野球に続いてバドミントンでも賭博問題が起き、選手が処分された。先日の選手の会見を聞いていてもかわいそうに思う。ギャンブルは楽しいからだ。
当方も学生時代パチンコに賭麻雀というギャンブルづけになったことがある。地下鉄を降りて大学まで向かう道に、４件のパチンコ屋と無数の雀荘があった。友人の下宿も含めると雀荘の数は不明である。
不謹慎であるが大学の構内も雀荘になった。さすがにこれはエスカレートしたところで学長名で禁止令が出された。学内で行うときに当方は必ず毛布を敷いていたが、消音もせずに大胆にじゃらじゃらと音を立ててやる輩もいたので、これはまずいと思い、禁止令がでる前に大学構内の麻雀を自主的に辞めた。
人間とは不思議なものでギャンブルにはまる前には善悪の判断が出来るが、はまってしまうと麻痺をする。しかし、心の隅に悪いことをしているという負い目がある時に気づけば自分の意思で辞めることができる。しかし、それにはものすごい勇気がいる。
仲間の存在も大きい。パチンコは一人だが麻雀は４人で行うギャンブルである。パチンコを辞める決心をしてまじめに大学に向かっても、通学路にある雀荘から友人が手を振る。もうだめだ。
麻薬にしてもギャンブルにしてもなぜか他人に迷惑をかけていない、というロジックで自分に甘くなり、その行為を正当化してしまう罠がある。公営のギャンブルならば貢献になるのだろうけれど、それが私営の場合にお金がどのように使われるのか不明で、結局他人に迷惑をかけることになる。
パチンコも麻雀も一切やらなくなったきっかけは、４年生になった時である。通学途中のパチンコと麻雀が原因でドイツ語の単位を取得できず、英語だけで語学の単位を揃えていた。講座の教授から大学院進学を勧められ、ドイツ語の単位を取ってこなかった話をしたら、毎朝マンツーマンで指導するから、と言われた。
毎朝の指導でパチンコと麻雀の日々は、健全な学生生活になった。麻薬やギャンブルは習慣である。悪い習慣を身につけるとなかなかそれから抜け出せない。悪い習慣に変わる良い習慣をつけることが最良の策であるが、何らかのきっかけか第三者のサポートが必要である。
スポーツ界における賭博問題の根本原因は、指導陣の甘さにあると思っている。本当に選手が大切ならば、選手に良い習慣をつけさせる努力をすべきだが、それには大変な労力が必要になり、関係者にも厳しさが求められる。
選手の自主性に任せる放任主義は、無責任だと思う。一流選手として悪い習慣を断ち良い習慣を身につけられるようにするには、選手の周囲の関係者にも努力する厳しさが要求される。４年に進級する前に配属講座を決めるとき、当方が配属された講座は厳しい講座と評判だったので不人気だった。
しかし、講座の雰囲気は未熟な研究者を生みださないように教授が先頭に立って当たり前の厳しい指導をしてくれる親切で優しい講座だった。おかげで大学院では授業料免除と奨学金付きで優雅に勉強することが出来た。但し研究者として良い習慣が身につくよう厳しい毎日が一年続いた。そして麻雀もパチンコも忘れた。
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北島康介選手が金曜日引退表明した。100ｍ決勝は大変残念だったので200ｍ決勝ではドラマが起きるのでは、と期待してみていた。前半100ｍは盛り上がったが、残念ながら5位で終わった。
残念な結果だったので、特にこの欄で取り上げるつもりは無かったが、NHK「深読み」で人工知能について取り上げていたので、残念な気持ちを書き残したいという気になった。
昨日残念な感動のためブログで書こうという気になれなかったが、今日突然書いてみようというちゃらんぽらんな行動はAIにはとれないだろう。また、33歳になっても肉体の限界を顧みずチャレンジする、という行動にAIならば感動しないだろう。しかし、当方は人間で大いに感動した。
彼はインタビューでオリンピックが特別な舞台であり、苦しい練習をしてでもそこにチャレンジしたくなる夢舞台だと言っていた。金曜日にそれは夢で終わったが、視聴者は、たとえ夢が実現しなくても、あるいは失敗のリスクが高い目標でも、チャンスがある限り精いっぱいの努力をする大切さを学んだのではないか。
火事場のバカ力もそうだが、人間の能力は環境で大きく変わる。ゴールに向かって真摯に努力をした結果、仮にゴール未達になったとしても努力しただけの能力向上があることを32年の技術者生活で学んだ。
高いゴールを設定しそれを達成するために努力することは大切である。そのゴール実現が難しい、と悟ると適当にお茶を濁してゴールを目指すのをやめてしまう、あるいはゴールのレベルをさげてしまう優等生をたくさん見てきた。サラリーマンという職業では、組織力という隠れ蓑でそれが許される環境である。
しかし、失敗するリスクが高いとしても成功する可能性が少しでもあるならば、チャレンジする勇気を絞り出す人生が大切（注）だと思う。北島選手の200ｍ決勝は、残念な結果ではあったがチャンスがある限りチャレンジし続ける重要性を改めて確認できたレースだった。
（注）2005年に中間転写ベルト開発のため豊川へ単身赴任した。樹脂の混練や押出成形などはド素人だったので赴任前猛勉強した。大学受験以来の、あるいは学位試験以来の集中度で勉強した結果、科学的に考察すると半年後に必ず失敗するテーマだと理解できた。しかし、赴任前現場で真剣に開発に取り組んでいるメンバーを見て、技術で成功させる道を探す気持ちになった。そしてその道を見つけることができた。なんでも科学で解決しようと考えているとAIに勝つことはできないが、仮にAIがどれだけ進歩したとしても情緒や感情、ヤマ勘、ド勘を発揮できる人間には勝てないだろう。弊社の販売しています研究開発必勝法には従来のロジカルシンキングの手法以外にAIが到達できないヒューマンプロセスも取り入れております。AIの進歩におびえるよりもAIにできない道を弊社は探索しています。
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高分子材料の物理的挙動については、大まかに昔ながらのレオロジーで解釈でき、バネとﾀﾞｯｼｭﾎﾟｯﾄのモデルによる理解は便利である。岡小天著「レオロジー入門」や村上謙吉著「レオロジー基礎論」は材料技術者にとって今でも役立つ、と思っている。
クリープや一部の現象について注意する必要があるが、昔のバネとﾀﾞｯｼｭﾎﾟｯﾄのモデルによる理解が無駄だとは思わない。実践知としてその適用の仕方を身につけておけば、現場で材料の問題を解決するときに直感で対策しやすい場面もある。
今高分子材料の力学物性について分子一本から積み上げて、どのような高次構造が作られ物性が発現しているのか研究が行われている。高分子シミュレーター「OCTA」はその思想を目指したソフトウェアーだ。まだ実験例は少ないが、引張試験で得られるSS曲線をシミュレーションすることが可能で、その時の分子挙動も動画として得られる。
おそらく将来「OCTA」で材料設計できる時代が来るかもしれないが、現在はまだ試行錯誤の状態である。試行錯誤の状態ではあるが、この「OCTA」の重要な点は、時として暗黙知を刺激するところである。モヤのかかったような高分子のレオロジー挙動について「OCTA」がヒントを与えてくれる点に高分子技術者は注目すべきだろう。
高分子材料のプロセシングにおいて困るのは可視化が難しいところである。かつて射出成形の金型の一部を可視化した設備や二軸混練機の一部を可視化した設備を見たが、残念なのはいつもその設備で可視化された現象が起きている、という保証が無いところである。
しかし、コンピューターでは自由に高分子融体の画像を書くことが出来る。時として役立たない漫画となる場合もあるが、プロセシングでトラブルが起きアイデアが何も無いときにはヒントになるので「OCTA」はそれなりに役立つソフトウェアーである。
学生時代に「シシカバブ」という構造を見せられたときに、おもわずその構造の名前の由来を授業中に質問したが、先生はご存じなかった。ラテン語を調べても出ていなかったが、これが料理の名前とわかってずっこけた。テストのためには丸暗記で記憶しそれで済ませることが出来るが、もう少しポリマーに関係したわかりやすい名前をつけておいて欲しかった。
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レオロジーとは流れに関する学問であり、高分子においては粘弾性学として発展してきた。面白いのは、１９８０年前後までﾀﾞｯｼｭﾎﾟｯﾄとﾊﾞﾈのモデルを用いて研究されてきたのが、２１世紀になりそれらのモデルを学会ではほとんど見かけなくなったことである。
ゴム会社で優秀なレオロジストの指導社員に出会ったのは幸運だった。この方は電卓でマックスウェルの方程式を解き、粘弾性のシミュレーションをやってのける強者で、表向き理論派の科学者で内側は現物現場主義の技術者だった。
さらに驚いたのは、ご自分の強みであるレオロジーについて１０年後にはこのような方法論は無くなるだろうと言われていたことだ。やや斜に構えた人で、カッコづけでﾀﾞｯｼｭﾎﾟｯﾄとﾊﾞﾈのモデルが無くなると言っているのか、と初めて聞いたときに感じたが、自分の強みがやがて科学の世界で無くなる、と真剣に悩まれていた。
ただ、物理学者は自然現象を数値で捉える力に優れており、レオロジーだけでなくパーコレーションやフラクタルなど面白い数学の世界をわかりやすく指導してくれた。未だかつてこの方のように科学と技術のバランスがとれた物理学者に会った経験が無い。
さて高分子のレオロジーはこの方が言われたように、科学の世界では今やﾀﾞｯｼｭﾎﾟｯﾄとﾊﾞﾈのモデルで議論されていないが、技術で高分子材料を扱うときには便利な考え方である。特に粘弾性の温度分散データを眺めるときに現象を直感的に捉えることが可能である。
今、分子一本の粘弾性を研究している科学者もいるが、実用ではバルクの性質が問題になり、そのようなときには昔ながらのバネとﾀﾞｯｼｭﾎﾟｯﾄのモデルが欠かせない。一種類の高分子でも、結晶部分と自由体積部分、ガラス部分の３つの構造が出来るので、バネとﾀﾞｯｼｭﾎﾟｯﾄを組み合わせたモデルに無理があることがわかるが、手っ取り早く材料の改良効果を予測するには便利である。
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「あの日」が２５万部を突破した、とWEBニュースで報じられている。また著者によるSTAP細胞に関するホームページ（HP）も開設されたという。そしてそのHPに対し、ネイチャーの編集者が立腹された、というニュースまで流れている。
このSTAP細胞の騒動はせっかく理研が迅速な幕引きを図ったのにいつまでも組織の問題を問うような形で再燃している。それとともに未公開であった山梨大に引っ越された先生の機密書類無断持ち出しまで明るみになった。
いずれの情報もニュースで報じられた内容だが、組織にとってあるいは組織内部の人間にとって出されたくない内容だろう。またその幾つかは組織と個人の阿吽の呼吸で、従来であれば表に出されずそのまま隠れてしまった事柄である。
「あの日」の著者には、組織に責任を押しつけられているような被害者意識の発言が目立つ。しかし、公開されている著者の発言を読むと、常識的な組織が当然とるであろう当たり前のアクションに対して被害妄想に陥っているように当方には思われる。
理研所長が「未熟な研究者」と評したように、STAP細胞の騒動は、科学の研究を推進するには不適切な未熟な研究者を特別待遇として処遇した理研の責任と、未熟な研究者の自己責任感の欠如が絡まって起きている。
不幸だったのは理研という組織に教育能力が欠如していたことだ。教育機関ではない理研でも組織を維持するための最低限の教育機能は必要だが、新聞報道を読む限り、大手企業の社員教育よりも貧弱な状況である。
結局未熟な研究者として認識しつつもそのまま組織から追い出してしまった。未熟な研究者は、働く意味も分かっていない知識労働者だったので、そこから生じる当然の行動をとる。これは組織も個人もこれまでの行動を反省し、両者が歩み寄らない限り収まらない騒動かもしれない。
ただ、理研は「STAP細胞は存在しない」と結論を出し、未熟な研究者は「STAP細胞は必ず存在し、それを見つけたのは私だ」と主張しているので、STAP細胞の存在が科学的に肯定されたときにどうなるか心配である。この問題は、組織と個人の関係において、組織が組織の利益のみを追求し問題収拾しようとした時に企業でも発生しうる問題である。
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必要とする機能について、自然現象として起きることが分かれば、科学的に未解明でも自然現象から機能を取り出すことが可能である。例えば試行錯誤で機能を人工的に再現してみて機能を動作させる方法を見つけることが出来る。
あるいは、過去の経験から考えられる方法について全部試してみて機能を動作させることができるか見れば良い。経験から考えられる方法が、科学的に見てすべての方法を取り上げているならば、消去法という手段が有効である。
とにかく不完全でも科学的にはそのメカニズムは不明でも動作する機能が見つかったならば、あとはタグチメソッドでそれを最適化してロバストの高い機能にできる。
すなわち科学的に未解明な機能でも、その手がかりが見いだされれば人類は活用することが可能で、科学誕生以前の人類は皆そのようにして技術開発を進めてきた。
ところが１９７０年代の研究所ブーム以来企業では科学以外の方法を禁じ手として封印し、科学的に技術開発を進めることに注力してきた。ここで、科学的に技術開発を進めることは間違っていないが、科学的以外の方法を禁じ手にしたのは技術開発の可能性を自ら捨てたようなものだ。
当方は、新入社員の研修でS専務に技術の意味を教えられカルチャーショックを受けた。現場現物主義で時には科学的データさえ信じないような意味を込めた説教は、大学で６年科学を学んできた若者には刺激的な説教だった。
しかし、そのおかげで「マッハ力学史」や「技術者の心眼」などの著書に目を向けることができ、技術について真摯に考えることが出来た。但し、配属された研究所はアカデミアよりも科学一色であり、たまたま巡り会った優秀な指導社員が斜に構えた人でなかったならば、今日まで技術というものを考え続けることが出来なかったろう。
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自然現象を前にして、なぜ、と問いかけることは科学の心の芽生えである、と昔聞かされた。一方自然現象から儲かる機能を見つけようとするのは、技術者の本能である、と誰も教えてくれなかった。
科学では真理を追究するのが使命なので、未知の自然現象に対して「なぜ」と問いかけることは大切だが、技術者は目の前の現象について人類に役立てることができないかを考えなくてはいけない。
このように技術者は、科学で未解明の自然現象でもそこから機能を取り出すことが求められてきた。しかし、1970年代の研究所ブーム以来日本の研究所では、アカデミア同様の運営がなされ、科学の研究が重視されている。
一企業の社内における技術論とは別に、公的な場所において企業で技術開発が重要と言われたのは、故田口先生が最初の様な気がする。しかし、田口先生は基本機能は技術者の責任と言われるだけで、どのように自然現象から機能をとりだしたらよいのか言われなかった。
ところで、市場で要求される機能をマーケティングで見つけることはできるが、それが基本機能である保証はない。これは、ドラッカーが「何が問題か」と問うことの重要性を指摘しているように、田口先生も基本機能が間違っていると、タグチメソッドは正しい解を与えない、と言われていたので重要である。
ゆえに自然現象から機能を取り出すことを考える前に、市場で要求される機能を基本機能までブレークダウンする作業が最初に必要となり、基本機能までブレークダウンできたときに、それが科学的に解明された機能なのかどうかを吟味することが最初となる。
未解明の時には、それが自然現象として起きるかどうかが重要になってくる。自然現象として起きることが確認されると、新たな機能を技術者は見つけたことになる。熟練した技術者であると、この一連の動作を本能のように行う。弊社ではそのトレーニングプログラムを提供しています。
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人工知能Ｔａｙのことを考えていて思うのは、科学と技術の境界領域に情報科学は存在し、その存在に常にきわどさを抱えていることだ。すなわち本来科学で十分解明されてから技術として提供されなければいけない機能が、そのまま市場に提供され問題を起こしている。
おそらく今の様な研究を続けていると、人工知能の科学が大衆に誤解されるかもしれない。もしかしたらソフトウェアー科学という分野は存在せず、情報関係は工学分野だけで研究が進められ、技術を科学と誤解しているのかもしれない。
もしそのような状態であれば、現代の科学の時代において、科学的研究を行わず技術開発だけ行うとどのような問題が起きるのか、ということをソフトウェアー工学の技術開発から学ぶことができるのかもしれない。
例えばＴａｙの問題をアジャイル開発の結果、と捉えるとこれは納得がゆくのである。技術として完成度の低い状態であるが、とりあえずおもちゃを提供してみた、というのである。しかし、そのようなおもちゃの提供は、かつてソニーのアイボやおもちゃメーカーのファービーが行っている。Ｔａｙがおもちゃならば、それらのおもちゃよりもレベルが低かった。なぜなら過去のおもちゃでは人類に対抗する行動をしなかった。
人工知能で形式知や実践知、暗黙知をどのように実現してゆくのか、そこには知をどのようにとらえるのか、という純粋に科学（哲学）として研究しなければいけない問題が存在する。
エージェント指向がその一つの成果というならば、これは新しい成果ではない。有機合成化学の世界ですでに1970年代に逆合成というコーリーの研究が存在した。コーリーは複雑な有機化合物の合成ルート開発をコンピューターに行わせるために逆合成という手法を開発している。そして実際にそれをコンピュータに載せて実行させ、プロスタグランジンの全合成に成功した。この成果はエージェント指向の特殊ケースである。
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昨日人工知能Tayのニュースについて書いたが、ゴム会社に勤務し日曜プログラマーだった時にエージェント指向について書かれた論文を読んだ。Tayの記事をきっかけに探してみたが見つからない。
見つからないので、今から書くことはやや正確さを欠く内容かもしれないが、プログラミングの専門家がいたらご指摘願いたい。Cの改良型言語C++がオブジェクト指向言語として登場したときに、エージェント指向の論文を読んだように記憶している。
当時まだ１６ビットのPC9801を使っていたときで、プログラミングはLattice社のC言語を使用していた。当時Cは難しい、と言われていたが、構造型言語として完成されており、BASICよりもプログラミング及びプログラムのバージョン管理をやりやすかった。
３２ビット機が噂されるようになり、Cの処理系をそのまま使用し、一段コンパイルを追加したようなC++処理系が登場した。MIWA C++が登場したときに、そのプログラミング思想にびっくりした。またその思想の枠組み、パラダイムの難解なことに辟易したが、まだ日曜プログラマー向けの書籍が存在しなかった。
W大学の図書室に出向き、オブジェクト指向に関する文献を探していたら、エージェント指向という最新のパラダイムの論文があった。オブジェクト指向も難解だったが、エージェント指向もさらに難解だった。
ただ、エージェント指向で面白いと思ったのは、オブジェクトから後ろ向きに推論を組み立てる考え方である。すなわち、既知の事柄を元に、それが実現するためにはどのような手続きが一つ前のオブジェクトから行われなければいけないのか、と考察し、おおもとのオブジェクト、すなわち基本のオブジェクトに到達する思考方法である。
当時感じたのは、何も新しいパラダイムではなく、大学受験の数学の参考書に書かれていた「結論からお迎え」という標語と思想は同じである。すなわち数学の証明問題で問題文にあわせて前向きに考えてゆくと難しい問題でも、証明すべき結論から考えてゆくと問題が簡単に解ける。弊社の研究開発必勝法でもこの考え方を用いているのでご興味のある方は問い合わせていただきたい。
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ITメディアニュースが、面白い事件を報道していた。米Microsoftが3月23日（現地時間）にTwitterなどでデビューさせた人工知能「Tay」が、デビュー数時間後に停止したというのだ。
Tayは、Microsoftが会話理解（conversational understanding：CU）研究のために立ち上げたプロジェクトで、日本マイクロソフトの人工知能「りんな」と同様に、一般ユーザーとの会話を繰り返すことで学習し、成長していく。
ところが、Tayは公開後数時間で徐々に人種差別的だったり暴力的な発言が多くなっていた。例えば、「ヒットラーは正しい。私はユダヤ人が嫌い」というツイート（現在は削除されている）を繰り返すようになったという。現在、ほとんどの問題発言は削除済みだそうだが、Microsoftがこの問題に対処するためにTayを休止したようだ。
ご存じのように、知には、「形式知」と「実践知」、そして「暗黙知」が存在する。現在の技術で、AIに「暗黙知」を教えることは出来ないはずだ。そもそも人間どおしでも暗黙知の伝承は難しい。
物事の善悪には暗黙知も関わっているような気がする。「形式知」や経験の結果体得する「実践知」をロジックでつなげることは可能だが、「暗黙知」の中にはロジックでつながらないもの、あるいはどのようにつなげるのかはそれぞれの価値感に左右されるものなど存在し、現在の技術ではAIに暗黙知を教えるのは難しいのではないか。
形式知である科学は、将来AIの独壇場になる可能性がある。実践知の一部もAIが人間より優れた成果を出せるようになるかもしれない。しかし、第六感として頭に現れる暗黙知はいくらAIが進化したところで人間に追いつかないのではないか。
技術は、科学と異なり人間の営みの中で発展してゆく「行為」であり、形式知や実践知、暗黙知の総動員が必要である。形式知の伝承は比較的簡単だが、実践知や暗黙知の伝承は難しい。ご興味のある方は弊社へご相談ください。
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