適切な判断をするためには「直感」は重要な能力です。ですが「直感」の正体は、いまだに良く分かっていません。近年、人工知能の分野で話題のディープラーニングから、直感の正体にせまります。
ディープラーニングとは？
ディープラーニングは人工知能(AI)における最新の自己学習機能です。失敗と成功を繰り返して成功するパターンを学習させていくというもので、最近話題の人工知能「アルファ碁（Alpha Go）」に採用されています。
Google DeepMind（グーグル・ディープマインド）が制作したこのアルファ碁は、2016年3月、歴史上初めて囲碁という複雑な知能競技で人間の世界チャンプを破ります。このニュースは世界中に衝撃を与え、アルファ碁とともにディープラーニングも一躍有名になったのです。
囲碁は10の360乗という膨大なパターンがあります。今までの人工知能では、このパターンから適切なものを選択する事ができなかったのですが、ディープラーニングで繰り返し勝利と敗北を学習させられたアルファ碁は次第に勝利パターンを見いだしていきました。
10の360乗全てを解析することは現在の技術では不可能です。ですが、勝利パターンに絞って学習していけば話は別です。アルファ碁は全ての囲碁を知っていたのではなく、ディープラーニングによって勝てるパターンを身に付けていたから、この世紀の勝利が起こったのです。
直感の正体とは？ その正体に迫る
直感がさえている人やひらめきが頻繁に起こる人は、どのような考え方をしているのでしょうか。直感の勝負である囲碁で勝利する力をAIに与えた、ディープラーニングから考えてみましょう。当然、ニューロンなどの脳神経の違いはあるでしょうが、人間が作ったアルファ碁に直感が宿ったのなら、人間誰でも直感を身につけることはできるはずです。
アルファ碁のディープラーニングの特徴は勝ちパターンを集中して覚えることですが、このことは直感に結びつく重要なファクターになります。つまり勝ちパターンをうまく思い出して、応用することが結果として、直感と呼べるものにつながっています。
将棋で有名な羽生善治棋士と、趣味レベル実力の人との視線の動きについて研究した方がいます。結果は趣味レベルの人は盤面全体を常に見て、勝てそうな手を探しているような視線の動きをする一方で、羽生さんは盤面の一部を集中して見ていました。その見続けていた場所から動かす駒を選択するのですが、これは羽生さんは勝つために鍵となる駒を最初から絞って、あとはどう動かすかを考えていることを意味します。
ディープラーニングや羽生さんの研究によって言えるのは、直感の正体は過去の経験を元にはじき出される最適な選択ということになります。過去の経験を無意識ながら、すぐに応用につなげられる方法はもっと脳の研究が進まなければ分かりませんが…。
直感力を向上させる方法
直感を「過去の経験を元にはじき出される最適な選択」と前に定義しましたが、この力を上げるためには何をするべきでしょうか？ 私は下の3つの力を上げれば向上は可能だと思います。
①成功経験
②頭の回転
③応用力（EQと呼ばれるもの）
まず過去の成功経験が判断の指標となります。そして、それを無意識レベルで思い出す脳機能と、それを応用する力が必要です。
色々なことにチャレンジして、小さいことでも良いので成功経験をできるだけ作ってください。それが、あなたの中で勝利パターンを増やすことになります。そして、脳トレやサプリメントなどで頭の回転をアップさせます。続いて困難なチャレンジを繰り返しして、応用力も身につけてください。ある時気づいたら、新しいことでも勝利への道筋が見えることがあります。
ディープラーニングで人工知能の可能性が飛躍的に高まった一方で、人間の脳の新たな希望の光も見えてきた気がします。今はまだ、曖昧な「直感」や「ひらめき」と言ったものが、将来身近なものとなっているかもしれませんね。
