１．ヘンリー・キッシンジャー（米国元国務長官）、エリック・シュミット（元Google社長、会長）、ダニエル・ハッテンロシャー（MIT 教授）のAIの未来に対するコメントをまとめたもの P.24-26
2018年、Alphazero（Deepmindが開発）は、チェスの対局を自身のAIの中で行って、それを24時間で学んで最高レベルに到達。
チェス連盟の解説がYouTubeに上がっている ↓
どうやって学んだかについては、人間は把握していない。しかし強いのである。
それ故、チェスを学ぶ人達からも、このAlphazeroから学ぶ人が増えているという。
人間の能力は、認識（Cognition）洞察（Perception）Interaction（関連性）から成り立つ。今後、AIがDATAに基づき、軍事抑圧（核拡散防止）のような管理にも使われる。AIは今のところ、判断の支援のレベルであるがAlphazeroのように、DATAから行動へつなぐところに、新しい思考回路、戦略、戦術領域への応用があり得る。ここに関しては人間は意味がわからないのである。ちょうど、ギリシャ人たちが重大な意思決定の時に「デルファイ」のご神託を受けたのと同じ状況になる。
すなわち、AIの時代には、盲信が大災害をもたらす可能性があるということである。
AIがすでに到達した分野に音声認識対話がある。
現在、子どもたちはAmazon AlexaやGoogle Homeような音声認識デバイスに問いかけて、その対応からたくさんのことを学び始めている。そして、高齢者は孤独な時間を音声認識デバイスとともに過ごし始めている。
日本では、「すべてのものに霊が宿る」（Shintoism）考え方があるので、PETのような使われ方が進んでいる。
生活の場面、ヘルスケア、安全確保、長寿に役立つことは間違いない。
その反面もたらされるものは、ニュースや動画の情報を率先して受け入れることで、知的探究心の衰退、人間相互の信頼性の欠如、そして新たなテロの誘発である。
中世は、世界の全てが神の意志で司られていると信じられてきた。
そのキリスト教会体系が破綻してまとまりを欠いたあと、啓蒙時代が訪れ
理性による哲学体系が打ち立てられた。
現在のAIの時代は、これと同じことが起こっている。BIO分野ではBIO Ethicsが打ち立てられている。これと同じことがAIの分野でも行われなければならない。
AIのカバーする範囲は広い。関連する分野の人々がそれぞれ啓蒙時代と同じ問題意識を共有すべきである。
２．RAJ CHETTYの貧困の連鎖研究 P.62-72
RAJ CHETTYは1979年インド生まれ、1988年9歳の時に渡米。
超優秀な子供で、飛び級でHarvard 大学の経済学博士を取得。
Harvard史上最年少で終身教授となる。（28歳）
（以前 マイケル・ポーターも同じことを言われていたから、Rajが記録を更新したわけだ）
途中、Stanford大学にも引っ張られて3年間ほど教授を務めるが、現在はHaravard大学に戻り、Opportunity Insightという研究所の所長を務める。
この研究所には、ビル・ゲイツ財団やザッカーバーグのファンドの資金支援を受けている。
研究内容は、全米50の都市を対象に、貧困層の子どもたちが成人してどれだけ所得上層部へ動いて行けるかというテーマである。各都市に保有されているデータを経時的に追いかけて、貧困層出身の子どもたち成人後どれだけ豊かな階層に移っていったかを追いかけたものである。
1940年代は貧困層の子どもたちは成人後90%が親より所得が増えた。
1980年代はそれが50%に低下した。
そして、Raj教授はこれらの情報を続々と開示してゆく。［図−１］［図−２］
黒人奴隷の人口密度
色が濃いほど密度が高い
色が濃いほど密度が高い
これを応用して成功した都市がある。Charlette、NCである。
（私は1995−97まで住んでいた）
1970年から綿製品の海外進出をきっかけに、1980年代から空港（Charlotte Douglus AP）を全米のハブ化して、多くのビジネスを呼び込んだ。
現在では、40年前に比べ、人口は3倍、金融センターとして、NYCについで二位の座をサンフランシスコと競っている状況である。
Raj Chetty教授は、ノーベル賞が取れるかどうかではなく「いつ取るか？」だけが話題となるような超優秀な人だという。
米国は、DATAを大切に残すことで、次の世代への貴重な知恵を伝達している。人生100年時代の学びも同じように、過去の蓄積を読み替えて、今に活かすことが最重要だと思う。
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