次回は落合陽一さんとJoiさんの対談です。なので？OchyAIに聞いてたら出てきた「『End to End』のアプローチ」という私が以前から気になっていたこの意味について・・・。
私の人生を変えてくれた動画がこの二年前の落合さんと伊藤さんの対談です。
番組冒頭、落合さんがJoiさんの（コミュニティに参加していると、ついJoiさんと言ってしまう😊）経歴を話される中で、Joiさんが始められたPodcastについても紹介したのです。（これを聞き逃さなかった自分を褒めたい！）
Podcastも知らなかったのですが、速攻調べて、聴いて、お便り書いて、採用されて・・・・・、今このnoteを書いてます。
それ以来、ずっとお二人から学ばせてもらっています。
そのお二人の対談が、今週2/27（火）の「Ito Joi's Podcast」であります。
そこで今日のnoteも、最近落合さんがnoteで公開されたChatGPTが提供している「ＡＩBot」の「OchyAI」を相手に会話をしていた時に出てきた回答が、私の疑問を説明してくれていたので共有します。
私は、「言葉」の中に圧縮されている「人それぞれのイメージ」を、もっと増やすことが出来るのか？、それを外部に取り出すことが出来るのか？ということをぼんやり考えていたのですが・・・。
You
私は今、様々なイメージを「言葉」の中に、いかに「圧縮」できるのかということを、考えていました。言葉には、そもそも、
ochyaiNote
あなたが考えている「言葉」の中に様々なイメージを「圧縮」することについて、落合陽一さんの考え方を反映させたアプローチが役立つかもしれません。
落合さんは、現代社会において我々が享受している「自由」という概念が、実際には個人や共同体の主観によって定義された不確かな根拠に過ぎないと指摘しています。彼は、古代以来の自由意志と決定論を巡る問題の解決を見ないまま、人間の感覚器と記憶による判断と、センサーやデータベースに由来する計算機的判断の境界に立たされている現代人に対し、本当の「自由」が存在するかどうかを問いかけています。
この考えを基に、「言葉」を使ってイメージを圧縮する際に、西洋形而上学の枠組みに依存するのではなく、言語を超越した認識のあり方を模索する必要があるかもしれません。具体的には、情報の圧縮やフレーム化といった言葉が本来的に備えている機能を代替する新しい理解のモデルを探求することです。これは、End to End（エンド・トゥー・エンド）のアプローチによって、言語を経由せずに現象から現象へと直接的な変換を行い、意味論の外部で現象を定義し外在化する方法に辿り着くことを意味します。
このパラダイムによれば、近年の計算機技術の発展は、ニューラルネットによる事象の非言語的変換を通じて、現象同士の直接的な関係性に基づいた情報処理の外在化を可能にしています。これは東洋文明の古典の知見が、コンピュータの未来を予見していたかのように映ると述べており、言語を超えた認識の形式を通じて、より豊かで多層的なイメージの圧縮を目指すべきでしょう。
You
その "End to End（エンド・トゥー・エンド）のアプローチによって、言語を経由せずに現象から現象へと直接的な変換を行い、意味論の外部で現象を定義し外在化する方法に辿り着くことを意味します。" というアプローチについて、私はもう少し詳しくイメージしたいのです。
現在私たちが使っている言語と、私たちの脳の認知のレベルでは、その言語に圧縮されたイメージにも限度があります。私たちがその言葉を聞いて、そこから脳内に再生されるイメージは、その人の経験値、体験に大きく依存しますが、とはいえ、人間の脳だけでは、この世界を知ることができない。 そこで、この「End to End（エンド・トゥー・エンド）のアプローチ」なのですが、これは、新しい技術によって、脳内のイメージを言葉を使わずに、映像などのーを人間の脳から外部へ取り出して、他人に表現して見せるというようなことを指していますか？
ochyaiNote
「End to End（エンド・トゥー・エンド）のアプローチ」とは、具象的な「アプリケーション」からのアプローチによって、ディープラーニングを始めとする近年の人工知能が劇的な進化を遂げた方法論を指します。このアプローチは、人間的論理がないまま結果だけを受け取る方法論であり、人間知性のあり方を根底から覆す可能性を秘めています。ディープラーニングの最大のブレイクスルーは、画像や音声などのデータセットに含まれる特徴量をネットワークの教科学習アルゴリズムによってコンピュータプログラム自身が抽出し、他の出力への変換を行えるようになったことです。これにより、「データ」と「ゴール」をインプットするだけで、結果を導き出せるようになりました。
この「End to End」のアプローチは、脳内のイメージを言葉を使わずに外部へ取り出し、他人に表現して見せる技術とは異なります。むしろ、これはデータから直接的に結果を導くことを可能にする技術的な手法であり、データと結果の間の直接的な変換を可能にします。このプロセスは、人間の介入なしに、AIが自動的に問題を解決する能力を意味します。したがって、このアプローチは脳内のイメージを外部化する技術ではなく、計算機科学とAI技術を用いて、より効率的で自動化された問題解決方法を提供します。
しかし、このアプローチの理念や技術的な進歩は、将来的には人間の脳から直接情報を取り出し、外部化するような技術への一歩となり得るでしょう。現段階では、主にデータ駆動型の問題解決や、AIが生成する新しい知識やアイデアの形成に役立つ方法として活用されています。
You
つまり「End to End」のアプローチというのは、自然界、社会システム、生物・・・あらゆる場面、現象のデータが、今の技術なら精密に採取できることで、それらのデータを使って、ＡＩなどに、人間では知りえない、論理的、物理的なつながりを解析させて、そのデータの入力から出力される結果を私たちに提示してくれるということですか。
ochyaiNote
はい、その通りです。「End to End」のアプローチは、自然界や社会システム、生物など、あらゆる現象に関連するデータを精密に採取し、そのデータを基にAIが論理的または物理的なつながりを解析するプロセスを指します。このアプローチにより、人間が直接知り得ないような複雑な関係性やパターンをAIが把握し、入力データから出力データへの変換を通じて、新しい洞察や解決策を提供することが可能になります。
具体的には、データとゴールを設定することで、AIがその間の最も効果的な経路や関係性を自動で見つけ出し、結果を導き出します。このプロセスは、従来のアプローチとは異なり、人間の仮定や先入観に頼ることなく、純粋にデータ駆動で行われるため、新たな発見や予期せぬ解を見つけ出すことが期待されます。
「End to End」のアプローチによるAIの活用は、医療、気象予測、生態系の研究、社会システムの最適化など、多岐にわたる分野で革新的な進歩をもたらす可能性があります。これにより、人間の知識や理解を超えた複雑な問題の解決に貢献することができるでしょう。
「End to End」のアプローチとは、
データから直接的に結果を導くことを可能にする技術的な手法であり、データと結果の間の直接的な変換を可能にします。
ということのようです。
私は、様々な分野の最新技術の話を聞くのが好きなのですが、本当に最近の技術は、「そんなことまで出来るようになったのかぁ！」とＴＶの前で感嘆の声を上げてしまいます。
そんな技術で収集した人間の脳では処理できない（当然です）膨大なデータから、これまた人間には理解できない因果関係を経て、直接結果を見せてくれる。
既にそういうことは私たちの環境の中に多数存在しているはずです。
私たちが知らない間に私たちはその恩恵を受けているのでしょう。