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そんな事を言ったら、人間にとって、世の中というかブラックホールなどを含む宇宙の全ての事象は「情報処理」でしかないのだが。
よく「AI時代には数学が大切」などと言うが、確かに数学的な道具立ては使われているが、機械学習は数学というより情報理論の範疇で、どちらかというと物理学から援用された概念や道具立てが多く(エントロピー、サポートベクターマシン等)、物理(特に統計力学と物性物理、それから素粒子物理)こそ必要な勉強かも知れない。
現在、深層学習は単に経験的にうまくいくという体系になっているが(それも極めて"物理っぽい")、なぜうまくいくのかについてや、既存物理学との関係性について、世界中の物理学者が関心を持ちつつあり、深層学習について更なる理解が深まったり、逆に深層学習が物理学に革命を起こすかも知れない。
そして、「情報処理」=「計算」とは、カオスと秩序の境界のことだ。そして、逆問題。
CERNからwwwが生まれたように、汎用人工知能は物理学者によって生み出されるのかも知れない。
かつて、量子力学から汎用人工知能の構築を探求したロジャー・ペンローズ は、今何を考えているのだろう。
サンフランシスコでSlackのイベントに参加した時に、本人の講演も聴講しましたが、最高でした。