『現在の人工知能の身近な例』

〜AIがすべてを変える〜

教育とAI(人工知能)から考える「AIという道具の活用方法」とは?勉強エリートを生み出すことが未来です!!

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こんにちは、AIブロガーです

 

AI(人工知能)は単なる道具で、人間よりも優れた勉強エリートです。。

 

最近では駒沢大の井上智洋は、AGI(Artificial General Inteligence)と呼ばれる汎用型AIの成長が加速する事による需要縮小に向けて、WBI(World Basic Income / ワールドベーシックインカム)が重要となると言及しています。

 

その中でも気になるが、教育とAI(人工知能)の可能性と関係性です。

 

今回は、教育とAI(人工知能)から考える「AIという道具の活用方法」についてお伝えします。

 

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1. 東大入試を突破する「東ロボくん」は、ディープラーニングを使っていない

機械学習を用いたパターンマッチングを利用して回答を予想しているので、問題文の意味を理解していません。つまり、純粋にディープラーニング(深層学習)はしておらず、100%の回答を出す事は難しい傾向にあります。

 

 

とはいえ、受験勉強に関する入試問題には、限界があり、必ずどこかで勝てるようになる「まるばつゲーム」です。

 

 

AI(人工知能)がそのまま大量の学習すべき受験問題を30年〜40年分程度「ディープラーニング(深層学習)し続け、常に回答に対する答えを導き出すことができるようになれば、すぐさま東大・京大・早稲田・慶應といった日本トップの大学でも合格できるようになるはずです。」

 

 

では、どうして出来なかったのか?

 

 

それは前述のように「機械学習を用いて、この時はこんな感じで答えていたよね。」程度の確度を持ってしか問題を回答出来ていなかったからです。

 

 

それでも441の私立大学の、33の国公立大学に合格率80%まで行ける程度にはなったのは、機械学習の能力の高さと言えます。

 

 

また、ディープラーニング(深層学習)の学習過程は常にブラックボックス(Blind of Angeles / 知の死角)が存在していて、どうしてディープラーニングだと高精度の学習をできるのかがまだ解明出来ていません。

 

 

つまり、なんでAI(人工知能)のディープラーニング(深層学習)は頭が良いのかが解明できていないのです。

 

 

この前提があることから、恐らく日本では従来の機械学習を用いて、学校教育や塾の勉強にフィードバックできるようにしていたのだと思います。

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2. ディープラーニングは「人間の長年の勘」や「無意識」を学び「データ化」する

AI(人工知能)が現在行なっていることの「本質」は、人間が無意識に行なっている行動を学び、言語化することにあります。

 

 

Bisinnes Insiderで行われたドワンゴ川上会長単独インタビューでは、以下のように言及されています。

 

 

川上:これまで説明に苦労していたもの、例えば「長年の勘」とか「無意識」には、2通りの解釈が可能だと思っているんですよ。

 

ひとつの解釈は「人間の脳の中に存在しているが、言語空間にマッピングされていない特徴量である」ということ。

 

もうひとつは「学習がうまく収束していなくて、特徴量がはっきり現れていない状態である」ということです。

 

人間がこれまでコンピュータにはできないと思ってきた「人間にしかできない仕事」というのは、ほぼ、このふたつのパターンの組み合わせで説明がつくと予想しています。

 

特に後者のパターンは盲点になっていると思っていて、「達人」と呼ばれる人々が存在している分野の多くは、実は最適化が進んでいない仕事が存在する領域である、といったケースが、想像以上に多いのではないでしょうか。

 

川上:達人がやっていることは、データ依存量は少ないと思うんです。簡単ないくつかの法則を体得した人が“達人”と呼ばれている。そういう少数の部分をデジタル化するだけで、AIが人を抜き去ることができるジャンルが世の中のほとんどだと思います。

 

 

これは、人間でいう「達人」が行う行為をAI(人工知能)がディープラーニング(深層学習)する上で極めて重要なポイントです。

 

 

人間でも中々理解できてない達人と呼ばれる人たちの「脳の中で行われている無意識な動き」をAI(人工知能)が学習しようとしている。というわけです。

 

 

逆に言えば、達人級の行為は「非言語領域による行動に基づくこと・多くの人間が理解してない簡単な法則の積み重ね」から構成されているので、人間でも中々理解できないと言われると、僕は理解がしやすいです。 

 

 

最近だと競馬の予想を行なっている社員がドワンゴにいるそうですが、そのうち競馬に100%勝てるAI(人口知能)ソフトが開発される可能性もあるかもしれません。

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3.今のディープラーニングは「人工知能の教育産業」

AI(人工知能)に対して行わせているディープラーニング(深層学習)は、人間のニューロン神経細胞)のネットワークを真似て作られた構造で、その学習構造は人間の「学習過程を新たにAIが理解している状況」だと言い換えることができます。

 

 

つまり、AI(人工知能)が「人間の教育に関する手法」を新たに学習し続けている状況があると言えるのです。

 

 

その点において、AI(人工知能)を用いた教育ビジネスは今盛んになっていて、人工知能型教材のQubenaひとりも落ちこぼれを作らないスタディサプリ(リクルート)などが先行して行われているAI(人工知能)という道具を用いた事例です。

 

 

AI(人工知能)が進化し続けることで、結果として人間が最も効率的に進化できる教育手法すら生み出される未来が生まれてしまいそうです。

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参照:

https://www.businessinsider.jp/post-100720

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