私立大学研究ブランディング事業
KOUGEI カラーサイエンス＆アート、シンポジウム＆成果報告会

人工知能が芸術的な色の表現で人間に勝つ日は来るのか−色の表現を創生するディープラーニングを使用したインタラクティブアートに関する基礎研究−研究代表者 芸術学部 インタラクティブメディア学科 教授 久原 泰雄
本稿では、私立大学研究ブランディング事業「色で明2. ニューラルネットワーク概観

日を創る・未来を学ぶ・世界を繋ぐ KOUGEI カラーサイ
エンス＆アート」における研究テーマとして採択された

ニューラルネットワークの研究は決して目新しいもので「色の表現を創生するディープラーニングを使用したインはない（表 1 参照）。1949 年に Hebb[1]は，神経細胞をタラクティブアートに関する基礎研究」の進捗を報告する

繰り返し刺激するとシナプス結合の伝達効率が変化し学とともに，ニューラルネットワークにまつわる背景や芸術分習する仕組みを定式化した。1957 年に Rosenblatt[2]が野への応用の展望を示す。

シナプス結合の伝達効率を調整して最適化を行うパーセプトロンを開発した。パーセプトロンは，最初のニューラル

1. 背景ネットワークであり，その学習機能が脚光を浴びた。しかし，1969 年に Minsky[3]がパーセプトロンは線形分離問

人工知能(Artificial intelligence :AI)は，様々な分野に題のみ有効であり，非線形問題は学習できないことを示おいて成果を上げている。グーグルのアルファ碁は自己すと，ニューラルネットワークの研究は下火となった。

対戦学習によって人間のプロ囲碁棋士に勝利し、IBM1980 年代に入り，ホップフィールドネットワーク，ボルツのワトソンは膨大な文献の学習によって専門分野の問題マンマシンなど有効なニューラルネットワークが開発されを解決することができる。自動運転車，ドローン宅配，接はじめた。1986 年の Rumelhart[4]が開発したバックプロ待ロボットなど，今後，ますます実用面での利用拡大が期

パゲーションは複数の階層と最急降下法によるニュラー待されている。

ラルネットワークで，非線形問題を解決した。この手法にAI の中で特に注目に値するのはニューラルネットワー

よって，様々な分野でニューラルネットワークの応用が可クを利用したディープラーニングである。ニューラルネット

能になった。例えば，1996 年に筆者ら[5]は，バックプロワークは，理論をアルゴリズム化する代わりに，多くの経パゲーションを酵素機能と活性部位予測に応用した（図験を学習することによってヒューリスティックに直感的に問

1 参照）。とはいえ，大量の学習データを処理するには，題解決を行う。したがって，ニューラルネットワークは，理当時の計算機の処理能力では不十分であり，学習に膨性や論理以上に感性や直感が重視される芸術分野への大な時間がかかるため，ニューラルネットワークの応用に応用が興味深いと言える。

は限界があった。

表 1 ニューラルネットワークの変遷

年

出来事

1949

ヘッブの学習則

1958

パーセプトロン
第１次 冬の時代 (XOR 問題)

Window Size
11 Residues

Amino Acid Sequence

…

…

…

Input Layer
Hidden Layer

現

現在

在

…

現在

1982

ホップフィールドネットワーク

1985

ボルツマンマシン

1986

バックプロパゲーション

図 1 アミノ酸配列から酵素機能予測をするニューラルネットワ

第 2 次 冬の時代 (計算能力の限界)

ークの応用例2016

アルファ碁Output Layer

現現現

現在在在在

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2000 年代に入り，コンピュータの性能が著しく進歩するの局面を解析すると，完全解析には以下の時間を要すと，ニューラルネットワークによる大規模な学習が徐々にる。

現実味を帯びてきた。2010 年代には高性能な GPU が開発され，計算能力が飛躍的に伸びると同時に，インタ

1060 / 108 = 1052 秒 ≒ 3×1044 年

ーネットによるビッグデータが利用できるようになり，ディープラーニングと呼ばれる大規模な多層構造のバックプ

宇宙の年齢が約 138 億（1.38×1010）年であることを考ロパゲーションが構築され，驚異的な学習性能を発揮す

えるといかに膨大な計算時間が必要であるかがわかる。

るようになった。2016 年にはアルファ碁が人間の囲碁チチェッカー，オセロ，チェスはゲームが終盤になるほど局ャンピオンを負かすほどになった。アルファ碁は，戦法や面の変化が減少するため，通常の木探索アルゴリズムと定石などを論理的にプログラミングされていない。むしろ評価関数に基づく手法が有効である。一方，将棋は終盤大量の対局データをニューラルネットワークによって学習に向かうと局面の変化が増えるため，木検索によって解し、論理よりも、直感に優れた AI となっている。

を見つけることが困難になる。囲碁は盤面が 192=361 と大きいことに加え，白と黒の配置パターンという２次元の3. 二人ゼロサム完全情報確定ゲームへの応用

画像から直感的に場面の優劣を判断することから、形勢判断の評価関数を作ることが難しい。そのため，ディープ囲碁のような二人ゼロサム完全情報確定ゲームは、理ラーニングによるパターン学習が有効である。

論的に完全な先読みが可能であり、双方の対戦者が最善手を打てば、必ず先手必勝，後手必勝，引き分けのいずれかが決まる。とはいえ，局面の変化が膨大になれば，現実的な時間内で完全な先読みを行うことができないためゲームとして成立する。ちなみに五目並べは先手必勝，4x4 と 6x6 のオセロは後手必勝である。サイコロのような偶然性やトランプのような隠し札が存在せず，対戦者の実力のみで勝敗が決まるため，人間とコンピュータの能力を比較することに適している。表 2 に代表的な二人ゼロ和完全情報確定ゲームの局面数と人間に勝った
ソフトウェアと時期を記した。現在では，いずれの場合もコンピュータは人間に勝っている。
表 2 完全情報確定ゲームにおけるコンピュータの実績

ゲーム
チェッカー(8x8)

局面数コンピュータ1030

2007 解決（引き分け）

オセロ(8x8)1060

1997 Logistello

チェス(8x8)

10120

1997 Deep Blue

将棋(9x9)10220

2013 Ponanza

囲碁(19x19)

10360

2016 Alpha GO

図 2 HPC システムズ GPGPU ワークステーション

4. 開発環境ディープラーニングの開発環境として、Café，Chainer，チェッカーは 2007 年に Schaeffer らによって完全解析

TensorFlow などが有名である。いずれも Windows やされ，対戦者双方が最善を尽くした場合，引き分けになる

MacOS で使用できるが，Linux のディストリビューションことが証明された。仮に 1 秒間に 1 億（108）の局面を解である Ubuntu での開発が効率的である。またニューラル

析できるプログラムを用いるとして，8x8 のオセロの 1060

ネットワークの最適化は大量の行列計算を行うため，通私立大学研究ブランディング事業
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常のプロセッサに加えて NVIDIA の GPU が必須である。

6. 結論と展望

さらに大規模な学習を実行するには，通常のパソコンでは能力不足は否めず，専用の GPGPU (general-すべて論理的な思考で解決できる二人ゼロサム完全情

purpose computing on graphics processing units)を使用す

報確定ゲームでは、もはや人間は AI に勝つことはできる必要がある。図 2 に本研究で使用した HPC システムズない。しかしながら，芸術分野においては，AI はいまだGPGPU ワークステーション HPC5000 -XBWGPU4TS を発展途上である。論理的に勝敗が判断できるゲームの場示す。これには，Xenon プロセッサに NVIDIA Tesla GPU

合，優劣の評価が容易である。一方，芸術分野の場合，が 4 基搭載されている。日単位の学習時間が分単位で作品の優劣を客観的に評価することが難しい。すなわ完了する性能を発揮する。

ち，ニューラルネットワークにおける評価関数の設計が困難であるため，効率よく学習することができない。現在，

5. 芸術分野への応用研究制作されているのは，既存の作家の作品を学習させたニューラルネットワークを用いて，与えられたコンテンツ

ディープラーニングは美術，音楽，文芸などの芸術分の作風を変換したり，自動生成したりするものが多い。芸野にも応用されている。グラフィックスの分野では，コンテ術分野において，AI が人間に勝ることは，今後の新たなンツ画像をスタイル変換する手法が注目されている。

開発を待たなければならないであろう。

Gatys らの開発した A Neural Algorithm of Artistic

今後のディープラーニングについて，量子コンピュータ

Style[7]は，元となるコンテンツ画像と色彩や画風などののような従来のノイマン型コンピュータと異なる超並列型情報を持つスタイル画像の 2 種類の画像からコンテンツアーキテクチャの実用化に期待したい。ノイマン型コンピ

画像に描かれた対象物の輪郭を保持しつつ，色彩や描ュータは，巡回セールスマン問題の場合のように，変数画方法などの画風をスタイル画像から学習して変換すが増えると指数関数的に計算時間が増大し，現実的な時る。松元らはこのアルゴリズムを chainer-gogh[8]とし間内に解を導き出すことができない。一方，量子の重ねて実装し，github にて公開している。

合わせ状態やトンネル効果といった量子力学の現象を利スタイル変換ニューラルネットワークは色彩や画風とし用する量子コンピュータでは計算時間が大幅に改善されて用いるスタイル画像を学習させたら，ニューラルネットワる。ニューラルネットワークのような超並列計算向けの計ークによって任意の画像を変換することができるため，算機アーキテクチャが実用化すれば，ディープラーニン様々な応用例が考えられる。本稿では，本学の元学長でグの能力は飛躍的に向上すると考えられる。

あり，イラストレーターでもある若尾真一郎氏による人物をモチーフとしたイラストレーションの画風を学習し，モノク

参考文献

ロの人物画像を若尾イラスト風に変換するプログラムを作[1] D. Hebb, "The Organization of Behavior", New York: Wiley& Sons, 1949.
[2] F. Rosenblatt, "The Perceptron--a perceiving and recognizing
automaton", Report 85-460-1, Cornell AeronauticalLaboratory 1957.
[3] M. Minsky, S. Papert, "Perceptrons: an introduction tocomputational geometry", MIT Press, 1969.
[4] D. E. Rumelhart, J. L. McClelland, "Parallel Distributed
Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition",
Cambridge, MIT Press, 1986.
[5] Y. Kuhara, K. Shimizu, J. Doi, "Enzyme Function Prediction
Using Neural Networks of Variable Topology", International
Conference on Engineering Applications of Neural Networks,
pp127-130, 1997[6] J. Schaeffer et al, "Checkers Is Solved", Science, Vol. 317,
Issue 5844, pp1518-1522, 2007.
[7] Leon A. Gatys et al, "A Neural Algorithm of Artistic Style",
arXiv:1508.06576, 2015.
[8] E. Matsumoto, "chainer-gogh",
https://github.com/mattya/chainer-gogh, 2017.
[9] K. Simonyan et al, " Very Deep Convolutional Networks forLarge-Scale Image Recognition", arXiv:1409.1556, 2014成した。若尾氏のイラストは独特の画風を持つが，決して一様ではなくバリエーションに富んでいる。今回はスタイル画像として画風の異なる 4 種のイラストを用いた。コンテンツ画像としてモノクロ人物写真を用いた。ディープラーニングのモデルとして，VGG_ILSVRC_16_layers を用いた[9]。また，lam 値(コンテンツ画像とスタイル画像の荷重比率)を様々な値で試し，綺麗な画像が生成されるよう調整した。結果の一部を末尾の付録に示す。パラメータを調整すれば，普通のモノクロ人物写真をスタイル画像が持つ色彩や画風を反映した人物画像に変換することができた。これらのスタイル変換をリアルタイムで実行するならば，様々なインタラクティブアート作品に応用することが考えられる。

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付録
コンテンツ画像

スタイル画像 1

スタイル画像 2

スタイル画像 3

スタイル画像 4

生成画像 1

生成画像 2

生成画像 3

生成画像 4lam (コンテンツ画像荷重 / スタイル画像荷重) ≒ 0.3

lam ≒ 0.03

lam ≒ 0.01