感覚分解能と雑に言ったがたぶんニューロンの扱える次元の数が限界値。しかし、下記のように情報を圧縮している。

学習は、人間でも機械でもそんなに変わらなくて、正解と不正解をひたすら突っ込んで内部の状態を作っている。

 

究極的には、人間社会で後天的に学べる概念はネットワーク上の状態として蓄積することは可能なはずである。ネットワーク上の状態とは、まさしくニューラルネットワークの内部状態のことで、あれは情報を入れたら次元を圧縮して出してくるフィルタのようなものとも言えるのではないか。

人間が社会的に学習する概念はDNNで学習可能だとすると、感情はどうなのかという疑問が残る。私の偏見では感情は遺伝子レベルのプリインストールな状態で、他の種や生存上の競合に対抗するためには必須の仕組みだったのだろうと飼っている🐭たちを見て思う。

となると、上記の究極を達成して強い人工知能ができたとしたら、感情とか備えてない可能性はある。強い人工知能さんに人権を与えるかどうかがSF的なおもしろポイントで、我々は感情を持っている動くものに人権を認めているのか、それとも人間レベルの知能を持った種に人権を認めているのかという話になってくる。私の意見としては前者が優勢で、実際一部の人の間ではイルカやペットに人権らしきものが生じている。

なので、感情させ実装しなければ強い人工知能さんの人権問題は杞憂かもしれない。もちろん、強(略)さんのふるまいを見て勝手に人権を付与する人はたくさん出てくると思うので、対人インターフェイスの設計も問題になってくる。

 Twitterでまとまった妄想を書くのはたいへん。

 

余談だが、ニューラルネットワークの出力結果は最初に述べたタグづけに近いものになっていて

gyazo.com

Using deep learning to listen for whales — Daniel Nouri's Blog

ご覧の通りである。