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「大人の教養シリーズ 人間を理解するとは何か？（シーズン4 ）」全10回シリーズ（その3）は、LOVOTがまだ壮大な夢の途中段階であることが明かされます。GROOVE X 林 要さんの事業戦略最終段階は、ドラえもんを作ること。そのために、LOVOTは人間における何が足りないのか？ ぜひご覧ください！
ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回200名以上が登壇し、総勢800名以上が参加する。そして参加者同士が朝から晩まで真剣に議論し、学び合うエクストリーム・カンファレンスです。次回ICCサミット FUKUOKA 2021は、2021年2月15日〜2月18日 福岡市での開催を予定しております。参加登録は公式ページをご覧ください。
ICCサミット FUKUOKA 2020のプレミアム・スポンサーとして、Lexus International Co.様に本セッションをサポート頂きました。
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【登壇者情報】
2020年9月1〜3日開催
ICCサミット KYOTO 2020
Session 2C
大人の教養シリーズ人間を理解するとは何か？(シーズン4)
Supported by Lexus International Co.
(スピーカー)
石川 善樹
公益財団法人Well-being for Planet Earth
代表理事
井上 浄
株式会社リバネス
代表取締役副社長 CTO
北川 拓也
楽天株式会社
常務執行役員 CDO (Chief Data Officer)
林 要
GROOVE X株式会社
代表取締役
(モデレーター)
村上 臣
リンクトイン・ジャパン株式会社
日本代表
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▶大人の教養シリーズ人間を理解するとは何か？(シーズン4)の配信済み記事一覧
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最初の記事
人気シリーズ堂々第4弾！過去3シーズン「人間の理解」はいかに深まってきたか
1つ前の記事
LOVOT開発秘話① GROOVE X 林 要さんを勇気づけた「受動意識仮説」とは
本編
林 「意識」というのは、実は「無意識が生成した自分の行動に対して、理由を推測している装置」という機能を担う面があると推測されます。
LOVOTは「意識」の手前の領域で設計
林 ここで、今の技術でどこまでできているかというと、センサー、モーター系はできています。
深層学習、強化学習による認識もできています。
ここまではなんとかなりますが、「意識」の部分は、実はまだできていません。
「意識」は何かと言うと、「コンテキストの理解」や「抽象化」と呼ばれるもので、これがあることによって僕たちは「未来予測」ができるようになります。
「意識」が今の技術にはないので、僕は今このロボットに「意識」は入れないで、その手前までで作ろうと決めました。
それだったら100億円集めてロボットを作っても勝算があるのではないだろうか、と考えたのが「受動意識仮説」からでした。
村上 ここは人間らしいと言われている領域ですね。シーズン3の振り返りで僕はコンテクストの話（Part1参照）をしましたが、まさにこの部分がテーマになるなと思っています。
「誤読」をしたり、脳の意思決定と違う行動をしているというのは、基本的に説明がつかないことです。
ただ人間は往々にしてそういうことをしがちであって、それがいわゆる「人間らしさ」というものを作っているのではないかということで、ここは面白いなと思います。
LOVOTは今、ここですね？
林 そうですね。まさにLOVOTはここの領域をやろうとしています。
「意識のモジュール」ができたらドラえもんが作れる
林 これが進化して、最終的に「意識のモジュール」ができたらドラえもんが作れるので、弊社はドラえもんの手前までまずは作っておいて、このスライド左端の緑の所（意識）ができたら、一気にドラえもんを作りにいくというのが会社の事業戦略です。
村上 ドラえもん待ちということですね。
石川 「一気にドラえもんを作る」というのが事業戦略というのはすごいですね（笑）。
(会場笑)
村上 この話は、シーズン3のイーロン・マスクの話と似ています。
ドラえもんのような意思を持った人みたいなものを作るというときに、いきなりそれを作るのではなく、要さんはいったん今できるところでこのLOVOTを作って販売して、資金も調達して、そこから上っていこうということですよね。
林 そうです。
石川 起業家というのは、こうであってほしいですね。
村上 本来の目的のためにいったん横に行ってみるのですね。
北川 ……。
井上 マイク、マイク！ 北川さんは毎回マイクを忘れますよね（笑）。
「意識」は何のためにあるのか
写真左から、楽天 常務執行役員 CDO 北川 拓也さん、GROOVE X 代表取締役 林 要さん
北川 LOVOTを作っている中で、「無意識」のところまででまず作ろうとお話しされたと思いますが、「意識」のところで作ろうとするなら、何だったら作れそうと思ったことはありますか？
次のステップに行くときに、これだったら3年ぐらいでできるんじゃないかというところはありますか？
林 「意識」を作るまでの問題が大きすぎるので、それをどうやって分割しようかというお話ですね。
村上 この話題はこの次にするといいかもしれません。先にこのお話をしましょう。
林 やはり、まず「意識」は何のためにあるのかという問題ですよね。
「意識」の唯一の最終目標は、僕は「未来予測」だと思います。
例えば「自分が何のために生まれてきたのか」と言う疑問を持つために意識を持ったとしても、全然生き残りやすくはなりません。
それよりも他の動物に対して未来が少しでも正確に予測できれば、それだけ生き残りやすいわけです。
おそらく人間同士の経済活動でも同じことをやっていて、「未来予測」をどれだけ正しくするのかによって勝敗が決まっています。
ジェフ・ベゾス（アマゾンの創業者兼CEO）は「未来予測」が上手だったから、今あれだけのお金持ちになっています。
では「未来予測」をするためにコンピューターではどういうアルゴリズムが必要なのかというと、昔言われていたのは「あらゆる分岐を計算する」ことでした。
ただあらゆる分岐を計算すると、実は計算能力がどれだけ増えても追いつかないことが分かっています。
「エピソード記憶」が「未来予測」に役立つ!?
林 ここで一つ仮説として思い浮かぶのは、「エピソード記憶」がどうも「未来予測」に役立っているだろうということです。
では「エピソード記憶」が何かというと、結局「物語の集合体」なのです。
ものすごくたくさんの「物語」のパターンを記憶することによって、今自分がどのパターンの渦中にいるのか、Aという物語とBという物語とCという物語の中間ぐらいにいるとしたら、未来もその中間ぐらいになるのではないかという予測ができる。かなり雑なんだけれども、超低消費電力の「未来予測」ができます。
ですから、僕たちは「物語を編む」「物語として理解する」ことによって、「未来予測」ができるようになるのではないかというのが、「受動意識仮説」を含めた僕の仮説です。
井上 ……、ほう。
村上 （笑って）だいぶ今、ためましたね。
井上 いや、「物語」をたくさん読ませたらいいのかなと思っただけなんです。
林 そうなんですよね。
村上 例えば、物語もそうですが、取り出し方に特徴があります。
林 おっしゃる通りです。
村上 要するにコンピュータでいうと、昔はジャーナリングファイルシステムといってテープだったわけです。
ですから、逐次読んでいってようやく分かるので、「ここだけ」というスタートはできなかったのですよね。全部読んでメモリにためて、順番に処理することしかできませんでした。
ハードディスクやランダムアクセスメモリが生まれて、要はある特定のキーによって、かいつまんでそこから取り出せるようになりました。
これによってハードディスクは莫大な大きさを処理できるようになり、それによってオラクルのようなリレーショナルデータベースが出てきて、特定のキーインデックスを元に検索を走らせることができるようになりました。
そして、SQL（Structured Query Language）が生まれて、膨大なデータをそこそこ速く取り出せるようになりました。
そこから今、NoSQL（Not only SQL）のような形でハッシュ化をたくさんすることで、後は計算機に入れて一気に処理することで、いろいろなアングルで高速にデータを取り出せるようになりました。
エピソード記憶はジャーナルでもストーリーというものがあります。けれども、その中の特定のエピソード、任意のものをキーにして、その全部を一気に取り出せます。
これがたぶん、人間の脳のシステムにおいての省電力の秘訣です。
(続)
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続きは LOVOT開発秘話③人間の「学び」は何によって加速するのか？ をご覧ください。
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編集チーム：小林 雅／小林 弘美／星野 由香里／戸田 秀成／浅郷 浩子
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