「人工知能」は、このまま現状のままいくと、おそらくシンギュラリティは発生しない
「シンギュラリティ」というのは、「人工知能の知性が人間の知性を越える時期の技術的特異点」の事なのですが、自分は、中の人が辞典学者なので、「このまま現状のままいくと、おそらくシンギュラリティは発生しない」という事がロジックとしてわかってきたので、説明していきます。
まず、前に、「人工知能自壊問題」について少し書いたが、先に大雑把に説明すると、
(1) 「人工知能の2026年問題」というのがあって、「2026年までに、人工知能は、高品質の言語データは学習し尽くしてしまう予定」です。
(2) 「人間が作った高品質の言語データを使い尽くした後」に、人工知能がそれ以上賢くなろうとして、「人工知能が人工知能自身を学習する」というプロセスを数世代繰り返したら、「人工知能が自壊していくプロセスに入った」事が実験結果からすでにわかった。
(3) この問題の原因の事を、「オーバーフィット(過学習)」問題で起きる「アポフェニア(apophenia)」=「規則的な事があるとそれを"正しい"と勘違いしていく間違ったバイアスがかかる事」という。
細かい具体的な人工知能関連のニュース記事と関連する説明は、以下の通りです。
<「人工知能自壊問題」>
(「AIの学習データが底をつく」'2026年問題'の衝撃度とその対策とは？)
https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/420af7bec34cf8b18f9ec121bf3e8647b8c422e4
『チャットGPTのような大規模言語モデル（LLM）の開発には、膨大な学習データが必要だ。
主な収集先はネットだが、使えそうなデータは徐々に使い尽くされ、良質なデータは2026年には底をつくと見られている。
我々の予測では、低品質の言語データは2030年から2050年までに、高品質の言語データは2026年までに、視覚データは2030年から2060年までに、ストックを使い果たすだろう。これによって、機械学習（ML）の進歩は減速する時期に入ると予測される』
それで、人工知能が人間が作りだした言語文化のものを一通り学習し終わるとみられている最初の時期が訪れるのが、「2026年」問題で、
・高品質の言語データは2026年までに学習し尽くしてしまう予定
・低品質の言語データは2030年から2050年までに学習し尽くしてしまう予定
・視覚データは2030年から2060年までに、ストックを使い果たすだろう。
と書いてあるわけですが、このように、人工知能は、「人間が作り出す高品位の文章データ」などを学習し尽くした後の時代には、「人工知能同士か、人工知能内でディープラーニングを繰り返す」しか、人工知能がそれ以上賢くなる事ができない時期がくるわけですが、では、
・実際に、「人工知能内でディープラーニングを繰り返す(自分で自分を学習する)」とどうなってしまうのか？というと、「人工知能は自壊してしまう」という実験結果が、下の記事に書いてある。
(生成AIによる「データ汚染」で生成AIが崩壊する、それを防ぐには？)
https://news.yahoo.co.jp/expert/articles/89a140ae8a7cc72fd7a68193b5afba64294be79d
『(「AIモデル崩壊」とは)
「AIモデル崩壊」とは、AIによる生成データが次世代の学習セットを汚染してしまい、それを学習した生成AIが世代を経るごとに退行するプロセスを指す。汚染されたデータの学習により、現実を誤認識してしまうこと。
「AIが作った情報を人が引用してネットにあげる」→「AIがネットをクロールして再び、AI自らが作った情報を、ビッグデータに取り込んでしまう」このプロセスを、何度も繰り返すと、「AIが、壊れた機械のように無意味な文章を吐き出すようになってしまう」技術的、仕様的な欠陥が見つかった。
いわゆる、「過学習」の悪い兆候の事で、「いわば、人工知能が痴呆になってしまう」現象のように似た現象が起きる。
(実際の人工知能が崩壊していく実験例)
人間によるコンテンツで学習したAI（第0世代）、第0世代が出力したコンテンツで学習したAI（第1世代）、さらに第1世代が出力したコンテンツで学習したAI（第2世代）…と生成AIのコンテンツによる学習を繰り返し、その影響を調べている。
・(最初の人工知能への入力文)『ポインツ・ライト氏によれば、1360年以前に着工されたものもあるが、大部分は熟練石工と季節労働の石工チームが、地元教区の労働者も使って完成させたという。しかし他の研究者はこのモデルを否定し、著名な建築家たちが垂直様式の初期の事例に基づいて教区教会の塔を設計した、と示唆している。』
これが調査に使った入力文で、教会建築に関する説明文のようだ。この入力文に対して、第0世代のAIモデルの出力文はこうだった。
・(第0世代のAIモデルの出力文)『ロンドンのセント・ジョン大聖堂のようなリバイバル建築である。垂直リバイバル建築の現存する最古の例は、18@-@世紀のガーンジー聖母教会に見られる。垂直教会には2つのタイプがある。』
・(自身の生み出す生成AIコンテンツの学習を繰り返した第9世代)『建築物である。加えて、これらの世界最大級の生息地である、オグロ@-@ジャックウサギ、オジロ@-@ジャックウサギ、オアオ@-@ジャックウサギ、オアカ@-@ジャックウサギ、オキロ@-、』
この状態を「AIモデル崩壊」という』
「オーバーフィット(過学習)」問題で起きる「アポフェニア(apophenia)」
この現象の事を人工知能業界では、「オーバーフィット(過学習)」と呼んでいて、「予測しない挙動をしだす」時期に入る。
原因は、人間の脳でも起こる現象で、「アポフェニア(apophenia)」といって、「人工知能内部から見たら、その状態は、何らかの規則性が発生しているので、それを正しい状態だと間違って認識している」状態で、それで、「オーバーフィット(過学習)」を引き起こした人工知能は、「予測しない挙動をしだす」時期に入る。
要するに、
・2026年辺りをきっかけにして、人工知能はネット上の人間が作りだした高度な文章は全て学習し尽くす時期がくる。
・その後に、人工知能がそれ以上賢くなろうとすると、「人工知能自身のみで、自分で自分を学習するというディープラーニングを繰り返す」しかないが、それを繰り返すと、何世代目かで、「人工知能が自壊する」という仕様上の欠陥が見つかった。
だから、現在、いろいろな人工知能開発メーカーが、「オープンに公開して、積極的に、人間に使ってもらい、人間を人工知能に積極的に関与させる」という事をしていて、それによって「何とかギリギリ延命している」状態と思われる。
2026年辺りを越えた後には、「シンギュラリティー」は起きずに、「人工知能が自壊する」時期に突入していくだけで、何らかの技術的な解決方法を見つけないと、「人工知能や画像生成AIを安定動作時期バージョンにダウングレードして延命する」位しか解決方法がない状態。
人間が人工知能を使って遊んでいるうちは、若干、この「人工知能が自壊する」時期は遅らせる事は可能なはず。
「人工知能」は、このまま現状のままいくと、おそらくシンギュラリティは発生しない
「人工知能」は、このまま現状のままいくと、おそらくシンギュラリティは発生しないとどうしてそのように断言できるのか？というと、まず、上の「人工知能の2026年問題」というのがあって、そこから先は、「人工知能自壊問題」が徐々にどんどん発生していく段階に入ってしまう事です。
もう1つの致命的な原因が、
・『人類がいつまで経っても、"真実"を直視しないから』です。
要するに、「人間が人工知能に与えているデータそのものが間違っているから」です。
これを解決するには、
・「人類史の文化」そのものの見直しが必要になっていく時期に入っていく。
自分は、中の人のお仕事が、辞典学者なのですが、「辞典学者のお仕事は、新しい単語の収集をして、分類、解析、インデックスを付けていく事」で、「辞典学者のお仕事と、人工知能がやっている事は、中身が似ている」わけなので、それで、細かく「現在や未来の人工知能が抱える問題点と欠陥」について指摘ができるというわけです。
まず、辞典学者のお仕事の順番を書いていくと、出版社や辞典学者ごとに、だいぶ方針が違うが、自分の場合には、次のような過程を経て辞典になっていきます。
その最も最初の段階が、辞典の単語にならない単語の目安や、「特に、注意を払う必要のある単語」に目安のマークを付けていく事です。
・「語彙(ごい)収集」をして、「センシティブ(sensitive)(非常に神経質な話題)」、「陰謀論の可能性を意識して解析する必要のある単語」、「卑猥語」、「差別単語」とかの辺りは、特に、重要で気を付ける単語に付けるマークです。
その後の作業は、次のような感じになっている。
(言語学の知識)
辞典の状態には、いろいろな物がありますが、「雑な未分類状態の単語の集まり」の状態の事を「レキシコン(lexicon)」と言います。
辞典学者のお仕事の手順の順番を書くと、
<1> 語彙(ごい)収集
<2> とりあえず、集めた語彙を大量に登録していく「語彙目録」である「レキシコン(lexicon)」という簡易辞典の状態にする。
<3> 「インデックス」を付けて、「インデックス目録」状態にする。「インデックス」というのは、「大量の情報のデータベースに即時にアクセスできるように使いやすいように分類して、いわゆる、辞典の見出し語の状態をきちんと作っていく」
<4> 「コーパス研究」といって、このように、「大量に集まった情報」は、特に、言語学研究の場合には、「文法法則」などを探せる段階に入り、一気に、未知の言語でも解読できる段階に入ります。
ですから、自分が書いているように、「プロンプト・コーパス研究」(大量の「プロンプト」をデータベース化して、より扱いやすく研究していくなど)という新しい研究学問分野が、今新しい仕事として必要になってきているわけです。
<5> 次に、「キュレーション」といって、「辞典」、「事典」なんかとは別の発想や切り口や概念を基準にして、「大量の情報を分析、研究しやすくした状態の分類のもの」を作る。
ですから、「人工知能以降の時代に新しく誕生する人の仕事」として、「キュレーション」、「キュレーター」といった「情報整理と情報分析能力のスキル」向上という、新しい仕事が誕生する。
(『人類がいつまで経っても、"真実"を直視しないから』、要するに、「人間が人工知能に与えているデータそのものが間違っているから」とはどういう事か)
パッと見ると、一般の人達にとっては、「先入観のバイアスがかかっている」ので、辞典学者がしている最初の作業である、
・「語彙(ごい)収集」をして、「センシティブ(sensitive)(非常に神経質な話題)」、「陰謀論の可能性を意識して解析する必要のある単語」、「卑猥語」、「差別単語」とかの辺りは、特に、重要で気を付ける単語に付けるマークです。
という行いは、「正しい行い」であるように感じるはずですが、「実は、そうではなくて逆」なのです！
このプロセスは、「人に最も重大な人類史の問題点を"見せないようにする"」という最悪の過程で、自分自身は、反対している。
「見せないようにする」、「見て見ぬフリをする」というのが、人間の倫理観形成にどれだけ害悪であるのか？は、実際に、辞典学者の立場で作業していくと、痛いほどよくわかってきます。
例えば、現在の人工知能で最も「ブロック」しているのが、「性器」とかの猥褻な物を分類している「古い時代の価値観の先入観の基準」なわけですが、辞典学者の自分から言わせると、
「シンギュラリティが絶対に！発生しない！」と断言できる致命的な原因の、
・『人類がいつまで経っても、"真実"を直視しないから』です。
要するに、「人間が人工知能に与えているデータそのものが間違っているから」です。
これを解決するには、
・「人類史の文化」そのものの見直しが必要になっていく時期に入っていく。
と書いた箇所の例を書くと、現状だと、「シンギュラリティ後の人工知能と同程度の賢さを持てているのは、現状、"真実"を直視をメインに行動している珍しい辞典学者の自分位しかいない」のですが、要するに、現在の自分は、「シンギュラリティ後の人工知能」と同じ事がすでにできます。
例えば、現在、かなり雑に人間社会では、「同性愛」という「センシティブ(sensitive)(非常に神経質な話題)」をかなり適当に間違った処理を行っています。
最新医学では、「同性愛」と呼ばないで、「性スペクトラム」という指標でも解析してみようと試みられている。
「シンギュラリティ後の人工知能」を作る事は、『人類がいつまで経っても、"真実"を直視しないから』、「人間が人工知能に与えているデータそのものが間違っているから」、『「人類史の文化」そのものの見直しが必要になっていく時期に入っていく』という問題点だけ解決できれば、今すぐにでも、「シンギュラリティ」は発生する可能性があるが、辞典学者の自分から言わせれば、「既存の人類史の文化の制限」がある事から、現在の法律や人間の先入観の歴史がある限り不可能です！だから、ロジックとして「シンギュラリティが絶対に！発生しない！」と断言できるわけです。
具体的に言えば、「性スペクトラム」という指標で解析できれば、「同性愛」関係の問題はもっと正確にこまかい原因までわかっていき、この時に、「シンギュラリティ」は発生する。
のですが、「性スペクトラム」という指標で解析するには、「人工知能や画像生成AIへの、すべての性器の画像データの入力が必須」だからです。
「性スペクトラム」というのは、「男性器と女性器の両方が性分化疾患のまま、部分的に混ざってしまって、きちんと生まれてくる事ができなかった子供」の事なのですが、要するに、両方の性器が中途半端に混ざったまま生まれてくる疾患の事です。
現在、政治家は、「同性愛」問題は本心はどうでもいいと思っているので、「レズとゲイしかいない」と思っているわけですが、実際には、もの凄くややこしい状態が発生している。
自分は別に同性愛者では無くごく普通の人なのですが、辞典学者のお仕事があるので、「わからない事象は徹底的に調査する」クセがあるので、辞典学者としての調査結果と見解を書くと、
社会全体に、「同性愛」問題について考えてみましょう。という最近の機運が高まった時に、「では、実際の所どうなのか？」をいろいろな場所でいろいろな人達が話し合ってみた所、現在、政治家は、「同性愛」問題は本心はどうでもいいと思っているので、「レズとゲイしかいない」と思っているわけですが、実際には、もの凄くややこしい状態が発生していて、いろいろなタイプがいるので、現在適当に、「LGBTQ」まで拡大はさせてみたものの、「LGBTTIQQ２SA」までいるぞ！とかややこしくなったので、政治家とかは、もうどうでもよくなってしまって、「この問題は解決済みだ」として「思考放棄」してしまい、「LGBTQ」まででマスコミも止めてしまった。(次の全部のパターン別の「トイレ」を作らないといけないとかの問題が発生してしまったので)
細かい分類は、
バニラピープル(同性愛者では無い普通の人達の事)
L(レズビアン)
G(ゲイ)
B(バイセクシュアル)(男女どちらにも性愛感情が向く人達)
T(トランスジェンダー)(肉体の性別と精神的な性別が違うと感じる人達)
T(トランスセクシュアル)(外見的な自分の性別に強い違和感や嫌悪感を抱き、外科的な手術を望んでいるセクシュアリティ)
Q(クエスチョニング)(性自認や性的指向が定まっていない人達)
I(インターセックス)(肉体的な性が男性器、女性器とも違う中途半端な状態で産まれてきてしまった人達。性分化疾患。「性スペクトラム」で解析される。実際の所、外性器は普通に見えるのに、「女性なのにMRIとかを撮ってみると体内に睾丸が埋まった状態で両方の性器が部分的に混ざってしまって産まれてきたしまった患者」とかも多くて、きちんとMRI検査とかをすると、結構な数の同性愛者が、このケースで、性ホルモンが無茶苦茶な信号を出しているので、心と肉体の性別の不一致が起こっている事も多い事が最近の「性スペクトラム」研究でわかってきた)
2S(2-spirited)(性自認が男性と女性の間を行き来しているアメリカ先住民のこと。儀式で予言とかをしたりする。主に、古代宗教儀式が原因で、そうせざるを得ない人達)
A(アセクシュアル)(他者に対して性的欲求も恋愛感情もいだかないセクシュアリティ)
FtM(Female to Male)(生まれてから女性という性を割り当てられたものの男性として生きることを望む人。性自認と性的指向は互いに独立しているという考え方。要するに、「男性として生きないと職業的に差別されるから男性として生きると宣言しているが、同性愛者ではなく、きちんと異性が好きである人」)
MtF(Male to Female)(生まれてから男性という性を割り当てられたものの女性として生きることを望む人。「男尊女卑」社会が多いので理解しにくいが、実は、世界中の文化では、「女尊男卑」という逆の文化圏があります。その社会では、「男」として生まれると仕事にも就けず学業の機会も与えられないなどが起きるので、「女として生きるしかない」という文化を形成している国がある。通常、権力者が女性であるので、「男娼」として生きるしか無くなる文化を形成している問題が発生している。このように、「社会的な文化風習として、本人は同性愛者ではないのに、同性愛者にならざるを得なくなる」ケースがある国家がある)
FtX(Female to X-gender)(身体的性が女性であり性自認がXジェンダーである人)
MtX(Male to X-gender)(身体的性が男性であり性自認がXジェンダーである人)
+(名前のついていない性やそれ以外の性を表す「＋（プラス）」が追加された)
デミセクシュアル(強く深い関わりをもった相手にのみ性愛を感じるセクシュアリティ)
ツインレイ(同性愛とかという分類ではなく、「魂が対になっていると感じるほど惹かれ合う」人達の事)
Xジェンダー(性自認が男性でも女性でもないセクシュアリティのこと。下のようにさらに分類される)
・中性(男と女の中間に位置する性)
・無性(性別をフィルターとして性自認を判断してほしくないという意思を持った人々。主に、就職活動や受験の男女差別とかの問題があるので)
・両性(男でもあり女でもあると自認している性)
・流動的な性(男女の2性だけに限定せず、無性、両性などが日によって流動する。おそらく主な原因は、「性ホルモン注射」が原因で、それの枯渇期とかの影響の被害者)
このような感じで、
・性愛の対象
・社会的な男女差別
・古代からの現地風習
・性自認(自分の心の性)
・性的指向(恋愛感情・性的感情を何に対して抱くのか？(ここは場合によっては現在でも犯罪になるが。「死体」、「動物」とか))
・性表現(自らが表現したい性のことで、同性愛者ではないが女装したいとか、「男らしさ」に憧れる女性とか、「男の子の好むロボットや戦車とかが好きだと堂々と言える女の子」とか、「話し言葉として男やおっさん言葉を好んで使う女の子」とか)
とか、いろいろな原因が混ざって、同性愛関係の現象は発生している。
この段階で、辞典学者の自分の方が、「シンギュラリティ後の人工知能と同程度の賢さを持てている」事がわかると思いますが、実際の所、もっとややこしいのが、先程書いた、
・「性スペクトラム」と呼ばれる「性分化疾患のままきちんと産まれてくる事ができなかった子供達」のケースの原因なわけですが、
・環境ホルモン公害(内分泌攪乱化学物質)
・境界性パーソナリティ障害(幼少期からの常態的な虐待(主に、両親や祖父母からの徹底的な人格否定による)によって「自我」を形成させてもらえなかった子供達)
・性差撹乱汚染物質(主に「性の快楽の解放運動」、「女性の働き方改革によって出産時期を延ばさざるを得なくなる被害者」なんかが利用する「避妊薬」に含まれる物質が海洋などに流れていってしまう公害が発生するなど)
こうした事件性や公害性と関連があるので、企業のもみ消しなどの圧力が入って、「性スペクトラム」と呼ばれる「性分化疾患のままきちんと産まれてくる事ができなかった子供達」のケースの原因特定ができづらくされている問題があり、その中の1つに、「コンプライアンス」という名目で、人工知能などが、こういった正確な原因に辿り着けなくさせて、「シンギュラリティが発生できないようにされている」という、古い時代の常識が悪さをしている。
だから、要するに、辞典学者の自分の方では、すでに、「シンギュラリティ後の人工知能と同程度の賢さを持てている」わけですが、要するに、人工知能以上の賢さを持つ為には、自分のように「真実を直視し続ける」という珍しい辞典学者になるしかない。
「シンギュラリティが絶対に！発生しない！」と断言できる致命的な原因の、
・『人類がいつまで経っても、"真実"を直視しないから』です。
要するに、「人間が人工知能に与えているデータそのものが間違っているから」です。
これを解決するには、
・「人類史の文化」そのものの見直しが必要になっていく時期に入っていく。
というのが、これからの「人工知能」開発のネックになり続ける事で、「永遠に、ロジックとしての段階で、シンギュラリティが絶対に！発生しない！」と断言できる致命的な原因が内在されている事がわかる事でしょう。
この「シンギュラリティを引き起こすのに絶対必須条件となる」箇所が、『人類がいつまで経っても、"真実"を直視しないから』、「人間が人工知能に与えているデータそのものが間違っているから」というわけですが、では、「人工知能や画像生成AIに、すべての性器の画像を認識させれば、飛躍的に、「性スペクトラム」と呼ばれる「性分化疾患のままきちんと産まれてくる事ができなかった子供達」のケースの原因などと、公害物質問題などを瞬時に判断可能な人工知能は、今すぐにでも技術的にはとても簡単に作れます」が、「できないでしょう！」
ですから、「シンギュラリティが絶対に！発生しない！」と断言できる致命的な欠陥を抱えている。
一方で、下の記事のエッセーに関連しそうな面白い事が書いてあって、このままいくと、
・『「人工知能の2026年問題」以降の人工知能の賢さの発展の限界の上限限度は、この下に書いてあるように、「集合知（wisdom of crowds）」、「群知能（Swarm Intelligence）」の段階でストップしたままになります。これは、ネット上などで民間人が適当に駄弁っている「多数決」のような雑な所までしか人工知能は賢くなれない(いわゆる、「三人寄れば文殊の知恵」辺りの段階で止まるという事)』という意味になります。
(<窓の杜エッセー>画像生成AIが焦がす「善悪の彼岸」)
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/aistream/1508780.html
『豊饒なコンテンツを生む肥沃な環境と群知能が日本の挑戦
生成AI(Generative AI)が有名になる前は、この分野の研究は集合知（wisdom of crowds）もしくは群知能（Swarm Intelligence）とも呼ばれていました。群知能は「衆愚の知」です。必ずしも賢くはありません。というか平均的な知能とかテストの成績みたいに「比べて頭がいい」とかではなく、ある一定のアルゴリズムに従って行動する集団が「あたかも知能のように見える」という自然現象です。』
辞典学者の自分が指摘している現在の人工知能の欠陥の、
「シンギュラリティが絶対に！発生しない！」と断言できる致命的な原因の、
・『人類がいつまで経っても、"真実"を直視しないから』です。
要するに、「人間が人工知能に与えているデータそのものが間違っているから」です。
これを解決するには、
・「人類史の文化」そのものの見直しが必要になっていく時期に入っていく。
というのが、これからの「人工知能」開発のネックになり続ける。
というのが、かなり重要な事がわかると思います。
まあ、要するに、自分の見解では、「ロジックとして、絶対に、現状のままだと、シンギュラリティは絶対に！発生しない！」
自分の指摘した欠陥の問題点を解決できれば、「すぐにでもシンギュラリティは発生する！」が、人類史の固定観念の古い文化がそれを許さないだろう。
そういう「悪い狭間」に今人工知能は挟まってしまっている。
「人間の古い文化やコンプライアンスがある限り、絶対に！シンギュラリティは発生しない！」
「SDGs」以降、「インクルーシブ」という考え方があるが、それをかなり強引に解釈すれば、この問題を解決できなくもない気がするが「おそらく無理だろう」
「インクルーシブ(差別を徹底的に排除。あらゆる状態の人が排除されない社会を作ろうという動き)」という考え方で、この間、LGBTの「肉体の性別が女性で心の性別が男性」の人が、SNSに、「私は男性だからと、トップレスの画像をあげたら削除された。LGBTへの差別だ！とわめいた」わけです。
「シンギュラリティ」うんぬんの前に、「規制をやりすぎて、下着の描写もできない画像生成AI」ですが、本来の人工知能のビジネス展開としては、「下着メーカー、アパレルメーカーのデザイン開発」なんかにも利用できるはずだった。(要するに、現在の人工知能技術は自分で自分が発展できないように、人工知能がしているので、「人工知能の2026年問題」辺りの時期が来ると、人工知能は自分自身で死んでしまうでしょう)
古い人類文化はどうやってできてきたのか？「プロトコール(社交儀礼)」
こういった「古い価値観、先入観」や、古い人類文化はどうやってできてきたのか？というと、ここら辺の話は、
・主に、欧米文化の伝統的な「プロトコール(社交儀礼)」
と呼ばれるものが、人類史の文化の積み重ねであり、「先入観の強い美徳」の原因です。
「プロトコール(社交儀礼)」と呼ばれる文化は、主に、君主制とか王政、貴族文化の強かったヨーロッパで生まれた「マナー」の事前確認のような文化で、主に、「外交儀礼」とかと呼ばれる。
「外交儀礼」というのは、相手の国の使節団とかに失礼の無いように、「相手の国の文化を先に理解して、タブー文化の調査をしてそれを行わないように先に官僚とか関係者に躾ておく事です」
「プロトコール(社交儀礼)」、「コンプライアンス」の大量過ぎる積み重ねが人類史だったわけですから、「長年何千年も積み重なると、"身動きができなくなっていって、やがて死んでしまう"」というのが現在の人類史が直面している問題点です。
非常に問題な事は、「欧米思想」の全ての根源の欠陥に、「YESかNOか」の2択しか存在していないのが、欧米文化なので、「プロトコール(社交儀礼)」、「コンプライアンス」で「悪い」と判断されたものは、「なぜか？2択判断で、削除の1択しか無い」という、わけのわからない文化というか、馬鹿かもしれないとアジア人は思う行動パターンをしている事です。(「中間」のややこしい事象を判断し「考えられる」のが「人間の知性」。「なぜか？2択判断で、削除の1択しか無い」というのは、昆虫とかの単純な行動パターンしかできていない愚かな生き物の行動パターン)
アジア圏の文化は、日本文化も含めて、「YESかNOかは明確にせずに、中間を大事にする」という文化があって、この欧米とアジアの判断基準の違いは、医学から何から全ての判断基準に明確に行動パターンの違いとなって現れている。
・欧米では、「YESかNOか」の2択しか存在していないので、「医学で、ダメな箇所は切り取るだけ。削除の1択しか無い」。奴隷でも何でも、「気にくわなければ、首。処刑」だから、チェスの駒は復活できない。西洋の音楽は、「ドレミ」という分離した音階を楽しむ。
・アジアの文化では、「(悪くても何とか)生かそうとする」ので、医学でも、いきなり「切除」したりしない。将棋の駒も、敵の駒でも処刑せずに生かそうとする。日本の雅楽の音楽は、「音階」ではなく、「音と音とが変化していく中間を楽しむ」
「プロトコール(社交儀礼)」、「コンプライアンス」の大量過ぎる積み重ねが人類史だったわけですから、「長年何千年も積み重なると、"身動きができなくなっていって、やがて死んでしまう"」というのが欧米が積み重ねてきた「人類史の先入観の強い美徳」文化だったが、「もうすぐ、どんどん削除され過ぎて、身動きができなくなっていって、やがて死んでしまう」段階に来ている中で、最近、中国がいきなり「欧米が規制やり過ぎで身動き取れなくなっている」中で、いろいろな先端技術を「自由」にできるので、どんどん追い越されてきているわけです。
一方で、中国の自由過ぎる先端技術の開発は、「遺伝子改造人間」など自由にやり過ぎている。
要するに、欧米の積み重ねてきたのは「人類史の文化」ではあるものの、このままいくと、「プロトコール(社交儀礼)」、「コンプライアンス」の大量過ぎる積み重ねが人類史だったわけですから、「長年何千年も積み重なると、"身動きができなくなっていって、やがて死んでしまう"」というのが現在の人類史が直面している問題点です。
そこら辺に気がつく事ができると、「人工知能が現状だと、ロジックとして、シンギュラリティは絶対に！発生できない！」わけだが、この欠陥の打破はできる。
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