人工知能はこうして創られる

いわゆる第3次AI (人工知能) ブームが、ビッグデータとビッグ計算機パワーに支えられて、大きなインパクトを世の中に与えようとしている。
 
ひとつの重要な背景は、このブームが第3次ニューラルネットワークブームと同時に到来していることだ。現在のAI技術は、超多層のフィードフォワード型ニューラルネットワークを用いた深層学習 (ディープラーニング) によって実装されている。
 
深層学習を用いるニューラルネットワークはしばしば「脳に学んだ」と形容されるが、脳科学的に見ると実際の脳とは大きく異なっている。この点に関する誤解、さらにはゲーム、将棋、囲碁などの特定機能に絞ると現在のAIは人間を越える大きな能力を発揮することが、大勢の人がシンギュラリティをそう遠くない将来に到来すると考えてしまう要因になっている。
 
この論点を深く理解していただくために、本書ではAI研究と脳研究の関係を、それらの歴史的経緯も踏まえて詳しく解説した。また、AI研究の現状を読者にお伝えするために、現在のAI研究を先導しているグーグルやIBMの研究、そして将来のAIに向けての脳型コンピュータやナチュラル・コンピューティングの研究を紹介するとともに、付録ではディープラーニングに関して、ほとんど数式を使わずに説明した。
 
もう一点、最近AIが人間の職を奪うという議論がさかんに行われているので、このことについて少し言及しておきたい。そもそもこの議論は、人間の仕事のかなりの部分がAIに奪われてその分人間の職が減るという引き算に基づく線形思考に立脚している。
 
しかしながら実際には、人間とAIがうまく協同することによって生み出される非線形効果によって、人間の職の形態が大きく変化・拡張する可能性の方がより大きいように思われる。
 
したがって、今考えるべき問題は、どのように人間とAIが協調して「1足す1が2以上になる」非線形効果を生み出すかという問題である。
 
そこでこの問題への足がかりを得るために、2017年には中国の柯潔氏や日本の井山裕太氏にもご参加いただいて、とても強くなった囲碁AIと人間がペアを組んで囲碁を指すペア碁の試合や、2019年春の東京コレクションではファッションデザイナーのエマ理永氏とAIが協同でデザインしたドレスを用いたファッションショーを企画してみた。特に後者は、「美」という人間特有のようにも感じる能力に関して、人間とAIとの協同作業の可能性を論じる試みで、この先どこまで行けるのか、今後もさらに考察を続けてみようと思っている。(2019年8月6日)

 

(紹介文執筆者: 生産技術研究所 教授 合原 一幸 / 2019)