白熱マイケル・サンデル
「ＡＩは最適な恋人を探せるか」マイケル・サンデル
マイケル・サンデル白熱教室 2018年6月30日（土）
久々の講義風景だった。といっても屋外アウトドアのギリシア「アムピアラ・オス神殿」での講義だった。生徒は、その道の専門家であり教えを乞うより、マイケル・サンデル教授と一緒にテーマを推察する、といったコンセプトのようだ。
学問の徒ハーバードをイメージしたソクラテス、プラトン、アリストテレスらの古巣に還った、というイメージを再現したかったのだろう。
その画像をコピーしようとしたら禁止になっていたので、画像検索したが、それらしいものがない。間に合わせに添付の画像を張ったが、それも怪しい。だとしてもギリシア遺跡紀元前500年～であるから、2500年前のエンタシスが、そっくりそのまま現存するのも疑心暗鬼だし、やたらと多い遺跡のなか、それを特定するのも難しい。
しかし、その「ギリシアセット」は見事な「アムピアラ・オス神殿」であり、そこであのアリストテレスが語った、とおもうと感慨深い。
でも待てよと一歩踏みとどまる。あまりにもよく出来た「神殿」が正真正銘のそれであると誰が担保するのか。
ましてやテレビ画像(ネット動画あり)であり、「雰囲気」セットを作るのが得意な映像家が、適当な野外舞台を探して、そこでスタジオセットを組んだとしても、一向にかまわないし、そもそもロケーションを問題としていないのだから、さもそれらしい「学問の徒」神殿を再現して、見ている方はハーバードの超一流の講義が聴けるし、その教室が「ギリシア神殿」とくれば、すっかり脳はアカデミズムに酔いしれ、まったく理解しない難しいAI講義を、判ったような顔をして、俺は私は、マイケルの講義を訊けるほど「意識高い系」に属している人間だと、意気揚々としていて、おまけにそこいらに転がっている石につまずいて、転んでみせたりして、「おおこれがアリストテレスの石だ」、なんて東洋の日本人がやりそうなことである。
それで内容はというとAIが人間とどう向き合うか、という設定だった。
それより将棋ロボット「PONANZA」「ボナンザ」が日本ではプロ棋士を負かして話題をさらっている、ということがそこでは一言も語られていない。おそらのそのニュースはアメリカまた海外には届いていないと推察できた。
そんな細かい部分の一片を記憶しておいて、番組をすすめて見ていると、「AI」の使い方に話しが進んでいた。
諸々の比喩的使い方はあるが、総評てきに民主主義的また最大公約数的選択として、一人を犠牲にして99人を救うというマイケル・サンデル教授の一貫した説得性だった。(勝者の論理)
そこで私が考えたのが敗戦国日本への「原爆投下」だった。いまでも投下は正しい選択だ、と思っているアメリカ人は大勢いる。かれらの一様なその根拠は、上記した理由の延長であり、またAIソフトのコンセプトとして、同様な解釈で作られている、という生徒(その道の専門家)の解答だった。
その講義について間違っている偏っている、などという批判意見を云ってるのではなく、世界は勝者の論理で構築されていて、その根底には「ギリシア的民主主義」によってすべてが総括されるという結論のように理解した。
そんなことを類推するとAIが人間を凌駕する云々ではなく、いまさらの歴史であってもギリシア的文明によって世界が成り立っている、ということの復誦にきけたのは私の間違いだったのだろうか。
あまり触れたくない「インセンティブ」な話しだが、敗戦国日本として、アンタッチャブルな議題なのだろう。
しかしこのまま、ズルズルとはっきりしない「日和見」主義を貫いていると、いずれ東アジア諸国の属国になることは必至で、それに輪をかけて若年労働層の激減、そこから過激に子供を生まない女性シンドロームが追い討ちをかける。
それでも今はいい～、あと18年たってから、さあ子供を作りましょう、といったところで、種もなければ畑もない、でどうするの???
マイケル・サンデルの白熱教室２０１８
第２回「ＡＩは最適な恋人を探せるか」
2018年6月30日（土） 午後10時00分(50分) nhk.or.jp
ハーバード大学のマイケル・サンデル教授が、世界の若者たちと白熱の議論を展開する５回シリーズ。第２回は、科学技術の驚異的な進歩にどう向き合うべきか議論する。結婚相手を探す時に信用するのはＡＩ？それとも親の選んだ人？人間の医師と手術ロボット、どちらに命を預ける？自動運転の車は、信号無視で突然歩行者が飛び出した時、壁に激突してでも歩行者を救うべきか、それとも歩行者を犠牲にしてドライバーの命を救うべきか？
【マイケル・サンデルの白熱教室２０１８】2018/06/30 BS1 /最新テレビ
第２回「ＡＩは最適な恋人を探せるか」 c0010496_08065896
AIを探る
AIが人間を監視する社会は目前に迫っている
100種類を超えるデータをリアルタイム解析し行動予測
――さっそくですが、AI監視カメラの仕組みや、具体的にどのような解析をしているのか、気になって仕方ないです。
田中氏：ディープラーニングを使った物体認識や顔認識はもちろんですが、VAAKのAIは、体の関節や人物の属性など、計100種類を越えるデータを統合的に分析しています。地域周辺の犯罪発生率や天候などのマクロ視点のデータと、人間の行動を解析することで得られるミクロ視点のデータ、この2つを組み合わせて解析することで、人の行動を予測したり、再来店日時を予測しています。
物体認識から顔認識、統合的な分析手法まで、使われているAIはすべて自前で開発しているVAAK。
行動解析の分野はさまざまな手法がありつつも、結果が出ている企業や研究機関はほとんどない一方で、VAAKはAIによる行動解析で高い精度を出していると言います。
監視カメラによるリアルタイム行動解析から得られるミクロ視点のデータは、
・属性（性別や年齢）・商品・環境（周りに人がいるかどうか）・動き
マクロ視点のデータは、
・時間・天候・店舗・地域
などが挙げられ、これらを統合分析することで「人の目的」というデータまで取れるそうなんです。
――人の目的がデータとして取れるって、一体どういうことなんでしょうか……？
田中氏：目的は、人の年齢や目線、歩くスピードやその歩幅と、その他のデータの組み合わせから分析することで、導きだすことができます。たとえば飲み物を買いに来た、トイレに来たというような目的です。目的がわかることで精度の高いレコメンドや分類を行うことができます。
データの組み合わせ次第でさまざまなデータが取れますし、リアルタイムに人を認識・解析することで得られる情報のパワーは計り知れないんですよ。
あらゆるデータから万引きを見つけ出すというAI。実際のデモ動画があるので、その実力をご覧ください。動画はこちら
「画面には、ターゲットを解析したデータなどがリアルタイムで表示されます。商品を手に取っているだけでは万引き犯である確率は低いのですが、キョロキョロしたり、万引きをおこなった際に万引き犯として検知しています。これが実際の店舗の場合、万引き犯である確率が高くなった時点で店員にアラートが飛び、万引きを防止できるという仕組みです」（田中氏）
AI監視カメラは破格の導入コスト
―― ここまでお話を聞いただけでも、監視カメラから得られるデータは防犯だけでなく、マーケティング領域で活用したら“ヤバイ”ですよね。その導入コストも相当高いのではないでしょうか？
田中氏：これは弊社の強みでもあるんですけど、導入コストは費用的にも設置工数的にもかなり低いです。というのも、VAAKのAIはほとんどのカメラに組み込むことが可能なんですね。すでに設置済みの監視カメラでも。ですので、初期費用も抑えられますし、4台の監視カメラで月額4~5万ほどで導入できます。
月額4~5万円という、なんとも破格の料金設定。料金だけではなく、その導入効果も相当期待できます。
年間10.4万時間の削減……。予想以上の効果。こちらの導入効果は実証実験の経過から見込んでいる数字です。
「万引きに気づくのはだいたい事後で、従業員が何時間もの労力をかけて録画した映像を見返すだけでも、相当なコストです。そこに割いていた時間がなくなるとすると、これくらいは削減できてしまうんですね」（田中氏）
従来では考えられないほど効率的に万引きを防ぎ、相当なコストカットを実現するVAAK。
さらにいうと、活用の幅は防犯に限りません。人の行動を予測して、さらにその目的まで予測することで、リアルタイムで最適な商品レコメンドや高い精度のプッシュ通知などが可能になります。
「AI × データ解析で、だれが、なにを、なぜ、どうしたかという、購入後はもちろん、購入前のデータも取れるので、そこに対して施策を打てます。どのような属性の人がどのような色形の商品に手をのばすのか、商品を手に取ったが棚に戻したなど、これまで取れなかったデータが取れるようになるのは強いですね」（田中氏）
防犯だけでなく、マーケティング領域でも大いに活用できるAI監視カメラ。導入のハードルも低く、すでに1000店舗以上を持つ最大手企業との実証実験もおこなわれています。
目指すのは「AIによる“正しい”監視社会」の実現
――導入のハードルが低く、監視カメラが設置されていない場所のほうが少ないこの時代。既存の監視カメラに一気にAIが搭載されるのも、そう遠くなさそうですね。
田中氏：VAAKのビジョンは “予測ありきの社会を作る”です。弊社のシステムなら既存のカメラをすぐにAI化できるので、世の中の監視カメラがすべてAI監視カメラになるのは時間の問題だと思っています。
つまり、“AIによる監視社会の到来”がもうすぐそこに。
参考記事 東洋経済オンライン2018年7月4日 15時0分
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