日本から始まる！人間を道具にした「新プログラミング思考」が持つ可能性
いつもブログを読んでいただき、ありがとうございます。
今回のテーマは「人間を道具にした新プログラミング思考」です。
なぜこのテーマが重要なのか、それにはいくつも理由がありますが、その中の1つを挙げると「人間の存在意義、尊厳破壊の危機」が確実にくるからです。
科学技術の開発対象が人間の体・脳となり、さらに人間のIQをはるかに超えるAI（人工知能）が誕生することで、人間はチップの中のデータ1個になってしまいます。これは「ホモ・デウス」の著者ユヴァル・ノア・ハラリさんが予測する、遠くない未来です。
哲学精神・科学精神を発達させ、電子顕微鏡やハッブル望遠鏡など、人間の目以上に精密な観察方式を導入してきた西洋に対して、目で見る、つまり五感が観察の中心であることがずっと当たり前だったのが東洋です。
今までの当たり前の観察方式である目ではなく、興味関心の出発である「観察」自体が全く新しくなる必要があります。そのキーワードが「新プログラミング思考」です。
詳しくは後ほどお伝えするとして、まず今までのプログラミング思考による最先端テクノロジーがどのようなものかを整理する必要があります。その最先端テクノロジーを象徴するのが「ディープラーニング」です。
ディープラーニングとは何か
そもそも「ディープラーニング」とは何でしょうか。
「AI = ディープラーニング」というわけではなく、AIという大きな枠組みの中にある「機械学習」の、そのさらに一部が「ディープラーニング」です。
「機械学習」とは、世の中の特定の事象についてデータを解析し、その結果から学習して、判断や予測を行うためのアルゴリズムを使用する手法だといえます。つまり、機械学習では、特定のタスクを完了するための明確な手順に沿って手作業でソフトウェア・ルーチンをコーディングするのではなく、大量のデータと、タスクを実行する方法を学習できる能力を提供するアルゴリズムに基づいて、マシンの「トレーニング」が行われます。引用：「人工知能、機械学習、ディープラーニングの違いとは」
機械学習の誕生をきっかけにして、人間が自らの手でAIのアルゴリズムをコーディング（記述）するのではなく、AIにデータと学習アルゴリズムを与え、AI自身が学習する仕組みができました。
その学習する仕組みの1つが「ディープラーニング」です。ディープラーニングとは何かを3つのポイントで整理します。
①脳の神経回路を模倣（ニューラルネットワーク）
ディープラーニングの理論の元となっているのは「人間の脳神経回路」です。人間の脳は100億個以上のニューロンと呼ばれる脳細胞が互いに繋がり複雑なネットワークをつくり、お互いに信号をやりとりすることで人間の複雑な思考を実現しています。
このニューロンを数理モデル化（人工ニューロン）、つまり人間の脳機能を模倣してつくっているのがディープラーニングなのです。
引用：ニューラルネットワークとは？人工知能の基本を初心者向けに解説！
②多数の層からなるニューラルネットワークの学習
ディープラーニングではニューラルネットワークを何層も重ねる（以下の図の「隠れ層」を増やす）ことで人間の知能を模倣しようとします。層を増やすほど、精度の高い学習が可能となります。
引用：ディープラーニングとは
③人間の認識能力を超える
ニューラルネットワークの多層化により、人間が長年の経験や勘に頼っていた処理をAIが自動的にできるようになります。
あなたは3日前の夜ご飯のおかずを覚えているでしょうか？私は覚えていません。人間の経験による記憶は意外とあいまいなものです。
ディープラーニングでは、大量のデータを多数のパターンで組み合わせ学習することで、適切な結果や結論に導いていくことができます。
以上の3点がディープラーニングを理解する上での重要ポイントです。
ディープラーニングは人間の脳機能を模倣することで「AIに対して」行う学習方法です。そして、ディープラーニングによって、画像認識や音声認識の精度が向上し、AIが劇的な進化を遂げたことは事実です。
しかし、ディープラーニングで行っていることは、あくまでも脳の模倣をコンピュータで高速に行うものであるため、人間自身が脳機能の限界を超えることはできません。
新プログラミング思考の必要性
AIに対して行うディープラーニングに対して、人間に対して行うディープラーニングのカギが「新プログラミング思考」です。
では人間のディープラーニングがなぜ必要なのでしょうか。3つのポイントで整理します。
①意思決定能力の限界
ものごとを手順化・効率化させて考える「プログラミング思考」によって、人間が生み出したのがディープラーニングを搭載したAIです。そのAIは、これまで人間が脳を使って蓄積してきたアナログのデータをすべてデジタルデータ化（0と1の集まり）します。
現代社会は膨大な情報知識の洪水状態で、人間の思考もどんどん複雑化し、人生における意思決定自体に困る人も増えている状況です。
既存のプログラミング思考では、AIのプログラミングには有効だとしても、日々の意志決定における複雑性の問題を解消するには至りません。
②観察方式の限界
人間の目で見て、五感と脳を使う観察方式自体が不完全であり、その不完全を補う為に西洋人たちは電子顕微鏡やハッブル望遠鏡を生み出してきました。そのような観察道具を開発して今の物質文明を構築しているのが西洋の科学精神・哲学精神です。
しかし、まだまだ多くの人達は今ここ目で見て、アナログの不完全な観察方式を使っている状況であり、過去を引きづったり、人と相対比較をして落ち込んだりしています。
③共産主義ｖｓ自由主義プレートの限界
今まさに世界で起きているのが、ロシアによるウクライナへの侵攻です。中国もいつ台湾に侵攻するかわからない緊迫感があります。過去を振り返っても、朝鮮戦争・ベトナム戦争・東西冷戦など、共産主義勢力と自由主義勢力の争いは終わることがありません。
このイデオロギー（観念形態・思想形態）紛争の根底にあるのは、自分が持っている「絶対正しい」を手放すことができない、過去に縛られてしまう脳機能の限界があります。
因果論理の中から自由になることのできない既存のプログラミング思考ではイデオロギー紛争を終わらせることはできません。
これら①～③の限界を補って上昇させるのが、人間のディープラーニングを可能にする「新プログラミング思考」です。
どのように新プログラミング思考を実現するのか
では、どのようにして新プログラミング思考を実現するのでしょうか。
そのカギが「宇宙コンピュータの作動原理を理解すること」にあります。
世界で最も影響力のある人物の1人であり、世界一の大富豪であるイーロン・マスク氏は、テクノロジー業界のリーダーに向けたCodeカンファレンス2016で次のように語りました。
「私たちは、シミュレーションの中で生きている可能性が高い。現実世界に生きている可能性は、10億分の1に過ぎない。」と。引用：｢マトリックス｣20周年、一部の科学者は我々がシミュレーションを生きていると考えている
「現実がシミュレーション」だと言われても、いまいちピンと来ない人の方が多いのではないでしょうか。
彼の発言をわかりやすく表現すると、この現実がコンピュータ・シミュレーションであるということは、実は「現実自体がコンピュータの出力画面であること」がシミュレーションだと言っているのです。
だから、私たちの体も空気も水も同じようにエネルギーのスクリーン（出力画面）に過ぎません。
そうなのであれば、私たちが認識している宇宙自然は宇宙コンピュータであるし、目に見える現実世界も出力画面であるから、今までの学問が不完全学問となります。
なぜならば、宇宙コンピュータ自体がどのように作動しているのか、そして宇宙コンピュータを作動させる裏にある世界と宇宙コンピュータの関係を鮮明にさせる学問が今まで無かったからです。そして、それらを明確に整理しているのが1996年、日本の福岡で誕生した認識技術（nTech）です。
PC（Personal Computer）の画面が表示されるのは、発電所から流れてきた電気が、PC内の半導体によってオン・オフされ、多様な模様・色・形のパターンを表現できるからです。
このPCの作動原理と同じように、実は人間が見ている宇宙自体が3次元立体スクリーンを持つ宇宙コンピュータなのです。
一人一人が宇宙コンピュータの作動原理をマスターすることで、自分の体が宇宙コンピュータのスクリーンの中のアバターとなり、そのアバターを道具にゲーム感覚で現実を楽しむことができます。
新プログラミング思考の秘密と出会える
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