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感とは何かという議論になりそうです。alpha goは、今までに無かった手を繰り出してきていますが、その真の理由(機械学習の過程と結果)はブラックボックスに近いです。これは勘に近いものといえそうです。ただ、機械学習の場合、それが成功すれば驚異的なスピードでそこを強化しますから、勘というよりははるかに確かなものでしょう。
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「勘」といっても経験で蓄積したデータを組み合わせてその人なりの確率を算出してるということと思います
だからAIにできるかと言えばそうではなく、どういう「経験や情報」を活用してるのかも無意識だし、どう重み付けをするのかもブラックボックス。
例えばビジネスの判断に、小さい頃に側溝に落ちた経験とか、お祖母ちゃんに怒られた経験から「勘」を働かせてるかもしれない。小さい頃の経験2割と、学生時代の失恋経験3割を混ぜて判断してるかもしれない。判断のもとになっている事柄を特定するのも難しいし、その重み付けもわからないし、わかったとしてパラメータ化してAIに読み込ませるのも難しい
そう考えると再現は無理そうに思います。ただ、再現しないといけないのかといえば必ずしもそうでもないと思いますが
AIやWatsonの実態を知れば知るほど、出来ないことの多さに苦労してるけど、未来を思考する上ではその思い入れを捨てることも必要かな。
==(引用)==
山中「歴史をみると科学者ができないと思っていたことができるようになっています。」
羽生「思い入れを捨てることも大事なのかなと思います。」
私も「勘」は大切だと思います。
「根拠はないが、こうした方が良いのでは」という局面は結構あります。AIとの関係はよくわかりませんが(笑)
ひらめきや創造性の不足を経験でどのように補うのか、思い入れの功罪など、大変興味深い内容です。

マラソンの話題が出ていましたが、山中伸弥先生には、今年も「京都マラソン2017」の応援大使になっていただき、走って頂きます。2月19日開催です。山中先生は、京都マラソンには過去3回ご出場、今年は、3時間30分を目指しておられます。
私もスターターを勤めた後、ゴールでお待ちしています!
贅沢な対談。確かに「勘」って、過去の経験則から積み上げられているので、そのクレジットはかなり高いと思う。
引用
羽生さんは普段、将棋をされている時、勘で指すということはあるんですか?

羽生 いや、ほとんど勘です。先を読んでもすぐに何千手、何万手という手の数になるので、一つの局面では二つか三つの手しか考えていません。そこでどれくらい精度の高い判断ができるか。それに必ず予想外のことが起こるので、その時にうまく対応できるかどうかです。

山中 じゃあその勘って何なんだろう、といつも考えるんです。
人間の脳と同じように思考する機械は、そもそも人間の脳の構造がほとんとまったくわかっていない以上現段階でできるはずもなく、ひたすら専用AIの精度を高めていく方向に研究が進んだけれど、人間と同じように正解できる機械が、人間が間違えようのないことで間違えないわけでも、人間と同じように間違えるわけでもなく、人間用のフェイルセーフが役に立たない場面があるのが困ったな、という状況で勘を再現できるかをテーマにしたように対談を編集してしまうのはエンターテインメントに走りすぎな企画ではないでしょうかね。
AIが感情を持ち始め、『勘』を持ち始めたら、ちょっと恐ろしい世界になるかも・・・。しかし勘も、以前の体験、経験から蓄積され、無意識に出てくるもの?難しい・・。
山中さんがiPS細胞を発見する際に「勘」が有効に働いたという意味の発言をされているのが実に印象的。ディープラーニングは、「勘」をロジック化したもの、という側面を持つのではないかと思っている。ただ、それは「勘」の一側面に過ぎない。

いっぽう羽生さんが、AIにとって美意識を磨くことは難しいという意味の発言をしているのも示唆的だ。個人的には、AIが人間を超えるかどうかの分水嶺は、アーティスティックな感性を獲得するかどうかにかかっていると思う。

「美意識」とは、ロジックを超えた生身の肉体がもつセンスであり、アートを創造するということは、五感を総動員しての「遊び」でもある。恐らく、人間の「勘」とは、頭脳的ロジックと身体的センスが融合し、「美」に心が震え、「遊び」に興じたときに突然生じる体験なのだろう。さらにいえば、人類が、バクテリアの時代からの生物的進化を蓄積してきた、生命連鎖の無尽蔵ともいえる堆積物が、カギを握る可能性がある。生命連鎖は、我々の集合的無意識を形成しており、その古層と、「美意識」や「遊び」がスパークする瞬間を、「勘」と呼ぶのだと思う。

そうした不思議な作用を、AIが獲得できる可能性はあるのか? 科学者ではなく、音楽家や哲学者、詩人などが、「AIにもできるかもしれない」と認識したとき、変化が生じる気がする。AIが人間に近づくだけでなく、人間側もAIに近づくことで、人間とAIの境界があいまいになり、一気にブレークスルーが生じるのかもしれない。
人間の「勘」や「閃き」をプログラムすることは極めて難しいと思う。仮にできたとして、人間にその根拠が確からしいと理解させられるのか不明瞭。
勘の再現の仕方をAIに教えてもらうことからスタートですかね。
このコメントはすごく本質的でビジネスの世界でも同じだと思う。経験は創造性を阻害するので、社会の仕組みとして若い人がどんどん新しいことを考えて、経験者がそれを形にしてゆくというのが最適。ビジネスでもそうあるべきと思う。

>山中さんがおっしゃったことは将棋の世界もほとんど同じです。アイデアを最も出しているのは10代後半から20代前半。三段、四段くらいの人たちですね。10個のアイデアの中に1個すごく素晴らしいものがあって、それがブレイクスルーを生んで進んでいく。
これすごい対談。
企画した編集者の人、有能ですね。
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