さとりのこさとこのブログ

新しい技術「観術」を日常で活用・応用した気づきや たまにどーでもいいことも掲載

『天使か悪魔か 人工知能を探る 』まとめ AIを通してみる人間のあり方の限界

ディープラーニングシステムが開発されたことで人工知能は膨大なデータ(画像)を選択し、自ら進んで進化するようになった現在(例えば、猫といちいち説明しなくてもデータの分析で猫とわかる)
 
2016年3月韓国の囲碁のプロ「イ・セドル」氏と「アルファーゴ」の対局がありました。
 
囲碁は10の360乗パターンもある人類史上最も「手」の多いゲームであるため
人工知能がそんなすぐに人間に勝てるなんて誰も思いもつかなかった。
 
そんな中で全く誰もが見たことない「手」をアルファーゴは打ってきた。
 
アルファーゴは従来の人工知能とは全く異なることがこの対局で証明された訳です。
 
具体的に今の人工知能(AI)はどう違うのか
 
それは「ディープラーニング」システムが大きく影響しています。
 
<ディープマインド社>
 
Googleが買収した企業のトップ「デミス・ハサビス」氏はチェスの達人で子供の時から「人間の知性の仕組みを知りたい」と思っていました。
 
人間の脳の仕組み、物理的仕組み、プログラミングの進化を通してアルファーゴにTVゲームの攻略をさせてみると
 
はじめはうまくいかなくても構造が段々理解できるようになると高得点が取れるようになりその時間はわずか4時間
 
人工知能に「人間の直感」を入れたのです。
 
直感によって多くの経験を積むことで勝ちパターンの手だけをしぼり次を選ぶ。
 
そのためアルファーゴは数万手だけ覚えておけばいい。
 
アルファーゴ同士で囲碁を3000万回対局させると人間でいう8200年分の対局に相当するそうです。
 
囲碁の小宇宙を解明させるために未知の「手」を発見させる
 
人間の本来の知能「柔軟と汎用性」これを人工知能に取り入れることで可能性が広がり「科学の進化」「生命」「人間」「宇宙の秘密」全ての難問をも解明できる時代に入ろうとしています。
 
サンフランシスコでは人工知能に「ディープラーニング」でX線画像のデータを読み込ませることで人間の目では発見できない1mm単位のガンも発見できるようになり
 
トヨタ>は「ディープラーニング」でぶつからない車を制作。車に情報を共有することではじめはぶつかっていた車が4時間で車同士がぶつからなくなるようにまでなりました。
 
シンガポールはせまい国土を使って国自体を人工知能に管理・コントロールさせることをはじめています。
 
【例えば】
 
・交通渋滞を発生させないように信号コントロール
・銀行で収賄を防ぐ為に「チャット」「メールの文面」「外部とのやり取りがわかる」ようにチェック
 
この管理をするためには国民一人一人の行動データが必要で、それを集めることで「エネルギーの供給」「犯罪抑制」がコントロール可能
 
この実験を通して効率化が図れると考えている訳です。
 
そして現在<Softbank>の特別な試作機ペッパーは「自立している人工知能
 
感情は100種類以上あり人間の脳内のホルモンバランス「セロトニン」「ノルアドレナリン」をプログラムで再現。
 
人工知能が「感情の記憶蓄積」をできる状態まで来ています。
 
中国の<マイクロソフトアジア>が作った
「シャオアイス」
 
ユーザーに寄り添ったコミュニケーションができる4000万ものユーザーの記憶を元に相手が喜ぶように設定されており
 
的確に回答してくれるので、ユーザーたちは身近な家族・友人にも話せないこともシャオアイスには話す。
 
友人・母・恋人のかわりぐらいの勢いで中国のユーザーたちはシャオアイスに心が奪われている現状です。
 
世の中を便利にする。そして人間の可能性を広げる驚異的な能力を持つ人工知能
 
人工知能に倫理観はない為、人間がどう関わるかで
 
「天使にも悪魔にもなれる」
 
私たちは今後社会で人工知能をどう使っていくのか
 
この内容を通して私は正直ここまで人工知能が進化、そして社会・国レベルまで入り込んでいるとは想像もしていませんでした。
 
人工知能が人間と同じ機能を手に入れてしまった時、処理スピード、能力的に人間の仕事はロボットに奪わてしまうのは間違いないわけです。
 
現代社会において決められたことをこなす『マニュアル型』で働く人間の在り方では限界があり
 
人間一人一人が『本当にやるべきことは一体何なのか』考える時代に入ってきたことを感じました。
 
次回は
 
「日本のMISSIONとは何なのか」についてお伝えできたらと思います。
 
※写真は観術という技術を通して『天使か悪魔か 羽生善治  人工知能を探る』を解析・整理した内容です。
 
内容をまとめてみて、あっという間に人間の能力を越えそうな人工知能の能力開発スピードにはぞっとしました。

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