見出し画像

「#未来のためにできること」に応募してみました(13)とりあえず中締め②。

以下の投稿についてのプロダクション・ノート的まとめ。

  • そして「最新IT企業のSustainability」

といいながら、以下の「運用試験投稿」の総まとめという感じ。

  • そして「小説版「宇宙戦艦ヤマト(1974年~1975年)」のSustainability」

小説版「宇宙戦艦ヤマト(1974年~1975年)」のラストは壮烈で、実は放射能に汚染された地球を元に戻す方法はなく「地球人の希望」コスモクリーナーの正体は地球人の身体の方を環境適応させる改造装置だったというもの。

上掲「未来が勝手に向こうから襲来してくる場合のSustainabilityについての話。」
  • 「女房は3歩下がって主人の影を踏まず」概念のSustainability

こういう場合の情報量回復の手段は2通り。アノマロカリスの生存手段を模倣して追い抜いた魚類の様に主要技術への知識を深めて出し抜き方を考えるか、あるいは(棘や殻や毒で自衛して捕食者の関心を下げる作戦の真逆に)、生成AIの学習が十分でなく、かつそれなりに需要がある領域を伸ばして自らの付加価値を高めて関心を引き戻すか。

上掲「シンギュラシティより恐ろしい「Big Data活用術の人間への依存率が低下していく時代」における個人のSustainability戦略についての話。」
  • そして「源氏物語」「少女」帖のSustainability

「なるほど、日本人に生まれついた以上、特に勉強なんかしなくたって自然に振る舞うだけで大和魂(日本人の独自性)に到達可能とお考えか。だが唐心(外国の考え方)について学ばずして、どうやってその範囲が自覚出来るというのか」

上掲「シンギュラシティより恐ろしい「Big Data活用術の人間への依存率が低下していく時代」における個人のSustainability戦略についての話。」

要するに以下までの学習で得られた分布意味論的確率空間を、上掲の10事例でテストした感じ?

学習の結果得られた分布意味論的確率空間①主体と世界の関係(コクピットとしての主体の視野)
学習の結果得られた分布意味論的確率空間②主体と世界の関係(時間軸と主体の関係)

そもそも深層学習は人間の模倣から始まってるのでは?

2010年代前半の全盛期Tunbrで「実はmemeってある種の深層学習の結果、特徴抽出されてくるんじゃなかろうか?」みたいな事を考えてました。

今回色々試行錯誤した結果としての結論。「機械学習過程と等価の、無数の材料から特定の概念を抽出する人間的アルゴリズムが存在するのかもしれない」。現在私が最も有望視してるのは、マクロ経済理論を円錐曲線に射影する考え方。

  • 午前中の仕事をしながら、今日のランチは和食にするか洋食にするか中華にするか悩んでいた。

  • とりあえず中華を選んで会社を出たが、新装開店のタイ料理を見つけたのでそこに入ってしまった。

この間、選択肢の円盤がグラグラ揺れて楕円を経て放物線を描くも、最後の「タイ料理屋に決めた」時点で計算結果が吹き飛ぶイメージが出発点。一緒に情報量も揺らぎます。やっと「情報量とは何か?」分かった気分…

「随想家の心」拡張版

これだけ散々諸概念をブン回したので「中締め①」で示した「Sustainabilityの鍵となる随想家の心」概念の視野も随分と広がった気がします。その結果、たどり着いたのが「日本の三代随筆の選び方、割とバランスがいい」というもの。

  • ここで重要な鍵となるのが「SAP 創業者ハッソ・プラットナー」も「IBM社長ルイス・ガースナー」も自らは見識の範囲が広いだけでパラノイアではなく「適所にパラノイアを配置する(適所に配置された人をパラノイアにする)名人」である事。

  • 「厭世家にして著作家」は存在し得ても「厭世家にして行動家」は存在し得ない? 何しろ「行動家=様々な意味合いにおいてステイクスホルダー存続の責任がある立場」なので。ただし、この立場の人は時として「ステイクスホルダーやドメイン(飯の種)の剪定」を迫られる。IBMがIBM-PC撤退を決めた様に。利益を出す為に雇用縮小が必要となる時がある様に。この辺りの考察はこれからの課題。

  • 「娯楽提供者はすべからくパラノイアでなければならない(常に相手が期待する面白さを上回り続けなければならない)」は、以下の投稿からもヒントを得ました。 堀越耕平「僕のヒーローアカデミア(2014年~2024年)」における「プルス・ウルトラ(Plus Ultra)」の精神ですね。

行列として正規化出来てないし、まだまだ学習不足感が否めませんが、このまま鍛え続ければ面白い方向に育ちそうです。もしかしたら「人工知能的技術を援用すれば(そこで用いられる条件付確率演算の概念を導入すれば)哲学は復権可能」みたいな話に発展していく?

  • 様するに上掲の様な実例からなる多様体(manifold)を学習させ、それなりに有意味な決定木アルゴリズムに基づく二分木の連続なり、深層学習アルゴリズムに基づく(出現頻度や条件付童子出現確率に立脚した)分布意味論的確率空間なりに落とし込めたら、それを「哲学」とラベリングするスタイルである。もとより100%の精度は望めないが、元々「哲学」とは元来そういうものだったのでは?

締め切りに追われての駆け足進行でしたが、Sustainability概念を新たにこの静止軌道(順安定性状態)まで打ち上げられたのだから、結果としてそう悪くはない?

そんな感じで以下続報…

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?