動物と人間の違いは何?と聞かれたら、「理性」だと答えるだろう。 じゃあ、機械と人間の違いは何?と聞かれたら? 「感情」があること、だと答える。 「理性」と「感情」、どちらが「人間らしさ」の本質なんだろうか?
書評 ★★★★★(評者)池田信夫 人間らしさとはなにか? ―人間のユニークさを明かす科学の最前線 著者:マイケル・S. ガザニガ 販売元:インターシフト 発売日:2010-02 クチコミを見る 著者は脳神経科学の第一人者であり、特に分離脳の研究者として知られる。彼の行なった次の有名な実験は、脳科学の入門書によく出てくる: 分離脳の患者の視野をまん中で仕切って右と左が別々に見えるようにし、右目(左脳)にはニワトリの足先を見せ、左目(右脳)には雪景色を見せた。そのあと患者に見えたものと関係のある絵を選ぶようにいうと、右手(左脳)でニワトリ、左手(右脳)でシャベルを選んだ。そこで患者に「なぜニワトリを見てシャベルを選んだのか?」と質問すると、「ああ単純なことです。ニワトリ小屋を掃除するにはシャベルが必要だから」と答えた。(本書p.
4. 性質 お次は「性質」についてです。 ウィキペディアだとこんな感じ まず、ウィキペディアの記述を引用してみましょう。 「人間らしさ」(人間の特徴)の説明のしかたはいくつかあるが、言葉が使え 言葉でコミュニケーションをすること、文化を持つこと(そしてそれを仲間や子に伝えること)、道具を使い道具を作ること、などが挙げられる。 人間の特徴のひとつは、言語を現在ある様な状態で使用し、自分の心の中で言語を用いて考え、以て互いの意思疎通を図ることにある。 -中略- 道具を作り利用する能力が他の生物よりも長けていることも挙げられる。現在では機械装置といった高度化した道具を作り利用する事で、ほぼ他の生物が生存不可能な極限環境でも生活することができるまでになっている。ただし極限環境での生活は一般に負担が大きいため(コスト等)、大抵は着衣のみの調節で生活可能な地域に分布している。 長いので、だいぶ中略しました。 中略の中では、「文字・言語」「論理」「好奇心」「精神」あたりがキーワードになってますね。 精神ついでに、瞑想や内観にも話が及んでます。 む~難解。 かんたんに言うと? 人間とは何か?小難しいから、ウィキペディア(wikipedia)の定義をさらに簡単に要約したよ【哲学】 | 毎日が生まれたて. では、幼稚園生でも分かるくらいかんたんにしてみましょう。 「人間って、言葉を使ってお手紙書いたりして、遠くの友達や今ここに居ない人に気持ちを伝えられるんだよ。自分のことも他の人のことも知りたがりだし、他の動物と違って道具を使って道具を作ることもできちゃう。」 こんなふうに言えるんじゃないでしょうか。 うちの中学生の長女や小学生の次女がテーブルにメモを書き置きするのは文化、三歳の三女がピカソ的な絵でお手紙くれるのは文化の一歩手前ってとこでしょうか♪ 5. 歴史 さて後半戦。 続きましては「歴史」です。 ウィキペディアだとこんな感じ まずはウィキペディアでは? 現生人類は、アフリカで生まれ、その生息範囲を次第に広げ、中近東を経由してヨーロッパやアジア、さらに氷河期などの気候の変動も影響して南アメリカまで到達した。6000-5000年前にもなると、世界の様々な地域で農業が始まり、同時期に文明が発生した。そして、文明は範囲を広げ、現代ではヒトはそのほとんどが文明の下に暮らすようになっている(初期の文明としてはナイル川、ユーフラテス川、インダス川、黄河流域に発生したものが有名ではあるが、これらの地域のみで文明が発生したとする「世界四大文明」という概念はほぼ否定されている)。 こんな感じ。 うん、ここは意外と読みやすいですねw かんたんに言うと?
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何を対象にするかで読み取る必要のある「雰囲気」は変わってきます。例えば顔の表情から雰囲気を読み取れますし、ゲームの場合は時系列データがどう変化していったか、その状況変化の方向性から雰囲気を読み取ることもできると思います。あとは、私が少し前に行っていた研究に近いのですが、人間には"間"というものがあるので、時系列データであれば、人間のちょっとした"間"からいつもと雰囲気が違うとわかるかもしれません。ただ、雰囲気に関してはもう少し研究が進んでからの話になるので、今はまず、データから状況を把握して言語化するという部分に注力しているところです。 また、将来的にはIoT機器から得られた情報の説明もできるようにしたいと考えています。IoT機器は時系列データの宝庫です。例えば、ある場所の温度と監視カメラの映像があったとして、大量の数値データと画像データから、過去のデータと比較した現状を把握するには時間がかかります。「今日はいつもより人が多くて部屋が暑い」といったような言葉で現在の部屋の雰囲気を説明できれば、状況を直感的に理解しやすいのではと思います。 ■どういうところに、AI研究の難しさを感じますか? 機械学習や深層学習には、データが大量に必要になるので、それをどう集めるかということで、毎回、苦労しています。一般的に「こういうときに同じ単語がよく使われる」といったことは、Twitterやウィキペディアなどの言語データから学習させやすいのですが、ある目的に合わせたデータをどう集めるかが一番の難題ですね。 ■この研究の目標とは何でしょうか?
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