人工知能と人間が共存していくために。人工知能と人間の本質を通して、私達が知っておくべきこと。

なぜ人工知能が、騒がれているの?

私自身、人工知能の研究家でもありません。ただ、人工知能と認識は、切っても切れない関係性なので、よく話題として出しています。にわかの知識での論理展開ですから、おや?と思った事があれば、ご指摘くだされば幸いです。引用をしていきながら、整理していきたいと思います。

さて、なにかと騒がれている人工知能ですが、その背景にはDeep learningがあります。Deep learningとは、機械学習の1つです。人が自然に行っている学習能力と同様の機能を、機械にも応用させようとしているんですね。それが機械学習です。

例えば、テストで0点だったヤツが次の日以降ずっと100点だったらビックリしますよね。「お前何あったんだよ?」と、学習方法が気になるでしょう。極端に言えば、それくらいDeep learningは、汎用性も利便性も高い学習方法として、特に音声認識や画像処理において功績をあげており、多くの企業が採用しています。

元々、人工知能は注目されてきていた分野ではありますが、これだけ注目を浴びたのはDeep learningの発展によるものでしょう。

Deep learningの原理って、一体なんなの?

では気になるのは、一体Deep learningって何なの?どんな原理なの?という事ですよね。そもそもDeep learningとはニューラルネットワークと言われる、人間の脳を真似た仕組みを採用しています。

例えば、赤ちゃんが「マ・マー」と喋ったとしましょう。そしたら、皆が寄ってたかって赤ちゃんに来るわけですね。「あ、ママって言ったね!」「そうそう、私がママだよ!」なんて風に。

すると赤ちゃんにとっては、何でもなかった「マ・マー」という単語が、「何か反応いいぞ?」「ん、この人が特に良いな。」「あ、ママか。この人ママって言うと喜ぶんだ!」みたいに、学習をするわけですね。

この時に、ものすごい多層に渡り、そしてものすごいスピードで、シナプスが繋がっていきます。そして、記憶し、学習していくわけです。人間、そう見ると、スゴイですよね。

ごく簡単に言えば、A(ママって呼ぶと反応した)ならばB(この人はママっていうのか)と言ったように、パターン認識を、凄まじいスピードと多層に渡ってこなしているわけですね。

今までも、このような原理でのニューラルネットワークはあったのですが、多層・つまり人間の脳に近付けるようにすると、性能が劣化してしまっていたので、使えなかったのですが、ここ10年で課題解決がされていき、性能の劣化が起こらない方式を見つけ、多くの企業も採用していきました。

「らしさ」がぜんぜん違う。

最近は、カフェでも人工知能の話を耳に挟むことがありますが、良くある会話は「でも、感情とか人間っぽさみたいなのは、真似することが出来ないでしょー」という会話。

この話は、Deep learningをどの確度で捉えているかによって、いろんな議論があるみたいですが、僕は孫さんのイメージを使わせてもらおうと思います。

皆さんおなじみのペッパーくん。ソフトバンクショップだけに限らず、最近は、銀行や高層ビルの受付でも見る機会もありますね。ペッパーくんは、世界初の感情認識パーソナルロボットと言われています。

今は「変な会話をしてくるな〜」といったように、人間らしさを求めれば、ペッパーくんも、まだまだな所があるかもしれませんが、deep learningを活用していくことによって、人間らしい会話も実現が可能だと僕は思います。NTT DATAさんの記事でも、このように書かれていますしね。

Deep Learningは一般的な手法とは異なり、判断基準を自動で学習することができます。英語を日本語に自動翻訳すると変な日本語になる場合がありますが、これはコンピューターが「日本語らしさ」を理解していないことが原因の一つです。「日本語らしさ」を人間が定義しコンピューターに覚えさせることは非常に困難ですが、Deep Learningであればコンピューターに自動で「日本語らしさ」を学習させることも可能になります。

ー引用:NTT Data「本格化する「人工頭脳」のビジネス活用

自動翻訳の例は、あくまで単語にすぎませんが、単語を組み合わせれば文章になりますし、会話となりますからね。人間らしい会話もいずれ可能になってくるのは間違いないのではないでしょうか。

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人間の仕事が、奪われちゃうの?

この話題もよく聞きますよね。今までのを総括してみると、あなたも奪われてしまう職業の、想像がついてくるのでは無いでしょうか?

  • 単純な事務作業
  • あらゆるデータから、解を導く力
  • 人間らしさを追究するコミュニケーション力

このようなモノを総括して、出てきているのがこのデータです。

今は医者や弁護士、会計士などの専門職・エリートと言われる人たちも、人工知能に職を奪われる危機があります。医者であれば病気の特定をする際に、Deep learningに膨大な量の診断・処方のデータを学習させれば大抵の診断はすぐにできます。弁護士であれば判例。会計士であれば数字ですから、AならばBといった因果関係を、人工知能に繰り返させることで、代わりがきく職業は殆どなくなるのでしょう。

人工知能を越えるためには、何が必要か?

ようやく僕の土俵になってきました(笑)さて、Deep learningのような学習方法と同じように、人間も5感覚と脳を使って因果関係をマスターし、それに当てはめて、学問でも恋愛でも仕事でも、繰り返し学習しているわけですね。

しかし、人間の記憶容量には限界がありますから、例えば1年と3ヶ月と10日前に食べた夕食が何かわかりませんよね。それに対して、人工知能は明確に分かります。暗記能力でも会話などを楽しむ能力でも、人工知能が勝っていくでしょう。

だから考えなければならないことは、今までの人間の能力では越えられないということ。能力開発が必要だということ。今までの教育で放棄していた所にアプローチしなければならないという事です。

教育放棄していたところって何?〜人工知能と共存していくために「認識」を取り入れること〜

さて、先ほどもちょこっと伝えていますが、教育放棄をしているパートは、ズバリ「認識」の状態にあります。

私たちは、衣食住・車・PC・AIというように、自分自身の外の開発ばかりを行ってきていますが、自分自身の中、それも観察する行為をしている自分自身に対して疑いを持たずに、5感覚と脳を基準にした世界を作り上げてきました。

しかしながら、人工知能について意見をしているSpaceX社のCEO、イーロン・マスク氏は、「人類はコンピューター・シミュレーションの中で生きている」との考えを持っているようです。(参考:イーロン・マスク氏が「人類はコンピューター・シミュレーションの中で生きている」と考えるわけとは?

当然と言えば当然かもしれませんが、5感覚と脳を認識の基準にして、人間はこの現実と出会っていますよね。しかし、それをイーロン・マスク氏はコンピューター・シミュレーションの中だという事を述べているのです。

噛み砕いて言えば、立ち上げるシミュレートが異なれば、異なる現実が見える。つまり現実は、条件によってコロコロと変わるような世界だということ。

では、そのようなコンピューター・シミュレーションの中に私達がいるのならば、一体、何が、どのようにして、このコンピューター・シミュレーションが立ち上がっているのか?その正体は大いなる何か?なんなんだ?

この答えが明確になっていませんし、立証が起きていません。

つまり5感覚と脳の認識の基準からシミュレートされた状態から、バージョンアップがされていなく、それがバージョンアップされて、先ほどの問いが立証されたら、人工知能との共存だって観えてくるのでしょう。

宇宙の根源を知り・認識し、自由になるために。

さてさて、人工知能と人間の共存というテーマを書いていきましたが、長くなって参りました。

コンピューター・シミュレーションのソース=根源とでもしましょう。自らが立ち上げているシミュレーションは、宇宙からこの現実までですから、宇宙の根源は何なのか?という問いに、人間は行き着いているわけです

それを発見した人は歴史上に何人か居ますよね。いわゆる釈迦や老子などです。釈迦はそれを空とし、老子は道としました。しかしながら、その世界は5感覚と脳では不可能であるが故、言葉にできない世界、不立文字としています。

その世界を言語化し、表現・伝達・認識再現可能な世界としているのが、この認識技術です。

自分自身もこの認識技術と出会い、活用していくことで、今までの知っている世界を統合できましたし、そこから自由になることも出来ました。

人間関係のみならず、政治・経済・テクノロジーなど、様々な内容からアプローチをしても語れる汎用性・応用範囲は無限にありますから、未来に対しても、とても楽しみなんですよ!

え、むちゃくちゃぶっ飛んだ内容だけど、それが本当ならば世紀の発見じゃんか。そう思われた方、正にその通りでございます。ぜひ、お確かめくださいね



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