【AI】なぜ人工知能は東大に合格できないのか?「東ロボくん」プロジェクトで分かったAIの弱点 [無断転載禁止]©2ch.net
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2017年2月7日 8時0分 デイリー新潮 「週刊新潮」2017年2月2日号 掲載
http://news.livedoor.com/article/detail/12640468/
■なぜ人工知能は東大に合格できないのか?(上)
(中略)AIが東大に合格するなど簡単そうだが、挑戦してわかったのは、AIの弱点だった。プロジェクトを率いた新井紀子氏が明かす。
ロボット(AI)は東大に入れるか――。AIの東ロボくんが挑んできたプロジェクトに一区切りがついた。
この5年間、毎年模擬試験を受け、偏差値も少しずつ高くなり、有名私大に合格できるレベルには達したが、東大合格レベルに届く見通しは立たないという。
ある種の問題には対応できても、所詮AIには読み解けない問題が数多く残ることがわかったのだ。
むろん挑戦が無駄だったわけではない。新井教授によれば、浮き彫りになったのは近未来への意外な不安だったという。
人工知能(AI)には、できることとできないことがあると思っています。
シンギュラリティは起きませんし、AIのおかげで人間が労働から解放されることもない。
とはいえ今後、一定の仕事はAIが代替するようになるはずです。
(科学ニュース+板の字数制限のため中略)
■労働の二極化
それでも労働は残ります。残るのはまず、AIを使いこなしてAIには不可能なことを実現する、高度なクリエイティビティ能力と重い責任を要する労働。
残りは、KYすなわち空気が読めないAIにはできない労働。人間にしかできないことがあるので、それを低賃金で下働きさせる、という理由で残ります。
つまり、今存在している仕事全体から真ん中部分がAIに奪われ、人間が担う労働は上と下とに二極化されると思います。
結果、ただでさえ少子化なのに、失業と人手不足が同時に起こるという最悪のシナリオが現実になり、とくに高度なほうの仕事に就く人が不足するのではないか、と危惧を抱いたのです。
AIには、実はたいしたことができませんが、データ分析や最適化はできます。
つまり道具にすぎないけれど非常に高度な道具なので、AIには負えない責任を負いながら使いこなす人が不可欠です。
ところが、このままではエネルギー問題を最適化したり、自動運転でリスクを分散したりするためにAIを使いこなす人がいなくなってしまうかもしれません。
それは原発の説明書を読める人がいなくなるようなものです。
そういうことを本に書いたのですが、だれも実用書だと思ってくれませんでした。
そこで、毎年AIが勉強してそれなりの大学に入るようになったら、AIと人間の間になにが起こるのか、だれにでもわかるだろうと思ったのです。
■短文問題対策に500億語
シンギュラリティに到達すれば全員が平等になれます。
AIがあらゆる仕事を担い、人間は恋をしてダンスをして詩を作って暮らしましょう、というユートピアが訪れるというわけですが、私はそうはならないと予測しています。
労働から解放された人間にはベーシックインカムを、と話す人もいますが、そんな状況が訪れるわけがない。
そう思うのは、機械が意味を理解できない、ということがわかったからです。
今のAIは、ビッグデータによる統計的手法を使って意味がわかったふりをしているだけで、本質的な意味はわかっていません。
その証拠に、AIは何ギガとか何テラものデータを使いますが、人間は何ギガも何テラも見なくても意味を理解することができます。
(科学ニュース+板の字数制限のため中略)
■巷の「AI論」への疑問
そもそもシンギュラリティに到達するという根拠がよくわかりません。
全人類の脳のニューロンすべてを足したものより、コンピューターのチップひとつの容量のほうが大きくなる、とよく言われますが、なぜニューロンを足すという発想なのか。
足したら論理的な帰結が導かれるという保証はなく、脳細胞の数で決まるという話自体に信憑性がありません。
脳細胞の数は人間よりイルカのほうが多いという話もあります。それならイルカのほうが人間より賢いのでしょうか。
計算処理が速ければいいのかどうかもよくわかりません。
スーパーコンピューターの計算速度を競いだすと、横に原発を1基建てなければ電力が追いつかない、という話が中国で出ていますが、
このように、AIをめぐって論理的に破綻していない議論は聞いたことがありません。
今まで発達してきたのだから今後も発達する、という経験則にも疑問が残ります。
たとえば人が移動する速度は、徒歩から馬車になり、自動車になり、ジェット機になりましたが、コンコルド以後は速くなっていません。
(以下ソース) >>407 現在完了形を使うかどうかは過去と現在の状態の比較によって決定されるから
そういう条件condition、状態=status、stageをコンピュータにどう認識させるかという
プログラミングテクニックの問題だ。
英語の場合aspect=相とtense=時制の組み合わせ。
日本語の場合完了を表す助動詞「た」が英語の過去時制に対応する場合もあれば
「たら」のように仮定法や未来完了に対応する場合もあるから
日本語の詳細な分析が必要だ。
先日「ニュースで英会話」でも自動翻訳を取り上げていたが
かなり高度な翻訳結果を提示していた。
いずれにしても機械的に翻訳して間違いないcontext-free grammarと
ビッグデータによる統計的手法を使って解釈する文脈依存文法Context-sensitive Grammarを駆使しなければ逝けない。 >>414 >広い倉庫や箱に一番最適に詰め込む在庫管理作業
そういうプログラミングは雲仙普賢岳の火砕流騒動の時期に取り組んだことがあるわ >>406
>いつかロンドン・アイに乗り立ったかった
「乗り立ったかった」なんていう日本語は俺個人として使ったことのない表現だなw
「いつか」は語彙的にはsomeday in the futureと英訳できる。
「いつかロンドン・アイに乗り立ったかった」の最適な翻訳を得るためには
「乗り立つことができた」のかどうかという情報が必要となる。 人間って、結構「無駄」なことをしているんだよな
無駄と分かっていても、喜んで無駄なことをしている
例えば、酒飲んだり、歌うたったり、オタクしたり、ただ散歩したり、「無駄」な買い物したり、etc.
でも、本当は無駄じゃないんだろな
こういう「無駄な」ことができなきゃ、AIはまだまだ人間には遥かに及ばない 理由は東大の入試試験問題を作ってる人間の知能が低いから。AIに入試試験問題を作らせれば合格するのはAIだけで人間は全て不合格となる。 >>418
うむ、
将棋や囲碁もXデー直前までできるわけないだろ!無理だ無理だと言われていた
Xデーを迎えると無理だ無理だと言っていたことはすっかり忘れ
「高速に計算してるだけ。あれはコンピュータで処理しやすかったから。
計算はコンピューターの最も得意な分野だし疲れもないのだからできるのは当たり前だろJK」などと言われるようになる >>417
どういう風に作りました?
各荷物が固く形のしっかりしたものなら何とかなりそうですね
問題は
「こいつは柔らかいから隙間を埋めるのに丁度良い」とか
「これは壊したらいけないから周りがなるだけ揺れないようにあるいは圧力が掛かり過ぎないように」という
タイプの荷物も含んでいる場合で
こういうのもディープラーニングでどうにかなりますかねえ?
できたらアマゾンやクロネコヤマトが大喜びしそうw 昔居た、キーパンチャーという仕事は今では滅びていますね。
大型計算機システムのオペレーターという仕事はどうでしょうか。
テープを指令に基づいて装置にマウントしたりアンマウントしたりなどの
仕事はほぼなくなっただろうと思うのですが、今でもありますかね。 ちょっと前までは磁気テープにデータベースのバックアップを取っておくなんて所も多かったみたいだが 同じ英文を今のグーグル翻訳で和訳した場合に
地方国立だともうほとんど合格点
地方旧帝だと半分ぐらいの得点
東大だとほんのちょっとでも日本語文章的におかしいところがあると減点というよりほとんど点は付けない
コレだけ大きく採点基準に差がある
東大の和訳の採点基準は英語力以上にキレイな日本語文章化するかどうか
の比重が大きすぎるので、まだまだAI機械翻訳では厳しいという形になる 文章題、要するに自然言語が理解できないんでしょ。数学では。 将棋もあと100年は人工知能には負けないと言われてたんだけどな。。。
2045年には、人工知能は人間の知能を超えると思うよ。 プロジェクトがうまくいかなかった言い訳はいいよ
バカには無理だっただけ >>430
理論上できる理論なんてどこにあるんだよ つーか人工知能信者ってこんなにいたんだ
半分オカルトになってんのに 日本人は失敗すると、自分以外のせいにする。
欧米人は失敗すると、自分の非力さを責める。
うん、格言通りだな。 無意味な暗記のためのストレージ容量が足りないだけだったりして >>433
人間の意識やら知性ってのは物理現象なんだから再現できるだろ 人工知能否定派はまずググるのを自粛だな
コケにしながらサービスだけは享受するというのも虫のいい話だし滑稽だし
オカルトに頼ることもあるまいて >>425 キーパンチャーは不滅だよ
自治体なんかは市民税、自動車税、軽自動車税、健保など税務関係の処理を
情報処理会社に外注してるから。自治体でコンピュータ導入したところで
やはりデータ入力は必要。
自治体職員は朝鮮の両班と同じで肉体的労働(ごみ収集、土木工事など)は全部アウトソーシング。
自分たちではしない。
大型計算機システムのオペレーターは磁気テープの掛け替えだけが仕事じゃない。
同時並行的に進む複数のバッチ処理の進行具合をコンソールで監視して異常終了が発生すればSEなど担当者に連絡する。 入力の仕事か
手書き文字や印刷された文字を電子化された文字にするのは一応は出来てるけど
まだ人間と同じ精度で出来るほどじゃないからなあ
音声認識で文字にするのも相当進んで来てるけど
それをどの欄に入力するか?だと、もちろんソフトウェア次第で相当できるんだが
状況によっては現在の技術ではちょっと難しいものもある わかったのはAIではなく、お前が開発してるAI開発手法の弱点だろ。 .
東大、東大、うるさくないか?
オックスフォード大、パリ大だって受からねえんだろ? >>436 さん、間違えているって
>日本人は失敗すると、自分以外のせいにする。
>欧米人は失敗すると、自分の非力さを責める。
>うん、格言通りだな。
ユーラシア大陸極東部の人は失敗すると、自分以外のせいにする。
日本人は失敗すると、自分の非力さを責める。
が正しいですから。なんたって、新井さんですし ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています