【想像していなかった未来】「その本質は単なる数式に過ぎない」人工知能概念は一体何処から現れ、何処に向かうのか？
現在の学習要項では連立一次方程式について習うのは中学2年生以降とされている様ですが、「連立一次方程式が解ける(解が一つに定まる)」とは(現在カリキュラムへの復活が検討されている)線形代数において「対角化が可能」という状態を意味しています。
そして、これが「解けない(対角化が出来ない)」とは「式(行)の数が少な過ぎて交点=解が幾らでも見つかる(不定)」場合か…
「式(行)の解が多過ぎて、交点=共通解が一つも見つからない(不能)」状態をいうのです。
ところで人類の数学は欧州への大航海時代(15世紀中旬~17世紀中旬)到来を契機としてイタリア・ルネサンス期(14世紀~16世紀)に錬金術や数秘術と科学が分離し、宗教戦争時代(16世紀~17世紀)の総力戦を勝ち抜いた「主権国家=国体維持に十分な火力と機動力を備えた常備軍を中央集権的官僚制が徴税によって賄う体制」の確立期(17世紀~18世紀)に大天文学者=大物理学者を兼ねる大数学者が活躍した訳ですが、この間ずっとかかる「不能」問題はそのまま放置されてきました。そこから最も誤差=損失の少ない近似値を導出しようとする試みが、今日の機械学習アルゴリズムに結実する流れは、まさにそれまでの人類の想像力では到底追いつかない「想像していなかった未来」だったという訳です。
発端はフランス革命と産業革命
かかる「近世=絶対王政樹立期(16世紀~18世紀)」を良い意味でも悪い意味でもフランス革命(1789年~1799年)が終わらせた時、暦法から宗教色を抜こうという試みの一環として度量衡単位の再設定が遂行されました。「地球の大きさに基づく」メートル法制定がそれで、ただしその時までに地球は球体でなく楕円回転体である事が明らかとなっていて、その計測結果は計測誤差も相まって「不能解の嵐」となったのです。
問題解決に先鞭をつけたのはラプラス(Pierre-Simon Laplace, 1749年~1827年)の「最小一乗法(1799年)」。しかし計算が煩雑で扱いかねているところに登場したのがルジャンドル(Adrien-Marie Legendre、1752年~1833年)の最小二乗法(1805年)でした。実はこうしたフランスの国家プロジェクトと並行してドイツでガウス(Carolus Fridericus Gauss、1777年~1855年)が最小二乗法の研究を進めており(1801年、小惑星Ceresの軌道予測と再発見後の最小二乗法を用いた軌道計算の精密化)、これをさらに発展させる形で誤差関数(erf=ERror Function)概念が登場したのです(1809年と1823年の論文)。
後続の研究者はこの「値域が0を中心に-1から+1にかけて分布する」式を確率論で扱う「0から1への分布」に変換する為に1を足して2で割りました。式の見た目はまるで同じ。ただし誤差関数は(上掲の操作の影響で？)分布の中心「平均0、分散1」ではなく「平均0、分散$${\frac{1}{2}}$$」の位置に写像されます。
かかる累積分布関数(Cumulative Distribution Function)を微分すると得られる確率密度関数(PDF=Probability Density Function)が、いわゆる「正規分布のベルカーブ」通称「ガウス分布」。
こうして発見された「(観察対象が巨大なたった一つに限られる)天体観測につきもの計測誤差の分布」。それが「(中央極限定理に従う)あらゆる微小事象の集積の多くに観測される根源的分布」と見做されるに至ったのが統計学におけるコペルニクス的展開=統計革命だった訳ですが、その重要な牽引役となったのがマルクス主義者にして優生主義者という複雑な思想的背景を有する統計学者カール・ピアソン(Karl Pearson, 1857年~1936年)となります。例えば「ナポリに棲息する蟹の個体群の甲羅サイズの分布調査(1894年)」…
しかしながら彼の頻度主義統計学は、ロナルド・フィッシャー(Sir Ronald Aylmer Fisher, 1890年~1962年)の「(事前分布を参照しない)点推定に立脚する最尤推定法」やベイズ主義統計学の「(事前分布を参照する)区間推定に立脚する最尤推定法」の導入によってその原理主義的意味合いを大いに薄めるのです。
なおこの様な形での数学の発展は、それまでの時代の様に大天文学者=大物理学者=大数学者の純粋な(時として神学的な)知的興味ではなく、産業革命時代の生産環境管理が必要とした「より厳密な数理最適化法」の供給を目指して発達してきた点が重要。そう、要するに「数学は神学の端女」の時代が終わり、「(実用)数学は産業の端女」の時代が始まったという訳です。
「その本質は単なる数式に過ぎない」機械学習アルゴリズムの登場
こうした背景があって1958年にはロジスティック回帰と人工ニューロン概念の発端となる単層パーセプトロン概念が発表されます。歴史のこの時点におけるバックエンド(計算式)こそ上掲の最小二乗法に毛が生えた程度でしたが、この歴史的時点で「データを学習用データと検証用データに分けて与える」機械学習アルゴリズム的インターフェイスが樹立した事にこそに歴史的意義があったのです。
実際にアルゴリズム上の技術革新となったのは2024年度ノーベル物理学賞の対象となったジョン・ホップフィールド(John Joseph Hopfield、1933年~)のホップフィールド・ネットワーク(物理学のスピングラス理論を援用したが局所最適化が早過ぎてアルファベット28文字の学習もままならなかった)。あるいはその問題点を「確率論的揺らぎ」の導入によって克服しつつ組み合わせ爆破を抑え込んだジェフリー・ヒントン（英: Geoffrey Everest Hinton、1947年12月6日 - ）のバックプロパゲーション(誤差逆伝播法、1986年)。さらに未来の教科書には「いち早く並列処理に対応して高速化した決定木アルゴリズムへのへの対抗策として深層学習アルゴリズム側が再帰もバックトラックも畳み込みも捨てて放った刺客」transformerアルゴリズムの登場(2017年)こそが真の技術革新だったと書かれる事になるかもしれません。
なにしろこの自然言語処理(NLS)から派生したモデル、実際に運用してみると高度な数学問題を解く様な問題解決能力まで備えている事が明らかとなったのです。
いずれにせよ人類の大半にとってかかる「実用数学史におけるコペルニクス的転回」に突如として直面したのはOpenAI社のChatGPT発表(2022年)を契機としての事であり、要するに一般人はアルゴリズムの進化そのものではなく、インターフェイス、すなわちCUI(キャラクター・ユーザー・インターフェース)を介しての一問一答とか「データが学習用と検証用に分けて与えられる」過程などに反応する事しかしないものなのです。
「想像していなかった未来」は、いつだって向こうから勝手に問答無用でやってくる？
ここまで駆け足で眺めてきた通り機械学習アルゴリズムの正体は「数式そのもの」に他ならない訳ですが、現在の数学教育は学習者にその事を実感可能な形で組み上げられておらず、従って「人工知能を異次元から突如現れ、人類を滅ぼそうとしている怪物」としか認識出来ない人の説得に失敗し続けています。まぁ「想像していなかった未来」が向こうから勝手に押しかけてくる時、よく見掛ける景色。この問題をどう解決するかで「本当に訪れる未来」の実像が変わって来るという次第…
投稿用本文はここまで。「2017年に数学再勉強を始めたら自分だからこそ見える景色」にこだわってみました。そう、この投稿はその全体が「あの時の決断があったから、当時の自分には想像だに出来なかった今の自分がある」という過去の自分への結果報告でもある訳です。
「最初からこれくらいの数理なら常識の範疇な人達」は、ごく当たり前の様についてこれない人達を置き去りにして先へ先へと進もうとします。最近の流行でいう「加速主義」って奴ですね。しばしばそのうち右派は未来派芸術と関係が深かったムッソリーニのファシズム思想、左派は資本主義的発展は必ずその矛盾を自ら露呈すると考えたマルクス思想の発展型として捉えられます。
加速主義（Accelerationism）は、資本主義や技術進歩を加速させることで社会の変革を促進しようとする思想です。その基本的なアイデアは、現状の問題を改革ではなく加速によって突破し、新たな社会や経済の秩序をもたらすことです。加速主義には大きく分けて右派加速主義と左派加速主義があります。
特徴
1. 右派加速主義（Right Accelerationism）
目的: 資本主義そのものを加速させ、技術と市場を最大限に活用して新たな社会を作り出すこと。
テクノロジー信奉: テクノロジーの進化が社会全体を進歩させ、最終的に新しい段階の社会を生み出すと考える。
個人主義: 競争力や自己責任を重視し、個人の自由と市場の無限の発展を信じる。
代表的な思想家: ニック・ランド（Nick Land）は右派加速主義の代表的な人物で、テクノロジーと資本主義の融合を強調しています。
2. 左派加速主義（Left Accelerationism）
目的: 資本主義を加速し、その限界を暴くことで社会主義的な未来や資本主義の超克を目指す。
技術の再分配: テクノロジーを公共の利益のために再配分し、持続可能で平等な社会を実現しようとする。
資本主義の矛盾を利用: 資本主義の加速によってその内在的な矛盾（例：経済的不平等や環境問題）が露呈し、変革の契機となると考える。
代表的な思想家: ニック・スルニチェク（Nick Srnicek）やアレックス・ウィリアムズ（Alex Williams）は左派加速主義の代表的な論者です。
加速主義の限界
1. 予測不能な結果: 技術や経済の加速が社会にどのような影響を与えるかは予測が難しく、急激な変化が制御不能な混乱を引き起こすリスクがあります。技術の進化が必ずしも人類にとって望ましい形で進むとは限らず、特に右派加速主義はこの点で批判されます。
2. 倫理的な問題: 加速主義が推奨する急激な変化は、社会的な弱者や環境に対する配慮が欠けているとの批判があります。特に右派加速主義は、技術的エリート主義に偏り、格差をさらに拡大する可能性が指摘されています。
3. 社会的連帯の欠如: 資本主義や技術進歩の加速に伴い、社会の連帯が弱まる危険があります。技術革新による自動化が労働を奪い、大量の失業者を生む可能性もあり、社会的不安定を招く懸念があります。
4. 実現性の問題: 左派加速主義は、資本主義の限界を超えることを目指しますが、そのビジョンがどのように具体化されるのか、どのような政治的プロセスが必要なのかは曖昧です。資本主義の矛盾を加速させたとしても、それが必ずしも社会主義的な未来に結びつくとは限りません。
5. 技術への過信: 加速主義は技術の力を過信しているという批判があります。技術的進歩が社会問題を解決する万能薬であるかのように扱われることが多いが、技術には限界があり、それだけで社会的・経済的問題を解決することは困難です。
結論
加速主義は、技術と資本主義の進展を通じて現代社会の変革を促す思想であり、その大胆な視点は注目に値しますが、予測不能なリスクや倫理的な問題、実現性に関する課題が存在します。特に、加速主義が目指す未来像が現実的に実現可能かどうかは、いまだに多くの議論を呼んでいます。
「未来派芸術と関係が深かったムッソリーニのファシズム思想」…ChatGPT自身の特徴抽出によれば、当時のイタリアにおける未来派芸術の方がファシズム思想自体より右派加速主義の本質を表してる様なんです？ ただし一時期イタリアを席巻したファシズムや、その後ドイツを席巻したナチズムが闘争的だった背景に「不況の影響で就職先が見つからない第一次世界大戦帰還兵の不満」があった点には留意が必要です。右派加速主義が同じ形で「戦争こそ究極の解決」なる結論に至るとは限らないという事ですね。
イタリアにおける未来派芸術とファシズムの関係は複雑で、多層的なものです。未来派（Futurismo）は20世紀初頭にイタリアで誕生した芸術運動で、機械文明、速度、力強さ、現代性を賛美し、過去の伝統に対する否定的な態度を取っていました。この運動は、美術、音楽、文学、建築などの多分野に影響を与えましたが、政治的には特にファシズムとの結びつきが注目されます。
未来派の特徴
近代性と革新の賛美: 未来派は、機械やテクノロジーの発展がもたらす未来を賛美し、速度、エネルギー、力といったテーマを強調しました。過去の伝統や美学を軽視し、破壊と革新を求めました。
暴力と戦争の美化: 未来派の芸術家たちは、戦争や破壊が創造的な力であると考え、戦争を「世界の唯一の浄化装置」と見なし、美化する姿勢を持っていました。
反伝統主義: 古い価値観や歴史的遺産を破壊し、現代性と未来を強調しました。特にルネサンス的な芸術や古典主義への反発が強調されました。
未来派とファシズムの共通点
未来派芸術とイタリアのファシズム運動は、いくつかの共通点を持っており、結果的に未来派の一部はファシスト政権に接近することになりました。
1. 革新と行動の強調: 未来派もファシズムも、停滞した過去よりも未来に目を向け、力強く行動することを重視しました。ファシズムは「行動の政治」として自身を定義し、未来派の「破壊と創造」という理念と共鳴しました。
2. 暴力と戦争の美化: 未来派が戦争を美化したのと同様に、ファシズムも戦争と軍国主義を推奨し、暴力を正当化しました。これにより、未来派の一部の芸術家や思想家がファシスト運動に共鳴しました。
3. 国家の力と権威の強調: ファシズムは国家の権力と権威を強く推し進める運動でしたが、未来派の中には力強さや支配の美学を評価する者が多く、これがファシズムの権威主義的な側面と結びつきました。
4. 近代化と技術の信奉: 未来派が近代技術や産業を賛美したように、ファシスト政権も技術や産業発展を推進し、現代化を国力強化の要としました。両者は産業的進歩と国民の活力の結びつきを強調しました。
未来派とファシズムの関係の具体的展開
フィリッポ・トンマーゾ・マリネッティ: 未来派の中心的人物であったマリネッティ（Filippo Tommaso Marinetti）は、未来派運動を創始しただけでなく、ムッソリーニのファシスト運動とも関わりを持つようになりました。彼はファシズムを積極的に支持し、未来派の理念とファシズムを結びつけようとしました。
第一次世界大戦とその後の政治的展開: 未来派の多くの芸術家たちは第一次世界大戦に参加し、戦争後の混乱の中で急進的な政治運動に参加する者が増えました。特にマリネッティは、戦後イタリアの政治的混乱の中で、ファシズムの初期の運動に積極的に関わり、ファシスト党の創設にも関与しました。
未来派の多様性: しかし、未来派全体がファシズムに傾倒したわけではありません。芸術運動としては多様な側面があり、一部の未来派芸術家や知識人はファシズムに批判的であったり、距離を取ることを選びました。
限界と変化
ファシズムと未来派の結びつきには限界がありました。
1. 体制化されたファシズムとの不一致: ファシズムが政権を確立し、制度化されるにつれて、未来派の急進的な芸術理念や反伝統主義は、国家が求める秩序や権威主義としばしば衝突しました。ファシスト政権は、未来派の革新性を部分的に取り入れつつも、伝統的な国民的な価値観を強調する傾向を強めていきました。
2. 芸術の独立性の喪失: 未来派は芸術の自由や革新を標榜していましたが、ファシズム政権下で芸術が国家の宣伝道具として利用されるようになると、未来派の独創性が制限され、プロパガンダの一部として扱われるようになりました。
結論
未来派とファシズムの関係は、共通の要素を持ちながらも、全面的な一致ではなく、部分的な協調にとどまります。未来派の急進的な革新性とファシズムの権威主義的な側面が交錯し、特にマリネッティのような人物はファシズムに積極的に関与しましたが、運動全体としてはファシズムに全面的に従属したわけではありません。時間が経つにつれて、未来派の反伝統的な芸術観とファシスト政権の保守的な要素との矛盾も浮き彫りになり、未来派はファシズム体制下でその独立性を失っていきました。
しかしながら、これから先の展開を考えると「人工知能をインターフェースでしか捉えられず、それへの脊髄反射的反応しか見せない人達」とどう上手く付き合っていくかが新たな問題として台頭してくる訳です。有名な失敗例が英国自動車産業が餌食にされてフランスやドイツの追随を許した痛恨の赤旗法(1865年~1896年)あたり…
歴史とは繰り返してはいないものの、周回的に韻を踏むもの。そうした事象の特徴検知には人文学的教養が欠かないというのが現時点における私の到着地点という訳ですね。
哲学研究者が紹介する、論文執筆のための「言い換え」一覧。
— 本ノ猪 (@honnoinosisi555) November 25, 2024
（参照:『新版 ぎりぎり合格への論文マニュアル』平凡社新書、P214） pic.twitter.com/Nu7ISdhGkF
そんな感じで以下続報…