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ありがとうございます。

 

小学生女子二人の

毎日の記録です。

 

先日は

学校から帰宅するなり

黄粉、きなこ!

・・・を食べてました。(x_x;)

小学生女子、

なぜそんなものを食べる?

 

床が、なんとなく、

黄色っぽくなりました。

 

…スギ花粉も嫌いだけど

きなこの黄色の粉も

苦手になりました。

 

 

image

 

さてここから、本題です。

 

 

最初に著者の新井紀子先生について。

 

国立情報科学研究所教授

同社会共有知研究センター長

 

一般財団法人

「教育のための科学研究所」

代表理事・所長。

 

様々な肩書をお持ちですが、

真のところは

数学を愛する研究者、かな

と思っています。

 

また、

ご自分の研究成果から

この国の行く末

そして、

この国に住む子どもたちの生き方

に、真摯な関心をお持ちだと感じます

 

Twitterなどを見ていると

子どもたちが

迷わず、勉学に励めるように

心を砕いていたり

金銭的な支援を

なさっているのもうかがえます。

 

そんな方が

子どもたちについて

どんな危機感を覚えていらっしゃるのか。

とても興味深く読みました。

 

白ワイン白ワイン白ワイン 白ワイン白ワイン白ワイン

新井先生は、

「東ロボくん」という

人工知能を作っておいでです。

 

彼?は、

東大に合格するために

プロジェクトを組まれた人工知能です。

しかし、新井先生は

「偏差値65の壁がある」
とおっしゃいます。
 
現在、都内有名私立校に
合格するくらいの
「知能」がありますが、
得意不得意はあります。
 
歴史の年代などは
とても得意なようですが、
形を変えると解けない問題が出てきます。
それが面白いとも思うし
過去のデータを蓄積した中で
出来ることの限界かとも
感じます。
 
但し、東大に合格させることが
東ロボくんプロジェクトの
真意ではありません。
 
(以下引用)
東ロボくんはきっと3年で
どこかの大学には合格できる。
毎年偏差値は上がっていく。
そのうち、優秀な高校生が
第一志望にするような
有名大学にも合格するように
なるでしょう。
その様子を毎年公開し
AIとは何か、
AIには何ができて
何ができないのかを示し
多くの人に実感してもらいたい。
AIの実像を正確に示したうえで
AIと共存することになる
これからの社会に
どのように備えていく必要があるか
さまざまな立場にある人が


考える材料を提供する

という意味で

東ロボくんは日本にとって

ぜひとも必要なプロジェクトだ

と思うのです」

(引用終わり)

 

著者はそう、説得しました。

そして、その趣旨に賛成した

多くの研究者が参加しました。

それと同じ理由で

この本は書かれているそうです。

 

 

こんな感じで進められた東ロボくんの

受験勉強ですが、

なかなかうまい具合にはいかなかったようです。

 

その理由の一つに

 

「AIは意味を理解しない」

というのがあげられます。

例えば、英語。

英語の点数の伸びが悪かったので、

東ロボくんお手本となる
「教師データ」としての
英文を覚えさせるようにしたそうです。
それが、150億文!
 
・・・ガーン
 
この量もすごいのですが、
それでもセンター試験で
高得点を取るのは大変なようです。
 
東ロボくんの場合、
AIの特性である
「意味が分からない」
ということが高得点獲得の
弱点になっているような気がします。
別の言い方でいうと、
「状況を正しく認識できない」
ということ。
だから、東ロボくんは
会話文で間違うことが
多いのではないかと思います
 
人間同士の会話で
話し手にとっては普通のことでも、
それを全く何も知らない人に
イチから状況を
言葉だけで説明するのは
大変に難しい。
わかってもらうのに
膨大な時間と言葉を
必要とします。
AIも同じだと思うのですね。
いつ
どんなときに
どんなことがあって
結果、どうなったか。
それをデータとして
いちいちインプットしていくわけです。
会話なんて
日常にあふれていますが、
その背後はみんな違う。
それをひとつひとつ
入力して
結果も入れて…
ガーンガーンガーン
先が見えない、膨大な量の
情報になることは
わかりました。
 
東ロボくんの研究者の方って、
すごいんだあああああ。
 
 
しかも、予算の関係で
無償のボランティアの
方々もたくさんいらしたようです。
 
・・・・笑い泣き
ホントに多くの方が
真摯に問題を考えて
おられることに
驚きを感じます。
そして、参加された多くの方を
尊敬します。
すごいーーー!
 

 

著者はこのような

取り組みを重ねていく中で

「詰め込み教育の失敗」

「過去データの踏襲の限界」

に気が付いていきます。

 

長くなりますので、いったんここまで。