人工知能は教育をどう変える？ 徹底対談 第1回

品川女子学院 漆校長×人工知能プログラマー 清水亮

【対談】人工知能は教育をどう変える？ 2020年に向けた日本の「学び方」と漆紫穂子校長が気づいたこと

人工知能の最初の反応は、人間がつくるわけではなく、
すべてランダムで決まる

清水　たぶん、それは消すでしょう（笑）。こいつは失敗してしまった、って。電源を維持するのに時間とお金かかるから、むちゃくちゃなAIを褒めたたえる気はまったくないです。ただ、それこそ逆に、AIの世界では認知ができることがすごく大事なので、あることが起きたときに、反応するニューロンがあるというのはありがたい話です。たとえ間違っていても、ですよ。

　面白いのは、最初の反応は全部ランダムから始まるってことです。最初はめちゃくちゃな反応だったものを、なにかしらの最適解に導いていく。それがAIの学習法なので。

　たとえば、面白いのがゲームの学習法。ゲームを学習するエリアってすごく面白くて、グーグル傘下のディープマインド社がつくったゲームを攻略する人工知能は、最初はレバーをガチャガチャやるだけなんです。画面の動きを見て、ずっとガチャガチャやって、点数が入ると、「いいぞ」って褒められる。死んじゃうと「ダメだ」と怒られる。それだけで、強化学習するとゲームを解けるようになるんですよ。

漆　ご褒美と罰があるのね。

清水　そうそう。でも基本的にガチャガチャやってるだけなので、それが4時間ぐらいすると人間の名人と同じぐらいの攻略になっていく。覚えていっちゃうわけです。

漆　「敵対学習」の話がありましたが、集団で勉強すると、ライバルがいると強くなるというのも、子供たちと似てるかなって気がしますね。最初は集団ってカオスなんですけど、やってるうちに最適解が出るとか。子供に「どういうときにやる気になりますか」とアンケートをとると、「ライバルがいるとき」って書く子がいる。

敵対的生成学習の概念図。画像生成のAIの例では、「嘘の映像を作るAI」と「嘘の映像を判別して騙されまいとするAI」を競わせながら学習させていくことで、人間が手を加えることなく精度を上げていく。

清水　敵対学習でライバルをつくる話は、別のAIと戦うと考えることもできるけど、同じAIと考えることもできます。人間の中にもいろんな心があるじゃないですか。お絵描きするときって、絵を描こうと思う心と、その絵を見て下手くそだと思う心と両方あるはずで、それがお互いせめぎ合いながら葛藤してるというふうに見ることもできる。

　面白いのは、AIのプログラミングをやってると、AIっていくらでも分けられるんです。絵を描くAIと、絵が本物かどうか見分けるAIにも分けられるし、この2つを一緒だと考えることもできる。これって人間にも適応できて、人間も自分の中の葛藤と組織としての葛藤ってありますよね。意見が違うとか。それも組織という一つの大きなAIの仕組み、知能の仕組みと捉えることができる。そんな考え方もできます。グーグルの囲碁AI「AlphaGo」の内側では複数のAIが走って競い合ってるので「AlphaGoは学校だ」って僕は言ってますが、それはそういう意味です。

DeepMindのAlphaGoの内部では、複数のAIがより正答率が高い判断を競わせながら、最終的に確からしい答えを出していくようになっている。

漆　そういうAIの話を聞いてるとよく我が子を、「どういう性格に育てたらいいですか」と聞かれるんですけど、それは「気前のいい子」だなってすごく思うんですね。

清水　気前がいい。めちゃくちゃなほうですね、どっちかというと。

漆　というのは、昔は自分の知識は自分の知識で、お弁当を隠して食べるみたいな感じで、勉強して知識を自分のものにしましたよね。それはそれでうまく働いてた時代があると思うのですが、今、集合知の時代に入ってきてると思うんです。

　こういう話がありまして。うち（品川女子学院）で、テスト前に生徒と面談してたら、「LINEが活発になって困る」というのがあったんですよ。なんでかというと、皆さんもやってませんでした？　ノート貸してくれとか、あのプリントなくしちゃったからくれとか。あれをLINEでやってるんですよ、今。

　禁止してないしそれでいいんですけど、悪いことが1つ起きて、30人ぐらい同じ間違いを一気にしちゃうんですね。それで今、サイボウズ上で共有してるんです。教員にもオープンになっていて、奇特な子が「ココがわからない」と言うと解説スライドまで誰かが作ってくれる世界になっていて。

　そうなると、ケチな子はダメなんですね。自分のノートもバーンとオープンにしちゃうような子のところに、ある種プラットフォームのように、情報がどんどん集まってくる。そういう感じになってるので、ましてやAIが発達してくると、知識も知恵みんなで共有していく時代なのかなと強く感じますね。

清水　それは面白いですね。実は僕もそういうやり方で情報を集めているんですよ。自分がよくわからないから、自分のブログとかにチョロチョロとAIの話を書いて、「ここがわからん」とか「これがスゴそう」と書いたら、どんどんいろんな人がやってきて教えて帰っていく。気がつくとものすごく詳しくなってるんですね。これ恥ずかしがって「わからない」と書かないと、こうはならない。

漆　この本もそれでできちゃった、みたいな感じの本ですよね。

清水　そうそう。この本は僕が色んな人にAIについて聞きに行っただけですから、基本的には。それで気がついたら「あなた、詳しいですよね」みたいになっちゃって。結局僕は、昔からその手口で、なんか知りたいことがあったらブログに書く。知ってる範囲を書く。みんな恥ずかしいから、ここまでしかわかってませんとか書かないんですよね。ここで詰まってますとか。でも、書いちゃっても、たいして差がないから、実は書いたほうが得なんですよ。

　そうすると、「ここ間違ってるよ」とかね、悪口であっても、その悪口が僕にとってはものすごいプラスになることがよくあります。「ああ、そうか。ここ間違ってるんだ」というのがわかる。大人になると恥ずかしいから、なめられないように、どんどんバリアを張っていって、俺は勉強してないけどしなくても大丈夫だ、みたいな感じになっちゃう。

漆　わかります。知らないことが出てきても、ちょっと聞けないんですよね。私、この本読んでるときのイメージが、ロシア文学読んでるみたいな感じで（笑）。横文字の知らない言葉が出てくるのが、ツルゲーネフの作品の名前みたいな感じで。そうすると最初の注のところに戻って、これなんだっけ、とやらなくちゃいけなくて。でも読み飛ばしはできなかった。ゆっくり読まないとわからない。

清水　あの本、最初によくわからなかったら、後ろから読んでいいって書いてあるんですよ。

漆　あ、ほんと？そこ読まなかった（笑）

清水　前半読むのは苦痛な場合もあるんですよ。結構、技術的な話とかガチな話が多いので。