目的を持つ」とは意味と物語で考えるということ

人工知能は、自分で目的を設定できず、そのため非効率になることがある」と山本一成さんは指摘します。では、そもそも自分で目的を設計するようにプログラムすればよいのではないでしょうか? 詳しく説明していただきましょう。

 第20回で、目的と、目的を設計する知性の重要性はわかっていただけたと思います。
 でも、不思議に思われるかもしれませんね。人工知能も、人間から与えられた当初の目的だけでなく、状況によって中間の目的を設計するようにプログラムすればよいのではないか? と。

 しかし、今のプログラム言語の枠組みでは、それは実現できていません。おそらく今後も、プログラムが動的に中間の目的を構築するようになるコードを書くことは不可能でしょう。

 その理由は、私にもよく理解できていません。率直に言えば、私の研究者・プログラマとしての直感に近いもので、「今のプログラムの構造は、中間の目的の設計が可能なようにできていない」としか説明ができません。

 今のプログラミング言語は、人間に作られた、人間の都合にあわせたもので、人間の思考の限界を超えることはできないのです。

 逆に、人間の側から説明しましょう。 私は、(中間の)目的を設計するのは、「意味」と「物語」にとらわれた、人間ならではの能力だと考えています。何かを見たときに、それに意味を感じ、物語として理解する—これは、人間の可能性であると同時に限界にもなっているのです。

 たとえば将棋であれば、人間は相手の一手一手に意味を求め、なんらかの目的を持った物語として理解しようとします。だからこそ、第20回の43手詰めのような、ポナンザでも苦労するようなはるか先の局面までも、生身の脳で読み通すことができるわけです。

 バックギャモンのプレイヤーである、望月正行さんに聞いた話も紹介しておきましょう。バックギャモンは「西洋双六(すごろく)」とも言われるボードゲームで、欧米では以前からチェスとならんでプログラマたちの研究対象でした。

 結果、かなり前から人間よりもコンピュータのほうが強くなっているのですが、世界チャンピオンにもなった望月さんによれば、「(かつては人間より強かった)古いタイプのソフトには勝てる」そうです。

 その理由は、コンピュータの打ち回しを人間が理解できる、「バックギャモンの物語」として吸収したからだというのです。

 私はこれを聞いたとき、ポナンザと人間の棋士のあいだにも、同じ関係が生まれることを切に願いました。そして、それは一部実現していると感じています。

 話を一度まとめましょう。 人間は、あらゆることに意味を感じ、物語を読み取ろうとします。この能力=知性によって人工知能にも並ぶパフォーマンスを出すこともありますが、それは意味や物語から離れることができないという制約にもなっています。

 一方、人工知能は、意味や物語から自由なために人間を超えることができますが、目的を設計するという知性を持つことはできていません。

 しかし、第20回からの本連載のテーマは人工知能の「人間からの卒業」でした。人工知能が真の意味で人間を超えるには、世界の物語的な解釈も可能になり、中間の目的も自ら設計できる「知性」を獲得してもらわなければならないのです。

人工知能はディープラーニングで 知性を獲得する
この続きは有料会員登録をすると
読むことができます。
cakes・note会員の方はここからログイン

1週間無料のお試し購読する

cakesは定額読み放題のコンテンツ配信サイトです。簡単なお手続きで、サイト内のすべての記事を読むことができます。cakesには他にも以下のような記事があります。

人気の連載

おすすめ記事

この連載について

初回を読む
人工知能はどのようにして「名人」を超えるのか?

山本一成

2016年、電王戦で5戦全勝した将棋AIポナンザ。開発者である山本一成さんは「知能とは何か?」「知性とは何か?」ということを何度も自問することになったそうです。そうすることで、逆に人間の知能がクリアに見えてきたと言います。この思考の結...もっと読む

この連載の人気記事

関連記事

関連キーワード

コメント

RB31gencopa プログラマーが「今のプログラムの構造は、中間の目的の設計が可能なようにできていない」とかんじるなら、そうなのかもしれない。 |山本一成 @issei_y | 20日前 replyretweetfavorite

nazenazeboy "世界チャンピオンにもなった望月さんによれば、「(かつては人間より強かった)古いタイプのソフトには勝てる」そうです。 その理由は、コンピュータの打ち回しを人間が理解できる、「バックギャモンの物語」として吸収したからだというの" / https://t.co/Lm1MCucLLA 約1ヶ月前 replyretweetfavorite

AI_m_lab 参考にしたい情報ですね ▼|人工知能はどのようにして「名人」を超… https://t.co/PJt4u4OlGv #人工知能 約1ヶ月前 replyretweetfavorite

kazanagisora >また現在、十分に学習したディープラーニングは、学習の効果が「転移」することが認められています。 約1ヶ月前 replyretweetfavorite