ビジネス書「AI vs 教科書が読めない子どもたち」を解説

書籍情報

タイトル

AI vs. 教科書が読めない子どもたち

著者:新井紀子(あらい のりこ)

国立情報学研究所教授、同社会共有知研究センター長。
一般社団法人「教育のための科学研究所」代表理事・所長。

東京都出身。一橋大学法学部およびイリノイ大学数学科卒業、イリノイ大学5年一貫制大学院数学研究科単位取得退学(ABD)。東京工業大学より博士(地学)を取得。専門は理数論理学。

2011年より人工知能プロジェクト「ロボットは東大にはいれる」プロジェクトディレクタを務める。2016年より読解力を診断する「リーディングスキルテスト」の研究開発を主導。

主著に『ハッピーになれる算数』『生き抜くための数学入門(イースト・プレス)、『数学は言葉』(東京図書)、『コンピュータが仕事を奪う』(日本経済新聞出版社)などがある。

巻末より抜粋

出版

東洋経済新報社

内容

 AIはコンピューター上で、実現できるソフトウェアです。人間の知的活動すべてが数式で表現できなければ、AIが人間に取って変わることはありません。今の数学には、その能力はないのです。

 AIに仕事を取られてしまうことがない、わけではありません。AIが全ての仕事を奪ってしまうことはありません。ですが、仕事の多くがAIで代替される社会は目前です。

 私は日本人の読解力について、大がかりな調査を実施しました。調べると、数式などの表層的は知識は豊富ですが、中学生レベルの教科書の内容を正確に理解していないことがわかりました。

 AIが支配者になることはありませんが、AIは労働力の代わりになります。過去、工場がオートメーション化されると、大量に労働者が仕事を失いました。AIの登場によって、それと同じことが、世界で起きようとしています。

 シンギュラリティの様な夢のお話ではなく、現実的に起ころうとしていることを伝えようと筆をとることにしました。

AIはライバル

 ホワイトカラーが担っている仕事の多くで、AIが人間のライバルになる可能性が大きいです。

シンギュラリティとは

 AIがチェスの世界でチャンピンになったり、プロ棋士がAIに負けたりすることで、シンギュラリティ到来への不安をふくらませたのではないでしょうか。

 AIが人間の知能を超えるのと、プロ棋士がAIに負けるのは、意味が異なります。そもそも、人間の能力を超えるとはなんでしょうか?

 シンギュラリティとはAI用語でtechnologgical singularityという用語が使われており、「技術的特異点」と訳されます。
 真の意味のAIとは、人間の手を借りない自律したコンピューターを表します。
 シンギュラリティの意味は、真の意味のAIの能力が、劇的に向上する地点のことをさしているのです。

「東ロボくん」プロジェクト

 2011年に「ロボットは東大に入れるか」と名付けた人工知能プロジェクトをはじめました。当時、国内にはほかにAIの大規模プロジェクトがなかったので、メディアに大きく取り上げられ、多くの人に知られることとなりました。

 メディアに取り上げられるのは嬉しいのですが、AIが東大入試に合格できるレベルまで達しているなど、間違ったメッセージを社会に発信してしまうのは困りました。

 東ロボくんが東大に合格できると思う人は、関係者の中には1人もいません。

 センター入試の答案を埋めるだけで合格できる大学はたくさんあります。東ロボくんは毎年偏差値を上げていき、有名大学にも合格するようになるでしょう。その様子を公開し、AI にできることと、できないことを多くの人に実感してもらいたいです。

 東ロボくんは既にMARCHの合格圏内に入っています。グーグルをはじめ多くのIT企業が、血眼になってAIの開発を進めているのです。すでに、人間に替わってAIが働き始めています。今後はその傾向にかかっていくでしょう。

AIが数学を解くには

問題
長さ200mの列車が秒速15mで上り方向に、~下り方向に秒速~

という問題があったとします。

 人間ならば列車の「上り方向」と「下り方向」は逆向きだということがわかります。数学の問題を解く前に、AIはこれらの定義を理解しなければなりません。

 そんな中、構文解析の高速化し、統計的・論理的手法に詳しい松崎卓也さんが、数学問題文の数式変換に関心をもってくれました。

 そして、科目別に違った学び方をするバラエティー豊かな東ロボくんが開発されることになりました。「ロボットは東大に入れるか」の目標にあっています。

エキスパートシステムの問題点

 法律に関する実用的なシステムが試作されました。法律や判例はコンピューターに搭載することができました。しかし、社会規模や常識、人間の感情といったものをコンピューターに学習させるのが困難です。人間の感情を総合的に判断して、判決することがコンピューターにはできません。

 医療の診断のエキスパートシステムでは、あいまいな表現を数値化することが問題になりました。患者がお腹が痛いと訴えたとして、それを入力できません。お腹は胃なのか、小腸なのか、大腸なのか、定義が定まらないのです。痛みの大小も、客観的に数値化できませんでした。必要なデータをコンピュータに入力しようと思うと、莫大な労力が必要になります。

 コンピューターが判断することができない壁にぶつかり、エキスパートシステムの開発意欲は急速に縮んでしまいました。

リアルタイム物体検出システムYOLO

 ジョセフ・レドモンが考案したリアルタイム物体検出システムYOLOは驚くべき技術でした。

 いままでは、一枚の画像に名が移っているのかを検出するのに、かなりの時間がかかっていました。1画像あたり、10秒以上かかっていたのです。

 YOLOは1画像あたり0.02秒で判定できます。いままでの500倍の速さです。自動運転の実用化も近づいたのではないか、そう感じたひとも多いと思います。

 物体検出に付かれている計算は、行列の計算です。計算時間を短縮させるには行列の大きさを小さくするか、計算効率を上げるしかありません。小さな行列で表現し直す、数学の技法はありますが、限界があります。

 計算効率を上げるために研究者たちが目を付けたのは、GPU(画像演算装置)の活用でした。利用目的を限定すれば、効率化を図ることができるものです。ゲームなどで使われています。

 YOLOは計算効率を上げて判断しているのとは、どうやら違います。

 YOLOの高速化のポイントは、「物体が写っているらしい場所」の認識を1つにまとめたことにありそうです。
 YOLO(You Only Look One)は、「たった一度だけ見ればよい」と名付けられています。動物の目で見る感覚に近づいてるかもしれません。

AIが仕事を奪う

 忙しく立ち動く看護師の姿もみえなければ、消毒液の臭いもしない。患者の姿もない。あたりには、並べられたパソコンと、モニターに向き合う無口な人たりだけだ。

 これは、未来の姿ではありません。放射線画像診断の最先端の現場、今の姿です。

 検査好きの日本人は、CTやMRIの画像検診を受ける患者がとても多いようです。ひと昔前では撮影に時間がかかり、午前中に2件しかできませんでした。今では1件あたり6分程度で撮影できます。一度のCT検診で撮影される画像は数百枚から数千枚になっています。

 人間が行う画像診断は、暗い部屋の中で画像を流れ作業で観ながら診断します。何度も同じ作業を繰り返さなくてはなりません。がんを見落とせば、患者の命にかかわります。単純作業なうえに、集中力を切らせない仕事です。

 AIは、限られた条件のなかでの単純作業は得意です。診断していくとデータ多く集まってきます。データが多いほど、AIは制度を高めていくことができるのです。

 今後3年のうちにはAIが放射線専門医の診断制度を上回り、AIに任せられるようになると期待している専門家もいます。AIに仕事を奪われてしまう可能性があるということです。

 内科医には、他の仕事もありますので、悪いことばかりではないのも事実です。

10年~20年後になくなる職業

 オックスフォード大学の研究チームが、AI化によってなくなる仕事を予測しました。

  1. 電話販売員
  2. 不動産登記の診査・調査
  3. 手縫いの仕立て屋
  4. コンピューターを使ったデータの収集・加工・分析
  5. 保険業者
  6. 時計修理工
  7. 貨物取扱人
  8. 税務申告代行者
  9. フィルム写真の現像技術者
  10. 銀行の新規口座開設担当者
  11. 図書館司書の補助員
  12. データ入力作業員
  13. 時計の組立・調整工
  14. 保険金請求・保険契約代行者
  15. 証券会社の一般事務員
  16. 受注係
  17. 融資担当者
  18. 自動車保険鑑定人
  19. スポーツの審判員
  20. 銀行の窓口係
  21. 金属・木材・ゴムのエッチング・彫刻業者
  22. 包装機・充填機のオペレーター
  23. 調達係
  24. 荷物の発送・受取係
  25. 金属・プラスチック加工用フライス盤・平削り盤のオペレーター

出典 松尾豊『人工知能は人間を超えるか』(角川EPUB選書)
原点 C.B.Frey and M.A.Osborne,”The Future of Employment: How Susceptible are Jobs to Computerisation?” September 17, 2013.

 事務系やオペレーターの仕事が無くなると予想されています。日本は終身雇用だから大丈夫ではありません。日本がAI化をしなければ世界から置いていかれます。外資系企業に買収されれば、雇用体系は維持されません。終身雇用は守れないのです。

シンギュラリティはSF

 AIは万能ではありません。人間の仕事をすべて奪うことはないでしょう。少なくとも、生きているうちはシンギュラリティは起きないと思います。

日米の認識の差

 ニューヨークタイムズが東ロボくんを特集したとき、「これほど多様な問題が含まれている大学入試問題を、高精度で解くのは極めて困難だろう」とコメントしました。アメリカでは、AIの実力を冷静に判断している研究者が多いようです。

 日本ではAIへの期待が大きいのに、国も企業も、何を目指してAI投資をすればよいのか、リアリティに欠けています。東ロボくんのプロジェクトをスタートしたとき、アメリカはすでに10億ドルという巨額を投じでワトソンを開発していました。日本には東ロボくん以外にAIの大規模プロジェクトがなかったのは、事実です。

 AIへのリアルなニーズがアメリカの企業にたくさんあります。グーグルやフェイスブックなどが、途方もないデータを自動で蓄積させています。ツイッターでは、不適切なツイートの削除にAIが使われています。巨費を投資するだけの十分な動機があるのです。

 日本は基本的にものづくりをしてきました。グーグルやフェイスブックのようなサービスとは異なるのです。また日本のものづくりにおいて、最先端のロボット化に成功しています。工場はAIをどこに使えばよいか、よくわかりません。さまざまな要因が、日米のAI認識の差を生んでいるのではないでしょうか。

AIはロマンではありません

 AIの可能性と限界のデリケートな部分を経験したからこそ、IBMの技術陣はAIが日本の最難関校に合格するのは難しいと、わかっていたのです。

 科学や技術とは「なんだかよくわからないけれども複雑なこと」を、数学の言葉を使って言語化していく営みです。「無理にかたづける」ことなのです。

 科学を過信せず、化学の限界に謙虚であることを肝に銘じています。20年前と比べると、こんなに週間天気予報があたることを予想していたひとはいないはずです。2016年11月22日午前5時59分に、東日本大震災の余震が発生しました。気象庁は津波の可能性について、すぐに検討し津波注意報を出しました。しかし、仙台港に到達した津波の高さが予想を遥かに超えていたため、津波が到着した後に津波警報に切り替えるというドダバダ劇となってしまいました。
 2011年の東日本大震災では、最初に津波の大きさを過小に予想してしまい、人的被害を拡大させたと批判をされました。その後、センサーを増やし、海底の地形の測量も細かくしたはずです。気象衛星も新しくなりました。スパコンも最新です。それでも予測を誤ったのです。

教科書が読めない

 AIに任せられることは任せて、人間はAIにはできない仕事だけをすればいいのです。AIにできない仕事を多くの人間ができるのか?それが、問題です。

AIには肩代わりできないこと

 現代社会にいきる私たちの多くは、AIには肩代わりできないものを十分に備えているでしょうか。読解力や常識、あるいは柔軟性や発想力はもちあわせていますか。
 常識はあることにしておきます。問題は読解力を基盤とする、コミュニケーション能力です。

数学の問題文を理解していない

 「偶数と奇数を足すと、いつも必ず奇数になる」ことの証明する問題がありました。この問題を経済学や看護学の生徒に解いてもらうと、正答率は34%という結果になりました。
 大半の学生は、偶数+奇数=奇数であることの証明しかしていませんでした。

 同じミスをして、同情する方がいるかもしれませんが、このミスを理工系では致命的です。

模範解答
偶数と奇数は、整数m、nをもちいて、それぞれ2m,2n+1と表すことができる。
この2つの整数の和は 2m+ (2n + 1) = 2(m + n) + 1となる。
m + nが整数なので、これは奇数である。

サイト管理人

サイト管理人

これが読解力がないことにつながるか、ちょっと疑問がわきますが。

2+3=5のように、例を出す深刻な誤解答があるのはヤバい気がします。

たしかにブラウザ上の翻訳機能ような、AI解答と似ているかもしれません。

東ロボくんの勉強をもとに、リーディングスキルテストを開発

 小説や論文の行間に隠されている意味を読み取る、といった読解力に疑問があるのではありません。文章の意味を理解するといった読解力に疑問があるのです。

 東ロボくんに読解力をつける勉強をもとに、基礎的読解力を調査するためのリーディングスキルテスト(RST)を自力で開発したのです。

問1 次の文を読みなさい
仏教は東南アジア、東アジアに、キリスト教はヨーロッパ、南北アメリカ、オセアニアに、イスラム教は北アフリカ、西アジア、中央アジア、東南アジアにおもに広がっている。

オセアニアに広がっているのはどの宗教ですか?

正解はキリスト教です。正答率は72%です。

 この問題、高校生の10人に3人近くが正解できなかったのです。
 ちなみに、国語が苦手な東ロボくんは、この問題に正解していました。

 その他の問題でも、AIと同じ間違いをする中高生もいました。少しは危機感を感じていただけたでしょうか。

全員がRSTを受験する

 埼玉県戸田市では2016年以降、小学6年生から中学3年生まで全員がRSTを受験しています。一部では先生たちもRSTを受験しています。

 先生方からは「日ごろ、いかに自分があいまいに文を読んでいるかを、理解することができました。」と感想をいただけました。戸田市では先生たちが集まって、どうすれば教科書が読めるようになるのかを、毎週のように検討しているようです。

 RSTの効果は突如としてあらわれました。埼玉県学力学習状況調査では、戸田市は毎回中くらいの成績でした。それが中学校は1位、小学校は2位という結果がでたのです。光明が見えてきた気がします。

AIに代替される能力

 最近、心配になっていることは、ドリルをデジタル化して、「それぞれの子の進度にあったものをAIが提供します。」と宣伝する塾が登場していることです。問題を読まずにドリルをこなす能力が、最もAIに代替されやすいと思います。

 ドリルに慣れて、勉強した気分になり、それが成功体験になってしまう。
 受験勉強に向かい始める中学3年生になると、なぜか成績が下がってしまう。

 東ロボ君にさんざん「ドリル」をさせた私は自信を持っています。読解力を身につけない限り、そこから先の成績は伸びません。解き方が決まっているドリルでは、決まった形で解くのが得意なスキルしか身に付かないからです。

いくつになっても、読解力は養える

 博士課程の指導をした学生に、仮設をたてたり推論したりすることに苦労したひとがいました。論文の文章を書くのが苦手な学生です。その元学生にRSTの問題を作るお手伝いをいていただきました。すると、みるみるうちに文章力が向上して、半年もたたないうちに、論理的な文章を書けるようになったのです。

 高校生でとまることはないのかもしれません。

最悪のシナリオ

 かつては、大学に進学すれば「出世」は担保されていました。高卒と大卒との生涯賃金の差を考えれば、多少無理をしても親は大学に送りだしたものです。

 現在はそうではありません。大学や大学院を出ても非正規雇用につかざるを得ない若者が少なくありません。たとえ、正規雇用の職を得たとしても、新卒採用の3年未満の転職率は3割に上ります。

 大学生を受け入れる企業から大学への声は、年々厳しくなっています。かつては、大学に教育などを期待していませんでした。大学入試という振るいだけでは、欲しい人材が採用できないということです。

 企業側が欲しい人材は、AIに代替できない存在です。柔軟性があり、自ら考えて価値を生み出せるような人材ということでしょう。ただ、それは、ないものねだりです。

 単純なデータ入力のような業務は、日本のような人経費が高い国では、仕事として成立しません。仕事が無くなるのです。

 AIを導入する過程を考えてみます。機械的な作業はAIが作業します。AIで判断できない単純作業は低賃金の国の労働となります。すると、高度な仕事ができない人には仕事が無くなってしまうのです

 常に、新しいものを生み出していく必要があります。競合者がいないブルーオーシャンで、需要が供給を上回るようにしていけばいいのです。
 世の中には、いろんな仕事が生まれています。「高学歴高収入女性専門の婚活支援」社会で活躍している女性の婚活支援、今だから生まれた新しい仕事です。「汚部屋整理コンサルタント」片づけられない人が増えるなか生まれた仕事です。「ちょっとしたものが欲しかった。」はそれなりにあります。

 人間にしかできないことを考え、実行に移していくことが、私たちが生き延びる唯一の道なのです・

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