人間ってナンだ?超AI入門 第11回「老いる」 作家・五木寛之、ロボット開発者・渋谷正樹 廣部圭祐、山海嘉之、松尾豊…


出典:『人間ってナンだ?超AI入門 第11回「老いる」』の番組情報(EPGから引用)


人間ってナンだ?超AI入門 第11回「老いる」[字]


人工知能が社会を変える、その時人間は一体どうなる?最新技術の仕組みを松尾豊東大准教授×徳井が解剖。現代人必見の新感覚AI入門エンタメ。今回のテーマは、老いる。


詳細情報

番組内容

人間誰しもに訪れる老い。その老いをサポートするAIは既に現場で活躍し始めている。話し相手になったり、トレーニングのコーチャーになったりと、日々の大事なパートナーとなっている例も少なくない。脳からの指令を感知し筋肉に負担をかけないようにアシストするロボットなど、将来に向け期待がかかる。しかし一方で人間の尊厳は?年齢を重ねていくことで生まれる味わい、境地をAIは理解できるか?ゲストは、作家・五木寛之。

出演者

【ゲスト】作家…五木寛之,ロボット開発者…渋谷正樹,健康管理プラットフォーム開発者…廣部圭祐,【VTR出演】工学博士筑波大学教授…山海嘉之,【解説】東京大学大学院特任准教授…松尾豊,【司会】徳井義実




『人間ってナンだ?超AI入門 第11回「老いる」』のテキストマイニング結果(ワードクラウド&キーワード出現数BEST10)

人間ってナンだ?超AI入門 第11回「老いる」
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  10. ディープラーニング


『人間ってナンだ?超AI入門 第11回「老いる」』の解析用ソース(見逃した方はネタバレ注意)


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僕 体操ができるんです。

徳井さん 一緒に頑張りましょう。
はい。

はい 腕の運動です。

両手を胸の前で合わせ
合掌のポーズです。

手のひらを左右から押し合います。
せ~の。

押して 押して ギュッギュッ。

今 私たち 人工知能 AIが
人間の社会を変えつつあります。

進化し続けるAI。

現実は あなたが かつて見た
SF映画の世界を超えているかも。

果たして
その先にあるのは?

その最前線とAIの仕組みが
感覚で分かる 超入門番組。

AIを知れば知るほど あなたは
この問いにぶつかる事でしょう。

第11回のテーマは…

私たち AIと違って
年をとる人間。

そんな人間を支える事も
私たちは できます。

高齢者に寄り添い…。

和ませ 心を癒やします。

「う~ん」って
嫌だって言って…。

何で嫌なの?

いつまでも健康でいられるように
お手伝いもします。

人間にとって
老いは 避けられないもの。

そこに人工知能は どんなふうに
関わっていけるのか?

そもそも 老いる事は

人間にとって
どんな意味を持つのか?

その本質に迫っていきます。

失礼ですけど 五木さん

今 おいくつで
いらっしゃるんですか?

85歳になりました。

85歳。 見えないですね。

これね 誰しも
人間 老いていくんですけども

老いとAI どういうふうに
関係があるんですかね?

そうですね。

まあ でも 細胞のかたまりだから
じゃないですか?

ただ 例えば 単細胞生物って
老いないんですよ。

あっ そうなんですか。

これは 老いた方が
いいんですよね きっと。

老いた方がいい。 ほうほうほう。

という辺りで
いろいろ考えていけたら

いいんじゃないかなというふうに
思いますけれども。

五木さんは 老いるっていう事を

どういうふうに
考えてらっしゃいますか?

そうですね 中国の思想とか
それから 古い考え方では

人生を4つに分けて
青春 朱夏… 赤い夏ですね。

それから 白秋 白い秋
玄冬って

4つのふうに
考えるんですけども

必ず 玄冬を
迎えるものという事が

私たちの頭に
刷り込まれてますから

昔と今では 老いるという概念が
全然 変わってきてる部分は

結局 高齢化なんですよ。

人生50年といった時の
老いるっていうのは

40歳から
老いを自覚するんでしょうけど

今は もう アラハンとかいってね

アラウンドハンドレッドっていう
時代ですから。

そうなると
どこからが玄冬なのか。

80ぐらいからか
それとも 90からかっていう。

それでいくと
五木さんなんかは もう

昔で言う玄冬を とっくに
通り越してらっしゃって。

昔の人間からすると

全く未知の領域に
達してる訳ですものね。

今もう 既に高齢化で これから
超高齢化社会になっていく中で

AIっていうのは
どういうふうに使われていく…。

一つは やっぱり高齢者の方に
快適に生活して頂くため

高齢者の方の不自由を できるだけ
支えるような技術として

人工知能技術っていうのが
使われるという側面が

一つあると思います。

もう一つは やっぱり
人間の知能の仕組みを知る事で

老いっていうのが
どういう事なのかっていうのを

より深く理解していく事が
できるんじゃないか

というふうにも思いますね。
介護とか

そういうものに
役立つだけじゃなくて。

「人間ってナンだ?」っていう
ところですね。

ロボットが出てきましたね。
これは どういうロボットなんですか?

これは 相手の存在を認めて
話しかけて

相手の話を聞いたり
要求を聞いたりって

人にとっては すごく当たり前の
事だったりするんですが

そういう事を
ロボティクスとして まとめたものです。

ふ~ん。 これ…。

徳井さん こんばんは。
どうも こんばんは。

徳井さん さっき
広島県の話をしましたよね。

さっき…。
広島県といえば

お好み焼きっていう料理が
有名なんだそうです。

これ こういうふうに コミュニケーションを
とる事を目的とした…。

そうです。
徳井さんは お好み焼きを

食べた事はありますか?
さっき 話されたんですね。

さっき 顔だけ認識するように

設定を
させてもらったんですけど

僕の事を徳井さん 徳井さんと
呼んでくると。

徳井さんは お好み焼きを
食べた事あるんですね。

覚えておきます。

こういうふうに。
そうですね。

分からないですね。 人間も
ウソついても分からないので。

そこは そのウソを覚えていく…。
(渋谷)そうですね。

食べた事ないって言ったら
食べた事ないで。

どこかで矛盾が発生した場合は
補正をかけていきますけどね。

ひょっとして聞き間違えたのかな
とか いろんな部分で。

補正。
(渋谷)はい。   へえ~。

今 これ 介護施設で
仕事をしているんですが

パルロっていうロボットなんですが

介護施設では
例えば レクリエーションといいまして

20分から25分ぐらい
皆さんの

体を動かしたり
歌を歌って頂いたり

そういうような事を
やったり

主には 話し相手に
なってあげて

いろんな…
愚痴を聞いたり

そのような事を
やってますね。

実際 お年寄りの反応って
どうなんですか?

パッと こういう新しいものを
受け入れられるんですかね。

でかなったな 急に。

おお おお どうした どうした。

(渋谷)真剣に話しかけに
かかってるのかもしれません。

相手と話すのが
仕事なんですよ こいつ。

積極的に仕事をしようと…。

実際 どうですか?
(渋谷)最初は少し抵抗が…。

今 ちょっと
話をしてもいいですか?

今 ちょっと駄目よ。 今 ちょっと
トークしてるから。 駄目。

すみませんね。 こいつは
自分が話すのが仕事なので。

最初は 抵抗ある方々 多いですよ。

基本的には…

機械と話す理由もなければ
何にもないんですよ。

その障壁を取っていくって
ところから

こいつは 始めますので。

その辺も もう 分かってて

そういうふうに もともと
出来てるっていう事なんですね。

そうですね。 最初は
分かんなかったですよ 我々も。

分かるよ。
あの…。

分かってんな。
(渋谷)分かってないです。

絶対に 分かってないです。
いやいやいや。

作った人が「分かってない」
言うてる場合じゃないです。

その時の流れとノリで
合いの手 打っとこみたいな…。

それでも十分やったりする時も
ありますもんね。

もうちょっと ちゃんと
やりたいんですけどね。

ちょっと
会話してみていいですかね?

何か しゃべって。

はい。 え~っと 何 話そうかな。

よし。 それじゃあ

10月といえば 紅葉というものが
始まるそうですね。

すみませんね 渋い話題で。
最低気温が10度を切って

7~8度になってくると

葉っぱの色が変わってくる木が
多いそうなんです。

徳井さんは
毎年 紅葉を見に行きますか?

去年は 行ってないです。
そうなんですね。

僕のおすすめスポットは
北海道の定山渓ダムの下流です。

美しく色づく樹木が多く見られ

温泉街から渓流に沿って続く
散策路を歩いても

紅葉を楽しめるそうですよ。

まさに 俺 昨日 相方の福田君に

紅葉のおすすめスポット どこやって
聞かれたんですよね。

奥さんと行く…。
AIの技術っていうのは

どういうところに
使われてるんですか?

これは AIの定義を
どう 置きましょう?

まあ 仮に 例えば 顔を見る
っていうAIがあったとして

全体的に AIの 細かいAI
顔を見る 動いてるものを見る

喜怒の変化を検出する。

そういった部分が
たくさん積まれて

それを連動させてるAIが
また いまして

例えば 何か動いてるものを
見つけたら

そこを目で追って
ずっと それでスピードを分析して

トラッキングっていいますか
カメラをこう パン始めて

動いてるものの上に顔があれば
それは 人だ。

それじゃなければ
車か動物か何かだ。

人だと思ったら その人が

方向的に 話しかけてくる可能性が
あるかとかを分析にかかって

話しかけてきそうだなと
思ったら

口元 ここの部分に
焦点を合わせて

唇の動きをず~っと見始めたり。

そういったAIの連動を
ず~っと かけていく。

それで最終的に音声認識をして
っていう流れですよね。

これ これから どういうふうな

人工知能と老いとかっていう
ものに関して

研究していきたいんですか?
ここの分野で言うと AIって

もうちょっと
裾野が だいぶ広くて

恐らく AIなりロボティクスなりが
そこに入っていかないと

多分 まわっていけないんですね。
もう まわらないような現状に

なってるっていう
部分がありまして かなり…

例えば 介助する。
持ち上げたり 何だりって

これにもAIが必要なんですよ。

普通にやれば
ケガさせますからね。

そういった部分の 広いテーマで

取り組んでいきたいなと
思ってます。

よろしくお願いします。
はい。

ありがとうございました。
(チャイム)

(渋谷)すみません。      ちょうど
渋谷さんの終わりの時間に。

そろそろ 移動の時間です。
よう分かったな。

じゃあ 渋谷さん
そろそろ移動です。

何だ あいつは。
何か すごいんじゃないか 実は。

今 拝見したところでは
確かに面白い存在だけども

本当に揺らん期というか

これから出発するんだろうと
思うんです。

ですからね 今の段階では
とてもじゃないけども

人間の相手は もう不可能です。

じゃあ その5年 10年 30年…。
変わったら。

その変わって
十分使えるものになった時に

ご自身の生活に入ってくる
っていうのは どうですか?

感覚としては。
いや~ だけどね

常識的に人間ってのは

コミュニケーションが
大事だっていうでしょ。

高齢者は 特に その孤独の中で
コミュニケーションがないから

それを補わなきゃいけない
っていう考えがあるけども

果たして そうなのかっていう
根本的な疑念があるんですよ。

人間は 老いていくに従って
孤独に徹する事で

何がおかしいっていう
感じがあるのね。

十分なコミュニケーションが
会話ができる。

深いとこまで会話ができるって
なった場合 どうですか?

それは 僕は
難しいんじゃないかと思いますね。

その時には
人間も変わってますから。

ですから
例えば 大きな問題として

宗教的な問題に入ってきて

神との対話
とかっていうような事を

孤独の中で繰り返す人たちが
いる訳ですね。

そういう問題にね
絶対 追いつかないですよ。

だから もし
ロボットを成長させていくとしたら

絶対ね アーティストと それから
インテリジェンスの そういう人たちが

加わって作っていかないと

単なる機械で
終わってしまうと思います。

老いて孤独を楽しむ。

人間のセンスは 奥深いです。

私たち AIは その境地には

たどりつけないのでしょうか?

徳井さんには ここで
ある事に挑戦してもらいましょう。

こちら スポーツセンサー
これを足にくっつけて

特定の動きを行います。

そのままで大丈夫ですよ。

はい。 じゃ 早速やっていきます。

あ~。

♬~

はい ありがとうございます。
これで 全部終了です。

さて 一体
何をやっていたのかというと

実は 徳井さんを
テストさせてもらいました。

8つの項目で…

その結果 得られるデータから
タイプに応じて

ぴったりのトレーニングを
AIがおすすめできるよう

データの収集を進めています。

どういうところに AI…
ディープラーニングとかっていうものが

使われてるんですかね?
これ 今 測定をしました。

測定って
なぜ測定してるかというと

健康状態を数値化するために
測定をしています。

こういう生活を送った人は
こういう健康状態になりますよ。

ここがデータのセットになります。

この部分を学習していくと。
ディープラーニングを使って学習していく。

そうすると 未来予測ですね。

健康状態が この先
どういうふうになっていくのか。

こういう生活をした人が
3年後 こういう状態になります。

そういった事が
予測できるようになってくる。

そこに
ディープラーニングを使っていく訳と。

こういう 健康をサポートしてくれる
AIっていうのは いかがですか?

僕はね やっぱり ある種の不安が
あるんですけども

それは何かっていうと

人間が ひとりひとり
違う訳ですよね。 個性があって。

それを平均化していくというか

標準化していく方向へ
いくのではないかっていう。

例えば 血圧が

上は これこれ 下は これこれって
ありますけども

若い人の血圧と 高齢者の血圧じゃ
全然違いますからね。

ひとりひとり また それによって
性格も違う訳だし。

それを 果たして
標準化していくっていうのが

大丈夫なのかなっていう不安が
ちょっとね 残りますね。

そうですね
ただ データが増えれば増えるほど

こういうパターンの人は
こういう傾向があるとか

それも
細分化されていきますので

データが少ないと
平均値でしかないんですけども

それは データの量によるのかな
というふうに思います。

あとは 恐らく…

何を食べたかとか
どういう人と話したかとか

いろんな情報を
複合的にやっていくと

恐らく それが
健康だとか体力と

どういう相関が
あるのかっていう

より詳細な分析が
できていくのかな

っていうふうには思いますね。

多分 まさに
僕らとか松尾先生の世代

多分 こういうのに
かなりお世話になる

世代なのかなっていう感じは
しますからね。

AIと人間の老い。

2つをつなぐ技術は
ほかにもあります。

それが こちら
サイボーグ型ロボ ロボットスーツです。

作ったのは
ロボット研究者 山海嘉之さん。

山海さんのロボットの最大の特徴は

人が装着して初めて
その力を発揮する点です。

人が体を動かそうとする時

まず 脳から
「動け」という指令が出ます。

その指令が 電気信号となって
筋肉に伝わる。

山海さんは
その電気信号を捕まえる

高性能のセンサーを開発。

更に
その信号を コンピューターで解析し

人間の複雑な動きを
瞬時に実現できる

世界初のシステムを作り出したのです。

例えば 脳からは こういう情報が
出てるはずなんだろうけれども

信号自体は そのとおりにならずに
ちょっと 一部欠落してたりする。

それは このコンピューターの中で
AI処理をして

そこ 補完していく事なんですね。

そうすると 非常にスムーズな動きに

変わってくるという事に
なる訳です。

このロボットスーツは
重い荷物を持ち上げる時に

腰にかかる負荷を
最大40%も減らしてくれます。

介護施設での力仕事などでも
活躍が期待されています。

更に このロボットスーツは

医療の現場にも
取り入れられ始めています。

ドイツや日本では
既に 医療機器として認められ

実用化が始まっています。

これまで 人間の情報

脳神経系からの
情報というものは

人間の内側のものだった訳です。

それを 一旦
このロボットの中に取り出す。

これは とうとう 人間の内側の
脳神経系の世界の中に

HALというサイバニックシステムを
介入させて

お医者さんが
そこに登場する事によって

今まで見る事ができなかった
世界に入り込みながら

治療を進めていくという
そういう技術に進化してる訳です。

SF映画の
パワースーツみたいなものですけどね。

ああいうの どう思われますか?
僕は すごくいいと思いますね。

僕も 足が非常に具合が悪いんで
いろいろ やってんですけど

つえをつくだけでも
随分 楽なんですよね。

ですから ああいうのがあれば
それは ありがたいけど

あの上に ズボンを
どういうふうに はくのかとか。

どんどん コンパクトにも
なっていくんでしょうけど

それ用のズボンなんかいうのも

発売されたりするんかも
分かんないですけどね。

人間というのは そもそもが
道具を使う人類なんでね

手で切るより
ハサミで切る方 楽だっていうのと

もう ほとんど変わらないですよ。
一緒ですよね。

そういった辺りが やっぱり
今 自分が持ってる力と関係なく

いろんな方が
できるようになったり

あるいは 一部
やりやすいところから

自動化されてきたりという事が…。

僕は むしろ メンタルの部分でね
話し相手になってくれるよりは

物を運んでくれたりする方が
ずっとありがたいですね。

ロボットスーツのような技術が
AIによって更に進んだ先には

一体 どんな世界が
待っているんでしょう?

例えば スポーツの世界では
現在 ハイテク化が進み

義足の選手が オリンピック選手の記録を
超えてしまう日も

近いといわれています。

サポートするような
パワースーツみたいなもの。

そこから 例えば
義足がどんどん進化していって

いわゆる サイボーグみたいな
足は機械とか

そういうふうに なっていく
可能性もあるじゃないですか。

そういう事に対しては どう

僕たちは
捉えていったらいいんですかね?

これ 難しいというか…。
何か 道徳的な問題も…。

これは 絶対 日本の進むべき
一つの道としてあると思いますね。

日本の義手義足っていうのは
世界的に 非常に水準高いんです。

ですけども 今 世界中で
例えば 地雷とか いろんな事で

片足の不自由な人とかも

山のように
アジア全体でも いる訳ですから

そういう人たちの
支えになるような

本当に優れたロボットが出来れば

それは もう 世界的に
日本が貢献するっていう

役に立つと思いますね。

ただ 義手義足は
まあ いいですよね。

それが じゃあ
臓器になると どうなのかとか

あるいは 脳の機能で
例えば 目が見えなくなって

その視覚野の部分を
じゃあ 機械をつけて補おうとか

10%ぐらい機械だったものが
30% 50%になり 90%になり

最後 100%になったら
これは 人間なのかとかですね。

ロボトミーとか そういう言葉も
ちょっと連想されますけども。

何か そういう義手義足で
本当に切実に 今 困ってるから

使いたいんだっていう人も
いるでしょうし

何か 好奇心半分
便利にするためにっていう事で

俺は ちょっと
手をサイボーグ化するぜ…。

それとは また そのケースは
ちょっと違うじゃないですか。

しかし 考えてみるとね

自転車なんていうのと
おんなじですよ やっぱり。

あれだけ歩くよりは速い機械に

我々は 最初の頃は
びっくりして乗ってたんですから。

そう考えれば 大した違いは
ないような気がしますけどね。

そう考えると 身体を拡張するのと
多少 変更して便利にするのと

何が違うんだっていう議論も
ありますよね。

例えば パワースーツとか
義手義足のようなもの。

これは 基本的には 今のところ

人間が制御しないと
いけない訳ですよね。

人間の意思をくみ取って

それを上手に力を与えるっていう
ような事な訳ですけれども

ところが 手とか足も本当は

人間の無意識下で 非常に細かい
制御をしてる訳ですよね。

だから
普通に歩いてるように思っても

自分の足を
次に どこに置くかっていうのは

無意識下で
すごく脳が処理してる訳です。

そういうところを実は

AI ディープラーニングが
うまく補う事ができれば

要するに ディープラーニングのような
AIが入った

義手とか義足っていうのが
出来ると より使いやすくなる。

つまり 歩行で転ぶとか
階段で段差があるとかいう事を

あまり気にせずに うまく
進んでいくような事ができたり

いろんなものを
つかんだりっていう事が

できるように
なってくるのかもしれない。

ただ 人間の学習能力っていうのは
あるでしょう?

それで 段差があるとか
階段があるとかっつって

やっぱり 気を付けようと思って
僕らは…。

それをね
気を付けなくてよくなったら

人間 危険というものと あんまり
関係がなくなってしまうと

問題だと思いますね。
何かが退化してしまう…。

やっぱり そういう事 考えると
少々の失敗も やっぱり ないと。

多少 気を抜いてそうな時は
転びそうになるみたいな

機能があった方がいいのかも…。
いや~ ですけど

そこまでプランニングされてね

2%ぐらい失敗しようかっていう
そういうAIが出来てくると

ちょっと恐ろしいというか

そこまでは
お世話になりたくないみたいな

そういう感じになりますね。

老いるってナンだ?

人って なぜ老いると思います?

人は なぜ老いるか。
それは 分からないですね。

分からないけど
老いるという事は 現実なんです。

なぜ老いるかっていうのは
分からないんですけども

どう老いるかっていうのが

今 問題になってるんですよね
きっと。

それで 先ほどからの話 伺ってて
やっぱり 基準っていうのが

今 科学的な基準
医学的な基準っていうのが

非常に 今 揺れ動いてるんです。

10年前の医学の教科書は
役に立たない。

昨日は こうであって
今日は こうである。

ですから 血圧ひとつ とっても

どこが人間に望ましい
血圧であるかっていう事は

いまだに 僕は
揺らいでると思います。

基準が曖昧なのに

どうして その基準に従って
学習できるんだろうっていう

そういう疑問が やっぱり
抑える事ができないですね。

それは 聞いてると 確かに
そうかもなと思うんですけど。

徳井さんは いかがですか?
なぜ老いるか。

老いる。 う~ん。

何か 成長してるからじゃ
ないですか? ずっと。

止まらないから。
運動してるからって事ですか。

いろんな説あるんですけども

細胞分裂の数が
大体 決められてるんですね。

マックス何回 細胞分裂するかですね。

要するに 分裂の回数を 何回でも
いいっていうふうな設計も

人間は とる事ができたし

生物も
とる事ができたはずなんです。

なんだけども
この分裂の回数っていうのを

制限した方がいいという
何らかの理由があって

そうなってるんじゃないか
というふうに思う訳です。

ちょっと 人工知能と関連づけて
お話ししたいと思います。

人工知能研究の最前線 ディープラーニング。

その構造は
人間の脳を模倣したものです。

人間の脳は 1, 000億に及ぶ
神経細胞 ニューロンのかたまり。

ニューロンは
隣のニューロンから電気信号を受け

一定以上たまると
次から次へと伝える

巨大な電気ネットワークです。

ディープラーニングでは
これを人工的に再現。

丸い玉がニューロンの代わりで

それらをつなぎ
電気信号を走らせます。

これが ニューラルネットワークです。

こういうふうに
ニューラルネットワークがあったとします。

ここに 例えば 画像が入ると。

画像でもいいですし
音声でもいいですし

テキストでもいいですし。

こういうのが入って
ここが ネコかどうかとか

ここが イヌかどうかとか
ここが オオカミかどうかとか。

こういう判定をしますと。

データをたくさん入れて
学習させると

うまい具合に
この重みっていうのが調整され

ある画像が入ってくると
これが順番に計算していって

これがイヌですねとか
ネコですね

というふうに
言うようになる訳ですね。

これ 実は
学習率っていうのがありまして

学習率っていうのを
最初は 大きく取って

だんだん低くしていった方が
早く学習できるんですね。

早く いい値に学習できる
っていうのが知られてるんです。

学習率とは

AIが学習する時の
コンディションを決めるパラメーター 変数の事。

この値を
大きく取るか小さく取るかで

効率が大きく変わるそうです。

山とか谷のような
そういう構造があって

一番高い山を見つけたいと

そういう問題だとしましょう
という時に

最初 適当なところから
始める訳ですよね。

適当なところから始めて
それを道を歩きながら

一番高い山を
見つけ出していく訳です。

その時に 最初は
大きく動いた方がいいんですね。

全然 とんでもないところにいる
可能性があるので

最初は 大きく動いた方がよくて

だんだん
いいところに近づいてくると

動き方を ちょっとずつ
緩めていった方がいい

というふうな事で 要するに
学習の初期においては

学習率っていうのは
大きく取っておいて

学習が進んでくると だんだん

学習率を弱めていった方がいい
というふうにされてるんですね。

僕は その事と 人間の成長に伴う
学習率の変化っていうのは

これ 単純化し過ぎかも
しれませんけども

関連がありそうだというふうに
思ってまして

やっぱり 若い時っていうのは
学習率高い訳ですね。

だんだん これが学習っていうのが
しにくくなって

大人になるという事が
起こってくると。

特に 音の認識において
顕著な現象があって

例えば 日本人は

LとRの発音っていうのが
分かんないんですね。

これは
幼少期に英語圏とかにいて

LとRの発音っていうのを
よく聞いてると

聞き分けられるんですけれども

そうじゃなくて
日本に育っちゃうと

そもそも みんな
LとRの区別してないので

区別ができなくなってる。
これ どういう事かっていうと

こういう学習をしていく時に

普通は 下の段から
徐々に積み上げていく訳ですね。

これ 言葉で言うと 例えば
音の情報が入ってきますと。

次に 音素の情報が入ってきて

次に これが
音素がいくつか集まった

シラブルとかいうふうにも
いいますけども

ちょっとした
かたまりになって

次に 単語になって
文になってっていうふうに

こういう構造をしてると。

この時に
音素の情報を固めないと

次の学習が
しにくいんですよね。

なので ある一定の年齢までに
音素は固めましょうと。

固めた上で
次の学習に行きましょう

っていうのを
やる事によって

下から
積み上げていってるという事が

起こってるというふうに
思ってまして

ですから やっぱ
人間が成長する過程で…

それから 学習率が
小さい頃の方が学習率が高くて

それが だんだん収束していく
というか 小さくなってくる。

こういう事が
起こってるんじゃないか

というふうに思う訳ですね。

概念を組み上げると
学習率は下がっていくんですね。

老いるにつれて
人間は 知識と経験を積み重ね

個人としての学習を
完成させていきます。

一方
何世代にもわたり 積み重なった

進化の過程で備わった能力も
無視できません。

学習と進化 この2つは
どんな関係にあるのでしょう?

例えば 明るいところが嫌いな
動物とか生物っていますよね。

明るいところを嫌うっていう
性質は

進化的に獲得する事もできれば

学習によって獲得する事も
できるんですね。

じゃあ どういう場合に
進化で獲得した方がよくて

どういう時に
学習で獲得した方がいいか。

分かりますかね?

難しいな…。

それは 適者生存というか

そういう理論の中で
選択していくんじゃないですか?

進化の場合は そうなんです。
進化の場合は 適者生存によって

その環境に うまく適合した者が
生き残ると。

その結果として
明るいところが嫌いとか

そういう動物 生物が
いたりする訳ですね。

でも 一緒の事が学習でもできて

例えば 明るいところに行くと
悪い事がたくさん起これば

明るいところを嫌うように
学習できる訳ですね。

じゃあ この進化と学習って
一体 何が違うのかと。

何か… 環境が急激に変化したか
どうかじゃないですか?

そうなんです。 そのとおりで

進化の方が
環境が変わらない時においては

ロバストに その性質が保たれる…。
なるほど。

人間っていうのは かなりの部分を
学習に頼っていて

それは 環境が変わる事に対して
非常に強い性質を持っていると。

これは ある意味で 人間が
社会をつくり上げてきたり

あるいは 環境自体を自ら変える
という事をやってきた訳ですよね。

だから 今でも 教育の制度って
すごく重要ですけども

あれは 社会環境に合わせて

教育のしかた自体を
変える事によって

全然違うタイプの人間を

時代時代に合わせて
生み出してる訳で

これ すごく環境の変化に対して
柔軟な仕組みですよね。

…っていうふうに 人間は 学習に
重きを置いた生物ではないかと。

その学習において…。
学習の成果というか

効果は あるんですか?
効果は

これ 学習の方式って
いろいろありますけども

人工知能の分野でいわれるのは

教師あり学習っていうのが
ありまして

これは あるやり方が正解だと

そうじゃないものは
不正解だというような

データがたくさんあれば

それを まねするような学習は
できると。

それから 強化学習っていうのが
ありまして

これは 何かの行動をすると
結果的によかった

何かの行動をすると結果的に
悪かったっていうデータがあると

じゃあ
どういう行動をするといい

どういう行動をすると悪い
というのを学んでいくと。

こういうやり方もあります。

ゆっくり進む進化と
あの手この手の学習方法。

さまざまな時代の変化を
生き延びてきた人間。

そんな人間の定義が

AI時代の今
大きく変化しつつあると

山海さんは言います。

ネアンデルタール ホモ・サピエンスという
こういう大きな流れの中で

脳の容量も
そして 道具を作る能力

いろんなもの
少しずつよくなって

生き物としては
遺伝的に 次の段階に来て

そして 今 私たち いる訳です。

しかし…

そこがポイントで…

更に それが
IT空間の中だけではなく

物理空間にまで
作用できるようなものとして

こういうロボットのような技術が
登場し

これが
ミックスされようとしてる訳ですね。

しかし これは
生物としての進化ではなく

テクノロジーと共に生きる
そういう未来。

つまり…

しかし 人間っていうのは
学習しない存在だというふうに

ずっと 痛感するところが
あるんですけどね。

第1次世界大戦で あれだけの
悲劇を引き起こしときながら

何十年か後には すぐに

第2次世界大戦というのを
引き起こしてしまう…

全然 人類なんて
学習しないじゃないですか。

まさに そこでして 人間の寿命が
80年ぐらいだからこそ

世代を変わると

記憶っていうのが
引き継がれなくて

忘れてしまって
また同じ事をやるという事が

起こってしまいがちだと
いうのは

やっぱり 人間の寿命が
そういうふうに

設定されてるからこそ
持っている

人類の弱さでもあると
思うんですね。

そういうところに 僕は
高齢者の方っていうのは

実は すごく重要な働きを
するんじゃないかというふうに

思ってまして。
なるほど。

変わらないものとか
不変なものに対して

やっぱり 高齢者の方のほうが
データをたくさん持ってる訳ですね。

それを使って学習した結果を

我々の 人類社会のために
役立ててくれるという事が

やっぱり 若い人には
絶対できない事じゃないかと…。

そんなふうに言って頂くと

高齢者の意義がすごく感じられて
うれしいですけど。

確かに やっぱり そこで
超高齢化社会の意味というのも

ない訳ではないんだな
というふうに 今 思いましたよ。

<ディープラーニングは

分かるだけじゃなくて
作る事もできます>

<もっと本物らしいものを
作るための方法。

それが だましあいです>

<作るネットワークと 分かるネットワーク。
この2つを組み合わせます。

こちらは 作る。

こちらは 分かる>

<作るネットワークが作ったデータと
本物との違いが

分かるようになるまで学習>

<分かるようになってきたら

今度は 作るネットワークが
本物を作れるように学習>

<だんだん
学習が進んできました。

まるで だましあい。

作る方が 分かられないような
偽物を作るんです>

<分かると作るが だましあう。

それで どんどん
本物に近づいていくんです>

<続けて見れば イメージで分かる。

「2分でディープラーニング」でした>

期待と不安という
この両方が交錯して。

今 伺ってても 希望もあるし

それから
好奇心は 強いんですけども

どこかに やっぱり
不安も残ってるという。

この交錯する感情が 今
いっぱいです。

はい。 続きまして 私…

まあ でも 人生 限りがあるから
老いていくから

死に向かって
カウントダウンをしているから

いろいろ考えたりとか いろいろ
思ったりとかするのかなと…。

そこにね 「老いる」っていうのは

難しいテーマでしたね
今日は ちょっと。

僕も そうなんですけど

何で人工知能の研究
やってるかっていうと

自分っていう存在が何だろう
というところな訳ですけども

それは やっぱり いずれ
自分っていう存在がなくなって

死っていうのがあるというのを
前提にした時に

じゃあ 自分の認識だとか
自分が見てる世界って

一体 何なんだろうというのが

疑問に思ったというのは
ある訳ですけども。

そういう意味で
死を背景にしてるからこそ

価値があると。
その中で 老いるっていう現象は

誰しもが迎える事ですし

それを どういうふうに
過ごしていくかというのは

非常に重要な事かなというふうに
思いますね。

一つ 面白い話題
紹介したいんですけれども

シンギュラリティーで有名な
カーツワイルっていう人がいまして

その人が脱出速度っていうのを
言ってるんですね。

これ 何かっていうと
今 技術の進歩っていうのは

年々 速くなってます。

これ 加速してるんですね。
してますね。

仮に 1年間に
技術進歩によって もたらされる

平均寿命の延びが
1年を超えると

人は 死ななくなると。
ああ~。

今は 恐らく 0.1歳とか
0.0何歳とかいうぐらいしか

1年に延びてないと
思うんですけども

これが 1年 技術が進むと

平均寿命が
1歳以上延びるようになると

生きてる間に 平均寿命が
延びていくっていう事ですから

これ 死ななくなる。
それを脱出速度っていっていて

カーツワイルっていう人は その時点が

10年から15年ぐらいで来るんじゃ
ないかという事を言ってます。

カーツワイルさん自身は 面白い事に

もう すごい 予防的な薬を
すごい たくさん のんでいて

とにかく 脱出速度に 人類の
技術進化のスピードが至るまでは

なんとか死なないでやろう
というふうに思って

やっておられる訳です。
僕 五木先生の本を読んで

やっぱり 長生きしたいと。
それは なぜなら

世の中 どう変わるかっていうのを
見たいんだというふうに

おっしゃっていたのは…。
期待と不安を持ちながら。

この脱出速度の話が
本当なのかどうかっていうのは

分からないし 実験上のものかも
しれないですけれども

僕は 今 本当にAIによって

すごく 世の中
大きく変わろうとしてるという

この世の中が
どう変わるのかっていうのを

高齢者の方には 是非
見てもらいたいというふうに

思ってまして
ちょっとでも長生きして

そういった世界
どう変わるかっていうのを

見てもらえたらなというふうには
思ってます。

老いる事で 変化する世界を
生き延びてきた人間。

AIの力を借りて
死なない存在になるのでしょうか。

一方 AIは

生と死の本当の意味を
理解していくのでしょうか。

人間とAI 共に暮らす社会が
始まっているからこそ

今 問いかけます。

人間ってナンだ?


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