技術的特異点（ぎじゅつてきとくいてん、英語: Technological Singularity）、またはシンギュラリティ（Singularity）とは、未来学上の概念であり、人工知能（AI）自身の「自己フィードバックで改良、高度化した技術や知能」が、「人類に代わって文明の進歩の主役」になる時点の事である。第4次産業革命としても注目を集めている。
（Wikipedia より）
ディープラーニング（深層学習）によってコンピュータが人を超えるのではないか？
コンピュータが人を支配するのではないか？
というのは、コンピュータが生まれた頃から漠然とは想像されていたわけです。
実際は知識だけでは支配はできない。
実行能力も必要で。
「ターミネーター」シリーズはその映画化です。
大学院の修士論文では応答曲面法（RSM、Response Surface Method）を扱いました。
多因子多目的最適化を数理統計学を用いて行うという。
日本国内には適当なテキストがなかったので、アメリカの千ページを超えるテキストを取り寄せて、翻訳しながら構造最適化を行うということをやっていました。
修士論文は最終的に数百ページレベル。
その頃は印刷版下作成やら、ネットワークサーバープログラミングやらやっていたので、それでも多くて2〜3人という単位でそれぞれの計画を回していた感じで。
大量の文字情報や数値データや画像データなどを個人的に処理していたわけです。
いつの間にか数十人とか数百人で処理する情報を個人的に処理できるようになってしまいまして。
他の人の仕事もなくなるし、怖いというのもわかるかなぁと。
コンピュータを道具として使う、技術の問題でして。
目的やプロセス（手順）がわかっていれば、他の人に仕事内容を説明するより、早く精度高く処理はできるんですよね。
文字データも数値データも、法則性を見つければ、どんなに膨大な情報でもプログラムで一瞬で処理できる。
そういった単発プログラムを必要に応じて作って、ザクザク処理していくというのは、なんか周りでは結構当たり前にやっていた気がしますが。
やり方が伝染った可能性もありますが。
人を支配したいかといえばNO。
他人は他人の生き方で勝手に生きたほうがいいと思います。
私も私で勝手に生きさせてください。
ただその技術は悪いことにも使えるので、やるやらないは見極めさせてもらいますよ、と。
人の欲求は千差万別で、違うからこそ多様性が生まれる。
学部時代、遺伝的アルゴリズム（GA、Genetic Algorithm）で最適化をやっていた経験からすると、突然変異がいないと進化もできないんですよ。
そうやって生物は進化してきたので。
理工学専攻だけれど、1、2年次は夜間救急総合病院の受付なんぞもやり、医学や芸術、人文哲学など幅広く手を出してしまいましたよ。
それで多因子多目的最適化理論で考えると、全特性百点という最適化はありえない。
全体的に良さそうなところになんとなく進化する。
何かが100%だと、何かは0%の特性になるので。
バランスなんですよ。
