技術 – TAKAGI-1の科学・技術的日々

発明の起点は適用先

設計解は、適用先によって異なる。

まさにノーフリーランチ定理である。

ノーフリーランチ定理 – Wikipedia [2024年4月5日 (金) 23:45の版]

……コスト関数の極値を探索するあらゆるアルゴリズムは、全ての可能なコスト関数に適用した結果を平均すると同じ性能となる
　― Wolpert and Macready、1995年

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この定理は「あらゆる問題で性能の良い汎用最適化戦略は理論上不可能であり、ある戦略が他の戦略より性能がよいのは、現に解こうとしている特定の問題に対して特殊化（専門化）されている場合のみである」ということを立証している（Ho and Pepyne、2002年）。

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工学者や最適化の専門家にとって、この定理は、問題領域の知識を可能な限り使用して最適化すべきだということを示しており、領域を限定して特殊な最適化ルーチンを作成すべきであることを示している。

発明(その言語表現としての特許)のひとつの主な形態は、適用先の短所を補う方法である。

したがって、新規の適用先には、発明の起点がいっぱいある。その実現のために何らかの工夫をしたなら、それは発明であり、特許をわんさか書ける。

適用先の短所を補う方法のひとつの主な形態は、新たなパラメーターを導入することである。

この時の特許は、

　　[このような特徴・性質【＝パラメータの量(種類)と値】により機能を実現した/問題を解決した]、[ある機能をもった/ある問題を解決した] [製品【＝適用先】]

である。

開発の過程

(1) 目的を決める。

(2) 目的を実現するために必要な目標を決める。

(3) 目標の達成に寄与する性質をもつ関係を見つける・目星をつける。

　　目標「量Aを、既存より大きな値a以上にする」
　　関係「量Aを変化させるには、変数α_1, α_2,…を変化させる」

　　例「P能力を、p以上にする ※」
　　　「P能力を向上させるには、材料を強く、寸法1, 寸法2, …を大きくする」

　　例「Q能力を、q以上にする ※」
　　　「Q能力を向上させるには、触媒・フィルター材料・…に、よい性質をもつ物質Θを使う」
　　　→ さらに進んで「物質Θの粒径をθ_1 μmにする。製造過程で温度θ_2 ℃を θ_3 分間保つ」

　　例「Rの正答率を、r以上にする」
　　　「Rの正答率を向上させるには、入力する量に Ρ_1,Ρ_2,…を選び(Ρ_n, Ρ_n+1 も関係しそう)(ギリシア文字「ロー」)、評価関数のパラメータの値(係数等) ρ_1,ρ_2,… を適切な値にする」

　　※ たいていは、「重量はm以下で」等のトレードオフになる制約も同時に存在する。

(4) 関係に関係する変数を変化させて、目標を達成する解にたどり着く。

　　例手計算・コンピュータシミュレーション(FEM等)を使った設計解(材料、寸法(形状含む)等)の仮決定。
　　　 → 適用先を模擬した装置(試作部品・試作機・適用環境を再現する試験装置 ※※)を製作し、[材料、寸法(形状含む)等を変化させて] 能力等 ※※※ を測定し、適切な設計解を選び出す。

　　※※ 試作機は、試作部品にとって、適用環境を再現する試験装置になる(「動く実験室」)。試験装置がなく、実環境で試験する場合もある。

　　※※※ 試作機を製作した場合には、組立性・整備性も重要な測定項目である (吊りボルト[アイボルト]用のねじ穴、抜き作業用ねじ穴、重量部品の分割、組立・分解時の部品・工具・作業者の手/腕/体の移動ルートの干渉、取っ手、手すり等が関わる)。

　　例推定計算と正答判定をさせるプログラムを作成し、入力する値の種類(Ρ)、パラメータの値(ρ)を様々に変化させて(実際には、入力する値の種類毎に総合評価への寄与率もパラメータにすることが常道か)正答率を計算し、遺伝的アルゴリズム等を使って、適切な入力する値の種類(Ρ)、パラメータの値(ρ)を選び出す。

人間とは自然とテクノロジーの複合体である

〈テクノ新世〉AIは「異星人の知性」　マルクス・ガブリエル氏に聞く. 日本経済新聞, 2023/ 7/14, 朝刊, 7面.

マルクス・ガブリエル (Markus Gabriel):

『人間とは自然とテクノロジーの複合体である』という命題を整理しておく必要がある。我々は環境の中で生きる生物学的存在であるだけでなく、環境そのものを自ら生み出す存在でもある。テクノロジーを使って人間がおこなっているのは環境を造り替えることだ

技術哲学

〈テクノ新世〉AIは「異星人の知性」　マルクス・ガブリエル氏に聞く. 日本経済新聞, 2023/ 7/14, 朝刊, 7面.

テクノロジーは哲学の重要なテーマであり続けている

ルネ・デカルト (1596～1650年)

「近代哲学の父」と称されるフランスの哲学・数学者。物体と精神をそれぞれ別のものととらえる「心身二元論」を唱え、近代科学・合理主義の基本となる思想を打ち立てた。「AI(人工知能) に心は宿るのか」という議論は、この心身二元論を踏まえているといえる

イマヌエル・カント (1724～1804年)

ドイツの哲学者。理性を使って道徳や真理を探究し、自律して生きることに人間の尊厳があると説く一方、「科学に客観的根拠はあるか」「科学が万物を説明するなら人間の価値や自由はどこにあるか」と思索した。主著「純粋理性批判」は人間が知りうるものの範囲などを明らかにしようとする内容で、現代に至る哲学に道を開いた

マルティン・ハイデガー (1889～1976年)

ドイツの哲学者。冷戦時代、原子力を軸にテクノロジーについて考察した。原子力は現代を象徴する技術であり、最も支配的な脅威だと喝破したうえで、性急に利便性や効率だけを追求するのではなく、テクノロジーと人間の関係を根底から問い直していくことが必要だと主張した

ハンナ・アーレント (1906～75年)

ドイツ出身の米国の政治思想家。ハイデガーの教えを受けた。戦後に活用が始まった原子力を「宇宙の力」と呼び、自然の中に本来存在しないものを導入することで起こりうる問題を考察した。戦争や事故による生命の危機だけでなく、その脅威が公共性を破壊し、人間の自由を奪うと警鐘を鳴らした

ハンス・ヨナス (1903～93年)

ドイツの哲学者。いま生きている人間はこれから生まれてくる人間に対する責任を負うという「未来倫理学」の論者のひとり。もし目の前に乳飲み子が一人でいたらそれが他人の子であっても保護するように、まだ存在しない未来の人間を守るのは当然の務めだとし、未知の領域が広がる科学技術についての倫理の確立を主張した

ポール・K・ファイヤアーベント (1924～94年)

オーストリア出身の科学哲学者。主著「方法への挑戦」では「科学は常に空隙や矛盾に満ちており、宗教や神話と同列のものだ」と断じるなど、過激な科学批判を展開した。アナキズム的な哲学者だが、偏見や先入観に陥りやすい科学の弱点を鋭く突いた思索は、現代の科学信仰を揺るがす視点を含んでいる

ユルゲン・ハーバーマス (1929年～)

ドイツの哲学者・社会学者。クローン技術について鋭い批判を展開している。本来偶然によって誕生する生命が科学技術でつくり出せるようになると、私たちが考えてきた「自然」と「技術」との境目が曖昧になること危険視。人間が自らの肉体に対して持つ尊厳が失われてしまうと説く