「人間にできてＡＩにはできない事」、これを考える場合に重要な事項はＡＩとはどんなロジックによって構成されているのかを理解すればそれほど難しい問題ではありません。
ＡＩのロジックは、大きく分類すれば「情報の入出力」と「情報の分析・判断」という２つのロジック構成になります。
ここで、ピンときた人はＡＩがどんなに高性能になっても勝つことができる人です。
ＡＩの能力は人間の脳の持つ一部のロジックを究極化したものだということができます、特に「情報の分析」能力は人間の比ではありません、また「判断」能力も正常な状況であれば正しく判断できるでしょう。
ただ人間とはときにあえて損失覚悟の間違った状況を作りだすこともあります、このような「忖度や大人の対応」とか「損して得取れ」というような戦略行動には現状のＡＩでは対応することは難しいでしょう。
更にはロジック的に確実にＡＩではできないことがあります、そのヒントはロジック構成の「情報の入出力」にあります、つまりＡＩは情報が入力されないとその後の分析・判断が一切行えないのです。
ズバリ言えば、現段階でのＡＩは人間の心模様を自動的にセンシングして入力する術を持ち合わせていないのです。
現在多くのベンチャー企業で研究されている「ブレインインターフェース」ですが、これは脳の情報を吸い取るインターフェースであり例え実現できたとしても脳に記憶されている情報だけです。
脳は記憶された情報からあらゆることを思考し判断しています、この判断ロジックまでを吸い取ることは物理的に不可能です、それだけ脳は複雑な処理を行っているのです。
例えば、目を動かさず顔の表情も変えずに仕草もしない状況でＡＩはその人が何をしたいのか何を考えているのかを理解することはできません。
おそらく思っている事を話すように促してくるでしょう、何故なら判断に必要な情報が欲しいからです。
chatGPTに代表されるＡＩライターの入力はネットに流れているその人の情報や他の人の近似情報です、これが何も無ければ主人の個性的な文章を書くことはできません。
私は将来ＡＩライターにブログや企画書などを書いてもらおうと考え、今多くの電子コンテンツを上げているのかもしれません。
ＡＩにとって分析・判断する情報が無い状況は何にもする事が出来ない状況に陥るということです、これを知っているとＡＩに勝つ方法も見出せるかもしれません。
更にもう一つ重要なことがあります、それはＡＩには常に正しい情報を入力する必要があるということです。
ＡＩが誤った情報で判断したら何をするか解りません、ここに次世代ＡＩ技術において大きな課題があるのです、またこれを何らかの方法によって自動識別できるならこの方法を考えた人は極めて大きな利益を得ることになるでしょう。
※投稿 伊東久雄
この数年間で急速に世の中にデジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）化が浸透していきます、デジタルトランスフォーメーションとは人間が手作業で行っていた業務のデジタル化を意味しています。
今後はこのデジタルトランスフォーメーションにブロックチェーンが大きく関ってくることは間違いないでしょう、それが一巡すると次に来るのがＡＩとの融合です、これも時間の問題でありあっという間に確実に実現されていくことになります。
少なくても銀行や証券会社などの窓口や役所から人間がどんどん消えていく日はそう遠くないでしょう、そんな時代に人間が行わざるを得ない業務とは何でしょうか？
例えば金融商品を組み合わせての資産構築や運用は、ヒューマノイドの方がはるかにスピーディで確実に答えを出してくれます。
トラブル対応もブロックチェーンを遡ることで原因が究明でき、その対処までヒューマノイドが行うようになります。
その処理スピードは人間が１年かかる事をたったの数分で行ってしまいます、つまり予め決められたルールの中で行われる業務は全てヒューマノイドの守備範囲と言えます。
ヒューマノイドにできない業務にこそ人間が介在する隙間ができるのです、その時代に人間が介在する業務を行える人はまさに企業にとっては宝であり優遇されることは間違いありません。
デジタルトランスフォーメーション全盛期にはどんな人が望まれるのか、これを考える場合にはどんな人が望まれないかを考えてみると解りやすいと思います。
デジタルトランスフォーメーションは何故導入されるのでしょうか、それは人的ミスの一掃と言っても過言ではありません、ではミスを起こしやすい人の特徴とは何でしょうか？
多くの人間のミスは、思い込み・排他的思考・合理的思考・プロセスを踏まない短絡的思考・自己利益優先などが根源に在ります。
つまり、見えない事実にまで広い視野で全てを見通したうえで判断できる人、また手順に課題をクリアしていけるコツコツ型の忍耐力のある人が望まれるのです。
ヒューマノイドは数値化できる範囲の今の状況だけを拾って一瞬で計算してしまいます、そこには時間と共に変化していく様を捉えることができません、自然とは一瞬の状況で決まることなど存在しません。
そして数値化できない最も複雑な事象が人の心の中です、つまりＡＩが最も苦手とするカテゴリが人間の心理なのです。
常に変化する価値観や事象に合わせて正確に結論を出し瞬時に行動できる業、そして心の問題とされる損失や犠牲を考慮できる大人の対応、ＡＩが進化しようがこの分野だけは人間の方が常に優れている分野なのです。
投稿＠伊東久雄
「記憶させる教育から考えさせる教育へ」、これは私がずっと思っていたことの一つです。
日本の教育制度は９年間の義務教育があります、この９年間で学ぶものは果して社会に出て役に立つものでしょうか？
特に現代は必要な情報は直ぐ手に入り計算も漢字変換も全てが機械がやってくれます、果たして人間がこれらの能力を持つ必要があるのでしょうか？
こんな疑問が湧き上がるなか２０１９年４月よりタブレットによる学校教育が実施されています、これによって紙では表現できなかった動画などでリアルな教育が行えるようになりました。
この傾向は確実に近未来においてはＡＩヒューマノイドによる教育に繋がっていくものと考えています、特に昨今の教師による性道徳の乱れなどにより安心して教育を受けられる環境が望まれているのです。
更には今の教育システムは９年間という戻ることができない貴重な時間を浪費するに等しい状況をもたらしているように感じています、ＡＩ全盛期には年表や漢字を覚えさせる頭脳をもっと他の重要な領域を鍛える時間に充てるべきかと思うのです。
何故ならこういった記憶を頼る事項はそのうち全てＡＩが行ってくれる時代になるからです、物理学や数学の天才の多くは学校へは行かず自宅学習で自分の好きな分野に没頭できました、脳が若いうちに画一的な記憶する教育は確実に考える力を失っていくと思います。
人間が必要な能力はゼロからの発想力と複雑な人間関係が齎す問題が起きた時の解決能力です、これはそうそうＡＩにはできません、ＡＩ全盛時代に勝ち残る人は確実にこの２つの能力に長けた人です。
そろそろＡＩ全盛時代に向けた思考塾ができても良いのではないかと思います、高校や大学入試に疲れきった脳で社会に出ても新たな事を考えることもしなくなるのではないでしょうか、ビジネス成功に必要な能力は少なくても記憶能力でないことは確かな事実です。
※投稿 伊東久雄
ＡＩの世界には、「大人のＡＩ、子供のＡＩ」という概念が存在しています、「大人のＡＩ」というのは現在研究開発されている全てのＡＩの基本であり、成人した人間の脳と同程度の知能レベルを目指して研究・開発されています。
「大人のＡＩ」は情報蓄積・分析・会話・判断・アドバイスなどをどんどん学習して成長していきます、対して「子供のＡＩ」という概念は生まれたばかりの人間の脳を人工的に再現するという基本コンセプトの基に研究されているＡＩ分野で、現在の技術をもってしては完成することは不可能であると言われています。
つまり「子供のＡＩ」とは、人工知能ではなくて脳そのものを人工的に作りだそうという「人口脳」というコンセプトだからなのです、では何故「大人のＡＩ」はどんどん発展しているのに「子供のＡＩ」は実現そのものが不可能と言われているのでしょう？
それは何も教えられていない状態から自律的に言葉や文字を覚えていくという基本的なアルゴリズムの構築が不可能だとする見解からです、したがって現在医学的にも脳の研究がすすめられているのはこういう裏事情もあるのです。
それでは、動物の脳はどのようにして細胞の塊から情報を得て学習していくのでしょうか、それはもうテクノロジーの領域を超え神の領域に人間が踏み出そうとしているのかもしれません。
そしてニーズがあれば人間は作りだそうと試みます、少子化そして無縁死が増える昨今に多くのニーズがあることは否めません。
神の領域にある「子供のＡＩ」、成功すればノーベル賞と言われている「子供のＡＩ」、実現すれば本当に人間が滅びてしまうかもしれません。
私はこの「子供のＡＩ」をブロックチェーンの分散処理技術を使ってIoTの制御に応用できないかと考えています、つまりノードが脳細胞でシナプスがブロックチェーンで代用するというものでノードが極少でできれば可能性は高まります。
また、学習アルゴリズムは現在の大人のＡＩであるディープラーニングでは不可能だと考え新たなるアルゴリズムが必要になります、特に曖昧さを曖昧で扱える必要があり白黒はっきりさせるデジタルでは不可能とさえ思えてくるのです。
「子供のＡＩ」という概念は考えれば考えるほど遠い世界に感じてしまいます、だからこそチャレンジする価値が在るのです。
投稿＠伊東久雄
世の中の潮流は確実に今年を大きな節目として動いています、各種のデータを総合して予測すると特にＩＴ産業にとっては世界規模での過去３回目となるスーパーＩＴバブルが既に到来していると予想されます。
ＡＩやブロックチェーンなどのコア技術に加え、サービスとしてもアグリテックやアートテックなど今後多くのカテゴリにおいて急成長を遂げることになります。
２０１８年ごろから「フィンテック元年」、「デジタルトランスフォーメーション元年」、「ヒューマノイドＡＩ元年」、「ＩｏＴ元年」と、世の中のこれまでの仕組みそのものに大きな変化がありました。
そして今年は上記の各カテゴリにおいてＩＴが大きく関わり急拡大してきました、更に近未来には人間の脳とコンピュータを繋ぐというＳＦの世界がまさに実現しようとしています。
ＩＴが医学と結びつきＳＦ映画の世界が急速に実現されようとしています、これらによって各業界ＭＡＰも大きく塗り替えられていくことになります、更には人員削減業界と人員増加業界とがはっきり別れ世界規模での業界間民族大移動が始まります。
これまで５０年以上も安定だった各業界の老舗企業があっという間に新興勢力に飲み込まれ新たな業界リーダーが次々と生まれてきます、そして各業界に異業種企業が多数参戦しこの数年間は世界中でどの業界も混迷状況となり新たな無秩序とも言えるカオスが生まれてくる可能性を否定できません。
数年後にはこのカオスの中で生まれた企業が急成長を遂げていくでしょう、スーパーＩＴバブル期に躍進するためには今確実な経営基盤を築くことが重要課題になります。
特に新ＩＴカテゴリに関して言えばＡＳＥＡＮ諸国が物凄い勢いで拡大成長しています、まさに国を上げた政策が効果を表し始めているのです、この状況を日本の企業は何もせずに黙って見ているだけなのでしょうか？
今やタイやベトナムまで国を上げてＡＩやブロックチェーン関連業界を押し上げています、少なくても日本人の多くが誤解している「ブロックチェーン＝仮想通貨」という勘違いを早期に払拭させなくてはなりません。
日本のＩＴ業界は最も早くＡＩ＆ブロックチェーン技術に取り組んだ国の一つです、このまま推移すれば間違いなくＡＩ＆ブロックチェーン後進国になってしまうでしょう。
インターネットもＯＳも日本は企業の自助努力に甘んじた結果においてトップ集団を欧米諸国にごっそり持って行かれたという苦々しい過去の事実があります、またぞろ同じことをＡＩ＆ブロックチェーンでも起ころうとしているのです。
投稿＠伊東久雄
