AI

AIと教育

前回の気象は操作できるの続きを書くべきかと思いつつも(書くべきことが多々ありますので)、最近読んだ話題のベストセラー、新井紀子著『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』を取り上げることにしました。本書は非常に面白い本ですが、日本の科学行政・教育の現在をも、言わず語らずに照射しており、「気象」怪奇問題とも全く無縁ではないと思われたからです。わたしのこの読みは、おそらく著者の意図せざる面をも含んでいるとは思いますが、本書のプラス、マイナス両面を、素人探偵よろしく探索することにいたします。

 

本書の前半は、数学の専門家である著者がリーダーとして進めてきた、「ロボットは東大に入れるか」(「東ロボ」)プロジェクトを背景にしつつ、AIについての原理や特性などが分かりやすく解説されています。わたしは、数学の専門家が数学的アプローチからAIについて解説したものを読んだのは初めてでしたので、非常に勉強になりました。本書で示されたAIの数学的定義とは、数値化された情報によってその機能が付与されるということ。数値化されない情報は、AIの機能としては取り込めない、付与できないということです。新井氏はこれがAIの弱点であると指摘し、本書では、この弱点がかなり強調されています。

 

このAIの弱点は東ロボプロジェクトによって実証されたわけですが、このプロジェクトがもたらした成果(結果)とともに、合格レベルを上げるために様々な試行錯誤が繰り返し行われたことが詳細に報告されていますが、結論としては、東ロボくんは東大合格までには至らなかったものの、有名私立大学MARCH(明治、青山、立教、中央、法政大学)合格レベルの能力を獲得したという。しかしこのニュースはほとんど知られていないのではないか。ましてやこれが何を意味しているのかについては、大半の日本人は知らないまま(知らされぬまま)現在に至っています。しかし本書は話題になり、ベストセラーにもなっています。書店にも山積みされていますので、本書で初めて、東ロボくんがMARCH合格レベルの能力を持っていることを知った人も多いはず。わたしもその一人です。

 

東ロボくんがMARCH合格レベルの能力を持っているということは、東ロボくん(AI)がホワイトカラー職の大半を奪うということを意味していることを、著者は危機感をもって繰り返し強調しています。この危機を乗り越えるためには、すなわち人間がAIに負けないために何が必要なのか、著者の新井氏はAIの弱点を示しながらその方策を明らかにしていますが、この方策を探る中で、日本の将来を担う小中高生を中心にした現代日本人の最大の弱点が、図らずも露呈されてしまいした。AIの最大の弱点は、数値化できない文章の読解ですが、実は、小中高生もAIと全く同じ弱点、文章の読解力が非常に低いという事実が判明しました。これが「教科書が読めない子どもたち」という衝撃的なタイトルのゆえんでもあるわけですが、読解の分野によっては、小中高生よりも東ロボくんの方が上回る事例すら出ています。

 

この衝撃的な結果は、新井氏が中心になって実施した「基礎的読解力調査」によって明らかになったものですが、調査に至る経緯も詳しく書かれています。出題した問題も紹介されていますが、おそらくこれまでどんなレベルのもであれ、実施されたことのない類の問題ばかりです。読解力調査とはいえ、問題はいずれも、おそらくどれほど優秀な国語の専門家でも考え付かないであろうような内容です。それほど特殊な問題なのかといえば、さにあらず。本来ならば、誰にでも読めて、誰にでも答えられるであろうはずの、平易な文章を使った平易な設問ばかりです。

 

しかしこれらの問題には、東ロボプロジェクトを率いた数学者新井氏ならではの工夫が隠されています。ロボットに言語能力・読解力を持たせるためには不可欠な文章読解のタイプ分け、分類に基いて作問されていることです。非常に平易な作問ながら、読解力の真髄を問う内容になりえているゆえんだろうと思います。わたしが本書でもっとも感動したのは、これらの読解力調査の問題群です。これらの問題群を見ると、新井氏の数学者であるとともに数学者の枠をも超えた非凡さが伝わってきます。

 

しかしその一方でわたしは、新井氏のAI観には多々疑問も感じています。最大の疑問点は、新井氏はAIをめぐる動きを、あくまでも理論的枠内で考察していることです。理論的枠内とは、数値化可能な情報のみがAIの糧になり、言語に代表されるような数値化できない情報は、AIにとっては未来永劫対応不能だという基本認識に依拠しているということです。新井氏が、シンギュラリティ(AIが人間の能力を超えるという技術的特異点)は来ないときっぱりと断言しているのも、この基本認識によるものです。新井氏が本書で強調しているのは、昨今の風潮として過度に高まっている、まるで万能の神でもあるかのようにAIに抱く過剰な期待は、AIの基本原理を無視した全く根拠のないものだということです。

 

新井氏のこの指摘は、AIの能力を冷静に理解するには非常に有効なものですが、その一方で新井氏の指摘は、AIに対する人々の興味関心を一気にそぐ、身も蓋もない、いわばぶっちゃけ話の類いだとも言えば言えるるわけです。しかもこのぶっちゃけ話的効果は、われわれ素人のみならず、プロの方々にまで及びそうな厳しさを孕んでいます。

 

もしも企業や大学などの研究者たちに、本書に書かれているようなAIの限界を容赦なく原理として突きつけたならば、AIに関する新しい技術を開発しようと考えていたり、新しい製品の開発を考えていたとしても、彼らの中に芽生えていた創造への意欲は、一気に萎えてしまうのではないかとまで感じさせられました。原理を無視した創造は創造たりえないともいえるわけですが、不可能を可能とするところにこそ、真の創造や学術的・技術的革新が生まれるのではないでしょうか。

 

実は本書の冒頭付近に、原理的には不可能だとされていたAIの画像認識において、その壁を突破した新技術の登場に驚愕した、新井氏自身の体験が紹介されています。画像認識においても、AIに膨大な情報を投入して、そのデータを基にAIは眼前の物体を識別するのですが、その識別にはどれほど精度を上げても10秒はかかるという。ところが昨年2017年4月に、アメリカのワシントン大学の大学院生が、0.02秒で、つまりはリアルタイムで目にした物体を検出するシステムを開発したという。新井氏も招かれて東ロボについて講演した国際会議で、その新技術の披露を目にした新井氏は、思わず「嘘でしょ」と叫んだほどの「驚くべき技術」だったという。ここまで精度が上がると、新井氏自身も認めているように、AIの目はほぼ人間の目に近いといえるわけですが、このAIの目は自動運転の安全には不可欠の技術です。

 

新井氏はこの驚くべき実例を紹介しながらも、AIの能力のさらなる拡張が可能だとは考えておらず、その限界をわれわれ読者に伝えることに主眼を置いています。その一方で新井氏は、AIによって現在ある仕事の多くが奪われることへの対処を、危機感をもって強く訴えています。AIによってもたらされるこの危機を、世界で最初に指摘したのは新井氏であったことも紹介されています。われわれの仕事の大半を奪うAIは、これまで人類が経験してきたいかなる技術革新とも全く異質だとAIの特異性を指摘しながらも、なぜAIがそれほど特異的な能力をもつに至ったのか、そこに関しては新井氏はほとんど触れていません。AIは数値化されたデータを四則計算で処理しているだけの計算機にすぎないという、AIの限界だけが強調されています。

 

この限界強調にわたしが違和感を感じるのは、このAI認識だけでわれわれ日本人は生きていけるのかとの危機感を覚えるからです。新井氏は当然のことながら、プログラミング教育にも反対しています。日本語の基礎的読解力もない子どもたちに、プログラミング教育なんてもってのほかだというのももっともだとは思うものの、IT・AI登場以降の時代に生きる人間にとっては、プログラミングの基本的知識は、産業界が求める能力であること以前に、世界を認識するための不可欠の基礎知識だと思います。しかもこの新技術は、かつて人類が経験したことのない全く特異な技術であることは、新井氏も含めて誰もが指摘していますし、この新技術を使った機器類や製品はわれわれの生活の隅々まで浸透しています。

 

しかし日本では今に至るも、小中高では、人類史を画するこの新技術を使った製品の使い方は教えられても、この新技術そのものは教えられていません。大学でも専門学科の学生以外は学ぶ機会はありません。これほど異常なことがあるでしょうか。安倍政権になって初めて、小中高にプログラミング教育の導入が決まりました。その準備が進みつつある中での本書の出版は、この動きに水を差す結果になりそうですが、プログラミング教育の導入は予定通り進めていただきたい。不祥事噴出続きの安倍政権は、支持を公言するのもはばかられるような惨状を呈していますが、プログラミング教育の導入は英断であったと思います。

 

AI技術の人類史を画する特異性は、言語的指示を示すプログラムによって動くという点にありますが、それをいわば可視化したプログラミングそのものに触れることなしには、その真髄まで理解することは不可能だと思います。プログラミングの原形は無機的な数字ではありますが、それらの数字が意味するところは言語化できる有意味生を帯びているわけですから、専門家以外は、プログラミングを通してAIの真髄に触れることで十分だろうと思います。プログラミング教育導入の最大の目的は、小中高生全員をプログラマーの卵として育成することではなく、プログラミングの実際に触れて、IT・AIの真髄を理解することに置くべきです。この人類史を画する新技術の小中高での必修化に今なお反対する人々が存在することは、全く理解不能です。彼らは日本の後進国化を望んでいるのではないか、あるいは日本人を無知のままAIの渦の中に放り込もうとしているのではないかとさえ考えてしまいます。

 

新井氏は日本の子どもたちの基礎的読解力不足による学力低下の現実に驚愕するととともに、何とかしてこの惨状を変えたいと心底願い、考えて提言されておられるわけですが、基礎的読解力の回復だけで、AIと対抗しうると考えておられることには非常な違和感を覚えます。新井氏は、AIは今ある仕事の大半を奪い、われわれの生存そのものを脅かしかねないと繰り返し述べていますが、AIがなぜわれわれの仕事の大半を奪うほどの、人間と同等の能力をもっているか、その不思議さや驚き(人類史を画するAIの特異性)については、少なくとも本書ではほとんど言及されていません。それどころか新井氏は、AIは単なる数値化された情報の塊にすぎないと断言し、AIに対する驚きの芽生えさえ排除しています。これは、新井氏が余りにも優秀すぎる数学者ゆえなのか。

 

国立情報学研究所教授、同社会共有知研究所センター長という、公的機関の幹部でもある新井氏の優秀さは、ボランティアも厭わぬ100人もの技術者を動かし、東ロボプロジェクトを成功させたことだけでも十二分に証明されていますが、加えて国際的な賞も受賞されており、その優秀さは世界的にも高く評価されているようです。にもかかわらず、新井氏はなぜ人類史に画期をもたらしたAIの意義を積極的に読者に訴えようとはしないのでしょうか。新井氏はそれどころか、AIを必要としているのは、無料でサービスを提供していることから、膨大なデータ処理を安全かつ迅速に行う必要に迫られているグーグルやアマゾンなどのIT企業であり、これらの企業は例外的だという趣旨の指摘もなされています。要するに新井氏は、日本企業や日本人が、AIを使った新規事業を考案したり、AIの新技術を開発したいという意欲をそぐことに力を注いでいるかのような印象すら受けます。

 

なぜなのかを考えるために、似たような事例を取り上げることにします。量子コンピュータです。数年前、カナダの企業D-Wave Systemsが量子コンピュータを開発したことがIT専門WEBで報道されましたが、この技術は東工大の西森秀稔教授と門脇正史氏が考案したものだという。日本人が考案した技術ながら、カナダで商品化されました。しかし当時国内の反応は非常に冷淡なものでした。正式の名称は忘れましたが、情報学関連の機構の専門家は、量子コンピュータの実用化には30年はかかるとコメントしていました。市販されたものは真正の量子コンピュータにはあらずとでも考えていたようです。おそらく理論的に検証すると市販品は、エセだということだったのでしょう。しかしそれから数年後の昨年、東北大がこのカナダのD-Wave Systemsと提携し、実際に運用を始めました。つまりこの量子コンピュータは、有効にその機能を発揮しているということです。それどころかこの量子コンピュータは、Lockheed Martin社、Google社、NASA Ames研究所、Los Alamos研究所などが利用しているという。日本でも自社では所有しないものの、クラウド利用が広がっているという。

 

基礎的な研究は実用に適しているかどうかという近視眼的な視点とは無縁の場でなされるべきですが、純粋培養的な環境の中でのみなされている研究は、100年経っても実用化されることはないはずですし、その存在そのものすら世に知られることもないはずです。東ロボプロジェクトは国際的にも高く評価され、同様の試みがアメリカや中国でもはじまったという。新井氏によれば、このプロジェクトの結果明らかになったロボットの限界(文章読解能力・自然言語(人間の使う言葉)処理能力の限界)は、量子コンピュータを使っても突破できないという。しかし素人の素朴な疑問をいえば、いくらAIに対する情報処理技術が高度化しているとはいえ、AIに大学入試問題を解かせるのは、文章も読めない幼児に大学入試問題を解かせるような無謀な試みのように思われます。

 

人間の言語能力獲得のメカニズムは未解明だそうですので、未解明の部分まではAIに移植することは難しいとは思いますが、小学校以降は、テキストを使った体系的な言語習得訓練が始まります。われわれ人間は中学、高校の合計12年間の勉学を経て、やっと大学受験に挑みます。AIにもこのカリキュラムに従った体系的な言語習得をさせ、学年ごとに習熟程度を検証し、言語能力を徐々にかつ確実に高める方が、AIの限界突破には有効なのではないかと思われます。素人の思いつきにすぎないと一蹴されそうですが、本来はAI以上の無限かつ複雑な能力を持っているはずの人間も、文字の習得は「あいうえお」から始まります。

 

日本は、AI技術を扱う先進国や中進国の中では例外的に、IT・AIを専門に管轄する情報技術省などの役所が存在しない、珍珍国です。今やIT・AIは社会の隅I々にまで浸透し、われわれの生活空間のみならず、地上、海上、天空をも包囲していますが、人類史を画するこの新技術を管轄する役所がないということは、安全保障上、無防備きわまりません。これほど無防備な国は、日本以外には存在しないはずです。余りにも異常です。

 

沖縄駐留の米軍の軍用機が頻々と事故を起こしていますが、一部には操縦ミスなどもあるとは思われるものの、墜落や機能停止事故などの大半は、軍用機のコンピュータが攻撃を受けた結果発生したものではないかと素人推測しています。米軍を攻撃する動機と能力を持っているのは中国以外にはありませんが、日本中でAI無知が続く中、中国は軍用、商用、あらゆる面でAIの運用能力を高めています。日本はこのままAI無知をつづけていいのでしょうか。

 

最後に、文部官僚の汚職に関連して付記しておきます。官庁大改革で科学技術庁が解体された後は、行政的権限のない研究所や「××機構」が増加したはずですが、研究予算の選択的配分を歴代政権以上に強化した安倍政権では、これらの公的な研究機構や特定企業や特定大学に集中的に予算を配分しています。これが加計学園系列2校(獣医学は除外)への巨額予算の投入や、官僚の相次ぐ日大汚職事件やPEZY社汚職を生み出す源泉になっています。

 

これら文科省関連の汚職事件の続発は、小泉改革で導入され、安倍政権でさらに強化された、大学などへの文科省予算の選別的配分策が、日本の教育研究レベルの水準向上にはほとんど貢献せずに、実質的に選別権を持つ政治家や官僚の権限強化に多大なる貢献をしてきたことを改めて浮き彫りにしています。事実、研究予算の選別配分導入後、世界における日本の研究水準は向上するどころか、逆に低下の一途を辿っています。研究予算総額はほとんど変わっていないにもかかわらず、です。ここが最重要ポイントです。政治家や官僚による恣意的配分の結果であることは明白です。しかも26日、文部官僚の汚職発覚と同時にオウム死刑囚への死刑執行。6日と全く同じ光景が再現しました。

 

なお、2011年に始まった東ロボプロジェクトの予算は3000万円、100人もの技術者がボランティで参加。新井氏は本書『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』の印税の全額を、基礎読解力調査を推進している一般社団法人「教育のための科学研究所」に寄付されるという。ちなみにこのプロジェクトが進行しつつある頃、民主党政権は九州大学に対して、韓国の大学との交流事業にのみ特化した予算4000万円を交付しています。日本にとってはプラスになることは皆無の予算の使い方です。

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