人工知能は人間を超えるか Chapter 06 (2)
じんこう ちのう は にんげん を こえる か|chapter
Will Artificial Intelligence Surpass Humans Chapter 06 (2)
L'intelligence artificielle dépassera-t-elle l'homme ? Chapitre 06 (2)
A inteligência artificial ultrapassará o ser humano Capítulo 06 (2)
また 、 スポーツ など 、 個々 の 身体 の 特性 に あまりに 強く 依存 する 概念 は 、 言語 化 する の が 難しい 場合 が 多い 。
|すぽーつ||ここ||からだ||とくせい|||つよく|いぞん||がいねん||げんご|か||||むずかしい|ばあい||おおい
Also, concepts that depend too strongly on individual physical characteristics, such as sports, are often difficult to verbalize.
巨人 の 長嶋 茂雄 終身 名誉 監督 が 、 打ち 方 を 説明 する のに 「 シュッ と 振って バーン だ 」 と 言ったり する の も 、 微妙な 身体 の 動き を 言語 化 する の が 難しい から な の かも しれ ない （＊ 注 48）。
きょじん||ながしま|しげお|しゅうしん|めいよ|かんとく||うち|かた||せつめい|||||ふって||||いったり||||びみょうな|からだ||うごき||げんご|か||||むずかしい|||||||そそ
Shigeo Nagashima, the lifetime honorary manager of the Giants, explained how to hit a ball by saying, "Swing and bang." This may be because it is difficult to verbalize subtle physical movements (*Note 48).
する と 、 コンピュータ も 本 が 読める ように なる 。
||こんぴゅーた||ほん||よめる||
いろいろな 小説 を 読んで 、「 望遠 鏡 で 覗く の は 男 の ほう が 多い 」 こと も 理解 する かも しれ ない 。
|しょうせつ||よんで|ぼうえん|きよう||のぞく|||おとこ||||おおい|||りかい||||
また 、 ウィキペディア を はじめ と した 膨大な ウェブ の 情報 も 読める ように なる 。
||||||ぼうだいな|||じょうほう||よめる||
It will also be able to read vast amounts of information on the Web, including Wikipedia.
そこ まで いけば 、 コンピュータ は ものすごい 勢い で 人類 の 知識 を 吸収 して いく だろう 。
|||こんぴゅーた|||いきおい||じんるい||ちしき||きゅうしゅう|||
そして 、 意味 表現 、 身体 性 、 プランニング 、 オントロジー 、 推論 、 言語 獲得 、 知識 獲得 と いう 人工 知能 で 研究 されて きた トピック が 、 ふたたび 「 特徴 表現 学習 」 と いう 技術 進化 を 踏まえて 研究 さ れる 。
|いみ|ひょうげん|からだ|せい|||すいろん|げんご|かくとく|ちしき|かくとく|||じんこう|ちのう||けんきゅう|さ れて|||||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう|||ぎじゅつ|しんか||ふまえて|けんきゅう||
And the topics studied in Artificial Intelligence, such as semantic representation, embodiment, planning, ontology, reasoning, language acquisition, and knowledge acquisition, have been revisited in "Feature Representation Learning." The research will be conducted based on the technological evolution of the "new" technology.
このように 見る と 、「 主に 画像 を 対象 と した 」「 特徴 表現 学習 の ひと つ の 手法 と して の 」 ディープラーニング が すごい と いう より も 、 特徴 表現 学習 が できる ように なった 先 の 世界 観 が すごい のである 。
|みる||おもに|がぞう||たいしょう|||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう|||||しゅほう|||||||||||とくちょう|ひょうげん|がくしゅう|||||さき||せかい|かん|||
図 26 は 、 人工 知能 研究 に ついて の 私 の 心象 風景 を 模 式 的に 表した もの だ 。
ず||じんこう|ちのう|けんきゅう||||わたくし||しんしょう|ふうけい||かたど|しき|てきに|あらわした||
Figure 26 is a schematic representation of my mental landscape of artificial intelligence research.
ＡＩ を 実現 する ため に 、 これ まで いろいろな 研究 が 行われて きて 、 その たび に さまざまな トピック が 取り上げられて きた が 、 結局 、「 特徴 表現 を どう 獲得 する か 」 と いう の が 最大 の 関門 で 、 その 山 を 越えられ なかった 。
ａｉ||じつげん|||||||けんきゅう||おこなわ れて||||||||とりあげ られて|||けっきょく|とくちょう|ひょうげん|||かくとく|||||||さいだい||かんもん|||やま||こえ られ|
ところが いま 、 ビッグ データ と 機械 学習 の 間 に 抜け道 が できた 。
||びっぐ|でーた||きかい|がくしゅう||あいだ||ぬけみち||
Now, however, there is a loophole between big data and machine learning.
それ が ディープラーニング で 、 ここ を 抜けて いく と 、 その先 に とても 肥 沃 な 世界 が 広がって いる と いう こと である 。
||||||ぬけて|||そのさき|||こえ|よく||せかい||ひろがって|||||
This is deep learning, and once you get past this point, you will find a very fertile world ahead.
社会 的な インパクト も 大きい 。
しゃかい|てきな|いんぱくと||おおきい
The social impact is also significant.
この先 に まだ いろいろな 山 が ある の かも しれ ない 。
このさき||||やま||||||
しかし 、 人工 知能 は 長い 停滞 の 時 を 超えて 動き出した のだ 。
|じんこう|ちのう||ながい|ていたい||じ||こえて|うごきだした|
However, artificial intelligence has moved on after a long period of stagnation.
まず 、 人間 が 「 知識 」 と して 教える ので は なく 、 コンピュータ が 自ら 特徴 量 や 概念 を 獲得 する ディープラーニング で は 、 コンピュータ が つくり出した 「 概念 」 が 、 実は 、 人間 が 持って いた 「 概念 」 と は 違う と いう ケース が 起こり うる 。
|にんげん||ちしき|||おしえる||||こんぴゅーた||おのずから|とくちょう|りょう||がいねん||かくとく|||||こんぴゅーた||つくりだした|がいねん||じつは|にんげん||もって||がいねん|||ちがう|||けーす||おこり|
人間 が ネコ を 認識 する とき に 「 目 や 耳 の 形 」「 ひげ 」「 全体 の 形状 」「 鳴き声 」「 毛 の 模様 」「 肉 球 の やわらか さ 」 など を 「 特徴 量 」 と して 使って いた と して も 、 コンピュータ は まったく 別の 「 特徴 量 」 から ネコ と いう 概念 を つかまえる かも しれ ない 。
にんげん||ねこ||にんしき||||め||みみ||かた||ぜんたい||けいじょう|なきごえ|け||もよう|にく|たま||||||とくちょう|りょう|||つかって|||||こんぴゅーた|||べつの|とくちょう|りょう||ねこ|||がいねん|||||
When humans recognize a cat, "the shape of its eyes and ears" is the most important factor. "Beard." "Overall shape "Squeal." "Hair pattern." "softness of the paw." and so on as "feature quantities." The computer may have been using a different "feature set" altogether, but it is not a "feature set" in the same way. The concept of a cat may be grasped from a cat's head.
人間 が まだ 言語 化 して いない 、 あるいは 認識 して いない 「 特徴 量 」 を もって ネコ を 見分ける 人工 知能 が あった と して も 、 それ は それ で かまわ ない 、 と いう の が 私 の 立場 だ 。
にんげん|||げんご|か||||にんしき|||とくちょう|りょう|||ねこ||みわける|じんこう|ちのう||||||||||||||||わたくし||たちば|
そもそも 、 センサー （ 入力 ） の レベル で 違って いたら 、 同じ 「 特徴 量 」 に なる はず が ない 。
|せんさー|にゅうりょく||れべる||ちがって||おなじ|とくちょう|りょう|||||
人間 に は 見え ない 赤外線 や 紫外線 、 小 さ すぎて 見え ない 物体 、 動き が 速 すぎて 見え ない 物体 、 人間 に は 聞こえ ない 高音 や 低音 、 イヌ に しか 嗅ぎ分けられ ない 匂い 、 そうした 情報 も コンピュータ が 取り込んだ と したら 、 そこ から 出て くる もの は 、 人間 の 知ら ない 世界 だろう 。
にんげん|||みえ||せきがいせん||しがいせん|しょう|||みえ||ぶったい|うごき||はや||みえ||ぶったい|にんげん|||きこえ||こうおん||ていおん|いぬ|||かぎわけ られ||におい||じょうほう||こんぴゅーた||とりこんだ|||||でて||||にんげん||しら||せかい|
If a computer were to capture information such as infrared and ultraviolet rays that humans cannot see, objects that are too small or too fast to be seen, high and low sounds that humans cannot hear, and odors that only dogs can detect, what would emerge would be a world unknown to humans.
そう やって できた 人工 知能 は 、 もしかしたら 「 人間 の 知能 」 と は 別の もの かも しれ ない が 、 間違い なく 「 知能 」 である はずだ 。
|||じんこう|ちのう|||にんげん||ちのう|||べつの||||||まちがい||ちのう||
Artificial intelligence created in this way could possibly be "human intelligence." It may be different from "intelligence," but it is definitely "intelligence." It should be.
特に 、「 文法 」 を 使って 文 の 形 でも の ごと を 描写 したり 、 書き綴ったり する 。
とくに|ぶんぽう||つかって|ぶん||かた|||||びょうしゃ||かきつづったり|
では 、 文法 は どのように 獲得 できる のだろう か 。
|ぶんぽう|||かくとく|||
有名な 言語 学 者 の ノーム ・ チョムスキー 氏 は 、 人間 は 生 得 的な 文法 （ 普遍 文法 ） を 備えて いる と 言った 。
ゆうめいな|げんご|まな|もの||||うじ||にんげん||せい|とく|てきな|ぶんぽう|ふへん|ぶんぽう||そなえて|||いった
Famous linguist Noam Chomsky said that humans have an innate grammar (universal grammar).
El famoso lingüista Noam Chomsky dijo que los humanos tienen una gramática innata (gramática universal).
私 の 考え も これ に 近い 。
わたくし||かんがえ||||ちかい
ディープラーニング に より 得られた 特徴 表現 を 使って 、 ほか の 人間 に 何らか の 情報 を 伝達 し ない と いけない と しよう 。
|||え られた|とくちょう|ひょうげん||つかって|||にんげん||なんらか||じょうほう||でんたつ||||||
Let's say we have to convey some information to other humans using feature representations obtained through deep learning.
主に 伝える べき は 、 敵 が 迫って いる と か 、 食べ物 が ある と か いう 現在 の 状況 である 。
おもに|つたえる|||てき||せまって||||たべもの||||||げんざい||じょうきょう|
The main thing to tell them is the current situation, whether it is an enemy approaching or food.
この とき に 、 ある 人 が 見て いる 「 絵 」 を どのように ほか の 人 に 伝えられる だろう か 。
||||じん||みて||え|||||じん||つたえ られる||
The "picture" that someone is looking at at this time. How can we communicate this to others?
もちろん 、 コンピュータ が 画像 を 転送 する とき の ように 、 左上 の ドット から １ 画素 ずつ 説明 して いく 方法 も ある 。
|こんぴゅーた||がぞう||てんそう|||||ひだりあがり||||がそ||せつめい|||ほうほう||
が 、 あまりに も 非 効率 だろう 。
|||ひ|こうりつ|
概念 の 抽出 は うまく できて いる のだ から 、 それ を 利用 した ほう が よ さ そうだ 。
がいねん||ちゅうしゅつ|||||||||りよう||||||そう だ
考えられる 効率 的な 描写 は こう だ 。
かんがえ られる|こうりつ|てきな|びょうしゃ|||
Here is a possible efficient description.
「 画面 の 真ん中 に Ｘ が ある 。
がめん||まんなか||ｘ||
There is an X in the middle of the screen.
Ｘ は 人間 で 私 の 友人 だ 。
ｘ||にんげん||わたくし||ゆうじん|
その 近く に Ｙ が ある 。
|ちかく||ｙ||
それ は ライオン だ 。
||らいおん|
It is a lion.
そして Ｙ は とても 怒って いる 」（ つまり 、 自分 の 友人 が ライオン に 襲わ れ そうに なって いる ）
|ｙ|||いかって|||じぶん||ゆうじん||らいおん||おそわ||そう に||
このように 情報 を 「 エンコード （ 符号 化 ）」 して 記述 して いく ので は ない だろう か 。
|じょうほう|||ふごう|か||きじゅつ|||||||
Information is "encoded" in this way. The "I" in "I" is the name of the company.
そして それ を 受け取る 側 も 、 これ と 対応 する デコーダー （ 復 号 化 器 ） が あれば 、 これ と 近い もの を 再現 する こと が できる 。
|||うけとる|がわ||||たいおう|||ふく|ごう|か|うつわ|||||ちかい|||さいげん||||
つまり 、 異なる 人間 同士 で 復元 エラー を 下げよう と する と 、 何らか の 「 関係 性 に 基づく 」 描写 が 効率 的であり 、 それ が 人間 の 持つ 文法 構造 と して 生まれつき 埋め込まれて いた と して も 不思議で は ない 。
|ことなる|にんげん|どうし||ふくげん|えらー||さげよう||||なんらか||かんけい|せい||もとづく|びょうしゃ||こうりつ|てきであり|||にんげん||もつ|ぶんぽう|こうぞう|||うまれつき|うめこま れて|||||ふしぎで||
In other words, if you try to reduce the recovery error between different humans, it will be based on some "relationship." It would not be surprising if the description was efficient, and that it was innately embedded in the grammatical structure of human nature.
要するに 、「 お 絵描き の 方法 」 が 人間 の 脳 に 生まれつき 組み込まれて いる と いう こと である 。
ようするに||えかき||ほうほう||にんげん||のう||うまれつき|くみこま れて|||||
そして 、 この お 絵描き の 方法 は 、 ディープラーニング の ように 数学 的に 合理 性 の ある もの で なく と も 、 複数 の 個体 で 共通の 了解 が あり さえ すれば よい 。
|||えかき||ほうほう|||||すうがく|てきに|ごうり|せい||||||||ふくすう||こたい||きょうつうの|りょうかい|||||
たとえば 、 われわれ が 電話 を する とき に 、「 もしもし 、◯◯ です 」 と いう 言葉 で 会話 を 始める こと に 特に 深い 意味 は ない の と 同じである 。
|||でんわ|||||||||ことば||かいわ||はじめる|||とくに|ふかい|いみ|||||おなじである
For example, when we make a phone call, we say, "Hello, this is Fatty. There is no deeper meaning in starting a conversation with the word "I" or "I" or "I" or "I" or "I".
「 もしもし 」 と いう の は 通話 開始 の サイン である こと 、 その 次 は 「◯◯ です 」 と 名乗る の が 普通である こと を 、 お互いに わかって いれば よい のである 。
|||||つうわ|かいし||さいん||||つぎ||||なのる|||ふつうである|||おたがいに||||
その 意味 で 、 お 絵描き の 方法 に は おそらく 恣意 性 が あり 、 その うち の ひと つ の 方法 が 生 得 的に 埋め込まれて いる と したら 、 それ を コンピュータ に 埋め込ま ない と 、 人間 と 同じ ような 文法 を 獲得 する の は 難しい かも しれ ない 。
|いみ|||えかき||ほうほう||||しい|せい|||||||||ほうほう||せい|とく|てきに|うめこま れて||||||こんぴゅーた||うめこま|||にんげん||おなじ||ぶんぽう||かくとく||||むずかしい|||
In this sense, drawing methods are probably arbitrary, and if one method is innately embedded, it may be difficult for a computer to acquire the same grammar as a human without embedding it.
本能 と いって も 、 脳 に 関する こと であり 、 要は 何 を 「 快 」 あるいは 「 不快 」 と 感じる か と いう こと である 。
ほんのう||||のう||かんする|||ようは|なん||こころよ||ふかい||かんじる|||||
Instincts, however, are a matter of the brain, and the point is what is "pleasant" and what is not. Or, "unpleasant." The question is whether the respondents feel that they can make a difference.
人間 が 獲得 する 概念 の 中 に は 、 単に 復元 エラー を 最小 化 する だけ で なく 、 何 が 「 快 」 か 「 不快 」 か に よって 方向づけられて いる もの も 多い 。
にんげん||かくとく||がいねん||なか|||たんに|ふくげん|えらー||さいしょう|か|||||なん||こころよ||ふかい||||ほうこうづけ られて||||おおい
たとえば 、 自分 が 好きな ゲーム や 漫画 に ついて は やたらに くわしく なる 。
|じぶん||すきな|げーむ||まんが||||||
自分 が 熱中 して いる スポーツ で は 、 より 細かい ところ まで 状況 が 理解 できる 。
じぶん||ねっちゅう|||すぽーつ||||こまかい|||じょうきょう||りかい|
こうした こと は 、 人工 知能 の 分野 で は 「 強化 学習 」 と して 知られて いる 。
|||じんこう|ちのう||ぶんや|||きょうか|がくしゅう|||しら れて|
何 か 報酬 が 与えられて 、 その 結果 を 生み出した 行動 が 「 強化 」 さ れる と いう 仕組み である 。
なん||ほうしゅう||あたえ られて||けっか||うみだした|こうどう||きょうか|||||しくみ|
A behavior that is rewarded in some way and produces a result is "reinforcement." The system is a mechanism whereby the company's employees are given the opportunity to participate in the process.
そして 、 この 強化 学習 の 際 に 重要な の は 、 何 が 報酬 か 、 つまり 、 何 が 「 快 」 で 何 が 「 不快 」 な の か だ 。
||きょうか|がくしゅう||さい||じゅうような|||なん||ほうしゅう|||なん||こころよ||なん||ふかい||||
人間 の 場合 、 生物 である から 基本 的に 、 生存 （ あるいは 種 の 保存 ） に 有利な 行動 は 「 快 」 と なる ように なって おり 、 逆に 生存 の 確率 を 低く する ような 行動 は 「 不快 」 と なる ように できて いる 。
にんげん||ばあい|せいぶつ|||きほん|てきに|せいぞん||しゅ||ほぞん||ゆうりな|こうどう||こころよ||||||ぎゃくに|せいぞん||かくりつ||ひくく|||こうどう||ふかい|||||
In the case of humans, as living organisms, basically, any behavior that is beneficial to survival (or the preservation of species) is "pleasure. Conversely, any behavior that reduces the probability of survival is "offensive. The result is that the number of people who can be reached by the system is limited to the number of people who can be reached by the system.
おいしい もの を 食べる の は 「 快 」 だ し 、 ぐっすり 寝る の も 「 快 」 だ 。
|||たべる|||こころよ||||ねる|||こころよ|
魅力 的な 異性 と 話す こと も 「 快 」 かも しれ ない 。
みりょく|てきな|いせい||はなす|||こころよ|||
Talking to the fascinating opposite sex may also be "pleasant."
一方 、 おなか が 空く こと 、 身 の 危険 を 感じる こと 、 暑 すぎる こと や 寒 すぎる こと は 「 不快 」 だ 。
いっぽう|||あく||み||きけん||かんじる||あつ||||さむ||||ふかい|
さらに 人間 は 社会 的な 動物 である から 、 ほか の 個体 が 喜ぶ と 「 快 」 と 感じる ような 本能 も 埋め込まれて いる だろう 。
|にんげん||しゃかい|てきな|どうぶつ|||||こたい||よろこぶ||こころよ||かんじる||ほんのう||うめこま れて||
こうした 本能 に 直結 する ような 概念 を コンピュータ が 獲得 する こと は 難しい 。
|ほんのう||ちょっけつ|||がいねん||こんぴゅーた||かくとく||||むずかしい
It is difficult for a computer to acquire concepts that are directly connected to this instinct.
たとえば 「 きれい 」 と いう 概念 は 、 おそらく 、 長い 進化 の 中 で つくり上げられた 本能 と 密接に 関連 して いる 。
||||がいねん|||ながい|しんか||なか||つくりあげ られた|ほんのう||みっせつに|かんれん||
For example, the concept of "clean" is probably closely related to the instinct that has been built up over the long evolution.
美しい 異性 を 見て 「 きれい 」 と 感じる だけ で なく 、 景色 を 見て 「 きれい 」 と か 、 動き を 見て 「 きれい 」 と 感じる の は なぜ だろう か 。
うつくしい|いせい||みて|||かんじる||||けしき||みて||||うごき||みて|||かんじる|||||
一方 、「 危ない 」 と いう の は わかり やすく 、 身体 に 物理 的な 損傷 の リスク が 迫って いる と 「 危ない 」 と 感じる 。
いっぽう|あぶない|||||||からだ||ぶつり|てきな|そんしょう||りすく||せまって|||あぶない||かんじる
その ため 、 コンピュータ に とって の 「 危ない 」 は 人間 と 異なる 概念 に なる かも しれ ない 。
||こんぴゅーた||||あぶない||にんげん||ことなる|がいねん|||||
Therefore, it is "dangerous" for the computer. The concept of "human" may be different from the concept of "human".
こうした 「 本能 」 に 由来 する こと は 、 基本 的に は 、 進化 を 経て 生み出さ れる もの であり 、 個体 の 一生 の うち に 発現 し 、 発展 する 知能 と は 異なる 。
|ほんのう||ゆらい||||きほん|てきに||しんか||へて|うみださ||||こたい||いっしょう||||はつげん||はってん||ちのう|||ことなる
The origin of these "instincts" is basically that they are produced through evolution, and are different from the intelligence that develops and develops during the life of an individual.
ドラ え もん の ように 、 人間 と 人工 知能 が まったく 齟齬 なく コミュニケーション できる ような 世界 を つくる の は 、 実際 に は かなり 難しい 。
どら|||||にんげん||じんこう|ちのう|||そご||こみゅにけーしょん|||せかい|||||じっさい||||むずかしい
In reality, it is quite difficult to create a world in which humans and artificial intelligence can communicate without any discrepancy, as in the case of Doraemon.
また 、 人間 の 日常 生活 に 相当 入り込んで くる ロボット で ない 限り は 、「 人間 と そっくりな 概念 を 持つ こと 」 の 必要 性 は 高く ない 。
|にんげん||にちじょう|せいかつ||そうとう|はいりこんで||ろぼっと|||かぎり||にんげん|||がいねん||もつ|||ひつよう|せい||たかく|
それ より も 、 予測 能力 が 単純に 高い 人工 知能 が 出現 する インパクト の ほう が 大きい だろう 。
|||よそく|のうりょく||たんじゅんに|たかい|じんこう|ちのう||しゅつげん||いんぱくと||||おおきい|
１ つ は 個人 の 中 で 日常 的に 起こって いる 創造 性 で 、 もう １ つ は 社会 的な 創造 性 である 。
||こじん||なか||にちじょう|てきに|おこって||そうぞう|せい|||||しゃかい|てきな|そうぞう|せい|
概念 の 獲得 、 あるいは 特徴 量 の 獲得 は 創造 性 そのもの である 。
がいねん||かくとく||とくちょう|りょう||かくとく||そうぞう|せい|その もの|
The acquisition of concepts, or the acquisition of features, is creativity itself.
個人 の 内部 で 日常 的に 起こって いる ので 、 特に 創造 的である と は 思わ ない かも しれ ない が 、 ある こと に 「 気づく 」 の は 創造 的な 行為 である 。
こじん||ないぶ||にちじょう|てきに|おこって|||とくに|そうぞう|てきである|||おもわ|||||||||きづく|||そうぞう|てきな|こうい|
「 アハ 体験 」 と いう 言い 方 を して も いい かも しれ ない 。
|たいけん|||いい|かた|||||||
複数 の もの を 説明 する １ つ の 要因 （ あるいは 特徴 量 ） を 発見 した とき 、 ものごと が より スッキリ 見える 。
ふくすう||||せつめい||||よういん||とくちょう|りょう||はっけん||||||すっきり|みえる
そうした レベル の 創造 性 は 日常 的に 起こって いる 。
|れべる||そうぞう|せい||にちじょう|てきに|おこって|
That level of creativity happens on a daily basis.
一方 で 、 社会 の 誰 も 考えて いない 、 実現 して いない ような 創造 性 は 、 いわば 「 社会 の 中 に 以前 考えた 人 が いる か どう か 」 と いう 相対 的な もの である 。
いっぽう||しゃかい||だれ||かんがえて||じつげん||||そうぞう|せい|||しゃかい||なか||いぜん|かんがえた|じん||||||||そうたい|てきな||
On the other hand, creativity that no one in society has thought of or realized is, so to speak, "whether or not someone in society has thought of it before. The "relative" is a relative term.
たとえば 、 新しい ビジネスアイデア を 考えた と して 、 それ を すでに 考えて 実行 して いる 人 が いれば 創造 的で ない が 、 誰 も 考えて い なければ 創造 的 と 言わ れる 。
|あたらしい|||かんがえた||||||かんがえて|じっこう|||じん|||そうぞう|てきで|||だれ||かんがえて|||そうぞう|てき||いわ|
誰 も が 考えつく ような こと は 創造 性 が 低い と みなさ れる ので 、 創造 的な もの は 数 が 少なくて 当然である 。
だれ|||かんがえつく||||そうぞう|せい||ひくい||みな さ|||そうぞう|てきな|||すう||すくなくて|とうぜんである
人間 は 試行 錯誤 に よって も 創造 する 。
にんげん||しこう|さくご||||そうぞう|
これ は 、 環境 と インタラクション （ 相互 作用 ） する こと で 、 ある 一連の 行為 に よって 環境 が 変化 し 新しい 性質 が 引き出さ れる 、 あるいは 、 それ に よって 自分 の 中 に ある 情報 の 新しい 特徴 量 が 生まれる と いう こと である 。
||かんきょう|||そうご|さよう|||||いちれんの|こうい|||かんきょう||へんか||あたらしい|せいしつ||ひきださ||||||じぶん||なか|||じょうほう||あたらしい|とくちょう|りょう||うまれる||||
This means that by interacting with the environment, a series of actions can change the environment and bring out new characteristics, or that they can create new characteristics of the information within oneself.
赤ちゃん が 手 を 伸ばす と 、 もの を つかむ こと が できた 。
あかちゃん||て||のばす|||||||
これ も 立派な 創造 性 である 。
||りっぱな|そうぞう|せい|
先ほど の 「④ 行動 を 通じた 特徴 量 を 獲得 できる ＡＩ 」 の 段階 に 達すれば 、 人工 知能 も 試行 錯誤 が できる ように なる だろう 。
さきほど||こうどう||つうじた|とくちょう|りょう||かくとく||ａｉ||だんかい||たっすれば|じんこう|ちのう||しこう|さくご|||||
The AI that can acquire the amount of features through its actions. When the artificial intelligence reaches the stage of "trial and error," it will be ready for trial and error.
環境 と の インタラクション が 起きる ように なれば 、 試行 錯誤 に よる 創造 性 と いう こと も 自然に 起こる はずだ 。
かんきょう|||||おきる|||しこう|さくご|||そうぞう|せい|||||しぜんに|おこる|
ひと り で は 生きて いけない 。
||||いきて|
一人ひとり の 脳 で は 、 ものごと の 特徴 表現 が 次々 に 学習 されて いる が 、 人間 社会 は 、 こうした 個体 が まとまって 社会 を つくって いる 。
ひとりひとり||のう|||||とくちょう|ひょうげん||つぎつぎ||がくしゅう|さ れて|||にんげん|しゃかい|||こたい|||しゃかい|||
The brain of each individual learns one characteristic expression after another, but human society is made up of a group of individuals.
