技術的特異点
彼によれば、ある技術が限界に近づくと、新たな技術が代替するように生まれてくる。パラダイムシフトがますます一般化し、「技術革新が加速されて重大なものとなり、人類の歴史に断裂を引き起こす」と予測している(カーツワイル、2001年)。カーツワイルは特異点が21世紀末までに起きると確信しており、その時期を2045年としている(カーツワイル、2005年)。彼が予想しているのは特異点に向けた緩やかな変化であり、ヴィンジらが想定する自己改造する超知性による急激な変化とは異なる。この違いを「ソフトな離陸」(soft takeoff)と「ハードな離陸」(hard takeoff)という用語で表すこともある。
カーツワイルがこの法則を提案する以前、多くの社会学者と人類学者は社会文化の発展を論じる社会理論を構築してきた。ルイス・H・モーガン、レスリー・ホワイト、ゲルハルト・レンスキらは文明の発展の原動力は技術の進歩であるとしている。モーガンのいう社会的発展の三段階は技術的なマイルストーンによって分けられている。ホワイトは特定の発明ではなく、エネルギー制御方法(ホワイトが文化の最重要機能と呼ぶもの)によって文化の度合いを測った。彼のモデルはカルダシェフの文明階梯の考え方を生むこととなった。レンスキはもっと現代的な手法を採用し、社会の保有する情報量を進歩の度合いとした。
1970年代末以降、アルビン・トフラー(未来の衝撃の著者)、ダニエル・ベル、およびジョン・ネイスビッツは、脱工業化社会に関する理論からアプローチしているが、その考え方は特異点近傍や特異点以後の社会の考え方に類似している。彼らは工業化社会の時代が終わりつつあり、サービスと情報が工業と製品に取って代わると考えた。
未来学者であるレイ・カーツワイルは、宇宙における情報の進化は6つの段階を経るとし、進化の6つのエポックと名付けている。そして、その一部として収穫加速の法則を述べている。進化の6つのエポックにおいて、エポック5は技術的特異点のことを指している。進化の6つのエポックは下記の通りである。
進化は間接的に作用する。ある能力が生み出され、その能力を用いて次の段階へと発展する。
エポック1 物理と化学
エポック2 生物
エポック3 脳
ニューラル・パターンの情報
エポック4 テクノロジー
エポック5 テクノロジーと人間の知能の融合
生命のあり方(人間の知能も含む)が、人間の築いたテクノロジー(指数関数的に進化する)の基盤に統合される
エポック6 宇宙が覚醒する
宇宙の物質とエネルギーのパターンに、知能プロセスが充満する
現実の動向は予測以上に急速である。2014年に、ロッキードマーチン社の研究チームであるスカンクワークスは、超小型の実用的な核融合炉を10年後(2024年)までに実現すると発表している。テスラモーターズCEOのイーロン・マスクは、2017年に人間の脳と人工知能を接続するインターフェースを研究開発する「ニューラリンク」と言うスタートアップを起業していたことを公表した。
2017年の日本の産業界では、プレ・シンギュラリティ以降は機械のみが経営を遂行する純粋機械化経済に移行する(第4次産業革命の到来)として、具体的な施策が行われ始めている。
ヴィンジは、1993年のエッセイにおいて技術的特異点の到来を2005年から2030年の間の時期であると予想した。齊藤元章は2030年よりも前に技術的特異点が訪れる可能性があるとしている。カーツワイルは、コンピューターの知性が人間を超える時期を2020年代と予想している。
・人間の知能を模倣するために必要なハードウェアが、スーパーコンピューターでは10年以内に、パーソナル・コンピュータ程度のサイズの装置ではその次の10年以内に得られる。2020年代半ばまでに、人間の知能をモデル化した有効なソフトウェアが開発される。
ハードとソフトの両方が人間の知能を完全に模倣できるようになれば、2020年代の終わりまでには、コンピューターがチューリングテストに合格できるようになり、コンピュータの知能が生物としての人間の知能と区別がつかなくなるまでになる。ポスト・ヒューマン誕生 P.40、レイ・カーツワイル著、2005年
またカーツワイルは、2030年代の始めには、コンピュータの計算能力は現存している全ての人間の生物的な知能の容量と同等に達し、2045年には、1000ドルのコンピューターの演算能力がおよそ10ペタFLOPSの人間の脳の100億倍にもなり、技術的特異点に至る知能の土台が十分に生まれているだろうと予測しており、この時期に人間の能力と社会が根底から覆り変容すると予想している。このカーツワイルの予測時期を取って、技術的特異点は2045年問題とも呼ばれている。
特異点が発生することを予測する他の論者も、21世紀半ばから22世紀半ばにかけて起こると予測していることが多い。しかし、ゴードン・ベルのように技術的特異点の概念自体は認めながらも、実現時期は遠い将来であると考える識者も存在する。
2000年代に人工知能,データマイニング,インターネットに関わる技術開発の成果が統合された事で、技術的特異点の到来が大きく現実味を帯びてきた。
2006年のジェフリー・ヒントンによるディープラーニングの発明により、ニューラルネットワークの深層化に関する技術的なブレイクスルーが達成された。続いて、2012年にILSVRCでディープラーニングをベースとした画像認識手法が圧倒的な性能を見せ付け、有用性が世界的に認知され、急速な社会実装が開始された。その後、神経科学と機械学習を統合する手法で人間の脳が持つ汎用的な思考能力を再現する、汎用人工知能(AGI)の開発競争が起きた。現在は産官学全てにおいて、人工知能に関する期待が大きく高まっている状況にある。
1956年のダートマス会議により、学術界に人工知能分野が創設された。
1950年代の推論と探索、1980年代のエキスパートシステムと、2度の人工知能ブームが訪れていたが、ブームが起きる度に致命的な理論的限界も指摘されたため、2度のブームは共に終わり、投資も行われなくなったことで人工知能研究自体が停滞していた。また、計算機の性能が人工知能の要求水準を大幅に下回り、通信網も貧弱で学習用の十分なデータセットも集まらなかったため、理論的に完成されていたとしても産業応用には程遠い状態にあった。その時代においても、ディープラーニングの一手法であるCNNの先駆け的な理論である、ネオコグニトロン(1979年発表)やLeNet(1989年発表)等は提案されていたが、ネオコグニトロンは手書き文字認識に限定して利用可能な手法と誤解されるなど、本質的な意味での実用性が顧みられることはなかった。
1980年代後半から1990年代中頃にかけて、オン・オフ制御やPID制御等の代替として、ニューロファジィ等と言った形で人間の持つ曖昧さや高い環境適応能力を模倣する特化型AIの研究開発と産業応用が積極的に行われ、バズワード化する程度に流行していた。流行の度合いは白物家電製品においてもニューロファジィを売りにする程であった。しかし、当時はインターネットが普及しておらず、極小の学習用データしか用意できず、スタンドアロン動作が前提で利用可能なコンピュータの性能も低かったため、現実世界の複雑さに対抗し得る程の大規模なニューラルネットワークを動かすことも出来ず、期待されていた程の効果は得られなかった。理論的にもファジィ集合と深層学習が不可能なニューラルネットワークの組み合わせであり、常に学習の困難さが付き纏っていた。純粋に理論だけを見ても、1990年代のニューラルネットワークは非線形分離が可能にはなっていたが、過学習や勾配消失問題などが起きやすく、チューニングを繰り返したとしても思ったようには性能が得られない代物であった。従って、センセーショナルに売り出され、盛んに研究開発が行われたものの、極めて限定的な(極めて規模が小さく極度にアプリケーション特化した)産業応用に留まっていた。
1995年からインターネットが民間に開放されて接続端末が増加すると、インターネット上の通信量も徐々に増加して行った。インターネットは後に人工知能の学習用データセット収集基盤としての重要な役割を担うことになる。際限なく大規模化が可能とされ、社会を激変させたディープラーニングも、発達したインターネットと強力なコンピュータの支援があって初めて実証実験と実用化が可能となった。
電子計算機の発明から半世紀以上経過し、ムーアの法則に従い計算機の性能が加速度的に向上し、インターネットが全世界に普及した2000年代に入り、計算資源に関する制約が急激に緩和され始め、人工知能研究に関する状況は大きく好転し始めた。2000年の制限ボルツマンマシンやコントラスティブ・ダイバージェンスの提案、それを礎とした2006年のオートエンコーダを利用したディープラーニングの発明、2010年以降のインターネットを利用した実用的なビッグデータ収集環境の整備、2012年の物体の認識率を競うILSVRCにおける、GPU利用による大規模ディープラーニング(ジェフリー・ヒントン率いる研究チームがAlex-netで出場した)の大幅な躍進、同年のGoogleによるディープラーニングを用いたYouTube画像からの猫の認識成功の発表により、世界各国において再び人工知能研究に注目が集まり始めた。この社会現象は第3次人工知能ブームと呼ばれる。その後、ディープラーニングの研究の加速と急速な普及を受けて、レイ・カーツワイルが2005年に広めた技術的特異点という概念は、急速に世界中の識者の注目を集め始めた。
2012年以降、産官学問わず人工知能への莫大な投資が開始され、技術的特異点を直接的に引き起こすとされる汎用人工知能の研究と、既存の人工知能技術に関するビジネス転用の議論が活発に行われるようになった。
2012年以降のディープラーニングの研究の加速と急速な普及を受けて、研究開発の現場においては、デミス・ハサビス率いるGoogle DeepMindを筆頭に、Vicarious、IBM Cortical Learning Center、全脳アーキテクチャ、PEZY ComputingにおけるNSPU開発、OpenCog、GoodAI、NNAISENSE、IBM SyNAPSE、Numenta等、汎用人工知能(AGI)を開発するプロジェクトが数多く立ち上げられている。これらの研究開発の現場では、脳をリバースエンジニアリングして構築された神経科学と機械学習を組み合わせるアプローチが有望とされている。結果として、Hierarchical Temporal Memory(HTM)理論、Complementary Learning Systems(CLS)理論の更新版等、ディープラーニングを超える汎用性を持つ理論が提唱され始めている。従って、少なくとも2010年代後半からは、汎用人工知能の開発を介して、実際に技術的特異点を発生させるための国際的な競争が開始されていると言える。また、機械学習の高速化のために、CPU、GPU、FPGA、TPUを遥かに上回る計算性能を得られる、量子計算機やアナログ計算機の導入も検討され始めている。
上記の研究で実現を目指している汎用人工知能の多くは、脳スキャンの精度の限界と計算量の問題から全脳アーキテクチャ方式に基づいている。全脳アーキテクチャ方式では、生命の脳が持つ各種の機能を、対応する機能ユニットとして1つずつ工学的に再現し、それらを正しく情報統合が行えるように人為的に繋ぎ合わせることで全脳アーキテクチャとし、疑似的な汎用性を実現する。全脳アーキテクチャ方式では、理想的な方式である全脳エミュレーション方式とは異なり、原子・分子レベルでの脳の再現は行わず、現実の生命の脳が持つ、コネクトームのような高次な情報統合を行う機構の再現度が低くなる。従って、脳のシミュレーションの域に留まり、人間的な感性が必要な、創造性の高い仕事(他人を感動させる音楽・映画を作る等)や繊細な作業(職人の勘を働かせた加工作業等)は全脳エミュレーション方式と比較して不得意とされる。しかし、機械の動作速度は非常に高速であり、生物的な人間の脳を全ての側面で超越する働きを見せる可能性が高い。人間の脳の規模における原子・分子レベルでの物理シミュレーションには膨大な計算資源が必要となるため、理論的に完全な汎用性の実現には数十年単位の時間が必要と考えられている。
2017年頃より、未だに実験的ではあるが量子コンピュータ(量子アニーリング、デジタルアニーラ等)のクラウドコンピューティングとしてのサービス展開が相次いでいる。このようなサービスの発達と普及により、少なくとも2020年代にはニューラルネットワークの学習の大幅な高速化が達成される見込みである。
特化型AIの影響が企業の命運を左右する程度まで拡大したのは、早くとも2015年以降のことである。2018年8月31日、原油高が大きな負担となっていたJALがNECに開発を依頼して新たにAI支援による旅客システムを導入し、約50年続けてきた人間の経験に基づく旅客システム運用を取り止めたことで、空席を殆ど0にまで削減することに成功し、大幅に利益率を向上させた事例が報告された。この事例はディープラーニング以後のAIが絶大な社会的インパクトをもたらす根拠となる事例と言え、未来の学びも一変するとされる。
2021年6月、グーグルの研究者達が機械学習を用いてAI用チップを作成したところ、消費電力、性能など全ての主要な指数で人間が設計したもの以上のチップのフロアプランを生成した。そして、設計にかかる時間は人間の1/1000であった。
2022年、AIによる画像生成ブームが起こった。
2022年10月、DeepmindのAlphaTensorはあらゆる深層学習プログラムで使用される行列乗算を高速化させるアルゴリズムを発見した。またこれを受けて数学者もさらに高速な行列乗算プログラムを公表した。
2022年11月30日、OpenAIから従来のシステムよりも人間らしい回答を返せるChatGPTがリリースされ、その後1ヶ月も経たない間に世界中でブームが起きた。予想を遥かに超える速度で更新され続けるAI関連技術の状況を受けて、一部では技術的特異点が2025年に訪れるとする意見も出ている。
人工知能の進歩によっては、技術的特異点のような事象は発生しないと考える評論家も存在する。また、技術的特異点の概念は認めつつも、その現実化が不可避であるか、あるいは特異「点」と呼べる特定の一時点が存在するかについては、異なる主張をする識者も存在する。
生命情報科学者・神経科学者の合原一幸の編著『人工知能はこうして創られる』によれば、AIの急激な発展に伴って「技術的特異点、シンギュラリティ」の思想や哲学が一部で論じられているが、特異点と言っても「数学」的な話ではない。合原が言うには、
確かに、脳を「デジタル情報処理システム」として捉える観点から見れば、シンギュラリティは起こり得るかもしれない。しかし実際の脳はそのような単純なシステムではなく、デジタルとアナログが融合した「ハイブリッド系」であることが、脳神経科学の観察結果で示されている。合原によると、神経膜では様々な「ノイズ」が存在し、このノイズ付きのアナログ量によって脳内のニューロンの「カオス」が生み出されているため、このような状況をデジタルで記述することは「極めて困難」と考えられている。
弱いAIに関する研究結果が、強いAI(汎用人工知能)にそのまま適用可能であるか否かについては議論がある。哲学者のヒューバート・ドレイファス や物理学者のロジャー・ペンローズのように、現行の人工知能研究には根本的な欠陥があり、既存の手法を踏襲することによっては強いAIは実現不可能であると考える学者も存在している。
ロータスデベロップメントの創業者のミッチ・ケイパーは、2029年までにチューリング・テストに合格する人工知能が開発されるという予測に反対し、カーツワイルと2万ドルを賭けている。
カーツワイルは、生物学的な脳機能を理解していないという批判がある。彼は、人間の脳がシミュレーション可能になる時期を人間のゲノムの数から見積っている。しかし、生物のゲノムは半導体のトランジスターと同等とみなすことはできず、脳の構造や成長を無視していると、生物学者のポール・ザカリー・マイヤーズは批判している。
あらゆる指数関数的成長は永遠に継続することはできない。化学物質の反応、細胞分裂や生物の個体数など、限定された期間内で指数関数的振る舞いを見せる現象は存在するが、遅かれ早かれ、指数関数的現象は必要な資源基盤(化学物質や食物など)を消耗し、停滞・崩壊する。テクノロジーの発展が、一般的な指数関数的現象と異なると考える理由は無い。つまり、指数関数的成長には指数関数的入力が必要となるが、現実の世界においてはそれは不可能である。一般的に成長現象はシグモイド曲線を取り、急激な成長期と停滞期(崩壊期)が存在することが普通である。
宗教家であり思想史家であるジョン・マイケル・グリアは、テクノロジーの発展は、未来に向かって一直線に進んでいくものではなく、ツリー状に広がっていくものであると述べている。半世紀前の未来予想においては、自家用飛行機や宇宙旅行といった輸送技術の爆発的発達が予想されていたが、その後、輸送技術の進歩は停滞した。その一方で、21世紀現在の情報技術の爆発的発達と普及は、過去においては一般的には予想されていなかった。同様に、近年の情報処理技術の発達もいずれどこかで限界を迎え、現代の人々が全く予想もできなかった新しい技術が発展すると考えられている。
また、どれほど優れた知性であっても、思考のみでは問題を解決できない。つまり、卓越した人工知能であれ知能強化された人間であれ、実世界の現象を観察・実験し、モデルを検証しなければ、現実世界の問題を解決することはできない。しかし、それには思考の時間ではなく、対象物の物理的変化(細胞分裂や素粒子の反応)に要する時間によって限界が定められるため、超越的知性の存在のみによっては特異点と呼べるような変化は起こらないのではないかという批判がある。
物理学的、技術的に可能だとしても、経済、社会、法律的な要請から、普及していない技術も存在する。たとえば、超音速旅客機は1960年代に実用化されたが、採算が取れなかったため、2016年現在商業飛行は実施されていない。同様に、研究室レベルでは汎用人工知能が実現できたとしても、経済合理性の観点から社会に普及せず、特異点をもたらすために必要な超越的知性の総量が不足する可能性がある。
マーティン・フォードは、「トンネルの中の光:オートメーション、テクノロジーの加速と未来の経済」という書籍において 「テクノロジーのパラドックス」を提示している。曰く、技術的特異点の発生前に、ほとんどのルーチンワークが自動化されるだろう、なぜなら、ルーチンワークの自動化に必要な技術は、技術的特異点そのものよりも簡単であるからだ。ルーチンワークの自動化は莫大な失業を引き起し、消費者の有効需要を引き下げ、その結果として技術に対する投資を低下させるだろう。そうなると、技術的特異点の実現は遠ざかることになる。産業革命期のような大規模な産業構造の転換と新産業による失業者の吸収は未だ起きておらず、慢性的な高失業率が続いており、この傾向は短期的には変わる気配を見せていない。
一般的に、技術革新に対する投資の見返りは次第に低下していくことが示されている。Theodore Modis と Jonathan Huebner は技術革新の加速が止まっただけではなく、現在減速していると主張した。John Smart は彼らの結論を批判している 。また、カーツワイルが理論構築のために過去の出来事を恣意的に選別したという批判もある。
経済史学者の杉浦勢之によると、カーツワイルはレトリック(修辞技法・美辞麗句)を駆使している。もし100年や1000年先の未来を語った場合、人々の実感や想像をかき立てるのは難しい。しかし語る内容が近未来(2045年)なら、それは現在の世代のほとんどがまだ生きている時代であり、いくらか迫真性がある。そして、行動経済学者ジョージ・エインズリーの「双曲割引」説によれば、人間は遠い将来よりも近い将来で得られるものに、より高い価値を置く。つまり、近未来にシンギュラリティが来ると人々に言えば、《近未来に賭けたい》・《投資してリターン(利益)を得たい》といった誘惑が広まり得る。この場合、何が正しいのか、数学的に正確か等の検証は、重視されていない。
杉浦が言うには、シンギュラリティ論のレトリックは、宗教家が使っているものと同類である。使徒パウロの説教のようなシンギュラリティ論に従えば、約束された「来るべき時」は ―― または神の国の到来は、審判の日は ―― 間近に迫ってきている。その「時」は不可避にやって来るものであり、「特異点」である。このように預言(予言)する論は、近現代に至るまで思想家たちを惹きつけており、その典型例は、共産主義社会の到来を預言したカール・マルクスや、民族共同体の勝利を預言したナチス法学者カール・シュミットである。
経営者であるカーツワイルは、テクノロジー発展の先に「不死」を預言している。これは一見すると奇妙だが、彼を現代の「預言者」と捉えれば説明がつく。カーツワイルは「神」を「テクノロジー」に読み替えるレトリックによって、数学や自然科学からの批判を無意味化しているのである。古代から続く預言者やシンギュラリティ論者に対する批判として、「かれらは、理解することの純粋な喜びや、臨床的な視線の中立とは無縁なのだ」というレジス・ドブレの批判が援用されている。
『WIRED』誌創刊者のケヴィン・ケリーは、カーツワイルの示した指数関数的グラフを批判している。
数学的な特異点という概念は幻想である。中略 世界の主な出来事が指数関数的割合で発生していることを示す、「特異点へのカウントダウン」というグラフを見てみよう。それは数百万年の歴史にわたって、レーザーのようにきれいな直線を描いて突進している。
しかし、そのグラフを30年前で止めずに現在まで延ばすと、何か奇妙なことが見えてくる。カーツワイルのファンであり評論家でもあるケヴィン・ドラムは、「ワシントンマンスリー」(Washington Monthly)に書いた記事で、このグラフを30年前で止めずにピンクの部分を追加して、現在まで延長した。驚いたことに、それは今現在が特異点であることを示唆している。さらに不思議なことは、そのグラフに沿ってほとんど全ての時点で、同じ見解が正しいように思われる。
もしも、ベンジャミン・フランクリン(昔のカーツワイルみたいな人)が1800年に同じグラフを描いたとしたら、フランクリンのグラフも、そのときの「たった今」の時点で、特異点が発生していることを示すだろう。同じことはラジオの発明のとき、あるいは都市の出現のとき、あるいは歴史のどの時点でも起こるだろう。グラフは直線であって、その「曲率」すなわち増加率はグラフ上のどこでも同じなのだから。中略
すなわち、指数関数的増加の中にいる限り、時間軸に沿ったどの点においても、特異点は「近い」ということだ。特異点とは、指数関数的増加を過去にさかのぼって観察するときに、いつでも現れる幻影に過ぎない。グラフは宇宙の始まりに向かって、正確に指数関数的増加をさかのぼっているから、これは何百万年にもわたって、特異点はまもなく起ころうとしていることになる!言い換えれば、特異点はいつも近い。今までいつも「近い」ままであったし、将来もいつも「近い」のだ。
心理学者・認知科学者であるスティーブン・ピンカーは以下のように述べている。
技術的特異点の概念は、キリスト教終末論から影響を受けていると言われており、評論家や神学者の中には、技術的特異点の概念を信仰と同一視する者も居る。ケヴィン・ケリーは、技術的特異点とキリスト教における携挙(ラプチャー “rapture")との類似性を指摘している。
科学ジャーナリストのジョン・ホーガン も、技術的特異点を信仰であるとみなしている。
ジョン・マイケル・グリアも同様の見方をしている。
…技術的特異点の概念全体は、関連する科学分野の専門家から激しく、そして正しく批判されている。けれども、あまり言及されることは無いが、カーツワイルの技術的特異点の物語は科学理論などではない。むしろそれは、ジョン・ダービによる携挙の神学理論を、SFの言葉で書き直した複製である。
技術的特異点は、単にキリストの再臨をテクノロジー的にリメイクしたものに過ぎない。超知性的コンピューターが神の役割を担っているのである。
思想史研究者であるアニー・レイヴィも同様の批判を加えている。
もちろん我々は我々自身の能力を超えた技術を作ってきた。それゆえ、我々は我々の能力を超えた知能を作ることができるだろうし、一部は既に実現されているとさえ言えるだろう。けれども、ひとたび我々の知性を超えた人工知能が実現しさえすれば、ただちに超越者が生み出され、あらゆる問題の最終的解決がもたらされると信じるためには、相当な論理的飛躍を受け入れなければならない。
その表層的なテクノロジー的装いを剥ぎ取ってみれば、中にあるのは古くからある終末論そのものである。すなわち、我々の生きている間に、何らかの超越者が地上に降臨し、全ての現世的問題からの解放と永遠の命をもたらすという信条なのだ。…このような新たな終末論が、近年の経済危機以後、急速に蔓延したのは決して偶然ではない。すなわち、現代の解決不可能な諸問題から眼を背けさせ、来世において救済を授けるという現実逃避としての役割を担っていると言える。
ケリーが言うには、仮に人間が特異点に入ったとしても、それを認識することは特異点の中では不可能であり、後から振り返ることで認識できる。
特異点に代表されるような技術の変化は、特異点に代表される(というのは不正確だが)ような変化の「内部」からでは全く認識できないと思う。ある水準から次の水準への転換は、新しい水準にある高い視点から、すなわち、そこに到達した後でしか見ることができない。
神経細胞との比較において、頭脳は特異点のようなものである。低い部分からは見えないし想像もできない。神経細胞の視点から見れば、脳へ通報するための少数の神経細胞から多数の神経細胞への活動は、神経細胞の集合による、ゆっくりとした連続的でなめらかな道程のように見えるだろう。そこには途絶の感覚、携挙の感覚はない。その不連続は逆方向に見たときにのみ知ることができる。
言語は文字と同様に、ある種の特異点である。しかし、その2つへ向かう行程は、その習得者には連続的であって感知できない。友人から聞いたおもしろい話を思い出した。十万年前に原始人たちが、たき火のまわりに座って最後の肉のかけらを口の中で噛みながら、喉の音でおしゃべりしていた。一人がこう言った。
「おい、みんな、俺たちは話しているぞ!」
「話している、ってどういうことだ?おまえ、その骨は食べ終わったのか?」
「俺たちは、お互いに話し合っている!言葉を使っているんだ。わからないのか?」
「また、あのぶどうの何とかを飲み過ぎたんだな。」
「今、俺たちがしていることだよ!」
「何だって?」
組織の次の段階が始まるとき、現在の段階にいる間は新しい段階を把握できない。なぜならば、その認識は新しい段階において起こるはずだからである。全世界的な文化が出現する中で、新しい段階への転換は実際に起こっているが、その変化の途中では認識できない。中略 従って、私たちは次のようなことを予期することができる。今後数百年にわたって、生命が当たり前のように途切れることなく続いて、決して大変動はなく、その間ずっと新しいものが蓄積する。それはやがて私たちが、ある種の道具を手に入れたことに気づくまで続く。その道具を使って、何か新しい道具が存在することを認識し、さらに、その新しい道具はしばらく前にすでに出現していたことを認識するのである。
私がこのことをエスター・ダイソンに話すと、彼女は、私たちが毎日特異点に近い経験をしていることを指摘した。
「それは目覚めである。後から振り返ると何が起こったのか理解できるが、夢の中にいるときには、目が覚めるかどうかわからない……」