AIシステムが「多自由度系」である理由:
- 膨大なパラメータ数: 深層学習モデルは、数百万から数十億、あるいはそれ以上のパラメータ（重みやバイアス）を持ちます。これらのパラメータは、モデルの状態を記述するための独立な変数と考えることができ、非常に多くの自由度を持っています。
- 複雑なネットワーク構造: ニューラルネットワークは、多数のノード（ニューロン）が複雑に接続された構造を持ちます。各ノードの状態やノード間の相互作用が、システム全体の振る舞いに影響を与えます。
- 非線形な活性化関数: ニューラルネットワークの各ノードでは、入力信号に対して非線形な活性化関数（ReLU、sigmoid、tanhなど）が適用されます。この非線形性によって、線形な重ね合わせでは表現できない複雑な関数を近似することが可能になります。
- 複雑な相互作用: ネットワーク内の多数のノードが非線形な活性化関数を介して相互作用することで、システム全体の入出力関係は非常に複雑な非線形性を示します。
- 学習プロセス: AIモデルの学習は、与えられたデータに基づいてモデルのパラメータを調整するプロセスです。この学習過程は、エネルギー関数（損失関数）を最小化する方向への動的な変化であり、システムは常に平衡状態に向かっているわけではありません。特に、確率的勾配降下法などの最適化アルゴリズムを用いる場合、学習は局所的な振動や一時的なエネルギー増加を伴うことがあります。
- 外部からの入力: AIシステムは、現実世界のデータという外部からの入力を常に受けて動作します。この入力に応じて内部状態が変化し続けるため、静的な平衡状態にあるとは言えません。特に、実時間でデータが流れ込むような状況では、システムは常に動的に変化し、非平衡状態を維持していると見なせます。
- エネルギー散逸: 計算機上で動作するAIシステムは、計算処理に伴いエネルギーを消費し、熱として外部に散逸します。これは、熱力学的な非平衡状態の特徴の一つです。
- 意図的な設計: AIシステムは、特定のタスクを達成するために人間によって設計されたものです。自然界に存在する非平衡非線形多自由度系とは異なり、その構造や学習プロセスは意図的に制御されています。
- 抽象化のレベル: AIシステムを「非平衡非線形多自由度系」として捉えるのは、その複雑な振る舞いを理解するためのアナロジー的な視点です。物理学における厳密な意味での熱力学的な平衡やエネルギーの流れとは異なる側面もあります。
AIシステム、特に深層学習モデルは、その膨大なパラメータ数、非線形な活性化関数、そして学習という動的なプロセスや外部からの入力によって、確かに「非平衡非線形多自由度系」としての側面を持っています。この視点からAIの振る舞いを理解することは、その複雑性や学習のダイナミクスを考察する上で有益かもしれません。
ただし、AIは自然現象としての非平衡非線形多自由度系とは異なる、人工的に設計されたシステムであることを念頭に置く必要があります。