ITスペシャリストが語る芸術

AI（人工知能）が子供に対し、「あなたはシステムエンジニアになりなさい」とか、「あなたはファッションモデルになりなさい」と言うことはない。
ただ、言っているように見せかけることは出来る。
しかし、AIが実際にやるのは、こんなことだ。
例えば、ある子供が、「僕はプロサッカー選手になりたいが、なれますか？」と尋ねると、AIは、「なれる可能性は14.3%です」といったふうに答える。
まあ、あくまで、現時点での可能性である。
こんなふうに、AIは、人間が出した問いに答えるだけなのだ。
しかし、あらかじめ、AIを、例えば100種類の職業の適正を診断出来るよう設定していれば、その100種類の中から、なれる可能性の高い職業を提示すれば、あたかもAIが、その子供に合った職業を選んだように見えるのである。
野球の試合でも、AIは、ピッチャーに対し、「次は内角直球を投げろ」とは指示しない。
「内角直球を投げて打ち取れるか？」と尋ねたら、「打ち取れる確率は56.8%です」とか答えるだけだ。
AIが野球の監督になることは決してない。
AIは、予測屋なのである。
ただし、その予測能力を、恐ろしく高いものに出来る可能性があり、状況にもよるが、人間の予測力など遠く及ばないこともある。
人間の教師とか親が、「この子は医者に向いている。医学部に入れよう」と言っても、AIは「良い医者になれる確率28.6%」と言うかもしれない（「なれるか？」だけなら、多くの子供に高い確率が出るだろう）。
そして、進歩したAIの予測の方が、人間の予測よりずっと正しい可能性が高い。

今も既にそうなのだが、AIの予測力がどんどん利用されるようになる。
だが、人間には未来を思った通りに作る力があることを忘れてはならない。
一方、AIには、自分の予測の通りになるよう世界を動かす力はない。
ディストピアとは、人間が自分が持っている偉大な力を忘れ、AIのいいなりになる世界だ。
そして、世界は今、そのように進んでいる。
簡単な話をすれば、こんなことだ。
何の根拠もなく、「今日、出掛けた先で、あの子に出会うかもしれない」と思う。
もし、AIにその可能性を推測させたら、極めて低い確率を出す状況であるとする。
しかし、出掛けてみたら、信じられない偶然で、その子にばったりと会う。
つまり、AIの予測ではなく、人間の予想が当たったのだ。
「そんなの偶然だ」と言う者は多いだろうが、世界は偶然で大きく運命を変える。
AIに偶然は予想出来ない。だが、人間には出来るのかもしれない。
ところがだ・・・
重要なことを言うが、実際には、人間の予想が当たったのではない。
人間には、予想を実現する不思議な力があるのである。
もっとも、既に科学も、それを必ずしも不思議とは考えないほどに発達していると思う。
だが、教科書に載っている科学で考えれば、相変わらず不思議なことだろう。

西田文郎氏が、『かもの法則』という本で、人間の予想が実現するカラクリを脳科学の研究成果を踏まえて書いている。
しかし、西田氏は、他の著書では、この「かもの法則」について、全く書いていないのが不思議である。
「かもの法則」と言うだけあって、飛び過ぎていて、理解しない人が多いのかもしれない。
「かもの法則」とは、「あの子は、僕の彼女になるかも」と思ったら、そうなってしまう・・・まあ、簡単に言えばそんなものだ。
普通は、「あんな可愛い子が僕の彼女になんかなったりしないかも」と思って、その通りになるのだが。

君の好きな人は誰ですか？
別にそれが　僕じゃなくていいけど
～『インタビュア』（作詞・作曲・編曲：クワガタP。唄：巡音ルカ）より～

この歌も、こう言っている者（男だろう）は、
「君の好きな人は僕かも」
と思うべきなのである。
ただし、引き寄せの本にあるように、「彼女が好きなのは僕だ」と断定してはいけない。
人間の脳・・・右脳とか潜在意識が実現するのは、あくまで予想なのである。
西田氏は、あまり可能性はなかった日本のオリンピックチームに「金メダルかも」と思わせて実際に金メダルを取らせたそうだ。

AI時代に、良い本かも・・・である（笑）。

有名なアニメ『ルパン三世』の、1971～1972年の第１シリーズで、何と、ルパンがAI（人工知能）と戦っている。
当時は、「AI」は専門家しか使わない用語で、このアニメでも、単にコンピューターと呼んでいたが、このコンピューターは、ルパンの行動を正確に予測するのだから、まさに、今日、AIと呼ばれているものと同じである。
AIとは、思考するのではなく、予測するのである。ここを間違うと、AIを正しく活用出来ない。
例えば、企業が、何を売り、どんなサービスをするかを考えるのは、あくまで人間で、AIは、それが売れるか（あるいは、どのくらい売れるか）予測するだけである。だが、現代のAIの予測精度はおそろしく高い場合があり、人間の予測をはるかに超えることもある。
一方、人間なら簡単に予測出来ることを、AIが予測に失敗することもある。
例えば、「５」という文字を見た時、人間だって、それを「５」だと予測するだけなのだが、少々乱暴に書かれた「５」でも、それを「５」であると、素早く予測出来ることが多い。しかし、十分に調整されていないAIは、予測が出来なかったり、他の文字だと予測してしまうこともある。
もっとも、現代のスマートフォンを通して使えるグーグルのAIは、手書き文字も含め、沢山の言語をかなり正確に読み取り翻訳出来る。
とはいえ、ルパンの行動を予測することは難しい。
ルパンの行動を正確に予測するためには、ルパンに関する、とんでもなく沢山のデータが必要だ。
この、『ルパン三世』のアニメでも、今日のAI以上のAIを使い、ルパンの多量のデータを収集済みであることが、暗黙の了解であると考えないといけない。
それで、ルパンは、ことごとく行動をAIに予測され、盗みの仕事に失敗し、逮捕されてしまう。
そこで、最終勝負となる。
つまり、ルパンがどんな方法で脱獄するかをAIが予測すれば、それを封じる方法を人間が考えて事前に準備することが出来るのである。
ルパンは脱獄計画を実行しながら、「さて、ここまでの俺の行動はAIに予測されている」と考えた。
だが、最後に、ルパンはAIの予測通りに動かなかった。
そして、ルパンは言う。
「AIに勝てるのは人間の気紛れさ」
ルパンは、気紛れに行動することでAIに勝ったのだ。

では、本当に人間の気紛れがAIに勝てるかというと、ただの気紛れならAIに予測される。
人間にとっても、AIにとっても、「斜め上」の気紛れでないと、つまり、言ってみれば、ぶっ飛んだ気紛れでないと駄目だが、人間は本来、そんな発想が出来るのである。
だが、すっかり、メディアに洗脳された人には、そんな「超斜め上」の発想が出来ない。
「超斜め上」になれるかどうかが、我々が洗脳社会に勝ち、幸福になる鍵である。

最近、人気急上昇中の「天才」成田祐輔（なりたゆうすけ）氏（経済学者。東大首席卒業。MIT博士。イエール大学助教授）が登場した動画で、印象深いものがあった。
成田氏はデータの専門家で、それはつまり、AIやビッグデータ活用の専門家ということだろう。
成田氏は、イエール大学に、Amazonの副社長を呼び、この、データを駆使して高収益を上げる企業のデータ活用法について何か話してもらおうとした。
ところが、Amazon副社長は「データは危険」だと言う。
これは、どういうことかというと、おそらく、「ある範囲のことでならデータは有益であるが、高度な場面では、データは役に立たない、つまり、信用出来ない」ということと思う。
成田氏が、では、何を信用するのかとAmazonの副社長に尋ねた時の答が素晴らしかった。
それは「CEO（最高経営責任者。社長である場合が多い）の心の声だ」である。
頼りになるCEOの心の声は、きっと「超斜め上」であり、人間にもAIにも予想外のことのはずなのだ。

企業に限らない。
強い企業のCEOの心の声が頼りになるように、平和な国では、大統領などの国家元首の心の声が重要なのだ。
そして、心の声は我々にだって聞けるし、それは、CEOや大統領の心の声と変わらないのだ。
では、どうすれば、魂の声とも言える、純粋な心の声を聞けるのか？
アニメ映画『009 RE:CYBORG』を見よ（笑）。
009ことジョーは、「彼の声」を聞くが、多くはないとはいえ、他にも、世界中で「彼の声」を聞く者が現れ、それは神の声と思われることもあった。
だが、ジョーは言う。「人によって、彼の声がどう聞こえるかは違う」。
ジョーは、やがて、「彼の声」を正しく理解するようになる。
なぜなら、彼が人を思いやり、仲間を信じる心を持っているからである。
ある世界最高クラスの投資家も、心の声を聞いていた。
そのコツを尋ねると、「欲張らないことだよ」と答えた。
これが答ではあるまいか？

人間がやっている仕事を、機械にやらせるということは100年以上前から行われていて、それがますます多くなってきたし、今後はさらに増えるだろう。
かつては単純労働が機械に置き換えられたのだが、熟練が必要な仕事も機械がかなり出来るようになってきた。
例えば、料理をプロの料理人と同じ以上のレベルで作る機械も出て来た。今後は、出来る料理のレパートリーも増えるし、長時間働けるだけでなく、より速く、より美味しく作れるようになるだろう。
なぜ人間の仕事を機械に置き換えるのかというと、端的に言えば、機械にやらせる方が安いからである。
人間がやっているある仕事を機械に置き換える際、最初のうちこそは、人間の労働者の賃金よりはるかに高い投資が必要だが、その機械が沢山使われるようになると、機械はどんどん安くなる。

機械で置き換え可能な仕事を人間にやらせる理由は１つしかなく、それは、その労働をする人間に支払う賃金が安いことだ。
だから、機械にやらせた方が安いことが分かったら、その仕事は機械化される。
技術の進歩とは、人間がやっている仕事をする機械を、機械に置き換えるメリットがあるほど安く作れるようになることだ。

掃除をするロボットが普及してきたが、その値段が高いうちは誰も買わないが、ロボット製造メーカーが赤字で構わないから安く売ると、購入者が増えて、やがて採算が取れるようになる。
すると、掃除ロボットを作るメーカーも増え、掃除ロボットは、どんどん安く高性能になる。
家庭用掃除ロボットの場合は、「楽だから」買うという理由が大きいが、清掃業で使われるロボットは、人間の掃除人より安ければ普及が進む。
タクシーの運転業務を人間と同等以上にやれる自動運転車が登場すると、後は、コストの問題で、人間が安いうちは人間の運転手が働くが、自動運転車にやらせた方がコストが安ければ、人間の運転手は不要になる。

機械に置き換えることが不可能と思われる創造性や気配りが必要な仕事も、かなり多くが機械に出来るようになる。
芸術性が問われる仕事も、段階を追って機械に可能な範囲が広がり、やがて人間を超えることは、十分に考えられるのである。

どんなことが機械に出来るようになるか、予測する鍵は、AIの理解である。
AIについて知らないと、「これは機械には無理だ。だから、俺はこの仕事で一生食べていこう」と思っても、その仕事は、すぐに機械が、人間よりうまくやれるようになるかもしれない。
仕事を選ぶ際、少なくとも、自分が現役である間は、機械に追いつかれないものを選ぶ必要がある。ただ、その予想は難しいのだ。
やっている人が少ない仕事は、機械化されない可能性が高い。
しかし、それが難しくないなら、現在ある機械の設定を変えるだけでやってしまうかもしれない。

機械を管理することも機械が出来るようになり、機械の設置計画や、新しい機械の開発も機械が出来るようになる。
地球を破壊する小惑星が接近して来ることを察知し、その小惑星を破壊することも、機械に出来るようになるかもしれない。

すると、人間は何のために存在するかというと、そのような世界を見るために存在するのである。
人間が見てあげないと、そんな世界、そんな機械は存在出来ないのだ。
ただ、人間は、自分に関わりのないことに興味がなく、見ようとしない。
だから、自分は何を見たいのか、それとどう関わりたいと思うかで、自分や世界を作るのである。

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。

「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