00:09
こんばんは、石田衣良です。
こんばんは、武井宏奈です。
こんばんは、早川洋平です。
さあ、今回始まりましたね。
始まりましたね。今日何回ですか、これ?
えぇ?
7回ですよ。
7回か。
はい。
意外とあっという間だね。
あっという間ですね。
ほんと?
はい。
今回僕もちょっとイメチェンをして、髪を切ってですね。
失恋デモしたんですか?
いやもう、7年ぶり?8年ぶりぐらいにパーマをかけたんですけど、なんかでもいいね。
いいですか?
気分が変わって。
素敵です。
でもなんかその、パーマをかけた理由は?
いや、なんかさ、ずっと髪型も変わってないし、なんかイメチェンしようかなと思って。
へぇ、全然似合いますね。
いやだけどさ、4時間とか座ってるの疲れるね。
あ、そんなかかるんだ。
うん、カラートカットとパーマだから。
俺、パーマ一回もしたことないんですけど、パーマ誰でも似合いますよ。僕パーマしていいですよ。
え、全然いけるんじゃない?
なんかかかりづらそう。
あ、そう?
え、ちょっと天パっぽいの?
まぁ、直毛ではない。
うん。
でもちょっと軽く天パが入ってるんだったら、もう全然パーマいらないよね。
あ、そうなんだ。
なんか羨ましいですよ。
あ、本当ですか?
私なんて、超直毛。
あ、羨ましいわ。みんなやっぱ隣の芝生、ふわふわ組み合わせて。
そうだよ。だってアメリカのほら、あの、黒人からなんだよね、最初に始まったんで、パーマって。
あ、そうなんだ。
逆なの。要は、くるくるの天然のパーマをストレートに伸ばすためにパーマ液っていうのを作られたのよ、最初に。
じゃ、ある意味ストパーが最初みたいな。
そう。で、日本人はそれを持ってきて、逆に直毛の髪をパーマにするために使ってるっていう。
あ、そうなんだ。
面白いよね、世界は。
面白いですね。
うん。
なんかコンプレックス特集みたいになりそうですけどね。
なるほど。
あー、なんかよへい君がやりたいって言ったらコンプレックス特集ね。
僕一人でやりたいって言ったらどうですかね、皆さんあんま興味ないから。
いや、もうさ、一人でやったら暗くなりすぎるから、やっぱり3人でやったほうがいい。
そうですね、そうですね。
えー、ということでですね、えー、今回は、えー、文化系の皆さん、お待たせしました。
はい。
AIですね。
はい。
AI?
はい。AIどう?AIのイメージ。
AIのイメージ。
うん。
なんか仕事なくなるかばっかり。
あー、そうなんですね。
掘り上げて、また暗くなりそうですよね。
はいはいはい。
私はもう完全にあれですよ。あの、2019年の紅白歌合唱会、美空ひばりさんですよ。
あれ、どうだったの?
うーん、怖かった。
言葉選ばなくていいですよ。
怖かった。
言葉選ばなくて、怖かったよね。
うん。なんか、リアルすぎちゃって、なんか実感が湧かないっていう。
へー。
あ、そう。
あれ、声も再生して、個人的には声はいいと思うんですけど、別に映像いらなかったんじゃないかなと思ってて。
うん。
なんか感動したかって言われると、そんなことなかった気がする。
だから、今のAIってそこら辺なんじゃない?不気味だもんね。
そう、ちょっと不気味。
不気味。
で、毎年毎年さ、あのー、ほら、アラン・チューリングって覚えてるかな?
アラン・チューリング?
エニグマの映画の人。
あー。
イギリスの数学者なんだけど、
あー。
コンピューターの基礎の一つを使って、
03:00
基礎の一つを作った人なんだけど、チューリングテストっていうのがあって、それ毎回コンペで開かれてるの、世界で。
へー。
要は、コンピューターが人間のフリをして、そこに来ている試験官何人かと話をするやりとりを。で、みんなのことをうまく騙せたやつが優勝っていう。
へー、何その面白いコンテスト。
面白いんだけど、そのコンテストの本を読むと、それ非敗なのよ。
え?
あー。
例えば、あのー、コンピューターが、もう自分は全然、相手が何言ってるか分かりませんっていうバカなフリ。
バカなフリをしてごまかす。
へー。
子供のフリをしてわがままを言う。あとは、何か聞かれるじゃない。何か言って。
え、リンゴが好きですか?
あー、君はリンゴが好きだって言うんだね。オウム返しで繰り返すだけで。
あー、なるほど。
うん。そう、だからトランプどう思いますかって言われたら、え、君はトランプについて何か話したいんだみたいなことを言うわけよ。
なるほどー。
それで、ごまかすやり方。
で、3つ目は、これもう強引だけど頭いいんだけど、何を話されても、何か言って。
はい。
今日のご飯何食べました?
いやもう、そんなつまんない話はいいから、ヤンキースの話をしようよっていうの。
僕よくイラさんにそう切り替えされてる気がする。
そう。ずっと、それでヤンキースの話に持ち込んで、いやー、去年の田中は良かったよねみたいなことを。
つまんない。
でも、要するにさ、最高のパソコンがその人間のフリをしてやる会話っていうのがそのレベルなのよ。今の美空ひがりと一緒じゃない。
うん。
いますよね、そういう人間も。
いるいる。
AIじゃないじゃない。
そう、AIじゃない。
AIじゃないんだよね。でもそれぐらいのレベルで、その人間をどう騙すかぐらいのことを、コンピューターの研究者が必死に頑張っても、その感じっていう。
そうかー。
だからあの、映画でさ、2001年宇宙の旅で、ハルっていう、ね、あれ人工知能じゃないですか、ほんとに。
確かに。
で、宇宙船の乗務員をみんな、皆殺しにしちゃうっていう。ハルとかターミネーターみたいなのは、ほんとに、あの、夢の夢なんだよね。
うん。
でも、ターミネーターって普通に話してるじゃない。
はい。
うん。
しゅわちゃんが。
そう、しゅわちゃんが。
今回見てきましたよ。
あ、しゅわちゃん。
このAI特集だったんで、あの、ちょっと飛行機乗ったんで、帰りの飛行機でね、どうかなと思って見たんですけど、やっぱあんな未来なさそうですよね。
え、ターミネーターの試作どうだったですか。
これちょっと、丁寧に言葉選んでいいですか。
うん。
ちょっと、最悪でしたね。
特に、特にまあ。
うん。ていうか、元々グッとこの、なんかそういう予感ってあるじゃないですか、面白くなさそうなものって。
うん。
うん。
こう、AIのこの仕事のためにって、やっぱその真面目くさい感じで見て、まあ予想通りというか、期待通り。
うん。
なんか、なんか無理やりあの、えっと、ジェームス・キャメロンでしたね。
うんうん。
が、なんか頼まれて続けた感があって。
うん。
いや、だからさ。
もう見たくなかったなーっていう。
なんだ、次の映画撮る資金もいるし。
うん。
はい。
えー、ということでですね、今回は3冊の本を、えー、読み込んできたので、その本を、えー、こう、なんでしょうね、要約しながら、えー、進めたいと思います。
はい。
まずはですね、えー、人工知能は人間を超えるか。これはあの東大の先生の松尾豊さんという、若き研究者が書いた本ですね。これがでも一番なんか参考になったかな。
06:07
めちゃめちゃ読みやすいですよね。
はい。面白かったですよね。はい。そして2冊目が、えー、こちらですね。AI、AIは心を持てるのか。
えー。
またイラさんがタイトルつけたみたいな感じ。
えー、ジョージ・ザルカダキス。
この人ね、ギリシャ生まれのコンピュータサイエンティストみたいな人なんで。
名前がちょっと難しいんですよね。
はい。
ただこの人はさすがギリシャですね。
さすがギリシャ。
もう、古代哲学から人の心とはどういうものか。そこからどうやって人工知能みたいな、ね、ものが生まれてくるのかっていうのを、びっちりやってるんで、読み物としては本当に面白いですね。
へー。
はい。そして、えー、3番目が、えー、メレディス・ブルサードさん。えー、AIには何ができないか。
おー、いいですね。
えー、この人はもう、あの、大学の研究員だったりして。
はい。
自分でAIのプログラムみたいなのも書ける人なんだけど、その、もう、専門家の立場から見て、できないことがたくさんあるよっていうことを書いてる本なんですね。
うんうん。
で、まあ、この3冊の本をこう、ぎゅっとまとめるわけですが、ちなみに3冊で合計6000円。
ね。
はい。
まあ、今日もお買い得じゃないですか。
お買い得ですよ。
ちょっと番組。
お買い得ですよ。
ネットショップに。
でも、なんか、もっと、今度、仲良い仕事しようね。
あの、アニメ見てさ、おしゃべりする回とか。
僕ら結構、真面目にね、せっせとこうやってますからね。
いらないですもんね。
はい。
はい。というわけで、まず、結論からいきます。
ざん。
ざん。
はい。あのね、AIはまだないです。
あ、いきなりすごい話ですね。
ない。
本当ですね。結論から来ちゃいました。
はい。これ、もう、もっともっと簡単に、簡単にっていうか、あの、きちんと言うとですね。
はい。
あの、ターミネーターみたいにさ、あの、心や意志があって、冗談を言って、死ぬときに片手をあげる。あんなかっこいいことやる。
はい。
はい。
そういうの全然。
うん。
はい。そしてですね、まあ、これですね。
うん。
なぜかっていうと、その、コンピューターの研究者とか、理系の人たち、みんな、あれこれ、頑張るんだけど。
はい。
人の心を再現するとか、意識を再現する、そのもとの心や意識がわからないんです、全然まだ。
うん。
脳の研究家の間でも、まだわからないわけ。
うん。
はい。
なので、単純に、心は難しすぎて、もう定義がバラバラで、どこを目標にしていいのかが、今、まだわかっていない。
うん。
っていうのが、今のAIのレベルなんですよね。
うん。
すごいストンポンしましたね。
そうするとね、それって、それなりの研究者、この3人はもちろんですけど、そうじゃない、一応、研究してる人たちも、それはもう、同じような結論なんですか?やっぱり人によって全然違うのかな?
いや、人によって全然違うし、実は意見が、もう真っ二つに分かれていて、AIのようなものは、まあ、ディープラーニングみたいな、今の最先端のものも含めて、作れないっていうのが半分で、いや、
できるっていうのが半分ぐらいなんだよね。
真っ二つですね。
へー。
そうなんですか。
そう、だから、あの、今、もう、なんていうのかな、コロナウイルスと一緒で、AIがブームになっちゃってるじゃない、ものすごい。
09:06
ほんとですね。
そう、だから、もう、すでに、すぐ、その、AIの未来が来るみたいなことを言うんだけど、そんなの、まだ全然来ないんだよね。
私、めちゃくちゃ脅されましたよ、知り合いの方に。
どういう風に脅されたの?
なんか、まあ、AIによって、まあ、職が奪われたりとか。
やっぱ、そこはみんな気になるよね。
なんか、あの、人間の生活が脅かされるとか、こう、インターネットの、こう、なんていうの、使用の仕方とかが変わるとか、なんか、すごい脅されて。
その、脅した人は、それなりの人?
いや、なんか、よく分かんない人。なんか、そういう別に、AIとかには、精通してない人。
うん、だから、
まあ、でも、みんな騒いでるよね。
あの、ウイルスと一緒で、むやみやたらに怖がるとかさ、
ちょっとパニックになってね。
あの、相手が何か分からないうちに、こうだって決めつけたり、自分の妄想を当てはめたりするのは、やめた方がいいよってのがあるよね、今回。
まあ、それ、自分の中だけでね、持ってるのあるんですけど。
うん。でも、確かに、僕も今、その人に冷たいようなことを偉そうに言ったけど、でも、人間やっぱみんなそうなりがちだよね。
なんか、よっぽど、まあ、イラさんみたいに冷静じゃないと、分かってても、なんか、飲まれる。
てか、なんかさ、怖いことって、そう、すぐ不安になるんだよね。
うん。
それも、なんか、人間の心の大事なとこなんだけどね。
ね、マスクも、バカ売れしてなくなったりとか。
そうそう。だからさ、逆に言えばさ、AIは怖がんないよね。
うーん。
だって、入れたデータの答えしか出さないから。
うん。確かに。
そう。
恐怖心はないですね。
そう。その恐怖っていう感じも分からないし。
うん。
だから、なんだろうな、はい。
うん。今さ、だから、市場に出回っているAI搭載とかあるじゃないですか。
ありますね。
もう、いろいろありますよね。
はい。IoTとかね。
そういう時とか。
それがついてれば、もういいものっていうイメージが。
そうそう。
エアコンとかね。
そうそう。
電子レンジ。
そうそう。
テレビ。
はい。
で、今、ひげ剃り機とかにもついてるんだけど。
え?どういうこと?
そんなこと言うんですけど、それは要は、ちょっと細かく組んだ、その制御のプログラムが入ってるだけで、全部AIは嘘。
そうすると、逆に昔から全部AIみたいな話になりますよね。
逆に言うとね。
まあ、簡単なね。
言い方。
簡単な制御プログラムだけ入れて、それをAIだというのが、もうマーケティングで商売ですね。
うん。
なんか、AI搭載っていうと、その機械の中になんか小人みたいのがいて、小人がせっせとこうなんか、自分たちに合わせてなんかこうやってやってくれる感じがしますね。
想像力豊かだね。
さあ、そんなのアバウトに決まってんじゃない。本当のAI作るのがもうめちゃくちゃ大変なんだから。
だから、AIって今簡単に言っちゃっていいってことですね。逆に言うと、その法律上これこれこうで、こういう定義じゃないと、電化製品には言えませんよって。
さっきのあれですよ。定義がないから、法律でも取り締まれない。
なるほど。
だから、ちょっとそれはないんじゃないみたいなことも、みんなAIになってるよね。
例えば、全然違いますけど、ほら美容の化粧品だったら、こうかこうのとか言っちゃいけないじゃないですか。だから、今このAIってそんなないですよね。
ないです。
これさ、でも考えた方がいいんじゃないですか。
あ、でも考えた方がいいんじゃない。
ね。
あの、あるじゃない。セサミンじゃないけどさ、健康なんとか食品とかさ。
そうそうそう。
ちょっと今はね、ひどいと思うよ。アバウトすぎると思う。
あ、そっちの方ですか。
このAIの使い方が。
あ、ぐらいですよね。
12:00
そう。あっちの方がまだ少しはマシだよね。一応。で、認可とかあるから。認可全部無しだからね、こっちは。
本当ですよね。
何買った?何買った?
え、なんだ、掃除機とか。
え、ルンバみたいな?
ルンバみたいなやつ。
まあ、でもルンバなんかはそうだよね。
うん。
これ発揮してる?
いや、だってもう生きてるじゃないですか、あいつ。
あ、やっぱそうなんだ。俺結局買ってないんだけどさ。
えー。
いや、うちも買ったんだけど、なんか必ず引っかかっててダメだったな。
やっぱ結局引っかかりますよね。
引っかかる。
そうか。
まあいいや、それは。はい。そして次。
はい。
でね、AIの歴史。AIももう歴史があるんですよ。
うん。
え、AIに歴史?
まあ、そうですよね。
ありますあります。
季節。
今もうここに書いてありますね。AIブームの過去の歴史。
おう。
えー、50年ですね。
50年?
そう。
1960年?
そう、60年から始まって。
てか70年か、じゃあ。
60、80、2010と20年、30年で、第一次ブームの時にもすごかったの。
かなり前じゃないですか。
50年ってことは。
ミラーさん生まれたぐらい。
そうそう、僕生まれて、まあ子供の頃。
うん。
え、その時のAIってどんなものですか?
確かに。
その時のAIっていうのは、もうね、あのいわゆる初期のAIって、あの、
チェスとか将棋のやつとか、ごくごく簡単な迷路をどうやって抜けたら早く抜けられるかみたいな。
はいはい。
そういうようなので、それでもできた時にはまあみんなびっくりしたのよ。
うん。
そうですよね。
そう。ちなみにね。
すごい。
1956年のアメリカのダートマス大学ってとこで開かれた会議で、まあ、数学者とかコンピューターの専門家がみんなで集まって、
よし、その人間の意識や知能をこう真似て作った。
えー、人工知能のことをアーティフィシャルインテリジェンス、AIって呼ぼうっていうふうに決めるんだよね。
なるほど。
うん。
だからでもすごくない?56年だよ。
ね。
戦争が終わったの45年じゃない?
10年も経ってないですよ。
日本は10年っていう頃はまだ本当にもう貧しくてさ、
うん。
もったて小屋に住んでる頃、アメリカではね、こうやって若い科学者が集まって、よし、AI作るぞ俺たちって言うんだもんね。
すごい。
うん。ちなみにちょうどそれもやっぱり10年なんだよね。
うん。
あの、世界初のこれ電子計算機なの。
へー。
プログラマーを入れて動く汎用の電子計算機の第1号なのね。で、これがさ、真空管、1万7000本とかものよ。あの電球みたいなやつが。
ん?
1万7000本でオンオフをして、
そんなに必要だった。
それがICの代わりなの。だから僕たちが使っている電卓よりはるかに性能が悪いようなもの。
へー。
昔の電卓より。
へー。
それがこれだけの苦労。
なんか昔の電卓ってすごい大きかったって聞いたことありますよね。
うん。あの、タンスグランやったよね。
ははは。
最初の売り出しの頃は。
今の電卓のほうが性能もいいんですね。
だって今はもうさ、なんかね、スマートフォンの時計とかにも何にも入ってるじゃない、電卓なんて。
スマホに入ってるね。
ただのプログラムだからね。
すごいな。最初はこんなだったんだ。
そう。だから1956年にはるか未来のことを考えるアメリカ人のこの、なんていうのかな、構想力のすごさはあるよね。
15:00
そこはやっぱアメリカはすごいですよね。
うん。
いまだにすごい広いとか深いとか先まで見る力っていうか。
うん。いくいく。本当だよね。
そして、あ、ごめんね。
ほい。
うん。
恋愛にはですね、まあ3回のブームが来るんですね。これね、でも本当によく見ると分かる通り、きれいな波がこう3つ来るんですよ。
本当だ。
で、60年、56年にネーミングが決まり、みんなでよし頑張るぞって始まって、60年代に入って第1次のブームが来て、それはもう本当にさっきのあの迷路とか将棋とかチェスとか、ある決まられたルールの中でコンピューターに片っ端から計算させて、どこに行くのがよいかっていう、
あの推論とか。
うんうん。
っていうやつなの。
うんうん。
ところがこれ、なんだろうな。まあブーム来るんですけど、まあ今言ったのね。はい。パズル、迷路、チェス、将棋、そこそこ行くんだけど、この第1ブームね、まあ推論をさせて探索をさせる。片っ端から探索を全部計算していく。そうなんだけど、で、それでもこのブームの時にはみんなこれを言ったんですよね。今と一緒なんです。
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はい。
25年経ってまだやっています
35年だ
まだ続いてる
人間の脳を再現する
脳はちっちゃいのにね
だから人間の脳ってこんな小さいけど
ものすごい複雑な回路なんで
人間ってすごいんだな
宇宙じゃないですか
本当にすごいよ
というわけで
第2次のエキスパートシステムに関しては
専門的には素晴らしいんだけど
常識がなくて
そのデータを入力したり
どのデータを覚えさせるかっていうのを
選んだりするのに
めちゃめちゃ手前がかかるっていうんで
それだけ頑張っても専門バカにしかならない
残念
ということで
次は30年進んでしまいます
しんどいよね
結構ほったらかされてる時期あるんですよ
だからさっき最初に言ったじゃないですか
AIの歴史は敗北の歴史だって
うんうんうん
ところがだから逆に
21:01
AIの研究者ってみんなすごく明るい人が多いんだって
なんでですか
叩かれても叩かれても立ち上がるから
ちょっといいメンタリティだね
じゃないとね
雑草魂だ
この冬の時代もやってる人いるわけですよね
その人たちがいるから今があるわけですよね
そう
そしてまた30年沈没した後
とうとう来るんですね
来た
これが第3次ブームで
みんな僕たちが大騒ぎしている
もうこれです
なんか急にですよね
この2,3年騒ぎ始めてる感じが特にするけど
結局ある程度こっちの方向に行けばブレイクスルーができるんじゃないかっていう方向性が見えてきたんだよね
それじゃないかな
そのきっかけがいわゆるこのディープラーニングとニューラルネットワークってやつですね
言葉は聞くけどなかなか
難しいニューラルネットワーク
でもねこれねよく見たら全然難しくない
そうなんですか
へー
人間の脳のさ神経回路ってさ
こんな風にぐにゃくじゃくじゃってなってて
こう繋がってて
それがこうなって
これとこれがまたこうなってこうなってってなってくじゃない
なんでイラスはそんなこと知ってんの
それみんな普通知ってるよ
え嘘
シナプスってやつ
そうそうシナプスってやつです
みんなに入るとそう
でこの神経回路の中は電気で繋がるんだけど
ここの間は化学物質なんです
よく言うよね脳内物質って
うんうんその受け渡しが
でこれが出るか出ないかは実はゼロか一かでパソコンに似てんの
ゼロイチなんですね
そうだからここに入ってきた情報がある程度の量を超えると
バッてこれが発火してこの伝達物質を出して次のところに伝えていく
でもある程度のところまで行かないとこの物質は出さないからゼロになるってことなんです
うーん
あシンプルちゃシンプルなのか
そうシンプルで
出すか出さないかってことなんですよ
出すか出さないかってことなんですよ
出すか出さないかってことなんですよ
そうそうそうそういろんな情報が入ってくるんだけどね
それをあのコンピューターの中で作ったのこうやって
3段階にして要はさ平社員のところにいっぱい情報が入ってくる
でもそれをそのまま上げたら混乱しちゃう
少し省略したりいらない情報を削ったりして2段階目に行く
そして部長さんが社長に情報を上げて
なるほど
それを平均で慣らして黒か白かを決めるっていうような
こういうようなことをパソコン上の回路で作ったわけです
すごいねもう
すごいバカな質問してるんですが
私このAIとパソコンが何が違うのかいつも分かんないんですけど
あーそうか
AIはその
要はそのこういうプログラムを積んだパソコン全体が
言ってみればAIかな
ただのプログラムではないので
これはもうこういう回路を作らないといけないので
プログラムだけではこの処理はできないんだよね
なので要するに
人工知能の回路を積んだ
24:01
人工知能の回路を積んだ
人工知能の回路を積んだ
人工知能の回路を積んだ
専用のパソコンのこと全体が
AIってことになるんじゃないかな
大丈夫ですか
大丈夫です多分
これのことをさ
ニューラルネット
人間の神経を真似た
ニューラルって神経って意味じゃない
ニューラルネットワークっていうだけで
そんな難しくないの
脳の形を真似した
パソコン上の神経回路に似たものを作りましたよってこと
イラさんが命名してくれたほうがいいね
変に横文字だとこれ分かんなくなるね
そうだよね
今度のあれも
分かんないよね
コブなんだっけ
19
コビックだっけ
コロナウイルスの新しいの
今もう言われた時点で分かんないですもん
コロナウイルスでいいよ
コロネ
コビック19とか言われても
なーってなるよね
それもちょっとあるよね
なのでこれ3層なんですけど
そんな風にやると
非常に分かりやすい
だから無駄な情報を省いて
シンプルに作っていくと
そう
さっき前に書いてあった
ディープラーニングっていうのと
これは違うんですよ
これがね
これを説明しないと
ディープラーニングに行けないんですよ
なるほど
こっちのが
まずこの概念を
こちらの方が実は少し
早めにデビューしてんの
え
ディープラーニングは
ディープラーニングは2012年ですけど
機械学習っていうのは
90年代末ぐらいからあるんですよ
機械学習って誰が学習するんですか
ごめんね
機械学習をやるのは
このニューラルネットワークなんです
機械学習をこいつがやる
こいつがやる
こいつが機械的にバンバンバンバン
人間がデータを入れていかないといけないんだけど
それをやると
こいつが勝手にどんどん
例えば
これは人間ですか人間じゃありませんか
っていうので1000枚の画像を見せるとするじゃない
その1000枚をこうやって与えてやると
彼がだんだんと学んでいくんです
そもそもすごいよね
すごいじゃないですか
超絶賢い
それはでもシンプルな作りなんですよね大元は
シンプルって言ってもかなり複雑だけどね
なんでそんなことできるんだろうって
ごめんなさいそもそもの話のあれを追っちゃいますけど
すごいですよね
放り込んだら
次何か問題を出した時に
ちゃんと蓄積されているものの中から
引き出して答えるみたいなそういうことなんですか
えーとね
これね複雑になるんですけど
人間の特徴は何かっていうのを
拾っていくのよ機械が
というかパソコンが
AIが
人間とはなんか目が2つある生き物だな
っていうとある回路は
目が2つあるものは人間だっていうわけ
人間っていうのは
大きいのも小さいのもいるなみたいなことが分かると
ある回路は大きいのも小さいのも
手足が4本ついてたら人間であるっていう風に
上げていったりするわけ
そういうのをまたお目で判断して
最終的に判断してっていうのを
何千枚っていう画像を入れていくと
条件がちょっとずつ出てくるじゃない
じゃあスマホとかアプリでもあるの
27:00
タグ付けとかキーワードとか
それが膨大にあって
中から人間はこの7万5千の
全部当てはまるのが人間だみたいな
そういう感じか
だからね学習させるのが猛烈に大変なの
さっきのこれと一緒なんだよ
エキスパーツシステムと
だから機械学習って言っても
人間が大量のデータを与えて
ちゃんと方向づけとか
よくできたなっていうので
褒めてやるじゃないけれど
いいのを生き残らせないと
とんでもないものを作るためには
超膨大に
たくさんかかって地味な作業があるってことですよね
でもそれさこれが来たおかげで
ものすごく良くなったよね
ビッグデータができたんで
データがたくさんあればあるほど
いっぱい学べるじゃない機械学習だから
なので精度が上がっていくっていうところもあるのよね
ごめんなさいちょっとそこ深掘りしちゃうんですけど
人間って生まれて意識が芽生えるじゃないですか
その段階からこれは人だこれは猫だ
これは犬だとか分かってるじゃないですか
子供って小さい赤ちゃんとか
子供って小さい赤ちゃんとか
子供になるまでの間に猛烈に見てるのよ
学習してんだ
子供になるまでお腹の中で
違う違う違う生まれた赤ちゃんの時には人間も
なんとなく人間だなとか
猫はたくさんいる生き物の中の一つにしか見えてないと思う
だからものすごく学習した上で
ちゃんとこういうのが人間なんだっていう
自分なりの基準をみんな持ってるわけ
なんか前に聞いたことあるんですけど
子供に例えば漢字とカタカナとひらがなを見せると
全部同じだよね
絵柄に見えるんですよ
なるほどね
これは漢字だとかこれはひらがなだカタカナだっていう概念がないっていう話をしてて
だから勉強と遊びも全く同じ括りの中にあるから
遊びながら学ばせることで勉強が好きになるみたいな話を聞く
よく言うよね
だいたい失敗するんだよね
そういうことを言おうやって
みんなそんなの聞いたことあります
でもそういうのと一緒です
なので僕たちは最初から分かってるんじゃなくて
何年間の間にものすごく学習したんだよ
だから
生まれたばっかりの赤ちゃんもう全然まともに動けなくて
目も見えてるか見えてないかな
あの年1年でものすごい学習してるってことですよね
生きてるだけですごくないですか私たちなんか
あのね
体がすごいそう
さっきさ脳ってめちゃくちゃすごいって言ったけど
めちゃくちゃすごいの本当に
本当になんか自分にしもっててきたなんか
まだ可能性無限なんですよ
今回のこの特集に関してはそこですよ
なんと
AIで怖がらないで
人間として生きていることに自信を持とうよっていうのが
本当の結論なのかなと
まだ0.1%しか使ってませんって怪しい言葉もあるけど
結構本当だねじゃん
ノーメイドね本当ですね
ちょっと次行きます
ジャラン
ジャランニューラルネットワークね面白いよねでも
やっと出てきたこのディープラーニング
正直未だによく分かってない
機械学習に関してはある程度出来上がってきていた
で3層ぐらいのさっきのね3層だったじゃん
ぐらいのそのニューラルネットワークはもう割と
広く作られている
というところで2012年に
ある革命が起きてきたんですよ
30:00
革命
これはねあのコンペティションがあるの
世界中の研究者が集まってやる
面白そう
えっと1000万枚の画像ね
1000万枚
最初のその出題の全部の
1000万枚の画像が
まあ選ばれてあるわけですよ
まあ1000万のうちの
じゃあ15万枚
ここから
無作為に選び出します
1000万分の15万
そうでこの15万枚の絵を
人工知能コンピューターに見せて
それが何だか当てさせるっていう
競争なの
で実はそれまでの間
何をやってきたかっていうと
研究者はみんな軽いやつなんです
絵を片っ端から見せて
機械学習とエキスパートのやり方で
片っ端から見せて
これは何だこれは何だこれは何だって
覚え込ませて
死ぬほど頑張って
朝から晩までデータ食わせて
単純作業ですね
それでその頃の最高
成功率が
75%ぐらいなの
でもすごいよね
すごいけどさ
これ小学生に見せたら
これは船これは猫
これは虎って全部言えるんだよ
そうか絵って本当にそういうことか
そう写真とかだから
複雑な絵じゃないわけですよね
そう複雑でも何でもない
本当にごくごく普通の
これはお花っていう
そんなのを見せて75%で
しかもこの75%から上に関しては
0.1
コンマ1%の戦いだったの
ずっとどんなに頑張って
データ頑張っても無理だな
75%やっぱり4分の1は間違っちゃうんだね
っていう時に
2012年
これは有名な
トロント大学の
カナダのトロント大のチームが
ですね
いきなり初出場で
85%正解するんです
めちゃくちゃすごいじゃないですか
10%アップって
それで世界中がひっくり返ったわけ
何をやったんだ
トロント大
それがまさか
それがまさかのディープラーニング
めっちゃすごいトロント大
画像認識のコンテストで
カナダのトロント大学が
デビューで圧勝する
10%上回るってありえないですよね
ありえないですね
0.01%は奇跡だったんだから
でディープラーニングは一体何なんだって話
その前にね
実はその15万の画像を判断するんですけど
この時のコンテストの結果が出てるの
1位トロント大チーム
15%
2位トロント大チーム16%
これね惜しかったんだよトロント大がいなければ
3位と4位は東大で
26.1%と26.6%だったの
でもすごい差ですね
そう10%違うんだけど
でもここトロント大さえいなかったら
東大がもう上位独占だったんだよね
同じ大学で何チームか出てる
33:01
出ていいの
っていうか東大ってすごいんだ
すごいよね
ちょっと順位は落ちてきてるって言うけどね
世界大学ランキングはあれだけど
そうそう世界で見たらみたいな
すごいよ
日本のAIの研究者もみんなすごいのよ
なんで日本って日本人って言ってますの
だからやっぱり
返したランキングとかをやっぱり
鵜呑みしちゃいけないってことだよね
今日の最初の話じゃないけど
東大すごいよ
そして
このディープラーニングっていうのが
この50年の歴史の中で
全ての壁をぶち破る
ブレイクスルーかもしれないっていう風に
研究者の半分ぐらいの人が言うんです
これ何かっていうと
これさっき3層だったじゃん
これをさらに何層も重ねていくってことなの
だから深いところを学ぶ
深層学習っていうディープラーニング
だから神経によっては
ディープラーネットワーク
脳の真似したやつを
3つぐらい重ねたりするわけ
でその中の途中のところで
意味付けとかさっき言ったじゃん
猫は耳があるから
尖ってるから猫だみたいな
特徴だったり
その特徴とか意味付けの
どれが重要かっていうのを
ここの階層の途中で
自分でまた一回判断させるんだよね
そんなことができるの
そうそれを組み合わせて
さらに3層のやつを
3つも4つも重ねていくっていう
柔軟層みたいなURネットを作って
そこにデータを食わせる
ところが今回に関しては
彼ら結構自分で特徴付けを
どれがいいのかっていうのを
学んでいけるようになってる
すごいね
このAIというか
このディープラーニングの
それを考え出す人たちがすごいね
すごいよね
神だな
だってさ
世界中で優秀な人が集まって
いつか人工知能を作る
人間みたいな人間が
人間みたいに考えられる機会を作るって言って
50年頑張って
しかもそのうち20年と30年は
ほぼ全滅なんだからね
何回も死んでんだよみんな
ここの戦いの中で頑張ったけど力尽きて
もう引退
ここも頑張ったけど
ああ無理だ全部のデータは入れきれない
諦めた沈没
でも3回目まだ生き残った人が
ついに見つけるっていうさ
その間もう膨大な人が倒れてきて
チヤホヤもされずに
窓際族みたいな感じでやってきた
そうだってトロント大の頃
だって
ここのニューラルネットの機械学習が
なかったら
無理だもんねそれをさらに何層にも
組み合わせて途中で
その意味付けの上手を変えるような
機構をうまく織り込むってことができたんで
超えられたわけだからさ
これちょっと僕もバカな質問していいですか
これイラさんも分かるか分かんないけど
そもそもそういうなんか
あのディープラーニングとか
何かプログラム
データあると思うんですけど
文字通りなんかプログラマー
なんかちょっといまいちピンとくなくて
研究者っていう人がいるけど
36:01
実際こういうのを作ったり動かす人って
まさしくプログラムとか
できないといけないのかなみたいな
システムエンジニアじゃないけど
そういう人たちも入ってるみたいな
いわゆるこういう仕事をやる人っていうのは
研究者だけど
コンピューターサイエンティストっていう人たちなので
やっぱり切っても切れないですよね
プログラムももちろん隠し
こういう回路を作らないといけないって言ったら
その回路も考えないといけない
面白いよね
謎だらけ
そう
だから
ここが割と重要なんだよね
この何十方もある中の途中のところで
この意味付けだったり
どの特徴が
例えば猫が猫であるっていう風に
見つけるのに役に立つかっていうのを
AI自身が判断する機構を
作ったっていうのが大きいんだよね
人間じゃねえいつまでたってもって話ですもんね
そうそうなのでそういう場合ほら
さっきの機械学習と一緒で
情報がたくさんあればあるほど強くなって
いくので今のビッグデータの時代には
向いてるんだよね
いや面白いよほんとよくこんなこと
考えついたね
ところがですよ
すごいけど
圧勝したトロント大だって
15%間違ってるわけじゃん
15%って15万枚に
出たら2万2500枚だか
2万3000枚間違うわけでしょ
これどうかな
そもそも
僕たちが出たら15万枚
1枚も間違えないからね
だからやってる人たちもね
そもそものこと考えると
これやる意味あんのかなとか
悩む時もあるんでしょうね一瞬
俺何のためにやり始めたんでしょうね
っていうことだから同じ話だよね
いや簡単じゃないですか
画像認識の精度を上げるための
コンペだから
そこが一歩進めばさ例えばほら
顔認識技術とかって今中国でやってるじゃない
ああいうの圧倒的に使えるから
なので画像認識に関しては
もうかなり進んでるんだよね
じゃあいつか100%いく可能性はあると
あるあるある
もちろんでも100%っていうよりは
完全にエラーなしってことはありえないので
機械だって
人間でもそうか
そうそう自然なので
でも100%に限りなく近いみたいなことは
ザラにあるよね
いやでも一気に10%上がったっていうのはちょっと画期的だな
そして次ですね
そういうことですね
それでねこの2012年って
もう一つブレイクスルーが起きてるんですよ
なんだ
ブレイクスルー2はですね
これニュースで見てない?
グーグルが猫を見分けるコンピューターを作りましたっていう
もう8年前ですよね
8年前だけどこれ僕テレビの夕方のニュースで見たの覚えてるの
グーグルが猫を見分ける
どういうことだ
だからみんなアジェントしたわけ
え?コンピューターって猫も分かんないんだって
逆にね今の話で言えばね
でこれだからテレビのニュースになったの
あそうか
グーグルがついに
でもすいません
すいません
すいません
すいません
すいません
すいません
すいません
すいません
すいません
その話関係あると思うんですけど
ほら最近ネットでさ
39:01
なんかログインするときにさ
私はコンピューターではありませんっていうのを
証明するためになんか写真はめたりとか
同じ話か
あるね
わかる?
ログインするときとか
はいはいはい
こんなのできねえのかよって思うけど
なんか車を選んでくださいとかね
それだけで
でもたまにちょっと分かんない時があって
画像が歪んだりする時がある
そうそうそうそう
安易のはそういうことなんだよね
へー
なるほど
私はロボットではありませんにチェックを入れてみたいな
そのチェックだけで終わるのもあるけど
なんかパズルみたいに組まれて
はいはいはいありますあります
混乱するときがあるけど
だからあのパズルはさ
普通のパソコンとかではすごい難しいってことなの?
ってことですよねいまだに
え?
え?
なんかこの中から信号機の写真を4つ選びなさいとかあるよね
そうだからさ
AIってものすごくすごいところと
そうだ
こいつバカじゃんじゃないのっていう弱いところと
同時にあるの
すごい差がっていうか幅がねありますね
そうだからさ
AIっていう時に
なんかみんなさごちゃ混ぜになっちゃうんだよね
うん
なってますね
人格があって
人間ってどんなものにも人格があるっていう妄想があるじゃない
そうですね
神様?
神様っていうのは雲の上にいる
ヒゲを生やした立派な人です
でいい性格をしてますみたいなこと思うじゃない
厳しいけど
全知全能みたいなね
AIですって言われたら
怖い人間を滅ぼすかもしれない怖いものです
なんでもできます
でも全知全能ってそこがあるんだよね一番の問題は
だって
人間がここだとするじゃない?
じゃあこここうしよう
全知全能ね
全てを分かっている神様級
人間ってここが例えばみじんこね
単細胞
だから光が当たると逃げる
単細胞生物みたいなね
一応ここにも神経系とかあるじゃない
でここに中間に人間がいるとすると
すぐに人間のちょっと上はね
全知全能だって思い込んじゃうんだよね
だからAIもすぐにこっちの方に行っちゃうの
でも例えば人間より7%賢いみたいなこともあるじゃない
ありますね
イルカとかそのちょっとなんかどの辺ですか?
イルカですか?
イルカはルイジエンがこの辺だとしたら
ルイジエンちょっと下ぐらいじゃない?
いやわかんないよそんなの
要するに知能テストができないから
でもイルカも猿もね
道具を使うって言うし
だからここなんだよね
人間以上だと全部すごく見えちゃうんだな
そう人間以上だと全て全知全能になってしまう
あと人間と同じように心があると思い込んでしまう
神様にもAIに心があるって
なんかAIを恐れる原因って絶対
映画ですよね原因
そうだね
めちゃくちゃ埋め込まれてます
要はさロボットに人類絶滅何回もさせられてるからね
確かに
そうですよ
絶対その
そういう影響あると思いますよ
42:00
こういう風にまさにこの番組はそうですけど
なんかちゃんとこの今みたいな一番極端なギャップの部分を埋めてくれる説明がないですよね
そうだね
それじゃ映画面白くないかもしれないけど
ほらあのAIって映画あったじゃないですか
あの何でしたっけ
あのすごい私すごいその映画大好きだったんですけど
スピルバーグのAI
そうですそうですそうです
あれもすごく良かったんですけど
あれなんてもう人間じゃないですか
人間の男の子だよね
だからもうあのイメージですよね
だから人間って自分と同じようなものを想像しやすい特徴がある
それの良い部分を投影したのが神様で
悪い部分機能中心で戦争好きでやたらと人間を滅ぼしたがるっていうのを投影したのがAIやロボットだっていう風に思えばいいんだよね
ちょっと話脱線するかもしれないですけど
今言ったように人間っていうか日本人と言ったらいいのか分からないですけれども
あの全知事が日本人と言ったらいいのか分からないですけど
全能とか神とかっていう風にAIを崇めるというか恐れの念を抱いてるじゃないですか
イフの念を
それってちょっとぶっこみますけど
共産主義的な思想じゃないですか
全知全能
竹広が来たよ
来ましたよ
今回来ましたよ
またなんかちょっと
いいよいいよ
そういう人一人大事だよ
でも日本って共産主義になったことないですよね
うんうん
なんでだろうね
共産主義的な思想では全くないよ
そうですか
ただ確かに
なんでも信じちゃう
我が党の指導者は絶対間違わないみたいなことは言うけどね
それが言いたかったんでしょ
そうそう
そういう傾向は分かるけど
それと共産主義は全然関係ない
そうですか
共産主義の考えもちょっと勉強しましょう
安倍安倍安倍様みたいな
なりそうじゃないですか
日本人はならないよね
だから不思議だなと思って
そうね
だからここら辺が面白いとこだよね
だからAIって
言うとすぐに人間を超えたら全知全能になる
盲目的にもうなんか絶対みたいにすぐなっちゃうってことだよね
そうそうそう
なりそうなのに
なんかバランスがいいのかなんか分かんないですけど
でもなんかひろんさん言ったように
ほらその映画もそうだし雑誌とかもさ
AIはなんとか仕事を奪うのかみたいなさ
やっぱりどうしてもそういうのが商業的に売れるからさ
なんかキャッチーなそういうのが先行しちゃうよね
そうだね
そうですよね
だって憎むのって面白いもんね
だって映画とかで見たらさ
人類とか滅べばいいねって思わない?
何回滅んでたみたいな
そこまで思ったことないですよ
いや面白いよね
さあこれからですね
そのディープラーニングが進んで
第3次AIブームがうまく結実した場合どうなるのかという
肝心の未来の話になるんですが
ちょうどこの辺で半分ぐらいなので
一番気になるよね
未来予想図というかね
そうですね半分が仕事をなくすかどうかね
そこだよね
俺の仕事大丈夫かなとか聞きたい
誰に聞けばいいか分かんないけどね
45:00
どう思う自分の仕事
私の仕事ですか
いや私は大丈夫だと思います
ポンコツアシスタントできないのがニーズがあるってことね
民放の女子アナみたいな感じね
そういうこと?
それとも竹井ひろなとしては大丈夫ってこと?
今やってる仕事大丈夫ってこと?
今ポンコツアシスタントですか?
違う違う
さっきのさ
共産主義の話は本当にぶっ飛ばれたと思う
あれテレビだったらそうなの?
早速カットのね
ご覧残しますけどね
そう習近平は神だと思っている人たちがいるじゃないですかみたいなこと言ったんですよ
面白かったですよ
そうすいません
続き後半?
はい後半です
ではまた
