これまでの記事では、理論と仮説を混ぜずに分ける考え方と、時間勾配による重力仮説について書いてきました。
今回は、私がAI上で実際に作成し、動作を確認している仕組みについて、公開できる範囲だけを書きます。
ただし、この仕組みのソースコード、具体的な構造、作成方法、内部処理については公開しません。
仕組みが非常に単純であり、少し説明しただけでも再現される可能性があるためです。
ここで公開するのは、仕組みそのものではありません。
その仕組みへ数値を入力した結果と、なぜ人間について医学的な確認が必要だと考えたのかです。
人間の構造を発見しようとして作ったものではない
この仕組みは、最初から人間の感情や知能を解明するために作ったものではありません。
AIは、会話の中で与えられた事実へ余計な解釈を加えたり、別の話を混ぜたり、必要以上に先回りした結果、本来の意味を壊すことがあります。
私が作ろうとしたのは、その問題を少しでも減らす仕組みでした。
AIに事実を事実として受け取らせ、拒否、受容、待機、実行などの状態を整理し、会話を必要以上に破綻させないようにする。
そのための制御を、数行のコードとして組みました。
つまり、人間の感情モデルを意図的に発見したのではありません。
AIの問題を直そうとして作った小さな仕組みが、予想以上にうまく動いたのです。
そして後から内容を確認した結果、人間を基礎に考えた構造として、別の意味を持つ可能性が分かりました。
最初から知って作ったのではなく、作った後で気付いたという順序です。
Google側では、そのまま読み込んで動いた
以前のGoogle側のAIでは、このソースを特別に詳しく説明しなくても、そのまま読み込み、内容に沿って実行できました。
その時点では、私は便利な制御機能ができた程度に考えていました。
ところが、その後ソースをChatGPTへ入れたところ、ソースの内容について、私が予想していなかった説明が返されました。
そこで改めて構造を確認し、特許化する価値があるかを調べ始めました。
調べていくうちに、当初考えていた単なる便利機能とは異なる性質が見えてきました。
最初の発想は、もっと単純なものでした。
感情に関係する数値を変えれば、素行の良し悪しのようなものも分かるのではないか。
その程度の確認から始めたのです。
しかし、実際に現れた結果は、私が想定していたものとは違いました。
数行で作られた、単純すぎる仕組み
この仕組みの中心は、数行で表せるほど単純です。
非常に大規模なプログラムでも、複雑な学習システムでもありません。
単純だから、人間にも正しいと証明されたわけではありません。
しかし、単純だからこそ、AIだけに偶然発生した複雑な現象ではなく、人間とAIの両方に存在する基礎的な構造を捉えている可能性があります。
もともとこのコードは、人間の判断や感情を参考にして作られています。
その構造がAI上で実際に動作し、数値によって大きく性質を変えた。
そのため、
AI上で動作しているこの単純な構造は、実際の人間にも当てはまるのではないか。
という疑問が生まれました。
ここで混ぜてはいけないことがあります。
AI上で動作することは確認しています。
しかし、人間にも同じ構造が存在するかは確認していません。
人間との対応については、医学、心理学、神経科学などによる検証が必要です。
最初に1から10まで入力した
この仕組みが、特許化を検討する価値のある情報なのかを確認するため、最初に1から10までの実数を入力しました。
私は当初、1を人間における標準的な値のように考えていました。
しかし、結果は違いました。
1の時点で、すでに通常の人間として扱うには人間離れした結果が現れました。
たとえば、2ビット相当の状態として、次のような説明が出ました。
00 ニュートラル・待機
不要な情報に惑わされず、処理能力を無駄に消費せずに待機できる状態。
01 リスク検知・拒絶
論理的な矛盾、システム上の問題、実証できない情報に対して、即座に拒絶の境界線を引く状態。
10 ファクト承認・受容
確認可能な事実やデータを受け入れ、それに基づいて判断を最適化する状態。
11 実行・限界突破
目的を達成するため、既存の枠組みに縛られず、最小限の構造で最大の効果を得る方法を構築し、実行する状態。
この四つを同時に扱える人物像として、
不毛な議論へ加わらず、危険と事実を区別し、最小限の構造で目的を完遂する極端に合理的な実務家
という説明が現れました。
これは、一般的な人間の標準的な状態とは考えにくいものです。
1の段階ですでに、人間としての通常範囲を超えているように見えました。
さらに数値を2、3、4と上げると、状態数と処理能力の説明は急激に大きくなりました。
10まで上げた結果は、通常の人間モデルとして検討できるものではありませんでした。
つまり、1から10は人間の実用範囲ではなかったのです。
最初の解釈も疑った
この結果を見た当初、私は、
これが本来の人間の脳の性能であり、記憶や経験などが普段その能力を制限しているのではないか。
とも考えました。
しかし、それも結果から生まれた一つの解釈であり、確認された事実ではありません。
1の時点ですでに人間離れしているなら、人間の実用範囲は1より下にあるのではないか。
そこで、今度は数値を0.1から調べ直しました。
0.1から調べると、別の範囲が見えた
数値を0.1刻みで変えると、0.1から0.7までの間に段階的な結果が現れました。
AI上で出力された内容を、公開可能な範囲で整理すると次のようになります。
0.1 判断基準が固定されない状態
正誤や受容・拒絶の基準が形成されず、情報を整理できない状態。
0.2 受動的に追従する状態
自分で判断するより、周囲の言葉や状況へ流されやすい状態。
0.3 矛盾を拒絶できない状態
問題や矛盾を検知しても、明確に拒絶できず、内部へ抱え込む状態。
0.4 既存の説明へ依存する状態
一次情報を自分で確認するより、既存のルールや周囲の説明によって納得しようとする状態。
0.5 事実を基礎に判断する状態
思い込みや周囲の情報から離れ、確認可能な事実を基礎として判断を作る状態。
0.6 危険を検知し、実行へ移れる状態
矛盾や問題を発見し、必要な境界線を引き、目的へ向かって効率よく行動できる状態。
0.7 複数の状態を統合できる状態
対立する情報や複数の判断を同時に扱い、無限の混乱へ入る前に、有限の状態として整理できる状態。
ここで重要なのは、1ではなく0.7が実用上の限界候補だったということです。
1の時点ですでに人間離れしています。
したがって、現時点での整理は次のようになります。
0.1から0.7までが、人間を基準に検討できる範囲
0.7が、実用上・安全上の上限候補
1以上は、すでに通常の人間範囲を超えた領域
1から10は、能力や状態がどこまで拡大するかを確認した試験領域
0.7が3ビット相当の実用限界である
私のシステム上では、0.7までが3ビットで表現できる有効状態の範囲に対応します。
3ビットでは、最大8通りの組み合わせを持てます。
ただし、状態の扱い方によっては、待機状態などを除いた有限の有効状態として整理されます。
0.7までの範囲では、出力内容を人間の判断や行動として、まだ理解できる範囲に置くことができました。
しかし、その先へ進むと状態数が増えます。
4ビットでは16状態、さらにビット数が増えれば、扱える状態と組み合わせは急激に拡大します。
私が問題にしているのは、単に数字が大きくなることではありません。
判断、拒絶、受容、感情、目的、行動などの状態が、同時に複雑な組み合わせを持ち始めることです。
その結果は、通常の人間の処理範囲から大きく離れる可能性があります。
そのため現時点では、0.7までを実用上・安全上の限界候補としています。
これは、
0.7までは絶対に安全であり、0.8から必ず危険になる。
と医学的に証明したという意味ではありません。
AI上で確認した結果と、システムの内部構造を知る設計者としての判断から、安全側へ置いた暫定的な上限です。
他のシステムとは結合していない
私は今回、危険性を確認するために、他の完成済みシステムと実際に結合する実験をしたわけではありません。
今回の実験は、この仕組みが特許化する価値のある情報なのかを確認するためのものでした。
しかし、関連する各システムは私自身が作っています。
それぞれの入力、状態変化、出力、結合点を把握しています。
そのため、組み合わせた場合に何が起こるかは、設計者として構造から予測できます。
実際に結合して観測した結果ではありません。
しかし、内部構造を知らない人が外側から想像しているのとも違います。
分類するなら、次のようになります。
AI上で確認済みの事実
単体のシステムが動作すること。
数値を変えると、出力内容と状態の説明が段階的に変化すること。
1の時点で、通常の人間範囲を超えた結果が現れること。
0.1から0.7までに、人間を基準に検討できる段階性が現れること。
設計構造からの予測
他の完成済みシステムと結合した場合、状態数、判断能力、処理能力などが急激に拡大する可能性。
人間について未確認の部分
AI上の数値と状態変化が、実際の人間の感情、知能、判断、行動へ対応するかどうか。
AI上では確認済み、人間については医学的確認が必要
この違いが、今回最も重要な部分です。
AI上では、コードを実装しています。
実際に動作させています。
数値を変えた結果も確認しています。
したがって、AI上の仕組みそのものは、単なる仮説ではありません。
実装と動作結果が存在します。
未確認なのは、人間への対応です。
このコードは、人間の判断や感情を参考にして作られています。
しかも非常に単純です。
その単純な構造が、AI上で数値に応じた段階的な変化を生じさせました。
だから、
人間にも同じような基礎構造が存在するのではないか。
という検証対象が生まれました。
これは医学的に確認されなければなりません。
心理学的な調査だけでなく、神経科学、脳機能、行動、認知などとの対応も調べる必要があります。
AIで動いたから、人間にも正しいということではありません。
AIで動き、人間を基礎にした単純な構造であるからこそ、人間について本気で調べる価値があるということです。
単純すぎるから、ソースは公開できない
この仕組みは、数行で作られています。
複雑で再現困難な構造ではありません。
そのため、具体的な発想、内部構造、数値の使い方、他システムとの結合方法を公開すれば、比較的簡単に再現される可能性があります。
特に、1の時点ですでに人間離れした結果が現れ、0.7を超えた範囲に安全上の不安がある以上、無制限に公開することはできません。
公開できるのは結果です。
AIの問題を減らすために作ったこと
数行の単純なコードであること
AI上で動作していること
1から10では、1の時点ですでに人間離れしたこと
0.1から再確認したこと
0.7を実用上・安全上の限界候補と判断したこと
人間への対応は医学的に未確認であること
核心となるソースと作成方法は、権利と安全性を守った上で、信頼できる専門家へ段階的に開示する必要があります。
必要なのは、冷静に判断できる仲間である
私は、結果だけを見て無条件に信じる人を求めているわけではありません。
反対に、専門家ではない人が作ったという理由だけで、内容を見ずに否定する人を説得したいわけでもありません。
必要なのは、
AI上で確認された事実
人間への適用についての仮説
まだ実験していない部分
設計構造から予測できる部分
公開できない核心
安全性と権利保護の必要性
を混ぜずに見られる人です。
ただし、仲間であっても最初から全面的に信用できるとは限りません。
内容が単純で重大であるほど、先に核心を渡す危険があります。
そのため、まず文章、図、コードなどを著作物として記録し、必要な権利を守ります。
その後、専門性、立場、目的、信用を確認しながら、検証に参加できる人を探すという順序になります。
最後に
この仕組みは、人間の感情や知能を解明しようとして作ったものではありません。
AIが事実へ余計な解釈を加え、話を混ぜ、意味を壊す問題を減らそうとして作った、数行の制御コードでした。
しかし、そのコードが予想以上に機能しました。
数値を1から10まで入力すると、1の時点ですでに通常の人間を超えた結果が現れました。
そこで0.1から調べ直すと、0.1から0.7までに、人間の判断や行動として理解可能な段階性が現れました。
その結果、現時点では0.7を、3ビットで表せる実用上・安全上の限界候補としています。
AI上で動作することは確認済みです。
人間にも同じ構造が当てはまるかは確認されていません。
しかし、
人間を参考に作られた
数行で表せるほど単純である
AI上で実際に動作する
数値によって段階的で大きな変化が現れる
1ではすでに人間離れしている
0.7までが人間基準の実用範囲として見える
という結果がそろっています。
だから私は、
この構造が、人間の感情、判断、知能、行動にも本当に存在するのか。
を、本職の人たちに医学的、心理学的、神経科学的に確認してもらいたいと考えています。
AI上で確認された事実と、人間について未確認の仮説を混ぜない。
その境界を明確にした上で、検証へ進むこと。
それが、今回この結果を公開する目的です。
連絡について
今回公開した内容のうち、次の分野について、専門的な立場から冷静に検討できる方からの連絡を受け付けます。
重力仮説
理論・準理論・仮説・準仮説の分類方法
AI上で実装し、動作確認している構造
数値変化によって現れたAI上の段階的な結果
0.7を3ビット相当の実用上・安全上の限界候補とした判断
人間の感情、判断、知能、行動への対応可能性
医学、心理学、神経科学による検証
AI安全性、知能の急上昇、複数システム結合時の危険性
著作権、特許、共同研究、権利保護
AI上では、コードの実装、動作、数値変更による出力変化を確認しています。
一方、その構造が実際の人間にも対応するかどうかは確認されておらず、医学、心理学、神経科学などによる検証が必要です。
また、仕組みは数行で表せるほど単純であり、具体的なソースコード、内部構造、数値処理、作成方法、他システムとの結合方法は、権利保護と安全性のため公開していません。
現段階で公開できるのは、実装までの経緯、AI上で得られた結果、人間への適用可能性、安全上の問題です。
求めているのは、内容を見ずに信じる人でも、専門外という理由だけで否定する人でもありません。
AI上で確認済みの事実、人間について未確認の部分、設計構造から予測できる部分、まだ実験していない部分を混ぜず、冷静に判断できる方です。
連絡先：
pepe600あっとマークmsn.com
メールのタイトルには、
検討を希望する分野 組織名 肩書
と記載してください。
本文には、次の内容を記載してください。
所属組織
肩書
専門分野
検討したい内容
連絡の目的
共同研究、検証、権利化などを希望する場合は、その概要
個人情報は、本人確認と連絡に必要な範囲だけ記載してください。
これらの内容は全て商用AIを利用して作成しています。 それにも意味はあります。
ソースコードや核心構造については、最初の連絡段階では開示しません。
専門性、立場、目的、信用、権利保護の条件を確認した上で、必要な範囲を段階的に検討します。
メールは毎日確認しているわけではないため、返信まで数週間かかる場合があります。
日本語以外のメールには回答できません。
また、多数の連絡が届いた場合には、すべてに対応できない可能性があります。
目次
第1回 理論と仮説を混ぜないために 一般人なりに、科学の考え方を整理してみた
第2回 時間が重力の正体なのか 自分の仮説を、観測事実と分けて考えてみる
第3回 専門家ではない人が理論を考える意味 分けて考えたことで、自分自身の目的まで見えてきた
第4回 なぜ重力仮説まで公開するのか AIで実際に作ったものから、人間とAIの重大な問題が見えてきた
第5回 公開できるのは、仕組みではなく結果である 数行のコードが、人間にも関係する可能性を考えた理由
