1週間のバイク旅行から帰ってまずはっきりさせたいと思っていたのは、「情報」って一体何なのだということです。

「体験」は何にも勝るということは古来から繰り返し言われていることですし、それは僕も頭では分かっています。ですが、毎度、旅行から帰ってしばらくして、体験から得た強烈な感動や感銘が薄れてしまうと、とにかく外に出て、見知らぬ土地に行ってみるという価値をすっかり忘れてしまうのです。

去年の夏は、仕事で大変な中でも、土日になる度にバイクで遠くに行っていました。それぐらい持続的に強烈にあった動機が、冬を経て、梅雨が終わり、さあ出掛けようかとなるときにはすっかり色褪せて無くなっているのです。

これは本当に解決しておくべき大問題だと思いました。

「体験」の本質を捉えるために「情報」が何かを知っておく必要がありそうですし、逆に、体験について、体験の価値を忘れないでおくための情報を残すことが出来るならそうしたい・・ということを切実に思うわけです。

ChatGPTとの対話では、最後に参考文献として、理解に数学が必要ものを3冊、そうでなさそうなものを5冊教えてもらいました。

今の自分で分かるものがあれば、何冊か目を通してみたいなあと思っています。

あと、最初の方で僕は誤解していたのですが、情報とは「変化」なのではなく、「変化の変化」です。

つまり、「情報とは差分における差分である」ということを念頭に置いて、以下を読み進めていただければ幸いです。

目次を付けておきます。

グレゴリー・ベイトソンが、情報とは「差分」だというような内容の主張をしていたと思うのですが、ご存知ですか。

User
グレゴリー・ベイトソンが、情報とは「差分」だというような内容の主張をしていたと思うのですが、ご存知ですか。

ChatGPT
はい、知っています。グレゴリー・ベイトソンは、情報とは「差分における差分」と言っています。彼の主張は、情報は静的なものではなく、変化や違いに関連して意味を持つというものでした。実際に彼は「情報は差分における差分である」と表現しています。この考え方は、コミュニケーションや生物学的なフィードバックシステムなどの研究で彼の理論の基盤となっています。

生物学的なフィードバックシステムに置ける「差分における差分」について教えてください。

User
生物学的なフィードバックシステムに置ける「差分における差分」について教えてください。

ChatGPT
了解しました。

グレゴリー・ベイトソンの「差分における差分」の考え方は、生物学的なフィードバックシステム、特に学習や適応の過程において非常に有用です。フィードバックシステムは、入力（刺激）とその結果に対する反応の間の関係を調整するメカニズムです。

具体例として、体温調節を考えてみましょう。人体の温度が一定の範囲を超えると、汗をかくことで体温を冷やそうとするメカニズムが働きます。このとき、「体温の変化」が情報としてフィードバックシステムに送られ、その結果として「汗をかく」という反応が生じます。このシステムの中での「情報」は、実際の体温ではなく、体温が変わったこと、すなわち「差分」です。

さらに深く考えると、生物は環境の変化に対してさまざまなレベルでの学習や適応を行います。例えば、初めての経験に対する反応と、その経験を繰り返し経た後の反応は異なるかもしれません。この「反応の変化」もまた「差分」です。このように、ベイトソンの「差分における差分」の考え方は、生物がどのように情報を処理し、それに応じて行動を変えるかを理解するのに役立ちます。

User
体温調節の例だと、反応を決める刺激が、「体温の変化」という差分の情報なのですよね。

それでは、差分における差分とは、何をさしているのでしょうか？

ChatGPT
おっしゃる通り、体温調節の例では、反応を決める刺激は「体温の変化」という差分の情報です。

「差分における差分」について説明すると、それは「変化の変化」や「パターンの中のパターン」といった意味を持ちます。具体的には、単なる変化や違いだけでなく、その変化や違いが持つパターンや構造を指します。

例えば、ある動物が特定の音に対して反応するとしましょう。もしこの動物が音の高さの変化（差分）だけでなく、音の高さがどのように変わるかというパターン（差分における差分）にも反応するとすると、この動物はより複雑な情報を処理する能力を持っていると言えます。

ベイトソンの「差分における差分」という概念は、このような高次の情報のパターンや構造を理解するためのものです。これにより、単に何かが変わったことだけでなく、その変化の背後にある意味やパターンを捉えることができるとベイトソンは考えました。

生物が体温調節のためにどう変化を監視し、変化、あるいは変化の変化に対してどう反応するかということを詳しく調べた研究などはありますか？

User
体温調節の例だと、体温の変化の大きさが拡大しているか、逆に縮小しているか、それとも変わらないかということが変化の変化ということになりそうですよね。

生物が体温調節のためにどう変化を監視し、変化、あるいは変化の変化に対してどう反応するかということを詳しく調べた研究などはありますか？

情報が変化だとすれば、例えば今の体温が36℃だという絶対値は情報とならないのですよね。

ChatGPT
はい、その通りです。体温調節の例で考えると、体温が上昇しているか下降しているか、その速度や持続性など、体温の「変化の変化」を捉える能力は、生物の適応や生存にとって非常に重要です。

生物の体温調節メカニズムに関する研究は多数行われています。特に、ホメオスタシスという概念は、生物が内部環境を一定に保つための調節メカニズムを示すもので、体温調節もその一部です。体温が一定の範囲から外れると、生体がその変化を検知し、汗をかいたり、血管を収縮させたりして体温を調整します。この過程で、体温の変化だけでなく、変化の速度やパターンも重要な情報として認識される可能性があります。

実際に、体温の絶対値（例：36℃）自体は、その瞬間の情報としてはそれほど重要ではないかもしれません。しかし、その絶対値がどの方向に、どれだけの速度で変化しているか、という「変化」や「変化の変化」が重要な情報として認識され、生体の反応を引き起こすことが考えられます。

このように、生物は絶対値だけでなく、その変化や変化の背後にあるパターンを検知する能力を持っており、それを基に適切な反応を行っています。

User
体温が一定の範囲から外れているかどうかというのは情報であり、変化なのですね。

分かるような、でも、分からないような気もします。

予め用意した基準と比較しているなら、ある時点の体温の絶対値と、その値と基準との差は情報であるように思えます。

でも、日常多くの人考える温度は絶対値で捉えているようにも思えます。

ChatGPT
おっしゃる通り、日常的なコンテクストでは、多くの人が温度を絶対値として捉えます。例えば、「今日は30℃だ」とか「体温が38℃ある」といった具体的な数字として認識します。この絶対値は、私たちが現実の状況を具体的に理解するための情報として役立っています。

しかし、体の生理的な反応や調整のメカニズムの観点から見ると、絶対値だけでなく変化も非常に重要です。体は、外部環境や体内の変化に適切に反応するためのセンサーや調整機構を持っています。例えば、外気温が低い時、体は冷えないように体温を維持するための反応をします。この時、外気温の絶対値だけでなく、その変化の速度や方向、体温の変化の速度や方向なども考慮されるでしょう。

ベイトソンの「情報とは差分における差分」という考え方は、このような生物の反応や調整のメカニズムを理解するための視点を提供しています。絶対値と変化、そして変化の変化という3つのレベルでの情報の認識は、生物の適応や生存のための重要な要素となっています。

あ、情報は、変化の変化なのですね。

User
あ、情報は、変化の変化なのですね。

ChatGPT
はい、ベイトソンの考え方では、「情報は差分における差分」です。つまり、「変化の変化」という視点から情報を捉えることを提案しています。この考え方は、情報が単なる事実や状態の絶対値ではなく、それがどのように変わっているか、その変化のパターンや背後にある構造を重視するものです。

User
そして、生体の「刺激に対する反応」という場合の刺激が、正確に言えば、情報という「差分の差分」であるということになるのですね。

ChatGPT
はい、その通りです。生体の「刺激に対する反応」を考えるとき、その刺激は単なる絶対的な事実や状態ではなく、変化やその変化の背後にあるパターンとして捉えられます。つまり、生体は「差分における差分」、すなわち「変化の変化」を情報として認識し、それに適切に反応することで環境の変動に適応していると言えます。ベイトソンの考え方は、このような生物の情報処理や認識のメカニズムを深く理解するための重要な視点を提供しています。

「変化の変化」が生体の「刺激ー反応」系における刺激であるという理解は、ノーバート・ウィーナーが『サイバネティックス』で主張したものと同じでしょうか？

User
「変化の変化」が生体の「刺激ー反応」系における刺激であるという理解は、ノーバート・ウィーナーが『サイバネティックス』で主張したものと同じでしょうか？

ChatGPT
ノーバート・ウィーナーの『サイバネティックス』は、情報、制御、フィードバックの概念を中心に、機械や生物の振る舞いを理解するための新しい科学分野を提唱するものです。彼のサイバネティックスの考え方は、フィードバックループとその中の情報の流れや処理に重点を置いています。

ベイトソンの「情報は差分における差分」という考え方とウィーナーのサイバネティックスとは、共通のアイディアを持っていますが、具体的なアプローチや焦点が異なる部分もあります。ウィーナーは、フィードバック制御システムの動的な側面、つまりシステムがどのように情報を処理して調整や制御を行うかに焦点を当てています。一方、ベイトソンは、情報の質やその背後にあるパターン、そして生物や人間の認識のメカニズムに関心を持っていました。

しかし、両者ともに「変化の変化」や「差分における差分」という情報の質的な側面に注目しており、生物や機械の動的な反応や適応の過程を理解するための重要な視点を提供しています。

今、現在で分かっている「生物や機械の動的な反応や適応の過程」の研究について教えてください。

User
実際の神経系の活動などの計測を通じて実証できるウィーナーの観点は魅力的ですね。

今、現在で分かっている「生物や機械の動的な反応や適応の過程」の研究について教えてください。

ChatGPT
生物や機械の動的な反応や適応の過程に関する研究は非常に広範で、多岐にわたるトピックが含まれます。ここでは、主な分野やトピックを幾つか紹介いたします：

神経科学と脳の活動計測：

fMRIやPET、EEGなどの技術を使って、脳の活動をリアルタイムで観察することが可能です。
神経回路の動的な活動や、特定の刺激に対する脳領域の反応など、脳の情報処理メカニズムを詳しく研究しています。

機械学習と人工知能：

機械学習アルゴリズムは、データからパターンを学習し、その知識を利用して新しいデータに対して反応や判断を行います。
ニューラルネットワーク、特に深層学習は、脳の神経回路を模倣した構造を持ち、多岐にわたるタスクで高い性能を示しています。

生物学的なフィードバックシステム：

生体内のホルモンバランスや免疫応答など、生物の体内環境を一定に保つための調節メカニズムが研究されています。
これらのシステムは、外部や体内からの刺激に対してダイナミックに反応し、適切なバランスを保つよう努力しています。

制御工学：

機械やロボットの動的な動きや反応を制御するための理論や技術が研究されています。
PID制御などの古典的な制御手法から、最適制御や適応制御などの先進的な手法まで、様々なアプローチが存在します。

これらの研究は、生物や機械の動的な反応や適応の過程を理解するための基盤となっており、技術の進歩と共にさらに詳細な知識が蓄積されています。

今、流行りの機械学習や人工知能の分野でも、サイバネティックスの成果は利用されているのですね。

User
ありがとうございます。もう一人の研究者の仕事でカバーできる範囲は超えていそうですね。

ところで、今、流行りの機械学習や人工知能の分野でも、サイバネティックスの成果は利用されているのですね。

ChatGPT
はい、その通りです。サイバネティックスは情報、制御、フィードバックといった概念を中心にしており、これらの考え方は現代の機械学習や人工知能の分野においても非常に重要な役割を果たしています。

特に、ニューラルネットワークや深層学習のアーキテクチャは、脳の神経回路網を模倣したものであり、学習や認識のプロセスにおいてフィードバックを利用します。誤差逆伝播法（Backpropagation）などの学習アルゴリズムは、ネットワークの出力と目標との差（誤差）をフィードバックとして用い、各層の重みを調整することでモデルを最適化します。

さらに、強化学習という分野では、エージェントが環境との相互作用を通じて学習する過程がモデル化されています。この場合、エージェントは行動の結果としての報酬（または罰）をフィードバックとして受け取り、それに基づいて次の行動を選択します。

このように、サイバネティックスの基本的な考え方や原理は、現代のAI研究や技術の発展においても基盤となっている部分が多いです。

全分野に応用できるサイバネティックスの教科書があれば教えてください。

User
全分野に応用できるサイバネティックスの教科書があれば教えてください。

ChatGPT
サイバネティックスは多岐にわたる分野での応用を持っていますが、この領域における基本的な教科書として以下のものが挙げられます。

『Cybernetics: or Control and Communication in the Animal and the Machine』 - ノーバート・ウィーナー
この書籍は、サイバネティックスの創始者であるノーバート・ウィーナー自身によるもので、この分野の基礎的な概念や原理が詳しく説明されています。サイバネティックスの基本を学ぶための古典的な教科書として知られています。

『An Introduction to Cybernetics』 - W. Ross Ashby
W. Ross Ashbyは、サイバネティックスの初期の主要な研究者の一人であり、この書籍はシステムの振る舞いや適応の理論に関する入門的な内容を提供しています。

『The Human Use Of Human Beings: Cybernetics And Society』 - ノーバート・ウィーナー
この書籍は、サイバネティックスの社会的、哲学的な側面に焦点を当てており、技術と人間の関係についての洞察を提供しています。

これらの教科書は、サイバネティックスの基本的な理論や概念を学ぶのに適しています。ただし、特定の応用分野（例えば、人工知能や生物学）に特化した内容を学ぶ場合は、それぞれの分野に特化した教材や文献を探すことをおすすめします。

挙げていただいた3冊を理解するのに必要な数学を教えてください。

User
挙げていただいた3冊を理解するのに必要な数学を教えてください。

ChatGPT
サイバネティックスの基本的な理論を理解するためには、以下の数学の領域が役立ちます：

確率論と統計学：

システムの振る舞いや変動をモデル化する際、確率的なアプローチが頻繁に用いられます。
確率分布、条件付き確率、期待値、分散などの基本的な概念が関与することが多い。

微分方程式：

連続的なシステムの動的な振る舞いを表現する際に、微分方程式が使用されることが多い。
特に、制御システムの動的な反応を表現する際には、線形・非線形の微分方程式が関与します。

線形代数：

ニューラルネットワークやシステムの状態空間表現など、多くのシステムモデルで行列やベクトルが使用されます。
行列の操作、固有値・固有ベクトル、行列の分解などの基本的な概念が関与することが多い。

情報理論：

サイバネティックスにおける通信や情報の伝達を理解するためには、エントロピー、相互情報量、情報伝達の限界などの情報理論の基本的な概念が必要です。

これらの数学的な背景を持っていると、サイバネティックスの教科書の内容をより深く理解することができます。しかし、特定のトピックや概念を理解するためには、上記の全ての数学的な背景が必要というわけではありません。それぞれのトピックに応じて、関連する数学的な知識を学ぶことが効果的です。

サイバネティックスについて、他の教科書があれば教えてください。

User
今の僕では、どの分野でも十分な知識は持っていない気がします。

サイバネティックスについて、他の教科書があれば教えてください。

ChatGPT
サイバネティックスに関して、初心者向けから高度な内容まで幅広くカバーする教科書や参考文献はいくつかあります。以下は、その中からいくつかの代表的なものを挙げてみました：

『Design for a Brain』 - W. Ross Ashby

この書籍は、適応システムの振る舞いや設計に関する基本的な原理を詳しく扱っています。

『The Cybernetic Brain: Sketches of Another Future』 - Andrew Pickering

サイバネティックスの歴史や影響、そしてその未来的な側面についての詳しい考察が含まれています。

『Cybernetics and the Philosophy of Mind』 - Kenneth M. Sayre

サイバネティックスと心の哲学との関連性を探る書籍で、心の性質や知識の理論に関するサイバネティックスの見解を詳しく説明しています。

『Cybernetics: From Past to Future』 - D.A. Novikov

サイバネティックスの歴史的な進展とその現代的な応用についての概観を提供しています。

『Introduction to Cybernetics and Artificial Intelligence』 - Robert Trappl

サイバネティックスとAIの基本的な理論や概念を組み合わせて紹介している入門書です。

これらの書籍の中には、特定のトピックに焦点を絞ったものや、サイバネティックス全般にわたる概観を提供するものがあります。興味や目的に応じて選ぶことで、サイバネティックスの理解を深めることができます。

User
各書籍の著者のプロフィールと、分かる限りで良いので出版年、ページ数、ISBNを教えてください。

ChatGPT
申し訳ございませんが、いくつかの書籍の詳細な情報は私のデータベースのカットオフ時点（2021年9月）でのものとなります。最新の情報や詳細なページ数、ISBNなどは公式な出版サイトや書店のウェブサイトで確認するとよいでしょう。

それでは、以下に各書籍の著者のプロフィールと私が知っている範囲での情報を提供いたします：

『Design for a Brain』 - W. Ross Ashby

著者: W. Ross Ashby（1903-1972）は、サイバネティックスの初期の重要な研究者であり、生物の脳と機械のアナログの間の関連性を探求しました。
出版年: 1952年
ページ数: 約300ページ（エディションによる）
ISBN: 版によって異なるが、一つのエディションのISBNは 978-0415430309

『The Cybernetic Brain: Sketches of Another Future』 - Andrew Pickering

著者: Andrew Pickeringは、科学技術社会学の研究者で、科学や技術の社会的側面についての研究を行っています。
出版年: 2010年
ページ数: 約536ページ
ISBN: 978-0226667898

『Cybernetics and the Philosophy of Mind』 - Kenneth M. Sayre

著者: Kenneth M. Sayreは、哲学の教授であり、意識や人工知能、計算理論に関する研究を行っています。
出版年: 1976年
ページ数: 約370ページ
ISBN: 978-0898591295

『Cybernetics: From Past to Future』 - D.A. Novikov

著者: D.A. Novikovは、制御理論や情報技術に関する多くの研究を行っている学者です。
出版年やページ数、ISBNに関しては、私のデータベースでは具体的な情報がありません。

『Introduction to Cybernetics and Artificial Intelligence』 - Robert Trappl

著者: Robert Trapplは、AIやサイバネティックスに関する多岐にわたる研究を行っている学者です。
私のデータベースには具体的な出版年、ページ数、ISBNに関する情報がありません。

特定のエディションや再版に関する情報などは、各書籍の公式ページや書店のデータベースで直接確認することをおすすめします。