『人工知能のための哲学塾』刊行記念イベント〜「人工知能×ビジネス」〜

1. 三宅陽一郎 @miyayou (国際ゲーム開発者協会ゲームAI専門部会代表／日本デジタルゲーム学会理事) 会場： Speee Lounge 2016.8.29 「人工知能×ビジネス」『人工知能のための哲学塾』刊行記念イベント https://www.facebook.com/groups/philosophyai/

2. 自己紹介

3. Works (2006-2012) AI for Game Titles Books

4. 経歴京都大学（数学）大阪大学（原子核実験物理）東京大学（エネルギー工学/人工知能）高エネルギー加速器研究所（半年ぐらい。修士論文） http://www.facebook.com/youichiro.miyake

5. WIRED A.I. • WIRED A.I.+ Wired City • １２月１日発売 • 「人工知能＋街特集」なぜぼくらには人工知能が必要なのか──『WIRED』Vol.20「人工知能＋未来都市」 2大特集・特別保存版刊行に寄せてhttp://wired.jp/2015/12/01/vol20-editors-letter-ai/

6. 強化学習とは？行動選択＝ポリシー（π）環境(Env) 行動（a）状態（Ｓ）報酬報酬関数環境のモデルはよくわからない。でも、行動をして、それに対する結果（＝報酬）が環境から返って来る。その報酬から、現在の状態と行動の評価を見直して、行動選択の方針を変えて行くことを強化学習という。

7. 強化学習（例）強化学習（例）格闘ゲームキックパンチ波動 R_0 : 報酬＝ダメージ http://piposozai.blog76.fc2.com/ http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html

8. 強化学習（例）格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx

9. 強化学習（例）格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/

10. 技術の流れと人工知能

11. なぜ、今、人工知能技術が注目されているのか？

12. この３００年の技術の動向時間規模産業革命情報革命ネット革命知能革命機械化・自動化（オートメーション化）電子情報化オンライン化知能化第二次産業革命電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に入りつつある。

13. この３００年の技術の動向社会

14. この３００年の技術の動向社会機械レイヤー

15. この３００年の技術の動向社会機械レイヤー情報処理レイヤー

16. この３００年の技術の動向社会機械レイヤー情報処理レイヤー人工知能レイヤー

17. この３００年の技術の動向時間規模産業革命情報革命ネット革命知能革命機械化・自動化（オートメーション化）電子情報化オンライン化知能化第二次産業革命電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に入りつつある。

18. エンジニアリングとしての人工知能の二つのアプローチ人工知能を作る (キャラクターAI、ロボット…) 既にあるものを知能化する (家電、電車、ポスター、なんでも…)

19. 知能化 • 工場 → （知能化） → オートスケジューリング • 配送 → （知能化） → 自動分配・自動配送 • 車 → （知能化） → 自動走行・ＩＴＳ • 家電 → （知能化） → コミュニケーション家電（ルンバなど） • インターネット → （知能化） → Web.4.0 (GoogleのDeep Learning など) • TV → （知能化） → キーワード・趣向による自動録画 • 注文サービス → （知能化） → 自動受付・自動サービス社会の隅々にまで、知的機能がインプリメント（実装）される。

20. 知能化 • 工場 → （知能化） → オートスケジューリング • 配送 → （知能化） → 自動分配・自動配送 • 車 → （知能化） → 自動走行・ＩＴＳ • 家電 → （知能化） → コミュニケーション家電（ルンバなど） • インターネット → （知能化） → Web.4.0 (GoogleのDeep Learning など) • TV → （知能化） → キーワード・趣向による自動録画 • 注文サービス → （知能化） → 自動受付・自動サービス社会の隅々にまで、知的機能がインプリメント（実装）される。知能化

21. 知能化社会の隅々にまで、知的機能がインプリメント（実装）される。知能化現実世界（～1995）現実世界 2.0 （2015～）

22. 情報処理から人工知能へ

23. 知能化既にあるものを知能化する (家電、電車、ポスター、なんでも…) 既にあるソフトウェアを知能化する (サービス、e-commerce、ホームページ…)

24. ソフトウェアの知能化

25. 人間はどのように人工知能を発展させて来たか？記号自然言語概念人間 AI より人間に近い情報の形を理解できるように進化させて来た。意味言葉記号処理自然言語処理セマンティック解析（意味解析）オントロジー情報情報処理

26. 情報の海（ネットワーク）ネット空間の人工知能人間とてもしんどい… おいつかない。。。

27. 情報の海（ネットワーク）人工知能人工知能人工知能解析・抽出提出・提案命令・指示ネット空間の人工知能人間人工知能が情報の海と人間の間のインターフェースとして出現する

28. 人間はどのように人工知能を発展させて来たか？記号自然言語概念人間 AI より人間に近い情報の形を理解できるように進化させて来た。意味言葉記号処理自然言語処理セマンティック解析（意味解析）オントロジー情報情報処理

29. ）人工知能人はどのように人工知能を使っているか？ネットに散乱する情報を、人間がより理解しやすい形に咀嚼して、持って来る（例）要約。意味による検索。人間記号の海言葉の海意味の海概念の海情報の海ネット空間

30. 人間はどのように人工知能を発展させて来たか？記号自然言語概念人間 AI より人間に近い情報の形を理解できるように進化させて来た。意味言葉情報画像分類認識概念意味 Deep Learning （ディープラーニング）

31. 人間はどのように人工知能を発展させて来たか？記号自然言語概念人間 AI 意味言葉情報画像分類認識イメージ意味映像解釈認識想像意味

32. ）人工知能人はどのように人工知能を使っているか？情報の海を母体として、人工知能が育っている。＝情報の海を母体として人工知能が生まれる人間記号の海言葉の海意味の海概念の海情報の海

33. デジタル世界現実世界（～1995）パソコンインターネット人工知能クラウド人工知能による新しい空間新しい現実空間の誕生

34. デジタル世界現実世界（～1995）パソコンインターネット人工知能クラウド人工知能による新しい空間新しい現実空間の誕生キーワードは「実世界指向」ソフトウェアは身体を持って現実に出る。それは現実世界を変貌させて行く。「現実世界 2.0」

35. 飽和したネット空間のサービス競争（飽和） IT技術による新しい現実空間のサービス（新規）ネット空間現実空間クラウド/人工知能ビックデータ進出・浸食ロボット実空間センシングドローン IoT 現在起こっていること～ネット空間から現実空間への回帰

36. IT技術による新しい現実空間のサービス（新規）ネット空間現実空間クラウド/人工知能インターネット進出・浸食ロボット実空間センシングドローン IoT 現在起こっていること～ネット空間から現実空間への回帰ゲーム空間人工知能 https://www.ingress.com

37. 情報空間の拡大～人工知能の舞台が広がる • やがて街全体を制御する人工知能が出現する。 http://www.s-hoshino.com

38. 情報空間の拡大～人工知能の舞台が広がる • やがて街全体を制御する人工知能が出現する。 • やがて家全体を制御する人工知能が出現する。 http://www.s-hoshino.com

39. IT技術による新しい現実空間のサービス（新規）ネット空間現実空間クラウド/人工知能インターネット進出・浸食ロボット実空間センシングドローン IoT 現在起こっていること～ネット空間から現実空間への回帰ゲーム空間人工知能 https://www.ingress.com

40. 飽和したネット空間のサービス競争（飽和） IT技術による新しい現実空間のサービス（新規）ネット空間現実空間クラウド/人工知能インターネット進出・浸食ロボット実空間センシングドローン IoT ネット空間から現実空間へ、現実世界からネット空間へゲーム空間人工知能現実世界の人工知能デジタル世界の人工知能新しい現実空間の誕生 @2010-2015 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.

41. 飽和したネット空間のサービス競争（飽和） IT技術による新しい現実空間のサービス（新規）ネット空間現実空間クラウド/人工知能インターネット進出・浸食ロボット実空間センシングドローン IoT 現実世界とデジタル世界をまたぐゲーム空間ゲーム空間人工知能デジタル世界の人工知能現実世界の人工知能未開拓成熟巨大な内部デジタル空間巨大な外部空間現実とデジタル空間にまたがる人工知能

42. 飽和したネット空間のサービス競争（飽和） IT技術による新しい現実空間のサービス（新規）ネット空間現実空間クラウド/人工知能インターネット進出・浸食ロボット実空間センシングドローン IoT 現実世界とデジタル世界をまたぐゲーム空間ゲーム空間人工知能デジタル世界の人工知能現実世界の人工知能未開拓成熟巨大な内部空間巨大な外部空間新しい人工知能の誕生我々は、デジタル空間＝現実空間にまたがる巨大な人工知能を作り出そうとしている。

43. 新しい現実/デジタル融合空間とは（１）現実空間と情報空間がリアルタイムに同期している。ネット空間と情報空間がオーバーレイされている。（２）現実空間に出たロボットやデバイスたちが、クラウドを足場として、協力な情報基盤に支えられている。

44. 新しい現実/デジタル融合空間とは（３）人工知能がネット空間と現実空間を自由に行き来することができる。現実世界とデジタル世界の双方にまたがる人工知能が出現する。（４）クラウドはAIによって現実世界とデジタル世界の間の中継基地のような役割を果たす。

45. 新しい人工知能 • 現実空間の検索その時、主流になるのは、「検索エンジン」ではなく、「超検索エンジン」。オーバーレイされたデジタル空間を通して、現実世界から検索できるエンジン。検索を超えて情報の虚偽を人工知能が判定するようになる。（新宿に飛行船が出現→カメラでいないことを確認→真偽が判定） • ロボットを通して、現実空間へのサービスが可能になる。人は現実に対して人工知能を通してアクションを行うことができる。＝実はそれは人間の脳を地球レベルに拡大していることになる。

46. 新しい人工知能

47. この３００年の技術の動向時間規模産業革命情報革命ネット革命知能革命機械化・自動化（オートメーション化）電子情報化オンライン化知能化第二次産業革命電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に入りつつある。第一次AIブーム第二次AIブーム第三次AIブーム

48. 人工知能はなぜブームになりやすいか？「広範さ」と「脆弱さ」と「近さ」 • 広範さ＝隣接する部分が大きく、他の分野を吸引する力がある。８０年代はオペレーションシステムまで巻き込んで、人工知能と言っていた。

49. 人工知能はなぜブームになりやすいか？「広範さ」と「脆弱さ」と「近さ」 • 広範さ＝隣接する部分が大きく、他の分野を吸引する力がある。８０年代はオペレーションシステムまで巻き込んで、人工知能と言っていた。 • 脆弱さ＝基礎がない。知能とは何かがわからない以上、人工知能の中央は空洞のまま、立場によって異なる定義がされてしまう。

50. 人工知能はなぜブームになりやすいか？「広範さ」と「脆弱さ」と「近さ」 • 広範さ＝隣接する部分が大きく、他の分野を吸引する力がある。８０年代はオペレーションシステムまで巻き込んで、人工知能と言っていた。 • 脆弱さ＝基礎がない。知能とは何かがわからない以上、人工知能の中央は空洞のまま、立場によって異なる定義がされてしまう。 • 近さ＝知能である人間は、自分のアイデンティティがどこまで揺さぶられるかを確認したい。最近では仕事について。

51. 人工知能の持つ３つの側面科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering

52. 人工知能の持つ３つの側面科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能

53. 人工知能の持つ３つの側面科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能人工知能は、それぞれの方向に広がりがある。哲学の方向の広がりを示したものは少ない

54. 人工知能の持つ３つの側面科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能人工知能の哲学的な広がりを示す＝本セミナーの意義

55. 人工知能の持つ３つの側面科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能人工知能には中心がない。すべては仮想的に作られる。

56. 人工知能の持つ３つの側面科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能境界があいまい＝すべてを取り込めるが、自分自身ではない。なんでも取り込む外に向かって拡張する。

57. 人工知能の持つ３つの側面科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能数学生物学物理学情報工学制御工学認知科学 /心理学現象学古典哲学オリジナルな技術と言えるものは何か？いろいろなものの融合点としての学問、と同時に知能とは何か、という基本問題を含む。

58. 人工知能の研究の方法科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能科学から入って工学に抜けるパス。

59. 人工知能の研究の方法科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能哲学から入って工学に抜けるパス。

60. 人工知能の研究の方法科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能科学から入って哲学に抜けるパス。

61. 人工知能の研究の方法科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能哲学から入って科学に抜けるパス。

62. 人工知能の持つ３つの側面科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能科学、工学、哲学が相互に刺激し合って、人工知能は発展する。

63. 人工知能の持つ３つの側面科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能科学、工学、哲学が相互に刺激し合って、人工知能は発展する。螺旋を描くように外側（応用）へ向かって発展する。知的機能を実現する。

64. 人工知能の持つ３つの側面科学 Science 哲学 Philosophy 工学 Engineering 人工知能科学、工学、哲学が相互に刺激し合って、人工知能は発展する。螺旋を描くように内側へ向かって発展する。知能の本質をつかむ

65. 人間の精神意識前意識無意識言語による精神の構造化外部からの情報言語化のプロセスシニフィアン/シニフィエ知能

66. 人間の精神意識前意識無意識知能言語による精神の構造化外部からの情報言語化のプロセスシニフィアン /シニフィエ言語回路（＝解釈）

67. ソシュール「一般言語学講義」 • シニフィアン/シニフィエ＝語と語の意味するもの＝世界の分節化＝世界に理解（？）言語・論理学者たちフレーゲ、ヤコブソン、チョムスキーシニフィアンシニフィエ

68. 人間の精神意識前意識無意識知能言語による精神の構造化外部からの情報言語化のプロセスシニフィアン /シニフィエ言語回路（＝解釈）意識の形成世界を分節化している

69. 人間の精神意識前意識無意識外部からの情報言語・非言語境界面（シニフィアン/シニフィエ）意識の境界面（表象）知覚の境界面知能と身体の境界面（仏教で言う：阿頼耶識）

70. 人間の精神意識前意識無意識外部からの情報知能と身体の境界面（仏教で言う：阿頼耶識）言語・非言語境界面（シニフィアン/シニフィエ）意識の境界面知覚の境界面意識は常に何かについての意識である。（志向性）フッサール『イデーン』我々は知覚によってこの世界に住み着いている。メルロ＝ポンティ『知覚の現象学』ソシュール「一般言語学講義」大乗仏教「阿頼耶識」

71. 人間の精神意識前意識無意識外部からの情報人の意識が為しえる知能人の無意識に為しえる知能

72. 人間の精神意識前意識無意識外部からの情報人工知能の研究はこの部分に集中しているこの部分を作るのが難しい。

73. 人間の精神意識前意識無意識外部からの情報生態学的人工知能 ※生態＝環境・身体との結びつきを考える伝統的な人工知能身体知

74. 人間の精神意識前意識無意識知能言語による精神の構造化外部からの情報言語化のプロセスシニフィアン/シニフィエ言語回路（＝解釈）

75. 人間の精神意識前意識無意識知能言語による精神の構造化外部からの情報言語化のプロセスシニフィアン/シニフィエ言語回路（＝解釈）

76. 人間の精神意識前意識無意識外部からの情報知能解釈顕在化運動統合意志意識の境界面知覚の境界面

77. 人間の精神意識前意識無意識外部からの情報知能解釈顕在化運動統合意志意識の境界面知覚の境界面２つの見えている世界（知覚世界、作用世界）知覚世界作用世界

78. 機械の精神＝人工知能意識前意識無意識知能言語による精神の構造化外部からの情報言語化のプロセスシンボル/010100000 言語回路（＝プログラム）

79. 人間の精神、機械の精神意識前意識識外部からの情報意識前意識無意識外部からの情報言語・非言語境界面知覚の境界面

80. 機械（マシン）ソフトウェア知能身体機能知能 http://www.1999.co.jp/blog/1210192 http://ja.wallpapersma.com/wallpaper/_- %E3%83%AA%E3%82%B9%E3%80%81%E5%A3%81%E7%B4%99%E3%80%81%E3%83%AF%E3%82%A4%E3%83%89%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%B3%E3%81%AE%E3%80%81%E3% 83%9E%E3%83%83%E3%82%AF%E3%80%81%E3%83%9A%E3%83%83.html

81. AIブームの裏側 • 人工知能そのものが立ち上がった時のブーム。主に研究者の間でブームであった。 • コンピュータが小型化され社会に導入される時代。SFのブームもあり、あやしい分野だが、勢いがあった。 • 情報処理社会、ネットワーク社会が一巡して、新しい段階として人工知能の段階へ来た。第一次AIブーム第二次AIブーム第三次AIブーム

82. AIブームの裏側 • 人工知能そのものが立ち上がった時のブーム。主に研究者の間でブームであった。 • コンピュータが小型化され社会に導入される時代。SFのブームもあり、あやしい分野だが、勢いがあった。 • 情報処理社会、ネットワーク社会が一巡して、新しい段階として人工知能の段階へ来た。第一次AIブーム第二次AIブーム第三次AIブーム

83. この３００年の技術の動向時間規模産業革命情報革命ネット革命知能革命機械化・自動化（オートメーション化）電子情報化オンライン化知能化第二次産業革命電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 第一次AIブーム第二次AIブーム第三次AIブームコンピュータの進歩データの蓄積

84. ）人工知能人はどのように人工知能を使っているか？情報の海を母体として、人工知能が育っている。＝情報の海を母体として人工知能が生まれる人間記号の海言葉の海意味の海概念の海情報の海

85. データの海が人工知能を育てる • 協調フィルタリング • IBMワトソン • AlphaGO • 医療用診断データベース

86. 協調フィルタリングユーザデータ群（たとえば販売サイト） A B C ? 評価 5 1 4 A,B,C という映画を購入した人に、次にどの映画を推薦するべきか？ A B C M 評価 4 2 5 5 同じ購入履歴で、同じような評価をしている人が高く評価している映画を探して来る。推薦

87. IBM ワトソンネット上のあらゆるWiki 百科事典データベースなどりんご赤い 90% 甘い 70% 青森 55% フランス 40% 果物 32% … しぶい 7% IBMワトソンは、文章の中の語の相関を学習する。その学習データを用いて、インプットされた語と、相関の強い言葉をリストアップする。

88. AlphaGO 膨大な棋譜のデータ（人間では多過ぎて読めない）この棋譜をそっくり打てるように学習する自己対戦して棋譜を貯めるこの棋譜をそっくり打てるように学習する AlphaGO

89. Deep Q-Learning Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller (DeepMind Technologies) Playing Atari with Deep Reinforcement Learning http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf 画面を入力操作はあらかじめ教えるスコアによる強化学習

90. 深階層ニューラルネットワーク http://www.nature.com/nature/journal/v518/n7540/full/nature14236.html ニューラルネットワーク＝信号（波形）処理だけで知能を作る。

91. 学習過程解析 Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller (DeepMind Technologies) Playing Atari with Deep Reinforcement Learning http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf

92. • Pπ ロールアウトポリシー（ロールアウトで討つ手を決める。 Pπ（a|s） sという状態でaを討つ確率） • Pσ Supervised Learning Network プロの討つ手からその手を討つ確率を決める。Pσ（a|s）sという状態でaを討つ確率。 • Pρ 強化学習ネットワーク。Pρ（学習済み）に初期化。 • Vθ(s’) 局面の状態 S’ を見たときに、勝敗の確率を予測する関数。つまり、勝つか、負けるかを返します。

94. • 人間には扱えないような大きなデータから、 • 人間では気づかない特徴を学習している。学習する人工知能から学ぶこと • さらに人間の解釈を通過することなく、 • 直接サービスやアクションを展開する（当然アマゾンの開発者は我々に何を推薦しているか知らない）

95. 学習する人工知能から学ぶことユーザーデータ AI

96. スマートシティ構想 • もともとは、ガス、電気など、エネルギーを、知的に融通するシステムのことを指していた。 • 現在は、情報を加えて、街全体が、インテリジェンスを持つ構想のことを言う。

97. スマートシティ構想 AI • 街全体を人工知能があらゆるカメラ、センサーを通して監視する。 • ドローン、ロボット、デジタルビジョンを通して街に力を行使する。 • 街全体の中枢の知能を作る。

98. 情報空間の拡大～人工知能の舞台が広がる • やがて街全体を制御する人工知能が出現する。 http://www.s-hoshino.com • その時、人工知能はアプリケーションではなく、社会インフラとなる。新しく大きな市場。

99. 情報空間の拡大～人工知能の舞台が広がる http://www.s-hoshino.com ビックデータインフラとしてのAI

100. 人工知能は人間には見えないものを見て、人間にはできないことをする • 人の流れ • 犯罪の早期発見 • 事故現場の発見 • 店内の人の流れ • その人が注目した商品の共通項 • 紛れ込んだ犯罪者の場所特定・・・そしてこれらの予測。

101. 情報空間の拡大～人工知能の舞台が広がる http://www.s-hoshino.com ビックデータインフラとしてのAI この循環は人間を理解しているわけではない。「人間たち」の統計的特徴を見つけて行動している。

102. どこで人工知能ビジネスを展開するか？＝人工知能に人間の何をどこまで理解させて、ビジネスを展開するか？人間の幅＝現れ＝行動人間の深さ

103. どこで人工知能ビジネスを展開するか？＝人間の内側の深さに入って行くためには、人工知能の深みを持つ必要がある。哲学が必要。人間の幅＝現れ＝行動人間の深さ

104. 人間の精神、機械の精神意識前意識識外部からの情報意識前意識無意識外部からの情報言語・非言語境界面知覚の境界面

105. 人工知能のための哲学塾

106. 人工知能のための哲学塾 • 全六回に渡る講演録からの • 全五回書きお越し • 第零回は、Gizmodo さんで公開中 • http://www.gizmodo.jp/2016/08/ai_philosophy1.html

107. 人間の内面と外側のサイエンス人間の外側を科学する自然科学・工学人間の内側（心・身体）を科学する人工知能（科学であり工学）支える哲学＝デカルト的世界観支える哲学＝ ?

108. 人工知能のための哲学塾 • 第0夜概観 • 第一夜フッサールの現象学 • 第二夜ユクスキュルと環世界 • 第三夜デカルトと機械論 • 第四夜デリダ、差延、感覚 • 第五夜メルロ=ポンティと知覚論

109. 第一夜フッサールの現象学 • 単に注意（アテンション）ではない。志向性が存在する。対象超越論的主観性志向性固有の世界（物質世界、内的世界）への関わり方人工知能のおける志向性

110. 対世界活動神経網知覚神経網興奮（記号）興奮対世界興奮興奮興奮運動形態さまざまな興奮（＝記号）の組み合わせから、事物を分別する。特定の筋肉を動かすように興奮を促す。中枢神経網第二夜ユクスキュルと環世界第二夜ユクスキュルと環世界

111. 第三夜デカルトと機械論哲学論理学数学記号の操作によって人間の思考全体を記号操作によって、表されるはずだ。ライプニッツ「普遍記号学」

112. 第四夜デリダ、差延、感覚 St=k-1 St=k St=k+1 ロゴス t=k-2 ロゴス t=k-1 ロゴス t=k 知能は差延、差異、統合、反復のシステムである。意識を作る

113. 第五夜メルロ=ポンティと知覚論レベルD 行為のレベル運動を連鎖させて行為を作り出す（連鎖構造）レベルC 空間のレベルその運動を周囲の空間に合わせるレベルA 緊張のレベル身体の静的な姿勢のための微調整（動的平衡）レベルB 筋-関節リンクのレベル関節の連合による運動の原型の生成（動作のリズム）生成の順番＝進化で獲得して来た順番ベルンシュタイン「動作構築のレベル」

114. サービスと人工知能

115. どこで人工知能ビジネスを展開するか？＝人間の内側の深さに入って行くためには、人工知能の深みを持つ必要がある。哲学が必要。知能の幅＝現れ＝行動知能の深さ人間の行動

116. どこで人工知能ビジネスを展開するか？人工知能が人間を理解するほど、人間は人工知能に共感する。人間の幅＝現れ＝行動人間の深さ

117. どこで人工知能ビジネスを展開するか？人間の内面深く理解する人工知能、はこれから。人工知能技術は、そこに向かって進化している。人間の幅＝現れ＝行動人間の深さ

118. どこで人工知能ビジネスを展開するか？どこまで人間の内面に食い込んで、サービスを展開するかが、爆発力の鍵となる。人間の幅＝現れ＝行動人間の深さ

119. どこで人工知能ビジネスを展開するか？しかし、深く食い込むほど、高度な人工知能技術が必要となる。人間の幅＝現れ＝行動人間の深さ

120. まとめ • 人間の内面深く理解する人工知能、はこれから。人工知能技術は、そこに向かって進化している。 • どこまで人間の内面に食い込んで、サービスを展開するかが、爆発力の鍵となる。 • しかし、深く食い込むほど、高度な人工知能技術が必要となる。

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