2019年9月9日12:41近年AIの発展は目覚ましく、各分野で実用されている。今後もAIに何らかの作業を任せることが増えていくと見られており、そこで課題とされているのが人間との意思疎通である。意思疎通で大きな難関とされているのが「フレーム問題」だという。「フレーム問題」は限られた情報処理能力しかないAIが、現実に起こりうる問題すべてに対処することができないことを示している。2019にて、札幌市立大学の理事長・学長を務める中島秀之氏が登壇。「AIの諸問題に対する日本語的アプローチ」と題した基調講演が行われ、問題の解決に挑戦する歴史の概観が語られた。中島氏はまず人工知能についての前提を説明。「人工知能とはコンピューターを用いて人間の知能を研究」することが目的である。中島氏にとって、人工知能研究においてさまざまなプログラム作りを通して感じたのは逆のことだった。「人工知能を掘り下げることで、逆に人間の知能が何かを見てきたんです。「中島氏はそもそもの知能の定義はなにか?」を端的にまとめる。それは「情報が不足した状態で、適切に処理する能力」だという。これをコンピューターにやらせるとほとんど成功しないそうだ。そんな中で、AIはITの中のひとつの領域であると説明。最近話題になっているのはIOTなど、現代はコンピューターがいろんな情報を取得できるようになった時代であると説明する。AI分野の中でも知識表現や推論、機械学習の分野が盛んになり、そこでニューラルネットワークとディープラーニングが取り上げられたという。「ディープラーニングはインターネットがなかったら成功していないです」中島氏がそう語るほど、インターネット以降の情報量の爆発がAIの発達に大きく寄与している。その一例として、AIの顔認識を取り上げる。「顔認識などが発達し、AIの眼ができたんです。それが実世界に応用され、自動運転に応用されています」と、中島氏は社会へとAIが利用されている状況を語った。AIは「新たなる生命」ではない「近年AIに職を奪われると盛んにいわれますが、その認識は違うと思います」中島氏はそう説明する。中島氏はAIを人間の仕事する領域を奪ってしまったり、ましてや新しい生命体でもなく、「AIは助手であり、道具である」と説明。「有能な助手に職を奪われることはないですよね」と語った。中島氏は「有能な助手」であるAIの事例に、IBMの開発したAI「Watson」を挙げる。「日本でAIが命を初めて救ったのではないか」と評価した。中島氏は「Watson」という名前について、「IBMの創設者であるトーマス・J・ワトソンの名前であるが、シャーロックホームズの相棒ワトソンともかけているのではないか」と事例をまとめた。中島氏は人間とAIの違いとして「価値観とは人間にしかない。AIはそれがないのです」と語る。AIは計算や検索が早い特徴を持つが、価値観が人間の特徴であると説明した。創作料理は人間がやれるもので、AIは料理のデータを参照した模倣しかできない。裁判における判決は人間ができるが、AIは条文や判例といったデータを積み重ねることが得意であると解説する。中島氏はゲームになぞらえて「別の言い方をすれば『戦略と戦術』を担当する差なのです」とも例えた。戦略を行うのは人間だ。行動する目的を設定したり、人生設計したり、はたまたどんなゲームを遊ぶかを設定できる。AIは戦略から決められた目的に向け、最適な戦術を実行できる違いがある。AI自体は目的を持たず、AIが自らの意思でゲームを遊びたいとはならないわけだ。「AIは道具だから、人間がどう使っているかが大事なんです」と中島氏はまとめる。人生の大部分をAIが担うようになったとき、人間はどう生きるかを考えるのにリベラルアーツが役立つのではないか、と中島氏は述べていた。次にAIが発達していくことで、さまざまな仕事にどのような影響があるかが説明された。スライドでは、AIが関わる仕事には運転手やレジ係といった職業があたるようだ。その真逆の立場として、小説家(をはじめとするクリエイティブな仕事)がもっともAIの苦手とする仕事だという。AIと人間それぞれの得意分野が重なる職業として、科学者や医者、教師などがあがっており、中島氏はこれらの職業が、AIを助手として起用できるかたちになると説明した。万能ではないここで中島氏はAIの「フレーム問題」について言及する。AIが記号が持つ意味のような、知能にとって意味のあるものを自ら抽出できるかどうかの問題である。中島氏は人間の言語獲得のモデル、言葉を意味と共にどう覚えるかと比較する。赤ちゃんに「リンゴ」という言葉を教えるとき、リンゴは赤いと説明したとする。リンゴは赤い、リンゴは食べ物、リンゴはおいしいといった、言葉に含まれる意味を抽出できるかがAIの課題だという。「うさぎ」だといったとき、その言葉はそれが耳のことか、顔のことなのか、白いことなのか、そもそも人間はどの意味と言葉を繋いで覚えているのかのメカニズムがはっきりしていないそうだ。心理学においてはこれを認知バイアスにより説明し、語彙学習バイアスで覚えているのではないか、と見ているそうだ。人工知能の実作に関わる中島氏にとって「心理学サイドによる状況の記述であり、(言語と意味を学習する)メカニズムの解明ではない」と否定的に見ている。言葉を教えるとき、親と子が共有している状況の中で、情報量最大にするラベルのない対象を選ぶというのだ。そこで機械学習の問題として、データとデータを補完するのは得意だが、画像の持つ意味内容を抽出することが苦手な問題がある。AIが「トラックである」とわかるように、トラックの画像を学習していくが、あるトラックの画像にノイズを増幅した画像を導入する。ノイズの入ったトラックの画像といっても、人の目にはトラック以外には判定しようのない画像である。機械学習を進めたAIはどう見ているかと言うと、なんとまったく別のものだと認識するのである。中島氏は「学習結果は必ず裏切ることができる」と語った。ほんの少しいじった情報を混ぜ込むだけでも判定が狂うため、機械学習が万能ではないことを指摘する。アメリカの例では、速度制限の標識をAIが判定する際、ほんの少しのいたずらをするだけで読み間違えさせることが可能であり、「たとえば自動運転でも危ない可能性がある」という。学習データが偏っている問題も発生する。Microsoftのチャットbot「Tay」が人種や思想に対してヘイト発言を行うように学習してしまう問題のように極めて危うい判定を下してしまうケースも出てきている。中島氏はこうした問題の解決案として「予期」を提案する。予期とはあらかじめ、ある状況などに対し期待や覚悟をすることである。「予測」との違いも説明。狭い壁のある交差点を通ろうとするとき、初めから脇に車が見えているならば、その車はかならず通り過ぎることがわかることが「予測」だ。対して「予期」は交差点でまったく車も人も見えていないのだが、安全に通過することを考えて「もしかしたら右から車やひとが来るかもしれない。壁の死角にも何かあるかもしれない」と考えることである。中島氏は「予期と予想」について、Minskyのフレームシステムを例に挙げて説明する。人間は、「会議室にいる」全体像→「部屋である」認識→そこに「机がある」と判定していくように、トップダウン式に環境を認識していく。対してマシンはまったくの逆で、ボトムアップ式に認識するという。中島氏は「ここはメインホールであり、多くの人が集まっているのはわかるが、何人来場しているかわからない。マシンは逆に人数を計算できるが、ここがメインホールであるかはわからない」と違いを説明した。中島氏はこれを「鳥の視点と、虫の視点」とアナロジーで語って見せる。中島氏は「ポイントは虫の視点」という。鳥と虫の視点を、科学と工学の違いだと説明する。鳥の視点とは、空から地上を俯瞰する視点だ。客観的な観察という意味で、すなわち自然科学的な視点であり、状況を「予測」するのに向いた視点である。対して虫の視点は地べたから状況を見つめる。それは内部から観察する工学的な観点であり、テーマである「予期」と関係している。そんな客観的な「鳥の視点」と、主観的な「虫の視点」を、中島氏は大胆に言語の取り扱う視点へと敷衍してみせる。「日本語は虫の視点が自然ですよね。「雪国」原文の日本語と、英語の文章から想像される光景の違い日本語では冒頭はこうだ。“国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。”英語ではこう記述される。country.”日本語と英語の文章の差は、端的に主語の有無である。中島氏はこの差を「英文では鳥の視点のように感じられるのに対し、日本語は主観的なのです」と説明する。他にも建築に関しても、英語圏と日本とで構造が異なっていることを指摘し、いろんなところで差がみられるそうだ。AIは英語におけるScienceで、日本語での工学にあたる。日本語における「工学」の単語には、Scienceの一部であり、同時に芸術とも重なる意味を持つという。主観性を持った日本語の視座から、AIがフレーム問題を超えるヒントがあるのではないかと見ている。中島氏はAIに「虫の視点」を獲得させるヒントに、ユクスキュルが提示した「環世界」という考え方を提示する。これは「環境の中に生物があるのではなく、生物が環境を作っている」という考え方である。さまざまな状況のヤドカリがいるとする。それがイソギンチャクに出会ったとして、ヤドカリは自らの状態からイソギンチャクをどうするかを解釈するという。自らの状態や視線から、環境を作りだしていくのが環世界という考え方だ。中島氏はこれをAIの課題を解決するヒントに設定していた。AIは自我を持つことはできるのか最後に中島氏は「映画『ターミネーター』で未来世界を滅ぼす人工知能であるスカイネットはいつ作れるのか?」についても触れた。AIが発達して人類を滅ぼすことがありうだろうか?囲碁のAIであるAlphaGoを例に、ディープラーニングによる次の一手や、強化学習による先読みを行うことは、AIによる予期にあたるという。そこからスカイネットを作るには、さらに予期より上のメタ推論が必要だという。「自己の存在についてを語れるAI」が開発される必要があるが、それはまだないのだ。メタ推論が実現されるとして、推論とディープラーニングの連結などが課題となるという。したAIの時代は遠いようで、中島氏は現段階のAIから、「AIという強力な道具があるから、それを使ってどんどんデザインしていきたい」とセッションをまとめた。Commentsモバイルゲームのチート対策――チーターの動機と手法:CEDEC2019コメントコメントを見るためにはJavaScriptを有効にする必要があります。Japanはライセンスを受けて(株)産経デジタルが運営しています。