AI

コミュニケーション科学のさらなる深化

コミュニケーション科学

corevo®

新たな次元へとシフトする──さらに深化する
コミュニケーション科学の取り組み
NTTコミュニケーション科学基礎研究所は，人と人，あるいはコンピュータと人の間の「こころまで伝わる」コミュニケーションの実現をめざして，人間と情報の本質に迫る基礎理論の構築と社会に変革をもたらすコア技術の創出に取り組んでいます．本稿では，音声音響処理，対話処理，人間情報科学，スポーツ脳科学，機械学習と最適化など，一段と深化するコミュニケーション科学の取り組みの一端を紹介します．

た け し

山田 武士
NTTコミュニケーション科学基礎研究所 所長

えるべく，主に，「メディア処理」「人残響除去技術等の音声強調技術との組間情報科学」「データと機械学習」を合せが重要となります．CS研の音声最近のAI（人工知能）技術の発展中心に取り組んできており，最近では認識は，これらの組合せにより2015年にはめざましいものがあります．特に「スポーツ脳科学」にも力を入れていに行われた国際技術評価（CHiME- 3 ）深層学習の発展のおかげで，本来人間ます（図 1 ）．本特集では，一段と深において，参加25機関中で第 1 位のが得意で，なかなかコンピュータが追化するコミュニケーション科学の取り精度を実現しました（2）．これらの技術

いつけなかった音声認識や画像認識，組みの一端を紹介します．

を用いて，まだ実験段階ではあります

AI技術の発展

自然言語処理などに関しても，人間に迫る精度が達成できるようになってきています．NTT研究所としては，こ人間の能力に近づく音声音響処理
技術

が，複数人で行う会議の議事録を自動的に作成することにも挑戦しています．このような会議でのやり取りや，®

れらの最先端の技術を活用し，直面す

corevo を構成するAgent-AIは，人パーティでの歓談などにおいて，複数る課題にうまく適用することも重要で間とコンピュータのインタラクションの人が同時に話したり，背景に音楽がすし，求められてもいます．しかしこを支援するためのAIです．CS研ではかかっていたりしても，人間は「聞きれらの技術の普及に伴って，これまでAgent-AIの基盤となる，音声 ・ 映像たい」と思った人の声の特徴を選り分の延長ではない，新たな次元を切り拓などのメディア処理や自然言語処理にけて，その人が話す内容を聞き取るこく取り組みに常に挑戦し，研究テーマ取り組んでいます．中でも音声に関しと，すなわち「選択的聴取」を普段かを大胆にシフトさせていくことが必要ては，スマートフォンや最近ではAIら自然に行っています．本特集記事となります．

スピーカなどの急速な普及によって，『SpeakerBeam: 聞きたい人の声に耳NTTコミュニケーション科学基礎

接話マイクに向かって 1 人が話す状を傾けるコンピュータ──深層学習に研究所（CS研）は，人と人，あるい況での音声認識がすでに日常的に使わ基づく音声の選択的聴取』では，深層はコンピュータと人の間の「こころまれるレベルまで成熟してきました．研

学習を用いて，人間が得意とする選択で伝わる」コミュニケーションの実現

究開発の潮流は，テーブルを囲んで複的聴取をコンピュータで実現する技術をめざして，人間と情報の本質に迫る数人がマイクから離れて自由に話す状について紹介します．さらに人間は，基礎理論の構築と社会に変革をもたら況下での音声認識へとシフトしつつあ音声を聞いただけでその場の情景をあすコア技術の創出に取り組んでいまります．そのためには音声認識そのもる程度頭の中に思い浮かべることがです．研究分野としては，NTTグルーのの性能向上も必要ですが，それ以上きます．このようなことをコンピュー®

プのAI技術corevo を構成する 4 つのに騒がしい環境でも周囲の雑音を取りタで実現するのが，クロスメディア情AIであるAgent-AI，Heart-Touching-

除く雑音抑圧技術や，室内での壁や床景分析です．深層学習はさまざまなメなどへの反射による残響を除去する，ディアで共通に適用できるので，単一（1）

AI，Ambient-AI，Network-AI を支

8

や ま だ

NTT技術ジャーナル 2018.9

特 集

Network-AI
ネットワークを知能化し，複数AIの協調により社会システム全体を最適化

Agent-AI

Ambient-AI

人間とコンピュータのインタラクションを支援

IoTの頭脳としてヒト・モノ・環境の情報を分析し，予測や制御に活用

Heart-Touching-AI
本能や無意識など心と身体を操る脳の仕組みを読み解き人間を支援

メディア処理スポーツ脳科学

人間情報科学

データと機械学習

CS研の研究領域
こころまで伝わるコミュニケーションの実現

図1

NTTがめざす 4 つのAIとそれを支えるCS研の研究領域

メディアを超えたクロスモーダルなメている信念，期待，仮説に都合が良いはありのままの物理量を「見ている」

ディア処理，すなわち，複数のメディ証拠ばかり探したり解釈したりする傾わけではないことを，文字どおり，目アを組み合わせたり，相補的に変換し向があり，かかってきた電話は息子かの当たりにさせてくれます（5）．

たり，などが可能となります．クロス

らだと思ってしまい，矛盾点にも気が複雑かつ不完全な人間と今のところ

メディア情景分析については本特集記付きません．これは認知バイアスの 1

未熟で限定的なAI，この両者のギャッ事『音から画像認識結果を予測するクつである「確証バイアス」と呼ばれまプを埋めるためには，認知バイアスや（3）ロスメディア情景分析技術』で紹介しす ．また人間は，一見知能がありそ錯覚などをインタフェースやフィードます．

うな振る舞いをするものに対しては，バックにうまく利用することが鍵とな

勝手に擬人化し，知能を感じてしまうります．前者に関連して，CS研ではこともよく知られています．これはロボットとの対話処理の研究を進めてこのように特定の場面ではコン

1960年代にマサチューセッツ工科大

おり，雑談対話から議論対話へと対話

ピュータの能力は人間に近づきつつあ

学で開発されたコンピュータプログラ処理のレベルも深化していますが，同ります．しかし，AIの性能が複雑なムにちなんで，ELIZA効果と呼ばれ時に，これまでの 1 体のロボットとの人間とAIとのギャップの解消（4）

人間の脳を超えるほどに進歩するにはています ．ペットの犬は「うちの子対話から，複数（ 2 体）のロボットともっと時間がかかりそうです．
一方で，はなんて賢いんだ！」と飼い主が思うの対話へとシフトしています． 1 人の人間はときに「振り込め詐欺」にも簡ほどには実は賢くないものです（図人間と対話する場合，相手も 1 体のロ

単に騙されてしまいます．これは人間

₂）．一方，例えば有名な錯視例としボットで十分に思えますが，複数のロが持つ「認知バイアス」が関係していて，チェッカーシャドウ錯視というもボットを用いてうまく役割分担させるます．
例えば人間は，自分がすでに持っのが知られていますが，これは，人間ことで人間の認知バイアスを利用し，NTT技術ジャーナル 2018.99コミュニケーション科学のさらなる深化

うちの子らはなんて賢いんだ！
うちの息子に違いないわ！

人間は，自分がすでに持っている信念，期待，仮説に都合が良い証拠ばかり探したり解釈したりする

一見知能がありそうな振る舞いをするものに対しては勝手に擬人化し，知能を感じてしまう（a） 確証バイアス（b） ELIZA効果

図2

認知バイアスの例

人間にとってより「賢く」見せること

Touching-AI，すなわち，本能や無意の心身の潜在能力を最大限に発揮できが可能となり，たとえ音声認識に失敗識など心と身体を操る脳の仕組みを読るように支援することも重要です．本

したり，対話の文脈が破綻したとしてみ解き人間を支援するAIの基盤とな

特集記事『ウェルビーイングを測る，も，人間にとって自然な対話をより長ります．CS研がめざす「こころまで知る，育む』では，このような人間のく続けられることが分かってきまし伝わる」コミュニケーションは，まさウェルビーイングという，一見，定性た ．また，後者に関してはCS研でに「こころ（Heart）に触れる（Touching）的でとらえどころのない課題を人間科はこれまで人間の錯覚を利用したインAI」に通じています．

学の立場から定量的に扱い，向上のた（6）タフェースとして，引っ張られる錯覚

最近ではHeart-Touching-AIの新たを生じさせるデバイスである「ぶるななテーマとして，スポーツ脳科学への（7）めの設計指針を特定するチャレンジについて紹介します．

び」や印刷した絵や写真に光を当てる取り組みが進んでいます ．これは「潜だけで動き出して見える「変幻灯」な在的な脳の働き」を解き明かす脳科学どを生み出してきました．本特集記事の知見と最先端の情報通信技術を活か

機械学習技術を用いると，大量の『「浮像（うくぞう）」──影を利用しし，ウェアラブルセンサやVR（Virtualデータから人間の専門家でも気付かなて印刷物に見かけの奥行きを与える光Reality），機械学習などを活用した分い特徴的なパターンを自動的に見つけ投影技術』では，やはり人間の視覚の析により，「勝つための脳をきたえる」

出すことができます．街中を歩く人々

錯覚を利用した研究成果を紹介します．

研究です．すなわち「身体を強くする」の群れなど，集団としての人の振る舞ための研究ではなく，あくまでも「身いは複雑ですが，それぞれが目的を体をいかに最適に操るか」，あるいは持っており，一定のパターンがありま

CS研では「こころまで伝わる」コ

「精神状態をいかにうまくコントロー

す．NTTでは，リアルタイムに観測ミュニケーションを実現するために，ルするか」に主眼を置いて研究をしてした人の流れのデータから，近未来の「視覚」「聴覚」「運動感覚」といったいます．例えば，聴覚は視覚より時間混雑 ・ 渋滞リスクを予測し，人々の目人間の基本的な感覚に関する「潜在的分解能が高いことを利用して，体の各的を阻害しない範囲で効率良くリスクな脳の働き」の解明に注力しています．

部位の筋活動を計測し，それをリアルを回避する誘導策をオンラインで自動

前述の錯覚を利用したインタフェース

タイムに音に変換することで，直感的的に導出する技術の研究開発に取り組もこのような研究から派生して生まれなフィードバックを実現する方法を提んでいます．
ここでは，マルチエージェたものです．これら人間情報科学の基案しています．一方で，スポーツに限ントシミュレーションなどとともに，らず，人間が普段の生活の中で，自らベイズ最適化が用いられています（8）．

潜在的な脳の働きの解明®

礎 研 究 はcorevo を 構 成 す るHeart-

10

NTT技術ジャーナル 2018.9

機械学習と最適化

特 集

どちらを優先すべきか？

Exploitation

Exploration

うまくいくと分かっている周辺でのより詳細な探索

図3

目先を変えたより広範囲な探索

Exploration-Exploitation Dilemma

計算リソースが限られている中，膨になる事例を紹介します．

大な組合せの中から最適解をしらみ潰

Ambient-AIがさらに進化するととしに探し出すことは多くの場合困難でもにこのようなネットワークへのAIす．そこで，うまくいくと分かってい技術の活用が進むと，複数のAIが協る周辺でのより詳細な探索である

調し社会システム全体を最適化する

Exploitationを行うべきか，目先を変Network-AIとなります．

えたより広範囲な探索であるExplorationを優先すべきかの選択を迫られます．こ

今後の展開

れ はExploration-Exploitation Dilemma

本稿ではCS研によるコミュニケーと呼ばれます（図 3 ）．ベイズ最適化とは，ション科学の新たな取り組みの一端をExploitationとExplorationのバランス紹介しました．新たな取り組みにはリを考慮して次に探すべき解の候補（例

スクが伴います．すぐに期待どおりのえば，より良い誘導策）を絞り込む手

学術的な成果が得られるとは限りませ（9）

法 の 1 つ で す ． NTTで は，IoTん．研究開発においても，最先端の技（Internet of Things）の頭脳としてヒ術を活用し，直面する課題にうまく適

ト ・ モノ ・ 環境の情報を分析し，予測用することを模索するExploitationをや制御に活用するAIであるAmbient-行うべきか，これまでの延長ではない，AIの基盤としてこれらの研究開発に新たな次元を切り拓く取り組みに挑戦取り組んでいます．

するExplorationを優先すべきか，ま一方，単純なしらみ潰しが困難な場さに選択を迫られる中（10），私たちは合でも，データ構造を工夫することでExplorationを優先してチャレンジン

効率的にすべての組合せを数え上げ，グな課題にこれからも挑戦していきま最適解を厳密に求めることができる場

す．ただし，研究を進めるうえでは，合もあります．本特集記事『二分決定

自分の仮説に都合が良い証拠ばかり探グラフを用いたネットワーク信頼性最して解釈することのないよう，認知バ適化法』では，二分決定グラフ（BDD）

イアスには十分注意が必要です（11）．と呼ばれるデータ構造をうまく用いることで，これまで不可能だった大規模な問題が驚くほど効率良く解けるよう

pp.8-13，2016．
（2） http://www.ntt.co.jp/news2015/1512/151214a.
html（3） 秋山: “だまされる心理からみる高齢者トラブル，” 国民生活，Vol.13，pp.1-4，2013．
（4） J. Weizenbaum: “ELIZA - A Computer
Program for the Study of Natural Language
Communication between Man and Machine，”Communications of the ACM，Vol.9，No.1，
pp.36-45，1966.
（5） http://www.kecl.ntt.co.jp/IllusionForum/v/
checkerShadow/ja/index.html（6） http://www.ntt.co.jp/news2018/1801/180131b.
html（7） 柏野: “アスリートの脳を解明し鍛える──NTTスポーツ脳科学プロジェクト，” NTT技術ジャーナル，Vol.30，No.1，pp.10-13，2018．
（8） 納谷 ・ 宮本 ・ 上田: “時空間多次元集合デー
タ解析技術による集団最適誘導，” NTT技術
ジャーナル，Vol.29，No.7，pp.24-28，2017．
（9） E.Brochu, V.M. Cora, and N. de Freitas：“ATutorial on Bayesian Optimization of
Expensive Cost Functions, with Application
to Active User Modeling and HierarchicalReinforcement Learning，” arXiv:1012.2599，
2010．
（10） J.G.March: “Exploration and Exploitation inOrganizational Learning，” Organization
Science，Vol.2，No.1，pp.71-87，1991.
（11） R.Nuzzo: “How scientists fool themselves -and how they can stop，” Nature，Vol.526，No.7572，pp.182-185，2015．

■参考文献（1） 山 田 ・ 高 橋 ・ 納 谷 ・ 池 邉 ・ 古 川: “NTTグル ー プ に お け るAI研 究 の 取 り 組 み と 方 向性，” NTT技 術 ジ ャ ー ナ ル，Vol.28，No.2，

山田 武士
今後ますます技術の進歩のスピードが速くなり，競争が厳しくなる中で，CS研は得意分野を活かしつつ，これからも新たな次元を切り拓くチャレンジに大胆かつ粘り強く取り組んでいきます．

◆問い合わせ先

NTTコミュニケーション科学基礎研究所
TEL 0774-93-5000
FAX 0774-93-5015
E-mail takeshi.yamada.bc hco.ntt.co.jp

NTT技術ジャーナル 2018.911