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課題解決Goldfireコラム「考える」の今後を考える。Goldfireの役割は。

2021年11月「考える」の今後を考える。Goldfireの役割は。

人工培養された神経細胞を使ったロボットが学習に成功したという研究が東京大学のグループにより報告されました。

Physical reservoir computing with FORCE learning in a living neuronal culture

計算機による学習ではなく、実際の細胞を使っている点が驚きです。人間のように思考できるロボットの登場、脳機能の回復など興味深く新しい未来が想像できるようです。

この研究や昨今のAI技術の進歩に見られるように、近年「考える」ということに関する研究や技術開発が盛んに行われています。AIに関する開発や応用のニュースは後を絶ちませんし、身近な例に目を向けると、某電子書籍のオンラインショッピングサイトで「"thinking"」で検索すると、過去一か月で4,000件以上ヒットします。

では、今までは無かったのかといえばそうではなく、"人間の「考える」を支援する"という方向性は古くからあります。TRIZ や KJ 法といった手法や、さまざまなマトリクスによる情報の整理、マインドマップなどがそれにあたるでしょう。

そして、これらの手法も元々は巧みな人間の考え方をモデル化して「型」にして利用できるようにしています。つまり、現在のAI技術と実現する方法が異なるだけで、コンセプトは「人間の"考える"の模擬・流用・強化」といえるかもしれません。

人間にとって基本的な「考える」という行為を模擬・強化する技術が開発され、さらにその技術は人間自身の「考える」行為を支援・加速させるために使う。そういうサイクルが感じられます。今後どこまで「考える」は進化していくのでしょうか。

ところで「考える」とは何でしょうか。日本の「考える」に関わる研究の第一人者といえる人工知能学会の会長も務められた大須賀節雄先生は、「考える」とは多かれ少なかれ次のような行為を含むプロセスだとしています(参考:大須賀節雄著「思考を科学する〜「考える」とはどういうことか?〜」)。

 前提・目的→立案→検証

例えば、「歯を磨きたいが歯ブラシがない(前提・目的)→ そういえば猿は木の枝で歯を磨くな、木の枝があるからこれで磨くか(立案)→ 固すぎて痛めてしまうからやめよう(検証)」というようなプロセスです。

そして、この立案と検証で必要なのが「知識」であり、これを支援する最も身近なツールが「検索ツール」ではないかと思います。その中でもGoldfireは、人間の「考える」に沿った支援をしてくれます。

例えば、先の例で「どうやって歯を磨こうかな」と考えた時、Goldfireを使って歯磨きに利用できそうなことを調べてみると、「超音波」「振動」「水圧」「汚れの分解」「圧力空気」「ゴム」「毛」「食物繊維」などの幅広い情報を素早く得ることができます。つまり、思考を進めるときに必要になる知識をサポートしやすいように作られています。

現在、AIは「人間では膨大に時間がかかる思考や難解な思考」を支援するような側面が強いように思われます。一方で、実際の「考える」行為は上記したように小さな思考の積み重ねです。そしていかに知識を持っているかが思考の先の「今までにない立案」につながります。

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