あらゆる視覚情報を処理するコンピューターヴィジョン。「ロボットの目」とでも呼ぶべきこの技術の生みの親が、ロボット工学者・金出武雄だ。彼はなぜ次々と人を驚かせる革新的な技術を生み出すことができるのか。その秘密は、彼が大切にしているある発想法に隠されていた。Center」を設立し、センター長に就任。フレンチレストランでワインを片手に夕食を楽しんでいるときのこと。友人はそのワインを気に入ったようで、スマートフォンを取り出し、ボトルのラベルを撮影し始めました。するとディスプレイには、即座にそのワインの名称や醸造所、ブドウの品種が表示されます。値段やレヴューまでもが映し出され、おまけにそのまま購入もできる、というのです。このワインのラベルを“読んだ”のは「コンピューターヴィジョン」を使ったスマートフォンのアプリケーションです。カメラを含むハードウェアと、インターネットと連携した視覚情報処理の進化は、人間に、その目以上の機能をもった「ロボットの目」を授けたといえるでしょう。わたしの博士論文は、コンピューターによる人間の顔認識システムに関する「世界で最初の」論文でした。1枚のデジタル画像が大変な財産とされた、40年も前のことで、10枚のデジタル画像を処理できれば「大規模な実験」だといわれていた時代です。いまにして思えば、画像の入力から特徴抽出、判別までをコンピューターで自動的に行い、十分なデータによる実証を試みたそのときから、わたしは、世界をこのロボットの目を通して見つめてきたのかもしれません。「何の将来性があるのか」わたしがアメリカに渡ったのは、1980年のことです。研究員として務めることになったカーネギーメロン大学(CMU)は、当時から、コンピューターサイエンスにおいてMITやスタンフォード大学に比肩する存在とされていました。2015年のいま、グーグルの自律走行車がシリコンヴァレーの公道で試験走行を始めていますが、わたしたちのチームは95年にピッツバーグからサンディエゴまでのアメリカ横断を、自動運転で試みました。5」に搭載されたコンピューターヴィジョンのプログラムでした。カメラと3次元センサーで周囲の状況を把握し、障害物を見つけ、危険を察知すれば停止する機能を備えていました。この技術を見たほかの研究者たちからは、よく「ドクターカナデ、こんな研究に何の日常性が、何の将来性があるのですか?」と訊かれたものです。当時、自律走行のテクノロジーを軍用以外の目的で考える人などいなかったのですね。America」の記事を新聞で読んで、こんなジョークを思いついたと聞いています。曰く、「CMUの研究者が世界で初の、運転中に新聞を読んだりコーヒーを飲んだりできるクルマを開発したってさ。Work近年さらに高度化している顔認識システム。20年前の段階ですら、この顔認識システムは160万人から95パーセントの認識率でターゲットを識別している。America」では、時速100kmで3,000マイルを走破した、世界初の自動運転プロジェクト。DARPAから研究資金を得ていた。Vision自由自在に動くロボットカメラを使った「アイヴィジョン」によって中継されたスーパーボウル。困らなくなったという。Analysus物体の「動き」を認識するためには、とらえたある一点が次の瞬間どこに移動しているかを判読できればいい。この理論はいまも画像解析の基礎となっている。Reality51台ものカメラを取り付けたジオドームをつくりあげ、内部で動く物体を3Dでとらえ再現する。これからが期待される仮想現実も、金出がその端緒となった。PrevNext「世界初」の研究者コンピューターヴィジョンの世界を、5億人に披露したこともあります。プロアメリカンフットボールリーグ「NFL」の優勝決定戦スーパーボウルの中継で使われた放送システム「アイヴィジョン」が、そうでした。アイヴィジョンが導入された2001年1月28日のスーパーボウルの放送は、従来の映像とは違ったものになりました。クオーターバックがパスを出そうとする瞬間、カメラがぐるりと回って切り替わり、パスを出すプレーヤーを常に360度全面からとらえます。タッチダウンが決まったかどうかに迷う局面では、全方向から得られるカメラ映像がその判定を可能にします。映画『マトリックス』のカメラワークをフットボールゲームでやってみせたわけですが、フィールドは映画のセットではないし、試合にはシナリオもありません。どこでいいプレイが起こるかを予測することはできないので、フィールドを取り囲むように全33台のカメラを設置しました。33台のカメラはすべてロボット化され、自動遠隔操作で撮影することが可能です。カメラマンがこれらのなかからひとつを操作すると、ほかのロボットカメラは、カメラマンが追いかけたのと同じプレイヤーとボールの位置を、自動的に計算して調整をとりながら追尾するのです。決定的瞬間では、プレイヤーとボールとを追尾する全カメラの映像をすべてつなぎあわせ、360度回転する演出を可能にしました。中継にあたって、わたしはアイヴィジョンの開発者としてインタヴューされることになりました。結果的に、わたしは5億人が見つめる「スーパーボウルのTV中継に出演した世界初の大学教授」になったということですね(笑)。脳の動きは物理現象だコンピューターヴィジョン研究の起源には、人工知能への探究が存在しています。人間の「賢さ」とは何かを常に考えるようになります。すると人間の知能が、必ずしも万能ではないことがわかってくるのです。人間の脳はサイクルタイムも長く、メモリー容量もたかが知れています。コンピューターが得意なマルチタスクにも対応していないことを考えれば、「賢い知能をつくる」ためには必ずしも人間の脳を手本とする必要はないのです。人間の知能は「物理学を知らなくても」世界を把握できる視覚をもっています。それゆえ、コンピューターヴィジョンにも物理学的知見は必要ないとされていました。それに対して、わたしは、光の反射などの物理現象を踏まえたプログラムを書いた方が、より優れた、人間にもできないヴィジョンを生み出せるという立場をとっていました。そんなわたしの研究室で、1996年に誕生したのが、世界で最初の、実用性の高い顔検出システムでした。現在の顔認識システムは、顔を手で隠しても、その向こうにある顔のパーツを予測できるほどに高度化しています。当時、CMUのわたしの研究室でこの研究を成し遂げたヘンリー・ラウリーとヘンリー・シュナイダーマンは、いまやグーグルの主要テクノロジストとして名を連ねています。教え子たちも偉くなったもので(笑)、いまも日本のわたしの家を訪ねてくれるハリー・シャムは、現在マイクロソフトのCTOとして活躍しています。それと同じように、というわけではありませんが、当時のさまざまな研究も、そのほとんどが昔話だと思われるかもしれません。研究のなかで生まれたプログラムは、いまも世界中のコンピューターヴィジョンのなかで生きています。アルゴリズム」は、いまもMPEGファイルにおける動画圧縮方法などの動画像処理において最も基本的な方法として採用されています。医療分野の放射線治療において患者の動きを把握し、適切に放射線を照射するためのシステムにも応用されているようです。)から受け取っていた研究者のひとりだといえるでしょう。した背景を知れば誰もが、わたしのことをいわゆる「玄人」の研究者だと思うでしょうね。わたしが大切にしているのは「素人」の発想です。人を驚かせる発想はいつも、ばかばかしいほどに素人じみているということを、わたしは経験から学びました。Technology(QOLT)Center」では、設立以来センター長を務めました。人々の生活の質を革新するようなテクノロジーの開発を続けていますが、そのひとつが、ヘッドライトの再発明です。ドライヴァーであれば誰しも、雨の降る夜にクルマで出かけたくはないでしょう。ヘッドライトの光が雨に反射して前方がよく見えなくなって、運転に神経をすり減らすことになるからです。この現象は、ヘッドライトの光が雨粒に反射することによってもたらされるのですが、これを解決できないかと考えました。このとき、もしもコンピューターヴィジョンの玄人的な発想から問題設定をしてしまうと「雨のシーンをカメラで撮影して、高速で雨を消す画像処理をし、その結果をドライヴァーの視点にあわせてウィンドウにディスプレイする」となってしまいます。そんなことは到底、不可能でしょう。素人的な発想をすれば、この結論を大きく変えられます。「雨粒に光が当たるのが問題ならば、当てなければよい」という発想です。そこで、まずクルマのヘッドライトを、プロジェクターとカメラとを同じ位置に設けて置き替えます。光をプロジェクターで照射すると同時に、その反射をカメラで撮影し、光を反射する雨粒のある方向を計算し、その方向の光を即座にカットするのです。その結果、反射を大幅に抑えるヘッドライトシステムが見事、成功しました。素人発想が驚きと新しさを生む成功というのは何事も、結果を聞けば「なんだ、そんなことだったのか」というものばかりです。本当の驚きとは「問題設定」の時点から生まれるものなのでしょう。「玄人」はいままでの知識・経験をベースとした解法から考え始めるので、知らず知らずのうちに、驚きと新しさのない問題設定からスタートしてしまいます。結果として導き出されるのが、驚きと新しさのない答えや、ときには不可能だという結論となるのは言うまでもありません。わたしの研究者人生における最初の「素人発想」は、あるいは「人間の脳も、情報を得て、処理する機械にすぎない」というものだったのかもしれません。したわたしにとっての素人発想の問題設定へのひとつの解が、いまや世界中で人類の視覚を拡張することに成功しているコンピューターヴィジョンだった、ということなのでしょう。RELATED会社にとって利益は「空気」。NewPROMOTIONあまねく人に社会復帰の機会を。そのために、わたしは農業を続ける。──小島希世子PROMOTION七大陸最高峰を最年少制覇した南谷真鈴、「クルマで移動する自由」を体感する。PROMOTIONテクノロジーが拡張するスポーツとアートの可能性:東京2020は世界の若者の希望となるかPROMOTIONこれまでにない「新しい材料」を生み出す。それがよりよい社会をつくるから。──小川由希子PROMOTION難民は「難しい民」なんかじゃない。みんなが“自分らしく”暮らせる社会をつくる。──渡部清花PROMOTIONAudiが考えるモビリティの未来が、次世代コンセプトの「四重奏」から見えたPROMOTION謙虚に耳を澄ませば、建築はやがて「未来の記憶」になる。