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NewsPicks編集部

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「いずれAIに負けるのだから、負け方を考えよう」というのは表現が秀逸で、なくてはならない観点を見事に言い表しているように思います。何をAIに任せ、任せないのか、という先見性を含めたデザインが今後ビジネスの差別化に繋がるんではないでしょうか。
AIへの負け方としては囲碁は理想的だったかもしれない。グーグルが主導した事もあって、大きなイベントがテンポよく行われ、AIの進化の早さと人もAIから学べることが世界的にうまく伝わった。一方、将棋は内輪の論理でいつ逆転したのか有耶無耶になってしまい、さらにカンニング疑惑まで起きてゴタゴタしすぎた
第一人者となられた背景がよくわかりました。

2000年代以降「バイオインフォマティクス」の研究や、インターネットに連動した「集合知」の研究を進め、研究の基礎を固める継続性。投資(研究開発予算)が滞る時期に分野に固執せず、関連分野で続けられた執念。

ディープラーニングへの着眼着手の速さ。機械学習に留まらず、新パラダイムを、予測され取り組まれた先見性。

「AIに負けるのであれば、いかにうまく負けるかが重要だ」の表現に示されるように、社会に受容されやすい、キーワードでAIと人間作業(既存勢力)を共存させるメッセージにして伝えるコミュニケーション力。人間への暖かな理解。

これからの、ディープラーニングで感情の読み取り、大脳辺縁系領域の読み取り等新しい分野が開拓される予感がありますね。
「おそらく明言こそされていませんが、『いずれプロ棋士がAIに負けるのであれば、いかにうまく負けるかが重要だ』と、米長さんは考えていたのでしょう。」(記事引用)

この「いかにうまく負けるか」は、示唆に富む表現だ。受け取り方も、人によって、状況によって異なるだろう。競争はWin-Loseの単純な結果を生むと考えがちだが、実際には、競争が協働や棲み分けなどを創り出し、豊かな共生環境(Win-Win)が生まれるのが、生物の世界だ。うまく負ける戦略、うまく負ける美学、うまく負ける経済社会が、「持続可能性sustainability」と「進化evolution」を両立させるのではないだろうか。
「いかにうまくAIに負けるか」って秀逸すぎますね。他人事ではありません。どうせAIが来るなら、うまく受け入れる、というのは今後大事な視点になりそうです。

人間より事故率の低い自動運転車が来たとき、わずかに起こす事故をもらったら受け入れられるでしょうか?AIが書き上げた企画書に負けるとき、営業マンは自分の存在価値をどう位置づけるでしょうか?いろいろ考えてみたいポイントです。
「いずれAIに負けるのだから、負け方を考えよう」米長さん、さすがです。

囲碁、将棋やチェスといった1対1におけるAIのスタンスはわかった。これが例えばカジノでブラックジャックをやるとどうなるんですかね。親の場合、子の場合。あせったりすることはあるのだろうか。どうでもいいケーススタディですが(苦笑)。

ただ娯楽から考えるとテクノロジーは途端にわかりやすくなりますね。
初めて自動車に人が乗ったとき、初めて飛行機に人が乗ったとき、初めて電卓ができたとき、人は負けたと思ったのだろうか?

はじめてメガネを使ったとき、はじめて入れ歯を入れたとき、はじめて人工血管を使ったとき、人は負けたと思ったのだろうか。

記事を読みながらそんなことを思いました。
この連載について
政治、歴史、遺伝学からAIまで、各学術分野の研究は、ビジネスにも有用な知見を提供する。しかしその最先端では、むしろ「わかっていないこと」の方が多いはずだ。そこで本企画では経営学者・入山章栄氏が、各分野の最先端の研究者と対談。それぞれの学問はいま「どこまで何がわかっていて」「逆に何がわかっていなくて」「ここから何をやろうとしているのか」を議論し、「知のフロンティア」からビジネスパーソンが学ぶべきことをあぶり出していく。