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人間とAIについて

 一昨年末ころ以来、世界的に「生成AI」「Chat GPT」などAIの著しい進歩が話題となり、それを受けてわが国でも、これからは人間の知的な仕事がかなりの範囲でAIにとって代わられるのではないか、さらに青年たちはもはや大学に進学する意味があるのだろうか、などという議論が発生している。
 AIにも、大学などの高等教育にも、私は深いかかわりや知識をもつわけではないが、ひとりのエンジニアOBとして、これらの話題にかんして思うところを簡単に述べたい。
 まずは、人間の頭脳の働きにかんしての考え方である。
 「知識の4段階」という命題がある。この内容は、以前に丸山眞男が、最近はユヴァル・ノア・ハラリが、似たような、あるいはヒントになるようなことを言及していたことを私なりに理解して、私が非常勤講師として大学で講義するとき雑談として話していたものである。なぜ「知識」を取りあげるのか。人間の精神活動の究極を論ずる哲学においても「哲学は、人間の究極の普遍的知識であるべきだ」とされることもあり、少なくとも「知識」が、人間の精神活動の主要な要素であることは間違いないと考えるのである。概念を図で示す。4_20240413060101
 まずもっとも次元の低い水準の知識として「データdata」がある。これは単なる事実の集合であり、「今日は天気が良い」とか「富士山の高さは3776メートルだ」とか、内容は正しいが、誰もが価値を見出すものではない。
 その「データ」から当事者の価値観あるいはニーズにもとづき選別されたものが「情報information」である。進学しようとする高校生にとっての「この大学には、こういう学部がある」とか、製造業で「これを造るためには、この原料が要る」などである。
 その「情報」を自分の頭脳に取り込んで、必要な量の「情報」を、自分の関心・必要性・意欲に応じて能動的に「思考」して、頭のなかで個々の情報の関係を整理し、必要に応じてつなぎ合わせ、構造化する。こうして、多数の「情報」の要素を絡み合わせ構造化したネットワークのようなものとして「知識knowledge」が構成される。これが「本当の知識」というべきものである。これは、当事者の関心と目的と意志に基づいて独自の構造化がなされるため、個々のヒトそれぞれに個性があり、かならず差異がある。
 その当事者独自の本物の「知識」を材料として、渾身の努力・没頭・熟考・ひらめきなどにより、なんらかの飛躍を遂げて析出するのが「叡智wisdom」である。霊感=artistic inspirationとも言うべき頭脳の働きによる賜物と言える。これは本来的に独創的なもので、目的に照らして役に立つ「叡智」に到達すれば、他に擢んでることができる。
 だれでも「データ」を集めることは容易にできるし、現代ではネット検索で広範囲のデータを簡単に入手することができる。
 「データ」を選別して、自分に役に立つ「情報」を得るためには、自分の要求を明確に定義して「データ」の値打ちを評価する必要はあるが、そんなに難しいことではない。「情報」を自分の頭脳に取り入れることは、記憶力に頼れば、かなりの蓄積ができる。ただ、このままでは、いわゆる断片的な知識にとどまる。
 「情報」を材料として自分なりの「本当の知識」を構築するためには、関心・必要性・意欲をもって、目的を据えて自発的に考えることが必要となる。つまり「能動的な思考」と知的努力が必須となる。
 「知識」を材料として「叡智」に到達するためには、決まりきったルーチンに止まらない、なんらかのブレイクスルーが必須であり、その飛躍のためには、熱意・没頭・熟考・ひらめきなどの意欲的で大きな努力が必要である。
 いわゆる「試験test」という手段で評価できるのは、「情報」のすべてと「知識」のごく一部のみである。「個性化」する本質を有する「知識」を、客観的に外部から把握することは基本的に簡単ではないからである。これは、人間に対する「試験」という評価手段の本質的限界を意味し、ひらたく言えば、試験で優秀であってもほんとうの知識が有るか否かは判明しない、ということである。
 しかしながら、なんらかの具体的な問題を解決するためには、本当の「知識」を必要とすることは多い。さらに、擢んでた成果を実現するためには、本当の「知識」のうえに、飛躍を遂げて「叡智」に達することが必要となる。
 つぎに「Chat GPT」を代表例とするAIについて考える。「Chat GPT」が最近話題を席巻したのは、基本的には「自然言語インターフェース」と「ビッグデータ」の結合に成功したためである。
 ビッグデータは、10年余り以前からとくにスーパーコンピューターの活用によって、人間が扱いかねる規模の大量のデータから、それまで知られなかった意外な新情報が獲得できることが指摘されて、注目されるようになった。データ処理アルゴリズムとスーパーコンピューターなどのデータ処理手段の進歩の成果である。
 自然言語インターフェースは、プログラム言語など機械が理解できる形態のテキストではなく、人間が日常的に使用する言語そのままを機械が判読するもので、キーボードで文章を入力すればリクエストできるし、すでに進化している音声認識技術と組み合わせれば、ヒトの発声を理解して反応する機械が実現できる。この実用化はごく最近であった。
 したがつて「Chat GPT」は、我々が日常使っている言葉でリクエストを入れると、ビッグデータあるいはそれに準ずる大きなデータベースを迅速に処理して、回答を返してくれるのである。
 ここで、AIが実行していることは、本来的には人間が発生した大量の源情報を、人間の要請に応じてコンピューターで処理し、その結果を新情報として回答する、という働きである。通常の人間の能力では到底手におえない膨大なデータを短時間で処理できるので、たしかに有力・有効ではある。
 先述の人間の頭脳の「知識の4段階」に照らすと、大規模な「情報information」の蓄積を機械的に実現し、通常の人間のキャパシティーを凌駕する規模で「情報information」のネットワークを機械的に構築し、そこから新しい結果を得ることができる、というものだと位置づけられる。
 ただここで、源の材料たる大規模・大量の「情報information」は、人間の知力の成果の収集であり、情報のネットワークから構成される「知識」は、ネットワーク作成の手続きは機械的に行われるとしても、人間の関心・必要性・意欲によるリクエストからはじまるものであり、したがって人間が選別したものから成る。さらに、コンピューターによる情報処理は、基本的には統計的相関関係を用いるもので、ジューディア・パール『因果推論の科学』文藝春秋社、2022に指摘されているように、正しい因果関係が保障されるわけではない。正しい因果関係の確認のためには、ヒューリスティックな検証、すなわち人間の頭脳の介入が必要な場合も多いのである。
 そして、最終的に人間のartistic inspirationが達成する「叡智wisdom」を実現することは、AIにはできない。
 AIは、人間の知的行動に対して強力な支援ができるものであり、有効に活用すべきものであると思うが、本質的に人間の頭脳にとって代わるものではない、と私は考えている。

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