「人工知能(AI)」という言葉が、わたしたちの生活の中のあちらこちらで騒がれるようになっています。街を歩いていても、テレビやネットを見ていても、「人工知能=AI」の文字を見ない日はない、と言ってもいいくらいではないでしょうか。ビジネスの現場でも、「人工知能」はパワーワードになっています。世界中の多くの企業も「人工知能」に注目し、大きな力を割きはじめており、それぞれ自社での研究開発に乗り出しています。専門的に、特化したベンチャー企業の躍進も目立ってきました。実際のところ、「人工知能って何?」と聞かれると、はっきりと答えるのはなかなか難しい。それに、人工知能のある未来を想像するのも、簡単ではありません。栗原聡教授に取材を敢行。人工知能のイロハ、また現在と未来についてお話をお伺いしました。連載OPINION|社会のココを深く掘る。人工知能の真ん中にあるもの「人工知能」という言葉は、ストレートに2語が組み合わされたもので、意味もそのまま「人工」の「知能」を表します。栗原教授は、ストレートにそう答えます。機械で再現する対象となるのは、「人間の知能」です。人工知能やAIというと、コンピューターやビッグデータ、機械学習などという無機質なものを想像してしまいがちですが、実は大前提として、人間が中心にある研究分野が「人工知能」になるわけです。栗原教授:「しかしながら、(人工知能を研究開発するための土台となる)人間の知能の仕組みやメカニズムは、いまだすべて解明されていません。それでも、テクノロジーの発展で人間の知能の"一部"が"徐々に"再現できるようになってきました。人工知能への可能性が急激に高まりつつあるのです」なるほど、今は、「部分的な人間の知能」が「少しずつ」のレベルで再現できるようになった、可能性を探る段階だと栗原教授は言うのです。ここで、少し人工知能が歩んできた道のりをふりかえってみることにしましょう。・知識を定義する要素を人工知能(AI)が自ら習得するディープラーニング「深層学習」が登場したことが、ブームの背景に参照:総務省『人工知能(AI)研究の歴史』より振り返ってみると、人工知能の研究自体は、過去60年にわたって世界中で進められてきました。2度のブーム、2度の冬の時代(革新的な発見がない時代)を経て、現在では3度目のブームを迎えているという状況です。「深層学習」の違いここで出てきた2つの言葉「機械学習」と「深層学習」は、人工知能の全体像をつかむために欠かせないものなので、少し解説をしておきます。実は、「深層学習は膨大な機械学習の手法の中の1つに過ぎない」のだそうです。他の手法と一線を画し、たくさんのデータから法則やルールを自ら発見できるという特徴があります。・与えられた情報(全てをプログラミングする必要なし)をベースに人工知能(AI)自ら学習し、自らルールを見つけ出す。人間が何を学習するかという定義をあらかじめ与える必要あり。・活用される例としては、大量の「メール情報」を学ぶことで、「迷惑メール」などの自動判別が可能に。定義する要素を人工知能(AI)が自ら習得する。学習する事柄自体について、人工知能(AI)自らが発見して動作可能。・活用される例としては、ボードゲームやテレビゲームなどを人工知能に複数回プレイさせることで、ハイスコアを出す。自動運転において、人間に代わって、状況を判断して運転する。現在は、これら、深層学習を中心に機械学習の研究を進めるためのコンピューターの処理能力が高まったことで、人工知能の精度を確保する技術が実現可能となった状況です。人間の能力のなかでも、一部能力を機械で再現できるようになったという段階です。次のような例が挙げられます。推論などこれらを再現できるようになった能力を活用して、生活やビジネスにおいても徐々に実用化、社会実装され始めているのが、今、社会で起こっていることだと栗原教授は説明します。ポピュラーなところで言えば、画像認識技術は「検索」や「防犯システム」などにおいて実用化が進められています。音声認識と自然言語処理を組み合わせた製品としては、iPhoneに搭載された「Siri」やアマゾン「Echo」やグーグル「Home」などのAIスピーカーなどの認知度が高いでしょう。人工知能の推論力の優秀性を証明した例としては、人間の囲碁世界王者を破ったグーグル・ディープマインドの「アルファ碁」が有名です。人工知能の現状は、「知的IT技術」?人間はモノゴトを見る、聞く、読む、触るなど「認識」して、メリットやリスクを「予測」「判断」し、最終的に「行動」を「選択」します。人工知能が実現できているのは基本的に認識する部分のみ。栗原教授の主な研究テーマは、さらにその先にある「予測」や「判断」などを行い、自律的に「行動」を「選択」する人工知能の仕組みづくりです。栗原教授:「人工知能は、まだまだ発展途上。少々、違和感があります。情報技術の延長として捉える方が正しいと思っています。『個々の見たり聞いたりという能力を考えるフェーズ』と『"知能"とはなんぞやと総合的に考えるフェーズ』は、まったく別物。後者では決してないんです」なんと、昨今ちまたでずっと話題になってきた「深層学習」でさえ、本来の意味での「知能」という意味では、「不十分」なのだ、と栗原教授は言い切ります。この発言からは、人工知能が目指すビジョンが、もっとずっと高みにあることが感じられます。人工知能の未来に大切なことでは人工知能は、どんなレベルまでいくと、人間の知能に近づいたことになるのでしょうか?栗原教授は、「機械学習や深層学習などの、機械の認識能力の発展が、人のような知能、すなわち汎用的人工知能を登場させるための土壌になっている」と前置きをしながら、語ってくれました。日本はこれから超高齢化社会に突入していきます。き手不足は、多いに解消されそうです。人間が機械に使われるというようなバッドシナリオがあってもダメです。今後、さらに技術が発展していくことは間違いなく、日本の実情などを鑑みた時、新たなフェーズを目指すことが必要不可欠。自律的な学習をしはじめる人工知能を、「どんな性質を持った人工知能」に方向付けるか、について考えることも重要というわけです。自律的な人工知能は働き手不足の解消にとどまらず、「人間の生活の質や幸せ」を担保する上でもとても重要です。「人工知能」と言うと、「仕事を奪われる」や「人間に反逆する」などネガティブなことも頭に浮んでしまいますが、当然ながら、人工知能の研究開発は、人間の役に立つものをつくることが目的です。栗原教授は、自身が関わる「高齢化と視覚障害」という研究テーマを具体例に挙げながら説明を続けます。人々の健康問題もさらに深刻になっていくでしょう。不十分であり、しかも、いずれ介助者の数にも限りがでてくる。確かに人工知能搭載のロボットが高齢者や障がい者の介助者となってくれる社会が実現したら、今ある、いろいろな複雑な問題も解決していきそうです。突発的なことや想定外の状況が起こったりと事前に学習した内容だけで対応することは不可能です。学習に基づくサポートは重要ですが、その場その場の状況に臨機応変に対応できる自律性を兼ね備える人工知能が必須となってきます」では、人間の生活の質を向上させて、幸せを運んでくれる、より高度でより自律的な人工知能が実現するための端緒はどこにあるのでしょうか?栗原教授はずばり、人工知能に「目的」を与えていくことだと説きます。その続きは、第2回で語っていただきます。社会のココを深く掘る。本メディアは、FOLIOが運営しています。FOLIOのテーマ投資はこちらへ。70以上のテーマから好きなテーマを選べます。おいては価格変動等により損失が生じるおそれがあります。『FOUND』は、「お金」と「社会」に関する情報を「わかりやすく」「おもしろく」発信し、私たちの未来を探るメディアです。社会のココを深く掘る。』は、社会にある様々なテーマにスポットライトを当てて、第一人者などに頭の中こちらもおすすめ進化するGoogle翻訳に、翻訳家が思うこと。