AI時代の「ひとの学び」を考える教育シンポジウム

第ニ部
パネルディスカッション モデレーター：川崎 紀弘 氏
株式会社コンセント ディレクター
（日本広告制作協会 会員）

• 第二部の進行は、日本広告制作協会　教育支援部会　川崎紀弘氏が務めました。

  

  川崎 氏 まずは山川さんにお伺いします。先ほどの講演内で、全脳アーキテクチャを推進されているというお話しがありました。もう一度、全脳であるメリットをお聞かせください。

  山川 氏 主に人間の脳に学び、脳のようなAIを作るということのメリットの一つは、開発自体が早く、進めやすいということです。

  川崎 氏 それはなぜですか。

  山川 氏 まず、実際に汎用的な知能で世の中に存在するのは、人間の脳しかないわけです。また、人間の脳もだいぶ解明が進んできました。だから脳に似せて作ると最適かどうかは分かりませんが、作りやすいんです。また、機械学習の王国という話もしましたけど、知能を作るということに対しては、可能性がたくさん存在するので、みんなで一緒に一つのものを作ろうと思った時に、同意できるポイントがないと力を結集できないわけです。

  川崎 氏 目標のようなものですか。

  山川 氏 そうですね。ある程度、脳というものに似せて作るというと合意が得られるしあるレベルまで脳に似せて作れば汎用人工知能になるはずです。それがメリットですね。みんなで分担してやりましょうっていう時に進めやすいんです。また、社会的な目線で見ると、みんなで分担して作ることで、結果としてみんなの共有物になる可能性が高められます。強力な汎用人工知能が特定の企業に独占される可能性が減るんですね。もちろんこれだけでは解決できる問題ではないのですが、ひとつのポイントになってくるということが重要です。
  先ほどもお話ししたように、人工知能の内部構造が同じものであれば、価値観を人間と似せて作れるし、人間と共存する、対話するエージェントなどにおいては人間っぽく振る舞うというように作りやすくなる。あわせて、中身を解析して人間の脳活動と対応付けができるので、人間にとって解釈がしやすくなります。

  

  川崎 氏 それはインターフェースの面においてっていうことですよね。

  山川 氏 そうですね。汎用人工知能の内部構造の設計と、ユーザインターフェースの両面から、脳型でAIをつくるメリットがあります。

  川崎 氏 なるほど。全脳アーキテクチャといえば、先ほど市川さんのおっしゃっていた、大人と子どもとAIと、といった話の部分でAIがどう絡んでくるのかなというのが気になるのですが、今の山川さんのお話を伺って何かアイディアが浮かんだりはしましたか。

  市川 氏 人の脳と似せて作るという部分が、いい意味で自分に引っかかってくる部分だと感じています。先ほどの山川さんの講演の冒頭で、人工知能と呼ばれている時は出来あがっていない時で、出来上がった時は別の名前が付くとおっしゃっていましたね。これは実際にICTなど、教育分野でもよく言われています。新しいテクノロジーが入ってくる時というのは、割と騒がれるわけで、例えば鉛筆とシャーペンどっちを使うか。鉛筆は良くてシャーペンはダメだ的なことも、話題になりました。それと同じように人工知能については、どう使えるのか勝手に妄想を広げています。今は「ググる」とか、当たり前のように言いますけど、「ググる」って10年前はまだないんじゃないですか。

  山川 氏 ないというわけではありませんが、ほとんど世界の片隅の話でしたね。

  

  市川 氏 だけど今は当たり前のようになっている。そういう事例を考えた時に、どういう形で我々をかき乱してくれるのか、どんなことが起きるんだろうみたいなことをちょっと妄想してしまいますね。

  川崎 氏 結構人間として余裕なスタンスですね。これからどうなるの、といった感じで、なかなかそういう余裕なスタンスのアプローチってあんまりないと思うんですけれども。

  市川 氏 いや、余裕ぶってる部分もあります。実際、我々はスマホに巻き込まれていますよね。SNSから逃れられない、とか言ってます。なので、すでに巻き込まれている、というのはどっかにあって、今更またすごいAIが来たから、それでなんかすごいことが起きて、慌てるのもどうなのかなみたいなのが考えとしてあります。

  山川 氏 確かに、色々なことが起こるには起こると思います。私の講演で最後の方にも話をしましたけれども、生産性の部分をAIが補うところが増えてくるので、人間にとっては楽しむ部分っていうのがより重要になる、むしろそこがないと人生を楽しめなくなるかもしれません。元々学問も、何か面白いことをやってくれ、といった感じだったわけじゃないですか。そちら側に回帰していくような雰囲気ではないかと考えています。

  市川 氏 それはなかなか楽しそうな雰囲気ですね。

  山川 氏 ありうる未来の中ではわりと良い方なのではないかと思います。

  川崎 氏 さて、今日は学びが大きなテーマになっています。先ほどの講演にもありましたが、子どもたちは、新しいテクノロジーを上手に使っていますよね。今後、子どもたちはAIにどう関わっていくと思われますか。

  市川 氏 子どもたちは、何の抵抗もなく使いこなしちゃうデジタルネイティブですね。でも、デバイス自体は相対的に見ている部分があると思います。逆に僕らのほうが古い頭で考えていて、AIに侵食されちゃうぞ、といった考えを持つかしれません。同時にもう一方、皮膚感覚に近いような事は、逆に言うと自然に触れないといけないわけじゃないですか。皮膚感覚で寒いとか熱いとかというのは、こちらで用意してあげると、それは新鮮に喜んでくれる、ということは感じますね。

  山川 氏 IPadの向こう側の世界は、子どもにとっては初めから広がっているものなんですよね。原体験ってそもそも何だろうって思うところがあって、彼らにとってはiPadの向こうの世界もある種、原体験化しているわけではないですか。そこの原体験を共有してないとこれからの世界では、むしろ会話が通じないという部分もありますね。

  市川 氏 それは全くそのとおりだと思います。だから妙なノスタルジックや懐古主義で、自然が大事なんだ、自然の芝生の上を転がることに意味がある、みたいなこととはまたちょっと違いますよね。例えば、さっきの車を引っ張る実験も、今ならMinecraft（マインクラフト：ゲーム）でも出来ます。あんなことはわざわざしなくてよくて、Minecraftのほうが、それこそ効率的に且つ試行錯誤できる。論理的に学ぶにはそれでもいいわけです。でも、それとは別に新鮮な現実の世界もあるよ、といった感じで提示していく。そういう意味での原体験というのもあるかなと思います。

  山川 氏 現状の仮想世界は、シュミレーションしたところの表層しか再現できていない。摩擦まで入れて、ちゃんとシュミレーションするとか、虫眼鏡で拡大したらちゃんと細かいダニがいるところまで見えるような具合であれば違うけど、まだ今そこまではいきません。やっぱりリアルワールドには明らかに負けている部分がたくさんありますよね。

  川崎 氏 子ども達は、ルールの理解っていうのは早いですよね。そこの世界はそうだよっていうのが子どもはよくわかっていると思うんですけが、逆に現実のリアル世界のルール、物理法則がおろそかになる部分もあるのでしょうか。

  市川 氏 それはないと思います。仮想の世界、現実の世界両方あるっていうことを知ることが、すごく大きいという部分がありますね。

  川崎 氏 いまAIの話をするとネガティブな話も出てきたりします。我々の世代だと、ノストラダムスの大予言で1999年地球がどうなる、といったSF的な見方をしていました。いまの子どもたちは、もしかしたら、AIに対してフレンドリーな感覚を持つようになるのかな、と思うんですが、その辺りはいかがでしょうか。

  市川 氏 小学生も中学生も高校生もそうですが、妙にクールなんです。そういうのもあるよね、そういう時代に俺たち生きていかなきゃいけないんだよね、という考えを持っているように感じます。わたしたちが生きてきた時代に比べてすごく素直。僕らは本当にねじ曲がって。そう考えてしまうくらい、独特の空気感みたいなものを持っているように感じます。

  川崎 氏 AIの世界において、抵抗的なものはやはりあるのでしょうか。

  山川 氏 AIが進んでいくことに対しての抵抗感ですね。それは色々ありまして、一番典型的なものは、ネオ・ラッダイト運動（ラッダイト運動：産業革命に伴う機会の普及により、失業の恐れを感じた労働者が起こした機械破壊運動。ネオが付くと、ITなどのハイテクノロジーの台頭で、雇用機会が奪われることを懸念し、それらの開発を阻止し、利用を控えることを意味する）と言われているものです。今日もお話ししましたけど、仕事を代替していく部分が当然あるので仕事を奪われる人からすると、抵抗があるものだと思います。ただ、AIを打ち壊したとしても、あまり意味がありません。打ち壊したとしても、コピーがあるものですし、だんだん、許容せざるを得ないという雰囲気になってきていると思います。また、国際的には地域紛争などにおいて軍事のためにAIが使われる可能性が大きいので、いかにAIが人道的な形で利用するべきか、そんな議論もされています。

  川崎 氏 それは深刻な問題ですね。

  山川 氏 そうですね、典型的な問題は、LAWS（lethal autonomous weapons systems）と言ってAIが自分の判断によって殺傷を行うタイプのものについては禁止した方がいいのではないかというような署名運動などが行われています。

  川崎 氏 原子力兵器の二の舞にならないようにということですよね。

  山川 氏 ある種、核よりもリスクが高いというような見方をする人もいれば、逆に特定のターゲットだけを攻撃するので、放射性物質が広く拡散するようなことは無いため、むしろ全体的には良い方向ではないかという見方もあります。戦場において人間がパニックになっている状態で何かをやるよりは、AIは常に冷静沈着に履行するので、間違いが少ないんじゃないか、というような 議論もされています。

  川崎 氏 そういう話ばかりが大きくなるよりも、日々の我々の暮らしの中でどうAIと融和していくのが重要なのかなと思いますね。

  市川 氏 そうですね。子どもたちがクールだと言いながらも、じゃあなぜ実際に身体感覚を伴うような、ある意味非効率的な時間を使うのか。子どもたちと学んでいく中で、どこまで語り尽くしても答えは出ない。短絡的に答えを出さずに考え続けていく粘りみたいなものを身に付けておいたほうが、AIフレンドリーな学びができると思うんです。その辺が原体験的なことにこだわる理由なのかもしれません。

  山川 氏 私からの目線の話ですが、ある種の好奇心をAIに無理やり埋め込めば、その好奇心は、へたれることがないわけです。だけど人間の場合、好奇心自体はあるけれど、へたれるじゃないですか。そこの仕組みはちょっとAI研究者としても僕はあんまりちゃんと考えてなかったと思っています。

  市川 氏 へたれるんですよね、人間は。実際にいまの子どもたちも、AIに大変興味を持っています。子どもたちはディープラーニングのようなものが好きなわけです。家ではお母さんに「もうあんたへたれちゃったの、疲れちゃったの？」みたいな現実がある中、「おっちゃん、俺、なんか嫌になっちゃったよ。奴らは、千万年でも一億年でもずっとやれるんだから、俺たち適わないじゃん！」と、言いに来るんですよ。

  山川 氏 人間は疲れますからね。AIも高度に進展すると、自己保存のためにエネルギーをセーブする機能とかがあるべきなのですが、逆に言うとまだそこまで進歩してないという見方もできます。

  

  川崎 氏 ちょっと話は変わりますが、先ほど偶然の出会いという話が市川さんの講演の中に出てきました。偶然って重要なキーワードなのかなと思いました。AIにおいても偶然というのをプログラミングするのか、突然入ってくる情報とか、突然ひらめくみたいなところって、人間のクリエイティブの部分だと思うのですが、ここの辺についてはどうお考えでしょうか。

  山川 氏 まず偶然とは、基本的に予期しないことだと思います。そもそも予期していたら想定どおりですから。多くの場合、AIは予期できないことを嫌います。安全技術は基本的に、偶然をなくす方向に進むものです。

  川崎 氏 そうですよね、確かに安全を考えるとそうですね。

  山川 氏 だけど、本当に新しいことは偶然から起きたりすることもあるじゃないですか。その辺は自律性が高い方が、AI自体で科学技術を進展させる可能性があるわけです。最近では、どこまで偶然性を許容すべきかといった議論もされています。

  川崎 氏 人間の偶然性という意味においてはどうでしょうか。

  市川 氏 結局偶然というのは、人間がそれを偶然だと判断したものを偶然と言ってるわけです。

  川崎 氏 なるほど。本当は偶然じゃないかもしれない。

  市川 氏 そうですね。人は何かを偶然だと受け取ってしまうところがあります。その偶然の受け取り方も、様々です。例えば山を転がる子どもたちを例にとると、たまたま行ったところに山があったのか、たまたま山があったから転がったのか。何をピックアップするかというところに、偶然性みたいなものがあるわけです。

  川崎 氏 なるほど。偶然をチョイスしているわけですね。

  市川 氏 そうです。そのチョイスしたものについて、これって面白いかも、とか、そこからさらに発展させて、こじつけていくと、迷信みたいになるかもしれません。これが起きたのは、昨日お祈りしたせいだよ、と言っているのと、あんまり変わらない部分もあるわけです。

  川崎 氏 すごく人間的ですね。

  市川 氏 でも迷信にしばられず、それをキッカケにして、何でだろうと考えることを面白がれるかどうか。偶然には何かを動かすチカラもあると思うんです。

  川崎 氏 クリエイティブや創造性という話がテーマになっていますが、その中で、偶然性とチョイス、というお話しは肝になると思います。ところでAIはどのくらいクリエイティブな思考をもてるものなのでしょう。

  山川 氏 実は、汎用性と創造性というものは限りなく近いものです。汎用性といわれるものは、データ中心で進むのではなく、未体験の例外的なところでいかに勘が働くか、予測ができるかみたいな話なんです。例えば、浜辺に打ち上げられた魚を食べた猫が倒れたのを見ていたとします。そしたら、この魚は食べない方がいいぞと推定できるわけです。それは別に自分が食べてみるまで確信しないぞ、と言っていたらダメなわけです。

  川崎 氏 そうですよね、文明的に。

  山川 氏 だから、確定的ではないけれども、ある仮説を立てられる能力というのは出来なくちゃいけません。それもある種の創造性なので、それと汎用性というのはほとんど表裏一体というかたちになります。そして、創造性や汎用性の機能をどういう枠組みの中に入れておけば、外部にいる人間がコントロールできるのかというような事が一つのポイントになると思います。また、人間が見た時に、何をやっているかを理解できるというのも重要になります。

  川崎 氏 このAIはこういうやつです、といった人格設定をしていくわけですか？

  山川 氏 それは良い選択肢かもしれないですね。ある種パーソナリティみたいなものを設定して、人間にとって理解しやすいような状態にしておけば、そもそも保守的にしか動かないAIは放っておいても大丈夫、みたいな安心感はあるかもしれません。

  川崎 氏 堅物ですこいつは、みたいな感じですかね。

  山川 氏 そうですね。とりあえず安心して放っておいても大丈夫です、といった感じです。

  川崎 氏 こいつはアーティスト型ですとかあるんですかね。

  山川 氏 芸術肌だけど、考えてはいることは大したことないですよ、とか。

  川崎 氏 なるほど。ここで最初の話に戻るのですが、市川さんのお話しのなかに、大人と子どもが協力しあって共に学んでいくという内容がありました。その中にAIというものも最後に入っていましたが、これまでのお話しを聞いてどのような感想が出てきましたか。

  市川 氏 子どものAIの話に近くなってきますが、結局赤ちゃんや幼児が大胆な発想なり行動をできるというのは、それだけチョイスの幅がなかったり、世界自体が狭かったりするからなわけです。
  逆に言うと、大人はいままでの経験などから来る思い込みがあるので、そこから逃れて何かを判断するってなかなか難しい。そうならないためには、より論理的に考えて、自分の思考を反省しないといけない。自分でそれが出来る人は非常に賢い人だけれど、子どもの場合はおろか、大人もできない人が多いわけです。複数の人がお互いの考えを精査し合うことを面白いと思えるか、それともただの非難大会、批判大会になるのかという、ここが大きいわけです。実際に、おっちゃんと子どもという形で学んでいる時は、僕も突っ込まれます。ともすると非常にバイアスのかかったことを言ってしまって。そうすると子どもたちに、ここの部分が違うと思うんだけど！と言われてしまいます。そういう部分を相互に見つけ合っていくというのは、実はやってみると苦ではないんですね。AIはわれわれの考えたアイデアをどう想うだろうと考えると、面白いことなのかなと思いますね。

  川崎 氏 好意的な興味としての一つの思考が増えていくという判断ですね。

  山川 氏 議論をするときに2対1とか3対1とかになると、バイアスがかかります。それを解消するためにバーチャル空間内で一人の論客を複数化して分身にするんです。そうするとバイアスが減るっていう研究があったりもします。また、仕事を頼むときに、男性に対して可愛い女性のアバターが頼むと受け入れやすくなったり、頑張るといった結果もあります。実際は、その後ろにはオヤジがいるわけです。「本当は後ろにオヤジがいるから、俺は言うことは聞かない」と考えるのは結構大変じゃないですか。ペットロボットが可愛く見えても、あれはロボットなんだから可愛いと思っちゃいけない！とか。でも、そんなことをイチイチ考えるのは大変なので、だんだんみんな諦めて、まあいいや、そう思ったからそうしよう、そんな考えになってくるんです。それがどこまで良いのか悪いのかというのもあるし、実際、社会に既に入りこみ始めているので、入ってしまっているものをこれから禁止するのは結構難しい。だから、どうしましょうかね、みたいな話なんです。感想になってしまいましたけどね。

  川崎 氏 笑い話ですけど、AIのスピーカー端末に対して、音楽を止められなくなって懇願するっていうことが起きてたりするらしいですね。スイッチがなくて。そういう意味では市川さんのいうAI時代に突入していく中で、ポジティブな人間の在り方みたいなところ、共感される方も多いんじゃないかなと今日は思って聞いていました。

  川崎 氏 ここで、皆さんからご質問を受け付けます。

  質問者1
  普段保育士をしています。赤ちゃんを担当しているものです。AI同士がコミュニケーションを取るというお話がありました。人というのは言葉を獲得するとイメージする力と考える力がつくと思うのですが、AIもその力をつけることができるのでしょうか。

  山川 氏 いろいろな観点があるのですが、まず、コンピュータ同士がコミュニケーションするというのは単純には、昔からある話なんです。
  言語の話ですが、人間において言語を使うということは、市川さんの話に近いところになるのですが、非常に重要なポイントです。言語があると、他者と情報を伝達できるということは割と分かりやすいのですが、これは自分の中である種の概念にラベルを貼り付け、それについて考えられるようになることです。記号として扱って自分の記憶に残しておいて、それを処理してまた新しいことを考えるということが出来る。これに関係が深い機能として仮想する能力があります。
  市川さんの講演内で、仮想の葬式みたいなことをやっていましたけど、あれが仮想だということが分かるのは多分人間以外にいなくて、例えば犬に仮装の葬式をやることは多分できない。それは、ほとんどの動物は現在の自分しかないからで、これは今の本当のことじゃなくて30年後の自分のはずだということをどこかでずっと覚えておけるのは人間だけなんですね。まだ正確な根拠は揃っていませんが、基本的な能力と関係してるのではないかということは言われているので、その辺もおそらく重要になってくると思います。

  川崎 氏 コンピュータの記憶は消えないしアドレスもしっかりしているから、そういう言語による記号化はあまり意味がないと言うか、元々そうやっているものかと思うのですが、違うのですか。

  山川 氏 コンピュータは記号を扱っていますが、講演中に上映したビデオの中で、最近ようやく子どもがする行為が出来るようになったと触れました。あれは去年の映像ですが、あれができると初めて実際に触って、それこそ原体験ですけど、触っているとか見ているとか、その行為が記号化されます。今までのコンピュータは記号だけの世界なので、四則演算などを記号だけで行っていました。だけど、触っている感覚っていうのは、ざらざらだという記号があってもしょうがなくて、動かすとどうなる、スピードを変えるとどうなる、といったように、触覚や視覚など、いろんなデータが統合されて初めて言葉としての意味を持つことになる。よく、記号だけで処理をしていることを辞書的といわれます。例えば石って何かと聞いた時に、石は小さな岩ですと答えます。では岩は何ですかと聞くと、大きな石ですと答える。これだとぐるぐる回っているだけで意味がありません。人間がそうじゃないのは、あらゆるセンサー情報が統合されたものと紐づいているからなんです。グラウンディングというのですが、それがあることによって記号が本当に役立つものになっているというのが人間の知能ということになります。

  川崎 氏 ということは、コンピュータの中でイメージが発生したということなのでしょうか。

  山川 氏 そうですね、しかし、言語自体を学ぶというのと言語自体が生まれる、創発するというのは、関係はするのですが、また別の話です。人間社会において、様々な文化や言語が生まれたわけです。色々ああだ、こうだと言いあっているうちに、とあるものの共通項が出来てきて発生しているわけです。例えば猿も、敵が来たことをみんなに知らせる声はあります。でも、それを言語化し組み合わせて文法にしているのは人間と、あと若干、鳥が出来るかどうかっていう話がちょっとあります。高度な意味での言語は地球上だと人間しか今のところできないんです。

  質問者2
  山川先生に質問ですが、先生がお話しされた全脳アーキテクチャは、非常に理想的な話だと思うのですが、一方で現実的な世界を見ると、例えばAmazonがAIを使って儲けている現実がある。このまま行ったらアメリカの会社だけが大儲けする世界に、多分もう既になっていると思うんですけども。これはどうしたらいいとお考えですか。

  山川 氏 全脳アーキテクチャがあればその状況を覆せますとかって言えるくらいすごかったらいいんですけれども、当然そう単純に行くわけがありません。日本だけではなく色々な国の人たちが、そういったIT大手が世界的な富を集めてしまうのではないかという危機感は抱いています。汎用人工知能に着目して、それが最終的に結構大きな利益を発生させるテクノロジーだと思っていているのは我々だけではないわけです。例えば有名な所だとチェコのGood AIという会社では、そういうことに対抗するためにAI開発のレースを避けてみんなのものにしていくということを議論し、そのためにパートナーを募集したりしています。私も、周囲の方々とはしばしばよく話をしていますが、簡単に解ける問題ではありません。多くの世界の人の英知を集め、強力なAIが生まれた際に、人類社会をいかに幸せな方向に誘導していくかを考える必要があります。我々の全脳アーキテクチャも、脳型AIによってそういう未来を実現するというひとつの選択肢を提示して、その選択肢を育てていくということが大事だと思っています。

  質問者3
  いまAIに関して世界で進んでいる団体には、どのようなところがあるのでしょうか。

  山川 氏 昨年の10月くらいに、AGI（artificial general intelligence）を開発している組織をまとめた資料が、AIのリスクに関して考える機関から出されました。そこでは45の組織がピックアップされています。我々の全脳アーキテクチャ・イニシアティブ(WBAI)もその一つに入っていますが、現在、最も汎用人工知能で先端的だといわれているのは、イギリスにあるディープマインドというGoogle系列の会社で500人ぐらいの規模です。そのうち研究者が300人ぐらいいて、汎用人工知能に関わる研究をすすめています。また、ここ最近中国がものすごい勢いで脳型AIに向けての投資を始めています。いまの段階では、ディープマインド社が圧倒的トップレベルだと思いますが、中国の追い上げがどこまで進むかというあたりにも注目しています。アメリカでも、Googleはそうですが、FacebookとかAmazonとかも当然進めています。汎用人工知能というものが、いまや夢物語ではなくなってきているので、今後とも世界的にいろんな団体のプレイヤーが、たくさん出てくると思います。状況としては今後とも余力あるところは投資してくる可能性が大きいと思います。

  質問者3
  もう一つ質問なのですが、例えば将棋でも囲碁でもいいのですが、同じタイプのAIが、AI同士で勝負したら引き分けになるのでしょうか。

  山川 氏 それはなかなか良いポイントですね。ALPHA GOや、今ではALPHA ZEROといって将棋でも囲碁でも対応できるAIが出てきています。あれは最近、AI同士が対戦して強くなるようにしています。AIの学習は、ちょっとでもデータが違っていたり、ちょっとでも初期値が違えば振る舞いがちょっとずつ変わってきます。だから、同じものから作ってもそれぞれ個性が異なります。それで戦っていくと、どんどん強くなっていきます。

  質問者3
  あえて同じデータのもの同士が戦った場合には、止まってしまうような感じになるのでしょうか。

  山川 氏 どうなんでしょうか。そういうタイプのゲームを考えればあるかもしれないですけど、少なくとも囲碁や将棋には先手後手があるので、止まるという事はないと思います。特殊な状況を考えるとあるかもしれませんが。

  川崎 氏 AIにも個性があるということですね。

  山川 氏 基本的には学習型なので、そうなりますね。全く同じように作っていても、データを一個加えた瞬間にすこし変わっちゃうわけですからね。

  質問者4
  市川さんにお伺いします。私は普段、恐竜特集や深海特集といった、知的好奇心を育てるような本を作っています。市川さんの、好奇心というのは、なんでも面白がるというものであるという定義にすごく驚いて衝撃を受けています。子どもたち自らが主体的なスタンスで模索し、何でも面白がれるための教育のあり方について、お聞かせいただけますか。

  市川 氏 好きなことっていうのが結構深いわけです。面白い図鑑って、導入部で何かワクワクしちゃう！という作りをされている事はとても大切だと思います。ただし、これは大人も子どももそうなんでが、楽しくさせられちゃうということに慣れてしまうこともあると思います。これは楽しく書いてあるから読むけど、こっちは読まないよということが起きてしまう。でも本当の意味での知的好奇心が進んできたときは、単純に与えられたものが瞬間的に面白いからじゃなくて、先ほどの偶然性と結構近いんですけど、例えば恐竜からどんどん入っていって本当に恐竜博士になる人が何パーセントいるか、あるいは昆虫が好きな子どもってたくさんいるのに、途中で、昆虫ばっかりやってないで色んなことをやりなさい！なんで怒られちゃうかもしれない。一つのことを突き詰めていくという時に、それこそフィギアスケートの羽生（はにゅう）さんは、神経生理学とか、スケート以外のことも学んでいると記事で読みました。あと、将棋の羽生（はぶ）さんも、将棋以外のことにも興味を持ちますよね。

  山川 氏 羽生（はぶ）さんは人工知能にも興味をもっていました。

  市川 氏 そうですよね。ただ、大人は直接関係ないからやらないとか、これは好きだからやるとかになりがち。また、安全性の話しになるとフィギアスケートの羽生（はにゅう）さんは、相手の様子を見て３回転でも勝てると踏んだら、無理しなくてもいいかもしれない。でも、自分としては面白くないんでしょうね。４回転を選ぶ。あえてこっちへ行くみたいな選択。
  結局好奇心っていうのは好きな事からスタートしていいし、なんとなく好きでいいんだと思います。だから基本的に入り口としては絶対、恐竜とかあるいは深海の動物ってこんなに面白いんだぞ！というものがあっていいんです。その後で、待てよ！深海のことと、山って関係ないのかな？とか、生き物と無生物って全然関係ないの？とか、子どもはそういう疑問を持つと思うんです。そういうときに、私のような変なおっちゃんなり、友達なり、他者の存在に揺さぶられながら、好奇心が芽生え、全然関係なさそうな事だけど、もしかしたら何かに繋がるかもしれないと考えていけば、それが最終的にクリエイティビティだったり、予想外な発見に繋がっていく。教育ということに関して言うと、関係なさそうだけど面白がれるようなピースをそこに組み込むとか、何か工夫をしていく必要があるんじゃないかって思います。

  山川 氏 今日、キャリアの話を少ししましたが、キャリア戦略の中で、わりとよく言われているのが、ナンバーワン戦略とオンリーワン戦略っていうものです。ナンバーワン戦略はどこかで一番になる、野球で強い、とかということなんですけど、ナンバーワンになれる人は多分少ないので普通はオンリーワン戦略を選びます。複数の領域の掛け算で独自性を構築するんです。若いうちに何か一つ確立して、更にまた一見関係ないようなものだけど、もう一つ加える。すると、その両方が出来る人はあまりいなくて、オンリーワンになれたりします。

  川崎 氏 ドラゴンクエストの賢者もそうですね。二つの職業、僧侶と魔法使いを極めると賢者というエキスパートになれるという感覚が近いのかもしれませんね。

  質問者5
  私は、教育委員会で教員の研修を行う部署に在籍しています。今日私がここに来ましたのも、教育の現場におりながらAIに関する知識に疎く、危機感を感じているからなんです。2030年の子どもの姿を想定して、いま新しい教育の在り方というのが求められていて、現場の教員も何を身につけなければいけないのかを模索しているところです。AIが今後進化していくなかで、主体性や創造性、社会性、論理性など一般的能力を高めていくしかないというような話でしたが、そのような子どもを育成していく教員や周囲の大人たちが、現在でどの程度AIに関する知識を持っておくべきなのか、お聞かせください。

  市川 氏 これはすごく大事なポイントです。結局2030年のことは誰もわからないんです。リスクと不確実は違うわけで、リスクは計算できるけど、どこまでいっても2030年に何が起こるかまではわかりません。その不確実性に直面した時に、先生たちが、知識を獲得しようとするか、知識を更新し続ける、情報をアップデートし続ける必要があると思います。2030年はこうだろうからと、今考えて行動したとしても、多分AIのサイクルが速いので、来年どうなっているのかさえわかりません。そうなった時に、常に知識を更新していくことを面白がれるのかどうかにかかっていると思います。それが負担だと思って、うんざりしてしまうわけではなく、子どもたち以上にいろんな情報を面白がって、さらに自分は、こう思うんだという仮説を、子どもとともに作っていけるような、そんな環境があるということが重要なんじゃないかなと思います。

  山川 氏 人間は、生まれてから子どもの時に、割と柔軟性が高いところからいろんな問題を解けるようになっていく。赤ちゃんの頃は柔軟性はマックスなんですけれど、ほとんど何もできないですね。だんだん知識や身体を使えるようになってくると、あるものごとに特化してくるので、柔軟性が減ってくるというわけです。これは私の仮説なのですが、人工知能を作っても、その柔軟な状態からだんだん特化していって柔軟じゃなくなる状態に陥るということは常に起こるわけです。それは生物が発明した非常に優れたシステムで、常に新しい方法が新しい状況に対して適応していくというのを回していくことが大事なのではないかと思うんです。だから若い人たちが早い段階から情報をどんどん得て、どんどん新しい情報に適用していき、早く能力を発揮できるような、そういう状況が望ましい。我々50歳ぐらいの人達は、過去の履歴に引っ張られて新しい状況になかなか入っていけなかったりします。だからたぶん子どもと話していて、それが学びになる。世界のサイクルが速くなればなるほど若い人たちの情報の方がその状況に合いやすくなる。そこをうまく生かしていくというのが大事なんじゃないかなと思います。

  川崎 氏 その領域においては“教える、学ぶ”の関係性が崩れますよね。それを危機と感じるかどうか。

  山川 氏 今は昔と違って、年寄りしか知らないこととかってあんまりないですよね。

  川崎 氏 そうですね、残念な世界っていうか。歳を取っていくとそうですよね。

  市川 氏 今までの常識からすると、先生がものを知らない状態で子どもの前に立つのは如何なものか、と非難にさらされることがあったのかもしれません。でも今後は社会自体がむしろ柔軟に吸収し、若者と学びあうことが必要になると思います。生涯学習が盛んに言われる昨今、ならば教える側、学ぶ側の意識も取り外して、柔軟に学び合うことが必要だと思います。

  川崎 氏 OECDのまとめなどを見ても、大人の皆さんを保証することはできないし、どうなるかわかんないから、どうなっても大丈夫なように学んでねって、すごく無責任に捉えることもできますね。

  市川 氏 実際そういう状況だし、例えば先ほど山川さんの講演内にあったように、最低限度の収入補償をするベーシックインカムみたいなもので僕らを救ってもらえるのか、そんなところに行きついてしまう。その中で残った人たちがどう生きていくかって考えた時に、OECDが、学び続けることに意味がある、それを信じて学び続けなさい。というメッセージを伝えていると考えれば、すごく意味があるなと感じます。

  質問者6
  市川先生にお伺いしますが、子どもが現実と仮想を見分けるのには、どういうことを学ぶべきかということを疑問に感じました。現実と仮想というものがどんどん近づいてきているなかで、漫画を本当と信じ込まないというのは当たり前ですが、子どもはどうやってそれを自分の中で区別していると思われますか。

  市川 氏 子どもたちは、ファンタジーと現実の境目のぎりぎりのところにいます。ただ一点、痛いとか辛いっていうことはわかる。ファンタジーの世界だと辛いといってもリセット可能だし、痛いといっても、そこまで切実には感じないわけです。でも、現実の世界での痛いとか辛いということに関しては切実に感じることができます。結局びしょびしょに水に濡れちゃうというのは気持ち悪いし辛い。これはどう考えてもファンタジーじゃなくて現実なんだみたいな部分があるわけです。あと、なぜ公園の山で転がったりするのかいうと、ファンタジーの世界に入っているからなんです。自分の架空の世界のなかの登場人物になって転がっているんです。でも、ふと我に返るとズボンのなかにいろいろチクチクしたものが入っていて、気持ち悪い。そう感じるときには現実なんですね。
  つまり、境目って微妙なんです。両方の世界があるっていうことを自覚しているか、あるいはもう仮想しかないかっていうのは結構重要な問題で、少なくとも僕がさっきから原体験というかたちで提示していることを体感してる子どもたちは、両方の世界、現実ともう一つの世界、あるいはまたさらにもう一つの世界というようにいろいろな世界があるかもしれないという可能性を考えることができるようになっているということだと思います。

  質問者7
  学びが必要なのって実は大人なんじゃないかと思っています。40代後半から55歳くらいの方々が、この5年間くらいでものすごく残念な状況になってきている。4、50代の人たちがかっこ悪かったり、美しくなかったりするっていう状況になってはいけないと思います。そのためにはどんな学びの場があればいいのかということについて、もしお二人のお考えがあればお聞きかせください。

  川崎 氏 大人の学びについてですね。

  市川 氏 いま、カッコ悪い、美しいという話が出たんですけど、一番かっこ悪いのはいつまでも虚勢を張っているような大人です。虚勢を張っているのは、一番カッコ悪い。
  僕の場合は、はじめから子どもたちにおっちゃんと呼ばれてしまいました。当時40歳くらいで、わりと抵抗もあったんです。でもまあ、おっちゃんだよな、みたいなことでスタートしました。そのおかげで、いまだに10代の子たちとかに対しても対等に自分が迷っていることか、辛いこととか、逆に50歳過ぎたからこそどうでもよくなっちゃったよ、みたいな本音の部分もお互いに語り合えることがあります。それが私はすごく重要だと思っています。何かゴールを設定して、そこから逆算していくということでは今までと同じパラダイムでしかないので、そうではなくて少なくとも自分の思いついたことを年齢とかに関係なく素直に語り合える場というのが、まず最初に必要かなというのが私の考えです。

  山川 氏 私は人工知能分野の研究者なわけですが、ちょっと問題だと思っているのは、みんなめちゃくちゃ忙しいということなんです。そうすると何が起こるかっていうと日常的な業務が多すぎて、自分たちが学ぶ時間というのをなかなか取れません。本当は研究する人というのは、世界の動きを見て多面的に情報を収集して、その次のことをやっていかないといけないのですが、人数が少ないところ、能力の高い人のところに仕事が集中しすぎていて、将来的にあんまりよくないんじゃないか。そんなリスクについても心配しています。

  川崎 氏 学びの話になると大人の学びのテーマが結構出てきます。これも結構切実なところですよね。

  山川 氏 大人は好奇心あるんですかね。

  市川 氏 あると思うんです。僕はそう思ってるんですが、でも山川さんがおっしゃったようにそれを発揮する余裕がないんですよね。

  質問者8
  いまAIが盛んに話題に出てくるなかで、巷ではスタディサプリやICT教育が台頭してきています。そういうなかで教員は今のままではいけないと思うんですが、これからの教員に必要な能力、そして箱としての学校の環境のあり方について、お伺いできればと思います。そしてもう一つ、先ほど市川先生が痛みについて言及されましたが、人間の身体性とその拡張というものにAIがどのように影響してくるのか、ということをお伺いできればと思います。

  市川 氏 私は学校という箱から出てしまった人間ですが、もし学校がなかったら何が一番困るだろうと考えたときに思い浮かぶのが、どうやって一人ひとりの子どもにアクセスしたらいいんだろうということなんです。例えば私がかっこいいことを言っていれば、ふわっと集まってくる層がいるんですね。でもそれはやっぱりそういう層であって、実際にはいろんな人がいるわけです。そのいろんな人たちに会いたいと思ったとき、最初の興味関心に引っかからなかった人たちのことは放っておいていいのか、という話になります。そういうときに見えてくる公教育の凄さは、いろんな子たちがとりあえず来るということなんです。とりあえず来てくれて、その子に会えるというのがすごく大きいわけです。ICT （Information and Communication Technology：インフォメーション アンド コミュニケーション テクノロジー）やスタディサプリについていうなら、こういうものはどんどん発展してきます。昔と違っていまは、そういうものを子どもたちが勝手に使ってくれる。だからこそ、より原体験の方に振れるということもあります。道具はすべて使い方が大事なので、いい使い方もあれば悪い使い方もあります。箱としての学校の話に戻ると、学校にはある決まった時刻に、ある人間が集まるという義務みたいなものがあって、そこで何かを考えられる。強制的な場という存在がすごく大きくなってくるわけです。そのなかで、今までの前提みたいなものを一つずつ、いい意味で疑いながら改善していくということが必要なんじゃないかなと思います。

  川崎 氏 確かに今の時代において人が集まっている価値ってめちゃくちゃ高いですね。

  市川 氏 そうなんです。もちろんSNSでも構わないわけですけどね。

  山川 氏 まず前半の質問に対して、私は大学の教育に関して、アメリカの大学の調査などをしている先生と話す機会があって、アメリカの大学はネット教育を中心とした大きな大学と、超エリート型の、みんな下宿して集まるみたいな大学に二極化していく方向にあるそうです。ネット教育中心の大学では、コストが安くなってみんなが好きな時間に受けることができる。エリート型の大学では、さっきの話にも近いのですが、ある閉じ込められた空間で密度の高いコミュニケーションをして、将来の礎や人脈を作っていく。ディスカッションとかコミュニケーション、社会的能力の向上に重きを置いています。このような二極化があります。日本の高校でもこのようなことが起こるのではないかと思います。
  後半の身体性の話ですが、脳型AIにかぎらず、基本的に知能というものは自分の周りの世界で起きていることを、視覚や触覚という身体センサーから得る情報に基づいて構築されています。人工知能の場合はセンサーが人間とは違ったセンサーを使うこともできます。センサーの種類によって見え方も違います。ということで身体は知能と基本的に切り離せないものとなっています。知能のあり方というのは、機械やAIが持っている身体に依存して決定されるもので、そこの違いによってどういう知能を発揮できるかという部分にも影響が出てきますし、例えば、地球の気象の予測をしたいときには、当然地球上に温度センサーとか気圧センサーをばらまかなきゃいけないし、人工衛星も必要です。AIにとってはセンシングが身体性に代わるものということになります。

  川崎 氏 センシングと身体性って、いってみればイコールなんでね。なかなかイコールと認識しにくい部分も人間としてはありますが。

  山川 氏 身体性といった場合には、動かす部分も入ってきます。自分が思ったとおりに動かすという部分があります。例えばテニスで、上級者になるとラケットを自分の体のように動かせるとかっていうじゃないですか。これはある意味、身体が拡張されるということですし、逆にいえば腕だって切り落とされてしまえば身体の一部ではなくなるわけです。自分のコントロール下にあるかどうかという観点ですね。

  川崎 氏 そうやって考えると、今はAIの進化に対して脅威を持っているけど、ちゃんと人間も対応していくということですね。人間は変わらないけどAIばかりが進化して怖いということではなくて、 人間も環境適応能力の高さはあって、技術の発展に合わせて人間も変わっていくんだなとお二人の話を伺っていて思いました。

  山川 氏 変わっていくのは間違いありません。しかし、さすがに人間の世代交代のサイクルを速めるわけにはいかないので、機械の変化、進歩が加速度的に上がってしまうと、どこかで追いつかなくなる問題はあります。例えば人間が追いつかない典型的な例でよく言われているのが、株式市場のデイトレード。コンピュータアルゴリズムが数ミリセック単位で売り買いをするので、絶対人間は追いつけない。自動運転も、例えば完全に自動運転だけで動いている世界やあるエリアがあったら、そこに急に人間が入っていったら絶対に安全に運転するということはできなくなります。そのような絶対的なスピードによって人間が排除されてしまうみたいな状況はどうしても起きてきます。そういうことについては少なくてもリアルタイムでは追いつけないので、もっとメタレベルのコントロールで、ある程度、修正をかけていくというような付き合い方をするしかありません。

  市川 氏 便利なものを使うと、不便なことをわざわざすることはないと思ってしまいますよね。でも、ときにはわざわざ不便なこともしてみるという、そんな余裕も必要だと思える人は、AIともうまく付き合っていけるんじゃないかと思います。

  川崎 氏 最後に一言ずつ、本日の感想をお伺いできますか。

  市川 氏 単純に学びの実践について話すだけではなく、時代の変化の中で、これから学びと教育について考えていくことはすごく大事だなと思いました。学校はすごく大事だし、これからも大きな意味を持つけれど、学校だけが教育を担っているわけでもなく、家庭だけが担っているわけでもない。社会全体で教育について考えていかなければいけないと思います。そのとき、明らかにAIの登場が学びと教育というものに大きなインパクトを与えることは間違いないわけで、それを僕は面白く使っていきたいと思っています。だけど最後に便利さについても話したように、人間による使い方や接し方についてもっと考えないといけない。技術の発展に合わせて、もっと社会全体も変えていこうよというムーブメントになるかどうか。そうでなくても勝手に社会は変わっていくとは思います。そのとき、本当の意味で生き方というものが今まで以上に問われてくるんだな、ということを、こうやってお話しさせていただくことによってあらためて認識することができてよい機会でした。

  山川 氏 実は、今日は小学生入学前の息子と妻が来ていたので、さきほど感想を聞いてみました。子どもは小学校に入るぐらいです。市川先生の話を聞いて、僕がいつも子どもを保育園に連れていくときに寄り道をしていたのは、意外といいことだったということで、先ほど妻に評価されました。

  川崎 氏 素晴らしい効果ですね。

  山川 氏 それはさておき、最近では中学生とか高校生ぐらいでもすごい発明をしたりする人がどんどん世界で生まれてきていますよね。若い人たちが小学校ぐらいから知識をたくわえて、何か新しいことを思いつくということは大事にしていかなきゃいけない。そう思っています。彼らに何をどう教えるべきか、ということより、彼らにどんどん生み出していってもらわないといけないなと強く感じることができたのが私の今日の収穫だったと思います。

  川崎 氏 ありがとうございました。