見出し画像

AIに仕事を奪われないために必要なのは〇〇力

あがぽに

※この内容は動画配信もしています。
https://youtu.be/Xz1VFajwBaw
https://youtu.be/MPQMWe-h8DA

どうも、あがぽにです。

インターネットの検索や、
オンラインショップにて自動提案されるあなたへのおすすめ商品、
YouTubeの関連動画や、各種端末の画像認識、音声認識・・・

世の中AIで溢れ、
現代人であれば、その恩恵を受けていない人はいないといってもいい程、
急速に普及、且つ進化しています。

ですが、厳密にはAIというものは、
まだ存在していないということをご存じでしょうか。

AI、正確には「artificial intelligence」、

日本語にすると「人口知能」となるわけですが、

そんな人のような知能、つまり、自分で意味を理解して、考え、判断して、
行動できるようなものは存在しないのです。

今、AIと表現されている各種機能は、
すべて事前に入力されたデータを参照して、
それを機械的に返しているだけに過ぎず、
あくまで「AI実現」、に向けて開発された技術の一つ。

では、真のAIとは、どんなものか。

イメージし易い例としては、「ドラえもん」。

ドラえもんって、人間と同じように様々意味を理解して、
自分で考えて、判断、行動してますよね。

知能レベルはともかく、ドラえもんのような人工知能が実現できると、
真のAI誕生と言えるわけです。

とはいえ、AI技術の進化、進歩は目まぐるしいものがあります。

なんてたって、10年前はまだスマホすら普及していませんでした。

この勢いで進化すれば、ドラえもんも夢ではないはず。

4次元ポケットは無理でも、ドラえもんはいける。

ドラえもんにどら焼きをプレゼントして、
めっちゃ喜んで食べてくれるところを見たい。

毎日プレゼントし続けて、飽きたところを見たい。

そして断れないような満面の笑みで、

「明日もプレゼントするね！」

といって、

肯定とも否定ともとれない微妙な感情から生まれる表情と
苦笑いの反応とかを見たい。

そんな夢が膨らみます。

夢は膨らみますが、
「Technological Singularity」(シンギュラリティ)、
日本語にすると「技術的特異点」といったことも、言われていたりします。
　
これは、人間がAI、人工知能を誕生させた後、
その人口知能が、より優れた人口知能を作り出す。

そしてさらに優れた人工知能を作り出す。

つまり、

人工知能の発明は、

人類最後の発明

となり、

その結果、

人類は人工知能に支配されていく。


といった「dystopia」、反理想郷ともいえる、

「AIが人類に代わって文明の進歩の主役になる」

そんな歴史が大きく変わるタイミングを表した言葉、なんですね。

一部では、シンギュラリティは2045年に来ると、言われていたりします。

ドラえもんにどら焼きを食べさせたいけど、
AIに支配されるのは恐かったので、

今回、AIについて調べてみました。


その結果、AIには限界があり、「シンギュラリティ」は来ない。


「シンギュラリティ」は来ないけど、AIに立ち向かうためには、

人間としての力が重要、

とういことが分かったので、今日はその話をしていこうと思います。

■1.シンギュラリティが来ない理由

結論から言ってしまうと、



機械には「意味」、を理解することができないから。



人間では当たり前にできる意味の理解、

これが機械にはできない。

この問題が、AIを実現する上での決定的な限界とされています。

例えば、iOSのアシスタントSiriや、AndroidのGoogleアシスタントで、

「近くのお寿司屋」

と検索した時と、

「近くのお寿司屋以外」

と検索した時、なんと表示される結果は、ほぼ同じ。

実際に試してもらうと、結果に多少の違いがあったとしても、
どちらもお寿司屋さんをメインに検索して、

「以外」の意味を理解していないことがわかると思います。

おいおい、「以外」が重要キーワードなんだぞと。

その検索結果は、全然違う。

お嬢様と女王様並みに違う。

と、いくらツッコミを入れても、意味を理解してもうことはできません。

とはいえ、殆どの人は現状の検索クオリティ、
「意味まで理解してくれてないな」っていうことを
なんとなくイメージできているはずです。

なので、「以外」といったような遠回し的な聞き方は避けて、
調べたいことを単語に分割、
なるべく簡易的に、直接的に入力していると思います。

「端的な内容に工夫して聞いてあげる」、機械へのやさしさですね。

でもこの優しさが必要な理由、
ちょっと紐解いてみると、
AI技術の限界が見えてくるポイントになっています。


なぜ機械が意味を理解できないのか。

それは、

あくまで計算する機械でしかいないから。

つまり、「数学上の計算」として変換できることでなければ、
機械はそれを認識できないのです。


じゃあ、数学にできることとは何なのか。


それは、



論理　・　確率　・　統計



の3つ。

この3つのことしか数学ではできないのが現状なのです。

数学上の論理というのは、

A＝B

B＝C

であるならば、

A=C

といった、いわゆる証明とか、説明にあたるもの。

わかりやすく例をあげると、

コザクラインコは＝鳥。

鳥は＝飛べる。

であるならば、

コザクラインコは＝飛べる。

みたいなことです。

ただ、この論理では説明できないものが世の中には存在します。

例えば、サイコロ。

サイコロを振った時、何の目が出るか。

確定した結果がでるものではないため、
論理では説明することができないわけです。

で、人類がひねり出した表現が、確率。

6面体のサイコロであれば、
1/6の確率で1～6の数字のどれかが出る、

みたいに、不確定な要素においても、
数学上の言語に落とし込んだ表現をすることができたわけです。

しかしながら、この確率を用いても説明できないことが
世の中には存在するんです。

例えば、理由や原因は分からないけど、
多くのデータを集めた結果、見えてくる答え。

具体的にいうと、
ある渡り鳥は、毎年8月になると、この場所に飛んでくる。

だから、恐らく今年の8月もこの場所に飛んでくる。

これは、論理や確率では説明することができない内容です。

で、人類が導き出した答えが、統計。

沢山のデータを集めることで、
その出来事の特性を導き出す表現をすることできたわけです。

できたわけですが、ここまでが数学の限界。

なので、機械には、

論理・確率・統計の表現に落とし込めないものは、
覚えさせることができないのです。

この3つに表現できないこと、

それは、

言葉の意味がポイントになってくるようなこと。

例えば、



太郎は、　　　花子が、　　　好き



これは数学的表現ができないので、
まったくわからない状態になってしまいます。



ドウイウコト？

「好き」ッテ、ナンデスカ？

ナンノ「値」ガ、ドレクライ、「変化」シテイルコトデスカ？

みたいな感じ。

でも、考えてみたら、私達人間も「好き」って言葉がどういう意味か、
具体的に明確に伝えるって難しいですよね。


もし浮気をされて、信用を失ってしまった相手に、

「でも、あなたのことが一番好き」

なんて言葉のリボルバーでおみまいされたら、

「好きってなに？　わからない・・・」

と、なってしまうようなこと、あると思います。


そもそも、人間の脳自体が、現状まったく解明されていないんです。
血流とか脳波を測ることはできるようになりましたし、

右脳、左脳、海馬、のようにどういった機能を持っているのか、
そのパーツ毎の働きについて、分かってきたこともあります。

ですが、明確に何がどう働いて、
具体的に中でどういった処理が行われているのか、
そこについては一切わかっていないんです。

そんなよく分からない状態のものに、
数学の機械で、同じレベルの知能を作ろうとするなんて、

無理の極み。

裸で火星に行くぐらい無理なんです。

そのため、現状、機械は意味を理解することができない。

結果として、シンギュラリティは来ない。

と、いわれています。


ただ、シンギュラリティが来ないからといって、
AIに仕事を奪われなくてすむかといえば、そこは違う。

AIに奪われる仕事は確実にあります。

■2.それでもAI技術が奪っていく仕事

数学上の論理用いて、
事実ベースの情報を蓄積、その中から正解をビシィッと見つけ出す。

確率計算も間違えることなく、瞬時に出せる。

人間が到底覚えられない膨大な統計データも、
漏れなくすべてを覚えることができる。

この3つに関しては、めちゃめちゃ強い。
既に人間には実現できない芸当なわけです。

そのため、これらの分野に関しては、
AI技術に任せた方が圧倒的に効率が良いため、
当然、奪われる仕事は出てくることになります。

具体的には、
データ入力関連から、
不動産登記の審査・調査、
更には銀行員の業務まで、

多くの範囲に影響があります。

※この影響がある仕事に関して、より詳しくチェックしたい方は、
　今回の記事を書く上で私が参考にした本に詳しく載っています。
　是非チェックしみてください。

●AI vs. 教科書が読めない子どもたち

・AIに負けない子どもを育てる

で、だったら、我々人間は、AI技術にできない仕事をやるしかない。

そしてAI技術には、弱点、不得意なことがあった。

それは、数学では表現できない、意味を理解すること。

ならば、意味の理解を必要とする仕事、

それが今後求められる能力ということになってきます。


ですが、ここで悲報です。


そのAI技術にできないこと、本当に我々人類は誰もができるのか？
という問いが降りかかります。

■3.読解力

人間の「読解力」、の重要性に気付いた、
数学者であり、AI研究者でもある上記著者の方が、
人間の読解力を調べる基礎的読解力テストというを行っています。

その調査結果によると、なんと3人に1人が正確な回答を答えられない
という結果に。

これ、私もサンプルでやってみましたが、なかなかに難しい。

例えばこんな一文。

鼻クソをほじっていないのは、全員女の子だった。
※サンプルの傾向を見て、私がオリジナルで作成した一文です。

これ、パッと意味わかります？

ちょっと「？」となるような、嫌ぁな感覚があると思います。

解説をすると、

「鼻クソをほじっていない」

のは

「全員女の子」

この点は、そのままなので、意味は分かると思います。


でもこの状況、「鼻くそをほじっている女の子」がいても、
成り立つ一文なの、わかります？

「鼻くそをほじっていない人」

だけに限定したら、

「全員女の子」

だっただけで、

「鼻くそをほじっている女の子がいない」とは一切言ってないわけです。

いることも考慮できてないとならないわけです。

なんとなく嫌ぁな感じがしたのは、

抽象的ではっきりわかっていない情報が含まれていて、
その点のイメージがし難い文章だったのが原因です。

ただ、はっきり示されていない中にも、読み取れる情報があって、
そこをしっかり具体的に整理して言葉にできると、
より状況や意味が明確化できます。


もう一つ。

「正三角形」と「二等辺三角形」の定義による例です。

正三角形の定義は、

3本の辺の長さが全て等しい三角形

二等辺三角形の定義は、

2本の辺の長さが等しい三角形

では、

「二等辺三角形を描いてください」

と言われ、

「正三角形を描いた」　場合、

これは正しい回答でしょうか。


小学生で習うことですが、忘れていても大丈夫。

文章の意味が明確に理解できてさえすれば、
答えはそこから見い出せるものになっています。

そう。

答えは、「正しい」です。

二等辺三角形の定義は、「2つの辺の長さだけが等しい」とは
一切書いてないわけです。

「2本の辺の長さが等しい三角形」、
その条件を満たしているなら、それはまぎれなもなく二等辺三角形。

つまり、正三角形という図形は、

正三角形でもあるし、二等辺三角形でもあるわけです。


今、2つ程例を出しましたが、テストや受験はもちろん、
社会に出てからのビジネス上の状況把握なんかには、

この「意味の理解」が最も重要になります。

ただ、その重要な「意味の理解」、

これができていない人が多い、ということが明らかになったという衝撃。

このことは、教育界にも衝撃をもたらすことに。

子供たちに、問題の解き方を一生懸命教えてたけど、

実は、そもそも問題文が読めてなかった。

書いてある意味がきちんと理解できていなかった。

だから、間違えていた・・・。

そんな事実が判明したわけです。

また逆に、意味をきちんと理解できている人は、
あらゆるテストや受験で高得点を出し、
ビジネス上でも成果を出しているというデータもあります。

たまに、あんまり勉強してないのに、
なんかテストで高い点取れる、良い学校に進学してる。

仕事熱心でもないのに、問題の把握力がある、解決力が高い、
仕事が早いって人がいます。

こういった方は、往々にして、意味を理解する能力に長けていて、
他の人より情報の租借が早くできているわけです。

これ、言葉で説明すると今一ピンと来ないと思うので一つ例を出します。

例えば、


おじいさんは山へ芝刈りに、おばあさんは川へ選択に行きました。



と書かれている一文があったとして、
これを紙に書き写そうとした場合、1、2回見れば書き写せると思います。

でも、同じ文字数であったとしても、何の意味も見い出せない、
文字と記号と数字が入り混じった下記のような一文となると、
10回以上見ないと書き写せない状態になってしまいます。

置●jあ？お＊gま繪”宇4<Lク鱸%t4gぁくぃmぎ\も#ぃピおj4ア2個ｋん3大&

「意味が分かる」、ということは、それ程人間にとって、

物事を容易にする

という強力な力が働くことがわかると思います。


今のは極端な例ですが、数学でも英語でも、そして仕事でも、
問題を解くにあたって、
大前提として「意味の理解ができているか」これが重要。

こうしたことから、全教育の中で最も重要なのは、



読解力



ということが解き明かされることになったわけです。

では、その読解力、どうやったら伸ばせるか。

なんと、






不明。








読解力に関しては、
どうやったら伸ばせるかは明確に分かっていないんです。

統計データとして、読書習慣、学習習慣、得意科目、
などからの調査が行われていますが、
そのどれも、相関関係はないことがわかっています。

ここへきて絶望的な展開。

ただ、読解力は大人になってからも伸びている人がいる、
という事実はあります。

科学的な根拠はありませんが、テキストでも会話でも、
その意味を正確に読み取ろうと心がけていくことで、
実際に読解力が向上したという事例です。

諦めたら試合終了。

なので、この点を意識して人生をより豊かなものにできるよう、
足掻いていきましょう！

■まとめ

最後にまとめです。

・シンギュラリティは来ない
・AI技術はあくまで計算する機械でしかなく、
　「意味を理解」することはできない
・ただ、そのAI技術は人間の仕事を確実に奪っていく
・その上で人間に求められることは、意味を理解できる読解力
・読解力を伸ばす、科学に基づいた方法は不明だが、
　読み取ることを意識していくことが重要

といった話でした。

うーん、ドラえもんにどら焼きを飽きる程プレゼントして、
その反応を見たかったんだけどなぁ。


この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？