アナロジア AI の次に来るもの

0 と 1 で世界のすべてを記述することは本当に可能か。デジタルの限界が露わになる時、アナログの秘めたる力が回帰するーー。カヤックビルダーとしても著名な科学史家が博覧強記を揮い、ライプニッツからポスト AI まで自然・人間・機械のもつれあう運命を描く

『アナロジア AI の次に来るもの』 (ジョージ・ダイソン 著、服部 桂 監訳、橋本 大也 訳、早川書房、2023 年 5 月刊) は、0 と 1 のデジタルで世界のすべてを記述できるのかという問いを起点に、計算と知能の歴史をアナログの側から描いた科学ノンフィクションです。国立国会図書館の書誌では、原タイトルは ANALOGIA です。版元は著者を「カヤックビルダーとしても著名な科学史家」と紹介し、本書を「ライプニッツからポスト AI まで自然・人間・機械のもつれあう運命を描く」と案内しています。

デジタルの限界とアナログの回帰という問い

版元の紹介文は、本書の問いを「0 と 1 (デジタル) で世界のすべてを記述することは本当に可能なのか?」と立て、その先に「デジタルの限界が露わになる時、「アナログ」の秘めたる力が回帰する」という見通しを置いています。版元が掲げる本文の抜粋は、人工知能をプログラムして思い通りに動かせると信じることには根拠が無い、という趣旨の一節です。

離散の記号と連続の量

デジタルの計算は、値を有限個の記号の列で表し、規則に従って記号を書き換えることで進みます。記号は劣化させずに複製でき、誤りを検出して訂正でき、同じ機械に別のプログラムを載せれば別の仕事をさせられます。これに対してアナログの計算は、電圧や回転角のような連続した物理量そのものに値を担わせ、物理の過程を計算として使います。微分方程式を解くための微分解析機や計算尺はその例で、精度と汎用性ではデジタルに劣る一方、連続して変化する対象をそのまま写し取れます。ライプニッツは 2 進法の記法と機械式の計算機の両方に取り組んだ人物です。

人工知能 の深層学習で使われる ニューラルネットワーク の振る舞いは、学習で調整された連続値の重みで決まります。

監訳者解説とフィナンシャル・タイムズ紙の評価

版元の案内によれば、本書はフィナンシャル・タイムズ紙の年間ベストブックに選ばれています。日本語版には服部 桂による監訳者解説が収められており、版元はその一節と、ケヴィン・ケリー、ジャロン・ラニアーの推薦の言葉を紹介しています。

版元の分類と書誌

版元の書籍ページの分類はノンフィクション総合とポピュラー・サイエンスで、電子書籍の刊行日は 2023 年 5 月 20 日です。版元ドットコムの書誌では発売日も 2023 年 5 月 20 日で、書評掲載情報には 2023 年 7 月 29 日の日本経済新聞朝刊 (評者 森田真生) が記録されています。

本書は、0 と 1 で世界を記述できるのかという問いを、ライプニッツからポスト AI までの計算の歩みの中で、デジタルの限界とアナログの回帰という見通しとして描いています。