Dissipative Adaptation as AI

進化論を「再定義」する物理学者、ジェレミー・イングランドとの対話

ジェレミー・イングランドは、「散逸構造論」から一歩を踏み出し、次のように考えた。外界からあるシステムにエネルギー(太陽光のような電磁波)が注がれると、大気や海のような熱浴に「熱」が加わる。このような連続的な熱の不可逆性が増すにつれ、開放系はある方向に「進化」せざるを得ないだろう。
その進化のかたちとは、おそらく物質がより効率的に自由エネルギーを吸収し、散逸させる構造だ。言いかえると、原子の塊はより多くのエネルギーを吸収すべく、局所的・偶発的に流れに適した構造に自己組織化するのだ。
川の流れを想像してみるといい。流れに逆らってボートを漕ぐよりも、流れにまかせたほうがエネルギー効率がいい。同様に、粒子は外界からのエネルギーの流れに逆らうことなく共振するとき、より多くのエネルギーを周囲に散逸することができる。つまり、エネルギーの流れの方向に沿うように原子の塊は自ずと向きを変えるようになる。こうしたイングランドの考えは、非常に直感的である。彼はこの一連の状態を物理的な数式で描写し、それを「散逸適応」とした。その具体的な説明は、科学ジャーナル誌『Nature Nanotechnology』で発表されている。

AIというのもこの一種ではなかろうか。情報処理を行うレイヤ、より知的に情報処理を行う上位レイヤなどなどを使ったほうが散逸の時間平均は最大化されるだろうし。

引用文中に出てくる「川の流れ」というのが多層ニューラルネットワークでのニューロンの結びつきに見えて仕方ないです。

Originally published at my blog server on August 22, 2016.

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