松尾豊「意味理解と想像」ー深層学習の先にあるもの – 記号推論との融合を目指して(2)

東大TV / UTokyo TV
25 Dec 201925:01

Summary

TLDRこの講演では、深層学習と記号処理を融合する上で、想像力と現実世界の知覚運動系との関係が重要であると説かれています。講師は人間が2つの予測問題(近く予測と言葉予測)を同時に学習していることが、効率的な学習につながっていると考えています。また、記号系が知覚運動系を駆動できるようになったことが、人間の創造性の源泉であると論じています。このモデルを数理的に捉え、言語や意識、深層学習の融合を明らかにしていくことが目標とされています。

Takeaways

  • 😀 人間の知性には、パターン認識的な「知覚運動系」と記号処理的な「言語系」の2層構造がある。
  • 🧠 この2つの系がマルチタスク学習しながら相互作用することで、人間の高度な学習能力が生まれている可能性がある。
  • 🌍 人間は仮想世界を想像し、そこからゴールを設定することで意志を持つようになった。これは集団生存に有利に働いた。
  • 🤖 機械学習モデルも同様の2層構造を持つことで人間並みの能力を発揮できるかもしれない。
  • 📐 数学や物理の概念は、3次元世界の知覚運動系をシミュレーターとして使っている。高次元世界をシミュレートすれば新しい数理が生まれるかもしれない。
  • 🔍 AIシステムが説明不可能になるのは、少数の要素で表せない複雑な構造を持つためである。
  • 🧭 人間の知性は、ありうべき知性の一部にすぎない。AIの研究が進めば人間知性の強みと弱みが見えてくる。
  • ✍️ 言語の離散性と創造性は、エラー耐性と組み合わせの自由度を与えている。
  • 🧠 注意機構は意識を実現している可能性がある。つまり、知覚運動系へのアテンションが意識なのかもしれない。
  • 🌍 人間は言語で仮想世界を想像し、それを現実世界のモデルとしてマルチタスク学習することで高度な知性を身につけた。

Q & A

  • この講演の主要なテーマは何でしたか?

    -講演の主要なテーマは、意味理解と創造においてパターン認識とシンボル処理の融合が重要であるということでした。特に人間の知性には、現実世界を認識する知覚運動系と記号を操る言語系の2つのモードが同時に作用していると説明されました。

  • 為何人間は物語や映画が好きなのでしょうか?

    -人間が物語や映画を好むのは、言葉から場面を想像する能力(言語予測)に報酬が与えられているためだと説明されました。この言語予測という上位の過程が、人間の想像力や創造性の源泉となっているのです。

  • GQNとはどのようなモデルでしょうか?

    -GQN(Generative Query Network)は、複数視点からの画像データから3次元の物体や空間を再構成できるニューラルネットワークモデルです。これは明示的な3次元構造を仮定せずに、潜在的に3次元表現を学習できる点が重要です。

  • 自閉症の子供と言語予測能力の関係について説明されましたか?

    -はい、講演では自閉症の子供が人の発話に興味を示さないのは、言葉から場面を想像する上位の言語予測過程に何らかの障害があるためかもしれないと示唆されました。

  • チューリングテストとサールの議論はどのように解釈されましたか?

    -講演者はサールの立場を支持し、言葉の意味理解とは記号処理システムが知覚運動系を駆動し、場面を想像することだと解釈しました。つまり、言葉を理解するには単なる記号操作ではなく、実世界の表象が必要だと主張しています。

  • 記号表現と創造性の関係について説明してください。

    -講演では、言語の記号表現がエンタングル(絡み合い)された成分から成ることで、個別に成分を操作することが可能になり、通常では想像しにくい組み合わせを作り出せるため、創造性につながると説明されました。

  • 人工知能研究における過去のパターン認識派とシンボル派の対立はどう解釈されましたか?

    -講演者は、パターン認識とシンボル処理の両方が人間の知性に不可欠であり、これらを統合することが重要だと主張しました。つまり、過去の対立を超えた新たな融合アプローチが必要だと指摘しています。

  • 四次元や五次元の空間に関する人間の知覚はどのように拡張できるでしょうか?

    -講演者は、知覚運動系のシミュレーターを四次元や五次元の空間上で学習させることで、そうした高次元空間の直感的な理解が可能になるのではないかと示唆しました。

  • 講演者は人工知能システムの説明不可能性にどのように対処する必要があると述べましたか?

    -講演者は、複雑な人工知能システムの内部動作を単純な要素の相互作用で完全に説明することは難しいと認めました。そのため、システムの予測性能と有用性を重視し、内部メカニズムの完全な理解を求めない新しいアプローチが必要だと主張しました。

  • 人間の知性を見る新しい視点について説明されましたか?

    -はい、講演の終盤で人間の知性を全知能の集合の一部として捉える視点が提示されました。これにより、人間の長所や短所、思考のバイアスなどを客観的に認識できると説明されました。さらに、人間は神であると表現することもできると述べられました。

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