さて、いきなり問題です。
問1 次の文を英訳しなさい。
（1）昨日、山本と東京へ行った。
（2）昨日、山形と東京へ行った。
ちなみにこれは英語の知識を聞きたくて書いたのではないです。
（1）の答えは、
Yesterday, I went to Tokyo with Yamamoto
では、（2）はどうなりますか？
自然とかける人と、書けない人がいると思います。
そう、これは二通りの取り方ができます。
行ったのは、（a）山形と東京なのか、（b）東京だけなのか。
（a）Yesterday, I went to Yamagata and Tokyo.
（b）Yesterday, I went to Tokyo with Yamagata.
ちなみにグーグル翻訳にかけてみました。
問1は 、Yesterday, I went to Yamamoto and Tokyo.
問2は、Yesterday, I went to Yamagata and Tokyo.
ここで、私が言いたいのはAIはこんな簡単な文でも書き換えられないということです。
ただ、これから開発が進んでいけばこれくらいなら解けるようになります。
ちなみに、皆さんがこのブログを読んでいる時にはすでに改善されている可能性もあります。
ここで、それは前後を読まないとわからないですよねと思う方もいるかもしれません。
では、
問3 次の（1）?（3）で正しいものには○、正しくないものには×を入れなさい。
公園に子どもたちが集まっています。男の子も女の子もいます。帽子をかぶっていない子供は、みんな女の子です。そして、スニーカーを履いている男の子はいません。
（1）男の子はみんな帽子をかぶっている
（2）帽子をかぶっている女の子はいない
（3）帽子をかぶっていて、しかもスニーカーを履いている子供は、一人もいない
この問題は、「AI VS 教科書を読めない子供たち」から引用しています。
答は、（1）○（2）×（3）×
対象のほとんどが大学入試を終えたばかりの新入生のようですが、全体の正答率65.4％だったようです。
ちなみに、国公立と私立をベネッセ模試の偏差値による分類を用いてそれぞれS?Cの4クラスにわけて（国公立S～C、私立S～C）調べた結果。国公立Sクラスでは85％、私大Sクラスでは66.8％と大きく差が出ています。
ここで、私は別に国公立Sがすごいと言いたいわけでも、”最近の大学生”は読解力がないと言いたいわけではないです。
こういった問題はAIがかなり苦手とする範囲です。
つまり、全体を読んで内容を把握したり、今の状況から判断するということが苦手なのです。
これから人間がする仕事というのは、こういったAIが苦手とする範囲になる可能性が高いです。
ということは、企業が国公立Sに分類される大学からアプローチすることは変わらないのではないでしょうか？
ちなみに、問1、問2は日本語の問題でもあります（昨日、山本くんと東京に行きました。とすればいい話）が、問3に関してはおそらく英語で書いてあってもAIには解けません。
この本にも書いてありますが、AIは万能な機械なのではなく優秀な計算機です。
得意な範囲、得意でない範囲があるということです。
私は、この本を読んで改めてこれから必要になってくるのは課題発見力だと感じました。
あくまでAIは計算機です。あらゆる課題をあらゆら条件を加味して判断するのは無理です。
ここで、どうゆう作業が必要かというと、AIに
「解決する問題はこれですよ」
「この条件の中で考えてね」
と教えなければいけません。
例えば、中学高校の物理でやったように、
バネの長さを求めてね。
ただし、バネの重さは考えなくていいですよ。
といったように限定してあげる必要があります。
では、その限定を加えるのは誰か、
人間
です。
つまり、これをできるかできないかがAIを使いこなす人間か、使われる人間かを分けると思います。
その場その場で判断して実行する力を身に着けてほしいと思います。
最後に質問です。
皆さんは、
「AIが運転する飛行機」「人間が運転する飛行機」どっちに乗りますか？
