シリーズ「人工知能と物理学」

交流

人工知能研究の過去・現在・未来――人工知能から人口知能へ
寺野隆雄
産業技術総合研究所・千葉商科大学
tterano＠computer.org
4

人工知能の研究は，人間の知的な行動をが得られ，エージェント社会論の観点から，人工的に（計算機上で）実現しようという

エージェント・ベース・モデリングの方法

試みから始まっている．ここで問題となるが得られる．

のは「知能」とは何かが定義されていない

エージェント・ベース・モデリングの特ことである．その結果，問題解決に必要な徴は，i）ミクロ的な観点においてエージェ

情報である知識や知能をうまく扱うようなントが（個別の）内部状態をもち，自律的技術が確立すると，はじめは人工知能の研に行動・適応し，情報交換と問題解決に携究であったはずのものが，他の研究領域とわる点，ii）その結果として対象システム

して確立し，人工知能研究から独立してのマクロ的な性質が創発する点，iii）エー

いってしまう．

ジェントとエージェントを囲む環境とがミ

人工知能研究が開始された頃には，このクロ・マクロリンクを形成し，互いに影響ことは明確には理解されていなかった．人を及ぼしあいながら，システムの状態が変間の知能の本質を明らかにしようという人化していく点にある．この特性により，実工知能（AI）の立場と，人間の知能の性質

験が不可能な社会・経済現象に関する知見を 明 ら か に し た 上 で，そ の 能 力 を コ ンが得られる．この分析には，統計物理の手

ピュータ利用によって高めようという知能法が利用されることもある．

増幅器（Intelligence Ampliﬁer; IA）のせめぎ

物理学と人工知能のアプローチは少し異あいの中で研究開発が進展していくところなる．物理学では，自然を観測し，現象をが人工知能の非常に興味深い性質である．

計測することで，できるだけ簡潔かつ一般

したがって，AI の研究の中で，役に立ち性の高い理論を導こうとする．これに対しそうなところが IA になり，それが成功をて，人工知能では，人間を観測し，その知収めると独立した研究分野になっていき，的行動の原理を示す理論を導くと同時に，

人工知能とは思われなくなる．さらに，具

工学的・社会的問題を対象に，問題解決に

体 的 な 応 用 例 で 失 敗 が 続 く，も し く は，導くシステムをデザインしようとする．

思ったような成果が出ないとなるとブーム

そ の 一 方，Laughlin が 著 し た『物 理 学が去るというサイクルが繰り返される．

の 未 来』（A Different Universe ―Reinventing

最近の人工知能研究は，認識論（Episte-

Physics from the Bottom Down ―, Basic

mology），存在論（Ontology），進化論，エーBooks, 2005）においては，物理現象の「創ジェント社会論の観点から整理することが発的性質」に焦点が当てられており，この可能である．認識論の立場からは深層学習

考え方は，人工知能研究，特に，エージェを含む機械学習の方法が得られ，存在論のント・ベース・モデリングの方法論に関連立場からは，web サイエンスや検索・情報が深い．この点において，今後，物理学と推薦の方法が得られる．進化論の立場から，人工知能の両分野が融合して新たな学問領

制約の少ない汎用の最適化手法・探索手法

域が創発する可能性があると考える．

454©2019 日本物理学会―Keywords―
人口知能：
人間の集団行動が表す知的行
動 の こ と．英 語 で は Population Intelligence, Group Intelligence に 相 当 す る．「人 工 知能」の変換間違いのまま使われることもあるが，意外に知能の本質を表している．
機械学習：（大量の）データを利用して問題解決に必要な情報を抽出しようという人工知能の理論・技術のこと．深層学習が流行りではあるが，統計的機械学習やベイズ推定などの理論は，統計物理学の考え方に近い．
エージェント・ベース・モデ
リング：
エージェントと呼ぶソフト
ウェアを複数利用することによって，対象システムのボト
ムアップなモデル化を試みる
手法．近年，社会現象を分析する手段として普及が進んでいる．社会物理学・経済物理学との関連も深い．

人工知能の研究アプローチ．

日本物理学会誌

Vol. 74, No. 7, 2019

1.

はじめに

Approach，Social Network Analysis な ど は こ の 例 と な る．

この種の解説ではあまり書かないのだが，ちょっと私がまた，このような考え方をすることによって，多数の粒子，

解説を書くことになった背景を述べておきたい．きっかけ

あるいは，エージェントの相互作業を巨視的な観点から扱

は，人工知能学会と物理学会が相互乗り入れする形ではじう統計物理の考え方とそれをどのように現実に適用していまった協力関係に基づいて，2018 年 6 月に行われた人工知

くかという問題にも接近できるようになる．この例が，社

能学会全国大会のパネル討論であった．なお，同様のパネ会物理学（Socio-Physics），経済物理学（Econo-Physics）でル討論が 2019 年 6 月の人工知能学会全国大会でも行われある．
本稿の構成は以下のとおりである．まず，解説のタイトている．
そこで，「物理学と AI」というテーマで，現象の認識とルにあわせて，人工知能の歴史を述べ，何が問題であった理解をテーマに興味深い討論がなされ，他方，人工知能学のかについて論じる．次に，現在の人工知能研究の主要な1）
会誌でも特集号が発刊された．
そこから，私は物理学と項目について基本的な考え方を示す．そして，今後，よりは何だろうかということで，入門書を改めて読み直してみ重要になると思われる人工知能研究の重要な側面である

た．

エージェント・ベース・モデリングの特性について論ずる．

2, 3）

そして，これらから感じたことに基づいてこの解説を準備することになった．結果として，以下では，人間その上で，対象が自然か人工物かという観点から人工知能と人工物，自然科学と情報科学の境界領域にあるはずの人の研究と物理学の研究の接近方法の違いについて述べる．

工知能の思想と技術の変遷を私自身の研究歴と関連付けて最後に結論を述べる．

述べることとする．
私は，長年，人工知能研究の中でも，主としてアプリケー
ションを中心に研究を続けてきた．4）, 5） 最近は，個々人の2.

人工知能の歴史

人工知能の研究は，ダートマス会議に始まり，第一期，知能の自動化あるいはその支援を目的とする人工知能（Ar-

第二期のブームとその後に訪れた凋落を経て，現在，第三tiﬁcial Intelligence）の領域から人口知能（Population Intelli-期のブームとなっている．この経過については，さまざま

gence）の領域へと興味が移行している．「人工」と「人口」

6）
な文献に優れた解説がある．
ここでは，人工知能学大事という字句の誤りは，ワープロの普及した現在ではしばし典の第 1 章［1-1］総論 7）を挙げておく．この総論は我が国ば見られ，マスコミなどの正式な（？）文書の中でもしばの代表的な人工知能研究者によって記述されており，私にしば登場する．しかしながら，「人口知能」という用語は，はこれ以上の説明をできる自信はない．ただ，私自身の考

間違っているようで本質をついている．すなわち，人が大え方を整理するために，人工知能大事典の内容をつまみ食

勢いる/要素が沢山ある場合の「知能」とはどういう概念でいしながら人工知能の歴史をまとめた年表を図 1 に示す．

あり，どのような適用が可能かというのは大きな研究テー

この内容について詳しく述べるとそれだけでこの解説の長マである．そして，これにしたがって，魅力的な新しい研さを超えてしまうので，説明は避けるが参考にしていただ

究 領 域 が 形 作 ら れ つ つ あ る．Human Computing，Agent-

ければ幸いである．

図1
シリーズ「人工知能と物理学」 人工知能研究の過去・現在・未来

人工知能研究の歴史．

455©2019 日本物理学会

以下では，この年表のはじめに記述した 1956 年に開催

2.2

ダートマス会議と第一期の人工知能ブームを紹介し，その後に起話をもとに戻そう．人工知能研究のきっかけとなった

こった 3 回のブームの特徴とその凋落の理由について私な

ダートマス会議の提案書は，近年 Stanford 大学の web ペー

りの解釈を加えることとする．

8）
ジから入手することができる．
これは，当時 29 歳であっ人工知能の先端性についてたマッカーシー（J. McCarthy）と，その後人工知能の研究されたダートマス会議の提案書

2.1

8）

私が産まれたのは 1952 年であり，人工知能の誕生以前

をともに主導するミンスキー（M. Minsky），ロチェスター

である．そして，我々は，1952 年から連載が始まった鉄（N. Rochester），それに，情報理論を開拓したシャノン（C.

腕アトムのマンガにもっとも影響を受けた世代である．我E. Shannon）の共著となっている．シャノンはすでに大御が国では，私と同年代の人工知能研究者で，鉄腕アトムの所となっていたので，権威づけのために共著にされていた影響を受けた者が非常に多い．いつかは鉄腕アトムを作るのかもしれないが，真相はわからない．提案書の主旨は，のだという夢をもった少年が多かったのである．1952 年

マッカーシーが所属していたダートマス大学においてから 2019 年まですでに 65 年以上経過している．第一期の1956 年の夏 2 か月間の研究集会の実施のために，必要な費

人工知能ブームは経験してはいないものの，その後に何が用 の 申 請 を 行 う も の で あ る．総 額 は，当 時 の 金 額 で起こったかは，身をもって体験しており，歴史を語る資格$13,500 と見積もられている．会議に呼ぶ候補者として，があると考える次第である．

50 名弱の有名無名の研究者のリストがついている．研究

私が人工知能の概念を知ったのは，学部学生の頃である．
今では，考えられないことかもしれないが，1970 年代半

集会の後，成果報告書を作成するという記述もある．
さて，提案書では，機械に知能をもたせる研究としてのばの頃は，第一期の人工知能ブームは完全に終わっていた．

「人工知能」という新しい研究領域を立ち上げることが人工知能はまともな研究分野とは思われておらず，そのよ

ゴールであると明記し，そのために情報理論の概念を適用うな研究に励むことが許される雰囲気は，大学にも民間のし，オートマトンの概念と脳のモデルを統合すると述べて研究所にもなかった．同年代の研究者（の卵）たちと，ないる．具体的な研究テーマとしては以下の 3 つが挙げられ

かば隠れキリシタンのように当時の最新の論文を使って輪ている：1）計算機械に創造性，オリジナリティをもたせ講会を実施していたことを思い出す．そこで出会ったのがること，2）計算機械に発明や発見の能力を与えること（こAIUEO という（昔の）若手の研究グループである．我々は，の項目は若干他の項目よりも詳しく，発明や発見のために30 歳を過ぎたら人工知能のようなやくざな領域から足をは，データからの抽象化能力をもたせ，ゴール達成の仕組

洗ってまともな研究の道に入ろうと言いながら，英文誌

み，予測の仕組みなどを実現したいということが述べてあAI ジャーナルなどを中心にいろいろな論文を輪読している），3）ランダムネスを取り扱える機能をもたせること，た．これらの勉強は，我々自身の研究上は何の役にも立たそのためには，ニューロン・ネット（Neural Net という用ないはずであった．ところがである．現在のところ，我が語はない）の研究が必要なこと．

国の人工知能研究の重鎮となっているのは，（いまだに）4）
この世代である．

これら提案書の記述は非常にナイーブでその後の研究の難しさとそれを克服するための研究の発展とは比べ物にな

人工知能の研究は，人間の知的な行動を人工的に（計算らない．しかしながら，若造の研究者のこの不十分な提案

機上で）実現しようという試みから始まっている．そのおに対してロックフェラー財団は資金を提供し，1956 年に

おもとは，ゴーレムという泥人形であったり，からくり人

この集会は実施されることになった．強引に新しい研究領形であったり，また，フランケンシュタインだったりする．

域を立ち上げようという若者の熱意が身を結んだのである．

しかし，ここで問題となるのは「知能」とは何かが定義さ参加者には，後にノーベル経済学賞を受賞したサイモン

れていないことである．

（H. Simon），彼と同時にチューリング賞を受賞したニュー人工知能研究が開始された頃には，このことは明確にはウェル（A. Newell），チェッカーの強化学習プログラムな理解されていなかった．人間の知能の本質を明らかにしよどを開発したサミュエル（A. Sammuel）など 10 名強が含まうという人工知能（AI）の立場と，人間の知能の性質を明れる．
（このようなスケールでの提案が現在の我が国でもらかにした上で，その能力をコンピュータ利用によって高陽の目をみるとよいと思うのだが……）

めようという知能増幅器（Intelligence Ampliﬁer; IA）のせめ

いずれにせよ，この会議の結果，人工知能が歩き始める

ぎあいの中で研究開発が進展していくところが人工知能ののである．しかし，提案書に含まれていた報告書は提出さ非常に興味深い性格である．したがって，AI の研究の中で，れることはなかった（これも研究者としては望ましい結果

役に立ちそうなところが IA になり，それが成功を収めるである）．代わって，後に出版されたのが，『コンピュータと独立した研究分野になっていき，人工知能とは思われなと思考』という書籍である．9） これには，当時の人工知能

くなる．さらに，具体的な応用例で失敗が続く，もしくは，に対する期待と熱気があふれた論文が収録されており，英思ったような成果が出ないとなるとブームが去るというサ

文では，最近も再販されている．ちなみに，この書籍の印

イクルが繰り返される．

税をもとに，若手人工知能研究者に与えられる最高の賞と456©2019 日本物理学会

日本物理学会誌

Vol. 74, No. 7, 2019

して Computer & Thought Award が創設された．

推論機構として分離し，独立性の強い 2 つの要素からシス

この人工知能研究の提案と前後して研究が開始されたのテムを構成するソフトウェアである」．この意味では，エが，冷戦時代に対応するために軍が膨大な資金を提供した

キスパートシステムを知識ベースシステム（Knowledge-

機械翻訳のプロジェクトがある．応用分野が明確な工学的Based System）あ る い は，知 識 シ ス テ ム（Knowledge Sys-

な研究分野の結果は，必ず，デュアル・ユースの性格をもtem）と呼ぶ．このような観点からは，推論機構と知識ベー

つ．すなわち世の中の役に立つような研究は必ず軍事的にスの実現にはどのような手段をとっても良いわけで，ファも役立つのである．そんな中で，チョムスキー（N. Chom-

ジィ推論，論理プログラミング，制約プログラミング，sky）の生成文法が提案され，後の自然言語解析の基礎を

ニューラルネットワークなどさまざまな手法が使われる．

与えている．しかしながら，当時の計算機の能力は機械翻同じく，知識ベースの実現には，フレーム，オブジェクト，

訳に利用するにはあまりにも低く，1966 年に機械翻訳の意味ネットワーク，スクリプト，ブラックボードなどさま可能性を否定する ALPAC レポートが提出されることがざまな手法が開発されてきた．

きっかけとなって，人工知能研究のバラ色の夢は終わるこ

ここで，注意しておきたいのはニューラルネットの手法とになる．ダートマス会議から 10 年強で，第一期の人工のみでも高度なシステムは実現できる点である．当時流行

知能ブームは終焉する．

していたバックプロパゲーション手法を利用したシステム

2.3

エキスパートシステムと第二期の人工知能ブーム

私が，仕事として人工知能の研究開発に携わるようになったのは，電力中央研究所に勤務し，1980 年に第 5 世代

は，ここでいうエキスパートシステムのフレームワークとは異なる．
機械学習の基本的な方法もこの時代に開発されているが，コンピュータプロジェクトが ICOT という研究機関で華々それらは，あまりエキスパートシステムには利用されな

しく始まった頃であった．これは，米国で，1977 年に「知かった．それは，大量のデータを自動的に収集する仕組み

識は力である」というファイゲンバウムのスローガンのもがなかったこと，インターネット上のデータの利用方法がとにエキスパートシステムの開発が始まってからしばらく

明らかになっていなかったこと，当時の計算機の能力が低経ってからのことであった．ICOT のワーキンググループ

かったことによる．そして，このブームは，第二期の人工では，著者は，電力業界のシステムに詳しい専門家という知能ブームと同様に 10 年と少しで，1990 年代初頭に突然位置づけであったが，複数参加したエキスパートシステム

終わりを告げる．我が国では，表面的には，第 5 世代コンを中心としたグループは非常に熱心で，最初は，当時のコピュータプロジェクトが成功とはいえない状況で終了した

ンピュータ・電機メーカの研究者のレベルの高さに驚かさこと，いわゆる平成バブル景気がはじけることによって企れたことをおぼえている．

業の先端システムに対する研究投資が一気になくなってし4）

エキスパートシステムは，第一期の人工知能ブームが終まったことによる．

わった後に，比較的少数の研究者によって開発・蓄積されしかし，技術的には少し事情が異なる．要は「専門家のてきた，探索・推論の技術，知識表現の技術を実問題へ適

経験的知識」を収集し，定式化することが非常に難しく，用しようという試みであった．これには 2 つの定義づけがせっかく実用化したシステムもすぐに古くなってしまった可能である． 第一の定義は専門家のタスクを代替するとのである．エキスパートシステムという用語が少なくともいうシステムの機能面を強調する．第二の定義は，それ以マスコミから消えていった理由は，ルール形式で書かれた前のプログラミング技術には用いられなかったシステム構

システムは，「知識」の可読性が良いという歌い文句とは成上の特徴を強調する．これはシステム開発者の立場に立

うらはらに，実際のところ，非常に個別性が高く，保守性

つものである．

に乏しいというシステムだったのである．

10）

第一の定義は次のようなものである．「エキスパートシ

例えば，高炉の運転支援のために専門家の知識を「炉のステムとは人間の知性を用いなければ解けないような特定

A 点の溶鋼の赤色であれば，コークス量を増やすべきであ

分野の問題を解決するのに，専門家の経験的知識（Heuris-

る」という記述は，そのまま記号として知識ベースに格納

tics）を計算機に組み込んで，人間に代わって，あるいはでき推論に利用できる．しかし，計測法の精度が上がり，人間を支援して問題解決を遂行することを目的としたシス「溶鋼が赤色」という情報が「摂氏 1,000 度」と測定できるテムである」．この定義は，対象とする問題領域の特定のようになった場合は，このような専門知識は，制御式など

タスクを効率的にこなしていくためには，その領域の専門

まったく別の方法で記述し直さなければならない．知識家の知識が重要な役割を果すという知識工学の考え方に基ベースが巨大な場合は，これは非常に手間のかかる作業とづいている．これが「知識は力である」というスローガン

なる．

に象徴されている．

物理学の領域では，適切なモデルをもとに理論を整え，第二の定義は次のようなものである．「エキスパートシ

実際の適用を考えるわけであるが，専門家の経験知識そのステムとは，問題解決に知識を陽に利用するシステムであままでは，科学技術の基本原則に立ち返ることができずに，り，知識とそれを扱う仕組みとを，それぞれ知識ベースとシステムを実現することになるのである．4）

シリーズ「人工知能と物理学」 人工知能研究の過去・現在・未来

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2.4

機械学習・ニューラルネットワークと第三期の人工コネクショニズム（connectionism）では，脳のニューラ

知能ブーム

ルネットワークを計算のモデルとして用いて，知能に迫ろ

第二期の人工知能ブームが終焉した後，人工知能研究者

うという立場をとる．そのために，脳の神経回路網を数学

はふたたび静かな研究に戻る．私自身は，システム技術の的に単純化させたモデルをコンピュータ上で計算する．神11）
研究者としての立場をとることにしていた．
この状況が

経素子のモデルとしては，多入力，一出力の非線形計算関一変するのが，1980 年代から細々と研究が続いていた以数を用いる．この素子に含まれる，重みのパラメタをさま

下の 3 つの領域で成果が急激に目に見えてきたからであざまな方法で，変化させることによって，入出力関係が変る：1）ニューラルネットワークの研究グループの成果．

化する．これが，一神経素子の学習を表す．ニューラルネッ

2）ベイズ推定などの統計的手法を発展させた統計的機械トワークでは，各素子は自律分散的に動作し，素子をどう学習の成果．3）大規模な知識ベースとしての web 情報と組み合わせるか，それに適したデータをどう準備するか，

ビッグデータの利用技術の確立．その結果，21 世紀に入り，どのような計算法を利用するかが課題となる．第二期の人難しいとされていた実問題がこれらの技術で解かれるよう

工知能ブームの時は，バックプロパゲーションという計算になり，第三期の人工知能ブームが訪れる．

法が多く用いられた．この基本的なアイデアは，甘利俊一

より具体的には，ニューラルネットワーク，深層学習にによって 1967 年に発表されたものであることは意外に知よるパターン認識精度の飛躍的向上，囲碁・将棋などの完18）
られていない．
いずれにせよ，実用システムを実現する

全情報ゲームの実力の向上，それに自動運転などの問題でためには，計算能力不足が問題となった．

ある．これらの中心となったのが，GAFA（Google, Apple,

ニューロンの階層を非常に増やすことが，コンピュータ

Facebook, Amazon）などの豊富な資金をもつ民間企業での性能向上に伴って可能となり，実問題まで適用できるよあったことも大きな特徴である．物理学のような既存の学うになったのが，最近の深層学習である．

問領域では，国家の研究資金が大きな役割を果たしてきた

さらに，パターン認識に関連しては，統計学や統計力学のと大きな違いである．そして，2019 年の今日までこのの理論との関連が深化しており，統計的機械学習という領ブームは継続している．以下の章では，現在の人工知能技

域が，人工知能とは離れた学問領域として成立しつつある．

術の特徴を私なりにまとめてみたい．

これらは，ニューラルネットワークや，後で述べる最適化
や探索の理論的な研究とも関連が深い．

3.

最近の人工知能研究のまとめ

3.2

純粋な人工知能研究は，人間を対象とする．そして，自存在論としての人工知能研究――大規模情報を扱う手法として

己・知能・思考・認識・学習・成長などの概念を明確にし存在論（Ontology）では，世界の事象の存在自体を問題ようと試みる．結果として，哲学と非常に近い，もしくとする．人工知能の領域では，オントロジーとは，言語とは，哲学そのものといった様相を示す．たとえば，ホフス

して表された諸概念を明確に定義・記述して，体系化し，タッター（Douglas R. Hofstadter）

やデネット（Daniel C.

階層的に整理したものを意味する．このような語彙の体系

14）
Dennett）などの著書はこのような問題を我々に深く考えを整えることは，百科事典を編集すること以上に，非常にさせる良書である．が，ここでは，IA（知能増幅器）に近手間のかかる作業である．ところが，第二期人工知能ブー

い立場で最近の AI（人工知能研究）の特徴をまとめること

ムの終わり頃，人工知能が常識を備えかつ自発的に学習可とする．なお，以下の説明を補うものとして，翻訳書がす能になるには，一度は，人間の手で，基本的な知識体系を

12, 13）‒

でに出版されている定評のある教科書を挙げておく．15 17）3.1

認識論としての人工知能研究――物事を認識する手

コンピュータ上に組み込む必要があるという主張があった．
この信念のもとで，レナート（Douglas Lenat）は，既存

法としての百科事典や新聞が含む情報のすべてを整理し，大規模知認識論（Epistemology）では，知的活動において，世界

識ベースを実現しようというプロジェクト Cyc を主催しの事象が感覚を通じていかに認識されていくかが主題となた．19） 人手によって百科事典の内容をすべて記号化して，る．人工知能では，この認識の手段を研究することが中心

知識ベースにしようとしたのである．この Cyc プロジェクとなる．第二期人工知能ブームのときには，この手段としトは現在も継続しているようであるが，実問題に適用したて，専門家の経験的知識を，記号としてルールなどで表現という結果は聞いたことがない．中央集権的な人手によるすることが中心であった．そして，対象物のパターンさえ手法では，実際のところ，この種の大規模な知識を収集管も記号で可能な範囲で処理することが試みられた．しかし，理することは難しいということであろう．

このルールによる認識を適格に行うことは難しく，知識獲

今日的には，このような大規模な知識は，インターネッ

得・管理に関する課題ゆえに，第二期人工知能ブームは終

ト上の整理されたウェブ情報の集まりに相当すると考えて焉した．一方，これに対して相補的な方法が，ニューラル

よい．このような大規模な知識を利用できるようになった

ネットワーク，ファジィ推論，グラニュラーコンピューのは，事実上，誰でもが編集に参画できる百科事典プロ

ティングなどである．

ジ ェ ク ト Wikipedia が 開 発 さ れ た か ら で あ る．実 際 に，

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Wikipedia では，説明に使う概念の体系が，（上述した人工関数の）最適化手法が対象問題について微分可能性などの知能における）オントロジーとして準備されており，その問題構造を仮定していたのに対して，遺伝的アルゴリズム

概念に従ったエディタを利用することで，コンピュータやでは，問題に内在する階層性とビルディング・ブロックを事典の編集の知識をもたない各領域の専門家が，充実した仮定して手法を構成する．
初期の遺伝的アルゴリズムは，問題をビット列などの離内容の記事を投稿できるようになっている．
さらには，非定型なデータを柔軟に扱うための共通の仕散データとして表現し，これを組み替えることで徐々に解組みとして Linked Open Data（LOD）が大きな役割を果たを改善する方法が中心であった．しかし，連続値を扱うよしている．LOD では，データ項目の各々が，ウェブペー

うな最適化問題では，これは不十分である．最近では，遺ジに相当するアドレスをもち，相互参照することで非常に伝的アルゴリズムは複数の評価点を同時に用いて，解候補

複雑な情報を体系的に利用することが可能となっている．

を改善するという多点探索手法として理解される．そして，

また，Google をはじめとするさまざまな検索エンジン

背後に解空間の確率構造を仮定し，確率的な探索によってがインターネット上で利用できるようになったことも，大解空間の分布全体を推定しようという接近法が主流になっ規模な情報を柔軟に管理・操作する方法を提供している．

てきている．分布推定アルゴリズム（Distribution Estimation

これらの集大成をビジネスとして取り込むことをねらった

Algorithms）に関する一連の研究はこれにあたり，MCMCのが，IBM 社の Watson プロジェクトである．さらには，（Markov Chain Monte Carlo）法や，統計的機械学習の諸手

これらの技術の発展に伴って，天文学のデータのような法と関連性が深くなってきている．非常にホットな研究領

ビッグデータを扱うことが可能となり，さらに，さまざま域である．

な推薦エンジンが開発されることによって，新しいビジネ

3.4

物理学

スにつながっていったと考えられる．
3.3

心の社会としての人工知能研究――組織知能と社会進化論としての人工知能研究――生命の進化に触発

ミンスキー（Marvin Minsky）が Society of Mind（心の社された探索手法会）を著して，ニューロンのような単純な素子から，いか

環境の変化に対応する生物の進化の速度は意外に速い．

にして，人間の「知能」のような複雑な構想が産まれたか

スモッグが激しかった 19 世紀のロンドンにおいては，黒を論じたのは，1986 年のことである．ここでは，彼は，エーい蛾が数多く出現したし，ガラパゴス諸島では，わずかなジェントという小さな構成要素が集まって知能を作り上げ

気候の変動によってフィンチという鳥類のくちばしの形状

21）るという思考実験を行っている．
これ自体は興味深い議が数年単位で変化することが報告されている．このような論であるが，彼のモデルは，脳の知能を実現するというよ

生物の進化のプロセスを計算アルゴリズムとして利用する

りもむしろ社会問題を取り扱うことに向いている．次章に立場が，進化計算あるいは遺伝的アルゴリズムと呼ばれるその内容について述べる．

領域である．人工知能研究における伝統的な領域である探索問題に関連して，進化計算の手法も人工知能研究の一分野とするのが適切と考える．

4.

エージェント・ベース・モデリングと社会シ
ミュレーション

進化計算では，自然界で世代を超えて創発する偶然性を社会や組織の問題にシミュレーションを用いる研究は古手順の中に取り入れて確率的な動作をさせる点が特徴的でくから行われている．もっとも古い研究に，Cyert，March

ある．この原理は比較的単純である．すなわち，与えられによる Behavioral Theory of the Firm 22）がある．その後，た問題に対してそれを満足する新しい解候補を多数生成し，混沌とした組織の意思決定行動に関するゴミ箱モデルがその中から良いものを選び出し，それをさらに遺伝的操作

23）
Cohen 等によって提案された．
また，社会におけるマクによって組み替えては，改善するという手続きの繰り返し

ロレベルの変数の変化に注目するシステムダイナミクスので解を得るものである．これが効果的に働くのは，多点をようなトップダウンの技法も存在する．これが，地球規模用いた探索であること，与えられた問題の隠れた構造をビの社会・経済・環境問題を対象とする国際的な研究グルー

ルディング・ブロックとして解を構成することが理由であプであるローマ・クラブの「成長の限界」24）のモデル開発

る．すなわち，進化計算では，部分解の適切な組み合わせに用いられたことはよく知られている．25, 26）によって，より良い解が逐次生成され，最適解に至るはずであるとの仮定がある．

20）

この研究結果によると，21 世紀の世界は，人口爆発や資源不足でかなり悲惨な状況になると予測され，未来研究

もし，与えられた問題が構造をもたないものならば，そを発展させる原動力となった．エージェントによる社会シれに対する解法はランダムな探索の適用以外には存在しな

ミュレーションにもその意味で大きな影響を与えている．

い．しかし，問題に隠れた構造が存在しその組み合わせにエージェント・ベース・モデリングでは，「エージェン

よって解が構成されるのであれば，遺伝的演算の適用にト」は，内部状態と意思決定・問題解決能力，ならびに通よって求解に要する手間は著しく軽減されるはずである．

信機能を備え，主体的に行為するソフトウェアである．ここれをビルディング・ブロック仮説という．従来の（連続のエージェントを複数集めることによって，対象システム

シリーズ「人工知能と物理学」 人工知能研究の過去・現在・未来

459©2019 日本物理学会

のボトムアップなモデル化を試みる．そしてこのインタラな情報が個々のエージェントの意思決定に大きな影響を与クションに基づく創発的な現象やシナリオを分析しようとえる．このように，ミクロな現象とマクロな現象がからみする．その特徴は，i）ミクロ的な観点においてエージェン

27）
あって非常に複雑な動きをするのが現実の社会である．

トが（個別の）内部状態をもち，自律的に行動・適応し，これらのモデリングには，統計力学的な手法も有効であり，情報交換と問題解決に携わる点，ii）その結果として対象

経済物理学の領域では，エージェント・ベース・モデリン

システムのマクロ的な性質が創発する点，iii）エージェン

グと統計力学的手法を併用した研究も多く実施されている．

トとエージェントを囲む環境とがミクロ・マクロリンクを

表 1 に，我々の研究を中心としたエージェント・ベー

形成し，互いに影響を及ぼしあいながら，システムの状態

ス・モデリングから得られる興味深い現象をまとめる．興が変化していく点にある．26）

味を引くようなキャッチコピーで成果を表現しているが，ミクロなインタラクションからマクロな状態が創発する

これらの内容は，様々な学会・研究会で発表したものであという考え方は，統計物理を知る人々にはごく自然である．

り，このような結論を得るには，それなりに多くの仮定がエージェント・ベース・モデルでは，このマクロな状態を存在している．詳しくは，我々の成果をとりまとめた文献

ミクロな存在であるエージェントが認識し，自らの行動をを参照されたい．4, 26）

変化させることが可能である．このように粒子が主体性をもち行動を変える可能性があるという考え方は，エージェ
ント・ベース・モデルの特徴である．

5.

物理学研究のアプローチと人工知能研究のアプローチの違い

すなわち図 2 に示すような，エージェント間のミクロレ

私なりに，まとめた物理学と人工知能のアプローチは，

ベルのインタラクションで創発するマクロな現象，ならび

図 3 のようにまとめられる．物理学では，自然を観測し，に，それがトップダウンにエージェントに影響を与えるこ現象を計測することで，できるだけ簡潔かつ一般性の高いとになる．たとえば，株式の取引きを行う人々をエージェ理論を導く．これには，新しい数学の概念を作ったり，利ントとみなす．すると，個々の取引きというミクロな行動

用したりすることも必要となる．さらに，技術的には新しによって，金融市場の価格の変化というマクロな現象が創い測定器を作ったり，利用したりすることも必要となる．

発することになる．さらに，金融市場の価格というマクロ

こうして作られた理論を現実問題に適用し，新たな観測へとループが繰り返される．物理学では，現実問題は自然現象と同義になると考える．
人工知能では，人間もしくは人間の行動を対象に，それらを観測し，計測することから研究が始まった．その結果，さまざまな手法が開発され，一見，理論的な枠組みが出来上がった．これが，新しい計算機科学の分野を構築する
きっかけになり，また，人間や生物を対象とした認知科
学・実験心理学の方法をもたらした．そして，技術としての人工知能が，さまざまな現実問題に適用されることと

図2

エージェント・ベース・モデル（ABM）の構造．

なった．こうしてできたはずの理論は，物理学のそれ（現実問題＝自然現象）とは異なり，直接的に個人としての人

表1

エージェント・ベース・モデリングから得られた興味深い知見．

・ゆとり教育は間違っている
・社会的インタラクションからグループリーダがうまれる
・一般にフリーライダーは秩序を乱すが，情報財については別である
・知識は共有すべきである
・経営学の解説どおりに優良企業はできない
・貨幣は信用以外のなにものでもない
・人間は間違うがカシコイ・取引きに強い機械学習エージェントは作れない
・規制のない状況において金融市場は乱高下する・リスク管理が金融システムを危うくする・牧羊犬でも複雑系は御せる
・流行はカオスをもたらす・ABM は社会アンケートを補完することができる
・社会ネットワークはマーケティング戦略に大きな影響を与える
・ABM とゲームを融合することで新たなビジネス教育が可能となる・ABM で最適な人事政策を見積もることができる
・社会規範は行政組織の間接的な関与で整備することができる
・マイレージポイントシステムは集中化する
・企業の改善活動と不祥事は，規則を破るという点で同根である
・ABM で歴史上の隠れた事実を推測することができる
・ABM で考古学上の仮説を生成することができる

460©2019 日本物理学会間に反映されることは少ない．
人工知能の応用をめざすところで，個々の人間というよりは，社会全般との関連が深くなってくるのである．したがって，人工知能の研究においては，理論が直截的に元の研究対象であった人間に帰ることは少なく，むしろ，さまざまな応用領域へと発散していく．
また，人工知能研究においては，工学的な側面からシス
テムをデザインする姿勢が重要であり，これが自然界の原理原則を解明しようという物理学の態度と異なってくる．
図中の X は，一意には決定できない理論構築に必要な要素を示す．現在のところ，私自身 X が具体的に何であるかを明示することはできない．しかし，それは，前章で述べたような，認識論・存在論・進化論・社会論のような（一見関係がなさそうな）理論に相当すると考えている．
一方，Laughlin が著した『物理学の未来』28）では，伝統
日本物理学会誌

Vol. 74, No. 7, 2019

図3

物理学と人工知能の研究アプローチの違い．

的な物理学研究における「要素還元主義」を離れ，自然界

理学の問題でも人工知能の問題でもない．理学・社会科

における「創発現象」の重要性が主張されている．すなわ

学・工学の最新の研究成果と，景気動向や政治状況も含む

ち，自然は基本にあるひとつの法則によって決定されるの世の中の動向によってきまる．5）

ではなく，自己組織化（Self-Organization）という強力で一

最近では，研究資金の問題もあって，学問の世界におい般性の高い規則によって規定されていることをさまざまなても，パラダイムの変更もしくは追加が求められている．

事例を用いて論じている．このような考え方は私には新鮮

残念ながら，人工知能学会の解説においては，知能増幅器であった．物理学には要素還元主義的思考が基本にはある（Intelligence Ampliﬁer）としての新しい人工知能理論の適が， 科学と要素還元主義（Reductionism）が同義 という用の解説は有用ではあったが，学問領域の全体を俯瞰する

考えは，社会的問題を直接に扱う必要性が高くなった現在

議論は不足していたように感ずる．今後，人工知能研究やにおいては，非現実的である．

物理学の研究から，どんな新しい学問領域が生まれてくる

また，蔵本由紀は『新しい自然学』 において，非線形科
29）のだろうか？

学の説明を中心に据え，要素そのものではなく，要素間のいずれにせよ，両分野の交流は必要不可欠である．物理

関係性を記述する重要性を指摘している．ここでも，社会学からは，高度な計算機利用技術としての人工知能の利用的問題を扱う上でのヒントが記されていると思われる．こを考えるのは当然であろう．従来は高度な計測技術が物理

れは，まさに「人口知能」の基本的な考え方であり，もっと学の理論形成に役立ったように．一方，計測技術の進歩は，も先進的な部分において，少なくとも一部は，物理学と人

図 3 に示したように物理学によって支えられてきた．それ

工知能の両者の思想に類似した点が見られるのは興味深い．

と同様に，物理学が人工知能に与える影響は，厳密なモデ
ル作りとそれを支えることが可能な理論的裏付けである．

6.

おわりに

本解説では，人間と人工物，自然科学と情報科学の境界領域にあるはずの人工知能の思想の変遷を私自身の研究経

文献 1 に紹介されているように，経済物理学にみられるような精緻なモデル化の方法は社会問題の性質を明確にするのに有用である．

験と関連付けて解説した．人工知能の研究は，ほぼ 10 年

さらに，それに加えて，従来の物理学研究にみられる対に 1 回の棚卸をやってきた．研究のブームが一気に終了し象物の本質を知るという分析的な立場を超えて，社会シス

一見不毛な時代が続くのである．そしてこの不毛な時代のテムを含む大きくて複雑なシステムをデザインするという地道な努力が次のブームの種を形作る．これは，外部環境

合成的な立場から対象物について考察するという工学的なの変化，コンテキストの変化によって生じる．これは，物アプローチもますます重要となると考えられる．20）

シリーズ「人工知能と物理学」 人工知能研究の過去・現在・未来

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参考文献
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17）I. Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville, Deep Learning（MITPress, 2016）；岩澤有祐他監修，『深層学習』（KADOKAWA, 2018）．
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21）M. L. Minsky, The Society of Mind（Simon & Schuster, 1986）；安西裕一
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462©2019 日本物理学会

24）D. H. Meadows, Limits to Growth（University Books, 1972）；ドネラ・H・
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シミュレーションと人工社会・人工経済．
26）寺野隆雄，人工知能学会誌 18, 710（2003）―エージェント・ベース・モデリング：KISS 原理を超えて．
27）R. Axelrod, The Complexity of Cooperation: Agent-Based Models of Competition and Collaboration（Princeton Univ. Press, 1997）；寺野隆雄監訳，『対立と協調の科学―エージェント・ベース・モデルによる複雑系の解明―』（ダイヤモンド社，2003）．
28）R. B. Laughlin, A Different Universe ―Reinventing Physics from the Bottom
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29）蔵本由紀，『新しい自然学―非線形科学の可能性―』（ちくま学芸文庫，
2016）．

著者紹介
寺野隆雄氏： 1978 年東京大学工学系研究科情報工学修士課程修了．1978
年〜1989 年電力中央研究所勤務．1990 年〜2004 年筑波大学大学院経営シ
ステム科学専攻．2004 年〜2018 年東京工業大学大学教授．工学博士．2018
年より，産業技術研究所，ならびに千葉商科大学．東京工業大学・筑波大学名誉教授．社会シミュレーション，サービス科学，知識システムなどに興味をもつ．人工知能学会，経営情報学会，社会情報学会，情報処理学会，
計測自動制御学会，日本 OR 学会，プロジェクトマネジメント学会，進化経済学会，日本シミュレーション & ゲーミング学会，横断型基幹科学技術
研究団体連合などの理事，学会誌・論文誌編集委員（長），研究会主査を歴
任．IEEE 会員，PAAA 代表．

（2018 年 4 月 26 日原稿受付）
Survey of Artiﬁcial Inteligence Research, Past, Present, andFuture――From Artiﬁcial Intelligence to Pupulation
Intelligence
Takao Terano
abstract: This article describes the basic concepts of artiﬁcial intelligence（AI）and discusses the relationship between physical and AI literature. First, the author introduces the brief history of artiﬁcial intelligence research on the ﬁrst era in 1950-th, the second era in 1980-th,
and the third-era, currently developing. Second, he explains basic concepts of AI from epistemological, ontological, evolutional, and agent
society view points. Third, the agent-based modeling approach is introduced with results of his recent reports. Forth, the differences of physical and artiﬁcial sciences are discussed. The article concludes that the
emergence of new scientiﬁc disciplines comes from the interaction ofboundary of existing ﬁelds, thus, the relationship between physical sciens and AI will play important roles in the future.

日本物理学会誌

Vol. 74, No. 7, 2019