「先生、人工知能で未来の仕事はどう変わるんでしょう? 」人工知能と教育をめぐる5つの質問

アスキー 2016年11月24日(木)09時00分配信

 品川女子学院 漆校長を迎えて行われた「よくわかる人工知能 発売記念対談」。短期集中シリーズ最終回は、活発な質問で湧いた質疑応答の模様をお送りします。

→第1回「人工知能は教育をどう変える? 2020年に向けた日本の「学び方」と漆紫穂子校長が気づいたこと」はこちらからどうぞ
→第2回「人工知能を持ち歩く時代に生き残る仕事っていったいなんだろう?」

人工知能は教育をどう変えるか?「よくわかる人工知能」発売記念セミナー開催
左が品川女子学院の漆紫穂子校長。右が「よくわかる人工知能」著者の清水亮さん。

質問その1 テクノロジーでドラスティックに世界が変わっていくなかで、子供たちに果たして何を学ばせるべきでしょうか?

女性 今日は面白い話、ありがとうございます。結局答えが出ないまま曖昧になっている、先生も何度も清水さんに質問を投げられている、「2025年に今の小中高生はシンギュラリティを迎えている中に出ていく中で、結局何を毎日勉強していればいいのか」。

 それが一番知りたくて。不老不死がくるかもしれない、シンギュラリティがくるかもしれない世の中に出ていく子たちに、何を今、学んで、何を経験していればいいんだろうって、常に親として思うんです。

清水 よくわからないってことですね(笑)。

女性 好きなことをやってたら、もしかして(人工知能の発展によって)不老不死のようになって働かなくてよくなって、好きなことがやれる人生がくるかもしれないから、好きなことを見出すのが一番いい、みたいなことですかね。

清水 僕は、シンギュラリティに関係なく、ずっと好きなことしかやってないので、好きなことをやってればいいんじゃないですかね、とは思います。無責任なこと言えないので、それはもう各ご家庭でご判断いただいて(笑)。

漆 松尾 豊先生(※)に同じこと聞いたんです。そしたらちゃんと答えてました(笑)。
※人工知能の研究者として知られる東京大学大学院の松尾 豊特任准教授

清水 松尾先生、そんなにちゃんと答えてくださったんですか?

漆 相手を選んで答えたと思うんですけど(笑)。哲学とか、人の生き方って、私もすごく逆に興味を持つようになって。だから聞いたんですよ。

 「松尾先生、海外とか引き合いあるでしょ。給料倍になるんじゃないですか」と言ったら、「こういうこと(人工知能の研究)をやればやるほど、幸せってなんだろう、生きるってなんだろうと考える。そうすると自分の幸せは、なるべく身近な人に貢献することで、それは自分にとっては日本だから、僕は日本にいてこの研究をしたい」。美しい答えでしたよ。

清水 美しいけど、結局哲学やったら生きていけない。それで生きてる人は(思想家の)東浩紀さんしか知らないです。それ、答えはぐらかされてますよ(笑)。これは、非常に難しくて、お子さんの性質とか性格もあるので、真面目に勉強が好きな人には「なんで勉強なんかしてるの」と言う必要はないし、勉強が全然できないしやりたくもない人に「なんで勉強しないんだ」と言う必要も、僕はないかなと思うんです。

漆 そうですね。1つ言えることは、なんでもいいので好きなことを見つけること。たとえば、ゲームは一所懸命やってるとか、部活は好きとか、親から見たときにどうでもいいようなことでも、何かを一所懸命やった体験というのは、他の道でも応用できるんですね。その過程で身についたことが自分の中に入ってくるから。だからもしかしたら、あまり「何」というのは考えないで、夢中になってやるプロセスを大事にするといいのかもしれませんね。

清水 結局好きにやればいい、と(笑)。

漆 というコメントを、上手に言ってみました。

清水 正直僕は、これから勉強して東京大学入って卒業すると幸せになれるというのは、まったくそうは思ってないんです。

 東京大学へ行く価値はとてもあります。素晴らしい大学だし、素晴らしい先生方がいらっしゃいます。ただ、東京大学へ入るのは、高校出てすぐじゃなくても良い。別に就職してから東大に入ることもできるし、大学院から入ってもいいわけです。

 素晴らしい先生に若い頃に会うと、ありがたみがわからないんですよ。うちの会社にも結構いるんですけど、うちに東大の先生がいたときに、その人の教え子を雇ったことがあります。「あの先生ってそんなすごい先生だったんですか。僕、全然、話聞いてませんでした」なんて言うんです。一度社会に出ないと、ありがたみがわからなかったりする。僕が社会に出たほうがいい、というのはそういう意味です。

 あんまり真剣に勉強したところで、それが報われるよというのは、「正直それは嘘だ」と思うんですね。親が子どもについてる嘘だと思っていて、その上で子供に嘘をつくなというのはむちゃくちゃだと思ってます。こういうことしたいから東大行きなさい、こういうことしたいからこの大学行きなさい、こういうことしたいからこの勉強しなさいというのは当然ありですが、寿司職人になりたい人が東大に行ってもしょうがない。

 1つ僕が付け加えたいのは、僕の尊敬する素晴らしい友人で、樋口真嗣さんという映画監督の方がいらして、彼は高校時代からずっと映画が大好きで「ゴジラ」からやってるわけです。当然大学なんか行く気もないし、行ってもない。でもだからこそ樋口真嗣というのは、日本を代表する特撮監督になれたわけです。それはそれで彼の生き方だと思うし、好きに生きてきた。

 でも、好きを貫くのはすごく大変だから、それだけ苦しんで生きてきたことの証だと僕は思っていて、だからこそ彼をすごく尊敬しています。どんな東大教授と比較しても遜色ないし、そして彼の友達は東大教授ばっかりという、そういうこともあるわけです。それって道が違うだけで、この道でやりたいというのがあるんだったら、一回その道に全力で挑戦するのは僕は全然ありだと思いますね。

 うちのアルバイトで、サッカー推薦だけで大学へ行った人がいます。もうずっと小学校のときからサッカーが得意で、サッカー推薦で大学行って、「俺なんか大学入れてラッキーですよ」とか言ってるわけです。「サッカーの選手にならないの?」と聞いたら「なれるわけないじゃないですか」って言うわけです。当然、勉強にも全然ついていけないわけです。でも、ノリのよさだけで、結構いいところに就職して、万歳!みたいな。

 彼は僕の生徒でもあるので、そういう若者を見てると、サッカーだけやってても、良い会社に就職できたんで、それはそれでありじゃんと。逆に彼がサッカーで培った知見とかチームワークとか突破力というのは、次の仕事にも活かされる。

漆 それはほんとにあると思う。次に活かせる。

清水 僕が親御さんに言いたいのは、子どものほうが優れてるんです、そこだけです。そうじゃなきゃおかしいんですから。自分たちだって、自分の親がおかしいなって思ってたじゃないですか、子どもの頃。今はもっとおかしいと思ってますよね。

質問その2 AIが人間並みの表現力や知性を獲得したとして、一方の人間にもそれを見抜く能力が発達するということはあり得ますか?

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男性 AIが人間の感動するツボとかをおさえて、すごく面白いというか売れる映画を作れるようになりそうだ、という話がありました。たとえば、食べ物に例えると、人工アミノ酸が入ったものを食べると、口がピリピリする人と、おいしいねっていう人がいます。同じような感じで、「この映画、AIの匂いがするよね」と嗅ぎ分けるような能力が、人間のほうが発達してくるのかどうなのか。AIは等しく人間を騙せるのか、そこらへんの感覚をお感じになってるところがあれば、教えていただきたいなと。

清水 たぶんさっき例に出したAIの「敵対学習」と同じなので、AIに文句をいう人間というのを、AIのシステムに組み込んでしまえばいいですね。まだちょっとAIくさいよと言う、監督みたいなプロデューサーみたいなやつを作る。人間が作った映画と、AIが作った映画を交互に見せて、そうすると必ず、映画を作る人間たちというのは、完全にAIのための肥やしみたいなものになり、無駄死にみたいな映画が量産されるわけですけ、原理的にはできてもおかしくないと思いますね。ただ同時にそういう(人工的な)映画が嫌いな人もいるとは思います。

質問その3 AIでさまざまなことができるようになるとしても、頭の訓練のために昔ながらの「勉強をする」ということの意義はなくならないのではないでしょうか?

男性 僕個人で振り返ると、仕事で微分積分使ったことはないんですけど、頭をよくする訓練として勉強してよかったなと思っています。だとすると、AIでなんでもできるようになるからといって、昔ながらの方法で勉強するのは、そんなに悪いことじゃないんじゃないでしょうか。

漆 私も悪いことじゃないと思います。見えない価値みたいなのって、いろんな勉強の中にあると思うんですよね。その場で、今役に立つか、立たないか、ということ以外の意味というか。私は古文の教員なので、よく生徒に何の役に立つのとか言われますけど、私自身一番今、役に立ってるのが、古典で学んだことでそれが心の支えになっています。数学も論理的な思考が身につくとかよく言われますよね。

 ただ、英数国理社など10教科の学力がすべてではなくなる社会がくるいうのも事実です。そういう前提を知りつつも、学校のいろんな教科もまんべんなくやってることは無駄にはならないと思いますね。

清水 僕も実は言い忘れてましたけど、今の5教科はまったく無駄じゃないと思うんですよ。ただ、時間配分が間違ってると思う。

 教養として知る、ということは素晴らしいことなんですけど、結局大学受験という1つのベンチマークがあって、大学受験をクリアするためにはこれだけ勉強させなきゃいけない、というのがあるじゃないですか。そのときに、ほとんど役に立たないことも勉強しなくちゃいけなくて、それを僕は我慢大会と呼んでるわけですけど。

 僕がよく言うのは、「才能というのは、それをやることがまったく苦にならないことだ」ということなんです。サッカーやることが苦にならない。プログラム勉強するのが苦にならない。数学やるのが苦にならない。それが才能だと思うので、別にそれは人それぞれ、何かしら、ゲームだろうが自分が夢中になれるものがあると思っていて。それを広げるときに、実は微積を知ってるといいよ、とかぐらいだと思う。

 たとえば僕、AIをやるまでテンソルという代数幾何の概念から逃げ続けていたんです。大学時代の仲間から、「清水、テンソル面白いからやったほうがいいよ」と言われて、テンソルの教科書見ても、何を書いてるか全然わからなかったし、わかりたくもない、って。これが何の役に立つんだと思って、全然やらなかったんですけど、人工知能を触り始めたらテンソルという言葉がいっぱい出てきます。

 それで、「これは一体何だ」と思って勉強したら、バカみたいに簡単な概念で、「こんな簡単なことを難しく説明しやがって! もっとわかりやすく説明することはいくらでもできるだろう」って思ったんですね。あとで役に立つことって結構あるんです。

漆 時間配分が大事というのは、確かにそうですね。今、本当に非認知能力、コンピテンシーのほうが大事なんだけど、まだ認知能力、リテラシーに時間かけている現実があります。それは9対1ぐらいに逆転させたほうがいいんじゃないか、という話も出ています。

 国の教育改革のほうでは大学入試も1点きざみのペーパーテストのみで選択するのはやめようという方向で動いてます。時間配分というのは確かにそうだと思います。

清水 ペーパーテストやめると、入試の採点がめちゃめちゃ大変になっちゃいますけどね。

漆 それが今、移行をどうするかと大問題になってるんですよ。

清水 今の受験システムは、20世紀にはとてもうまく働いたんだけど、21世紀にあの仕組みのままいくと、子どもたちが不幸になる可能性はあるなとはちょっと思ってますね。今から変わっても10年以内にそんな変わるほど早くはいかないでしょうけど、ぜひそこは頑張っていただきたい、漆先生に。品川女子学院は素晴らしい学校ですから。

漆 ありがとうございます。

人工知能は教育をどう変えるか?「よくわかる人工知能」発売記念セミナー開催

質問その4 人工知能の学び方に個性はあるのでしょうか?

男性 お話のなかで、(同じ人工知能だとしてもランダムに学習するので)学習のパターンというのが機械によっても異なるというのがありました。僕が読んだ本で、「達人のサイエンス」というのがあって、その中で、1つのことにのめり込んで、学習が停滞する「プラトー」というものがある、ここを乗り越えられる人が達人としてうまくいく、と。そうじゃない人、あきらめちゃう人は習熟できないというのがあるんですけど、コンピューターでもそういうことはあるんでしょうか。

清水 コンピューターが何を感じているのか、というのは僕らにはわからないんですけど、どちらかというと、今の場合は教育してる我々が我慢できなくなって電源を切りますね(笑)。

漆 親子と似てますね。

清水 「あんた、バレエコンテスト出られないんだから、バレエやめちゃいなさい」みたいな感じで、こっちが電源切っちゃうということはあるかもしれません。ただ、人工知能の学習におけるブレークスルー(一見、エラー率がこれ以上向上しないかのようにみえて、さらにずっと学習させ続けるとあるときに一気にエラー率が改善されること)というのは、確実に確認されてる現象ですから、ひたすら学習を続けているととんでもないところにいく、というのはわかっています。面白いですよ。機械に勉強させ続けただけで、継続は力なりということが証明されるということなんです。

人工知能は教育をどう変えるか?「よくわかる人工知能」発売記念セミナー開催
人工知能の学習過程には、ブレークスルーという現象がある。一見学習がこれ以上向上しない状態になったのかと思いきや、ずっと学習させ続けることであるときポンっとエラー率が改善されてしまうというもの。これぞ「継続は力なり」ではないか、というのが清水さん言う根拠だ。

 僕は決して達人の技を否定してるわけじゃなくて、むしろサイボーグということを僕は常に考えていて、自分がやりたいことの知的能力を拡大してくれるような存在にAIがなっていってほしい。そのためには、AIと相対するのではなくて、AIを自分の体に取り込んでいくんだ、というような考え方でやってほしいなと思ってますね。漆先生からも何かありますか。

漆 そうだな、と思って聞いてました。

質問その5 ディープラーニングで進んでいる企業とはどこでしょうか?

人工知能×品川女子学院
人工知能×品川女子学院
Google参加のDeepMind(左)、Facebook AI Research(右)。世界トップクラスのAI研究者を抱えるこの2社が、世界のAI研究機関の中でも頭1つ抜けた存在だと清水さんは語る。

清水 僕、企業の話でいくと、今、明らかに頭1つ2つ抜けてるのは、DeepMindとGoogle。あとFacebook。Facebookリサーチのルカン先生というのは、そもそもディープラーニングの大家なので、そこは頭二つぐらい抜けていて、残りはまだちょっと五十歩百歩と言ったら失礼ですけど、そこまでじゃないですが、やっぱり中国企業のBaiduとかはすごいですね。あとはマイクロソフトリサーチとか。普通の回答ですね。

 彼らもお互いをライバルとは考えていないんじゃないかな、と思うんです。ある程度競ってる部分はあるんだけど、別にお金を奪い合ってないですから、今はまだ。同じ現場にいないので、それこそ違うレイヤーで戦ってるから、「俺たち、こんなこと考えたけど、お前ら、どうよ」みたいな、その段階。

 トヨタもそうで、人の奪い合いというのは、まだそこまで激しく起きてない。なんでかというと、実際、まだAIでどうやって稼ぐかという具体的なイメージをみんな持ってないんですよね。むしろそこでかぶりそうなのは、テスラやUberの自動運転がどうなるとか。そこはそろそろ小競り合いが始まりつつある。会社も同じような場所にあるし。

 残念ながら我が国って、こうした企業からライバルとは思われてないんですよね、こっちの世界だと。我々はよくあちこちで「このままだと日本は三等国になる」って言ってるんですけど、三等国どころか五等国ぐらいになっちゃうかもしれない、という危機感はあります。中国がすごく進んでいるのと、LINE<3938>はまだ前面に出てきてないですけど、LINE<3938>ももしかしたらお金があるから何かやってる可能性はある。そうすると韓国にも負けるってことになりますよね。LINE<3938>を韓国の会社って言っていいかどうか、わからないですけど、実情として韓国の会社ですから。

 そうすると日本で対抗できるのはヤフー<4689>さんぐらいしかなくて、頑張っていただきたいなと思いつつ、すでに儲かってる会社ってあんまり頑張らないんですよ(笑)。ヤフー<4689>さんは実際、「よくわかる人工知能」のインタビューに出てきますけど、ディープラーニングを導入して数%の改善があって、すごい儲かってるわけです。

 儲かってる会社って、競争に勝っちゃってるから、そこで頑張ってもな、みたいになりがちです。実際今、国内でヤフー<4689>さんを超えるPVのサイトって存在しませんから、超える以前に匹敵するPVがもはやないので、(ライバル不在という意味で)なかなか厳しいなとはちょっと思いますね。

司会 ありがとうございます。そろそろお時間なんですが、最後にご来場いただいた皆さんに何か一言メッセージをいただければ。

漆 今日は私、ニコ生って初めてなんですよね。今まで怖くてご辞退申し上げてたんですけど、ちょっとでもお役に立てたらうれしいなと思います。何しろ私こういう話は、苦手分野だったので、興味があって苦手なので、よく知らない人代表で質問させてもらいました。皆さん、お付き合いいただいてありがとうございました。

清水 皆さん、遅くまで付き合ってくれてありがとうございました。本書執筆にあたって、松尾先生にほぼ最初にインタビューしたときに、「農耕革命に匹敵する」とまでおっしゃっていたので大変驚いたんですけど、その後、いろんな人にインタビューしていくと、どうも本当かもしれないというように考え方が変わりました。本書のあとがきが、ああいう書き方になったのはそのためなんです。

 農耕革命に匹敵する知能革命が、いま急に起きていると考えるよりは、2300年前に起き始めた知能革命が、今加速されていって、最終的に大きな変化に到達するところに、今僕らがたまたまラッキーなことにいるんだな、というふうに考えたほうが楽しいかなと。

 ですから、皆さんも今日はとても明るい話を聞いた、という感じで帰っていただきたいんです。AIの話をすると、すぐに人類が滅亡するとか、仕事が無くなるとか、そういう話になっちゃうんですけど、そうじゃなくて楽しい未来が待ち受けてるし、仮に自分がその楽しさに享受できなかったとしても、皆さんのお子さんとかその下のお子さんの世代になったら、100%確実にAIが大流行する時代がやってくる。これはほぼ間違いないので、これからの人類の発展をどうぞお楽しみに。ということで、今日はありがとうございました。

アスキー
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    最終更新: 2016年11月24日(木)09時00分

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