日記250524(土)曇

日記、ずいひつ

今朝のニュースから

▶︎トランプ政権、原子力発電の規制緩和　AI電力需要に備え

👉　［連想］

AIが膨大な電力を消費するというニュースに触れて、ふと「飛行機と鳥」の違いを思い出した。
　人間は、自然を観察し、その法則を模倣しながら、さまざまな機械を生み出してきた。その延長線上にAIがある。だが、AIは決して生物の進化ではない。たとえば、飛行機はいかに高速で遠くへ飛べても、トンボを作ることはできない。

　トンボはその小さな体で、時速200キロものスピードで飛び、途中で90度に方向を変えることもできるという。飛行機は、巨大な機体を空に浮かべる力を持ちながら、トンボのような飛行はできない。

　同様に、AIは「知の飛行機」だ。人間の能力をはるかに超え、広範な情報空間を飛翔する。しかし、人間には人間にしかできない知の動きがある。それは、軽やかで柔軟な、あるいは情緒と偶然に満ちた飛行だ。まさに、トンボのように。

🔺トンボの記述のファクトチェック🔺

「時速200km」→ 誤り（実際は50km前後）
「直角に曲がる」→ 誇張表現（非常に鋭いターンは可能）

人工知能の仕組み　Geminiに問う

ニューラルネットワークという言葉に初めて出会ったのは、今からおよそ40年前のことである。当時、ある民間のIT技術者がこの技術について語っていた記事を目にした記憶がある。とはいえ、当時の私たちの世代は、金銭的にも時間的にも余裕がなく、「それに触れた」というだけで終わったのが正直なところだ。

以下に示すのは、その後あらためてGoogleのAI「Gemini」に質問し、確認のため得られた人工知能に関する簡単な解説である。

＞人工知能の概要を述べよ

人工知能（AI）におけるニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞（ニューロン）とそのつながり方を数学的に模倣したモデルである。
具体的には、人間の脳が情報を受け取り、処理し、出力する仕組みを参考にしている。

人間のニューロンは、複数の入力（他のニューロンからの信号）を受け取り、その信号がある閾値を超えると「発火」して次のニューロンに信号を送る。このつながりの強さ（シナプスの結合強度）は学習によって変化する。
人工ニューラルネットワークは、入力層、隠れ層（中間層）、出力層という複数の層から構成され、各層には「ノード」と呼ばれる人工ニューロンが存在する。ノードは入力データに「重み」をかけて合計し、「活性化関数」を通して次の層に情報を伝達する。この「重み」が学習によって調整されることで、データの特徴を学習し、複雑なパターンを認識できるようになる。
特に、ディープラーニング（深層学習）は、このニューラルネットワークの隠れ層を多層にしたものであり、より複雑なデータから高次元の特徴を自動的に学習する能力を持つ。
しかし、人工ニューラルネットワークはあくまで人間の脳の仕組みから着想を得た「モデル」であり、人間の脳と全く同じではない。人間の脳は、限られたデータから効率的に学習したり、新たな概念を創造したりするなど、まだ解明されていない複雑な学習メカニズムを持っている。人工知能の研究は、今後も生物学的な脳の仕組みからヒントを得つつ、さらなる発展を目指すものである。

人生100年時代に挑戦［闘老・老活］

▶︎日常訓◀︎

朝聞道夕死可也

人間至る処青山有り

人間万事塞翁が馬

日々是新

一利を興すは一害を除くに如かず

一事を生ずるは一事を滅するに若かず

（興一利不如除一害生一事不如省一事）

禍は口より出て病は口より入る（貝原益軒）

◎なにがあっても、一歩一歩（のらりくらり）

🔸250524(土)曇→夜雨予報　肌寒い天気