スパースモデリングが医療などの技術を進化させて、より便利な社会に。反面人間を超越する能力を身につけるコンピューター。2045年の危機が近づく。

注目のスパースモデリングについて述べていきたいと思います。

スパースモデリングとは

スパースモデリングとは

脳内で外界の情報がどのように表現され符号化されているかを探ることは，脳科学の重要な問題の一つです．

スパース符号化とは，外界の情報が神経細胞のまばらな(疎な)発火パターンで表現されているという仮説であり，現在では脳の多くの領野でスパース符号化が用いられていることが示されています．

脳科学におけるスパース符号化の歴史は長く，様々な成果があります．

スパース符号化により神経回路の記憶容量は飛躍的に向上することが知られています。また，感覚入力が脳内で疎に表現されていることを示唆する知見が数多く存在します.

この観点から，脳の感覚野は圧縮センシングの生物学的実現の一例とも考えることができ，さらに，外界の生成のフォワードモデルを陽に知らない我々生物が，外界の本質を知る方略として，疎表現を進化の過程で獲得したと考えることもできます．

引用　岡田研究室(東京大学新領域創成科学研究科)

わかりやすく説明すると
スパースとは”すかすか”、”わずかな”という意味で少ない情報をもとに全体像を明確に把握する情報です。

皆さん少ない情報で、明確に情報を把握する？という意味に理解しにくいかもしれませんが、もっと簡単に表現すると、情報を多くとりすぎて本質が見えないものを、逆に余計な情報を削除して本質を明確にするということです。

これは現在
・医療においてはMRIの撮影時間を３分の１に短縮し、見えない毛細血管の欠陥を把握したり
・ブラックホールの本質を把握しようと
注目の技術なのです。

尚スパースモデリングは、確立論理であるベイズの定理が活用されています。
事象Bのベイズ確率
・P(B) = 事象Aが起きる前の、事象Bの確率（事前確率, prior probability）
・P(B|A) = 事象Aが起きた後での、事象Bの確率（事後確率，条件付き確率, posterior probability，conditional probability）

ベイズの定理を使えば、事後確率 P(B|A)
P(B|A) = P(A|B)P(B)/P(A)

※現在迷惑メールの発見、分類などの作業をコンピュータを用いたフィルタリングなどにも応用されています。
参照　wikipedia
しかしこの考えかたは、人間の脳が自然と行っている方法なのです。

より効率的で、より早く情報を引き出す合理的な方法です。

スパースモデリングとビックデーターの活用

スパースモデリングの考え方は、現在人間の脳で行われている方法で、現代注目のビックデーターの活用は、少し反するものです。

わかり易く説明すると
・スパースモデリングは、余計な情報を削除して本質を見極める
・ビックデーターの活用は、より多くの情報を活用して自然現象、歴史、科学の本質を発見する
ということです。

スパースモデリングの脅威2045年問題

スパースモデリングは、医療、宇宙科学、地震の研究など幅広い分野で活用されて多くの成果をあげ、未来に希望を持たせる方法です。

一方で現在コンピューターに対して、人間の脳が優れている点の一つ
”不必要な情報を削除するプロセスから、物事を考える”
という点です。
優れたコンピューターほど多くの情報を取り込み処理して、最適なプロセスを導きだすのですが、情報を削除して考えるというプロセスは、ありませんでした。

もしスパースモデリングの技術が進むと、コンピューターは方法を学び、また人間を越えてしまうのです。

2045年コンピューターが人間を超えるという、
・ムーアの法則
・収穫加速の法則
に基づく考えの根拠を作ってしまう結果となります。

2045年問題人類の脅威。ムーアの法則、収穫加速の法則などから予想されAI（人工知能）が人間を超える。AIから支配されるターミネーターの世界？

スパースモデリング。

人類にとって非常に有益を与える技術ではありますが、その裏側にはコンピューターが人類を超越し支配される危機感もあります。