複数の元の...
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2024.06.17
帰納推論の方法
帰納推論の方法 帰納推論の方法は、一つではありません。特殊帰納法が使える状況でも、一般帰納法を使うことができます。使わなければいけない方法は、決まっていません。可能な方法を全て試して、結果が良い方を採用します。選択肢をより絞り込めた方法を採...
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2024.06.17
帰納推論における集合分け過程
集合決定の過程 一般帰納法では、任意の条件で集合に分けます。 集合の決め方は順過程と逆過程の2つがあります。 　精度事前学習集合決定の順過程○△集合決定の逆過程△○集合決定の順過程と逆過程 精度と事前学習にメリット・デメリットがあります。 ...
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2024.06.17
帰納推論の元
帰納の元の条件の基礎 重複が判別できることだけが、元の条件です。 元の条件関数：真または偽を返す関数各元の情報：元の条件関数に渡す引数(配列) 例1)1月1日は、東から太陽が昇った1月2日は、東から太陽が昇った1月3日は？ 元の条件関数：日...
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2024.06.17
帰納推論結果の合成
帰納推論結果の合成が必要な例 例1) ?の数値は？1 0 1 0 11 1 0 1 01 0 1 0 11 1 0 1 0? 0 0 0 0前提：?(不明)は0:50%、1:50%と仮定してよい。 さまざまな条件で一般帰納法で推論します。 ...
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2024.06.17
座標変換を伴う帰納推論
回帰曲線による帰納推論 例）xy座標に、ほぼ直線状のxyプロットがあります。x1にある新たな点のy1を推測したい。x1は、既存のどのxよりも大きい。(外挿が必要) 回答方法の例①回帰曲線(直線)を引いて、その式から求めます。線の形や、残差を...
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2024.06.17
帰納推論における重複ロバスト性
確証性の公理による重複した元の禁止 確証性の公理：法則を支持する元が多いほど、その法則の確からしさは増大する 例)1月1日は、太陽が東から昇った1月2日は、太陽が東から昇った1月3日は？ 「太陽が東から昇る」が真の条件：太陽が存在 and ...
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2024.06.17
帰納推論における標本サイズ効果
不明の比率によるサイズ効果 帰納推論の元の数は、統計の標本サイズに相当します。 帰納では、推論対象を「不明」値の元として含めます。集合全体の元の写像の分布が、推測値になります。推論対象以外の元の数をnとします。推測値の確率分布の内、1/(n...
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2024.06.17
帰納推論における不信頼データ処理
帰納における信頼できないデータの扱い 使用できるデータには、信憑性に欠けるものもあります。対処方法を挙げていきます。 ①信憑性のあるデータのみ使う怪しいとマークされているデータは除外します。データが減ってしまいます。怪しいデータでも、ないよ...
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2024.06.17
帰納推論における統計的偶然性
帰納推論における統計的偶然性 AIではなく人間でも判断が難しい例を挙げます。 例)・ある新薬は優位水準99%で効果があると分かりました。 危険率は1%です。つまり、100回に1回は誤っている可能性があります。 効果があるというのに十分な証拠...
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2024.06.17

統計・確率

不偏平均絶対偏差
不偏平均絶対偏差の定義 不偏平均絶対偏差の公理：不偏平均絶対偏差は、母集団から新たに無作為抽出するものの残差の期待値 不偏平均絶対偏差の定義：標本数/(標本数-1) * 平均絶対偏差 平均絶対偏差：標本集団から標本を無作為抽出したときの残差...
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2024.06.17
無劣化連続化分布
無劣化連続化分布の定義 無劣化連続化分布の公理：標本集団の無劣化連続化分布が母集団のノンパラメトリックな推測値になる 無劣化連続化分布は、ノンパラメトリックな方法で、正規分布などを仮定しません。 平均値や分散以外の情報を捨ててしまうようなこ...
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2024.06.17
最小面積法による回帰分析
回帰曲線の最適化方法と最小面積法 最適化方法決定性外れ値ロバスト性偏りロバスト性最小二乗法○××最小絶対値法×○×最小面積法○○○回帰曲線の最適化方法 最小二乗法：点と回帰曲線の差の2乗を最小化最小絶対値法：点と回帰曲線の差の絶対値を最小化...
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2024.06.17
外れ値の分別管理による無劣化処置
外れ値の処置方法 処置方法データ劣化人為的修正× 改変代替値× 改変除外× 欠落分別管理○ なし外れ値の処置方法 外れ値は、異常値ではなく、正常値かもしれません。改変や削除をしてしまったら、データが劣化します。 例) 11, 12, 130...
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2024.06.17

脳・意識

グローバルワークスペース理論(GWT)
グローバルワークスペース理論(GWT) 一言で言えば、さまざまな情報がワークスペースに集まっているのが意識だという理論です。一般的な意味での意識のイメージと良く合っています。 前頭葉に様々な情報が集まっている考えられています。しかし、ワーク...
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2024.06.17
統合情報理論(IIT)
統合情報理論(IIT) 一言で言えば、情報が統合されることを意識と定義しようという理論です。統合情報量という数値の大小で意識レベルを表します。右脳と左脳が分断されているより繋がっていた方が、意識レベルが高いだろうといったものです。統合情報量...
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2024.06.17
クオリアと意識のハードプロブレム
クオリア 一言で言うと、主観的に意識上で感じる赤色や青色といった質感のことをクオリアと言います。クオリアと脳がどう関係しているのかというのが、意識のハードプロブレムと呼ばれるものです。AGIが、人間と同様にクオリアを感じるかを議論するには、...
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2024.06.17
マインドアップローディング
マインドアップローディング マインドアップローディングとは、人間の精神をコンピュータ上の情報に移動させようという試みです。 脳をスキャンして、コンピュータでシミュレートします。そのままでは、自分が二人になってしまいます。物理的な脳を破壊すれ...
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2024.06.17
意識の機能
意識の機能 意識はワークスペースに例えられます。AIに意識と同様の機能を持たせようとするなら、「ワーク」とは何なのかを明らかにする必要があります。 意識の機能は、大きくは2つです。・情報の保持・情報の利用 情報の保持 意識のワークスペースと...
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2024.06.17

パラドックス

グルーのパラドックス
グルーのパラドックス 【グルーのパラドックス】帰納に関係するパラドックスです。 グルーという色の定義：2049年までは緑、2050年からは青 ある鉱石を2049年以前に何度も観察して、グルーという確証を得た。 2050年以降にその鉱石がグル...
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2024.06.17
ヘンペルのカラス
ヘンペルのカラス 帰納に関係するパラドックスです。 数学では対偶の命題の証明が元の命題の証明になります。 例①命題「カラスは黒い」対偶命題「黒くないものはカラスではない」観測「部屋内の黒くないものは全てカラスではなかった」→「カラスは黒い」...
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2024.06.17
リンダ問題(合接の誤謬)
リンダ問題(合接の誤謬) 確率と選択肢に関係するパラドックスです。 リンダは31歳の独身女性。非常に知的で、はっきりものを言う。大学時代は哲学を専攻しており、学生の頃は社会主義と差別問題に関する活動に深く関わり、核兵器反対のデモにも参加した...
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2024.06.17
モンティ・ホール問題
モンティ・ホール問題 確率と選択肢に関するパラドックスです。 ・3つの扉の内、1つが当たりで景品がもらえる・プレイヤーは、1つの扉を選ぶ・司会者は、残りの2つの内1つを開いて外れだと見せる・プレイヤーは選択を変更できる・選択を変更するべきだ...
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2024.06.17

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