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羽生さんはコンピュータに勝てますか? (羽生善治,川上量生)

2015年の対談だから、情報的には古いですが。
人工知能についての話。


羽生 グーグルがアメリカの公道で自動運転車の試験を続けているとか。100万キロ以上走っても、10件程度しか事故が起きなかったそうですね。しかも、起きた事故は、自動運転車に過失があったのではなく、その周囲を走っていた人間の運転する車が原因だった。

川上 そう。運転は機械のほうがうまい。  じつは、ほとんどの人間は難しい行動はしていないのですよ。運転にしても、映画に出てくるカーチェイスのような高度で複雑な操作ができるドライバーは、ほとんどいないと思う(笑)

自動運転の実証実験と、その事故について。
人間の目よりカメラの方が、暗いところや遠くまで認識できる。
機械の方が反応速度も早い。

だから人間のミスをもらってしまった自動運転車。
その基幹技術について。


川上 これまで、人間にしかできないといわれてきたのは、「経験を通じて学習することにより、さまざまな事態に対処できるようになる」ということです。  たとえば、車を運転しているとき、なにかが飛び出してきたとします。すると飛び出してきたものが人なのか動物なのか、人間は経験上、瞬時に認識できる。ざまな事態に対応できるようになる「汎用性」の高さが人間の優位性だった。

ディープ・ラーニングとは、基礎から応用にいたるまで、何段階もの層に分けてコンピュータに学習させるモデルです。いくつもの層で繰り返し学習していく過程で、大量の情報を圧縮し、要約していく。これは人間の脳の情報処理モデルと似ているのです。

羽生 それは、大量のデータの中から、「なにがカギとなるのか」「どこが重要なのか」「コツはなにか」という「特徴量」を、コンピュータが自動的に学習しているということなのですね。

臨機応変に対応するのが人間の優位性だったが、ディープラーニングによって、ある限定された局面では機械でも出来るようになった。

コツを掴むまで、人間だと長く練習しないといけないが、機械は24時間365日ぶっとおしで学習できる。

そして、話は教育の方へ


羽生 子どもの教育と同じで、人工知能に対しても人間が教育していくことや、うまくプログラミングすることが必要ではないかと思います。 

川上 必要ですよね。 
羽生 子どもについて言えば、どのように成長するのかは、もちろん持って生まれた才能や気質も関係するのでしょうが、後天的な生育環境や、生まれた時代の状況などのほうが、人生に与える影響の比重は高いと、個人的には思いますね。  

なにかに取り組むうちに、集中する時間を延ばしていくことはできる。そうやって時間を延ばすことがトレーニングであったり、練習であったり、上達や熟練するということだと思います。タマゴが先か、ニワトリが先かということでもありますが、集中する時間が長くなれば、必然的に上達する。

AIは特徴量を学習するので、偏った思想 を勉強すれば、汚い言葉を話すAIにもなる。

人間もDNAですべて決まるのではなく、成長するときの環境から学習する事柄のほうが重要。脳は何歳になっても変容する。

そして人間の学習にとっては、集中力が欠かせない。
目的をもって、一点集中を継続できれば、将棋も上達していく。


#読書メモ #将棋 #AI


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東京→上海→山口と、フラフラしながらリモートワークでWEB開発・サイト制作してます。趣味でカメラ・珈琲焙煎・観る将。日食を宝島に見に行くが、その日だけ雨が降るほどの雨男。

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