AIの学びの可能性
こんばんは、シゴクリラジオの大橋です。今回もシゴクリラジオを始めていきたいと思います。今回のテーマはAIを使って学ぶみたいな話ですね。面白いというかですね、切り口として
既に経験している経験者側ですよね。いろいろやったっていう人と若い人、これから
働くとかね、若手の人と比べるときにそのシニア側というかですね 経験者側って、シニアって別に高齢者って言うんです。経験シニアみたいな、エンジニアみたいなシニアって言ってるんですけど
まあそうですね、比較したときにどうなるか 簡単にですね、話していきたいとおもいます
今回もどうぞよろしくお願いいたします。はい、シゴクリラジオの大橋です。すいません、ちょっとね、声がね、あんまり調子良くないんで、ちょっとボソッとなりますが、簡単にですね、今回は
上がっていきたいと思います。まずテーマですね、AIをどう使うか。特に若い人がどう使うのかと、シニアですね、既に経験をしている人、40代以上とかですかね
で比較すると、えっとですね、ゲッターというですね、Xね、まとめたようなネタで見てたんですけど、まあシニア側が有利じゃないかみたいな話がありました。もちろん反論として、いやいや、あの若手もAIで学ぶから別に
そこのところ神してないんじゃないの?みたいなのがあって、まあ確かになーって思って見てたんです。で
あのー、身体性の話をですね、まあこのラジオでもしてると思いますが、例えばプログラミングをAIで学べることは多分確かなんですよね。
で確かなんですが、例えば僕もプログラミングになると思うんですが、まあそのサーバーサイトで
投稿っていうのを、まあ詳しくない人はなんか雰囲気だけでいいんですけど、まあなんか
なんだろうな、簡単に言えばその若干専門的になっていくとこですよね。話がありまして、それがわからないのでAIに聞いていきますと。
それはですね、Googleのあるサービスで使うためにはどうしたらいいかってことを聞いていくんですけど、あのその通り指示通り
指示がですね、まあ正しいかどうかがわからないわけですよね。これは僕がっていうのもありますし、知らない人であれば特に若い人だと
よくわからない。確率が高くなる。で、プログラミングって
コードを打ち込む、英語とかで命令を打ち込むっていう風に、
それはそれで正しいんですけど、実際ですねコンピューター自身の設計と言いますか、全体像。
もしくはその今触っているものが一体何なのかを理解しておかないと全然見えないんですね。
何だろうな、迷路に入り込んでしまうような感覚ですか。 例えば
迷路を特にしても、まず分かんないですけど、左側の左にずっと行ってみようみたいな戦略があるとするじゃないですか。
左側ずっと行ったら、それでゴールしたらいいんですけど、まあだいたいゴールにならないですよね。で、ゴールじゃない。
じゃあ戻ってきますよね。で、まずその時に戻ってこられるか、スタート地点まで。
っていうのはありませんか。で、さらに左に行ったらまた違う分岐路がありまして、っていうのがだいたいですよね。
このやり方は、この道は正しいのかどうかってなっていって、最終的にですね、その頭の中でメモリーですよね。
頭のメモリーが少ないと、3個ぐらいもいいけど5個ぐらいもあったらパターンを書き出しておかないと、もはや崩壊すると。
つまりプログラミングとしてコードを書いて、それが動くようなものは作れないんじゃないかなって思うんですよね。
で、この時にじゃあどうすればいいのかっていうと、実はですね、そのプログラミング自体にヒントはないんじゃないかなと思ってまして、
どういうことかというと、プログラムって書く時に何をしたいかっていう時に、例えばよくあるのがそのエラーを直したいってあるわけですね。
エラーを直したいので、エラーを貼り付けてどういう意味ってやっていくのはいいんですけど、ここで問題はその意味を考えなかったりするわけですね。
学習ってその意味はこうだからっていうのを予測しないといけなくて、なんだけど、例えばエラーメッセージがわかんないからそのエラーメッセージを解釈して、
英語が多いので翻訳してもらって、どういうことをいじったらいいのかって考えるとこが多分結構学びのポイントなんですけど、
それが全部言われているとわからなくなってくるんですね。
で、わからないまでなくてもその意味を正しく理解して、もしくは何をしたらいいかっていうのが正直ですね、わかんないんじゃないかなと思います。
っていうところが結構触ってて出てくるところです。つまりその全体じゃなくて一部ごく一部のタスクですよね。
この部分が動かないときにどうすればいいかのサジェスションみたいな提案をAIから受けることができて、
それでなんとかできるかもしれないんですよね。できるかもしれないんだけど、じゃあそのサジェスションでエラーが一つ直るじゃないですか。
そしたら全体が動くようになるかというと、全体はまた別のステップがあってみたいなところで、
例えば庭がですね、膨大な庭があって芝生、公園の芝生みたいなすごい膨大だね。
テニスコースとかじゃなくてもっと大きな芝があるとするじゃないですか。あるところに芝がポコッと削れてて、あなたは芝を直さなきゃいけない。
これがプログラミングだと思ってください。プログラミングは一部ですね。削れてるから芝を1個持ってきて直せばはい終わりだと思うんじゃないですか。
でも芝は実は膨大になって、それをまずチェックしていかなきゃいけないんですよね。
チェックしてその芝の状態が悪いところがこことこことここって全体像が分かってたら、今やってるあなたの芝を直す仕事も別に
10分の1でね、あと9個だねってわかるじゃないですか。でもこれが分からず、むしろ芝がどんどんボコボコになっていって数も把握できないしっていうような
自転車操業みたいな感じですか。 になってしまうのかなってことを思いました。
だからAIがどう学習するっていうのが悪いというか、他にもっとやり方が多分あると思うんですが、
だからそういう意味ではその最初の話に戻すとAIで学習できるっていうのは若干不利なような感じがしました。
効率的な学習の未来
既にやっている人と比較したら。まあでもそれは何でもそうかなと思います。 現時点でね、比較したら。ただそれも
学習の仕方の話であって、どういうふうにやるかっていうところが確実されてなかったり、もしくはやり方によっては
教育のところにメスというかですね、改善が入ると。例えばプログラミングって3年5年ぐらいかかるんじゃないかなって僕は思ってるんですけど、実際に
学ぶのは。それがですね、もっと短縮される。 さっき言った全体とかそういうのももっと分かりやすくなっていって
早くね、学習できるようになるんじゃないかなっていうことも思ってるんですよ。 これはですね、どんどんやっていけばいいし、やっていってうまくいくやり方をどんどん見ていけば
どんどん出てくると思うんですね。 出ていったらそれを道理にやればいいかなと。
そうやってですね、学んでいくというか、AIで学んでいくところがもっともっと磨かれていくと、全然今言ってることもだいぶ古臭いというか
手を動かさなきゃ学べないっていうことはないかなと思ったりしています。 ただ身体勢ってことで
分かるとできるか違うみたいな話で、頭でやっぱり分かる。 AIを使ったら分かるって言ってでも、結局そのスピードがやっぱり遅い
わけですよね。じゃあ理解するできるっていうところが何なのかなっていうことを考えていくと、おのずと
その型みたいなものを やはり得ていかなきゃいけなくて、型っていきなり得られないんで、じゃあAIとどれくらいやると得られるか。
ただ 一つ明確なのは、
すごい熟練した人とかそこそこできる人がいなくても、AIがそれを先生代わりにすることでいつでも聞けて、
要は時間を費やせるわけですね、どこでもね。 っていう意味では学習の効率が上がると。今まで1日1時間しか
先生に聞けなかったのが、2時間聞けると、3時間聞けると なってて、当然そこに全部時間を費やす人はもちろんあるので、そういう意味では時間が短くなる
というよりも期間が短くなる感じですよね。 1ヶ月でできるといっても、1日本当に5時間ぐらいやってたら
普通の先生って人間の先生だったらできないけど、それができてしまうっていうのは、ちょっと面白くない、 面白くないかなっていうふうに思っています。そこに何かチャンスが
あるんじゃないかなっていうのが、今の僕の見立てだったりします。
今日はこれぐらいにしたいと思います。AIですね、普段使われてる方も使われてない方もいらっしゃると思いますが、特にAIで仕事を奪われるみたいな話はありますが、
どちらかというと、AIを使って学習していくと。学習をしていくところで、教育における学びの効率性とか、今までかかっていた時間が短くなるとかっていうふうに、
ポジティブな方向で今回は捉えています。なんで、その良いやり方があれば、どんどんやればいいし、そういうのにどんどん共有していったほうが、
学びが質が高くなって、いいんじゃないかなと思っています。今回は一応となります。小国ラジオ大橋でした。
ここまでお聞きいただきまして、ありがとうございました。以上、失礼いたします。
