vol.1）「人間との対話」と「生成ＡＩとの対話」は何が違うのか？

クロスロード辻口の「たまに配信するメルマガ」

先日、ATIS（技術情報サービス協会）という大手企業の知財部門からなる組織に依頼を受け、
「人間との対話」と「生成ＡＩとの対話」は何が違うのか？ というタイトルで講演しました。

私は基本的に講演をお受けしないのですが、同協会は日本を代表する企業の知財部門が
名を連ねており、いい機会になると思って数年ぶりに講演しました。

なあんて、エラそうですね（笑）。

ホントのところは、講演を受けないのは苦手だからで、

今回は依頼者が中学・高校時代の同級生だったから断れなかっただけです（＾＾； 。

でも、受けるからには、同級生に恥をかかせたくない。
自分としても興味のあるテーマだったので、関連する資料や書籍を読み込むだけでなく、

じっくり考察して臨みました。結果、ご好評いただけたと思います。

おかげで、両者の違いだけでなく、人間の対話の特長がよく理解・整理できました。

苦労した甲斐がありました。

それを、今回の対話力強化講座の改訂で盛り込みました。

ＡＩが進化していく中で、人間はどういったことに注力していくべきなのか。

その指針となる研修になったと思います。

そうした知見をお裾分けしようと、久しぶりにメルマガを書く気になりました。

何回かに分けて、ボチボチ書いていきますので、気楽にお付き合いください。

ポイントは以下の３つです

①アブダクション推論

②記号接地問題

③論理性と物語性

今回は、①アブダクション推論 について書きます。

「え？ というか、何それ？」とお感じの方、多いと思います。

推論は、大きく分けて「演繹推論」「帰納推論」「アブダクション推論」の３つがあります。

「演繹」と「帰納」はご存じですよね。でもまあ、一応書いておきましょうか。

●演繹推論　いわゆる「三段論法」というやつです。

　すべての生き物は水を必要とする。バラは生き物である。ゆえにバラは水を必要とする。⇒正確性「高」

●帰納推論　「数学的帰納法」って、覚えていませんか？

　バラが枯れた。ヒマワリも枯れた。ユリも枯れた。ゆえにすべての花は枯れる。⇒正確性「中」

そして、もう一つが「アブダクション推論」です。

これは、わかりやすく言うと「察する」ということです。正確性は、残念ながら「低」。

でも、これは人間にしかできないのです。

今のところ、ＡＩはアブダクション推論ができません。

これ、すごく大切なことなんですけどね。

今、ＡＩについて語っている人たちは、（自称）ＡＩの専門家です。

彼らは、ＡＩに詳しいけど、人間に詳しくない。

それと、（自称）ＡＩの専門家たちはポジショントークが多い。
まあ、簡単に言うと、「ＡＩすごい」って言いたがるんですね。

だから、こういう大切なことを言わない。

でも、本当にＡＩを研究している人たちは、軽々に「ＡＩすごい」って言いません。

本当の研究者は、人間のすごさがわかっているんですね。

アブダクション推論の話に戻りますが、これ実はよくわかっていないんです。

なぜ、こうしたことを人間ができるのか。実はよくわかっていない。

人間は情報処理能力に限界があり、そうした中でいち早く解答にたどりつく必要があるため、

このような察する力がついた（んじゃないか）と、言われています。

まあ、難しいことはともかく、「察する」ってすごいことなんです。

たとえば、料理の得意な人が、友人宅のキッチンで料理をする。

初めてのキッチンです。

でも、だいたい包丁はここにある。調味料はこの辺。小さなお皿はここ。なんて、わかる。

そうして、初めてのキッチンでも、難なく料理をつくり上げてしまう。

これは、「察する」アブダクション推論のおかげです。

初めての場所で、いつも通りの作業をこなす。

何気なくサラッと人間がやっていることが、実はすごいことなんです。

ＡＩは、こんなことはできません。

他にも、アブダクション推論のすごさがあります。

そもそも、科学技術というものは、アブダクション推論のおかげで発展してきたのです。

あんまり長くなるとよくないかな。今日はこの辺で。

次回もアブダクション推論の話を続けます。

あと、対話にどんな影響があるか書かないといけませんね。。。

次回配信は、未定です（苦笑）。

ゆる～く書いていきますので、どうぞお付き合いください <(_ _)> 。

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