人工知能:アルゴリズム経験と人間的ブレイクスルー

ゲームのアルゴリズムや碁のアルゴリズムはけっこう簡単だ。ルールに基づいて、深層学習を繰り返すだけで、アルゴリズムに進歩性ははっきりってない。AI/AIと騒がれているが、結果機械学習を層的に重ね合わせるだけで、アルゴリズムの発端はパーセプトロン(人口ニューロン)だ。これはブール代数的に意識を取り扱おうというだけのことである。結果、ビッグデータを取集できるGoogleなどの巨大企業である数社しかこれらの分野では「知性蓄積」ができないのではないかという懸念はあるというのが一般的な見方だ。では、それ以上の成果が民間企業では上げられない時代にはいったのだろうか?

私は決してそうは思わない。確かにアルゴリズムは簡易であるが、それイコールビッグデータが必須であるという見識は間違っている。TensorFlowでAlpha碁は作られているし、これはいまやライブラリとしてPythonを使えばだれもが深層学習に発展的に取り組めるという実例はGoogleにある。そんなことはGoogleぐらいの企業になれば当たり前と感じているに違いないのだ。だからTensorFlowはフリーで配布されている。要するに産業動向を見据えたうえで、彼らGoogleは「民営化の民営化」を外資系製薬会社のように考えているだけなのだ。探索は子会社に任せて、セレンディピティを待つだけでそれで目的は達成できる。

かつて私は友人たちと格闘ゲームのアルゴリズムについては語らったことがある。複雑どころか操作に必要なキーは多くても20ぐらいで、その範疇に複雑なパターンがもう多く含まれている。例えば、ストでいえば、ボタンのキー操作はそれぐらいをタイミングよく出せばトッププロ以上の成果を上げるだろう。今SFCのゲームで人間を打ち負かす時代になれば、ストⅤなどの格ゲー最新作ぐらいの簡素なアルゴリズムで作られたプログラムにおいて人間をコンピュータはすぐにでも上回るだろう。人間には集中力の限界があるが、コンピュータにはそれ(集中力の限界)がないことも要因のうちのひとつだ。要するにゲームをやるのに必要な頭脳ってのははっきりいって狭いんだ(良い悪いは別問題として)。スポーツも同じで、人間がやる以上のことをロボットがやる時代になる。そのとき人間はアイデンティティを問われるだろうがそれは純粋な技術の興味からは外れている。

これは一見すると先述したようにビッグデータが必須であるというように感じられかもしれない。しつこいようだが、だがそれイコールではないのだ。要するにデータのあり方を問うたりできればまた違った景色が見えてくる。例えば、それがセキュリティやハッキングの問題だったり、SF的な意識的な問題だったり発想だったりする。見方変えれば扱うデータの種別も自然に変わる、大企業にしかイノベーションができないなんていうディストピアの時代じゃまだない。スパコンでのアルゴリズムをPCレベルにまで落とし込めればそういう時代に変わるだろうが、それはもうひとつのブレイクスルーを超えた上にあるものであって、そのときは人間は労働からも解放されているはずだ。問題はそのための”人間によるブレイクスルー”だ。そのためにはまずは意識のあり方を問わねばならない。それをコンピューター上で実現するのが当面の目的となるだろうがそれが最後のブレイクスルーとなる。そこまでいけば、機械自体が(ビッグ)データを集める必要性があるかもしれないが、そこに至るプロセスとしての仕事は人間にも残されてはいるわけだ。

marikoi

ここの主筆・共同管理人。ぶっちゃけ狂人。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

CAPTCHA