AI時代にこそ必要となる｢IQ以外の知性｣って何？ チャットGTPの答えを｢正しくわかる｣ための技

落合：たしかに、そうした変化を直線的な変化と勘違いしていたら、議論にならないですよね。それこそテクノロジーも指数関数的に進歩するので、AIも「まだこんなものか」と侮っていると、あるとき急激に精度が向上します。そういう感覚は、学校の数学教育で基礎をつくるしかないかもしれない。

「三角関数は役に立たない」論の愚かしさ

暦本：いま、高校の数学では線形代数※4やってないでしょ？

※4　線形代数　線形空間（ベクトル空間）を研究する数学理論。行列や行列式が重要な役割を持つ。微分積分と並んで、物理学、工学、経済学などで不可欠な実用数学である。

落合：やっていないと思いますね。3次元正方行列の固有値、固有ベクトルは大学からです。

暦本：だから、大学に入って「VRの研究をしたい」という学生たちが、みんな座標変換で詰まるんですよ。3次元グラフィックスって線形座標のかたまりなので、座標変換がわからないと何もわからない。そういう分野の研究を推進したいなら早くから線形代数をやっておくべきなんです。

ところが統計やコンピュータは積極的に教えたがるのに、なぜかその基礎となる線形代数は軽視する。重みづけのチョイスが謎なんですよね。

たしかに統計の知識は一見すると役に立ちそうなんだけど、本当はその前段階として線形代数をやっておいたほうが、じつは応用が利く。データサイエンス的なことは、それこそチャットGPTに聞けば何でも教えてくれるけど、理解の前提となる微分や線形代数がわからないと、教わったことの意味がわからない。そういう意味で、いまは数学を教える順序がちょっと崩れているんじゃないか。

落合：僕が仕事で使う数学は、解析と線形代数ですね。

暦本：コンピュータのない時代は、3×3の行列のかけ算を手計算でやるのはすごく面倒くさかった。だから線形代数の勉強はあまり楽しくなかったけれど、いまはコンピュータで計算すればいいので、昔よりだいぶ楽になったはずですけどね。

落合：楽だと思いますよ。だから、もっと早くからやったほうがいい。そうじゃないと、なんでチャットGPTが動いているかわからないまま使うことになるんです。「開けたらベクトルじゃん」といっても、何のことかわからずポカンとされてしまう。

暦本：じつは、単に行列のかけ算をしているにすぎないからね。かけ算しているだけであんなにちゃんと素敵に振る舞うんだから不思議だけど。

落合：裏側の数学はけっこうシンプルですよね。ひたすらかけ算をしまくっている。微分にしても、コンピュータの中では差分法※5ばかりですし。