MITの人工知能研究室で1年間働いて学んだ5つのこと

Mike Ferguson は、MIT 脳認知科学部 (MIT BCS) の研究ソフトウェア エンジニア/ML エンジニアです。脳のようなAIを測定するツール「Brain-Score」を専門にしています。彼は2021年春にバージニア大学を卒業し、コンピューターサイエンスと応用数学の学士号と認知科学と哲学の学士号を取得しました。

マイク・ファーガソン

この記事では、マイクが MIT の人工知能研究所で過ごした 1 年間で学んだ 5 つのことを紹介します。その中には、彼の人生、成功、知識に関する洞察も含まれており、皆さんにとって興味深く、役立つものになることを願っています。

1. 自分の盲点を認め、あらゆることに疑問を持つ

MIT で働き始める前、マイクはバージニア大学を卒業したばかりで、コンピューター サイエンスと認知科学を専攻し、哲学と数学を副専攻していました。彼は自分にかなり満足していました。しかし、初めて MIT の週例会議に参加したとき、彼は唖然としました。議論の理解度がせいぜい 10 ～ 20% 程度だったのです。その後数週間、彼は自分の人生を疑いました。自分の IQ が低すぎて MIT に入学する資格がないからだろうか?なぜ私だけが理解できないように見えるのでしょうか?

マイクは、研究室で最も優秀な人たちがいつも質問をしていることに気が付き、最初の 1 週間だけで、彼が生まれる前から AI と神経科学の交差点を研究してきた 5 ～ 6 人の人たちに会いました。たとえ何十年も自分の分野で最大限の集中力をもって働いていたとしても、あるいは絶対的な頂点に達したとしても、彼らは依然として絶えず疑問を持ち、問題を解決し、仮説を検証し続けています。

彼は、MIT に来た目的は、自分が理解できない問題を絶えず解決することだと理解していました。彼は自分らしくいることをやめ、現在行われている仕事を理解していないことを率直に認めた。

質問することを決してやめないでください。すべての質問は、理解のギャップを埋め、知識を向上させる機会です。すでに持っている知識を十分に理解し、その反対は何かを考えることで、知識の境界を広げることができます。常に同僚の意見を支持し、自分がいかに賢いかを他人に知ってもらいたいと思うのは、不安の表れです。認知的葛藤のない安全な環境では、あなたはぬるま湯の中で茹でられるカエルのような状況に陥るだけです。​

なぜ質問するのかを考える必要はありませんが、質問することをやめないでください。永遠、生命、そして現実の背後にある素晴らしい構造の神秘について考えるとき、畏敬の念を感じませんか?人間の心の不思議とは、その構造、概念、公式を道具として使って、人間が見たり、感じたり、触れたりするものを説明することです。今では、彼は質問されると「よく分かりません。調べてみないといけません」とか「素晴らしい提案ですね。確認するにはもっと実験してみる必要があります」とすぐに答える習慣を身につけました。

2. 時には直接的な方が良い

「ごまかしはやめてください。科学の進歩を妨げるだけです。そんなくだらないことをする時間はありません。」

MIT 研究室での職について知らされたとき、マイクは学部時代に出会った、MIT で電気電子工学の学士号と博士号を取得した教授のことを思い出しました。彼は教授にたくさんの質問をしに行きました。MITはどうですか？文化的に、UVA との類似点と相違点は何ですか?変な顔をしたティム・ビーバーって何者？ボストンはなぜこんなに高いのですか？

教授は彼に多くの素晴らしいアドバイスをしてくれたが、彼が特に覚えているのは「警告」である。「MITでは、率直さが至る所にあります。愚かなアイデアを持っていれば、人々はそれを指摘します。あなたがやっていることが下手であれば、人々はそれを指摘します。あなたの仮定がくだらないものであれば、部屋に何人いようと、相手はそれを指摘します。」

マイクは小さなノートにメモを取っていましたが、数か月後に初めて研究室でミーティングを開いたときに、痛い目に遭いました... 彼にはいくつかのアイデアがありましたが、皆から未熟だと言われ、技術的なミスを犯して直接叱責されました。これは、MIT の全員に起こることです。Science に 13 本の論文を発表した人でも、まったく発表したことがない人でも、同じです。これが MIT で出会う文化のようです。実際、聴衆が話を遮って質問し続けることは敬意の表れとさえ考えられており、興味を持っていることを意味します。誰にも邪魔されなければ、自分でプレゼンテーションをするのは退屈な経験になることがあります。

MIT では知識の追求と科学の最先端分野の発展が重視されており、率直で客観的なフィードバックを得る能力が特に重視されています。 MIT では、率直なコミュニケーションのための時間と場所が設けられており、批判が自分に向けられていることを心配することなく、自分の仕事に集中することができます。批判は単に自分の仕事に対するものなのです。過去数か月間、マイクは私に率直で客観的なフィードバックを求め、現場で得た時間と知識の点で最大の「費用対効果」を提供してくれました。

私たちには、できる限りのことを学ぼうとする時間が限られているので、批判による直感的なフィードバックを受け入れてみてはいかがでしょうか?

3 見習い精神

「失敗を繰り返すことで精神が鍛えられ、どうすればいいかがはっきりとわかるようになる。」

マイクは、3 年以上にわたって「毎週本を読む」というチャレンジを続けています。約 4 年間にわたって、私は人工知能、哲学、そして人間であることの意味に関する 170 冊以上の本を読みました。

彼がこの本から得た教訓は、何かの達人になるためには、ある分野を真に理解して影響を与えるためには、さまざまな発達段階を経なければならないということだ。正式な教育を修了すると、「見習い」段階に入り、物事の進め方やルール（明示的および暗黙的）を学ばなければなりません。 3年から10年以上続く創造段階が始まり、この期間に人は創造性と独立性を広げ、発揮することができます。最後に、習熟段階に入ります。ある科目や分野を習得することは投資となります。科目をマスターすることで、有意義な方法で自分の潜在能力を最大限に引き出します。それは将来の幸福と充実感への投資であり、年を取るにつれて行き詰まりに陥ったり不幸を感じたりすることを避ける方法です。

AI/神経科学の分野に深く入り込むにつれ、マイクは、お気に入りの著者の一人であるロバート・グリーンの言葉を借りれば「理想的な見習いを受け入れている」見習い段階にいるように感じています。質問をし、熱心に知識を求め、何かを学ぶときに決して優越感を感じてはいけません。あなたの分野に関連するものなら何でも、一見無関係なものであっても、学ぶ価値があります。

4. 自律的な労働者になる

AI が感情を経験できるかどうかは、非常に議論の多いトピックです。彼は多くの記事を書き、研究室の仲間を困惑させてきましたが、いまだに答えに近づいていません。「私が知っているのは、私たちが何千年もの進化の遺産を持つ人間だということだけです。幸福、悲しみ、希望、勝利、失敗などの感情や思考は非常にユニークです。それが私たちを人間らしくするものであり、人工知能ですぐに再現するのが難しいものでもあります。」

私たちの脳は、機能する以上にさまざまな点で機能不全に陥ります。ドーパミンのレベルが乱れたり、損傷が生じたり、信号が失われたり、不適切にリダイレクトされたりします。機能不全のリストはほぼ無限です。私たちは誰でも間違いを犯します。それは普通のことです。私たちの感情はすべて価値があり、脳のようなシステムや機械と私たちを区別する重要な部分です。

私たちはこの美しい惑星上で、知覚力のある、考える動物として生きてきました。それ自体が大きな特権であり、冒険なのです。

歴史に忘れ去られた物語をすべて考えてみましょう。生き残り、愛、苦しみ、逆境などのテーマが何世紀にもわたって響き渡ってきました。ユニークな思考は、時間と空間において時代を超えたユニークな記念です。ですから、あなたの人生で何が起ころうとも、良いことも悪いことも、生き残るための退屈な日々の仕事も、個人的な利益や損失も関係なく、意識を持って働く人間であることは素晴らしい偉業だということだけを覚えておいてください。

5. 科学は思考方法であり、知識体系ではない

最近、米国全土で「反科学」の傾向が生まれており、それは多くの点で非常に不安なことだ。驚くべきことに、カール・セーガンは 1996 年にこの現象を予測していました。

私は、自分の子供や孫の時代のアメリカについて予感している。アメリカがサービスと情報経済の時代となり、製造業のほとんどが他国に移っている時代。驚異的な技術力が少数の人々の手に集中し、公共の利益を代表する人々が問題を理解することさえできない時代。人々が自らの課題を設定したり、権力者に賢明に質問したりする能力を失っている時代。人々の批判力が衰え、疑似科学や迷信についての信じやすい発言が横行し、人々がほとんど気付かないうちに迷信と暗闇に逆戻りしている時代...

--カール・セーガン、「悪魔にとりつかれた世界：暗闇の中のろうそくとしての科学」

科学事業そのものに対する一種の疑念がますます広まっているようです。この「反科学的な傾向」とどのように戦うのでしょうか?マイクは、これまで MIT で観察してきたことに基づいて、いくつかの洞察を提供します。

まず第一に、上記の第 1 章で述べたように、すべてに疑問を持ちましょう。精査と合理的な疑いから逃れられるものは何もありません。記事を見るときは、まず誰が書いたか、その人の過去の著作は何か、そして資金援助があるかどうかを確認します。結論を出す前に、確認のために情報源を相互参照してください。他の人に、なぜ議論しているのか、何が得られるのかを尋ねます。議論に偏見の歴史がある場合は、話の片側しか見えなくなる可能性が高くなります。

次に、議論を分析し、個人攻撃、非論理的な推論、選択バイアスと確証バイアス（選択バイアスは、その広範囲にわたる影響を検出するのが難しいため、最も重要です）などの一般的な論理エラーを探します。著者の議論のプロセスに従って、議論が哲学的に有効（正しい、前提が正しい）かつ合理的（妥当、結論が前提から導かれる）であることを確認します。誤った示唆、根拠のない主張、人為的に操作された図表やデータには注意してください。すべての主張の証拠を求めます。証拠なしで主張できることは、証拠なしでも反論できます。

最後に、人は間違いを犯すということを認識しましょう。データは不完全であったり偏っていたりすることが多く、新たな証拠が当初の議論に異議を唱える場合があります。思考は変えることができるし、変えるべきです。成熟したアプローチとは、新しい事実に直面したときに古い考えを捨て去り、自分が犯した間違いを認めることです。

マイクは、これらの提案が、一見「ポスト真実」の世界で私たちが進むべき道を見つけ、議論を深く掘り下げ、結論に至った経緯を分析するのに役立つことを願っています。科学は思考方法であり、偏見と懐疑主義の間の微妙な境界線です。重要なのは、少し練習するだけで、科学は人の世界観に大きな影響を与えることができるということです。​