社会の変化
モースは、日本家屋と欧米家屋との玄関についてこう比較しています。
「アメリカの場合であるが、家に入って直ちに目につくのは玄関広間ないし玄関口の会談である。この階段の手すりと、美しくカーブする手すりとは自慢の造形なのである。比較的つくりのよい家屋では、特にこの部分に建築家の注意が払われている。しかし、日本では家屋が二階建てでも階段は、目に触れる場所には滅多にない」というのです。
実際、海外の園では玄関ホールを広くとる園が多くあります。そして、そこでは集会が行われたり、運動遊びをしたり、保育室としても使われています。私自身が海外研修で行った時も運動遊具が置かれていることが多くありましたし、そこで遊んでいる様子をよく見ました。一方それに対して日本の園では、玄関には靴箱がおかれるだけのことが多く、玄関で保育をすることはまずありませんし、そのような使いかたをするような空間は作られていません。
また、このつくりはミュンヘンの宮殿と日本の城 熊本城にも見られると藤森氏は言います。「ミュンヘンの宮殿は玄関の大広間から長く廊下がつながっていて、その廊下は左右対称に延びています。そして、その廊下に面して各部屋の扉がついています。こうしたつくりはミュンヘンではスタンダードな平面構成のようです。それに対して、日本の宮殿である熊本城はどのような作りをしているのでしょうか。熊本城の本丸御殿の1階平面図が、かつて熊本城のHPに掲載されていました。それを見ると、日本の家屋同様、そこには廊下というよりは、部屋の内外をつなぎ合わせたような縁側があります。昭君乃間と大広間はふすまで区切られ、おもてなしの場所として使われたであろう茶室が、廊下ではなく部屋でつながっています。」
確かに、ネットの熊本城の平面図を見てみるとそれぞれの「間」と呼ばれる部屋はすべてふすまによって仕切られており、その周りを縁側が廊下としてつながっている構造になっています。そして、奥の茶室として使うであろう場所も部屋でつながっているのです。モースはこのことを「開放感のある空間」と言っていますが、まさに、空間の自由度があり、柔軟に空間を作ることができるということに関して日本家屋の作りは非常に適した作りになっているということがわかります。日本の保育室はどうでしょうか。私の園ではオープンな環境をつくり、間仕切り壁や移動式の家具によって仕切りを作っています。どちらかというと日本家屋よりですね。しかし、以前は廊下に面して各部屋があり、そこには壁があることで各部屋が隔絶されていました。どちらかというと欧米式の形態です。実際のところ、「どちらがいいのか」ということは保育の形態によって違うのでしょうが、広さを柔軟に移動できる分、今の家具や間仕切り壁があるほうが、子どもたちの遊びの流行りや新たなゾーンづくりに関して、柔軟にその広さを確保できます。そして、保育のシーンに合わせて動かすこともできるので、子どもの動きに合わせやすさを感じます。
また、壁があるわけでもないので、「常に他者を意識する」ことも必要になってきます。こういった意識や環境によって日本特有の「おもてなし」や「思いやり」といった道徳性というものにも大きく影響したのではないかと感じています。あまり閉鎖的な保育室を作るよりも、開放的で他者と触れ合うことや意識せざるをえない空間が「思いやり」や「道徳心」といったものにつながるのかもしれません。日本はとても共同的な意識が強い文化であると思うのです。その文化になっていくにあたってこういった日本の家屋の作りにも大きな影響を与えられてきたのではないでしょうか。
2019年10月12日 5:00 PM |
カテゴリー：社会の変化, 進化 |
投稿者名：Tomoki Murahashi
藤森平司氏の「保育の起源」には日本の住居学からも保育を見ています。そして、人が生きる中で住居という場所はとても重要な要素があるといいます。それは「安心する空間」としての意味合いがまずあてはまります。そして、「仲間と一緒に食事をする空間」という意図があります。人はこれまでの社会脳の中であったように集団になって生活することで生存戦略を進めてきました。そのため、安心でき閉じられた空間を確保できたことで仲間とともに食事をすることができるようになりました。そして、その仲間と食べるという行為、「共食」という行為は人類の特徴であるといわれています。
その空間では様々な世代（赤ちゃん~年寄りまで）がおり、火を囲んで、輪になって食べていたのでしょう。そこで赤ちゃんは様々な発達過程の他者を見ることができます。そして、「食べる」という同じ行為を見て、様々な発達過程を見ることができたのです。そういった他者観察を通して赤ちゃんは自己を確立していったのではないかと推測されます。そこでは自己と他者、年齢の違い、男女の違い、多くの違いを感じていたのではないかと言われています。そういった仲間集団の中には、仲間の安全や健康を祈願して豚を生贄にした部族があったといいます。それができたのも安心できる空間があったからこそだといいます。そして、この安心した空間の中で豚を生贄にした姿を表したものが「家」という字だといいます。この安心できる空間とする家は、赤ちゃんにとって共食の中で自己を確立する以外にも、人となるうえで重要な役目を果たすといいます。
その一つが「大声で泣くことができる」ということです。泣き声を出すということは敵に居場所が見つかる可能性を上げてしまうとても危険な行為です。しかし、守られた空間であるがゆえに大声で泣くことができたのです。そして、泣くことで、深呼吸するようになり、肺が強くなり、また、息継ぎを覚えることが次第に言葉の獲得にもつながっていくのです。そして、言葉の獲得はヒト属の特にホモサピエンスにとって重要なものになります。この言葉の獲得も、安心できる空間のたまものかもしれないと藤森平司氏は言います。
次に、安心できる空間があることで脳の発達にもプラスの影響がおきてきます。人間の赤ちゃんは自力で立つまでに、寝返り、ずりばい、ハイハイなどゆっくりと過程をふんでいきます。その過程は直立するための準備なのですが、同時にその間に、ゆっくりと十分に脳を発達させることができたのです。そのため、安心できる空間には、赤ちゃんが移動できるある程度の広さが必要だというのです。
このことを踏まえて考えると、最近の集合住宅では赤ちゃんは大声で泣くことも許されず、様々な発達過程を見ながら食事する仲間もおらず、移動することのできる十分な広さもないといったことが多いかもしれません。現在のわれわれの住む住居は本来の「家庭」とは違うものになり始めているのではないかと藤森氏は言います。
人の進化や文化は人類の知恵の集合体であり、一つ一つの文化は生きる力としての意味や意図のあったものなのでしょう。これまでのAIの話でもあったように、これからは「そもそもの人」というものを知っていかなければいけない社会になってきます。人の本来の営みから改めて学ぶことは多いように思います。便利な世の中になったがゆえに、人が捨ててしまっているものもあるのかもしれません。それが「進化」として、これからも有意義な知恵としての進化であるといいのですが、そうでないのであれば、もう一度こういった過去の人の営みから学ぶ必要はあるのかもしれません。
2019年10月9日 5:00 PM |
カテゴリー：社会の変化 |
投稿者名：Tomoki Murahashi
AI開発を世界中の研究者が行っていく現在の状況を見ているとAIの研究は今後も続いていくでしょうし、新しい発見や複数の技術的なブレイクスルーを経て、AIは言葉の意味を理解し、常識や知識を身につけていくのではないかと「ニュートン」2019年9月号で言われています。しかし、ここでのAIの開発において「汎用AIは人がもつ概念と全く同じ概念を獲得するわけではない」と言っています。「独自の概念で物事の特徴をつかむ」とあります。たとえば、ヒマワリを認識するとき、人は「花びらの色や形」などでとらえますが、AIは人には捉えられないような何らかの特徴を基にして、ヒマワリと断定しているかもしれず、汎用AIが様々な概念を獲得したとしても、その“頭の中身”は人にはわからない「ブラックボックス」になっているというのです。
AIには人の本能に関係する「心地よい」や「美しい」などの抽象的な概念を理解することも困難だと考えられています。汎用AIが、人をこえる知能を獲得できたとしても、人と同じような感じ方をする機械にはならないと考える研究者が多いようです。しかし、このことに対して松原博士は「AIが悲しんだり喜んだりする様子を見せれば、人はAIが心を持っていると感じるでしょう。人も他人が心をもっていることを証明できませんからAIに心があると思えれば、その時点で『AIは心を持っている』と言ってもよいのではないでしょうか」と語っています。実際のところ、考えるプロセスは同じでも、構造はやはり人とAIとは違うのです。しかし、その表現が備わっているのであれば、人は心や感情があると感じるでしょうし、感情があるとみなしてもいいのではないかと言っているのです。どこまでこだわるのかというのと同じなのかもしれません。
現在、「地球には人と同等の知能を持つ生き物は存在しない。」と「知能」は人だけがもつ特別なものだと考えがちだといいます。1997年にAIがチェスの世界王者に勝利したとき「そんなのはあたりまえだ」という意見があったそうです。これは「人工知能効果」と呼ばれる心理の例だといえます。私たちはAIにもできるようになった行為は「そもそも人の知能の本質からは遠い単純な行為だ」と考えがちなのです。それは知能というものを私たちは特別視していて、その領域をAIに侵されることに恐怖を感じているからこそおきると考えられています。
松原博士は「AIは今後、さまざまな分野において人の知能をこえることになるでしょう。そのたびに人にしかできない領域は減っていき、知能の定義は変わっていくのではないのでしょうか」と語ります。そして、「AIの進化によって『人がもつ知能とは何なのか』という疑問の答えも得られるのではないのでしょうか」と話しています。現在の研究では人間は知能がどのように生み出されていくのか、その仕組みはわかっていません。もし、人の脳を模してつくられたAIが人をこえる知能を持つことになれば、私たちがもつ知能のしくみも明らかになるかもしれないといいます。
汎用性AIが実現していくことは人の知能自体を知ることにもつながるのですね。このことに関しては私も思うところであります。今後の社会において、人の仕事の多くはAIに代替されていくことになっていきます。つまり、AIができない仕事を探していくことや見つけていくことが必要になってきます。おそらくその仕事は“人にしか”できない仕事になるでしょう。ということは、これからの教育や保育においてはより人間性を中心とした教育になっていかなければいけません。そして、AIをうまく使いこなす力でなくてはいけないのです。AIができることを勉強することはかえって自分たちの社会での活躍の場を狭めてしまいかねないのです。教育や保育に携わるものとして、これからの社会をしっかりと見据えた保育をしていかなければいけないのですね。
2019年10月8日 5:00 PM |
カテゴリー：社会の変化 |
投稿者名：Tomoki Murahashi
AIは「適当に考えることができない」ことや「ほんとうの意味を理解していない」ことが弱点であるといわれています。では、この弱点を克服した「真のAI」つまり、人と同じような常識をもち、どんな問題にも対応できる「汎用AI」はいつの日か実現できるのでしょうか？そもそも汎用AIとはどのようなモノになるのかなどについて見ていきます。ここでいう「汎用AI」はある特定の仕事だけができる「特化型AI」とはことなり、人のように多様な仕事に取り込むことができ、突発的な事態が生じても柔軟な対応が可能なものということです。こういった汎用AIを実現するためには、前回話にあった「フレーム問題」と「シンボルグラウンディング問題」を解決しなければなりません。
その一つの方法が「AIに身体を持たせる」ことです。画像認識AIはディープラーニングをつかって、猫の大量の画像から猫の特徴をつかむことができます。視覚に限って言えば、AIはすでに人と同等以上の識別能力を持っているといえます。これと同じように多種多様なセンサーを搭載させたロボットを使い、嗅覚、聴覚、触覚などの他の感覚でも実現できれば、AIに人間と同様の“常識”を身につけさせ、２つの弱点を解決できるかもしれません。一方で、このような学習のために必ずしも実際のロボットは必要ではないという意見の研究者もいます。それはコンピューター上の仮想世界で、現実の世界と似た経験と学習をAIにさせればよいという考えです。この場合、人間に似たロボットを作るという大きな課題を避けられますが、現実の世界のように自然法則にしたがって動く仮想世界を作る必要があります。また、ディープラーニングとは異なる新たなAI技術が必要だと考える技術者もいます。つまり、まだまだ、人と同じような汎用性のあるAIを実現させるためには課題は山積みなのですね。
結局のところ、人と同じような身体を作る外的要因をもつのか、それとも仮想世界を作るといった内的な要因によって人の感覚を得る経験を積むのかといったことがなければ人と同じような真のAIにはなることは難しいのですね。人は五感を駆使して様々な感覚を得ることで、感覚として関係あるものを適当に判断すること（フレーム問題）や言葉を記号としてではなく、実物像との関係性を知ること（シンボルグラウンディング問題）も実世界の中で過ごすことで判断できるようになっているのですね。最終的には外か内に「人の形」を作ることが“真のAI”に近づくことになるのでしょう。そして、それが可能になり、実現したときに人の社会はどうなっているのでしょうか。ロボットとの共生という世界はどういった社会なのでしょうか。鉄腕アトムのように「心」をもつAIは表れてくるのでしょうか。わくわくする内容ですが、その反面、不安なことでもありますね。
2019年10月7日 5:00 PM |
カテゴリー：社会の変化, 進化 |
投稿者名：Tomoki Murahashi
前回、AIによって無くなっていく仕事の内容を紹介しましたが、その多くが比較的単純な作業を中心とする仕事です。実際のところは、人と同等の知能をもつ“万能の機械”というにはほど遠いのが現状だそうです。そして、それはAIにも“弱点”があるからなのです。
その一つが「フレーム問題」です。AIは決められた枠組み(フレーム)の中でしか命令をうまく処理できないという問題です。これはアメリカの哲学者ダニエル・デネット(1942~)が思考実験で示した、フレーム問題の実験です。その実験内容ですがAIを搭載したロボットを洞窟に送り出し、時限爆弾が乗ったバッテリーをとってこさせようとするものでした。
まず、1号機に「バッテリーを取ってこい」と命令しました。すると、AIが時限爆弾ごと運んできたため爆発が起こりました。そこで今度は2号機に「何か行動するときには、それによって起きる2次的な要素も考慮しろ」と命令を追加します。バッテリーを運べば時限爆弾も一緒についてくるという「2次的要素」が理解できれば、AIがうまくバッテリーだけを持ってくると予想したのです。しかし、AIはバッテリーを前に立ち止まってしまいます。バッテリーを上げたら天井は落ちないか、一歩踏み出したら壁のいろは変わらないか。といった突拍子もないような2次的要素を含めて、ありとあらゆることを延々と考慮してしまったのです。つまり「今回の命令に関係のある要素はどれか」ということがAIにはわからなかったのです。そこで3号機には「命令に関係のあるものと無関係のものを分けてから行動しろ」と命令しました。すると、AIは洞窟に入る前に立ち止まったのです。空気の成分、壁の色、太陽の位置。命令に無関係のことが周囲に無数にあったため、選別が終らなかったのです。AIは人のように「適当に考える」ということができないために、枠組みやルールのない問題ではあらゆる想定をして、無限に志向し続けます。これがフレーム問題と言われるものだそうです。人とちがい「適当」ということがまだAIはできないのですね。
ふたつ目の理由が「シンボルグラウンディング問題」です。AIはことばの「本当の意味」を理解していないというのです。これはシマウマを知らない子どもとAIに「シマウマは縞のある馬です」と教えたとき、AIと人の“言葉の理解”において根本的な違いが分かり、AIのもう一つの弱点が浮き彫りになるといいます。
子どもの場合、それまでの経験で「ウマ」と「縞」の意味を知っていれば（概念を獲得していれば）、縞のあるウマがどんな動物か、なんとなく想像できるのでしょう。そして、生きているシマウマを動物園で見た際に、「これがあのシマウマなのかな」と思うことができます。こうして、子どもは新しい言葉の意味と概念を獲得していきます。一方、AIはウマのつややかな毛並みも、たくましい筋肉も、大きないななきも実際に見たり聞いたりしているわけではありません。AIは「ウマ」や「縞」という単語を、コンピューター上の記号（文字列）としてのみ認識しています。つまり、「シマウマは縞のあるウマ」と教えられ、記号同士を結び付けたとしても、新たな記号ができるだけです。私たちが生きるこの実世界における「シマウマ」の本当の姿を、人と同じように理解することはできないのです。この“弱点”は記号が実世界の意味に直接結びついていないことから「シンボルグラウンディング問題（記号接地問題）」と呼ばれています。
このシンボルグラウンディング問題の解決するためにはAIが“記号の世界”を抜け出さなければいけません。そのためにAIと同程度の大きさの体と人の目や耳などに似たセンサーを与え、人と同じように実世界を経験させることが必要だという研究者もいます。このようにAIに「身体性」をもたせることで、シンボルグラウンディング問題だけでなく、常識も身につけフレーム問題の解決にもつながるという意見も出ているのだそうです。
このようにまだまだAIには問題は多々あり、なかなか人と同じような常識や思考方法ができるわけではないのです。そして、それこそが人の強みでもあるのだと思います。「フレーム問題」や「シンボルグラウンディング問題」この二つの思考は人に対する思いやりにもつながり、相手の思考を見通すような考えにもつながります。では、こういった問題を解決したAIは実現してくるのでしょうか。
2019年10月6日 5:00 PM |
カテゴリー：社会の変化 |
投稿者名：Tomoki Murahashi
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