# 【AIについて③】第3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、はたまたおもろいゲストを迎えてインタビューする、大してVoicyテスコの部屋。 どうぞたけちゃんの大阪併法、最後までお付き合いください。 今日は、二宮たけよしさんとのトークをお楽しみいただきます。 AIについてのレディオバルーン、月曜日に放送しています。 仕事の定義の中から二宮たけよしさんとたけちゃんでお話をしております。 AIについてはたけちゃんはほぼ知らないことはしたので、聞き手ということでお話を伺っておりますので、ぜひお楽しみください。 今日は3回目になります。第3次AIブームです。 # 2024-8-5 TAKECHANの大阪平和CHANNEL # お盆の時期、二宮さんは？ 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。 まず、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、たけちゃんこと奥村たけすけさんです。 こんにちは。 もうお盆が近づいてきました。 そうですよね。ほんまやほんまや。言うてる間ですね。 お盆はお墓参りですか? そうですね。私の場合は、親は、一応、もともと父親は、父は鹿児島なんですけど、ちょっと村八部において、大阪に。 そんなん言うていいですか。 村八部は大阪どこ? 大阪で、小赤、売り割りの方に。 私の妻の方は、お父さんはもともと沖縄において、大阪の方に、谷町の方に。 行かれますか、一応。 一応、春の彼岸、秋の彼岸、お盆、年末。 すごい、ちゃんとお勤めして。 そうですね。私の兄の、父の方は、私の両親の方は、兄の方が毎月お参りして。 毎月毎年、すごいですね。 滝ちゃんはどうですか? うちは、ほんまにお盆ぐらいしか、近いのは近いんですけどね、お墓あるんですけどね。 自分の位置を入るスペースも空けてあるんですけど、でも行かないんですね。 お寺さんが、お盆に来ていただいて、それをお祈りして、で、もう終わりぐらい。 滝ちゃん、長男ですかね。 そうなんです。一人っ子なんですよ。一人っ子じゃないんですが、一人っ子なんですね。 一人っ子なんですけどね。 なので、僕と妻がそこに入って、それこそ、墓しませなあかんぐらいですね。子供いないんでね。 私は長男じゃないんで、もう墓入りませんわ。どこも。 どこも入らないんですか? うん、どこも入らない。その辺に。 その辺で焼いてもらったら、そのまま。 はい、特に置いておかないと。 産骨みたいな感じになっちゃうんで。 燃やした後、全部平らってくれないので。 なるほど。 二宮さんの存在、存在そのものがなくなっちゃう。 そうそう。それがいいな。 いいです。どうせ炭素と水素ってできてるから。 水素と水素って、化けの世界になるんですけどね。 えー、なんかそういう、俺がおったっていう形を残さないといけないんですか? いらないです。 いらないんですか?意外やな、それ。 そうですよ。 もう亡くなられたんですけど、原杖、高文さんいうの大好きで、宇宙物理学者ですわ。 東大の名誉教授もされてたかな。宇宙物理学者。結構有名なんですよ。 その人は、所有するなと、人間。 レンタル思想っていうのを最初に言われた人ですわ。 その、なんていうんですか、講演聞きに行くじゃないですか。 感動しましたね、最初に言った時に。 最初に、地球に優しい、言うなと。 言うなと。 あー。 なんでこのおじさん、何を聞くのってことを言ってんねん。 地球は強いんだ、とか言って。 まだ分かれへん。 人間だけが死ぬだけだ。 環境が悪くなったら地球は死なないよ。 恐竜が死んでも地球は死なない。 地球は死なないか、そうか。 人間なんて、酸素がちょっと減ったら死ぬだろ。 二酸化炭素がちょっと増えたら死ぬだろ、と。 地球は死なないぞ、と。 すごー。 という先生ですわ。 お前の体は借り物だ。 炭素と水素でできてて借り物だ。 死んだらまた炭素と水素に戻るだけだ。 たかが百年で。 なるほどね。 すっごい大きなアレやね。 でもそうですよね、言われてみれば。 宇宙物理学者ですからね。 たかが百年やないかと。 長生きしても。 なんでそんな何でも欲しがるんや。 お前お墓がどうのこうの言うてることがおかしいことやね。 所有すんなと。借りりゃええんや。 お前の体も借り物なんやから。 へー。すごい究極ですけど、確かにそうですよね。 めっちゃ面白い先生。その先生にも感銘して。 あ、俺借り物や。 別によくさんでいいわって。 そう。変に土地取ってね、所有してね。 墓屋言うて、所有してね。 迷惑かけて。 ねえ。いつまでもこうがね。 これね、どんどん墓増えたら、墓だらけになるからね。 墓だらけ。ほんまに墓だらけですよね。 ああ、忍徳さんいい加減にせーぜ。 どんだけの土地取ってね。 でもその形だけを残そうとして、墓じゃなくなってるなんかあるじゃないですか。 樹木層やったりとか、 小さなあれとかになってますけどね。 それでも一応やっぱり形としては自分が追った証みたいなのは残っちゃいますもんね。 もういらない。 いらないですか。 確かにそれも考え方の一つやな。 人工知能に任せた映画。 ほんま? うまい。 なるほど。 もう3週目の人工知能。 そうですね。 2週目は1980年終わりくらいまでがあったということで、 エキスパートシステムというのが出てきて、大変やなあ、仕掛けにせや。 作るのしんどいじゃないか、土地資料という話でブンブン去ったと。 一方では音声画像認識というのは神経回路網というのを作って、 ニューラルネットワークというのを作って、 画像認識はだんだん良くなっていってると。 ただ画像認識なんで、知能というにはちょっと違うかな、 視覚というのにはなるかもしれません。 でも視覚もね、見たものを脳でどう理解するかですかね。 確かにそうですよね。見たままじゃわからないですよね。 りゅうたけちゃんって認識せなあかんわね、見たものを。 この頭でこんな怖い。 ロー人形ちゃうかとか。 ロー人形。 こんなことは怖いよな。 ということで、この第3次というのは何でブンブン起こったか。 第3次はいつからかと。 ホトブリ冷めたが1987年と言われてますね。 ホトブリ冷めた。 今度ホトブリがまた上がってきたのが1993年。 やらい短いですよね、感覚的には。 そうですね。間がそんなに空いてない。 これ何が起こったか。 世界の情勢ですか? 実質的に。 実質的に? パソコンですか? パソコンもそうですね。パソコンもそのパソコンもどんなパソコンでしょう。 どんなパソコン? 昔言われてたベーシックって言われてるやつじゃない? 固定型か、持って歩けるか。 その頃って大きなテレビの画面があって、キーボードがあって、デスクトップって言われてたやつ。 それから変わろうとしてた。 もうそんな時代でしたっけ? ノートブック。 そんな時代でしたっけ? もっと言うと出てきたものがあるんです。 携帯電話?スマホ? もうそんなにがあるのか。 もうアップルが出てきそうという気がしですね。 インターネットが出てきそうという気がしですね。 ほうほう、93年か。 ぐらいからですね。 早っ! そうですね。 そうなんですよ。 はいはいはい。それは大きな変革ですよね。 さっき言った知識工学ってありましたよね。エキスパートシステムありますよね。 知識がいるって言ってましたよね。知識が。 知識がいっぱいいるようになってきたんですよ。 インターネットの世界でね。 はいはいはい。 あちゃこちゃの知識、みんな秘密にしようとか書くけど、クラウドコンピューターなんか、今なんかクラウドコンピューターだからもう知識垂れ流しですからね。 はいはいはい。 え? 逆にたくさん持っている方が情報量とした性格、情報とした性格ってことですよね。 そう。で、学習する時も。 人間もそうですよね。いっぱい勉強したほうがいい。 はいはいはい。 # 1993年スマホの登場 しかしこうなりますよね。 いっぱいデータがたまってくるわけですよ。 いろんなことができるようになるわけですよ。 データが多くなったら何をするかというと、 さっきはいっぱい教えてもらわなきゃいけませんでしたよね。 多少は教えてもらわないとわからないけど、 自分で考えるようになるんですよ。 コンピューターが。自分で学習するんですよ。 いろんなデータの中から、 これはひょっとしたらリンゴちゃうかとか、 というのをコンピューターから編み出そうという学習を。 その中の使うのは、画像認識とかいろいろ使うわけですから、 さっきのニューラルネットワークを使うわけですよ。 融合種類。 ニューラルネットワークを使ってデータをどんどんためていったら、 いろいろ見えたら、これ何々ちゃうかと。 リンゴ200個あるうちのいろんなガチャガチャってなってるやつを合わせたら、 そういうことか。 ときどき教えないとは教えてもいいわけですよね。 ときどきで済むようになる。 強化することもできるわけですね。 あんた教えてくれたらいいけど、これはどっちかな、 みたいな話が出てくるわけですよね。 ということでだんだん賢くなるわけですね。 その深さがあるわけですね。 だからさっき言った教師やり学習というのが出てきたわけです。 教師なし学習というのが出てきたわけです。 それを機械学習というプログラムというんです。 機械学習? 機械が。機械のコンピューターですね。 マシーンラーニングという。 なんか聞いたことあるな。 人工知能の今のブームの筆記役です。 マシーンラーニング。 コンピューターが勉強しますっていうやつです。 それを深く勉強しますっていうのがディープラーニングというやつ。 深層学習という。 階層の学習というやつです。 これが出てきたわけです。 このマシンラーニングも深層学習、ディープラーニングもニューラルネットワークなんです。 ニューラルネットワークは元々の画像を認識するのに上がってくる。 画像の学習はどんどん増えていくわけです。 というのができてきた。 だから学習が増えてきた。 まず筆記役になったのは1993年。 ディープラーニングというのが出てきた。 それが出てきたんですけど、1997年にディープブルーという。 ディープブルー。 Googleの。 IBMの。 IBMのチェスのマシンです。 ゲームするチェス。 人間に勝っちゃったんですよ。 チェスの世界チャンピオンに1997年に勝っちゃったんですよ。 人工知能が。 当然それは人間が教えてないんでしょうね。 最初は教えてるんですよ。 はじめははじめだけですよね。 ディープブルー。 機械学習です。 その後深層になってきて機械が覚えてきた。 賢い。 ディープブルーというプログラムです。 チェス専用の。 チェス専用の人工知能です。 これ1997年に勝っちゃったんですよ。 機械学習を使って、ディープラーニングを使って。 で、その後アルファ5って。 アルファ5? 5は5です。 5って語学の5ですか? 5ですか? 5意志の5。 5意志の5。 5番の5。 5を勝ち取ったりする。 韓国のチャンピオン、世界チャンピオン。 アルファ5って、これグーグルです。 へえ。 データいっぱい溜まるでしょ。 5の対局のデータとか過去のデータから。 で、学習していくわけですよ。 教えながら学習していくわけ。 過去の例が。 それは人間が覚える数に比べたら 何十倍何百倍って覚えられるもんね、機械のほうは。 そう。 そっから。 それもさっきのニューラルネットワークで詰め込んでいってるわけですよ。 それを考えさせることを持つことによって編み出しをするもんね、自分で。 で、今度は長のプログラム同士で戦うこともできるわけですよ。 人間おれへんのに両方に入ってくる。 もう練習なんか、もう人間生きてるうちにできる対局以上の対局は将来系ですよ。 いやまはちだったっけ? そうなんですよ。 そうなんですね。 そう。 あらま。 あらまなんですよ。 なんと。 ね。将棋ありますよね。 将棋ね。 将棋はね、将棋もおるんですよ。 将棋はね、ちょっと待ってくださいね。 将棋ありましたね。 将棋おりましたよ。 なんかね、日本の名前ですわ。将棋。女の騎士に勝っちゃったんですよ。 へえ。 将棋ね。 へえ。将棋どこ行った? 佐賀さん吉ちゃいますよね。 ちょうどいいね。 ちょうどいいね。 ちょうどいくんですけどね。 ちょうどいくからね。 佐賀さん吉の名前にしてほしかったなあ。 カオルちゃんやったかな。何やったかな。 アカラちゃん。 アカラちゃん。 アカラちゃん。 アカラ。 アカラっていう将棋の祖父とか、女性騎士の清水一夫さんっていうんですかね。 はい。 2010年。 へえ。 勝っちゃったんですわ。 まあ多分ね、今も強いが強いと思いますよ。 ただまあ人間同士戦ういう面白さが残ってるわけですよ。 そうですね。 これが私の言いたかった、あの藤井七冠。 藤井七冠はAIと遊んであるわけですよ。 はいはい。 で、AIに通用しても。 へえ。 AIも学習してるし、藤井七冠も学習してる。 で、人間同士戦うっていう。 多分あえてもう、AIとやってるわけですよ。 でもこれって新しい時代の話ですよね。 思いますよね、確かにね。 でもやっぱり、AI同士戦うっておもろいかっていうか、おもろない。 そりゃそうやわね。そんなん何がおもろいの。 そこに人間絡むから面白い話であって、というような時代なんです。 なるほど。 だからこれが機械学習の実用化っていうのが一つですね。 はい。 で、もう一つがディープラーニングに進化したと。 はいはい。 まあこれええですわね。 すごいね。 この93年からね、さっき言ったスマホ出てきたわけですね。 はいはい。 もっとすごいもんね。 カメラがいっぱい増えたんです。 ああー。 うんうんうん。 中国に大きなカメラありますよね。 ありますね。 で、言ってましたよね、あんなコロナの時ね。 うん。 中国やからできるんや、あんなもん。 日本みたいに、こんなプライバシーがどうなのかというところに、 知識国家にはカメラがありませんよね、言ってましたよね。 言ってたな。 嘘つきですよね。 もう今、ありとあらゆるところに。 カメラだらけですよね。 ありとあらゆるところにありますね。 カメラ今どれくらいあるか、むちゃくちゃ余計ありますよね。 必ずどっかで映りますよね。 カメラの数、世界一。 世界一なんだ? 中国。 中国、はい。 これ何百万やろ? 万、十万、百万、千万、一億、二億。 二億台カメラがあると言われてるんですよ。 監視カメラでしょ。 国土も広いからね。 普通のカメラ、スマホのカメラ覗いてるでしょ。 監視カメラだけで、二億あるんですよ。 二、アメリカですよ。 アメリカも多いね。 五千万。 それでも四分一か。 ロシア。 はい。 何倍?これ。 何倍? 1350万。 はいはいはい。 ドイツ、イギリス、日本、五位。 日本とイギリスと同点五位。 五位。 500万。 500万。 これはね、ただ2014年だって。 もう全然増えてますよ。 変わんない、今も。 うちの家の前も。 どーんだけあるかも。 うちの家の前もありますもんね。 もう中国のことなんか言うてられんですよ。 言うてられん。 もう何でもですよ。 そうですよね。 ね。 あれ全部認識しようるんですよ。 うんうんうん。 あのカメラね、映像送るとしますよね。 映像送っても人間判断できますか? あんな要件ですよ。 誰が見てんねんって話ですよ。 今カメラ誰見てんねんって話ですよ。 人工知能。 人工知能見てる。 なるほどね。 ということで、だからこれがビッグデータってやつ。 はいはいはい。 もうデータ溜まりまくるようにそう。 新世界でこれおんちゃん寝てるで言うの、すぐわかる。 言葉も何でもね、データどんどん溜まるわけですよ。 はいはいはい。 あのソニーの犬、ソニーの犬おりましたよね。 あ、犬? ソニーに、ソニーのあのロボット。 ああああ、相棒。 相棒。 あれ前はね、コンピューターの専門用語で、前はスタンダーロンって言って、 前はタケちゃんの相棒はタケちゃんしか相手できてないんです。 ほうほうほう。 ね。 今今度新しい相棒考えたら、ネットワークで繋がってます。 あ、そうか。 うまいね。 ワイワイで繋がってます。 うんうん、ワイヘアで繋がってるわ、確かに。 え? 確かに確かに。 ってことはね、相棒がみーんな相棒からデータ吸い上げるわけですよ。 はいはいはい。 ってことは相棒はね、いろんな知識持ってるんですよ。 タケちゃんの相棒は今までタケちゃんの知識を超えることはないわけですよ。 うんうんうん。 今度は? そうやね。 世界中の相棒の知識も取るんですよ。 実は英語も知っとんすよ。 おー。そういうことやね。そりゃそうやわな。 実は英語も知っとんすよ。知らんほうにしてるだけですよ。 知らんほうに話してますよ、それ。 タケちゃんに悪いな、思いながら。 # ニューラルネットワーク いやいやいや だから学習能力はもう、言うか、もう知っとんすよ 大阪弁に行ってほしいな うちにもアレクサイルおるんですけどね ああ、アレクサね、はいはい ああいうのがどんどん賢くなってきて オッケー、アレクサイルですね アレクサーって言ったら、あるけど もうめっちゃ賢くなってきて 本当は 相手してくれてるだけで 言われたことしかしないんだけど 本当はめっちゃ賢い ああ、なるほどね、その知識を山ほど持っている そう、世界中の集めたら 世界中でもデータあるわけですよ ってことですわ なるほどね このビッグデータっていうのがもう 加速的に 人工知能、科学、それも自分で勉強できるようになってくる 自分で認識できるようになってくる ってことですわ なるほど 面白いでしょ それで、そうすると ほんまに知識があっという間に増えたんですね そう、もう勝手に増えるわけです ネットワークつながるわけです それに支えているのは当然ながら コンピューターの能力がすごい上がったということ 一番大きなのは通信技術です そうですね で、カメラが あっちこっちの もう便利になりましたよね、カメラが カメラほんますごいですよね 今なんかもうカメラで 例えばスーパーとかありますよね スーパーじゃないわ、コンビニで アマゾンのコンビニの あら、ただ見て、何撮ったかの 分かるわけですよ、もう画像で何撮ったか 分かるわけですよ もう一時バーコード読まんでも もう何撮ったか考えながら分かるわけですよ どの棚から何撮った? 誰が?っていうのが分かっているわけですよ はいはいはい すごいですよ、それを 全部コンピューターが認識してやってるわけですよ これはやっぱ 人工知能と言うんじゃないけど 認識ですけど それを支えて、その知識を持って そのデータで持って さっき今度は知識に変えていくわけですよね そうですね すごいですよ いつ人間を超えるかっていう話 だからみんな騒ぎ出したわけですよ 確かに確かに 昔だったら今在庫を数えてとかね 商品の数えて 何個足られるようになったから何個足すとか 何個足られるようになったから 何個足すっていうのは知能の方ですよね それも学習して やっていくわけですよね ちょっとさ、自由予測するか分かりますよね これがどれぐらい売れるのかという話ですよね という時代に 突入してきているということですよ そこに出てきたのが 今までだったら 認識が大きいわけですよね そうですね 知識的なのが大きいわけですよね これからは クリエイターになろうと これを 生成AIと言うんですか それが生成AIと言うんですね クリエイターになろうと そこに支えているのは ディープラーニングとか やっぱりそこや 機械学習とか 画像認識 音声認識 文字認識 すごいな 多分やから それは強いわな 音楽作ろう 画像を作ろう 絵を作ろう 動画を作ろう プログラミング 自分でしょう そうなんですか 文章を書こう チャットGTV そうですよね これを生成AI 生成AIになる前ありますよね 音声認識とか そんなの何に使うか 文字認識と 音声認識使ったら ニュース読めますよね 読めます あれも文字認識ですよね 別に原稿書いてなかったら 原稿書いても読めると思いますけど 原稿書いても読めると思いますけど プログラムのデータの文字を 見て 文字を理解して そいつをちゃんと 昔の ニュース読ましたら 特にこういう名詞なんか もう間違えまくりますよね 地方の地名とか 変なアクセントだったしね 今は間違えませんよね ちゃんと言えますね 下手なのが 同じ言うから はいはいはい ピンポーン だからすごいですよね そんなの当たり前なんていう 通訳もできますから そうですね そのスピードたりは ものすごいですからね もう瞬時に返しますからね そうですよね 前はちょっと間があったり そういう通信の関係とかあったんでしょうけど 今はもう すぐ返ってきますよね だから そういう時代になってきて さらにそれぞれの話に 自分で文章を作る そうですよね ニュース原稿見て もうちょっと想像膨らまして 面白かして言ってくれたらいい それはそうなんじゃない ネタの少しディープラーニングさせておいたら きっと 消すんちゃいますよね というのが 今起こっておることでございます いやぁ だんだんこうなってきました 最後はちょっと道南でやる 今週はこういうとこで 来週までよろしくお願いします よろしくお願いします # チェス専用の人工知能/学習能力 はい、お聞きいただきありがとうございました。 レディオバルーン、仕事の定義ですね。 二宮武夫さんとお話をさせていただきました。 AIについての第3回目、いかがでしたでしょうか。 今日も聞いていただいてありがとうございました。 ほな、さいなら。