シリーズ

情報テクノロジーの進展がもたら す 近 未 来 社 会 の 姿 を 考 え る

人 工 知 能と社 会 のこれ から
栗 原 聡 慶應義塾大学理工学部教授／電気通信大学人工知能先端研究センター 特任教授◆の主役である「ディープラーニング」と呼1.

人工知能ブーム

ばれる新しい技術の高い性能も、人々に不安を与えた要因であろう。

今や一般雑誌や新聞、メディアにてほぼ毎日耳にする「人工知能（AI）」という言葉◆であるが、日本の今後のIT戦略においても中2.

人工知能という単語核的な重要政策テーマとなっている。大学やAIベンチャーといったAI研究開発機関へ人工○○という単語はいろいろある。人の、AI開発や利活用に関する問い合わせも急

工心肺、人工降雪機、人工ダイヤモントな増している。急いでAIを取り入れないと世ど。 人 工 的 に ○ ○ を 作 る 技 術 の こ と を 人界の潮流から落ちこぼれてしまうという恐工○○と呼ぶわけであるが、当然であるが、怖感があるのだろう。新しい技術を導入すその場合○○がどういうしくみとか構造でることへの焦りは、ビッグデータやIoTなどあるかが既知であるから人工的に作ること新技術が登場する度に見られることであるができるのである。従って、「人工知能」はが、今回のAIに対する反応はこれまでと異人工的に知能を作る技術ということになるなりかなり過敏になっている。その要因が、のであるが、知能とはそもそも何なのであAI研究開発の実体と、一般社会にて想像さろうか？

れるAIとの大きな食い違いにある。そして、知能の確固たる定義は存在しないのである。

その食い違いを生み出したのが、「人工知能」

つまり、知能と言ってもいろいろな見方がという言葉そのものである。そして、レイ・出来てしまうのである。とは言え、おおかカ ー ツ ワ イ ル 氏 が 唱 え る「 シ ン ギ ュ ラ リ

たのAI研究者の意見を総合すると、「何かしティ」という将来予測や、今回のAIブームらの問題にぶつかった時、その問題を解決

意外に思われるかもしれないが、シリーズ

人 工 知 能 と 社 会 の こ れ か らしたり適応することで、自ら先に進む能力したら、抜かれるのは一瞬であり、その直のこと」を知能と呼ぶ、という点では共通

後には人工知能の能力は人と比較できるレしているように思う[人工知能2016]。専門家

ベルではなく、「天と地ほどの差」となってでも多様な解釈がある言葉であるくらいないると考える方が自然なのである。人工知

ので、一般社会においてはさらに多様な見能を含む様々な科学技術は加速度的に進化方となってしまうのは当然であろう。SF映し、シンギュラリティが起こると想定され画や小説からの影響も大きく、現在のAI技る頃には垂直的な進化となっているであろ術のレベルをはるかに超えた、まだまだ実うからである。ターミネータのように、人現しそうにない映画「ターミネータ」に登と人工知能とが戦いになるのは両者の力が場するAIのようなものを想像してしまうの均衡しているからであるが、現実はそうはもいたしかたないところである。

ならない。人は蟻を見つけてもその身体能力に敵意や驚異はいだかない。大きさから◆見ても、その能力から見ても、人と蟻では3.

シンギュラリティ

天と地ほどに違う。それと同じ構図である。
人工知能が人に驚異に感じるようなことにカーツワイルによれば、2045年にAIが人なるとは考えにくい。

を追い抜くのだという[カーツワイル2016]。

そもそも我々が我々のために開発する

この短いフレーズが様々な憶測を生み出す

人 工 知 能 な の で あ る か ら、 我 々 と 共 生 し、こととなってしまった。そもそも、AIが人

我 々 を 見 守 る 存 在 と し な け れ ば な ら な い。

を追い抜くとはどういうことなのか？例え

例 え と し て 西 遊 記 を よ く 引 き 合 い に 使 う。

ば、2045年6月10日が追い抜かれるXデーだ

孫悟空は自らの意思で觔斗雲を乗り回し世と し て、2045年6月3日 の 人 々 は「 あ と7日界の端まで飛んでいく、すると、目の前にで人類は人工知能に追い抜かれてしまう！」

大きな柱が出現する。それはお釈迦様の指などと慌てているのであろうか？

恐らくであり、自由に動き回っていたはずが、そは、人はAIに追い抜かれることに気がつかれはお釈迦様の手の平であったという一節

ないし、追い抜かれた前後で何かが劇的にがある。お分かりかと思う。悟空が人であ変化する、ということもないと想像していり、お釈迦様が人工知能ということである。

る。そもそも、抜かれる時が本当に来るとこれでは人には自由意志がなく、所詮は人工知能に管理されていると思われるかもしは、それがAIによって生成された画像なのか、れないが、水道や電気のような生活インフ実際の画像なのかをもはや人が見抜けない

ラと同じである。生活インフラはあって当ほどのレベルとなっている。Deep Learning

たり前で、普段はその重要性をあまり意識はなぜそのような高い性能を発揮できるのしない。しかし、なくなるとその必要性がか？ それには2つの理由が考えられる。

強く感じる。2045年頃は人工知能が生活の一つ目が、Deep Learningにて採用されインフラとして定着しており、我々の生活ているニューラルネットワークという、脳になくてはならない存在となっているであを真似たメカニズム自体が優れているのでろう、ということである。そして、重要なはないか、ということであろう。脳は膨大のは、我々人も2045年に向かってその時々な神経細胞が複雑なネットワーク構造を形の新しい技術にちゃんと適用しつつ進化す成し、電気信号を伝搬させることで情報処るということである。そもそも、2018年の理を実現している。しかも、全ての神経細現在に生きる我々が2045年を想像して驚異胞が生きているのであるから、それぞれがを感じること自体意味がないであろう。

独立して動作する超並列コンピュータであり、我々が通常使用するパソコンのように、◆
4.

CPUを中心とする集中制御型のアーキテク
Deep Learningの衝撃チャではない。別の言い方をすると、神経細胞一つ一つは単純な情報処理しかできな

今 回 のAIブ ー ム の 実 質 的 な ト リ ガ ー がいものの、およそ2000億個もの神経細胞がDeep Learning（深層学習）の登場である。

互いに複雑なネットワークを構成し（細胞Deep Learningのメカニズムや利用方法など同士を繋ぐ線を一本にすると総延長は100万についての書籍もだいぶ充実しつつあるこkmにもなる）、それら全体としての挙動としとから、そちらにお任せするとして、本稿でて高度な知能を生み出すシステムなのであは、なぜDeep Learningがこれほど注目される。
「全体として知能が生み出される」といるに至っているかについて簡単に触れておう部分が分かりにくいかもしれないが、そこうと思う。今や画像認識では人よりも高いのようなシステムは実は身近にいろいろ存認識率を発揮し、Deep Learningを用いた深在する。群れを作る生き物達がよい例であ層生成と呼ばれる技術にて生成される画像る。夏、蟻が餌を見つけると、それを巣にシリーズ

人 工 知 能 と 社 会 の こ れ か ら運ぶために多くの蟻が、運ぶための１つのとは知らなくても、その動物を見分けるこ道を形成するのであるが、実は巣と餌を結とができるようになるのは、その動物の特ぶ最短ルートになっている。つまり、蟻は徴を自らが抽出できるからである。そして、「最短経路を見つける知能を持っている」と画像認識における従来手法のほとんどが教いうことになるのであるが、個々の蟻は最師あり型であるのに対し、Deep Learningは短経路を見つける目的を持って動き回って教師なし型なのである。

いるわけでもなく、そもそもそのような意

教師あり型では、予め人がヒントを教え識や能力は持ってはいないのだ。にも関わ込む必要がある。予め正解であることが分らず、蟻の群れとしてはそのような知能をかっている画像を入力したり、顔の認識で生み出すことが出来ている。まさに個々にあれば、目鼻口の位置関係をテンプレートはない能力が全体として生み出されている。

として用意するといった具合である。これ

そして、蟻が群れることで最短経路を作るに対し、Deep Learningでは人はいろいろしくみも、神経細胞が集まることで脳を形ヒントを用意する必要はなく、自らが勝手成し、人の持つ高い知性を生み出すしくみに特徴を抽出してしまう。例えば、よく引も、基本的な原理は同じなのである。このき合いに出される「猫の顔の認識」についような、群れることで生み出される知能のて，「猫の最大の特徴は？」と我々が聞かれことを「群知能」と呼ぶ。

ると、間違いなく「目」と答える人がほと

そして、Deep Learningのもう一つの特徴

んどかと思う。あの縦長の瞳孔である。しが特徴抽出能力の高さにある。画像認識のかし、Deep Learningで抽出される猫の特徴研究には長い歴史があり、これまで様々なでは目は目立つ特徴とはなっておらず、鼻手法が提案されているが、そのほとんどがや耳の部分など、我々が猫の特徴として重教師あり型である。我々が何かを学ぶ場合、要視する部分が必ずしもDeep Learningでは学校の先生のように教えてもらうタイプと、重要視されてはいないのである。

自らが経験することで学ぶ教師なしタイプ

つまり、ここでDeep Learningが高性能をがある。数学の公式を教えてもらうことで発揮するもう一つの要因が推察される。人それを使えるようなるといった学習は教師が何らかのヒントを与える従来型の画像認あり型であるのに対し、犬や猫の特徴を学識手法は手法自体ではなく、人が与えるヒぶのは後者である。それを「猫」と呼ぶこン ト が 適 切 で は な い の で は な い か、 と いう憶測である。そして、残念ながらこの憶である。脳の働きを言語化するためにはか測は正しいのかもしれない。我々は自分のなりのそぎ落としや簡略化が必要なはずで脳の働きを驚くほどに認識することができあり、脳の働きを100％言語化することは不ないのだ。例えば、自転車に乗ることがで可能であり、つまりは猫や犬を見分ける特きる人であっても、バランスをとるときの徴においても、不完全な言い回しとならざ感覚をうまく言葉にはできない。モノを掴るを得ないのだ。しかし、Deep Learningはむために腕を伸ばすことはできるが、複数人からのヒントを必要とせず、手法自らがの関節と筋肉を適切に制御することで、モ猫や犬の特徴を学習することができる。脳ノにまっすぐに手を持っていくことが出来と 同 じ よ う な 特 徴 を 抽 出 で き る か ら こ そ、るのであるが、どうやってまっすぐに手を高い認識性能を発揮することができるので伸ばすのか説明することはできない。つまある。

り、我々は猫や犬を見分けることができるが、猫や犬の顔の何処に着目して見分けて◆いるのか、もちろん、脳はそれが出来てい5.

直近の課題は2025年るわけであるが、言葉で説明することができないのである。

今回の3度目のAIブームついて述べてきた

これでは言語が性能の低い能力と思われが、実は日本においては2045年よりも先にて し ま う か も し れ な い が、 逆 な の で あ る。

「2025年問題」に直面する。2015年当時と比上述するように脳はおよそ2000億個もの神べると、2025年には、日本の人口が700万人

経細胞が、直線にすると100万kmにもなる減る。問題は年齢構成であり、15歳から64超大規模複雑ネットワークを形成し、しか歳の生産年齢人口が7000万人まで減少しても、各神経細胞が自律的に動作する超並列しまうものの、65歳以上の人口は3500万人マシンなのである。これほどの大規模複雑を超えるのだそうだ。さらに、2025年にななシステムを工学的に構築する術を我々はると、いわゆる団塊の世代が75歳超えの後まだ持ってはいない。つまり、そのような期高齢者となり、国民の1/3が65歳以上、そ大規模複雑システムの挙動を言語という極して1/5が75歳以上という、本当に超少子高めて単純化された方法で、人間同士で伝え齢化社会を迎えることになるのである。

合う方法を生み出したこと自体が驚きなの

この超少子高齢化時代を迎えようとして

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人 工 知 能 と 社 会 の こ れ か らいる日本においてAIは何が出来るのか？労うに利用するかは使う人の問題、という姿

働力補填ということでのAIやロボットの社勢は許されるのであろうか？包丁はもちろ会導入というシナリオは想像しやすい。たん料理のための道具であるが、人に危害をしかに自動農作業ロボットを導入すること与える能力も持ち合わせている。では、包で人に変わって農業の立て直しは可能かも

丁職人は、包丁を作る際、料理には使えるしれない。しかし、産業用ロボットが稼働が、悪用されないしかけを組み込む義務がするロボット工場のような現場にしてしまあるのであろうか？これまでの科学技術のうと、たしかに生産性は向上するかもしれ発 展 に お い て マ リ・ キ ュ リ ー に せ よ、 ロ

ないが、畑など農作業現場には高齢化しつバート・オッペンハイマーにせよ、アラン・つも農作業を営む人々が現役として頑張っチューリングにせよ皆葛藤があった。真理て い る の で あ る。 そ も そ も、 工 場 と 違 い、を追究したいという純粋な科学者としてのこ れ か らAIが 導 入 さ れ る の は 人 が 普 通 に立場と、それが悪用された時の影響に目を生活する、いわゆる日常生活圏である。ロ向けるかどうかの葛藤である。これまでのボットが導入されることで作業能率は劇的歴史において現在においても唯一人類が追に向上するものの、現場にいる人が萎縮し求を踏みとどめているのは「人のクローンたり疎外感、また人同士の親近感のある日を作ってはならない」という事例のみだと常生活が崩れてしまっては本末転倒であろいう。命に対する畏怖であり、神の領域にう。社会に浸透するAIは人と「共生」できは立ち入らないということであろう。

なければならない[AIと社会2018]。

しかし、科学技術はそもそも人が使う道具という立場であること、そして生命とは◆明らかに異なる素材であることから、命に6.

人が試される時が来る

対する畏怖の感覚を抱くことが難しい。もちろん高性能なAIは人に大きな利便性をも今後も人工知能の知的レベルは加速度的たらし、実際に社会に浸透していくであろに向上し、高い自律性を持つAIも実現されう。しかし、必ず反社会的に利用することるであろう。ここで、そのような高い自律を考える人間が存在することも事実である。

性を持つAIであっても、我々のための道具高い能力を持つ技術はそれが悪用や想定外という位置づけは変わらず、道具をどのよな事態となってしまった時の影響も大きい。

3.11を始め、特に日本はそのことを思い知っろん、この動きに対する期待は大きいものている。中央省庁においては、特に総務省の、我々がまだ実際に目にしたことがないに お い て「AIネ ッ ト ワ ー ク 」 と い う キ ー

モノに対しての対策は難しい。人類が試さワードにて、人工知能開発におけるガイドれる時が迫っている。

ライン策定やどのように利活用するのかといった議論も展開された。また、世界規模な組織である非営利団体Future of Institute（FLI）など、人工知能を平和利用するための開発指針策定に関する世界的な動きも加速していることは好ましい展開であり、もち参考文献[カーツワイル2016] レイ・カーツワイル、シンギュ
ラリティは近い―人類が生命を超越するとき―、NHK出版、2016。
[人工知能2016] 人工知能とは (監修:人工知能学会) 単行本― 2016。
[AIと社会2018] 人工知能と社会、オーム社、2018。

プロフィール…………………………………………………
くりはら・さとし

慶 應 義 塾 大 学 大 学院 理 工学 研 究科 修了。NTT基 礎 研 究 所、 大 阪 大 学 産 業 科 学 研 究所、電気通信大学大学院情報理工学研究科などを経て、2018年から現 職。電 気 通 信 大 学人 工知 能 先 端 研 究センター相談役。大阪大学産業科学研究所招聘教授。
ドワンゴ人工知能研究所客員研究員、HONDA R&D

Center X アドバイザ、OMRON SINICX 技術顧問など。
人工知能学会理事・編集長などを歴任。人工知能、複雑ネットワーク科学、自律分散システム等の研究に従事。著書『人工知能と社会』(オーム社)、翻訳『群知能とデータマイニング』(東京電機大学出版)、編集『人工知能学事典』（共立出版）等多数。