AIは人間らしく話ができるか：ロボットと仲良くなるために

人工知能に知能があるかどうか検証する方法としては，チューリングテストやそれに対するジョン・サールによる反論の中国語の部屋が有名である．本稿では，ロボットが会話において人間らしくふるまえるかどうかについて考察するが，究極的な目標として人工知能における知性とは何かという問題意識を持っているということは指摘しておきたい．1.1チューリングテストチューリングテスト（イミテーションゲーム）は，「機械に考えることができるか」という知能に関する設問である[1]．この設問は「機械が人間と区別できないほど知的にふるまうことができるか」という問題に置き換えることができる．しかし，松原(2011)[2]が指摘するように，チューリングテストの位置づけを考えれば，知能の定義の指標として次のような問題がある．•キーボードとディスプレイでのやりとりという設定は，インタラクションのチャネルとして細すぎる．•対話は知能の一部の側面しか反映していない．•話題を限定しない対話は不自然である．1.2中国語の部屋このような問題をはらみながらも，チューリングテストは機械が知能を持つかどうかについて考えるきっかけになったことは間違いない．また，チューリングテストに関する反論としては，サールによる「中国語の部屋」の議論が有名である[3]．サールは人間の認知を説明できるような強いAIにさえ人間と同等の知能がないということを示すために，中国語の部屋という思考実験を提供している．中国語の部屋は以下のような設定である．ある部屋に中国語の分からないアメリカ人が一人おり，その部屋に中国語で書かれた質問が投げ込まれる．部屋にいるアメリカ人は英語のマニュアルを持っており，それを参考にして中国語の返事を部屋の外に返す．こうすれば，部屋の外から質問を投げ入れた人から見れば，部屋の中の人には中国語の知識があると判断するようになるが，その人はもちろん中国語のことが分かっているわけではない．つまり，チューリングテストが想定しているような，外から見た行動だけでは知能の有無は判断できないというものである．これに関しては，既にいくつか反論がある．一つは，アメリカ人にマニュアルが与えられれば，つまり部屋全体というシステムで見れば中国語の知識があると判断できるため，その中国語の知識を構成するシステムの一部であるアメリカ人のみを見て判断することは適切ではないということ．もう一つは，計算量の問題を考慮に入れていないことである[4,5]．1.3トータルチューリングテストこの種のテストは人間の知能そのものの研究というよりは，いかに人間らしくふるまうかを試したテストであると考えられる．たとえば，人間と最もう.まく対話したシステムに栄誉が与えられるローブナー賞という大会では，人間が犯しがちなスペルミスをわざと入れてみるとうまく人がだませるようになったという事例が紹介されている[2]．また，この賞は結局，Chatbotのパターンマッチングの工夫に終始してしまい，2019年を最後に開催されていない．こういう事例を聞けば，チューリングテストでは人間らしいふるまいとは何かをよく理解することができないとも思われる．しかし，相手の行為から判断してそこから人間性を発見するのだという視点に立てば，有効な活用方法もありそうである．そこで，テキストのやりとりだけではなく，人間のもつ全てのモダリティを拡張して行うトータルチューリングテストが提案された[6]．つまり，シンボル操作だけではなく，感覚や物理的な操作を統合したシステムを考慮すれば，より適切な「こころ」のモデルが形成できるというわけである．これを具体化した事例として，自律型アンドロイドを用いたトータルチューリングテストの報告もあり[7]，チューリングテストは基本方針として人間の「こころ」を探る手がかりにはなり得そうである．1.4ChatGPTの知能チューリングテストやそれに準ずる基準を用いて人工知能，特にTransformerを実装したChatGPT(3,4)の知能を人間と比較する研究も行われた[8]．まず，性格診断に関わる，外向性，協調性，誠実性，神経症傾向，開放性について調査が行われた．結果，GPT-4は人間の中央値に近かった．次に，行動経済学ゲームを通した調査をしたところ，GPT-4は利他的で公平性を重視する傾向があり，独裁者ゲームや公共財ゲームでは人間の中央値を上回った．また，囚人のジレンマでは人間よりも大幅に協力的であった．総合すると，ChatGPTはかなり人間的な行動を示し，協力的で利他的な行動を示すということが示された．一方で，人間よりも行動が一貫しており，集中した戦略をとるという傾向もあった．