AIが人間にもたらしたもの。

AIの仕組みとして、深層学習、ディープラーニングというのがありますが、その根本を勉強していくと、人間の脳の使い方や認知の方法、学習の方法まで本当はAIのように、ただひたすらにたくさんのデータをインプットしていく過程で何らかの共通性を見出し、そこに対する認識が強まっていく、というシンプルな原理で成り立っているような気がしてきます。

本質的なところまで僕も理解しているわけではないですが、現代におけるAIはそんな感じの仕組み。例えば同じような種類の画像をたくさん見せて、それに対する回答（それは回答というより、人間界の理解の仕方？）も同時に教える。

そうするとそのパターンがかなりの確率で認知できるようになり、数が増えれば増えるほどその確度は増していく。。。

というようなことって、人間が成長するプロセスでも同じですよね？？

でそれの何が新しいかっていうのは、今までのコンピューターの発達の仕方というのは先にルールを明確に仕込んでおいて、そのルールに沿うもの以外のことはそもそもできない。

そしてそのルールをもとに人間が厳格に行動パターンをプログラムする、という方法だったわけですね。今あるいろいろなプログラムもほぼその考えでできているものが多くて、たとえて言うなら正しい文法を教え込んで、正しい言葉しか話せないようにできている。

そのことが、正確さという意味では信頼性をもたらしている。まさに計算機の延長ですね。

しかしＡＩの認知の仕方、判別の仕方は人間にかなり近くて、大体認識できるけど、認識できないパターンも必ず存在している。その辺をどういう風に使いわけていくかが今後の課題だと思います。

話を戻すと、AIの爆発的なスピードでの成長、というのはシンプルにたくさんの入力を判別するという反復練習をただひたすら爆速でやった、という結果、人間の能力を超えるような識別が可能になっている、という現実。

これってつまり、何も考えずに、抽象化も何もせずに、分析もせずに、ただひたすらたくさんやってきたら、なんかわからないけど答えがかなりの確率で出せるようになったよ、ということでｗ

面白いやら、怖いやらという感じなのですが、僕もいろんな天才とかを見ているとそんな気がしてくるんですよね。分析とかは後付けでしかないので、そういう抽象的な概念を勉強しまくるより実践を人の数倍こなす方ができるようになる。

やはり、実践の情報量というのは机上の情報とは比べ物にならないわけで。そんなことをAIは逆に人間に教えてくれているのかもしれませんね。