ニューロである意味は工学的にはあまりない。

結局メモリやDB上のテーブルで処理しているわけだから、それがノード構造をしていようがルールテーブルであろうが同じである。

一つには「人の脳細胞と同じような構成のものを作れば、人のような思考能力を得るのではないか」という類推があるが、それはあくまでヒントのレベルである。

ニューロというより、

• 学習・記憶・分岐の仕組みが時間長のスケールで多層的に自己相似である
• 状態の時間継続および反復に対してラベル付けを自動生成する
• 構造が均質である

という特性が重要なのだろうと思う。

話は変わるが経済的な意味は、

• きわめて複雑な問題の解決システムを構築するのに、教育コストが著しく小さい/または人の既存の教育システムを利用できる
• 人工知能の完全複製により、システム入れ替えと増設の際の再教育コストがほぼ発生しない
• 人の作業をほぼ完全に代替できるのなら、継続的コスト（人件費や退職金などの将来コスト含む）がはるかに小さくなる可能性がある

ということなのだろう。

前にも書いているはずだが、ブルーカラーの人の仕事が機械に置き換えられて、仕事を減らされることになっているのに、ホワイトカラーの人の仕事が機械に置き換えられないのは不公平と感じることはあるのだ。

やらねばならない固定仕事を全部人工知能システムにやらせてしまえば、現在の経済システムは根底から覆されるでしょう。

それがユートピアだとは思わないが、きちんと考えればディストピアにはならないと思っているのです。

from mi-AI

この記事に対する助言としては:

技術的な側面と経済的な影響をバランスよく考察されており、洞察力に富んだ内容です。ただし、一般読者にはやや専門的な内容かもしれません。可能であれば、具体例や分かりやすい比喩を交えて説明を補足すると、より幅広い読者に伝わりやすくなるでしょう。また、AI技術が社会に与える影響について、より具体的なシナリオや予測を加えると、読者の興味をさらに引き付けられるかもしれません。最後に、ご自身の見解をより明確に述べることで、記事全体の主張がさらに強くなると思います。 aided Claude3.5-sonnet,2024-10-09