「サラリーマンで年収1000万円を目指せ」 コンピュータは意味を理解しない。

近場のセミナー情報



12月8日に大阪で、「怪しい系オムニバス」セミナーを開催します。



このセミナーは過去、バージョンアップ編を受講している人のための限定セミナーです。





12月7日に大阪で、「10年後に後悔しない生き方」セミナーを開催します。このセミナー

はどなたでも受講できます。





セミナー詳細は、



https://sato-showon.com/shop/members/index.php?



からお読み下さい。





お問い合わせは、 melma@bc.iij4u.or.jp までお願いします。







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           願望実現に補助線を引こう



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         ┃  サラリーマンで年収1000万円を目指せ ┃ 



         ・・・━ 第3329号 ━ ・・・



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おはようございます、佐藤正遠(さとうしょ〜おん)です。



このメールマガジンは、当初成長を目指す若手サラリーマンのために書き始めたのですが、

連載開始から10年、今では自営業者、女性、リタイアされた方々からも幅広い支持を頂く

ようになりました。



その結果、2014年まぐまぐ大賞のビジネス・キャリア部門で大賞を、2015年には同部門で

二位を、そして2016年と2017年にはキャリアアップ部門で一位と4年連続で受賞しました。



私がどんな人間なのか?はウェブサイトのプロフィールを読んで下さい。

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バックナンバーは、以下リンクから検索出来ます。データベースの更新は不定期に行って

いるので、最新号が反映されない事があります。またここではキーワード検索が出来ます

ので活用して下さい。



http://showon-sato.com/index.php/magazine_log/





成長したい、自己実現をしたいと本気で考える人のために作った、死ぬまでにこれだけは

読んでおけ!という「良書リスト」は以下リンクからダウンロード出来ます。



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本も読まずに願望実現が出来るほど、人生は甘いもんじゃありません。読書の習慣を身に

付けられない人は、願望実現とは縁が遠いので、すぐに解除してもらった方が良いかも知

れません。



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◆ 今日の前フリ ◆◇



週末は東京で怪しい系のセミナーを開催したわけですが、今回お伝えしたエドワード・バ

ッチ博士のフラワーレメディーこそは、そんな知識体系の集大成というか、勉強すればす

るほど、「この人はどうやってこんなモノを見つけられたんだろうか?」と不思議になり

ます。



植物のエッセンスを抽出して、それを水に混ぜて飲むだけで、あらゆる精神疾患が治って

しまうって気付いたのも奇跡ですし、それが病状ごとに38種類もある(つまり38種類も探

し当てた)のも驚きです。



と書くと、「私は別に精神疾患じゃありませんから」という声が聞こえて来るわけですが、

今現在、





  ▼ 豊かで幸せな気持ちになれていなかったり



  ▼ キライな人、許せない人がいたり



  ▼ 願望が実現していなかったり



  ▼ 他者から嫌われていたり





する人は、全員精神疾患ですから。そういう定義の元、これをヒーリングし、治すための

レメディーがこれですから。



精神に関する病って、現代の西洋医学で一番治癒が難しいんですよ。うつ病みたいに症状

が激しいモノは、それなりに治せるようになりましたが、トラウマとか、狭量とか、ヤル

気が出ないとか、自己憐憫とかの度を超した状態を治すのはほぼムリで、そもそも現代の

精神医学ではこれを精神病とは位置づけていなくて、単なる性格って言っているわけです

からね。



実はこれ全部精神病で、レメディーを処方すると改善するって知ってました?



私は常々、怪しい系の知識体系は現代科学を超えていて、彼らが手に負えない領域をカ

バーしていると解説するのですが、その代表格がこれなんですよね。



次回は12月に大阪で開催しますが、このセミナーは来年やれるかどうか分かりません。受

講資格があって、ピンと来た人だけ起こし下さい。こっそり大事なエッセンスをお伝えし

ます。





本日の4コママンガへのリンク



http://showon-sato.com/blog/wp-content/uploads/2019/11/3329_1112.jpg







☆ AI vs 教科書が読めない子どもたち



今回は9月の課題図書である、『AI vs 教科書が読めない子どもたち』の解説をしたいと

思います。



読んでいない人もいる、というか大半?なのかも知れないので、要約をしながら解説する

と、





===

AIとそれにまつわる技術が騒がれているけど、コンピューターが出来ることは計算だけで、

そもそも文章の意味は理解していない(理解できない)ということを、多くの人は知らず

にAIを語っている。そしてAIの進化によってシンギュラリティ(技術的特異点、ブレーク

スルー)の到来がいつかはやって来て、それによってAIが人間の知能を超えてしまうとい

う夢物語を多くの人が信じている。ところが、そのようなことが起こる可能性は非常に低

い、なぜならば人間の知的活動の全てが、(コンピューターが理解できる)数式で表現さ

れないとならないからで、そのようなことは不可能だからである。

===



前半はこのような趣旨で話が進んでいきます。というか、前半で大事なことは、これで全

てだと思います。



メディアを良くフォローしている人ほど、AIの可能性に幻想に近い未来を持っていて、ま

さにハリウッドのSF映画みたいな近未来が来るんだろうと考えているものですが、そんな

ものは来ないんですよというミもフタも無いことを、AIを動かすベースとなるプログラム

を作る数学者は言っているわけですね。



時代をフォローする我々としては、どういう理由でこれが幻想なのか、つまりコンピュー

ターやAIの限界がどこにあって、それはどうしてなのかを理解できれば、とりあえず著者

が言いたいことは理解できたといえると思います。ここでのキモは、





  ● コンピューターは意味を理解できない





ですから。このことがどういうことなのか、それはなぜなのか?を分かってもらうために、

話は進んでいきます。



東ロボくんというAIを使った大学入試を受験するロボットの進化の過程や、成長の限界を

突破できない理由も全て、「コンピューターは意味が理解できない」からなんですよ。意

味を理解しない、できないから、別の方法で意味が分かったふりをする(そうしないと試

験問題は解けませんから)ために、どういう方法があるのか、それを模索したのが東ロボ

くんによる東大合格プロジェクトだったんですね。





では、なぜコンピューターは意味を理解できないのでしょうか?





本書を読んだ人で、この問いにスッと答えられない人は、本書を理解できていないという

ことです。というか答えはすでに私が書きました。



コンピューターは何をするものかというと、計算をするものなんですね。やれることは計

算だけなんです。だから計算で答えが出る問いには、必ず答えを出せるんですが、計算式

にならない問いは、答えようがないんです。そして意味は、計算式で表現できないんです。

だからコンピューターには意味を理解出来ないんです。



その状態で、国語や英語の問題を解かせるにはどうしたら良いのか?という方法論がP92

から説明されています。ひとつの例を挙げると、





私はギターを演奏するのが好きです。





この文章をコンピューターに理解させるのは難しいんです。「好き」が何を表しているの

か、どういう状態を「好き」と判断するのかを数式で表せないからです。ギターが好きな

ら、一日必ず1時間は弾かないといけないと定義できて、それが全員に当てはまるのなら、

これは数式にできますが、ギターを好きな人だって、10分しか練習しないかも知れないじ

ゃないですか。



この場合、AIに「ギターが好き」という意味を分かったふりをさせるために、裏側に巨大

なデータを持たせているんです。ギターが好きな人がやっている行動習慣や、ギターにま

つわる専門用語、著名なギタリストの好感度リスト(そんなものがあれば)、有名なギ

ターリフなどのデータをたくさん持たせるんです。



その上で、ある人がギターが好きかどうかを判定する時に、その人の行動データが、この

裏側の巨大なデータとどの程度マッチするのか、例えば、「アルディメオラ」というギ

ターリストを知っていて、彼の曲を何曲か演奏できるとなったら、これはなかなかの弾き

手であって、ギターを演奏するのが好きである可能性が高いぞ、とAIに判断させるとかね。



アルディメオラって、マニアしか知らない超絶技巧のプレーヤーなんですが、彼の曲を1

曲でも弾けるようになるためには、数百時間の練習が必要で、それができる人は余程のギ

ター好きなんですよ。



ということを、人間がプログラムにして、判定の基準にするんです。それを教師データと

いうのですが、これをたくさん持たせれば、正しい判断をする確率は上がりますよね。そ

うやって同じようなギタリストを何名もデータに入れてデータベースを作って、それに重

み付けをするわけです。そして判定すべき人間の行動様式というインプットから、データ

ベースにマッチするものがあるか、あるのならその重みはどの程度かというスコアリング

(採点)をして、最終的にギターが好きかどうかを判断するんです。



このプログラムが機能する(役に立つ)ためには、どれくらいのデータベースが必要にな

るのかは、みなさんが趣味にしていることで、同じことを考えてみたら分かりますよね。





つまりマッチングの対象となる元データがふんだんにあって、それと被験対象の状態を検

索させて、どの程度マッチするかで、その意味に相当する状態、行為かどうかを判断させ

る、それを数式に置き換えたのがプログラムだということです。



ところが、中学生程度であっても、フツーの人間が持っている知識の全量をこのやり方で

対応させるのはムリなんですね。宇宙の開闢の昔から、スパコンを回しても答えが出ない

んですから。





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読者のみなさんが、宇宙で一番幸せになる事を、こころよりお祈りいたします。

ありがとうございました。



佐藤正遠(さとうしょ〜おん)

株式会社メディウム・コエリ



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うつ病で障害年金を受給する方法