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茂木健一郎さんの話が面白い!AIにできないこと、できること

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上記の記事だけじゃないんだけれど、茂木さんはやはり面白い。人工知能に関する考え方は、脳科学、認知科学をやっている人ならではなのかなぁって思ったけど、

ニューラルネットワークってそもそもある程度脳の働きを知ってないと辛いよね。だからこそ、僕みたいに脳とか、人工知能について詳しくない人間にわかりやすく話してくれる茂木さんはすごい。

茂木さん礼拝はこれくらいにして、まずは人間と、AIにおける賢さを比べてみたい。

賢さとは何か

茂木さん曰く、賢さとは集中力だと。

IQは制限時間ないに、多くの問題に正解できたかどうかを測るテストなんだけど、そのテストでは、賢い人間とそうでない人間を区別できる。でも、人工知能と比べると、僕とライス国務長官も、オバマもあんまり変わらない。特に、一つのこと。例えば囲碁や将棋、チェス、運転を専門にやるロボットと人間を比べても、もう既に力の差は歴然としてきている。

だから、この時代に囲碁や、将棋をやる!って決めた子供は永遠にロボットには勝てない人生と向き合う必要があるよね。

また、話が逸れたけど、、、

ともかく、賢さって集中力なんだとさ。g factorとやらがIQの正体らしいんだけど、そのg factorは集中する機会が多ければ鍛えられるらしい。だから怠惰な生活をして、窓際みたいな10〜20年を過ごすと当然辛い人生が待っているよね。

g factor=IQをあげるコツは、何と言っても一生懸命、目の前のことに集中すること。

だから、嫌いな仕事ならすぐにやめて集中できる仕事を見つけることだって脳ミソにはいいことかもしれない。人がIQを1〜10あげようとするならこの方法は有効かもしれない。

しかし、ムーアの法則に代表されるように、機械は18ヶ月で指数関数的に能力が上がっていく。

そのため、人が機械と賢さを競うことはそもそも無理がある。賢い、ということ自体コモディティ化する世界しか待っていないんだから。

機械がやっていること

機械と賢さを競い合うのはもう難しい。人が集中して何かに取り組んでも、少しずつしか改善されないのは、機械と比べてしまえば圧倒的に努力が足りていないのである。

機械がやっていることは、①パターン認識と②強化学習の二つだけで、簡単に説明すると、①パターン認識ってのは、将棋で言えば棋譜を覚えること。これを1000時間でも10000時間でも続けられる。②の強化学習は、自身の出力の評価を行うこと。将棋で言えば、自身が指した手を評価することに当たる。AIは2秒で一局打てるので、高速にレビューができる。

この二つをただ繰り返しやっているだけ、というのもおこがましいけど、それだけでAIは賢くなれる。人も同じように続けられれば賢くなんて簡単になれる。

機械にできないこと

正直、AIがやっているように人が学習することなんて不可能なんだ。

だから、世界は賢さを求めるよりも、新しいことを重要視しているらしい。

それが personality だとのこと。日本語で言えば、長所とか短所みたいなもんらしい。だけど、この長所と短所がやっかいで、常に表裏一体の関係性を持っている。集中力がある、って長所にも、必ず短所があってそれを正しく認知することが重要なんだ。

メタ認知なんて言葉もあるけど、本当は人は自分自身を正しく評価できない。だから、人からのフィードバックを得て、正しい評価を知り、自分の得意を見つけて、作っていく必要がある。

そのあとは簡単で、自分の強みと、他の人の強みのコラボで新しい世界を作っていけるのは人間なんじゃないのかなって、感じの話を聞きました。

結論

自分の長所を伸ばして、自分ができないことをできる人と協力して、人との結びつきの中からすごい成果ってやつを作っていこう。自分が集中できること、得意なこと、好きなことに素直になって、人を排除せず、正しく評価して人との出会いを大切にしよう。