マインドアップロード

プロジェクト俯瞰

このサイトは、マインドアップロード研究の「進め方」を決めるための地図です

目的は、夢としてのアップロードを語ることではありません。何を測り、何をまだ測れず、どの仮説を潰せば一番前に進むのかを、研究ポートフォリオとして見えるようにすることです。

一枚で見る目的

作るもの

マインドアップロードに必要な構造、状態、動力学、身体境界、検証条件を、実験可能な研究課題へ分解した公開ロードマップです。

作らないもの

「もうすぐ可能」「特定技術で解決済み」といった完成宣言は置きません。候補が重なる場合は、未識別として止めます。

判断基準

優先度は、未解決の大きさ、他領域への波及、検証可能性、失敗条件の書きやすさで決めます。

読者の行動

まず全体像を掴み、次に優先順位を見て、最後に深掘りカードで自分が進めるべき実験やデータ設計へ落とします。

主張のレベル

このサイトでは、進捗を L0 から L5 のクレームラダーで読みます。上位レベルの言葉を急ぐより、下位レベルを再現可能に厚くするほうが、現時点では研究の速度を上げます。

レベル何を示すかまだ言えないこと
L0公開データ、イベント、同期、QC、ベースラインが再現できる。内部状態を識別できたとは言えない。
L1複数手法を同じ条件で比較できる。最良スコアが真の状態復元とは限らない。
L2摂動や保持データで競合仮説を落とせる。全脳・長期・身体込みの十分性はまだ別。
L3閉ループ実装で、特定機能を安定して再現できる。人格同一性や全体的な意識の主張には届かない。
L4同一個体内で、状態継続と再校正負荷を説明できる。コピー問題、社会的同意、長期倫理はまだ残る。
L5技術、検証、運用、同意、停止条件が揃う。哲学的同一性の立場まで自動解決するわけではない。

AI 2026 / AI 2027 から借りるもの

ここでの参照は、マインドアップロードの時期予測ではありません。 AI ロードマップやシナリオから借りるのは、読者が進捗を追跡できる表現です。IBM の AI 2026 Technology Atlas は、AI を実運用のソフトウェアとして扱い、AgentOps、監視、権限、セキュリティをロードマップ化しています。同時に、そこにあるマイルストーンは現在意図の公開であって、変更され得るものです。AI 2027 は、シナリオ、予測、テーブルトップ演習、更新履歴を明示し、後で検証可能な読み物として扱う形式を採っています。

ロードマップ表現このサイトでの使い方借りないもの
マイルストーンL0 から L5まで、どの証拠なら主張を上げられるかを固定する。年代だけを置いて「近い」と見せること。
運用監視データ、モデル、摂動、再現、棄権を監査対象にする。高いスコアを成功として単独表示すること。
シナリオ複数の技術ルートが成功・停滞・分岐する場合を分ける。一つの未来を既定路線として書くこと。
反証可能性何を後から直したか、どの主張を弱めたか、どの仮説が残ったかを本文側へ統合する。日付ベースの補足を本文の代わりに積み上げること。
責任境界身体、同意、安全性、コピー、停止条件を技術条件から分離して読む。技術的な達成を人格同一性や社会受容と同一視すること。

本サイトは「何年に可能になるか」ではなく、「どの証拠が揃えば次の主張レベルへ上がれるか」だけを置きます。AI 2026 / AI 2027 から借りるのは表現様式であり、年代予測ではありません。

ロードマップ表現を研究サイトへ移植する

AI 2026 / AI 2027 型の見せ方から借りる中心は、予言ではなく運用です。マインドアップロード研究でも、進捗を「印象」ではなく、監視できる対象、分岐するシナリオ、外部から検証できる成果物に分ける必要があります。

借りる設計原則マインドアップロードでの具体化読者が確認するもの
Atlas 型(俯瞰図)測定、識別、維持状態、構造足場、閉ループ、身体境界、社会条件を一枚の研究ポートフォリオとして編集していく。P1-P8 のどこを進めているか。
運用監視データ標準、同期、QC、保持データ、ベースライン、棄権規則を、研究の付録ではなく本体にする。データ最小ループとL0 Artifact Pack。
Scenario 型(分岐シナリオ)破壊的スキャン、非破壊測定、BCI 初期化、同一脳機能コネクトミクス、身体置換を別ルートとして評価する。成功したルートごとに、残る未解決は何か。
検証可能な予測「できそう」ではなく、次の実験で落ちる候補仮説と、落ちなかった場合の棄権条件を書く。仮説検証とCalibration / Abstention Card。
責任境界技術的復元、人格同一性、法的同意、コピー、停止条件、身体環境を混ぜない。必要条件とP8。

読者が辿る四つの解像度

読者が同じ内容に複数の解像度で出会えるよう、ページを役割で分けます。広く見るページ、研究順序を決めるページ、実験計画へ落とすページ、第三者が再検証するページを分けます。

解像度見るもの判断できること次に開くページ
一分の俯瞰現在・過去・未来、最初の三ボトルネック、サイトの読み方。このサイトが何を目的にしているか。全体像、要約。
研究判断P1-P8、短期・中期・長期・横断の研究ポートフォリオ。現時点の優先度から見て、どの未解決を先に潰すか。研究優先順位、ロードマップ。
実験設計深掘りカード、検証カード、仮説カード、根拠マップ。どの測定、摂動、保持データ、棄権条件が必要か。深掘り、検証カード、根拠マップ。
再現性公開データ、標準、QC、ベンチマーク、旧内容統合。第三者が同じ主張を検証できるか。データ、旧内容統合。

サイトの層として見る

層読むページ得られるもの
俯瞰全体像、このページ、要約現在・過去・未来、サイトの目的、最初に見るボトルネック。
意思決定研究優先順位、ロードマップどの研究を先に進めるか、何が前段依存なのか。
深掘り深掘り、根拠マップ、データ各テーマの未解決点、代表エビデンス、次の実験設計。
検証必要条件、既知と未知、仮説検証、検証カード主張の上限、失敗条件、仮説カード、実験計画の監査欄。

全体プロジェクトの成果物

研究優先順位表

どの未解決問題を先に潰すべきかを、研究テーマと次の実験に分けます。

深掘りカード

構造、維持状態、ヒト可観測性、識別可能性、BCI、状態継続などを一枚ずつ整理します。

エビデンスマップ

文献を日付順ではなく、どの主張をどこまで支えるかで置きます。

検証カード集

観測、識別、維持状態、融合、状態継続、閉ループ、棄権を、研究計画にそのまま使える欄へ戻します。

検証カードを見る

データ実行ループ

公開データで L0 から L2 を再現可能に積み上げるためのチェックリストを置きます。

旧内容統合

削除前の WBE 101、検証、ロードマップ、古典 MU 資料、旧 Wiki を、現在の研究優先順位へ接続します。

旧内容統合を見る