内省的自己認識とは簡単に言うと、入れ子構造で考えられる能力のこと。
～について考えている自分 を考えている自分
青い箱に緑色の箱を入れる
昔父親が、「子供の頃、オレの父親（つまりおじいさん）から・・・ということ聞いたが、あれは正しかった」ということを懐かしそうに話しているのを・・
というようなことは平気でできる。この能力は前頭前野が担っている機能だが、５歳までに親からそうした働きかけがなされないと、能力が発現しないという。
親から例えば、
「昔、ママが子供の時におうちで飼っていたワンちゃんがいて、それにそっくりなかわいいワンちゃんがいたから飼いたいって言ったらダメって言われた・・・」
のような話を５歳までにたくさん話しかけたりすることが重要らしい。
つまり、人間には複雑なことを表現し、理解する力はあってもそれがごく小さいときに訓練される必要があるということだそうです。
もしかすると、われわれにはまだこういう類の潜在能力が眠っているのかもしれない。
ディープラーニングに代表されるAIブームもそろそろ陰りが見えてきた、と感じています。
ディープラーニングはさまざまなモデルが考案され、それなりに精度もよくなってきたのは事実ですが、所詮はパターンを憶えこんでいるだけ。
むかしから、人工知能がむずかしいと言われてきたのは、”概念”を持たせるのが難しいというところにある。
例えば、”山” を考えてみましょう。 私たちは山が何であるか知っています。山と言われると、富士山とか、エベレストの画像イメージが頭に浮かびます。 山という漢字、「ヤマ」という音声パターンは、こうした画像パターンと一体で結びついています。
ディープラーニングでも、画像を与えれば山かどうかの確率値を返すことはできるし、画像にキャプションをつけることもできる。しかし、ディープラーニングが山の概念を持っているわけではありません。
自動運転もセンサー技術の向上とその識別判断アルゴリズムが進歩してきたので、実用レベルに近づいてきたようにも思える一方、一般の公道上では危なくて無理なのが現状です。
人間の状況判断能力は素晴らしく、この路面状況で次にどうなるか、こうなるかもしれない、ああなるかもしれない ということを人生経験の中から瞬時に判断している。 しかも人間の脳は、これほど高度な処理をしていてもわずか１０W程度のエネルギーで動作している。
ディープラーニングが限界に達してきたので、その次の研究をしようという試みは、数年前から米国や中国など海外では盛んに始まっています。一方、日本ではお寒い限り。
一日も早く、製造業神話の一本足打法から脱却し、世界の進運に後れざらんことを期してゆかないと１０年待たずに後進国になるのでは。
先日ある方と、企業向けのAIとか機械学習の教育とかプロジェクトについて打ち合わせる機会があったのですが、その時こちらから申し上げたのが、
「AIとか機械学習で重要なことは、Python以外のところにある」
ということです。
今は AI ＝ Python みたいな風潮があって猫も杓子もPythonのようですが、Pythonでなく、C/C++、Javaでもロジックが書けて計算処理が動けばなんでもいいんです。
それよりも、Pythonの読み書きができれば、あなたも今日からすぐにAIエンジニア みたいなことの方が危険です。
それよりも、AIでやろうとする対象業務とか自然現象、物理的な原理、社会現象、人間の行動特性などの経験とか勘、知識とかいったものの素養が必要。こういうと、ハードルが高くなって何をいってるんだという目でみられるのですが、本当のことです。
これからはAI・機械学習の時代なので、Pythonを体得しようというふれこみで お金を取られるケースも多いので気を付けましょう。
