【デミス・ハサビス】夜遅くまで起きるのも悪くない!

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初めて囲碁で人間に勝利した「AlphaGo」

その開発者にして、イギリスの人工知能会社DeepMindの創設者、デミス・ハサビス。

デミス・ハサビスの生い立ち

デミス・ハサビスさんは、ロンドンで、ギリシャ系と中国系の家庭で生まれます。

彼はゲームの天才でした。

ただ「ゲーム」といっても、「太鼓の達人」「にゃんこ大戦争」のようなものではなく、高い思考能力を用いて競われるゲーム「マインドスポーツ」の天才でした。

いわゆる、「頭脳スポーツ」です。

毎年8月にイギリスで開催されているマインドスポーツ大会「マインドスポーツオリンピアード」では、5回の勝利を収めました。

(※特に、チェス、ディプロマシー、将棋、ポーカーが強かったそうです)

その後、彼は世界的なゲームプレイヤー、ビデオゲーム開発、脳科学者として活躍するようになります。

そして2010年、機械学習のスタートアップである「DeepMindテクノロジーズ」を立ち上げます。

そこで彼は人工知能、その中でも「ディープラーニング」に目をつけました。

ディープラーニング

ディープラーニングは別名「深層学習」と呼ばれています。

人間が行うタスクをコンピューター学習させるための手法です。

十分なデータ量を機械に覚えさせることで、人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれる仕組みを用いた学習法です。

これまでのAIはとても原始的な思考方法に留まっていました。

例えば猫の写真を記録させても、「耳が長い」「足が片方ない」といった個性的な特徴が少しでもあると、それは猫と認識されなかったのです。

つまり汎用性がなかったのです。

チェスができる人工知能を作っても、それはチェスしかできないAIになってしまっていたのです。

「チェスの盤面上の演算はできるが、囲碁は無理」といった感じで、知能として、非常に軟弱でした。

そこで登場したのが、ディープラーニングです。

一般的なAIの学習法は、「ニューラルネットワーク」と呼ばれています。

ニューラルネットワークは、情報を何層もの階層に分け、双方向性を持たせる手法です。

そこに、ディープラーニングが加わります。

情報伝達と処理を増やすことで、判別の精度や汎用性、予測精度を向上させたのです。

そうして完成したのが「AlphaGo」です。

将棋やチェスより、さらに複雑な「囲碁」という競技で、AIが人間に勝つことができたのです。



夜型のハサビスさん

そんな人工知能革命の一端を担ったハサビスさん。

彼は、夜型人間でした。

就寝は午前4時、起床は午前10時といった感じです。

偏見かもしれませんが、囲碁や将棋の天才、ゲームの才に秀でた人たちは、みな夜型のような気がします。

そんな夜型人間の彼は、寝る前に、「明日の仕事に少しだけ手を付ける」という習慣がありました。

彼は最も頭を使う作業を夜に持ってきて、よく作業をしていたそうです。

「夜遅くまでやり、朝になるとクリアへの糸口が見える」というのが、ゲームあるあるです。

なかなか朝早く起きてゲームばかりをしている子供はいません。

大抵は、夜に親が寝静まったのを見計らって、布団の中で一狩りに行くのがゲームです。

そのような習慣が、彼を夜型人間に、現在の仕事スタイルにしたのかもしれません。

夜ふかし、させてください。

最近の若者は、夜に頭が冴えるという人が多いのではないかと思います。

テレビ、スマホ、パソコンが影響してのことだと思いますが……

ただ、それが必ずしも全てマイナスに働くとも限りません。

むしろ、そんな悪習慣こそが、現代の世界で大きな成果を出す秘訣だったりもします。

「夜は早く寝ないといけない」
「頭を使う仕事は朝にやならないといけない」
「小さい頃にゲームをやるのは時間の無駄だ」

凄まじく変化をする現代において、我々自身の常識も変えていく必要があるのかもしれません。

小さい頃に初めてできた友達が、公園の砂場ではなく、iPadのゲームの中だったという子も、ちらほらいるそうです。

「寝ずに没頭できることを、小さい頃から見つけられたのだからいいことだ」と、親は優しい目で見守ってあげることも、良いことなのかもしれません。

とりあえず、夜に軽く仕事をしてから寝る、という手法は一考の価値があります!



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