AIが東大に合格するなど簡単そうだが、挑戦してわかったのは、AIの弱点だった。プロジェクトを率いた新井紀子氏が明かす。
ロボット（AI）は東大に入れるか――。AIの東ロボくんが挑んできたプロジェクトに一区切りがついた。
この5年間、毎年模擬試験を受け、偏差値も少しずつ高くなり、有名私大に合格できるレベルには達したが、東大合格レベルに届く見通しは立たないという。

ある種の問題には対応できても、所詮AIには読み解けない問題が数多く残ることがわかったのだ。
むろん挑戦が無駄だったわけではない。新井教授によれば、浮き彫りになったのは近未来への意外な不安だったという。

人工知能（AI）には、できることとできないことがあると思っています。
シンギュラリティは起きませんし、AIのおかげで人間が労働から解放されることもない。
とはいえ今後、一定の仕事はAIが代替するようになるはずです。

（科学ニュース＋板の字数制限のため中略）

■労働の二極化
それでも労働は残ります。残るのはまず、AIを使いこなしてAIには不可能なことを実現する、高度なクリエイティビティ能力と重い責任を要する労働。
残りは、KYすなわち空気が読めないAIにはできない労働。人間にしかできないことがあるので、それを低賃金で下働きさせる、という理由で残ります。
つまり、今存在している仕事全体から真ん中部分がAIに奪われ、人間が担う労働は上と下とに二極化されると思います。
結果、ただでさえ少子化なのに、失業と人手不足が同時に起こるという最悪のシナリオが現実になり、とくに高度なほうの仕事に就く人が不足するのではないか、と危惧を抱いたのです。
AIには、実はたいしたことができませんが、データ分析や最適化はできます。
つまり道具にすぎないけれど非常に高度な道具なので、AIには負えない責任を負いながら使いこなす人が不可欠です。
ところが、このままではエネルギー問題を最適化したり、自動運転でリスクを分散したりするためにAIを使いこなす人がいなくなってしまうかもしれません。
それは原発の説明書を読める人がいなくなるようなものです。
そういうことを本に書いたのですが、だれも実用書だと思ってくれませんでした。
そこで、毎年AIが勉強してそれなりの大学に入るようになったら、AIと人間の間になにが起こるのか、だれにでもわかるだろうと思ったのです。

■短文問題対策に500億語
シンギュラリティに到達すれば全員が平等になれます。
AIがあらゆる仕事を担い、人間は恋をしてダンスをして詩を作って暮らしましょう、というユートピアが訪れるというわけですが、私はそうはならないと予測しています。
労働から解放された人間にはベーシックインカムを、と話す人もいますが、そんな状況が訪れるわけがない。
そう思うのは、機械が意味を理解できない、ということがわかったからです。
今のAIは、ビッグデータによる統計的手法を使って意味がわかったふりをしているだけで、本質的な意味はわかっていません。
その証拠に、AIは何ギガとか何テラものデータを使いますが、人間は何ギガも何テラも見なくても意味を理解することができます。

■巷の「AI論」への疑問
そもそもシンギュラリティに到達するという根拠がよくわかりません。
全人類の脳のニューロンすべてを足したものより、コンピューターのチップひとつの容量のほうが大きくなる、とよく言われますが、なぜニューロンを足すという発想なのか。
足したら論理的な帰結が導かれるという保証はなく、脳細胞の数で決まるという話自体に信憑性がありません。
脳細胞の数は人間よりイルカのほうが多いという話もあります。それならイルカのほうが人間より賢いのでしょうか。
計算処理が速ければいいのかどうかもよくわかりません。
スーパーコンピューターの計算速度を競いだすと、横に原発を1基建てなければ電力が追いつかない、という話が中国で出ていますが、
このように、AIをめぐって論理的に破綻していない議論は聞いたことがありません。
今まで発達してきたのだから今後も発達する、という経験則にも疑問が残ります。
たとえば人が移動する速度は、徒歩から馬車になり、自動車になり、ジェット機になりましたが、コンコルド以後は速くなっていません。

http://news.livedoor.com/article/detail/12640468/

>　機械が意味を理解できない、ということがわかったからです。
「お前らが今の理論で作った」機械が意味を理解できない、だろ

> 　今のAIは、ビッグデータによる統計的手法を使って意味がわかったふりをしているだけで、本質的な意味はわかっていません。
人間だってわかったふりをしているだけだよw
だいたい人間が物事をどのように理解しているかは解明されていないんだからな

> その証拠に、AIは何ギガとか何テラものデータを使いますが、人間は何ギガも何テラも見なくても意味を理解することができます。
そうなるまでにその人間には何年間もかけて毎日毎日何ギガも何テラも情報を与えられてきたんだけどな

> 今まで発達してきたのだから今後も発達する、という経験則にも疑問が残ります。
今までの機械はダメだったからダメって言ってる奴が何言ってんだよwwwww

論理的に破綻しまくってるのはこいつ自身じゃねーの

東大の作った原子力発電所ロボットが使い物にならないだろ。
フルスクラッチでできないからiRobotのプラットフォームに使ってみたいセンサ積んだだけで，何にもできない。
プレゼンの上でミッション達成を詐称しているだけ。

それと同じ。製品パッケージとしてまとめられ無いんだよ。やりたいことだけ載っけて他は投げやり。

たぶん、あと数年で　　AI ツー　　が出てくると思う。

人間のように、「１００文だけの読み込みで、問題を解けるような仕組み」を組み込んだAIがね。
それがたぶん第２世代になると思う。

現在は、単にビッグデータを統計的に利用しているだけでしょ。
それを、今度は因果関係とか、規則性とか、より高度な論理や法則性をまず抽出して、それとビッグデータを組み合わせながら、
常に法則を検証しつつも、それに基づいて問題を解いていくという手法を使うのが第２世代かと。
そうなると東大合格もあり得るね。

第２世代ＡＩ　　＝　AI II（ツー）　＝　AIII　＝　エースリー　　　ね。

オレが命名しとくw

自分の子供を見てて思うけど一語文をある程度学んで形容詞や副詞を少しずつ憶えていくと
ある瞬間にパズルがはまったように形容詞や副詞、接続語なんかの使い方が飛躍的にアップする感じなんだよ
教えてもない単語や言葉が次々でてくる
そしてそこには500億語の単語の知識なんか当然ない

とにかく知識の獲得というプロセスを根本的に間違って習得させてる感じしかしないんだよ

これも面白い

天才以外は失業、残るのは土下座をする仕事？　人工知能の専門学者座談会（1）
ttp://www.dailyshincho.jp/article/2016/09182000/

意味の理解というのは、端的に言うと結局は抽象化のプロセスなんだろうな。

ＡＩが、「リンゴが落ちた」　という英文を作るのが難しかったとして、
「リンゴ」という概念を学習する際に、単に他の果物含めて数で勉強して、「統計的理解」しかしてないことが問題なんだと思う。

人が「リンゴ」を学習するときは、その形状や重さ、色や味、匂い雰囲気なんかもすべてひっくるめて、
グルーピングして「リンゴ」という学習対象に対して、関連づけて記録する。
それをＡＩよりは少ない回数することで、
さらには、「リンゴというものは、大体丸っこくて、このくらいの重さの、こんなイメージの物」という抽象化をする。

この「抽象化したリンゴ」を記憶するからこそ、「落ちた」と容易に結びつけられて、
英文作成が人間は容易なんだと思う。

例えは、「リンゴ」という概念・理解に、「山のように重たいかもしれない」という属性が付いていたら、
そんな重たい「リンゴ」と「落ちる」は結びつきがたいから、作文が難しくなる。

もちろん、実際に「リンゴが落ちた」という現象も見たり聞いたりして学習する必要がある。
（「リンゴが落ちた」現象が「リンゴが腐った」という現象と同じ頻度での学習だったら、
「リンゴが落ちた」という文をゼロから作ることは難しい。「リンゴが腐った」という文との差異が無いから。）

なので、一つは「結構、人間も数百億以上の体験を学習してるんだよ」という話と、
「理解とは、抽象化のプロセスと、抽象化した物の記憶、そしてそれらのネットワーク」ということなんじゃないかと思うね。

ＡＩ「これ、裏金ニダ。」

合格！

何をいまさら・・・・

太陽光発電詐欺といい、AIが擬人的に扱われてることといい、
なんというか・・・

なんでこんな理解の人ばっかなの、という感じだなぁ。報道の
やってることは。

☓　なぜ人工知能は東大に合格できないのか？

○　なぜ私の作った人工知能は東大に合格できないのか？

訂正して下さいｗ

書き言葉の一義性
話し言葉の多義性

書き言葉が得意なんだろうな
話し言葉は瞬間芸

+

将棋ソフトが人間のプロを負かしたそうだが、それが大騒ぎする程のことか。
将棋の指し手順には勝率が高くなる定跡があり、一見すれば多様な展開になるように思えるが、
その盤面に対応する定跡はそんなに多くはなく、
その定跡全部を記憶できる記録機械の方が有利なのは解かり切った話しだ。

これは電卓を使った速算と人間の暗算との対決と全く同じではないのか。 もう少し難解なものなら、
代数解析や微分方程式を多用した計算問題を、人間とコンピューターに競わせるようなものだ。
コンピューターの演算性能がそんなに凄いのなら、小学生向けのパズル解答対決をやればいい。

+

いくら週刊誌ネタだからって、出だしから論理破綻してる

>なぜ人工知能は東大に合格できないのか？

これは自然科学者の弁ではない
東大への合格は試験次第で基準が上下するし、不可能の結論ありきで人工知能を語ってる
真理の探求より利権の追求を選んだ、学者にあるまじき外道の見解だよ
こいつは初めから、大学の権威と利益を守るために、AIを研究する振りをしていたのだろう

こいつ本当に学者か？
抽象的かもしれないが論理的な思考はできてないだろw
ネットで聞いたふうなことを並べ立てやがって
まあ腐った金と地位が惜しくて公務員にしがみついてる連中はこんなものか

こんなバカチョンが作った（作らせた）AIでも中位大学に入れるほうが怖いかな
日本の高等教育と研究体制については、まずはネット対応から抜本的見直しをすべきだろう

「機械が意味を理解できない、ということがわかった」
なんて
このプロジェクトの成果っぽく語ってるけど
ＡＩ畑の研究者はやる前から充分わかってただろうね

しかもこの書き方だと
「未来永劫機械が意味を理解できない」に聞こえるけど
実際は「現状の技術では機械が意味を理解することは難しい」が正しいと思うけど
なんかそのあたりの表現も雑というか

ぶっちゃけ、ドコモのメイちゃんレベルの人工知能のほうが可愛げがあっていいと思うｗ

「ﾝﾌｰ・・・わかんない」ﾓｼﾞﾓｼﾞ