AI の基本知識と今後の社会について
国立情報学研究所・総合研究大学院大学教授
特別寄稿

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AI の現状

2020年現在、人工知能 AI（Artificial Intelligence）
は、2015年ごろから始まった第３次 AI ブームが少山田

せい じ誠二いることは変わらない。この認識が、特に AI を研究したことのない、あるいは開発したことのないエンドユーザにはとてもわかりにくく、また大きく誤解される点である。

し落ち着き始めた時期にある。そして、これからま換言すると、「人は AI を擬人化する傾向が強い」

すます企業や自治体での応用を初めとする社会導入ということである。そのため、「AI が自分で進化すが進んでいく段階にあると考えられる。

る」、「AI に職を奪われる」というような、あたか

このことは、ガートナージャパンのハイプ・サイクル（毎年 IT 関係の動きがどういうポジションにも AI が人格をもった何かであるような表現や言説が一般に受け入れられてしまう。

いるかを一周期の波にプロットしたグラフ図）のAI の研究開発の歴史は古く、1956年のダートマ

2019年版にもよく現れている。AI に対する社会のス会議から始まっており、60年以上の歴史がある。

「過剰な期待」は2019年でピークを過ぎており、比毎年現れては消えていくバズワード的な IT 技術に較的なだらかに安定期（そして、その先には「幻滅おいて、これほど長い歴史のあるものは、多くはな期」がある）に入ってきている。まさに、AI にとって、いのではないかと思われる。しかし、AI は古いが、これからの４，５年が社会インフラ技術として生きいわゆる「枯れた」技術ではないのである。「枯れ残れるか否かの正念場にあると考えられる。我々研ていない」技術とは、まだまだ課題がたくさんあり、究者も身を引き締めて、この状況を深く認識するこ十分に発展していない技術を意味する。AI が枯れとが重要である。ていないことは，話題を少しでも広くすると、人間

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やま だ

AI の簡単な歴史、３回の AI ブームと真に対等に会話のできる AI がまだ存在しないことからも、おわかりいただけるであろう。

AI には種々様々な定義があるのだが、コンセン図１に示すように、これまでの AI 60年の歴史にサスが得られていると筆者が考えるものは、『人間おいて、ほぼ20年周期で３度の AI ブームがあった。

並みの知的な処理をコンピュータ上に実現したプロ最初の第１次 AI ブームは、1960年前後でダートマグラム』という定義である。ここで重要なのは、AIス会議の後に起こった。そして、1980年代には、第は人格や自意識をもつ人間に代表される生物のよう２次 AI ブームが起こった。この第２次 AI ブームでな何かではなく、あくまでコンピュータのプログラは、当時の通産省主導の AI 国家プロジェクト、新ムに過ぎないということである。

世代コンピュータ技術開発機構 ICOT が盛り上がっプログラムである AI は、その動きがいくら複雑たこともあり、日本が世界の AI 研究開発を牽引しになろうとも、人間によって書かれた命令を逐一そていたと言える。このときは、ルールベースで人間の通りに実行しているに過ぎない。その意味では、の専門家の推論をシミュレートするエキスパートシATM システムや HD レコーダーのシステムとやってステムがたくさん開発された。そして、その後の15年以上にわたる「AI 冬の時代」を経て、ディープラー訓練データをどんどん入力すると、そこからクラスニングの台頭と GAFA に代表されるアメリカの ITＡのデータとクラスＢのデータはどこが違うのかを企業の AI 応用が牽引する形で、2012年辺りから現区別する関数（判別関数）を探索していく。そして、在に至る第３次 AI ブームが起こったのである。

機械学習アルゴリズムは、その見つかった判別関数を出力する。
ディープラーニングとは別のアプローチをとる、特別寄稿

典型的な機械学習アルゴリズムとして、SVM サポートベクターマシンがある。今、図２にあるような、簡単な分類問題を考えてみよう。２次元上にある黒い点と白い点で表したそれぞれの訓練データを左右
図１

過去３回の AI ブームに分けるような直線（これが判別関数）を引いてくださいという問題である。人間にこの間に線を引い

この第３次 AI ブームの特徴を一言で言うと「機てくださいと問うと、ほとんどの人は、図にあるマー械学習の実用化」が挙げられるだろう。計算機パワージン（領域）の真ん中辺り（識別境界の辺り）に直の飛躍的な向上とハードウエアが安価になったこ線を引く。と、そして大量のデータであるビッグデータが利用可能になったことから、大規模な最適化や統計的な計算を必要とする現在の機械学習が十分な性能を発揮するようになったことが大きい。もちろん、様々な AI アルゴリズムや機械学習アルゴリズムの改良、そしてディープラーニングの発展も重要な牽引役となっていることは明らかである。

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機械学習とは何なのか少々技術的な内容になるが、機械学習（machinelearning）について触れる。機械学習とは、AI の一

図２

SVM サポートベクターマシン種であり、「学習できる AI を作る技術」と言っていいだろう。機械学習を実現する方法にはたくさんのそこで、なぜあなたは真ん中に引くのですかと問種類があるが、「教師あり分類学習」と呼ばれる分うと、何かバランスがよさそうぐらいしか答えられ野が一番よく研究開発もされているので、それにつないが、実はこの真ん中に引くというのがベストだ

いて説明する。ということを数学的に証明したのが、サポートベク

教師あり分類学習とは、正解を教えてくる教師がいる状況（実際には、正解付きデータ、つまり訓練ターマシン（の論文）である。
直線は、y =ax+b という方程式で表せる。ここで、データがある状況）で、その正解付きデータを入力

a は傾きで、b は y 切片である。a と b を決めればして、AI が徐々にデータを２つのクラス（カテゴこの線が決まる。今度は先ほどの真ん中の線の a とリー）Ａ，Ｂに分類できるようになっていく機械学

b をどうやって計算するかが問題になる。SVM は、習を意味する。最初は入力データを分類できないが、それらを非常に早く計算できる方法も与えている。

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この線が引けると、次に新しいデータが出てきた
ときに、それが黒データなのか、白データなのかを自動的に判定できる。これは分類学習ができたことを意味する。

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つのニューロンのうち、上のニューロンは犬細胞、下は猫細胞というように割り当てられる。
電気信号は、入力層から出力層へ左から右に結線を伝って、重みをかけ算した強さで流れる。つまり、神経回路網とディープラーニング

重みが大きいとたくさんの信号が流れる。そして、隠れ層のニューロンは、入力された電気信号を合計特別寄稿

機械学習のもう１つのアプローチは、人間が脳でしてそれがあるしきい値を超えると自分も右方向にやっている学習に学べというものである。それが結線を辿って電気信号を流すというメカニズムであニューラルネットワーク（神経回路網）と呼ばれる。

る。そして、出力層の犬細胞、猫細胞のどちらに多今、流行のディープラーニングも、このニューラルくの電気信号が流れてきたかで、犬か猫かを判定すネットワークの一種である。

る。

人間の脳は数十億〜100億個以上の神経細胞から

ここで重要なのは、実際に電気信号を流すわけで構成されている。その神経細胞の間は、シナプス結はなく、プログラムでシミュレートする点である。

合とよばれる結合方法で、導線のような結線が結ば学習はどのように行われるかというと、正しい入れており、そこに電気信号が流れる。そして、その出力のペアである訓練データがたくさん与えられ、導線には、「重み」と呼ばれる可変抵抗のようなももし入力に対する出力結果が間違っていた場合は、のがあり、その重みを変えることで、流れる電気信修正するようにシナプス結合の重みを微調整してい号が変化する。

く。これが、ニューラルネットワークにおける学習

実際の脳では、そのような結合が膨大にあり、ものすごく複雑な構造となっているが、数学的に扱うために、例えば図３のように簡単にモデル化する。

であり、ディープラーニングも基本的には同様の学習方法を使っている。
図３では、隠れ層が一層のニューラルネットだが、この隠れ層は PC のメモリが許す限り、増やすことができる。そして、隠れ層が４、５層以上になると、ディープラーニングと呼ばれる。よく使われるのは、畳み込みニューラルネット CNN とプーリング層を組み合わせたものを幾重にも重ねていくもの（図４）であり、画像認識を中心に高い性能を示している。

図３

ニューラルネットワーク

図３のモデルでは、入力層に信号が入力され、中間に隠れ層が１層あって、出力層がある。図中の○はニューロン（神経細胞）を、矢印はシナプス結合の重み付き結線を表す。今、犬と猫の画像を教師あり分類学習することを考えると、図３の出力層の２4

図４ディープラーニング（CNN）

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AI の得手／不得手はほとんどない。そこでは、AI 研究者という専門家の悪い意味での現実離れが起こっている。このほ

ここからは、AI の得意な分野と不得意な分野にかにも、常識の問題、人間を含む世界、簡単にだまついて説明する。図５に、それらをまとめてある。

される AI など、AI の苦手な世界についての議論は基本的には、変化の少ない（つまり、予測しやすたくさん残っており、本来 AI の目指している人間い）世界で、外との情報のやり取りのない静的な世換言すると、そのような得意分野には、AI 導入

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特別寄稿

界は、AI が得意とする分野である。

並の知能の実現と言うにはほど遠い。

進む AI の応用の効果があるだろう。具体的には、事務作業のルー

AI の得手／不得手分野について議論したが、実ティンワーク、物理世界では屋内環境である。また、は AI が応用できる課題はまだまだ膨大に残ってお既に人間が AI に負けつつあるチェス、囲碁、将棋り、それを開拓していくのは人間に他ならない。AIの類いのゲームである。

自身は、自分の解決できる課題を自分で見つけ出すことは不可能であり、それをやるのは、現場の人間やエンジニアなのである。
現在、特に医療の画像診断への AI 応用が進んでおり、注目されている。健康診断等で撮影する胃のX 線画像から腫瘍部分を見つけるような画像診断である。この問題は、腫瘍の写っている画像と写っ

図５

AI の得手・不得手ていない画像を分類できればいいので、前述の教師あり分類学習が適用できる。特に、CNN ベース

これらの世界では、考える必要のある範囲（探索のディープラーニングは、この種の画像認識に高い空間）が広くはあるが限定されており、AI でも効性能を発揮するので、その効果が期待できる。実際、率的に調べることができる。また、コンピュータの様々な応用研究がされている。

方がはるかに広い探索空間を人間よりも高速に探索

また、基本的には胃や大腸の内視鏡でのポリープすることができる。よって、AI の対象領域を十分判定や顕微鏡画像での特定の細胞の発見も同じ問題に限定することで、AI が十分に能力を発揮できるなので、適用可能である。人間の代わりに AI が高ことになる。

速に大量の画像を見落としなく判定できるので、社

例えば、自動車の自動運転は、一般道で任意の目会的なインパクトが非常に大きい。

的地という条件では、計算することが膨大になり、一方、別の分野として、AI の導入が進んでいる非常に難しいことが認識されつつある。しかし、例のが、賢い AI 情報検索を利用したヘルプデスク対

えば、短いルートを巡回するだけの路線バスであれ応である。お客からの問い合わせを、最終的には全ば、静的で閉じた世界に近いので自動運転の可能性自動で行うことを目指している。ただし、現在やっが飛躍的に上がると考えられる。ているのは、質問をしてきた人の電話越しの音声

現在の AI、特に強化学習を始めとする機械学習を認識して、過去に応答したことがあるパターン

は、AI が得意なテレビゲームの世界ばっかりを対を AI が探す。そして、関連情報を即座にオペレー象に研究されている。正直ゲームが人間より強いタに表示して、オペレータがそれを見ながら答える。

AI ができたところで、私たちの社会に与える貢献この方式の実現での開発が進んでいる。ここで、音5

声認識と関連情報を上手く検索するところに AI が利用される。

従来、労働が、いつ、誰が、どこで、何をしたか

特別寄稿

ま た、 一 般 事 務 処 理 で は、 現 在 RPA（Roboticというので分類されているとすると、次は AI で代Process Automation）の導入による自動化が進んで替可能かどうかという新たな分類軸が導入されるといるが、その先には、RPA の AI 化が始まるだろう。

考えられる。そして、この軸なしには、個人のやっ人間のティーチングを認識する部分と AI プランニている仕事を最適化できないし、組織全体の仕事もング技術による RPA 行動系列の完全自動生成が期最適化できないだろう。

待される。

７ AI による労働観の変化、人間と AI の協働最後に、人間と AI の協働について述べる。今、チェスの世界で盛り上がっている対戦方法として、「アドバンストチェス」がある。この試合の方式では、AI と人間の労働について、１人の人間がやって人間と AI が混合チームになって、チーム対戦をすいる仕事を丸ごと AI が代替できるような言い方がるのである。つまり、人と AI が協働してチェスのあるが、そんなことはあり得ないと考えられる。例試合をすることになる。また、驚くべきことに、現えば、一見単純作業に見えるコンビニの店員さんの時点では、人間− AI 混合チームの方が、最強 AI 単仕事の例を考えてみよう。実は、コンビニ店員の仕体チームよりも強いと聞いている。

事は、20個以上のタスクに分かれ、その中には AIさらに、このアドバンストチェスを考案したのが、ではできないタスクがたくさんある。例えば、コンIBM の AI に負けた元チェスのグランドマスターでビニのヒット商品である「おでん」の仕込みは、AIあったガルリ・カスパロフ本人であったことも、大にはとても難しい。おでんには、いろいろな固さの変興味深い。このアドバンストチェスが、筆者の考具がある。ゆで卵は堅いが、ゆで卵をつかむトング

える人と AI の協働を端的に象徴している。の強さで豆腐とか揚げをつかんだら潰れてしまう。

このように、人間と AI が協働する場合には、「相そのことは、人間は見た瞬間に分かるが、AI がそ互理解」が最も重要である。ここで言う「理解」とれを計算するのは非常に難しい。それから、店やトは、相手のモデルをもち、それをベースに相手の行イレや駐車場の清掃をすべて一台の AI ロボットで動を予測できることを意味する。つまり、相互理解やることも難しいと言える。とは、お互いが相手のモデルをもって、相手の行動このように、１人の人間の仕事全部が丸ごと AIを予測できることである。に置き換わるということは考えにくいが、その一部この人間と AI の相互理解を実現するには、AI は、のタスクは代替されるだろう。例えば、会社で企画

人間が理解しやすいアルゴリズムで動くべきであり、書を作るときに、まず関連情報を集めるが、ネットかつ人間を理解するべきである。この２つの条件をから情報を集めて、それを取りまとめる作業は AI

満たす AI を実現することが、人間と AI の協働を成でもある程度は可能である。今、これらの前準備は功させる重要なカギとなるだろう。この問題は難し人間がやっているが、その部分はもう人間がやらなく、まだ研究が緒に就いた段階であり、今後研究のくても済むようになる。そうなると、「本来人間が進展が期待される。

やるべき仕事はどこなのか」という意識が働くよう6になる。

参考文献◎ 山田誠二（2019年）『本当は、ずっと愚かで、はるかに使える AI −近未来 AI ロードマップ−』日刊工業新社◎ 山田誠二、小野哲雄（2019年）『マインドインタラクション』近代科学社

特別寄稿

寄稿者 PROFILE

山田誠二（やまだ せいじ）

国立情報学研究所・総合研究大学院大学教授、東京工業大学特定教授
経著

歴：1989年大阪大学大学院博士課程を修了後、同大学助手、講師、1996年東京工業大学助教授を経て、2002年より現職。専門は人工知能、HAI ヒューマンエージェントインタラクション。ここ10年の研究テーマは「人間と協調する人工知能」であり、現在 HAI、IIS 知的インタラクティブシステムを中心に様々な研究プロジェクトを推進中。人工知能学会前会長・顧問。
書：山田誠二（2019年）『本当は、ずっと愚かで、はるかに使える AI －近未来 AI ロードマップ－』日刊工業新社
山田誠二、小野哲雄（2019年）『マインドインタラクション』近代科学社

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