午前十時十九分開議
出席委員
  委員長 片岡 清一君
   理事 太田 誠一君 理事 亀井 静香君
   理事 高村 正彦君 理事 森   清君
   理事 天野  等君 理事 横山 利秋君
   理事 岡本 富夫君 理事 三浦  隆君
      井出一太郎君    上村千一郎君
      衛藤征士郎君    栗原 祐幸君
      塩崎  潤君    玉置 和郎君
      丹羽 兵助君    宮崎 茂一君
      山崎武三郎君    小澤 克介君
      山花 貞夫君    中村  巖君
      橋本 文彦君    伊藤 昌弘君
      柴田 睦夫君    林  百郎君
 出席国務大臣
        法務大臣    嶋崎  均君
 出席政府委員
        法務政務次官  村上 茂利君
        法務大臣官房長 岡村 泰孝君
        法務大臣官房司
        法法制調査音長 菊池 信男君
        法務省民事局長 枇杷田泰助君
        法務省刑事局長 筧  榮一君
        法務省入国管理
        局長      小林 俊二君
 委員外の出席者
        警察庁刑事局捜 上野 浩靖君
        査第二課長
        法務大臣官房人
        事課長     堀田  力君
        外務省アジア局
        北東アジア課長 渋谷 治彦君
        大蔵大臣官房企
        画官      北村 歳治君
        大蔵省銀行局保
        険部保険第二課
        長       鏡味 徳房君
        最高裁判所事務
        総長      勝見 嘉美君
        最高裁判所事務
        総局総務局長  山口  繁君
        最高裁判所事務
        総局人事局長  櫻井 文夫君
        最高裁判所事務
        総局経理局長  川嵜 義徳君
        最高裁判所事務
        総局民事局長  上谷  清君
        最高裁判所事務
        総局家庭局長  猪瀬愼一郎君
        法務委員会調査
        室長      末永 秀夫君
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委員の異動
二月二十三日
 辞任         補欠選任
  小澤 克介君     佐藤 観樹君
同日
 辞任         補欠選任
  佐藤 観樹君     小澤 克介君
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本日の会議に付した案件
裁判所職員定員法の一部を改正する法律案（内
閣提出第一三号）
供託法の一部を改正する法律案（内閣提出第一
四号）
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お答えを申し上げます。
 まず第一点の、シャノンの情報理論に対する特に物理学者からの批判についてお答え申し上げますと、一番初めの熱力学のエントロピーといいますのは非常にたくさんの分子、１０の２３乗とかという物すごいたくさんの分子についての統計的な概念であって、これがアルファベットのようなたかだか１０の２乗とか、漢字にしましても１０の４乗程度のものについての適用というのは、幾ら何でも全然違うことじゃないかということは初めから言われておりまして、そのとおりだと思います。したがって、シャノンはエントロピーという名前を使いましたけれども、その後、情報理論の中ではなるべくエントロピーという言葉は使わないような方向になっておりまして、情報という言い方をしております。情報というのは、エントロピーと概念的に似ているという意味では不確定性である、わからないということである。わからないことがわかるというのが情報である。不確定性が減るということ、その減った部分が情報の量として定義するんだ。そのときに、従来熱力学で使っていたエントロピーのような手法というか手段、形式、あるいはシャノンはそこから類推を得たのだと思いますが、アメリカにはシャノンの前にギッブスという熱力学関係の大天才がいて、そういう流れがギッブス以来、例えばノーバート・ウィーナーのサイバネティックスとかそれからシャノンというふうな大きな歴史的な流れがあったと思いますが、そのアナロジーというのは非常に役に立った。しかし理論体系としては、混同を避ける意味では最近は表立っては余り使わない。しかし背後には、やはり不確定性という意味では、ちょっと難しいあれですが熱運動のエルゴード仮定というのがありますが、そういうようなところでつながっているというような議論が今も続いているわけでございます。したがいまして、なかなか注意して使わなければいけない言葉だと思います。おっしゃるように、エントロピーをやたら使いますとちょっと議論がこんがらかって誤解を広げるということになりかねませんので、御注意が必要かと思います。
 第二の人工知能につきまして、数式を解くということ、あるいはその数式を扱うということ、例えば行列で非常に複雑で大変な式が出てまいりますと、その行列の逆行列をとるなんということを、数値ですと数値計算で従来の計算機の機能でできたわけでございますけれども、式で書いてありますと数値ではございませんから従来はできなかったのでございますが、現在それをやっております。おっしゃるように、因数分解を何かぱっとひらめいて解くということは案外難しいこともございますが、私どもも日常盛んに使っておりますのは、微分方程式だとかその他の非常に複雑なものでの、例えば私どものところですと力学の計算をやりますが、そのときにたくさんの因子を考えに入れて解くというときには非常に複雑な式になります。この場合に、実際それを変形していくときに、人間がやると大抵途中で間違ってしまうわけですね。だから、大した変換じゃございませんけれども、例えば積分の変数変換をするというような置換でございますけれども、式の項の数が何十とか論文のページが二、三ページにわたるくらい長くなりますと、これは完全にコンピューターでやらしているわけです。したがって、従来のコンピューターなしで生計算でやるとか、あるいは手で式を扱うということはだんだん限界が出てきております。
 それから、学術的な分野ではなくて、実際にＡＩが具体的にどんなところで効用を発揮するだろうかということで予想されておりますのは、例のスリーマイルアイランドの原子力発電所の事故がございましたが、あの分析をした結果、これはやはり人工知能のようなものがあることが、ああいう非常に重要な施設の場合には人間と人工知能が常に補完的にやらないと、つまり人工知能はかっとしたりして上がったりしませんので、専門家の知識をあらかじめ人工知能に入れておきますと妥当なある程度の判断をしてくれる。それと人間がペアになってスリーマイルアイランドのようなああいう事故を防ぐというのがいいのじゃないかという勧告をするような状況が出ておりまして、あれなんかは一つの典型的な方向かなと思います。
 あとはエキスパートシステム、これはだんだん実用化いたしておりますが、例えばお医者さんが診断するときに、検査データからどういうふうな病気でこういうような治療の薬がいいのじゃないかとか、ＭＹＣＩＮという名前がついておりますが、そういうようなものがアメリカはもちろん日本でも既に大分やられております。もちろんあらゆる疾患ではなくて、例えば心臓病とか肝臓病とかというある限定がございますけれども、これは既にかなり実績を積んでおりまして、もちろん最終診断は人間がするにしても、一回そういうものを使って自分の落ち、ポカがないかどうかチェックするということは非常に重要だと思います。そういう実績をバックにして、私の印象では今後は予想以上に早く実用化があちこちで出てくるのではないかという気が最近いたしております。