本当は怖いインターネット　人工知能前編

本当は怖い
インターネット
人工知能編（前編）

来月も13日(金)
なので、
3/13（金）は
後編ですよ！

今回は、
人工知能と道具の
話

最近、何かと
話題ですよね

将棋で勝ったとか
クイズ番組で優勝したとか
・・・・

『所詮、将棋ができたって
クイズ番組で優勝したって
それがどうしたっての？』

まあ、
そうですよね・・・

とは、言いません！
（ｷｯﾊﾟﾘ!）

人口知能が
格段に進歩して
『道具』とは
言えなくなりつつあるのです！

その辺の話を
したいと思っています。

先に断わっておきますが
ここでの話は
私個人の理解であって
人工知能の専門家からすると
『ごらぁ！』って
怒られるかも（汗）

んでもって、
技術的なことは、なかなか
難しくて、んでもって、
どんどん周辺領域が
大きくなってるので
とてもとても理解が
追いつきません（大汗）

と、言い訳をしておいて・・・

まずは、
人工知能とは？

人工知能の人工は
人工＝人が作った
ってことで簡単です。

厄介なのは・・・
知能

デジタル大辞泉によると・・・

１物事を理解したり判断したり
する力。「―の高い動物」
２心理学で、環境に適応し、
問題解決をめざして思考を
行うなどの知的機能。

分かりました？
私には、さっぱり・・・

ただ、なーんとなく、
『知能の高い人間って
偉いんじゃね？』
って価値観があるような・・・
（苦笑）

この
知能が高い人間は偉い！
ってのは、意外と根底に流れる
考え方で、重要なポイントです！

なぜ重要なポイントなのかは
3月13日（金）に話をする！
予定ですけどね・・・（笑）

この知能ってのが何か？
ということが
人によって解釈が微妙に
違っていて、そこが
人工知能のややこしいところ
でもあるのです・・・

さらに、
学術的な「人工知能」
と
マーケティング的な「人工知能」
とがあって、厄介！

マーケティング的ってのは
人工知能ってのが
どうにでも解釈できることを
利用して（？）
ちょっとそれらしいと
『人工知能搭載！』って
書いちゃえるのです！（笑）

ここでは、
人工知能を
コンピュータに問題解決能力を
持たせるってこと
にしておきます。

『あん？
「しておきます」ってか？
そんなのでいいのか？』

話が進まないので
そうしておいてください！（涙）

それと、問題解決能力
であって、
問題発見能力ではない
ことに注意！

その話も
3/13かなぁ・・・（笑）

前置きが長すぎたのですが、
さらっと
人工知能の歴史なんぞを・・・

人工知能の歴史１
1956年ダートマス会議
ジョン・マッカーシーが、初めてArtificial Intelligence（AI）
という言葉を使う
1960年代古き良きAIが、始まる！
人工知能の研究が活発に行われた時代。
物理記号システム仮説
実世界を全て記号に置き換え、コンピュータ内部は
記号操作で知能が実現できる
フレーム問題
1969年にマッカーシーとヘイズが指摘
1970年代後半冬の時代
人工知能が思ったほど成果が上がらず（というか
過剰に期待してた？）
世界的にも研究費がどんどん削られていく・・・
※参考：新図解人工知能入門（戸内順一著、日本理工出版会）、
イラストで学ぶ人工知能概論（谷口忠大著、講談社）、Wikipedia

ざっくり言うと
1970年代までは
技術が進歩してきたことで
「考える機械ができるんじゃね？」
って、希望に満ちた研究だった
けれど、
「あれ～？思っている以上に
難しくね？」
と挫折したのですよね。

人工知能の歴史２
1980年代エキスパートシステムと第五世代コンピュータ
専門領域での意思決定の仕組みとして
エキスパートシステムが脚光を浴びる
第五世代コンピュータプロジェクトが
500億円以上かけて開始
1990年代変化した時代
思うように進まない第五世代コンピューター
従来のコンピュータの性能がアップ
一方で、ファジイやニューラルネットワークなど
ソフトコンピューティングがブームに
2000年代インターネットで変化する人工知能
ビッグデータ、画像認識、音声認識、自然言語処理の進歩
2010年代ディープラーニングで大きな山を越えた人工知能
いよいよ、新しい知能が誕生する？？
※参考：新図解人工知能入門（戸内順一著、日本理工出版会）、
イラストで学ぶ人工知能概論（谷口忠大著、講談社）、Wikipedia

あまりにも汎用的に考える機械を
作ろうとしてたから、
狭い分野に限定してみたら？
というのと、お手本になる
人間の脳や心理ってのが
いろいろ分かってきたことで、
躍進してきたのが今なんです

知識表現
推論
問題解決
プランニング
遺伝的アルゴリズム
情報フィルタリング
音声認識
画像認識
感性処理
データマイニング
ニューラルネットシステム
ファジイ
カオス
ゲーム
エキスパートシステム
自然言語処理
機械翻訳
ロボット
機械学習
基礎分野応用分野
人工知能の研究分野
※新図解人工知能入門（戸内順一著、日本理工出版会）より

いやー、
幅広いですよねぇ～

まあ、そんなことで
ざっくりと
人工知能の歴史とかを
見てきました。

最初に立ち返って、
人工知能が「道具」とは
ちょいと違うぞって
ことを考えてみましょう

道具ってのは、
何をするものなのか、
どのように解決するのか、
分かってます。

ここでは、道具の
代表として
ドリル
を
考えてみます。

「なんで、ドリル？」

『お客は
ドリルが欲しいのではない。
穴が欲しいのだ！』
マーケティングのグル
セオドア・レビット

ドリルは、
穴を空ける道具で
結果も明確です。

回転するからって
一輪車には
なりません。

ましてや
回転ずしの
レーンを回すなんて
できません！
（キッパリ！）

課題を与えると
答が導き出されます

iPhoneのSiriに
「明日の天気は？」
「一番近くの駅は？」
「○○さんにメール」
と課題を与えると対処します

「え？でも、それって
音声認識っていう道具
なんじゃね？」

あー、ちょっと
違います・・・

音声認識は
インターフェイスであって、
その先は、道具と
ちょいと違います。

「明日の天気は？」
→ 天気予報を検索
「一番近くの駅は？」
→ 今いる場所から地図を検索
「○○さんにメール」
→ メールソフトを起動し
アドレス検索

ほら！
やることが、いろいろと
違うのですよね

スマホの音声認識や
GPSなどの情報だけでも
これだけのことが
できるので・・・

家電やらなんやらが
どんどんつながると
もっといろんなことが
できるように！

モノのインターネット
↓
IoT
これも人工知能の発展とともに
重要になってくる！

IoT
↓
（IoT）
↓
（/oT）
泣いてる顔に見えるｗ

家電がつながると・・・・
テレビを見ていても、
つけっぱなしで
寝てしまったら、
動きを感知して、
テレビの音量を絞り、
部屋の照明を暗くして、
エアコンの温度を調整する。

「それって、
単にネットワークで
繋がってるだけじゃね？」

ここまでなら、
『道具』レベルでしょうね・・・

ここで、人工知能が
お子さんのGPS情報を
チェックし、
30分もすると駅に
到着することを知ります。

部屋を明るくし、
テレビの音量を上げ、
スマホのアラームを鳴らします

『お嬢さんが、
３０分ほどで
駅に到着します。
お迎えに行かれた方が
よろしいのでは？』

って、スマホが
しゃべるんです！（笑）

あなたが、家を出て
駅に向かうと
部屋の明かりを消し、
テレビも消し、
ドアをロック・・・
これもやってくれます

家電が単につながっただけでは
リアルタイムに快適にすること
ができても、『先の予定に合わ
せて準備する』ところまでは、
なかなか難しい。
しかも、状況は常に変化するの
でパターンは1つとは限らない。
常に学習していく必要が！

こういうのが
人工知能なのですね

で、道具との違いは・・・

課題に対して
解決策を提示する
その解決策は状況に応じて
変化していく
学習して対応を変えていく

ここが、今までの道具と
違うところかと。

ドリルは、人間が慣れることで
穴あけが早くなるけれど
人工知能は、学習することで
より快適な対応をするように

もう少し進んだ人工知能と
比較すると・・・

今のあなた
いつも出かけるのに、バッグを
探すことが多い。帰ってきて
決まった場所に置かないから
出かける前に探すことに。
だったら、ドリルで穴を空けて
フックをつけて、そこに
掛けるようにしよう！

「いつも、出かけるときに
バッグをどこに置いたか
分からなくなるんだよね・・・」

人工知能
「それなら、決まった場所に
置くようにすれば
いいのではないですか？」

「それがさー、
やろうとしたんだけど、
飲んで帰ってきたり、
疲れてたりすると、
その辺にほっぽり出して、
寝ちゃうんだよね」

人工知能
「月平均で５回、
そういう夜がありますね」

「そんな計算は必要ない！」

「失礼しました。
では、
バッグにICタグを
つけておいてください。
出かける前には、
私がスキャンして
場所をお教えしますので。」

「あー、そか。
自分で探さなくても
いいんだよね。
んじゃ、これでよし。」
と、ICタグを取り付ける。

これで、解決！？
ではないんですよ・・・

人工知能
「そもそも、なぜ、
毎回、出かけるのに
バッグを持っていくのですか？」

「そりゃー、
名刺が必要になるかもしれないし、
雨が降ってきたら傘だっているし、
筆記具だって必要でしょ？」

人工知能
「スケジュールを
確認したのですが、
名刺経由で連絡を
取ってきたと思われる人は、
ほとんどいないようですが・・・」

「まあ、確かに、
形式的なものだよね。
となると、
持ち歩く意味もないのか・・・」

人工知能
「傘に関しては、
出かける前に雨が降るかどうか、
お伝えしているので、
その時に決めても
いいのではないでしょうか？」

「それも、そうか。
スケジュールも分かってるから、
出先の天気も
調べてくれてるからなぁ・・・
んじゃ、傘は入れなくていいか」

人工知能
「そう考えると、バッグを持ち歩く
意味があるでしょうか？
いつも持ち歩いている端末だけで
事足りるのではないでしょうか？」

「うーん・・・
そう言われると・・・」

結局、
バッグが不要という
『解決策』になりました

こんな解決策は
ドリルからは
出てきません！（笑）

このやりとりを見ていて
氣が付くのは
『フィードバックの違い』
です。

ドリルのフィードバック
音
振動
穴の開いていく様子（視覚）

人工知能
音声のみ
だけど、思考・感情への
フィードバックがある！

感情へのフィードバックは
感情を動かすので、
人間の価値観や思考に
影響していく

「でも、道具でも
感情へのフィードバックって
あるんじゃない？
例えば、恩師からもらった
ペンとか・・・」

確かに、
そういうのはあります。

しかし、
その道具のフィードバックと
いうよりも、
持っている人の情報からの
フィードバックに
すぎません

その恩師を知っている人に
とっては、
感情につながりますが、
知らない人にとっては
ただのペンです

人工知能は
子どもでも、大人でも、
感情へのフィードバックが
働きます。

「さっきの人工知能は
かなり進んだ話で
まだまだ感情を
動かされるなんて
起きないんじゃない？」

まあ、今の人工知能って
問いに対して
シンプルに一つ答えを
返すだけで、
あれこれ確認して
最適な答えを探すほどでは
ないです。

でも、
人間の脳は
今のレベルであっても
十分に影響を
受けつつあります。

実際に、認知症患者に
AI搭載のロボットと
コミュニケーションすることで
投薬量が減ったという
研究報告もあります

これなど、
明らかに影響を
受けている証拠

人間の脳に
大きな影響を
与えつつあるのが
人工知能なんです

「なんか大げさだなぁ・・・」

そう思うかもしれません

この手のテクノロジーって
人間に対する変化って
緩やかに起きてくるので
よく分からないのです

しかも、
便利！ってことで
使うので、失われてることや
自分が変化してることに
氣が付くのが遅い

例えば、
携帯電話で
考えてみましょう

固定電話だけだった頃の
会社

携帯電話やスマホが
広がった
今の会社

人工知能が広がると・・・

人工知能
何を言っても感情的にならない
黙々と調べる
言われたことは忘れない

人間
喜怒哀楽で態度が変わる
飽きる
氣をつけていても忘れる

人間と
コミュニケーションすること
が
面倒くさくなる・・・

人工知能を
介在する方が
楽！

今でさえ
メールやチャットなど
デジタルツールを介して
文字情報だけで
やりとりしている

本当は
ものすごく難しい
高度なコミュニケーション
なのに、簡単だと勘違いしてる

間に
人工知能を入れることで
トラブルが少なくなる！？

氣がつくと
メールやチャットの
裏に人工知能がいて
人工知能とやりとりするように

直接会って
話をしていても
いつも傍らに人工知能

会話を
モニタリングしながら
アドバイスしてくれる・・・

そんな世界は
数年後に
来てるでしょうね・・・

では、
その先は
どうなっていくのか？？

それについては
3/13（金）に！
3/13（金）
http://www.zxcvbnm.jp/ai2045/

お付き合い、
ありがとうございました！！
足立明穂

本当は怖いインターネット　人工知能前編

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