社会の変化
ディープラーニングは脳のしくみをまねたニュートラルネットワークの中で、人工ニューロンの層を「多層化」した（深くした）ものがディープラーニングだというのです。ニュートラルネットワークであれば3層のネットワークがディープラーニングでは10層・20層とたくさん重ねていくわけになるのです。これが「深層学習」と言われるゆえんです。
こういったAIの進化の中でAIがAI自身を進化させる「シンギュラリティ」ということが言われています。このことについては研究者はそれぞれに未来を予想しているようです。進化しすぎたAIが人類を滅ぼすことになると悲観する人もいれば、AIがあらゆる仕事を代替してくれる幸福な時代になると楽観する人もいます。こういった未来予想の中でたびたび取り上げられるのが「シンギュラリティ（技術的特異点）」です。シンギュラリティとはAIが自分よりも賢いAIをつくれるようになる時点のこと、または、その結果、急速に進化したAIが予想ができないほどの社会変化を引き起こすということを考えのことを指しています。AI自身がAIを進化させることで、人を越えた圧倒的な知能を持つ存在になりえるのではないかというのです。
このシンギュラリティはアメリカの実業家で人口知能研究者のレイ・カーツワイル博士（1948～）が2005年に発表した著書「シンギュラリティは近い」（原題：The Singularity Is Near）によって広く知られるようになりました。カーツワイル博士は、人の脳と“融合”したAIが2045年に生まれ、シンギュラリティがおきると予想しました。しかし、AIがより賢いAIがつくるには、ディープラーニングとはことなるブレイクスルーが必要がであり、あと数十年ではそのような技術は生まれだろうという意見がAI研究者の中では一般的です。また、AIみずからの意思をもって行動することも現在の技術では夢物語であり、「シンギュラリティがおきて、人がAIに支配される」というSF映画のようなおそろしい未来は現実的ではないと考えられています。
その一方で、AIが今後も進化し続けていくことで、人の知能を超えるであろうことは、多くの研究者が同意しています。高度な知能を持つAIをどのように利用するのか。それは結局、未来を決めていくのはAIを使う側の人類であるということだといいます。
ベネッセの「2020年教育改革」の中でオックスフォード大学のマイケル・A・オズボーン准教授の計算によって「あと10~20年で、49%の職業が機会に代替される可能性がある」（2015）という研究発表がありました。この機械のほとんどがAIを搭載した機械なのでしょう。それをどう使うのか、どう利用するのか。便利な世の中になっている反面、こういった心配もしていかなければいけないのですね。今までも、メールやSNSなど様々な技術革新があったなかで、人への影響や社会問題が起きています。そのほとんどは「人の生きる力」に関わるものであるように思います。これまでの藤森平司氏の「保育の起源」にあったような社会脳などが育っていないといけないような気がいます。いまこそ、改めて本来の「生きる力」を育てるようにしないと、AIに振り回される社会になりかねないのかもしれませんね。
2019年10月4日 5:00 PM |
カテゴリー：社会の変化 |
投稿者名：Tomoki Murahashi
1960年代から起きた第1次AIブームが起き、第2次AIブームは1980年代～1990年代のはじめにありました。この第2次AIブームでは、AIに知識やルールを教え込ませる「エキスパートシステム」と呼ばれるしくみの研究が進みました。
たとえば、医療診断のシステムでは、病名や症状、治療法などの知識を医者から集め、コンピューターに覚えさせます。そうすることで患者の症状から病名を特定し、治療法や薬を提示することができるようになりました。しかし、知識やルールを漏れがないように完全に覚えさせたり、管理したりすることの困難さや、データがない“守備範囲外”の問題に対応でいないことなどが、次第に判明してきました。こういったエキスパートシステムの限界が見えたことで、世間の注目は薄れていき、AIは2度目の冬の時代に突入していきます。
第3次AIブームは2000年代なかばごろから始まります。ここで初めて「ディープラーニング」というシステムがはじまり、現在でもこのAI研究の中心となっています。ディープラーニングはAIにものごとを学習させるための手法のことです。脳の神経細胞（ニューロン）のネットワークをまねて、情報を処理する手法の一つと言われています。この脳のしくみをまねてAIを学習させる方法をニュートルネットワークと言い、この手法を発展させているそうです。
では、そもそも脳のしくみはどうなっているのでしょうか。
これはこれまでのブログにも書かれていますが、脳の神経細胞(ニューロン)からできており、その神経細胞同士がつながってネットワークを形成していきます。1つの神経細胞は「シナプス」と呼ばれる接続部分を通じて、他の多数の神経細胞から信号を受け取ります。そして、受け取った信号が一定の総量を越えると他の神経細胞へ信号を送ります。こういった信号を神経細胞につなげていくことで脳は情報を処理していくのがわかっています。
これに対して、人工知能でのニュートラルネットワークでは脳の神経細胞の働きをコンピューター上のプログラムで、人工的なニューロン(人工ニューロン)として再現します。人工ニューロンは複数の数値（入力値）を受け取って、その入力値に応じた別の数値（出力値）を出力する「関数」です。ニュートラルネットワークでは多数の人工ニューロンを複数の層に分けてつなげてきて、初めの入力値を（データ）をつぎつぎと変換していくことで情報を処理するのです。
脳はその神経細胞が信号の強さに応じて次の神経細胞へ信号を伝えていくことに対して、ニュートラルネットワークの場合はそれぞれの人工ニューロンがそれぞれに数値を割り出し、多数のニューロンと複数の層に分けてつなぐことで情報を処理するのです。
人工知能はまさに人間の脳の働きそのものを真似て作られているのですね。そして、このディープラーニングができたことによってさまざまなことがこの人工知能でできるようになってきてといいます。
2019年10月3日 5:00 PM |
カテゴリー：社会の変化 |
投稿者名：Tomoki Murahashi
これまでは社会脳についての話をしてきました。そして、それがヒトの社会の中でいかに重要な意味合いを持ち、この力がヒトの社会を作ることにつながっていくかということを藤森平司氏の「保育の起源」から考察してきました。
こういった内容がなぜ改めて考えていく必要があるのかというと、これからの社会、様々な変化が起きていく時代になっていきます。よく言われるAIが社会を大きく変えていくことや、少子高齢化社会において労働人口の減少が起こり、海外からの労働力を受け入れることはこれから起きてくるでしょう。そういった社会で活躍するために一体どういった力が必要になってくるのでしょうか。つまり、AIが持っていないもので、海外の方とうまくやっていく力が必要になってきます。そのために、本来の「本来のヒト」というものを知らなければいけないのではないかと感じます。
では、その反対にAI「人工知能」というものはどういうものなのでしょうか。ここ最近、有名になった「ディープラーニング」はAIの技術を飛躍的に変化させていったといわれています。そもそも、人工知能が誕生したのは1956年アメリカのダートマス大学で開かれた研究会議で、「人と同じように考える知的なコンピューター」を人工知能（Artificial Intelligence :AI）と呼ぶことから始まったのです。なので厳密にいうとまだ、実現はしていないことになります。そういった意味ではまだその定義はあいまいで実際のところははっきりとして決まりは無いようなのです。「人の知能に近づけた人工的な知能（機械）」を現在はAIと呼んでいます。
ドラえもんや鉄腕アトムなどのイメージもあり、AIというとロボットをイメージする人がいるかもしれません。しかし、AIは結局のところ「人の知能に近づけた人工的な知能（機械）」なのでコンピューターとプログラムのことを指してるので、ロボットそのものを指す言葉ではないのです。ただし、AIが真に人のような知能を獲得するためには、身体をもつ必要があると考える研究者も少なくないようです。
そんな研究が進められているAI研究ですが、過去には2度のブームを通して、何度も限界を迎えていました。AIの研究が始まったのは70年も前からはじまりました。そして、第1次AIブームが1950年代後半～1960年代にかけておきます。この時期はコンピューターを使って「推論や探索」を行い特定の問題を解くという研究が進みました。パズルや迷路ができたり、チェスをさしたりできるようになったのです。しかし、当時のAIはルールとゴールが厳密に決まっているものしか扱えず、現実的な問題解決には歯が立たなかったのです。当時のコンピューターでは人間に勝つこと実現できませんでした。
2019年10月2日 5:11 PM |
カテゴリー：社会の変化 |
投稿者名：Tomoki Murahashi
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