-くうきコラム-前回に引き続いてお届けする、AI編の第2弾。前回は「AIとは何?」といった基本的なことから今後の展開について、家電の専門家である戸井田園子さんの意見をご紹介しました。今回は、国内外におけるAI技術の最先端の動向や、パナソニックの現在および今後の取り組みについて、立命館大学で研究をされる傍らパナソニックと協働開発を行う谷口忠大教授に教えてもらいました。“記号創発ロボティクス”です。これは一体、どのようなものなのでしょうか?「人間が話したり運動したりできるのは、成長しながらさまざまなことを経験し、学んでいくからです。プログラミングされたことを機械的にインプットするのではなく、小さなころから自分たちの経験を元に認知発達していきますよね。人間は言語やジェスチャーなど、さまざまな“記号”を自ら学び、また生み出すことができます。」そう語る谷口教授によると、現在は第3次AIブームと言われているのだとか。「さかのぼれば、コンピューターが生まれたのは第二次大戦ごろのこと。ここで人間は、計算をするという、ある意味、自分で考える人工物に出会います。それから、より論理的に思考するものを作ろうということになったのが、第1次ブーム。次に、『知識』に注目して本格的な専門家のような人口知能を構築しようとしたのが第2ブーム。犬の概念を与えるために、“犬は動物である”など、いろいろな知識を入れてルール付けを試みました。現実はとても曖昧で判断が難しいですよね。犬でも大きさや色などはさまざまですから」また、画像認識による顔認証でも、同じようなことが起こったのだとか。「たとえば僕の顔でも、メガネを取ったら“谷口ではない”と認識されるかもしれません。そこで、何がどうあれば谷口なのかをハッキリさせるには、いろいろな情報を与え、曖昧なものでも認識できるようにトレーニングするべきと考えられるようになった。“ディープラーニング”とは、人間の脳に似せた多段階の処理によってデータの分析と学習を行わせる機械学習の一種。現在の第3次AIブームを牽引するもので、この誕生によりさまざまなことができるようになったそうです。現在のAI技術が実現することそれでは今、実際にどのようなことができるようになったのでしょうか?谷口教授によると、「最も注目されているのは画像処理で、他に大きく進歩して着実な需要を作っているのは音声認識と音声合成」なのだそうです。「あとは自然言語処理において、機械翻訳も注目されている技術でしょう。ロボティクスや自動運転車の分野も伸びていますが、これも画像処理や音声認識といった技術の進歩を受けて伸びているというのが実際だと思います」では、これらの技術はどのような形で家電に落とし込まれるのでしょうか?谷口教授によると、たとえば画像処理は室内監視や見守りなどに、音声認識はスマートスピーカーなどに活用されているそうです。「現状での音声認識の使い方はほとんどスイッチ代わりかキーボード代わりですが、利用シーンによって使い勝手が全然変わりますよね。クーラーをつけるだけなら、いちいちスマートスピーカーに“クーラーをつけて”などと言う前に自分でリモコンを操作した方が早いから、必ずしもいつも音声認識が便利なわけじゃない。一方で、何かの作業で両手がふさがっているときなどは、とても便利だと思います。一家に一台、パナソニック製の家事支援ロボット...なんて時代が来るかも!現在、パナソニックではビジネスイノべーション本部に身を置く谷口教授。部署やジャンルにとらわれないグループ横断的な“リアルAIチーム”として、国際的な論文を書ける意思とスキルを持つ人々と知識を共有・研究をしながら将来の技術に活かすことのできる新たな発見を目指しているのだそう。そんな世界的に活躍する人々の英知が集まれば、これからの暮らしにイノベーションを起こしていくのでは、と、思わず期待が高まりますね。聞けば、「手厚いサービスを提供している」と感じるのだとか。「その中でもパナソニックは、カスタマーと非常に近いところにいるメーカー。これからのAIテクノロジーにおいても、カスタマーのことを考えて実装していくのだと思います。一般論ですが、たとえば画像処理技術を活用して、部屋の中にいる子どもの動きから危険を察知し、親にアラートで知らせるなど、人々に寄り添ったサービスが考えられますよね。これらは、もはや僕ら研究者ではなく、エンジニアとカスタマーで作るフェーズ。高い志を感じ、それを受け継いだ多くの製品を見ることができる場所。皆さんも、ぜひ足を運んでください。なると、谷口教授の研究する“記号創発ロボティクス”と家電が関われば、いずれは家事支援ロボットが我が家にやってくる、なんてことも実現しそうですね。「そうですね、直近ではないかもしれませんが。ポイントは、言葉の意味はただ辞書に載っている単語の結合ではないということです。語彙や種類は増えていくものなので、ロボットに言葉やテキストのデータを入れ込むだけではダメ。空のペットボトルが机の上にあるのに目を遣りながら“ゴミ箱捨てて”と言ったら、人間は文脈や状況からペットボトルをゴミ箱に捨てられますが、現段階の家庭用ロボットがその言葉を字義通りとれば、ゴミ箱を丸ごと捨ててしまいます。言語の意味は多様で、家庭や国でも意味が変わってきたりするので、工場の中だけでの勉強ではなく、実世界で使われている言語を理解できるようになる必要があるんです」なるほど......。考えると、人間ってすごいんですね。「ええ、人間が無意識でやっていることが一番すごい。人間ができそうもないことをやると賢いと言われていますが、実は逆なんです。うちのラボでは現在、場所の概念を学習することに取り組んでいますが、これも実際には結構、難しい。僕らなら、シンクがあることやお母さんがごはんを作っていることなど、ビジュアルとそこでの行動を見て“ここはキッチンだ”と判断しますよね。お掃除ロボットは“キッチンを掃除して”と言われたら、どの範囲を掃除すればいいのでしょうか?こういう概念は言葉だけでは決まらずに、その環境や文化によって違うので、これらをすり合わせていかないといけません」それはずいぶんと難しいことのようにも感じるのですが、実際はどうなのでしょうか?「人間ができてロボットができないことを発見すると、人間の知能の本質が見えてくるんですよね。ここで僕たち研究者にとってポイントになるのが、人間にできることはロボットにもできると信じること。探求すら止まってしまう。1978年、京都府生まれ。2017年、国内で初めて大学から企業へのクロスアポイントを活用し、パナソニックでのAI研究開発に携わる。ビブリオバトルの発案者としても知られている。著書に『コミュニケーションするロボットは創れるか』(NTT出版)、『記号創発ロボティクス』(講談社)など多数。パナソニック・ホームページの先頭へ。