ヒトの深いところと繋がるAI
(シモムラタクジ, マインド・ドリブン・ソサイエティ α, affirmativeArchitect出版, 2018)
2018年9月21日、あるイベントで知り合った人生の先輩に再会しました。
人工知能(AI)をすべてのヒトが幸せになれる地球にするための手段とすると言う私の提案「マインド・ドリブン・ソサイエティ」に興味を持って頂いたことが切っ掛けです。
先輩は子供の頃から何か目に見えない大切なものにご興味を持たれ、それを探求し続ける人生を歩まれていました。ご自身の人生を掘り下げて、ヒトへの知的欲求を深められ、何かに導かれて今活動をされている。そんな印象を持ちました。AIは先輩の知的欲求を更に満たす格好の材料でした。
話題の中心はAIの今と未来。
今の人工知能は単機能=特化型AIですが、研究者の中には汎用AI、ヒトと同じように考えることのできるAI、の実現を目指しているヒトもいます。汎用AIの実現に不可欠だと思われる意識のコンピュータへの実装をテーマにしている会社もあります。
今のAIは、深層学習を上手く使える領域で実用化が進んでいます。特に、画像認識です。原理はパターン認識。自動運転も画像認識の精度の向上により現実味を増したと私は理解しています。工場での生産自動化は画像認識の他にセンサーの進化とロボット型の生産機械の登場で現実味を増したと私は理解しています。
未来のAI。先輩と私の興味は人財育成に適用できるAIです。昨日の対話からヒトとヒトとの「関係の質」を改善するAIが二人の興味の共通点であることが明らかになりました。
組織で働く限り、ヒトがヒトを評価することは宿命のように思います。実は、これが鬱の原因だったりするのですが。この関係性を変えて行くのが生産性を高めることに最も有効であると私は考えています。「オープンな環境で自分の給料は自分が決める。」こんな給与体系で経営している会社も出ています。給与体系と言うわけではありませんが、副業を許可している会社もあります。
“あまりに多種多様な定義があるので、Worley & Feyerherm(2003)は、数多くの、組織開発の定義の「共通項」みたいなものを4点ほど抽出しました。
1.計画的な変革であるということ。
2.行動科学の知識を用いること。
3.組織の中で起こるプロセスを対象にすること。
4.組織が適応し、革新する力を高めること。”
(中原淳, 中村和彦, 組織開発の探求, P.27, ダイヤモンド社, 2018)
本当の自分を感じる。
自分自身を振り返って、自分が決めた未来に自らが合意することができているか否かが、周囲との健全な関係を築く上で最も大事な態度であると感じています。
もし、そうであるならば、自分の決断に納得感を齎すAIがヒトとヒトとの関係の質を改善するのに役立つと考えられます。
納得感とは臨場感である。
自分の世界を構成する要素を特定し、その要素間の関係を理解し、どの要素をどう動かすと景色がどんな風に変わるのか。自分の住んでいる世界が狭ければ、要素の数は少なく、景色の変わり方も単純です。しかし、世界が広くなってくると要素の数は増えて、景色の変わり方も複雑になります。どこから手をつけるか。初動がその後の経過に大きな影響を及ぼします。
ご自身の体験をフレームとパターンに分けて整理して、フラクタルな構造を持つ世界観の構築をお勧めします。
体験が世界観に繋がるアルゴリズムがこのAIの核です。
#マインド
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