# 初めのあいさつ おはようございます。エリンギの古川周玄です。 今日もどうぞよろしくお願いいたします。 # 「考える」ことの大切さを見失ってはいけない 今日は、人生を考える、考えることを取り戻すということの3回目になります。 今日で一くぐりになりますね。 さて、考えるということ、そして情報処理ということの関係性、 重なり合う部分と、重なり合わない部分の問題を考えるときに、 私が一番気になっているのは、教育の現場なんですね。 考えるということがしっかり、ちゃんと見えていないと、 考えるとはどういうことなのかということ、そして今はネット社会ですから、 ネット社会によって保管されて、ネット社会によってどんどん進化していって、 ネット社会の中で売れ上がっていく能力、それがカバーできるところとカバーできないところ、 カバーできるところとカバーされてはいけないところがある。 そこを区別がちゃんとできていないと、教育の上で誤ったことが起きる。 AIやインターネットの情報工学が進化することによって、 保管できないことが出てくるわけですよね。 だけど、保管できてしまうところのほうが非大化してしまって、 何か人間が学ぶことは、ネットの保管を使えば解決できるようなことだけで 断れてしまうような、そんな勘違いが起きてくるんですよね。 極端な話、何か考えるときに、ググれば答えが出るって、 AIに聞けば答えが出るって、最適解が出るんですが、 最適解というのは、価値を生み出したり、意味を作ったりしてくれるものじゃないんですよ。 私たちがAIに質問したり、ネットのいろんな情報を駆使して、 価値や意味ができるのは、その背景に、私たち自身が価値や意味を求めて、 その過程の中で、ネットを使って、AIを使って、その目的を達成するから、 価値や意味が出てくるんであって、だけど、私たちはついそのときに、 自分で手続きを考えるよりも、AIやネットの情報を使ったほうが、 素早く正確に専門家の知識を得られるから、そっちのほうが下手くそと、 自分が考えるよりも、いいんだって考えがちなんですよね。 そうするとどうなるかというと、自分でどうしたいのか、 何が大事なのかということを考えないで、とにかくパパパッと早く答えが出るのは何だって、 パパパッとググって、みんながこうしてるって。 そうすると、スルスルスルスルと現実はうまくいくように見えるけど、 じゃあそこに意味はあるのか、そこに価値は生み出されるのかって、 そんな問題が起きてしまう。そこら辺のことは、やっぱり教育ということをしっかりしていかないと。 あるいは反対に、教育ってどういうことなのかってことが見えないってことは、 今言った問題が全然見えてないってことになりかねないんですよね。 だから考えるってどういうことかってこと、今ほど問われてるときはないんです。 そのAIがやってくれることは、人間が考えるってことの中の半分。 半分だと思ったらいいと思うんですよね。 残り半分の仕事、これは人間がしなきゃならないことですよ。 人間の考えること、価値を考えること。 何かAIがやってくれたこと、そこに価値を見出すのは私たちですけど、 私たちがそこに価値を見出せなかったら、AIが作った見事なものだって、 何にもならないわけじゃないですか。 価値がある、意味があるというのは、最後は私たちの仕事ですよね。 そこを空け渡してしまってはいけないということ。 ですけれども、若いうちに自分で考えるってことの素晴らしさや特別な意味ってことをちゃんと教えておかないと、 人間ってのは怠け者ですから、考えることを放棄して考えないで、 価値判断や意味の問題を全部インターネットやAIに入れ替えてしまうような時代がやってこないとも限らないですよね。 そこはきちっと私たち大人が考えていかなきゃいけないですね。 # 意味や価値を考える ここで、もう一度話を最初に戻して確認をしていきます。 その考えるということ、うちや意味ともっぱら関わる考えるという仕事と、 それから、何かやりたいことがあって、何か目的があって、 その目的を達成するために、いろんな状況を整理して、 情報という形に落とし込んで、その情報の処理ということにして、 最短で最もここが出るような手続きを考える。 これは情報の処理ですよね。 だから考えるということと、情報の処理の関係性、 これ両方ともくっついて、私たちは日常を生きているわけですし、 くっついて考えていくということではあるんだけれども、 でもやっぱり役割分担は違うし、その強みも弱みも違う。 全く違うものですよね。 だから大事なことは、繰り返しになりますけれども、 まず考えて何をすべきか、何をすることに意味があるのか、 何をすると素晴らしい価値が生まれるのか。 まず最初に価値判断、意味も含めて考えるということは、 単に鍛えていくべきなんですよね。 それからそれを達成するために、今は大変素晴らしい技術が進化したから、 それを駆使する。 それを駆使する意味で、AIテクノロジー、情報工学に親しんでいくということ。 その二段構えになっているわけですよね。 だからその時には常に考えることと情報の処理ということとの関係性、 どっちに属することなのかということを常に考えていて、 この違いを忘れてはならない。 描写は頼りにするわけではないんですよね。 むしろ補完的関係性だから、どこで補完関係に入るのかということです。 だからあくまでも、情報処理のテクノロジーは、 私たちは考えることを補完する。 私たちの考えることをパワーアップしてくれるんだけど、 代わりにはならないということですね。 かつてZoomが大変入ってきて、遠隔で、リモートで、 いろんな仕事ができるようになったんですけども、 Zoomでやる会議は、人間が顔を見やしてやる会議の強力な補完ツールになるんですよ。 補完ツールではあるんだけど、代わりにはならない。 全部Zoomにしてしまったらダメなんですよね。 そうするとコミュニケーションの二層が来る。 だから、それほど大勢の人が集まるのは大変だから、 何回かに1回Zoomを使うということはいいんですよ。 だけども、全部Zoomで置き換えられるかというと、そうではない。 そこら辺のことをいつも意識するというのは、とても大事ですよね。 そこで言いますと、教育の仕事というのはまず考えることなんですよ。 意味や価値が入るもの。意味や価値を入れて考えるということです。 客観性を担保する教育も大事です。 自分の考え方、その中で閉じこもっていったら、意味や価値も同然的になってしまいますよね。 様々な人のいろんな意味や様々な人のいろんな価値観を擦り合わせて、 ぶつけ合わせて、議論をして、討論をして、自分を磨き、お互いに磨くことによって、 精度を上げていく必要があるから。 そういう意味では、客観性を求めるための努力も必要ですけれども、 基本的には意味や価値に向き合うものとして、教育というのは大事ですよね。 かつて哲学は、そういう意味や価値に表面から向き合う分野が残されていて、 それは規範学と呼んだんですね。 何を出すべきかということです。何が正しいのか。何が素晴らしいのか。 価値や意味ということを自分に据えた学問的な営みを規範学と呼んだんですね。 でも今は価値下げ主義が入ってきてしまったから、この価値だったらみんなが納得できるって、 そんなすごい価値、無辺陣価値ってのは見つけにくくなってしまったから、 今は規範学はとても下火です。 でもかつては哲学や宗教がいなかったわけですよね。 今は正しいと称する答え、最短で成果が出る技法ですよね。 正しさというのは成果が出るということなんですよ。効率がいいということですね。 そのためには価値や意味ということのぶつかり合いを処理しているよりは、 そういうことを棚上げしちゃって、価値や意味なんてことは忘れちゃって、 情報処理に徹したほうが作業効率は上がります。 だからその結果として便利なものや安心・安定なものがいっぱいできてきたんだけど、 じゃあ私たちはそれを使ってどうすべきかっていう、一番肝心な部分がガタガタになってしまったんですよね。 だからやっぱり時間もかかる、成果も出にくいけれども、一番大事な本腹である考えるということ、 価値や意味ということを含めて考えるということ、それを教育の場できちっとやっていかないと危険ですよね。 あなたは一体、すごい情報処理の美術を使って何をしたいんですか? 私たちはテクノロジーを駆使して何をしたいんですか?何をするべきなんですか? どんな価値を生み出すことができて、どんな新しい意味を作ることができるんですか? ものすごい情報の処理の成果でガチガチに固めて、で、あなたは何がしたいんですか? それが見えなかったら、ものすごい豊かな、すごい社会に生きていながら、 自分の人生ってこれでいいのか?そんな質問に答えられない人間になってしまうんですよね。 意味とか価値とかということを後回しにすると、とても恐ろしいということをやっぱり考えなきゃならないですよね。 # 「考える」ことを引き受ける それからもう一つ、別なことがありますね。 情報をうまく処理すると、私たちの人生や日常から失敗というのがもうすぐ減ってくるんですよね。 やりとこないが減ってきます。 事前の分析がしっかりすれば、失敗やりとこないって出てこないですよね。 だけど人間で実は、失敗をすると真剣に考えるじゃないですか。 で、身分を変えようと努力するんですよね。 いやいや、自分なんか変えなくたって、ここをちょちょちょっとこうやればうまくいくよって、 そういうふうにして、うまいこと手直ししたりして失敗を経験しないと、人間って本本から物事を考えるってことができなくなってしまうんです。 でも身分の人生に意味があるってことを言うためには、いろんな失敗を経験して真剣に自分の生き方を考えて、 真剣に物事の向き合いの中からしか価値や意味って出てこないんです。 いくら正しいことを積み重ねていっても、それであなたは何をしたいんですか? それであなたはどんな人生を起こしたいんですか? それであなたはどんな人間になりたいんですか?って答え出てこないんですよね。 失敗をすると絶望したり、苦しんだり、悲しい思いをしたり、悔しい思いをしたりする。 その中で一生懸命自分自身が何者かであろうと模索するじゃないですか。 失敗の中で自分を模索するって。 失敗には自分を磨いて、鍛えていって、より深めていくっていう、そういう効果があるんですよね。 で、やっぱり説明になっているのは失敗についての影響じゃないですか。 人間が確実に物事を考えるっていうのは、何でながら人間ってわがままだから失敗を継承しないと無理ですよね。 で、情報処理っていうのは最初から失敗しないように作っていくんですよ。 論理計算をするので最短距離の効率がいい計算でできるわけだから、その通りやってれば失敗はしないです。 失敗を通じて物事にちゃんと向き合うってことを習うっていう、失敗から学ぶということは人間にしかできないことだし、 その人間にしかできない失敗から学ぶってことが、いろんな意味や価値を生み出す世界だよってことは絶対忘れてはならないですよね。 人類が危機にさらされたときに、どういうふうに対処したらいいだろうか。 対処はプランA、B、C、D出して、どれが一番いいかって。 そのときに出てくる基準っていうのは、できるだけ大勢の人間ができるだけ確率の高く生き残る方法ってなるんですよね。 でもそれが本当にいい方法なのだろうかって。 そこに意味や価値の問題はないのかって、これとっても難しいですよね。 上昇の世界は、プランBが一番いいですって。 プランBが一番いいですって言うじゃないですか。 でもBで失われる命のことは考えませんよね。 どれが一番人数が少ないかは考えるけど、そこで失われる人のことは考えないです。 だからといって、どれを選んだって失われる命はあるわけです。 でも計算して、仕方ないからってパッと割り切ってしまっていいんだろうかって。 それしかないって分かっていても、割り切ることができなく苦しむことの中から、人間というのは意味や価値を磨くわけじゃないですか。 だから、絶望や悲しみや苦しみを引き受けるということがなければ、人間は進歩しないですよね。 でも、そういうふうに悩み苦しむということをAIに乗っけるということは、たぶんおそらく誰もしないと思います。 どうしてかというと、そんなことをすれば、せっかくAIテクノロジーが冷静に公平に客観的に素早く最適化を出すということは、能力が落ちるだけですよね。 そういうことをすっ飛ばして、インデックスに基づいて計算をするだけだから、早く正確な計算ができるわけですよ。 だから、繰り返しますけど、隅分けなんですよね。 私たち人間が考えるということをしっかり取り戻して、意味を考えて、絶望や苦しみや悲しみや人間的なものを織り込んだ上で、こう生きたい、こう生きるんだって。 自分たちの生きたいという考え方、作りたいという意欲、意志、それを取り戻した上で、どういうふうにすれば一番いいのか。 そこでツールとしての情報処理ができるわけですよね。 だから、共感し、納得し、肯定し、満足するって、これは試行錯誤しながら、価値と意味を巡る戦いをずっと繰り返していって初めてやられるものですよね。 科学的心理とは全くプロセスが違います。 証明可能性とも違います。 それは直感的なものですよね。 生きる人間だから感じることができる、共感や満足や肯定、尊敬でもいい、感謝でもいい、そういうものをきちっと引き受けることができるような、これを考えるということで一緒に考えていって、 まずAIを使いこなすことも大事ですけども、使いこなす前に、どう使うかって、何のために使うのかって、その本物を守るために時間はかかるかもしれないけど、教育というのはとても大事で、その時は規範ということも含めて考えるということを取り戻すべきだというふうに思うんですね。 ちょっと今日は難しい話になりましたね。 # 終わりのあいさつ さて、今日も長い時間お聞きいただきまして、本当にありがとうございました。 どうぞ、良い1日をお過ごしください。