オープニングとAIブームの歴史的背景
おちつきAI
おちつきAI
AIエンジニアのしぶちょーです。
AI素人のかねりんです。
この番組は、日々のAIニュースで驚き疲れたあなたに、ゆっくりじっくりAIを学んで落ち着いていただく、そんな番組でございます。
はい、ということで今日も始まりました。おちつきAIラジオ。早速今日の本題に行きたいと思います。
本日のテーマはこちらです。
AIの歴史を学ぼう。AIブームはなぜ二度も終演したのか?でございます。
はいはいはいはいはいはい。
聞こえましたか?
聞こえた聞こえた。二度も終演してたのかなと思ってびっくりなんですけど。
そうなんですよ。これね、AIの歴史を学ぶときに、もう切っても切れない、AIブームの起こりと終演っていうのがあるんですね。
今さ、もう生成AIめちゃくちゃ流行ってるじゃない。
そうだよね。
今ってね、いわば第4次AIブームって言われてるの。
その、知らん間に1から3まで終わってた感じ。
でね、3は結構最近来てて、今ね、もともと3年前ぐらいまで第3次AIブームがバーってきて、このブームは終演せずに定着していきそうだね、ぐらいの感じだったのよ。
そこにかぶせるように生成AIが出てきて、ボーンってね、チャットGPTでまたより突き抜けたブームになったっていうのが今第4次って言われてるんだけど。
この前に第1次と第2次っていうのがあるのよ。
だいぶ前でしょ。
そう、だいぶ前、もう歴史のお話ですね。
出たよ。
ザAIの歴史、技術の歴史って感じなんだけども、こういう言葉もありますよ。
愚者は経験に学び、賢者は歴史に学ぶと。
格言っぽいの来た。
そう、19世紀のドイツの政治家のオッド・ビスマルク氏という方が言ってる名言なんですけども、歴史から学ぶの大事だよねっていうことで、
このAIブームっていうのが起きて終演してしまったっていう流れを学びながら、じゃあこの生成AIの今の時代どうなるんだろうみたいなのをちょっと考えていこうぜっていう、そういう回でございます。
歴史に学ぶと言ってもなんかもう突き抜けちゃってる気はするんだけどな。
そう、突き抜けちゃってるけどでも抽象的に考えていけばなんか共通点あるんじゃないかなみたいな、そういうのを考えていきましょうねっていう回と同時にですね、これはG検定っていう検定の、
またまたね。
検定があるんですけど、
検定ね。
それの試験範囲になっております。
そうなんだ。
試験対策。
AIの歴史一応入ってるから聞くことによってちょっと試験対策になるかもなみたいな、そういう回でもあります。
じゃああの、かねてからの欲というかね、目的が叶うわけですねこれ。
そう。
これを聞いてれば受かる。
聞いてればG検定受かるよみたいな回にはならないんだけど、回にはならないんだけど、落ち着きAIで聞いたみたいな検定の勉強してる時に真剣ゼミで学んだ的なことが起こるやもしれないと。
なるほどなるほど。
そういう回でございますよ。
期待したい。
はい、ということで早速いきましょう。
チューリングの問いとチューリングテスト
もともとさ、じゃあAIっていつ始まったんだと。
うんうん。
AIという概念、いつできたんだっていうところを辿っていく話なんだけど。
なんか教本の最初に書いてあるやつだよね。
そう、もう最初の最初。
これ1950年。
はいはいはい。
50年代に起こってるよね。
だいぶ古いね。
だいぶ古いでしょ。
このAIという概念の。
そんな頃にパソコン?
パソコンまだもう出てきたぐらい。
ネットがまだない。
ネットない。
コンピューターが出てきたぐらい、概念としてね。
で、これ最初にチューリングっていう人がこういう哲学的な問いを投げかけるのね、世界に対して。
機械は思考できるのかと。
機械って物事を考えることできるのかなみたいな、これ哲学的な問いなんだけど、この問いを立てるのね。
で、みんなで、いや、できるんじゃないか、できないんじゃないかと。
機械が思考か。
いう話をするんだけども、思考。
で、ここ結構難しいのが、思考っていう言葉ね。
思考とは。
そう、思考とはっていう話になるじゃん。
そうね。
これをさ、考えていくと、多分もうすごく哲学的な話になってくるよね、どんどんどんどん。
そうだね。
そうそう。なんだけど。
何をしこうとするか。
そう。で、チューリングの偉いところは、そういう哲学的な悩みにならないように、ちょっと思考実験しましょうねと。
そういうことをして、それをチューリングテストって呼ぶんだけど、思考とは何かを考えずに、こういう状態だったら機械思考持ったって言えるよねっていうテストを講和するのね。
思考実験として。
定義を決める感じ?
そう。これが通ったら、これは思考したって言えるだろうみたいな。
それが何かっていうと、そのチューリングテストっていうのはどういうのかっていうと、
まず壁がありますよとイメージしてください。壁が目の前にあります。
壁ね。
で、Aの部屋とBの部屋があって、その前にモニターみたいなのがあって、キーボードで文字のやり取りできるよと。
Aの部屋かBの部屋、どっちかにコンピューターがあって、どっちかに人間がいますと。
どっちかに人間。
そう。で、お互いキーボードでやり取りして文字をね。
どっちが人間でどっちが機械かっていうのを当てますっていうクイズをやったとしましょうと。
その時に、この判定者がどちらが人間であるかっていうのを正しく見抜くことができなかったら、
その機械っていうのは思考している、知的であるって見なせるんじゃないかなっていう思考実験。
人間が騙されたらってこと?要は。
そう。人間がこいつ人間だなって思ってやり取りしてたら、それはそいつは思考があるって思っていいんじゃないのと。
こういうね、チューリングテストっていう思考実験を投げかけるんですよ。
じゃああれだね、なんか人が基準になってんだ。
この問いのポイントっていうのは、思考っていう難しい概念を概念として考えずに単純なアウトプットだけで定義したってことよね。
だからさ、それまではやっぱ機械で魂ないから、計算できても思考はできないみたいな、そういう哲学的な問いだったんだけど、
チューリングはもう中身どうあれ、人間が人間だと思ってしまうんだったら、それは思考してるだろうと。
そういう話になってくるのね。
分かりやすい基準だよね、なんか。
そう、結構ね、分かりやすい基準だと。
当然反論というか反論もあるんだけどね。
それは思考じゃないだろうっていう人もすごくいて、すごく反論も受けるんだけども、
いやでもこれ実際できるんじゃね?みたいな。
これやってくと面白いことになるんじゃね?って言って、この問いがね、結構いろいろ議論されてくんだよ、1950年代に。
なるほどね、それ今のってなんだっけ?人工知能の定義?
いや、その前。
前?
うん。機械は思考できるのかっていうチューリングの問いから始まるんだ、まず。
AIという言葉の誕生と第一次AIブーム
問いなんだ、純粋な。
で、これが一歩進んだのが、1956年に行われたダートマス会議っていうものだよね。
あー聞いたことあるわ。
これ出てくる、もうAIでね、めっちゃ出てくる、このダートマス会議。
資格試験のね、教科書の最初の10ページぐらいは読んだからね。
そういうこと、じゃあもう分かってるよね。
そこに出てくるやつだから、そこしか知らないけどね。
いやもうこの、大体ダートマス会議って覚えておけばいい。で、ここで何が行われたかっていうと、ここでAIについて議論とかディスカッションとか、会議って言うんだけど、これワークショップみたいな感じで、みんなでなんか2ヶ月ぐらい作ろうぜみたいな、そういう合宿だったのね、これって。
なんか楽しそうだね。
研究者たちが集まって。
その中で初めて人工知能、AIってことね。アーティフィシャルインテリジェンスっていう言葉が誕生したわけ。
そのダートマス会議でか。
そう、ダートマス会議の中でAIが誕生して。
そのダートマス会議には問いを発したなんとかさんは入ってんの?
チューリングはね、実は入ってないんです。
あれ。
なんでかっていうと、チューリングは1954年に死んじゃったんだよね。
問いだけ残して死亡。
そう、本当はチューリングは生きてたら、
かっけえ。
このダートマス会議に参加してたはずなんだけど、
そうだよね。
2年前に死んじゃっていて、でもチューリングの問いに影響を受けたりとか、チューリングと一緒にやってた人っていうのはこのダートマス会議に出てるの。
かっけえな、その問い残して死ぬの。
かっこいいでしょ。
そういう死に方したいな、今思って。
なんかさ、俺最近ちょっと哲学的なアレに入っちゃうけどさ。
いいよ。
何をしてから死ぬかみたいなこと考えるのよ。
なんか残したいな、みたいなさ。
その問いを残して、死んだ後にその問いを元にAIが走り始めてるでしょ、これ。
めっちゃかっこよくない?これ。
超かっこいいじゃん。
このチューリングの問いから始まって、本人はそのダートマス会議にいなかったんだけど、その問いから始まった、その哲学的な問いから始まった学問が、そこで一個形、AIっていう形になって、みんなそれを追求してこうっていう。
そこに可能性あるよねっていうのが始まりだ。結構熱いのよ、これ。
その問い出した人はそもそも何者だったの?
チューリングって言ったらもうめちゃくちゃ有名な人よね。
学者さんなんですね。
そう、数学者だよね。
そうか、じゃあ俺がいろんな問いをたくさんわめき散らしてもそういうことにはならんわけだな。
いえいえ、それはそんなことはないと思うけど。
ちょっといろいろさ。
その問いがすごく確信的であればあるほど刺さると思うんで。
そうか、じゃあいろんなの考えるわ。
いろんな問いを出していこう。
AIでちょっと生成しながら。
それはちょっとダサン的すぎない?ちょっと。
純粋な問いからね、カネリンがぽっくりいっちゃって、2年後ぐらいになんか会議が行われて。
なんかさ、その問いがやっぱり意味を持つのって、その人の生き方とかさ、文脈が大事だよね。
そうだと思う。やっぱそれが、チューリングの問いっていうのが。
チューリングがやっぱ考えて、追求してきたとか、思考実験まで作って考えようとしたってことで、
周りの人もすごく影響されて、それについて考えていくという流れができたっていうのはあるよね。
それをじゃあ実際に。
ちょっと問いを考えるわ、今日から。
やってみよう、できるんじゃない?今の技術だったらできるんじゃないかと。
人間の知能っていうのはじゃあチューリングをやったように、
シミュレーションでなんか人間だと思えるようなものを作れるんじゃないと。
っていうのをコンピューターでやってみようっていうのが始まりなのね。
だから今、1950年代にあるコンピューターみたいなもの、みたいなものでコンピューターだよね。
今のパソコンとかコンピューターとは全く似て非なるものなんだけど、
それも計算機を使って人間の知性、知能っていうのを表現しようと。
それが第一次AIブームの始まりなのよ。
なるほど、AIのスタート地点。
スタート地点。
今、AIっていうと、もう生成AIの印象がすごくあるんだけど、
この時のAIっていうのは極めてすごくチープなものなのね。
第一次AIブームっていうのは、推論と探索の時代って言われてて、
基本的にはこのすごくシンプルな力技。
人間が作ったルール、こういう時はこうだよねっていうルールとか、
アルゴリズムってやつだよね。
アルゴリズム。
これをした後にこれをして、これをした後にこれをすると。
こういう順番で物事を解いていくと、この問題解けるよね、みたいな。
そういうのをアルゴリズムと言うと。
数学の公式みたいなもんかね。
そうだね、そういうアルゴリズムをちゃんとプログラムとして組んであげて、
それを自動で実行できるようにしてあげれば、いろんな問題解けるんじゃねと。
それをどんどん複雑に組んでいけば、知能っていうのができるんじゃないかっていう。
それとにかくルールを厳密に記述していくっていうことができれば、
人間の知性に近づいていくよねと。
とにかく賢い解き方をプログラムいっぱいにしてあげればAIを作れるよねっていう、
そういう単純な発想。
これが第一次AIブームの推論と探索の時代と。
実際にこのぐらいシンプルなものでいろいろできたのよ。
例えば数学の定理の証明とか、
あとボードゲームを解かせたりとか、
あと迷路を脱出するような。
迷路とかいけんだ。
そう、ゴールを見つけたり。
なんかもう人間より得意じゃないの?そんなの。
そう、迷路とかアルゴリズムで。
行き当たりばったりで、こう行ったらこう行けっていうのをひたすらそのあたりでやらせるっていう。
そのあたりで調べましょうみたいなアルゴリズムを作って、それ通りに動かせればゴールとか見つかるから。
でもプロセスが決まってるやつとは結構いける感じなのかな。
そうそうそう。
で実際こう迷路ができましたとかさ、
ボードゲームも自動でできるようになりましたとか、
数学の定理の証明もロジカルに組めるからさ、こういう手順でやっていきましょうみたいな。
そういうものも自動でできましたよみたいなところで、すごくこうだんだん注目を浴びてくるのね。
世界初のチャットボットELIZAと「AI驚き屋」の出現
でまあそうやってね、いろいろと第一次AIブーム、推論と探索ってやっていくんだけど、
その中でも一番特徴的なのがElizaっていうものがあって。
Eliza。
このElizaがね、もう第一次AIブームを火をつけたきっかけなのね。
これもねテストに出ます。
Elizaってなんか、あれだな。
なんかクリプトのAIプロジェクトでElizaっていうキャラクターだったような。
そっから撮ってんのか。
多分そっから撮ってると思う。
これ世界初のねチャットボット。
だからあのね、1966年ぐらいに開発されたんだけど、
もうこれは本当にその、実際チャットで人とやり取りして会話ができるっていうAIなの。
そんな昔からあったんだチャットボットなんて。
そうあった。あったんだけど、もうこれめっちゃシンプル。
もう中身めっちゃくちゃシンプルなの。
実際会話なんてしてないんだよね。
おはよう、おはようみたいな。
徹底的な、結局さ探索と推論の時代だからもうルール。
パターンマッチングの極みなのよ。
複雑なアルゴリズムとか全く使ってない。
基本オウム返し。
それ何年前?
1966年。
だいぶ前だな。
なんか90年代のチャットみたいなのもそんな感じじゃなかった?
ほとんど会話になってないみたいな。
90年代とか2000年代のインターネットの例明記のチャットとかって、
自動チャットみたいなやつって基本そうなんだけど、それよりもよりシンプル。
文章の中にある単語があったらこういうふうに返しましょうみたいな。
例えば母って書いてあったら、あなたの家族についてもっと教えてくださいっていう文章を書きましょう。
母とか父とかね。
私は何々だったら、いつからですかとか、時間を聞きましょうっていう。
あともう該当する単語がなかったら合図中継みたいな。
なるほど、続けてくださいみたいな。
会話に一見なってるようで全然なってないのね。
理解してない。
ただ来た言葉を返す。
しりとりみたいなもん。
しりとりにすらなってないしりとりみたいな。
しりとりにすらなってない。
単語で反応していい単語を見つけたら、それ通りに返すっていうルールがあるだけ。
なるほど。
なんだけど、この依頼座っていうのはね、依頼座効果っていうのを生むんだよ。
これ何かっていうと予想に反して、めっちゃ人だと思い込む人が多くなっちゃう。
この依頼座は。
そのレベルでも。
そう、このレベルでも、話を聞いてくれてると。
これは自分を理解してくれてるんだって思い込んでしまう人がすごく続出して。
意外と。
たまたまちょっと会話が繋がったりしただけでみたいな。
そう、で実際実験やってたら、秘書が秘書に使わせてたら、この仕組みは素晴らしいと。
先生ちょっと依頼座に私プライベートなことを相談したいので、ちょっと部屋を出て行ってくださいっていう人がいたほど。
ほうほうほう。
もうこいつはもう自分の話を何分でも聞いてくれるんだと。
なるほどね。
ちょっとね今悩みを相談したいから、見てほしくないから出てってっていう人がいるほどハマってしまったと。
ああそう、今のチャッピーみたいなもんじゃん。
そう、こんなシンプルなものでも当時の人はそういうふうにハマってしまって。
これはね依頼座効果って呼ぶんだよ。
それ面白いね。
ちょっと何話を聞いてもらってると思えたんだ。
思えた。
思えて、話を聞いてもらってると思えたから、もう分かってもらってるとも思っちゃったんだ。
思っちゃった。人間はね相手が人間らしい振る舞いを少しでも見せると、勝手にそこに心とか知能を見出してしまうっていう、こういう心理現象があって、これがこの依頼座の名前から依頼座効果っていうふうに心理的な話として言われるようになった。
依頼座効果っていう名前がついてるんだ。
そう、依頼座効果っていうふうに言われてます。
そのぐらいやっぱね、シンプルなルールベースの、本当にルールが書いてあるだけなんだけど、やっぱね、なかなかインパクトが強かったと。
中身全くないじゃん。
そう、中身全くないんだけど、でもこれでチューリングテストも成功してしまってるんだよね。
チューリングによった知能とは何か。
確かに。
思考とは何かっていうのを人を騙せちゃってるから、単純なルールベースでもできると。
簡単に騙されてんじゃん。
そう、しかも見せかけな知性でも人は騙されるってことも証明できてしまったと。
で、これで一気に期待が高まった、AIに対して。
で、これはシンプルなものだけど、これを拡大していけば、単純に一生懸命ルールをもっと記述しまくれば。
うん、頑張ったよね。
世の中のすべての問題にきっと対応できるだろうと。
楽観主義で非常に世界がAIに対して熱狂していくわけですね。
めちゃめちゃ楽観だよね、今思えば。
楽観。
そんなの何?そのルールを手動で一行ずつ増やすだけってことでしょ?
そう、それをみんなで一生懸命やっていけば、人間の脳みたいなやつが作れると。
なるほど、なるほど。
ちょこちょこってこんな簡単なものをやっただけでこれだけ効果が出たってことは、これの倍頑張ればもっともっと良くなっていくだろうと。
なるほどね。
この第一次AIブームで活躍してた研究者たちは、もう本当に楽観的な発表をどんどんしていくのね。
バカ丸出しじゃん。
すごい頭の良い人たちだよ。なんだけど、1960年に生きてる人は20年後、だから1980年にはあらゆる機会が人間の代わりの仕事ができるようになると。こういう予想を出してる学者がね。
80年代って。
そう、80年代にはもうそれ。で、その7年後ぐらいには、もう1世代のうち、次の世代に移る。だからまあ2、30年だよね。
人工知能の作る問題っていうのは、人工知能が抱える問題っていうのは全て解決されて、もうAIの世界になるよと言う風に言ってる人もいるし。
その当時のめちゃくちゃ頭良い人たちが。
頭良い人たちが。
そんなおバカなことを言っちゃったのね。
1970年代にも、あと3年から8年以内に、もう一般的な人間の知性、脳みそっていうのができて、もうAIが一般的な人間の知能を持つことができるよと。
だから1980年代にはもう人間と同じAIっていうのはもう歩き回ってるんだと。
何を言っちゃってんの。
そういうことをすごく言ってたのよね。
昔の人は頭悪かったんか。
それだけ期待されてたってことなのよ。
なんか今と被るけど。
で、これは意外と政治的な話にも関わっとってさ、期待を高めれば高まるほど研究費が出るのよ。
国とか軍が、やっぱ軍事産業にも使いたいから、国は。
これだけ期待できるよと、ここに投資すべきだっていう話をすれば助成金とかがどんどん出るんで。
研究者も盛るのよ話をすごく。
で、ここでメディアも熱狂して、すごく課題にアピールしていくと。
メディアはなんで盛るのよ。
それはあれですよ。
なんか出るのなんか。インプが稼げる。
ここで俺は思うんだけど、ここで世界初のAI驚き屋さんができたと思うのね。
一緒なんだよ。だって驚いたことによって、民衆は雑誌を買うわけよ。
こんな未来がもう来るんだと、すげーこと書いてあんだっていうので。
インプレッション稼ぎと一緒じゃん。
だってメディアを売りたいわけだから。新聞とか雑誌とか、聞いてもらいたいわけだから。
驚くわけ、とにかく。これはすごいぞ。未来が変わると。
AI驚き屋さん、歴史長いね。
そう、長い。1958年にはAI驚き屋さんいると。
なんか今の、今と変わらんじゃん、なんか。
なんかもう孫さんに見えてきた、その。
あと何年でもうシンギュラリティです。
だからほら、歴史から学ぶのよ。歴史一緒なのよ。だから同じことが起きてる。
やっべーわ。
でしょ。
で、それはバカとかじゃなくて、いろんな大人の事情で。
大人の事情で、歴史として同じことが起きてる。
1958年のニューヨークタイムズで、もうすぐ意識を持つだろうと。AIって意識を持すんだと。
意識を持つ。
AIの能力について誇張された、すごく期待感を煽ったような表現が、もう1958年にもう出てると。ニューヨークタイムズでね。
驚き屋さんしてるわけよ。あのニューヨークタイムズ。
ニューヨーク驚き屋さんタイムズ。
ニューヨーク驚き屋さんタイムズしてるわけ。
そんな歴史があったんだね。
めちゃくちゃ熱狂して、ああAIの時代が来るぞと言っていたんですけど、この第一でAIブームっていうのはもう見る無残に終わっていくんですね。
第一次AIブームの終焉：現実の壁
一回終焉するんだ。
終焉します。もう全く終焉する。もうAIっていう言葉すら言っちゃいけないぐらいの雰囲気になっちゃう。
なぜかというと、結局さっきも言ったように、至極当たり前のことが起こるんだけど。
そんな一生懸命いっぱいルールを書いたところで、現実の問題は複雑すぎて解けないのよね。
今のあれ、ちょっと恋人との関係に悩んでるんですけど、みたいな相談されても答えられないとかそういうこと?
そう、答えられない。し、迷路がめちゃくちゃいっぱい解けてもさ、じゃあ経営の問題とか解決してほしいとか、社会問題をAIに解決させようと思ったらもう、
もう、そんなのどうやって解かせんの?みたいになる。迷路とかゲームはできるんだけど、それ以外のことが全然できないと。
だから、いわゆるトイプログラムって言うんだけどさ、おもちゃの問題、仮説、枠の中に入った簡単な問題はAIで解けるんだけど、
それ以外の現実の問題が全くできないから、AIっておもちゃじゃん、みたいな。
ゲームみたいなもんね。
ゲームしか解けないやん、みたいな。っていうところがだんだんだんだんこう露呈していっちゃうのね。
なるほど。
で、気が付いちゃう。あれ?これお金出しても意味なくない?みたいな。
すごいゲームの質が上がっていくだけかね。
そのゲームを、質というかゲームを解けるAIがいっぱい出てくるだけ。
すっごい迷路が早く解けるようになります、みたいな。
とか、ちょっとオセロができるようになります、みたいなやつだか、できない。
それにすごくお金がかかる、みたいなね。
じゃあみんな正規の大嘘をついたわけだ、その時代の人たちは。
そう、だからそれですごく騙されたというか、これは期待できないよね、ということで。
その時に落ち着き屋さんはいなかったね、俺たちみたいな。
そうだよ、落ち着きAIラジオはね、なくてね。
なかったんだね。
いそうだけどね、まあいたんだろうけど、歴史に残ってねえだけかな。
いたと思うよ。冷静に考えたらそんな無理だよって言ってる人たちはいたと思うんだけど、やっぱみんなね、こう研究費出してほしいから。
そこにやっぱ隠れちゃってる。落ち着いてくださいっていう人はちょっと止められなかった。
何の得にもならんわけだよね、たぶん落ち着き屋さんなんて。
そう。
てことは俺らも歴史に学んだらもう淘汰されるってこと?何も残せず。
そう。
大丈夫か。
落ち着いてくださいって言ってると、あのね、目立たないんですよね。
で、なかったことになるじゃん。
なかったことになってしまうかもしれないと。
どうしような。
これはね、ちょっと微妙なとこなんだけど、でも結局そういう驚きムーブをしてたがゆえに、実際こうめくれちゃったからさ。
うんうんうん。
そしたらもうあれほど熱狂していた研究費っていうのがピタッと止まっちゃうと。
なるほど。大人の事情。
そう。で、AIってもうおもちゃでしょっていう雰囲気になっちゃって、もう研究者たちの雰囲気的に、AIをやってるっていうことすら恥ずかしくて言えない。
はいはいはい。
そういう時代になっちゃったのね。
あーなんか。
AIやってるって言ったら、何その遊んでんの?みたいな。
今のちょっと流行って死後になったぐらいの時の感じだ。
そう、あのね、いろんなことがさ、流行って、あんなのあったねみたいな死後になるじゃん。
Web3とか。
まさにまさにね。
NFTみたいな。
そうそう、カネリンが絶対そのこと言うと思ったけどさ。
もうその時代が来るよとか、NFTとかもうそういう時代なんだと。Web3なんだっていうところが熱狂が冷めちゃってさ。
冷めるともうなんか恥ずかしくなるよね、なんかね。
まだそれ話してんの?みたいな感じになるじゃん雰囲気的に。
そうだね。
今誰もそれ言ってないよみたいな。それと同じようなことが。
起きたんだ。
AIの第一次ブームってのが起きたのね。
なるほどね。あれだよねあの、このよくある曲線の。
あ、そうそうそう。ガードのあのハイプサイクルの。
ちょっと冷めて。
減熱器みたいなところにね、ガーンって入ってったわけ。
沈んでね。
そう。さっき言ったようにおもちゃの問題しか解けないし、あとはやっぱすごくね、軍事に期待してたの、アメリカは。
軍事産業に使えるよね。だけど、まあやっぱね、その軍事の中でも暗号解読とかに使いたいっていう思いがあったのよ。
うん。
なんだけど、全然そのさ、暗号解読、結局イライザーみたいなさ、これ来たらこれ返すみたいなルールしかできてないから、全然この解読もできなくて、もう全然ダメじゃんっつって、アメリカの政府からの支援もばっさり切られたと。
暗号とかもダメなんだ。
うん。
暗号もダメなんだね。
暗号もダメ。
なんか、いけそうだけどね、そういうなんかルールっぽいものが。
いや結局ね、言葉が難しいっていうのはある。現実の言葉が。
うん。
あのさ、いろ、同じ言葉でも違う意味を持つ言葉っていっぱいあるじゃん。例えば日本語で言ったらさ、なんだろうな、あの例え、なんて言えばいい?例えば、じゃあカネリンは首を長くして待ってたんだよっていう、そういう言葉あるじゃん。
これさ。
首を長くね。
首を長くして待ってたって、そういう例えじゃん。
関陽区というか。
そう。なんだけどAI、この時代のAIがそれを見ると首が長い。だからカネリンは首をビューンって首が伸びてるよみたいな。なぜか首が伸びて待ってるみたいな、そういう理解にしかできない。一個の意味しか取れない。文脈を理解できないのね。
うんうんうん。
なんでその結構笑えないような翻訳のミスとかがいっぱいあって。
うんうんうん。
全然使えねえじゃねえかっていう風になったと。それでまあその機械翻訳も失敗したし。
ちょっとね、今日は話さないんだけどパーセプトロンって言ってさ、ニューラルネットワークっていう人間の脳の回路を模したAIの仕組みもこの時代に生まれたんだけど。
これも結局すごく単純なディープラーニングの前のニューラルネットワーク。点が2,3個しかないようなもので最初やってたんだけど。
これもすごい単純な問題しか解けないよねって言って、これ未来がないっていう風に楽に押されてしまって、この分野の研究者もいなくなっちゃったと。
うんうんうん。
でもう一気にAIブームっていうのが去ってしまうと。
なるほどね。寂しいね。
でこれがもうね、どのぐらいだったかな。1970年ぐらいにはもう全部こうシュッと消えていってしまう。
みんなもうそっからもう細々とって感じかね。
細々と。やる人はやるけどもうほとんどやらない。
やってる人は代わり者の変人だ。
変体だと。っていうのでもうこの冷めてしまったっていうのが第一次AIブームと。
第二次AIブーム：「知識こそ力なり」とエキスパートシステム
はいはい。
ただこれ終わってからですね、すぐ数年後に第二次AIブームっていうのはね、来るんですね。
ほうほうほう。すぐ来るの?
結構すぐ来る。1970年代ちょっとから来る。
うんうんうん。第二次か。
でこれはやっぱ一次ブームの失敗からAIもう研究なんかできないよねみたいになってたけど、やっぱ研究者たちはAIに可能性を感じてるのね。
その課題に言ったけど、その分野がやっぱ好きだし。
なんで失敗してしまったんだろうっていうことを考えた時に、ある事実に気が付くんですよ。
何だろう。
第一次AIブームの失敗って、人間のような考え方、アルゴリズムをとにかくいっぱい記述してやれば、人間みたいなことができると思ったんだけど、できなかったと。
これは考える力を与えても、AIの中に知識がないから、空っぽだったから何もできなかったんじゃないかと。
だから第二次のAIブームのこの考え方の基本っていうのは、人間の思考力ってIQとか思考力じゃなくて知識量。知識量が物を言うんだと。
暗記の量。
そう、暗記の量。どんだけ物を知ってるかが、これが実は思考力なんじゃないかっていう、そういう発想なのよね。
なるほど。
だからね、知識こそが力なりっていう、これがスローガンなのよ。
なるほどね。
ノーレッジーズパワーっていうね、もう知識こそパワーみたいな、そういうスローガンで第二次AIブームっていうのが始まってくる。
AIの作り方っていうのは根本的に変わってくるのね。
何をするかっていうと、もう世の中の知識を全て入れるみたいな。
百科事典堂みたいな。
そう、百科事典を全部んばんこう手で入れてこうぜみたいな。
なるほどね。
そうしたらもう人間になるやろみたいな。結構シンプルなんだけど。
発想がシンプルだね。
そう、こういうことをやっていくわけよ。なんだけど、これが結構成果を出すと。
出すの?それ。
出す。
ニッチもサッチもいかなかったんかと思ったけど。
エキスパートシステムっていう仕組みが第二次AIブームの結構基本的なというか特徴的な仕組みなんだけど、第二次AIブームってね、知識表現の時代って言われてるのね。
知識をいかにして入れ込んで、それを表現させてあげるかっていうのをひたすら取り組んでた時代。
知識、じゃあ何を入れようと思った時に、最初にやっぱり専門家の知識っていうのを入れていくわけ。
具体的には医者の知識とかだよね。
医者。
お医者さんが病気を判定するときに、お医者さんの代わりに病気を判定することができたら、それめっちゃ使えるよねと。
まあそうだよね。
そういうAI作りたいよねって言って。
これは何の病気ですみたいな。
そうそうそう、そういう専門家の仕組みを作っていこうって言って、どんどん専門家のノウハウをルールの中にガンガン入れていくわけ。
それがエキスパートシステムっていうもので、これがねすごく精度が高く病気を判定できるようになったのよ。
あ、そうなの?医者いらないじゃん。
そう、医者いらずにだいぶなったと。
へえ。
ただシンプルよ。この時もさ、AIみたいにさ、私の体調がこんだけ悪いんですけどって言ったらバーって返してくれるわけじゃなくて、
もうとにかくルールベースで問いが来るからそれに答えていくと。
熱ありますかって言ったら、イエスかノーね、イエス。イエスだったら何度ですかって聞かれるから、38.5度みたいな。
喉の痛みありますかと。で、この血液の数値はいくつですかって答えていくと、あなたはこの病気ですみたいな、アキネーターみたいなやつね。
病気版のアキネーターみたいなやつを。
項目決まってたら、ちゃんと出してくれる。
ひたすらもうイフエルスとかイフゼンでこう、イフのイフ分の分岐で。
じゃあ、そうかそうかそうか。体温が39度あるということはインフルエンザか何か何かみたいな。
そう。
いろんな可能性。
お医者さんってそういうので判断してるのね。じゃあこれ体温があったらこれだし、体温がある場合のこの場合はこれだしっていうそのいろんな知識の分岐があってさ。
それをすべて知識として記述してあげれば、人間できるよねと。
総合診療院の爆誕じゃん。
だからいろんなエキスパートがいるんだけど、じゃあそれが医者じゃなくても法律家とか会計士とかいろんなエキスパートがいるじゃん。
そういう人たちの知識を全部そういうイフとか、もしこういう判断を記述することができたら、それは前さ、第一次で失敗したような同じ鉄を踏まずに人間みたいなものができると。
なるほどね。それ感染したの?その時そこで。
第二次AIブームの終焉と狂気のサイクプロジェクト
そう、それをやろうとしたんですよ。で、再びですね、冬の時代に突入していくわけですね。
また?うまくいかなかった。
これは一回お医者さんの代わりに判定して、お医者さんと同じくらいの確率で病気を判定できると。
いいじゃん。
驚きや。お医者いらねえみたいな。
そう、なったんですが、至極当たり前のことが起こります。
何?ちょっと待って。至極当たり前のこと?なんか誤診が起こって人が死ぬみたいな。
いや、違います。知識を全部AIに手入力するのは無理だということです。
何それ。気合でなんとかならなかった?
気合でなんとかなるだろうっていう楽観主義で始まってしまったんだけど。
だいたい楽観主義だなみんな。
いけるっしょみたいな。
いけるぜって。
普通に考えたら無理じゃね?世の中にある全ての知識を、専門家の知識を全部AIにIFとかで分岐で入力するのって、もう途方もないのよね。
なるほど。
もう手間とコストがかかりすぎると、とにかく。
そんなかかるか。全部打ち直さなあかんからってこと?全部文字になってんじゃん知識って。
いや、それがそうなってないんですよ。暗黙値っていうものがあるんだよね。だから言語化できない、なんとなくこういう時こうだよねっていう雰囲気とか触診とかさ、言葉にできないものっていっぱいあるんだよね、専門家の知識の中に。職人の感覚もそうだけど。
感覚、語感を使う部分が難しいか。
そう、それをね、完全に例えばこの定量的に測れるものだったらルール化できるんだけど、やっぱね、できなかったのよ。暗黙値の記述っていうのが。で、まあとにかく、じゃあ全部はできないよねと。そしてもう一つがね、管理の地獄。
管理?
結局さ、全部分岐なのよ。じゃあ100個質問あったとしましょうと。1個の質問で2分するよねと。次の質問で2分するよねってなったら、もうとんでもない分岐をするわけね。
そうね。
それで全部管理できないの。で、実際の知識を入れようと思ったら、もっと数千とか数万ぐらいのルールになっちゃって。で、ルール同士の中でも矛盾が起きたりするのね。ここのルールバッティングしてるよねみたいな。でもう複雑すぎて、現実のルールが。何も管理できないと。
矛盾がないように全部設計するのがちょっと無理ゲーってこと?
そう。でそれをやろうとしたんだけどとんでもないコストがかかると。保守とか運用とかメンテナンスにお金がかかりすぎて、最終的にこれ人間に聞いた方が早くねってなるのね。
そう。
これ専門家に聞いた方がいいんじゃないと。これAIでこうやっていっぱいシステム作るより、これお医者さんに直接聞いて判断してもらう方が早くて安いわっていう風になってしまう。
安いで言ったらね今のAIのデータセンターもね馬鹿みたいに垂れ流してるっていう意味では、人間に聞いた方が安そうではあるけど。
そう。
おはようの回答とか。
そうそうそう。それと同じよ結局お金かかるから人間に聞いた方が早いよねって言って、それこれもねちょっとじゃあダメだねっていう風になってしまうと。
あとはやっぱエキスパートシステムって基本専門馬鹿なのね。だから専門的な知識しか対応できないと。
AIの究極のところってやっぱ汎用知能。だからその何でも答えられる万能なそのAIを作るってとこが一個さ目標にあるわけよ。
だからなかなかこうねエキスパートシステムって専門家の知識を入れてもその専門外のこと、ルールに書かれてないことをうまく判断することができないと。
こういうのフレーム問題って言うんだけど。
フレーム問題。
だからその枠の中でしか答えることができない。一個現実世界に足を踏み入れてしまったら想定できるものが無限にありすぎて思考できなくなってしまうよっていう。
だからその世の中、お医者さんあなたは医者ですよと。この病気を判断しますよっていうフレームがあればAIって機能するんだけど。
なんかもうオープンワールドにボンって置かれたらもう判断するものが多すぎて何も起きないと。
その全てのルールを記述することも現実的に不可能だから。
固まっちゃうのね。
そうAIは動けなくなっちゃうよっていうのがフレーム問題っていうものね。
このフレーム問題が全然解決できないよっていうことって結局もうAIダメじゃんと。
また。
ということでこの第二次AIブームっていうのが。
冬の時代。
冬の時代に陥っていくと。ただちょっと面白いのは結局冬の時代に陥っていくんだけど、この時代に生まれたパワーの産物があるのね。
パワーの産物。
パワーの産物。
ナレジーズパワー。
もうね、気が狂ってる人がやったすごい取り組みがあってさ。
ふーん。
サイクプロジェクトっていうプロジェクトなんだけど。
サイク。
結局第二次AIブームの考え方よね。だからもうエキスパートシステムってさ、もう専門家の知識を全部入れ込もうということをやって、結局すごい労力と時間かかるからやめたんだけど、労力と時間かければ逆にいけるんじゃないかって考えた人がいて。
逆転の発想だね。
そう。
気合と根性ってやつ。
そう、世の中の百科事典とかあらゆる一般常識をコンピューターの中に入力してやれば、人間と同等の推論能力を持たせることができるだろうと。
それってifとかじゃなくてってこと?
いや、ifとか全で。
まただってそれ挫折したんじゃないの?それ。
それは気合が足りなかったからだと。
いやいやいやいや。体育会系がいたからここに。
エキスパートシステムっていうのは常識がないと。とにかく専門知識しかないから、いろんな常識をそこにぶち込んであげれば。
常識をね。
常識からない。世の中の全てをそこに入れれば。
人間社会の自然界の全部を。
そう。入れればできるだろうと。ということでコツコツコツコツね、入力していったんですよ。それがサイクプロジェクトで。
あのね、これね、まだやってんの?
マジで?ちょっと恐ろしいんだけど。
すごくない?
いつからやってんの?
これはね、1984年から始まってるね。
大丈夫なのそれ?
今もやってる。
なんで終わらないのそれ。
いっぱいあるから知識が。
なんかそれさ、完成して何かができるの?それ。
もうね、なんだっけ、なんていうんだっけ、完成しないやつあるじゃん。
桜田ファミリアみたいな。
そう、現代の桜田ファミリアみたいなもんなんだけど。
前沢さんの家みたいな。
あ、そうなの前沢さんの家。
前沢さんの家もなんかさ、なんだっけ、どっかの千葉かどっかの家、桜田ファミリアと一緒で、完成させるとなんか悲しいから、ずっと未完成にしてるんだよ。
そうか、すごいお金持ちの発想や。
そういうこと?なんかそれさ、生き残りの日本編みたいになってない?
ずっとね。
なんかもう、終わってますよ、みたいな。
ずっとそのね、戦場で戦ってるんだけど。
時代はもう、先生AIできてますよって。
40年間ね、手入力続けてんの、ずっと。っていうサイクプロジェクトっていうのがあって。
それ何かできるの?それ、完成したら。
これがね、結構面白いポイントでさ、もう今の先生AIとは全く真逆のアプローチなのね。
今ってもうルールをさ、自分で取得しようっていう機械学習なんだけど、もう人間が手で全部教え込んでいくと。
ことをもうひたすらひたすらこうやっていく。で、結局そのね、失敗はしてないの、実はこれ。
これって何かっていうと、もう絶対にハルシネーション起きないのよね。だって確実なことしか入れてないから、知識として。
なるほどね。
確率論で、なんか言葉が出てくるとか、知識が出てくるわけじゃなくて、もう人間が設定した世界のルールの中で、こう出てくるわけよ。
めちゃくちゃ融通効かないんだけど、仕組みとしてはね。なんだけど、絶対嘘つかないみたいな。
へえ。
何年かやっててあると。で、一応ね、これは、1個、なんかプロジェクトは進んでいるんだけど、なんか1個節目があってさ、
節目。
このサイクルプロジェクトを始めた人がいるんだけど、ダグラス・レナートっていう人は、2023年の8月に亡くなっちゃったのね。
ほうほうほう。
そこまでずっと、もうこれやるんだって、ひたすらその手入れ力でやり続けた人がいる。
気合と根性の人ね。
だからめっちゃ最近なんだけど、2年前に亡くなっとんの。
確かに。それまでずっと売ってたんだ。
そう。これがね、AI界隈ですごくニュースになったんだけど。で、結局、今も開発は続けてる運営と。
へえ。
もともとオープンソースとして。
入力をし続けて。
そう、オープンサイクっていうのが無料で公開されてたの、世界に。こんだけ作りましたっていうのが。今はそれはちょっと閉じちゃって、あくまでもそのサイクプロジェクトの中の企業なんだけど、それはもう。
企業の製品として一応その仕組みを使ったシステムっていうのが提供されてる。
へえ。
40年打ち続けた常識みたいな塊を使って。
なんかそれ、使い道あんのそれ。
だからあるらしい、ちょっとね本当かどうか一応調べたんだけど、一応ねハルシネーション対策みたいなので、絶対ハルシネーションが起きたらまずいような仕組みの中に使われたりとかするらしい。
うーん。
本当かどうかわかんないけどね、一応なんかこう調べた感じそういうことが書いてあった。
完成度何パーセントぐらいなんだろうね。
いやわからん。
どんどんどんどんさ、知識って増えていくじゃんなんか。
増えていく。
要はさ、なんかさ、百科事典とか年間みたいなもの全部入れてくののすごい版でしょ。
そうすごい版、どうやって入れてくのかもいまいちよくわかんないんだけど正直。
うん。
でも相当なる40年ね、こう作り続けた一個のモデルみたいな。
それはそれで重いななんか、人類の全英知がここにみたいなことでしょ。
そう、しかもそれをなんか自動で学習したんじゃなくて人が、人が入力してくっていう。
なんかそれはもう本質な気がするな逆に。
すごくない?
サボるなみたいな。
ね。でも結局ビジネスのスピード感には合わなかったんだけど、やっぱね、何十年かかるっていう壮大なプロジェクトを、
第2次AI部分は終わっちゃったけどやり続けたっていうね、それの考え方が正しいの。知識っていうのはパワーだろっつってやり続けたっていうプロジェクトが今もあるっていうのは、なかなか面白いなと思うよね。
すごいね、なんかここまで来たらずっとやってほしいな。
そう、だからねこれはまだ生きてるのよ。なんだけど第2次AIブームっていうのは、やっぱそういうさ、期待感を背負ってたけど、やっぱ現実にこう座ってパワーでゴリ押す。
結局40年かかってるからさ、サイクプロジェクトでも。どのくらいのクオリティかわかんないけど。そんなさ、キーを待てないから。
すぐ収益化できないなと思ったらやっぱそのお金出すとこがなくなって、その研究ができなくなるから、どんどん下火になっちゃうと。
結局お金にならないと滅びるよな。
そうなんだよね。っていうので第2次AIブームも終わってしまいましたっていう風に。2回こう滅びてるの、AIのブームっていうのは。
歴史から学ぶ賢者の視点と「おちつきAI」の役割
なるほどね。
これがねAIのね、歴史でございますよ。
ちょっとなんか一回滅びたもののその、アッシュみたいなその気合と根性チームが発生したのがエモいな。
面白いでしょ。でまあ今日はね詳しく説明したいんだけど、第3次AIブームっていうのは機械学習の時代で、
結局第2次で失敗した、人間入力するのは無理だよねっていうのも、自分でちょっとルール得得してもらおうっていうことで機械学習っていうのが始まる。
なるほど、なんか反省の上に立って改善してんだね。
そう。それはブーム終わることなく、ディープラーニングって技術が出てきたのと、あとはそのやっぱ計算リソースだよね。
パソコンの性能がすごく良くなったっていうので、実際にAIがね自動でいろんな知識を得得しているっていうことができて、社会実装まで繋がるわけ。
で今の世界があるんだよね。これがねAIの歴史でございます。
この構造を紐解くと、なんかどういうことが考えられるのかなって自分なりに考えたんだけどさ、やっぱどっちも期待と現実のギャップあるよねと。
だからなんかじゃあ今生成AIの時代どういうことが起こり得るかって言ったらやっぱこれ一個さ驚きが現実の状況を超えてボンボン出てくると、やっぱその期待感のギャップでさ、やっぱどんどんどんどんブームが落ちていくよねっていうのは実際あるんじゃないかな。
あんまり驚かない方がいいってことだよね。
だから落ち着かせた方がいいってことだよね。
だめだじゃあ落ち着かせ屋がパワーを持たないと。
そう。だから。
とんでもないブームの終焉を迎えると。
そういうことですよ。
やばいじゃん。
だから第一次AIブームも第二次AIブームも落ち着きAIがなかったから終焉したんじゃないかと。
なるほど。第四次ブームには落ち着きAIがある。
あるから。
これが今までと違う。
これはもう終焉しないんじゃないかっていうことだよね。
なるほどね。
歴史から学ぶとするならば。
歴史に名が残りますよ。
すごい大きな視点から言ってるけど。大きく言えばそういうことなんですよね結局。やっぱ加熱しちゃったってのは大きい。風呂敷を広げすぎた。
加熱させちゃダメなんだ。ひたすら冷水をかけまくっていく俺らで。
お金が欲しいがゆえに、研究者とかも含めて。やっぱりちょっと大きく見せすぎたよね。だから実際の結果を見た時、本当はコツコツコツコツ進めていけばやっぱ結果は出るわけよ。
研究ってそういうもんだから。だけどあまりにも風呂敷を広げすぎたから、お金支援が打ち切られちゃったりとか、政治的な話で期待感が持てなくなったりとか、
民衆の興味が冷めちゃって、どんどんどんどんブームが終わっていっちゃったっていう問題が、現実があるのね。
なるほど。それさ現実問題難しいよね。誰かがそうやってやり始めたらさ、我も我もってやらないと置いてかれちゃうというかお金ももらえないしさ。
そう結局ビジネスで研究もお金を取らないことにはなかなか続けられないっていうのもあるから、このバランス感がやっぱ難しいのよね。
やっぱり冷水をかけることによってビジネスが成立するようにしないとダメってことだよね。
そう、やっぱそこにうまいバランス調整ができないと、どんどんどんどん冷却水なくエンジンがガーって回ってってボーンってブローするみたいな。それはバランスを取るための。
かなりそちらが高度だね。高度だし損な役回りだね。
そう、でもやっぱいるじゃん。冷却の仕組みっていうのはどんな機械にもいるわけよ。
いるね。ってことはそこやる覚悟があるぜって話?今日。
そういうことですよ。
茨だよ。茨だよ。先生一応言っとくけど。
我々の存在の意義をもう一回定義しとこうって話よね。
素晴らしい。
歴史から。
素晴らしいです。
でしょ。資座が高いでしょ。すごく。
刺されるよいっぱい。
いいんですよ。
いいね。
それでやっぱ世界が進むのであれば。
かっこいい。
どういう。
教科書に残る。
教科書に残りましょうと。
第四次ブームが続いた理由。
だってほら、カネのポッドキャストのさ、作り方もそうでしょ。だって歴史に残ったりとかさ。
そうなんです。
しないとってことでしょ。
残んないものに作る意味ないんで。
そうでしょ。100年後200年後残ったときに、AIの歴史をこう見たときに、第四次AIブームっていうのはなんでこれ終わらなかったの?これうまくいったんだろう?
あっ、このポッドキャストがあったんだろうなっていうことを。
いやもう、勝ってくれてる。
そうでしょ。
支部長、勝ってくれてる。
勝ってくれてるでしょ。
いや俺の中でね、ちょっと話すけどね、そこ繋がってなかったのよ。
繋がってなかったの。
落ち着きAIは100年後に残るものなんでしょうかっていう、俺の本来のコンセプトからこれはずれてるんじゃないかと。
ああ、なるほど。
打ち切りにすべきじゃないかっていう。
おっと、おっと、おっと。そこまで言ってたのか。
でも打ち切りとかあれだけど、楽しいからいいなーって感じだったけど、なんかそのコンセプトからずれてるっちゃずれてるんだよなーとか思ってたんだけど、今の話はすごいよ。
ああ、よかったよかった。
繋がった。あ、そのアプローチで100年後に残るみたいなの、100年どころじゃねえよ。
歴史に残る、技術史に残るわけだからね。
すごいわ。その時代の役割を果たすことによって歴史に名が残るんだ、これ。
そう。
すごいわ。
だから100年後にAI学びたいっていう人がさ、そのG検定か何かわかんないけど、その時にある検定受けた時に出てくるわけ、教科書の中で。
絶対出るじゃん、それ。
あ、第4次AIブームの時には、あ、そっか、落ち着きAIってポッドキャストがあってっていう。
なぜハイプサイクルのあの流れが崩れたのかっていう。
そう。
彼らの頑張りがあったのですっていう。
そういうことですよ。あ、なるほど、そういう人たちがいたんだ、あ、加熱する人もいたけど、冷やすサイクルのそういう役割の人がいたから、あ、なるほどねっていう、そこ。
なんか初めてそういうちょっと逆行したニッチな役回りで仲間ができた、俺。
そういうこと、本当に。
ずっと孤独だったから、涙出そう、俺。
あ、ほんと。
この話公開収録でやりたかったね。
あ、確かにね。
高級室よ、俺はみんなの前で。いや、いい話。なんか今日はさ、なんかもう、なんか、はい、授業ですか、はい、はい、はい、はいって聞いてるだけかなと思ったら、とんでもない。
いやいやいや、最初言ったやん、なんか歴史から学びましょうと。
すごくいい話。
なんかこう歴史をひも解いたとき、歴史を学んで、あ、こんなことあったんですね、じゃ面白くないから、それを解釈したときに、どういうことがじゃあ今できるんだっていうのを学ぶと。
それが賢者でしょ、歴史から学ぶのが。賢者でやりましょうよということですよ。
いや、賢者でいこうぜ。
賢者でいこうよと。
それで言うとさ、もうちょっとなんか気張って気合い入れて氷水ぶっかけないといけないかもしんないね。
そうだね、どういうかけ方ができるかと。だからどこが今熱い、熱いのかっていうのもやっぱりキャッチアップしていかなきゃいけない。ちょっと冷やさなきゃいかんよねとか。
ファイヤーマンでしょ、消防士の気持ちだね、ファイヤーマン。
そうだね、あ、燃えてる燃えてるみたいな。
ピピーって、オラーってやるってことでしょ。
めっちゃ嫌われそうやな、せっかくこっち盛り上がってるのになんなんするのみたいな。
あいつ盛り上がってるとこに来てまたやってるわって。
またなんか行ってくるわーつって。
AI業界から爪弾きにされるよー。
いいんですよ、そういう人たちが世界を支えるわけ。さっき言ったサイクプロジェクトもそうだけど、俺はこれをやるんだって40年やってさ、まだやってる人がいるんだから。
その話もね、その話も面白いわ。
そういうところから学ばなきゃいけない。
そういう人いるんだねっていう。
そう、すごいよね。そういう狂気の裏側みたいなところに、やっぱ本物はあるわけよ。
マイノリティが実は歴史を作りますから。
そう、流行りしたりでこう流行って乗っかって去って去っていくみたいな。
まあそれはそれで時代の流れなんだけど、そこじゃないところにもやっぱ本質ある。そこじゃないところにこそ本質あるよねっていう話よね。
ちょっとちゃんともうちょっと氷を用意してかなあかんなあ。
っていうのがね、今日のお話でございますよ。歴史からいろいろちょっと学んできました。今はもう今日はG検定の範囲もちゃんと網羅できたし、我々のコンセプトというか立ち位置も再定義できたと。歴史から学びましたね今日は。
すごい。
よかったですか。
だからあれだね、検定で出るわけだね。
検定で出るし、今日話したこと検定で出るし、100年後の検定には我々の名前も出てると。そういうことですよ。だから残すってことでしょ、ポッドギャスを。
100年後の俺らみたいな変わった奴らが笑いながら取り上げるんでしょ。
そうそうそう。
こんな奴らいたんだーって。
何やってんだこいつら。
こいつらバカじゃんって。
こんなやってんの?みたいな。ずっとこんなことやってたの?みたいな。ブームの最中に?みたいな。
いいね。いいね。じゃあこの音源も何とかそこまで残しておきたいな。
そう、残さないといけないね。ネットの上にとりあえずは残すからね。
聞いてますかー?100年後の人たち。
そう、この回をね聞けって言って、QRコードか、その時はQRコードじゃないかもしれんけどさ、あるかもしれんね。参考資料として。
なんかちょっと今イメージとして100年後にもどうせさ、こういう変わった奴らがいてさ、似たような奴らがペアで話してるんでしょ多分。多分ね。
なんかそいつらにバトンパスする気持ちになってきた。
ああいいね。よかったよかった。かねんのモチベーションが上がりました。
いやモチベーションっていうか、ちゃんとそこ繋がった俺のやりたいビジョンとこの番組が。
ああ、よかったです。
繋がりました繋がりました。だってさ、速報会とか始めちゃってさ。
そうだね。もともとなんかちょっと。
なんかちょっと楽しさ重視で目的忘れてません?みたいな感じのとこあったから。
だしAIの本質的なとこって言ったとて、100年後にはこんな話なーとかって思ってたりしたから。
100年後残すために今指していくっていうそっちの発想は素晴らしいな。今までなかったその視点。
ああ、よかった。
いやーもう支部長と組んでよかったよ。
ああ、そう言っていただけると。
もうほんと勉強になるわ。いろんな意味で刺激になるわ。
もうなんか変な穿った視点で物音見るの好きだからさ。やっぱただ話すだけでもうつまんないじゃん。誰も言えるし。
好きだわー。好きです。
ありがとうございます。
最近あのね好きだなと思った人には好きですって伝えるようにして。
ありがとうございます。1好きですいただきましたんでちょっと集めていきます。
ありがとう。
ということでまあ今日はねこういう話でございましたよ。
はい。
AIの歴史からちょっと今のあり方を見直しましょうと。
これ最後まで聞いてた人どれぐらいいるかわかんないけど最後まで聞いたらすっげえ落ち着きが待ってたからねこれ。
そう。
この回を最後まで聞いてるかどうかでこう別れ目が出てくるんだね。
そう、途中で離脱しちゃうってことはまあまあまあ厳選だから。厳選してます。
恐ろしい。
はい。
なるほどね。
はい。
よかったです。
はい、という結論でございました。
はいはい。
またねちょっと第3次とか第4次、まあ第4次はまあ現在進行形だけどさ。
うん。
第3次も結構面白い話いろいろあるので。
うーん。
またどっかのねタイミングで。てかまあ必ずそのディープラーニングの話は深掘りしていかなきゃいけないからその話もまたしていこうと思いますので。
はい。
はい、よろしくお願いします。今回はねここまでとさせていただきますね。
はい。
はい、それじゃあそろそろおしまいとさせていただきます。また次回お会いしましょう。
番組ハッシュタグはシャープ落ち着きAI、ひらがなで落ち着きアルファベットでAIです。
番組の感想はXなどSNSでハッシュタグをつけて書き込んでください。
今回の話よかったな落ち着いたなという人は☆5レビューをつけて応援してください。
それではまた1週間落ち着いて過ごしていきましょう。
さよなら。
