麻生顧問・特別寄稿 「AIとは何だろうか?」

SCSK株式会社 R&Dセンター 顧問 麻生 英樹

1981年東京大学工学部計数工学科卒業。1983年同大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程修了。同年通商産業省工業技術院電子技術総合研究所入所。1993年から1994年ドイツ国立情報処理研究センター客員研究員。現在、国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター総括研究主幹。経験から学習する能力を持つ知的情報処理システムの研究に従事。2019年9月よりSCSK(株)の顧問就任。

日常生活に浸透しつつある「AI」

こんにち我々の生活のいたるところに「AI」がしみこみつつあります。
たとえば、身近な暮らしを見渡しただけでも、スマートフォンやスマートスピーカーに今日の天気や予定、興味を持ったことについて尋ねたり、目的の場所までどのように移動するのが良いかを調べて、その途中のレストランやそこで食べたいものをおすすめしてもらったり、撮った写真を整理してすぐに探せるようにしてもらったり、ゲームの相手をしてもらったり、さらには、友達や結婚相手、保育所、学校、仕事を紹介してもらったり、投資のアドバイスをしてもらったり、といった具合に、気の利いたアプリやサービスが多くの人に使われ始めています。

そうしたサービスをうまく組み合わせれば、自分のためのエージェントが、何も指示しなくても、自分に関するいろいろなデータに基づいて一日のスケジュールをきめ細かく作り、次はどの電車に乗ってどこにいって誰に会い何を話して、どのお店にいってどの売り場で何を買って、どの病院にいって・・・ということをおすすめしてくれる、というような、一昔前にはおとぎ話として語られていたことも不可能ではなさそうです。そして、そのサービスを利用した結果がまた、自分についてのデータになり、自分や自分とよく似た誰かのために使われるのです。

学習して能力を高めていくIT技術

それでは、そんなにいろいろなものに使われている「AI」というものはいったい何なのでしょうか
これまでの「IT」とはどう違うのでしょうか?「AI」の組み込まれたシステムを形容する言葉として、たとえば、レディーメードに対してオーダーメード、大量生産に対して多品種少量生産や変種変量生産、マスプロダクションに対してマスカスタマイゼーションやパーソナライゼーション、自動に対して自律、などが思い浮かびます。一言で言えば、対象や状況をよりよく見て、認識して、それに合わせてきめ細かく動作する、ということになると思います。そのために、「AI」は、たくさんのデータ、たとえば、ユーザの購買や検索などの行動履歴や移動履歴、過去の天気や経済などに関する観測時系列データ、そして、画像、音声、テキスト、など多種多様な情報を組み合わせて利用します。

こうしたデータの特徴は、多くの情報が集まって全体として「意味」を持つ、ということです。代表的な例として画像を考えると、一枚の画像はたくさんの画素の集まりです。最近の高級なデジタルカメラでは 1,000万画素を超えるものも少なくありません。そして、個々の画素を見ても画像の内容はわかりませんが、全体を見ると、犬が写っている、家族の記念写真である、川があって水が流れている、などがわかります。こうした情報は広く「パターン情報」と呼ばれます。音声も時々刻々と変化する空気の圧力の値が集まって「意味」を成しますし、テキストも、単語が集まって「意味」を成すということでは「パターン情報」の一種です。

コンピュータに「パターン情報」を扱わせることは難しいことでした。原理的に出現し得る情報の組み合わせは莫大で、それぞれについての対処法を事前に「プログラム」することができないのです。しかも、いくつかの変数から計算された値だけに基づく簡単なルールでパターン情報の「意味」が決まるわけではありません。そこで、「AI」を作るために、データから「学習」させるという方法が取られるようになりました。

「学習プログラム」は「メタプログラム」の一種と言われます。プログラムを書くのではなく、プログラムを作るプログラムを書く、というような意味です。そして、プログラムを作るために、データすなわち「事例」を利用します。データからそこに潜んでいる複雑なルールを帰納してプログラムにするのです。

「学習」は人間のお家芸です。人間ほど生まれた後にたくさんのことを学習する動物はいないと言われています。その結果として、人間は、多様な環境に適応することができ、弱い身体にも関わらず、地球上で繁栄しています。進化が生み出した「経験から学習する」という戦略が人の「知性」を生んだのです。

人間と同じく、学習することで能力を高めることが、現在の「AI」の繁栄の元になっています。それは、コンピュータにデータから学習させる技術、すなわち「機械学習」の技術の発達(技術の基本的なアイデアは「AI」と同じく 1950年代頃に遡ります)とともに、インターネットの利用が進み、テキストや画像など大量の学習用のデータが使えるようになったこと、そうしたデータを扱うための計算機が安く手に入るようになったことがうまく重なった結果です。それでは、こうして社会で使われるようになった「AI」は今後どうなってゆくのでしょうか?

CPS社会で期待される役割

コンピュータのネットワークであったインターネットがモノのネットワーク「IoT(Internet of Things)」になり、接続されるセンサやデバイスの数が爆発的に増えています。それによって得られるデータも飛躍的に増大しています。それらをつなぐネットワークの技術(5G)や、ブロックチェーンなどの流通するデータを守る技術、そして、データ処理するための計算機の技術もそれぞれ進んでいます。

実(フィジカル)世界に埋め込まれた大量のセンサから莫大なデータが時々刻々サイバー空間へと送られ、そこで解析されて、ロボットなども含むアクチュエータによって実世界に働きかける。そしてその結果がまたセンシングされる、という「サイバーフィジカルシステム(CPS)」が、社会のいろいろな分野で整備され、サイバー空間には、欠測や雑音を補正しつつリアルタイムに近い速さで更新される実世界のモデル(デジタルツイン)が維持され、それを用いて未来を予測し、計画を立てることで、社会全体での最適化が進む、といったことが予想されています。たとえば、交通信号の制御なども、さらに賢いものになる可能性があります。そうした最適化やそれを支える機械学習のために「量子コンピュータ」も使われるようになるかもしれません。

CPSは、私たちの身体と脳の関係とよく似ています。私たちの身体には、視覚、聴覚のみならず、触覚や温覚、筋肉の伸縮、など無数のセンサが埋め込まれ、そこから大量の情報が時々刻々と脳に送られています。脳はそれを上手に処理して、身体にフィードバックし体を動かすだけでなく、様々な身体機能を調節しています。身体と脳は CPS を形作っていると言えそうです。したがって、社会が CPS 化してゆくときに、そこで必要とされる情報処理が、脳の情報処理と似た方向のものになることは自然なのかもしれません。

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