なぞなぞが解ける人工知能

**名無しさん＠お腹いっぱい。** · 2006/08/27(日) 20:10:15

なんていうのあったりする？

**HESONO** · 2007/10/25(木) 15:32:13

通貨で説明してみます。
例えばヒト並のghostAは応用、認知が発達していて、１円玉を5円玉に、50円玉を
100円玉に、５千円札２枚を１万円札１枚になど普通に桁上げ（両替）出来る。
ところがバッタ並のghostBはその両替が出来ない。
　両替とはもちろんニューラルネットワークの次層への発火の事を指す。
　A,Bとも（僕の論では）一度に手に乗せられる硬貨の処理量は同じであり、紙幣
・硬貨合計２０枚分まで、とする。
　結果Aは１円～20万円まで約20万通りの管理が出来るし、Bは１円～20円まで
しか出来ない。Aは通貨（情報）をｎ進数（2，5,10）での両替（発火処理）する
ことによって、Bと同じ貨幣数C（20以下）で,より多くの（約20万）の金銭管理
Pを発揮出来る。1円玉10個＝10円玉1個という両替だけ出来るネズミならば、1円
から200円までの金銭管理を出来る事になる。
　バッタはC＝P＝20なのに対し、ヒトはC=20、P=20万弱という数字の二面性を持つ。
もし発火能力が無ければ、06,07,08,09,0A,0B,0C・・というように、永遠に十の桁
に数字が改桁されることは無く、C=Pだが、ｎ進数という概念は、Cと別の数P（≧C）
という数の二面性がある。二面性という言葉を説明するのに類似した事例を挙げれば、
1mlの水滴粒と、1mlの水滴1粒を合わせると、1+1＝2mlともいえるし、1+1＝1粒とも
いえる、に近い考え方です。（続く）

**HESONO** · 2007/10/25(木) 16:14:55

　Pは電卓でも算数でも登場する一般的な演算結果ですが、裏に隠れたもう1つの
数字Cは何か？きっと理系の人達には既成の言葉があるのかも知れませんが、それ
を知らない僕は、”数字を管理する為に必要な労働数”＝cost　C と呼ぶことに
します。現実的に表現出来る情報量は、performance P と呼ぶことにします。
　ニューロンが一定のしきい値を超えてパルス発火するならば、そのシナプス結合
の結合個数ｎは、ｎ進数だったことになります。
このｎは、貨幣の例のように2でも5でも10でも任意で良いと思います。もともと
ヒトの指が10本だから10進数がメジャーで、PCは通電と無通電で計算を行うので
2進数が使いやすいだけのことでしょう。ｎの定型化は思考には邪魔です。
　ｎ進数のC値の話は、”フラストレーションと臨界”というある種のエネルギ
ー論とも言えます。下桁に数字（エネルギー）がたまってきて、遂にCは荷重臨界
（ｎ）を迎えて爆発（改桁）をもたらす。上桁にフラグが生まれ、下桁のC値は0
に戻る。（ついでに言えばすっきりする。）　ただニューラルネットワークでこれ
を説明すると、ある矛盾にあたる。「新しい物を発想（上桁に発火）した時、その
材料（下桁）が消えてすっきりするなら、まとめ上げた結論である上層
ニューロンだけ残って、下層ニューロンは喪失する事になるんじゃ？」と
いう問題です。
それはまた次回に。宜しくお願いします。

**HESONO** · 2007/10/28(日) 11:12:05

①上桁にフラグが立つとそれまで蓄積していた下桁の値は消滅するという事と
②ニューラルネット発火のモデルに於いて下層ニューロンは消えてないという
矛盾は、>>106　で述べた二面性で解決が図れると思います。

　ghostの思考エネルギーは常にC以下である。
そしてその時頭に浮かんだ認識（知識/経験/意識/感情など）を、自分自身の
辞書Pに書き込んでいく。その辞書を参考にしながらまた次の行動を決める。

　辞書は一種のデータ、ログであるから、収納されているだけでは負荷はか
からない。辞書を見るghostの労力も限定範囲内。①の話は、”下層ニューロン
の消滅”ではなく、ghostのエネルギーキャパがないので現行のページをめくれば
前のページは閉じる（過去になる）」という、ただの省エネ現象だと思います。
そしてネットワーク下層の認識プロセスが必要になれば、そのページを再びめく
って”思い出せ”ば良いだけではないでしょうか？
　”ヒトの辞書”は見出し、索引、目次、まとめ　などの「繰り上がり/発火」
によるインデックスが多く、辞書を引くのが他の生物より得意と思われます。
ちなみに「九九」の学習などは、乗算の解を故意にインデックス化させて計算の
プロセスである下層ニューロンを自ら脇役にさせているという点で、ニューロ
ネットワークの人為的構築の可能性を示唆していると思います。
天然のクオリアでなくてもネットワークの下層部は、人工クオリアや人工イン
デックスの使用（といっても人が作ったデータを使用するというだけ）でAIが
稼動できる可能性に繋がると思います。
その点で>>96さんの意見に賛同です。