超教育協会は2023年8月2日、札幌市立大学 理事長・学長の中島 秀之氏を招いて「Society5.0時代の教育とAI」と題したオンラインシンポジウムを開催した。

シンポジウムの前半では中島氏が、AIはあくまでも「賢い道具である」という考えを示したうえで、Society5.0以降の教育にはAI時代に即したリベラルアーツが重要になることを示した。後半では、超教育協会理事長の石戸 奈々子をファシリテーターに、視聴者からの質問を織り交ぜながら質疑応答が実施された。その模様を紹介する。

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「Society5.0時代の教育とAI」

■日時：2023年8月2日（水）12時～12時55分

■講演：中島 秀之氏
札幌市立大学 理事長・学長

■ファシリテーター：石戸 奈々子
超教育協会理事長

中島氏は約40分間の講演において、AIの発展と教育への活用について触れ、AI時代の高等教育において求められる新しいリベラルアーツを提言した。

AIに関する研究が進展する中で、知能の定義、つまり「知能とはなにか」についても明確になってきました。知能とは「情報が不足した状況で、適切に処理する能力」のことというのが私の定義です。「適切に」というのが難しいのですが、人間は非常にうまくできます。機械は下手なので、「『適切に』をうまくやらせたい」ということはAIの研究にできるでしょう。

▲　スライド1・知能とは情報が不足した状況で、
適切に処理する能力のこと

さて、情報処理には、大きく3つのやり方があります。それを対象物とコンピュータとの関係性で考えてみます。まずは、対象物とコンピュータが直接やり取りして情報を処理するパターンです。自動制御された工場などでコンピュータが工作機械をコントロールしている場合などが該当し、人間が関与せず勝手に「働いている」イメージです。次に対象物と人間の間にコンピュータが入り、人間がコンピュータを使って翻訳などの情報処理を実行するパターンがあります。そして、もう一つが仮想現実、メタバース、コンピュータシミュレーションなどです。現実にはない世界をコンピュータやAIで構築して、その中でいろいろな情報処理が実行されるというもので、今後ますます広がっていくと思います。

▲　スライド2・情報処理の3つのパターン

 次にAIの位置づけについて説明します。分野地図で示すと、AIはITの一部であると定義されます。

AIの中には、知識表現・推論、機械学習、深層学習があります。IoTによってビッグデータを取得でき、深層学習ができます。IoTがなければ深層学習は成立しなかったと思います。AIは、ご存知のように画像処理が非常に得意です。工場の自動組み立てロボットにも最近は画像処理の技術が搭載され、いわば目のように働き、部品の位置が少々違っていても対応できるようになっています。

▲　スライド3・ITの中にAIが位置付けられ、
AIの中に知識表現・推論、
機械学習、深層学習などの技術がある

AIの発展の推移を「超簡略版歴史」で示すと、現在は「第三の夏」といわれています。

▲　スライド4・人間の常識や暗黙知がないAIに、
学習をさせてきたAI研究の歴史

第一の夏は1960年代で、記号処理があれば人間の知能と同等のことができると思われていた時代です。人間には、生活から得られた大量の知識、常識がありますが、これらを記号処理に入れ込めないのでなかなかうまくいかなくなりました。

それなら知識処理を入れればよい、となり、知識処理エキスパートシステムができました。しかし人間が知識として持っているけれど言語化できない知識「暗黙知」が足りないことでうまく処理できません。一例を示すと、当時、エキスパートシステムを使った「 MYCIN（マイシン）」という感染症診断システムがありましたが、これが子どもにでもむやみに採血したがったのです。エキスパートシステムが学習した医学書に「注射針は痛い」と書かれていないからこうなったといわれています。いわば人間なら誰でも知っているような暗黙知を習得できなかった結果ですが、人間が大量に持っている知識はいまだに機械では処理できていません。

第三の夏はDeep Learningですが、少なくともこれは、暗黙知の処理もできるのではないかと期待されています。

Society 5.0の時代となり、これまでの人類の歴史を振り返ると、物質、エネルギー、情報と、世の中を牛耳る中心的なものが移り変わってきていることがわかります。AI研究の世界的権威であるレイ・カーツワイルが2006年に『シンギュラリティは近い』を書きました。コンピュータの計算速度がすべての人類の脳の計算速度に匹敵するのが2045年で、そこから先はコンピュータの計算能力の方が高くなるとされています。

▲　スライド5・Society1.0から5.0までの変遷

Society 5.0、超スマート社会とは何なのでしょうか。私なりにSociety5.1を定義してみました。ITとAIの活用により、従来では実現不可能であったことが可能になると、効率が改善されます。効率が改善されると、企業の在り方や働き方が変わり、企業に属する必要がなくなるかもしれません。政治の在り方も選挙も変わると思います。経済システムではベーシックインカム、富の再分配ができるようになるでしょう。教育に関しては、AIによる個別教育やオンライン講義の大学間シェアができるようになります。人の生きがいについては、哲学や倫理力を入れていくようになるのではないかと思っています。

▲　スライド6・中島氏が定義した「Society 5.1」

従来、実現不可能と思われていたことが可能になったのではと多くの人が感じたもののひとつとして、半年前に急に出てきたChatGPTがあるのではないでしょうか。これは、基本的に、過去の大量の言語から確率の学習をして、言語の系列から次の言葉を予測することをしています。そのとき文脈も考慮しているので、さまざまなことができるようになっています。単語の表現が凝っていて、さまざまな性質のベクトルとして表現することが可能になっています。いわば、統計的学習をしているのがChatGPTです。

▲　スライド7・ChatGPTのような
自然言語処理AIの仕組み

ただ、ChatGPTにはできないこともあります。テリー・ウィノグラードというAI研究者が1972年に出した問題です。

「大きすぎたのでトロフィーはカバンに入らなかった」

「手助けに対してジョアンはスーザンに感謝した」

私たちにはどんな状況なのかすぐ思い浮かびますよね。しかしAIは、「カバン」や「手助け」がどんなものか、推測できないのです。言語の構造からだけでは、大きすぎたのはトロフィーなのかカバンなのか、どちらがどちらを助けたのか分からず、解けないのです。

▲　スライド8・人間には簡単でも
背景になる知識を持っていない
AIには難しいことがある

GPTはGenerative Pretrained Transformerの略です。「Transformer」は、かなりいろんな学習ができる言語モデルです。「言葉を覚えさせているうちに足し算ができるようになった」との論文もありました。

最近のChatGPT（GPT-3.5）は、2021年の11月までのデータで1年間トレーニングして、昨年発表されたものです。その４カ月後にGPT-4ができました。こちらはGPT-3.5ではできなかった司法試験に合格できるようなレベルになっているそうです。

ChatGPTをどう使うべきかと議論がされていますが、まずは、内容の正確性が保証されていないことを理解しておくべきです。これが一番、大切なことです。なめらかな日本語や英語での表現がなされますが、ウィノグラードの問題も解けないぐらいのレベルなのです。どう活用するにしても、ひとつの大事メッセージは「擬人化してはいけない」ということです。「AIが〇〇した」という報道がたくさんありますが、「が」と擬人化してしまうと、人間と同じようなことができるのではないかと錯覚してしまうことがよくないです。AIは道具です。「AIで〇〇する」とするべきです。

情報処理技術は、社会の仕組みを根本から変える能力を持っていますが、今、世の中で起きている「情報化」は、仕組みはそのままに、一部をコンピュータ化しているだけです。私はずいぶん前から、仕組みを変えることが大事であると言っていますが、なかなか変わりません。

▲　スライド9・現在行われている情報化は、
情報処理技術の可能性が十分生かされていない

「DX」も、デジタイゼーション（デジタル化）とデジタライゼーションとDXと3段階あるといわれていますが、多くの企業はデジタイゼーション（デジタル化）しかやっていないのにDXだと言っていることに驚きます。

「54字の物語」という本の一節に「未開の星に高度なテクノロジーが伝来した。今までの馬車に代わり、本物そっくりの精巧な馬型ロボットが開発された」という話があります。この話のように馬をロボットにすることだけ考えるのは、デジタイゼーションです。高度なテクノロジーがあるなら自動車を作ればよい、というのがデジタライゼーションです。DXは、MaaS（Mobility as a Service）のように交通システム自体を変えることです。DXも、本来はここまでいかなければならないのです。

▲　スライド10・「54字の物語」の
馬のロボットの話を例えにしたDXの解説

教育のDXに関連して、アル－アズハル大学を紹介します。イスラーム法学を学ぶ大学ですが、入学という概念がなくいつ入ってもよい、出席も取らない、いつまでに修了ということもない。学びたい人に対して教育を提供している大学です。

現在の日本の大学とは大違いですが、今後はインターネットでどこの大学の講義でも受けられ、好きな単位をたくさん合わせて、「私はこの資格を取りました」という方向に変わっていくのではないかと思っています。

▲　スライド11・今後日本の大学も
「いつでも誰にでも」の
方向に変わっていくのかもしれない

こうした考えを基にした札幌市立大学の取り組みを紹介します。札幌市立大学は看護学部とデザイン学部の2学部構成でしたが、最近になってAIとITを掛け合わせたAITセンターが加わりました。頭文字を取ってDNAと呼んでいます。

▲　スライド12・札幌市立大学の学部構成

新しい学部の設置とともにどのような人間を育てていきたいのか。看護師として知られているナイチンゲールは、実は「クリミア戦争の白衣の天使」だけではないマルチタレントでした。社会起業家であり、統計学者でもありました。クリミア戦争で怪我した人たちを収容していた病院で亡くなる多くの人が、実は怪我ではなく、病院で発生した感染症で亡くなることを統計で示し、病院の建物を作り変えて適切な看護を実現したのです。我々は、そういうことができる人を育てたいと思っています。

そうした取り組みの一環として、科学研究費助成事業のプロジェクトで「AI技術×ポジティヴヘルス増進による高齢者の社会的つながり創発モデルの実証的研究」をしています。私は以前から「スマートアクセスビークルサービス（SAVS）」を開発し、交通DXの研究をしているのですがこれを使おうとしています。SAVSとはバスの低料金とタクシーの利便性を合わせた「便乗配車」のサービスで、簡単にいうと乗合タクシーです。タクシーを呼ぶと、タクシーが迎えにきて目的地に向かいますが、タクシー走行中に他からも依頼が入ってきたら、その依頼も受けて走行ルートを変え、乗客を乗り合わせるのです。AIで最適化計算をしており、オンデマンド・リアルタイム便乗の配車を実現します。しかしこれは今の法律では許されていません。

政府が行っている相乗りタクシーは、事前にグループを作り、グループが一斉に乗るものですが、我々が行っているオンデマンド方式と比べると非常に効率が悪いことが実証実験でも明らかになっています。

▲　スライド13・走行中に発生する
デマンドに対応し、
AIで走行ルートを都度最適化計算

SAVSと同じプラットフォームを株式会社NTTドコモに提供して、運用実験も行いました。1日の乗降数の平均で、人がどのように動いたかを普通の巡回バスのときと比較すると、乗り降りが2～3倍に増えたほかに、利用が多い時間帯が午前中、昼、夕方と3つになりました。普通の路線バスのピークが１回だったことから、移動が便利になると、人はより出歩くようになることが見てとれます。

▲　スライド14・NTTドコモと
共同で行った研究では、
SAVSによる行動変容が実見された

お年寄りが多く住む札幌市の「もみじ台団地」でも、独居老人の外出の手助けをしようとお出掛けMaaSの実証実験をしています。病院と話したところ、訪問看護でも困っていることが分かり、訪問看護士向けのMaaSも提供するようになりました。お年寄りだけでなく、看護師さんのウェルネスも向上しようという取り組みです。

▲　スライド15・AI運行バスSAVSによる、
お出掛けMaaSの実証実験で
ニーズが広がっている

札幌市立大学でAIを活用したMaaSの実証実験などを展開しているのは、今後の教育においてはリベラルアーツがより大切になると考えているからです。リベラルアーツは、そもそも人間をさまざまな束縛から解放し生きるための知識など身に付ける手法としてギリシャ・ローマ時代の市民階級の人たちを対象に広まっていった考え方です。私は2018年にAIとITを使いこなすために新たなリベラルアーツを示しました。具体的な情報技術（計算論的思考）、デザイン学、統計、日本語、哲学、人類の歴史、芸術としています。今後、札幌市立大学の教育もこちらに振っていきたいと思っているところです。

▲　スライド16・ギリシャ・ローマ時代の
リベラルアーツを元に
中島氏が現代版を考えた

ナイチンゲールの本には「看護士の訓練の目的は、自分自身を訓練する方法、ものごとを観察する方法、ものごとを考え抜く方法を私たちに教えることです」と示されています。これが看護師版リベラルアーツで、リベラルアーツの神髄だと思います。

▲　スライド17・ナイチンゲールの言葉は
リベラルアーツの神髄

最近、私は、「計算論的思考ってなに？」という本を出版しました。Microsoft Researchのジャネット・ウィンが以前研究者向けに書いた論文を元に、非研究者向けに解説したものです。これもいろんな分野の人がこれからのAI、IT時代を生き抜くためのリベラルアーツです。

▲　スライド18・計算論的思考も、
これからの時代に必要な
リベラルアーツのひとつ

最後にシンギュラリティの話をします。カーツワイルの計算は、人間の認知能力計算能力はずっと一定だという前提を元に、コンピュータはムーアの法則で3年ごとに2倍になるから「いつか人間を抜く」と言っています。

人間に教育がなければそうなりますが、教育があると人間の認知能力や計算能力は向上すると思っています。例えば、ニュートンの万有引力の法則は、ニュートンはその発見まで何年もかかっていますが、我々はその法則を1時間で学ぶことができます。そのように人間は教育によっていろんな知識を覚え、認知機能がどんどん高まっていると思っています。

▲　スライド19・人間は教育によって
認知機能や計算能力が高まる

アラン・ケイは「未来は予測するものではなく自分で発明するものだ」と言っています。SF作家のジュール・ヴェルヌは「思いついたものは誰かが実現してくれる」と、いかにもSF作家らしい言い方をしています。私は「情報処理は想像力の勝負」であり、思いつけば必ず実現できる、だから思いつくことが大事だと思っています。

＞＞　後半へ続く