「シュミレーション学習」と玉木割り

残しておいた玉木をすべて割ってしまった。
根元や枝分かれの部分は薪割り機ではびくともしない。
丸のこで切れ目を入れて少しずつ割っていった。
二年は持つと思ったけど、すでに3分の2は使ってしまった。
今度の寒波で全部灰になる。

さて、相変わらずChatGPTで遊んでいる。
と言ってもChatGPTに関わる記事を読んでいるだけだが色々考えさせられる。
ふと思いついたことがある。
コンピュータの良い所は膨大な計算を素早くしてくれることだ。
私も以前からコンピュータにやってもらっていろいろ調べたことがある。
宇宙の成り立ちをコンピュータ上で調べることをやっているのを見たことがある。
植物の葉原器が発芽する様子をシュミレートして確かめているという。
天気予報はまさにシュミレーション。
つまりコンピュータにシュミレーションさせることによって学んでいる。
(知るだけかも。とすると「学び」を再度問い直さなければ)

これを「シュミレーション学習」と名づける。

自然に働きかけることを実験という。
実験→観察→整理・分析→まとめ・表現
と進めることで身体でわかってくる。
このように実際にやってみることが「わかる」基本だ。
とすると、実験というのは働きかけだから、AIに働きかけることも一つの実験だ。
つまりシュミレーションと同じことをやっている。
いや、AI自体が膨大なサイバー空間の中からデータを取り出して、それを確率を使って分類し傾向を学んでいる。私たちと同じことをしている。このディープラーニングを「シュミレーション学習」と名づけることは自然だと感じる。

問題はこの名付でどんなことが見えてくるのかということだ。

ちなみにChatGPTに聞いてみた。

Q.シュミレーション、学習、AI、ディープラーニング、実験という言葉を使って、理解について書いて

A.シミュレーションとは、計算機を使って実際の現象やプロセスを再現することを意味します。これは、物理的な現象や経済的な挙動など、実際に観察することが困難な現象を理解するのに役立ちます。

学習は、人間やAIシステムが新しい知識や技能を吸収することを意味します。学習は、データを入力として、アルゴリズムを使ってモデルを構築することができます。このモデルは、将来のデータを予測することができます。

AIは、人工知能の略で、人間のように思考や判断を行うコンピュータシステムを指します。これは、学習アルゴリズム自然言語処理、画像認識などの技術を使って、人間と同等またはそれ以上の情報処理能力を持つことができます。

ディープラーニングは、人工知能の一種であり、多層のニューラルネットワークを使って学習することができます。これは、大量のデータを処理することができ、高い精度を持った予測や分類などができます。

実験は、仮説を検証するために行われる対照的な研究のことを指します。これは、AIシステムを開発する際にも重要です。実験を通じて、アルゴリズムの正確性や有効性を検証することができます。また、改善の余地があるところを特定することもできます。

これをどう見るかが人間側の学びのスキルなのだろう。
突っ込みどころ満載=考えることがいっぱいある。

AIが学んでいるのか人間が学んでいるのか。
身体の拡張が道具だとすると、脳の拡張がAIなのだろう。
でも、データ処理はAIに任せると、人間は何をすればいいのか。
シュミレーション学習」を使うと見えてくる。