市町村議会議員特別セミナー〜地域における政策課題〜

人工知能AIの現状とこれから
国立情報学研究所教授、一般社団法人人工知能学会会長

まず、第３次AIブームについてお話します。

山田 誠二です。

2007年ガートナーというアメリカに本社のある調

強いAIはみんな最初はやるんですけど、なかな査・コンサル会社が、ハイプ・サイクルと言われかうまくいかない。その後に出てくるのが弱いAIる資料を発表しました。これは毎年IT関係の動きです。

がどういうポジションにいるかをプロットして公表しているものです。

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機械学習とはいったい何か

横軸が時間軸を、縦軸が期待度を、カーブした線が１周期を表します。最初、黎明期があって、次に過度な期待のピークというのがあります。その次には期待がすとんと落ちます。これが幻滅期

械学習についてお話しします。
機械学習といっても、いっぱい種類があります。と言われているものです。そこから、幻滅がどん教師があるものとして、分類学習、行動学習、教底になって、今度はだんだんと社会に浸透して師がないものとして、クラスタリング、教師が半分いって、インフラとして社会に定着するようになりあるものとして、半教師あり学習など、たくさんあます。先進テクノロジーに関しては、大体こういうります。一番よく研究されているのは、教師あり分一生をたどることになります。

類学習です。教師ありということは、先生がいまなぜこれをいつも出すかといいますと、一番上に、人工知能があります。これは、良くも悪しくも人工知能に非常にいろんな過剰な期待が高まっていることの表れです。

す。基本的には人間がやります。人間しか正解を知らないという場合が多いです。
次は、分類学習。これはＡというグループとＢというグループに入ってきたデータを、Ａかな、Ｂこのピークに位置するAI（人工知能）というのかなと分けていく、そこが分類ですね。最初は分は、Artiﬁcial Intelligenceの略です。いろんな定義

けられないのですが、訓練データという正解がつがありますが、コンセンサスが得られているものは、いているデータを徐々に放り込むと、そこからグ人間並みの知的な処理をコンピュータ上に実現しループＡのデータと、グループＢに属するデータはたものという定義です。歴史的には非常に古くて、どこが違うのかを区別する部分を探すのです。

60年の歴史があります。
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過去に３回あったAIブームを振り返る
１つの理解の助けになる概念として、強いAIと、20

ここからちょっと技術的な話になりますが、機典型的な機械学習アルゴリズムとして、サポートベクターマシンがあります。今簡単な分類問題を考えてみます。２次元上にある黒い点と白い点で表したそれぞれのデータを左右に分けるよう線を引いてくださいという問題です。

弱いAIという言い方をします。強いAIというのは、線は直線なので、中学生の頃習ったy=ax+bとい単独で人間と同じぐらいのAIを目指すというもの

う方程式で表せます。つまり、ax+bのａは傾きで、vol.125

山田 誠二（やまだせいじ）

略歴
平成 元 年（1989年）大阪大学大学院基礎工学研究科博士課程修了
同同大学基礎工学部助手
平成 ３ 年（1991年）同大学産業科学研究所講師
平成 ８ 年（1996年）東京工業大学大学院総合理工学研究科助教授
平成14年（2002年）国立情報学研究所教授（現職）
平成28年（2016年）一般社団法人人工知能学会会長（現職）

主な著書「人とロボットの〈間〉をデザインする」（監著）（東京電機大学出版局）「人工知能の基礎（第２版）」（共著）（オーム社）

ｂはｙ切片です。ａとｂを決めればこの線が決まる。

う結合がいっぱいあって、ものすごく複雑です。

じゃあ、この間に線を引いてくださいって言われる

例えば実際の神経細胞ネットワークを切り取りと、マージンと呼ばれる領域のどこに線を引いて出すと、ぐじゃぐじゃしているウエットウエアで、もいいですが、ほとんどの人は、真ん中辺りに引く生ものです。このままだと数学的に解析が難しいと思います。

ので、非常に簡単にします。インプットレーヤーかなぜあなたは真ん中に引くのですかと問うと、何かバランスがよさそうぐらいにしか答えないのでら信号が入力されます。例えば３画素しかないデジタルカメラを考えてください。

すが、実はこの真ん中に引くというのがいいのでインプットレーヤーから３原色の値が入り、中間す。そのことを数学的に証明したというのが、サ層が１個あって、出力層がある。ここから上は猫ポートベクターマシンというものなのです。の画像、下は犬の画像というような２つに分けると今度は真ん中の線の、さっきの傾きａと切片ｂいうことをやります。正しい入出力のペアをたくさはどう計算するかということになります。それを非ん与え、それに合うような出力がされるように抵抗常に早く計算できる方法も与えています。

値を上手に変えていく。これが、いわゆるニューこの線が引けると、次に新しいデータが出てきラルネットワークにおける学習になるわけです。

たときに、それが黒データなのか、白データなの今、ニューラルネットの説明をしましたが、中間かを自動的に判定できる。これは学習できたことを層が１層だけなく、５層から10層ぐらい横に長くな意味します。何となくイメージをつかんでいただけると、これをディープラーニングと言います。

たかと思います。
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人間の脳をモデルにしたディープラーニング

ディープラーニングが成功した例をいくつか紹介します。AlphaGo（アルファ碁）とかよくご存じかと思いますけど、AIが碁のチャンピオンに勝ち越しました。チェスではもう何十年も前から人間もう１つのアプローチとしては、人間の学習につはAIに勝てません。それから、将棋が今負け始めいてです。人間がやっているということは、恐らくています。ゲームというのは基本的にコンピュータ脳の中で何か学習ができているはずなので、それのほうが強いのです。どうしてかというと、ルールをモデルとするアプローチも考えられます。それが決まっている。だから、絶対に想定外のことはがニューラルネットワーク（神経細胞ネットワー起こらないです。

ク）というものです。

そういうところは、基本的にAIは得意です。人脳は何十億という神経細胞からなっていて、そ間よりも広く、しらみつぶしに調べる。先読みも何の間にシナプス結合という電気が流れます。その百もできます。閉じた世界はAI又はコンピュータ電気の流れ方が変化する。電気回路といった抵抗には人間は勝てません。そういうゲームは、何年の値が変化するような、可変抵抗ですね。そうい

かかるかは予測はできませんが、基本的にはAIがvol.125

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勝ちます。原理的にそういう傾向があります。

ラーニングではできないと言われていましたが、我々は、AlphaGoで人間がAIに負けたこと自体に去年からできるようになりました。

は驚かなかったのですが、ただこんなに早く負けたことには驚きました。

をするときに、いつも見てもらう写真があります。

ただ、万能ではありません。いろんなパラメー

それはロボットが木の枝に座っている写真です。

ターがあって、数億ぐらいあると言われていて、ロボットは自分が座っている枝と幹の間を切ってそれが黒魔術的なチューニングを必要とすると言います。このまま切ると、うまく切れた場合には自われています。それから、膨大な訓練データが必分が落ちる。

要です。データ自体はあるのですが、人間が正解を与えたデータがたくさんないとだめです。

基本的にはAIにこういうのを全部入れなきゃいけないのですが、けっこう難しいのです。社会的現在、医療関係の画像による診断が進んで注目にほかにも常識と言われるものはいっぱいあって、されています。健康診断で腫瘍部分を見つけよう

言ってはいけない言葉、NGワード集というのがあとするのですが、それを見つけるため、画像を人ります。原理的にこれを全部入れることはできま間が目視します。医者がやることはなくて、その前せん。AIをやっていると、人間はそういうのが段階の仕事の人がやっています。やっぱり見ていちゃんとできています。人間にとって簡単なことがるほうも人間なので、見落としや間違いも当然出ま

AIには難しいことがありますが、複雑な計算とかす。

はAIは得意です。

もしあれがAIで特にディープラーニングベース

次にディープラーニングをだます研究です。このAIで、人間と同じぐらいの正確さで見ることがの研究内容を説明する資料がありますが、これはできれば、ものすごくニーズがあるわけです。基ふつうに人間が見ますと何が写っているのかわか

本的にコンピュータープログラムなので見落としはりませんが、そこに書いてある答は、ディープラーしないです。これは、Ｘ線の画像だけではなくて、ニングが学習して、99.9％ぐらいの自信を持ってコ胃とか大腸の内視鏡などにも応用できます。

マドリだと判定した画像です。その右はチーター

得手不得手について、一言だけ申し上げると、が写っているというものです。ペンギン、ヒトデ、よく例としてやるのは、会計監査です。会計処理

ムカデ、クジャク、貨車、リモコン。これ画像っては、大体が数式で終わり、曖昧なところがほとんいってもノイズっていうかドットのように見えます。

どないので、これはAIが得意です。ただし、監査

ところが、ディープラーニングで学習したAIは、になると、対面で、数字とそれの対応している人先ほどの画像をコマドリだと自信を持って言い張りの表情とか、そういうのを両方見ないとなかなかます。

分からないと言われているらしいです。また、AI別の研究ですが、その研究で使われる画像を見は、空気を読むとか、人の表情、顔色を読むのはるとウミガメに見えます。ところがAIは、これをまだ苦手です。そういう意味でAIは、監査はどちライフルだと言い張る。どこがライフルなのからかというと苦手で、会計は得意だろうと考えらちょっとわからないですけども。AIがライフルだれます。と間違う亀をわざわざ3Dプリンターでつくった研-

人間には簡単なことがAIには難しい究なのです。実は、この亀を探し出すのもAIです。
だから、AIがAI同士でだますということをやるのです。

ディープラーニングで予測がつきにくい例の１つ

社会とAIとの関連で言うと、医療分野のヘルスがスケルトン抽出です。簡単に言うと、人間の画ケア、画像の処理などを中心に広がっていくで像を見せて、荒い骨格を出す処理のことです。こしょう。それから、今一番よく使われているのがれができると、人間の行動パターンとかを分析す情報検索、ヘルプデスクですね。お客様からの問るときに非常に役に立ちます。

い合わせを、自動的に受けてマニュアルに従って２〜３年前まで専門家に言わせると、ディープ

22できないことを一つだけお話します。この話し

vol.125

それにちゃんと合成音声で答えようということをやっています。今やっているのは、質問をしてきングの強さで豆腐とか揚げをつかんだら潰れちゃた人の電話越しの音声を認識して、過去に応答しいますね。そのことは、人間は見た瞬間に分かりたことがあるパターンを探しそれをぱっと表示して、ますが、AIではなかなか難しい。それから、清掃それを見てオペレーターがそれに沿って答える。もあります。

そこまで何とか実現しようとしています。
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人間とAIが協力して働く時代がやってくる

次に２人の女性がチェスをやっているように見える写真を見ていただきますが、この女の人２人がチェスをやっているのではありません。この人間とAIがチームになって対戦しています。このやり最後にAIが人間の労働を再定義するのではない方は、アドバンスドチェスとか、フリースタイルかというお話をします。皆さんの仕事は、なかなチェスと言われて、チェスの業界で流行しているかAIで代替できない部分が多いとは思いますが、らしいです。

導入が進むと自分がやっている仕事のどの部分がこれを考えたのが、IBMのAIに負けた元チェス

AIでもできるか、さらに秘書仕事を一部AIでもでのグランドマスター（国際チェス連盟から付与されきるのではないか、という意識が働きます。

るチェス選手の最高位タイトル）のガルリ・カスパ

１人の人間の仕事全部が丸ごとAIに置き換わるロフです。その人がもうAIに勝てないと分かったということは考えにくいと思います。ただ、一部はときに、もう人間はチェスをやらないのではないか置き換わっていきます。例えば会社などで企画書という予想がありました。

を作るときに、まず情報を集めますが、情報を集

そこで、このカスパロフがこういう試合の仕方める部分はAIでもある程度は可能です。今でも情を提唱して、それが今、盛り上がっています。こ報集めをする場合に、ネットを使って集める場合

れは私や我々の研究チームが目指しているAIと人がかなり多いと思います。ネット上で情報を収集間の在り方です。先ほどの例と一緒で、チームとして、まとめてA4・１ページぐらいのレポートをして一緒に働いているのです。

書くというところまでは、今のAIでもできます。

ゲームの世界だけではなくて、飛行機を人間の今、それを人間がやっていますけど、その部分はパイロットとロボットの副操縦士で操縦することにもう人間がやらなくても済むようになります。

向けて米国企業が開発しています。こういうのがそうなると人間がやるべき仕事はどこなのかっていう意識が働くようになります。

どんどん普及して、日本にも入ってくると予想されます。

従来、労働が、いつ、誰が、どこで、何をした

ちょっとおもしろいのは、AI側に顔の表情を出かというので分類されているとすると、次はAIです・出さないで、人間の側の受け取り方が全然違代替可能かどうかの分類軸が新たに入ってくるのうということが研究で分かっています。人間だけではないでしょうか。こういう考えをしなければ、でやる、AIだけでやるよりも、一緒にやるとそれ個人のやっている仕事を最適にすることもできなを超えるものが出てほしいというのが狙っているといし、組織全体としても最適化できないだろうところです。

申し上げたいわけです。
丸ごと人間がやっている仕事を丸ごと代替できるような言い方をする方がいらっしゃいますが、そ会津若松の若松城で、AI（女性のアニメーション）が日帰りの温泉ツアーで商品説明をして買う気にさせるという例があります。

んなことはないだろうと思います。例えば、コンビ

これは、歴史的な背景をよく知っていると購買ニの店員さんの仕事の例を出しましょう。コンビニ意欲が高まるということが分かっているので、そうの店員さんの仕事は、20個ぐらいのサブタスクにいう枠組みを使ってやった例です。そうなると、あ分かれます。AIではできないことがたくさんあるる種、人間の感情とかを操作できるという例です。

わけです。例えば、おでんの仕込みは難しいわけ

何が申し上げたいかというと、AIと人間が協調です。おでんには、いろいろな固さの具がありまして何かをやる、今後は相互の理解が必要になるす。ゆで卵って結構堅いけど、ゆで卵をつかむトと思います。

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