そして、ちなみに昨日、12月7日、ノアム・チョムスキーは92歳になりました！
kf「キャプテンファンタスティック」
NoamChomskyについて少し
Noam Chomskyは主に言語学の教授です（多くの人が彼を「現代言語学の父」と呼んでいます）が、彼はおそらく学外では活動家、哲学者、歴史家としてよく知られています。チョムスキーは100冊以上の本の著者であると2005年の世論調査では、世界有数の公共知的として認識されている外交政策と展望。
私はチョムスキーの作品、特にアメリカの帝国主義、新自由主義、そしてメディアに対する彼の批判に感心します。私たちの見解がいくらか分かれたのは、大陸の哲学者（特にフランスのポスト構造主義者）の彼の拒絶に関するものでした。成人期の初めに、フーコー、ラカン、デリダの情報源から借りすぎたために汚染された可能性がありますが、哲学に対するチョムスキーの分析的アプローチは道徳的に魅力的ですが、私たちの世界を十分に説明するために少し「洗練」されています。これらの構造化後の著名人に対する彼の軽蔑は印象的ですが、チョムスキーの哲学的見解は彼の批判者が信じているよりも微妙です。
ユニバーサルグラマー
私は言語学者ではないとすぐに言わなければなりませんが、記事のこの部分では、普遍的な文法の理論の概要を説明しようと思います。Chomskyの前は、言語学の主な仮説は、人間はタブララサマインドで生まれ、強化を通じて言語を学ぶというものでした。つまり、子供たちは両親の言うことを聞き、聞いたことを真似し、言葉を正しく使ったり、文章を作ったりすると、称賛されます。Chomskyは、強化はプロセスの一部にすぎず、言語の習得を容易にするために、人間の脳は生来の普遍的な構造を持たなければならないことを示しました。彼の主な議論は次のとおりです。
- 子供たちは言語を学ぶのが速すぎて、強化学習（「インセンティブ貧困」として知られている議論）によってこれを説明するにはデータが少なすぎます。
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遺伝的にハードコードされた言語能力のこの理論は、科学界で広く受け入れられましたが、明白な質問は、「この普遍的な文法はどのように見えるか」でした。すぐに、勇気ある研究者がすべての人間の言語の共通の特性を発見し始めましたが、私たちの生来の言語能力がどのような形をしているのかについてはまだコンセンサスがありません。普遍的な文法は特定の構文規則で構成されていないが、おそらく基本的な認知機能であると想定するのは安全です。
Chomskyは、歴史のある時点で、人間は「融合」と呼ばれる単純な再帰的プロセスを実行する能力を開発したと仮定しました。これは、人間の言語の構文構造の特性と制限に関与するプロセスです。少し抽象的ですが（複雑すぎて正しく理解できません）、本質的に「マージ」とは、2つのオブジェクトを取得し、それらを組み合わせて新しいオブジェクトを形成するプロセスです。一見無秩序に見えますが、概念を精神的に組み合わせて再帰的に実行する能力は欺瞞的であり、「階層的に構造化された無限の多様な表現」を作成することができます。この小さいながらも決定的な遺伝的飛躍は、口頭でのコミュニケーション能力を説明するだけでなく、彼は広い意味で私たちの数学的才能と人間の創造性に（少なくとも部分的に）責任があるかもしれないということです。約10万年前に私たちの祖先の1つで発生したこの「融合」突然変異は、人間を他の動物から分離する重要なものの1つである可能性があります。
人工ニューラルネットワーク
私がチョムスキー教授に連絡した主な理由はこれでした：私は人工神経ネットワークに関する彼の見解を聞きたかったのです（私は言語学よりもそれらについてもっとよく知っています）。ANNは、人間の脳をモデルにして同様の方法で学習する機械学習モデルのサブセットです。多くの例を見てください。このようなモデルは、必要なコードが非常に少なく、比較的単純なアーキテクチャでかなり広範囲の複雑なタスク（画像のタグ付け、音声認識、テキスト生成など）を実行できます。このアプローチの有益な例は、AlphaGoモデルです。（Googleによって開発された）Go（難しい、問題のあるボードゲーム）をプレイすることを学び、最終的には人間の世界チャンピオンに無敵になりました。これについて最も印象的なことは、彼女がハードコードされたルールや人間の介入なしでプレイするように訓練されたことです。つまり、モデルは「タブララサ」でした。 ANNは確かに人間の脳に完全に類似しているわけではありませんが、散在するデータから学習するためにハードコードされた認知構造は本当に必要ないとANNが言っているかどうかを教授に尋ねました。
Chomskyは、ANNは高度に専門化されたタスクに役立つと正しく指摘しましたが、これらのタスクは大幅に制限する必要があります（ただし、最近のコンピューターのメモリと速度を考えると、そのボリュームは膨大に見えるかもしれません）。彼はANNを高層ビルで働く巨大なクレーンと比較しました。そのような仕事は確かに印象的ですが、建物とクレーンの両方が固定境界システムに存在します。この一連の推論は、私が観察した深層学習のすべてのブレークスルーが非常に特定の領域で発生したという私の観察と一致しており、一般化された人工知能（それが意味するものは何でも）のようなものには近づいていないようです。 Chomskyはまた、ANNが人間の認知能力を正確にモデル化できないという証拠が増えていることを指摘しました。関連するコンピューティングシステムは、セルラーレベルにまで拡張できます。
Chomskyが正しい場合（そして私は彼が正しいと思います）、深層学習研究を進めることの意味は何ですか？結局のところ、人間の脳には魔法のようなものは何もありません。これは原子で構成された単なる物理的構造であるため、将来のある時点で、一般化されたインテリジェンスが可能な人工バージョンの脳を作成できる可能性があると考えるのは理にかなっています。そうは言っても、現代のANNはこの種の認識のシミュレーションを提供するだけであり、Chomskyの論理によれば、有機ニューラルネットワークがどのように機能するかについての理解を最初に深めなければ、この次のフロンティアに到達することはできません。
道徳的相対主義
AIの倫理的な適用は、今日のデータサイエンティストにとって大きな問題ですが、別の特定の領域では曖昧で主観的に見える場合があります。 Chomskyの仕事は、深層学習の将来に関する独自の技術的視点を提供するだけではありません。言語は私たちが世界について話し、それを解釈する方法であるため、普遍的な文法はまた、深い道徳的意味を持っています。たとえば、Chomskyは、前述の先天的な神経構造は道徳的相対主義を排除し、普遍的な道徳的制約がなければならないと信じています。道徳的相対主義にはさまざまな種類がありますが、基本的な原則は、倫理的定義の客観的な根拠はあり得ないということです。道徳的相対主義者は、「奴隷制は不道徳である」などの発言を深く信じているかもしれないと主張しています。証拠は必然的に価値の判断に基づいており、私たちの価値は最終的に外因性であり、文化と経験によって決定されるため、私たちに同意しない人にこれを証明する経験的な方法はありません。
チョムスキーは、道徳は脳に現れ、したがって、定義上、生物学的システムであると主張しています。すべての生物学的システムには変動があります（自然および異なる刺激による）が、これらの変動にも限界があります。人間の視覚システムについて考えてみましょう。実験によると、ある程度の柔軟性があり、経験によって形作られています（特に幼児期）。人間の視覚システムに入るデータを変えることによって、文字通り受容体の分布を変えることができ、それによって人が水平線と垂直線を知覚する方法を変えることができます。あなたができないことは、人間の目を昆虫の目に変えるか、誰かにX線を見せることです。 Chomskyによれば、生物学的システム（道徳を含む）は大きく異なる可能性がありますが、無限ではありません。彼は続けて、私たちの道徳は完全に文化から来ていると信じていても、他のシステムを取得するのと同じ方法でその文化を取得する必要があります（普遍的な生来の認知構造の結果として）。
この記事で述べたことへの私の最初の追加はこれです：道徳が単に「融合」（または同様に原始的なもの）の結果であると仮定すると、これは理論的な限界を課すかもしれませんが、私の直感は私たちの道徳は非常に大きく変化する可能性があるため、普遍的な判断を下すことはほとんど不可能です。チョムスキーは過去に、道徳的進歩が特定の傾向（例えば、違いを受け入れる、抑圧を拒否するなど）に従うように見える方法について議論してきましたが、これらの幅広い傾向が一貫してどのように現れるのか理解するのに苦労していますそのような単純な原子認知構造。私がこれについて教授に話したとき、彼はこの見方は幻想であり、私たちが物事を理解していないとき、それらはより多様で複雑に見えると主張しました、実際よりも。彼は、カンブリアの爆発後に動物の体の骨格で観察された逸脱の例を挙げました。ちょうど60年前、生物学では生物が大きく変化するため、それぞれを個別に研究する必要があるという見方が一般的でしたが、これは完全に間違っており、種間の遺伝的差異は非常に小さいことがわかりました。複雑な購入システムの変動は最小限に抑える必要があります。そうしないと、取得できません。購入した複雑なシステムの変動は最小限に抑える必要があります。そうしないと、取得できません。購入した複雑なシステムの変動は最小限に抑える必要があります。そうしないと、取得できません。
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