ナァナァ主人、技術ツリーの決まり事の不完全な部分について②
誤字脱字があると思います。温かい目で見てください。
「ナァナァ主人、次世代の職人を見極めるための素養ってなんなのニャ？」
「うん。私は、『技術のクセを肌で感じる直感が鋭い者は、次世代の職人として育成する』と書いたんだけど、何をもって判断するかが欠けていたから修正をしたいんだ。」
「それで、どう言う風に見極めるのニャ？」
「それを論ずる上で述べないといけないのを3つ挙げよう。
①『汎用AI』の嘘と『専門AI』の嘘の違い
②『汎用AI』を『専門AI』にするための分析方法
③なぜ、『修正力』をもったAIが必要なのか？
の3つについて述べようと思う。」
「わかったのニャ。まずは……
①『汎用AI』の嘘と『専門AI』の嘘の違い
についてなのニャ。」
「では、AIを語る上で欠かせない嘘について、それぞれのAIで比べて話すよ。まずは『汎用AI』だけど、どの項目に対して詳しいのかを分析できていない状態で扱うのは非常に危険なんだ。それに『汎用AI』の嘘は、一見正しいと思える情報で構築されている。これを見破るのは、その道のプロでもないと難しいだろうね。」
「汎用AIの嘘はわかりにくそうなのニャ。」
「そうだね。次に『専門AI』だけど、どの汎用AIがいいかを分析したうえでの失敗。それは、その『専門AI』を育てているプロなら見破れるうえに、その失敗を育成の糧とできる。それはただ成功を重ねるだけでは得られない、貴重なデータとなる。その失敗を活用して、育成プロセスの変更やどこに弱いかの分析ができるんだ。」
「専門AIの嘘は貴重なデータとなると。」
「『汎用AI』が使われることによって危険となるのは『わかりにくい嘘』を信じてしまうこと。この一点に尽きる。汎用AIは、嘘を見破れる人は上手く使い、一般の人は大きな失敗を起こす。これは必然だ。それに一般の人の大きな失敗を見て気づくはずだ。次は間違いを起こさないAIが必須となる。それをしないと、社会への普及は危険過ぎてできない。そこでより正確な『生きたデータ』が必要となる。幅広い知識を幅広い業種を揃えた国こそが、間違いのないAIを『専門AI』を育てるために、2つの条件を高レベルで満たす日本が名乗りを挙げて先導しなければいけないんだ。」
「日本が先導できればいいけどニャ。」
「それに人の心理として、どこで間違いを起こすかわからないものを使い続けるのは怖い。更に人は機械とAIを同一視している。その機械（AI）が間違いを起こすことを人は良しとしない。普通に使っていて間違いを起こしにくいAI=『専門AI』を造ることで初めて真の信頼を得ることができるんだ。」
「信用できるAIじゃなくて、信頼できるAIナァ。なんかいいのニャ。」
「では、②『汎用AI』を『専門AI』にするための分析方法を話そう。」
「待ってたのニャ。」
「❶最初はAIに分析させる。この方法を聞いてどう思っただろう。
1.またAIを使うのか
2.間違えたらどうするんだ
3.そもそも汎用AIを分ける必要はあるのか
……と、1つずつ答えようか。」
「1.またAIを使うのかについてなのニャ。」
「情報の分析において、人が調べるよりも速いからだ。それに分析ならAIの得意なことだからね。」
「2.間違えたらどうするのニャ？」
「間違えていいからだ。専門AIを造るためにはデータが必要。間違いを起こすAIと言う貴重な実験体の方が、より有用なデータを集められる。なぜなら、目的は正確にミスのない一点特化よりも、間違いの本質を即座に見抜き、修正する『修正力』のあるAIがより、相対的にミスの少ないAIを生み出すことになるからなんだ。」
「3.そもそも汎用AIを分ける必要はあるのか？」
「汎用AIを大抵のことはできる、器用貧乏AIとして見ればいい。その上で2.の条件を満たす、致命的なミスの少ない、小さなミスが多いAIを選べばいい。それの次にその業種のどの方向でミスをするのかを分析させて、『修正力』を身に着けたAI同士を合わせればいい。よって、この間違いと言う唯一の見分けられる情報が、次のAIを生み出す潜在的なデータとなるんだ。」
「ふむふむ。AIは分析が得意、『修正力』、間違いで見分ける。」
「これまでの語りで、ある程度の分析方法は分かっただろうけど、おさらいだね。
❶AIに分析させる
❷致命的なミスの少ない、小さなミスの多いAIを何種類か選ぶ
❸『修正力』を身に着けたAIを合わせる
そして、最終目標は、『修正力』を身に着けた相対的にミスの少ない『専門AI』を生み出すことになるんだ。」
「なんで、修正力が必要なのニャ？間違えの少ないAIを選んだほうが早いと思うのニャ。」
「では、③だね。
③なぜ『修正力』をもったAIが必要なのかについて話そう。」
「最後のテーマなのニャ。」
「1番イメージしやすいのが製造業なので、それで語ろうか。最初は鉄を加工することでよかったのに、その数十年後には新たな素材で似たような形状のものを作ってと依頼される。それは鉄よりも、耐久性・耐熱性・軽さが上だからだ。製造業の経験がない人は『同じように作ればいいだろう』と言うだろうが、そうもいかない。この方法できれいに作れていたのに、表面が汚くなったというのがざらにある。では、依頼された職人はどうするか？」
「どうするのニャ？」
「１度、今までの常識をまっさらにして、目の前の情報から得られるものと経験を武器に、情報のアップデート=修正をする。」
「ナァ。そう言うことかニャ。」
「そう。この『修正力』こそが、職人と呼ばれて尊敬される所以なんだ。私が言っている『専門AI』は、修正力を持つAI=職人に近いAIを生み出すことになるんだ。」
「なるほどニャァ。」
「話を続けよう。修正力のないAIを作るとどうなるか。新たな素材で試したときに、致命的なミスを犯し、作り直しになるかもしれない。つまり、新たな素材に対する対応力がないことになる。それは今後も科学の発展が繰り返される世界において、致命的となる。」
「確かにそれはそうニャ。」
「これからの時代に必要なのは、1つの物事に対してだけは間違えないAIを造ることではない。小さな間違いを重ねながら、『修正力』・『対応力』を磨き続ける職人に近いAIを生み出すことこそが、必須なんだ。」
「造るの大変そうなのニャ。」
「それはそうなんだけど、後々作り直しするよりはいいでしょ。それにこの『専門AI』≦職人が社会に必要とされるのは必然なんだ。捕捉だけど、❷致命的なミスの少ない、小さなミスの多いAIを何種類か選ぶ
の基準は、その業種において、『ミスの汎用性があるAI』を選ぶことだね。」
「まとめると汎用AIの分析方法は
❶AIに分析させる
❷致命的なミスの少ない、ミスの汎用性があるAIを何種類か選ぶ
❸『修正力』を身に着けたAIを合わせる
のと、修正力こそが職人と呼ばれて尊敬される所以って、わかったのニャ。」
「じゃあ、修正だけど☓『技術のクセを肌で感じる直感』◯『技術の模倣だけではなく、情報のアップデート=修正ができる』に変更しよう。」
「次はどうするのニャ？」
「次は各要素の捕捉だね。」
「わかったのニャ。」
読んでくれて、ありがとうございます。主人公たちが考えた日本を救う案を【エッセイ】として、随時投稿していきます。お楽しみに。
