人間には簡単だが機械には苦手なこと、その力を育むものこそ「数学」だ

このときの配達順は、カンでまあまあ最適な配達順を選んだはずや。同じマンションの荷物をまとめたりして効率化してな。で、必ずしも最短経路ではないけど、まあまあ最適な経路で配達することができたわけや。もしかして、例えばもう10分短縮できる配達経路はあるかもしれんけど、実用上はこの「だいたい最短経路」で問題ないし、人間はその「だいたい最短経路」を簡単に導き出すことができる。

環：　人間には簡単でも、コンピュータにやらせると84兆年かかってしまうのっておもしろいですね。

ピ：　囲碁や将棋も、似たような話やな。コンピュータなら何百手先を読むことは簡単そうやろ？　ところがや、実際に計算してみるで。

将棋の場合1つの局面で指せる手が100手ぐらいあると言われとる。ということは、2手先で100×100で1万通り、3手先で100万通り、16手も先にいけば10³²通りになって、さっきのセールスマンと同じくらいやな。何千回も宇宙の歴史を繰り返さないと計算できない量になってしまう。数手先を読むだけでもけっこう大変なんや。

ここでまた、ところがや。人間の場合、ある程度の将棋レベルがあれば、盤面をパッと見ただけで「先手のほうが優勢やな」とか「この陣形は強そうやな」とかわかってしまう。で、「先手のほうが優勢やな」と見えた16手後には案の定先手が勝ってしまったりもする。べつに16手先の10³²通りのシミュレーションをしているわけではないけれど、なんとなく「大局観」として見えるんやな。そんなわけで、コンピュータに将棋を指させても、なかなか人間に勝てない時代が長かったんや。初心者よりも強くはなるけど、大局観を身につけたアマチュア上級者には苦戦するし、その上のプロにはなかなか勝てん。

囲碁や将棋で、コンピュータが人間のトッププロに勝てるようになったのは2010年代になってからや。だから世の中も大騒ぎはじめたんやな。

環：　囲碁でコンピュータが人間に勝ったときは世界でニュースになりましたね。

ピ：　次に、「画像認識」も、コンピュータには意外と難しい分野やったんや。リンゴをパッと見たとき、人間だったら「あ、リンゴや」とすぐにわかるやろ。ところが、コンピュータにこれをやらせようとするとなかなか難しい。まともにやると、「リンゴというのは、赤くて丸くて直径が何センチぐらいで......」というようなことを必死に教え込まねばならん。「じゃあ緑色のはリンゴじゃあらへんの?」となったら青リンゴについても教えなならんし、「これ、丸というより四角っぽいんやけど、リンゴに入らへんの?」という疑問にも答えてやらなあかん。