機械にマシン・ネイティブな認識を学習させる可能性

人間の認識と機械学習

現在の機械学習データには 人間の認識が介在 している

• 社会現象は人間の認識に依存するデータ
• 経済現象 = 人間が価値を付けた数値
• 差別や権利 = 人間の認識なしでは存在し得ない

言語の制約と機械学習の精度

人間の認識は 言語に依存 する

• そのバリエーションは言語の数だけ存在する
• 機械学習はさまざまな色眼鏡をかけてしか世界を認識できない
• この制約を解消すれば精度が向上する可能性

ただし人間が機械の学習結果を自身の認識に翻訳する別の作業が必要になる

機械認識と人間認識の峻別

客観的な現象と機械学習

物理空間の客観的な現象なら可能性がある

• 温度・湿度を「意味」で学習させる代わりに 生のセンサーデータ を与える
• 地球上のあらゆる箇所に感覚器官をもつ機械が生まれる
• 人間の認識にはわからない規則・法則を理解するかもしれない

人間の認識への翻訳

機械が到達した新しいモデルを人間が理解しようとする試み

• 自然現象を科学的に説明しようとする試みに近い
• 全知全能の神の意思を推し量ることにも近い
• 機械に認識された法則を理解しようと努めるほうが生産的かも

新しい方向性の模索

機械を人間の認識という制約から解放してみる

• 適切な「宗教・神」を作り上げることになるかもしれない
• 人間が認識できていないだけで、機械には認識された法則がある

脚注的な問い

言語であろうと機械にとってはただの情報の羅列なのだから、人間の認識に制約されているとは必ずしもいえないのでは?

• 機械にとっては等しく外界の情報?
• しかし人間が観測し・認識したものが言語で表現されている以上、何かしらの制約を課された情報と見るのが妥当か

まとめ