最近、AIについて少し勉強しています。
私自身、AIをかなり使うようになりました。
検索すれば瞬時に出る。
プログラムも書く。
画像も作る。
かなり難しいことを聞いても、それなりの答えが返ってくる。
ここまでくると、
「AIって、本当に考えてるんじゃないの？」
と思えてきます。
私も最初は、なんとなくそんなイメージを持っていました。
でも最近、
「そもそもAIって、どうやって動いてるんだ？」
と思って、仕組みを勉強してみました。
すると、思っていたものと少し違いました。
AIは魔法じゃない。
中でやっていることは、かなり数学でした。
■ 言葉を「数字」にしている
ものすごく簡単に言います。
AIは、私たちが入力した文章を、そのまま人間のように読んでいるわけではありません。
言葉を数字として扱える形に変えて、その数字を使って、ものすごい量の計算をしています。
そして、「この流れなら、次はどんな言葉が来る可能性が高いか」を予測する。
予測がズレれば、
その誤差を測る。
そして、その誤差が小さくなるように、内部の数字を調整する。
かなり乱暴に書けば、
入力
↓
計算
↓
予測
↓
誤差
↓
修正
これを、とんでもない規模で繰り返している。
その中では、
確率。
関数。
ベクトル。
行列。
微分。など
私が見てきた数学が、普通に出てきます。
「なんや、めちゃくちゃ数学やん。」
■ AIも、最初から答えを知っているわけではない
ここが私には面白かった。
AIって、何でも知っている巨大な頭脳の中から、正解を探して取り出しているようなイメージがありませんか？
でも、そういうものではない。
最初から、
「正解はこれです」
と知っているわけではありません。
間違える。
ズレる。
そのズレを見る。
修正する。
またやる。
またズレる。
また修正する。
そうやって、
少しずつ精度を上げていく。
いわゆる機械学習というものです。
これを知ったとき、
「これ、勉強と似てるな」
と思いました。
算数も同じです。
問題を解く。
間違える。
どこでズレたのかを見る。
考え直す。
もう一度やる。
それを繰り返して、少しずつ精度を上げていく。
一度説明を聞いただけで、全部できるようになる子なんて、ほとんどいません。
間違えること自体が問題なのではなく、その間違いから、何を修正するか。
私は授業でも、こちらの方を大切にしています。
もちろん、人間とAIが同じだ、という話ではありません。
人間には感情があります。
経験があります。
自分なりに意味を考えます。
目的だって持ちます。
でも、
「間違いを見つけて、修正しながら精度を上げる」
という部分は、なんだか面白いなと思います。
■ だからAIは平然と間違える
そして、AIの仕組みを少し知ると、もう一つ納得できることがあります。
AIは…
間違えます！
しかも、結構堂々と間違えます（笑）
これには理由があります。
AIはいつでも、どこかに保存されている「正解」を取り出しているわけではありません。
与えられた情報や文脈から、
もっともらしい答えを作っている。
だから、
間違ったことでも、ものすごく自然な文章で答えることがあります。
これがけっこう怖い｡
文章がめちゃくちゃなら、
「これ間違ってるな」
と気づけます。
でも、きれいな文章で、自信満々に、もっともらしい説明をされる。
すると人間は、
「ここまでちゃんと説明してるんだから正しいんだろう」
と思ってしまう。
でも、そうとは限りません。
■ 結局、AIも「道具」
私は前回の記事で、AIって電卓だとは言いました。
もちろん、電卓とは比べものにならないくらい高度です。
でも、道具という意味では同じです。
電卓は、ものすごい速さで計算してくれます。
でも、何を計算するのか。
なぜその式になるのか。
その答えで本当にいいのか。
そこまで考えるのは、人間です。
AIも同じです。
調べてくれる。
アイデアを出してくれる。
仕事もかなり速くなる。
ものすごく便利です。
でも、
何を聞くのか。
何を作りたいのか。
その答えを信用していいのか。
何と比較するのか。
最終的に何を目指すのか。
ここを決めるのは、やっぱり人間です。
■ AI時代だからこそ、算数、数学なのかもしれない
AIがこれだけ進化すると、
「これからは勉強しなくてもいい」
みたいな話も出てきます。
私はむしろ逆なんじゃないかと思っています。
答えを出すだけなら、人間よりAIの方が速くなるでしょう。
計算だって、とっくに電卓に負けています。
そんなところで、人間が機械と勝負する必要はありません。
大切なのは、その前です。
何が分かっているのか。
何が分かっていないのか。
どんな条件なのか。
何と何が関係しているのか。
何を求めればいいのか。
出てきた答えは、本当に正しいのか。
これって、私が生徒たちにやってほしいことと、ほとんど同じなんです。
答えを出すことより、答えまでの道筋を構築する。
条件を整理する。
関係を考える。
図にする。
式にする。
そして最後に、答えがおかしくないか確かめる。
AIが答えを出してくれる時代だからこそ、こういう力は、むしろ重要になるんじゃないでしょうか。
AIを勉強してみて、結局ここに戻ってきました。
AIは魔法ではない。
中身は、かなり数学だった。
そして、どれだけ便利な道具が増えても、その道具をどう使うのかを決めるのは、やっぱり自分の頭です。
AIに答えを出してもらうことと、自分で考えなくていいことは、まったく同じではありません。
むしろ、何でも答えてくれるものが隣にいる時代だからこそ、
「それ、本当にそう？」
と考えられる人間でいたい。
そして、子どもたちにも、そうなってほしいと思っています。
だからこそ、ずっと生徒、親御さんに言い続けてるセリフ…
「問題の答えなんてどうだっていい」
点数や偏差値ばっかり追っかけてる方には全く理解できないかと思います。
あと、最近、猛烈にイラッとしたと言うか…
子供に勉強させるためのツールを頑張って開発してる最中…
子供に勉強とかどうたら思う前に我がの常識の無さを見つめ直しなはれ。
そして、それを勉強より前に子に繋げよって感じましたとさ。
チャンチャン！
おわり