『新しい日常』へのシンプルなアプローチ

変化の大きな時代、健在化する様々な問題に対して『新しい日常』につながるヒント(⁈)を共有します

『新しい日常』オンラインにも立つ、シンギュラリティでいかにAIと共存するのか?

「ここわかんない~」
高校生の娘が数学の問題集を持ってくる。どれどれと、問題を見て、ギクッ。
「a+b√2が無理数であることを証明せよ(背理法を用いて)」

常々、父親として、娘に対して「考えることの大切さ」を説いている立場であること、また娘にとっては、これがテストに出る可能性があることから、簡単に「わからない」ではすまない。

問題のすぐ下に目をやると、解答が書いてあったので、さっと目をやり、読んでみるも、何が書いてあるのかよくわからない。

こんな時には、
「この文字は小さくて読めん」
と老眼鏡を取りにいき時間を稼ぐ。もしくは、
「まず言葉の定義をはっきりさせることが大切である」
と勉強のやり方を教える風に言いつつ、娘に教科書を準備させ、
背理法の定義はなんて書いてある」
と娘に質問し、時間を稼ぎつつ、自分の頭の整理を試みる。

これは、父親としての威厳を保ちつつ、何とか教えてあげたいという「頑なな愛」である。

教科書は、言ってみれば長年かけて教育関係者が作り上げてきた「英知の塊」であるので、さすがに定義等はわかりやすく書かれている。老眼鏡をもってきて時間を少しでも稼ぎ、教科書で、背理法とか、有理数とか、無理数とかの定義を抑えた上で、、改めて問題を読み、解答に目をやるが、それでも手ごわい。

その理由の一つが、問題集の解答の不親切さである。自分の様に、頭の回転がやや悪くなりはじめているミドル(シニアの前)に対して愛が感じられない。説明文の行間が読めない部分が多いのである。

おそらく紙をベースにした書籍であるゆえ、スペースの問題で、意図的に説明が省略されている、と推測する。それにしても、この行から、この行に移った、その心は?がわからないのは歯がゆい。

問題集を作っている人は、当然その問題によく精通している。そこが、解答の説明に落とし穴ができる所以であり、そこにもれなく陥る自分、なんとかならないものか?

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AI(人口知能)の進化

私が愛する、テレ東のモーニングサテライトという朝のニュース番組の中で、中国では、AIが子どもの宿題を支援している(中国で1億7千万人が利用)といった報道があった。

▶中国Tech No.9 「世界第2位の中国AIを支える貧困地区とは」、2021年1月7日放送

子どもが問題部分をカメラで撮影すると、AI(人工知能がその画像をみて(画像分析し)問題内容を把握、それと同じ問題、もしくは似たような問題の解答を、過去の膨大なデータベースと照らし合わせ、答えを自動で導き出す(解答や解説を表示する)という。

テレビの中の中国の子どもは、向けられたマイクに対して(実際には何を言っていたのかわからないが、少なくも訳されたテロップでは)
 「とても助かっています。みんなが使っています」
と賢そうな雰囲気で、はきはき答えていた。

このニュース、AI(人工知能に関わる技術分野において、中国がアメリカを追い越さん勢いで急速に生活の中に取り入れられている、という内容であるが、注目した点がある。

アノテーションである。

⇒ここから、しばらく番組内容の抜粋、“

  •  アノテーションという人口知能をより賢くする仕事であり、パソコン上でAIに物事を教える教師の様な仕事である。
  • 例えば、学習前のAIは、猫の画像を見ても猫と判断できない、そこで猫の顔の特徴を人の手で入力(猫の顔や目、鼻の穴の上下のといった部分に印をつける)。これを何万匹分も入力を繰り返すとAIが猫と判断できる様になる
  • 上述の宿題支援アプリをつくった企業では、データづくり専門の部署を立上げ、6~7年間ヒト、モノ、カネをデータづくりに投入し、3億件に上る過去問と解答のデータベースを創り上げてきたという。
  • このアノテーションによるデータづくりに目をつけた新たなビジネスが、中国内陸部、平均月収約21,800円の貧困地区である農村で展開されている。
  • 農村では求人がほとんどなく、村民にとっては生活のためにはこの仕事が必要であり、企業にとってもスタッフの雇用に困らず、人件費は都市部のおよそ半分に押さえられる。
  • 習政権のかかげた貧困ゼロ政策も追い風になっている。
  • 中国のAI(人工知能産業の発展にはアノテーションの仕事は欠かせない存在である

云々“、←番組の内容抜粋はここまで

現在、いわゆるAIと呼ばれているものは、ディープラーニングというアルゴリズムを筆頭に、デジタル化(ビックデータ)、パソコンの処理能力向上等、により急速に進化した第3次ブームのAIである。

膨大なデータがAIの知能の学習の源であるということに変わりはないが、必要以上に特徴や条件や定義をその情報にインプットする作業(第2次AIブームが下火となった理由の一つ)はディープラーニングというアルゴリズムが補うため基本的には不要である。

貧困地区である農村から、人件費の安い人材が多く得られる中国では、このアノテーションというビジネスの動きが、第2次AIブームが下火になった理由をものともせず、中国におけるAIの進化のスピードをあげるのに一役を担っている。先進国ではマネができない技である。

以前、中国での最新テクノロジーの実用化におけるスピード感のポイントを2つ紹介したが、この「安価な労働力」というか「豊富な人口」も、ポイントと言えるかも知れない。

一方で、AIが急速な進化により、2045年にはシンギュラリティ2029年にはプレシンギュラリティを迎えると言われている。

シンギュラリティとは技術的特異点とも呼ばれ、AI(人工知能が人間より賢い知能となることが可能になる時点を指す言葉である。米国の未来学者であるレイ・カーツワイル博士も提唱している。

その時に人間とAI(人工知能がどの様な関係になるのか?

AIと人間は共存するべき存在であり、個人でも企業でも『新しい日常』ではAIに使われるのではなく、AIを使っている(人間にはできない様な能力を活用している)、そんな関係でありたい。

現在、自動車よりも走るのが遅いからといって悩んでいる人はいない。

運転できるのに必要なスキルを身につけ、免許をとり、短時間で遠くに移動できる手段として活用している。

では、急速に進化するAIに対しては、どうすればよいのか?必要なスキルとは何か?自分には答えはまだない。

しかしながら、少なくとも必要条件の一つとなるのは、“自分がオンラインにも立つ”こと、と考える。

なぜならば、AI(人工知能は、それ自体も、その学習の元となるデータ(情報)も、多くはオンライン(インターネット)に存在し、またオンラインのあらゆるところでAIは活用され始めている、からである。

オンラインに立つための初歩としては、

自分の時間節約や能力の補完をするためのアプリを活用する、

SNSに積極的に参加し自己発信をする、などが考えられる。

オンラインでの自己発信は、自分の考え方や意見を知ってもらえるだけでなく、ローカル(リアル)だけでは決して会えない様な数の知人を集め、そこにコニュニティを形成し得る。

ここまでできれば、AIも活用する一方で、それに依存しすぎることなく、AIの様に膨大なデータを高速で処理できなくとも、そのコニュニティから、AIに負けない、良質なデータ(情報)を効率よく得られる様になり得る。

自分も道半ばであるが、そう信じ、意識して行動に移したいと考える。

さて、高校生の娘にとって、数学の宿題を教える時に必要な父親の「頑なな愛」は、その時に存在しているのか?別の愛(AI)が存在し、必要なくなってしまうのか?

以上

 

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