「リアリティ・トランサーフィン」と「生成 Deep Learning」を読んで、どこかで見た、どこにもない２つの空間の共通性とは🤔

私は、今2冊の本を読んでいます。一冊は、ヴァジム・ゼランド著：「リアリティ・トランサーフィン」【Reality transurfing. Steps I-V (English Edition)】 です。そしてもう一冊は、David Foster著：「生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする（第２版）」です。両者は分野が違いますが、どこか共通する部分もあり、とても興味深く拝読しています。今回は、２つの図書を比較して、それぞれの共通のポイントについてご紹介します😊

ヴァジム・ゼランド著：「リアリティ・トランサーフィン」について

ヴァジム・ゼランド著の「リアリティ・トランサーフィン」は、現代社会で注目を集めている自己啓発書の一つです。この本は、私たちの現実が、私たちの思考や感情によって形作られるという概念に基づいており、より望ましい現実を創り出すための方法を提示しています。

Reality transurfing. Steps I-V (English Edition)

David Foster著：「生成 Deep Learning」について

David Foster氏の「生成 Deep Learning」は、急速に発展している人工知能AIの分野である、生成モデルに関する深い洞察と実践的な内容を紹介している本です。生成モデルとは、既存のデータを学習し、新しいデータを生成できるようなモデルの総称です。例えば、画像、文章、音楽など、様々な種類のデータを生成することができます。

生成 Deep Learning 第2版 ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする

思考と現実の関係

ヴァジム・ゼランド氏の主張は、人間が思考した内容は、具現化し顕在化するという事が主要なテーマになってます。

また一方で、David Foster氏が解説する、生成 AIの技術はコンピューターが思考した内容が具現化し顕在化するという技術です。つまり、両方とも、基本的な主題は「思考と現実の関係」がテーマなのです😌

２つの空間

また、両者の思想には、共通のポイントがあります。それは「空間」です。
ヴァジム・ぜランド氏の「リアリティ・トランサーフィン」では、代替空間という思考が現実化するための潜在的な空間がある事を主張しています。
また、生成AIのDiffusion model（拡散モデル）では、潜在空間という、一次データにノイズを混ぜた空間が存在します。

両者の共通点の深掘り

潜在的な空間: 現実（またはデータ）を生成する源となる、目に見えない空間が存在するという概念です。
創造性: 思考（またはアルゴリズム）が、この潜在的な空間を介して、新たな現実（またはデータ）を生み出すという点で、創造性の概念と結びつきます。
可能性: 潜在的な空間には、無数の可能性が秘められており、個人の意識（またはアルゴリズム）によって、その一部が現実化するという点で、可能性の概念と結びつきます。

さらなる考察

意識とアルゴリズム: 意識とアルゴリズムは、異なる性質を持つものの、どちらも潜在的な空間を操作し、現実を生成するという点で共通点があります。この両者の関係性を深く探求することは、興味深いテーマとなるかもしれません。
現実の生成: 両者の概念は、現実がどのように生成されるのかという根源的な問いに対する一つの答えを示唆している可能性があります。
応用: このような考察は、哲学、心理学、人工知能など、様々な分野に新たな視点をもたらす可能性を秘めています。

まとめ

今回の考察は、一見異なる分野の概念を結びつけ、新たな視点から現実を捉えようとするものです。私は、まだこの２冊は読みはじめたばかりですか、他にも共通点が見つかったら、またnoteに投稿させていただきますね😊