2017年11月

2017年11月30日

働き方革命、意識せずに2度の革命を経験している?




さて、振り返ってみると、実は、40歳を超える中高年の人々は、2度の働き方革命を乗り越えていることに気づきます。

84577726

1度目は1980年代後半の、紙からPC、への革命。

2度目は1990年代後半から2000年代前半の、ネット革命。

面白いことに、1度目の「紙からPC、への革命」に、乗れない中高年が多かったのですが、

2度目のネット革命により、乗れない中高年も乗り越えてしまいました。


と書きました。

これ以外の働き方革命も見てみます。

d23c8ff0

人工知能は人の仕事を奪うのか?人力、職人の技から機械による大量生産の事例から


高度経済成長時代以降とは、機械による大量生産、コンピューターによる自動化の歴史でもありました。

機械、コンピューターが、これまで大量の時間、労力がかかっていた仕事を瞬時にやってしまう、

非常に便利な状況になるので、人々がやることが飛躍的に増大する、

88f82e79

破壊的イノベーションの事例、職人の技、から機械による大量生産


高度経済成長時代に共通しているのが、農業、軽工業の機械化でしょうか。

高度経済成長時代までの農業は、人々の多くが農民で、人力が中心で、農地拡大が基本命題で、八郎潟の干拓などを行っていたのですが、

トラクターなどの機械化により効率化が進み、さらに化学肥料の開発などで、生産量は急激に上昇を始めました。

5ce65482

機械化により、農繁期の忙しさは緩和されましたが、逆に労働力が余り、余った労働力をどう使うか?が課題になりました。

また、日本全国で生産力が急上昇したので、逆に生産力が過剰となり、米価の価格維持のため、減反が行われるようになりました。

また、農業人口は激減しました。

8f9a80ae-s

酒造醸造、繊維業などの軽工業では、機械化による大量生産が始まり出していましたが、

熟練職人の経験、技、勘は機械では無理、とされていました。

確かに、機械化の初期は、品質、性能は熟練職人に遠く及ばないのですが

機械の品質の上昇が進み、次第に追いつくようになり、逆に、質のばらつきが少なく、

また、生産力、コストは機械の方が圧倒的に有利で、ほとんどが機械化され、現在では、熟練の職人技は、工芸品に限定されるようになりました。


b254d928

それにより、仕事、職を失った人も大量にいます。

そろばん、計算尺で仕事をしていた人、駅の改札など、は、なくなりました。


1e4d3c76

レジリエントな世帯パートナーとしての女性の働き方の変貌


炊飯器、冷蔵庫、洗濯機、掃除機など住宅家電製品が日本の家庭に普及していきます。

主婦の家事負担は、大きく軽減されるようになりました。


0c06958d

このように、見てくると、

機械化、コンピューター化により、職がなくなってしまった人、過重な労働が軽減された結果、逆に暇をもてあそぶようになってしまった人、がいる一方で、

機械化、コンピューター化により、これまでは不可能だったことができるようになり、仕事が質、量的にも増大した人、新たな仕事が生まれてしまった人、がいます。


大まかに言えば、労働集約的業務は機械、コンピューターに置き換わり、知的作業も置き換わったものの、新たな知的作業が発生した、ということでしょうか。

48c5cb5d

さて、人工知能が人間が行っている知的作業も行うようになる、と言われています。

働き方革命、意識せずに2度の革命を経験している?




中高年が使えない、PCでExcel,Wordなどを操作する事務員が不要になりました。


30360d31

と書いたように、一見、これからの新しい仕事、のようでも、誰もがたちどころにマスターしてしまう仕事では、あっという間になくなります。

また、機械化、コンピューター化により、これまでは不可能だったことができるようになったように、人工知能により、これまで不可能だったことが、次々とできるようになっていくのが楽しみです。




2017年11月28日

勉強と知を学ぶ楽しみのバランス




知を学ぶ楽しみを獲得するためには、その前提となる基本知識が必要で、その基本知識とは、大学入試のために、勉強するから得られる、というのも事実です。

勉強と知を学ぶ楽しみのバランスが、近視眼的ではなく、中長期的に図られることを期待します。


858e3b78

研究成果の社会実装には、理論、データだけでなく、信頼、情熱が不可欠


研究、学びを大学の中で完結させることなく、その成果を社会に適用し、実装し、さらには他へも水平展開を図る


と書きました。

cb809c0d

学んだ知を学ぶ、吸収する、だけで終わらせてしまっては、もったいないことです。

学んだ知を、社会に活用、適用、実装して、フィードバックを得られればよいのですが、学んだ知、すべてについて、すぐに活用するのも難しかったりします。

e6240271

学問を実践に即して、自分の中で、再構築するのが人文科学





20年前までは、ほとんどの授業は、「確立された知」を先生が、学生に教える、ものでした。

この『知の技法』は、学問のやり方、を教えるもので、「知」をもとに、考える、議論する、活用する、という、当時としては画期的なものでした。

f0930883

・思考が育つ場所、哲学は自分一人だけでなく、他者と対話して築いていく。他者の存在が不可欠。

・大学教員は専門を超えたアウェイのことをやってこそ、意義がある。

・ビッグネーム、偉い人を呼んで、お祭り的に講演をやっても、一方的なもので、対話は生まれない。

・相手の言うことを単に認めるのではなく、批判するのでもなく、対話により、思いがけない価値を築いていく。

・学問、ビジネス、生活はお互いの境界を侵さないように行われてきた。今後は、境界を超えていくことにより、あたらしい価値を創っていく。


と書きました。

2342e829

活用はできない場合でも、対話はできます。

できれば、専門分野が異なる人、見方が適度にずれている人と、対話をする。

相手の話を聞き、自分の考えを話す。

この「自分の考えを話す」ですが、考えが頭の中に浮かんで、それを言葉にする、というよりも、

言葉にしているうちに、次々に考えが浮かんできたりします。

3ea53c4c

その浮かんでくる考えは、想定などしていませんので、いろいろな方向に発展します。

こういう状況からイノベーションは生まれます。

fd7c1aaf

優れた先生は、授業をしながら学生から多くを学ぶ、教えることが教わること、と言います。

知は学ぶ、吸収する、にとどめるのではなく、対話をする場を設けて、いろいろな方向に発展させたい、と考えます。







2017年11月26日

新たなメディア装置がコミュニケーションを変貌させる

という落合陽一先生のサイトを見つけました。

59db2ae6


VRは「一人称」の映像。「仮想現実」と訳されていますが、「実質再現」という方がしっくりきます。

VRの本質は「限りなく現実のものと区別がつかない状態に置き換えること」

VRのあの「没入感」は、ものすごい技術革新です。


「一人称」で語れないアイデアが、ユーザーに響くはずがない

というサイトもありました。
ここでポイントとなるのが「一人称」です。

b7c4c976-s

VR(仮想現実)によりプロの身体観を獲得する




トップアスリートの動画を見るだけでなく、身体的機能、メカニズム、動きの分析もできます。

すると、トップアスリートのプレーを見て、脳裏に焼き付けるだけでなく、プレーの視覚、聴覚、打感などの触覚を、実際にVR(仮想現実)で体験することもできます。

「理屈でなくて、身体で覚えろ」「根性で練習」だった、スポーツに科学に基づく理論、ビッグデータ、VRによる再現等を取り入れることができそうです。


b8e810fb

「トップアスリートのプレーを見て、脳裏に焼き付ける」イメージ・トレーニングは、かなり前から行われており、効果も認められています。

ただ、「トップアスリートのプレー」は、どれだけ脳裏に焼き付けても、あくまでも「トップアスリート」のもので、「あなた」ではありません。

テニスであれば、ジョコビッチ、フェデラー、錦織選手であって、「あなた」ではありません。

57bfb776

ところが、「一人称」のあなたになり切ってしまうのが、VR(仮想現実というよりも実質再現)です。

VR(仮想現実)によりプロの身体観を獲得する




トップアスリートの動きをモーションキャプチャーで記録し、また、筋電センサーを貼付させていただき、筋肉の動き、力の大きさを記録します。

この記録をアマチュアの方々にヘッドフォーン、振動モーターにより、信号で与えます。

dcbe8eb7-s

「考えるな、身体で覚えろ」を地で行きます。

すると全員ではありませんが、かなりの方々がトップアスリートに近い動きができるようになりました。

cf3a7dc6

名人芸の伝承は、言語の記録によるものがほとんどですが、言語で表現されたことを実際に身体で実現しようとしても難しかったりします。

であれば、「理屈でなくて、身体で覚えろ」を地で行って、身体で名人芸を再現してしまうのも手です。


VR(仮想現実)による映像、音声、会場の雰囲気だけでなく、トップアスリートの動きを筋電センサーで記録し、振動モーターにより、再現すると、

文字通り、「一人称」のあなたになり切ってしまうことができそうです。

77a6ff4c-s

こんなことを考えていたら、ある方から、他の事例も伺いました。

草食化、セックスからの逃走とセックスとの闘争、仮想、拡張現実と実体験の境界があいまい




実際の性体験はネット上でのAV視聴とそれに伴う自慰行為に代替されているのではないか


と書きました。

30a64a64


映画館で見る、ポルノ映画は、男優と女優の演技です。

もちろん、ある程度の感情移入はありますが、あくまでも「三人称」です。

テレビで巨乳系のお姉さんを見る場合も、基本的に同じです。

あくまでも、見る対象の「三人称」です。

3

ところが、PC、スマフォなどネット上で、アダルトビデオが見れるようになると、「一人称」の自分と女優の共演になりました。

ある意味、自分の性行動そのものだったりします。


bdbd2fa9

VR「仮想現実」よりも「実質再現」限りなく現実のものと区別がつかない状態に置き換えること、が、さらに進むとどうなるのか?楽しみです。







2017年11月22日

東大科学技術交流フォーラム「動きを創る・ 日常生活をサポートする技術」

9


人が眼鏡をかけるように、それぞれの能力や身体機能にあわせた最先端技術の詰まったツールを身にまとい、それぞれの日常でそれぞれが望む動きを可能にすることが目標です。


では、

13

パラリンピックブレイン〜パラアスリートにみる脳の再編能力〜

で、興味深いお話がされました。

mig

これまで、パラリンピックは、

不幸にして、障害を持ってしまった人たちが、その制約される環境下で、頑張っている

という認識だったのですが、そんな薄っぺらな認識をはるかに超える、物凄い可能性を示唆するもの、とのことです。

レーム

最近では、パラリンピックの陸上競技などで、オリンピック記録と並ぶ、あるいは、それを上回る記録が出るようになりました。

これについては、

「義足の製造技術が向上し、人間の足を上回る性能を持つようになった。」

というのが、世の中一般の認識でしょうか?

91

もちろん、グラスファイバー、グラファイト、チタンなど、材料技術の進歩により、軽量高反発の義足などが開発されるようになりました。

ただ、仮に陸上のオリンピック・メダリストが不幸にして、大けがをして、義足になったとして、それまでを上回る記録を出せるでしょうか?

おそらく、歩くのすら、ままならず、とても高速で走ったり、長い距離の跳躍など、できないでしょう。

つまり、パラ・アスリートは既に義足を自分の足として認識、機能させています。これはAR(拡張現実)の一種でしょうか。

88a7cc0e

パラ・アスリートに限らず、ずっと以前から、手が不自由な人が、足を使って、タイプライターを高速、正確に操作する事例が報告されていました。

最近では、こういった方々、パラ・アスリートの方々の、脳の活動している部位を計測できるようになりました。

IMG_20171121_162032

すると、健常者に比べて、脳が活動している部位が、異なったり、広範囲であったりすることがわかりました。

つまり、この方々は、身体機能だけでなく、そもそも脳の活動を再編していることがわかりました。

43d39f1d

つまり、パラ・アスリートの方々は、

障害を持ってしまった人たちが、その制約される環境下で、頑張っている

どころか、

身体機能だけでなく、そもそも脳の活動を再編して、頑張っている

のです。

9

もちろん、健常者をはるかに超えるハード・トレーニングをこなしています。

不幸にして、障害を持ってしまい、手、足などを失うことになってしまった場合、ほとんどの人が深い絶望に陥ります。

その絶望から、立ち上がり、健常者を超える身体能力を獲得しています。

IMG_20171121_160145

これは、パラ・アスリートの方々に限りません。

障害者の方々が、健常者を上回る身体機能を回復できることを示唆しています。








2017年11月18日

最近、「働き方改革」が叫ばれています。

0d7b880a

残業を減らすだけでなく、働きやすいように、ネット、クラウドコンピューティングを活用して、オフィスに限らず、場所、時間帯を選んで働けるようにできないか?

dfd5d880

あるいは、急速に進化する人工知能に人間の仕事は奪われてしまうのではないか?

人工知能に大学、産業、ビジネスはどう対応する?


人工知能、データサイエンス、ロボットなど、の進展が急速で、大学は、人工知能の高度化、人工知能と人間の対応、人工知能の社会実装などの研究だけでなく、プログラミング、数理、統計、情報技術などを文系、理系を超えて教育することが急務です。
一方で、産業界、ビジネス界も、これらをどう取り入れていくか、対応が急がれます。


さて、振り返ってみると、実は、40歳を超える中高年の人々は、2度の働き方革命を乗り越えていることに気づきます。

0175b168-s

1度目は1980年代後半の、紙からPC、への革命。

2度目は1990年代後半から2000年代前半の、ネット革命。

面白いことに、1度目の「紙からPC、への革命」に、乗れない中高年が多かったのですが、

2度目のネット革命により、乗れない中高年も乗り越えてしまいました。

77a6ff4c-s

2度目は1990年代後半から2000年代前半の、ネット革命から振り返ってみます。

1.ネットによる通信革命

ネットはメールという通信手段をもたらしました。

これにより、通信手段が、固定電話、郵便、FAXからメールに代わりました。

今からは、信じられないことですが、メールより前は、通信手段の主力は固定電話で、

「○○さん、お願いします。」「今、席を外しておりますので、戻りましたら、折り返し電話するように伝えます」

のようなやり取りをしていました。

これを、ひとりひとりの相手に行うのですから、複数の人々への対応は、とんでもなく非効率なものになります。

海外とのやり取りは、さらに不便で、「ニューヨークは、今、何時かな?」と先方との時差を気にしながら、電話をせざるを得ませんでした。

be2e4ac3-s

2.ネットによる調査革命

ネットは調査手段をもたらしました。

不明なことはGoogleなど検索エンジンで調べる、ことは、多くの人々が日常当たり前に行っています。

しかし、ネット以前は、Googleなど検索エンジンで調べる、ことはできませんので、図書館など関係書籍、文書を調べるしかありませんでした。

6c47ab8f

3.ネットによる購買革命

ネットはモノの購買も劇的に変化させました。

今では、ネット上で比較して、いろいろなモノを購買し、宅配便で自宅に届けてもらいます。

ネット以前は、店舗におもむき買うことになります。品揃えは、ネットと比べると乏しく、

気に入ったモノがない場合、他店舗を探す、しかありませんでした。

これ以外にも、いろいろありますが、今さら、ネット前の状態には、戻れません。

a44171c8

1度目は1980年代後半の、紙からPC、への革命も振り返ります。

PCが導入される以前は、企画書などの資料は、手書きでした。

それゆえ、読みやすいように清書、修正がある場合は、全体を書き直し、などの作業がありました。

PCが導入され、保存、修正が容易になり、清書の必要もなくなりました。

ただ、PCでは、Excel,Wordなどを使うのですが、上記のように、使えない中高年が数多くいました。

ところが、ネット革命でメールが通信手段になると、Excel,Wordなどを使わざるを得なくなり、やってみると、多くの人がなんとかますたーしてしまいました。

逆に、この過程の中で、中高年が使えない、PCでExcel,Wordなどを操作する事務員が不要になりました。

04688c73-s

人工物のデザインを生命の進化から学ぶ




生物の進化が45億年と、非常に長い期間を経ているのに対し、人工物は古くはピラミッド、城壁などもありますが、その多くは産業革命以降、インターネットについては1990年代以降、と極めて短い期間で起きています。

馬車から自動車、アナログのLPレコードからデジタルのCD、MD、さらにはダウンロード、アナログのフィルム式カメラからデジタルカメラ、への推移は、あっという間に起きました。

突然変異のような破壊的イノベーションがあっという間に起きるのが特徴です。


7c0dcb01-s

生物多様性学の最前線




ダーウィンの進化論は150年前に提唱されたものですが、社会科学にも適用されるうちに、意味が変容、曲解されたり、あるいは、その後の研究で、当初はよくわからなかったことが明らかになってきたりしました。

当初の説では、自然の環境変化に対して、生物種は適応努力をするけれど、それは限定的で、結局は、自然の変化に対応できる生物種だけが淘汰されていく、という考え方でした。

生物種は環境変化に対する適応を、世代をまたいで数千年、数万年の時間をかけて行う、というものでしょうか。

2d38d549-s

ところが、最近の研究では、同じ遺伝子のセットでも、環境が異なると、異なる生体発達をし、進化は数世代にわたり、数千、数万年かかるものだけでなく、一つの世代、個体で数週間、数年で行われるものもある、ことがわかってきました。

環境が変化すると、細やかな対応ができるのが生物の特徴です。


上記のように、人間は環境の変化に対して細やかな対応ができます。

人工知能、IoTなどを取り入れ、よりよい働き方ができることを期待しています。



2017年11月16日

歴史の教科書から「坂本龍馬」が消える?

thm_00000077

「大学入試で歴史の細かい用語が出題され、高校の授業が暗記中心になっているのは問題」だとして、高校と大学の教員らで作る「高大連携歴史教育研究会」が用語の精選案を発表。

というニュースを見て、驚いています。

これは、試験を穴埋め問題にしなければよいだけのことです。

歴史上の人物を教科書から削除することとは全く別のことです。

d91e1dt038dbefb

人工知能が合格できない難関大学へ進むには?



人工知能が合格できるレベルの大学は、計算ドリル、穴埋め問題で対応できてしまう、ということでもあります。

文章の読解力が、大学入試の偏差値と、極めて強い相関がある、ことも興味深い事実です。

人工知能の時代には、計算ドリル、穴埋め問題が全く不要、とは言いませんが、勉強の主体は読解力を磨くことに据えた方がよさそうです。

0c23eefe-s

人工知能が合格できるレベルの大学と、それ以上のレベルの難関大学では、求められるものは何が違うのでしょうか?

前者のレベルの大学に進む人は、上記のように、主に、計算ドリル、穴埋め問題を「勉強」してます。

計算ドリル、穴埋め問題の質を高め、量を増やすことにより、計算力を磨き、知識を増やします。

計算ドリル、穴埋め問題は、手軽で、教材もたくさんあり、それなりに頭は使い、達成感はあり、勉強した気になります。

25ab26f4-s

一方、それ以上のレベルの難関大学に進む人たちは、計算ドリル、穴埋め問題を「トレーニング」として行います。

このレベルの人たちは、苦も無く、計算ドリル、穴埋め問題をこなしてしまいます。

すると、体力を落とさないための「トレーニング」として、計算ドリル、穴埋め問題を一定分量だけ行います。

30360d31

この人たちにとっての主な「勉強」とは、

それぞれの知識をつなぎ合わせ、俯瞰し、再構築すること

数学、物理では、求められた状況を整理し、計算するプロセスまでに導くこと

だったりします。


と書きました。

19268a16

歴史は穴埋め問題で、人名、年号を問うのではなく、状況を俯瞰したうえで、なぜこのような状況が起きたのか?などを考察することが大切です。

にもかかわらず、

人工知能時代に求められる読解力

に書いたように


穴埋め問題は、手軽で、教材もたくさんあり、それなりに頭は使い、達成感はあり、勉強した気になるため、いまだに多くの教育現場で多く使われています。


ae8585dcac785f829ef36ddb6b9a0ab6

世界史の読み解き、史実と解釈・伝承を区別する




世界史は地理的にエジプト、ギリシャ、ローマ、中国、ヨーロッパに渡り、時系列も古代、中世、近世、近現代に渡るため、内容が膨大で、高校の3年間で教えるのは難しく、人名、固有名詞、年号の暗記科目、になりがちです。

ただ、国際政治、経済、例えば、

・国際連盟から国際連合が設立されて、世界平和を目指そうという動き

・紙切れでしかない「通貨」は金と交換される金本位制で価値を担保されていたが、ヨーロッパ、アメリカはなぜ金本位制をやめたのか?基軸通貨のドルはどのように担保されているのか?

・世界最強国はいつ、なぜ、どのようにイギリスからアメリカに代わったのか?

などは、近現代の世界史を学ばなければ、正しく理解できません。

2342e829

また、古代から中世のヨーロッパ、中国の歴史を学ばないと、文化・文明の発達、人文・社会・自然科学などの成立過程がわかりません。

高校時代は大学受験があるのでやむを得ないとして、世界史は大学入学後に、広く全般的、かつ、興味がある分野、時代は深く、あらためて学ぶとよいのでは、と考えます。


と書きました。

402c8234

ただ、「大学入学後に、広く全般的、かつ、興味がある分野、時代は深く、あらためて学ぶ」ためには、大学入試程度の知識が必要です。

上記のような国際平和の枠組み、金本位制から変動相場制などの国際経済、だけでなく、

例えば、ニュートリノ振動、重力波などについて学ぶには、ニュートン力学、相対性理論の基本知識が必要です。

IMG_20170324_115622

知を学ぶ楽しみを獲得するためには、その前提となる基本知識が必要で、その基本知識とは、大学入試のために、勉強するから得られる、というのも事実です。

勉強と知を学ぶ楽しみのバランスが、近視眼的ではなく、中長期的に図られることを期待します。








2017年11月07日

人工知能時代に求められる読解力

6




人工知能の発達がめざましく、人の仕事の多くが人工知能によって代替される、と言われています。

つまり、人工知能を活用しながら、生きていく時代になります。

人工知能の方が人よりも、はるかに得意な「計算」「検索」「照合」は人がやるよりも、人工知能に任せてしまった方がよさそうです。

一方で、人工知能の検索、照合、は大量高速ですが、文章の意味を考えてはいません。

それゆえ、文章の読解力こそが、人に求められる能力です。


7

人工知能は、「だいたい」正しい判断をするけれど、意味を考えない




人工知能の検索、照合、は大量高速ですが、文章の意味を考えてはいません。

人工知能は、「だいたい」正しい判断をする。

一般論としては「正しい」けれど、状況、文脈では必ずしも正しくない、ことがあります。


df2d02cf

要約すると、

「人工知能の検索、照合、は大量高速ですが、文章の意味を考えてはいません。

人工知能は、「だいたい」正しい判断をする。一般論としては「正しい」けれど、状況、文脈では必ずしも正しくない、ことがあります。」


この、人工知能の制約、限界を十分に考慮した上で、活用すると、物凄い威力を発揮する、というのが今日のテーマです。

ad5cf1c5

酒造醸造、繊維業などの軽工業では、機械化による大量生産が始まり出していましたが、

熟練職人の経験、技、勘は機械では無理、とされていました。

確かに、機械化の初期は、品質、性能は熟練職人に遠く及ばないのですが、

895af2d0

破壊的イノベーション、新たな成長事業をどのように生み出すのか

に書いたように、機械の品質、センサリング技術の上昇が進み、次第に追いつくようになり、逆に、質のばらつきが少なく、

また、生産力、コストは機械の方が圧倒的に有利で、ほとんどが機械化され、現在では、熟練の職人技は、工芸品に限定されるようになりました。

15

東大社会連携・産学協創推進室シンポジウム

で松尾豊先生らによる、人工知能ワークショップがありました。

人工知能に大学、産業、ビジネスはどう対応する?




従来の画像パターン認識では、人工知能は人間の目にに勝てませんでした。

つまり、コンピューターによる画像認識よりも、人間の目視の方が確実でした。

80d34e8a

2012年に人工知能にディープラーニングというシステムが誕生しました。

ディープラーニングのシステムは、人間の脳についての知識を利用して階層的に認識を行うシステムです。

2015年2月に、なんとディープラーニングは、画像パターン認識において人間の精度を超えました。

人工知能が人間の目の精度を上回る「目」を持った、と言えます。

PK2007032302103171_size0

これは地球の歴史45億年、生物の歴史40億年における、5億4000年前のカンブリア爆発、史上初めて、目を持った生物、三葉虫が誕生し、進化が急速に進んだ、になぞらえたりしてます。


人工知能が人間の目の精度を上回る「目」を持つと、これまで人間の目視を前提としていた作業が、人工知能に置き換わります。

リンゴ、トマトなど果実の収穫、建設現場での工事、橋梁、トンネルなどの検査など

30360d31

「目」の機能に限りませんが、人工衛星からの地上情報、ソーシャルメディアによる人間行動、金融、経済への応用などなど

「人工知能は、「だいたい」正しい判断をする。」とあるように、人工知能は完璧、間違いがない訳ではありません。

例えば、金融には人工知能が活用されていますが、利益を上げる、だけでなく、損することも多くあります。

ただし、人工知能は失敗から学習します。同じ間違いは繰り返しません。これを強化学習と言います。

同じ間違いを繰り返す人間と違うところです。

それゆえ、人工知能は経験、失敗を積み重ねることにより、賢くなっていきます。

cc7d79e4

人の仕事が人工知能に置き換わる、よりは、人と人工知能のコラボにより、できることが急激に拡大する




人工知能により、ホワイトカラーの仕事は変わらざるを得ないでしょう。

人工知能だけでなく、コンピューター、インターネットの発達、普及により、プロ、企業でなければできなかったことが個人でもできるようになり、数か月かかった作業が、数分でできるようになりました。

すなわち、コンピューター、インターネットの発達、普及により、人間ができることが急激に拡大しました。

人工知能についても、同様に、人の仕事が人工知能に置き換わる、というよりは、人と人工知能のコラボにより、できることが急激に拡大する、


3ea53c4c

人間とカンブリア紀を迎えた人工知能が、どうコラボしていくか?楽しみです。



2017年11月05日

興味深いサイトがありました。

「セックスレスの増加」と「精子の減少」


「青少年の性行動全国調査」によれば、男子大学生の性体験率は99年に63%とピークを迎えた後、2011年には54%と9ポイント減ります。

他方、女子大学生は2005年に61%とピークを迎えた後、2011年には47%と14ポイント減ります。

男の性体験率は90年代後半に、女の性体験率は5年ほど遅れてゼロ年代前半に、ピークアウト。

若い男の性的退却は20年前から。女は15年ほど前からでしょうか。


30a64a64

心理学はセックスを理解しているか

という日本心理学会のサイトがあります。

そのうちの、

青年期におけるセックス――セックスからの逃走とセックスとの闘争
というものが興味深いものでした。


実際に性的交渉をすることへの関心が低下しているのは,「草食化」が叫ばれる男性よりもむしろ女性においてであり,さらに,男女ともに遅延化が起こっている。

セックスから逃走したというよりも,親密な関係から逃走した,あるいはその煩わしさゆえに,愛という幻想にしらけてしまったのかもしれない。

一方で、約半数が1週間に1回程度以上の頻度でネット上での性的描写を視聴し,4人中3人が1週間に1回程度以上の頻度で自慰行為を行っている。


022c5a6d

興味深いのは、性体験率、および、実際に性的交渉をすることへの関心は低下、遅延化している一方で、ネット上で、アダルト・ビデオなどを視聴し、自慰行為を行う人々は相当いる、ということでしょうか。

ここで、「実際の性体験はネット上でのAV視聴とそれに伴う自慰行為」に代替されているのではないか、という仮説を立てます。


草食系どころか、機能を失う「オトコ」たち


古くは、中学生男子は思春期と呼ばれ、少し年上のお姉さんに、憧れ、淡い恋心を抱きつつも、それをうまく形にすることができずに、悩み、苦しむ。

それを引きづる形で、男は「生身の女」から逃げています。

687d91ce

食事、デートに誘って、口説いて、とお金と労力をかけても、うまくいくかどうか、わからない

それならば、インターネット上のバーチャルな世界でかわいい女の子とHした方がいいや、となってしまいます

実際に35歳から39歳の男性の44.8%が未婚で、半数が親元で暮らしています


3c70bb85-s

東京大学制作展「FAKE FUTURE」ありえない未来を考えることで本質を見出す


視覚、聴覚、触覚あるいは記憶について、

目で見る、耳で聞く、手、身体で触れる、脳で記憶する、だけでなく、

人間のあらゆる感覚に、コンピューターが深くかかわるようになりました。

95478dd9-s

コンピューターは人間のツール、道具ではなく、

既に、拡張された人間の機能の一部となっている。

そして、VR(仮想現実)、AR(拡張現実)で体験したこと、と、実際の生活で体験したことの「境界」はあいまいになり、

すでに、その区別はつかなくなりつつ、あるのかもしれません。


bf0f96cf-s

「映像の世紀」から「魔法の世紀」へ


人間はイメージと物質の間を埋めるために、あらゆるテクノロジーを発達させてきた。

物質とイメージの境界をあやふやにしていく。


a4b09585-s

人間と技術の融合による、人間の能力の拡張


テクノロジーは、人間と相対するものではなく、人間そのものと一体化し、人間を拡張していくもの。

既にAR(拡張現実)は、人間の一部になり、人間ができることを飛躍的に拡大している



上記の繰り返しになりますが、

視覚、聴覚、触覚あるいは記憶について、

目で見る、耳で聞く、手、身体で触れる、脳で記憶する、だけでなく、

人間のあらゆる感覚に、コンピューターが深くかかわるようになりました。

156d303f

コンピューターは人間のツール、道具ではなく、

既に、拡張された人間の機能の一部となっている。

そして、VR(仮想現実)、AR(拡張現実)で体験したこと、と、実際の生活で体験したことの「境界」はあいまいになり、

すでに、その区別はつかなくなりつつ、あります。

性体験も決して例外ではない、のかもしれません。




2017年11月04日

人工知能時代に求められる読解力



589ea195-s


東ロボくんは今年ついに、関東ならばMARCH(明治、青山学院、立教、中央、法政)、関西ならば関関同立(関西、関西学院、同志社、立命館)と呼ばれる難関私大に合格可能性80%以上という成績を達成した。だが、東京大学には遠く及ばなかった。

人工知能が合格できるレベルの大学は、計算ドリル、穴埋め問題で対応できてしまう、ということでもあります。

文章の読解力が、大学入試の偏差値と、極めて強い相関がある、ことも興味深い事実です。

人工知能の時代には、計算ドリル、穴埋め問題が全く不要、とは言いませんが、勉強の主体は読解力を磨くことに据えた方がよさそうです。


と書きました。

6

では、人工知能が合格できるレベルの大学と、それ以上のレベルの難関大学では、求められるものは何が違うのでしょうか?

前者のレベルの大学に進む人は、上記のように、主に、計算ドリル、穴埋め問題を「勉強」してます。

計算ドリル、穴埋め問題の質を高め、量を増やすことにより、計算力を磨き、知識を増やします。

計算ドリル、穴埋め問題は、手軽で、教材もたくさんあり、それなりに頭は使い、達成感はあり、勉強した気になります。

0c23eefe-s

一方、それ以上のレベルの難関大学に進む人たちは、計算ドリル、穴埋め問題を「トレーニング」として行います。

このレベルの人たちは、苦も無く、計算ドリル、穴埋め問題をこなしてしまいます。

すると、体力を落とさないための「トレーニング」として、計算ドリル、穴埋め問題を一定分量だけ行います。

この人たちにとっての主な「勉強」とは、

それぞれの知識をつなぎ合わせ、俯瞰し、再構築すること

数学、物理では、求められた状況を整理し、計算するプロセスまでに導くこと

だったりします。

cb809c0d

上記のように、

「文章の読解力が、大学入試の偏差値と、極めて強い相関がある」

ということで、難関大学を目指すことと、人工知能の時代を生き抜くことは、強い相関があり、

受験勉強が役立ちそうです。







2017年11月03日

リーディングスキルフォーラム〜AI時代に求められる教育とは〜

という案内が来ました。

5

あなたは、教科書や新聞が読めているでしょうか。

教科書を読むことができなければ、予習復習はできず、入試問題を読むこともできません。

辞書やウィキペディアを活用することもできず、将来、契約書やマニュアルを読むことにもハードルを感じることでしょう。

読解力は人生の次のステージに進むすべての場面で必要となる汎用的なスキルです。

読解力は、入学しうる高校の偏差値や、有名国立大学への入学可能性と極めて高い相関があることが確認されました。

一方で、中学生の読解力の分散が極めて大きく、教科書を読む基本的な読解力を身につけないまま卒業している生徒が大勢いることもわかりました。

6

人工知能の発達がめざましく、人の仕事の多くが人工知能によって代替される、と言われています。

つまり、人工知能を活用しながら、生きていく時代になります。

人工知能の方が人よりも、はるかに得意な「計算」「検索」「照合」は人がやるよりも、人工知能に任せてしまった方がよさそうです。

一方で、人工知能の検索、照合、は大量高速ですが、文章の意味を考えてはいません。

それゆえ、文章の読解力こそが、人に求められる能力です。

7

勉強する際にも、人工知能に代替されてしまう、計算ドリル、穴埋め問題をやるよりも、文章の読解力を磨く勉強をすべきです。

ところが、計算ドリル、穴埋め問題は、手軽で、教材もたくさんあり、それなりに頭は使い、達成感はあり、勉強した気になるため、いまだに多くの教育現場で多く使われています。

本来であれば、問題の文章を読み解いて、再構築し、計算ドリル、穴埋め問題で解けるところまで、導くプロセスに意味があります。

5097593d-s

人工知能「東ロボくん」、東大合格を断念、に寄せて




東ロボくんは今年ついに、関東ならばMARCH(明治、青山学院、立教、中央、法政)、関西ならば関関同立(関西、関西学院、同志社、立命館)と呼ばれる難関私大に合格可能性80%以上という成績を達成した。だが、東京大学には遠く及ばなかった。

深層学習を含む現状の技術の延長線上では、AIが東京大学に合格する日は永遠に来ないだろう。

AIには弱点がある。それは彼らが「まるで意味がわかっていない」ということだ。

589ea195-s

東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。

現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。

AIが不得意なのは「推論」「イメージ」「具体例」の3分野。

fc8c3bcf-s

これについて考えると、

人工知能開発の課題が明確になったことに加え、

MARCH(明治、青山学院、立教、中央、法政)、関関同立(関西、関西学院、同志社、立命館)などの入試が知識検索型の人工知能が代替可能なものであるのに対し、

東大入試は、問題の背景、意味を俯瞰しなければ対応ができない、ことも示す結果となりました。


8

裏返して言えば、人工知能が合格できるレベルの大学は、計算ドリル、穴埋め問題で対応できてしまう、ということでもあります。

上記のように、文章の読解力が、大学入試の偏差値と、極めて強い相関がある、ことも興味深い事実です。

人工知能の時代には、計算ドリル、穴埋め問題が全く不要、とは言いませんが、勉強の主体は読解力を磨くことに据えた方がよさそうです。

1

また、進学する大学についても、人工知能が合格できるレベル以上の大学に進学し、それ相応のレベルのクラスメート、先輩後輩、教員を過ごすのがよさそうです。

あまりにも示唆の多いフォーラムで、他にも考えたことがたくさんありますが、長くなりますので、今日はこの辺で。






livedoor プロフィール

「TAK」さん

最新記事
Archives