レイラインハンター日記 "大地との対話" (Ley Hunter journal)

聖地学講座第258回「人間の意識とAI その2」配信

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レイラインハンター内田一成の「聖地学講座」

　　　　　　　　　　　　　　　 vol.258
2023年3月16日号

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◆今回の内容

○人間の意識とAI その2
　・サイバーパンクとマインドフルネス
　・人間の意識とAI

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人間の意識とAI その2

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　今回は、前回からの話の続きになります。

　前回、私は、1980年代の半ばにメキシコや中央アジアで少数民族と出会った体験から、彼らの生活や価値観に興味を持つようになり、日本のアイヌやシベリアの北方民族、オーストラリアのアボリジナルなど、世界中の少数民族の文化に興味を広げていったと書きました。

　そして、未開民族といわれた彼らが、多彩な精神文化を持ち、それが幻覚性アルカロイドを用いた精神変容の儀式に深く結びついていることから、LSDなどを用いて人間の意識拡張を目指したティモシー・リアリーやジョン・C・リリーの研究に興味を惹かれたと。

　なんだか遠い昔の話のようですが、じつは、リアリーやリリーの研究はその後も受け継がれ、サイバーパンクやスピリチュアリティの流れにつながっていきました。今日では、それはコンピュータサイエンスの最前線ともいえるAI研究とも深く結びついています。

　近年流行った「マインドフルネス」といった概念も、彼らの研究の流れから生み出されたものでした。もっとも、マインドフルネスは、スピリチュアルムーヴメントの中で、本来の意識拡張という目標からだいぶ変質し、自己啓発のようなイメージとしてとらえられていますが。

　そこで、今回は、リアリーやリリーの研究の内容を振り返り、そこから「人間の意識とAI」へどのようにつながってきたのかを辿ってみたいと思います。

●サイバーパンクとマインドフルネス●

　ティモシー・リアリーはハーバード大学の心理学の教授で、同僚のリチャード・アルバートとともに、1960年代のはじめに、LSDやマジックマッシュルームなどの幻覚剤を使った「セルフ・エクスプロレーション・セッション」と呼ばれるセラピー手法の研究を行っていました。

　LSDはスイスの化学薬品メーカーサンド社で、麦角の研究をしていた化学者のアルベルト・ホフマンが1938年に合成に成功し、1943年に幻覚作用があることが偶然発見されました。麦角とは麦類の穂に寄生する菌の一種で、かつお節状の菌核を作ります。これは中毒を起こすことが知られ、また、陣痛促進や子宮止血剤にも用いられていました。

　ホフマンは、1938年にLSDの合成に成功しましたが、その後しばらく、この物質に幻覚作用があることに気づきませんでした。それに気がついたのは、1943年4月16日のことです。彼はLSDの化学構造を再確認するために少量のLSDを扱っていました。その際、彼の手から極微量のLSDの試料が吸収されました。その後、彼は自宅に帰りましたが、ふと研究の続きをしようと思いたち、自転車で研究所へと戻っていきます。その途中で、ふいに幻覚に襲われたのです。

　はじめ、彼は取り巻く世界が急にスローモーションのように動きを遅くしたように感じました。さらに、「世界が強烈な色彩と造形に包まれたように」なり、「自分の意識が体から離れているように感じた」と研究日誌に記しています。このときの幻覚体験が強烈だったため、ホフマンはLSDの幻覚作用の実験と研究に取り組んでいくことになりました。ちなみに、この日は、後にカウンターカルチャーの世界で「バイシクル・デイ」と呼ばれるようになりました。

　リアリーとアルバートに話を戻しましょう。彼らは、まず自分たちでLSDを試します。そして、その幻覚作用が精神変容による自己探究に役立つと確信し、「セルフ・エクスプロレーション・セッション=自分の内面と向き合うためのセッション」というセラピーの手法を作り出しました。

　さらに、彼らはネイティヴアメリカンや中南米の少数民族に伝わっていたシャーマニスティックな儀式で使うペヨーテやマジックマッシュルームの成分であるシロサイビンやメスカリンなどがLSDと同様の幻覚を起こすことに注目し、その使い方も研究します。

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311から12年

311から12年。

今、原発再稼働に向けて大きく動き出そうとしている。

40年の稼働リミットを60年に延長して、さらにそれも伸ばそうという話も。

もともと信頼性の薄い複雑なシステムなのに、しかもフクシマ以前にも、幾多の事故を起こしているというのに。

自分が還暦すぎて、もはや若い時のようには体が動かなくなり、あちこち故障も出てきてポンコツ化しているのを実感する身として、細胞の再生メカニズムを持つ生命体だって、経年劣化してくるのに、怪しげで複雑な金属の寄せ集め機械が、いくらメンテナンスをしたって、60年持つなんて考えられない。

60年前のクラシックカーを、高速道路でずっと全開で走らせて、「絶対壊れないから大丈夫」と余裕で運転できる人がいるか？

そもそも、フクシマだって、何も終わっちゃいない。12年経って、故郷に戻れない人はたくさんいるし、廃炉の見通しもついていない。

そして、トリチウム汚染水は、「海は広いから薄めて流せば大丈夫」なんて理屈で放水しようとしている。

今までに、人類は海にいろんなものを捨ててきた。だから、いまさら、海をきれいになんてナンセンスだというのか？　海はゴミ捨て場なのか？

消費をせき立てられて、片っ端から買わされたものは、すぐにゴミになり、パッケージの旅行にせき立てられて、人混みをハシゴする民族大移動で、燃料を大量消費し、買った土産もすぐゴミに。

いつまでそんなことを続けていくんだろうね。

何が楽しいんだろう？　と、自問してみたほうがいいのかもしれない。

消費をせき立てられて手にしたものに、本当に満足しているの？

インスタに上げられた一見見栄えの良さそうなところに行って、誰かとおんなじ写真を撮って、同じようにインスタにあげるのが無上の喜びなの？

そういうことの積み重ねが、膨大なエネルギーの消費につながり、原発を動かして、挙句の果てに、それが吹き飛んだんじゃないの？

311に匹敵する、あるいはそれを越えるような、巨大な地震と津波は、間違いなく近いうちに起こるよ。

それで、何もかもが破滅しても、今がおもしろおかしければ、そんなの関係ねえって？

311のあの恐怖を思い出そうよ。せめて、今日ぐらいはさ。

そして、大自然の前では、人間なんて、人類文明なんて、ほんとちっぽけな存在だということをさ。

聖地学講座第257回「人間の意識とAI その1」

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レイラインハンター内田一成の「聖地学講座」

　　　　　　　　　　　　　　　 vol.257
2023年3月2日号

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◆今回の内容

○人間の意識とAI その1
　・パターン認識とアーカシックレコード
　・私の経験から

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人間の意識とAI その1

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　今、あちこちでChatGPTが話題になっていますが、これがAI(Artificial intelligence=人工知能)を用いていることから、なにやらAI全般に関わる話のようになっています。そして、AIというと、短絡的に、すごいとか、たいしたことないとか、AIに仕事を奪われるとかといった情緒的な話に陥りがちです。

　ChatGPTはAIの一種、あるいはAIの技術をもとにした思考支援ツールといったほうが適切です。テクノロジー全般にいえることですが、印象的であやふやな知識をもとに感情的に反応しても意味がありません。まずは、それがどんな技術なのか理解して、それを作り出すのも、使うのも人であり、人がそれをどう使いこなして、自らの生活や思考を豊かにしていくかを考えることが大切です。

　今回は、AIへの関心が高まっているちょうどいい機会なので、AIと人間の意識との関係について考えてみたいと思います。

　聖地学講座の中で、AIをテーマにすることに違和感を持つ方もいるかもしれませんが、じつは、AIが向かっていく方向と聖地が目的としていることを考え合わせてみると、そこには共通性があるのです。

　AIは人間の意識というものを模倣して進化してきました。しかし、人間の意識というのは、その複雑なメカニズムが解明されているわけではなく、意識がどうして生まれるのかということはまだわかっていません。その意味では、AIは、人間の意識形成のプロセスの明確な部分を模倣してきたにすぎないともいえます。ですが、AIが進化するにつれて、その進化のプロセスから逆に、人間の意識形成のメカニズムが徐々に解明されてきてもいます。

　一方、聖地は、突き詰めていくと、そこが人間の意識の変化をうながす場であるといえます。この講座では、これまで、活断層と聖地の関係をはじめ、自然放射線分布、重力異常(ブーゲ異常)、地下構造や岩盤の性質といった地質的な特性から、聖地が人間に生理的な作用をもたらし、それが意識に影響を与える事例などもとりあげてきました。しかし、それは、結果として意識の変化が見られるということはわかっても、そもそも人間の意識とは何かということはわかりません。

　人間の意識とは何かということを解くカギがAIにあるとすれば、それから得られる知見と聖地の特性を照合することで、個々の聖地の特性をより詳しく知ることができるとともに、聖地がもたらすような意識の変化や変性意識状態を再現する……聖地を意図的に作り出すことも可能ではないかと思われるのです。

　そんな、メビウスの輪のような両者の関係と、AIが向かっていく先について、私の経験を交えながら考えたいと思います。

●パターン認識とアーカシックレコード●

　ChatGPTのGPTはGenerative Pre-trained Transformerの略で、これは膨大な量の言語データセット(データベース)を使って深層学習・強化学習された汎用言語モデルという意味です。様々なタイプのAIの中で、とくに言語に特化されていて、ユーザとのやり取りの中で履歴や興味傾向なども変数(パラメータ)として拾ってユーザ特性に合わせた回答をするものです。

　そもそもAIというのは、パターン認識という技術をベースにしています。パターン認識とは、指紋認証や顔認証の技術が典型です。データベースに蓄えられた膨大な皺や顔のパーツの形の中から、個人の指紋や顔の特徴に符合するパターンを見つけ出して個人を特定するものですね。監視カメラ映像などから特定の個人を割り出すことが、今では容易くなっていますが、それがパターン認識です。自動運転車がカメラ映像から人の動きを割り出して、自動でブレーキを掛けるような制御も、パターン認識を応用したAIの働きです。

　もっとわかりやすいところでいうと、株のトレードの世界があります。ここでは、かなり古くからパターン認識技術が自動取引に用いられてきました。これに使われるAIは、膨大な過去の株価変動のグラフを蓄積したデータベースの中から、リアルタイムに変動している株価のグラフと類似性がある部分を抽出します。そして、それを同じ変動傾向と判断すれば、過去の株価の動きの先のパターンと同じように今の株価も変動するとして、それを見越した取引を行うわけです。

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