今の時代はまさにIndustry4.0の渦中です。
IoT（Internet of Things）によって、様々な”モノ”や”コト”が繋がる社会になっていきます。
そして、AI開発やロボット開発など、テクノロジーは日進月歩です。
そんな科学技術万能主義の時代を生きている私たちは、Industry4.0の開発と同時に、その先まで見越していかなければなりません。
私たち人類の知能は500万年間、そこまで劇的な進化をしていません。
しかし、AI時代に突入していく中で、人間自身も本当の意味で変化しなければならない時代的な大きなタイミングだと捉えています。
では人間が進化していく上で、一体何をどのように変化するべきなのか？
私は、人間の脳の認識そのものをアップデートしていく必要性があると感じているので、その点について触れていきます。
興味のある方はぜひ読んでいただければ嬉しいです。
私たちはどんな時代を生きているのか？
大前提として私たちが今どんな時代を生きているのか？
もう少しそのことについて触れておきますね。
人類はテクノロジーを駆使し、人間以外、つまり人間の外を開発してきました。
衣・食・住を豊かにし、人間が使う道具として車やスマートフォンも開発され、時空間の障壁も簡単に超えられるような時代にもなってきています。
プラス・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（Artificial Intelligence：AI）も最近では話題に事足りない時代です。
科学技術万能主義で、最先端テクノロジーの開発に多額の投資がされている事実がある中、この変化の波はどんどん加速していくことは誰の目から見ても疑いようがありません。
いろんな意見があるにせよ、人間の総合的な判断能力はAIに比べ優位にあると言えると思います。
しかし、AIが局所的な分野から徐々に私たちの仕事の一部を奪い、社会に浸透していくのは時間の問題だと思っています。
結果として近い将来、雇用の危機やアイデンティティーの危機は必ず起きる問題！だと思っています。
機械の認識はディープラーニングによって進化した
人工知能がなぜこれまで注目されているかということの一つに、認識能力の向上が挙げられると思っています。
その認識能力を向上させる技術が、DeepLearning（ディープラーニング）と言えますね。
私自身はAIの専門家ではありませんが、勉強している限りの情報で整理させてください。
ディープラーニングの登場前は、”現実世界を観察してどこに注目するか”ということを見抜く特徴量の把握を今まで人間がやってきました。
しかし、その特徴量の把握をコンピュータ自身にさせることができるようになったとイメージしてみてください。
特徴量を把握するとは？
人間が猫を見て、猫を認識するための特徴量について考えてみます。
猫の特徴量はと言うと、例えば
・耳が２つあって
・目が２つあって
・鼻があって
・毛があって
そういった全体の中から人間は無意識的にでも意識的にでも汲み取ります。
動物を認識する以外でも例えを挙げるならブロック崩しのゲームをする場合。
・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。
そういった重要な特徴量を人間が都度機械にインプットしていたのが今までのやり方です。
しかしこれらの何が大変かと言うと・・・
当然動物によって特徴量は違うし、ゲームによっても特徴量は違う。
全ての特徴量を正確にインプットするのは現実的に難しいというのがありました。
つまり、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。
ディープラーニングが起こしたブレークスルーとは
全ての特徴量を人間が発見して規定することもできないし、人間がコンピュータに情報を正しくインプットさせることも難しいというのはおわかりになっていただけたと思います。
では、ここでディープラーニングが起こした革命について考えたいと思います。
ディープラーニングのイメージを伝える際に、私がわかりやすいなと思っている例えがあるので紹介しますね。
例えば、1時間のプレゼンを10分のプレゼン内容に凝縮する時、
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60分の内容を5分に凝縮したら、1分に凝縮したら、・・・というように
階層構造でどんどん深く学習していきます。
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ながら、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。
この深く学習（深層学習）させていきながら、自身で特徴量を抽出していく技術がディープラーニングです。
ディープラーニングによって、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が言えるわけですね。
ディープラーニングについては、以前にまとめた記事があるのでよろしければそちらもご覧ください。
眼を持つようになった機械たち
「特徴量を把握する技術＝ディープラーニング」として紹介しましたが、そもそも情報をインプットする技術が向上しているということも同時に抑えなければなりません。
インプットする技術は、たとえばセンサーなどを通した画像認識があります。
最近では、ドローンにカメラを搭載するなどのような画像認識も増えてきました。
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、
ディープラーニングによるパターンの処理ができるようになり、目（画像認識）と頭（特徴量の把握）の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と考えることができます。
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がこれから機械によって大きな大転換期を迎えてくるということです。
認識して、特徴量を把握できたとしたら、後は目的のための実践や行動をすればいい。
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。
機械と人間もメカニズムで観たら同じ
そもそもメカニズムで観れば機械も人間も同じ構造と言えます。
【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る
③これはコップだという知識を増やし、水は飲むためのものという学習をしていく
つまり人間の一番根本の活動にも、自分と自分以外の世界を認識する”認識行為”というものがあることがわかると思います。
機械と人間の違い
では、メカニズムは同じだとして、
「①認識行為→②運動の習熟→③言葉の理解」において、機械と人間を比較したらそれぞれどんな違いがあるでしょうか。
①認識行為
機械は、ドローンにカメラを搭載したり、センサーなどを使ってどんどん正確に精密に情報を認識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があります。
一方、人間の認識は”人間の脳の認識”と捉えることができます。
人間は５感覚で情報を引っ張り、脳でその情報を編集・デザインしています。
この認識方式が生まれた瞬間から初期セッティングされ、この認識しかしたことがないのが人間ですね。
しかし、5感覚と脳の認識方式は機能的な限界があります。
【人間の認識方式の限界】
・部分だけしか取れない
・違いだけしか取れない
・過去と繋げてしか取れない
・有限化させてしか取れない
人間の認識には、絶対に抗うことができない機能的な限界がある！ということを大前提理解しなければなりません。
②運動の習熟
認識したら目的のために実践をします。
機械は決められた通り（プログラミングされた通り）にずっと精度高く動作を続けます。
人間は、何千回、何万回も同じ動作をしていたら、絶対にミスをしてしまうものですが、機械にはミスがありません。
つまり、機械的な仕事が真っ先になくなっていくというのもその話からだと言えますね。
マニュアル化できるものなどオペレーション業務を得意とする機械に勝とうとしても意味がありません。
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、人間が機械に勝つのは難しくなってくると思います。
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。
人間の脳の認識のアップデートが必要
機械は”新たな眼”によって認識能力が格段に向上しました。
「①認識行為→②運動の習熟→③言葉の理解」のいずれにおいても、これから機械のバージョンアップはすさまじいと思います。
結果として人間の仕事の大部分を機械やAIに代替されていきます。
人間このままでいいのか！？
機械が認識方式ひとつで大きくアップデートをしたらなば、
人間も旧い認識方式から新しい認識方式へのアップデートをしなければならないと思うのです。
逆に言えば、この認識ひとつ変わるだけで、全てが変わると言ってもいいくらい、”認識”というのは重要なキーワードだと私は思っています。
ディープラーニングがやっているのは、インプットした情報に固定されず、情報をほどいて結びなおすという技術とも私は捉えています。
人間も一度知った情報をゼロ化し、いつでも自由に再創造することができるように柔らかい観点を養わないといけません。
【人間の新しい認識方式】
・部分ではなく”全体”を認識
・違いではなく”共通”を認識
・過去と繋げず”今ここ”を認識
・有限化させるのではなく”無限”を認識
”全体” ”共通” "今ここ" "無限"の世界
それは、まさにAIが絶対に認識できない世界だと言えると思います。
人間が今までイメージしたことのない世界であり、AIが絶対に認識できない世界をイメージできる認識に人間が早くアップデートしていくこと。
AI時代における人間のあるべき認識方式だと思っています。
認識がアップデートした新しいAI共創社会をぜひ、多くの人と創っていきたいと思っています。
興味のある方は、人間の脳の認識をアップデートする認識技術（Ninshiki Techinology：nTech）に出会ってみてください。
nTechを紹介しているサイトはこちらです。