2019.06/20 AIの普及で考えなければいけないこと（4）

AIの教師データは、形式知で構成されるはずだ。曖昧さと誤動作をさせないためには不確かなデータをAIに搭載するわけにはゆかない。

仮に経験知を教えるにしても科学的に確かな形式知を教えてその後経験知を教えなければ、おかしなAIになってしまう。人間なら職人で済むが、AIの職人というのが成立するのかどうかは疑問である。

次にAIが思考するときには科学的論理で厳密に行う。曖昧さがあればそれも指摘する。AIは賢いかわりに論理とその判定に厳格であることを忘れてはいけない。

人間のようにテキトーな考え方ができないのがAIである。例えば中間転写ベルトの押出成形を担当し、カオス混合を発明しているが、このような発明はAIに絶対にできない、と断言できる自信がある。

まず形式知で否定されるPPSと6ナイロンの相溶を実現している点である。これを狙ってカオス混合装置を発明する、という思考はAIには絶対にできないのだ。

単身赴任し、もしかしたらできるんじゃないかと思い、押出成形の押出機をそのままだが但し常識はずれな使い方をして最初のカオス混合の実験に成功している。

このような実験は、AIに絶対に思いつかない。だいた人間にも否定された実験である。部下の課長に「お好きなように」と言われてお好きなように実験を行っている。

その結果を日本の一流メーカーの技術者に話してコンパウンドの製造実験をお願いしたら、「素人は黙っとれ」と言われた。そのような実験をAIが提案してくれるとは到底想像がつかない。

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