AIとグラフ2 -- AIの言語的能力と数学的能力の統合の可能性を考える

AIの能力の次の飛躍の可能性

現在のLLMベースのAIに数学的能力を統合したいというのが僕の大きな問題意識なのですが、まだまだ考えなければいけないことがたくさんあります。二つの能力の統合には、一定の時間が必要だと思います。

ただ、言語のモデルと数学のモデルとが統合されうるのであれば、両者はある共通の特徴を持っているはずです。そうした特徴は、カテゴリー論によって与えられると考えています。

当面、グラフとAgent モデルの二つを糸口にして、そうした共通の特徴を考えることから始めていきたいと思います。

↑ 見出しクリックでYouTubeへ; ↓ pdfはスクロールで全文読めます

グラフとAIのSynchronicity

グラフ・ライブラリーの変化

このセクションは、現在のコンピュータのソフトウェアがグラフをどのように扱ってきたかを振り返ったものです。次の三つのセッションからなります。

 1. PyplotとNetworkX
 2. DOT言語とGraphviz
 3. AlgebraicJuliaとCatlib

重要なことは、こうした変化は、技術的な洗練にとどまらず、「グラフとは何か?」という基本的認識の理論的深化として捉えることができるということです。特に、最後に取り上げるAlgebraicJuliaのCatlibの技術的・理論的到達点は注目すべきものです。

非常に遠回りなアプローチですが、コンピュータ・サイエンスのある分野・グラフ描画の世界で起きている変化が、AI技術の未来の変化とシンクロしているのかもしれないと考えるのは、楽しいことです。

PyplotとNetworkX

↑ 見出しクリックでYouTubeへ; ↓ pdfはスクロールで全文読めます

DOT言語とGraphviz

↑ 見出しクリックでYouTubeへ; ↓ pdfはスクロールで全文読めます

AlgebraicJuliaとCatlab

↑ 見出しクリックでYouTubeへ; ↓ pdfはスクロールで全文読めます

Interlude −− コンピュータ・シミレーションとグラフ

↑ 見出しクリックでYouTubeへ; ↓ pdfはスクロールで全文読めます

Catlabとは何か?

グラフのC-Setとしての特徴づけ

AC-SetとCatlib