Stephen Wolfram：計算思考のフロンティア（SXSW Festivalからのレポート）

Stephen Wolframの投稿「 計算思考のフロンティア：SXSWレポート 」の翻訳。
翻訳に協力してくれたキリル・グゼンコに深く感謝します。

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先週、テキサス州オースティンで開催されたSXSW Interactive 2015で演奏しました。 ここに私のスピーチの編集された写しがいくつかあります：

内容

最も生産的な年
言語Wolfram言語
現実世界の言語
哲学Wolfram言語
1つのツイートプログラム
子供のための計算思考
自然言語クエリの入力
大規模なアイデア：シンボリックプログラミング
展開言語
プログラミングの自動化
大規模プログラム
モノのインターネット
機械学習
計算宇宙研究
脳がするように計算する
記号表現としての言語
言語後の概念
古代史
人工知能は何をしますか？
不滅とその先
兆魂の箱
2015年に戻る

最も生産的な年

こんにちは！ 実際、SXSWフェスティバルでは、コンピューティングについて3回（「 Implementing Computing Everywhere 」（Habrahabrの記事）、「 SXSW 2013での計算の未来について話す 」、「 計算とその未来への影響 」）について話しました。 そして、最初にスピーチをすることに同意したとき、私は新しいことを何も言えないのではないかと心配しました。 しかし、実際には、非常に多くの新しい興味深いものがあります。 今年はおそらく私の人生で最も生産的な年でした。 そして、私が最近理解したいくつかのことについて今日あなたと話す機会ができてうれしいです。

これはエキサイティングな旅であり、ここでは概念や純粋に実用的なものから数千年前の哲学の質問へ、そしてそこからクラウドテクノロジーや日常のアプリケーションへと移行します。

原則として、過去40年間、私は基本的な科学と技術のために交互に働くアイデアと技術の「超高層ビル」を作成してきました。 科学を進歩させるために、新しい技術と技術を構築するために、基礎科学を適用します。

多くの人が当社が作成した科学的および技術的ソリューションの両方を使用したことを嬉しく思います。 しかし、私たちは今、以前よりもはるかに多くを持っていると思います。 実際、SXSWで過去数日間にわたって人々と話すことは、私が話した人々の約4分の3が私たちが作成したもののおかげで彼らのやり方を根本的に変えるからです。

言語Wolfram言語

わかった 次に、それらがどのように成功するかについて説明します。 それはすべてWolfram言語で始まります。 2年前、 SXSWで彼について最初に話しました 。

Wolfram言語は巨大な野心的なプロジェクトであり、同時に重要な技術であり、リポジトリであり、多くの基本的なアイデアの実装でもあります。 インターネットで無料で今すぐ使用を開始できます 。 実際、クラウド、デスクトップコンピューター、サーバー、スーパーコンピューター、組み込みプロセッサー、プライベートクラウドなど、あらゆる場所で動作します。



より抽象的に言えば、 Wolfram言語の目標は 、可能な限り計算可能な形式で表現すること、つまり、計算とデータをカプセル化する最も一般的な方法を提供し、自動化できるものを可能な限り自動化することです。

私は約30年間Wolfram言語に取り組んでいます。 MathematicaとWolfram | Alphaの両方で、多くの人々はすでに私たちが持っているものの多くのプロトタイプを使用しています。

しかし、現在、Wolfram言語はすでに他のものです。 これはすでに深刻な問題です。 計算は、あらゆるデバイス、システム、あらゆるデバイスで、ほぼどこでも行うことができます。

それでは実際にそれを見てみましょう。 26年前に発明したノートパッド（ラップトップ）と呼ばれるMathematicaシステムのドキュメントの言語に少し精通してみましょう。 簡単なことをしましょう。



いいね 他のことを試してみましょう。 今週の土曜日はPiの国際的な日であったことをご存知でしょう：3/14/15（Habrahabrの記事「 3/14/15 9:26:53世紀の「Piの日」のお祝いと、パイの非常に個人的な部分 」）。 そして、私たちは、歴史上他のどの会社よりも需要に応じてPiを提供している会社だから、Piに敬意を表して小さなお祝いをしている。 したがって、たとえば、Wolfram言語に小数点以下1000桁の精度で数値Piを計算させます。



できた なぜ小さいことにこだわるのか-最も近い100万文字に数えましょう。 少し時間がかかります...



...しかし、それほどではありません。 そして、これが結果です。 すべてが行き来します...右側にスクロールバーがあります。

別の例として、Pi番号に関するウィキペディアの記事を取り上げます。



そして、それから単語の雲を作ります：



言うまでもありませんが、Piについての記事では、Pi自体が顕著な場所を占めています。

または、画像を取得しましょう。 ここにいます：



先に進み、この画像で何かをしましょう。 たとえば、境界線の検索機能（EdgeDetect）を適用します。 パーセント記号％は常に前の計算結果を使用することを意味するため、...



...これは、この画像のエッジを検索した結果です。 または、この画像から形態学的グラフを作成してみましょう。ネットワークのようなものができました。



ああ、これはすでにもっと面白いです。 または、スライダーで境界検索アルゴリズムの感度を制御できる小さなユーザーインターフェイスを自動的に作成しましょう。 取得するものは次のとおりです。



または、アルゴリズムの感度の異なる値で取得した画像のテーブルを作成します。



そして今、たとえば、これらすべての画像をスタックに入れて3D画像を取得できます ：

現実世界の言語

Wolfram言語には膨大な数の組み込みアルゴリズムがあります 。 また、実世界からの大量の事実情報もあります。 したがって、たとえば、「 planets（PlanetData） 」と簡単に言うことができます。



自然言語で行ったリクエストは理解され、処理されました。 惑星をリストしましょう：



ここにいる。 これで画像を取得できます：



そして今、私たちは彼らの大衆を学びます：



次に、質量に比例して惑星の画像を表示するインフォグラフィックを作成します。



1行のコードでこのようなことができるのは素晴らしいことだと思います。

続けましょう。 これらは、インターネットが「信じている」ように、私のコンピューターが現在位置している場所（ここ）の座標です（GeoIP）。



あなたはリクエストをすることができます-今日この場所で日没は何時ですか？



そして、 現在の時点からどれくらい残っていますか（今） ？



いいね オースティンの中心（GeoDisk）から10マイルの周辺の 地図（GeoGraphics）を作成しましょう。



または、半径が10の累乗である近傍のマップを含むリストを取得します。



または、同じことを惑星規模で行いましょう。 アポロ11号の月面着陸地点をリクエストし、半径1,000マイルの領域を構築します。



あらゆる種類のことができます。 別のエリアから何かを試してみましょう。 たとえば、ゴッホの作品のリストを取得します。



そして、それらの最初の20枚の画像を取得します。



そして今、例えば、これらの絵画の支配的な色（DominantColors）を認識することができます：



そして、3Dのカラーチャート（ChromaticityPlot3D）でこれらの色を作成します。

哲学Wolfram言語

このような小さなWolfram言語コードを使用してどれだけのことができるかは驚くべきことです。

これは本当にプログラミングの新しいものです。 劇的な変化を意味します。 伝統的な考え方は、いくつかのニーズのために比較的大きなプログラムを書くために比較的小さなプログラミング言語を作成することです。 Wolfram言語の背後にある考え方は、言語をできるだけ大きくすることです。 可能な限りすべてを埋め込みます。 手が届くすべてのプログラミングプロセスを自動化します。

Wolfram言語が扱う分野は次のとおりです。



現在、すでに数千の組み込み関数、数万のモデル、メソッド、アルゴリズム、数千の異なる領域からの慎重に検証された多くのデータがあります。

言語の概念を明確かつ一貫したものに保ちながら、私は人生のほぼ30年を過ごしました。

それは本当に面白かったし、結果は本当に楽しいものになりました。なぜなら、言語自体を加速的なペースで開発するために使用できる信じられないほど強力なものがあるからです。

1つのツイートプログラム

最近、エンターテインメントのために、ツイートと呼ばれるものを作成しました（Habrahabrに関する記事「 Wolfram Research CompanyがTweet-a-Programサービスを開始しました：Wolfram言語の興味深いプログラム、長さは140文字を超えない 」）。



アイデアは、プログラムをツイートとして送信し、その実行結果を取得することです。 展示会のブース（SXSWフェスティバル-約Per。を意味します）では、ツイートプログラムのギャラリーを見ることができます。 また、さまざまなツイートプログラムのオンラインコレクションがあります。 そして最も重要なこと-それらはすべて140文字以下で、さまざまなことをします：



このケースをマークして、コードでトランプを発行することにしました。各コードにはツイートプログラムが含まれています。

子供のための計算思考

これらのツイートを見ても、驚くほど理解しやすいことがわかります。 言葉を読むだけで、プログラムがどのように機能するかを大まかに理解できます。

子供でもこれを処理できると仮定することができます。 あなたは知っています、そしてあなたは正しいでしょう！ そして実際、これはプログラミングの重要なポイントだと思います。 たとえば、ビデオ編集で何が起こったのかを思い出してください。専門家は子供に対して本当の利点をもはや持っていません。 私たちは言語をあまりにも自動化してきたので、プログラミングでも同様の状況が観察されるようになりました。

今、私は一つのアイデアに非常に情熱を注いでいます：私たちの言語を、可能な限り幅広い人々のための計算思考の研究への道として使用することです。

Wolfram Programming Labはまもなく公開されます-これは無料のインターネットプロジェクトです。 これは、Wolfram言語を学習するためのちょっとした中間言語であり、Wolfram言語の小さなコード断片がたくさんあります。 これらのフラグメントは、何らかの方法で変更してから実行できます。



これは教育における非常に強力なツールだと思います。 結局のところ、これはプログラミングを教えるだけではありません。子供が学ぶ他のことと統合された多くの実際の教材をすぐに使い始めることができます。 これは、計算思考をあらゆるものにもたらす方法です。

いくつかの例を見てみましょう。 少し前のPiの日でしたので、レッスン「Piサインのネックレス」を見てみましょう。



主なアイデアは、作業用の小さなコードを用意し、それを修正し、何をするのかを見つけ、実行することです。 このコードが何をするのかをシステムに尋ねると、答えが得られます。

別の例を検討できます。 現実の世界にもっと関連した何かをしましょう。 たとえば、特定の高層ビルからどれだけ遠くを注視できますか？



このプログラムは、エンパイアステートビルディングの範囲を提供します。 さらに進んで、パラメータを変更して何が変わるかを確認するか、戻って他のタスクに対処することができます。



子どもたちだけでなく、子どもたちが私たちのしたことを楽しんでくれることを願っています。 これは学習に最適だと思います。正確な数学的および芸術的創造性の混合物です。 ところで、プログラミングラボでは、ユーザーがさまざまな種類の分析を記述して実行しようとしているプログラムを確認できます。

英語を知らない人でも、すぐに注釈付きのWolfram言語プログラムが他の多くの言語に翻訳されるのを見ることができることに言及する価値があります。



かなり多くの人々がWolfram言語で計算思考を習得すると、多くの驚くべきことが起こると思います。

自然言語クエリの入力

もちろん、何百万人もの人々がすでに私たちのテクノロジーを、それを実現することさえせずに毎日使用しています。 Wolfram | Alphaのクエリを自然言語で入力するか、Siriが何かについて話し、Wolfram | Alphaのクエリをリダイレクトします。

私たちが自然言語を理解する上で作ったブレークスルーは、 新しいタイプのアルゴリズムと巨大な知識ベースの両方のおかげで利用可能になりました。

私たちはすべての知識と計算能力を使用して、ユーザーの要求に応じて自動レポートを作成します。

人口統計に関する質問：



または飛行機について-以下のコードは、 私の上にある （つまり、インターネットが私のコンピューターの位置を決定した場所にある） 飛行機を示しています。



またはゲノム配列について。 システムは、塩基対の特定のランダムシーケンスがヒトゲノムのどこかに現れるかどうかを判断します。



上記は、Wolfram | Alphaでできることの一部です。 そして、私たちはすでに何千もの異なる知識分野をカバーしており、常に新しい分野が追加されています。



ところで、現在、パブリックデータと同じ方法で独自のデータを含むWolfram | Alphaの独自のバージョンを持つ大規模な組織がかなりあります。 そして、これは本当に素晴らしいことです。どのレベルの能力を持つ従業員でも、自然言語クエリを使用して情報を受信できるため、IT部門に連絡する必要がなくなります。

ご存じのように、自然言語を使用する能力は、Wolfram言語の中心的なアイデアの1つです。 現実の世界から何かを参照したいとき、たとえば都市（CityData）を参照したいときは、毎回ドキュメントを参照してその名前を書き留めることはできないためです。 自然言語で入力して、計算された解釈を取得するだけです。

そして、これがまさにこれからのことです。 たとえば、次のようなものを紹介しましょう。



そして、我々は得る：



システムはこれを「ニューヨーク市」と解釈します。 そして今、例えば、都市の人口に興味を持つことができます：

大規模なアイデア：シンボリックプログラミング

Wolfram言語を機能させるものは非常に多く、それは数千万行とテラバイトの検証済みデータだけでなく、いくつかの大きなアイデアでもあります。

おそらくWolfram言語の最大のアイデアはシンボリックプログラミングであり、これは後にWolfram言語として知られるようになったものの核であり、最初からコアでした。

基本的な概念は次のとおりです。Wolfram言語では、すべてがシンボリックです。 そして、これは特定の値を持つオブジェクトについてだけではありません。 それはある種のもの、概念かもしれません。

ほとんどのプログラミング言語で単にxを意味する場合、「ヘルプ、 xが何なのかわかりません。」のようなものが生成されます。 そして、Wolfram言語は単に「わかりました、 xはxです。 すべてが象徴的です。」



そして、一番下の行は、ほとんどすべてが同様の方法で表現できるということです。 「Jupiter」を意味する場合、それは単なる象徴的なものです。



または、たとえば、画像を追加すると、それはシンボリックオブジェクトにもなります。



ある種のスライダー（スライダー） - ユーザーインターフェイス要素 -がありますが、これも象徴的なものとして認識されます。



そして今、あなたが何かを計算するとき、あなたは何でも何でもすることができます。 xを使用して操作を実行できます。



または木星の画像で：



またはスライダーで：



または何でも。

このアイデアがいかに強力であるか、つまりシンボリックプログラミングのアイデアを理解するのに多くの時間がかかりました。 年々、私はこれをますます理解しています。

展開言語

むかしむかし、私たちはプログラム 、 ドキュメント 、 インターフェイスを記号形式で表現する方法を理解していたので、それらはすべて計算を行うことができるものになりました。 最近の大規模なブレークスルーの1つは、コンテンツと一部の操作だけでなく、それらの開発も象徴的に表現する方法を理解することです。

しかし、まず一つのことを説明させてください。 今日、デモンストレーションでは、主にデスクトップ版の Wolfram言語を使用しましたが、これを通じてクラウドへのリクエストを送信し、ナレッジベースなどから情報を受け取ることができます。 まあ、膨大な工数を費やして、 言語全体の完全版をクラウドで入手しました 。

このインターフェイスのデモを、Webブラウザーから実行してみましょう。 ワークフローはデスクトップバージョンでの作業とまったく同じですが、同時に計算はクラウドで行われ、作業はブラウザーを介して行われます。







ご存知のように、私はプログラムを作成して40年以上の経験があり、クラウドのWebブラウザーを介して動作する開発環境よりもクレイジーな開発環境があるとは考えていません。 さまざまな問題のジャングルを通り抜け、必要な機能を得るために多大な労力が必要でした。 そして、私たちはこれに非常に成功しています。 そして、もちろん、良いニュースは、 私たちがやったことを使う人たちのためです-彼らはすでに彼らのためにそれをしたので、彼らはこのジャングルのすべてを通り抜ける必要はありません。

それは、クラウド内でWolfram言語を使用できることを意味します。 そして、それは非常に便利です。 しかし、クラウドを通じて他の問題を解決することもできます。

たとえば、猫と一緒に写真を撮ってみましょう-インターネットで非常に人気があるので、猫に関するアプリケーションを作成しましょう。 猫の種類を入力するフィールドがあるフォームを定義してみましょう。この種類の猫の写真を取得する必要があります。 そして、このすべてをクラウドに入れましょう。



これで、URLを持つクラウドオブジェクトができました。 リンクをたどると、フォームが表示されます。 フォームには、自然言語を認識する「スマートフィールド」が含まれています。 特定のケースでは、猫の品種の説明。 たとえば、「シャム人」と印刷してみましょう。 コードが実行され、猫の写真が取得されます。



アプリケーションをもう少し複雑にすることができます。 別のフィールドを追加しましょう：



前回と同様に、すべてをクラウドに入れて、斜めに猫の写真を取得します。



これが、実際にモバイルプラットフォームで使用できるWebアプリケーションを作成する方法です。 このためにAPIを実行することもできます。 同じコードを使用します。 実際、このコードのFormFunctionをAPIFunctionに変更するだけです。



取得したのは、パラメーターを渡すことができる既製のAPIです。 「cat = manx」、「angle = 300」を設定し、これを実行して別の結果を取得できます。



作成したばかりのAPIは、クラウドを介して誰でも使用できます。 また、サイト、プログラムなど、何からでもAPIを呼び出すことができます。 そして、たとえばJavaで呼び出すために、別の言語でコードを自動的に生成することができます。



したがって、実際、Wolfram言語機能は、あらゆる言語のあらゆるプロジェクト内で使用できます。

この場合、クラウド内のコードを呼び出します。 このすべてを処理する他の方法があることを言及しなければなりません。 プライベートクラウドを使用できます。 Wolfram Engineバージョンをコンピューターにインストールできます。 ライブラリにWolfram Engineをプログラムに関連付けることもできます。

そして、それはすべてモバイルプラットフォームで動作します。 必要に応じて、モバイルプラットフォームで実行するアプリケーションをデプロイしたり、Android用の完全なAPKファイルを作成したりすることもできます。

このすべてには、さまざまな技術的応用があります。 そして、Wolfram言語がどれだけ単純化および自動化できるかは本当に素晴らしいことです。

プログラミングの自動化

弊社は毎日自動化の問題を扱っています。 これらすべての私たちのプロジェクト、私たちが作成するすべてのもの、膨大な量のすべて...あなたは私たちがこれをすべて行う何千人もの従業員を持っていると思うでしょう。 しかし、私たちは活動を自動化し、得たものを再び自動化するなど、今から四半世紀にわたって続けています。 したがって、私たちはまだ約700人の従業員と大量の自動化された小さな民間企業です。

これを見るのは非常にエキサイティングです。ここでは、何かを自動化します。たとえば、Web開発に関連するある種のプロジェクトです。 以前は数か月かかっていたこの時間のかかるプロジェクトは、たった1日で実装されています。 管理の観点から、これはあなたがすることの革新のレベルを大いに高めます！

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では、このすべての受信データをどうするのでしょうか？ さて、Wolfram言語の視覚化 、 分類 、データ分析のすべての能力があります。 私たちの目標の1つは、専門家の時間をかけずに、データを自動的に分析することです（ データサイエンス ）。 そして、これらの問題を解決するために私たちが懸命に取り組んできた分野の1つは機械学習です。

昼/夜で写真を並べ替えたいとしましょう。 さて、ここで私は昼夜を描写する写真の小さなトレーニングセットを持っています。 また、画像内の時刻を決定する分類子を生成する 1つの小さな組み込みClassify関数があります。



分類子を受け取りました。 これで、この分類器を写真に適用するだけで、昼間と夜の位置を教えてくれます。



どのタイプの機械学習を使用するのが適切であるかを自動的に決定して構成し、すぐに使用できる分類子を取得し、アプリケーション、APIなどを介して呼び出すことができます。 そして、これらすべてのために、必要な機能は1つだけです。

また、あらゆる場所に分類子があります。 そしてそれらだけでなく、他にも多くの興味深いものがあります。 たとえば、画像認識は非常に新しいものです。 しかし、私はチャンスをつかんで、いくつかの新しいテクノロジーのライブデモを行います。

私は誰かにウォルマートに行き、画像を識別するために試着するためにランダムなものを購入するように頼みました。 これはとても怖くてエキサイティングです。 何が起こるか見てみましょう。 したがって、最初にカメラをインストールして、画像を完全にキャプチャできるようにします。

それで、このバナナを認識してみましょう。 さて、写真を撮って、 ImageIdentifyと入力するとどうなるか見てみましょう...



ああ！ いいね！

わかった。 私は運命を誘惑し続け、他のいくつかのことを試みます。 これは何ですか どうやら、これはトリケラトプスのプラスチックモデルです。 システムが言うことを見てみましょう。 すべてがうまくいくことを願っています。



痛い。 システムはヤギだと言っています！ まあ、その奇妙な観点から、システムがそのように決定した理由を理解しているようです。

では、もう1つ試してみましょう。



わあ！ いいね！ 植木鉢の皿にも同じことが書かれています！ もちろん、これは知りませんでした。 これは印象的です！

そして、ほとんどの場合、これはすべて正常に機能します。 私が最もおもしろいのは、システムがミスを犯した場合、そのエラーは人が犯す可能性のあるエラーに似ているという事実です。 人が合理的に犯す可能性のある間違いを意味します。

実際、ここで起こっていることは非常にエキサイティングです。 35年前、私は脳の原理で動作するシステムの構造を理解したいと考え、ニューラルネットワークなどを研究し、多くのコンピューター実験を行いました。 ニューラルネットワークが機能するルールを絶えず単純化しながら、私はセルラーオートマトンと呼ばれるものに徐々に行き着きました 。これはおそらく最も単純なプログラムです。

計算宇宙研究

これらすべてのプログラムを見ると、あらゆる種類の行動の完全な「動物園」が見つかることがわかりました。 ここでは、すべての可能なタイプのセルオートマトンがここにリストされています。 それらはそれぞれ、独自の動作を持つ特定のプログラムです。



プログラムが非常に単純であっても、非常に複雑な動作をする可能性があります。 これは、次の例に適用されます。



さて、この発見により、まったく新しい種類の科学が生まれました 。 私は数年前に同じ名前の本を書きました 。



そして今、 さまざまな分野でセルオートマトンの多くのアプリケーションがあります 。 一般に、過去10年間で、ソフトウェアを使用して何かをモデル化するという考え方が、数学方程式を介してモデル化するという考え方に勝つ方法を観察することができました。

また、この単純なプログラムの世界で新しいものを探索し、 描くことで発見できることは驚くべき事実です。 何を入手したいかを知っていると、何兆ものプログラムを作成して、問題を解決するために必要なプログラムを見つけることができます。



この目標は、ある種の芸術研究 、画像処理の新しいアルゴリズムの検索、自然言語認識システムなどです。

脳がするように計算する

まあ、まあ、本当に簡単なプログラムを使用して作成またはシミュレートできることがたくさんあります。 しかし、人々はしばしば脳は特別なものだと言います。 彼はそれ以上のことをしなければなりません。

35年前、アトラクタまたは分類子として使用するニューラルネットワークを作成できましたが、本当に面白いことをすることができませんでした。 そして何年もの間、ニューラルネットワークの魅力的なアプリケーションを見つけることができませんでした。

ただし、最近では、特定のしきい値を超えています。 そして、私が示した画像認識装置のように、彼らは35年前とほぼ同じアイデアを使用します（さまざまなエンジニアリングトリックとセルラーオートマトンの小さなヒントと組み合わせて）。 しかし、これらすべての明白なものを使用し、それらを最新のテクノロジーと組み合わせることで、実際に機能するものが得られることは印象的です。

これがいつ起こるかは予測できませんでした。 しかし、私は今これをすべて見ています...それは衝撃的です。 私たちには、数百万のニューロン、数千万のトレーニング画像、神経インパルスの類似物と呼ばれることができる何千ものを使用する機会があります。 また、技術的な詳細は飛行機の鳥と同じくらい異なっていますが、その大きさは人が画像を認識することを学ぶ場合とほぼ同じです。

私にとって、これはAIを作成するためのミッシングリンクです。 世界には非常に多くのことがあるため、コンピューティングシステムは人間よりもはるかに優れています。 たとえば、Wolfram | Alphaに強制的にチューリングテストに合格させようとすると、これは人ではないと自信を持って言うことができます。

しかし、たとえばパターンや画像認識などのタスクがあり、コンピューターの助けを借りても解決できませんでした。 しかし、今はできる。 ちなみに、人々が60年間機能すると思っていた方法もほぼ同じように機能します。これまでのところ、そのような技術はありませんでした。

だから、今はどこでもニューラルネットワークを使用する必要がありますか？ 私はそうは思いません。 ここに問題があります。たとえば、周囲の世界で見たものに基づいて、各人が自分で行うことを学ぶ画像を特定するなど、いくつかのタスクがあり、それぞれのソリューションはわずかに異なります。

記号表現としての言語

しかし、それが人々にできることのすべてではありません。 私たちの種に非常に特徴的な別の非常に重要なことがあります。 言語があります。 シンボルを介して通信する方法があり、これにより、ある人が獲得した知識を他の人に伝えることができます。 そして、どういうわけか私たちは文明を築きました。

それでは、同じアイデアに基づいてコンピューターをどのように作成しますか？ まあ、彼らは彼らの周りの世界を記述し、それについて計算をすることができる言語を持っているべきです。 これはまさにWolfram言語の開発ベクトルです。 これが私が過去30年間取り組んできたものです。

ご存知のように、これらの抽象的な計算はすべて、たとえばセルオートマトンを使用して、計算された宇宙に配置します。 しかし、問題は、それが私たちにとって重要な、私たちが知っているすべてのもので、私たちの人間の世界にどのように関係するのでしょうか？

人々が物事を一つにまとめようとしたことが起こったのは良いことです。象徴的な形で、そして言語と言語構造の助けを借りて、世界を描写することです。 私たちは世界を探検し、それからすべてを説明する言葉を思いつきました。 「鳥」という言葉があります。これは、最も多様な種の鳥を抽象的に指します。 そして今、私たちの世界の記述の要素である最も一般的な単語の約30,000の英語で。

この点で、 Wolfram言語と比較することは興味深いです。

英語の進化の何千年にもわたって、おそらく非常に便利な言語構造を持っていますが、しばしば非常に愚かです。 Wolfram Languageでは、私たち、特に私は長年にわたって働いており、言語の構造をできるだけ論理的で一貫したものに保ちました。 そして今、私たちは5,000個のいわゆる「 キーワード 」を持っています-関数、そしてこれらすべて、そして特定の事柄を説明する他の多くの単語。

そして、暗黙的に英語で起こったこれらのことは、言語を開発する過程で私たちによって意図的に導入されています。 私はこれらすべてのものとプロセスを見て、それらの最も一般的で抽象的なものを選び出し、定義しようとします。

ご存知のように、象徴的な表現を持つこのアイデアは、おそらく人間の合理的な思考の非常に重要な要素です。 そして、言語の構造が人々の物事に対する考え方にどのように影響するかを理解することは本当に興味深いです。 この効果は自然言語ではわずかに顕著ですが、コンピューター言語ではさらに多くの現象が現れます。 そして、私にとって、この言語の作成者として、人々が本当にWolfram言語を理解し始めたときに開く思考のパターンを見るのは非常にエキサイティングです。

「なぜコンピューター言語を使用するのですか？ 人間の自然言語だけを使用しないのはなぜですか？」では、そもそも、コンピューターはどういうわけか相互に通信する必要があります。 しかし、Wolfram Languageで私が懸命に取り組んでいることの1つは、コンピューター同士だけでなくコンピューターを持つ人々も快適に通信できる環境を作ることです。 相互の橋のようなもの。

さらに、人間の自然言語は、その進化の結果として、あまりうまく表現できないことがあることがわかりました。 プログラムについて考えてみてください。 英語の小さなテキストで簡単に表現できるプログラムがいくつかありますが、多くのプログラムは英語で表現するには不便です。 しかし、それらはWolfram言語で非常によく表現されています。 したがって、両方の言語が必要だと思います。

いくつかのことは英語で簡単に言われ、いくつかはWolfram言語で言われます。

言語後の概念

しかし、パターン認識のようなものに戻ります。 ここに、実際に私たちが話していることを少し超えたタスクがあります-視覚世界とその象徴的表現の作成、言葉を使った抽象的な記述についてです。

実際には、タスク：ニューラルネットワークには1つの機能があります。これは、概念に暗黙的に違いを生じさせ、本質的にそれらをカテゴリに分割することです。

ネットワークの上位層では、これらのカテゴリは私たちが知っているカテゴリに非常に似ています-人間の視覚処理の初期段階で使用されるカテゴリで、実際にはかなり明確な定義があります：「ラウンド」、「ポイント」など。

しかし、さらに深く掘り下げると、特定の単語がないカテゴリを見つけることができます。 興味深いことに、歴史の中で、私たちの文明はあらゆる概念に新しい言葉を徐々に導入します。 たとえば、過去数十年で、「フラクタル構造」について話し始めました。 しかし、その前は、そのようなツリー構造は具体的なものとして定義されていませんでした。

そのため、私たちの車は、私たちの文明がまだ思いつかない多くのカテゴリーを開きます。 この概念には、「ポスト言語の新興概念」、または略してPLECというかなり控えめな名前を付けました。 Wolfram言語内で同様のことをメタ構築できると思います。 しかし、PLECは、人間の伝統的な世界観を真に拡大するためにコンピューターが舗装できる道の一部だと思います。

ただし、PLECに到達する前に、人々が精通している分野のいくつかの問題を解決する必要があります。 ご存じのように、Wolfram言語には世界に関する多くの知識があり、人々がWolfram | Alphaに送信するリクエストの大部分を正確かつ象徴的に表現することができます。 しかし、人間の任意の発話ではこれを行うことができません。

では、これをどのように行うのでしょうか？ さて、それらをいくつかの「セマンティックプリミティブ」、つまり基本構造に分解する必要があると思います。 Wolfram言語にはすでにある事実の記述などのいくつかのプリミティブがあります。 また、「考えている」や「欲しい」など、州に関する声明のように、含まれていないものもあります。

古代史

面白い瞬間があります。 しばらくの間、私はそのような象徴的な言語の作成に取り組んできました。 そしてもちろん、人々はすでに似たようなことをしようとしています。 しかし、そのような質問は長い間開発されていません。 したがって、13世紀には、この問題を調査したRaimund Lullius （ Wikipedia ）という名前の男が住んでいました。 17世紀には、ゴットフリートライプニッツ（Habrに関する記事：「 ライプニッツの遺産の詳細な調査 」）やジョンウィルキンス （ ウィキペディア ）などの人々。

これらの人々が彼らの「哲学的言語」について書いたことを見るのはとても面白いです。 もちろん、彼らは私たちが今持っているような発展した基盤を持っていませんでした。 しかし、それらは存在論的概念において非常にうまく指向されていました。 そして、彼らが書いたものを見ると、過去数世紀にわたって何が残って何が変わったかを見ることができます。 もちろん、それらのすべての定義と概念はひどく時代遅れです。 しかし、彼らが人について言ったことの多くはまだ力を持っていますが、もちろん彼らの主な焦点は死の問題にありました。

そして今日、変更点の1つは、擬人化された内部状態の概念をマシンに帰属させようとしていることです。 とりわけ、それが起こると、すべての最初のアプリケーションが、消費者のデバイス、車などと人々の相互作用を実現するのに役立つからです。

来週から、いわゆるプログラマブル言語インターフェース（PLI、Programmable Linguistic Interfaces）を作成するためにすでに利用可能になっているいくつかの非常に関連性の高い技術について話すことができます。 しかし、代わりに、全体的な状況と将来についてもっと話しましょう。

私が見るように、技術を通して歴史を通して、人々は彼らがしたことを可能な限り自動化しようとしました。 人がいくつかの目標を定義すると、テクノロジーが働き始めます。これらの目標を可能な限り自動的に達成するためです。

Wolfram言語に投資しようとしているものの多くは、実際、人々の目標設定を簡素化するのに役立ちます。 次に、これらの目標を達成するために、計算を実行し、何らかの種類の外部APIリクエストなどを作成するだけです。

人工知能は何をしますか？

AIのタスクを定義することなく、私たちはすでにその作成に非常に近づいており、多くの分野で人間の心の能力をはるかに超えていることがわかりました。

しかし、肝心なのはこれです。テーブルの上にある種の箱があり、人が実行できる知的行動をすべて実行できると想像してください。 問題は、このボックスが何をするかを決めることです。 彼は自分でいくつかの目標と目的を作成しなければなりません。 そして実際には、絶対的な目標や目的はありません。 誰でも言うことができます：「人生の目的はXを作ることです」。 しかし、これらはすべて主観的なものであることがわかっています。

目標は、社会、歴史、文明によって決定されます。 300年前にはまったく考えられなかったような、今日人々がしたいことややりたいことがたくさんあります。 技術の進歩、世界の記述の進歩-言葉とアイデアを通して-と人間の目標の進化の間の複雑な相互作用を観察することは非常に面白いです。

私にとって、技術開発の道筋は非常に明確です。 人間の目標の進化はそれほど明確ではありません。

テクノロジーの面では、私たちがやっていることの多くがありますが、これを機械に引き渡すこともできます。 たとえば、さまざまな計算など、多くの日常的な知的タスクをすでに受け継いでいます。 私たちは今、記憶などの機械を委任する道を歩んでおり、まもなく決定と判断を下します。

「私たちは創造性を機械に委ねることはできません。」実際、創造性のいくつかの側面は委任するのが最も簡単です。計算、世界、そしてそれは時間の問題です-私たちがこれらのことを私たちの世界についての知識と判断と自動的に組み合わせることができるのはいつですか？

過去の当社の技術アプリケーションの多くは、必要に応じて作成されました。 しかし、私たちは何をしたいのかを予測し、これらのソリューションを提供するテクノロジーを見たいと思っています。

ところで、人類に対する機械の勝利について人々が話すとき、それは私を楽しませます。 すべてが次のように発展するように思えます。 それは車でナビゲートするようなものです。私を含むほとんどの人は、彼らが私たちに指示することに従うだけです。 同様に、たとえば、「この料理を選ぶべきだ」、「その人と話をする」などと言っているものがある場合、ほとんどの場合、機械が私たちに言うことをするだけです。 , .

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