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脱日本人クラウド

認識技術"観術"を活用して、自分も無い・日本も無い・宇宙も無いところからの新しい出会いや関係性について発信しています。

人間の認識能力をディープラーニングするメタ認識技術

時代は歴史上にない大転換期を迎えている

時代はあと数年、数十年で大きな変革を迎えようとしています。

それはテクノロジーの進化によって引き起こされているとも言えるのではないでしょうか。

 

人間以外、人間の外を開発してきたテクノロジーの進化は、衣・食・住を豊かにしてきました。

そして人間が使う道具として車やスマートフォンも開発され、時間や空間の障壁は時代が進むにつれてなくなってきています。

 

また、プラスの側面マイナスの側面様々な意見が飛び交っていますが、人工知能のようなものも登場する時代。 

確かに総合的に判断する能力はまだまだ人間の方が上なのかもしれませんが、時代はどんどん変化しテクノロジーも進化していきます。

まだ特定の局所的分野でしか利用されていない人工知能ですが、今後ますます多方面で活躍する機会は増えて行くでしょう。

 

結果として近い将来間違いなく到来する人間自身に対する危機、雇用の危機アイデンティティーの危機などに対して、どんな準備が必要になってくるのでしょうか。

  

DeepLearningの破壊的創造の可能性

2016年に話題を集めたGoogleのAlpha碁

人工知能の話題に世間が注目したビッグニュースはやはりこれではないでしょうか。

2016年3月にGoogle傘下のDeepMindが開発した囲碁AIのAlpha碁がプロ棋士を破ったというニュース。

www.normal-japan.net

 

そこで一躍有名なキーワードになったのがDeepLearning(ディープラーニング)という手法・技術ですね。

 

私自身専門家ではないので、知ってる限りの情報で整理すると、”現実世界を観察してどこに注目するか”というのを見抜く特徴量の把握を今まで人間がやっていたのに対して、その特徴量をコンピュータ自身にさせるという取り組みのことを言います。

 

特徴量を把握するとは?

猫を見た時、人間が猫を認識するための特徴量は、例えば

耳が2つ

目が2つ

鼻があって

毛があって

そういった全体の中から特徴量を何となく汲み取っているのが人間ですね。

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他にわかりやすい例で行くとブロック崩しのようなゲームも同じ。

バーがあって

ボールがあって

ブロックがあって

ブロックにボールがあたると点数が入る

というようにゲームの中でも重要な特徴量がありますよね。

 

そういったキーワードになる特徴量を人間が機械に情報としてインプットしていたのが今までのやり方。

当然、ゲームによっても特徴量は違うし、動物によっても特徴量は違う。

 

この特徴量をどうセッティングするのかというのが大きな課題でもあったわけです。

 

DeepLearningがなぜ大きなブレークスルーと言われているのか

この手法を人間社会に置き換えてもう少し別の例えをすると、1時間のプレゼンを10分のプレゼン内容に凝縮するとき、当然60分の内容から重要なテーマやキーワードだけを抽出しますよね。

さらに5分に凝縮したら、1分に凝縮したら、というように階層構造で深く学習させていく。

 

そしてまた元の60分のプレゼンに戻すということを繰り返し、重要なテーマやキーワードとなる特徴量をコンピュータ自身で覚えさせていくわけです。

 

このように、ディープラーニングの技術を用いて深層学習させることでそれらを実現したことが、大きなブレークスルーが起きたわけです。

言うなれば、人間と同じような処理をすることができるようになったということです。

 

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眼を持つようになった機械たち

インプットする技術=センサーなどを通した画像認識

特徴量を把握する技術=DeepLearning

 

2015年には画像認識の分野ではすでに人間の認識能力を超えていると言われていますが、このDeepLearningによるパターンの処理ができるようになり、2つが組み合わさって機械に”新たな眼”というものが備わったそうです。

 

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これは何を示唆しているのかというと、何かを認識して動作をするという仕事や職業に大きな変革期をもたらす可能性があるということ。

 

認識して、特徴量を把握できたなら、あとは目的のための実践をすればいい。

一番難しかった認識という分野のブレークスルーによって、人工知能の躍進や可能性は大きく広がっていると言われています。

 

人間の認識能力も変化が必要

改めて、人間の認識についても考えて見ましょう。 

メカニズムで見れば機械も人間も同じ構造なんですね。

 

機械と人間の共通のメカニズム

①認識行為・・・現実世界を観察観測する行為

②運動の習熟・・・対象物に対して働きかける

③言葉の理解・・・言語の意味を理解しコミュニケーションをする

 

赤ちゃんの例を考えるとわかりやすいと思いますが、

①目の前のコップを赤ちゃんは認識する

②手に取って触って見たり匂いをかいでみたり投げてみたりすう

③これはコップだという知識を増やし、水を飲むためのものという学習をしていく

 

今まで変わらない人間の認識方式の限界

同じメカニズムで整理したとき、それぞれで機械と人間を比較したらどんな違いが生まれるでしょうか。

 

①認識行為

機械はセンサーなどを使ってどんどん正確に精密に認識ができるようになっていきます。先ほども言ったように画像認識ではすでに人間を超えているという事実。

一方人間の5感覚での認識というものは飛躍的に向上するというのは見込めません。生まれた瞬間から初期セッティングされたものでもありますし、機能的な限界があるのです。

 

人間の5感覚をベースにした認識の限界については下記の記事で以前まとめたものがあるので興味のあるかたはぜひ御覧ください。

www.normal-japan.net

 

②運動の習熟

何千回何万回も同じ動作をしていたら、人間というのは絶対にミスをしてしまうもの。

しかし機械は決められた通りにずっと精度高く動作を続けます。だから機械的な仕事が真っ先に仕事がなくなっていくというのもその話からです。

 

③言葉の理解

言葉を覚えて知識を増やして行く分野に関しても、人間は機械には勝てません。昨日の昼食すらうる覚えの人間に比べ、機械は一度覚えたことは忘れませんし、過去の情報をすぐに引っ張ってくることができます。

 

人間の認識能力を向上させるメタ認識技術

人間の認識に対するDeepLearningとは?

DeepLearningによる認識行為の飛躍的向上によって、人工知能の可能性というのは大きく花開きました。

 

そこから何を学ぶことができるのかというと、人間も認識を向上させることによって大きな可能性を開かせることができるということです。

 

情報量を引っ張る量という物理量は5感覚を使っていては限界です。

だから新しいイメージ感覚のセッティングが必要ですね。

 

また、DeepLearnngがやっているのは、インプットした情報をほどいて結ぶなおすという技術とも言えます。

人間も一度知った情報をゼロ化し再創造することができるようにならないといけません。意思決定方式をバージョンアップすると言ってもいいかもしれませんね。

 

もっと言えば、全てがほどけた「無」の世界から「有」の世界をつくるアルゴリズムを観ること。

境界線がない無境界線から境界線を作り、

エネルギーの結び方

空間の結び方

時間の結び方

存在の結び方

 

私たちが人間社会を営んで行く上で絶対に抑えなければならない特徴量というのがあるはずです。

 

ほどき方と結び方の両方を自由自在に使える認識のバージョンアップが必要です。

まさに、人間の認識に対するDeepLearningが必要ではないかと思うわけです。

 

「無」を基準点にする新しい認識方式

「無」を基準点にするということは、言い換えれば”自分と自分の宇宙は実在しない”という境地です。

 

「無」を論理化、イメージ化させる、今まで人類が使ったことのない認識そのもののバージョンアップ。

言葉ではなかなか表現できないので、ぜひ下記の動画とサイトを御覧ください。

 

▶︎この現実は実在していない!?AI時代の次は「無の境地」の活用が鍵になる!

www.youtube.com

 

▶︎「無」を活用した人材がAI時代の先を牽引していくトップランナーになる!

special.nr-grp.net

 

ちなみに、このブログのトップ画面(PCのみ)には、下記の文章を記載しています。

 

Beyonde the wall,start from the Zero

境界線を超えて「無」から創造

 

まさに、”自分と自分の宇宙が実在しない”という「無」を基準点に置いたところからの、新しいエネルギー・イメージ・空間・時間・存在との出会いや関係性を作っていく実践を私は日々していますし、その関係性を広げて行くことを仕事としています。

 

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人づくりを通してAIと共創できる社会創り

AIもそうですが、人間も同じように

 

”認識が変われば世界は変わる!”

 

ということは絶対に間違いありません。

 

DeepLearningの手法によってブレークスルーを起こしたように、人間の認識方式自体にもDeepLearningを取り入れないと本当にこれからの将来やばいと思います。

 

人間が開発した人工知能が人間の仕事をどんどん奪って行く。

また、人間の雇用の問題だけでなく人間のアイデンティティーや尊厳性というものも脅かされて行く。

 

人間はどうあるべきか?

人間はどこに向かうべきなのか?

人間とAIはどう共創の社会を作って行くべきなのか?

 

それらのすべてに答えを出すものが、人間の認識能力をDeepLearningする”メタ認識技術”です。

 

この技術を取り入れた人間のチームプレーによって、将来自我を持つ強い人工知能が作られて行くでしょうし、人間も人工知能も一緒にバージョンアップさせていく道が見えてきます。

 

”人づくり”

 

これはまさに教育の重要なテーマです。

人間自身をバージョンアップするには人間の認識方式をバージョンアップさせていかなければなりません。

 

人間と人工知能。

バランスよくWinWinできる道がもしあるとするならば、ぜひそれを日本のブランドとして取り組んでいきたいと思いませんか。

 

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2017年も毎月「人工知能を超える新教育と新経済」と題しまして全国リレー公演も進めています。

 

”人間の認識能力をDeepLearningするメタ認識技術”

 

ぜひその可能性に出会って見てください。

 

▶︎JAPAN MISSION PROJECTホームページはこちら

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