AIに人間の仕事を奪わられる！とはよく言われてますよね。まあ機械が人間の仕事を奪う！とは産業革命以降ずっと言われていることかもしれませんが。
AIの中でも機械学習についての話ですが、よくある話として、機械学習は最適化が得意、と言われています。
自動宅配のための三輪車を開発するとして、前輪はどの位置で、後輪２つはこの配置が最も燃費がよい、事故が起きにくい、はたまた日本は左通行だから、２つの後輪の前後バランスを微妙にずらしたらよい、あるいは前輪２つがよい……などというような最適化問題では機械学習に人間は勝てません。無数のデバイスから送られてくるデータ、あるいは仮想空間上で何百万回というシミュレーションを元に導きだした結果は人間のそれを凌駕するでしょう。
では人間に残された仕事とは何か？
上記の問題で言えば「車輪を１個増やして４輪にすれば？」というフレームを飛び越えたアイデアを出すことです。
そもそも、なんで、と前提を疑う思考、それが人間に残された仕事、なのかもしれません。
Whyから始めよ、といいますが、Howの前提から考えるといってもいいかもしれないですね。
