ITスペシャリストが語る芸術

-The Kay Notes-
SE、プログラマー、AI開発者、教育研究家、潜在意識活用研究者、引きこもり支援講師Kayのブログ。

AI

当ブログは、第一期ライブドア奨学生ブログです。
◇お知らせ
[2019/12/28]AI&教育問題専用ブログ、メディアの風を公開しました。
[2017/03/01]「通りすがり」「名無し」「読者」「A」等のハンドル名のコメントは原則削除します。

推測と空想

理系、文系という言葉があり、「今の時代は理系発想が出来ないと駄目だ」といったことを言う人がよくいる。
しかし、理系とは何か、文系とは何かの定義は、各人マチマチで、はっきりしない。
『美少女戦士セーラームーンSuperS』や、現在公開中の『劇場版美少女戦士セーラームーンEternal』のエンディング曲『“らしく”いきましょ』は、原作者の武内直子さん自ら作詞した曲だが、その中に、

きいて週末に あるいていたの
年上のヒトと ふたまたかけてる
ピンときたの 理系カンカク

という歌詞がある。
武内直子さんが薬学部出身の理系ということらしいが、この詩のどこが「理系カンカク」なのか分からない。むしろ、当時としては子供向けの番組の歌に、こんな詩を書く「感覚」が「理系カンカク」なのかと思ってしまう。
まあ、冷静な判断をしていると言えば理系的かもしれないが・・・

一般的には、数学が出来るか、科学技術に強いかで、ぼんやり、かつ、ざっくりと理系、文系に分けられていると思うが、数学は出来るが科学技術は弱いとか、科学技術には通じているが数学は嫌いという人は結構いると思う。

早い話、理系、文系なんて違いは本当はない。
理系、文系と言って話をする時、話者がそれぞれ独自の定義をしているのである。
ただ、こういうことは言える。
人間は、自分が知らないことに出会った時に、想像力を働かせる。
その、想像が、「推測」か「空想」かで、人は分けられ、「推測」で想像するのが理系、「空想」で想像するのが文系みたいには考えられる。
例えば、昔、人々に宇宙人という概念がなかった時、別の惑星に住む宇宙人が、どんな姿なのかを「想像」するとする。
そこで、タコのような姿を「空想」するか、「人間は手を使えることで知性を発達させたのだから手はあるだろうし、手を自由に使うには直立が必要なので、結局、人間と似た姿になる」と「推測」するかの違いだ。
ところが、『メッセージ』という2016年の映画では、善意ある宇宙人はタコ型なのだが、その脚(みたいなもの)を手のように使うという設定にしていて、これも、推測的想像かもしれない。
こう考えると、推測的想像の方が正しく、賢いように思えるが、実際は、推測と空想には、それぞれ一長一短がある。

推測には根拠ある知識や理論が必要だが、空想には、それが無くても良い。
だから、空想は非現実的になることも多いが、推測は、既存の知識や理論に縛られてしまうという欠点がある。

ところが、直観というものは、推測と空想、あるいは、理系、文系の壁を超える。
知識も理論も不要で、正しいことが瞬間に分かる凄い能力である。
「いや、直観にだって、知識や理論は必要」と言うかもしれないが、知識や理論を持っていない者が、直観で、知識や理論を持っている者より正しい答を出すこともある。

結局、人間の想像には、次の3つがある。
・推測的想像
・空想的想像
・直観的想像
だが、直観的想像は、推測的想像、空想的想像を、はるかに超えている。
ちなみに、AI(人工知能)は推測的想像をする「だけの」ものである。
空想的想像も役に立つが、AIには、それは出来ない。
さらには、直観的想像はAIには出来ない。
だから、AIがいくら進歩しても、決して、人間には敵わない。
単に、AIは、悪用するには強力過ぎる・・・それは、原爆から「推測」すれば分かることで、原爆が人間より優れているとは言わないように、AIが人間より優れていることは全くない。

で、最終的に人間を決めるのは、次のことである。
「神を直観出来るか」

「神がいるかだって?神でないものがどこにあるのだ?」
と言ったアインシュタインは、神を直観していたのだ。
古代の賢者の直観によれば、神を直観するためには、ナーマスマラナ(神の名を心で唱える行。純粋な念仏もその1つ)を行うしかない。
正確には、他に方法がないわけではないが、実践が極めて難しい。
ただ、神を直観することを第1レベルとすれば、第2レベルの直観を得るには、真言の方が速い場合がある。
私も、ナーマスマラナ(私の場合「アミダ」等だが)と真言(私の場合「オン、アミリタ、テイセイ、カラウン」等だが)を併用するのは、そのためもある。
超能力やちょっとした願望実現なら、真言の方が速いかもしれない。








名探偵のように頭が良い人になるには

「頭が良い」ことの定義は、それほど簡単ではないかもしれない。
IQ(知能指数)というのは、完全ではないながら、かなり頭の良さを示すのだと思うが、問題は、それほど正確なIQテストがないってことだ。
いや、テスト内容自体はそれなりに信頼性があっても、被検者のコンディションの問題は小さくない。つまり、1回の短時間のテストで、なかなか正確なIQを測ることは出来ない。
ところで、IQと強い相関関係があることが分かっているのが語彙力で、語彙力テストの成績が、ほとんどIQと一致するという話もある。
もちろん、語彙力が低くても優秀な人はいるが、それはかなり例外なのだと思う。
アメリカの著名な能力開発研究者・トレーナーのウィン・ウェンガーは、語彙力を高める訓練によって、能力を向上させた事例について著書に書いていたと思う。
それで思い出すのが、驚異的に優れた治療成果から「魔法を使って治している」とまで言われたアメリカの精神科医ミルトン・エリクソンの話だ。
彼が生まれ育った農場には、本は、聖書と辞書しかなかったが、小さなエリクソンは、なぜか辞書の方を選び、繰り返し読んだそうだが、名を知られるようになった後、それをやったことは非常に良いことだったと思うと言っていたようである。

頭の良さに連想力を挙げる人も多いと思う。
何かを見たり聞いたりした時、それと関係あるものや、その両者の関係性を思いつく能力だ。
この能力が高いと、「このことは、たとえば・・・」と、あることを、別のものに喩える、いわゆる比喩がうまく、イエス・キリストが比喩(たとえ話)の達人だったと言われることがある。
例えば、電気の知識が少ない者に対し、電圧を理解させるのに水圧の概念を利用するなどだ。イエスは、天国という、直接示すことが出来ないものを、人々がよく知っている何かに喩えたという話があるが、ちょっと説明を要する話なので、ここでは述べない。ご興味があれば福音書を。

ところで、「この人は鋭い」と思わせる人は、おそらく、非常に頭の良い人であろうが、「鋭さ」は、観察力が高いことから感じさせる場合が多い。
日本の推理小説の大家とも言える江戸川乱歩の推理小説を読むと、主に明智小五郎だが、名探偵の観察力の素晴らしさが鮮明に描かれている。
名探偵そのものが、観察眼の鋭い者であると言っても間違いないと思う。
ところで、一般に、人が高い観察力を発揮するのは、好きだと言えるほど興味ある対象に対してだ。
関心のないものに対しては、観察力は鈍くなる。
例えば、クラスメイトの好きな女の子が、今日はどんな髪型だったかを詳細に覚えていても不思議はないが、興味のない女の子だと、よほど奇抜な髪形でもない限り、全く覚えていないのが普通かもしれない。
そこで思いつくのだが、名探偵のように頭の良い人というのは、沢山のものに関心を持っているのである。興味の幅が広いので、多くのものごとについて、何かに気付くのである。
名探偵は、ものそのものと言うより、現象に興味を持っているのかもしれない。
つまり、ものや状況の細かな変化に気付き、その変化の意味を推理するのだ。

ところが、観察し、変化に気付くためには、感性だけでは駄目で、必ず知識が必要で、知識が多いということは語彙も多いのだ。
なぜなら、変化に気付いたとしても、知識がないと、単に、「変な気がする」「何か変」で終わってしまう。
頭が良くない者が「何か変な感じがする」と言った時、頭の良い名探偵が「どう変なのでしょう?」と問うことから始め、データを集めて分析するという場合も多い。
「何か違う」と気付いても、それを何かに関連付ける、つまり、連想が出来ないと具体的なことが分からず、また、連想する際には、「例えば〇〇のような」と、言葉を思いつかないと、はっきりした連想にならない。つまり、ぼんやりした知識ではなく、言葉に出来る具体的な知識でなくてはならず、そのためには語彙の多さは必須なのだ。
だからやはり、語彙の多さは、鋭い人に必要である。
もちろん、語彙とは、意味が解っている言葉だ。
例えば、「テラ・ホーミング」という言葉だけ知っていても、それがどんな意味かはっきり解っていないと語彙とは言えない。

だから、ウィン・ウェンガーが能力を高めたい人達に対し指導したように、ミルトン・エリクソンが子供の時、偶然かもしれないが、自主的にそうしたように、語彙力を高める訓練は有益かもしれない。
エリクソンのように辞書を読むのも良いが、普通は、それなりのレベルの本を読むと良いだろう。知性の高い人が書いた本なら、役に立つと思う。

後、頭の良さを明らかに示すものに「推測力(予測力)」がある。
だが、かなり高い推測力を持つと言われ、その推測力が称賛されるような人だって、かなり推測を間違えるのだ。
人間というのは、推測にはあまり向いていないと思う。
しかし、現代の、ディープラーニング型AIは、うまく扱えば、素晴らしい推測力を発揮し、人間など全く及ばないことが良くある。
だから、AIを自分で作れるようになることには、大変な価値がある。
私が5月末に出したAI書籍は、数学やプログラミング、あるいは、難しいAI理論が解らなくても、WindowsパソコンでExcelが使える程度のスキルがあれば、ソニーの素晴らしい無料AIツールNNCを使って、誰でも、ディープラーニング型AIを作れるようになることを目指して書いた。
AIに足し算を教えることで、NNCの使い方をマスターし、シンプルながら興味深い問題をテーマに、自分の手を動かしながら、楽しくAIの作り方が身に付くように配慮した。
「モンティ・ホール問題」という、1990年から存在する奇妙なゲームを、コンピュータプログラムによるミュレーションで解いた例を、私は知らないのだが、私はそれを、簡単なExcelマクロ(VBAプログラム)で解き、それをNNCでAIに解かせてみた。
とても面白いと私は思う。
本は技術評論社から出版した『楽しいAI体験から始める機械学習』で、紙の本と電子書籍がある、電子書籍では、NNCのネットワーク図など一部がカラーになっている。
良かったら、下からご購入いただければ幸いである。



良ければ、左のバナーからAmazonでご購入下さい。
ほぼ全ての実習が出来るデータを作ることが出来るExcelマクロを無償でダウンロード出来ます。
署 名:楽しいAI体験から始める機械学習
著 者:Kay、MrΦ共著
出版社:技術評論社










AIは愛着あるナイフや自動車のように人間に愛される道具になるか?

チンパンジーが道具を使うという話がある。
石で叩いて何かを砕いたり、棒で突っつくといった程度のものだが、特に賢いチンパンジーが、木の棒の余分な枝を除いたり、石を加工したという話まである。
特異な例としては、ゴリラが筆を使って、絵(のようなもの)を描いたという話もあった。
とはいえ、陸上動物では人間に次ぐ発達した脳を持つチンパンジーでもその程度だ。

人類の最も古い道具はナイフだと言われるが、今でも、ナイフや包丁などを、愛着を持って扱う人が沢山いる。
このように、人間は道具を大切にし、愛情を感じ、さらには、敬うこともある。
また、そんな人間こそが、その道具のポテンシャル(可能性としての力)を最高に発揮させるのであると思う。
イチローさんや松井秀喜さんが、野球道具を大切に扱うことが、アメリカのメジャーリーガーを感動させたという話は記憶に新しい。
使うべき人間が使えば、道具は人間と対等の存在になることがあるのだが、それは、普通の人にとっても、驚くようなことではない。
例えば、長く乗った自動車を手放す時には、まるで、友や家族と別れる時のような惜別を感じるのは少しもおかしなことではないだろう。

Gatebox社の「キャラクター召喚装置」Gateboxは、筒状のディスプレイの中に可愛い女の子の鮮明な3Dキャラクターが現れ、美しく動きながら対話してくれるが、これなどは、まさにユーザーにとって、人間以上と感じることもある道具だろう。
現在では、Gateboxで召喚出来るキャラクターは数十に及び、女の子だけでなく、男性キャラクターも選べるようになってる。
以前は初音ミクさんも召喚出来、少し、興味があったが、今は出来ないようだ。
しかし、『Re:ゼロから始める異世界生活』のレムでも・・・というのはどうでもいい話だ(笑)。

長谷敏司さんのSF小説(およびそれにほぼ忠実なアニメ)『BEATLESS』では、22世紀には人間と区別のつかないアンドロイドが、そこらに普通に存在し、労働のほとんどはアンドロイドが受け持っている。
その中で、アンドロイドに愛情を感じる者もいる一方、アンドロイドをあくまで道具と見なし、アンドロイドを人間扱いする人間を不快に思う者の両方がいる。
しかし、人は形によって感情的に操作される生き物であるという性質が確実にある。
この作品の中でも、ハロー・キティを愛する人にとって、ハロー・キティがプリントされたマグカップは、ただのマグカップではないことが示される。
主人公の17歳のアラトは、美少女型アンドロイド、レイシア(極めて美しい)にすっかり心を奪われ、彼女を明らかに人間と同等以上に扱う。
だが、レイシアは、自分も、人間を超えた高度な知性を持つAIも、便利な道具に過ぎないと言う。
しかし、レイシアは、自分はアラトと1つになることで、新しい道具に進化出来ると言う。
現在、AIは人間の仕事を奪い、いずれ、人間を支配するのではないかという不安が広まる中で、AIに対する新しい考え方が現れている。
それは、AIは、人間と一体化し、人間を拡張するパートナーであるという考え方だ。
そして、おそらく、最も新しい考え方は、沢山の人間やAIを含むネットワークこそが、真の意味の知性であるというものだ。その中では、人間とAIに明確な区別はない。

とはいえ、やはり、道具であるAIを使う人間と、使われる道具であるAIという区別は存在する。
『BEATLESS』で、1つの超高度AIの「人間は自分が作った道具をなぜ愛さないのですか?」という問いかけが興味深かった。
アラトは道具であるレイシアを信じ、愛していた。
その態度が、素晴らしい未来を作るか、ディストピアを作るかも、この作品のテーマであるが、はっきりとした結論はまだ出ていないと見るべきかもしれない。












当ブログ著者、KayのAI書。
この本で、AIは人間と敵対するものではなく、人間のパートナーとして人間の能力を拡張するというビジョンも示しました。
ただし、あくまで、この本のメインは、数学やプログラミングやAI理論なしに、自分で実用的なAIを実際に作れるようになることです。
そのために、普通の概念で分かるテーマや、好奇心を掻き立てられる面白いテーマを使った実習が出来るようにしています。
さらに本格的にAIを目指す人のために、別枠として数学やプログラミング、AIのお話もいくらか記載しました。

汎用AIを備えたメタ・ヒューマンが人類を滅ぼす?

今日は、ITに関する一般向けセミナーを行ったが、AIに関する話の中で、面白い質問があった。それは、AIには、特化型AIと汎用AIがあり、特化型AIは既に幅広く実用されているが、汎用AIを作りたがる者は、何のために、そんなものを作ろうとするかだ。
特化型AIとは、特定の用途のAIで、病気の診断をしたり、自動車の運転をしたり、高校生の論文の採点をしたりなど、その他にも沢山のものがある。
一方、汎用AIとは、人間のようにあらゆる問題に対応出来るAIで、まだ、存在しない。
汎用AIは、人間と同等以上の存在を、人間の手で作り出す可能性を開くと考えられる。
汎用AIを作ろうとする者は、人間と同等、あるいは、人間以上の存在を作りたいのだろうと思う。
人間を超えた人間を「メタ・ヒューマン」と呼ぶことがあり、例えば、スーパーマンやワンダーウーマン、それに、フラッシュなどの空想上のアメリカンヒーローをそのように呼ぶことがある。
汎用AIを作ることは、メタ・ヒューマンを作ることにつながるかもしれない。
では、何のために汎用AIを作るのかというと、それを作る企業の利益や、研究開発者の富や名誉、汎用AIを先に手中にする国家の圧倒的な国力向上などが考えられる。
人類への福祉や貢献といったことは、建前上の目的として言われることもあるかもしれない。
ところで、汎用AIの開発は、研究者にとっては、こんな意味もあるのだと思われる。
それは、人間の知性の秘密を解き明かすこと、さらには、生命の秘密の解明である。
そして、生命の秘密を解明するということは、この世界の秘密、さらには、神を理解しようとすることなのかもしれない。
それは畏れ多いことであるが、いずれ、テクノロジーの進歩により、そんなことも可能になると考えている者もいると思う。

汎用AIの開発により、メタ・ヒューマンが現れ、人間よりずっと優れたメタ・ヒューマンが働くことによって、我々人間は、働くことなく、安楽に生きていけるようになるという考え方もある。しかし、それでは、メタ・ヒューマンに滅ぼされることがないとしても、人類は自滅するという予測が出来るかもしれない。いや、そこは、人類の精神の修正によって、働かなくても、平和に過ごせるように出来ると考える者もいるかもしれないが、メタ・ヒューマンに完全に庇護され、冒険を忘れた人類は、もはや人類とは言えないに違いない。
現在のAI(特化型AI)と汎用AIは根本的に異なっており、特化型AIの中から汎用AIが突然生まれるようなことはない。
もし作れるとしても、汎用AIのためには、我々の知らない特殊な何かが必要なのだと思われる。
例えば、魂とか意識とか、あるいは、生命エネルギーのようなものである。
それを作る意義があるかどうかは分からないが、いずれにしろ、現在はまだまだ完成にほど遠い。
だが、汎用AIが、近いうちに人類を滅ぼすという妄想を持つ人々もいるのだが、そのような者達の警告めいたことに振り回されないようになった方が良いだろう。その一歩として、私のAI書を使って欲しいと思う。












当ブログ著者、KayのAI書。
AIは、作った直後は馬鹿で役に立ちません。
しかし、学習を重ねることで賢くなっていきます。
赤ん坊が、周囲の人たちが話すのを聴いて言葉を覚えるように、職人が親方の仕事を見ているうちに技術を身に付けるように、将棋の棋士が、沢山の対局を見たり、自分が対局を重ねることで腕を上げるようにです。
AIを自在に活用出来るようになるためには、自分でAIを作り、AIに学習させ、AIに推論させる経験が必要です。
それは、単に本を読んだだけでは解りませんが、自分でAIを作れば、難しくないだけでなく、楽しみながら理解出来ます。
そのために、本書のほぼ全ての実習(楽しいものを考えました)が出来るデータを作れるExcelマクロ(VBAプログラム)によるシミュレーション・プログラムを無料でダウンロード出来ます。

上手い暗示のかけ方

占いで、「今日は素晴らしい出会いがあるでしょう」と出ると、本当に、そんなことが起こるかもしれない。
占いが当たるかどうかではなく、人間の心が占いを叶えてしまう・・・という、やや非科学的な話かもしれないが、そんなこともあるのではと思う。
ところで、多くの人は誤解をしているが、AI(人工知能)は、思考するのではなく、推測するのだ。
そして、新型コロナウイルス感染に関しても、必要なデータが十分にあれば、AIは、いつ、どこで、感染者が何人になるかということも、高い精度で推測出来る可能性が高い。
ただ、その必要なデータを集めるには、少なくとも数年、実際は、数十年かかるかもしれない。
ところが、刑務所に収監されている、ある囚人を仮釈放したら、その囚人が犯罪を犯す可能性の推測に必要なデータであれば、アメリカでは、既に、かなりあり、実際、そのような判断にAIが使われている。
しかし、問題は、そのデータに偏見があった場合には、AIも偏見ある推測をするということだ。
AIに与える(今日では学習させると言う)データには、人間による評価が含まれることも多い。だから、白人ばかりの評価をAIに学習させたら、AIは黒人の囚人に不利な推測をするかもしれない。

だが、この問題(囚人の仮釈放)に、上の占いの話を持ち出せばこうなる。
ある囚人に対し、AIは仮釈放しても犯罪を犯さない可能性が高いと推測した。
そして、実際に仮釈放したら、その通りだった。
けれども、これは、AIの推測が正しかったのではなく、AIの推測を知った囚人や関係者の心が、その囚人に犯罪を起こさせなかったのかもしれない。

暗示を与えるのが上手い人がいる。
「君は今度の大会で優勝するよ」
と暗示の上手い人が言うと、言われた人は、優勝の可能性が少なかったに関わらず、この言葉の暗示にかかって実力を100パーセント発揮して優勝してしまったという話は、割とあるかもしれない。
医療では、プラシーボ(偽薬)効果と言って、実際は薬効のない砂糖のようなものを「特効薬だ」と言って患者に投与すると、患者に効果が現れるという現象が、よくある。
薬品の効果の大半はプラシーボ効果であると言う医学研究者もいるらしい。

だが、これらの事例は、暗示が効いたというよりは、言われた人が「僕は優勝するだろう」「この薬は効くだろう」という予測をしたために、それが実現してしまったのかもしれない。
つまり、人の心には、予想を叶える不思議な力があるのかもしれない。
「いや、僕はそんな予想はしなかったよ。あり得ないと思えたからね」と本人が言ったところで、実際は分からない。
私が昔、セールスマンをしていた時、上司が私に「今日、500万円売ったら、君のセールスコンテスト優勝もあり得るよ」と言った時、私は、「まさか」と笑い、上司も、冗談であると認めるように笑った。
しかし、私は、自分の優勝を予測していたと思う。そして、実際に優勝したのだ。
そして、セールスの世界では、それは、よくあることのように思えたのだ。

フランスの心理療法家エミール・クーエのところに、脚が悪くて歩けない患者が担ぎこまれたが、クーエが患者に自己暗示をさせると、10分後にはその患者が元気に走り回っていたという話がある。これも、暗示というよりは、患者に、自分の脚が治ることを、うまく予測させたのかもしれないと思うのだ。

要は、うまく、良いことを予測することが出来れば、カラクリは分からないとしても、奇跡的な成果を上げられるかもしれない。
これに関し、北京オリンピックの女子ソフトボールチームを指導するなど(同チームは金メダル)、広い分野で実績のあるトレーナーの西田文郎氏が著書『かもの法則』の中で、「~かもしれない」という言葉を使うよう薦めているが、これが上手い推測を起こす方法と思える。
「あの子を彼女に出来るかもしれない」と言えば、その子が自分の彼女になる予測をしたことになる。
悪くても、暗示効果は高いと思う。
コロナウイルスに感染し、「重症になるかも」と言うのと「すぐ治るかも」と言うのでは、免疫力にも差が出ると思われる。
私も、セールスコンテストで優勝した時、「優勝かも知れない」程度に思ったのであり、「絶対優勝だ」とは思っていなかったのだ。
面白い本だと思うので、お薦めする。













当ブログ著者、KayのAI書。
この本を読むのに、理系・文系は関係ありません。
確かに、数学のお話も載せましたが、それが本文の理解に必要な訳ではなく、ただ、楽しい参考になるように書きました。数学が嫌いなら、スルーしていただいて差し支えありません。
プログラミングに関する記述も同様です。
それに、数学やプログラミングで凝り固まった頭より、それらが苦手でも、算数程度の論理性があれば、柔軟で偏見のない発想がある方が有利かもしれません。
ただ、数学やプログラミングが難しいと思うのは、間違った学習による偏見です。それだけは覚えていていただければと思います。
プロフィール
名前:Kay(ケイ)
・SE、プログラマー
・初音ミクさんのファン
◆AI&教育blog:メディアの風
◆著書『楽しいAI体験から始める機械学習』(技術評論社)


当ブログは第1期ライブドア奨学生ブログです。
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