７月３１日（水）
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こんばんは。
chatGPTに質問した後はかならず「おお！凄い！ありがとう！」と返信するようにしている西澤です。
#なんだか監視されてそうで怖いじゃん
#良い人ブランディング
さて、今日は「AIは人間だ」というテーマでお送りします。
ここ最近読んだ本で面白かったのが林要さんの「みらいみらいのはなし」。
この本で出てきた AI vsプロ棋士 の歴史がおもしろかったので共有します。
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【AIが勝てなかった理由】
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AIが人間のプロ棋士に勝てるようになったのは２０００年代。ここ最近のAIの進化が異常なだけで、２０年前は人間に遠く及ばない存在だったんですね。
なぜプロ棋士に勝てなかったのか？
理由は２つ。
・選択の良し悪しを評価する指標の精度不足
・計算能力不足
無限にある可能性の中から最善の手をさがし続けるのが将棋というゲーム。
なんでもできそうに見えるAIですが、所詮は人間がゼロから作りだしたものに過ぎません。
将棋の基本的なルールの教え込みはもちろんですが、ある局面においてどこを優先しなければいけないか？もプログラムに入れ込まなきゃいけません。
羽生善治や藤井聡太がなぜあの一手をくりだしたのか？そこを言語化できないとプログラムに入れ込むことはできません。人間の言語化以上にAIは強くならなかった訳です。
そこで仕方なく、評価指標の不完全さを補うためにやったのが「しらみつぶしに先を読む」。
あらゆるパターンの手を計算して勝とうとする気合い根性論です。
#ここホント面白い！！
#人間と一緒じゃん！！
#システム化と教育をあきらめた後の人力気合根性論
そうすると必要になってくるのが計算能力となります。
ただ、当時のコンピュータの計算能力には限りがありました。無数にある選択肢のすべてを計算し切るには莫大な計算が必要です。
ということで９０年代までは勝てなかった、ということになります。ちなみにチェスでは人間に勝っていたものの、気合根性論でなんとかやってる状態でした（将棋に比べてチェスの方が選択肢少ない）。
ここでフレーム問題についても触れておきましょう。
１９８４年にダニエルデネット博士が発表した「爆弾とロボット」という論文がこれまた面白いんです。
**爆弾とロボットの例**
あるところにAIが搭載されたロボット１号くんがいました。
１号くんはロボットなので動き続けるためにはバッテリーを交換する必要があります。
そんな１号くんに「充電されたバッテリーは時限爆弾が仕掛けられた部屋にある」という事が知らされます。
（ここから１号くんの行動）
バッテリーを持ち出すことを決断
↓
重いバッテリーを台車に載せて部屋から持ち出すことに成功
↓
しかし、台車上に爆弾が乗っていて１号くんもろとも爆発
#かわいそう
そこで今度は「あらゆる危険性の可能性を予測して、危険を回避する機能」を加えた２号くんで実験に挑みます。
（２号くんの行動）
バッテリーを持ち出すことを決断
↓
部屋に入った２号くんはその場でピタッと停止してしまう
↓
時間切れで２号くんもろとも爆発
#ちょっとだけ笑っちゃう
１号くんはバッテリーと爆弾の因果関係を理解できず、２号くんはあらゆる可能性を考え過ぎて行動できなかった（人間にも当てはまる）。
優先すべきものそうじゃないものを瞬次に判断し、バッテリーだけを持ち出す方法を考える。人間なら当たり前の行動がロボットにはできないんです。
それを実現するためには判断基準の明確化、とんでもない量の計算を超スピードでこなせる頭脳が必要となります。
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【結局は行動量】
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じゃあどうしてプロ棋士に勝てるようになったのか？
chatGPTに聞いてみました。
### 人間に勝てるようになった理由
- **計算能力の飛躍的な向上**:
– 現代のコンピュータは、非常に高速で大量の計算を行うことができるようになったんだ。これにより、チェスのような複雑なゲームでも多くの可能な手数を迅速に解析できるようになったんだ。
- **機械学習とディープラーニング**:
– 近年では、機械学習やディープラーニングといった新しい技術が登場し、それを活用したプログラムが開発されたんだ。たとえば、GoogleのDeepMindが開発したAlphaZeroは、自己対戦を通じて独自に学び続け、短期間で人間のトッププレイヤーを超える能力を身につけたんだよ。
- **大規模なデータ活用**:
– チェスの膨大な歴史的ゲームデータや、現在進行中のゲームのデータを活用して、AIは学んでいくんだ。これにより、どの局面でどの手が有利かを非常に正確に判断できるようになったんだ。
- **複雑なアルゴリズムの開発**:
– 高度なアルゴリズムが開発されたことで、局面の評価や先読みが非常に効果的に行えるようになったんだ。これにより、数手先ではなく、数十手先までのシナリオを考慮して、最適な手を選ぶことができるようになったんだ。
本で記されていたこととほぼ同等な答えが返ってきました。
今のAIは人間の“ 直感 ”と呼ばれるものにだいぶ近づいてきていると言えます。
直感とは大量の経験からパターン（規則性）を適切に見つけること。
鳥類は最初こそ生まれ持った本能に頼って飛び始めますが、それぞれの個体で最適な飛行方法を獲得するために、神経が学習をし始めます。延々と空を飛んでいる間、延々と神経が学習し続けるわけです。
そうやって直感を磨いていく。
結局、AIも鳥も人間もみんな同じなんです。
毎日旋盤をイジりつつ、いろんな仮説を立てながら考え、学習しているからその人なりの直感が磨かれていく。
とんでもない量の商品をリサーチし続け、仮説を立てながらチャレンジ出品し続けているから目利きできるようになる。
「大量の経験値」「記憶容量（言語化できればそこまでの容量は要らない）」、ここら辺がポイントなのかなと。
これまでのAIは計算能力、容量が不十分だった為、十分な量の経験を蓄積することができなかったんですね。でも今は実現可能。
今後いろんなものがAIに代用されていくでしょう。
ただ、今回の学びからAIが届かない領域も見えてきました（＃ニヤニヤ）。なんてったって人間の言語化以上にAIは進化できないからです。AIを開発している超絶頭の良い人の領域にはなりますが。
まだまだやれることはあります。
問題はAIに触れないことなのかなと。
今年Gfk Japanが調査した情報によると、日本人のchatGPT利用率（一度でも使用したことがある）は３３％だそうです。ちなみにアメリカ７７%、イギリス７６％、インド９５％。
戦いに勝とうと思うならまずは相手のことを知らなければいけません by 孫子の兵法。
気づいてないかもしれませんがビジネスは戦争です。頑張りましょう。
今日は以上です、ありがとうございました。
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