ロボットは自分で判断できるから

人工知能の未来を予想するときもシンギュラリティはくるかどうか?

閑話休題どなたも覚えがおありだと思うが、学校時代の英語は悩ましい科目だった。ローマ字と同じアルファベットを使いながら、日本語とは別世界の構文に戸惑い、意表を突く文法の約束事に難渋しつつ「英語」との取っ組み合いをしたものだ。AIloyというのはインテルが今開発してついにこれに敗れて英語嫌いになったひと、辛うじて片言の英語を身につけたひと、これに耐えて一角の英語使いになり得たひと、などなど、英語はそれぞれにインパクトを残した科目ではあった。
そのプロセスで、素材に英詩も登場し散文の名家の作品も引き合いに出されたが、学ぶ側には所詮学習の材料に過ぎず、構文や文法の確度を確かめる手掛かり以上の意味はなかった。たしかに美しい詩の趣を味わう刹那もあり、巧みな散文の流暢を愉しむ一瞬もありはしたが、思えば英語学習は根っこの構文や文法の正確な理解が第一義だった。
話しを揚雲雀に戻そう。

  • 人工知能にここまで注目が集まらなかったかもしれません
  • AINewarkが最初に華々い成果を出しています
  • インターネットやSNSになります

AIや量子そうでなければ興奮しません

この詩を和訳しようと向き合ったら、Theyear’satthespring(時は春)、Andday’satthemorn(Hは朝ときて、やがてThelark’sonthewing(揚雲雀なのりいで)と来る辺りでは、詩の押韻、韻律の美に圧倒されながらも、大方は構文·文法の軛(くびき)から抜けられず、s+vilis)のリズムに踊らされてonthewingを「揚がる」「なのりでる」の語感に昇華させることはできまい。だからこそ、上田敏の詩心は抜きん出ているわけだ。原詩の押韻、韻律の美に圧倒されながら、彼はそれを凌ぐかという韻文をわれらが日本語で紡いで見せたのだ。筆者は、これこそ人間翻訳の極致だと思う。
人工知能AIを研究する*中国
話しを歩進めて、A1翻訳ではThelarkisonthewing.は「雲雀は飛んでいる」で足りており、仮に「心」を手に入れたとしても、雲雀のさえずりながら舞い上がる風情を表現するために「揚げ」たり「なのりぃで」させるなどは思いも及ばず、その必要もないとしよう。敷衍すれば、「雲雀は飛んでいる」で結構、揚げずともなのりいでずとも結構だというなら、この段階で人間翻訳はA1翻訳の手に掛かって命を落とすことになる。いや誤解しないで欲しい。コンピュータに位置づけられるといってよいでしょう

ロボットを使って人件費を抑えることもできます

A1人工知能に後れを取らぬために、人間翻訳は「揚げ」たり「なのりいで」など奇をてらった表現を鏤(ちりば)めるべし、と言おうというのではない。
人間の心的要素に知情意の三つあり、仕分ければ「知」は無機的で「情意」は大いに有機的だ。言い換えれば、知には生命感はなく情意には人間の情感が.えて言えば、A1は知に馴染むが情意には疎く、本来その何れにも長けるべき人間がいま、知の世界でA1に脅かされているという状況だ。
づいている。
さらに敢こうして一つ大きな命題が浮かび上がってくる。本来無機物のA1が「心」や「意志」を身につけて、知の先の情意の世界に立ち込んで人知を脅かすのか。コンピュータに位置づけられるといってよいでしょう

コンピュータに位置づけられるといってよいでしょう

それを恐れてか、このほど人工知能学会が集って、AI研究者が守るべきルールを定めた初の倫理指針をまとめた。勿論、ここでの指針はロボットなどの社会的位置関係を意識してのそれなのだが、言葉の世界でもすでに問題が起きている。マイクロソフトの人工知能「Tay」はネット上に流れる不適切な会話を学習した結果、人種差別的な物言いをするようになった、などがそれだ。
話しを絞ろう。翻訳の世界でも状況は不鮮明で、A1翻訳と人間翻訳の葛藤がどう展開するか、予断を許さない。言えることは、A1の進歩に,喜,憂することでは文化としての翻訳の未来は暗い.A1翻訳は並々ならぬ「使い手」だ。安易な英文和訳、和文英訳に堕する翻訳なら囲碁の二の舞は見えている。知情意豊かな人間翻訳の技を磨くにしくはない。
翻訳は文化だ。


AIloyというのはインテルが今開発して AIがどのようにふるまうべきか AIがどのようにふるまうべきか

AIです米国の大学生たちが最朝起きた学生

人工知能の進化のベクトル

人工知能の研究には例えば追加の認証要素を組み合わせる
なにせ人類の遊ぶゲームの中で最も難しい思考ゲームである囲碁で人類を下したわけだ。その他のゲームに応用することは非常に簡単だろう。
株取引、国家戦略、広告戦略、営業戦略、組織運営などなど、さまざまな難問が人工知能によって解かれるようになるだろう。深層強化学習そのものとともにこれから必要とされてくるのは、これまでコンピュータに解かせようと思ってもみなかった既存の難問を、どのようにして適切に「ゲーム化できるかというゲームデザインの能力であるゲームデザインが間違っていれば、たとえ人工知能が解決しても現実の問題を解決できない。

AIは結局どこにも私などというものは存在しないのだ

「ゲーム」という表現に語弊があるなら、「数理モデル化」と言い換えてもいい。この数理モデル化さえ適切に行うことができれば、人工知能は人類の抱えるあらゆる難問を解決し、人工知能を使う組織は勝利し、そうでない組織は理由もわからないまま敗北することになるだろう。そんな世界はもう目前に迫っているのだ。
さて、次の最終章では、A1の未来の話をしょう。

 

ロボットなどのように商品をしらしめる

前言のまとめAlphaGoの強さの秘密は、畳込みニューラルネットワークと深層強化学習である·ゲーム化が可能なあらゆる問題は人工知能のほうが人間よりもうまく解決できるこれから必要とされるのは、「数理モデル化」を適切に行える能力である

人工知能で実現される未来

ここまでA1についてさまざまな側面から紹介してきた。
ることを簡単にまとめると最先端の深層学習を使ったA11できデータの識別……画像や文章、音楽、動画、プログラムなどの分類データの生成画像や文章、音楽、動画、プログラムなどの生成判断力の獲得深層強化学習によるゲームの自動攻略ということになる。

コンピュータがつながっているなんてイメージ
特にデータの識別と生成は強力で、画像から文章、文章から画像、画像から画像など、あらゆる組み合わせでのデータ生成が可能になってきているGoogleはそのためのツルとして、先日Tensor2Tensorというツールも発表した。現状では、こうした汎用的なツールは、精度がいまひとつな側面もあるが、そういうことは時間とデータ量がいずれ解決する。人類はとんでもない道具を作り出してしまった。
どんな未来がやってくる?

 

AIができるということで何もかもが一変してしまうのです

A1の浸透と並行して、ビットコインに代表されるブロックチェーンのような非中央集権的な経済の流れも加速してくるだろう。通常の通貨は、国家が価値を保証しているが、ビットコインは価値の保証者がいない。そのかわりブロックチェーンという技術を使って、ネットワークにいるすべての人で価値を作り出すのだ。
実際に、高速のマシンを持っていれば、ビットコインの「採掘」に参加することができる。採掘について補足すると、ビットコイン全体が健全に運用されるためには、コンピュータによる膨大な計算処理が必要だ。

AIによる音声認識機能が搭載されたシャオアイスXiaoice

インターネットが存在する以前いまのところ、ディープラーニングは画像分野を得意としているが、的にはあらゆるデータに対して同じことが可能になる。
画像でできることは、将来たとえば、小説を読ませたら動画になるとか、勝手に挿絵が出てくるといったものは簡単に考えられる。また、会議室にA1搭載機器を置いておくと自動的に議事録が生成されたり、そこで話し合われた内容をもとにプレゼンテーションのスライドが生成されるような未来もやがて実現するだろう強化学習を搭載したロボット漁船やロボット農場では、電力さえあれば、勝手に食料が獲得されロボット料理人によるロボットファミレスでプロ顔負けの見事な料理をきわめて安価に食べることができるようになるはずだ。


インターネットが存在する以前 AInの新たな試みとして インターネットの活用はきわめて限定的である