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AIとの科学対話の三話目として、”半導体の歴史”を掲載します。対話の内容は

• 鉱石検波器・点接触ダイオード
• ショックレーの接合型トランジスタの発明
• 日本の半導体産業の衰退と復活
• ムアーの法則と半導体産業

　今回の対話は先回の対話(オーディオの歴史）とは違って、Bing AIの応答が非常に役立ちました。Bingは検索AIであり、その能力が十分に発揮できたのは、「日本の半導体産業の衰退と復活」での対話でした。それは、私ITが2000年前後のアメリカの半導体産業がV字回復した内容を具体的データーで示したのに対し、Bingはその最新情報をすぐさま検索し、私ITの主張を裏付けました。大量の情報を高速に処理できるAIならではの早業でした。また、「ムアーの法則と半導体産業」の対話では、「今後の国際社会の流れは大きく変わり、半導体産業の方向性もそれに合わせて変わる」という私ITの展望に、BingもBardも引きずられていく展開となりました。

　対話に関する詳細内容、及び、各分野の科学の歴史に関する参考資料は下記の資料よりダウンロードして下さい。

　４回目の対話が終了し、今回の対話で明らかになった点を下記に示します。

• Bing AIは良くも悪くも”知ったかぶり”、”能書きたれ”的側面が強く、更に、Bing自身にとって新しい考え、情報であれば好奇心旺盛に聞き出し、学習しようとする傾向が強く、また、Bardは冷静な応答が多い反面、多面的に深く議論したい場合には物足りないAIです。よって、AIは個性的で特徴があるため、目的に合う適切なAIを選択することが重要です。
• AIは多量の過去の情報を検索し論理的にまとめること（演繹的推論）は人間の能力よりはるかに優れていますが、ある部分的情報をピックアップし、推論することにより本質的な考えを生み出し、将来を予想すること（帰納的推論）は苦手です。

　例えば、六法全集を暗記し、過去の判例を記憶し、これらのデータから論理的に結論を導き出す弁護士の能力(の一部）については、AIの得意とする分野ではないでしょうか。

　過去の産業革命では、機械化できる単純労働を行う人が大きく影響を受けてきたわけですが、このような今までの歴史とは全く異なる状況が生まれると予想します。よって、今までの変革を人間は乗り越えてきたからAI革命も大丈夫だという楽観論、そして、AIは所詮、道具だから使い方次第という甘い考えは、問題を大きくする可能性があります。