著書の中で，

ロバート:ギャロに答える内容，

それが本件とほぼ同じだな。

病原体がウイルスであるとは🟰何の証明もできていない。

PCR法は🟰ウイルスを病原体であるか否かを判断することは出来ず，

ウイルスが病原体であると先行証明される場合に限り🟰その検出によって感染の有無を判断できるものである。

ワクチンの全てが🟰病原菌に効くことはあっても🟰ウイルスに効くことは理論上あり得ない。

細菌と違ってウイルスは、電子顕微鏡が無ければ姿を見ることもできないのだから、純粋培養など不可能だよ。
自己増殖しないしな。
しかし、発病はする。

今も光学顕微鏡でやってたパスツールやコッホの頃の知識で考えるのはバカ。
細菌とウイルスを混同するんじゃねえよ。

例えば、ノーベル賞とった益川さんはそれまでの考え方を大きく越えた素粒子だっけ？６種類？を考えて、それを理論として証明した。
その数字の飛躍がAIにはできないんだよ。
既存の既知の内容しか参照できないからな。
そこが人間の知能と全く異なるところだ。

情報はネットだけでもない。
膨大な書籍を著作権に抵触しながら貸し出していたネット図書館、その書籍も情報に含まれるんだな。
でも、既存の既知を超えない。

学校の試験のように答えのある質問には強いけど、現場の職人の勘は再現できない。
条件さえ合えば、「組み合わせの」最適解は出せるようだけどね。
（材料の割合などは、既知情報の最適化でしかないから）

最初から、無理だって分かってることを質問しても、無理って回答しか出ないよね。

そうかな？
多くの場合はそうだろうな。AIは、いわば中に人が入っているようなものですな。

ただし、「学習」によって、学習データには含まれない概念（新たな結合係数のセット）を獲得することはあるでしょう。

さらにハード面で進歩を続ければ（エクサFLOPS以上）、人智では成し得ないことをやってのける可能性はあると思います。

ワンツーマンなら完璧な答えでも、…正直、AIがこの特別扱いの答えって、人類との戦争を踏まえた悪意から

超えてないし獲得してない。
実際、Googleだったか何処か忘れたが、これまでの部材を超える材料の「組み合わせパターンをいくつか」出せたって話は目にした。
これからも論理が飛躍することは、学習しかできないAIでは獲得できない。
AIの限界くらい知っておいた方がよい。

個々人の常識の違いもあるし、最適解がないわゆる価値観の違いなんか量子アニーリングの限界ともいえるね。

これを、量子アニーリングで解を求めることは不可能だ。

そして、その「進撃」と相対するのが「第七遊戯王