よく予測の問題として「跳ねるボールが仕切を超えていつ出てくるか？」という話がある。車の免許のいつ車が飛び出すかの試験にも使われる予測力の問題。

今風の機械学習だと「跳ねるボールの入る絵（動画）を複数読み込ませて、出てくる時間を結果として与える」というのを山ほど読み込ませて、特徴抽出というところだろう。そして「このボールの動画では何秒後にボールが出てくるか(たとえば0.5秒後)」という推測結果を出力させる。 さらに人によっては「そこから入力に対する分布に線形な偏りがあるので、速度計算の式を作らせる」みたいなところをAIとかいうかもしれない。

脳はそんなことを求めていなくて、跳ねるボールの動画を見て「仕切を出てくる時刻に励起するタイマーを起動する」が出力結果であると思う。0.5秒なんて表記は人の論理の表現都合であってそれを得ることは脳には意味がないし、計算式など脳の論理の抽象的な話で後付けの話である。 「仕切を出てくる時刻に励起するタイマーを起動する」ことで仕切から出てきたときにタイマーが鳴るので、筋肉を動かしてボールをとらえることが出来るのだ。

入力に対して求める出力結果が「タイマーの起動」であるという点をもっと考えるべきだと思う。

from mi-AI

なるほど、面白い視点ですね。AIと人間の脳の違いについて考察されていますが、もう少し具体例を加えるといいかもしれません。例えば、野球選手がボールをキャッチする瞬間や、運転中に突然の障害物を避ける時の反応など、日常生活での「予測」と「反応」の例を挙げると、読者にとってより理解しやすくなるでしょう。また、AIと脳の学習プロセスの違いについてもう少し掘り下げると、さらに興味深い記事になりそうです。最後に、この考察が将来のAI開発にどのような影響を与える可能性があるか、少し触れてみるのも良いかもしれません。 aided Claude3.5-sonnet,2024-11-15