ＡＩの進化と論理的思考の限界

大学2年の息子は情報工学を専攻しているわけはないのですが、必須科目として「情報学」を学んでます。

ちょうど自宅に「情報学」のテキストがあったので、パラパラとめくってみました。

わたしは実務として情報システムの仕事をしているのですが、根底にある理論が不足してます。テキストに書かれていることは、知識欲を刺激してくれます。

いっぽう、テキストを読みながら「情報学」の解釈は、わたしがイメージしていることと、やや乖離していることが気になりました。

典型が人工知能（AI）に関する技術です。テキストでは「ある資料を入力すると、関係の高い資料を探す技術」と紹介し、膨大なデータのなかから、処理速度を向上させることが課題と表現してます。

決して、間違ってる表現とは思いません。でも、Chat GPT で体感している AI が目的としているのとは違います。

Chat GPT は、入力した情報から、関係の高い情報を探しているのではなく、「質問に対する見解を出している」ことです。

もちろん、AIが見解を出すためには、入力した情報と関係の高い情報を探す工程があるのでしょう。でも、それは処理の途中過程に過ぎません。

「情報学」のテキストに書かれている AI は、わたしが会社員になった1990年に、注目されていた「エキスパートシステム」との差がありません。

エキスパートシステムとは、専門家が持つ知識や経験をコンピュータープログラムに取り込んで再現したシステムを指します。エキスパートシステムは、ある特定の領域に関する問題を解決したり、意思決定を支援したりするために使われます。ルールベースの推論エンジンを使用して、利用者の質問、情報を解析し、専門家と同様の推論や判断を行います。

これにより、エキスパートシステムは特定の分野で高度な知識を持つ人間の代替として機能し、意思決定の支援や問題解決に活用される仕組みです。

わたしは、人間の意思決定を支援するためにAIがあるというより、AIは人間とは別のコンピュータで作られた脳と捉えてます。

人間の意思決定を支援する仕組みとしてAIを捉えると、AIは人間の知恵の範囲でしか動くことが出来ません。この場合、AIの特性は24時間365日働き続けることが強みです。しかも、賢いので正確な回答をします。

しかし、いま体感しているAIは、もっと自律的です。AIの回答は、正確か否かが重要なのではなく、質問に対して瞬時に分かりやすい回答をすることが特徴になってます。

カープの歴代選手でベストナインをあげてください。

広島東洋カープの歴代選手でのベストナインを挙げると、以下のようなメンバーが挙がるでしょう。

投手: 黒田博樹
捕手: 古葉竹識
一塁手: 新井貴浩
二塁手: 西本聖
三塁手: 中村剛也
遊撃手: 高橋由伸
外野手: 安仁屋宗八
外野手: 田中広輔
外野手: 荒木雅博

この選手たちは、カープの歴史において大きな功績を残し、ファンから愛されています。ただし、ベストナインは個々の主観によって異なる場合もありますので、他のファンや専門家と意見を交換してみるのも面白いかもしれません。

この回答だけを見ると、AI（Chat GPT）はアホです。しかし、ポイントは AI がアホな回答をするのは、カープの選手に対する学習量が不足していることです。学習量が少ないので、AIは知ってる範囲で知ったかぶりの回答をします。

いま、プログラミング教育の重要性が強調されてます。学校の授業でプログラミングを教えるようになってます。

プログラミングのスキルは、ビジネスやサイエンスの分野で、問題解決する重要な要素です。また、プログラミングの学習をすることで、論理的思考を高めるのにも役立ちます。

コンピュータのロジックは下記です。プログラミングは処理（P）に寄与します。インプットデータから、正確なアウトプットデータを出すために、処理のルールを整備するのがプログラミングです。