2017年03月01日

講演会「人工知能が大学入試を突破する時代、人は何をすべきか?」

地元で講演会「人工知能が大学入試を突破する時代、人は何をすべきか?」があったので聞きに行きました。今回は、その報告です。

人工知能が大学入試を突破する時代、人は何をすべきか?


講演者は、人工知能(AI)が東大合格を目指す「東ロボプロジェクト」を率いてきた新井紀子さん。2010年の段階で、様々なAIの研究プロジェクトの審査をした経験から、2025〜30年にはホワイトカラーの半分が機械に取って代わると予測したという。それを本「コンピュータが仕事を奪う」に書いて出したら、本屋ではSFの書棚に置かれていたことに危機感を抱き、翌年、これを社会に認知させることを目的にして東ロボプロジェクトを始めた。

アメリカでは、2011年にIBMのワトソンが2人のクイズ王に勝ったことが話題になったが、クイズは「モーツアルトの最後の交響曲についている惑星」のような固有名詞の穴埋めであり、AIの処理は比較的やさしい。それでも正答率は70%だが、クイズの場合は正答する確率が低いと判断した時はボタンを押さなければいい。90%以上の正答率が求められる東大合格は、クイズよりはるかに難しい。

AIは、過去の問題、教科書、Wikipedia、百科事典などの情報をすべて保存できるが、問題の文章を理解することはできない。実際にやっていることは、問題文に含まれるキーワードを検索して、統計的に妥当そうな答えを探すだけ。アップルのSiriでも、「近くのおいしいイタリアンレストラン」と「近くのまずいイタリアンレストラン」、「近くのイタリアン以外のレストラン」は、どれも全く同じ結果が返ってくる。東ロボくんも国語の問題は解けないし、英語もうまくいかなかったが、世界史は好成績をあげた。

昨年、センター試験の偏差値は57.1に達し、全大学の8割、MARCHを含む私立大学の88%に合格した。しかし、現状の技術ではAIが東大に合格する日は永遠に来ないと判断して、挑戦は終えた。
「東ロボくん」、東大合格を断念 (朝日新聞 2016年11月14日)

それでも偏差値は50を越え、学生の半数以上を上回ったことは、問題の文章を理解することができない学生が少なくないからだという。実際、文章に答えが書いてある問題の例をあげて、正解できなかった中高生が少なからずいることが紹介された(具体的な問題は、「AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか?」に紹介されている)。これでは教科書を読むことはできないし、1人で勉強することもできない。社会人になっても、マニュアルを読むこともできない。AIに取って代わられないようにするためには、教科書を読むことができるようにすることが必要であり、新井さんは今後その取り組みを進めるという。元々、東ロボプロジェクトを始めたのは、人間がAIに負けないようにすることが目的だった。

AIに取って代わられるのは、時給の低い職などではない。介護も草むしりも難しい。確率論で対応できる銀行の融資や保険の審査業務、膨大な過去の判例を読み込むパラリーガル、画像診断を行う放射線診断医といった職が真っ先に対象になる。

最後に、参加者からの質問に答えて、シンギュラリティは来ないと言い切った。すべての人間の能力を上回ってしまえば、ベーシックインカムといった議論にもなり得るが、人間の半数を上回るということは、今後、職に就ける人と就けない人が出てくることになる。

私は、AIが東大に合格したら、次は公務員試験に挑戦するだろうから、その先、人間はAIに服従することになるのではないかと恐れていた。正直に言って、東大合格を断念という記事を読んだときには安心したのだが、新井さんの目的はそんなところにあるわけではなかった。いち早く社会への影響を理解し、それを明らかにするための研究プロジェクトを行い、さらにはその対策を進めようとまでする姿勢には、目頭が熱くなった。

単純な情報の処理力では人間より圧倒的に強いAIの時代を迎えることを考えれば、教育のあり方を考え直すことも必要なのではないだろうか。世界史がAIでも高得点をあげてしまうという事実は、この教科の教育が知識偏重になっていることを示しているように思えてならない。

AIはこれから着実に社会に進出していくのは間違いない。AIが社会に与える影響については、恐れることも、軽んじることもなく、よく知っておく必要があると改めて思った。

コンピュータが仕事を奪う
コンピュータが仕事を奪う

ロボットは東大に入れるか (よりみちパン! セ)
ロボットは東大に入れるか (よりみちパン! セ)
2016年12月26日

『人工知能は人間を超えるか』松尾豊

時代毎の人工知能の開発の歴史を追った上で、現在の状況を説明しているのがわかりやすい。ディープラーニングと機械学習との違いもよくわかった。

1960年代の第1次ブームでは、推論と探索によって問題を解く研究が進んだ。チェスや将棋などのゲームでは、盤面を評価するスコアをつくり、そのスコアがよくなる次の差し手を探索した。こちらは点数を最大に、相手はこちらの点数を最小にする手を指すミニマックス法を用いる。局面が最終段階に入ったら、終局するまでランダムに手を指し続けて、その勝率で盤面を評価するモンテカルロ法を用いる。トイ・プロブレムは解けても、複雑な現実の問題は解けないことが明らかになり、1970年代には冬の時代を迎えた。

1980年代の第2次ブームでは、大量の知識を入力することによって現実の問題を解く開発が行われた。知識の概念はノードをリンクで結ぶことによるネットワークで表現したが、それをコンピューターで見つけるライトウェイト・オントロジーによってデータマイニングが進んだ(セマンティックウェブやLinked Open Dataとして研究が展開されている)。IBMが開発したワトソンも、ウィキペディを基にライトウェイト・オントロジーを生成して解答に使っている。

1998年頃から、ウェブページのテキストを扱う自然言語処理と機械学習の研究が発展した。学習とは分ける作業で、判断をイエス・ノーで答えるもの。教師あり学習では、正しい出力を与えて、その分け方を学習させる。分ける方法のひとつであるニューラルネットワークでは、シナプスの結合強度にあたる重みづけを、全体の誤差が小さくなる方向に調整する誤差逆伝播によって精度を上げていく。

機械学習の入力に用いる変数である特徴量に何を選ぶかで予測精度が大きく変化するため、研究機関はその設計にしのぎを削ってきたが、ディープラーニングによってコンピューターが特徴量を作り出すことができるようになった。手書きの文字画像のような入力と同じものを出力にも置き、ニューラルネットワークを用いてできるだけ近くなる重み付けと隠れ層を生成する(自己符号化器。主成分分析と同じ)。生成された隠れ層をさらに入力と出力に置いて次の隠れ層を生成することを繰り返すことにより、高次の特徴量が生成される。

著者は、これまでに研究されてきた人工知能のトピックが、今後ディープラーニングの技術を用いて洗い直されると予測する。時間を扱うことができるようになれば、動画や音声を処理することができる。物を動かすなどのコンピューター自らの動作とその結果を学習することができれば、動作の概念や行動した結果の抽象化が進む。日常の概念を獲得できれば、それに言葉を結びつけることができる。言葉を理解できるようになれば、ウェブや本を通して人間の知識を吸収することになるという。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの
松尾 豊 / KADOKAWA/中経出版 (2015-03-11)
タグ:人工知能
2015年06月29日

「肉食が地球を滅ぼす」中村三郎

著者は環境問題を中心に取り組むフリージャーナリスト。食肉に関する様々な問題が整理されており、文章もわかりやすい。

牛の場合、食肉になるのは60%。残りの40%はくず肉としてミンチにされ、脂肪分が取り除かれて肉骨粉となり、家畜の餌として与えられる。1980年代に加熱殺菌処理が簡略化されたが、プリオンは安定した物質なので高温処理でも変性しない場合がある。プリオンのアミノ酸配列が異なるため、ヒツジのスクレイピー病は人間には感染しないが、ウシと人間のプリオンのアミノ酸配列は似ている。人間がBSEに感染すると、変異型ヤコブ病を発症する。イギリス政府は1988年に肉骨粉を牛に使用することを禁止にしたが、輸出は1996年まで禁止しなかった。日本はイギリスのほか、EU諸国からも2001年まで輸入を続いた。

o157が人間に感染するのは、家畜の中では牛だけ。感染者の数はアメリカが圧倒的に多く、ハンバーガーの増加に伴って1978年から82年の5年間に急増した。日本でも年々増加している。

牛はフィードロットで濃厚飼料を与えて育てられる。飼料には不足しているビタミン剤が添加され、感染を防ぐための抗生物質や、タンパク質の合成を促して肉質を柔らかくするためのホルモン剤も与えられる。アメリカでは、抗生物質耐性菌による感染が30%以上を占めるまでになっている。食肉からホルモン剤が検出された事件もあった。採卵鶏は1年半から2年で卵を産めなくなると、ソーセージやスープの材料にされる。豚への薬品の使用量は牛や鶏と比べて突出して多い。

世界の穀物の半分近く、アメリカでは穀物の80%が飼料として消費されている。食肉1kgを生産するのに必要な穀物は、ブロイラーで2kg、豚で4kg、牛で8kg。牛が摂取するタンパク質のうち、肉となるのは6%だけで、残りは糞尿として排出される。排泄物は浄化槽で処理されるが、流される上澄み液による河川や地下水の汚染は化学物質による汚染よりひどい。アメリカでは1960年代から農業機械が普及して単作化が進んだ結果、土壌が劣化が進み、農地は3分の2に減少した。アメリカの穀倉地帯を支えているオガララ帯水層は、2020年に枯れることが予想される。遺伝子組み換えによって作られた除草剤耐性大豆によって、耐性を持った雑草が広がった結果、除草剤の使用量が増える結果を招いた。

世界の放牧地面積は耕地面積の2倍にのぼる。アメリカ西部地区では、放牧地から野生動物を排除した。ピューマやコヨーテがいなくなると、その獲物だったウサギ、リス、ネズミが大繁殖した。これらの齧歯動物を毒入りの餌で駆除すると、イナゴやバッタなどの昆虫が大発生して作物に被害を与えた。大気中に放出されるメタンの15%が世界で飼育されている牛が出すゲップによるもので、地球温暖化の一因にもなっている。

アメリカから輸出される農産物には、品質を維持するために殺虫剤や防かび剤などの農薬が散布される。1997年からは放射線照射による肉類の殺菌が認められ、核廃棄物のセシウムが用いられている。人間は5グレイの照射を受けると致死率は50%以上になるが、食肉には5000グレイが照射される。

アメリカでは、病気による死亡者の70%が動物性脂肪の過剰摂取が要因。牛肉を食べる人は、食べない人よりも大腸癌に罹るリスクが2.5倍高い。肉食者よりも菜食者の方がマラソンなどのスポーツの持久力に優れる。重量比のタンパク質の量は、牛肉よりも大豆の方が多い。

このほか、アグリビジネスが世界銀行やODAと結びついて途上国を支配していることや、世界の貧富差の拡大といった問題も指摘されていて、問題意識をくすぐられた。

肉食が地球を滅ぼす肉食が地球を滅ぼす
中村 三郎 / 双葉社 (2003-03)
タグ:畜産