人間ってナンだ?超AI入門 第12回(最終回)「働く」 小林康夫、沼尾正行、ジェフリー・ヒントン、松尾豊、徳井義実…


出典:『人間ってナンだ?超AI入門 第12回「働く」』の番組情報(EPGから引用)


人間ってナンだ?超AI入門 第12回「働く」[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。最終回、テーマは「働く」。


詳細情報

番組内容

人々の仕事を奪う脅威としても話題にのぼるAIだが、どこまで人間の労働を代替できるのか?そもそも今、「働く」ということの意味は?AIの飛躍的な進歩は、社会を、人間を、どこまで変える?いつの間にかSF映画を超えるかのような可能性を見せる人工知能の本質に迫る最終章。社会との関係性を築く意味を持つ「働く」ことの内実が変わる時、人間は?哲学者・小林康夫と松尾の丁々発止の議論で人間の認識の本質、可能性に迫る。

出演者

【ゲスト】東京大学名誉教授…小林康夫,大阪大学教授…沼尾正行,【VTR出演】トロント大学教授…ジェフリー・ヒントン,【解説】東京大学大学院特任准教授…松尾豊,【司会】徳井義実,【声】茅原実里




『人間ってナンだ?超AI入門 第12回「働く」』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12回(最終回)「働く」
  1. 人間
  2. AI
  3. ロボット
  4. 自分
  5. 思います
  6. ディープラーニング
  7. ネコ
  8. 何か
  9. 世界
  10. 関係


『人間ってナンだ?超AI入門 第12回「働く」』の解析用ソース(見逃した方はネタバレ注意)


解析用ソースを読めば、番組内容の簡易チェックくらいはできるかもしれませんが…、やはり番組の面白さは映像や音声がなければ味わえません。ためしに、人気のVOD(ビデオオンデマンド)サービスで、見逃し番組を探してみてはいかがでしょうか?

☆無料で民放各局の動画視聴ができるTVer(ティーバー)!まずはココから!

他にも、無料お試し期間のあるVODサービスが増えてますので、各社のラインナップを調べてみるといいかもしれませんね。

↓NHK関連商品

今日も一日 頑張りましょう。

♬~(「ラジオ体操第一」)

今 社会を確実に変えつつある
人工知能 AI。

人間の代わりに

時に 人間以上に器用な働きを
見せ始めています。

これまで11回にわたって

AIの進化と その仕組みを
探ってきた 超入門シリーズ。

AIについて知れば知るほど

あなたは この問いに
ぶつかってきたはずです。

最終回のテーマは…

それは 私たち AIが

人間の知能を超えると
いわれている年。

私たちが進化し

人間の仕事を 次々と
奪い取っていくのではないか?

そんな話題が ネットや雑誌を
にぎわすようになってきました。

確かに 私たちは
人間の仕事を 役割を

少しずつ 肩代わりするように
なってきています。

ラジオでニュース原稿を読みます。

「水泳の世界選手権最終日は…」。

「人工知能アナウンサー ナナコが
最新のニュースをお届けします」。

ご注文を伺います。

(同時に注文する声)

同時に注文されても大丈夫。

左から順に
エビフライ定食と 焼き魚定食と

から揚げ定食と
フランス料理のフルコースですね。

しかも 人間と
見まごうようなものまで登場。

人とAIの根本的な違いは
どこにあるのでしょう?

そんな時代だからこそ

私たち AIと 人間の皆さんも
一緒に考えませんか?

あなた これから
どう働き どう生きますか?

いよいよ最終回ですけども
松尾先生。

ちまたで よくいわれる
AIが人間の仕事を奪う

あるいは 人工知能が進化を続けて
いつか人間を超えるという事が

本当に起こるのかどうか。

議論していきたいというふうに
思います。

消えていく職業は みたいな事も
よく何か

ネットのニュースなんかでも
載ってますしね。

よくいわれますね。
はい。 という事で

今回は ゲストとしまして
哲学者で 東京大学名誉教授の

小林康夫さんをお招き致しました。

よろしくお願いします。
よろしくお願い致します。

ちょっと 僕 哲学者の方と
こうやって面と向かうのが

恐らく 初めてじゃないかと
思うんですけど

哲学者っていうのは どういう事を
研究されてきたんですか?

哲学者は
あんまり研究しないんですよね。

研究しない?
哲学は もともと

向こうの言葉で言えば
フィロソフィーだから

フィロは愛
ソフィーは知 あるいは知恵ですから

知を愛するとか
知を通して愛すると。

それが哲学者で

自分の立場から出発して
世界を どう愛するかみたいな

これは 今日のテーマにも

関わってくるんじゃないかなと
思います。
そうでしょうね。

ブロック遊び 楽しかったね。

AIが人間社会に
どんどん入り込んでいく時代。

小林さんは
哲学者として どう考えます?

すごく大きな もう
人類史上の転換点に入ってると

思ってるんですよね。
それは ひょっとすると

人類は 昔は 文字を
持ってなかったじゃないですか。

それが
文字を持ったじゃないですか。

その文字革命に匹敵するような
大きな革命に

突入しつつあるんじゃないかと。

哲学者としては面白い。

どんどん どんどん 機械に
働かせるようになっていくと

人間っていうのは どういうふうに
なっていくんですかね?

人間がやってた仕事が どんどん

ワークは まさに 機械に
奪われましたよってなって

「あれ? 人間って

これで おしまいなの?」って事に
なるのか

そこで 全く 今まで
想像もつかなかったような

新しい人間の理解に到達して

「いや 21世紀は 人類は
新しい人間になりました」って

こう いけるのか

そういう 非常にスリリングな問いを
突きつけられてる訳ですよ。

もう大変ですよ 哲学者は。
(笑い声)

そうですよね。
いや 大変ですよ。

人工知能と哲学っていうのは
やっぱり 昔から交流があって

知能って何かっていうのを
考えると。

それを自分の経験を通して
考えるっていう事は

すごく 哲学の考え方に近いのかな
というふうに思います。

こちら 一見すると
工場にある普通のロボットアーム。

顔がついているところが
愛らしいというところでしょうか。

でも 実は
ちょっと変わった機能があります。

これ いわゆる 工業用の
ロボットアームみたいな事なんですかね。

ええ。 今 研究で
よく使われている
ものですね。

一応 あそこに
顔らしきものがあって。

これ ダイレクト・ティーチングっていう機能が
あって

こういうふうに
手を 人間が動かしてあげると

それを学習するんですね。

なので やりたい動作を人間が
手を持って動かしてやればいいと。

これは 今までの
産業用ロボットっていうのは

基本的には
ロボットがいる所には

人間が入っちゃ
いけないっていう

そういうふうに
出来ていた訳
ですけれども

このロボットが
目指すところっていうのは

人間が作業をする隣で
ロボットも一緒に作業をする

というような事を
目指しているという事ですね。

まだ そんなに
脅威じゃないですよね。

むしろ 人間が
教えてあげたとおりの事を…。

そうですね。
やってくれるので

あとは 僕はやんなくていいよね
みたいな。

楽しますねっていう感じですかね。

しかも あれやと いろんな人が
使いやすくなるというか。

そうですね。
もともと プログラミングして

動かすというよりは

「こうですよ」っていって
やらすっていう事ですから。

このロボットを作ったのは
ロドニー・ブルックスさんっていって

MITの人工知能研究所の
所長だった方で

もともと 身体性っていう概念が
重要だと。

知能においては

体を持つっていう事が
非常に重要であるっていう事で

サブサンプション・アーキテクチャーっていう

包摂アーキテクチャーというふうに
いわれますけども

そういった概念を考えた人で

この人が お掃除ロボットのルンバの
会社も作ったし

いろんなものを
作ってるんですね。

1987年
ロドニー・ブルックスが提唱した…

それまで 人工知能では

与えられた情報を
1か所に集めて解析し

意思決定を行う
一極集中の方法が主流でした。

しかし ブルックスは

足を動かすだけなら
足に任せればいい。

障害物に当たったら
足を上げるといった

反射的な運動をベースに
多段階で構成した方が

効率がよいと考えたのです。

世界と知能の間にある
体を重視する考え方です。

あれは あのままいくと

もっと
人間のボディーに近いようなものに

なっていく方向に
いってるんでしょうか?

これ 両方あると思ってまして

家の中とか 職場環境とか
大体 人間用に作られてるので

そうすると 人間と同じような体を
持っていた方が

作業がしやすいっていうのが
ありますので

そういう意味で人間の体 大きさに
近いようなものっていうのを

作るっていう方向があります。

一方で 工場の中で働くとか
例えば 畑で働くとか

そういったものに関しては

別に 人間の大きさとか
人間の動作を

気にする必要は ないですから

それは もう 今でも 産業用ロボットは
すごく大きいのもありますけど

そういうふうに
人間と関係ない進化に

なっていくんじゃないかなと。

産業用ロボットに限らず

人工知能を備えたロボットが
人間と同じ空間で働く事が

現実になってきています。

今後 ディープラーニングによって
AIが更に賢くなった時

人とAI 人とロボットの関係は
どう変わるのでしょうか?

人間が入ってきて

ぶつかると止まるとか
最低限の装置はありますけども

基本的には 人間の動作に合わせて
ロボットの側が

動きを変えるっていうのは
できなかったんですよね。

ところが ディープラーニングの技術と
組み合わせて

人間がやってくれたのを
それを受け取って やるとか

そういう協調的な動作とか

いろいろできる可能性が
あるんですよね。

単純に言うと
同じ職場… 工場のラインなんかで

人間が ちょっと複雑な作業を
やってる横で

AIのロボットたちが
単純な作業をしながら

人間の動きを ちょっと
よけてみたりとかしながら

一緒に働けるような環境に
なったりもするっていう。

そういう可能性もありますね。
逆もありますか?

人間のやってるのを
ロボットの方が「違うよ」と。

チェックするっていうのは これ

画像認識だけで
だいぶできる可能性があって

OKかNGかっていうのを

フラグを立てるっていうのは
できますけども

ところが
人間の体の方が スペックが高いので

人間ができなかった作業を
ロボットがやり直すっていうのは

技術的には ちょっと難しいんじゃ
ないかなっていう気もします。

そうすると今 AIと人間が一緒に
何か 会話しながら

「君は 何か駄目だよね」なんて
言いながら

働いてるって感じじゃないのね。
まあ そう… そうですね。

面白いですけどね。

だんだん
ロボットに腹立ってくるでしょうね。

電源抜いたりするでしょうね。

そこに何かが生まれてくると

本当に
一緒に働いてるって感じがする…。

そうですね。 同僚という…。
同僚って感じ するけど。

働く上で 人は皆

自分の能力を最大限発揮したいと
考えるでしょう。

私たち AIがお手伝いすれば

皆さんの潜在的な能力や
直感的な ひらめきまでも

引き出せるかもしれませんよ。

これは 何でしょうか?

(沼尾)これは
脳波計なんですけれども

人の感動状態っていうか
感情ですか。

そういうものを収集しながら

いろんな曲を聴いてもらう
という事を考えてるんですね。

要するに 人の いろんな曲に
対する反応っていうか

そういうのを収集して
それに基づいて

その人が好きな曲とか

その人が感動する曲とかいうのを
作ろうと。

あなたのためだけっていう事。
そうですね。

オーダーメードで あなたのためだけの
曲を作りましょうという。

ちょっと じゃあ とりあえず
一回 やってみましょうかね。

(沼尾)これで 曲を聴いて頂いて。

まあ 割とよさそうな
「銀河鉄道999」とか。

これは もう 単純に
聴いてればいいんですね。

はい。 静かにして聴いて頂ければ。

♬~(「銀河鉄道999」)

…という事で
データを送らせて頂いて。

今のを聴いてる時の
僕の脳波データがとれたと。

そういう事になります。
これは どんどん聴いて

脳波のデータがとれれば とれるほど
精度が上がってくるみたいな…。

そうですね。
本当の実験の時には

75曲とか 聴いたり
してもらってるんですけど

たくさんとれば
いろんな反応が分かります。

今のフレーズの中で

どういうような事が
分かるんですか?

その人が
快な状態か 不快な状態かとか

覚醒度が高いか低いか
みたいなやつを検出して

フレーズの中にいろんな… 例えば

和音進行みたいなものが
ありますよね。 それに応じて

どういう反応してるか
っていうのが分かるという。

へえ~。

じゃ もう一つぐらい…
「ラジオ体操」なんて どうでしょうか。

大好きだったりして。

「ラジオ体操第一」大好きなんですか?
(小林)いやいやいや。

徳井さんが好きじゃないかなと…。

そんなに大した思い入れも
ないんですけど。

♬~(「ラジオ体操第一」)
あっ これですね。

これを聴いて
どう 脳波が動くんやろ…。

♬~

じゃ 作曲してみましょうか。

この2つのデータで。
(沼尾)はい。

世界に一度もなかった音楽が
返ってくるって事ですよね。

初めて作曲する曲。
今日 初めての。

新曲が。 (小林)新曲が!
すごいですね。

これですか?
はい。

でも いい曲だなっていう感じ…。

優しさや切なさが含まれた 何か。

いい曲っちゃいい曲ですよ。

はあ~。

小林先生にも試して頂きました。

一台 これがあれば
一番ぴったりな音楽が

自分の家で流れますよっていう
感じだと

いつも 気分のいい ドンピシャの音楽が
流れてくるみたいな。

今日も一日頑張ろうかみたいな。

私としては 例えば これが
セラピーみたいなものに使えて

その場その場で
人の反応に応じて

その人を落ち着かせたりとか

そういった
精神的なケアをするみたいな

そういう事に使えたら すごく
いいなというふうに 今 思って。

例えば アスリートの方なんか

試合前に こういう精神状態に
したいっていうのんで

音楽で そういうふうに
するっていうのも できますよね。

我々は その辺 狙ってます。
ああ~。

人工知能研究と人間の脳。

そこには
深いつながりがあります。

ディープラーニング研究の第一人者
ジェフリー・ヒントンさんに

話を伺いました。

AIの研究をする事で

逆に 人間の脳を深く知るヒントに
なってくるみたいな。

今 ディープラーニングが すごく
技術として 急速に進展してきて

工学的なアプローチの方が
だんだん主流になってきて

やったら うまくいきました
っていうのによる

理論の発明っていうのが
たくさん起きてきたと。

そうすると 今度 そういう理論を
脳の方に照らし合わせてみると

実は こういう事が起こってんじゃ
ないかというふうに

分析するような事っていうのも 今
起こり始めてるという事ですね。

質問があるんですけど
松尾先生は 人間の脳でも

バックプロパゲーションっていう事が
起こってると思います?

起こってると思います。
思います? それは

今の説明があったみたいに
重みをつけて

そのずれを取っていくみたいな

そういう形で行われてると
思います?

これは いろんな説が
あるんですけれども

スパイクのタイミング

ニューラルネットワークといっても
動的なシステムなので

発火して そのタイミングによって

この発火したものと
この発火したものが

強化される時もあれば
弱められる時もあるんですね。

この発火のタイミングによって
実は 誤差逆伝播と同じ事が

起こってるんじゃないかっていう。
それは すごいですね。

それは ちょっと今 興奮しました。

つまり 実際の脳では
僅かな時間差みたいなものが

今の 時間のない
重みのずれみたいのに

対応してんじゃないかって。
なるほど。

それは 哲学者としては
我が意を得たり。

すばらしい。
視聴者の皆さん。

「何が なるほどやねん」と
思ってらっしゃるでしょう。

僕も同じです。

何となくしか ぼんやりしたものが
僕の目の前を…。

いや 単純なんですよ。

今の図は
別に 時間がないじゃないですか。

でも 我々の脳は 生きてるので

ものすごい時間っていうものを
処理してる訳ですよ。

だけど コンピューターは

僅かな時間で 何万回のオペレーションが
できる訳ですよ。

それが やっぱ
コンピューターの強みですよね。

だけど 我々の脳は それを
何で やってるかっていうと

多分 この時間っていうものの
感覚が違ってるから…。

でも それが
同じオペレーションだとすれば

そこに何か
重要なヒントがあると思いますね。

ちょっと解説していいですか。
すいません。

先ほど ヒントン先生が
図に描いてましたけれども

こんなニューラルネットワークが
あったとします。

ここに画像が入ってきますね。
画像。

…で この画像が入力されて
各画素の値ですけれども

ピクセルの値ですけれども
入力されて

これが ネコだとか
ネコでないとか…。

ん? これ今 脳の事言うてます?
AIの 人工知能の事…?

人工知能の事です。
人工知能の事。

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。

このネットワークを どういうふうに
学習するかっていうと

これ それぞれ この線に
重みっていうのがありまして

太いものもあれば
細いものもあるんですね。

これが上手に働く事によって

この ネコかネコじゃないか
っていうのを判定してる。

この重みを どうやって
決めてるかっていうのが

誤差逆伝播っていって

ある画像をネコだっていうふうに
判定した時に

間違ってた。
ネコじゃないという時には

ネコじゃなかった事
間違えた事っていうのを

順々に後ろに戻していくんですね。

後ろに戻しながら この重みを
修正していくという事をやります。

数学的には

誤差の関数の微分を取って
戻していくっていう

こんなようなですね。

絵本にしてもろうていいですか?
(笑い声)

「こち亀」の両さんが
大原部長に説明するみたいに。

これを
じゃあ 社長にしましょうと。

何となく 分かりやすそうやぞ。

これ 部長にしましょうと。

…で これ 課長にしましょうと。

これ 平社員ですね。

何か こういう組織があって

平社員が情報を課長に上げると。

課長は 部長に上げる。
部長は 社長に上げる。

社長は 何かの判断するんですね。

社長は 判断が間違ってたと。

間違ってた場合に
どうするかっていうと

例えば
ある商品を作ったんだけども

それが うまくいかなかったと。
失敗したという時に

その商品を作れって言った部長

作った方がいいですよって言った
部長を責める訳ですね。

「お前が言ったとおり やったら
失敗したじゃないか」というので

責めると。 あんまり言わなかった
部長は 責めない訳ですね。

この部長も 下の課長に

「お前が作った方がいいって
言ったから 社長に言ったら

怒られたじゃないかよ」って言って
責めるんですね。

この課長も責めるんですよね。

要するに 社長が間違った時に

それを言った部長との関係を
弱くするんです。

逆に やめた方がいいですよって
言ってくれた部長との関係は

強くするんです。

部長も同じように
自分が判断が間違った時は

その根拠になった事を言った
部下との関係を弱め

当たってた時は その関係を強める
という事をやっていくと

だんだん…

…っていうのが誤差逆伝播で

普通 判断の経路は

ここから上がってきた情報は
上に行くんだけども

結果 間違ってたか
よかったかっていうので

修正するのは
逆に下りてくるんですね。

誤差が逆に伝播してくる
というようなアルゴリズムだと。

これと同じ事が

脳の中でも起こってるのか
どうかっていうのが

先ほどの
小林先生とのディスカッションなんですね。

そういう事か!
今のは 分かりやすかったですね。

…で 何でかっていうと
人間の脳において

こっちから こっちに行く経路は
よく知られてるんです。

ところが こっちから
こっちに行く経路っていうのが

見当たらないんですね 脳の中で。

見当たらないので
誤差逆伝播っていう事は

行われてないんじゃないか
っていう人もいるんだけども

でも どう考えても

この誤差逆伝播っていうのを
上手に使わないと

学習できないはずなんで
脳の中で

どういう仕組みかによって
やってるはずだというので

先ほど お話ししたような

時系列に
強くなる 弱くなるっていうのも

実は タイミングによって違うんですね。

そのタイミングっていうのが
うまく働く事によって

逆に戻るっていう事が 実現
されてるんじゃないかっていう

そういう話。
ちょっといい?

そこ行ってもいい?
ああ どうぞ どうぞ。

いやいや
さっき 僕が言ったのは

これ 今 画像じゃないですか。
これね。

人間の脳は 画像じゃなくて…

僕 絵 下手なんだけど
こういう…

これ ネコだとして

ネコは動いてる訳ですよ
ピッピッピッピッて。

そうすると 画像としては
めちゃめちゃな…

一枚の画像にとったら
このネコは ヒュッて行っただけで

ものすごい量じゃないですか
画像で切ったら。

でも それは 全部
時間差じゃないですか。

それで そういうような
この処理のしかたで

ネコが こう動いて こう動いて
あっ ネコかなと思ったら

あっ イヌでしたっていうような
気付きみたいなものが

脳のは この関係が全部
ある種の立体が運動してる中で

時間差のずれみたいなもので

微妙に調整してんじゃないの
という事でいいですよね。 多少は。

今の話だと…
非常に重要なんですけども

これまた論点があって

小林先生がおっしゃったように
これ 画像なんですね。

画像 静止画なんで 人間の脳は
ず~っと見えてるので

時系列で入ってきてるんですね。
今のディープラーニングだと

静止画を処理するものが
CNNで

時系列を処理するものが
RNNっていうふうに

分かれているんですけども

本当は この分かれ方って
ちょっと おかしくて。

だって 人間って 別に
全部 時系列情報だから

こんな
静止画を扱うっていうのは

ちょっと抽象化し過ぎというか
捨象し過ぎだし

RNNっていうのも
単純化し過ぎで

もうちょっと複雑な動的システムが
脳の中であるはずだと。

それを ちゃんと モデル化しないと
いけないっていうのは

思ってる人
多いと思いますけども

まだ 今のディープラーニングは

こういう単純化されたものしか
ないという事ですね。

今 僕がお話ししたのは
誤差逆伝播の仕組み自体が

脳の中で どう実装されてるかに
関して

スパイクのタイミングっていう
理論があって

もしかしたら
それが有力かもしれないっていう。

僕も ディープラーニング研究しようかな。
(笑い声)

これ 面白いと思います 本当。

これまで 11回の放送で

ディープラーニングについて
いろいろ勉強してきましたよね。

そこで 改めて問いかけます。

ディープラーニングの「ディープ」ってナンだ?

深いっていうのが
何で重要なんでしょう?

「深い」が何で重要?

いつも 何か
時たま かけてくる問いが

ものすごい難しい。

答えようすら分からへんな。

深いの反対は浅いですよね。

浅いラーニングっていうのも
まあ あって

ディープラーニングが
こうやって出てくる前は

基本的には
機械学習のモデルっていうのは

浅いものが
ほとんどだったんですね。

浅いっていうのは つまり
この階層が1層しかない。

それが今 何層もあるようなものが
出てきてると。

これ 層が重なってくる
深くなると なぜ いいのか。

その一つのAIが
できる事 分かる事の幅が広がる。

でも 浅くても たくさん
ニューロンを置けばいいですよね。

違う言い方をすると
会社組織とか

いろんな 人間の組織
ありますよね。 学校とか。

それ 大体 階層構造してますよね。
そうですね。

あれ 何ででしょうね?

何でですか?
何ででしょうね?

でも 基本的には
階層が生まれる事で初めて

全体っていうか

何かのまとまりみたいなものが
出来て…。

そうじゃないと こういう
平めったいところに いっぱい…

表面的に みんな カードがいっぱい
バラバラなってるだけだから

それが いくつもある事によって
ようやく統一ができてくるって

そういう方向なんじゃ
ないですかね。

ディープラーニングは なぜ ディープなのか?

人間社会は なぜ
階層構造をしているのか?

あなたは どう思いますか?

1つ目の説明は…

これは 例えば
ネコの顔っていうのは

目と鼻と口とひげとかから
出来ていて

ひげは 何本かの線から
出来ているというふうに

階層構造をしてるんですね。

なので こういう学習する側も
階層構造していた方が

いいという議論なんですけども

ここで 僕が問いたいのが…

つまり 逆に 我々が

こういう構造でしか
認識できないから

世界が階層構造のように
見えてるだけなんじゃないですか。

僕も 何か
一瞬そんな事思いましたね。

小林先生 どう思われます?

今の おっしゃる 階層じゃ
ないんじゃないかっていうのは

階層っていうものの設定は
人間の知能がやってる事で

世界そのものは ひょっとしたら
無階層だっていうんですか。

でも 例えば 簡単に
宇宙からクオークまでっていう

こういう階層の事は 考えない…。
それは…

これは全て 人間の知能が
生み出した 虚妄であると。

そういう見え方は ほかにも
多分 たくさんある中で

人間は
その見え方しかできないっていう。

それは 人間が
言語を学んだっていう事と

関係あると思います?
関係あると思います。

この階層は
言語によって支配されてますよね。

言語が テキストからあって
フレーズがあって

品詞に分かれるみたいな

そういうものが
我々の知能の原点にあるから。

そういう事ですよね。
こうやって積み重ねられた

特徴量っていってもいいですし

ある時は 概念といってもいいと
思うんですけども

こういうところに
これが ひげですよとか

これが ネコですよっていう
ラベルが対応するっていう事が

言語だというふうに
思ってまして

だから 言語が
階層的であるっていう事と

人間の見方が
階層的であるという事は

ほとんど同一かなというふうに
思いますね。

今 AIは とうとう 単なる情報が
そこにあるんじゃなくて

人間の言語でいうコンセプトっていうか
概念っていうものまで

自ら つかむ事ができるように
なりつつある。

そう おっしゃったんですね。
そのとおりです。

経済学の父 アダム・スミスは
分業の大切さを説き

労働を分け合う事に
社会の基礎を見いだしました。

働く事で
社会との関係を築いてきた人間。

「働く」の意味が変われば
世界も変わるのでしょうか?

2人に 問いかけを
したいんですけれども

ここの
「?」のところって
どう思われます?

飛ぶことが
飛行機になったとすると

知能が何になるか
っていう事と

人間の人間らしさっていうのは
一体 何なのかって。

知能がAIという事に
なってくるんですかね?

飛行機は
旅行と物流とかですよね。

人工知能で ここの一番大きい
応用って何でしょうね?

パソコンとか そういう事ですか?

パソコンは 多分
知能じゃないですよ まだ。

僕は やっぱり ここが一体
何なのかなっていうのが

すごく重要なんじゃ
ないかっていうのと

それとは別に 人間らしさ
っていうのが 何かっていうのが

すごく重要なんじゃないかと
思ってるんですけども。

これを探したいんですよね。

今 松尾先生は
そこに解答がないんですか?

つまり 飛行機のような…。
僕なりの解答はあります。

だけど それ当たってるかどうかは
分からないです。

それは…?
僕が思うのは

今まで 人間の
認知とか判断っていうのが

人間にしか
付随してなかったんです。

それが…

それが意味するものは

例えば ロボットが
いろんな作業を上手にやったり

調理をしたり 片づけをしたり

いろんな 今まで
人間しか できないと思っていた

作業 あるいは 判断
こういうのが

次々と AIにできるように
なってくるというのが

旅行とか物流にあたるようなもの
じゃないかなっていうふうには

思いますね。

それができた時には
人間は働かなくても生存できると。

今までの時代は
人間にとって一番大事な事は

結局 自分が生存し続ける事で
そのためには 自分の…

今も そういう人が多いと
思いますけど

私有権を守って
自分のものを自分として守って

これを侵すものには戦うと。

…いう形で
モデルを作ってたんですよね。

今 知能がAIになった…。

それが もし 理想的に
とことん 完璧な形で

地球を覆う事ができるとすれば

その時には 人間は
それから解放されるだろうと。

その時に じゃあ 人間らしさって
何が残りますか?

今までの 労働して
人間が世界に働きかけて

それで 世界をつくりかえながら

自分たちの世界を
つくってく事が

人間の最大の定義だと
思われてたのに

これを全部
AIがやってくれたとしたら

きっと 100年も200年も
かかるかもしれませんけど

その時に
人間らしさって何ですかって

聞いてる訳なんですけど
どうですか?

何か…。
僕が質問して…。

そういうふうにイメージしていくと

未来の地球のイメージが
ただただ平和だけれども

何か こう… 無感情な
人間という生き物が

ただただ生存しているみたいな
感じのイメージも

ちょっと
してしまうんですけどね。

そこで 人間らしさっていうのを
次のステージに行って

新しい人間らしさっていうのを
獲得するのかどうか。

さっき言ったみたいに
やっぱり 人間は

生存するために 闘争し 欲望し
何かを欲しいと思い

その自分の欲望のためには
相手を倒しもし 殺しもし

っていう激しい姿を
見せてきた訳じゃないですか。

これもまた 人間らしさですよね。
ある意味では。

ず~っと 今まで変わる事のない
人間らしさなんですよ。

これをAIみたいなものが出来て
それが極限まで行った時に

この人間らしさを

つくりかえられるのか
つくりかえる必要は ないのか。

相変わらず AIを巡って
激しいバトルがあって

闘争のまま 人類が全滅するのか

かなり スリリングなとこに
来ましたよっていう…。

分かんないですけど もっともっと
進化した星から来た宇宙人が

人類を見た時に
こうやって いろんな…

食料を奪い合って
土地 奪い合って

ガ~ッて戦っている。

まだまだ下等な生物だなって
判断されてるところを

人工知能が発達する事によって

今 先生がおっしゃったような
社会が来た時に

やっと ちょっと
宇宙人から見たら

あっ 1段階 上がりよったな
みたいなふうに

見られるような事に
なったりすんのかなとか。

そこで もう一回
人間っていうものの

本当に ディープラーニングを はるかに
超えた深さみたいなものが

もう一回 再発見されないと
もたないですよね。

ただ もう やる事なくなって…。
別に僕 生きてなくてもいいかな。

だって もう 世界は
回ってるしってなった時に

意味がなくなるから。

じゃあ その時に意味っていうのは
どこから くみ上げてくるか

っていうと やっぱり
自分の存在の深さから

くみ上げてくるしか
ないじゃないですか。

その存在の深さっていうものが
どうかっていうのを

見ていくんだけど
しかし 大事な事は

そこで きっと 人間は もう一回
多分 共感とか そういうものを

AIから学ばなくちゃいけないと
思いますよ。

インターフェイスっていうか
違ったもの同士が

触れ合うとか 共感し合うとか
ここが瀬戸際だと思いますね。

僕は 人類っていうのは
生存のために

いろいろ戦ってきたと。

実は こここそが
人間性だと思ってるんです。

これは AIが いくら普及しても
僕は 人間性 変わらないと。

AIが普及する事によって

生産っていうのに関する
直接的な仕事は

僕は 人間は しなくてよくなると
思います。

だけども
それと関係ないところで

人は
コミュニティーをつくり 敵をつくり

その中で 何らかの形で戦い
仲間と共感しっていう事は

僕は ずっと やっていくという事
だというふうに思ってまして。

ある意味で… ちょっと
言葉は悪いかもしれません。

こういう事を やっぱり
ずっと やり続けてる。

僕は これは 本当に
人間らしさだと思ってまして

これは 多分 なくならない
というふうに思いますし

AIが いくら普及しても

働かなくなる事は
僕は 絶対ないと。

<今までは 正しい答えが
ある場合の学習でした>

<では ゲームや自動運転のように

先が読めない状況
答えがない場合は どうする?>

<マルバツゲームで考えてみましょう。

ある場面を入力すると
次に打つ手を出力するネットワーク>

<学習もなく
勝てる訳はありません>

<そこで まずは 何度も対戦。

場面場面のデータを
ためていきます。

その一部分を取り出して学習。

もし
次の一手で勝負が決まる場合

正解が分かります。

勝ちにつながる手が見つかれば
それを学びます。

まだ勝負が決まらない場合は

学んだ成果から
勝ちにつながる一手を予測します>

<その一手を 再び
勝ちにつながる可能性として

学習に使います>

<場面ごとに行動を学習する事で
全体として賢くなるんです。

全部 通して見て
イメージして下さい。

「2分でディープラーニング」でした>

あれ 欠陥… 欠陥商品の
「かん」って どんなんでしたっけ?

こうですかね。

今回 そして このシリーズ全体の
まとめになるんですかね。

小林先生 まずは。
難しい問いですけど

あえて 2つ書きました。
「人間とは」で。

マジックな存在であり
同時に 歴史的な存在。

つまり 記憶があってもなくても

歴史の中で生きている。

人間としての歴史を
持ってる訳ですよね。

それを感じる
存在だっていう事と

自分がつくり出したものに
今 自分が… どうしようか

自分を超えるものを 人間は
つくってしまったねと言って

おののいてるんだけど
やっぱり この深さは

くみ尽くしがたいっていう事を

改めて 今 こう信じるべきだとは
思いますけどね。

そういう 私なりのまとめです。

まさに そのとおりだと
思うんですけども

人間が 世界を こういうふうに
認識していたりというのは

やっぱり 人間の認知の仕組みに

すごく依存してるところが
あって

この認知の仕組みを… 人間の
認知の仕組みを超えた時に

世界は 一体 どういうふうに
見えるんだろうか。

今までと全く違う見え方も
あるはずだし

そういう可能な世界の見えの中の
ごく一部しか

人間は 知らないんじゃないかと。
全く僕も そう思います。

だから むしろ AIによって

人間の知る事の限界を
超えられた事を通じて

人間は 自分たちの知る事の
限界みたいなものを理解して

もっと道があるっていう
そこに今こそ行くべきだと

そういう事ですよね。
そのとおりです。

何か一致した。
一致してきたね。 まずいな。

哲学者と…。
まずいね これね。

でも 行き着く先は
やっぱり 同じなんでしょうね。

僕 一応 やってきて

最終的にというか
欠陥の豊かさなのかなと思います。

すばらしい。 すばらしいまとめ方。

これ 機械なら 最新バージョンの
その時の一番ハイスペックなものって

ここのレベルのものができたら
ブワッと これがいっぱい作れて

ここに こう 線が引かれると
思うんですけど

人間って やっぱりね。

例えば
すごくハイスペックな人間もいれば

ここのレベルばっかりじゃないし
やっぱり このぐらいの人も。

この欠陥というか…

欠陥というのも 語弊があるかも
分かんないですけど

その部分っていうのが

豊かさであり
社会になってんのかなっていう。

僕は さっき
欠陥の「陥」が分かんなくて

松尾先生に聞く。 …で 頼る。
それを 松尾先生が

僕の足りない部分を
持ってらして

それを教えてくれるみたいな
こういうところも

やっぱり 人間なんかなっていう
気は しましたね。

未完成の豊かさですよね。

決して完成しない。

永久に未完成。
未完成の深さみたいな。

どんな未来が
待っているんでしょうか。

またね いつか このAIの番組

第2弾をやってみたいと思います。
(せきこみ)

大丈夫ですか?
(せきこみ)

とりあえず 近未来
このせきが止まる事を祈って。

また いつかお会いしましょう。

ありがとうございました。
ありがとうございました。

AIは
この瞬間も進化を続けています。

果たして その行き着く先は?

それは 誰にも分かりません。

しかし 人間とAIが よりよい
関係を築いていくためには

絶えず
問い続けなければなりません。

人間ってナンだ?


関連記事