東ロボくん
東ロボくんの開発の過程で、現在のAIは検索による膨大な知識はあっても文章の読解力が致命的にない、AIは意味を理解できない、プロジェクトリーダーの新井紀子いわく「知識に比べ幼稚な知性」という、現在のAIの課題が明らかになった。また、文章の読解力が致命的にないはずの東ロボくんが、50万人いる全受験生の上位20%に入る「MARCH合格レベル」というそこそこの成績を収めたことで、日本の高校生の読解力が危機的状況にあることが明らかになったため、新井紀子は高校生の読解力を高める研究に移行し、2016年より国立情報学研究所の主導で行われる、中高生の読解力を問うプロジェクト「リーディングスキルテスト」につながっていく。
また、東ロボくんは自分で答案を書けないため、東ロボくんの代わりにボールペンで答案用紙に記入したり、答案を書き終わった後に先生に挙手して答案を裏返したりするロボットアーム「東ロボ手くん」がデンソーによって開発されたことも東ロボくんプロジェクトの成果である。これは、紙やボールペンなどの人間向けに作られた物を扱えるロボットの開発につながる(新井は「人間なら誰でもできる労働は現在のAIには難しいため、高度な責任やクリエイティビティを要求されないホワイトカラーの労働の一部がAIに奪われる一方で、人間なら誰でもできる低賃金の下働きはこれからも人間がやり続けることになる」と考えており、「人間なら誰でもできること」をロボットができるようになることが重要と考えている)。
佐藤真一(国立情報学研究所)
宇野毅明(同上)
川添愛(同上)
横野光(同上)
石下円香(同上)
藤田彬(同上)
松崎拓也(名古屋大学)
狩野芳伸(静岡大学)
田然(東北大学)
亀田尭宙(京都大学)
東ロボくんの成績向上のためには、2015年現在のAI研究で最先端の理論である、ビッグデータによる統計的手法が用いられた。これはテスト問題を解く際に、ビッグデータをN-gram言語モデルを用いて全文検索し、単語ごとの共起度を計算し、テスト問題と照合し、最も確率の高い物をテスト用紙に記入するというものである。
例えば、英語の短文問題を解けるように、東ロボくんには500億語の英語が読み込まされた。しかし、人間なら100文読めば理解できるような問題(文章の空欄の一部を埋める4択問題と、文の順番を正しく並び替える整序問題)に対し、東ロボくんには19億文勉強させる必要があり(つまり、AIは「意味」を理解できないため、英単語を英単語として認識できず、AIにとっては単に共起度を測る無意味な記号の羅列に過ぎない)、それでようやく正答率が9割を超え「わかっているようにふるまう」ことができるようになるなど、学習に統計的手法を用いる現在のAI理論の限界が明らかになった。東ロボくんプロジェクトは「隣接発話らしさ」を利用して英語の会話文を説く手法など、数々の新しいアルゴリズムを生み出し、代ゼミセンター模試の英語の偏差値を41.0から50.5にまで成績を向上させたが、そもそもAIが「意味」を理解できない以上、性能向上には限界があり、東大合格は不可能と判断された。東ロボくんが東大合格レベルの英語力を持つには、N-gram言語モデルに代わる新たなブレイクスルーが必要となる(なお、アルゴリズムの限界と言っても、東ロボくんは偏差値が50を超えている時点で既に代ゼミセンター模試の全受験生の平均よりも英語ができる)。