講演資料



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セミナーの概要

本セミナーは、チューリングが1950年代に提起した「機械は考えることができるか?」という問いを出発点として [p.2]、人工知能研究の70年の歴史を振り返りながら、「計算主義」という哲学的・数学的アプローチを軸に、人間と機械の知的能力の本質を探求するものです [p.5, p.6]。
中心となる視座は「計算主義」です。人間の「知能」の本質を「計算」として抽象することで、その実装がシリコンであれタンパク質であれ、「していることは同じである」と考えられ、機械と人間は等値されうる、というのがその核心的な主張です [p.5, p.6]。この抽象化のもとで、人間にできることは機械にもでき、逆もまた然りであるという強力な命題が成立します。
しかし本セミナーは、この「計算主義」の立場を単純に肯定するわけではありません。まず「計算可能性理論」(Church-Turing Thesis)によって「原理的に計算不可能なもの」が存在することが示され [p.150, p.167]、続いて「計算複雑性理論」によって「計算可能ではあるが現実的に手に負えないもの」が精緻に分類されます [p.183, p.184]。さらに80年代以降の量子コンピュータの登場は、計算可能性概念を「物理化」し [p.212, p.213]、Googleによる量子超越性の実証(2019年)は「拡張されたChurch-Turing Thesis」が成立しないことを示しました [p.238, p.239]。これは古典的な計算主義の見直しを迫る決定的な転換点です。
そして最新の到達点として、2020年に発表された「MIP*=RE定理」が紹介されます [p.251]。エンタングルメントで結びついた量子機械の計算能力が、帰納的可算集合全体(RE)、すなわち停止問題と同等にまで及ぶことを示したこの定理は、計算科学・量子力学・純粋数学にまたがる射程を持ちます [p.257]。そしてこの定理が示すInteractive Proofのモデルは、単に能力の高い機械が人間を超えることを意味するのではなく、人間と量子マシンが対話を通じて共生することで、系全体としての認識能力が拡張されるという、楽観的かつ深い人工知能論を提示します [p.7, p.271]。本セミナーはその知的旅程を、Deep Learningの実績の紹介から始め、数学的理論の核心を経て、この最前線の問いに至るまで、重厚かつ丁寧に描き出します。

講義のロードマップ

ここでは、セミナーの講演資料がどのようなパートから構成されているかを示します。また、それぞれのパートのポイントを紹介します。

■ はじめに: チューリングの予言と計算主義の射程

チューリングの「機械の思考」についての予言が的中した現在、改めて「機械の思考の到達可能な範囲」を問い直すことがセミナーの出発点となります [p.2, p.3]。「計算主義」とは人間の知能の本質を「計算」として抽象するアプローチであり、その限りで人間と機械は等値されます [p.5, p.6]。同時に、量子超越性やMIP*=RE定理は、この古典的等値関係を揺るがす最新の知見として提示されます [p.7]。

■ Part I: 人工知能技術の10年

2012年のDeep Learning爆発から2020年のGPT-3に至る約10年間の印象的な達成を概観し、ニューラルネットワークが持つ能力とその限界を具体的に示します [p.8, p.12]。「生物のニューラルネットをモデルとするアプローチ(コネクショニズム)」と「計算能力をモデルとするアプローチ(計算主義)」という、知能論の二つの対比的な立場が提示されます [p.113〜p.117]。

■ Part II: 計算可能性理論と計算複雑性理論

「計算主義」を数学的に基礎づける二つの理論を展開します。計算可能性理論(Church-Turing Thesis)が「原理的に計算できないものの存在」を示し [p.149, p.167]、計算複雑性理論が「計算可能だが現実的に手に負えないものの精緻な分類」を行います [p.183, p.184]。これらは「計算する知能」の可能性と限界を数学的に分析する、人工知能論の根幹的道具です。

■ Part III: 量子コンピュータと計算科学量子複雑性理論

ファインマンによる量子コンピュータ概念の提唱に始まる「計算可能性の物理化」の流れを概観し [p.211, p.212]、ショアのアルゴリズム [p.227, p.228]、Googleの量子超越性実証 [p.236]、そして2020年のMIP*=RE定理 [p.251] という三段の跳躍を示します。特にMIP*=REは計算複雑性・量子力学・純粋数学の交差点に位置し、Interactive Proofというモデルを通じて「人間と機械の共生」という人工知能論の新地平を開きます [p.267〜p.271]。

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