緊急時の避難と連絡方法スタッフのブログお問い合せ事業概要お問い合せ無料体験入塾や、ご相談、ご不明点など、どうぞお気軽にお問い合せください。緊急時の避難と連絡方法スタッフのブログお問い合せ事業概要お問い合せ無料体験入塾や、ご相談、ご不明点など、どうぞお気軽にお問い合せください。対象とした学習塾です。子ども・親とともに半世紀歩んで参りました。生徒ひとりひとりの気持ちを大切に、個人塾ならではのきめの細かな指導を心がけています。AIは人間の知能を超えるか?2(1の続き)筆者の新井紀子さんは「ロボットは東大に合格できるか」という、人工知能プロジェクトの創始者であり、2011年以降、通称「東ロボくん」の開発をすすめるなかで、数々の教科を学習させ、6,7年でMARCHレベルの大学に合格させる実力を付けさせた、いわば第一人者です。氏がそもそもこのプロジェクトの立ち上げに際して、ロボットが東大に合格できるかどうかというよりも、人工知能(AI)ができることとできないことの線引きをはっきりさせ、そこから人間の可能性を新たに考え直してみたいという動機のほうが強かったことが記されており、そこが私の興味を惹くところでもありました。読みすすめていくなかで、「AIに学習させる方法は原理的にこれこれこうであるから、したがってある領域の問題は得意で、べつの領域の問題は苦手」ということの具体例が例示されていて、その結果大学入試の模試で偏差値60前後の高スコアを叩き出した経緯が描かれているわけですが、私が興味を持ったところをこれからかいつまんでお伝えできればと考えています。そもそも、いま世界中で開発されているAIの学習経路というのは、たとえ世界の多数の研究者の手にかかっていても、道筋は一本で、複数の手法があるわけではなさそうなことがうかがえます。イチゴの画像をみて、これはイチゴであるかそうでないかの判断をする場合に、人間であればせいぜい10個のイチゴをみて、それがイチゴなのかそうでないのかを判断できるのが、AIだと実用に堪え得る精度では千や万の単位ではたりず、場合によっては億の単位でイチゴの画像データを取り込む必要があるというんですね。私はその学習の手順を知って非常に驚きました。「これがイチゴだよ」とAIに知ってもらうための「教師データ」というものをひとの手で入力します。イチゴの写る大量の画像データを取り込んで、それからイチゴの写っている画像を「どの位置に、どの色が、どの輝度で写っているのか」を0と1で表現し、膨大な0と1の列(ピクセル値行列)をつくるのだそうです。イチゴの形、種と実の色や輝度のコントラスト、種からできる影などのいくつかの特徴や要素に分類したうえで、イチゴとそうではないものの差異をそれぞれのデータから数値化するようです。その数値化されたものの和によってAI自身はイチゴであるか、それともそうではないかということを確率的に判断できる、ということのよう。この学習プロセスを知ると、AIはイチゴ1つ学ぶのにそんな複雑な手順を経ているのかと驚きます。「ディープラーニング」という方法でイチゴなどの画像検体処理では短期間で飛躍的に正しく認識できるようになったようですが、手順としてはそういうプロセスをたどるのです。ちなみに「ディープラーニング」ということばも最近では相当世間に知れ渡ってきて、なんだか「勝手にAI自身がものを考えて学習し、人間にわからないような正答を導き出す」ようなイメージがありますが、違うのだそうです。著者がその反論として言いたいことを私なりに解釈すると、ディープラーニングとは、あらかじめ「これはイチゴかどうか」などの具体的な問題のフレームがあって、そこでイチゴの画像なり入力されたデータなりを細かい要素に分けて数値化する手続きを踏んで、そのターゲットになるものを短期に計算、認識、判断することにおいての技術なのであって、そもそもフレームのはっきりしない事柄や数値化されていない事柄に関してはどこの国の研究者が開発したAIであっても、ディープラーニングは無効なのだということです。山田くんは花子さんのことがこれから好きになるかどうか?勝手に問題を考えてみましたが、おそらくこの手の問題はAIには無理なのでしょう。これからgoogleなどが展開する、いわゆる「ビックデータ」をもとに膨大な過去からのデータを入力し数値化していけばいいんじゃないのという疑問も当然湧きます。いろんな分野でそして細密にデータを集積して数値化していけば、2030年代か40年代かわからないけど、そのうちAIが人間の知能を超えるXデーは来るんじゃないの?と思う方もいらっしゃるでしょう。そもそも世界は人間の価値判断を含むものまですべて数値化できるのか?それからいったん要素に還元しておいて、部分の特徴から全体を認識するAIの方法そのものは、人間の認識の仕方と逆なのではないか?という問題があります。AI技術で駆使される数学は論理と確率と統計ですが、新井氏はAIは言葉の認識において、指し示されたものの意味が私たち人間のようには分かっていないといいます。一例を挙げますと、すでにAI技術として私たちにも身近なgoogleの自動翻訳があります。それをスマホで入力し、「私は先週山口と広島へ行った。week.”と正しく出てきます。week.”とならなくてはなりません。実際にはそうならない。