⇒☆災害が　起きる前にグッど!★

The soft developer of the Go must find higher than depths learning of the AI.


今回引退する　日本最強の囲碁ＡＩ「ＤｅｅｐＺｅｎＧｏ（ＤＺＧ）」と
趙治勲名誉名人は、２年程前から　今回の劇的に進化したソフトとの対戦で、
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1611/24/news128.html

私たち囲碁の世界で、江戸時代から 先人達が、積み重ねて来た定石を
簡単に覆されてしまった！

非常に幅広い　優れた驚くべき大局観だと、おっしゃっていました。

(英)アルファ碁の 進化を続けているDL（深層学習)を取入れて、
過去の蓄積データから 　割り出してくる手に、製作者達も、
進化の過程が分からないと言わしめる程、早かった。のですが・・・、

その反面、感じられたのが、“局部的な折衝”において、
https://www.asahi.com/articles/DA3S13458845.html
人間に、及ばない限界が 見えて来た！そうです。

そこで、この限界を　打破したいが為の　引退です。
AI「Zen」に一旦戻り、更なる新たな技術を　模索して行く事からの
スタートだそうです。

将棋界の羽生名誉名人も　如何にAIを活用するかだと　おっしゃっていました。
人間は、AIを活用して　新たな定石を学習すれば、
中盤以降の“局部的な折衝”である攻防へと　もつれ込んで、唸る！
見ごたえのある試合となり、勝敗は、やってみなければ、分からないとなれば、
大変興味のある対戦となり、楽しみにされるファンの方々が 多いと思います。

藤井棋士がいずれタイトル獲得され、数々のAIとの名勝負を見てみたい(^_-)-☆　

自動運転も同様に。コーナリングにおいては、Gなどのセンサー判断任せの
AIであるならば、“局部的な折衝”で、
運動能力としての　感覚を有する　人間ベテランドライバーには、
まだ、及ばないだけに、そういった概念技術を　AIに組み込んでいけば、
その段階での飛躍と　なっていくでしょう。

その概念を発見していくには、碁や将棋でいう 大局観を
自然の中で発見して行く事が、必要です。

AIの様に 広い視野で　一つの分野に固執する事なく、
様々なジャンルの共通点を　見つけたいものです。

建築においても　昨今では、自然環境から、木の再生を促進すべく、
都市へ　木造建築を　普及させていこうとしています。

地震での建造物の揺れ対策において、ヘラクレーンは、
RC・鉄骨・木像などあらゆる建造物に　振動として伝わる
地震動からの伝搬を抑制していく　いろんな要素を駆使しての観点として、
乗り物や動く物、つまり、飛行機や飛ぶ鳥による飛行からも、
取入れています。

静止している建造物でも　伝搬振動からの　動きを制御して
揺れを小さく抑える必要が　あるからです。

自動運転の　ワインディングな　一般公道走行においても、
広い視野での　自然に働く重力や遠心力をうまく活用して、
突風などの空気抵抗から　受け流す必要不可欠な　原理を
物理的概念として、組み込む必要があります。

路面の凹凸状況で、咄嗟の飛び出し回避において　安定が重要だからです。

アイコンタクトや、飛び出して来るかもしれない予測操作、
譲り合いの精神、天候に伴う路面他、飛来物など　状況判断を
人間の気持ちや　感覚に取って変えていくには、

AIの限界が、見えて来た現状において、概念を組み入れていく
必要不可欠が、いち早い現実に　繋がると考えています。



*jc01_ヘラクレーンの多くある要素_2018_04~06

*jd03_カルマン渦かつその‘合わさり_2018_04~06

*je03_人間の創造力を高めてくれるAI(人工知能)_2018_04~06

*je04_AI(人工知能)へと概念を植え付ける人間の働きが必要になっていく_2018_04~06

If we got even a natural sense, the AI was completely grasped
in wisdom from human sensitivity by game of go of the shogi.


将棋界を知っている方なら、奨励会を超えた
プロ棋士の実力は、ＡＩに押される様な
軟な読みでは、ない事位は、ご存じの筈です。。
詰めまで　読み切っていること位、解かっています。

では、なぜ、現名人は、ＡＩに負けてしまったのか。です。

無駄な読みを捨て、有効な手を　複雑に計算していく。
それが、優れているからこそ、そういった選択経験と、
歴代の先人達による　定石と言われている知恵からです。

ところが、想定外で　何と、その無駄の中に良い手が、
眠り込んでいたではないですか！

そういうことなんです。高速にその枝分かれの一部でも
読んでいくからです。

全く　建築にも言えるのです。そんなことあるわけないでしょう。
それが、実は、有効に働くという事柄を集めて行くと
この様な、ヘラクレーンが、出来上がってしまっているのです。

それをＡＩは、見逃さなかった事と、概念を
読み取るには、まだまだで、理解不能と云えます。

外観だけを読むのとは異なり、内面での感性から
発見していく　自然現象を読み解く力が、どうしても必要です。

つまり、繊細な技術力が、これからは、なければ、ＡＩには、
到底及びません。名人以上の事を　こなす力があるからです。

人間は、優勝決定戦で　名人になろうとすれば、並大抵の
努力が必要ですが、いとも簡単にやってきますので

感性を豊かに持っていないと　新たな発見をしていけません。
いくらでもある　無限の自然現象を見つけられるかどうかが、鍵です。


ヘラクレーンもそうです。運動部門から導き出された
固定観念以上の運動要素から、共通部分で連結させています。

つまり、将棋も碁も共通化して新たなルールを作る感覚です。
ルーキューブの様な 立体感覚ルールを 画面表示しても
面白いのではないでしょうか。

とにかく、現代文明の固定観念は、全く役に立たないと思って下さい。
熊本の地震後、災害マニュアルは、一切役には立たないですと、
伊勢丹では、ＴＶで放映されていたのもそうです。

きっと、これから先、面白いものが、たくさん出てくると思います。

だからこそ更に、自然現象の無限さでの驚くべき効果を　運動へと
働きかける事で、全てが共通しているから。相乗効果も生まれます。

ＡＩによる作曲家が、人間のある僅かな一部の感性へ
伝える音楽から　もっと新しい独自に開発するには、

どうしても人間の開発能力、労力が、必要になりますが、

そのように、どの分野も　これからは、全く新しいものを
発見していけるかどうかに　かかっていると思います。

２４時間、全く同じ環境元の中で　生かされている私達個々は、
日常生活で、どの様に気付いて驚くかに　かかっていると
言っても過言ではありません。。

人間が、何十年掛けて磨いた技術であっても　進展性が緩ければ、
その今までの固定技術は、ＡＩによって、あっさりと瞬時に
抜かれてしまいます。

物事の根本を観て　初心忘れるべからずが、新たな発見に繋がります。

メディアからの情報は、自分なりに解釈し直せば、
いろんな観方ができるので、楽しい発見だらけです(^^♪
ＴＶだと音声を消してみたり、ラジオだと画像を
イメージしてみてください。

*je04_AI(人工知能)へと概念を植え付ける人間の働きが必要になっていく_2017_07~09

As the AI cannot produce concepts by oneself, we human being discovers it and must inject it.

http://www3.nhk.or.jp/news/html/20170511/k10010977341000.html
MS上級副社長は、人工知能での同時通訳で人間の創造力を高めてくれると期待！

AI自身 画像認識のスピード感から　豊富な経験データベースを
踏まえた上での最善手は、分野別のルール設定された範囲内で
まるで自ら考えているかの様に　錯覚してしまいます。

ですが、
https://www.youtube.com/watch?v=9iwQZfAsIsE
人間の創造力で 試行錯誤してできるこの様な原点は、
AI(人口知能)として 機能を発揮させる為に、新たな概念として、
データ入力し 再現できてはじめて　既存より便利になりますので、

この映像内容は、非常に参考になるで　新技術が、たくさん
これから　見つけ出される事を期待しています。
ファイト！人間の叡智！(@^^)/~~~

*je03_人間の創造力を高めてくれるAI(人工知能)_2017_04~06