トゥルースの視線【第135回】

ぶんかサイエンスカフェ市民講座

～　AI・ロボットの時代を生き抜く力　～

去る10/27（土）練馬区役所20階交流会場にて、当アカデミー代表の中島が科学技術教育ネットワーク（NEST）理事として講演を行いました。主催は「ぶんかサイエンスカフェ」（代表：伊藤規志子氏）。生活に役立つ情報提供、文化・科学研究や実践成果を発展的に学び合う異文化を学習することを通して、練馬の市民を元気にすることを目的としている市民団体です。

OECD教育・スキル局長アンドレアス・シュライヒャー「すべての知識はGoogleにある」「今の子どもたちが大人になったときは、65％の職業が今ない職業にとって代わっているだろう」、英オックスフォード大学マイケル A.オズボーン准教授「10～20年後に、日本の労働人口の約49％が就いている職業において、AI（人工知能）やロボットに代替することが可能」という時代に、今の子供たちは生きていかなければなりません。「学習とは、人がコミュニティに参加して、そこでのアイデンティティを確立する過程であり、その過程で人の『できること』が変化することである」という、フィンランドを学力世界一に導いた「社会的構成主義」をいかに実現するか？国際的な学力調査PISAに示される「OECDキーコンピテンシー」や国際団体ATC21sが示した「21世紀型スキル」を紹介し、NESTの活動を紹介しながら、この21世紀に求められる教育について語りました。

「OECDのキーコンピテンシー」の大項目は、① 社会・文化的、技術的ツールを相互作用的に活用する能力（個人と社会との相互関係）②多様な社会グループにおける人間関係形成能力 （自己と他者との相互関係）③自律的に行動する能力 （個人の自律性と主体性）であり、これは「21世型スキル」や、オズボーン准教授が説く「AIやロボットによる自動化が難しい職業の3つの特徴」①創造的思考②ソーシャルインテリジェンス（社会的知性）③非定型にも相通じるところが多々あります。　

これらの能力を実現する教育的手法として、Activity Based Learning (子供たちの活動をベースにした学習）・Project Based Learning (プロジェクト型学習・問題解決型学習)・Future Oriented Education（未来志向の教育）が教育界で現在求められています。その実現には、チームとしてのプロジェクト学習と位置付けられているロボットコンテストを目指す学習活動が有効であることを説きました。ロボットコンテストの意義として、●工学的な知識・科学技術・数学の実践的活用・プログラミング技術●設計力・デザイン力●PDCAサイクルによる企画・開発力●創造力・問題解決力・戦略的思考・クリティカルシンキング(批判的思考)●コミュニケーション能力・チームワーク形成力●プレゼンテーション能力●グローバル・コンピテンシー、などが挙げられます。

早稲田大学公共政策研究所の招聘研究員であり、一般社団法人「途中塾」の代表理事である羽田智恵子氏も聴講しに来て下さり、講演後の懇親会でたっぷり意見交換をさせていただきました、「途中塾」というのは、早稲田大学大学院の修了生12名が、同院の客員教授だったジャーナリスト筑紫哲也氏を塾長に開講した勉強会で、「未来志向の若者に斬新な発想の機会を提供し、引力のある『場』を創出する」ことを理念としていたとのこと。2008年、筑紫氏没後いったん閉鎖となったが、2012年寺子屋流に仮開講。童門冬二氏（作家）や加藤登紀子氏（歌手）を始め幅広い分野から発起人が集まり、2014年本格開塾したそうです。また、教育を目指す高校生からも進路や学習すべき内容についての質問をたくさん受けました。

人の輪が広がって、NESTやTruthの目指す教育の共感者や協力者が増えているのを強く感じる講演会でした。

トゥルース・アカデミー代表　中島晃芳

トゥルースアカデミー
http://truth-academy.co.jp/

ロボットサイエンス
ロボットマスター

NPO法人 科学技術教育ネットワーク
http://www.npo-nest.org/

トゥルースの視線【第133回】

AIは人間を超えられるのか？（２）

日本の子どもたちはAIに勝てるか？

　前回に引き続き、国立情報学研究所教授、同社会共有知研究センター長、一般社団法人教育のための科学研究所代表理事・所長の新井紀子氏著「AI vs教科書が読めない子どもたち」の内容を簡単にご紹介いたします。まず、なぜ東ロボくんが東大受験を断念したか？それは、AIの限界を証明したからです。

　「真の意味でのAI」が人間と同等の知識を得るには、私たちの脳が意識無意識を問わず認識していることをすべて計算可能な数式に置き換えることができることが大前提になります。しかし、数学が4000年の歴史をかけて発見した数学の言葉のすべては、「論理」「確率」「統計」の3つに限られています。AIといえどもコンピューターは計算機であり、できることは基本的に四則演算だけ、しかも使っているのは足し算とかけ算のみ。数学には「意味」を記述する方法がない。だから、AIには意味を理解する仕組みが入っているわけではなく、あくまで「あたかも意味を理解しているフリ」をしているに過ぎないのです。

　「2016年度第1回東大入試プレ」で、東ロボくんは数学では偏差値76.2を記録したものの、150億もの英文を暗記した英語の偏差値は50.5、国語に至っては49.7にしかならず、東大の挑戦権を得るには遠く及びませんでした。ディープラーニングの限界を証明したことは、東ロボくんプロジェクトがもつ意義ではあります。しかし、多くのホワイトカラーの職がＡＩに奪われるという予想が現実のものとなることをも示唆しました。1学年の数は約100万人、その半分の50万人がセンター試験を受験し、東大君がその上位20％に入りました。東ロボ君に負けた80万の子供たちに明るい未来が提供できるのか？という疑問を新井教授は抱きました。

　2013年にオックスフォード大学の研究チームが発表した10～20年後に残る職業の共通点は、高度な読解力と常識、加えて人間らしい柔軟な判断が要求される分野で、AIが不得意な分野と一致します。新井教授は、それまで誰も疑問を持たなかった「誰もが教科書の記述は理解できるはず」という授業の前提に疑問を持ち、全国25,000人を対象に、独自で開発をした「基礎的読解力調査（リーディングスキルテスト：RST）」を実施。AIが80％程度の精度を持つ「照応（主述・修飾被修飾の関係）」「係り受け（指示語）」に加え、AIにはできそうもない「同義文判定（2つの文を読み比べて意味が同じであるかを判定）」「推論（生活体験や常識から意味を理解する能力）」「イメージ同定（文章と図やグラフを比べて内容が一致しているかどうかを認識する能力）」「具体例同定（定義を読んでそれと合致する具体例を認識する能力）」を加えた6つの観点から作成しました。

　その結果は、「照応」の正答率が中学生6割・高校生7割、「係り受け」は中学生7割弱・高校生8割弱で意味を理解できないAI並み。「同義文判定」中学生6割弱・高校生７割、「イメージ同定」1～2割・高校生3割前後でした。鉛筆を転がして選択肢を選ぶ程度のランダムさしか示していない結果もあります。PISA読解力2015年世界8位の日本ですが、移民の少ない国で日本語を母国語として育つ子供の割合が極めて高いにも関わらず、3人に1人が教科書を読めない（内容理解を伴わない表層的な読解もできない）子供がいるのは、なぜか？これでは、AIに職を奪われても仕方ありません。

新井氏がこの読解能力調査で分かったことは、
・高校の偏差値との相関は高い
・中学では向上するが、高校では向上していない
・家庭の経済状況とは逆になる
・通塾や読書の好き嫌い、科目の不得意、スマホの利用時間、学習時間とは無関係など。

　私たちも読解力の低下は何となく感じていましたが、理数の能力はとても優れているのに、問題の文章が正しく読み取れていないために正答することができない場面が気になっておりました。リトルダヴィンチ理数教室では問題文を正しく読み取る練習として9月から「算数・数学思考力検定」の過去問を扱う授業を加えたのは、このような背景があるからです。新井教授の研究は進んでいくと思いますが、私共教育に携わる者として、真剣に向き合って考えなければない重要な問題だと思います。

トゥルース・アカデミー代表　中島晃芳

トゥルース・アカデミー

http://truth-academy.co.jp/

トゥルースの視線【第132回】

AIは人間を超えられるのか？（１）

～　AIが東大合格に挑戦（１）　～

　自動車の自動運転、「考える家電」や「宇宙天気予報」など毎日のようにAI（人工知能）という言葉が話題に上ります。AIを利用したビジネスも盛んに興っており、AIが私たちの生活を豊かにしてくれるという新しい希望を与えてくれています。一方、AI研究の権威レイ・カーツワイル博士が提唱した、少なくとも2045年までには人間と人工知能の能力が逆転するという「シンギュラリティ（技術特異点）」が問題となっています。宇宙物理学者（故）スティーブン・ホーキングやビル・ゲイツのみならず世界を代表する人工知能の研究機関も、AIに潜む危険性について指摘をしています。また、「10～20年以内に日本の労働者の約49％の仕事が、ロボットや人工知能の発達により代替できるようになる、単純労働だけでなく専門性などを必要とする職業も機械が行うだろう」（野村総合研究所）のように、AIやロボットに人間の職業が奪われていく可能性もかなり現実のものとなってきています（視線106回）。

　国立情報学研究所教授・新井紀子教授をプロジェクトリーダーとして、「東ロボくん」と名付けられた「AIが東京大学を受験して合格できるか？」という、とても興味深く壮大な実験が行われました。この実験の目的は、AIにはどこまでのことができるようになって、どうしてもできないことは何かを解明し、AIに仕事を奪われないためには人間がどのような能力を持たなければならないかを明らかにするというものです。

　初めて受験した2013年は偏差値45（代々木ゼミナール第1回全国センター模試）だった東ロボくんは、2016年には偏差値57.1（進研模試総合学力マーク試験）まで上昇。国公立23大学30学部53学科と4年制私立大学512大学1343学部2993学科で合格可能性80％の判定。これは、MARCH（明治・青山学院・立教・中央・法政）や関関同立（関西・関西学院・同志社・立命館）という難関私立の一部学科も含まれるレベルだそうです。さらに東大2次試験に備えて数学と世界史の2科目だけですが、記述式問題に挑戦。駿台予備校の2015/2016第1回東大入試実践模試の世界史600字の論文では偏差値61.8、代々木ゼミナールの2016年度第1回東大入試プレの数学（理系）では偏差値76.2で全受験生のトップ１％に入る成績をマーク。2016年には東ロボくんは身体を持ち、ロボットアームで記述式問題ではペンを持って解答を書くことができるようになったそうです（その様子はTED‐http://digitalcast.jp/v/25858/ で見られます）。しかし、2016年11月に東京大学合格は実現不可能であり、断念したことを発表しました。

　数学者である新井教授は、AIはまだどこにも存在しない、シンギュラリティは来ない、という立場をとっています。人工知能というからには、人間の一般的な知能と少なくとも同等レベルの能力のある知能でなければならない、しかし基本的にコンピューターがしているのは計算であり、四則演算に過ぎない、と。AIが人間と同等の知能を得るには、人間の脳が意識無意識にかかわらず認識していることをすべて計算可能な数式に置き換えることが不可欠ですが、私たちの認識をすべて数式に置き換えることはできません。それが今言われているAIの限界なのです。

　しかし、安心はしていられません。教授は2010年に『コンピューターが仕事を奪う』で警鐘を鳴らしています。前述野村総合研究所のレポートのように、今後10年から20年の間に働く人の半数が職を奪われるかもしれない、50％のホワイトカラーがこの短期間で減ってしまうというとてつもない事態が起こると。これからの時代を生き抜くためにはどんな能力が必要か？そのヒントを東ロボくんのプロジェクトが教えてくれています。次回はその内容をご紹介したいと思います。


参考文献：『AI vs.教科書が読めない子どもたち』新井紀子著（東洋経済新聞社）

トゥルース・アカデミー代表　中島晃芳

トゥルース・アカデミー
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トゥルースの視線【120回】

第1回AI・人工知能EXPO

－人工知能との共生－

 

6/28（水）～30（金）東京ビッグサイトで、「第1回AI・人工知能EXPO」という展示会が開かれました。ディープラーニング、機械学習、ニューラルネットワーク、自然言語処理、ビッグデータ、AIアプリケーションなどのサービスを提供する企業110社が出展。6/26にプロデビュー以来29連勝を達成した、14歳のプロ棋士・藤井聡太四段が人工知能を用いた将棋ソフトを使って技の研究を行ってきたことと重なって、テレビのニュースなどでも取り上げられ大きな話題となりました。私も初日に足を運びましたが、まさに立錐の余地もない混雑ぶりで大盛況でした。

　最初に目を引いたのが、ショッピングカートにカメラ付きのロボットを搭載し、カートに入れる際に食材を認識し、その食材を使ったレシピを紹介してくれる「ロボットコンシェルジュカート」。ビデオカメラの映像から、道路を走る車の状況を分析したり、人の動きを分析したり、不審者を割り出したり、性別・年齢・幸福度などを判定したりするものもありました。私の年齢もAIに見事当てられてしまいました。また、4か国語が話せるバーチャルロボットや、インターネットに接続されたスマートフォンやディスプレイ、テレビなど表示デバイスを選らばない、AIと映像によるバーチャルロボットも多くの人の関心を集めていました。受付用や接客用にはとても親しみやすい感じがします。AI搭載ロボットのKibiro（キビロ）や、ロボカップでも使用されているNAO（ナオ）、Pepper（ペッパー）などのリアルなロボットもデモンストレーションしていました。

LINEやFacebookなどのSNS上で、テキストや音声を通じてユーザーがまるで生身の人間と話すような感覚でチャットできる自動会話プログラムである「チャットボット」も多く出展されていました。コールセンターなどでの利用を目指しているようです。自然言語処理（人間が日常的に使っている自然言語をコンピュータに処理させる一連の技術）も多数見られました。特に面白いと思ったのは、「テキストマイニング」という技術。通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出す、テキストデータの分析方法だそうです。「見える化エンジン」というのが凄いらしく、この業界でNo1。まず、日報や自由記述のアンケート、コールセンターでの顧客との記録、メーリングリストやSNSのログなど、自然文の蓄積の形で存在する膨大なデータを取り入れ、単語ランキングや主語述語や修飾語の係り受けランキング、出現頻度を分析し、単語同士の関連マップや比較マップ、時系列グラフや急騰グラフなど、様々な出力ができ、レポート作成も自動でできるとのこと。

また、パソコンの作業をAIが自動的にやってくれる「RPA（Robotic Process Automation）」。ロボットによる業務自動化の取り組みを表す言葉で、「デジタルレイバー（Digital Labor）」や「仮想知的労働者」とも言われます。AIが反復によって学ぶ「機械学習」という技術を用いたソフトウェアが、人が行っているアプリケーションの操作を自動化ツールでマクロ化し、そのマクロファイルが作業を代行するというイメージだそうです。これによって作業時間が大幅に短縮できます。ロボットは自ら辞めることはありませんし、24時間休みなく働き続けることも可能。同じ間違いを繰り返すこともありません。人の手による作業より遥かに正確です。

　今回のAI・人工知能EXPOでは、ロボカップの提唱者である北野宏明氏(ソニーコンピュータサイエンス研究所 代表取締役社長・所長)が基調講演を行ったそうですが、残念ながら出席できませんでした。北野氏は、自動運転車などの「都市の拡張としてのAI＆Robotics」と「人間の拡張としてのAI＆Robotics」とがあると指摘しています。「2050年までにFIFAワールドカップのチャンピオンに勝利する完全自律型ロボットを開発する」というロボカップは、人間の「物理的能力」を拡張するものです。最近では、AIが音楽を作曲するなど、人間の「創造性」を拡張できる段階に達してきたと。さらに北野氏が新たに提案しているのは、「科学するAI」。科学的な発見は人間よりも膨大な情報や論文を分析できるAIの方がはるかに適していると言う。そして、「2050年までにノーベル(生理学・医学)賞に値する主要な科学的発見をできる人工知能システムを開発する」ことを新たな目標に掲げています。

　まだまだ人工知能は不完全で、人間が行っていることを模倣し代行している段階です。人工知能が人間の能力を凌駕し、人類が人工知能と融合して人類の進化速度が無限大に到達したように見える瞬間に到達する「シンギュラリティ(技術的特異点)」が2045年に起こると言われています。人類は、どのように人工知能と共存・共生していったらよいか、いよいよ真剣に考えなければならない時期になったようです。

 

トゥルース・アカデミー　代表　中島晃芳

 

 

 

 

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