中田敦彦のYoutube大学スクリプト「AI vs 教科書が読めない子どもたち」

Youtube大学スクリプト

ソース
【AI vs.教科書が読めない子どもたち①】~人間はAIに仕事を奪われる?~
https://www.youtube.com/watch?v=gAyrTdnFF94

【AI vs.教科書が読めない子どもたち②】~読解力がない人間は仕事を奪われる~
https://www.youtube.com/watch?v=QIVNy4Xx-Qk

【AI vs.教科書が読めない子どもたち①】〜人間はAIに仕事を奪われる?〜
【AI vs.教科書が読めない子どもたち②】〜読解力がない人間は仕事を奪われる〜
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スクリプト



◎本について
・著者
 ・数学者
 ・AIに関する大きなプロジェクトをすすめたAIの第一人者

・主張・本が言っていること
 ・今は誤解だらけのAIブームである。正しく理解して正しく恐れて欲しい
 ・シンギュラリティは絶対来ない
   シンギュラリティ=技術的特異点という意味
    ⇒人間がAIを作るが、AIがAIを作れるようになったら人間を超えている
    ⇒やがてAIに支配される世界?
 ・恐れているシンギュラリティは来ないが、大きな恐怖がやってくる
   本当の恐怖はAIを理解した後にやってくる。それでも人間は追い詰められる

◎本の内容
・AIの定義と今できていること
 ・本来の定義
   自発的に人間と同じように考え、感じ、行動する人工知能

 ・現時点でAIは存在していない
   今あるものは、AIを成立させるための研究して開発した技術

 ・AI技術とは
   自然言語処理、音声処理、音声合成、画像処理
    ⇒自然言語処理、音声処理:聞く能力
    ⇒1つ1つの技術に過ぎない。AIの発露ではない。

・AIの歴史
 ・1960年代:AIブーム
   特定の環境で特定のゲームを行う
    ⇒複雑な状況には全く太刀打ちできなかった。

 ・1980年代:第二次AIブーム
   エキスパートが教えたことは答えられる
    ⇒教え込んだことはわかるが、人間は超えられていない。
    ⇒例えば弁護士の代替にはならなかった。社会常識や感情面もわからないといけないため。

 ・2010年代:機械学習
   ビッグデータを教え込んで機械学習
    ⇒大量のデータが集まるようになり、ディープラーニング技術で大量に教え込む

   ※YOLO(You Only Look Once)
     画像認識
      ⇒それまでは不可能と言われていた。
      ⇒一口にいちごと言っても、いろいろな例外があるから難しいとされていたがディープラーニングが解決した。

   ※IBM WATSON
     クイズ番組でクイズ王に勝利

   ※東ロボくんプロジェクト
     東京大学に受験し、受かるかどうかというプロジェクト
      ⇒東ロボくんは絶対に東大に受からない、と言っている。
      ⇒元々は、何ができて何ができないのかがわかるためのプロジェクト(なぜ東大に受からないのかをわかるプロジェクト)
      ⇒東大の問題はより複雑。但し、MARCHレベルの模試では合格判定が出ている。検索させるから、問題の出し方によっては難しい。)

     得意科目・苦手科目
      ⇒世界史・数学は良い点が出せる。苦手なのは、英語・国語
      ⇒会話の中で出てくる文脈から判断するような問題はわからない。
      ⇒今の技術の解き方は、類似した文章を学習し、例文の穴埋めをする物を推測しているだけ。
      ⇒英語・国語の偏差値は40, 50位から伸びる気配がない。

・AIの限界
 ・AIの限界とは
   意味を理解すること
    ⇒AIは意味を全く理解していない。

 ・例
   イタリア料理を教えて、というと出てくる。
    ⇒但し、この2つは同じ答えが出てくる
      - この近くのイタリア料理の店
      - この近くのイタリア料理”以外”の店
    ⇒単語に分解して、過去の検索から類推しているだけ。
    ⇒イタリア・近く・店だけで類推するから以外は弾かれている。

  ※結婚してよ、みんなに言っているんでしょ、というやり取り
    聞いてくる人が多いから中の人が作った。

  ※Google翻訳
    うまい感じで聞いたらうまい感じで答えてくれるという印象
     ⇒深い文脈はちゃんと翻訳できない
     ⇒あくまで計算する機械

・数学でできることとできないこと
 ・計算速度の問題か
   計算速度が上がっているのではないのか
    ⇒数学でできることは限られている。
    ⇒研究チームもスパコンも延長線上に無いから使い道がない、と言っている

 ・数学にできること①:論理
   数字を知る前は神とか超常的に説明した。
    ⇒科学ということがわかってから、論理というものがある
    ⇒数学における論理は、A=B, B=CならA=C
    ⇒論理がコンピュータの中に入っている

 ・数学にできること②:確率
   論理で説明できないものがある。サイコロを振った時に次に出るものはなんですか、という問い。
    ⇒説明できない時にたどり着いたのが確率だった。
    ⇒それを用いて色んな事ができるようになり、難しいことも科学の言語に落とし込む様にできるようになった。

 ・数学にできること③:統計
   確率で説明できないことも出てきた。そこで統計が出てきた。
    ⇒なぜこうなるかがわからないけど、これがおそらく正解だろう、というものが編み出された。
    ⇒データを集めた結果、概ねあたっていることがある。
    ⇒統計が力を持つのが、論理・確率の後にわかってきた。

   ※医療の現場でのヴィクトリア女王への説明
     戦争で怪我をした人の病院で置くべきベッドの数の説明
      ⇒病室に置くべきベットを克明に記録した時、統計で説明した。ヴィクトリア女王に説明した。

 ・数学の限界
   論理・確率・統計しか表現できない。
    ⇒これに落とし込められないものは覚えられない
    ⇒太郎は花子のことが好き、は全く理解できない。
    ⇒だからシンギュラリティは絶対来ない

   そもそも人間の脳みそは何も解明されていない
    ⇒何が起きているか調べるゴール地点もわかっていない
    ⇒数学でたどり着くのは絶対無理と言っている。

・AIに仕事を奪われる
 ・シンギュラリティが来ないからAIが仕事を奪わない?
   仕事は奪われる。
    ⇒神にはなれない・人間を超えられないが、ライバルにはなり得る

 ・本当に恐れなくてはならないこと
   AIが得意としていたものは、データを蓄積し、論理的に正解を見つけ出す。
    ⇒確率を導き出せ、統計も出せるそれによって消える仕事がある。

 ・今回の技術革新は甘くない。
   技術革新で仕事はなくなった過去がある
    ⇒ブルーカラーの肉体労働が機械に代替されていた。
    ⇒今回は、AIの代替する領域は遥かに広い。ホワイトカラーと呼ばれる事務職の人からも奪う

   ※今回の奪われる例
    ・株をいつ売るかとか、入れ替わろうとしている
    ・半沢直樹(返済能力があるのかを総合的に判断し融資を決定する仕事)がいなくなる
      ⇒AIにうつしている銀行も増えている。

・そもそもAIにできない仕事できるか?
 ・残る仕事
   コミュニケーション能力・読解力
    ⇒数学では説明できない意味を理解する、ということ

 ・読解力が足りていない?という仮説
   ⇒大学生に簡単な問題のテストを作った
   ⇒問題
     奇数と偶数を足すと答えはどうなる。3択を選んだ上でその理由を答えよ。
      - いつも奇数になる
      - いつも偶数になる
      - どちらにもなりうる
     理由は?というのが答えられない。
     本当の解答は、2n+(2m+1)=2(n+m)+1だから奇数
   ⇒証明せよ、ということに対し、多くの誤答があった。
   ⇒文章をちゃんと理解できていない、基礎的読解力が足りないということにたどり着いた

  ※その他の例
   これが2つが同じことはわかるが、より複雑になるとわからなくなる
    - 源義経によって平氏は滅ぼされた
    - 平氏は源義経によって滅びた

・読解力が重要
 ・読解力に対するテスト
   簡単な文章を選り抜いてテストをした。
    ⇒読めなかったら実害があるような、教科書や新聞からのみ取り出して行った。
    ⇒中高生の3人に1人ができなかった。

 ・そもそも問題文が読めていない
   AIにできないことができると言っていたが、人間らしいことができるのが66%しかいなかった。
    ⇒問題文が読めていない、ということがわかる

 ・企業の不満と読解力
   企業が不満を抱えているのが、できない人材しか届かない、ということに不満
    ⇒上司の指示を理解して行動することができない。
    ⇒全て教育の中で最も大事なのは読解力

 ・受験・就活と読解力
   読解力の高い人材は、受験にも勝つし、良い企業に入る。
    ⇒中学受験までの受験の中で文章を読めているか、という問題が多い。だから御三家は東大に行く。
    ⇒意味さえわかれば。本が読め、勉強ができ、人の話が理解できるから受験もできるし会社でも活躍する

  ※数学者の意見
   学校教育に何が必要ですかという問いに対しての答え
    ⇒1に国語、2に国語、34に国語、5に数学
    ⇒文章を読める力が無いと数学できない

 ・伸ばし方
   それがどうやったら伸びるのかがわからない、
    ⇒子供の読書週間、学習習慣、得意科目も全て関係なかった。
    ⇒読解力が大人になって伸びた例もあるが、こうすれば確実に伸びる、というのは言えない。

・今言えること
 ・シンギュラリティは絶対来ない
 ・AIはただの計算する機械
 ・AIに多くの仕事が奪われる
 ・読解力・コミュニケーション能力が重要
 ・それがどうやって獲得するかはわからない

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