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。
これ、(下)はないのか。
>>つまり、統計を使っても意味まではわかるようになりません。
>>私が予想した通りで、だからシンギュラリティは来ないと思うのです。
誰も現在の技術そのままでシンギュラリティが来るとは思ってないだろう。
人間の大脳のアルゴリズムを全部読み込んで、それを再現するというのが方法論だったはず。
なんで「統計的手法」ってシンギュラリティがくるって話になってるのか。
>>17
大脳のアルゴリズム、ってのは全然わかってない。
したがってそれを全部作ることができるまともな見通しは存在しない。
可能だという前提で研究してる人はいるけどな。
>>1
> 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。
>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。
高度な仕事て慢性的に人手不足だと思うけどなあ?
グーグルが作ってたら完成してた
自分の開発力のなさをAI全体の弱点のように語るまんこさん特有の言い逃れ
こいつの論理は色々と破綻してるよ
どうせ小保方枠で研究してたのだろうが、こんなのを国税で養うのは学会の名折れだねえ
空気とか”本質的な意味”みたいな定義不可の概念を、理論化して再現しなきゃあ科学的成果にはならん
分かりきったことを難しく言えば権威になると思ってる、曲学阿世の教授さまの手下なクソ理系だ
>>1の文章はAIがネットから集めてきて書きましたなら、評価してもいいぞw
こんな地位と肩書きで食ってきたクズ研究者をありがたがる白痴国民は、すでに仕事の価値がマイナスになってるよ
真実を欺いたゴミ学者は排除しないと、日本のAI開発は学閥利権に妨害されて、先進国ではいられなくなるだろう
まさに、2010年当時の知識だね。
Googleの猫とか知らんのかな。
>>1
この人、一橋出身でしょ
文系じゃん?
で、数理論理学が専門???
数理論理じゃまともにAIは作れないことくらい考えればわかる
AI開発のベースになるのは熱力学(統計力学)と情報エントロピー理論だよ
あんたの出番はない
あらかじめ出力すべき解答が決まっている教師有り学習がマークシート試験で、
記述試験のほうは教師無し学習になるのか?
まあ東大二次の試験の解答を決めるのは、>>1みたいな教授さまなんだろうけど
本質的な意味理解の頭はよくなさそうだから、そのうち受験生を装ったAI解答のを合格させちゃうんじゃないかなw
チューリング・テストの判定者がバカだから、出来のよくない人工知能でも人間扱いされちゃう感じ
もうちょっと行間の空気を読める文章読解AIの研究が進めば、GoogleAIがネットで難関試験に合格しそう
囲碁や将棋のように、受験産業全般でもAIチート対策が急務になるだろうな
そんな資格試験いらねえってだけかもだが
おいおい>>1
シンギュラリティーとかぶち上げてAIバブルを煽ってる奴らがいるのがバレちまうだろうがw
今はガートナー・ハイプサイクルでいうところの過度の期待に相当する
この後待ってるのはAIバブル崩壊だw
やっぱり才能ねえなあ。ヒントになるようなことは一切書けないが
要は1980年代くらいまでの数学を使うだけで今のAIは超えられるのにな
俺みたいにわざと人工知能・計算機科学から外れた論文誌で理論を発表する奴もいるからな
お前誰だよw
二極化するの理由が提示されていないし
脈絡がない
何故そう思ったのかすら分からないけど
不安がらせようという意図は判る
> 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。
この人自身の能力の限界をAIの限界だと見誤ってるのかもね
そんな明らかに矛盾し破綻しているプロジェクトで一体なにがしたかったんですかね
これ、「第一次人工知能ブームの時に言われてたような『知識が増えれば意識が生まれる』みたいな話は無いから」って話を改めて再確認したってことなんだよな。
特異点とか言われてるけど、実際にはアプローチがまだ未熟だと。
三度目の人工知能ブームで浮かれてる評論家連中に冷水を浴びせて、冷静になれという話。
そういう言い訳だけは東大レベルなんだろうなw
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
ツーなのかスリーなのか分かりづらい、却下
そこが良いんじゃないか
職業はデイトレーダー。
http://i.imgur.com/ldhsYQs.jpg
東京都港区虎ノ門出身。
http://i.imgur.com/lfRHnuv.jpg
趣味は読書。
http://i.imgur.com/aitD7Ap.jpg
特技はプラモデル。
https://i.imgur.com/zFSTJgi.jpg
好物はピザ。
http://i.imgur.com/O0ZQdTD.jpg
よろしく。
>>14
ほう、金色のフェネクスを銀色に塗り替えたのか
なんかめんどくさそう
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
知識というより言語獲得のプロセスね
言語獲得のプロセスはよく分かってないからね
字ではなく音が鍵を握っている
耳から入った音声がどのように脳に受容され処理されていくのか
表面を撫でただけみたいな議論ばっかりで、こじつけ論のレベルだからな
人に限らず鳥類や哺乳類は脳に言語野と呼ばれる領域があって
生後間もなくは繰りかえし聞く音を集中を学習することで
同種の音に意味を見いだせるようになる
ちなみに音も字も同一部位で処理される
ただし、表意文字(漢字)と表音文字(カナやアルファベット)は違う経路を辿る
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) 57 [無断転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1486034154/
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/
イクことなのか涅槃のようなものなのか文脈見てもよくわからんンあ
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。
これは本質的にAIが持つ弱点と言うよりはむしろ作る側の知識不足が原因だろう
AI「これ、裏金ニダ。」
合格!
試験問題の解法は有限だし
大脳のモデルじゃないんだよ。
ロボットが仕事を奪うというのは、ジェレミー・リフキン氏の著書『仕事の終焉』
(邦訳書『大失業時代』)ですでに取り沙汰されて話題になっていたことだよ。
それがベーシック・インカムの提案と一緒になったのは最近のこと。
数学の限界が露呈した。理系よりも文系の脳のほうが実ははるかに高度。
>>38
んなこたあない。
その程度の理解しか出来ないのが、文系の限界。
その程度の文系脳ならば、AIが近いうちに凌駕するんじゃ?w
例えば、わけのわからない「文学性」なんか、数打ちゃ当たる方式でクリア出来ないことも無いからねえwww
つまり「中間層の仕事」を奪うが知能エリートや底辺の仕事は奪わないのか。
中間層危うし。
言ってることがものすごい漠然としてるな
人間も指が動かない人は順序数の認識が遅れるというし、もっと人間の脳の神経心理学を研究しないと
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。
何を素人みたいな事を偉そうに言っているんだ?
例えば、寒いという事がどのような事なのか、
擬似的にでも実感させる仕組みが抜けているだけで、今出来ないから未来泳動できないと
結論付ける短絡思考が嫌い。
話をしたくない。
こんなのを合格させたらヤバすぎる。
>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。
これ間違い
実際人間の脳は脳細胞の数だけで決まる
人間の脳はニューロンの複雑な回路で形成されるとか言うのは昔の理論で
実際はニューロンの複雑さは下等動物と同じ
言うなれば人間はハードディスクの容量は恐ろしく多いがメモリとCPUは恐ろしくショボいコンピューターと言うことになる
それにイルカは脳の水分が多いだけで脳細胞の数は犬猫と同じくらいらしいぞ
機械の良いところは、人間と違ってスリップや勝手な勘違い(人為的過誤)を起こさないことだろう
同じことさせてどうする
曖昧だけど、瞬時に過去の体験を思い起こせるんだし、
相当なものだと思うけど。
人間のスペックは大したことは無い
ゾウリムシにハードディスクを追加しただけの下等動物
チョンを見れば分かるだろ
だから日本の理系は現実を見てる俺らにバカにされる
☓ 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
新井紀子に能力がないだけ。
・言葉の意味を理解していない
・空気が読めない
・アドリブを多用するコミュニケーションが苦手
+
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。
+
文句言うしか能が無い家畜の癖に
何でAIだけには詳しいの?
クソババア!!
もうちょっと書いていただかないと
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
いくらデータ増やしても自分で考えるようにはならん
>>84も言っているようにノイマン型じゃ単なるデータベースになるしかない
ttps://staff.aist.go.jp/y-ichisugi/rapid-memo/brain-computer.html
いまのところ、脳は計算モデルとしては
チューリングマシンと同等で、
デジタル計算機でシミュレーション可能と考えてよさそうです。
量子脳論とかオカルト系の文脈でしか見たことないんだけど真面目に研究してる人なんてどんだけいるの?
日本語って難しいからね
一方で
シンギュラリティーが起こらないというのもまた極端
期限を切らなければ何百年かのうちに起こっても不思議はないだろうから
あるいは1000年から1500年までの出来事を10分以内で10万件リストアップせよとか。
これならトップで合格できる。つまり、入試試験が人間向けにレベルダウンされすぎているところに問題がある。
センター試験の話が多い印象がある
マークシートの選択問題
こういうのって教科書参考書データを全部ハードディスクに記憶して
そこから検索する仕組みを使えばある程度対応できそう
なにせ記憶することに関しては人間より正確に大量にこなせるわけだから
やる気あんのか疑問なツイート多かったな。
自分の能力が足りないだけかもしれないという発想はないらしい。
「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
>>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
激しく同意。現在の技術が未熟なことは、将来にも出来ないことを意味しない。
この人本当に学者なのか。
理論的に結果が分かっているって??
どこにそんな理論があるの?
意味も空気も読めてない法理教育学者なんだろ
>>99
こいつの(法)理論じゃあ、
“人工知能は東大に合格できない”
が、絶対前提のあるべき結果なんだよ
そこから考えた研究の成果として、この類の学位教授さまの権威は揺るがないものとなったわけだw
あとは法的に正しい自分たちの地位まで、子供たちを教育してやる論議をしてるだけ
コレには、AIを新規に開発するクリエイティブ能力もなければ、AIを公正に利用する責任能力も無い
サンゴ汚したKYな朝日新聞記者が、ネットの知識を集めて書いたような文章作成業務は、人工知能の仕事になる
知性とコンピュータ処理速度と推進技術の性能を同次元で語る程度の奴には教わりたくないな
間違いなく嘘だ。www
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」モジモジ
上層部が変われば全体が変わる