Googleが人工知能の非常停止ボタンを開発したとして話題になりました。これなら、もし万が一人工知能が暴走して人類の脅威になったとしても、非常停止ボタンがあるので安心です。とは、さすがにいきませんよね。
SF映画やアニメでは、人工知能や無人兵器が暴れだした時にこの手の非常停止ボタンを押しても止まらないのがお約束。果たしてこのような「停止装置」というのは人工知能に対してどれほどの効果があるのでしょうか? また、非常停止装置にはどのようなものが考えられるのでしょうか?
Googleが人工知能の非常停止ボタンを開発したとして話題になりました。これなら、もし万が一人工知能が暴走して人類の脅威になったとしても、非常停止ボタンがあるので安心です。とは、さすがにいきませんよね。
SF映画やアニメでは、人工知能や無人兵器が暴れだした時にこの手の非常停止ボタンを押しても止まらないのがお約束。果たしてこのような「停止装置」というのは人工知能に対してどれほどの効果があるのでしょうか? また、非常停止装置にはどのようなものが考えられるのでしょうか?
10回クイズと言えば、「ピザと10回言って」と相手に「ピザ」を10回言わせた後で、「ヒジ」を指差して「ここは?」と聞いて「ヒザ」と言わせるひっかけクイズのこと。大人や学生の多くが一度引っかかるクイズですが、某バラエティ番組の検証で「5歳の子供15人に試して誰も引っかからなかった」という結果が出て驚かされました。
ヤラセであった可能性や検証方法に問題があった可能性もありますが、極めて簡単なクイズですし、検証を行った幼稚園で流行っていたわけでもなさそうです。これは「子供の脳」に何らかの関係がありそうなので、簡単に調べてみました。
ディープラーニングの特徴抽出能力を応用して、様々なチャット用の人工知能が開発されました。マイクロソフトの「りんな」や「Cortana」、Appleの「Siri」、GoogleもAlloというメッセージアプリにも会話用のAIが搭載されています。高度な会話用のAIには必ずと言って良いほどディープラーニングが搭載されるようになっているわけです。これは一体、どうやって会話しているのでしょうか?
そして、彼らの会話は人間の会話と比較すると何が似ていて何が違うのでしょうか? 技術的な部分を詳しく説明するのは容易ではありませんが、大まかな仕組みについて簡単に説明しながら比較してみましょう。
数学を勉強するには本があればいい。
物理科学、社会学、経済学等々も基本は同じことで、本ないし講義の動画やスライドがあれば勉強は十分可能です。生きた他者から教わることは、不可欠の条件ではありません。
では、言葉はどうでしょう?
これは意見の分かれるところだと思います。外国語を学ぶのに、書籍を主に使って学んだ人、他人と会話する中で学んでいった人、最近だと動画サイトなどでもレッスン用の動画があったりもして方法はさまざま、一概に言い切れないことでしょう。
しかし幼児が言葉を習得するのは、少し話が違ってくるようです。最近の研究で、幼児の言語習得には生きた他者とのやりとりが大きな役割を果たしていることが示されつつあります。
幼児の言語習得に社会的要因が欠かせないとする考えは”ソーシャルゲーティング仮説”と呼ばれ、これまで幾つもの実験が行われてきました。
社会的要因がいったいどのように言語習得に関わってくるのか、それを見ていきましょう。
バイアス、偏見と聞けばよいイメージは湧いてきません。
人種的偏見や差別から来る紛争やトラブルは世界中に数多く、学術研究の世界でも、実験データの分析や結論の立て方の中にバイアスが入り込めば、それはものごとを正しく理解する妨げになってしまいます。
一般的な認識では、バイアスはできるだけ排除すべきものです。
しかしバイアスは悪いだけのものでしょうか?
幼児期の言語習得に関する研究の中で、人間が言語を学習する過程ではさまざまなバイアスが働いていることが知られています。
それは言語の習得を妨げるものなのでしょうか? どうやら必ずしもそうではないようです。
幼児の言語習得に関連するいくつかのバイアスはどのように作用するのでしょうか。そして、それは言語習得という過程の中でどんな役割を果たしているのかを見ていきます。
グローバル化という観念がすっかり定着し、あえて話題にされることは減りましたが、日本の義務教育でも英語学習の早期化が図られるなど、外国語教育への関心は一層高まっています。
外国語教育の話になるとよく聞かれるのが、ある年齢を過ぎると外国語を習得するのが困難になる、ということ。
これは臨界期仮説と呼ばれています。
言語習得に適した年齢は3歳までとも5歳までとも言われ、確たる証明はありませんが、外国語の早期教育を重要視する意見の大きな根拠となっているのは確かでしょう。
この臨界期仮説は元々、外国語ではなく母国語の習得過程を研究する上で生まれた概念です。
近年の観測機器の発達に伴い、幼児が言語を習得する過程の研究は過去10年で飛躍的な進歩が見られました。
最新の観測機器を使った調査により、赤ちゃんは言葉を発しないうちからすでに発音の「練習」をしていること、そしてまた、赤ちゃんの脳には生後1年以内に大きな変化が起きることがわかっています。
赤ちゃんが喋らないうちからどうやって発音の練習をするのか、また生後1年以内に起こる変化とは何か、それを見ていきたいと思います。
2016年4月8日、スペースXのファルコン9が洋上着陸(厳密には着艦?)に成功しました。世界初の偉業として話題になりましたが、実のところ地上に着陸する試みは既に別のロケットによって成し遂げられています。それを知っている人から見れば、洋上に浮かべた船に着艦させるより、地上に着陸させれば良いと思うはずです。また、打ち上げたロケットが戻ってくるというのは素晴らしいことですが、何故わざわざ面倒な手間をかけて海に戻って来させるのでしょうか?
打ち上げコストが下がると言いますが、スペースシャトルは高くつくから廃止になったはずです。さらに、洋上に着艦させて海路と陸路で運ぶより、メンテナンスのための施設付近に直接着陸させた方が輸送費の分安上がりのように思えます。にも関わらず、何故わざわざスペースXは洋上着艦を試みたのでしょうか? 本記事ではそんな疑問に答えていこうと思います。
人工知能の技術が飛躍的に進歩し、スマホに搭載されるアシスタントから乗り物の自動運転に至るまで様々な分野で人工知能が使われています。しかし、あまりにもあらゆる場所で人工知能が使われるようになるにつれて、「人工知能ってそもそもなんだ?」という疑問が湧いてきます。
人間の問いかけに答えてくれるSiriやCortanaはかなり人工知能っぽいですが、自動運転や家電に搭載されているような人工知能はいまいち人工知能というイメージが湧きません。また、チェスや囲碁の人工知能などは人工知能の技術力を表す指標として考えられることもありますが、果たしてこれらの人工知能は同じ「人工知能」なのでしょうか? 本記事では、そんな素朴な疑問について考えて行きましょう。
将来、人工知能やロボットの技術が進歩してきた時、人工知能に人の仕事が奪われてしまう一方で、人工知能に奪われにくい仕事というのも多々あります。その中には、人間にしかできない仕事もあれば人間にやってほしい仕事もあるでしょう。人間の仕事が全く無くなってしまうわけではなさそうです。
それでも、人工知能が全く進出してこない仕事はありません。創造的な仕事は人間の領域だと言われていますが、小説を書く人工知能や絵を書く人工知能は既に作られています。人工知能にも得手不得手はありますが、どんな分野においても人工知能は人のライバルになるでしょう。その中で、人が有利に戦える仕事にはどんなものがあるのでしょうか?