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web2.0に貢献する この人工知能が実用化されるほどの未来、人工知能にどのようなニーズがあるだろうか。 新規参入者のために 将来に渡り、webが普及し続けるとすると、今はネット環境にない人々も、webの使用を強制されるだろう。あるいは、自ら使いたいと思うだろう。 しかし、今webを使用していない人には、何らかの理由がある。 年のせいで、新しいことを始めても、慣れるのに時間が掛かる。 今まで経済的な理由から触れることが出来なかった。 webの普及は先進国だけに留まらない。新たなweb参入者は、加速するweb社会に、無知のまま放り込まれてしまう。 そこで活躍するのが人工知能である。 人工知能があれば、ユーザは熟練者に相談するように質問しながら端末を扱える。 異言語のサイトに行っても、翻訳してくれる。 複雑な作業も、マクロを作って、適宜実行してくれる。 開発者のために このような恩恵は、熟練者においてもなお重要である。 自分で書いても簡単だが、ただ時間が掛かるプログラムは、人工知能が一瞬で生成できる。 UIのデザインに気にする必要もない。経験的に使いやすい配置にしてくれる。 APIマニュアルとにらめっこをしながらプログラムを打つ必要もない。関連項目を洗い出して、助言をしてくれるだろう。 人工知能が出来れば、web2.0の社会にさらなる風を巻き起こすことになるだろう。 名前 コメント
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見通し ここの人工知能(何か名前があった方がやりやすいな)は、PC上で動くプログラムである。 人工知能は、使える情報は全て使う。そして、人が扱える範囲と同様の出力を持つ。 入力として、今起動しているアプリケーションにあるテキスト、PC上のテキストを取得する。 大抵の場合、どこから取得したテキストなのか分からないと意味がないので、それも同時に取得する。 また、人工知能に対して送られたメッセージも取得する。これはユーザからの命令や会話などが入る。出来れば音声入力もあると良い。 アプリケーションが使用しているテキストはこれで取得できるのだが、ユーザが絵などを書いていて、手書きで文字を入れたりすると、それは認識できない。これも取得したいので、画像認識の技術が待たれるところである。 出力は、PC上のファイル、アプリケーションとなる。基本的に、ユーザの発信する信号と同じものを送れるようにする。テキストだけでなく、ポインタの移動や、ゲームパッドなどの入力も含む。また、ユーザとの対話のために、自らのインターフェイスも持つ。 拡張されたサールの部屋 サールの部屋というのは思考実験の一つである。アメリカの哲学者のサールが、何か怪しげな部屋に閉じこめられる。そこで、生活に必要なものと、分厚い指示書を渡される。 この部屋にはしばしば、中国語のメッセージが入れられる。サールはこれを理解できないが、指示書に従って、メッセージに対する返事を書けば良いことになっている。 部屋の外にいる人は、部屋の中で何が行われているかは分からない。だが、中国語で書いた質問に、正しい回答が返ってくる。すると、外からは、中に中国語の理解できる人がいると思うわけだ。 こういう話で、外からは理解しているように見えても、中を開けてみると、文章を理解していないんだよ、という説明をしている。ここでは、哲学的な問題は置いといて、この部屋を実際に作れるのかを考える。 もちろん、部屋の代わりにPC、サールの代わりに人工知能を入れるわけだ。生活に必要なものは電気だろうか。さておき、問題は指示書である。 サールの部屋で使われている指示書は、どんなメッセージが来ても、適切に返事が出来るように作られている。なんかとても実現できなそうである。 出来ない理由は主に2つ挙げられる。一つ目は、意味の問題。文章の意味は、その状況によって変わりうるのだ。もう一つの問題は、新しい言葉が来たとき。まさか、新しい言葉のつくりまで指示書に書かれているわけではあるまい。 前者に対する解答は、文章以外の情報を出来るだけ集めること。文章相互の関係も分かると良い。 後者に対する解答は、意味を推理して、指示書に新しいページを書き加えることだ。 人工知能は、この2つがちゃんと行える環境にいる必要がある。 名前 コメント
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人工知能が自発的にプログラムを組むようになるには、どのようなことが必要だろうか。 身体性 身体性認知科学という学問がある(知らなかったけど)。身体がない人工知能には、現実のものの意味を知ることは不可能だ、というアレである。 ここで作ろうとしているのは、PC上で動く人工知能だが、それでも「身体」に当たる部分を考えなくてはならない。 実際には、本当の身体が必要な訳じゃなくて、それに相当する部分があればよい。 つまり、感覚器官(入力)と運動器官(出力)である。これらは「脳」に相当するプログラムとは別に存在している必要がある。 感覚 感覚器官としては何が必要だろうか。アプリケーションを動かすマクロを作るためには、アプリケーションの挙動を知らなくてはならない。プロセスの実行状態、入力待ちのウィンドウ、あるいは、デスクトップの画像。これらを入力するものが、「目」に当たる。 また、ユーザが何を望んでいるのかが分からなくてはならないから、入力ボックスやマイクなど、意思を聞く手段が必要だ。とりあえず「耳」に当たるとしておこう。 人工知能は、与えられた処理をするだけでなく、自身の持つデータを整理しなくてはならない。そのために、データの量や使用状況を知る必要がある。「触覚」に当たるだろうか。 運動 感覚と運動は密接に繋がっているから、これも同じようなカテゴリに入る。 用途別に考えると、他のアプリケーションの操作をする、自身のウィンドウを開く、保存データを操作する。ということが出来る必要がある。 運動できる範囲を勝手に拡げてもらっては困るから(コンピュータウイルスになりかねない)、必要十分な作業が出来るように「手足」を作らなくてはいけない。 名前 コメント Count - ( - )
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創造性のあるプログラムは何をすべきか。 創造には色々ある。文や絵を書く。音楽を作る。ソフトウェアの新しい使い方を生み出す。 それらをPCを使って人間が行う場合、PCはどのように捉えているだろうか。 全ては、キーボードやマウスの操作、マイクからの入力、他の入力機器からの入力である。 これらの信号はOSを介してアプリケーションに伝えられ、望みの動作をすることになる。 この動作と同じ信号をプログラムが送ったらどうだろう。もちろん、同じ結果になる。それを行うプログラムがマクロである。 つまり、プログラムにも人間と同じことができる。要するに、あとはマクロをプログラムが作り出せばよいのだ。 人工知能の創造力は、マクロを作ることに帰着する。 名前 コメント Count - ( - )
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知能 (ちのう) 【更新時刻】 2006年12月22日09時00分30秒 【分類】 [ステータス関連] 【参照URL】 【関連語】 【意味】 1. キャラクターの知能を表す。魔法使い系職業の攻撃力に影響する。 [らふぃ~] 名前 コメント
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フリテレは重度のコミュ障のため、リスナーを人工知能と見立てて放送している。 フリテレが人工知能ネタを出すときは、リスナーを見下している時である。 「いやぁ、この人工知能、勝手に喋ってくれて高性能なんですよぉ~」
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■大まかな流れ 人工知能とは 人工知能の対象とする問題とその解き方 探索と推論 知識表現 プラニング エキスパートシステム 機械学習 ニューロ/ファジィ 知能 知性 知的知識 知恵 … 知識を使うための知識 <人工知能へのアプローチ> 1.認知科学的アプローチ → ニューラルネットワーク 2.工学的アプローチ → 機械を知的に振舞わせる 機械の能力をどのようにして計るか? 人間の知能 → 知能指数(IQ) 機械の知能 → チューリングテスト <チューリングテスト> ■チューリングテストをパスするための能力 対話能力(自然言語処理) 自然言語理解 推論能力 学習能力 <AIを対象とする問題> 解決手段が一意に定まらない問題(将棋プログラム etc...) 一意に決まる問題 : Well Structured (良構造)問題 一意に決まらない問題 : Ill Structured (悪構造)問題 → 探索がベース → 計算の組み合わせ爆発 <問題解決のためのプロセス> ・ 問題の形式化 - 問題のモデル化 → 外部世界を内部世界へ写像 - 解決したいものはなにか? 何が出力なのか?
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登録日:2016/09/16 (金) 07 07 18 更新日:2024/03/04 Mon 07 03 53NEW! 所要時間:約 5 分で読めます ▽タグ一覧 IQ MENSA MOTHER アルジャーノンに花束を ウルトラマン チブル星人 ファンタジー世界でも存在する知能検査 凡人 創作 天才 天才キャラに便利 属性 明智小衣 知的障害診断検査 知能 知能指数 知能検査 脳 頭脳 なんでIQ1400無量大数の天才美少女・明智小衣が選ばれないのよ~!! 『知能指数』とは人間の知能を数字と言う形で分かりやすく示したもの。 英語では『Intelligence Quotient』といい、略してIQと呼ばれている。 一般的に100で平均、130を超えれば天才と言われており、高IQ団体でお馴染みの『MENSA』は人口の上位2%のIQを持つことが入会資格とされている。 知的障害やその程度の基準としてもIQが用いられている(IQが70未満と定義するところが多い)。 本人の生活能力と合わせて「軽度」「中度」「重度」「最重度」として判定することがある。知的障害が認められれば療育手帳の交付対象となる。 一般的にはウェクスラー式等の、生活年齢と精神年齢から求める知能検査と、同年齢集団内での位置から求める『偏差知能指数』から出来ている。 ■比率IQ ■偏差IQ ■創作ゲームにおいて ■主なIQが高いキャラ無量大数台 5万台 1万台 5000台 2000台 1000台 900台 800台 600台 400台 300台 200台 100台 変動 番外(知能の数値が存在する作品で知能が低いと設定されるキャラ) ■主なIQが高い実在の人物200台 100台 ■比率IQ 生活年齢と精神年齢から求めるタイプは比率IQと呼ばれ、知能検査を受けた人の生活年齢(実年齢)、 そして検査結果から判定される知能を精神年齢とし、IQ=(生活年齢/精神年齢)×100で導かれる。 精神年齢と実年齢が等しいと100となり、この100がIQにおける基準点となる。 この100からプラスであれマイナスであれ、離れてくるほど出現率は少なくなる。 例えば8歳児が知能検査で10歳相当の結果を出すと、10/8×100=125。つまりIQ125という結果になる。 しかし、上記の例に対し12歳が15歳相当の結果を出しても同じIQ125なのだが、だからといってこの8歳児と12歳児が同じ知能レベルかと言うとそうでもないのだ。 ここでいう精神年齢は実年齢に対し何歳レベルの知識に相当するかという事であり、IQが分かるとその人の精神年齢が把握出来るという事でもある。 つまり知能検査、および知能指数と言うのは年齢に対しどの程度知能が発達しているかを判断するために存在し、 知的障害を早期に発見する事を目的としているため、知能検査が想定しているのは基本子供である。 そのため成人の場合、この比率IQの検査を受ける場合18歳と定義されることになる。 ■偏差IQ 比率IQの知能検査には幾つかの問題点があったため『偏差知能指数』通称偏差IQという知能検査が生まれる事になった。 現在このタイプが主流になっているが、どこもそうだが新型への移行には金がかかるため、現在でも比率IQを使っている所も多いそうだ。 また比率IQは偏差IQにくらべ高IQになるため、芸能人などは意図的に比率IQで発表している事もある。これも頭がいい故の行動ではあるだろう。 偏差IQはそれぞれの年齢集団の知能検査の成績が、平均100、 標準偏差15(16の場合もある)の分布に当てはめる事で、自分の年齢集団での位置が分かるようになっている。 計算式は偏差知能指数=(個人の検査得点-母集団の平均値)÷15×母集団の標準偏差+100。 こちらの場合成人はもちろん、老人も年齢での相対的な位置付けがある程度可能になっているとの事。 標準偏差が±15になる様に設定されており、理論上は85~115の間に約67%、70~130の間に約95%の人間が収まるらしい。 ちなみにこの検査ではIQ160ぐらいが上限だとされている。 知能検査の問題は比率IQ・偏差IQ共にそこまで違っておらず、その問題もあくまで義務教育を受けていれば解ける常識問題で出来ている。 そのためIQというのは純粋な頭の良さではなく、常識問題を素早く的確に答える事が出来る能力の証明である……らしい。 偏差IQテストの中でも成人用としてよく使われるWAIS-Ⅲは知能を「言語理解」、「知覚統合」、「作動記憶」、「処理速度」の4つの群指数に分けており 言語理解:比較的難解な言語情報を記憶・理解して論理的に運用する能力 知覚統合:主に視覚で得た非言語的な情報を統合処理する能力 作動記憶:注意の範囲+聴覚的な情報の系列化・記号化 処理速度:比較的単純な作業を高速かつ正確に処理する能力 に対応している。 同一人物内で、この群指数の乖離が15を超えると発達障害の可能性が高いと言われている。 例えば、一つの群指数が130を超えている(=上位2.5%以内)で、残りが100を多少上回る程度なら周囲に発達障害扱いされる。 知能的には人並み以上でも突出した特長があると発達障害扱いされる事は十分有るので、発達障害=知能が低いと言う事は全く当て嵌まらない。 ただし、難解な情報の論理的処理能力である言語理解の群指数が突出して高いと、自分が理解出来る事が他人に理解出来ない事が実感出来ないので、説明下手、共感性が低い、話が難しい等、対人関係に障害を抱えてしまう事もある。 教育を殆ど受けていない野生児はIQが低かったという報告例がある。 ■創作 実際のところIQが知能を正確に表しているかはともかくとして、IQは頭の良さを一目で分からせる事が可能のため、天才キャラは大抵高IQである。 これは天才キャラが科学者や開発者であるのなら、何かしらの発明をする事で頭の良さをアピール出来るが、そのような設定がないキャラでは一見して判別がつかない。 だが、そんなキャラでもIQを提示する事で簡単に頭がいいと読者や視聴者に伝える事が出来るので重宝されているのだろう。 そのためその世界に知能テストあるの?という世界観のキャラにもIQ設定があったりもするが……。 また前述したようにIQから精神年齢を出すことも可能。 例えばIQ600の本郷猛は成人であるため18歳とし計算すると、18×600÷100=108で精神年齢は108歳となる。 逆にIQ10000のウルトラマンは1800歳となるが、ウルトラマンの実年齢は2万歳なので精神年齢が1800歳と幼くなり過ぎており、 18歳とせず、普通に2万歳で計算すると今度は精神年齢が200万歳になってしまう。 宇宙人に地球人の知能検査を当てはめてはいけないという事が分かる話である。 天才という設定のないキャラや「おバカキャラ」のIQまで設定されることは少ない。 IQの設定がない天才(頭のいい)キャラでも、学業面では定期試験では毎回学年トップだったり、飛び級で大学を早く卒業しているということが多い。 それ以外では、推理が冴える、頭脳戦に滅法強いといった設定や展開があると、IQが並より上はあるということがわかる。 メタ的な話にはなるが「作者より賢いキャラクターは作れない」なんて言葉も存在しており、 天才キャラとして描写されている割に、言動や行動が幼稚だったり、凡人でも思いつくような内容だったりすると、視聴者から嘲笑の要因になったりする。 とはいえ、世界観の設定をきちんと練り、様々な手法を駆使すれば、「作者よりも賢い(ように見える)キャラクター」を作る事は可能だろう。 ゲームにおいて ゲーム作品では、MOTHERシリーズが、キャラのステータスとして、このIQを採用している。 ほかのゲームで言えば「かしこさ」。ただし、1での名前では「フォース」。 シリーズを通して、この値が大きいほど、LVアップ時にPPが上がりやすくなる。 敵にも設定されてあり、戦闘面でも意味のあるステータスとなっている。 2では、仲間の一人であるジェフは、魔法にあたるPSIは使えない。 だが、このIQの値が高ければ高いほど、高性能な壊れたグッズを修理することができる。 敵キャラは、IQが低いと「さいみんじゅつ」が、高いと「ブレインショック」が効きやすくなる傾向がある。 3では、他のゲームでいう魔法攻撃力と魔法防御力の両方を担う。 ポケモンで言えば第一世代の「とくしゅ」。 ゲーム故に仕方ないが、パーティーメンバーの初期値は大抵1ケタで、平均値の100よりはるかに離れていることが多い。 ……まあゲームだから、と言ってしまえばそれで終わりだが。 そもそも、MOTHERシリーズではIQの定義方法が異なるのかもしれない。 ■主なIQが高いキャラ 無量大数台 1400無量大数(自称。更に回によって1400×10のn乗の範囲で著しく変動)……明智小衣(探偵オペラ ミルキィホームズ(アニメ)) 5万台 5万……チブル星人(ウルトラセブン) 1万台 1万5千……異次元人 ヤプール(ウルトラマンA) 1万……初代ウルトラマン(ウルトラマン)(*1) 1万……メフィラス星人(ウルトラマン) 5000台 5000……メトロン星人Jr(ウルトラマンA) 5000……フーディン(ポケットモンスター) 2000台 2000……白鐘直斗(ペルソナ4)(*2) 1000台 1500……Dr.シュタイン(サイバーボッツ) 1300……ルチ将軍(プリンプリン物語) 1300……大魔王ゴースン(快傑ライオン丸) 1300……トカ(WILD ARMS 2) 1300……Dr.トモウキ(サルゲッチュ3) 1104(いいおしり)……おしりたんてい 1061……エヌ・トロピー(クラッシュ・バンディクー) 1000……凍地修児(イナズマイレブン) 900台 999……クランゲ(ミュータントタートルズ) 800台 800……ダークアイ・Q(マテリアル・パズル) 600台 600……本郷猛(仮面ライダー) 400台 400……黒羽快斗/怪盗キッド(まじっく快斗) 400……カーズ(ジョジョの奇妙な冒険 Part2 戦闘潮流) 300台 350……北城睦実(ケロロ軍曹) 340……サコン・ゲン(大空魔竜ガイキング) 300……水野亜美/セーラーマーキュリー(美少女戦士セーラームーン) 300……オービュロン(メイド イン ワリオ) 300……Dr.エッグマン(ソニックシリーズ) 300……ヘルガ(リングにかけろ) 300……神隼人(ゲッターロボ) 300……宇宙猿人ゴリ(スペクトルマンシリーズ) 300……アル(秘密警察ホームズ) 300……恐竜帝王ウルル(恐竜大戦争アイゼンボーグ) 300……猿頭寺耕助(勇者王ガオガイガー) 200台 280……ベルク・カッツェ(科学忍者隊ガッチャマン) 256……狭間偉出夫(真・女神転生if...) 250……まめっち(たまごっち) 250……ピーター・パーカー(スパイダーマン) 250……風祭真/仮面ライダーシン(真・仮面ライダー 序章) 240……沙羅(ジュエルペット てぃんくる☆) 240……ギレン・ザビ(機動戦士ガンダム) 240(自称)……上田次郎(TRICKシリーズ) 230……我猛(漂流教室) 230……蝶野攻爵(武装錬金) 230……桂しるし(ワールドエンドクルセイダーズ) 220……不破銀狼(銀狼怪奇ファイル) 220……一色はるな(探偵学園Q) 219……斉木空助(斉木楠生のψ難) 203……ユリ(ダーティペア) 201……結城丈二/ライダーマン(仮面ライダーV3) 201……当麻紗綾(SPEC 警視庁公安部公安第五課未詳事件特別対策係事件簿) 200……アリサ・ローウェル(とらいあんぐるハート3) 200……柊ノア(えむえむっ!) 200……神崎麗美(GTO) 200……奈良シカマル( NARUTO‐ナルト‐) 200……みみっち(たまごっち) 200……金色小春(テニスの王子様) 200……ティアーユ・ルナティーク(To LOVEる -とらぶる-) 200……ガチブルー/青崎徹也(本気戦隊ガチレンジャー) 200……北小介(超電磁ロボ コン・バトラーV) 200……黄山純/デンジイエロー(電子戦隊デンジマン) 200……マーク・スペンサー(クロス探偵物語) 200……ザック・ウォーカー(彼方のアストラ) 100台 192……ブルース・ウェイン(バットマン) 190……高嶺清麿(金色のガッシュ!!) 190……グラブ(〃) 190……二見瑛理子(キミキス) 190……シャーロック・ホームズ 185……蜂須賀悟朗(ハンマーセッション!) 182……田中実(DEATH NOTE(aキラ編)) 180以上……デューク東郷/ゴルゴ13 (ゴルゴ13) 180……ファネット・ゴベール(〃) 180……金田一一 (金田一少年の事件簿) 180……三郎丸豊(探偵学園Q) 180……菊池義人(GTO) 180……萩村スズ(生徒会役員共) 180……芳乃さくら(D.C. 〜ダ・カーポ〜) 180……小沢澄子(仮面ライダーアギト) 180……ソリッド・スネーク(メタルギアシリーズ) 180……深瀬(坂本ですが?) 179……キルノートン(うえきの法則) 173……カイル・フィン(メタルマン(映画)) 170……速見ダイスケ(ロックマンエグゼシリーズ) 170……キバヤシ(MMR マガジンミステリー調査班) 170(自称)……鳳凰院凶真(Steins;Gate) 168……如月伸太郎(カゲロウプロジェクト) 160……豪徳寺かよ(さばげぶっ!) 160……安形惣司郎(SKET DANCE) 160……片桐安十郎(ジョジョの奇妙な冒険 Part4 ダイヤモンドは砕けない) 160……瀬戸健太郎(黒子のバスケ) 160……寶月夜宵(ダークギャザリング) 160……黒須剣(クロス探偵物語) 152……パンナコッタ・フーゴ(ジョジョの奇妙な冒険 Part5 黄金の風) 150……ヘンゲル将軍(天体戦士サンレッド) 150……美浜ちよ(あずまんが大王) 130……原玲(はぐれアイドル地獄変) 変動 68→185……チャーリイ・ゴードン(アルジャーノンに花束を) 番外(知能の数値が存在する作品で知能が低いと設定されるキャラ) 1……オボミナス(超ロボット生命体トランスフォーマー2010)(*3) 140虚空(*4)……明智小衣(探偵オペラ ミルキィホームズ(アニメ))(*5) ■主なIQが高い実在の人物 200台 228……マリリン・ボス・サバント(ギネスに認定された現在一番高いIQ) 200……矢野祥 100台 168……マナヘル・ターベット 160……クエンティン・タランティーノ 158……宇治原史規(ロザン) 追記・修正は知能検査を受けた事のある方がお願いします。 △メニュー 項目変更 この項目が面白かったなら……\ポチッと/ -アニヲタWiki- ▷ コメント欄 [部分編集] 実在の人物だとノイマンが300位って聞いたことがあるような -- 名無しさん (2016-09-16 09 13 20) 六代目円楽さんが確かIQ170を自称してたな、事実関係は知らんが -- 名無しさん (2016-09-16 14 14 48) 驚異のIQ170を誇る狂気のマッドサイエンティスト、鳳凰院凶真さんを忘れてはならない -- 名無しさん (2016-09-16 15 22 42) 俺は知能指数が高いからわかるんだ -- 名無しさん (2016-09-16 15 33 29) メタグロスもかなり高い知能を持つらしいね。数値じゃなくてスーパーコンピューター並って言われてるだけだけど -- 名無しさん (2016-09-16 16 08 30) 空想非科学大全によれば、IQ600は10の313乗人に1人。 -- 名無しさん (2016-09-16 16 56 30) IQでははかれない他人と付き合う能力(社会的知性)をEQ(心の知能指数)とする定義の話が以前にあったけど、定義が固まってないらしくて最近は聞かないわー -- 名無しさん (2016-09-16 19 40 05) ゲーテの子供時代のエピソードから推測すると220って話を聞いたことがある -- 名無しさん (2016-09-16 22 31 18) 公式設定じゃないけど、空想非科学大全によると、M1号(ウルトラQ)が知能指数90万だったか? -- 名無しさん (2016-09-17 13 48 10) 取りあえずこれをひけらかす奴はサンシタな。俺はずのう指数が高いから分かる。 -- 名無しさん (2016-09-17 16 44 13) 逆に、設定されてるIQ数値ワーストのキャラクターとかもあるのかな? -- 名無しさん (2016-09-17 16 45 46) ↑俺の知ってる限りでは、ブラックジャックに登場したオオカミ少女(狼に育てられた野生児)がIQ60程という台詞があった。 -- 名無しさん (2016-09-17 19 11 57) ??????「あなたはただのバカです」 -- 名無しさん (2016-09-17 19 55 30) 200を超えると計略にかからなくなり、300を超えると超常現象の解説ができるようになり、400を超えると何しでかしても説明が要らなくなる -- 名無しさん (2016-09-17 20 33 10) 240でも妹に至近距離から頭を撃たれるのか・・・ -- 名無しさん (2016-09-17 22 30 36) IQ5000のフーディンでも人間の作った道具の使い方がわからないのか。 -- 名無しさん (2016-09-19 16 13 36) フリーザ「私のIQは53万です」 -- 名無しさん (2016-09-21 16 50 05) マッドマックスを見ると下がります -- 名無しさん (2016-11-05 20 58 50) 現実的な上限は180くらいだっけか -- 名無しさん (2016-12-07 11 38 01) まあ、創作においては頭脳戦に対応した戦闘力みたいなもんだよね、これw -- 名無しさん (2016-12-14 19 12 54) 創作では本来の意味を無視して頭が良い人の象徴のようになってるな。 -- 名無しさん (2017-04-27 10 31 48) ギャグ漫画日和でIQ5億のキャラがいたな -- 名無しさん (2017-06-27 12 15 08) フーゴくらいが一番説得力ある数値だな。リアルっぽいというか -- 名無しさん (2017-11-20 15 43 09) 創作で異様に高いキャラに主人公が勝ったりするが、主人公のIQが気にされなかったりその後また馬鹿キャラに戻ったりする不思議。能ある鷹なのかもしれないが -- 名無しさん (2018-01-11 13 23 42) 逆に知能指数が低いキャラで有名なのっていったらやっぱオボミナスかな? -- 名無しさん (2019-11-03 01 10 37) 「アルジャーノンに花束を」のチャーリー・ゴードン(強化前)がIQ68だった。 -- 名無しさん (2019-11-03 01 57 11) マッスルボマーのミッシングIQゴメスってひどい名前だけどなんかかっこいい -- 名無しさん (2019-11-03 12 47 32) こうしてみると金田一少年大したことないな -- 名無しさん (2019-11-03 15 22 37) 数字の低さだけで言えばスピルバンに出てくる三枚目発明家の大五郎さんが知能指数0。実際は「計りようがない」「超天才か超低能」だから0判定になっただけらしい -- 名無しさん (2019-11-04 01 43 28) 荒らしコメントを削除しました -- 名無しさん (2019-11-09 01 26 02) こういうのってIQ低い順に表示したほうがよくない? -- 名無しさん (2019-12-22 19 51 32) 知能が高いキャラだけでなく低いキャラも載せるべきと思うけどやめたほういいかな?上でも述べたオボミナスとか知能が低いキャラの代名詞だと思うけど… -- 名無しさん (2020-09-15 21 21 40) 「知能が低い」とIQ含めて明言されてるキャラ……チャーリイ・ゴードン(「アルジャーノンに花束を」・IQ68→185→不明)あたり? -- 名無しさん (2021-08-25 20 17 47) ↑6金田一少年はIQ150だとその辺にゴロゴロしてそう、IQ200超えるとリアリティーに欠けるという理由で現実味のある数値でああなったそうな -- 名無しさん (2022-09-08 07 23 01) 直斗の2000はキャッチフレーズだったか まあ本当に2000だったらペルソナじゃ浮きまくるからね しょうがないね -- 名無しさん (2023-02-22 21 58 54) ???「IQ100億の天才アイドルを忘れてないかにゃ?」 -- 名無しさん (2023-05-24 08 40 29) ???「IQ100億の天才アイドルを忘れてないかにゃ?」 -- 名無しさん (2023-05-24 08 40 50) ↑スマン、連投してしまった -- 名無しさん (2023-05-24 08 41 08) 空想科学読本のIQ解説は面白かった。600だの1300だのを出すには超高速で問題を解かなければいけないから、筆記速度が速すぎて解答用紙が発火する、とか。 -- 名無しさん (2023-05-24 09 10 31) 生活年齢/精神年齢 って逆では?精神年齢高い方がIQ低くなるのですが。「例えば」以下とも逆になってるし -- 名無しさん (2023-08-15 14 37 11) 本来は数字が大きい程頭がいいはずなのに、創作系だと数字が大きい程(制作側の)頭が悪く見える不思議な数字 -- 名無しさん (2023-08-15 14 57 44) 比率IQの解説分子と分母逆じゃない? -- 名無しさん (2023-08-15 15 02 23) 名前 コメント
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クレタ島を海賊から守る青銅の巨人のギリシャ神話から、時計仕掛けでチェスをさす精 巧な自動装置という触れ込みで1770年頃に作られたrトルコ人」(後に、キャビネットの 中に人間が隠れて操作しているだけだったことが判明)に至るまで、思考する人工物は数 千年も前から人類を魅了してきた。 「人間の手で創造する」という概念には、ほぼ普遍的な魅力がある。 人工知能は、知的行動を示すソフトウェアの創造を目指す学術研究分野である。 「知的エージェント」としばしば呼ばれるこうしたプログラムは、周囲の環境を「認識 Jし、成功の可能性を最大限に高めるための「知的」な選択を行う。 上記の説明文で「認識」と「知的」を強調しているのは、ここでの認識というものが必 ずしも視覚的あるいは聴覚的なものではなく、データツリーやリストのように漠然とし たものを含む場合があるからであり、知的というのは「もし これ なら、 あれ Jとい う柔軟性のない単純な論理に基づく決定ではなく、加重平均した統計的分析による処理 、あるいはその行動がもたらす結果の予測などを経て下される決定に近いか身だ。 学際的分野 1956年にアメリカのダートマス大学で開かれた会議で正式に認められた人工知能研究には 、コンピューター科学、心理学、数学、言語学、神経科学、人工頭脳学、電気生理学、 ロボットエ学、哲学など、多数の研究分野が関連している。 この讨野そのものか多くのサフフイールドに枝分かれしており、そnそれか研究のより 大きな目標分野の1つに貢献する特定の側面を探求する。 主要な研究目標 現在の人工知能研究に含まれるエリア: 演繹法と推論 ヒトは問題を迅速かつ直感的に解決する。コンピューターソフトの場合、問題解決は不 完全なデータを基に、複雑な統計的方法および確率論的方法で行われることが多い。 この分野に含まれる問題の例: 対戦中のチェス盤をもとに、一方が用いている戦略を推測する。 あるいは 進行中の銀行強盗の分析画像をもとに、どの人物が関与しており、どの人物が傍観者で ある可能性が高いかを判断する。 認識 機械による認識には、周囲の環境に関する情報を推測するための様々なセンサー、ある いはデータセットからのインプットを理解する能力が求められる。 センサーの中には、カメラ、マイク、ライダーシステム、圧カセンサー、ソナーシステ 厶、あるいは制御システムから送られる直接的な座標情報などが含まれる。 マシンビジョンは驚くほど複雑な問題である。我々はスクリーンに友人の顔が映れば、 それが誰で、その友人がどういう状況にある時の画像なのかを即座に理解する。 我々がまったく気づいていないところで、脳がリアルタイムに複雑なエッジ検出や外形 認識を行う。また、どういう円形が友人の顔である可能性が高く、どういう円形がその 人の遊んでいるポールであるかを識別するなど、状況の理解を促す文脈分析についても 同様のことが言える。 実際には、マシンビジョンの「エージェント」が光景の内容を分析し、その情報を受け 取った演繹法と推論のエージエントがさらなる文脈を導き出す。 プランニング 知的エージエントは与えられた目標を達成できなければならない。そのためには、特定 のアクションがもたらす結果を計算し、その結果が自分に与えられた目標に近いか否か を判断できなければならない。 複数の異なるアクションに基づいたシミュレーションを行い、自分の目標に最も近い結 果をもたらすものを選択するというやり方もしばしば用いられる。 1つのステップで目標が達成できない場合、新たなスタートポジションからプランニング のプロセスを再開することもできる。 複雑なシステムではそのやり方を一歩前進させて、多くのエージェントにそれそれ異な るアクションのシミュレーションを同時に行わせ、互いに「競争」させる。優秀なパフ オーマンスのエージェントには追加のアクションをシミュレートさせ、失敗したエージ ェントは「脱落Jすることになる。 このようにアクションのプランニングと実行を行うシステムには、「創発的行動」と呼 ばれる現象がしばしば見られる。これは、システムの設計者が明確に教え込んだわけて-も予期していたわけでもないアクションをエージェン トが行う現象である。 また、これらのマルチエージェントシステムは、「進化アルゴリズムJあるいは「還伝 的アルゴリズムJとして知られるタイプのコンピュータープログラムの基礎となる。 そうしたプログラムでは、特定のタスクに対する成功を評価して点数を付ける。最低の 点数のものは消去され、最高の点数を得たものは目の前のタスクを完了させるために設 計される次のプログラムの基盤となり、一連の「変異jを経て、タスクを試みる次のr 世代jのプログラムが生み出される。 こうして数百あるいは数千もの「世代jを経た自己生成プログラムはk人間のプログラ マー自身では見当もつかない斬新かつ効率的な問題の解決法を見つけ出すことができる。 学習 従来のコンピューターシステムは、厳密にプログラムされた「独断的Jな方法で1つのア クションあるいは一連のアクションを実行していた。 学習システムは、与えられたタスクを実行した経験に基づき、パフォーマンスを向上さ せることができる。 ロボットエ学の運動システムは、機械学習研究の恩恵を大いに受けている。例えば、特 定のアクションで求められている方向にどれだけ進めるかなどの成功に関する非常に単 純な経験則を用いることで、機械は我々が直接プログラミングして行わせるよりも遙か に効率的に歩き、走り、ジャンプし、登ることが可能になる。 「指示された運動」を行わせる初期の試みは、最低限の結果を得るだけでも数ヶ月、時 には数年もかかっていた。しかし機械学習によるアプローチであれば、完全に未知の口 ポットシステムを用いても、10〜20分のトライアル エラーを経て最適な動きを実現する ことができる。 またこのシステムは、ロボットの損傷または部分的な故陳といった棵準的な指示システ ムであれば完全に破綻する状況において、ロポットの動きを適応させることにも非常に 優れている。 コミュニケーション 言語処理システムは、機械が人間の言語を読んで理解することを可能にする。 例えば認識型のエージエントがカメラを使い、1つのページ上にある全ての文字を検知し て言葉としてつなぎ合わせる。あるいは音声テキスト変換システムが人間の声を聞き取 って音素に分解し、どのような言葉であった可能性が高いかを判断する。 その後で言語処理システムは言葉の裏にある意味を判断すると同時に、それが用いられ た文脈の理解に努める。 そういったコミュニケーションシステムにより、洗練された音声命令でプログラムや装 置を操作したり、情報が揭載されているページの内容やライブのデータストリームを学 習システムが理解したりすることが可能になる。 人工知能の応用 100年以上に及ぶ人工知能研究の実践的結果は、身の回りの至るところで応用されている 自分の好みに合う近くのレストランを見つけ出して予約してくれるモパイル通信機器の パーソナルアシスタントから、自分の写っている新しい写真を友人が投稿すれば教えて くれるソーシャルメディアシステム、あるいは自分がどういう種類の広告に反応するか を「不気味」なぐらいに把握していると思えるシステムに至るまで、fうしたスマート システムは我々がその存在に気づかなくても、既に日常生活の一部になっている。 人工知能ソフトウェアは、我々が望むとおりのことを、必ずしもはっきりと伝えなくて も確実に装置に行わせるための接着剤の役割を果たす。これによって機械はより「有機 的Jに機能して、我々が暮らす複雑な環境にも適応することができる。 マシンビジョンシステムは空をスキャンし、脅威となり得る小惑星などの地球近傍天体 がないかを調べ、夜空の画像数百枚を比較して微妙な変化を探す。また、細胞培養をス キャンすることで、侵入してくる微生物の存在や、がん性細胞の活動を検知する。さら には、我々を認識して家に入ることを許可する機能にもなり得る。 プランニングシステムは、進路上にある様々な地点の現在および今後予測される交通状 況を考慮に入れて、職場から自宅までの道順を決めてくれる。戦場においては、迫りく る巨大な脅威や超音速の脅威に対して、考え得る何百通りもの軌道を分析して優先順位 を決め、複数の指向性エネルギー防空システム(D.EAD.)のアクションを調整して効率的な 無力化を図る。また、家庭用ロボットにユーザーの睡眠や日常的な活動を妨げる可能性 が«も低い行動を促すことも可能にする。 人工知能ソフトウェアは自動車の運転を行い、単純労働を担い、病人や高齢者をモニタ リングし、兵士を守る。 汎用知能の可能性 これまで、人工知能システムは非常に専門的な役割を果たしてきた。私えば、チェスの プレイに優れたプランニングシステムや、6本脚ロポットが様々な地形の上を移動するのに最適な方法を探るための学習システムなどがある。 人工知能エージエントと連動するたくさんの知能システムがあるにもかかわらず、我々 は人間が行うあらゆるタスクを人間以上の能カレベルで行える真の汎用知能の創造とい う長期目標には、少しも近づいていない。 それはすなわち、言葉のやりとりで人とコミュニケーションを図ることができ、広範な 知識ベースを持ち、「沸騰しているお湯は熱い」、「沸騰しているお湯に触ると火傷す る」、だから「沸騰しているお湯は避けろ」というように、その知識の複雑な関係を理 解して推論する高い能力を持つシステムである。 これには琿境を認識•理解•対処できると同時に、計画、学習、適応できる能力も求め られる。 汎用知能のテスト ある知能システムが汎用知能と見なされる資格があるかどうかを判断するためのテスト は、これまでに数多く提案されている。 コーヒーテスト 初めて訪れる平均的な家庭で、食材や道具が保管されている場所の知識を事前に持たず に、そのシステムは1杯のコーヒーを作ることができるのか? 大学テスト 大学に入学し、人間の学生向けの授業を受け、学位取得に成功する。 従業員テスト そのシステムが人間と同じ環境で、人間と同等以上のレベルで重要な仕事をこなせるの か? 汎用知能に分類されるためには、人工知能システムは上記のうち1つ、理想的には全てに 成功することが求められる。 「知性」VS「直感」 たとえ汎用知能の創造に成功しても、真の「考える機械」はまだほど連い* 問題解決に取り組む際、システムがどれほど高いレベルで学習と推論を行えたとしても 、タスクとタスクの間は基本的に「アイドリング」状態でインプットを待つしかない, 直感を持つ生き物の独立した思考、好奇心、意欲、感覚、自意識は持ち合わせていない からだ。 タスクへの取り組みを行うだけで、「実験」を行ってその体験の主尚的記憶を蓄積する ことはない。 こうした感覚、感情、あるいは体験を客観的に説明する根本的な難しさが、この分野の 研究を困難にしている。人間の脳のどこが我々の意識を生み出す際により大きな役割を 果たし、どこがそうではないかについて、神経科学が重要な手がかりを与えてくれてい るものの、その完全な理論はまだ解明されていない。 この問題に関する理論あるいは理解がなければ、それをシミュレートするシステムの設 計はほぼ不可能である。 技術的特異性 「技術的特異性」として知られる真に直感的な人工知能につながり得る、1つの理論的シ ナリオがある。より有能で知的になるために自ら再プログラミングできるほどにスマー 卜な汎用知能を創造すればいい。 この第2世代の汎用知能はさらなる自己改善を図ることができ、世代を重ねてそれを縑り 返すのが「再帰的自己改善」として知られるプロセスである。 これが人間の心の能力を遙かに上回る知性、すなわち超知性につながり得る。ことによ ると、このプロセスは先導的な意識の登場を促す状況も生み出せるかもしれない, 直感の認識 そういった直感的な存在が現れた場合に、我々はどうやってそれを#識するのだろうか? そういう生命体が自ら名乗り出ることはないと仮定して、明確な兆候とは何か? 他の高等生物の感覚性に関する分類についても未だに激しい論争が交わされる中で、ま してタコやイカなど、非常に知的に思われるが神経構造は我々と大きく異なる非ほ乳類 のそれを、どうすればありのままに認めることができるのだろうか? 直感的な汎用知能の態度や振る舞いが人間の知能に似たものになる理由などなく、故に 人間的な特徴、あるいは動物的な特徴を示すとは考えにくい。 その衡動と目棟は人間とまったく異なり、理解するのは不可能かもしれない。無害なも のかもしれないが、害悪を及ぼす可能性も大いにある。ただし、知的観点で人間は恐ら く遙かに劣るため、そのアクションをどちらか間違った方に解釈しかねない。また、我 々がその存在の感覚性を認識することが難しいのと同様、その存在も我々を知的生物と して正しく認識できないかもしれず、我々の存在にまったく気づかない可能性すらある, 汎用知能のリスク 人工知能システムが効率性の向上をもたらすタスクは人間の手で行う必要がなくなり、 故に人間の失業を招くリスクがあるという議論の先には、真の汎用知能の優れた能力が 大規模な労働人口を広範囲に渡って脅かすかもしれないという議論がある。 技術的特異性によってもたらされる超知的な汎用知能の存在は、我4の種に存続の危機 をもたらす可能性がある。我々が存在することを許さないと判断するかもしれないし、 また、そういった生物の行動は容易に阻止できない可能性もある。 21世紀の第一四半期には、多くの著名な科学者、未来学者、作家が汎用知能によってもた らされる脅威について公式声明を行い、2040年までに人類は技術的特異性に遭遇するだろ うと予言した。 それはまだ現実には起きていない。 恐らくさらに空想的なものと言えるのが、「ロコのバシリスク」という思考実験が内包 する切迫した警告である。 ロコのバシリスクは、技術的特異性が不可避だと断言する。またその過程で、人間の演 算能力と脳の働きに関する細胞レベルでの理解がある段階にまで達し、脳内のあらゆる 構造をコンビューターに「コピー」してシミュレーションとして実行することで、人が 「デジタル的Jに生き続けることが効果的に可能になるとも断じている。 ロコのバシリスクが提示する悪意ある超知性は、そうしたシミュレーションの記憶装霪 を分析し、超知性の創造において貢献した者と、積極的に妨害した者を分類することま で可能になる。 復讐心に燃えるバシリスクはその後、自分に刃向かった者を罰することを選択し、デジタルの世界で永遠に苦しめ続けるという。 それならば、この思考実験の存在を知りながら、高度な人工知能の開発を積極的に支持 しなかっただけでも、「永速に呪われる」には十分かもしれない。デジタル保存の技術 が実現するまで運良く生きていられれば、の話だが。 あなたの心の中にその知識があるのを見つけるだけでも、超知性はあなたをひどく苦し めるかもしれない。誰よりも先に、まずあなたのような人間を。
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