AIの勢いが止まりません。ネット上にも、日常生活にも、とりたてて意識することがないほどに浸透してきています。
あなたは、社会のあらゆるシーンにAIが進出してきている現状に、一抹の不安を抱いていませんか？
これから、AIとどのように向き合っていけばいいのでしょうか？
後戻りできない今、AIとより積極的な関係を築いていくための共棲を考えてみましょう。
ここ数年、環境整備が進むにつれてAIは著しく発達してきました。いっぽう、脳科学における人間の思考に関する研究も前進してきてはいますが、どちらも、わからないことが多く残されています。
それだからこそ、今のうちからAIと人間の共生(共棲)を考えていこうと思うのです。
なぜ共棲なのかを、6つの章で、順を追ってみていきます。
- 第1章 脳の進化は人間という身体を生んだ
- 第2章 AIの基本は人間の脳細胞にある
- 第3章 AI技術の歩みは、山あり谷あり
- 第4章 AIは身体のない脳？
- 第5章 AI分析の正しさと、人間の判断の正しさは同じではない
- 第6章 AIと人間が生き延びるには、共棲しかない
AIはニューラルネットワークを基礎にして発展してきました。
人間の脳の中で学習をする大脳皮質は、膨大な数のニューロンという細胞で構成されています。化学的な興奮により脳内外の情報をつたえ処理するのです。
ニューラルネットワークは、ニューロンのはたらきを数学的に演算する学習システムです。
AIを知るためまず初めに、人間の脳の進化から見ていきましょう。
第1章 脳の進化は人間という身体を生んだ
AIと人間の共棲を考えるうえで、両者の埋めることのできない違いとして身体の問題があります。
そこで、まず、人間の脳の進化と身体との関係を見ましょう。
人間は、他のいきものと同じく、外界からの刺激を脳で処理し、身体が反応することで生きのびてきました。
脳の進化は、認知のはたらきを高めるとともに、道具の使用や、概念の形成などを可能にしたのです。
あらたに獲得された行動様式は、脳機能のさらなる進化をうながし、ことばの使用、あらたな社会や生産活動を生み出していきます
参照
＊アンドレ・ルロア=グーラン「身ぶりと言葉」
＊スティーブン・ミズン「心の先史時代」
脳の発達とあらたな身体能力の獲得は、たがいに影響し合いながらすすんできたのです。
個体における脳の発達にも、同じようなことが言えるようです。
幼児は生まれると、あなたとわたしを朧気に見分け、みぶりで伝え合い、ものを見分けるようになります。活性化された脳は、さらに、私と他者の違いがはっきりと分かるようになり、概念やことばを獲得していくのです。
ここでも、脳の発達とあらたな身体機能の獲得は、おたがいに影響しあい柔軟に変化しつづけているのです。
参照
＊やまだようこ「ことばの前のことば」
＊マイケル・トマセロ「心とことばの起源を探る」
人間は、脳のうちの前頭葉の発達により、他の動物と比べて次元の違う能力の獲得、進化を遂げてきました。しかし、他の動物と同じく身体の制約から逃れることはできないままなのです。
第2章 AIの基本は人間の脳細胞にある
生きている細胞はそれぞれ、環境からの刺激に反応するちからを持っています。
進化の過程の中で、興奮能力と伝達能力がとくに優れた細胞の特殊化が起こりました。それがニューロンです。
ニューロンは、多くの入力信号を、一つの出力信号に変える制御機能をもった細胞です。ニューロン軸索の末端には、他のニューロンとの化学的な連絡場所である、シナプスが見出されます。
刺激を伝える感覚ニューロンと処理を送り返す運動ニューロン以外、ほとんどのニューロンが、大脳皮質内でのおたがいの調整に使われているのです。
ニューロン同士は、シナプスを通じて、情報を伝えあっています。化学物質の変化により、活性化と伝導強度の微調整がされます。
並列的につながったニューロンは、つねに変化するつながりの強度にしたがって、入力された刺激のパターン認識をしていくのです。
このニューロン研究の成果が、AIの基本につながっていくのです。
1950〜60年代にかけて、脳内のニューロン結合の仕組みを参考にして、数式による機械学習を行うニューラルネットワークが生まれます。
はじめは、脳内の働きをシュミレーションする脳科学分野で使われるようになりました。
そのうち、人工知能分野の研究にも使われるようになってきたのです。
参照
＊M・シュピッツァー「回路網の中の精神」
第3章 AI技術の歩みは、山あり谷あり
AIの技術は、未来への期待が高まったAIブームの時期と、課題を乗り越える技術や環境の整わない停滞期とを繰り返し、現在に至っています。大まかに、3つの年代を追ってみていきましょう。
第1次AIブーム
1956年、「人工知能(Artificial Intelligence)」という言葉が初めて使われました。
この時代は、人間の思考過程を記号で表現し実行する「推論」や、「探索」の研究が進められました。
「探索」には、
- 迷路
- 円盤の移し換えを解く「ハノイの塔」、
- ブロックの移動を指示する「積み木の世界」
などが、成功した実験例としてあげられます。
チェスや将棋などゲームへの挑戦も始められました。
しかし、この時代のAIは、いわゆるトイ・プロブレム(おもちゃの問題)は解けても、現実の複雑な問題を解けないことが明らかになってきました
AI研究は、1970年代の冬の時代を迎えます。
第2次AIブーム
1980年代の第2次AIブームでは、AIに知識をインプットし推論により答えを出す、エキスパートシステムが実用化されます。医療診断や生産、会計、人事、金融などの分野でこのシステムが作られていったのです。
専門化された特定の分野での知識のインプットはできましたが、より不確定で曖昧な要素の混ざりあった事象の記述方法(オントロジー）が未解決でした。
これに対して一つには、人間が諸々の要素を考えて知識をインプットしていく「ヘビーウェイト・オントロジー」の研究がされました。
一方で、AIにデータを読み込ませて自動で概念の関係性を見つける「ライトウエイト・オントロジー」も進められます。
この他にも、課題を実行するのに関係ある知識だけを判断し使う能力「フレーム問題」。
ことばを記号として並べるだけではなく、そのリアルで具体的な意味と結びつける「シンボルグラウンディング問題」などの難問が立ちはだかっていました。
これらの難問の前に、AIの未来に対して悲観的な観測も広まり、1995年頃からAI研究はふたたび冬の時代を迎えます。
第3次AIブーム
1990年代後半には、インターネットが爆発的に普及し、ウエブ上の大量のデータを用いることが可能になってきます。
大量のデータを背景に、データの中から、使用頻度が多く確率の高いものを機械的に当てはめて答えを抽出する、「機械学習」が着々と力を伸ばしてきました。
グーグルの検索エンジンができたのが、1998年です。
「機械学習」は、「イエス・ノー」を使った事象の分類を繰り返すことで、AI自身が学習し精度を上げていきます。
入力の重み付けで、伝導強度を調整するニューラルネットワークも「機械学習」の一つです。
2010年代に入り、ニューラルネットワークを多層階にしたディープラーニングの進化が、第3次AIブームを引き起こします。
ディープラーニングでは、ニューラルネットワークに同じ入力と出力を与えます。
中間の隠れ層では、データの特徴を捉え抽象することで、より効率的に出力を入力に近づけようとするのです。
システム自体が、大量のデータから本質的な特徴を抽出する「自己符号化器」を用いることで、特徴量を導きだすことが可能になりました。
これを一層づつ学習し、何層にも重ねることで高次の概念を生成できるのです。
第2次AIブームに立ちはだかっていたいくつかの難問も、この概念形成により解決できるようになりました。
その後、AIはディープラーニング技術の粘り強い研究により、発展し続けています。
現在に至るまで、ディープラーニング技術は、コンピューター及びインターネットの高速化、ウエブ上の大量の情報などの環境を背景に、あらゆる分野で、急速に使われるようになってきました。
また、それらの分野での成果を結びつけての研究も、進められています。
参照
＊松尾 豊著 「人工知能は人間を超えるか」
第4章 AIは身体のない脳?
ディープラーニングの手法により、AIが自力で概念を作り出す道が開かれました。
中間層を持ったモデルを多段に重ねることで、より適切な特徴表現を見つけ出すことができるようになったからです。
概念をつくり出すことにより、言葉を単なる記号の組み合わせとしてではなく、概念に見合った意味として表すことができるようになるでしょう。
人間の、意識や、思考、感情などが身体と脳の作用の後付け、随伴現象とすれば、それらをAIに情報として与え、AIが概念形成するに任せることも可能です。
AIが、わたしとあなたや他者の概念を持つこともできるし、意識として持つことすらありそうな気がします。
人間も、成長過程で概念を見つけ出し、ことばを使いながら思考能力を獲得していきます。
それには、おたがいの身体表現を介した、共感、共同作業が先行することを、忘れてはならないでしょう。
人間にはあってAIにないのは、この生命としての身体だからです。
人間の思考とAIの思考が、概念の形成という点で限りなく近づいたとしても、どうしても埋めることができないズレが、身体の有無から起こるのです。
人間の脳は、身体内外からの刺激に対してニューロンを動的に再組織しながら、対応すべき解決策を見つけ出して返します。
記憶も、使う頻度の多いニューロンは結合を強めあって生きのび、頻度の少ないニューロンは消えていくことで、脳内の作用効率を保ちながら可塑的に更新されるのです。
参照
＊トール・ノーレットランダーシュ著 「ユーザーイリュージョン」
＊ジェラルド・M・エーデルマン著 「脳は空より広いか」
このように、人間の脳は、可塑性と柔軟性を持った生命体です。
人間の脳内地図は、時々刻々変動しています。
脳は、生ける身体。
わたしは、意識や思考にとってではなく、身体にとって固有なのです。
第5章 AI分析の正しさと、人間の判断の正しさは同じではない
人間の脳との比較では、AIが解決していかなければならない課題は、多く残されています。
身体問題、本能、行動と時間、社会性など、他にもあると思います。
しかし、情報処理の量、速さ、正確さにおいて、AIの能力の高さを活かせる分野では、人間をはるかに凌ぐでしょう。
現に、画像や音声認識、検索、医療機関の診断、研究機関での情報収集と解析などが進められています。マーケティングや投資の分野でも、利用が進んでいます。
今後、あらたに学習した成果を、幾重にも加え持ったAIを作ることで、その能力は、格段に増大していくでしょう。
各分野での、分析の正確さはより高度になっていくはずです。
しかし、注意すべきなのは、情報や知識を分析することでたどり着いた正しさは、判断の正しさと同じではない、ということです
人間は、すべての生物がそうであるように、生き延びていくために、外界からの刺激を神経中枢で判断し、身体を反応させてきたのです。それは、情報や知識の分析と同じではありません。
もっと身体の今、此処、に臨場した、柔軟で可塑性のある動的な働きです。
さらに、人間は、脳組織が発達するにつれ、言葉を使って考えることができるようになりました。そのことにより、わたしやあなたを知り、人間の限界と弱さも知るようになります。
生き延びていくための判断に、どの人間にも逃れることのできない限界と弱さへの問いが加わるのです。
もし、そうすることをしてこなかったなら、人間は、まさしくその弱さと限界のゆえに、とっくに滅んでいたでしょう。
第6章 AIと人間が生き延びるには、共棲しかない
AIの情報や、知識分析の正しさに危惧を感じるのは、この、判断の正しさとのズレです。
便利さゆえに、AIに依存しきるのは危険でしょう。
個別の限定された分野で、情報や知識がより正確に分析されていくのは、それほど問題なく歓迎されることでしょう。
問題は、わたしやあなた、他者や社会の具体的な今、此処、に関わることに対して、AIの分析の正しさは人間にとって危険な場合もありうる、ということにあります。
先にも述べたように、AIの分析の正しさは、自らの限界と弱さを考慮に入れた人間の判断の正しさと、同じではないからです。
この問題を解決する方策として、AIと人間の共棲を考えます。
今のところ、AIは人間がこれまでに創ってきた諸々の情報を集め分析し、人間はその分析結果を活用することで、お互いが利用し合っています。
これからは、もう少し、お互いの懐の中に入っていける、場やシステムを作っていけないかと思うのです。
お互いが交換を繰り返すうちに、AIのなかにも、人間の身体性や限界と弱さを取り込んだ、新たな概念が生まれるかもしれません。
これを日常的なものにしていけたなら、AIが意識をもち、人間との間に、わたしとあなたの関係を作っていくことも、不可能ではないでしょう。
その可能性に賭けようと思います。
わからないことが多く残されたままですが、今できる下地作りを始めるときなのです。
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