コンピュータに仕事をさせるには?人間に追いつくコンピュータ

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コンピュータが仕事を奪う

第1章:コンピュータに仕事をさせるには

コンピュータが得意な事、不得意な事についての記述。
コンピュータの主要な作業手順の1つ=『ミニマックス法』
:可能な全ての局面を評価する。

すなわち、局面数が増えるほど、計算数が指数関数的に増える。
(例)
チェスの1つの局面に対し、動かし方が35手の場合、10手先を読むには、35の10乗で2700兆以上の計算が必要になってしまう。

指数爆発が起こる問題はコンピュータは苦手。

第2章:人間に追いつくコンピュータ

チューリングテスト:コンピュータが人工知能と言えるか判断する
          テスト。本物の人間が会話して、人間と区別が
          つかなければ、そのコンピュータは人間と同様
          の知能を持っている。

抽象:「誰もが暗黙のうちに知っているけど、言語化されない事」
   を言語化する能力。
   コンピュータには、不可能。
   人間が、どの「情報」をどの「尺度」で処理するか言語化する
   事が必要となる。

コンピュータに知能を与える手段:
 科学者の一部は演繹(一を聞いて十を知る)でなく、
 帰納(十を聞いて一を知る)を用いる人口知能の研究に着手。
 (人間は、一つの経験を異なる場面に適用出来るが、コンピュータには難しい。)
 機械学習という方法論。大量のデータを統計的に処理し「意味」を
 経由せずに、理解でなく計算により、学習する。

 演繹型翻訳=ルールを無数に記憶して、当て嵌める事で翻訳する。
 帰納型翻訳=文章と対応する翻訳を大量に記憶し統計的に正しそうな訳を出力する。

セマンティック・ギャップ:
 デジタルな情報と意味との乖離。
 人間は、一つの意味を無数の情報に当て嵌める事が得意。
 コンピュータが同様の事を行うと、一つの言葉を一つの情報にしか
 当て嵌められないので指数爆発を起こしてしまう。

第3章:数学が文明を築いた

農耕を開始した時、人類は未来を予想する必要が生じ数学は生まれた。

古代オリエントの人間は、微妙に違う各種問題を大量に解く事により
経験を積み数学を学んだ。
   ↓
それより後の古代ギリシャ人は、絶対的に正しい原理から結論を正当化
する論理を好んだ。
(常識や慣習が違う他民族間での意志疎通のため)

数式の効能=①「概念」を圧縮し短く表現可能。
      ②「概念」を「意味」から解放する事で機械的に効率良く
       問題を思考可能とする。

第4章:数学で読み解く未来

微分方程式やら、数字のモデル化について。
異なる事象の中に共通項を見出し理論化する事は、人間にしか出来ないと著者は書く。さらに、人間の優位性を強化する事で、労働市場の中でコンピュータと競争すべしと著者は述べている。

第5章:私たちは何を学ぶべきか

コンピュータ:知識を蓄積して、手順通りに作業する。
人間    :論理と言語を駆使して高度に思考する。

著者は、コンピュータとバッティングする職業領域しか選択肢がない人間が職を失う事を心配している。

そして、子供に対して、論理的に考える教育を提唱している。
何故?何故?と聞いて理由を説明させ言語化する能力を鍛えるらしい。

さらに著者は子供のタイプ別教育法も難しいと書いている。
 理由①:調べる事には人体実験を伴う。
 理由②:「教育効果」が何を指しているのか共通理解がとれない。

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