人間ってナンだ?超AI入門 「働く」を変えるAI・おつかいロボットが活躍?AIとともに働く未来はもうすぐそこ…



出典:『人間ってナンだ?超AI入門 「働く」を変えるAI▽おつかいロボットが活躍?』の番組情報(EPGから引用)


人間ってナンだ?超AI入門[終]▽「働く」を変えるAI▽おつかいロボットが活躍?[字]


話題の技術の最前線に迫り人間とは何か?考える知的教養エンタメ、シーズン3。実践編。日本各地で実際にどのようにAIが導入されているかリポート。イメージがわいてくる


詳細情報

番組内容

テーマは「働く」。AIとともに働く未来はもうすぐそこまで来ている。AIとガチンコ対決。その決着やいかに?マシーンによる正確な計測に人間の経験による推量はどこまで対抗できるか?原田が挑戦。工場で部品の検査をするAIも登場。いまや人間に勝るとも劣らぬ速度と精度で検査するというが果たして?AIがさまざまな作業を補い仕事を効率化していく時、働くことの概念そのものが変わる。私たちの未来社会に迫る必見の最終章

出演者

【ゲスト】筒井康隆,【VTR出演】自動車部品メーカーAIプロジェクトリーダー…村田宗太,AIベンチャー部長…浅谷学嗣,AIベンチャー事業開発責任者…花本忠夫ほか




『人間ってナンだ?超AI入門 「働く」を変えるAI▽おつかいロボットが活躍?』のテキストマイニング結果(ワードクラウド&キーワード出現数ベスト20)

人間ってナンだ?超AI入門 「働く」を変えるAI・おつかいロボット
  1. AI
  2. 人間
  3. お願い
  4. 自分
  5. ロボット
  6. ディープラーニング
  7. 認識
  8. パートナー
  9. 場合
  10. 世界
  11. 理解
  12. ネコ
  13. 可能性
  14. 画像
  15. 学習
  16. 検査
  17. 原田
  18. 作業
  19. 全部
  20. アルゴリズム


『人間ってナンだ?超AI入門 「働く」を変えるAI▽おつかいロボットが活躍?』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?

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皆さんのお役に立てれば 喜んで!

アハハハ… 押せた。

ガッツポーズ的な感じですか。

あれは何なんですか?

進化し続けるAI。

さまざまな現場に
日々 導入されつつあります。

その現状とAIの仕組みが感覚で分かる

超入門シリーズ。

シーズン3は 実践編。

日本各地をリポートします。

すごい筋肉痛になりそうですね。

最終回のテーマは 「働く」。

AIを知れば知るほど

あなたは こう
つぶやきたくなることでしょう。

AI研究の最前線といわれる
東大・松尾研。

松尾先生も原田さんも
以前から大ファンだったという方が

本日のゲストです。

本日のゲストは
作家の筒井康隆さんです。

よろしくお願いします。
よろしくお願いします。

緊張しますね。
緊張しますね。

筒井先生は
AIとか人工知能について

どういったイメージをお持ちですか?
イメージね あのね

昔は SFの方ではね
人工頭脳っていったと思うけども

作品ごとに
AIに対するものの見方 違うわけでしょ。

私は それ全部 読んできてて

まあ 自分でも書いてるんだけど。

そういう あらゆる見方が
全部 詰まってるんで

自分で どうっていうことは
ちょっと分からないっていうか

決めたくないんですよね。

今 ディープラーニングっていう
技術が出てきて

AIの世界
すごい盛り上がってきてるんですよね。

せっかく 筒井先生が来られるので
ちょっと 自分が思ってる

こうなるんじゃないか みたいなの
話したいなと思ってるんですけど。

AIのメカニズムが感覚でわかる
1分でディープラーニング。

今まで見逃してきた皆さんも
さあ ご一緒に。

AIが盛り上がってる理由っていうのが

ディープラーニング
ニューラルネットワークなんですけども

こういうふうに
層があってですね。

ここに画像みたいなのが…。

ネコですか? (笑い声)
ネコですよね。

ネコ いつまでたっても
うまくならないんですけどね。

こんな感じですか。

かく… 画素の値が
入っていくんですね。

こう 入っていくと
ここと ここの値から これが計算され

ここと ここと ここの値から
これが計算され みたいなことが

上に上がっていって 最後 ここが

ネコノードだったり
イヌノードだったり

これが反応して
これが0.9 これが0.05

0.01とかってなると
これが一番大きいので

これ ネコですねと
…いうようなのが できるんです。

要するに この…

…ということが
できるようになってきているんですね。

そんなディープラーニングを使うことで

皆さん人間の働き方 変わるんですよ。

やって来たのは 愛知県豊橋市。

日本の自動車産業を支える
ものづくりの街です。

こんにちは。 よろしくお願いします。
こんにちは。

よろしくお願いします。

こちらの会社では
自動車やバイクの心臓部に使われる

ギアや カムシャフトなどを
製造しています。

何か すごい薬品のにおい
もう してますね。

はい こちらが
我々の工場になります。

製品に不具合がないか 検査する工程。

正確 かつ効率的な作業が求められます。

責任重大! …そんな工程でも
しっかりと担うAIが活躍しています。

こちらが AIの検査機になります。

左のAIの検査機はですね

この当社の主力の部品のベベルギヤ
っていうものを検査しています。

ロボットアームが ギアを1つ つかみ

カメラの前に持っていきます。

そこで ギアを回転させ
何十ショットもの画像を取得。

その画像から
AIが良品かどうかを判断するのです。

その間 僅か5秒。

右側に置いてある 溶接ギヤ。

こちらは バチバチ バチバチッと
溶接する際に

小さな鉄球が
飛散してしまうんですね。

ポロッと取れてしまうと

ギヤとギヤが かみ合った時に…

そのスパッタだけを見つけるっていう
アルゴリズムも 今 開発をしてまして。

オブジェクト ディテクションと呼ばれる
分類のアルゴリズムになります。

ある画像の中から

定められた物体の位置と
カテゴリーを見分けること。

SNS上などでも最近増えている
顔検出と同じ技術です。

今から検査を開始するところですが…。
赤いのが。

はい。 あれが まさしく
スパッタを検出している状況になります。

スパッタが検出された時っていうのは…

現在 AIによる自動検査ロボットは

人間の検査技術者の隣で
実証実験が進められています。

実際に ああいった…

まだ やったことない
ライン作業とかもありますので

そちらも覚えていければなって
思っています。

ほかにも 私たちAIが 人間に代わって
引き受けようとしている作業があります。

それが 加工の終わった製品の運搬です。

原田さん…

こういったケガも よくあります。

そこで今 開発されているのが
このSDVと呼ばれる自動運搬車。

お~ すごい。

工場全体の地図情報から
自分が どこにいて

どこに移動すればいいのか
AIが判断しているのです。

そして 最後の2割の人が
検査をしているという。

これを我々 2-6-2の割合というふうに
命名しているんですけど…

…というふうに考えているんですよね。

僕らのモットーは…

もし そういう世界が生まれたとしても

また新たな改善領域を
見つけていく作業に

今度は入っていきたいと思います。

効率性と均質さが求められる作業なら
私たちAIにお任せ下さい。

何か そういうことを
いろいろ言う人がいて

そして 単純労働が好きな人もいると。

僕なんかは 単純労働 好きなんですよね。

何でかっていうと 単純労働してる間
ほかのこと考えられるから。

だから 何しようが…

だから どうあっても
何かを考えようとします。

だから 仕事を全部
AIに奪われたとしても

そこから先が まだあると思うんだね。

僕は やっぱり 人間って
すごいと思ってるので

AIとか やればやるほど
脳の基本原理みたいなところを

ようやく ディープラーニングで
少し分かってきたっていうぐらいの話で。

例えば 人間の このハードウェアって
めちゃくちゃ よくできていて

こんなに軽量で センサーとかも
内蔵されまくっているんですね 皮膚に。

確かに。 しかも
ガソリンだけとかじゃないですもんね。

人間ができる仕事って
もう 僕は無限にあると思っていて

人間の可能性って
大きいんじゃないかなと思ってますね。

全ての人が クリエイティブに
ならないといけないみたいな…

ものになってくるんじゃないかなと
思うんですけど。

それは いかに怠け者であってもですね

例えば AIから命じられて
何かかんか やってた時でもですね

自分とAIと どこかで やっぱり

会話が…
ほんのちょっとした会話でもいい

何か成立するところ あるわけですよね。

AIに何か言われて
いや これ ちょっと できないとかね。

それを AIが理解したり
というようなことが起こった場合は

これは 既に その人 クリエイティブ…
創造をしてるんじゃないかな ものを。

…っていうふうに変わってきたり
するのかなと思ったんですけど。

だから 何もしてない時だって

人間っていうのは 夢見ますよね。
夢をね。

あれも 一つの創造なんですよね。

そういう夢によって
これは どういう意味だろうと思って

それに突き動かされて 何かすると。

…いうことが人間にはあるんですよ。

夢が何をやってるのかっていう研究も
ずっとあって

ディープラーニングの研究者の中では。

夢の現象を説明したいんですよね。

重みを調整していくっていうのをやると。

ところが 自分自身で作り出した
データを使って

その重みを微調整していくことが

有効に働く場合もあるんですよ。

要するに その
内部で作り出したデータによって

再学習をするということが
有効に働く場合もあるので

実は そういうことなんじゃないか
という説もあったりしてですね。

そういうアルゴリズムを使えば
AIも夢を見るっていうですね。

ええ。
(笑い声)

私たちAIが
夢を見られるようになる未来。

それは 私たちが
更に クリエイティブになって

皆さんの隣で働く未来かもしれません。

AIが 人間と同じ現場で働く。

こちらの介護施設で
その実験が始まっています。

こんにちは。 よろしくお願いします。
こんにちは。 よろしくお願いします。

Good morning.
Good morning.

すごいですね。 こちらに ロボットが。

アイオロスロボット。
目がハートになってますけど。

ロボットに
3階の部屋の前まで カゴを運ぶように

お願いしてみました。

おっ すご~い。
自分で持ち上げて

持っていきますので。
はいはい そこにあるやつ…。

あっ すごい。

喜んでる。 喜んでますよ。 笑ってる。

エレベーターに乗れるんですか?
はい。

へえ~ すごい楽しみです。

すごい。

アハハハ… 押せた。

扉が開いたら エレベーターに乗る。

皆さんが何気なくやっている この行動

実は AIには難しいことなんです。

扉が閉じている状態を「壁」と認識して

動けなくなるAIも多いのだとか。

このAIは 一度 施設の中を走ることで
空間をマッピング。

ルート上に障害物や人がいた場合も

最も広くて安全な道を選択できます。

伸びみたいなの してたんですけど
あれは何なんですか?

自分で判断して ここまで動けます。

皆さんと一緒に働くパートナーとして
どうですか?

物を運んだり 掃除をしたりという…

なかなか頼みづらいことを
代替してくれたり

とても 人といい関係…。

常にいる必要はないんですが
パートナーとしてですね

「じゃあ これ やっておいてね」
頼むこともできる。

スキルが上がってきますと
いいパートナーになると思うんですね。

人間のパートナーとなるため
進歩し続けるAI。

それは今 科学技術のあり方にまで
変化を及ぼしつつあります。

これから
どういうことが起こるかというと

多数パラメーターの科学っていうのが
できるんじゃないかと思っていまして

要するに ここの変数の数が すごく多い。

それが こっちも すごく多い。
この間が非常に複雑な関係を

モデル化できるようになるんですね。

で 今まで人類がやってきた
科学技術っていうのは

基本的には 少数パラメーターの科学で

ニュートン力学にしても
経済のモデルにしても

全部 その変数の数が少ないんですよ。

で みんな
少ない変数で表せるモデルのほうが

美しい 正しいと
言ってきたんだけども

実は そうじゃなくて

この世界で モデル化できることって
すごい たくさんあると。

すごい たくさんあるうちの…

だから 科学のあり方というのは
実は大きく変わる。

人間には理解できないんだけども

予測ができる モデルができる
っていうことが

これから たくさん
増えてくるんじゃないかな。

つまり 我々で言えば 情報なんですよね。
はい そうです。

その情報の複雑な絡み合いっていうのは
これ 人間には無理だと思う。

そうなんです。 で これが 今
学習ができるようになっている…。

それって でも人間には分かんないですよ。
分かんないです。 そういう意味で

みんなね 理解しようとしてるんですよ。

理解するための技術を
作ったりとかですね

みんな 言ってるんですけど 僕は
もう これは分かんなくなるんですと。

そうですよね。
でも ちょっと怖くないですか?

だって そのAIが ジャッジした
認識みたいなものと

人間が見てるっていう
その実感込みの認識が

違うわけじゃないですか。
いや そうなんですけど

どう考えても
人が理解できるっていうのは

少数のパラメーターで
記述された系だけなんですよ。

もう それはもう しょうがない。
だから やっぱり…

逆に言えばね…

やっぱり これは しゃくだからさ。

やっぱり 何かあるだろうと
思うじゃないですか。

やっぱり 芸術作品っていうのは
そうじゃないかと思うんですよ。

だから ソウゾウっていうの
2つありますよね。

両方が交ざり合って
何か芸術作品ができると思うんですよ。

例えば 星 新一の「ショートショート」。

あれは 小説の中で一番 単純だから

あれなら AIにできるだろう。
とんでもないと思うね。

それで 人 感動するんだけども
そのためには

あらゆる常識というものを
知っていなきゃいけない。

それを踏まえた上での
非常識じゃなきゃいけないわけですよ。

難しいですよね。
あれは できないですよ。

AIには できないと思う。
そうなんですよ。

常識があるのに 非常識に振る舞うのが

人間の「ソウゾウ」力?
勉強になりました。

でも 働く上では いろんな「ソウゾウ」力が
必要になるはず…。

次は負けません!

この施設で研究されている
工業用ロボット。

とても繊細なテクニックを
持っているんです。

よろしくお願いします。

今日 こちらに 特殊なアームのAIがある
っていうふうに

お聞きしたんですけれども。
じゃあ 今日 ご案内いたしますので

よろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。

あっ これですか?
そうですね。

こういうロボットアーム…
銀色のロボットアームのところに

液体の入ったボトルと

はかりの上に ビーカーが載ってある
というものになります。

このロボットが ボトルをつかんで

人間が指定した量を
精度よく計量するというような

仕組みになっています。
なるほど。

早速 動きを見て頂きたいと思います。

ボトルから300gだけ 水を量り取ります。

今 何してるんですか? これは。

どれぐらい粘っこいかっていうのを
認識させているところなんです。

液体が揺れる様子から AIが粘度を認識。

粘りによって 注ぎ方を変えるためです。

♬~

今 誤差がですね
300gの指示に対して 0.03%の誤差。

非常に簡単そうな動きに
見えるかもしれないですけども

是非 やって頂きたいなと
思っておりまして。

ということで…

300g ぴったり量れますか?

よ~い…
じゃあ スタートでお願いします。  はい。

(笑い声)

あ~ ショック!

一方のAIは 誤差 僅か0.06g。

私たちAIの勝ち!

これ 2人とも アウトじゃないですか。
(笑い声)

もう一度やりましょう。
もう一回 やりましょうか。

原田さんから泣きが入り もう一度。

じゃあ お願いします。
はい。

これ 秒数で見てるんですよ。

(一同)お~!

これは…。

やった! 勝った。

なんと 原田さんの勝利。
おめでとうございます。

ただ 人間は
すごく緊張してやるんですね。

これ もう 10回やりなさいって言ったら
多分 できないと思うんですよ。

ロボットは このくらいの
非常に精度の高いものを

もう難なく 何度も何度も
できてしまうっていうところが

やっぱり 人間を超える能力が
あるんじゃないかなと

思っているところですね。
確かに 1時間後にも

もう ずっと これやってたら
だんだん雑になってくる…。

雑になってくるし 疲れてくるしと…。

人の動きとかっていうのから
学習するってことなんですね。

そうですね 人の動き自身を
学習させる機構を持っておりまして。

こちらは 大手山さんが
AIに注ぎ方を教えているところ。

手元のアームを動かしたのと同じ動きを
ロボットが行っています。

お一人で ずっと されてたんですか?
実はですね…

じゃあ 見てて 動きを。

そうなんです。
結構 慎重にやってるんですね。

すごく感情移入しやすいとか

そこの最後の1滴は
ちゃんと落とすよな みたいなところが

何となく分かり合えるような

不思議な感覚を覚えるロボットに
育ってる。

そうですね。 僕 そこまで慎重だとは
思ってなかったんですけど…

自分のオリジナルの
学習データみたいなのを

売るっていうようなビジネスも
できるんじゃないかというふうに

考えられました。

やっぱり 熟練の方が
自分が やっていることをコピーして

たくさんできるようにする…
スケールさせて

それをたくさん売るとか
っていうことができると同時に

その人が 本当に手で作っているものは

めちゃくちゃ価値があるよね
っていうふうに…。
逆にね。

その両方の世界が 僕は ばらけて
両方とも発展していくんじゃないかな

というふうに思いますね。

そうそうそう。
だけども その 何ていうかな

コピー コピーで ずっと やっていったら
それは AIは無限にね

いいものができますよね。 ミスなくてね。
人間は それ できないですからね。

でも 多分 ミスがないことと

本当に価値があることって 多分 別で。
別ですね。

ミスがあったほうがいいという場合も
ありますよね。

焼き物なんかでもね。
ここの傷がいいとかね。

それが また何か
この巨匠が ちょっと心が乱れて

この傷になったんだとかいうと また…。
ストーリーが。            いいですよね。

じゃあ ロボットっていうのは
今後 人間のパートナーになるのか

道具として 何か どういうふうな感じで

人間社会に
溶け込んでいくんでしょうか?

ロボットが反乱するみたいなのは
僕は やっぱり

知能と生命を混同していると
思ってまして。

人間は知能を持った生命なんで
そこは分かりにくいんですけど

やっぱり 知能の側面と
生命の側面って違うので。

だから 反乱するとか
いろんなことが起こるわけで。

やっぱり
僕は ロボットは道具だと思います。

だから逆に 人が どういうふうな目的で
使うのかっていうのは

すごく大事になってくるんじゃないかなと
思いますね。

私たちAIがもたらす 新たな時代。

皆さん人間は どうします?

その問いに 世界の知性は?

今回は 独創的な宇宙物理学者…

人間と私たちAI。

共に働くため
どんなふうに助け合えばよいのか?

改めて考えましょう。

全国に いろいろ取材に行かせて頂いて

まだ こういうふうなAIが
あったらいいんじゃないかな

というようなことを
何か発想する段階にも

すごく あるなっていうふうに
思っているので。

なので アイデアっていうのと
AIっていうのを

組み合わせていくようなことが

ますます発展していけばな
というふうに思いました。

我々は こうやって
しゃべってるわけだけども

聞いている人 見ている人も
いるわけなんだけれども

これでもって やっぱり AIとは
どういうものかというのをね

軽々に決めないでほしいですね。
僕自身も そう思うし。

だから 自分なりに決めるのはね
もっと先になるなと思いますね。

逆に 期待されることは
ありますか? AIに。

いつかは 僕と小説で
短編でもいいけれども 勝負を…。

(笑い声)
…なんてなことを思いますね。

人間も AIも それぞれ可能性がある。

だから その可能性を狭めずに
どんどん発展させていったらいい

というようなことを おっしゃって頂いて。

まさに AIの側にも そういう
もっと可能性があるという。

これから新しい形で 人間もAIも

未来を切り開いていくんだと思うので。
そうですね。

見せられるといいなと思います。

私たちAIは 人間の思考を学習し
日々 皆さんに近づこうとしています。

でも実は 全く新しい認識のあり方を
示しているのかも。

皆さんが それを新たな提案として
受け止めてくれたなら

新しい社会 人間像が
立ち現れてくるかもしれません。

共に問い続けましょう。
「人間ってナンだ?」。


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