>機械に取って代わられないために必要

あほらしい

取って代わられても特に問題は無い

機械もハイパフォーマンス化し、メンテフリーの自己増殖能や低コスト化を目指すなら

自然に炭素化合物や自己複製系を使うことになり、生物化していくことになる

つまり、元々、機械と生物、ましてやAIと人の間に、本質的な違いがあるわけでもないし

今のヒトと機械の共依存関係と、あまり変わりは無い

※このインタビューは、週刊ダイヤモンド1／23号「使える！数学」で掲載した新井氏へのインタビューの拡大版です。

――ビジネスマンには、数学が苦手な人が多くいます。

あらい・のりこ
1962年東京都生まれ。一橋大学法学部卒業。米イリノイ大学大学院数学科博士課程修了。2006年に国立情報学研究所教授、人工知能「東ロボくん」のプロジェクトディレクター。著書に『生き抜くための数学入門』『コンピュータが仕事を奪う』など。専門は数理論理学。
 正直に言いますと、私は小さいころから算数も数学もあんまり得意じゃありませんでした。学校で習った科目でも、一番苦手で一番嫌いだったのが数学なのです。

 今から振り返れば、数学が怖かったのだなと思います。本当に頭がいい人というのは、数学が良くできる人であり、私みたいな子は「あなたはダメです。失格です」と、数学から“宣言”されるのが怖かったのだと思います。

 そんな数学が、実は法律や哲学などとよく似た「言葉」と気付いたのは大学時代でした。私は法学部出身で、冤罪事件などの裁判を傍聴した経験があります。そういう冤罪事件に巻き込まれた被告の方は「本当に自分はやっていない。どうしてもそれをわかってほしい」と思っています。だから当初は普通の人が、無罪を勝ち取るころには、すごく論理的になるのです。

――すると、数学で大事なのは計算とかではなく、論理であると。

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 グローバル化した社会で、いろいろな立場の人が話し合いによって物事を解決するには、まさにこうした数学的な「論理」が大切だと思っているのです。数学は社会の中で自分の身を守り、生きてゆくための道具でもあるのです。

 論理を身につけるときに重要なのは、公理や定義について考えることです。具体的には「〜とは」「〜ならば」と考えられることが第一歩です。例えば「今日私がやるべきことは」と考えることで、何をプライオリティにすべきが見えてきます。これが身につけば、いろいろな側面で、人生が少しよくなってくるはずです。

――現代においては、どういう生き抜き方ができるでしょうか。

 現代が、それ以前の世界と違うのは、コンピュータがある、ということでしょう。現在のコンピュータは、労働市場の地図を塗り替えていくはずです。なぜなら彼らは、人間の知的作業を代替する能力を持ち始めたからです。

 産業革命がそうだったように技術によって職を奪われて初めて、人間は重大さに気づきます。そして21世紀に、職を追われる可能性があるのは、コンピュータによって代替可能な職種についているホワイトカラーなのです。

 といっても、コンピュータを使いこなすことが、生き延びる鍵なではありません。エクセルを使いこなすことでも、流行のＳＮＳに参加することでもありません。どんな知的作業がコンピュータによって代替可能なのかを論理的に理解する必要があります。

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――数学の論理では、そこから何が見えるのでしょうか。

 例えば、銀行員の仕事が、将来どうなるのかを、数学的な思考で考えてみましょう。

 そもそも銀行「とは」、どのような存在なのか。まずはお金を貯金したい人々がいます。銀行はそのお金を預かって、必要としている他の人に貸し付けます。そして貯金をしてくれた人に支払う利息と、貸し出した先から回収する利息のギャップで経営をしますね。

 だとすると、銀行業務の根幹には「与信審査」があるはずです。預かったお金を、企業や個人に対して、どの程度の利率で貸すのであれば大丈夫だと言えるのか。必要なデータを使って「確率」を計算し、与信の最適化を図るのが仕事の内容だという気がしますね。こうした仕事はコンピュータがとても得意とする領域です。

 私が開発プロジェクトのリーダーをしている人工知能「東ロボくん」は、2020年までに東京大学の入学試験に合格することを目指していますが、銀行の仕事ならばもうできる気がします（笑）。

――論理で、銀行業務の骨格が見えるわけですね。

 また融資に必要な担保も、計算できるように思えます。本人の職業から家族構成、将来的には、病歴や遺伝子情報も使うことができるはずです。米国の金融機関などはそうしたデータも利用して、融資の利率の最適化をもっと進めてくるのだろうなと思います。

 米国では「レピュテーション（信頼性）」のデータを活用したビジネスが急成長しています。あなたの知人、学歴、遺伝子的に余命を計算して、「あなたにはこの位のお金を貸すことができる」と、コンピュータが人間以上の精度で短時間に審査できるようになる。

 すると銀行経営にとって、より多くのデータがあった方が融資に関する精度を上げられると言えそうです。その先に、与信に関わる多くの仕事はいらなくなるだろうなと理解できる訳です。

数学がわかれば、
コンピュータに何ができるかがわかる

――人工知能が多くの仕事を奪うのではないかという視点は「機械との競争」（米国版は11年9月出版）という本で話題になりましたが、新井先生はその1年ほど前に「コンピュータが仕事を奪う」という著書で同様の警鐘を鳴らしていすね。

 その通りなのですが、あまり注目されず、本の売れ行きは芳しくありませんでした。ある大型書店に行ったら、なんとその本が、コンピューターソフトのリナックス関連書籍の棚の脇に置いてあったのですよ！ そんな本屋さんこそ、人工知能に代替されてほしいと思いました（笑）。

 その本で書いたことは「数学の力」に尽きるのです。コンピュータの知性が、近い未来に人間を超えてしまうことを意味するシンギュラリティ（技術的特異点）という言葉もよく耳にしますが、そういったお話にザワザワしなくても大丈夫ですよ。

 人間の脳内のニューロン（神経細胞）の数に対して、それを上回るよう半導体の回路をもつことが鍵になるというなら、すでに現存するスーパーコンピューターは人間を超えています。ただし、それを人間の脳ように「動かす」ための方法がわからないのです。

――「東ロボくん」の開発では、どのような数学を用いますか。

 私は、数学で王道とされる「代数」や「位相幾何学（トポロジー）、「解析」といった分野で秀でた才能があったわけではありません。また、プログラミング能力が高いわけでもありません。

 それでも「東ロボ」プロジェクトを率いることができているのは、数学を通じて、「論理的にはこのようになるはずだ」という道筋を見通す力がついたからだと思います。

 タケコプターみたいな夢の道具があって、自由に空を飛べたらいいなあという、ドラえもん的な夢物語はたくさんありますが、現実世界はそうではありません。背後のシステムがどのように成り立っているか、論理的に理解することが大切なのです。

――数学がわかれば、コンピュータは何ができるか、わかると。

 コンピュータの仕組みというのは徹頭徹尾、数学に基づいていて、「論理」と「統計」しか入っていません。数学はそうしたコンピュータの特性を理解するために、欠かせない「言葉」です。

 しかも、デジタルの世界では、数学的な発想は、ビジネス上の大きなチャンスに繋がるはずです。

 グーグルが誕生する前に「アルタビスタ」（AltaVista）という検索エンジンがありました。

 この検索エンジンは、検索した単語を、多く含んでいるサイトを上位に表示する仕組みでした。そのため、大量のキーワードを埋め込んだ「ゴミ情報」が検索結果に現れるようになりました。

 グーグルの創業者らは「ああ、そうじゃない」と思ったのです。サイト同士を繋げているリンクの数を基にして、意図的に検索結果のランキングを操作できないような、エレガントな数学的ソリューションを生み出した訳です。

――つまり数学的な思考というのは、新しいビジネスを見つけるきかっけにもなるのですね。

 身近な例で言えば、グルメ情報サービスはどうでしょうか。

 最近では星の評価がみな3ポイント台に集まっており、高級焼肉店もファストフード店も横並びです。これは数学的に見ると、システムがユーザー個人の好みに応じた「重みづけ」を評価やランキングに反映していないため起きている現象です。そうした疑問や不満には、新しいビジネスチャンスが眠っているように思えます。

 21世紀は科学技術とビジネスの間にある、コミュニケーション・ギャップをどう埋めるかが経済の主戦場になるでしょう。創薬から金融工学まで、あらゆるイノベーションを起こすためには、文系理系を問わずそうした能力が必要なのは間違いありません。

 そして流暢な英語を話せるだけでは、国際的な競争を生き抜ける訳でも、尊敬を集められる訳でもありません。そこで語られているのは、実は数学をベースにした「科学技術言語」なのです。

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