2023TL人間学シンポジウム 第3の「まさか」ChatGPTの登場と「魂の学」の必然

TL人間学シンポジウムへの磁石映像反芻のチャレンジ

TL人間学シンポジウムに向け、沖縄の陽春の集いが終わってからの約90日間、毎日磁石映像反芻を続けることになりました。

私が発心したこともあり、ZOOMのホストとして一日も休まずに、ずっと継続して取り組むことになりました。

何度も、何度も反芻することで、大事な内容は暗記して、いつでも話せるようになってゆきました。

プログラムはいたってシンプルで、GLAに入会して頂いてきた功徳を意識化し、グループミーティングを通して深めてゆきました。

結果として、90回分の功徳が蓄積されていったのですが、こんなにも頂いている功徳が大きかったのかと、自分でも驚く結果となりました。

振り返ると、いつも伝道するときに「伝えた方がいいのかな？伝えない方がいいのかな？」と迷い、葛藤してきたのですが、90回分の功徳の意識化が深まるにつれて、これは伝えないともったいないと感じるようになりました。

その結果、迷いなく、確信をもって「GLAで学んだ方がいいですよ」と伝えられるようになってゆきました。

AIの展示会への参加

TL人間学シンポジウムが開催される2日前に、ビッグサイトでのAIの展示会に参加しました。

高橋先生からAIについて、随分前からお聞きしていたこともあり、AIについて色々と調べてきていました。特に、2年ほど前にアメリカに転職しようとした時に、カリフォルニアにあるBerkeley大学のオンラインのAIの単位を取得したことがありました。

単位を取得したことを会社に伝えたところ、会社からもAIの活用を期待されるようになり、今回の展示会も上司に勧められて、参加することになりました。

これまでもAI関連の展示会は見てきましたが、ChatGPTの登場によって、明らかに次元が変わったと感じました。

案内のロボットや、コールセンターの応答など、スマホのカメラ機能と連動して写真から文字を認識するシステムとなっていて、人間のコールセンターの対応よりもより充実していると感じました。

しかも、そのシステムは既に、企業で運用されているということでした。

これは、人間の仕事のかなりの部分が、AIによって置き換えられていくだろうなと実感しました。

ほかにも、Web3.0のシステムや、量子コンピューターについても展示されており、これらもすべて、AIの進化とセットで、より強力に社会システム全体が進化することになるんだろうなと感じました。

オートクチュールデザイナーのWさんとの出会い

AIの進化について衝撃をうけつつ、TL人間学シンポジウムの会場に到着しました。

ご講演が始まる前に、オートクチュールのデザインをされている、Wさんとコンビニのレジの前で一緒になりました。

「最近デザインの仕事しているんですよ」とお伝えすると、「楽しいでしょう、人間にとって、何か創造することは喜びだからね」と言われました。

改めて、そのように言われて振り返ると、確かに楽しみながら仕事をしているなと思いました。ちなみに、今の業務はデジタルテクスチャーと言って、プログラムによって幾何学的な形状を自動生成するような仕事をしています。

日本が欧州や中国に遅れをとっている領域であり、難易度の高いデザインの仕事です。

知恵を使って問題を解決し、かっこいい形ができたといって喜ばれると、本当にうれしいなと思って仕事をしていました。

しかも、商品として販売され、何十万というお客様の喜びにつながると感じると、やりがいがあるなと感じていました。

ちょうどAIの話もしていたんですが、Wさんは、「人との出会いを通して降りてくるインスピレーションとかもあるからね、それはAIにはできないよね」と言われていました。

きれいな絵を、AIは書いてくれますが、それでも人間にしかできないこともやっぱりあるなと思いつつ、先生のご講演に向かいました。

先生ご講演 3つ目の「まさか」はChatGPT

先生のご講演においては、AI関連の内容を詳しくお伝えくださいました。なんと、講演中にChatGPTのデモまで実施されて、驚きました。

AIの進化によって、人間は不要になるといった意見がネット上では溢れていますが、高橋先生は、人間の特権ともいえる賢さを超えるAIが登場したときに、人間の価値がより明確になると話されました。

そして、魂を抱く人間にしかできないことを明示され、その後でお２人のお医者さんの神理実践報告をしてくださいました。

ご講演が始まったころは、正直に言いますと、人間よりAIの正確なお医者さんの方がいいかもしれないと感じていたんですが、終わるころにはTL人間学を学び、高次の人格を抱いたお医者さんに看取っていただきたいなと感じました。

高橋先生は、ChatGPTの登場は、「まさかの時代」に登場した、コロナウイルス、ロシアのウクライナ侵攻に続く3つ目の「まさか」であると話されていました。

AIの危険性は、少しは感じてはいましたが、そこまで大きな変化になるとは受け止めていませんでした。しかし、ChatGPTがコロナや、ソビエトのウクライナ侵攻に続く、まさかになるとお聞きして、今受け止めている以上の、大きな変化につながってゆくのかもしれないと、改めて感じました。

ChatGPTを作った研究室でのAIの単位取得

AIについては、ずいぶん前から高橋先生から色々と教えていただいたこともあり、2年前にBerkeleyのAIの授業を受けたのですが、当初は結構授業料も高く、海外の授業を受けるのも非常に高いハードルがありました。それでも授業を受けた背景をお伝えします。

このころは仕事に行き詰っており、アメリカのシリコンバレーの会社に転職しようかなと考えていました。転職するにあたって、BerkeleyでAIの単位を取得すれば役に立つんじゃないかと考えていました。

最初、軽い気持ちで申し込んだのですが、いきなり現地のスタッフから電話がかかってきて、うまく応答できない事件がありました。こんなんじゃあとてもアメリカで仕事はできないなと思い、英語を習得するためにも思い切って授業を受けることにしました。

英語の授業の内容は大変にハードで、仕事をしつつ受講したのですが、GLAのプロジェクトのはたらきを軽減して何とか時間を確保し、週に20～30時間程かけて学んでゆきました。

内容は非常に充実していて、AIが登場した歴史的な背景や、AIを構成する主要な技術、そしてVodafoneという企業への適用事例など、驚くような内容を教えていただくことになりました。

AIの領域の一つである、強化学習（Reinforced Learning）について、Pieter Abbeelという教授に教えてもらいました。

強化学習自体は主にロボットの制御などに使われているんですが、Pieter Abbeelは異次元に頭のいい人なんだろうなと感じました。

Pieter Abbeelからは、ゲームのシミュレーションなどにも強化学習を使っていることは授業で教えてもらっていたのですが、この強化学習を、言語分野に応用するところから、ChatGPTが生まれていたことが分かりました。Pieter Abbeelの研究室にいたJohn SchulmanがChatGPTのアーキテクトです。

この記事に、ChatGPTが生まれた経緯が書かれていました。

ChatGPT architect, Berkeley alum John Schulman on his journey with AI | Berkeley

深層学習のDeep Learningと強化学習のReinforced Learningを組み合わせた、Deep Reinforced Learningという技術が使われているそうです。

自分が授業を受けていた頃は、ChatGPT3が登場した後で、Pieter Abbeelからは何も聞いなかったのですが、ChatGPTが進化しているさなかに講義を受けていました。

高橋先生に魂の学を教えてもらいつつ、ChatGPTが生まれる場所で、その講義を受けていたことに、偶然とは思えない必然があるように感じたのですが、その神意をこれから求めてゆきたいと思います。

ChatGPTの私の活用方法

ChatGPTですが、私も早くから契約して、使い始めています。（ちなみに、画像生成のAIツールである、Midjourneyなども契約して使っています）

どのように使っているかいくつか事例を紹介させていただきます。

プログラミングにおいては、早くから非常に有効性を感じており、Google検索で情報を探すより、その真偽を間違わなければより的確な答えを素早く得ることができます。

自分がプログラムを作った後で、同じような内容のプログラムの作成をChatGPTにお願いすると、自分のコードよりも素晴らしいコードを書いてくれることもあり、これはかわないなと実感しています。

特に、ここしばらくはサーバー移管関連の操作をしていたんですが、新しく出てきたWSLやDocker-desktop、Ansibleなどの技術で分からないことも多くありました。

しかし、ChatGPTに質問すると、非常に分かりやすく教えてくれました。

まるで、なんでも分かっている優秀なプログラマーを雇っているような感じがしています。

プログラミングへのChatGPTの活用方法

ChatGPTの使い方になれてくると、エラーが出たらそのままコピペするようになりました。

すると、エラーコードの分析をしてくれて、問題の検証方法をいくつか提示してくれるので、それらを実施してエラーの原因を発見してゆきます。

発見したエラーを起こしている部分をChatGPTに伝えると、そのコードを具体的にどのように修正すればいいか、修正案を作ってくれます。フローチャートで表すと、以下のようなプロセスになります。

実際のやりとりはこんな感じです

使えば使うほど、「ChatGPTはこんなことまでできるんだ」と感動し、適用範囲を広げてきています。今となっては、ChatGPTなしでのプログラミングは考えられない位、必須のツールとなってしまいました。

経済学の勉強へのChatGPTの活用方法

また、経済の勉強もしていますが、例えば、中学や高校の教科書に掲載されているような内容で、丸暗記しただけで意味を理解していない領域もありました。

今になって、丸暗記した内容を深く理解する必要が出てきても、恥ずかしくてなかなか聞けないような初歩的な内容も、ChatGPTに質問すると丁寧に説明してくれます。

また、経済学には古典経済学やMMTなどいくつかの流派があり、ベースとなる考え方によって真逆のような評価をされることが本を読む中で分かってきました。それぞれの主張が戦っており、何が本当か分からなくなっていました。

どこからどう理解すればいいか分からず悶々としていたところ、ChatGPTに経済学の流派の違いなどを質問すると客観的に非常に分かりやすく教えてくれて、多くの疑問が解消してゆきました。

バランスシート理解へのChatGPTの活用方法

また、もう一つの適用事例として、バランスシート（貸借対照表）を理解するのにも活用しました。

GLAでも財務諸表講座が経営者向けに開催されていることもあり、バランスシートを自分なりに理解しようとしてきていました。

ただ、概念的な知識をいくら入手しても、自分の感覚とのすり合わせができず、非常にもやもやとして、分からない状態が続いていました。

そこでChatGPTに様々質問をして、少しずつ理解を深めてゆきました。

質問を重ねる中で、バランスシートと、損益計算書が分離できていなかったことが分かりました。それぞれの書類に出てくる用語を分類しつつ、理解してゆきました。

周辺の知識は整理出来てきたんですが、それでもバランスシートがどのように活用されるかまだ分からなかったので、ChatGPT上でシミュレーションをしてゆきました。

銀行からお金を借りると、左側の資産、右側の負債にどのように記録されるのか、更にコンピューターを購入した時に、資産がどのように変化するのかなど、段階的にシートの記載内容がどのように変化するか教えてもらいました。

その結果を見る中で、感覚的に理解を深めることができ、「資産と負債を左右でバランスさせているからバランスシートって言うんだ！」と深く納得することができました。

第二脳のEvernoteと第三脳のChatGPTの協調

ChatGPTは非常に便利ですが、なんとなく質問をするだけだと、たくさんの情報に埋もれてゆくような状態となってゆきます。

なので、得られた情報を、構造化し、体系化するような別のDBを作ることが重要であると感じていますが、私の場合はEvernoteを使って、得られた情報を抜粋し、自分なりの説明をつけ、タグをつけて構造化しています。

ChatGPTが、間違っている場合もあることはよく指摘されていますが、実際に間違いも時々あるので、修正しつつ自分なりの知識の中に組み込むことが重要じゃないかなと感じています。

Evernoteのエキスパートは、Evernoteを使い込むと、第二脳として働き始めると言われていました。私も12年Evernoteを使っており、ノート数は18590あり、そのことは実感しています。

Evernoteに書き込んでいる内容をきちんと理解し、タグ付けをして構造化すると、長期的な記憶領域へと移行し、自分の技術としていつでも取り出して使えるようになります。

本当に第二脳として機能していると実感しています。

そしてChatGPTは、第三脳となってきています。絵にすると以下のようなイメージですが、ChatGPTはEvernoteよりも、もっと内側の中心近くまで入り込んでくるようなイメージです。しかも、外側にも広く広がっていて、世界の最先端の情報まで取り入れてくれます。

EvernoteとChatGPTが協調するイメージがあったんですが、実はこの絵を描いた翌日にEvernoteがアップデートし、AI検索ができるようになりました。ゆくゆくはAI同志が連携し、自分に最適化したツールへと発展してゆきそうです。

Berkeleyで学んだAIの極意

BerkeleyのAI講座を受けて最も心に残ったのは、Artificial Intelligence（人工知能）ならぬ、Augmented Intelligence（知性の強化） という考え方でした。

数年前に、チェスや将棋でAIに人間のプロが負けるようになりましたが、AIに負けたプロの皆さんは、その後AIを自分の能力をアップするためのパートナーとして活用するようになったそうです。

AI（Artificial Intelligence）をAI（Augmented Intelligence）のために使うともいえるかもしれません。

私も、自分の能力を拡張するためのツールとして、AIの活用方法をさらに模索したいと考えています。

「まさかの時代」にこそ必要になる「魂の学」

これから多くのホワイトカラーや専門職の仕事が、AIにとって変わられると言われていますが、本当にそのような変化がまじかに迫っていると感じています。

AIの進化を取り入れられない企業は、淘汰されてゆくことになると思います。

一方で、高橋先生がTL人間学シンポジウムの中でお話しされていたような、魂を抱く人間にしかできないことがより一層明確になり、「魂の学」を学ばれている方が活躍する時代も来るんじゃないかと思います。

私も、プロセス改革の仕事に携わっているのですが、古いプロセスの問題点を指摘して、新しいプロセスを導入しようとしても、なかなか受け入れてもらえない状況があります。単純に知識だけでは突破できない壁があるんだと思います。

しかし、「魂の学」を実践するなかで、「これしかない」という一本の白い道が既に準備されていて、神理実践を深める中で、その解決方法が一つずつ見えてくるようなことが何度も起こっています。宇宙と響働し、実在界の助力を得る中で、「助力者が現れる」、「思わぬところから道が開かれる」という現実へ導かれているんだと思いますが、AIにはこのような道の開き方は決してできないと思います。

これから、AIの知性がますます強化されて、人間の知識を圧倒的に超えるようになっていった時に、青写真にアクセスし、宇宙と響働できる魂を抱く人間の本質的な力が益々重要になってくると思います。

その先駆けとして、先生に「魂の学」を教えていただいている者として、AIにはできない解決、創造の道を開いてゆきたいと思いました。