本能といっても,脳に関することであり,要は何を「快」あるいは「不快」と感じるかということである。人間の場合,生物であるから基本的に生存(あるいは種の保存)に有利な行動は「快」となるようになっており,逆に生存の確率を低くするような行動は「不快」となるようにできている。した本能に直結するような概念をコンピュータが獲得することは難しい。シンギュラリティというのは,人工知能が自分の能力を超える人工知能を自ら生み出せるようになる時点を指す。人工知能が人類を征服したり,人工知能をつくり出したりという可能性は,現時点ではない。いまディープラーニングで起こりつつあることは,「世界の特徴量を見つけ特徴表現を学習する」ことであり,これ自体は予測能力を上げる上できわめて重要である。ところが,このことと,人工知能が自らの意思を持ったり,人工知能を設計し直したりすることとは,天と地ほど距離が離れている。その理由を簡単に言うと,「人間=知能+生命」であるからだ。知能をつくることができたとしても,生命をつくることは非常に難しい。人類が新たな生命をつくったことがあるだろうか。仮に生命をつくることができるとして,それが人類よりも優れた知能を持っている必然性がどこにあるのだろうか。逆に,人類よりも知能の高い人工知能に「生命」を与えることが可能だろうか。ディープラーニングは特徴表現学習の一種であり,その意義の評価については,専門家の間でも大きく2つの意見に分かれている。1機械学習の発明の一つにすぎず,一時的な流行にとどまる可能性が高いという立場。2特徴表現を獲得できることは,本質的な人工知能の限界を突破している可能性があるとする立場。私が予測する今後の技術の進展。2視覚系だけでなく,音声や圧力センサーといった,画像以外の情報も取り込むことによって,マルチモーダルな(複数の間隔のデータを組み合わせた)抽象化ができるようになるはずだ。4次に必要となるのは,コンピュータ自らの行為と,その結果をあわせて抽象化することである。5自らの行動と結果をセットで抽象化することのメリットは,「まず椅子を動かして,その上に乗って,高いところにあるバナンを取ろう」というような,「行動の計画」が立てられるようになることだ。7続いて,そういう行動ができるようになると,「行動した結果」についても抽象化が進む。8いったん動作を通じた特徴量を得ることができれば,次からは見た瞬間,われやすいコップだから気をつけて扱おう,やわらかいソファだから座ったらこれくらい身体が沈むだろうという予測が立ちやすくなる。周囲の状況に対する認識が一段深くなり,ロボットの行動はより環境に適したものになる。10ネット上でのみ行動する人工知能であれば,ネット上にある事象をベースとしてそこから引き出される抽象概念は獲得することができる。その結果,コンピュータが「言語」を獲得する準備が整う。先に「概念」を獲得できれば,後から「言語(記号表記)」を結びつけるのは簡単だからだ。12コンピュータが人間の言葉を理解できるようになるということは,コンピュータの中に何らかのシミュレータが備えられており,「人間の文章を読むとそこに何らかの情景が再現できるようになっている」ということである。すると,コンピュータも本が読めるようになる。いろいろな小説を読んで,「望遠鏡で覗くのは男のほうが多い」ことも理解するかもしれない。ディープラーニングは,データをもとに,コンピュータが自ら特徴量をつくり出す。人間が特徴量を設計するのではなく,コンピュータが自ら高次の特徴量を獲得し,それをもとに画像を分類できるようになる。ディープラーニングが従来の機械学習とは大きく異なる点が2点ある。1つは,1層ずつ階層ごとに学習していく点,もう1つは,自己符号化器(オートエンコーダー)という「情報圧縮器」を用いることだ。相関のあるものをひとまとまりにすることで特徴量を取り出し,さらにそれを用いて高次の特徴量を取り出す。した高次の特徴量を使って表される概念を取り出す。人間がぼーっと景色を見ているときにも,実はこんな壮大な処理が脳の中で行われているのである。自己符号化器は,本来なら教師が与える正解に当たる部分に元のデータを入れることによって,入力したデータ自身を予測する。さまざまな特徴量を生成する。ディープラーニングは「データをもとに何を特徴表現すべきか」という,これまで一番難しかった部分を解決する光明がみえてきたという意味で,人工知能研究を飛躍的に発展させる可能性を秘めている。ディープラーニングがやっていることは,主成分分析を非線形にし,多段にしただけである。データの中から特徴長や概念を見つけ,そのかたまりを使って,もっと大きなかたまりを見つけるだけである。何てことはない,とても単純で素朴なアイデアだ。ディープラーニングの登場は,少なくとも画像や音声という分野において,「データをもとに何を特徴表現すべきか」をコンピュータが自動的に獲得することができるという可能性を示している。かんたんな特徴量をコンピュータが見つけ出し,それをもとに高次の特徴量を見つけ出す。その特徴量を使って表される概念を獲得し,その概念を使って知識を記述するという,人工知能の最大の難関に,ひとつの道が示されたのだ。した閉塞感の中,着々と力を伸ばしてきたのが「機械学習」という技術であり,その背景にあるのが,文字認識などのパターン認識の分野で長年蓄積されてきた基盤技術と,増加するデータの存在だった。ウェブ上にあるウェブページの存在は強烈で,ウェブページのテキストを扱うことのできる自然言語処理と機械学習の研究が大きく発展した。呼ばれる領域が急速に進展した。これは,たとえば,翻訳を考えるときに,文法構造や意味構造を考えず,単に機械的に,訳される確率の高いものを当てはめていけばいいという考え方である。機械学習とは,人工知能のプログラム自身が学習する仕組みである。そもそも学習とは何か。なれば学習したといえるのか。学習の根幹をなすのは「分ける」という処理である。ある事象について判断する。それが何かを認識する。うまく「分ける」ことができれば,ものごとを理解することもできるし,判断して行動することもできる。「分ける」作業は,すなわち「イエスかノーで答える問題」である。機械学習は,コンピュータが大量のデータを処理しながらこの「分け方」を自動的に習得する。「分け方」を習得すれば,それを使って未知のデータを「分ける」ことができる。機械学習では,どんなデータを用意するか,どのように正しい出力(正解データ)を用意するか,この2つの組み合わせによって,いくらでもあたらしい仕事をさせることができる。機械学習によって「分け方」や「線の引き方」をコンピュータが自ら見つけることで,未知のものに対して判断・識別・そして予測をすることができる。機械学習にも弱点がある。それがフィーチャーエンジニアリングである。特徴量(あるいは素性という)の設計であり,ここでは「特徴量設計」と呼ぼう。特徴量というのは,機械学習の入力に使う変数のことで,その値が対象の特徴を定量的に表す。この特徴量に何を選ぶかで,予測精度が大きく変化する。機械学習の精度を上げるのは,「どんな特徴量を入れるか」にかかっているのに,それは人間が頭を使って考えるしかなかった。これが「特徴量設計」で,機械学習の最大の関門だった。人間は特徴量をつかむことに長けている。なにか同じ対象を見ていると,自然にそこに内在する特徴に気づき,よりかんたんに理解することができる。「知識」を入れれば人工知能は賢くなるが,どこまで「知識」を書いても書ききれないという問題にぶつかった。,「フレーム問題」では,タスクによってロボットが使うべき知識をどう定めておけばよいのかが決められなかった。「シンボルグラウンディング問題」では,コンピュータにとって,シマウマが「シマシマのあるウマ」だと理解できないことが問題であった。機械学習では,何を特徴量とするかは人間が決めないといけなかったということである。人間がうまく特徴量を設計すれば機械学習はうまく動き,そうでなければうまく動かない。今まで人工知能が実現しなかったのは,「世界からどの特徴に注目して情報を取り出すべきか」に関して,人間の手を借りなければならなかったからだ。コンピュータが与えられたデータから注目すべき特徴を見つけ,その特徴の程度を表す「特徴量」を得ることができれば,機械学習における「特徴量設計」の問題はクリアできる。第1次AIブームは推論・探索の時代,第2次AIブームは知識の時代,第3次AIは機械学習と特徴表現学習の時代である。1960年台に花開いた第1次AIブームでは,一見すると知的に見えるさまざまな課題をコンピュータが次々に解いていった。コンピュータは賢いのだろうと思われたが,冷静になって考えてみると,この時代の人工知能は,非常に限定された状況でしか問題が解けなかった。迷路を解くのも,パズルを解くのも,チェスや将棋に挑戦するのも,明確に定義されたルールの中で次の一手を考えればよかったのだが,現実の問題はもっとずっと複雑だった。推論・探索のためのシンプルなルールで人工知能を実現しようとした第1次AIブームとは異なり,第2次AIブームを支えたのは「知識」である。お医者さんの代わりをしようと思えば,「病気に関するたくさんの知識」をコンピュータに入れておけばよい。弁護士の代わりをしようと思えば,「法律に関するたくさんの知識」を入れておけばよい。すると,迷路を解くというおもちゃの問題ではなく,病気の診断をしたり,判例に従った法律の解釈をしたりという現実の問題を解くことができる。エキスパートシステムの課題→知識をコンピュータに与えるために,専門家からヒアリングして知識を取り出さないといけないことである。これはコストもかかり,大変な処理であった。知識の数が増えて,ルールの数が数千,数万となると,お互いに矛盾していたり,一貫していなかったりするので,知識を適切に維持管理する必要が出てくることもわかった。知識を記述するのが難しいことがわかってくると,知識を記述すること自体に対する研究が行われるようになってきた。それがオントロジー研究につながった。「人間がきちんと考えて知識を記述してくためにどうしたらよいか」を考えるのが「ヘビーウェイト・オントロジー」派と呼ばれる立場であり,「コンピュータにデータを読み込ませて自動で概念間の関係性を見つけよう」というのが「ライトウェイト・オントロジー」派である。ライトウェイト・オントロジーのひとつの究極の形ともいえるのが,IBMが開発した人工知能「ワトソン」である。ワトソン自体は質問の意味を理解して答えているわけではなく,質問に含まれるキーワードと関連しそうな答えを,高速に引っ張り出しているだけである。第2次AIブームは,「知識」を入れることで人工知能の能力向上を図ってきた。ワトソンの性能がどれだけ上がったようにみえたとしても,質問の「意味」を理解しているわけではない。単純な1つの文を訳すだけでも,一般常識がなければうまく訳せない。ここに機械学習の難しさがある。一般常識をコンピュータが扱うためには,人間が持っている書ききれないくらい膨大な知識を扱う必要があり,極めて困難である。フレーム問題→ロボット3号には,さらに改良が加えられた。今度は,「目的を遂行する前に,無関係な事項は考慮しないように」改良された。すると,ロボット3号は関係あることとないことを仕分ける作業に没頭して,無限に思考し続け,洞窟に入る前に動作しなくなった。シンボルグラウンディング問題→意味がわかっている人間にはごくかんたんなことが,意味がわかっていないコンピュータにはできない。シマウマが「シマシマのあるウマ」だということは記述できても,ただの記号の羅列にすぎないので,それが何を指すかわからない。シマウマを見ても,「これがあのシマウマだ」と認識できない。シマウマというシンボル(記号)と,それを意味するものがグラウンドして(結びついて)いないことが問題なのだ。第2次AIブームでは知識が主役となって発展したが,同時に,知識を記述することの難しさがわかってきた。人工知能について報道されているニュースや出来事の中には,「本当にすごいこと」と「実はそんなにすごくないこと」が混ざっている。「すでに実現したこと」と「もうすぐ実現しそうなこと」と「実現しそうもないこと(夢物語)」もごっちゃになっている。実は,人工知能は2015年現在,まだできていない。世の中に「人工知能を搭載した商品」や「人工知能を使ったシステム」は増えているので,人工知能ができていないなどと言うと,びっくりするかもしれない。ほんとうの意味での人工知能――つまり,「人間のように考えるコンピュータ」はできていないのだ。人間の脳の中には多数の神経細胞があって,そこを電気信号が行き来している。脳の神経細胞の中にシナプスという部分があって,電圧が一定以上になれば,神経伝達物質が放出され,それが次の神経細胞に伝わると電気信号が伝わる。脳はどう見ても電気回路なのである。すべてコンピュータで実現できる。人間を特別視したい気持ちもわかるが,脳の昨日や,その計算のアルゴリズムとの対応を一つひとつ冷静に考えていけば,「人間の知能は,原理的にはすべてコンピュータで実現できるはずだ」というのが,科学的には妥当な予想である。私の定義では,人工知能は「人工的につくられた人間のような知能」であり,人間のように知的であるとは「気づくことのできるコンピュータ」,つまり,データの中から特徴量を生成し現象をモデル化することのできるコンピュータという意味である。世の中で人工知能と呼ばれるものを整理すると,次のようなレベル1からレベル4の4段階に分けることができそうである。うたっているケースが該当する。2レベル2/古典的な人工知能→振る舞いのパターンがきわめて多彩なものである。将棋のプログラムや掃除ロボット,あるいは質問に答える人工知能などが対応する。3レベル3/機械学習を取り入れた人工知能→検索エンジンに内蔵されていたり,ビッグデータをもとに自動的に判断したりするような人工知能である。機械学習というのは,サンプルとなるデータをもとに,ルールや知識を自ら学習するものである。する際のデータを表すために使われる変数(特徴量と呼ばれる)自体を学習するものがある。言われたことだけをこなすレベル1はアルバイト,たくさんのルールを理解し判断するレベル2は一般社員,決められたチェック項目に従って業務をよくしていくレベル3は課長クラス,チェック項目まで自分で発見するレベル4がマネージャークラス,という言い方もできるだろうか。(厚生労働省)によれば,入所理由で最も多いのが,「母の精神疾患等」で18.9%。虐待にあたる理由で,これらを含めれば27.3%と最大の入所理由となる。彩加ちゃんは病院の待合室で目が合った人には誰でもべたべたとくっついて,その人のバッグを開けて中身を片っ端から出していくという行為も繰り返したという。人との距離感が取れないのは愛着障害の典型的な行動であり,また,施設には「これは誰かのモノ」という私物の概念がないための行動だ。一般に「親の,子への愛は無償だ」と言われるが,虐待を見ていく限り,それは逆だとしか思えない。子の,親への愛こそが無償なのだ。(2010年度版)の割合においても,「身体的虐待」が38.3%,「ネグレクト」が32.7%,「心理的虐待」が26.5%に対し,「性的虐待」は2.4%と非常に低いものとなっている。性的虐待の相談件数が全体の3%前後というのは,年によって相変化はない。この数字が実態とかけ離れていると,臨床現場からの指摘がある。「あいち小児保健医療総合センター」において,2001年11月から2011年10月までの期間に,虐待で治療を行った患者数は1110名。そのうち性的虐待を受けていたのは男性56名,女性132名の計188名で,全体の役17%にも上っている。あいち小児の新井康祥医師は,性的虐待の被害者を治療してきた経験からこう語る。「トラウマを抱える被害者全般に言えることですが,本人はまるで悪くないにもかかわらず,自分を責めたり,自己評価が低かったりします。あいち小児でカルテを作った親の実に63%が性的虐待の被害があり,解離性同一性障害という診断名がついたケースでは42%にも及んでいる。Reprocessing=眼球運動による脱感作と再処理法):患者の目の前に指を二本立てて左右に振り,患者が目でその指を追い眼球を動かすという眼球運動を主な特徴とする治療法だ。眼球運動とともに,トラウマになっている記憶を思い出すと,なぜかその記憶との間に心理的な距離が取れるようになる。すると苦痛が薄れ,同時に自己の評価が向上するという。「お母さん」である里親女性は,こう話してくれた。「自分と同じ痛みを持った仲間だっていう思いが,子どもたちのなかにすごくあるの。同時に,私がなぜ里親をやっているかっていう思いもちゃんと伝わっているの。男女,年令に関係なく。男女,年齢に関係なく。あの子たち,本当にすごいよ。6歳の子だって,3歳の子に何かあったら率先して手伝おうとするの。これが,多人数養育の素晴らしさだと思う。