PI × AI（特許情報×人工知能）～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～

特集

データ循環としての知能と社会Intelligence as Data Circulation

東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャル ICT 研究センター教授

橋田浩一

1981 年東京大学理学部情報科学科卒業。1986 年同大学院理学系研究科博士課程修了。理学博士。1986 年電子技術総合研究所入所。1988 年から 1992 年まで（財）
新世代コンピュータ技術開発機構に出向。2001 年から 2013 年まで産業技術総合研究所。2013 年から東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャル ICT 研究セン
ター教授。専門は自然言語処理、人工知能、認知科学。現在の主な研究テーマはパー
ソナルデータの分散管理と意味的構造化およびそれに基づく人工知能。
hasida.koiti@i.u-tokyo.ac.jp

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はじめに

価値は直接的または間接的に個体や種のサバイバルに帰着され、意味は価値に由来する。また、各々の価値を的スケールに及ぶ重層的な構造にわたって意味と価値を具現するものと考えられる。以下本稿では、人工知能およびその社会との関わりについて、主に（1）と（2）の観点から述べる。

具現するのは仮説検証サイクル（データ循環）である。
ゆえに、認知主体（生物や人工物や社会）がさまざまな意味（価値）を具現するとすれば、それらはさまざまな2サイクルの組み合わせだろう。

人工知能の技術がさらに進歩して総合的に人間のレ各サイクルは何らかの制約（constraint；情報処理

ベルに至るには、上記のように意味（制約）の重層的なの手順を捨象した仕様）の充足を指向すると考えられる。

組み合わせとして自律システムを構成する方法を明らか

つまり意味とは制約であり、認知主体全体の挙動は何らにする必要がある。しかし現在の人工知能は、必ずしもかの制約充足と見なせる。サイクルの機能は最終的には上記（1）～（3）のようなサイクル（意味）を基本単位と環境への適応（による個人や種のサバイバル）であるかして構成されてはいない。たとえば、（1）の意味（デーら、データ循環（制約 = 意味 = 価値）はしばしば認知タ循環）は多くのモジュールを含むと考えられるが、主体の内外にわたり、環境への適応を実現する。

現在のニューラルネットワーク（NN）はそのようなモ代表的なデータ循環（意味・価値の具現化）には下記のような種類がある。

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人工知能

ジュール構造を学習できていないと思われる。
一般に、複雑なシステムは必然的にモジュール構造を（1）センシング（知覚）と行動のカップリング持つと考えられる（Simon, 1981）。そして、意味（知（2）学習（知識や技能の修正・拡張）識や技能）の各モジュールはデータ循環（意味）の束で（3）進化や市場における淘汰やイノベーションあろう。たとえば図 1 のように、m 層からなる NN をこれらは時空的スケールの昇順に並べてある。
つまり、考えよう。この NN では層 i から層 i＋1（0<i<m－1）（1）よりも（2）、（2）よりも（3）の方が、サイクルの 1に活性が直接伝播するものとする。各モジュールはシ回転に要する時間が長く、またサイクルが空間的に大きステム（NN）の内外を巡るサイクルの束である。このい。生命や社会などの有機体は、このように多様な時空NN が学習した意味がモジュール構造を持つとすれば、aint; 情報処理の手外を巡るサイクルの束である。この NN が学習した意味がモジュール構造を持つとすれば、各モジュールはすべと考えられる。つまての層を横断して環境にも及ぶサイクルの束と考えられ体の挙動は何らかのる。

能は最終的には環境バル)であるから、デ特集

ば認知主体の内外にＰＩ×ＡＩ （特許情報×人工知能） ～第四次産業革命が特許情報の未来をどう変えていくのか～の具現化)には下記のプリング

ノベーション

べてある。つまり、サイクルの 1 回転に空間的に大きい。生に多様な時空的スケ

意味と価値を具現す、人工知能およびそ

図1

層状ニューラルネットワークと意味のモジュール

図 1: 層状ニューラルネットワークと意味のモジュール

各モジュールはすべての層を横断して環境にも及ぶサイと(2)の観点から述べ
3 スマートソサエティ
クルの束と考えられる。 このようなモジュール構造の存在を想定しなければ、きわめて莫大なデータが学習に必要となり、実際には学人工知能にはデータが必要だという議論は、ほとんど
このようなモジュール構造の存在を想定しなければ、の場合、（2）の 2 次利用（人工知能のトレーニング）にきわめて莫大なデータが学習に必要となり、実際には学習が成立しないと考えられる。つまり、モジュールiの必要な大量のデータ（多数回のサービスの受容者や文脈習が成立しないと考えられる。つまり、モジュールiの学習に必要なデータのサイズをSi とすると、モジュールに関するデータ）に関するものである。しかしそれより学習に必要なデータのサイズを Si とすると、モジューて総合的に人間のレ1～モジュール n をすべて学習するのに必要なデータのもはるかに重要なのは、（1）の 1 次利用に必要な個票
ル 1～モジュール n をすべて学習するのに必要なデー(制約)の重層的な組サイズは S1×S2×…×Sn だが、それでは一般常識等のデータ（特定の回のサービスの受容者や文脈に関するタのサイズは S1×S2×…×Sn だが、それでは一般常する方法を明らかに学習は現実的にはほぼ不可能であり、現在の NN の技術識等の学習は現実的にはほぼ不可能であり、現在の NN

知能は、必ずしも上データ）である。

によって自然言語理解等における長足の進歩がもたらさ人工知能を実社会でのサービスのために運用する際、の技術によって自然言語理解等における長足の進歩がもを基本単位として構れるとは考えられない。
そのサービスの個別の受容者や文脈に関する正確で詳細たらされるとは考えられない。

意味(データ循環)はな個票データがサービスの質を効率良く高める（仮説検
このようなモジュール構造を機械学習によって自動
このようなモジュール構造を機械学習によって自動るが、現在のニュー証サイクルによって精度の高い仮説に効率良く到達す的に獲得するには、モジュール内の相互作用よりもモ的に獲得するには、モジュール内の相互作用よりもモジる）ために必要なので、そのような個票データがサービなモジュール構造をジュール間の相互作用の方が弱いことを使えば良いのでュール間の相互作用の方が弱いことを使えば良いのではスの現場で容易に取得できなければならない。つまり、はないか。それにはたとえば、NN のリンクの重みの絶対値の分散のようなものを表わす項をコスト関数に含め（1）のためのリッチな個票データがスムーズに流通するることによりモジュール間のリンクの重みの絶対値をゼ社会でなければ人工知能はあまり役に立たない。さらロに近付ける等の方法が考えられる。しかしこれはきわに、（1）用の個票データが容易に取得できるならば、（2）めて基本的なアイデアに過ぎず、このアイデアを発展さのための大量のデータの収集も容易である。ゆえに、人せてモジュラリティを学習する方法を確立するには今後工知能の振興のために達成すべき最重要課題は、（2）の数十年を要するかも知れない。

学習用に大量のデータを集めることではなく、（1）の実〔2〕サービスのためのリッチな個票データが簡単に利用できるようにすることである。

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特集

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筆記具・⽂房具

顔料を細⻑く固めた芯（鉛筆芯）を軸（鉛筆軸）ではさんで持ち易くしたもの
定義

叙述
請求項

鉛筆構成要素

筆記具

構成要素

実施の形態

構成要素

構成要素
構成要素

通常、⿊鉛と粘⼟を練り合わせて焼き固めたもの

鉛筆軸消しゴム

叙述

叙述

連結具

通常、⽊材であるが、古紙などでもよい
主に鉛筆などで書かれたものを消去

機能

⽂房具

叙述

鉛筆芯の⽅向と垂直な⾯に対する凸包（外周）の⼀部が直線となる形状とすることは好適

叙述

鉛筆芯

外周を六⾓形とすることで、筆記具を机に置いた場合に転がりを防⽌できる

例

図2

原料
原料
原料

研磨材
サブスティチュート
天然の⽣ゴム

意味構造化文書の図式表現

日本を含むほとんどの国で GDP の大半を個人消費いということである。

（小売を含む個人向けサービス）が占める。さらに、個意味的に構造化した文書（特許の請求項とその実施例）

人向けサービスには家事や育児など無料のものも多い。の例を図 2 に示す。たとえばこのような構造化の方法

つまり、社会における価値のほとんどは個人向けサービとそれに基づくユーザインタフェースの開発が求められスによって生み出されている。したがって、リッチなパーる。

ソナルデータがスムーズに流通し活用される社会を構築

このような構造化は、人間同士の合意形成の精度を高することが人工知能の進歩と普及に必須である。とりわめるために必要だが、それだけではない。人間の希望をけ、（1）のための個票パーソナルデータがサービスの現人工知能に伝えたり人間と人工知能が目的を共有して協場で容易にアクセス可能でなければならない。パーソナ調したりするには、両者が広義の文書を介して意味内容

ルデータの利用には原則として本人同意が必要だから、を共有し合意を形成せねばならないが、人間の読解能力パーソナルデータが本人の意思に基づいて自由に流通すが低い場合にはこうした構造化が必須である。そして、ることがスマートソサエティ（人工知能と融合することそのような場合は無視できないほど多いと考えられる。

により価値創造の効率を極端に高めた社会）の構築において本質的である。
さらに、（1）においても（2）においてもデータは標準

おわりにオントロジーに基づいて意味的に構造化されているべきデータ循環の観点から人工知能の技術的側面と社会的である。それは、非構造化データの意味を十分に理解で側面を論じた。前記（3）の類のデータ循環については十きない現在の人工知能に必要であるだけではない。

分に論じられなかったが、他日を期したい。

たとえ人工知能の能力が十分に高まっても、そのような構造化は人間にとってこそ必要である。多くの人間は文章読解能力において人工知能に劣る（新井・尾崎，2017）からである。社会は契約や法律等の文書による意味内容の共有と合意に基づいて運用されているから、多くの人々がそれらの文書を十分に読解できていないということは、その読解を支援して精度と効率を高めることにより社会全体の生産性を向上させられる余地が大き26

4参考文献Herbert Simon （1981） The Sciences of the

特集Artificial（2nd Edition）, MIT Press.（稲葉 元吉・

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吉原 英樹 訳（1999）．システムの科学．パーソナルメディア）
新井 紀子・尾崎 幸謙（2017）デジタライゼーション
時代に求められる人材育成．NIRA Opinion Paper,
31. http://www.nira.or.jp/pdf/opinion31.pdf

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