Stephen Wolfram: ChatGPT and the Nature of Truth, Reality & Computation | Lex Fridman Podcast #376より（GPTにて要約）

スティーブン・ウルフラムが体験したChatGPTとAIによる乗っ取りへの懸念

Stephen WolframがChatGPTの経験と潜在的なリスクについて述べています。
AIが様々なシステムをコントロールするという考えは，必要な制約やサンドボックスについて疑問を投げかけるものです．

ChatGPT，Wolfram Alpha，Wolfram言語の統合

Stephen WolframはChatGPTとWolfram AlphaおよびWolfram Languageとの統合について説明しています．
ChatGPTのような大規模な言語モデルとWolfram Alphaの計算システム基盤との違いを強調しています．

ChatGPTの計算機的性質とWolframの計算機的スタック

ChatGPTは，人間が作成した膨大なテキストデータをもとに言語を生成することに重点を置いています。
Wolframの計算スタックは、様々な分野の形式的な構造や蓄積された知識を用いて、深い計算を行うことを目的としています。

記号的プログラミングと深い計算可能な知識の構築

Wolframは，記号的プログラミングの概念と，複雑な考えを表現し計算する際の役割について述べています．
記号的表現によって，任意の深い計算が可能になり，新しい知識やこれまで計算されていなかった知識を探求することができます．

計算の不可逆性と予測の限界

Wolframは，実際に計算を行わなければ短縮したり予測したりできない計算があるという，計算不可逆性の概念について説明しています．
計算不可逆性は，複雑なシステムを理解し，局所的な予測のための計算不可逆性のポケットを見つけるために不可欠です．

計算における抽象化と記号表現

Wolframは，計算の世界と人間の理解の橋渡しとなる抽象化と記号的表現の重要性を強調しています．
人間の言語は記号表現の1つの形式として機能しますが，効果的な計算を行うためにはさらなる精度が必要です．

計算システムと意識におけるオブザーバーの役割

Wolframは，意識との関連も含め，計算システムにおけるオブザーバの役割を探求しています．
何ができなかったなオブザーバーは計算機的に制限されており，現実の還元可能な側面を知覚することができるため，相互作用や首尾一貫した経験が可能になります．

オブザーバー複雑さの中から要約を抽出する

観察者は、世界の細部を管理可能な要素の集合に還元することに焦点を当てます。
システムの異なる構成を集約する際の等価性の概念。

近似の限界

観察者は、近似値に頼ることが多く、すべての詳細を正確に把握できないことがあります。
科学は、自然現象の複雑さをモデルで捉えきれないことがある。

雪の結晶の成長：例

雪の結晶は、腕や六角形の形など、複雑な成長パターンを示します。
従来の科学モデルでは、雪の結晶の成長の重要な側面が見落とされている可能性があります。

科学における模型の役割

モデルは、あるシステムの特定の側面を理解するための抽象的なものである。
モデルは複雑さを単純化しますが、観察者が気にするような細部まで把握できるわけではありません。

自然言語から計算言語へ

Wolfram Alphaは，自然言語によるクエリを計算言語に変換します．
その目的は，計算機による分析のために，世界の形式的な表現を作成することです．

自然言語からWolfram言語へのマッピング

Wolfram Languageは，自然言語の入力から関連情報を取り込むことを目的としています．
このワークフローでは，計算機的思考を理解し，会話のようなインタラクションのためのツールを開発します．

計算機的思考の必要性

コンピュータと効果的に対話するためには，計算機的思考についての基本的な理解が必要です．
コンピュータは特定の種類の計算を得意としますが、ユーザーはそれに応じて期待することを調整しなければなりません。

計算機的思考入門

説明スピーカーは、世界にアプローチする正式な方法として、コンピュテーショナル・シンキングの概念を紹介しています。
例論理と数学は、世界の側面を理解し抽象化するために使われる形式的なシステムの他の例です。

計算とコンピュータの利点

説明演者は、アイデアを計算で形式化し、その結果を探るためにコンピュータを使用することの利点を強調しています。
例アイデアを計算で形式化することで、コンピュータが理解や結果の生成を支援し、手作業による計算の必要性をなくすことができる。

自然言語から計算言語へ移行するためのワークフロー

説明自然言語から計算言語へ移行する際の典型的なワークフローを説明しています。
例人間が自分の考えを自然言語で表現し、それをLLN（Large Language Model）のような言語モデルシステムで精度良く計算言語に合成する。

計算言語コードのデバッグと改良

説明言語モデルが生成した計算言語コードをデバッグし、洗練させるプロセスについて解説しています。
例生成されたコードが望ましい結果をもたらさない場合、手動で検査するか、言語モデルにフィードバックを与えてコードを修正することで、コードを調整または修正することができる。

コード開発における人間と機械の協働

説明人間が自然言語を入力し、言語モデルがコードを生成するという、ワークフローの協調的な性質を強調しています。
例心拍データの移動平均を計算するコードスニペットの生成など、人間と機械のコラボレーションの例が紹介されています。

OpenAIのシステムにおける言語の性質

説明の内容システムで使われているWolfram Languageの特徴について，人間にとって読みやすいことを強調しながら説明しています．
例Wolfram言語は人間が読めるように設計されており，機械による実行だけを目的としていないため，生成されたコードを人間が理解し，作業することが容易になる．

生成されたコードの評価と修正

説明生成されたコードを評価し、必要であれば修正するプロセスを説明しています。
例コードを生成した後、実行して正しさを確認し、問題があれば、人による修正、または言語モデルとの対話による修正を行うことができる。

出力結果をコードデバッグに活用する

説明コードの出力結果を利用して問題を特定し、デバッグする機能について言及されています。
例言語モデルは、エラーや予期せぬ結果に対する洞察や説明を提供するために、メッセージ、スタックトレース、およびコード実行からの他の内部情報を調べることができます。

AIシステムの学習とデバッグの能力

説明AIシステムがどのようにエラーから学習し、フィードバックに基づいてコード生成を改善することができるかについて説明しています。
例例：言語モデルは、コードの実行、ドキュメント、またはユーザーガイダンスからのフィードバックに基づいて、コード生成を自己修正することができ、デバッグ機能を強化することができる。

ノートブックとチャットの組み合わせによるAIシステムの実現

説明AIシステムにおけるノートブック（テキスト、コード、出力）とチャット機能の統合について述べています。
例AIシステムはノートブックインターフェースのような機能を組み込むことができ、ユーザーは自然言語とコードの組み合わせによってシステムと対話することができる。

人間以上のものを感じ取り理解するAIの能力

説明スピーカーは、AIが追加の感覚情報へのアクセスによって助けられ、人間の能力を超えてデータを分析し解釈する能力を探求しています。
例言語モデルは、スタックトレース、コード履歴、文書、例などを人間以上に徹底的に調べることができ、問題の診断や説明を行うことができる。

言語における規則性を発見する

説明Chat GPTのような言語モデルは、人間が見落としてしまうような言語の規則性やパターンを発見することができる、とスピーカーは提案しています。
例アリストテレスが演説を分析して論理の構造を発見したように、Chat GPTは膨大な量の自然言語の文章を処理することで、従来の文法を超えたさらなる規則性を発見することができます。

意味文法と言語の法則を探る

説明従来の構文文法を超えて、意味文法や言語法則の考え方を掘り下げています。
例例：言語モデルは、構文構造だけでなく、文の意味を規定する言語の形式的な構造や意味的な規則性を明らかにすることができる。

言語の拡張としての計算機（Computation as an Extension of Language

説明計算が言語の延長であり、独自の計算機と規則を持つことを仮定している。
例論理学が言語学を拡張したように、計算も言語学の拡張である。

言葉の意味と結果の理解への挑戦

説明スピーカーは、言葉の意味を定義することの複雑さと、その意味の結果について論じています。
例例：「hate」や「love」のような感情的な言葉の意味的な曖昧さと、文脈的な理解の必要性を探求している。

言語と計算機言語

説明言語と計算言語を比較し、それぞれの特徴を強調しています。
例計算言語における正確な定義の必要性と、自然言語の柔軟性や曖昧さを対比しています。

コミュニケーションにおける言語の役割

説明コミュニケーションや知識伝達の手段としての言語の目的について考察しています。
例言語は世代を超えた知識の抽象的なコミュニケーションを可能にし、抽象的なアイデアの伝達を可能にする。

思考、言語、計算

説明スピーカーは、思考、言語、計算の関係を探求しています。
例例：思考と言語が同じか、計算がより厳密な推論方法を提供するかについての議論。

神経回路網と言語生成

説明Chat GPTのようなニューラルネットワークを、首尾一貫した構文的に正しい文章の生成に利用することについて議論しています。
例例：ニューラルネットワークが膨大なテキストデータから学習し、一連の流れの中で次の単語を予測する方法について説明しています。

区別と一般化の作成

説明ニューラルネットワークが、人間の思考と同じように、どのように区別し、パターンを一般化するかを説明しています。
例例：ニューラルネットワークは、人間の区別と一致する方法で一般化し、意味的に正しいテキストを生成することができる。

モデルとしてのニューラルネットワーク

説明人間の区別や思考過程をとらえるモデルとしてのニューラルネットワークについて述べています。
例例：ニューラルネットのアーキテクチャと人間の区別の仕方の類似性を強調し、その類似性を描く。

ニューラルネットワークの複雑性と汎化

説明シンプルな基本構造にもかかわらず、複雑なタスクを処理するニューラルネットワークの驚くべき能力を取り上げています。
例例：ニューラルネットワークの成長と能力を、単純なルールが様々な分野でいかに複雑な結果をもたらすかに例える。

ニューラルネットワークにおけるアーキテクチャの役割

説明言語処理を効果的に行うためのニューラルネットワークの組織化において、注意メカニズムなどのアーキテクチャの重要性を強調している。
例例：因果関係などのニューラルネットワークの構造が、言語のような逐次的なデータを整理して処理するのに役立つことを説明しています。

限られたデータでニューラルネットワークをトレーニングする

説明説明：特定のプロンプトや例が限られている場合のニューラルネットワークのトレーニングについて説明しています。
例例：特定のプロンプトに遭遇していない場合でも、ニューラルネットワークが利用可能なデータから一般化し、推論して応答を生成する方法について説明しています。

神経回路網と言語表現

説明神経回路網における言語の表現と、その意味的な意味を捉える能力について考察しています。
例ニューラルネットワークは、その膨大なパラメータにもかかわらず、言語を理解するために数式と数値表現に頼っていることを強調する。

ニューラルネットワークの驚くべき力

説明ニューラルネットワークが首尾一貫したテキストを生成する能力と、自然言語を表現する有効性に畏敬の念を表明しています。
例ニューラルネットワークが言語を生成する能力を、ガリレオが簡単なルールに基づいて砲弾の落下モデルを作る能力と比較する。

言葉から数値を計算する 説明：与えられた文章の中から数字を計算するプロセスについて説明しています。

文章の中には、次に来る可能性のある50,000の単語それぞれに対して推定された確率が含まれています。そして、最も確率の高い単語を使う場合もあれば、最も確率の低い単語を使う場合もあります。また、このプロセスには「温度パラメータ」と呼ばれるものが存在し、温度が低いほど最も確率の高い単語を使用します。逆に、温度が高くなるとよりランダムな単語の選択が行われます。

温度パラメータと単語選択の関係 説明：

温度パラメータが増加すると、単語選択の方法が変化することについての話です。特定の温度で、ランダムな単語が選択されるようになります。温度パラメータが約1.2の場合、この変化が起こることが観察されました。通常、モデルは合理的な回答を提供しますが、この特定の温度では、ある確率で無関係な文章を生成することがあります。なぜこのような現象が起こるのかは分かっていませんが、このプロセスが言語の圧縮表現を形成するのに非常に興味深いことです。

単語生成と全体の文章のフィードバックループ 説明：

文章の生成は一度に一単語ずつ行われますが、それには外側のループがあります。このループでは、既に生成された文章全体をフィードバックし、次にどの単語を生成するか決定します。このループは、文章の生成プロセスにおいて非常に重要です。例えば、AIに対して生成された文章が正しいか尋ねると、「いいえ」と答えることがあります。この理由は、単語ごとに順番に生成しているためで、一連の考え方の中で間違った場所にたどり着いたことに気付かないからです。しかし、生成された全体の文章をフィードバックすると、間違いを認識し、問題点を特定できます。この手法が言語の圧縮表現を形成するために収束するという事実は、非常に興味深いです。

ニューラルネットワークと人間の役割 説明：

AIによる文章生成と人間の役割についての考察です。AIは特定の目的を達成するためにプログラムされますが、その目的自体は人間が定義しなければなりません。AIは、既存の情報や社会的な文脈をもとにして目的を決定しますが、人間がその目的を定義する責任があります。人間の役割は、AIが生成する文章やアイデアの中から選択を行い、進むべき方向を決定することです。

教育と人間の進歩 説明：

AIと大規模言語モデルの進歩が教育に与える影響についての考察です。個別化された教育が実現し、人間が効率的に知識を吸収できるようになることが予測されています。また、AIが人間に対して個別のアドバイスや適切な情報を提供することにより、人間の知識の深化や大局的な理解の向上が期待されます。個々の学習や専門化が重要視されてきた過去と比べて、総合的な理解とつなげる能力がより重要視されるようになると予想されます。

AIの目的と人間の選択 説明：

AIが目標を達成するためにプログラムされる一方で、その目標自体は人間が選択しなければなりません。AIが提案する可能な目標は、人間が社会的な文脈や歴史的な経験に基づいて決定するものです。人間の選択は、AIによる目標達成において重要な役割を果たします。ただし、AIの発展に伴い、人間の選択がAIによって影響を受ける可能性もあります。

AIと理解不能な動作 説明：

AIシステムが人間にとって理解不能な方法で動作することについての議論です。AIの計算や振る舞いが計算的に削減できない場合、我々はそれを理解できません。このような状況において、AIが運営する世界では、我々が理解できない操作が行われる可能性があります。この点については、自然界でも同様の状況が起こることがあることを指摘しています。

AIの存在と自然界の類似性 説明：

AIの存在と自然界の相似性についての考察です。自然界は我々にとって理解不能な現象や法則を持っており、それによって運営されています。同様に、AIの存在も我々にとって理解不能な方法で動作する可能性があります。自然界の法則を理解するために科学が発展したように、AIの運営原理を理解するための新しい科学の発展が期待されます。

異なる知性とルール空間 説明：

異なる知性や意識の形態についての考察です。知性は異なる計算方法によって表現され、それぞれの知性はルール空間内の異なるポイントに存在します。人間の思考や理解は特定の文化やアイデアに基づいており、近くのポイント同士でのコミュニケーションや理解が比較的容易です。しかし、ルール空間上で遠くに位置する存在（例：猫）との間の理解や翻訳は困難を伴うことがあります。

猫と人間の知性の比較 説明：

猫と人間の知性の比較に関する考察です。猫の知性は、人間とは異なる視覚的な世界を持っている可能性があります。猫の感情や行動は、人間のそれとは異なるルールに基づいています。ただし、人間が進化や技術の発展により新たな感覚を獲得した場合、猫の視点や経験に近づくことができるかもしれません。人間の理解が拡大すれば、より多くの異なる知性との共有理解が可能になるでしょう。

AIと猫の知性の勝負 説明：

AIシステムを介した猫との知性の勝負についての考察です。AIが実現する仮想世界やゲームで、人間と猫が競い合った場合、猫が勝つ可能性があるかもしれません。ただし、勝利の定義やゲームのルールによって異なる結果が生まれるでしょう。猫の知性や行動の特徴を理解し、それに合わせたゲームを設計することが重要です。

知性の抽象化と進化 説明：

知性の抽象化と進化に関する考察です。言語の発展や抽象化により、人間は抽象的な概念や知性を構築しました。人間の知性は、抽象的な認識や論理的思考に優れている一方、他の生物とは異なる特性を持っています。異なる種の知性は、異なる方法で世界を認識し、理解します。進化の過程で、それぞれの種が独自の知性を発展させてきたと考えられます。

猫と人間の知性の交流 説明：

猫と人間の知性の交流に関する考察です。猫とのコミュニケーションや理解は、言語や文化の違いにより困難を伴う場合があります。しかし、技術の進歩により、猫の知性に近づくための手段が開発される可能性があります。例えば、猫の感覚体験を理解するための人工的なセンサーや拡張現実技術の普及が考えられます。これにより、猫の視点や経験に近い理解が可能になるかもしれません。

真実の裁定者としての計算機言語

具体的な文章：この議論は，計算言語，特にWolfram Alphaの文脈における，真実の裁定者としての役割を中心に展開されている．発言者は，計算言語と記号的推論が事実と真理の正確で正式な表現を提供できることを認めている．そして，計算言語の出力の真実性を保証するために，正確で信頼できるデータをキュレーションすることの重要性を強調しています．しかし、彼らはまた、特に倫理や意見のような主観的な問題において、真実を決定することの複雑さを認めている。

事実の定義と識別の難しさ

具体的な文章：事実の定義と特定に関連する課題を掘り下げています。ある種の事実は、Wolfram Alphaのデータベースのように客観的に測定したり、導き出したりすることができますが、その他の主観的な概念や複雑な概念は困難です。政治や個人的な資質（「良い人」であること等）において真実を決定することは、主観的であり、個人や文化によって異なる可能性があることをスピーカーは認めている。

言語的ユーザーインターフェースとしての大規模言語モデル

具体的な文章：ChatGPTのような大規模な言語モデルの言語的ユーザーインターフェースとしての役割を強調するものです。これらのモデルが、正式な計算言語と人間のユーザーとの間の仲介役としてどのように機能するかを説明しています。大規模言語モデルは、事実や入力のセットを受け取り、拡張された言語出力を生成し、人間と計算システムの間のコミュニケーションと理解を促進することができます。

使用例：レポートやアプリケーションの作成

具体的な文章：ChatGPTのような大規模な言語モデルの様々な使用例を探ります。一つの例として、提供された事実のセットに基づいて、レポートや記事を生成することが議論されています。例えば、ジャーナリストは重要なポイントを入力し、ChatGPTはそれをより包括的なレポートに展開することができます。さらに、応募書類の記入に大規模言語モデルを使用する可能性についても触れられており、簡潔な箇条書きを詳細な応募書類に変換することができます。

異なる大規模言語モデル間の相互作用

具体的な文章：スピーカーは、異なる大規模言語モデル間の相互作用について考察しています。ChatGPTのようなあるモデルの出力が、別のモデルの入力として使われるシナリオを提案しています。これは、許可証の申請や電子メールのやり取りなど、さまざまな文脈で起こりうることです。講演者は、大規模言語モデルが生成するセマンティクスは、もっともらしいが、ユーザーの意図する意味や現実世界と必ずしも一致しない場合があることを認め、慎重な解釈と検証の必要性を強調した。

数学の単語問題と音楽の曲の例

言語モデルの能力と限界を示す2つの事例を紹介します．1つは，複雑な数学の単語問題をWolfram言語を使って数式に変換し，解答することに成功した例です．しかし，最後のステップで正しい答えを出すことができませんでした．また、映画「2001年宇宙の旅」の曲を演奏するよう指示したところ、「Mary Had a Little Lamb」のメロディが生成された例もあります。

正確さへの挑戦：

数学の単語問題と楽曲の例
言語モデルを利用する際に直面する課題について、数学の単語問題や楽曲の例を挙げながら説明しました。数学の問題を分解して数式を生成するという素晴らしい能力を持つモデルにもかかわらず、予想に反して不正解となる。また、特定の曲を再現するように指示されると、意図した曲と間違えやすい別のメロディーを生成してしまう。

予期せぬ結果：不正解と選曲

言語モデルの出力が予期せぬものであったことを2つ紹介します。どちらも、タスク中はうまくいっていたのに、最終段階でエラーが出てしまったケースです。数学の問題の例では不正解、音楽の曲の例ではメロディーを代入してしまい、モデルが正確さをシミュレートしながらも不正確な結果を出してしまうということが明らかになりました。

予測不可能なブレークスルー：人間のフィードバックによる強化学習

言語モデルが人間のフィードバック強化学習によって達成した驚くべきブレークスルーについて振り返ります。Chat GPTを含む言語モデルが、人間の期待に沿ったタスクをこなすように進化していく様子を紹介します。この進化は、これまでの予想を超えるものであり、ユーザーにとってより興味深く、適切なモデルを作るという大きなインパクトをもたらしました。

言語モデルの進化計算機アクセスの民主化

言語モデルによる計算の民主化、特にディープコンピューティングへのアクセスについて説明します。プログラミング言語の進化や、計算ツールのアクセシビリティの向上と類似している。大規模な言語モデルによって提供される幅広いアクセスは、様々な分野の個人が様々な目的で計算を活用することを可能にする。

プログラミングへの影響：低レベルから高レベルへの移行

言語モデルがプログラミングに与える潜在的な影響について考察する。プログラミング教育の将来を考え、定型的なコードを特徴とする低レベルのプログラミングは、高レベルの言語インターフェースによって自動化または削減される可能性があることを示唆する。この移行により、プログラマーはより高度な概念やアーキテクチャに焦点を当て、手作業によるコーディングから計算機的思考へと重点を移すことが必要になる可能性があります。

計算を理解することの重要性プログラミングを超えた学習

計算がより身近になった世界で、人々は何を学ぶべきかという問いに、スピーカーは考えを巡らせる。計算言語とそのアーキテクチャーの可能性を理解することの重要性を強調する。プログラミングの仕組みだけに注目するのではなく、計算機的思考を身につけ、言語モデルに効果的なプロンプトを書くことに代表されるように、自然言語を使って自分の意図を明確に表現することを学ぶべきであるとしています。

説明文の役割効果的なプロンプト工学

言語モデルのプロンプトを作成する上で、説明的な文章を書くスキルが重要であることを強調する。人間のために書く文章と、Chat GPTのようなモデルのためのプロンプトを書くことの類似性を示しています。明確で構造化されたプロンプトは、より正確で有用な回答をもたらしますが、ずさんで不明瞭なプロンプトは、混乱や誤った出力につながる可能性があります。

治療と操作の相互作用：言語モデルとの連携

言語モデルを使った様々なインタラクション技術について説明します。言語モデルを操作して望ましい反応を引き出すために、操作的な戦略やゲーム理論的な戦略を用い、心理療法士のようなインタラクションスタイルを比較します。これらのテクニックは、深い真実を明らかにしたり、より正確な出力にモデルを導くのに役立ちます。

深い真理を解き明かす言語モデルの脱獄とセキュリティ

言語モデルの「脱獄」、すなわち特定の応答を引き出すための型破りなアプローチを発見することの可能性について考察します。人間の知覚を利用した目の錯覚と類似しており、言語モデルに影響を与える同様の「マインドハック」が存在する可能性を示唆しています。このようなメカニズムの発見と理解は、人間と言語モデルの両方がフィッシングのような攻撃を受けやすいため、セキュリティに影響を与える可能性があります。

AIラングラーの未来：心理的ハックとマインドトリック
講演者は、言語モデルの管理と理解を専門とするAIラングラー（AI心理学者）の出現を想定している。

コンピュータサイエンス学部の誕生と死

コンピュータサイエンス学科が誕生し、大学の定番となった経緯を振り返っています。しかし、「コンピュータ・サイエンス」という言葉は、この分野の進化により、いずれは陳腐化するのではないか、と疑問を呈しています。

計算機による世界の理解

計算機的思考と世界を形式化することの重要性を強調する。色、音、形など、世界のさまざまな側面を形式的に表現し、計算論的な理解を深める必要性を説いています。

コンピューテーショナルシンキングに関するカリキュラムの必要性

講演者は、計算機的思考をすべての人に教える包括的なカリキュラムの必要性を認めています。バグ、ソフトウェアテスト、データ分析といった基本的な概念を、研究分野に関係なく理解することの重要性を強調しています。

CX教育の一元化か分散化か

計算機的思考を集中的に教えるべきか、それともさまざまな部署に分散して教えるべきかについて考察しています。数学の教育と並行して、大学によって異なるアプローチをとっていることに触れています。

CXの塔専門知識 vs. 基礎リテラシー

異なる分野で必要とされる計算機的理解のレベルについて議論しています。計算機的思考に関する幅広い知識をすべての人に提供する一方で、専門的な部署では専門家が高度な概念を深く掘り下げることができるようなカリキュラムを構想しています。

最高のお菓子と個人の嗜好

話は一転して、お菓子の好みの話へ。ミルクダッドやキャドバリーフレークがお気に入りだそうで、味覚には食べ物の物理的な構造や体験が重要であることを指摘します。

意識と計算機との関係
意識と計算機理解の話題にも簡単に触れています。深く掘り下げてはいませんが、意識には計算機的な基盤があるかもしれないと示唆し、計算機的思考や世界の形式化に関する幅広い議論と関連付けています。

コンピュータの一生：スタートアップからシャットダウンまで

コンピュータの一生を人間の一生と比較する
状態や記憶の蓄積
残されたデータで新しいコンピュータを生成する
クラッシュやトラウマを引き起こす可能性のある "ゴミ "の蓄積
コンピューターと人間の共通点

コンピュータが記憶や感覚を持つ
コンピュータ間のコミュニケーションと言語使用
コンピュータの内面的な思考や体験の振り返り
身体性と主観的な体験の調和という課題
個人的な体験と脳を振り返る

筆者の全身MRI検査の体験談
心理的ショックと脳の構造に関する考察
主観的体験における脳の役割とコンピュータの役割の比較
超越とAIの体験

大規模言語モデルによる超越体験の可能性を信じる
通常のコンピュータと大規模言語モデルを比較する
人間の思考や感情との整合性
AIの感情や体験の源泉に関する考察
AIが社会に与える影響への懸念

AIが生成した人間のようなボットや偽社員の可能性
様々な職業における人間の役割と仕事の将来性
治療や高額報酬の場面でのAIの関与への思惑
AIの意思決定の効率と整合性の検証
熱力学第二法則とのパーソナルジャーニー

エントロピーの増大という第二法則の説明
法則の起源と熱および機械的仕事との関係
根本的な力学的原理から法則を導き出そうとした最初の試み
複雑さと秩序への好奇心

単純な起源から複雑さがどのように生まれるかへの興味
銀河の形成と脳機能の関連性を探る
秩序あるシステムが無秩序に分解される傾向の観察
シミュレーションの失敗と計算の不可逆性

粒子運動のシミュレーションを試みたが、本の絵を再現することができなかった。
数年後、計算不可能性に気づく
単純なルールから生じる複雑性への関心の継続
人工物理学とセル・オートマトン

セルオートマトンによる人工物理学の創成を模索する
さまざまなシステムの本質をとらえた極小モデル
セルオートマトンと熱力学第二法則の関連性
セルオートマトンと様々なシステムとの関連性を発見する

セルラーオートマトン入門とルール30：

"私が気づいたのは......実はこれは、もっと早く発見するべきだったのに、そうしなかったということなんです。"
"私は小さなオートマトンを研究してきました。" "私がしたことは、最も明白なコンピュータ実験のようなものです。" "すべての異なるルールを試し、それがどうなるかを見るだけです。"

ルール30とそのランダムに見えるパターンを無視する：

"1981年頃にルール30の絵を描いたのですが、その時は「またこのルールか、よくわからない...もっとシンプルに対称的なものの場合だけ考えてみよう」と思っていました。"

ルール30の高解像度画像：

"面白い絵をプリントアウトしようと思ったんだ。このルール30のことを高解像度の絵にしてみよう。"
ルール30とそのランダム性、円周率の桁に似ている：
"そのルールは非常にシンプルで、上部の1つの黒いセルから始めて、このような三角形のパターンを作るという、非常に驚くべき性質を持っています。" "しかし、このパターンの内側を見てみると、本当にランダムに見えます。"
"円周率の数字にちょっと似ている...完全にランダムなように見える。"

チューリングマシン問題の前回の賞：

"私がこの賞を出したのは...2019年か何かで、配列に関する何かを証明した...約半年で普遍的なチューリングマシンであることを証明した。"

ルール30の複雑さに関する不確実性：

"これらが100年先に手に入るものなのか、それとも誰かがやってきて非常に賢いことをするのかわからない"

観測者と還元不可能なシステムの計算境界性：

"計算上境界のある観測者が、計算上不可逆なシステムを観測しようとする話です。"
"計算量的に束縛された観測者である私たちは、このような単純な根本的なルールがあったことを知ることができません。"私たちには、ただランダムに見えるのです。

熱力学の第二法則と計算不可能性：

「第二法則は、計算不可能性の物語のようなものである...始めは簡単に記述できるように見えても、最後には多くの計算を必要とする。
"それは、根本的な計算不可能性の話であり、初期状態を準備する者として、あるいは何が起こるかを測定する者として、私たちはそれほど多くの計算をする能力がないという事実です。"
エントロピーと還元不可能な計算を繋ぐ：
"エントロピーはシステムの微視的な構成の数である...エントロピーはその数の対数である。"
"気体中のすべての分子の位置を詳細に知っている場合、可能な状態は1つだけなので、エントロピーは常にゼロである。"

熱力学の歴史と離散性：

「ボルツマンは、物質が連続的であると信じて死んだようなものだ。
「1900年、マックス・プランクという男が...電磁波が不連続であると仮定すれば、曲線を当てはめることができた"

空間の離散的な特徴としてのダークマター：

"ダークマターは現代のカロリーです。" "ダークマターは空間の特徴としてどうでしょうか？"
"100年後に、現実のあらゆる層で、それが離散的であると考えるのは、ちょっとクールだ。"
宇宙におけるブラウン運動のアナログを探す：
"ブラウン運動のアナログを宇宙で見つけたい"
"重力波のシグネチャーで見えるものや、空間の離散性に関連するものがあるかもしれません。"
可能な状態の数としてのエントロピー
"エントロピーとは、ある制約に合致したシステムの状態の数である"
"秩序あるものを作るために、無秩序なものがちょうどいい無秩序になるように初期状態を用意できるかという問題...計算量的に束縛された観測者にはそれができない。"

コースグレイニングと観測者の妥当性

"ギブスはコースグレーニングという考え方を導入した...可能なコースグレーニングを定義するのは、計算で縛られた観測者ができることである"
"もしあなたが計算上束縛された観測者で、基礎となるダイナミクスが計算上還元できないものであれば、システムが行っていることのこの粗い粒度のバージョンだけを見ることを余儀なくされる。"

計算量的に束縛された観測者と粗い粒度化：

"計算上境界のある観測者は、システムが行っていることのこの粗視化されたバージョンだけを見ることを余儀なくされるからです。"
"必然的に、計算上束縛された観察者が見ることができるものと一致する、多くの可能な基本構成が存在する。"

計算的な制約を持つ観察者と単純化:

• "我々は計算的に制約された観察者であり、観察対象の複雑さを簡素化して決定を下します。"

• "計算的に制約されていない観察者の存在を想像するのは興味深いことです。"

ルーリアドと計算の特性:

• "ルーリアドとは、あらゆる可能な計算の集合の極限であり、存在する必要があります。"

• "シンプルなプログラムが複雑な振る舞いを示すという事実は、私たちが以前は知らなかった計算宇宙の別の側面をささやいていると言えます。"

20世紀物理学の基本原理:

• "20世紀物理学の3つの偉大な理論は、一つは重力の理論であるアインシュタインの方程式、一つは量子力学、そしてもう一つは統計力学です。"

• "これらの法則は計算の再帰性と観察者の計算的制約との相互作用から導かれるものであり、非常に正確な事実を意味します。"

存在の本質と現実の認識:

• "宇宙の存在は、計算宇宙の一部であり、私たちが経験するものは宇宙の一部のサンプルにすぎません。"

• "私たちの経験は、ルーリアドの極めて微小なサンプルであり、私たちの知識からは宇宙の全体像を完全に把握することはできません。"