シン・ニホンの実現に向けて
自ら未来を創り、仕掛ける
2016年のTEDxTokyoでシン・ニホンという言葉を生み出して以来、著者は多様なテーマで、数十のバージョンの「シン・ニホン」を生み出してきた。大人のサバイバル方法から子どもの教育、AI時代の人材育成や高等教育のあり方まで、広範なテーマを扱い、オーディエンスもバラバラだ。本書は、それらをひとつなぎに俯瞰したものを描く試みである。日本には長らく不安と停滞感が蔓延している。現実を直視しない楽観にも、単なる悲観論にも意味はない。本当に未来を変えるべきだと思うならば、現実に向かい合い、建設的な取り組みを仕掛なければならない。少しでもましになる未来を描き、次世代にバトンを渡そう。未来は目指し、自ら創るものだ。
データ×AI時代の変化の本質
人類史に残る対局
2016年3月、「魔王」の異名を持つ韓国の天才棋士、イ・セドルと、英国DeepMind社が開発した碁AIのAlphaGoの対局が行われた。チェスの対戦においては、1997年にAIが世界チャンピオンを打ち破った。しかし、チェスよりも盤面のパターンが極端に多い囲碁の世界では、計算機の性能が格段に進化し、iPhoneが誕生した2007年になっても、AIはアマチュア級位者に負けるほど弱かった。この対局の数ヶ月前に、AlphaGoは欧州プロ棋士に勝利した。しかし、イ・セドルは、自分と同等のレベルに追いつくには時間が足りないはずだと考え、接戦になるとすら思っていなかった。結果は5試合中1勝4敗で、イ・セドルの敗北に終わった。さらに、翌年には、「大帝」と呼ばれる世界最強棋士、カ・ケツも3番勝負で3局全敗。人類は本気のマシンに二度と囲碁で勝つことができなくなったことが示された。イ・セドルとの対局1ヶ月ほど前の発表によると、AlphaGoは16万局、約3000万の局面をわずか3週間で学習したうえで、自己対局や別のアルゴリズムとの組み合わせで新たに3000万局面を生み出し、その局面と勝敗結果を1週間で学習していた。人間では到底できないような訓練量を短期間で実現していたがゆえの勝利であった。
指数関数的な思考が不可欠に
2007年にはアマチュアよりも弱かった囲碁AIは、わずか9年でトッププロ9段すら打ち負かすようになった。深層学習が動くようになってからはわずか4年のことだ。
