最近の人工知能の発展には目を見張るものがあります。iPhoneのSiriやアマゾンのアレクサ搭載のエコー(さらに最近、アマゾンは後続機種のエコー・ドットとアマゾン・タップを発表しました)は私たちの生活の中に着実に入り込んで来ています。そして3月13日のニュースで、グーグル傘下の英グーグル・ディープマインド社が開発した囲碁の人工知能「アルファ碁」が、世界のトップ棋士である韓国棋院のイ・セドル九段に3連勝したと報じられました。頭脳ゲームでは最後まで人間優位とされてきた囲碁の世界で、ついに人工知能が勝利したというニュースは囲碁界のみならず世界に衝撃を与えました。

この人工知能の急速な発展は驚くべきものですが、茂木健一郎さんは、この発展を理解するうえでの重要なポイントは、「そのプロセスで特に新しい『原理』が発見されたわけではない、ということだ」と言っています。

人工知能が実行している学習法は、すべて人間の脳がやっていることで、それを地道に繰り返すことで人工知能は成功しているのであり、そこには何のマジックもない、ということです。

人工知能の学習においては、実際の行動と正解の間の「誤差」を検出して、それが小さくなるように修正することが重要であり、これを繰り返すことで急速に正解率が高まっていく。この当たり前の地道なプロセスを当たり前にひたすら行うことで大きな成果が得られるのです。

振り返ってみれば、私たちが何かを学んだり実行したりするとき、このような「地道な作業の繰り返し」の大切さを頭ではわかっていながら、それを徹底して続けることがなかなかできないことが多々あります。それができれば確実に目標に近づいていくことができるはずなのに、それがなかなかできない。これが、人工知能と違って「余計なこと」を考えてしまう人間の弱点なのかもしれません。

改善のプロセスとして「PDCAサイクル」の大切さが説かれることが多くあります。しかし、この考え自体は何ら難しいことのない、至ってシンプルなものです。問題なのは、このシンプルなプロセスを「ひたすら地道に繰り返す」ことの難しさにあるのでしょう。「マジック」を期待することなく、この地道な繰り返しという学習の基本の大切さを改めて再認識すべきなのでしょう。

参考:『プレジデント』2016.3.14号、p.119「人口知能から学英語学習法」

 

 

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