# 【AIについて②】第2次AIブーム(レディオバルーン二宮健嘉さん) こんにちは。おもろいことが大好きな大阪観光プロガイド、たけちゃんことたけすけです。 大阪の街ネタ、街歩きのライブやクイズ、はたまた面白いゲストを迎えてインタビューする、 題してVoicyでつこの部屋、どうぞたけちゃんの大阪兵法、最後までお付き合いください。 今日は二宮たけよしさんのレディオバルーンの番組にお邪魔をしております。 恋愛について語っておりまして、4回シリーズで収録をいただきまして、 その今日は2回目になります。レディオバルーン仕事の定義。 二宮たけよしさんとのトークです。お楽しみください。 # 2024-7-29 TAKECHANの大阪平和チャンネル # 大規模集積回路LSIの登場 4週にわたり、AIについて私の知っていることをお話しします。 一人ではしんどいので、話を聞いてもらいながらお話ししたいと思います。 聞き役は6度目のご出演、大阪生まれ大阪育ち、これまで6000人以上におもろい大阪を案内してきた観光のプロガイド、竹ちゃんこと奥村竹介さんです。 こんにちは。 暑くなりましたね。 暑いにしか言えないくらい暑いですね。 この間、7月の半ばですけど、東京の方からお誘いを受けて東京ドームに行ってきました。 ジャイアント戦に行ってきたんですよ。 それも一塁側なんです。 それは明らかに魂を売ったんじゃないですか。 甲子園の三塁側でも相手チームはあまりおらないんですよ。 さすがに東京ドームやなおかとはね。周りはおらないんじゃないんですよ。 何がおかしいんですか。不正じゃないじゃないですか。 周りはオレンジなんですよ。 一応出張という体で行っているんです。 出張という体だからミーティングもあった。 でも鞄の中にはね、いろんなものが入ってる。 でも服はね、着ましたよ。 着ました!? 周りにね、なんかね、輩みたいな兄ちゃんがおったんですよ。 でも別に平気で。 別に絡まれず。 私ね、甲子園の勝率っていうのはね、 今年も4-1かな。 まだ継続してるんや。 去年もね、ほとんど勝ってるんですよ。 去年負けたのはあれですわ。優勝決まってから紹介して負けたぐらいですわ。 おととしも、おととしなんてね、 おととしなんてあれですよ。 勝率が消費税率よりも低いんちゃうかという時に言ったんだよ。 あの最初出だしが悪くてね。 もうみんなその時点で知ってましたね。 そうです。消費税がもう。 今年あかんやん。 消費税よりも低い勝率の時でも私勝ってたんですよ。 でもね、やっぱりね、東京ドームは嫌いですわ。 あかんかったんや。 せっかく黄色と黒の立山来たのに。 勝つと思ったんですよ。 埼玉一騎くんだったんでね。 もうね、飽きませんでした。 向こう裏切りもんの山崎いおりっていうやつですわ。 オリックス代ってやつですよね。 多分高橋選手に井上さんの着てるシャツが届かなかったんじゃないですか。 届かないね。 遠いからね。 大きいもんね、東京ドームって。 残念でしたね。 残念でしたわ。という話は、どうでもいい話ですね。 いやいやいや、言った話が楽しいでしょうね。 今度ね、今日は放送日は何日やったら、これ22の29ですね。 明日ね、明日7月30日行ってきます。 高支援救助。 何戦ですか? ジャイアント戦です。 三塁側に。 やだ。 いつもは一塁側にいるかバグネットとか一塁側におるんですけど、 今回はちょっとすいません、都合上お友達から誘われて。 なるほど。 三塁側に行ってもらいます。ジャイアント戦。 まあでもね、高支援の三塁側はまだね。 まだね、この間は帽子はよくかぶりませんでした。 あの、ハッピーは着てましたけど、帽子はよくかぶりませんでした。 あの、高支援は大丈夫です。 ね。 全然大丈夫です。 あれを持って行ったら、コンコンコンも使えませんでしたわ。 それはやめといた方がいいと思いますわ。 向こうにはタオル振りましょうですよね。 そうですよ。 オレンジのタオルね。 今度は黄色いタオル振りましょうか。三塁側で高支援の。 だから、すべたらいいんじゃないですか。 黄、オレンジのタオル。 すいません、また出してしまいました。 人工知能のお話は先週。 はい、そうですね。 第1期。今日は第2期。 はい、第2期。 1回は、もう何やこれ、ゲームかと。 大したことないないかと、絞んでいったわけです。 それで終わるんかなと思ったら、違うんですね。 今度はね、背景的に先言うとね。 大規模LSIというね。 ああ。 集積度が上がった半導体が出てきて。 大規模集積回路って言うんですね。 そうそう。それがLSIが出てきて。 LSIが出てきて、もうラージスケールICかな。 というのが出てきて。 で、コンピューターの能力が飛躍的に上がったわけですよ。 で、コンピューターが。 何百何千の部品が一つになっちゃうわけです。 小さいのね。 で、こんなんちょっとできるんちゃうかと。 ということで、第2次ブーム。 それが1980年。 80年。 から87年ということなんですね。 で、そん中にもね。 エキスパートシステムというのが。 今で言うね。 まあ、ディープラーニングとか聞いたことあるかも。 今で言うのと一緒で。 エキスパートシステム。 何かというと。 先週、イライザという。 萌新するようなコンピュータープログラム。 あれとね、私から言うとね。 あんまり進歩してないですよ。 でもコンピューターの収績度が上がったわけ。 そうかと思いますね。 で、先週言った。 もし何々ならば何々よっていうのを。 いっぱい詰め込むんですよ。 で、専門家、エキスパート。 その道の専門家。 エキスパートにヒアリングして。 この時はあなたならどうしますかと。 というのをプログラム組んでいくわけです。 地道な作業。 そうなんです。 そうなんです。 というのが1980年から87年。 で、実は日本にはどうでしょう。 85年くらいかな。 入ってきたのが人工知能じゃないわ。 エキスパートシステムが。 今は60年くらいですね。 そう。 その頃に日本中が大手企業が 第5世代コンピューターという その先の大規模収績会が入った。 あれが出てきて それでこのエキスパートシステムをやろうと。 ということで大手企業みんな このエキスパートの知識を入れ込めと。 言う通産省から大号令がかかったんですよ。 上からですか。 上からかかってんや。 そう。大号令かかったんですよ。 ご多分に漏れず。 私も被害者の一人です。 そのエキスパートシステムの やれと。 使えと。 専門家に。 製鉄ってありますね。 鋼で作るところ。 鍋みたいなところに 鉱炉という大きな炉から出てきた鉄。 これいっぱい炭素が入ってますよ。 それの炭素を抜いて いろんな合金。 炭を入れたり いろんなものを入れるわけですよ。 あんまり入れたら燃えてしまう可能性があるわけで 適当に入れるタイミングまで温度を見たり あんまり冷めたら あかんので だから燃やしながらこうやっていくわけです。 鍋をかけ混ぜるようにね。 どういう鋼で作らなあかんというのがあるじゃないですか。 お客さんの注文で こういう鋼、こういう成分の鋼を作ってくれと なんとかスープを作ってくれと言われて そしたら調理するわけですよ。 その職人がおるわけですよ。 飲めやせんからね。 配分を考える職人さんがいてるわけですよ。 飲めやせんから。 # エキスパートシステム 火花とか見て、これは何々当たらないから入れ!何せ合わせ!というわけですよ。 そのエキスパートの職人さんを それをプログラムにされなあかんねん。プログラムっていうか。 そう。 えーーー。 それやる。でも大変。 そんなん。 その人ら分かれへんわけですよ。 はい。 で、何々ならばという、どう質問するかですね、その人らにね。 そうですよね。そうそうそうそう。 こういう温度の時に、今のタイミングでこういう温度の時に 今こういう成分だと思われる時に 何を足しますかと、こういう質問をしていくわけですよ。 わーーーと。 うるさいやろなあ。機構に聞かれられとったらね。 やるしねえ。 機構も嫌でね、もうね、プログラミングしていくわけですよ。 うわー。 これね、大変な作業ですわ。 ね。 なおかつ、やって意味あったのは 論理的にものを考えるのに、何々ならば何々であればですよ。 はいはいはい。 で、これ、うわーと組み立てるわけですよ。 矛盾いっぱい出てくるんですよ。 ははははは。 はーーー。 そうか。 こう、いろんなケースがあるわけで、その時に質問したら え、さっきこう言ったやんと。 うんうんうん。 そういうのがちゃう場合はね、それ分かるんですよ。 はいはいはい。 コンピューターからエラー出るわけですよ。 そうかそうか。 何も矛盾してますよ、みたいなのがあるわけですよ。 いろいろそんな言われても分かるか、みたいな職人さんですからね。 へー。 だから、これのメリットは 人間は、論理的にものを考えてそうで そうやね。 感覚的に。 感覚的、そういうことやね。 エキスパートと言えども。 一応こういう風になった時は、こうせなあかんというあれはあるねんけど 臨機応変すぎるというか、その場に合わせてだから ベストなものを考え張るからということやね。 医者のプログラム、エキスパートは いろんなところに行ってるわけですよ。 その通産省から行ってるわけですから。 金融部門、人事部門、生産部門。 今、生産部門、我々、いいやったら一緒ですよね。 ああいうやつですよね。 いろんな生産あるでしょうけどね。 で、医者もあるわけですよ。 だから、医者なんかいっぱい矛盾あるから。 見たてで、こうやけど、ああやけど、こうやけど。 金田さんとのあれがあるからね。 でもね、これやってたらね、 さっき言ったように矛盾がかったというのは メリットであり大変なんですよ。 こんなプログラム組んで大変やなと。 言うことが分かったという。 もう一つはね、知識って自然に貯まれへんじゃないですか。 入れ込まなあかんじゃないですか。 大変やと。 ウィキペディアもないし。 そうでしょうね。 単語そのものが分かれへんわけですから、 いろんな知識入れなあかんわけですよ。 もうこれも大変。 それ大変やわ。 で、今度知識作ろうというプロジェクトも起こったんですよ。 今ならウィキペディアありますけど、 知識作ろうと。 これもとんだですわ。 1からやん。 ほんまに1というか0からやろ。 なんかね、本ね、流行りましたよね。 知的なんとかとかいう本がね、この頃流行ったんですよ。 知的財産とかね。 ありましたね。 いろんな言葉あるで。 で、あれで知識どう貯めようかという。 ナレッジマネジメントとかなんかいう、 知識管理みたいなイメージあったんですよ。 それも、データ貯めるの大変じゃないですか。 大変大変。 なおかつそのデータ貯めたやつを、 自分で書き込まなあかんじゃないですか。 何々ならば、何々だと。 で、そこ矛盾を起こした時にまたチェックして、 矛盾を直さなあかんじゃないですか。 もう大変ですよ。 ほんまやね。 やってられるかって、 それもなるわ。 ブームが去っていくわけで。 みんな言うけど、 人間の手を引き返してはちょっと無理やぞと。 もういい加減にしろよと。 私もその人、いい加減にしろですよ。 その時に私ね、 これをやりながらも、 別のものが動いていたんですよ。 この当時。 別にそれは会社の仕事とはあんまり関係なかったんですけど、 これはね、 世の中にはニューラルネットワークという。 さっきのエキスパートシステムがありますよね。 エキスパートシステムという名前ができた瞬間に、 これは人工知能じゃなくなりましたからね。 そうですよね。 AIやってます。 何やってね、 エキスパートシステムです。 それはエキスパートシステムです。 それと同じようにニューラルネットワーク。 ニューラルというのは神経です。 神経。 脳神経。神経。 ネットワークですから神経、脳です。 一番最初に研究し合ったもんだ。 炭細胞のイカがおるんですよ。 一個しか神経がないようなイカ。 ヤリイカです。 それの神経をコンピューターのプログラムにしたのかと。 それをネットワーク化したらどうなるんやと。 いうのでやったんです。 何にすんねんと。 何にすんねんと。 分かれへんねん。 分かれへんでしょ。 郵便番号って当時出てきてたんですよ。 日本で言うとね。 アメリカもあったんですけどジップが。 で、枠があったんでしょ。 手書きでしょ。 3個と2個があったかな。 今も枠ありますけど。 あれ手書きでしょ。 箱の中に書けってことですわ。 あれ書いたやつを読ませようと。 いろんな5なんかいろんな5書くやつおるじゃないですか。 4もいろんな4書くやつおるじゃないですか。 それあの四角の中を細かく刻むんですよ。 ここは黒になってる。 ここは白のままや。 ここは鉛筆黒になってるっていうのを。 四角のマスの中を細かく刻んだら 一番地は黒やなと思う。 二番地は白やなとかこうなるじゃないですか。 ちょっと半分かかってるなとかいうのあるじゃないですか。 これを入力するわけですよ。 このマスの中を一番地が黒とかこう。 そしたらこいつそれを神経網で作ったら これは5の確率が70%ですと。 6の確率が25%ですと。 いうのが出てくるネットワークを考えよったんですよ。 なるほど。 音も一緒ですわ。 音声の波ありますよね。 この波を刻むわけですよ。 今どのHzがどれくらいやとかいうの分かったら これはああいうとんなとか。 なるほどね。 っていうのをやる神経網を作ったんですよ。 一番が画像ですね。 これはニューラルネットワークということで画像認識。 そういうことなんだ。 画像認識になったんです。 これはどうも人工知能というAIと呼ぶには神経やから なんかちょっと違うかなと思う。 でもまあ脳の中身も。 そうですよね。 リンゴを見て何個もリンゴを見て これリンゴや。 いろんなリンゴある。青いリンゴもある。 でもこれはリンゴやと。 絵で描いたリンゴもあるわけですよね。 絵で描いたこれ何やと思う人はリンゴですと 言わせるようにするんですよ。 それをするための神経網です。 神経網を最初に考えたのは外国の方ですけど 日本の中にNHKの放送技術研究所ってあるわけですよ。 ここに福島邦夫さんという今もご存知ですけど その人がネオコグニドロンという神経網の もっと細かいプログラムを作りあったんですよ。 でも画像認識ではこの人も 福井岩さんだとニューラルネットワークでは 福井岩さんという世界一の人ですよ。 日本に出てきたんですよ。 それでさっき言った郵便番号読まそうか 文字読まそうかとか 顔もあなたの これは竹ちゃんやで 竹ちゃんの確率がこれは 80%だよとかいう話ある。 これには教えなあかんですよね。 間違ってくる時あるわけですよコンピューターが これ5 これは6ですよねって言ってきたら 人間が見てこれは5や。 そうやね。ユーザーな子かな。 これを教師あり学習って言うんです。 先生がいるわけ。 これがこの時発達したんです。 さっきのエキスパートシステムいうのをやってながら そのサブ路線で ニューラルネットワークと呼んで それで画像認識症とか 音声認識症とか いうのが流行ったわけです。 効率はいいのはいいですよね。 さっきのに比べたら全然ね。 違うとこはこれはこうですって教えてやれば 普通にノーマルにいってるやつってのは認識しようるんですかね。 そう。 # ニューラルネットワーク だから自動的に認識する。だから画像を与えたら、それは大きいよね。今写真撮ったらね、人間だけ切り抜いたりしてるじゃないですか。あれって人間で認識してるわけですよ。 カメラ見たら誰々で認識してるけど、あれも、あ、そうか、そういうことですね。それを教えながらさっきね、その成論はあれなんで。で、教えながらやっていくというのが、このニューラルネットなのですよ。 面白いでしょ。これは人工知能というのとは、ちょっとハズレなんですね。なんとなくさっきのエキスパートシステムというのは何かこう、賢そうな感じですよね。でも画像認識言ったら別に誰でも。でも本当は、リンゴってわからないとリンゴの絵に出てもわからないわけですよね。 ということで、そのニューラルネットワークが出てきた。そこに日本の先生がやってきたわけですよ。これ、教えるの大変でしょ。データもいっぱい持ってこなきゃいけないでしょ。さっきの郵便番号やることは、いろんな人に字を書いてもらわなきゃいけないわけですよ。いろんな人に字を書いてもらわなきゃいけない。ものすごいデータ溜めなわけですよ。 で、教えるのも大変でしょ。で、いちいちこれ書いたときに、向こうがロックだ、やらなきゃいけないわけですよ。めちゃめんどくさいでしょ。でもいまだにこの、例えば自動運転ってありますよね。これ、白線の中を走れと。道路の白線の中を走れというのは、まず白線の中を走れというルールを覚えたってことなんですよね。 と、同時に、映った画像を見て、白線というのを認識せないといけないでしょ。で、こっちにある、こっちにある、これうちか、どこやねんと。というのもやらなきゃいけないわけですよ。 それで、教えるのもね、アノテーションって言うんですよ。アノテーション。コンピューターに、画像、コンピューターに画像を、これは何の画像やでって教え込むのが、写真とありますよね。写真に、あの、ふだつけのと一緒ですよ。これは、誰々さん。誰々さんというのと一緒で、道路の線やでとか、今赤信号の赤やでとか、教えてくれるんですよね。 右曲がれ言うとるでとか、右しか行かれへんで、一歩続くわやでとか、とか言うのが、教え込まれるんですよね。 ですね。 これ、どこの会、どこの、どこでやってると思います。 どこでやってる? これ、教えるのが、カメラの映像、最初、最初ね。 そうやね。 今もやってるんですけど、教えるのに。どこでやってると思います。 例えば、トヨタの、トヨタかどこかを具体的に分かると、日本の自動車会社の、ああいうのありませんね。自動運転のある、映像で。 で、バックするときは、後ろでバックするのにあれですね。 あー、右に出てる。 線で認識してるわけですよね。ここは駐車場で、ここに入れるっていうのを認識してるわけですよね。 で、後ろに当たったらあかんから、後ろの距離も、あの、映像を見ながらやっていくわけですよね。 で、人が入ってきたら、人が入ってきなきゃって、止まらなきゃわけですよね。 あれ、誰が教えてると思います。 人が教えてるんじゃないってことですか。 人が教えてるんです。 人が教えてるんですか。 とりあえず、どこの人でしょう。 どこの人。どこの人って、え? え? 東南アジアが多いです。 え? ベトナムとか、ミャンマーとか、東南アジアが多いです。 東南アジアの方に、映像を送って。 え? っていう、あの定常、授業って言うんですけど。 うん。 淡々と教え込む授業。 はぁー。 そういうおかげで、今、自動運転台とか、髪の毛とか。 まず最初、教えなあかんですよね。何も学んでも。 そうですよね。そりゃそうやわ。 それ、はじめは大変やろうなと思いましたもんね。 それも今、だんだんまた豊かになってこられてますよね。 東南アジアの方もですね。 そうですね。 これ、アフリカに行こうか。 えぇー。 いう話も出てる。 なんか、そういうものですよね。 だから、それね、データはいっぱい取れるわけですよ、今。 データ取ってきても、いちいちこれ全部、これやらなあかん。 教えなあかんわけですからね。 はいはいはい。そうそうそう。 大変なエネルギーですよね。 で、それをやってると。 えぇー。 そうなんですか。 それを海外の人が担ってんのよ。 そう。 はぁー。 面白いでしょう。 日本人はしないでしょうね。きっとね。 世界中の人ね、ドイツの人もアフリカの人も。 製片はなあ。 ということですわ。 で、それで画像認識が発達したと。 でも第二次ブームっていうのは、エキスパートシステムというところで、 もうそれを作るのに疲弊して。 もうこんなんやってられるか、言うて。 その横では、そういう新しいニューラルネットはそういうのが生まれて、画像認識が進んでいった。 なるほどね。 でも教えの大変やから、そういう形になっていくと。 そう。 いうので、2週間経ってしまいました。 はい。もう2週間経っちゃいました。はい。 ありがとうございます。 はい。ありがとうございます。 # 1980〜1987 はい、最後までお聞きいただきありがとうございました。 毎日欠かさず配信しております。 また今までのアーカイブもたくさん溜まっておりますので、 ご都合の良い時、お好きなネタをぜひ探してみてください。 今お送りしておりますシリーズの方は4回シリーズになりますので、 またぜひ引き続きお楽しみいただきたいと思います。 たけちゃんの大阪平放チャンネル、お相手のたけすけでした。 ほな、さいなら。