政府、社会の問題、提言など

社会、経済、政治などの問題点について投稿して行きます。　又、テレビ報道しない重要な出来事や、注目すべき出来事も対象です。

人工知能・Aiによる分析 ～「日本の“財務省”、日本や日本人の為になっている組織なのか？！」・・・究極的に考えて、本当に必要な組織か？！。

2024年06月18日 17時09分13秒 | 政治・自衛隊

【AIが意見】財務省を解体すべきか？AIがその賛否を述べる！#自民党 #岸田文雄 #国会
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7 コメント

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マルテンサイト千年ものづくりイノベーション (サムライグローバル鉄の道)
2024-08-27 19:30:46
最近はChatGPTや生成AI等で人工知能の普及がアルゴリズム革命の衝撃といってブームとなっていますよね。ニュートンやアインシュタイン物理学のような理論駆動型を打ち壊して、データ駆動型の世界を切り開いているという。当然ながらこのアルゴリズム人間の思考を模擬するのだがら、当然哲学にも影響を与えるし、中国の文化大革命のようなイデオロギーにも影響を及ぼす。さらにはこの人工知能にはブラックボックス問題という数学的に分解してもなぜそうなったのか分からないという問題が存在している。そんな中、単純な問題であれば分解できるとした「材料物理数学再武装」というものが以前より脚光を浴びてきた。これは非線形関数の造形方法とはどういうことかという問題を大局的にとらえ、たとえば経済学で主張されている国富論の神の見えざる手というものが２つの関数の結合を行う行為で、関数接合論と呼ばれ、それの高次的状態がニューラルネットワークをはじめとするAI研究の最前線につながっているとするものだ。この関数接合論は経営学ではKPI競合モデルとも呼ばれ、様々な分野へその思想が波及してきている。この新たな科学哲学の胎動は「哲学」だけあってあらゆるものの根本を揺さぶり始めている。こういうのは従来の科学技術の一神教的観点でなく日本らしさとも呼べるような多神教的発想と考えられる。
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神の数式 (深層学習関係)
2024-12-18 11:01:03
「材料物理数学再武装」か。関数接合論ですね。
1/h^ｎ=1/f^n＋1/g^n、
第一式おもしろい着想ですね。マクロ経済学のホットな話題として財政均衡主義と現代貨幣理論（MMT）の競合モデルの方程式やインフレ率の関数なんてものはできないのでしょうかね。
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潤滑機素設計の基礎 (AIインストラクター)
2024-12-18 11:27:33
「材料物理数学再武装」なつかしいですね。トライボロジーにおけるペトロフ則とクーロン則を関数接合論でつなげてストライベック曲線を作成する場合、関数の交点近傍でなくても繋げることができる関数としてAI技術の基礎となるシグモイド関数が出てくるあたりがとても印象的でした。ちなみにストライベック曲線（シュトリベック線図・Stribeck curve）は、ドイツ人研究者のRichard Stribeck（リヒャルド・シュトリベック）が20世紀はじめに、すべり軸受の摩擦特性や、転がり軸受の静的負荷能力の実験から、導き出した軸受定数G（ゾンマーフェルト数；無次元数の一種）に対する摩擦係数の挙動を示す特性曲線です。
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今年のノーベル賞 (インベスティングアナリスト)
2024-12-18 11:38:24
日経クロステックの記事に今年のノーベル賞は「「AIの父」ヒントン氏にノーベル賞、深層学習(ディープラーニング）の基礎を築いた業績をまとめ読み」と題して紹介されていましたが、物理学賞、化学賞ともにAIがらみあったんですね。しかしながらブラックボックス問題の解明には至っていないようです。
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エレクトロニクス分野 (ベンチャーキャピタル関係)
2024-12-18 11:52:45
AI半導体大手のNVIDIAのCEOも「AIと日本の優れた製造業、ロボット技術を合わせれば、日本は新しい産業革命を起こせる」と述べ、日本が持つ可能性に対して強い期待感を表明している。このようなAI技術は地球環境問題だけでなく人口減少に伴う労働力不足の解決策ともなろう。今後ロボットは高度な多軸、多関節化がおこることが予想されるため日本人の経営者も指導力を発揮すべきでは。
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ベアリングからAI数学か (DX推進関係)
2024-12-18 11:55:23
なるほど、「材料物理数学再武装」なかなか面白いですね。AI数学の理論基礎をトライボロジーにおけるストライベック線図にもとめ、そこでAIに使われるシグモイド関数の意義を明確化している。アルゴリズム教育として一種のグローバルスタンダード的な価値創造が見受けれれますね。
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ハイブリッド哲学 (軸受設計エンジニア)
2024-12-21 21:27:34
「材料物理数学再武装」といえばプロテリアル（旧日立金属）製高性能特殊鋼SLD-MAGICの発明者の方で久保田邦親博士（工学）という方のの大学の講義資料の名称ですね。Facebook番外編の経済学の国富論における、価格決定メカニズム（市場原理）の話面白かった。学校卒業して以来ようやく微積分のありがたさに気づくことができたのはこのあたりの情報収集によるものだ。ようはトレードオフ関係にある比例と反比例の曲線を関数接合論で繋げて、微分してゼロなところが最高峰なので全体最適だとする話だった。同氏はマテリアルズ・インフォマティクスにも造詣が深く、AIテクノロジーに対する数学的な基礎を学ぶ上で貴重な情報だと思います。それと摩擦プラズマにより発生するエキソエレクトロンが促進するトライボ化学反応において社会実装上極めて有効と思われるCCSCモデルというものも根源的エンジンフリクション理論として自動車業界等で脚光を浴びつつありますね。
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