知識は広く、深く。AIと共存する人間に必要なセンスを磨く

知識は広く、深く。AIと共存する人間に必要なセンスを磨く

以前、水野学さんの「センスは知識からはじまる」という本を読みました。

大好きな本で、繰り替えし読んでいます。

 

感想もブログで書きました。

「センスは知識からはじまる」に納得 知らなければセンスは身につかない

センスとは知識の集積である。

という言葉が、とても腹落ちしたのを覚えています。

知識をみにつける、つまり勉強・研究し続けなければ人としてセンスある考え方は絶対にできないと思っています。

この「センスは知識からはじまる」ということと関連して最近気になるのがAIとの共存です。

先日、日本ディープラーニング協会が運営する「G検定」という試験を受けて、AI、ディープラーニングの基礎を学びました。

今まで漠然としていた「AI」の全体像が少しでも見えてきた気がします。

AIと共存していくために人間が身につけることは、

知識をもとにした「センス」ではないかと思っています。

それも、今までのような「広く浅く」ではなく「広く、深く」学ぶイメージです。

「AIに負けるな」はセンスがない

以前、とある同業者のHPの求人広告で

「AIに仕事を奪われる!?」

「AIに負けるな!」

といった宣伝がされていました。

ぱっと聞いただけでもセンスないのは分かりますが・・

AIに関する基本的な知識だけでも身につけた人であればこういった発言は出てこないはずです。

そもそもAIと人間、どちらが優れているかとかといった議論は無駄だと思っています。

現にAIは画像認識の水準は既に人間を上回っており、ものづくり領域(不良品検出等)、医療領域(がん早期発見等)、インフラ領域(コンクリートひび割れ検出等)に応用され既に一部活用されています。

一方で、昔からAIの弱点と言われている「一般常識がない」「結び付けられない」という問題もいまだに存在しています。

例えば、人間の場合はシマ(Stripe)とウマ(Horse)の意味を知っていれば「シマウマ」(Zebra)となんとなく予想はできますが、AIはシマとウマが合わさってもそれの意味することが理解できません。

(記号と意味が結びつかない、ということで「シンボルグラウンディング問題」と呼ばれています)

人からしてみたら「はあ!?そんなこと」と思うかもしれませんが人間には当たり前の一般常識が、AIは苦手です。

ですのでどちらが優れているかとかいった議論はナンセンスで、足りない部分を補い合い、共存していくのが建設的だと思っています。

広く、深く学ぶことでセンスを身につける

AIは人間から与えられた大量のデータ(入力)を元に、そのデータがどんなパターン(出力)になるのかを識別・予測することを得意とします。

ディープラーニングは識別・予測の際に注目すべき特徴を表した「特徴量」を機械自身が学んでいく手法です。

学んでいく過程においても、人間がある程度の調整をしていきながら精度をあげていきます。

このようにAIは今のところ人間によって「与えられた」データや環境下で力を発揮します。

ということは、データや環境を与える人間の力が問われるということですね。

様々な知識を組み合わせて、あたりをつけるといった能力は人間のほうが今のところ得意です。

(そのうち、変わるかもしれませんが。。)

こういったことを考えると、人間がすべきことは一つの専門分野にとどまらずに(AIは限られた一定の環境下の専門分野には強いはず)、

周辺分野を広く、より深く学んでつなぎ合わせるコーディネーター的なことでないかと思っています。

昔と比べて、「広く、深く」はやりやすくなっています。

専門家であるのは前提で、それプラス周辺の基本知識を広く、深くみにつけることでAI共存時代におけるセンスは磨かれると思っています。

まとめ

「センスは知識から」という言葉を聞き、センスに劣等感(見た目のことばかり考えてました。。)を持っていた自分にとっては嬉しい発見でした。

今話題のAIに関しても、知識をある程度身につければ自分の専門分野とどう関わるのかを感情論抜きで語ることができます。

知識を広く、より深く身につけてAI共存時代に必要なセンスを身につけていきたいものですね。

(AIに負けるな、というか負けていいし、当然なんです)

編集後記

昨日は、定期的に行っている歯医者のクリーニングへ。

コーヒーを毎日飲んでいるので着色が気になりましたがコーティングしているおかげか問題ないようで安心しました。

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