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AIにできなくて人間にできることは「創造」と「コミュニケーション」?

この記事はこんな方にオススメ!
  • 現在のAI技術ができないこと・苦手なことを知りたい方!
  • 人間にしかできないことを知りたい方!

今井

こんにちは!
プログラミングが大好きな今井(@ima_maru)です。

今回は、「人工知能・AIにできることとできないこと」をテーマに書いていこうと思います。

現在のAI技術は時代の最先端を行くもので、できることも常に増え続けています。

今後、どこまで人間の知能に近づくのか、もしくは追い越す日が来るのかはわかりません。

なので、そう遠くない未来においてのAI技術の限界という体で書いていこうと思います。

私はAIの専門家ではないので、間違っている点があったらご指摘くださると助かります。

では解説していきます。

現在の人工知能・AI技術ではできないことは「創造」と「コミュニケーション」

人工知能・AIの技術は、目まぐるしい発展を遂げており、できないであろうといわれていたことができる時代になってきました。

ですが、まだ人間ができるすべてのことができるわけではありません

人工知能・AIにできるという条件は、「すべてがプログラムで記述できること」です。

例えば、「画像認識」「音声認識」などは、すべてプログラムで記述できるから実現できているのです。

逆に言えば、人工知能・AIにできないことというのは、

プログラムや数式で表せないことになります。

代表的な二つを紹介します。

人工知能・AIには難しいとされている仕事
  • 創造力の必要な仕事
  • 協調性が必要な仕事・高度なコミュニケーション力が必要な仕事

創造力の必要な仕事

現在のAI技術では、創造力の必要な仕事はできないといわれています。

これは、AIが行う「作画」「作曲」やといったことではありません。

これらは真の意味での「創造力」「クリエイティビティ」ではありません

AIが行う「作画」「作曲」は、膨大な量の作品を学習し、それらから学んだ特徴を使って似たような作品を完成させるのです。

つまり、学習データがなくてはいけないため、「0から1を創る能力」ではないのです。

本当の創造力とは、

「0から1を創り出す力」
「いままでの常識にとらわれず、新たな発想と思考の枠組みを創り出す力」

具体的に言えば、

「全く新しいビジネスを発案する」

といったこれまでの経験にない全く新しいものを創造する力です。

この創造力は、プログラムに落とし込めるでしょうか?

現在のAI技術の主流であるディープラーニングでは、事実上無理です。

なぜなら、学習用のデータが必要となるからです。

学習用のデータがある時点で、それは0ではないですからね。

協調性が必要な仕事・高度なコミュニケーション力が必要な仕事

現在のAI技術は、言葉のもつ意味を一切理解していません

ならなぜチャットボットが存在するのでしょう?

実はチャットボットは、膨大な会話パターンから関連の深いワードを返答しているだけなのです。

例えば、「疲れた」といえば、「少しは休憩も必要ですよ」などの文言が返ってくると思います。

これは、「疲れた」というワードに対して、膨大なデータの中で関連性の高い「休憩」というワードをもとに作られた文に過ぎないのです。

AIは相手を気遣っているわけではなくて、ただこういう返答が妥当であろうと判断するだけなのです。

これでは、相手の心情を理解しているとはいいがたいですね。

現在のAI技術では、お客様との繊細なコミュニケーションを必要とするようなお仕事はまだ難しいでしょう。

人工知能・AIに奪われる仕事・職業の特徴

近い将来、人工知能・AIにとってかわられる職業は少なくありません

むしろ多いいえるでしょう。

それらの多くの職業は、「AIだけで完結する」「AIのほうが正確で効率が良い」という2点を持ち合わせています。

人工知能・AIにとってかわられる可能性が高い職業
  • AIだけで完結する
  • AIのほうが正確で効率が良い

以下に野村総合研究所から2015年に発表された「日本の労働人口の 49%が人工知能やロボット等で代替可能に」から「人工知能やロボット等による代替可能性が高い 100 種の職業」を引用します。

人工知能やロボット等による代替可能性が高い 100 種の職業(50 音順、並びは代替可能性確率とは無関係)

IC生産オペレーター, 一般事務員, 鋳物工, 医療事務員, 受付係, AV・通信機器組立・修理工, 駅務員, NC研削盤工, NC旋盤工, 会計監査係員, 加工紙製造工, 貸付係事務員, 学校事務員, カメラ組立工, 機械木工, 寄宿舎・寮・マンション管理人, CADオペレーター, 給食調理人, 教育・研修事務員, 行政事務員(国), 行政事務員(県市町村), 銀行窓口係, 金属加工・金属製品検査工, 金属研磨工, 金属材料製造検査工, 金属熱処理工, 金属プレス工, クリーニング取次店員, 計器組立工, 警備員, 経理事務員, 検収・検品係員, 検針員, 建設作業員, ゴム製品成形工(タイヤ成形を除く), こん包工, サッシ工, 産業廃棄物収集運搬作業員, 紙器製造工, 自動車組立工, 自動車塗装工, 出荷・発送係員, じんかい収集作業員, 人事係事務員, 新聞配達員, 診療情報管理士, 水産ねり製品製造工, スーパー店員, 生産現場事務員, 製パン工, 製粉工, 製本作業員, 清涼飲料ルートセールス員, 石油精製オペレーター, セメント生産オペレーター, 繊維製品検査工, 倉庫作業員, 惣菜製造工, 測量士, 宝くじ販売人, タクシー運転者, 宅配便配達員, 鍛造工, 駐車場管理人, 通関士, 通信販売受付事務員, 積卸作業員, データ入力係, 電気通信技術者, 電算写植オペレーター, 電子計算機保守員(IT保守員), 電子部品製造工, 電車運転士, 道路パトロール隊員, 日用品修理ショップ店員, バイク便配達員, 発電員, 非破壊検査員, ビル施設管理技術者, ビル清掃員, 物品購買事務員, プラスチック製品成形工, プロセス製版オペレーター, ボイラーオペレーター, 貿易事務員, 包装作業員, 保管・管理係員, 保険事務員, ホテル客室係, マシニングセンター・オペレーター, ミシン縫製工, めっき工, めん類製造工, 郵便外務員, 郵便事務員, 有料道路料金収受員, レジ係, 列車清掃員, レンタカー営業所員, 路線バス運転者

引用元:日本の労働人口の 49%が人工知能やロボット等で代替可能に

奪われる可能性の高い職業の特徴①:AIだけで完結する

今井

人間の助けがほとんどなくても、全て完璧にAIにできてしまうなら人件費がカットできるね、ってことです。

現在のAI技術にでできることは幅広く存在します。

例えば、「清掃員」はいい例かもしれません。

ビルのフロア清掃は、お掃除ロボットに任せることができます。

当たり前ですが、人件費分コストカットできるため(もちろん電気代はかかりますが)、AIだけで完結できるのであれば、人間を雇う必要は薄いといえてしまいます。

そして、AIができることはこれからも増えていくことになります。

単純な受け答えだけであれば「受付・窓口係」といった仕事もできるようになるでしょう。

ほかにも、自動運転技術が近い未来で実用化されるでしょう。

そうなれば「タクシードライバー」などの仕事もAIだけで完結してしまいます。

このように、AIが丸ごと代替できる仕事は、将来的にとってかわられる可能性が高いといえます。

奪われる可能性の高い職業の特徴②:AIのほうが正確で効率が良い

今井

AIのほうが正確で効率的であれば、AIに任せたほうが生産性UPにつながるね、ってことです。

AIは単純な作業であれば、人間よりも正確で効率的です。

例えば、「製造業」「データ入力係」といった職業はAIの得意分野です。

動力の供給だけで人間よりも高精度で効率的に作業するでしょう。

ロボットの正確性はいわずもがなでしょう。

上の動画を見れば、単純作業のスピードや正確は人間がかなうものではないとわかっていただけるでしょう。

このようにAIのほうが正確で効率的な仕事は、将来的にとってかわられる可能性が非常に高いといえます。

まとめ

いまだ、人間の脳の仕組みは解明しきれていません。

もしこれが、解明できたのであれば、それらの仕組みをすべてプログラムに落とし込むこともできるかもしれません。

つまり、汎用的な人工知能の誕生です。

しかし、そのようなことが起こるのは、まだ先の話です。

私たちが生きている時代には来るかもしれないし来ないかもしれない。

もしくは、絶対に作れないことが証明されるかもしれない。

そんな遠い未来の可能性を考えるより、今と近い未来でどう生きるかを考えたほうがより良い選択だと思います。

将来何があるかわからないですからね。

AIにできないことというテーマは、AI技術だけでは語れない何か大きなものを含んでいる気がします。

そんなこんなで考えることがあり、非常に書くのが難しかったです。

以上「AIができないこととは「創造」と「コミュニケーション」?人工知能に奪われる仕事は意外にも多い!」でした!

今井

最後までご覧いただきありがとうございます。

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