この問いは、AIが実用段階になって、ますます発展していこうとする現在だからこそ、こういったことを考えておくのは重要だと思います。
一体何なんだ、学びって？
単に記憶するだけなら、それこそパソコンが得意なわけで、認知的な能力なんてのは、それこそAIに任せておけ、って話です。
物事を知覚し、理解し、記憶し、判断するといったことは、これまで人間固有の能力だとされてきましたが…何と、それが変わろうとしている。
もっとも、記憶領域の拡張ツールは、ずっと昔からあって、ノートなんかは代表的なものだし、録音や録画なんてのも該当するでしょう。
そう、それらは記憶領域を拡張してくれるのですよ。
だって、ノート取ったら覚えておく必要無いでしょう？音声や画像も同様です。
しかし、今回は記憶に限定されずに、一連の処理まで脳ミソの外に外部委託できるようになります。というか、すでになっている。
こうなると単に記憶に限らず、「能力の拡張ツール」と言うべきかもしれません。
しかし、この今起きている現象によって、改めて多くの人が「考える」とは何か？ということについて考えるようになってきたのではないでしょうか。
そして我々教育に関わる者も、「学び」とは一体何なのだ？という問いに直面せざるを得ないわけです。
というわけで、どうなるか分かっているものごとを処理するのは「作業」であり、これはAIに任せられそうです。
既知の理論とか法則に沿って問題を解く、なんてのはそれに該当しそうですね。
では、どうなるか分からないものごと、やってみないと分からないことに挑戦するなんてのはどうだ？チャレンジはどうだなのだ？
と思うのですが、コンピューターシミュレーションってのもあるわけで、実際にやらずともある程度は結果を推定できたりする…
ただこれ、今のところは環境などを100%考慮するのは難しいわけで、必ずしもシミュレーションで全てが分かるわけではありません。
なので、当面は人間にアドバンテージがありそうですね。
自動運転のクルマをすぐに実現するのが難しい理由の一つもここにあります。
では、「何のために？」というゴールを設定するための思考はどうでしょう？
そんなことを言うと聞こえは良いけど、「生きる」という本能的なところに根ざした根源的で動物的な考えだったりする気がしますが、意外とそんなところに答えがあったりして？
私ごときがこういうことを考えると、どうしてもシンプルなところに帰結したくなっちゃうのだけど、どうもそんな気がしなくもない。
というわけで、ゴール設定のための思考とチャレンジ、当面はこれでいけそうな気がするのですが、どうでしょうか？
いずれにせよ、これはしばらく試行錯誤しながら考えるべきテーマのような気がします。
恐らくAIの進化も、そういった道筋に沿っていくことになるのではないでしょうか。