下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。
翻訳: Yasushi Aoki
校正: Natsuhiko Mizutani
今日はAIと私たちについて
お話ししようと思います
00:13
Today, I'm going to talk about AI and us.
0
13014
3660
00:18
AI researchers have always said
1
18206
2143
コンピューターに奪われる仕事は
単純作業だけだから
00:20
that we humans do not need to worry,
2
20373
2594
心配するには及ばないと
00:22
because only menial jobs
will be taken over by machines.
3
22991
3580
AI研究者は
いつも言っています
00:27
Is that really true?
4
27274
1603
本当にそうなんでしょうか?
00:30
They have also said
that AI will create new jobs,
5
30365
3827
AI技術は新たな仕事も
生むことになるので
00:34
so those who lose their jobs
will find a new one.
6
34216
3411
仕事を失った人は
新しい仕事を見つけられるとも言います
00:38
Of course.
7
38264
1355
そうでしょうけど
00:39
But the real question is:
8
39643
2172
疑問なのは
00:41
How many of those
who may lose their jobs to AI
9
41839
4105
AIのせいで
仕事を失う人のうち
新しい仕事を得られる人は
どれくらいか ということです
00:45
will be able to land a new one,
10
45968
2489
00:48
especially when AI is smart enough
to learn better than most of us?
11
48481
5850
ことに AIが私たちの多くよりも
うまく物事を学べるのだとしたら
00:55
Let me ask you a question:
12
55397
2185
ひとつお聞きします
00:58
How many of you think
13
58666
1798
2020年までにAIが一流大学の
入試に通るようになると思う人は
01:00
that AI will pass the entrance examination
of a top university by 2020?
14
60488
6094
どれくらいいますか?
01:07
Oh, so many. OK.
15
67836
2457
結構いますね
01:10
So some of you may say, "Of course, yes!"
16
70317
4358
「もちろんそうなる!」
という人もいるでしょう
01:15
Now singularity is the issue.
17
75369
2134
シンギュラリティ(技術的特異点)が
今や問題なんだと
01:18
And some others may say, "Maybe,
18
78590
3095
「碁ではすでにAIが名人に勝って
いるんだから そうなるかも」
01:21
because AI already won
against a top Go player."
19
81709
4508
と思う人もいるでしょう
01:27
And others may say, "No, never. Uh-uh."
20
87213
3681
そして「絶対無理」と
言う人もいるでしょう
01:32
That means we do not know
the answer yet, right?
21
92195
3593
まだ答えは分かっていない
ということです
01:36
So that was the reason why
I started Todai Robot Project,
22
96268
4960
私が「東ロボくん」プロジェクトを
始めたのは そのためです
01:41
making an AI which passes
the entrance examination
23
101252
3872
日本で最高峰の
大学である
東京大学の
入試に通るAIを
01:45
of the University of Tokyo,
24
105148
2589
01:47
the top university in Japan.
25
107761
2537
作ろうという試みです
01:51
This is our Todai Robot.
26
111464
2548
これが東ロボくんです
01:56
And, of course, the brain of the robot
is working in the remote server.
27
116131
5810
もちろん頭脳部分は
遠隔のサーバーで動いています
02:02
It is now writing a 600-word essay
28
122747
4222
今 17世紀の
海上貿易について
02:06
on maritime trade in the 17th century.
29
126993
4119
600語の小論文を
書いているところです
02:11
How does that sound?
30
131136
1765
そう聞いて どう感じますか?
02:14
Why did I take the entrance exam
as its benchmark?
31
134113
4104
私がAIのベンチマークとして
入試を選んだ理由は
人間と比較した
AIの能力を
02:19
Because I thought we had to study
the performance of AI
32
139098
4741
研究する必要があると
思ったからです
02:23
in comparison to humans,
33
143863
2114
人間だけが
教育を通してのみ
02:26
especially on the skills and expertise
34
146001
2860
02:28
which are believed
to be acquired only by humans
35
148885
4088
獲得できるとされている
スキルや専門的能力については
特にそうです
02:32
and only through education.
36
152997
2335
02:35
To enter Todai, the University of Tokyo,
37
155782
4043
東京大学に入るためには
02:39
you have to pass
two different types of exams.
38
159849
4421
2種類の試験を受ける
必要があります
02:44
The first one is
a national standardized test
39
164294
3760
1つ目は選択式の
全国共通試験です
02:48
in multiple-choice style.
40
168078
2403
02:50
You have to take seven subjects
41
170505
2455
7科目の試験を受けて
02:52
and achieve a high score --
42
172984
1955
高得点を取る
必要があります
02:54
I would say like an 85 percent
or more accuracy rate --
43
174963
4772
そこでの正答率が
85%以上でないと
02:59
to be allowed to take
the second stage written test
44
179759
4087
東大が用意する
記述式の2次試験を
03:03
prepared by Todai.
45
183870
2159
受けることはできません
03:06
So let me first explain
how modern AI works,
46
186994
5317
まず現在のAIが
どのように動くのかを
クイズ番組『ジェパディ!』への挑戦を例に
説明しましょう
03:12
taking the "Jeopardy!" challenge
as an example.
47
192335
3069
03:17
Here is a typical "Jeopardy!" question:
48
197539
3079
ジェパディの典型的な問題は
こんな感じです
03:20
"Mozart's last symphony
shares its name with this planet."
49
200642
4461
「モーツァルトの最後の交響曲は
“この惑星” と同じ名前である」
03:26
Interestingly, a "Jeopardy!"
question always asks,
50
206195
4013
興味深いことに
ジェパディで問われる質問は
03:30
always ends with "this" something:
51
210232
3328
常に “この何々” という形をしています
03:33
"this" planet, "this" country,
52
213584
2827
“この惑星” とか
“この国” とか
03:36
"this" rock musician, and so on.
53
216435
2608
“このロック歌手” という具合に
言い換えると ジェパディでは
様々な形式の質問がされるわけではなく
03:39
In other words, "Jeopardy!" doesn't ask
many different types of questions,
54
219067
4299
03:43
but a single type,
55
223390
1837
1つのタイプの問題—
03:45
which we call "factoid questions."
56
225251
2536
一言で答えられる
雑学が問われるんです
03:48
By the way, do you know the answer?
57
228975
2167
ちなみに この問題の答えは
分かりますか?
03:53
If you do not know the answer
and if you want to know the answer,
58
233980
4055
答えが分からなくて
答えを知りたいというとき
皆さんならどうしますか?
03:58
what would you do?
59
238059
1287
04:00
You Google, right? Of course.
60
240160
3132
ネットで検索しますよね
04:03
Why not?
61
243316
1480
もちろん
04:04
But you have to pick appropriate keywords
62
244820
3592
でも 検索するキーワードを
適切に選んでやる必要があります
04:08
like "Mozart," "last"
and "symphony" to search.
63
248436
4364
「モーツァルト 最後 交響曲」というように
04:13
The machine basically does the same.
64
253462
2400
AIも基本的に
同じことをします
04:16
Then this Wikipedia page
will be ranked top.
65
256457
4660
そうすると このウィキペディアのページが
最初にヒットします
04:21
Then the machine reads the page.
66
261840
1908
それからAIは
その内容を読むのかというと
04:23
No, uh-uh.
67
263772
1171
違います
04:25
Unfortunately, none of the modern AIs,
68
265470
3462
あいにく 現在のAIは
04:28
including Watson, Siri and Todai Robot,
69
268956
3968
ワトソンにせよ Siriにせよ
東ロボくんにせよ
04:32
is able to read.
70
272948
1661
読解はできません
04:35
But they are very good
at searching and optimizing.
71
275437
3800
でも AIは検索と最適化に
優れています
04:40
It will recognize
72
280158
2023
AIはキーワード
「モーツァルト」「最後」「交響曲」が
04:42
that the keywords "Mozart,"
"last" and "symphony"
73
282866
2935
04:45
are appearing heavily around here.
74
285825
2903
この辺りに
沢山出てくることを
認識します
04:49
So if it can find a word which is a planet
75
289790
4375
だから惑星の名前であって
これらのキーワードと
一緒に現れるものがあれば
04:54
and which is co-occurring
with these keywords,
76
294189
3648
04:57
that must be the answer.
77
297861
1989
それが答えに違いないと
判断します
05:00
This is how Watson finds
the answer "Jupiter," in this case.
78
300762
5186
そうやってワトソンは「ジュピター(木星)」
という答えを見つけるのです
05:08
Our Todai Robot works similarly,
but a bit smarter
79
308433
4049
私たちの東ロボくんも
同じように動作しますが
歴史の正誤問題を解くために
もう少し賢くしました
05:12
in answering history yes-no questions,
80
312506
3239
05:16
like, "'Charlemagne repelled the Magyars.'
Is this sentence true or false?"
81
316560
5663
「“カール大帝はマジャール人を撃退した”
という文は正しいか?」という問題なら
05:23
Our robot starts producing
a factoid question,
82
323181
4073
東ロボくんは それをまず
穴埋め問題に変えます
「カール大帝は (この人々を) 撃退した」
05:27
like: "Charlemagne repelled
[this person type]" by itself.
83
327278
4899
05:32
Then, "Avars" but not
"Magyars" is ranked top.
84
332995
4732
そうすると「マジャール人」ではなく
「アバール人」が上位に来るので
05:38
This sentence is likely to be false.
85
338357
3049
この文はどうも
正しくないようだと分かります
05:42
Our robot does not read,
does not understand,
86
342772
4860
私たちのロボットは読まないし
理解しませんが
05:48
but it is statistically
correct in many cases.
87
348335
4144
多くの場合
統計的に正しいのです
05:54
For the second stage written test,
88
354147
2508
記述式の2次試験では
05:56
it is required to write
a 600-word essay like this one:
89
356679
5106
こんな感じの600語の小論文を
書く必要があります
06:01
[Discuss the rise and fall
of the maritime trade
90
361809
2278
[17世紀の東アジアと東南アジアにおける
海上貿易の盛衰について600語で述べよ・・・]
06:04
in East and Southeast Asia
in the 17th century ...]
91
364111
2422
06:06
and as I have shown earlier,
92
366557
1387
先ほどお見せしたように
06:07
our robot took the sentences
from the textbooks and Wikipedia,
93
367968
4194
私たちのロボットは教科書や
ウィキペディアから文を取り出し
組み合わせ
最適化して
06:12
combined them together,
94
372186
1961
06:14
and optimized it to produce an essay
95
374171
3619
小論文を作ります
06:17
without understanding a thing.
96
377814
2207
何ひとつ理解もしないで
06:20
(Laughter)
97
380045
1737
(笑)
06:21
But surprisingly, it wrote a better essay
98
381806
4895
でも 驚いたことに
ロボットの小論文は
たいていの学生のものより
出来が良かったんです
06:26
than most of the students.
99
386725
1561
06:28
(Laughter)
100
388310
2391
(笑)
06:30
How about mathematics?
101
390725
1529
数学はどうでしょう?
06:33
A fully automatic math-solving machine
102
393354
3158
数学の問題を解く
完全自動の機械というのは
06:36
has been a dream
103
396536
1631
「人工知能」という言葉が
生まれたとき以来の
06:38
since the birth of the word
"artificial intelligence,"
104
398191
4679
夢でしたが
06:43
but it has stayed at the level
of arithmetic for a long, long time.
105
403785
6007
非常に長い間 算数のレベルに
留まっていました
06:51
Last year, we finally succeeded
in developing a system
106
411530
5350
去年 私たちはついに
高校レベルの数学の問題を最初から
最後まで解けるシステムの開発に成功しました
06:56
which solved pre-university-level
problems from end to end,
107
416904
5173
たとえばこんな問題です
07:02
like this one.
108
422101
1262
07:05
This is the original problem
written in Japanese,
109
425648
4002
これは日本語で書かれた
元の問題です
07:09
and we had to teach it
2,000 mathematical axioms
110
429674
4397
自然言語で記述された問題を
入力できるようにするために
2千の数学公理と
8千の日本語の単語を
07:14
and 8,000 Japanese words
111
434095
2774
07:16
to make it accept the problems
written in natural language.
112
436893
4558
教える必要がありました
07:22
And it is now translating
the original problems
113
442234
3542
これは元の問題を
機械にわかる式に
変換しているところです
07:25
into machine-readable formulas.
114
445800
3139
07:30
Weird, but it is now ready
to solve it, I think.
115
450578
6099
奇妙なものですが
これで解くための準備ができました
07:36
Go and solve it.
116
456701
1411
では解きましょう
07:38
Yes! It is now executing
symbolic computation.
117
458818
4284
今 記号処理を
しているところです
ますます奇妙になっていますが
07:44
Even more weird,
118
464030
1580
07:45
but probably this is the most
fun part for the machine.
119
465634
4825
たぶん機械にとっては
ここが一番楽しいところなんでしょう
07:50
(Laughter)
120
470483
2351
(笑)
07:52
Now it outputs a perfect answer,
121
472858
2815
完全な解答が
出力されています
07:55
though its proof is impossible to read,
even for mathematicians.
122
475697
4707
もっともこの証明は
数学者でも読めないような代物です
08:02
Anyway, last year our robot
was among the top one percent
123
482773
6961
何にせよ 去年私たちのロボットは
記述式の2次試験の数学で
上位1%に入りました
08:10
in the second stage written
exam in mathematics.
124
490199
3633
08:14
(Applause)
125
494652
3210
(拍手)
08:18
Thank you.
126
498412
1311
ありがとうございます
08:19
So, did it enter Todai?
127
499747
2471
では 東大に
入れたのでしょうか?
08:22
No, not as I expected.
128
502981
3058
いいえ 私が想定していたとおり
入れませんでした
08:26
Why?
129
506783
1399
なぜなのでしょう?
08:28
Because it doesn't understand any meaning.
130
508206
2639
意味をまったく
理解していないからです
08:32
Let me show you a typical error
it made in the English test.
131
512308
4079
英語のテストでロボットがする
典型的な間違いの例をお見せしましょう
2人の会話の
穴埋め問題です
08:36
[Nate: We're almost at the bookstore.
Just a few more minutes.
132
516411
2977
[A君 本屋はもうすぐだよ。あと少し歩くだけ。
B君 待って、( ___ )。
08:39
Sunil: Wait. ______ .
Nate: Thank you! That always happens ...]
133
519412
3039
A君 ありがとう、いつもなんだ。
B君 5分前にも靴、結んでたよね?
08:42
Two people are talking.
134
522475
1151
選択肢 ① だいぶ歩いたね。② もうすぐだね。
③ 高そうな靴だね。④ 靴紐がほどけてるよ。]
08:43
For us, who can understand
the situation --
135
523650
2054
08:45
[1. "We walked for a long time."
2. "We're almost there."
136
525704
2773
状況を理解できる
私たちにとっては
08:48
3. "Your shoes look expensive."
4. "Your shoelace is untied."]
137
528501
3032
④番が正解なのは
明らかですよね?
08:51
it is obvious number four
is the correct answer, right?
138
531557
2873
でも東ロボくんは
②番を選びました
08:54
But Todai Robot chose number two,
139
534454
2238
08:56
even after learning 15 billion
English sentences
140
536716
5360
ディープラーニングの
技術を使って
150億個の英文を
学んだ後でです
09:02
using deep learning technologies.
141
542100
2728
09:07
OK, so now you might
understand what I said:
142
547600
4172
私の言ったことが
お分かりになったでしょう
09:12
modern AIs do not read,
143
552399
2648
現在のAIは
読めないし
09:15
do not understand.
144
555071
1413
理解できないのです
09:17
They only disguise as if they do.
145
557516
3169
そうできるかのように
見せかけているだけです
09:24
This is the distribution graph
146
564867
2981
これは東ロボくんと
同じ試験を受けた
09:27
of half a million students
who took the same exam as Todai Robot.
147
567872
5777
50万人の学生の
点数の分布です
09:34
Now our Todai Robot
is among the top 20 percent,
148
574558
5165
現在 私たちのロボットは
上位20%以内にいて
09:40
and it was capable to pass
149
580986
2415
日本の6割以上の大学に
09:43
more than 60 percent
of the universities in Japan --
150
583425
3941
合格できます
09:47
but not Todai.
151
587390
1377
東大は無理ですが
でもホワイトカラーになる
人々の大部分より
09:50
But see how it is beyond the volume zone
152
590116
4025
09:54
of to-be white-collar workers.
153
594165
2864
上にいることに
注目してください
この結果に私が喜んだと
お思いでしょう
10:00
You might think I was delighted.
154
600060
2858
10:03
After all, my robot was surpassing
students everywhere.
155
603939
3971
なにしろ私たちのロボットが
多くの学生を超えたんですから
私はむしろ懸念を抱きました
10:09
Instead, I was alarmed.
156
609022
2691
どうして この知性を欠いた機械が
10:13
How on earth could this unintelligent
machine outperform students --
157
613086
5607
人間の学生を
私たちの子供たちを
凌駕できたのでしょう?
10:18
our children?
158
618717
1292
10:20
Right?
159
620033
1153
10:22
I decided to investigate
what was going on in the human world.
160
622101
4402
人間の世界で何が起きているのか
調べることにしました
10:28
I took hundreds of sentences
from high school textbooks
161
628542
4729
中高の教科書から
文を数百個取り出し
10:33
and made easy multiple-choice quizzes,
162
633859
3313
簡単な選択式問題を作って
10:37
and asked thousands
of high school students to answer.
163
637196
4143
数千人の中高生に
答えてもらいました
10:42
Here is an example:
164
642690
1176
これが問題の例です
10:43
[Buddhism spread to ... ,
Christianity to ... and Oceania,
165
643890
2818
[主として仏教は東南アジアや東アジアに、
キリスト教はヨーロッパ、南北アメリカ、オセアニアに、
10:46
and Islam to ...]
166
646732
1151
イスラム教は北アフリカ、西アジア、
中央アジア、東南アジアに広まっている]
10:47
Of course, the original problems
are written in Japanese,
167
647907
2740
もちろん元の問題は
10:50
their mother tongue.
168
650671
1155
生徒達の母国語である
日本語で記述されています
10:51
[ ______ has spread to Oceania.
169
651850
1515
[問. ( ___ ) はオセアニアに広まりました。
10:53
1. Hinduism 2. Christianity
3. Islam 4. Buddhism ]
170
653389
2417
選択肢 ① ヒンドゥー教 ② キリスト教
③ イスラム教 ④ 仏教]
10:55
Obviously, Christianity
is the answer, isn't it?
171
655830
2299
答えは当然
キリスト教ですよね?
問題文に書いてあります!
10:58
It's written!
172
658153
1214
11:01
And Todai Robot chose
the correct answer, too.
173
661482
4026
東ロボくんも
正しい答えを選びました
11:06
But one-third of junior
high school students
174
666758
4879
でも中学生の3分の1は
11:11
failed to answer this question.
175
671661
2612
この問題で間違ったのです
11:16
Do you think it is only the case in Japan?
176
676456
3159
これは日本だけの
話なのでしょうか?
11:19
I do not think so,
177
679639
1976
そうは思いません
11:21
because Japan is always ranked
among the top in OECD PISA tests,
178
681639
6371
「OECD生徒の学習到達度調査」で
日本はいつも上位に付けているからです
11:28
measuring 15-year-old
students' performance in mathematics,
179
688034
3927
3年ごとに
各国の15歳の生徒の
11:31
science and reading
180
691985
1964
数学 科学 国語の能力を
11:33
every three years.
181
693973
1636
測っているテストです
11:39
We have been believing
182
699390
2053
能力を伸ばせるような
11:41
that everybody can learn
183
701467
2043
優れた教材が
11:43
and learn well,
184
703534
1905
ウェブで無料公開され
11:45
as long as we provide
good learning materials
185
705463
3697
インターネットで
見られるようになっていれば
11:49
free on the web
186
709184
1455
誰でも 良く学べるはずだと
11:50
so that they can access
through the internet.
187
710663
3069
私たちは そう
信じてきました
11:53
But such wonderful materials
may benefit only those who can read well,
188
713756
5859
でも そのような素晴らしい教材も
恩恵を受けられるのは ちゃんと読める子だけで
12:00
and the percentage
of those who can read well
189
720534
3935
そして ちゃんと読める子の割合は
12:04
may be much less than we expected.
190
724493
3378
私たちが思っているより
ずっと少ないのかもしれません
人間がAIと
どう共存していくかは
12:10
How we humans will coexist with AI
191
730040
4241
12:14
is something we have
to think about carefully,
192
734305
3522
しっかりした証拠に基づいて
12:17
based on solid evidence.
193
737851
2137
慎重に考える必要があります
しかも急いで
そうしなければなりません
12:21
At the same time,
we have to think in a hurry
194
741063
3977
時間がもうないのですから
12:25
because time is running out.
195
745064
2402
12:28
Thank you.
196
748106
1162
ありがとうございました
12:29
(Applause)
197
749626
3933
(拍手)
12:34
Chris Anderson: Noriko, thank you.
198
754211
2080
(クリス・アンダーソン) どうもありがとう
12:36
Noriko Arai: Thank you.
199
756315
1765
(新井紀子) こちらこそ
12:38
CA: In your talk, you so beautifully
give us a sense of how AIs think,
200
758104
5304
(アンダーソン) あなたの話は
AIがどのように考え
何がうまくでき
何ができないのかという感触を
12:43
what they can do amazingly
201
763432
1564
すごく見事に
伝えてくれました
12:45
and what they can't do.
202
765020
1695
12:46
But -- do I read you right,
203
766739
1494
私が正しく理解しているなら
12:48
that you think we really need
quite an urgent revolution in education
204
768257
5270
人間がAIよりも うまくできることについて
子供達を助けられるよう
教育の変革を急がねばならないと
お考えなんですね
12:53
to help kids do the things
that humans can do better than AIs?
205
773551
4155
12:57
NA: Yes, yes, yes.
206
777730
1328
(新井) その通りです
12:59
Because we humans
can understand the meaning.
207
779082
4035
私たち人間は
意味を理解することができます
13:03
That is something
which is very, very lacking in AI.
208
783141
4906
これはAIに
すごく欠けている部分です
でも多くの生徒は
理解せずに
13:08
But most of the students
just pack the knowledge
209
788071
4368
ただ知識を
詰め込んでいます
13:12
without understanding
the meaning of the knowledge,
210
792463
3903
13:16
so that is not knowledge,
that is just memorizing,
211
796390
2809
それは知識ではなく
ただの暗記で
13:19
and AI can do the same thing.
212
799223
2450
AIでもできることです
13:21
So we have to think about
a new type of education.
213
801697
3631
だから私たちは新しいタイプの教育を
考える必要があります
13:25
CA: A shift from knowledge,
rote knowledge, to meaning.
214
805352
3289
(アンダーソン) 丸暗記から
意味の理解へという転換ですね
13:28
NA: Mm-hmm.
215
808665
1151
(新井) ええ
13:29
CA: Well, there's a challenge
for the educators. Thank you so much.
216
809840
3240
(アンダーソン) 教育者諸氏にとっての
課題ですね ありがとうございました
(新井) ありがとうございました
13:33
NA: Thank you very much. Thank you.
217
813104
1698
13:34
(Applause)
218
814826
1185
(拍手)
New videos
このウェブサイトについて
このサイトでは英語学習に役立つYouTube動画を紹介します。世界中の一流講師による英語レッスンを見ることができます。各ビデオのページに表示される英語字幕をダブルクリックすると、そこからビデオを再生することができます。字幕はビデオの再生と同期してスクロールします。ご意見・ご要望がございましたら、こちらのお問い合わせフォームよりご連絡ください。