『現在の人工知能に何ができないか？なぜできないか？』－科学研究のモデル・イシューとして－日本学術振興会

人工知能戦略実行会議

安西祐一郎

皆様、こんにちは。お招きいただきました安西でございます。本日は、人工知能とは何か、現在の AI にできることとできないこと、（日本で）なぜできないのか、そして AI の科学研究とは何か、最後に科学研究のモデル・イシューについて、これまでの私の研究も含
めてお話しさせていただきたいと思います。
1.人工知能（AI）とは何か
人工知能とは何か、という問いにはいろいろな答え方があります。
一つは、人工知能とは「人間の持つ知的機能と同様の機能を機械（ソフトウェア、アルゴリズム等を含む）によって実現すること、また実現されるもの」。この答えは、人工知能のもともとの語句である artificial intelligence の語感に比較的適合します。
もう一つは、「人間が実現できない知的機能を機械によって実現すること、また実現されたもの」。今、画像認識によって医療の X 線画像を AI で解析することで、新人のお医者さんでは見つけられないような部位を見つけることができる。人間と同じようなことをやってくれるというよりは、人間ができないようなことをやってくれる、これが大事なのではないか、という考え方です。その中で、特に今話題になっているのは学習機能です。AI は学習がどのように学習しているかよくわからない。システムとして考えると、入力に対して想像できなかった出力が出てくる、結果、新しい発見をしてくれるのではないか、ということです。
この 2 つの考え方は、ともに人間の知的機能が基準になっています。でも、人間の知的機能ってわかっているのか？

本当を言えばわかっていない。わかっていないことを基準にして定義しても意味がないのではないか、というのは、ここにいらっしゃる皆さん頷い
ておられる。
私自身は、AI や Computer Science の授業をしていましたが、そこでは「（最適解を求めるのに決定性テューリング機械で指数関数時間を要する）最適化問題の近似解を多項式時間で求めるようなアルゴリズム、あるいはそれを実装した機械」、これが実は世間で AI と言っているものなんだよ、と学生には教えていました。なぜかというと、「知的機能とは何か」ということを研究しないで、AI の定義に知的機能を使うのはおかしいのではないか、という意味です。もちろん近似解といってもどのくらいの近似解を言うのかとか実装上の課題はもちろんあるのですが、一応、コンピュータサイエンスのいろいろな成果の上に載った文になっていますが、実は「AI とは何か？」という問いに対する答えがないのです。

1

＜The History of AI ＞
一番最初に“AI”という言葉が出てきたのは、1956 年にアメリカのダートマス大学で開かれたダートマスコンフ
ァレンスで、当時、それをリードしていたジョン・マッカーシーというComputer Science の学者が Artificial
Intelligence にしようと突っ張って、それで“AI”という言葉ができた。周り中が反対した、というのはそこにいた人からダイレクトに聞いたのですが、残念ながら良い代案がなかった。反対した理由は何かというと、artificial という言葉が artificial だから。今、人工知能の研究をやっていて「自分は人工知能が専門だ」と言う人はあまりいないんですね。なぜかというと、自分も含めてかもしれませんけれども、“人工知能”って何となくネガティブな響きがあるんです。
AI の歴史の中では、今、Third Generation の波の上に乗っていると言われています。では、また冬になってしぼむのか。これはまだわかりません。私が経験しているのは First
Generation の終わりごろからなのですが、そのころとはちょっと違っていて、世界のいろ
いろなことを巻き込んでいる。そういう意味では、ある程度長く続くと思います。しかし、今、研究としてはですが、マスコミなどに取り上げられているディープラーニングが云々ということだけにこだわっていると、いつかはプラトーに来るというふうな、そういう気がする。次の時代の AI、あるいはその次をどういうふうに研究開発していくかということを考えていくことが大事だと思います。
＜AI technology について＞
AI Technology について、現場でやるべきことはいっぱいあります。一つ一つは申し上げませんが、私は今大きなプログラムのプログラムディレク
ターをしているのですが、現場で AIを使っていくときの一番の課題は「データが足りない」ということです。大
学関係の AI 研究者は「データが少ないからできない」と言います。しかし、少数データでもちゃんと AI というか、

2

これからの技術が使えるようにしていくことが一番大事なことなので、そのためには社会の現場と研究者がいつも密着しながら研究開発をやらないといけない。それがまだなかなかできていません。
もう一つは、Robustness とか Explainability、Interpretability、Trustworthiness といった機能を実現するための AI の技術です。さっきも申し上げたように、AI というのは何をやっているかわからないから、なかなか信頼できない。出てきた結果がどうなのか、
信頼できない。これは日本ではなかなか話はしにくいのでありますが、世界的な AI のパネ
ルのパネリストをやると、当然、軍事の話になる。無人兵器やそれに対するエシックスをどうするかということが議論される。
今、日本では AI 社会に向けての倫理の原則を政府でつくって公表しています。これは世界的に見てもなかなかいいものです。ただ、これは倫理の原則であって、技術とすぐに結びつく形にはなっていない。やはり問われるのは技術の中に倫理をどうはめ込むかということです。理論計算機科学の分野ではアルゴリズムエシックスという言葉がありますけれ
ども、倫理のルールを組み込んだソフトウェアをつくって、むしろそれを売りにしてマーケットに出していくようなことまで考えないと、倫理と言って雲の上みたいにして扱っていても解決しない、ということです。
このスライドで言いたいことは AIの技術は AI だけやっていてもだめだということです。赤で書きましたが、computing resources、つまり極めて大量の計算を必要とします。日本では、
東大柏キャンパスのところの産総研柏センターに AI 専用のスーパーコンピ
ュータ（ABCI）があって産総研と東大が一緒にやっておられますが、これは性能がかなりいい。ただ、一方で、ベンチャーの若い人たちがこういう高性能のマシンをなかなか使えない。日本全国としてはそれだけ計算資源が足りない環境になっているので、そういう状況を解決していかないといけないということがあります。
あと、Hardware、Software、Networks、Algorithms 等々書いていますが、これらは結局のところ、 Computer Science 全般でありますし、5G やコミュニケーションテクノロジー、
インターネットテクノロジーも大事になっていくので、結局、総合技術なのです。だから、
AI が流行っているから AI を勉強しようというのでは、将来はなかなかつぶしがきかない。
これら全体として向上させていくことがこれからのデジタル・トランスフォーメーションの時代では大事になっていくと思います。

3

＜AI に関する日常的質問＞
AI に関して、よく聞かれる幾つかの質問があります。
「AI はいつ人間を超えるの？」「AI が入ってくるとこれからの社会はどうなるんでしょうね？」「脳の研究が AI の推進に不可欠だと思いますか？」「AI の流行っていつまで続くんですか？」「日本の AI はアメリカや中国に勝てるんですか？」
マスコミを筆頭に、コンピュータ関係者、IT 関係者、AI 関係者からでさえ、定番の質問です。
これらの質問のバックグラウンドとして、みんなが何となく不安に思っているのは、“心”まで入ってきた－－“知的機能”といいますが、そういう技術が巷に出てきたということです。何となくイヤだなという気もあり、期待もあり、何かわからないものだなという、そういうことがある。
物質・心・社会・環境の境界がなくなってしまうような、そういう技術の研究開発がもう行われつつある。それが“社会統治”の問題に直結する。とりわけ、経済のイノベーションが起こるというだけではなく、社会全体の構造が本当に変わっていく社会変革が技術革新によって起こる、そういうことがあり得るということです。
“半世紀の法則”というのは私が付けたのですが、一つだけ例を言うと、グーテンベル
クが活版印刷を発明したのは 1440 年ごろですが、これによって聖書やその種の文書が大量に印刷できるようになり、庶民にも行き渡るようになった。そして、1517 年、マルティン・
ルターの宗教改革が起こった。もちろんこれだけが要因ではないですが、宗教改革というのは経済のイノベーションだけではなく、ヨーロッパの社会をひっくり返す大きな社会変革だったわけですけれども、技術革新がそれにつながった。この間、当時で 70 年しかかかっていません。
このように、ざっくり言って本当の技術革新が出てから経済だけではなくて社会全体が変わっていくのに、大体、半世紀ぐらいしかかからない。今年はインターネットの元祖であります ARPA ネットのプロトコルが開発されてからちょうど 50 年ですし、人工知能は1956 年ですから 63 年たっています。大体 50 年かそのくらいでいろいろなことが変わり始めている。
「社会統治の変貌」と書いたのは、先般のアメリカ大統領の選挙においていわゆるリコ

4メンデーションテクノロジーが使われたといわれる。情報の受け手に関心のある情報を送り手が察知してそれに類する情報を送ってくる、それが潜在意識のレベルで受け手の心の中に入ってくる。それを選挙権を持つ人たちにやったという話があります。それが本当かどうかは別として、一般的に言って、人々がある人に投票しやすいように情報を流すということができるようになったというのは、技術としては十分あり得る。そういう意味では
1 票とは何か、ということが問われつつある。
民主主義の根幹に関わることですが、監視社会と言われ、国がデータを握り、いわば国家資本主義を指向しているようにみえる国がある。他方、ボトムアップの民主主義を積み上げて、みんなで議論しながら社会を運営していくようにみえる国もある。その両方のバックにデジタル・トランスフォーメーションがあり、その先端に AI がある。
これが私の見ている構図です。先ほどのような定番の質問をいただくのも結構なことだと思うのですけれども、これはもっと大きな話です。戦後 70 年を超えて、今の時代にデジタル技術の革新が社会の変革を起こしつつあるということは、ちょっと大げさに聞こえる
かもしれませんけれども、やはり理解しておかなければいけない。皆さんの関連でいえば、サイエンスの研究方法自体が変わりつつあるし、ジャーナルの扱い方自体も変わりつつある、いろいろなことが同時に変わりつつあるということであります。
これが今申し上げたことですが、日本国内を見ても産業構造が変わり、雇用の構造も変わる。今、初任給一律はもうだめとか、終身雇用のしくみも崩壊していて、雇用や就業の構造が当たり前に変わっています。経団連も変わりつつある。教育は変わりにくいのでありますけれども、昔ながらの教育のしくみや方法は崩れつつあります。こういうことが国内では起こっていく。これらが AI の普及と関係しているということは、一応、申し上げておきたい。
2．現在の AI にできること・できないこと

AI の「現在の波」と「過去の波」＜現在の波が過去の波と似ている点＞
現在の波と過去の波について、似ている点としては、人間の知的機能を技術屋は低く評
価しすぎる。人間の心あるいは脳の機能は本当に複雑で豊かでありまして、まだまだそれを全部機械で代替できるというところまで、とてもいかない。
それから、AI の技術予測も、例えばディープラーニングがどこに行くかとかいうことを5

言っていてもよくわからない。まず、AI 自体の輪郭がわからない。どこまでを AI と言うのか、ということもなかなかわからない。
あるいはハードウェアのボトルネックが最大の課題だということはさっき申し上げたとおりですが、computing resources が足りない。これらは昔と同じことが起こっている。
＜現在の波が過去の波と異なる点）＞
一方で、今の波が過去の波と違う点もあります。
一つはビッグデータ基盤に目が行っている。昔は、コンピュータが足りなくて何にもできなかったわけですが、今は実用的なことができるようになりつつある。それにはビッグデータが必要になるから、基盤の整備が大事になっている。私も、今、内閣府でそういうことに関わっているのでありますけれども、特に日本の場合、データ基盤が今まであまり整備されてきていなかった。これが大きな課題として挙げられていることは昔の波とは違う。
それから、アメリカと中国が突出しているというところは、やはり昔とは違う。昔は世界の主要な大学で研究したり、企業で研究開発のところをちょっとやっていたということだったのでありますが、今やアメリカと中国が突出して世界を変えている。ただ、突出の仕方はまったく違う。アメリカは、いわゆる GAFA というか、IT のビックインダストリー
が主導するという、民間が主導する形で進んできている。中国はむしろ国絡みで若い人た
ちのベンチャーもものすごく出てきていて、それを国が政策として持ち上げながらやっている。中国は応用分野が強く、アメリカは応用分野と特に基礎研究が強い。この狭間で、日本がどうやっていったらいいのかということはまた別の課題であります。
＜人間と人工知能の類似点・相違点（違うのは当たり前だが、それを踏まえたうえで）＞AI のできることとできないことを考える
前に、では、人間と人工知能はどう違うのか。
人工知能は、パターン認識・パターン予測
能力は相当あると思っていい。もちろん、いろいろセットして、人間がたくさんボタンを押して、それでコンピュータを実行させないと動きませんが、いずれにしてもパターン認
識・パターン予測の能力は人間を超える。非常に複雑なデータの中から規則的なパターンを見つけ出すことについては、むしろ人間よ
り勝っている場合もかなりある。
2 番目からは人工知能ができないことが書いてあって、できないことのほうがおもしろ
いと思いますが、「内部表現の構成能力」。システムであれば、入力があって、出力があっ6

て、内部状態がある。その内部状態を推論する能力は、やはりまだまだ AI はこれからです。
こういう入力とこういう出力に対してこういう内部表現を考えるといいのではないか、ということは AI はもうやれるようになっているのですが、内部表現の構造自体をつくりだすのは人間の能力に比べると、できないとはいわないけれども、まだまだです。個人的な見解は入りますけれども、そういうふうに見える。ただし、AI が生成する内部表現が人間の内部表現と似ていなければならないということはもちろんない。AI にとって自分に役立つ
内部表現であればいいわけです。
それから、特に、「社会的な推論能力」という、人間同士が相手の心を読む、これを AIができるかというと、顔の表情を読むとか、ジェスチャーから人間が何を思っているかを推論するということは世界的にも AI 技術の視野に入っているのですが、人間の能力のほうが圧倒的に高い。
それから、「内部表現の共有能力」。人間は、何も言わなくてもお互いの気持ちを共有す
る、みたいなことは普通にやっている。このことは、例えば AI 搭載のロボットと人間の間のインタラクションを考えたとき、人間とロボットの間で気持ちを共有できるか。それは、なかなか難しい。
どういうことかというと、人間の意図を読み取るとか、人間が何を思っているかを読み取るとか、そういうところが難しいということに当然なります。
もう一つ難しいのは、これは哲学になりますが、「AI 自体が目標を持つことが難しい」ということです。これはかなり大きな話題になるので、今回は入れていませんが、相当深い話です。
＜現在の AI に何ができないか＞
このような人間と人工知能の類似点・相違点を踏まえた上で、では、現在の AI に何ができないかというと、複雑な内部表現を構成す
ることはまだまだ難しい。
社会的な推論がなかなかできない。
内部表現を人間と共有することもやはりなかなかできない。
少数データからの推論。人間の場合には 1
つか 2 つデータを見せられると、そこから推論できる。なぜできるかというと、今までの経験と知識があるからできるわけです。では、その経験と知識というのは、AI にとって何なのか。同じようなパターンを何万も見せられれば、それはできる。しかし、人間の場合には、いろいろな違った情報をいっぱい詰め込んでいて、そこから推論があっという間にできる。この違いは一体何なのかということは、まだまだ解明されていません。

7

それから、「仮説生成と発見的推論」と書きましたが、これは何かの仮説を立てること自体だと思っていただいていいのですが、適切な仮説を立てていくということ自体が AI には
まだまだ難しい。できないとは言わないですけれども、なかなか難しい。
それから、「類似性の発見」。先ほども言いましたように、人間の場合はいろいろな経験をしますが、その経験というのはまったく同じではない。同じようなパターンをいっぱい覚えているということもない。いろいろな違ったことを経験しながら、その間の類似性をどこかで見つけている、と考えられるわけです。コンピュータサイエンスのパターンの類
似性の発見はパターンマッチングといって、いわゆる NP-hard というか、指数関数オーダ
ーの計算時間が要る。莫大な時間を要するということは理論的にわかっています。ところが、人間の場合には「ここが似ている」ということがあっという間にわかる。目標指向の推論が人間は得意だということが効いていると考えられますが、そこのギャップをどのように埋めるかということは、AI の研究開発の課題です。
それから、「柔軟な言語処理」。お互いに柔軟な対話をする、これが AI にはまだまだ難しい。関係者がいたら申し訳ありませんが、ロボットホテルというのができた。従業員は全部、ロボットです。人件費が浮かせるとか、評判にもなるとかいろいろあります。掃除な
どはできるのですが、何ができなかったかというと、受付ができない。いろいろな人、いろいろな場面に柔軟に対応する、ということができずに、結局、人に戻しています。
グーグル翻訳とか使う方は多いと思いますが、ある程度できるんですね。翻訳はニューラルネットワークで基本的にはやっていますが、ある程度はできる。けれども、そういう柔軟な、人が普通にやっているような対話処理はまだまだできない。なぜ、柔軟な対応処理ができないか、どういう技術を開発していけばできるようになるのかということは省略させていただきますが、このようにできないことだらけなのです。
パターンの認識とパターンの予測はできる。翻訳もある程度はできる。それから、ロボットの運動制御等々のいわゆるインテリジェントコントロールもある程度は AI が支援できる。しかし、それ以上のところはなかなかうまくいかないという状況があります。
＜次世代 AI は脳がもたらすか？＞「脳の研究が AI の推進に不可欠だと思いますか？」という質問がありますが、脳の研究をすれば、次の世代の AI ができるようになるのではないか、というのはよく言われること
で、完全に嘘というわけではない。けれども、きちんと理屈で考えてみると、そもそも「知的機能」というのは脳の機能なのか。脳から出ていることは間違いないです。しかし、脳の機能が全部わかれば知的機能はわかるのか、ということになると、これはクエスチョン
マークです。
なぜかといいますと、「知的機能」と我々が呼んでいるのは、勉強ができるとか、言葉がしゃべれるとか、何かができることです。言葉がしゃべれるというのは脳のいろいろなところを使っています。他方で、脳の 1 カ所－－例えば前頭前野は思考だけではなくて感情

8

の制御にも使っているということがわかっている。脳の 1 カ所が心の感情や思考、こういうファンクションのいろいろなことに対応している。その一方で、心の 1 つの機能が脳のいろいろなところに対応している。
つまり、心の機能と脳の機能の間というのは、many to many の対応なんですね。哲学では昔から言われていますが、脳と心の間の関係というのはそれほど簡単ではない。
「脳がわ
かれば心がわかるか」と聞かれれば、わからないとは言わないけれども、極めて難しい。
今、脳神経科学においても、ある部位が、例えばこの辺は感情ですよとか、この辺は思考ですよ、と言っている人はあまりいない。もっと分散的ないろいろなところでいろいろな働きがあって、それが総合的にネットワークとして働いて、それが心の機能としてはたらいているのだということは大体普通に言われるようになってきています。
これは余談ですけれども、いろいろな部位を電極や MRI などいろいろな方法でデータをとって、さらにそれらのデータ間の関係をビッグデータ解析するというやり方が今出てきていますし、これからはそうなっていくのではないか。脳のモデルをつくっていくことで神経機能に接近することはできるかもしれないけれども、それを待っていてどうなるの、という、そういう状況だと思います。
ですから、「脳の研究をしていれば AI はつくれるのか？」というと、つくれそうなんだ
けれども、よくよく考えると本当にできるのかな、ということになります。柔軟な言語処理を発現する脳の研究は大事です。ただ、これが AI の実現に直につながるかというと、なかなか難しい。
AI にできること・できないことをかなりざっくり申し上げたので、AI を専門にしておられる方にとっては物足りないのではないかと思います。そういう方向けに言えば、例えば、「AI の技術として、1 つのドメインについてラーニングをした AI のラーニング結果を他のドメインにすぐ使えるか」という問いに対しては、これはナレッジトランスファーあるいはラーニングトランスファーといいますが、Google をはじめいろいろな研究機関が成果を発表しています。Google 系のディープマインド社の AI（アルファゼロ）が囲碁でトップになり、同様のアルゴリズムをラーニングトランスファーして将棋とチェスでも名人に勝ったという結果があります。
こういうのを日本で先に出してほしいなと思ったのですが、やはり Google からまず出てくる。ラーニングトランスファーは AI のラーニングにおける昔からの課題なのであります
けれども、どうしても日本の場合には研究テーマがキャッチアップ型になってしまって、
ラーニングトランスファーを突っ込んでやっている人はほとんどいなかった。「まだまだだ」と言っている間に Google がバッと発表したという、そういうことであります。

9

3．日本でなぜできないか？
では、なぜできないのか？
「1.未解決のテーマへの関心と理解の不足」
これがなかなか足りないのではないか、という気がする。理解が足りないというのは、未解決のテーマは何なのかが掴めないということです。そのためには、世界でトップレベ
ルの研究環境にいる必要があります。誰かがわかっていて、世界全体で未解決のテーマはだいたいのところこうなんだ、ということを教えてもらわないと、特に若い方はなかなかわからない。それを教えてあげられる、あるいは教えてもらわなくても、一緒の研究室にいれば、何となく世界で未解決のテーマはこっちの方向だ、ということがわかるような研究室がある。ここにいらっしゃる先生方の研究室はそうだと思いますけれども、そういう
ところがまだまだ日本の AI では層が薄い。
「2.未解決のテーマに挑戦するパイオニアの不足」
いないというわけではありませんけれども、不足している。
「3.新しいテーマに挑戦しにくい科学技術政策」「4.新規分野への研究予算・創造的研究への援助の不足」
これらは、やっぱりある。どういうことかといいますと、科学技術の予算をつけていくに当たって、声の大きいほうがどうしても強くなるというふうに見えます。私はマイナーでやってきているから被害者意識もあるのではないかと言われると困りますけれども、いくら声を上げても、やはり大きな流れというのがあって、それはどちらかというと多数派
から出てくる。政策担当者は、本当の新しい流れを感じ取れるだけの知識や経験があるわ
けではないから、どうしても多数派の偉い先生方の情報を鵜呑みにしてしまいがちになる。
そうすると、特に若い人たちはいつまでたっても新しいテーマになかなか挑戦しにくい。
日本学術振興会は、組織ではなくて研究者個人が自分の考えで応募できる草の根研究をバックアップしています。自分から新しいテーマに挑戦していく、志ある人たちの研究予算を持続的に確保することが本当に大事だと思います。
「5.走りながら考える」分野のための手続き整備の遅れ」
いわゆる重厚長大型の実験研究はがっちり実験計画を立てて、実験装置を作って、それでやっていく。ところが、AI の場合には「何だかわからないけれども、まずやってみましょうね」－－ここのところが大事で、それで「走りながら考える」と書いてあるのですが、「走りながら考える分野」が今や出てきた。これに対して、そのための予算付けをはじめ諸々の手続きが追いついているかというと、追いついていない。単年度予算でどうするの？
とか、そういうことを今やっているわけでありますけれども、研究者の給与の問題もあり
ますし、いろいろことが追いついていない。

10

「6.科学技術政策立案の構造の脆弱性」「7.できることをさらにできるようにする研究の隆盛」「できることをさらにできるようにする」研究が推進される傾向が強い。それだと、本当に新しい研究の芽を日本が生み出していくことはなかなかできにくい。実際、日本からは新しい分野が生まれにくいという調査結果もあります。
「8.大学の閉鎖的な構造」「9.失われた 20 年」「10.報道の責任と視聴者/購読者側の理解不足」
AI に関しては報道の責任もあるし、視聴者/購読者の理解不足もある。
「11.科学と社会の関係についての研究者の誤解」
科学と社会の関係については、いわゆる AI 関係で本当に世界をリードしてきた人たちは基礎研究者なのです。しかし、そういう基礎研究者が社会について関心がないかというと、そんなことはありません。世界をリードした多くの研究者とお付き合いさせていただいてきましたが、分野や人によってもいろいろ違うと思うのですが、やはり社会の大きな流れに関心を寄せながら基礎研究をやっている方がほとんどでありました。
「“Computer Science”はなぜ日本に根付かなかったのか」“Computer Science”という言葉は日本にほとんど根付かなかった。Computer Science
Department とか School of Computer Science というのは、日本にはほとんどありません。
大体、情報工学科と言うんですね。情報工学科というのはエンジニアリングの学科で、Computer Science はサイエンスです。そこが非常に大きく違うのですが、日本の中ではComputer Science と言っても通じないという状況があります。Computer Science 以外の分
野の先生方、また大多数の政策担当者は、コンピュータやコンピューティング自体がサイエンスの対象になるとは考えたこともないように見えます。
4．AI の科学研究とは何か？
「AI の科学研究」とは何か、AI は技術なのか科学なのか。ここは自己紹介を兼ねてお話しさせていただきたいと思います。
科学としての AI は Computer Science の一部だと考えてよいと思います。特にアメリカ
やイギリスでは Computer Science について、School of Computer Science、Department ofComputer Science、いろいろカリキュラムがあり、その中にほぼ必ず AI は入っています。
では、日本の場合はどうか。先にも言いましたように AI は情報工学科などでやっている。
サイエンスではなくて技術として教えているし、コンピュータサイエンスの他の領域とあまり関係なく教えている。最近は人工知能学科というところもありますけれども、私はあまりそういうふうにシャープに AI を詰めすぎると、将来、つぶしが効かなくなるのではな
いかと思いますが……。

11

いずれにしても「AI を科学する」というのはどういうことなのか。結局のところ、知能や知性という、そこを掘り込んでいくということにどうしてもなります。
では、科学とは何か。
この辺はパッとお見せするだけにしますけれ
ども、いろいろな言い方があるし、時代によっても違いますが、いろいろな概念や法則、原理などを明らかにし、特定の推論方法でもって理解していく、これを科学と言うのだと。例えば、再生産できることが大事なのか、実験で再現できることが大事なのか、いろいろなことがありますけれども、あまりここには書いていない。
では、火山学は科学なのか。実験で再現できるのかというと、本物の火山は実験できない。そういうことをシミュレーションでやっているわけですけれども、それでも科学と言う。
＜科学研究の方法＞
科学研究にはいろいろな方法がありますが、ざっくり言うと、興味深い現象を発見すること、あるいは観察や実験をすること、理論化すること、モデル化すること、いろいろなことがグルグル回る。おそらくサイエンティストというふうに自分を位置付けておられる方は、ざっくり言ってこういうことをやっておられるのではな
いかというふうに思われる。
では、AI をこのところへはめ込むことができるのか。
つまり、人の知的機能にはどういう現象があるのか、その現象を理論的にも観察によっても明らかにしていく。そして、それを AI の技術に持っていくためにコンピュテーショナ
ルなモデルにする。コンピュテーショナル、あるいは手続き的、というところは一般のサイエンスとは少し違うかもしれません。が、物理学や化学でも現象の発見、観察、理論化
やモデル化、現象の説明、という方法論自体はほぼ同じです。Computer Science という枠組みの中で、Computer Science のいろいろな展開と連動しながら、人間の知的機能を超えるアルゴリズム、あるいはいろいろなシステム、モデル、理論を現実の人間の知的機能を観察・実験をしながら明らかにしていくことが AI のサイエンスだと。そう考えて基礎研究をしてきた人たちがいるということです。

121956 年以降、特にアメリカ、イギリスにおいてそういう流れがあった。例えば MIT の
AI Lab は Computer Science の一環として AI をやっていた。つまり、Computer Science
として、人の知的機能あるいはそれを超えるようなシステム、あるいはモデル、アルゴリ
ズムを発見できるか、ということを研究していた。カーネギーメロン大学やスタンフォード大学もそうです。
＜科学的説明のレベル＞
では、科学的説明とは何か。
マテリアルサイエンスを研究しておられる方は物質を相手にしているし、バイオ、医学系の方でも、例えば脳神経系の科学で、解剖学的な構造を扱っているか、生理学的なファンクショ
ンを扱っているかということで境界がある。科学的説明のレベルと言うか、いろいろな見方があります。
知的なファンクションについては、物質レベルというのは脳のレベルですが、脳といっても解剖、生理などいろいろあります。解剖学
は主に構造、生理学は主に機能、ファンクションを扱う。それから心のレベル、その上に行動レベルがある。その中でも、特に心のレベルでもって知的機能を明らかにしていこうという取り組みが、1956 年、あるいはその前から MIT やカーネギーメロン等で行われていた研究開発です。
＜心とは何か？＞「心のレベル」といいましたが、では、心とは何か。
心を情報処理のシステムと考える、という見方をする。
心というのは、得体が知れない。だって、物質としてはないのですから、物質としてないものをサイエンスとして扱うという、非常に不安定なところがある。そのときに一つの概念として有効だと考えられるのは“情報”という概念です。心を情報処理のシステムと見なして、その土台の上で研究をしていく。
そして、心を情報処理システムとみなすとき、情報処理システムの一つの特徴は学習するというところにある。つまり、自分の構造を自分で変えていくことができるというところにあるわけで、そこから「学習とは何か」ということを本格的に考えられるようになる、ということです。
例えば、赤ちゃんの行動をビデオで観察することはできる。でも、赤ちゃんの心の中のプロセスをサイエンスとして扱うということはそんな簡単ではないですね。AI のサイエンスというのは、そういう対象を科学として扱うことです。

13

8 カ月くらいの赤ちゃんが玩具のところに行きたい。それは、こちら側の推測で、赤ちゃんがそう思っているかどうかわかりません。机の下にいる赤ちゃんからは玩具は机の上にあって見えないのです。見えないにもかかわらず、あの玩具のところに行こうとするということは、あの玩具のイメージが赤ちゃんの心の中にあるということではないか、というふうに推論するわけです。そうやってモデルを立てていく。
まったく違う分野ですけれども、物理学だって素粒子が見えるわけではない。けれども、素粒子の研究をやっているわけですね。
「 見えないものを研究する」ということにおいては、似ていると言えないことはない。概念をきちんと立てて、その間の関係を明らかにしていくということをできるだけ精密にやっていく。概念というのは情報ですけれども、情報とその間の関係でもってモデルをつくり、理論をつくり、その理論のもとで、モデルによって、赤ちゃんの心のプロセスがどうなっているかを説明していく。さらに、赤ちゃんは発達していきますので、発達の過程それぞれでモデルを立てていったときに、そのモデルがどう変わっていくかということを明らかにしていく。
そういうことによって、この赤ちゃんがどのように発達したり、学習していくか、その心のプロセスがどう変わっていくかということを研究していく。それは極めて地道な研究ですが、それが AI のサイエンスということです。それを地道に 1950 年代からずっとやっていたのがマサチューセッツ工科大学の Marvin Minsky です。それから、知能ロボティク
スで有名になったスタンフォード大学、エジンバラ大学は知覚のサイエンティフィックな研究から始まって AI 研究では一つの拠点になってきましたし、カーネギーメロン大学や、ヒントンのいるディープラーニングのトロント大学、ベイジアンネットワークのジュディ
ア・パールのいる UCLA などがメッカになっています。
＜1970 年代半ばの日本＞
私は慶應義塾大学にいましたが、こういう分野に首を突っ込んだ 1973 年当時の東横線日吉駅の写真です。皆様、当時のいろいろな記憶がおありになると思うのですけれども、私にとってはこれです。極めて懐かしいです。
当時、慶應義塾大学の大型コンピュータは、日吉キャンパスにあって、私がいた矢上キ
ャンパスには端末がなくて、日吉から有線でつながったテレタイプでその大型コンピュー
タにアクセスしていました。そのときには自分で作ったコンピュータのプログラム「と」ゲームで対戦するというのをやっていたのでありますが、それ以来、四十数年になります。
いろいろなことがありまして、私自身
は 1976 年にカーネギーメロン大学のポスドクになりました。その当時の写真でありますけれども、皆様もいろい
ろな思い出がおありになると思うので

14

すが、どこかで何かがはじけるときがある。それが私はこのときで、このときのことは、
本当に空気の匂いまで覚えている、そのくらい貴重な時間だった。ほとんど 24 時間、寝たという覚えがない。それでも楽しくてしようがない、そういう時間を過ごしました。
その理由は、世界のトップランナーの人たちの中に自分がいるのだという感覚です。今でも、あの環境はすごいと本当に思います。それを日本で実現したい、日本がそういう拠点をバイオ、マテリアル、環境等々、いろいろなところで持っていてほしい。若い人たちにとってワクワクする、そしてここで研究をやっていれば、絶対に世界で誰もやっていな
いということがわかる雰囲気がある。自分がセミナーで発表すれば世界のトップランナー
がちゃんと聞いてくれる。そういう場にいられたというのが今の自分の原点であります。
＜思考と学習の研究

1976.8～カー

ネギーメロン大学ほか＞
私のメンターは Herbert Simon です
が、それまで一度も会ったことがなかったのですが、思いきって手紙を書いた。会ったこともない、博士課程を出たばかりの無名の若い研究者から舞い込んだ手紙に真摯に向き合っていただ
いたのは、今の年齢になってみると本当に偉いと思います。この手紙一本を頼りに太平洋を渡りました。私が行ったのは 1976 年、一度帰ってきてもう一回行ったんですが、この 2 度目のときは Simon が招いてくれました。1 度目に帰ったその秋のある日の朝、カミさんが「大変、大変。Simon 先生がノーベル賞をとっちゃった」と新聞を持ってきたんですが、ノーベル賞の候補にあがっていた当時、私は日本からポスドクで行ったということになります。2 度目に行ったときに、Simon 先生が「ノーベル賞のメダルがあるよ」と見せてくれましたが、実はコピーで、本物はどこかにしまってあると言っておられました。研究についてはいろいろなことが運良くうまくいって、『The Theory of
Learning by Doing』という論文を Simon と共著で 1979 年に出すことができました。これが私の研究者としての本当のデビューであります。
The Theory of Learning by Doingとは、問題解決における学習の研究ですが、人間が問題をどう解くかではな
くて、問題を解く「方法」を自分で発見するプロセスを情報処理の観点から

15

説明する理論です。そういうことを人間に対して観察、実験をやって、それで一方で説明のためのモデルを作る。ただ、箱が並んで線でつながっているフローチャートのようなモデルを作ってもしようがないので、実際にコンピュータが、つまりこのアルゴリズムです
が、問題を解く方法を自分で発見するコンピュータのプログラムを作るということをやりました。複雑なマシンラーニングの一種です。機械が自分で学習をする、しかもパターンをただ予測するのではなくて、アルゴリズムを自分で作り出す、そういうコンピュータのプログラムを作る。これは、今でも相当ハードルが高い。カーネギーメロン大学には世界最高峰のコンピュータ設備がありましたけれども、それでも計算時間を使い過ぎて、管理者から「なにやっているんだ」と怒られましたが、そのくらいコンピュータを回して、徹夜でやっていました。
＜試行錯誤（木探索）方略→マクロオペレータ方略＞
中身は何かというと、左側は木探索のアルゴリズムで、右側はハノイの塔のパズルを解くリカーシブなプログラ
ムです。左の知識を持っているコンピ
ュータのプログラムが自分で問題を解いている間に、右側のアルゴリズムを自分で見つけ出すにはどうすればいい
か、こういう問題です。多少誇張していますし、実際には両方のプログラムのシンタックスが同じでなければ無理ですが、概念的にはこういう問題です。
これはそんなに簡単ではない。人間に対する実験は 2、3 カ月で、本当にうまくいった、偶然ですが。
しかし、実際にアルゴリズムを発見するコンピュータのプログラム、しかも人間が新しい方法を発見するプロセスの実験結果をシミュレートするプログラムを作るのに 2 年かかっています。丸 2 年かけて、コンパイラとは言わないけれども、プログラミング言語から
インタプリタから全部作る、それから自己学習可能なプログラムを書いて実行させる。そういうことをやっておりました＜Examples for the Theory of Learning by Doing＞
次に、理論がパズルだけでなく他の領域にも適用できることを示す研究を続けました。
日本に帰ってきてからの研究ですけれども、例えば船の操舵について、学習によってどんどんうまくなるけれども、単に操舵が上手になったということだけではない、どういうやり方だから賢くできるのか、そのやり方をどうやって見つけていくのか。あるいは、初等

16

物理の問題について、学んでいる間に解き方が変わっていくのですが、その解き方の変わ
り方、船の操舵の方法の変わり方、ハノイの塔のパズルの解き方の変わり方、これらがその理論で説明できるということを見つけていく、これを全部やるのに大体 15 年かかっていますが、これが私の一つの研究成果であります。
これだけ申し上げてもなかなかわかりにくいとは思うのでありますけれども、今の AIを見ていて、まだ追いついていないなと。今申し上げたような学習はやっていないわけですね。こういう構造を持った表現、つまり問題解決のアルゴリズムを自分で見つけ出すよ
うな AI というのは、そんなに簡単ではないと思われます。
＜認知的インタラクションの研究（1985～

北海道大学）＞

その後、私は北海道大学に移籍しまして、コミュニケーション、インタラクションの問
題に移るようになりまして、認知科学、AI 関連としてはこういう顔の表情の問題とか、それを使ったインタラクティブなシステムの設計とか、いろいろなことをやるようになりました。
＜ヒューマン・ロボットインタラクションの研究（1991．4～

慶應義塾大学）＞

これは人間とロボットの間のインタ
ラクションです。今になって技術としても急上昇している分野ですが、例えばアメリカの NSF がこれからの研究課
題というのを 9 個出した中の 2 番目です。人間とロボットの間のインタラク
ションをむしろ認知や AI のほうから研究するということを 20 年余りやってきています。
ここ 10 年余りは、以前の Learning
by Doing の理論から、今度は人間とロボットとか、さらに、こちらがむしろ本命ですが、人間同士のインタラクションですね。
お互いに情報を共有するというのはどういうことか、内部表現を共有するということの理論化の研究を続けてきております。
どういうことかというと、片方はロボットとか AI だと思っていただいてもいいのですが、例えばお母さんとその子どものインタラクションがある、
これを理論化する、あるいはモデルでもいいのですけれども、2 つの情報処

17

理システムがお互いにインタラクションしている。行動のインタラクションだけではなくて、さっき申し上げたように心の中のプロセスのインタラクション、これをどういうふうに定式化するか、ということが今私の関心事であります。このインタラクションの理論のもとでコンピュテーショナルなモデルができれば、それを機械で実現していくということはできないことはないだろうと思います。ですから、これをやはり「AI のサイエンス」というふうに呼びたいということであります。
＜From Information Agent to Social Agents -In Memory of Herbert Simon - ＞
Simon 先生が亡くなって 10 年後の記念のシンポジウムがフランスのリヨンであって、基調講演を頼まれました。日本学術振興会の理事長になるとき、この基調講演の日に面接をやると言われてしまったので、面接の日を変えてくれと言ったら、だめだと。それでしかたがないから、国際会議の主催者に無理を言って基調講演の日を一日ずらしてもらった。
そういうこともございました。面接が終わってからそのまま成田に行って国際線に乗った
記憶があります。演題の中の Social Agents というのは、今申し上げたように私自身が社
会的インタラクションの研究をしてきたことと、Simon がもともとはシカゴ大学の政治学科出身で、さらに行政学から経済学に及ぶ社会科学者だったことから来ています。
＜論文／講演要旨＞『The Theory of Learning by Doing』と下にあるのはヒューマン・ロボット
インタラクションの 1992 年に開かれた国際シンポジウムでの講演のプロシーディングズですが、この 2 つが自分として世界的にも、彼はこれをやっている、と言えるものであります。
Human-Robot Interaction については同じ国際会議が 2 年ほど前に、ニューヨークのコロンビア大学で 25 周年の記念大会をしました。その 25 年前の1 回目のときの基調講演が私だったのですけれども、25 回目にまた私を基調講演者として呼んでくれた。とても嬉しかったし、たいへん楽しくやらせていただいた覚えがあります。

18

5．科学研究のモデル・イシューとして時間も迫ってきたので手短かに申し上げますけれども、新しい分野を立ち上げていくということは、日本はやはり弱いのではないかと思います。これはずっとマイナーな分野でやってきた私の思いかもしれませんが。
＜サイエンスマップ 2016＞
JST に関連している科学技術・学術
政策研究所（NISTEP）がいろいろなデータ分析をやっておりまして、ここに持ってまいりましたのは、世界中のいわゆる被引用回数でトップ 1％論文、これが大体 8 万か 9 万ある。この間のリファレンスの共引用関係だけを取り出して、それで関係づけをし、研究テーマを抽出するということをやっていく。
何年かごとにこういう抽出が行われていて、その推移を見ると 598、647、895 とだんだ
ん研究テーマが増えてきている。つまり世界ではいろいろな新しいことをやるようになっている、ということです。
ところが日本の研究者がその新しい研究テーマに参画しているかというと、その割合が減ってきている。日本と比べると絶対数でもドイツのほうが上にくるくらいですけれども、ドイツは日本より人口が少ない。それにもかかわらず、やっぱり新しいテーマへの参画のスピードはドイツのほうが明らかに上がっている。
＜Sci-GEO チャートに見る世界の状況（領域数とコアペーパ数）＞
右上はコンチネント型といって、今までいっぱいやっている研究と同じよ
うなところでやっている大陸型。それから、左上のペニンシュラ型は、みん
ながやっているんだけれども新しい。
右下はアイランド型といって、新しいんだけれども、わりと大型。
さっきから申し上げていることに直接関わるのは左下のスモールアイラン
ド型で、まだまだ新しくて、人があま19

りやっていない。だから、概念マップを作ると小さく出てくる。そこのスモールアイラン
ドに引っかかっている数を国ごとに比較いたしますと、日本はいまいちということになる。
中国、日本、ドイツ、イギリス、アメリカ、世界とあって、この青いのがスモールアイランド型でありますが、
スモールアイランド型が少ないのが日本。右側が 2004 年、左側が 2016 年ですが、これを比べると、2004 年から2016 年の間、他国と比較して明らかに
日本は新規テーマに手を出していないということがわかる。2004 年にはドイツと同じくらいだった。ところが、2016
年ではドイツは新しいところへ手を出しているんだけれども、日本はそうではないということがわかる。ざっと申し上げたのでわかりにくいとは思いますけれども、また、もちろん断定はできないし個々の研究者によってまったくパターンは違いますけれども、全体としては、日本の研究者は新しいテーマに手を出そうとしない、これまで世界で多く研究されてきたテーマにこだわる傾向が強い、
そういうことが言えるのではないでしょうか。
他にも、例えば工学分野の IEEE の論文の領域がどう変わってきているのか。それもデー
タがありまして、日本の場合は、半導体とかそういうテーマの論文は昔からずっと多いのでありますけれども、他国では論文数が急速に増えているソフトウェア関係、コンピュー
タサイエンス関係がなかなか伸びていません。
＜分野別研究開発費の推移＞
企業とかエンジニアリングの研究開発になりますと ､ 企業の研究開発費は情報通信関係が多く、健康医療関係は少なかった。これが､2008 年 ､いわゆるリーマンショック以降、企業の情報通信関連の研究開発費がガタッと落ちてくる。大学のほうは健康医療系が強い。
大学の情報通信分野の研究費は健康医療系に比べるとずっと少ない。その一方で大学関連の研究予算はリーマンショックの影響をそれほど受けなかった。こういう研究開発費の構造になっておりまして､リーマンショック以降、企業の研究開発費が、キヤノンは別として全体としては落ちている。そういうことが特に情報通信系というか、情報分野が米中に大きく水をあけられてしまった現在の状況に響いているのではないかという気がいたします。

20

＜The Current State of Machine Intelligence 3.0＞
これは 4 年前のアメリカの AI 系のベ
ンチャー企業の名前です。AI の中でも分野別になっています。もちろんベン
チャーすべてを書き出しているわけではありませんが、いずれにしても 4 年
前に AI 関連だけで相当のベンチャー
企業が活動していた。今、ベンチャー
企業と、ノーベル賞クラスのいわゆる基礎研究だけれども社会と関係のある研究とをどのように結び付けるかという、いわゆるオープンイノベーションの時代になっていますが、その中に AI がもちろんあります。そのオープンイノベーションの中で AI の基礎研究や開発研究、また社会への応用や産業応用が進んでいます。
基礎研究、いわゆるサイエンスとしての AI についていろいろ申し上げましたが、AI については、今日申し上げたことを含めて、狭い意味での AI だけでなく時代の潮流や国際情勢、国内事情、また情報科学技術全般の進展を全体として理解しながら、日本はどうしていったらいいのかということを考えていく必要があるのではないかということであります。
ご清聴ありがとうございました。（拍手）

質疑応答
東口

宇都宮大学の東口と申します。おもしろい話、ありがとうございました。幾つか授業の中でわかったかのようにしゃべろうかなというネタがありまして（笑）、AI について話をする機会があったらちょっと勉強させてもらってしゃべろうかと思います。私から非常に下手な質問かもしれませんけれども、AI がいろいろなことを予測するということはできるようになったというのは非常におもしろくなってきていると思うんですけれども、AIの研究がどのくらいでウィンターに入るかという話が最初のころにあったんですけれども、その予測自体は AI ができるんですか。
安西

考え方としては当然できないことはない。ただ、さっきもちょっと言いかけたので

すが、AI というのはどこまで AI と呼ぶのかというのがはっきりしないんですね。AI についての定義がなかなかはっきりしないという問題のほうが大きい。だから、そこがちゃんとしているんだったら、AI の予測を AI でやるというのはそれはできると思います。
東口

すると、一番の問題というのは、“AI”という言葉そのものも含めてですけれども、いまいちはっきりしない定義のまま走っているということですけども、その定義をどのよ21

うに今決めていこうとしているんでしょうか。その流れというのは、何かありましたら教えていただきたいなと思います。
安西

内閣府がまとめている AI 戦略があって、それに関わっているのでありますけれど

も、そのドキュメント「AI 戦略 2019」では「AI の定義を無理やりしない」。それは、いろ
いろなイノベーションをむしろ制限してしまうということになるので、今の時点ではやりたいことをやっていっていいのではないかという、そういうスタンスで現在はやっています。
東口

ありがとうございました。

中川

石川県立大学の中川です。先生がおっしゃられていた、日本の意識とか研究に対するスモールアイランドが少ないとか、そういった部分に関して、我々は若手じゃないです
けど、40 代、50 代の脂の乗った研究者だと自負しているんですけど、今まで大陸型で育てられて、ちょっとペニンシュラ型になってきていて、でも、やっぱり独立できないというか、アイランド型にシフトできないような、そういう雰囲気が今研究の世界、流れていると思うんです。先生の目から見て、どういうところに意識を持てば研究者がアイランド型になるとか、ご意見があればお聞かせいただきたいと思います。
安西

多少真面目に言うと、スモールアイランドをつくっていく、そういう研究室。これはここにおられる先生方がやっておられます。若い方々の場合には、そういう研究室にちゃんと行くかどうか、そこに身を置くかどうかが大事なことで、例えば卒論でどこへいったらそこにずっといなければいけないのではないか、とか、そういう流動性のない日本の研究環境をはねのけていく実行力を持たなければ、オリジナリティを持った研究者としての自分を拓いていくことはできないのではないかと思います。
やはり、一流の研究室に身を置くということが大事なことではないかと、そういうふうに思います。
中川

もう少し年代のいった研究者は何をしたらいいんでしょうか。

安西それだったら、自分でやればいい（笑）。あまり周りを気にしないで。

ただ、サイエンスというのは競争ですから、その中で世界でやっていないもの。それもただ奇をてらってやっていないというよりは、本流だけれども、これからというのをきちんと自分でテーマとして持つことが大事ですので、そこが人から教えられてできるんだっ
たら、もうそれは研究者のなんていうか……。まあ、頑張ってください（笑）。これはほんとに。
上原

群馬大学の上原と申します。私も先ほどのペニンシュラ型と大陸型というのに非常に興味を持ったんですけれども、自分が何型かなというふうに思いながら見ていたんですが、スモールアイランド型がそのままビッグアイランドになって、次はコンチネンタルになるというふうに私は受け取って見ていたんですが、そういう流れのものと、たぶん分野

22

にもよるので、先生がおっしゃったのはスモールアイランドがずっとスモールアイランド
で居続けることが輝いているという分野もあるというお話のように私は受け取ったんです
が、分野の違いとか国別の違い。私は材料をやっているのですが、材料の場合はスモール
アイランドからどうも大きくなっているように私は先生方を見ていて思うのですが、先生方、皆さん、スモールアイランドとは私はあまり思えなくて、コンチネンタルの先生が集まっているように見えるんですが、その辺はどういうふうに？
安西

これは分野ごとにそれぞれ違うので、スモールアイランドがコンチネンタルに何年もかけてなっていった分野もあり、あるいはスモールアイランドのまま消えていった分野もあると思います。それはそれぞれいろいろだというふうに思いますので、一概には必ずどうなるとは言えない。
上原

国別の何か違いとか。

安西

それは申し訳ないけれども、私が分析したわけではないからわからないです。あと、ついでに申し上げておくと、中国が伸びているんですけれども、この中に中国の方がおられたら申し訳ありませんが、中国の場合には国の中で共引用している。そういうケースも
特に新しい分野の場合はあり得ますので、これだからすぐそのままどうだということではないです。もう一つ申し上げておきたいのは、こういうデータ分析というのは昔のデータを使って分析しているわけなので、参考にはなりますが、だからこそ違うことをやっていかないといけないという、そういうふうに見るべきですね。
小早川

関西医科大学の小早川といいます。私は生物学者で脳の研究をやっているのです

が、先生が脳の研究が AI に関係はあるけど、脳の研究は重要だけれども、それでどうなんだというお話をされていましたけれども、世界的に見ても脳の研究と AI の研究はかなり距離があって、その研究者が触れ合うところはほとんどないです。
先生が今日おっしゃられたことは、僕は個人的にはおもしろいなと思ったんですけれど
も、脳の研究者とコンピュータの研究者が話し合うこともあまりないし、言語体系が全然違うんです。例えば、ビッグデータといったときに、新しいアルゴリズムをつくって今まで 10 万のデータが必要だったのが 1 万に減りましたとか、そういうことをおっしゃる先生がいて、でも我々はデータはどう頑張っても 6 くらいなので、6 で抽出してほしい。だからもう全然話が合わない。こういったところで、もっとお互いが接近するようなことがあったら新しいアイデアが出るのかなということを今考えたんですけれども、そこら辺って新しい分野になりますか。
安西

先ほど申し上げたように、一つの大きな課題は、少数データに適用できる AI のア

ルゴリズムがないということです。
それから、脳の研究－－おっしゃることはわかるつもりなのでありますけれども、今日お話ししたのは、AI が人の知的なといいましょうか、外から見える行動ではなくてむしろ脳の中でやっていると思われるファンクションで、脳のごく一部ではなくてかなりの部分

23

を使っているようなファンクションですね。大体、言葉をしゃべるなどの機能はみんなそうですから、そこのところをチャレンジするには脳の研究だけやっていたのでは難しいかと。
今のおっしゃるやり方はあると思うんだけれども、ちょっと道具が。だから、そこをチャレンジするのはありだとは思いますけれども、けっこう難しいかなと。
小早川

おっしゃるように、いろいろなところのネットワークとかいろいろなところのファンクションで高次機能ができているし，今、脳研究も膨大にデータがたまっていますけ
れども、やや迷走気味でして、そこから何を次にいこうかというと、みんな、あまり考えていないのか、悩んでいるのか、なんです。
安西

私自身も自分の研究室で脳神経科学のドクターを何人か出しています、電極を用いた実験神経科学の特に海馬系です。そういう経験を経て、言い方は気をつけなければいけないのですけれども、これからブレインリサーチがどういう方向で何をするのか。遺伝子のレベルで認知症の解明といった方向は十分あり得ると思うんですけれども、神経回路の研究をやって、それで AI に結び付けるというのはなかなか難しいというのが自分の感覚です。言葉に気をつけなければいけないというのは、そういう研究をやっている方が随分た
くさんおられるし、素晴らしい研究もたくさんあります。今申し上げたんのは個人の経験による見解で、だめと言っているわけではありません。みんな、それぞれチャレンジだから。
安藤

産総研の安藤といいます。全然分野が違うんですけど、最近、AI、すごいなと思っているんですけど、確かに社会的インパクトがあって、昔のことを考えると第 5 世代コン
ピュータとかいう話もあって、推論をやって、それで AI をつくろうということをやっているのを見ていたんですけれど、どちらかというと難しくて、それは諦めて、それでパター
ンマッチングでやっていこうというのが今の世界かなと思っているんです。
ただ、今日のお話では、一応、推論はそれなりにできてきたと言われたので、推論もかなり進んでいるのかなと思って、その推論関係のような方向の AI というのは、これから伸びるようなきっかけというのが出てきているフェーズなのか、今のディープラーニングと違う方向があり得るかなと思ったんですけど、その辺、ちょっと教えていただければ。
安西

私は医療については完全な専門家ではないので、ずれたら申し訳ありませんけれど

も、心電図の解析をディープラーニング系のツールでやるというのは、これはもう普通にやっていることですし、どのくらい役に立っているかわかりませんけれども、やっているということは十分言えると思います。その先の循環器の機能や構造のどこにどういうふうに AI が関わるかというのは、これはちょっとまだわからない。何が課題か。私の理解では、
課題はやはりデータの数になると思います。
安藤

やはりパターンマッチングが基本で進むような話と理解していいですか。

安西

心臓の場合はちょっとわかりませんけれども、医療のデータも私どものプロジェク

24

トで扱っていますが、データを寄せてこようと思っても病院によってデータのとり方が違うとか、いろいろなことでなかなか、何万というデータは集まりにくいというのが現状なのです。
そこをどうするか。例えば、10 個とか 20 個のデータでは、データに埋もれた規則性や共通性は目の子で大体わかる。AI を使うためにもっと大量のデータを集めるには、一つの医局というよりはもっと広く集めなければならない。それとデータが集まらないというよ
り、データのとり方が違うということが課題として大きいということがありますね。ただ、健康医療の分野は AI 関連の応用としてはもちろん成長分野で、多くの大学医学部、大学病院、研究所、厚労省等も一所懸命やっています。
司会

それではこれで終了にさせていただきたいと思います。安西先生、大変ありがとうございました。
－以上－

25