2017年08月24日

「坂本真樹先生が教える 人工知能がほぼほぼわかる本」

「坂本真樹先生が教える 人工知能がほぼほぼわかる本」

 そういや人工知能、て基本的に分かってないなー、と思い、図書館で借りてみた本です。
 「坂本先生が…」て言うくらいなので有名な方なんかな?
 (申し訳ないが私は知りませんでした)
 と思い一応調べてみましたが、
 「ホンマでっか?TV」に出演されている研究者みたいです。

 綺麗な方だからかな?オスカープロモーションにも所属、てことです。

 ちなみにウィキによれば
 「男性タレントのジャニーズ、
  お笑い芸人の吉本興業と並び、
  美女タレントのオスカー」
 だそうで、所属されているのは美人女優、タレントさんたちが多いらしいです。へぇ。

 まぁそれはさておき、彼女は人間の感性を人工知能で表現する、
 みたいな感じの研究をされているようですが
 (オノマトペなど、感性言語が専門みたいです)

 人工知能学会の学会誌の編集委員でもあり、
 過去にも本を書かれていた縁で、
 出版社から一般向けの人工知能解説本を書いてほしいと依頼された、とのこと。

 人工知能ってなんか男性的な本が多いので、これはユルくて良かったです。
 漫画的なイラストもあるんで、入門編としてはいいかなと。
 ただ詳しい内容は省いてあるので
 既に歴史とか仕組みを知っている人には物足りない内容かもしれない。

 まぁでも素人の私としては良かったです。
 人工知能=ディープラーニング
 かと思っていたらそうじゃなかった
 (あくまでも、ニューラルネットワーク、という1つのやり方の進化形らしい)、とか
 AIが小説書いた、とか言ってたけど構成などは人間が考えた、とか
 ニュースになってるわりに知らなかった内容があったので
わりと収穫な本でした。

 印象に残ったところを挙げたいと思います。

○そもそも人工知能とは
 最初の方に、そもそも人と人工知能との違いは?
 という話がされていました。
 たぶん専門家により定義は色々なのでしょうが
 筆者によれば
 「人は体があり、人工知能にはない」のだそうです。

 人間は、体の五感を通し、外部から情報を得ているが
 AIにはそれがないので
 人間が何らかの情報を入れてあげないと知識を獲得できない。

 また、人には心がある、というのも大きな違いだそう。
 人は、五感からの情報を元に
感じたり、想像したり、共感したり、新しい課題を設定する。
 こういう心の動きがAIにはないのだそうです。

 ただ、しぐさや表情をなどを状況に応じて変えるようプログラムすることで、
 AIに心があるように「見せかける」ことはできるそうです。
 それでも、行動の意味を理解して自発的に動いているわけではない。

○今は第三次AIブーム
 そんなAIですが、今は歴史的に見れば3回目のブームなんだそうです

 ・第一次ブームは1950~1960年代、
 AIという名称がダートマス会議で初めて考え出された
 このときは、検索という方法が使われたそうです

 例えばゲームの解決法、迷路を出る方法などを考えるとき
 人間なら間違えたところに戻ってそこからやり直すが
 機械はいちいち最初から全てのパターンを場合分けし
 最適なものを探す、という泥臭いやり方

 時間はかかるが、
 コンピューターの性能の向上により飛躍的に成績をあげるようになったそうです

 しかしこの方法では、
 病気の治療法など、
 正解がはっきりわからない社会の現実問題には対応できない、実用的でないとして廃れたそうです

 ・第二次ブームは1980年代
  エキスパートシステム、というのができたそうです
これは専門的な問題に特化した人工知能だそう

  この時代の人工知能の特徴は
  知識をたくさん入れて最適な方法を探させるというやり方
  病気の治療法などは、治療例や論文、症状などのデータを学習させることで見つけられる

  このため、データをコンピューターで扱いやすくするにはどのように変換したらいいか、
  などが研究されるようになったそうです

  しかしこのときは
  人間の知識が多すぎ、データを入れるのに時間がかかった。

  また、意味を文脈や状況に応じて理解する
  という人間の脳(心?)の仕組みは複雑で、
  人工知能で再現するのが難しい、
  などの問題があり廃れていった

 ・そして今は第三次ブーム
  1990年代くらいから
  ウェブを使って大量データが一気に入手できるようになったこと、
  機械学習、ニューラルネットワークなどの自律学習の研究も進んだことが大きいみたいです

  また廃れるんじゃ…てな話もありますが
  今度のブームは人類に大きな変化をもたらすことになりそうです

○人工知能とロボットは違う
 人工知能とロボットの違いも書かれていました

 文科省だったか経産省だったかの定義によればロボットは
 「センサーと制御系と駆動系を備えた機械」
 だそうです。

 つまり外の環境を感知し、それに対応した動きをする体があるのがロボット
 産業(製造や運搬など)、医療、介護、農業などで既に応用されている

 しかしAIはコンピューターだけで、動きをもつ体は必要ないそうです

 アンドロイド研究でも、
 体の動きなどを主にするならロボットに近く、
 制御系や人間の思考法などを研究対象にするならAIに近くなる、とのこと

 ただしAIにも体は必要、と考える研究者もいて
その辺は意見が別れるらしい。

 例えば体の感覚や情動から知性が生まれるなら、AIにも体が必要、とする人もいる

 筆者の場合は、人に寄り添う人工知能を目指すならば、
 五感を取り込む人工知能は必要なのでは、
 と述べています

○AIの進化の段階
 AIの進化は五段階に分けられているそうです
 1 人工知能家電
  部屋の温度をキャッチして温度や湿度を制御するエアコンなど、
  入力、出力の関係がわりと単純に制御されるものを指すようです

 2家電のもう少し複雑なもの
  掃除機のルンバなどがこれに当たる
  数十の行動パターンを持ち、
  状況に応じて最適な動きを選択するそうです
  つまり入力から出力までの経路が1より高度

 3機械学習をするもの
  何かの教師データをたくさん学習することで、
  行動パターンを自分で学習する
  ただし学ぶためのプログラムや、正解などは人間が入れる

 4何かの目的に特化して、自ら学ぶプログラムを持つもの
  3と違うのは、人がするのは教師データを入れるだけで、
  学びかた(特徴やルールの抽出)は人工知能自身が考える、ということ
  最近流行りのディープラーニングはこの段階に相当するらしい

 5汎用的な人工知能
  4の場合、囲碁のための人工知能、医療診断のための人工知能、など、何らかの目的に特化しているが
  5の段階では、
  人間と同じく全てのことが1つの機械でこなせる
  感情や判断などもできるようになる

 4までの進化の仕方では5の段階はたどり着けないだろう、
 もっと飛躍的な技術が必要なのでは
 と考えられているそうです

 5まで来ると、人間並み、あるいは人間よりも高度な知能を持つ可能性も高くなる
 いわゆるシンギュラリティが起きる

○シンギュラリティの定義
 私も漠然としか分かっていなかったシンギュラリティですが、
 筆者の言葉で言えば
 「人工知能が、自分よりも賢い人工知能を作り始める時」
 だそうです。

 今は、関数曲線で言えば
 1以下の数を掛け算している状態で
 この場合元の数よりは小さくなる
 つまり自分よりは幼いAIを作っている状態

 しかし1より大きい数を掛け算したらどんどん大きくなる。
 この1以下か1以上かの境目がシンギュラリティなのだそうだ。

 シンギュラリティ=「特異点」と聞いていたけどよくわからんと思っていたので、
 これは何となく腑に落ちる説明でした。

 「ムーアの法則」(コンピューターチップが1.5年ごとに2倍になるという法則)というのがあり
 これに当てはめれば2045年にシンギュラリティになる、と言われているそうです

○人工知能が人間を滅ぼす可能性
 シンギュラリティが起きたら人工知能が暴走して人類を及ぼすのか…
 という懸念についても書いてありました。

 松尾豊氏によれば
 人工知能増殖には3つのシナリオが考えられるが
 どれも人類を滅ぼすとは考えにくいそうです

 ・1つはAIが「自分を増やしたい」という欲望を自分に組み込み、ロボット(物理的なもの、ハード)のコピーを作る

  しかしこの場合、ロボットを作る材料を調達するのが大変
  ロボットを作る機械をロボットが作れば可能では?という気もしますが
  それは遠い未来ですね…

 ・2つ目はAIが「自分を増やしたい」という欲望を組み込み、
  プログラム(ソフト)をコンピューターウイルスのごとくどんどんコピーしていく

  しかしこの場合、色んなコピーが出来れば不具合も起こりうるが
  全ての不具合に対応するのはAIのみでは難しい

 ・3つ目はAIが人工生命を作り、そこにAIのプログラムを入れる

  しかし人工生命が外的な環境変化に全て対応するのは不可能

 結局、AIは未知のトラブルには弱い。
 進化なんて危機への適応だらけだが、AIは危機には弱いということですね。

 (ただしAIの予想外の進歩による危険性を指摘する人も少なくなく、
 http://tocana.jp/i/2017/03/post_12479_entry.html
 などのサイトによれば
 「ケンブリッジ絶滅リスク研究センター」というところが発表した
 「地球壊滅の脅威10」のうち3つに人工知能によるものを挙げています。
 ・人工知能が人間の目的と違う発達をすること、
 ・バイオハッキング(人工生命を勝手に作ること)
 ・キラーロボット、だそうです

 スティーブン・ホーキング博士、ビル・ゲイツ氏、イーロン・マスク氏なども
 AIに危惧を抱く発言をしているとか…
 
 そういえば中村文則さんの小説「R帝国」なんかは、
 AIや記憶を操作する薬など、高度文明を支配層が利用して大衆を巧妙に操り、
 しかも操られている大衆はそれなりの娯楽を与えられ気づかない。
 支配層に抵抗する人もいるが、そういう人は排除される方向に大衆の思考が操作されていく…
 という近未来社会が描かれて、なかなかコワかったです)

○AIにとって変わられる仕事、人間に残る仕事
 これも結構、シビアな話です。
 AIが人間並み、あるいは人間より優秀になってきたのは
 ・画像認識、音声認識
 ・ビッグデータを使った予測
 ・ある程度のマニュアルに沿った応答
 ・決められた動き
 …などだそうで
 具体的には
 ・医療診断、審判
 ・受付業務、電話オペレーター
 ・データ解析、
 ・金融、証券、保険
 ・運輸、物流
 …など。
 ほかには、検索と連動した広告業、
 文書作成、デザイン、作曲なんかも行っているそうです
 ですので広告業界とかウェブデザイン、産業デザイン、とかも危ういですね…
 そう言えば新聞記事も、気象予測など事実を伝えるだけのものならAIが書いていました

 一方AIが苦手なのは
 ・手先を使う繊細な動き
 ・経験が必要とされるもの
 ・高度な判断が必要なもの
 ・複雑な人とのやり取り
 …などで
 具体的には、
 ・歯科技師
 ・理学療法士
 ・カウンセラー
 ・責任者
 ・教師
 などだそうです

 仕事って廃れることもあれば新しく生まれるものもあるので、時代に合わせた能力を付けていくことが重要なのかも。

○AIに入れられるデータ
 AIに入れられるのは
 テキスト、画像、音声など、デジタル化できるデータだそうです

 最近は音声認識の分野も進歩がめざましく、
 マイクの性能も上がっている。
 また、従来は音声認識と、言語への変換は別個に処理していたが、
 聞き取ったものを同時に言語に変換する技術も進んでいるそうです

○AIに入れられないもの
 ・言葉の意味
  会話や文章の中で、ある単語の意味を理解する仕組み
  てのは意外と複雑なんだそうです

  意味を記憶、学習する研究に
 「意味ネットワーク」
 が考えられていて
 心理学の話にもよく出てきます

 これは、人は、それぞれの言葉をバラバラに機械的に覚えるのではなく、
 他の言葉とのネットワークを作りながら覚えていく、というもの

 例えば「ウサギ」という単語は
 「白い」「ふわふわ」などという連想される単語と強いネットワークを作り
 「かばん」とか「青」など関係無さそうな単語とは結び付きが弱いもの、として記憶される

 梅干しを見て唾液が出るのも
 赤くて丸くてしわしわのもの、
という概念と
 酸っぱさとが結び付いて記憶されるからだそうだ

 これをAIに実現させようとすると、
 全ての単語、知識を入れる必要がある
 第二次ブームではこれをしようとしたが、あまりに膨大なため挫折した

 第三次AIブームではビッグデータを扱う技術が進み、
 言語データをたくさん入れられるようになった
 このため現在は、それぞれの言語の意味ネットワークを、
 人工知能自身に見つけさせようという方法がとられているようです

 例えばIBMのワトソン
 (質問に答える人工知能らしい)
 はWikiなどのデータをたくさん入れてあり
 ある単語を入れると、それと関連性の高そうな答えをさがしだす仕組みなのだそう

 ただし、ワトソンくんは質問の意味は理解してなくて
 ひたすら関連性の高いものを捜しだすだけなのだそう
 (NHKのAIひろしもこのやり方?
 でも、「理解できた」てどうやって判定するんだろう?答えが探せたら理解できたってことにはならないのかな?
 と思いました)

 もう1つ、人工知能に入れるのが難しいのは五感の感覚みたいです
 視覚、聴覚、味覚、臭覚、触覚のうち、
 視覚、聴覚以外の3つはまだまだ再現しにくいらしい

 ・味覚はセンサーが複雑
  そもそもAIは食べないから必要かもしれないが、
  レシピを考える知能はある そうです
  この場合、言語化された味(つまりテキスト化されている)と食材のデータを元に
  調合のしかたを考え、レシピを作るらしい

 ・臭覚は、今のところ受容体が400近くあり、組み合わせが大変らしい

 ・触覚は一番大変らしい
  皮膚は体全体に広がるし、個人差も大きいのだそう

 次に、人工知能がどう学習しているかの話もありました
○機械学習とは
 機械学習は、人が学びかたをプログラムしなくても、
 コンピューター自身に特徴やルールを見つけてもらう学習方法

 大きく3つに分けられるそうです
 ・教師あり学習
  これは親データと正解を入れ、学習させる
  例えば猫の画像を見せて「これは猫」と言語として教える
  ここから、「こういうものは猫」と学習していく

  やり方としては要素を数値化するのだそうで
  例えば何かの特徴があれば「0.75点」「-0.2点」など、加点を加える
  (この点数の大小を「重み」というらしい)

  そして、最終的な点の大小で正解を決める

 「スパムメールかどうかを見分ける」などの分類問題
  (メール中の単語を要素として、加点あるいは減点していく)
 「温度や湿度から明日の降水確率を出す」などの回帰問題
 があるそうです

 ちなみに降水確率では、
 パラメータ(温度、湿度、風など)と
 求めたい値(降水確率)との回帰式(関係式)を作り、
 そこに現在のデータ(今の温度、湿度)を代入して予測値を求める、
 というやり方をとるそうですが

 これらのパラメータ要素が多すぎたり
 極端にズレた値が混じっていると結果が大きく変わる欠点があるそうです

 また、学習しすぎると未知の問題に対応できない(過学習、というそうです)

 …つまり、あんまり柔軟性は無さそうですね。

 ・教師なし学習
  これは、正解の分からないデータを分析するのに使われる

  例えば顧客データを入れ、
  その顧客の好みに合うと思われる商品をアドバイスするサービスなど

  この場合、人工知能はデータを元に、自分で顧客をタイプ別に分ける
  ただし分類の仕方も色々できるので
  「同じ人数ずつにする」などの縛りはかけておくそうです

  ネットの購入履歴から傾向を把握する、などにも使われるらしい

 ・強化学習
  これは動物の学習と似ているそうです
  正解にたどり着けば加点し、
  不正解ならマイナス点を与える

  つまりマウスの実験などで、成功したら報酬(えさ)を与え
  失敗したら罰(電気ショック)を与えるのと同じ

  これにより、より正解に近い道を早く学ぶことができるそうです

次は、AIの中でどうやって知能を実現させているか?の方法の話。
○ニューラルネットワーク
 ニューラルネットワークとは、
 人間の脳にある神経ネットワークをコンピューター上に再現させたものだそうです。

 今流行りのディープラーニングはこの進化形なのだそう

 生物の脳のニューロンの仕組みを書くと、
 ニューロンはトゲトゲのある神経細胞で、
 それぞれのトゲから軸索と呼ばれる糸みたいなものが伸び、
 別の神経細胞の軸索の端っこと接している
 接する部分はシナプスと呼ばれる

 1つの神経細胞が活性化すると、
 電気刺激が軸策、シナプスを通して別の細胞に伝わる

 色んな別の細胞から電気刺激を受け取った次の細胞は、
 電気刺激の総量が、ある程度の値以上になると活性化するが
 それ以下なら何も起きない

 この仕組みをコンピューターで再現したそうです

 最初は1940年代に
 ウォーレン・マカロックさん、ウォルター・ピッツさんという方たちが「人工ニューロン」を考えたそうです

 やり方としてはシンプルで
 複数の入力ニューロンから、出力ニューロンに信号が送られる仕組み

 各入力ニューロンから出る信号には、それぞれ色んな値の「重み」があって、
 出力ニューロンの受けとる信号の総和が、
 ある値以上なら出力ニューロンは出力を1、
 それ以下なら0の信号、とする
 …というもの

 数字だと分かりにくいですが、
 ある人が色んな人から何かの商品の評判を聞いて、
 聞いた人が他の人に話したくなるときが出力1、話すほどの気は起きないのが0、
 と例えていました。
 この場合、噂の出所が信用できるほど「重み」の値が大きくなるらしい。なるほど。

 この人工ニューロンをもう少し進化させたのが
 「パーセプトロン」だそうで
 これは、入力ニューロンと出力ニューロンを2層に並べてつなげているそうです
 この際、出力は0と1のみではなく「0.7」とかの値で出す
 また、入力層から出力層の「重み」の調整をできるようにする
 これにより、
 望み通りの出力値になるよう、
 重みを微調整させるよう学習ができる

 ただこのやり方だと、
 はっきり関連性のあるデータの学習はできるが、それ以外はできないらしい

 そこでこれをさらに進化させたのが
 「バックプロパゲーション」
 これは1986年にデビット・ラメルハートさん、ジェフリー・ヒントンさんらが考えた方法で
 入力層と出力層の間にもう1つの層を作り、3層構造にしたもの

 これは、出力の答えが正しくないときとか、誤差があるときに、
 その間違った答えを真ん中の層あるいは入力層に返して、
 誤差をなるべく小さくするよう信号の重みを自動的に調整させる
 (重みには、
 入力層と中間層をつなぐ重みと、
 中間層と出力層をつなぐ重みがある)

 例としては手書き数字を「7」として認識させるやり方で
 この場合は入力する手書き文字データを細かい点に分けて
 それぞれの点の光の色データを入力層に入れる
 入力層のピクセルはたくさんなので、その入力層から来る重みもたくさんある

 そして出力が間違って「1」などになってしまっていたら
 出力文字が「7」になるまで全ての重みを調整する、
 という気の遠くなる作業をするそうです

 学習には時間がかかるが
 これだと2層ではできない問題ができるようになったそうです

 そして、2層より3層がいいなら層をもっと増やせばいいのでは…
 とも思われたが

 しかし、そうはうまくいかなかったらしい
 というのは、間違った答えを中間層に返しても
 調整されるのは出力に近い層にとどまり、
 入力に近い層まで調整するのが難しいのだそうです

 …ここでニューラルネットワークの進歩はしばらく頓挫したそうです

○ディープラーニングのスゴいところ
 ここを乗り越えたのがディープラーニングなのだそうです

 これが世に出たのは2012年、
 頓挫してからしばらくたっていますね。
 考えたのはバックプロパゲーシヨンを考えたジェフリー・ヒントンさんだそうです

 ディープラーニングでは、
 4層以上のニューラルネットワークを使うのだそうです
 多層だとうまくいかなかったんじゃ?…て思いますが
 そこには工夫があったらしい

 いまいち理解してないですが私の理解で書きます
 1つは、学習を階層ごとにしたこと
 もう1つは、オートエンコーダー、といって
 入力と出力のデータを同じにしたことがミソだそうです

 同じとはどういうことか?
 手書き文字認識の例で言えば
 バックプロパゲーションの頃は
 入力は手書き文字、出力はパソコン文字を正解として与えていたそうですが、

 ディープラーニングの場合は入力も出力も手書き文字にして
 特徴はAI自身に抽出させたそうです

 これにより、層が入力側から出力側に進むたびに情報が圧縮され、
 必要な特徴の要点だけが取り出される
 最後の出力層でまたもとのデータに戻って答えあわせができる
 という仕組みだそうです

 統計処理の「主成分分析」と同じ、と書いてありましたが
 主成分分析はよくわからん…

 イラストでは、
 途中でギュッとデータが凝縮され、最後でまたデータがポン、と広がる、て感じなので
 私のイメージでは
 画像の圧縮、解凍みたいな感じかなぁと思いました
 (違ってたらごめんなさい)

 多分層ごとで学習するので
 層が進むたびに洗練された要点だけが抽出されていくのでしょう。
 しかも始めと終わりのデータは全く一緒なので
 出力層から近い層と入力層に近い層とで重みの調整に差が出ない、という利点がありそうです

 筆者としては、人間の脳でも似たようなことが起きてそうで理解しやすい、とのことです

 ちなみにディープラーニングでは
 音と画像、文と画像など
 違う種類の情報も一緒に扱えるのだそうです

 また、ディープラーニングは
 「4層以上のニューラルネットワーク」の総称に過ぎず、
 層の作り方とかネットワークのつなぎ方の違いなどにより、
 細かくいうと手法はたくさんあるんだそうです。
 現状でベストというわけでもなく、日々改善もされているそうです。

 ディープラーニングと言っても色々なんだなぁと思いました

○遺伝的アルゴリズム
 ディープラーニングはニューラルネットワークの1つですが
 他にも「遺伝的アルゴリズム」という手法もあるそうです

 遺伝的アルゴリズム、とは
 ダーウィンの進化論を再現したようなものだそうです。
 (ニューラルネットワークは脳を再現したようなもの、ですし、こちらは進化論。
 人類の仕組みってやっぱりすごいなあと思います)

 遺伝的アルゴリズムは、
 無限にある答えから、
 最も良さそうなものを探すのが得意なのだそうだ

 ダーウィンの進化論とは
 ・突然変異はランダムに起きる
 ・進化とはある目的に向かっているわけではなく、機械的に起きる
 と捉えているそうです

 つまり、変異は何の意図もなくランダムに起き、
 その変異の中で、そのときの環境に一番適応している個体が機械的に選ばれる、
 ということらしい。

 そしてこの進化論をアルゴリズムとして再現したのが遺伝的アルゴリズム

 具体的には
 1 n個の個体を作る
 2 次の世代を作るとき
  ・そのままコピー
  ・別の個体とかけあわせる
  ・突然変異
 のどれかを選ぶ
 3 n個になったら次の世代ができる
 ある程度これを繰り返して
 そのときの環境に最適な個体を答えとして選ぶ

 …というやり方だそうです
 実際これは、株取引、飛行経路の最適化などに使われているそうです

 このあと、人工知能の実用例が書かれていました
 手法としてはやっぱりディープラーニングが多いのかな?
○ゲームAI
 NHKの羽生善治さんの番組でもやってましたが
 囲碁の「アルファゴ」「ディープゼンゴ」、
 将棋の「ボナンザ」などが有名ですね。

 将棋の場合は、たくさんの対局譜面を機械学習させることで、
 盤や駒の位置関係など、どこに注目すればいいかがわかるようになったそうです

 囲碁の場合は、最初の2手のありうる方法が他の将棋やチェスなどのゲームに比べ、膨大なのだそうですが
 この場合、過去の譜面からの学習だけではなく
 人工知能同士の対局も3千万局(人が毎日10局しても8200年かかる!)させて学習させたのだそう

○画像診断のAI
 画像診断の技術は向上し
 今では顔認識、指紋認識が実用化されている。
 膨大な量の顔写真を学習させるのだそう

 また医療診断(ガンの検出、ほくろかメラノーマかの判断など)
 も研究されているそうです

○自動運転
 自動運転は研究途上で
 手順としてはシミュレーターを作り、
 バーチャル運転をたくさんさせて学習させる
 さらに、なにか飛んでくるとか、普段ならあり得ない状況も学習させる、
 という方法が考えられるそうです

 しかしまだまだ課題はある。

 1つは運転の場合、画像ではなく動画
 変化する状況にリアルタイムで反応せねばならない

 もう1つは視覚などの情報を捉えるセンサーをどこにつけるか
 どんなセンサーを付けるかの問題もある
 今のところレーダーの活用、3D地図やGPSによる位置情報の把握、などが考えられるそうです

 そして一番問題なのは、事故が出たらどうするか
 誰が責任を取るのか
 予防策をどうすべきか
 (プログラムは人間が作ったわけではないので、プログラムを変えられない
  事故が起きないような学習を機械にさせないといけない)

 というわけで課題は多そうです。電車など、決まった道を走るものなら既に自動運転はされていますけどね…

○会話AI
 言葉を理解するAIはいまだないが、会話のやりとりは進歩はしているようです
 大きくは2つに分けられるそうです
 ・知識ありの会話
  IBMのワトソンなどがこの例で
  マニュアルをもとにコールセンターのオペレーター支援なとはしているそうです

  ワトソンくんは先程も出ていましたが、質問を音声認識し、テキストに変換
  それを単語に分解し、データベースからその単語と関連性の強い文章を探す…
  というやり方で
  学習させることで精度をあげていくのだそうです

  シェフワトソン、てのもあって
  キーワードのイメージにあうレシビ提案をするらしい。

 ・知識なしの会話
  これは簡単なおしゃべりロボットだそう
  おうむ返しなど、ルールを仕込んで返答させる
  仕込み方はいくつかあり
  ・辞書型…単語とテンプレートの組み合わせを記憶させ
   ある単語が来たら返す言葉を決めておくやり方
  ・ログ型…過去の履歴から回答を探す
  ・マルコフ型…会話をバラバラにして分析し
   ある言葉のあとに来る確率が高い言葉を持ってくる

  これらの組み合わせで簡単な会話はできるが
  前提知識が必要な話とか
  意味がたくさんある言葉とか(「凧を上げる」「蛸を揚げる」)の理解は難しいみたいです

気晴らしのおしゃべり程度はOK、てことですね。

○小説
 クリエイティブな分野は評価が難しいので学習しにくい、
 というのはあるみたいですが
 小説をAIに書かせる試みはいくつかあるようです

 星新一賞は人間以外に書かせてもOKというユニークな小説の賞で
 2016年には11本のAI作品が出されたそうです。これは新聞でも話題になってました。

 そのうちここで紹介されていたのは2つで
 1つは「きまぐれ人工知能プロジェクト作家ですのよ」
 このプロジェクトでの作り方は
 小説の構成、条件設定は人間が行い
 文章部分をAIにさせているらしい

 もう1つは「人狼知能プロジェクト」
 これは村人に紛れ込んだ人狼を探すゲームを人工知能に作らせる、というもの
 大まかなシナリオをゲームとして人工知能が作り、
 人間が面白いと思うものを選んで、それをもとに小説として書く、
 というやり方みたいです。

 つまりどちらも完全にAIではなく
 骨組み作りとか大事な所は人間が担うみたいです

 小説を書くには
 テーマを決め、筋書、構成、登場人物、時代背景などを決め、
 そのあとに意味の通る文章を書く、
 というたくさんの手順があり
 なかなか大変そうです。
 ていうか人間でも書ける人はごくわずかですよね。私も書けません…

○絵、音楽
 イメージを指定して、写真を元にデザインや画像を作る
 というサービスは既になされているようです

 また、音楽スタイルや技術を学習させて独自の曲を作る
 ということもされているようです。

 意外と文章よりは実現早そうだなーと私は思う。
 そもそもアートって競うものでもないし
 組み合わせのパターンをたくさん作るだけでも斬新なものができそう。

 アーティストも、AIから仕事を奪われるというより、新たに刺激を受けられるなら
 それはそれでいいのかなと思ったりします。

○筆者のあとがき
 筆者としては
 これからの人工知能は「感性」ではないか、とのこと

 人間の気持ちよさとか美しさとかの価値観などは、
 五感や感情から来ている
 ここを理解できる人工知能が必要なのでは、とのことです

 また、どうしても人工知能って、理性とか正解、予測など
キチキチしたものを出すものになりがちですが

 人間ってのは感情もあるから判断の誤りもあるし
 そもそも正解を求めてないときもある
 好みなどは個人差があるから優劣はつけられない

 そういった人間に寄り添う人工知能に今後は可能性があるのでは、
 という感じでしめくくられていました。

○感想など
ざっくりですが、AIの仕組みなどが何となく分かって面白かったです。

AIが人間とか生命体を模しているとすれば、
我々は生命体の進化を短期間で見せられているようなものなのかもしれない、とも思う。
AI開発により、人間の思考法とか脳の仕組み、意識とは何か、という問いへの理解が更に深まるのかなと思いました。

色んな所でAIが人間を越えたら…の危惧が言われていますが、
私は結構楽観的です。
というのは本当に賢いAIならば、
生き残るには「多様性を保つ」のがいちばんの得策だと気付くのではと思うからです。

これは社会的に色んな考え方の人がいた方がいい、てのもあるし
宇宙の中で生命体が生き残るために色んな生物がいた方がいい、
という物理的な意味合いもあります。

AIは最強頭脳、みたいに言われるけど
天変地異が起きたら真っ先に壊れるでしょう。
つまり物理的変化にはめっぽう弱い。
百歩譲って、それを防ぐために耐熱性、耐寒性素材を見つけるにしても、自然の中からヒントを探さないといけない。

結局我々生命体は「土が無きゃ生きていけないのよ」だと思う
(「天空の城ラピュタ」でシータが言ったセリフですね)

それに人類も、何だかんだ言って「善なる方向」に進んでいるんじゃないかしら。
もちろんテロとかは無くなってないけど
奴隷制度とか差別は昔よりは無くなっている。
過去から学んで良くなろうとはしていて、
それはAIも同じではないかと。

筆者が「これからは感性を持つAI」と話しているように
AIを怖いものとして捉えるのではなく
共感しあい、協調しあい、仲良くしていける社会が実現するといいなと思います。

日本人って、感性とか思いやりとか可愛い文化とかその辺は強いので
そういうものを融合したAIを作ることに貢献できたらな~と思いました。

まぁでも悪用の可能性はゼロではない。
時代に乗り遅れないように、あるいは利用されないように、
新しい技術は勉強していこう。

というわけで今回はこの辺で。
posted by Amago at 08:36| Comment(0) | 本(科学) | 更新情報をチェックする

2017年08月22日

子供の前で食後に間食する義母さんに一言言ったら怒られた件

子供の前で食後に間食する義母さんに一言言ったら怒られた件


 昨日は暑かった…
 そのせいか昨日は義母さんとちょっと衝突してしまいました。
 今回はこのことについて。

 義母さんは更年期障害の後遺症もあり、暑さに滅法弱いです。
 頭がくらくらするらしい。

 そのくせ、夕方まだ暑いのに
 「汗もかかんと」と、
 長袖で草むしりして
 「あつい~」と言ってるからよくわからん。
 1日くらいやらんでも良かろうに。

 さてそんな昨日の夕食の時。
 さすがに暑いのでクーラーはつけていますが、
 クーラーは居間についていて食堂にはなく、
 居間の冷やした空気が流れてくるのを待つしかないので効きが悪い。
 ですので、食べ終わったら涼しい居間にみんな移動します。

 しかし下の子は食べるのが遅く、最後まで一人で残ってしまう。
 それで義母さんに
 「おばあちゃん、食べ終わるまでここにいて」
 と待ってもらっていました
 (私は食器を洗っていました)

 すると、義母さんは手持ちぶさたなのか、
 冷凍庫からアイスを出して食べようとする。
 私はまだ下の子がご飯が終わってないので、
 子供が食べたがったら困るし、慌てて義母さんに
 「もー、やめて!」
 と言いました。

 本当は義父母さんの食べるもの、あれこれ口出ししたくないし
 しないように気を付けています。
 私だって指示されるの嫌だし。

 なので、義父さんが食事中に、お酒のつまみにスナック菓子を食べるのも黙認。
 (心の中ではイライラしてますが)

 子供が目ざとく見つけても
 「あれはおじいちゃんのだから」
 「君らはご飯入らなくなるからダメ」
 と言うだけ。
 それで欲しがっても義父さんに任せる。
 個別交渉してくれ、という感じです。

 また、義母さんは、たいがいご飯後に一口足らん、とか言って
 饅頭とかアイスとかたまに食べますけど
 これもイライラはするが
 子供が食べ終わった後ならば、何を食べようが何も言わないようにしている。
 (本当は健康を考えればいいことではないのだが)

 だから言うのはよっぽどの時なんだけど、
 昨日は私も少々暑さで苛立っていたのもあり
 ついキツい言い方をしてしまった。

 義母さんは、
 普段私がイラッとはするけどなにも言わないようにしている、
 という事実は知らないだろう。
 だからたぶん食べ物に口うるさい嫁だと思われてるんだろうな。

 昨日の場合は、
 子供が終わったあと、
 義母さんがアイス食べられるようにスプーン出しといたんだけど、
 義母さんはすねてしまって
 「アイス食べたらあかんのか」
 とかぶつぶつ言ってました。
 「意地悪で言うてんのと違う、
  子供がまだご飯食べてるのに欲しがったらあかんから言うてんのに、何でそんな言い方すんの!」
 と怒ってしまいました。

 ここからずーっと腹立ってしょうがなかった。
 私は正しいこと言ってるのに、て。
 下の子にも「あんたが食べんの遅いから悪いのよ!」と当たってしまいました…

 でもこういうやり方好きじゃないなぁ…と心のどこかで思っていて
 なんかモヤモヤしてました。

 若いときは、
 私は正しい、て筋を通すこと言って相手を言い負かしてスキッとしたものだが
 ある程度年を重ねると、
 「正論を言うのがいいとは限らない」と思う。

 何だろう、たしかに正しいことをいうのは大事なのだが
 言い方の問題と言うか、
 言われた側の気持ちにもならないと…、と思うようになった。
 相手を言い負かして、
 相手との今後の関係を悪くする方がマイナスになることがある。

 昔読んだ本に
 「相手が間違っているときほど、思いやり、謙虚さ持たないといけない」
 みたいなことが書いてあったけど
 今回はそれが足りなかったなぁ…と。

 かといって、私が悪かったと謝るのもなんかおかしい。
 子供のためを思って言ったことだし、
 できれば義父母さんには、子供の前で食事前後に間食はしてほしくない、てのは事実なので、
 謝ってしまったらそれはそれで子供や義母さんに対して筋が通らない。

 どうすりゃいいんだろうなぁ
と思ったんですが

 一晩寝て思ったのは
 「正しいと思うなら、もうそれ以上蒸し返さないこと」かなぁと思いました。

 食い物に口うるさい嫁だ、と思われても仕方ない。
 嫌われても筋は通す覚悟が要るのかな、と。
 たぶん、蒸し返したって
 「私は悪くなかったもん」
 ていう自己防衛の言葉しか出てこないような気がする。
 言ってしまったこと、済んだことは取り消せないので
 結果は潔く受け止めることかなと。

 会社だって、上司がある判断をするとき、
 一部の部下には恨みを持たれるかもしれない。
 しかし、上司はそのとき、それがベストなものと判断して選択したわけで
 そこで恨みを持たれても仕方ないと割りきるしかない。
 決断とはそういうものではないかと思いました。

 もうひとつは、今後の対応方法です。
 昨日のケースも、義父さんのおつまみと同じで
 ほっといたら良かったのかもしれない。
 子供が欲しがったら
 「ご飯食べてからね」て言って、
 あとは義母さんに引き受けてもらう。

 子供が本当に欲しければ交渉してもらう。
 それで子供がご飯食べないでアイス食べてたら
 さすがにそれは良くないと義母さんも気づくだろう。

 本人に気づいてもらうのがベストなんだろうなと思いました。

 もちろん、食事前にお菓子を食べさせようとする、とか
 ご飯よりもお菓子を勧める、
 などよっぽどの例なら
 「ご飯ちゃんと食べないといけないから止めてください」
 てキッパリ言うべきだろうとは思う。

 しかし、うちの義父母さんはそこは気を使ってくださってまして
 「先にお母さんに聞いてからね」
 と子供に言い、私に確認をとらせる、
 という手順を踏んでくれています。
 そこはありがたいです。

 それにしても、食べ物のことって気を使いますね…
 例えば買い物は普段は義母さんにお願いしてるんですけど
 たくさんあるのにまた買ってきた、てのはけっこうある話で
 しかしそれはなかなか言いづらい。
 なんとか無理矢理消費しますけど。

 ていうか何回も同じ料理出して、
 いっぱいあるんだよというのをアピールしたりとか(笑)

 子供のおやつなんかもかぶることが多いので
 何回も同じの出して、不満を子供に言わせるとか(笑)

 ただイラッとしてたら
 「これ、まだあるんだけど…」
 言ってしまうこともあり
 (そういうときは、既にある袋をどさっと見せたりする)
 義母さんには
 「食べることにはうるさい」
 と思われてるかもです。
 まぁ、基本食べ物にはうるさいのでそこは認めることにします(笑)

 今後もたぶん子育てについて、
 義父母さんとの方針のズレで色々モヤモヤするとは思いますが

 言うべきことは言う、
 言ったら筋は通す、
 でも言い方には気を付ける、

 ていうのは心に留めていこうと思います。

というわけで今回はこの辺で。
posted by Amago at 08:54| Comment(1) | 子育て | 更新情報をチェックする

2017年08月20日

Eテレ「ここがズレてる健常者2 障害者100人がモノ申す」

Eテレ「ここがズレてる健常者2 障害者100人がモノ申す」

先日やっていた番組の第2弾。
障害者が健常者に日頃ズレてると思うことを語っていただき、
互いの理解を深めようという番組だそうです。

司会は前回と同じく、有働アナと鈴木おさむさんでした。

見た感じでは、前回よりはややヘビーだったかなぁという印象。
MZK(最もズレてる健常者)も選んでいましたが、
あんまり意味ないというか、
出演者の中で発言する人とあんまりしない人との差が大きかったんで、
その時点で決まっていたかなぁという印象でした

○今回のゲスト
 今回の健常者ゲストは、FUJIWARAのお二人、ハライチの岩井さん、カンニング竹山さん、土田晃之さん、千秋さん、菊地亜美さんでした。

 藤本さんの後輩芸人の鈴木ちえさんも障害者側で出ていて
 藤本さんは
 「あいつ俺に
  「その顔のデカさ障害ですよ」て言いよったんすよ、
  顔デカい障害って何やねん」(笑)

 障害者側では、前回出ている方もおられました。
 バリバラレギュラーの玉木さん、寝たきり芸人のあそどっぐさん、統合失調症の茶ボーズさんなど。

○健常者から障害者へ、究極の質問
 今回はコーナーを設けていて、
 最初は健常者タレントから事前に聞いていた質問を障害者さんたちにぶつけています。

 最初はFUJIWARA藤本さんから。
 「健常者に生まれたかったですか?」

 なかなかストレートな質問ですね。
 聴覚障害者の女性は
 「全然思わない」ときっぱり答えていました。
 彼女は聞こえないことに満足している、
 友達もいるし聞こえないことに理解ある人もいるし、
 ろうあ者だからこそ体験できることもあったから聞こえない方がいい、
 とまで言い切っています。

 藤本さんは
 「みんな健常者になりたいんかと思ってましたけどねぇ」

 視覚障害者の女性の意見は
 「健常者が幸せ、障害者が不幸なんじゃなくて、
  社会で生きていく上で不便かどうかの問題」と話していました。
 例えば雑誌も見たい、服も一人で選びたいのに、
 人に聞かないといけないのが不便だそう
 「障害者は不便なだけで、不幸ではない」とのご指摘。
 その不便さを解決していけば、より幸福になれそうです。

 「健常者も不幸なことあるでしょ」という人もいて
 藤本さんだったか、「障害があると、選択肢が減るのかなぁって思うんですけど…」と答えると
 筋ジスの方が
 「選択肢が多すぎても結局選ぶのは1つ、
  私たちは選択肢が少ない分、迷わなくてすむ」
 なるほど、そういう考え方もありますね。
 また、障害があるからこそ選択肢が豊かになる場合もある。

 さて次の質問、というか、千秋さんは「思い付かない」
 発達障害の方は
 「私の障害は見た目では分からないんですけど、
  困ったときに助けてくれればそれでいい」 と答えていました
 千秋さん
 「普通にしてていいってことですか」
 彼女は
 「配慮されるのは逆に嫌っていうか、
  一人の人間として見てほしいです」

 藤本さんは
 「でもこっちもどこまでしていいか分からないですよね」
 竹山さん
 「要は余計なことすんなってことでしょ?」
 土田さん
 「でもそれが難しいですよね、
  僕ら余計なことしろって小さい頃から言われてて、
  それが良いことみたいに思われてる」
 たしかに、
 「困ってる人は助けてあげましょう」ていいますね。
 でもそれがありがた迷惑、余計なお世話になるかもしれないから難しい。
 考えても分からんし、本人に聞く方がいいのかな?

 さて次の質問は岩井さんから。
 「自分の代わりに、他の健常者の誰かが障害者になるとしたらどうか」
 この質問には会場がザワザワ。
 私も、??意図が分からんなと思いました。

 岩井さんによれば
 「先天性の障害だと確率の問題だから、
  自分じゃなくても良かったと思うんじゃないかと…」
 それならほかの人が代わりに障害になる必要はないんじゃないの?何を答えさせたいのか分からん。

 するとある障害者の方は
 「誰かに私の障害をあげるとしたら、というなら差し上げますけど、
  そう聞いたらどう思います?」
 岩井さんは
 「さきほど、障害があっても良かった、て方もいたから、
  人それぞれかなぁと…」

 すると他の障害者の方が
 「障害を身に受けて来たのが自分の人生なんです、
  誰かにあげられたら、という軽い意見とは違う」
 「健常者になれたら良かったのかもしれない、
  でもそうなると、今まで生きてきた三十何年は何だったの、て話になる」

 「そもそも何をもって健常者、障害者って言うんですか?」
 「それって社会が決めてることですよね」
 議論が感情的になってきたので
 土田さんは
 「それ言っちゃうと、もう何もしゃべれなくなっちゃうよ」

 そしてある障害者は
 「岩井さんの質問の闇の深さを感じました」
 …ちょっと気まずい空気が。

 おさむさんは
 「お互いの距離を縮めようと思ってましたけど、逆に広まった感じが…」
 「殺伐とした空気で行きましょう」と一応おさめていました。

 (このくだりはやや不快でしたが、
  岩井さんの聞きたいことは、
  たぶん最初の藤本さんと似たようなことなんだろう。
  でもなんで岩井さんの聞き方にトゲを感じるのかなぁ、
  と私なりに考えました。

  たぶん、藤本さんの聞き方なら
  「障害を持ったことについていいか悪いか、どう感じていますか」
  というニュートラルな質問なんだろうけど

  岩井さんの聞き方だと、
  まず障害をハナからマイナスと決めつけて、
  それを誰かにあげればそれでその人の問題が無くなるでしょ、
  みたいな上から目線の考え方が根底に見えるからかなぁと思いました。
 (…岩井さんはそこまでは思ってないでしょうけどね)

 でも障害のある人って、
 障害はマイナスではなく、その人の個性なんですよね。
 だからその人の障害も、その人がそれを受け入れて生きてきたことすらも、その人のアイデンティティ。
 それは、健常者が自分の短所を受け入れて生きるのと変わらない。
 それを全てみんなありのままその人として、認めあうことが大事なのかなと思いました。)

○あなたはこんなときにどうする?
 さて気分を変えて次のコーナー。
 障害者が実際に体験したことをクイズにして、健常者タレントに尋ねています。

 最初はあそどっぐさんからで
 「あるテーマパークで、人気キャラとの撮影のため行列ができていた。
  あなたは健常者で、長いこと待っていた。
  しかし次が自分の番、と言うときに後ろに障害者の団体が。
  その人気キャラは障害者を優先して写真を撮り始めた、
  あなたならどう思う?」

 藤本さん
 「僕は何とも思いませんね、
  多分キャラクターも、会社からそう言われてるんじゃないのって思う」
 千秋さん
 「でも次私なのにズルい、って思わない?」
 竹山さん
 「一番間違ってんのはキャラクターじゃないの?」
 藤本さん
 「それ言うたらキャラクターもかわいそうでしょ」
 菊地さん
 「並んでる人にゴメン、てジェスチャーしたら…」
 藤本さん
 「それもなんかおかしいで」
 おさむさん
 「こういう経験ある人?」と障害者さんたちに聞くと
 筋ジスの方が
 「ドバイのタワーに行ったとき、私が現れたらサーっと
モーゼの十戒のように道を空けて…」(笑)
 「で、どうしたの?」
 「結局行きましたけどね」(笑)
 「行くのね(笑)ちょっとラッキー、て思ってた?」
 「ふふ、まぁ…」

 しかし他の筋ジスの方は
 「私の場合、呼吸器を付けていて、バッテリーの時間があるので、時間では配慮してもらいたい」
 「譲ってほしいてことですか」
 「ええ、バッテリーが切れたら息ができなくなるんで」
 そういう深刻な場合もあるんですね。

 おさむさん
 「質問したあそどっぐさんはどうですか?」
 「自分の場合は、並んでる人を優先して欲しかったです」

 「玉木さんはどうですか?」
 ご意見番として玉木さん(脳性まひ)にも聞いてました。
 「僕も子供つれてそこのテーマパーク行ったけど、
  子供を撮ってほしいのにキャラクターは俺の手を取ってくる、
  撮るのはこっちやねん、て言ってるのに…
  こういうことは人それぞれだから、一個一個対処していかないと」

 結局、してほしい対応は人それぞれなので、
 声をかけてほしいそうです
 (でもキャラクターは声出せないからどうすりゃいいんだろうね(笑))

 ちなみに、私だったら先に越されてもしょうがないなぁと思うかなぁ。
 ていうかそもそも行列ならぶ忍耐力もないので諦めるけど(笑)

 次は茶ボーズさん(統合失調症)の質問。
 「道を歩いていたら、
  「バカやろう」「ふざけんじゃねえ」
  など怒号をかけながら走る人がいた、
  あなたはどうしますか?
  1声をかける
  2ほっておく
  3その他」

 茶ボーズさんは補足として
 「僕も昔ぶつぶつ言ってる人はヤバイ、怖いと思っていたけど
  統合失調症の場合、幻聴や幻覚に話しかけているんですね、
  それを踏まえてお答えください」

 竹山さんは1、その他の人は2
 竹山さんは
 「状態を知りたいんですよね、
  もし時間があればなにかできるかもしれないし」

 一方藤本さんは
 「この状況でね、統合失調症だ、と思う人まずいないですよ。
  普通は危ない、逃げろと思いますよ」

 茶ボーズさんは
 「正解は3か2、
  状況を理解してくれるだけでいいんです」

 おさむさん
 「実際に統合失調症の方はどうですか」
 他の方は
 「逆に声をかけられると刺激になって、感情的になる場合もあるんで
  放っておいていただいた方が…」

 おさむさんはさらに
 「これって、病院に行ったらどうですか、とか言ってもダメなんですか」と聞くと
 茶ボーズさんは
 「組織に疑いを持っちゃうんですよ、解体されて殺されるとか思っちゃう」
 なにも言わない方が良さそうです。

 ちなみに原西さんも経験があるそうで
 「電車でぶつぶつ言ってて、段々声もでかくなってくるんですよ。
  子供もいるから守らなきゃとか思っちゃうけどどうしたら…」
 茶ボーズさん
 「本人が薬飲むしかないですね」(苦笑)そこか。

 土田さんは
 「僕が2にしたのは、酔っぱらいと区別がつかないからですよ」という意見。 
 酔っぱらいは酒臭いかで分かるんじゃないのかね(笑)

 結論としては、放っておいた方がいいが、温かく見守ってほしいそうです

 (ちなみに私も電車とかでよく経験しました。
  たまに話しかけてくる人もいる。
 やはり基本そのままですね。
 話しかけてくる場合でも、返答は期待してなさそうで、また一人で喋り出すし、
 下手に刺激しない方がいいなぁと思うので)

○障害者を真似するのはいいのか?
 番組で、親子を対象にある社会実験をしたそうです
 画面を見せて変顔を真似させる。
 画面に出てくるのは四人だが、後半二人は障害者、というもの。

 すると、子供はみんな真似するが
 大人は障害者になるとみんな真似しない

 感想を聞くと
 「やりにくいのでしなかった。
  失礼があるのかなと…」
 また、子供が真似していたことについて
 「障害者についての教育が足りないのかな…」
 と反省する親も。

 画面に実際出てもらった障害者天羽さんは
 「私は普通に真似してほしい」とのことです

 しかし土田さんは
 「実際今ご本人にお会いしているから分かるけど、
  わざとそういう顔をしているのか、
  普段が分からないから失礼なのかなと思っちゃうのでは」

 また千秋さんは
 「私小さいとき、実際に真似をして先生に怒られたことがあるから、
  しちゃいけないのかな、と思っちゃう」

 おさむさん
 「子供の時とか真似されたことがある人?」と聞くと
 脳性まひの方は
 「真似されて腹が立った」と発言。
 コンプレックスでもあり、障害でいじめられていたこともあるので辛かったそうです
 「今の実験を見てどうですか」
 「バカにしているのとは違いますね」

 発達障害をカミングアウトしたモデルの栗原類さんに
 「類くんどう?」とおさむさんが聞くと
 「物真似って2種類あると思う、
  1つは愛のある物真似、
  もう1つはいじめの武器としての物真似。
  学校のコミュニティだといじめの物真似が多いと思う」
 また
 「愛がある物真似なら、その人に興味がある、てことだから、
  そこはちゃんと先生も良いことだと認めてもいいと思う」

 しかしこれには土田さんは
 「そこ難しいですよね、
  自分が愛で物真似してたとしても彼女は傷つくかもしれない、
  僕は悪意がなくても先生に怒られたら、悪いことだと思っちゃう。
  小学生ってそもそもそこまで考えてないでしょう?」
 「イジリとイジメの違いですよね」

 ここでご意見番の玉木さんの意見を聞くと
 「子供が意識してないから大人が止めなあかん、ではなく
  大人がどう介入していくか。
  それぞれが納得していく取り組みがまだ無いですよね」

 (ここも大人がどう介入すべきか、少し考えてしまいました。
 私なりに考えましたが、

 真似した子にはなぜ真似をしたかを聞き、
 真似された子にもどう思うかを聞くことかなぁ。

 もし真似された側が不快、と言うのなら
 真似した側が、理由を「興味があったから」と答えたとしても
 「本人は嫌がってるから、ほかの関わりかたをしたらどう?」と話したらいいし

 「気持ち悪いから」など、いじめをにおわせるような理由なら
 「本人もわざとやってるわけじゃない、真似されるのは嫌がってるから止めて」と伝えるべきだろう。

 どちらにしても、ダメ、と頭ごなしに抑え込むのではなく、
 どちらの子供の気持ちも聞いていくことかなと思いました。)

 ここで玉木さんは突然
 「今思い付いたんだけど、
  藤本さん、僕の真似してくれる?」
 藤本さんは慌てて
 「唐突すぎや。急に?今?」

 玉木さんは
 原西さんの「なるほど、なるほど」のパクリ?みたいな一発芸をしていました。ただし脳性まひの方なので動きも話し方も独特です。

 藤本さん「この業界、人のパクリは絶対あかんのやで」(笑)
 と突っ込みつつ
 「俺やっても批判無いよね?」と緊張していました。

 有働アナ
 「本人が頼んでるからいいと思います」
 土田さん
 「そこだけ切り取られてYouTubeで流されるかもしれないけど」(笑)
 藤本さん
 「それやめてよ、ちょっと前の部分から流してね」
 と言いつつ、しっかり玉木さんを表情つきで真似。

 玉木さんに「使ってくださいね」に「使うか!」と突っ込んでました(笑)

 (…うーん、でもこれ空気が微妙でした。大げさに言えばタブーを犯したみたいな雰囲気。
 普通にはやっぱり真似しない方が無難なんかなぁと思ってしまった。

 そもそも私なら、障害が無くても、冗談でも自分のしぐさ真似されるのはあんまりいい気分じゃないかなぁ。

 というか、この企画の意図がいまいち分からない…
 子供がふざけて真似することにどう介入するか考えよう、てことなのかな?)

 そのあとは休憩時間の風景。
 タバコを吸う障害者は
 「税金泥棒のくせに吸うな、と言われたことあります」
 高いタバコ税、しっかり払ってるのにね。

○障害者から障害者への質問
 さて次のコーナー。
 障害者同士の質問でした。

 聴覚障害者の方から
 「視覚障害者の方は一目惚れすることがあるんですか」
 質問の意図をご本人に聞くと
 「見えなくても、相手にオーラとかあるんかなとか…素朴な疑問です」

 視覚障害者さんたちに聞いてみると
 「カッコいいのか分からないけど、声で顔を妄想します」(笑)

 「声を聞いて、この人頭薄いのかなとか分かる」とも。
 これにはみんな半信半疑で
 「それ当たるの?」
 「当たります」
 「じゃあゲストのハゲは分かるのかな?」

 急遽ゲストの男性陣に
 「こんにちは」
 を一人ずつ言ってもらい、頭が薄いと思われる人で手を挙げてもらうと
 原西さん、藤本さん、竹山さんが手を挙げられてました(笑)

 「当たってますね~」
 藤本さん
 「ちょっと待って、俺は何で?」
 女性たちは「将来ハゲそう」(笑)
 「未来まで分かるの?」(笑)

 それはともかく一目惚れの話に戻ると
 「私たちは声だけ聞くんじゃなくて、
  相手の声の高さとか、コロンの匂いとかも感じるんで…」
 「イケボイスってのもあるよね(笑)」
 イケボイスって初めて聞きました(笑)

 有働アナはこのネタやけに食い付きがよく、
 「見えないのにイケメンって大事なの?」と質問。
 「大事です」
 「自分の彼氏はブサイクじゃない方がいい」
 「私たちも化粧するしアクセサリーもする、同じ感覚です」

 おさむさんが
 「ちなみにこの中にイケメンは…」と聞くと
 彼女たちは「いない」と即答(笑)
 「それでテンション低かったのね、ごめんなさいね(笑)」
 「声がハゲっての初めて聞いた」
 「でも当たってるからスゴいね」
 「人間の力ってスゴいね」

 (人間の脳って、五感すべてから情報を得ているそうです。
 だから視覚が弱くなれば他で敏感に情報をキャッチするんでしょうね。
 この辺の話は「目の見えない人は世界をどう見ているのか」
 という本に載っていて、興味深かったです)

○こんなときどうする?その2
 栗原類さんから健常者タレントへの質問。
 「障害をカミングアウトしたタレントが出なくなったとき
  どうなったと思うか?
  1干された
  2入院
  3その他」

 ちょっと意味が分からなかったんですが、
 栗原さんは、発達障害とカミングアウトしたあと、
 ネットで「カミングアウトしたからテレビに干された」
 と書かれたらしいけど未だに意味が分からないのだとか。
 まぁたしかに色んな所で出演されてるから、干されてはいないよね。

 タレントさんに聞くと、みんな3。
 土田さんによれば
 「あのねぇ、テレビってのはそういうもんなのよ。
  需要が無くなったり飽きられたら呼ばれなくなる、
  それはみんな同じなの」
 原西さんも
 「発表してなくてもいなくなった人、山ほどいますよ」(笑)
 一発野郎で終わった芸人数人の名前も出されてました(笑)

 栗原さんの答は3、
 「芸能人は違うステージにいくこともあるんで、干されたとは限らない。例えば映画とか舞台とか…」とのこと

 「僕もドラマの仕事をお願いします」
 としっかりアピールしていました(笑)

 次におさむさんからの質問。
 「ある若手芸人に、僕アスペルガーです、て告白されたんです。
  あーなるほど、て思ったんですけど、
  彼は世間にバレたら笑ってもらえなくなるから、隠しておいてほしい、と。
  どうすべきだと思いますか」

 健常者タレントさんたちはみんな
 「公表しない方がいい」

 障害者さんたちは逆に大半が
 「理解を深めるため、公表した方がいい」

 という結果でした

 栗原さんは
 「僕はした方が自分が楽になると思う」との意見でした。
 彼の場合、周りの扱いは変わらなかったので、それなら話した方が楽、とのこと

 しかしお笑い芸人はまた事情が違うらしく
 笑ってもらうのが仕事なので
 笑える行動が障害のためとわかると、笑いにならないのだそうです

 藤本さんによれば
 「知り合いの芸人が、舞台で
  「ネットでアスペルガーって言われた」
  て言ったらすべってましたよ」

 原西さんも
 「僕らはいじるかいじらないかのグレーゾーンだから面白いんで、
  白黒つけちゃうと面白くなくなるところがある」

 寝たきり芸人あそどっぐさんに意見を聞くと
 「ステージ上の武器になっているなら、わざわざ言うことはないのでは」

 おさむさんは
 「俺はまだ、発達障害だから笑いになる、て言う世界が想像できないのね、
  今はそこを笑うと怒られたりするから
  その温度差を変えるのって相当時間かかると思う」

 カミングアウトしても笑える世界になれば、てことみたいです。

 (私も、今天然キャラで通してる人が、わざわざ突然発表する必要もないかなぁと思う。

 そもそも発達障害ってグレーゾーンが多くて、
 たまたま医者が判断したとか、
 日常生活に支障が出て病院に行ったとか
 そういうはっきりしたことがない限り表に出てこない(本人も気づかない)んじゃないですかね。
 診断も難しいと言われるのに、
 わざわざ名前をつける必要もないというか…

 天才的な芸人とか、もとから世間からずれてる人が多いけど、
 診断する人によっては障害と言われるのかもしれないですし。

 でもそれって障害なのか?とも思う。
 芸人やアーティストなどの世界では、
 逆にそれが「個性」「天然」として重宝がられる…
 障害も障害って名前でなく、
 個性としてとらえられる時代になるといいですね。

 まぁでも、栗原さんみたいにカミングアウトしてる人もいるし、
 はっきり診断されていて、本人が公表して楽ならそれもいいのかなとも思う。
 その場合でも、本人が
 「このときはこうして欲しいけどほかは変わんないよ」
  みたいに、ちゃんと要望とか状態を言えば、
  みんなも今までと変わらず普通に接するんじゃないかしら。

 最近は大人になってから自分で受診して、発達障害と診断されて楽になっている人が多い、とも聞きます。
 今後は、栗原さんみたいに、著名人がカミングアウトすることで、
 発達障害などに対する認識が変わる可能性もありますね)

○MZK
 最後に最もズレてない健常者、ズレてる健常者を選んでいました。

 会場の投票の結果、
 一番は藤本さん。その次は竹山さん、土田さんでした
 最も不名誉なMZKは岩井さん…
 最初の発言が響いてたみたいです…。

 最後は、岩井さんに1票入れた方に話を聞いていたんですが
 ちょっと話がおぼつかなく
 玉木さんが「後で伺います」としめていました。

 (申し訳ないけど本当におっしゃる意味が分からず。
 うーん、どうなんだろう。生放送じゃないからカットできたはずだが、
 下手に編集せず、障害者のありのままを流す意図なのかなぁと若干不思議に思いましたが…
 まぁでもフォローした玉木さんはさすがでした)

今回はちょっと際どい質問などにも踏み込んでいて、
賛否両論あるかもしれません。
でも腹をわって、本音を語らないと理解しあえないものもあるのかな、とも思います。そういう意味では画期的な、勇気ある試みだったのかな、と。

できればこれを観た一般の(芸能人ではない)障害者の方の感想も聞いてみたい。
それ違うよ、なのか、そうそう、と頷けるのか聞いてみたいな、と思いました。

第3弾があるか分からんけど
色んな芸人、タレントさんに出てもらえたら、
話し合いが広まるのかなと思います。


色々考えさせられました。
というわけで今回はこの辺で。
posted by Amago at 06:46| Comment(0) | テレビ | 更新情報をチェックする