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mespesadoさんによる1億人のための経済談義(100)(番外編)人間とAIの根本的違い [IT社会]

前回《私のいい加減な頭では追っていくのがしんどい「法律脳」世界》と書きましたが、mespesadoさん、別スレ(しとりごと5)で「数学脳」世界を垣間見せてくれました。私には、「人間とAIの根本的違い」の指摘と読めました。

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AIシンポジウム(7)「霊性」を以て未来を照射せよ!  [IT社会]

《この先、AI化がとことん達成されたとして、それがどういう世の中なのか、その世の中になるために今どういう取組みをすればいいのか。》前記事に書いたこの辺のことをとりわけAIに関わる方々がどう考えているかを知りたかったのだが、それは無いものねだりだったようだ。以前『シンギュラリティ・ビジネス AI時代に勝ち残る企業と人の条件』 (齋藤和紀 幻冬舎新書) を読んでこう書いた。《想像を絶するスピードで人工知能は進化する。こうした時代に合わせた発想の転換を促してくれる言葉としての「10%を目指すより10倍を目指せ」。その意味するところは、現状からの出発ではなく、「あなたが最も求めていることは何ですか」、この問いかけからの出発。夢を描く能力が問われる時代になっている。》

一ヶ月近く前にここまで書いて、あとが続かなくなっていたのだが、今朝のNHKニュース、芥川賞作家上田岳弘さんが「AIの未来」について語っているのを聞いて、何か書かねば、書けそうだ、と思って書き出した。

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AIシンポジウム(6) AI、「現場」の現実 [IT社会]

AIシンポジウムの主催者である山形県人工知能コミュニティから《4/4(木)は、「人工知能の現状と未来回」ということで、3/10(日)に開催しましたシンポジウムの内容を踏まえ、人工知能と山形のこれからについてディスカッションを行いたいと思います。》との案内が来ていた。当日予定が急に空くことになったので行って来た。参加者は会場であるオビサンの社長、社員はじめ18名。予定より多いとのこと。遅れて行ったが1時間ほど先日のシンポジウムのダイジェスト放映。

そのあと円座になって、それぞれの思い交換。「まずAIありき、それをどう活用するか」のレベルでの話。たとえば、「職場の机配置をどうすればいちばん合理的か」とか「AIで選挙予測したいが、うまくデータが集まらない」とか、それはそれで課題なのだろうが、こちらが知りたいレベルの話とは噛み合ない。わかったのが「AI、『現場』の現実」。リーダー格の大垣敬寛氏の最後のまとめ、「AIの目指すところは『最適化』ということ。そのことによって空いた時間をどう活用してゆくかということがこれからの課題」。せっかく行ったので、問題提起のつもりで私の思いもぶつけてみた。言葉足らずだったと思うので、整理してみたい。

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AIシンポジウム(5) AI利用による人間の原点回帰 [IT社会]

人間の脳がコンピューターにつながるBMI(ブレイン・マシン・インターフェース)から、人間の頭脳が巨大なネットワークを構成するBBI(ブレイン・ブレイン・インターフェース)へ。そうなると、言語を介さず個々人の感覚をそのまま共有する、新たなコミュニケーションが可能になる。《言語学者のソシュールの用語で言えば、シニフィアン(言葉を表現する文字や音声)を介さず、シニフィエ(言葉の持つ意味そのもの)だけを伝え合えるようになるということですね。》

「心が通じ合う」ということから、「ですから『木内鶴彦』の本体は肉体にいるのではなく、意識の中にいます」という記事を思い起こすhttps://oshosina.blog.so-net.ne.jp/2014-12-09「『臨死体験』が教えてくれた宇宙の仕組み」からの文章紹介記事。15,000年前に水を大量に含んだ巨大彗星が地球に接近、地球の引力で彗星の水分が地球に抜き取られ、軽石のようになって地球の周りを回るようになったのが月。一方地球は彗星からの水分増加で海面積倍増で質量アップ。「ノアの箱舟」はこの時の記憶。すっかり住みにくくなった地球で、残された生物間で始まった生存を懸けたせめぎ合い。そこで芽生えた「自我」の意識によって、それまでの心の通い合い能力(テレパシー)を失うことになった・・・。とすると、BBIとは、AIを利用した人間としての原点復帰ということになる。

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AIシンポジウム(4) 心のネットワーク [IT社会]

齊藤元章 発展グラフ.jpg


宗教、哲学から自立して科学が科学として歩み始めたのが600年前、産業革命で工業化社会が始まるのが300年前、脱工業化社会から情報化社会といわれるようになったのが70年前、インターネットで世界中の情報がたちどころにつながるようになったのが30年前、そしてやがて、AI(人工知能)が人知を超える時代が到来する。その技術的特異点がシンギュラリティ。それはいったいどういう時代なのか。『人工知能は資本主義を終焉させるかー経済的特異点と社会的特異点』は、それを明確にイメージさせてくれる。その前提となるのが以下同上プレゼン資料によくまとまっていた。

次世代スーパーコンピューター.jpg

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AIシンポジウム(3) AIの先 [IT社会]

今回のAIシンポジウムの講師陣、初めて聞く名前ばかりだったが、AIについては当代一級の方々であったことを昨日の記事を書きつつ知った。パネルディスカッションのファシリテーター佐藤恒平氏の仕切りも見事だった。ただ、私の当初の期待に応えてくれたかというと、必ずしもそうではなかった。伝統的手工業の染物の仕事が、デジタル化によって劇的に変わったような形、そんな実例を求めたのだが、小池誠氏のキュウリの選別も山本大祐氏のドローン利用もそれほどのインパクトはない。そんな折読んだ、齊藤元章氏井上智洋氏の対談本『人工知能は資本主義を終焉させるかー経済的特異点と社会的特異点』(PHP新書 2017.11.16)が、AIの先を見据えてインパクトがあった。

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AIシンポジウム(2)プログラム学習で何を目指すか [IT社会]

3月4日の宮内小学校評議員会でICT教育がひとしきり話題になった翌日の山形新聞コラム「気炎」、日本のITエンジニア不足を危惧する内容だった。

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データとIA

 全ての産業で、取得したデータを人工知能(AI)化する時代となってきた。例えば▽囲碁のAIが人間の囲碁チャンピオンを破った▽自動運転技術が発展してきている▽米IT大手グーグルのAIが動画を見て猫という動物の概念を学習した—などは知られていると思う。ところがビッグデータの解析技術の開発はほとんどが海外でなされており、特に米中が2強化している。最近話題になった中国通信機器大手、華為技術(フアーウェイ)副会長の拘束劇は、この分野での主導権争いによるものとの見方もある。果たして日本はどうなのであろう。
 人数を基に見てみよう。日本のITエンジニアは2014年で84万1千人である。一方、米国は369万2千人、中国は327万3千人となっている。数だけの問題ではないであろうが、心配になってくる。これだけ差がつくのには大きな理由がある。そもそも理工系の学生数が少ないのだ。医学、薬学を含まない工学、科学、数学、物理などの理工系の学生の12年の比率は、ドイツと韓国は63%、英国45%、米国31%なのに対し、日本はわずか23%である。
 さらに15年の学生1人当たりの教育費は米国のスタンフォード大が3700万円、マサチューセッツエ科大が3400万円なのに対し、東大が925万円、京大は787万円である。加えて大学の総支出に占める人件費も米国の同大学が63%と49%なのに対し、日本の両大学は42%と41%にすぎない。これでは優れた教員の確保も、良い学生の育成もできない。これで科学技術立国を支えることは難しいだろう。
 逆に言えば山形で今、ITエンジニアを育てるなら日本をリードできる。産業技術短期大学校で定員を増やすとともに、県立高校で基礎的な教育を行うことを考えてみてはいかがであろう。(高橋楓)

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