人工知能のブームは期待感が先行

内外の自動車メーカーが自動運転のテストを始めたり、人とコミュニケーションできるロボット「Pepper」の販売が開始されたりするなど、ここ数年、人工知能に関する話題が増えている。人工知能を使った製品・サービスへの期待は、日増しに高まっているようだ。

その一方で、人工知能が人間の仕事を奪い、最終的には人間を駆逐してしまう危険性について言及する研究者も存在する。例えば、今年の7月、天体物理学者のスティーブン・ホーキング博士、テスラ・モーターズの創業者・イーロン・マスク氏、Appleの共同創設者・スティーブ・ウォズニアック氏らが、自律型兵器の禁止を訴える書欄を公開した。

人工知能がもたらす未来がどのようなものになるのか、われわれ人間にとってそれは望ましい未来なのかということも、いまだ解決していない疑問である。

「人工知能は、これまで地道に研究が進められてきた分野であって、最近になって突然始めたものではありません。しかし、このところ急に人工知能がブームになり、多くの人から注目されるようになったと感じています」と語るのは、東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻准教授の松尾豊氏だ。

東京大学大学院 工学系研究科 技術経営戦略学専攻 准教授 松尾豊

松尾氏は、人工知能とWeb工学を専門としており、これまで人工知能(推論、機械学習、ディープラーニング)、自然言語処理、社会ネットワーク分析、ソーシャルメディア、Webマイニング、ビジネスモデルの研究を行ってきた。

「認知」できるようになった人工知能

人工知能の研究が始まった1950年代から、さまざまな研究が進められてきた。それらの中で、脳の神経活動をモデル化したニューラルネットワークや深化の過程をシミュレートする遺伝的アルゴリズムなども開発された。また、人工知能を「仕事」に活用できないかという観点からの研究も行われ「エキスパートシステム」という職業に特化したシステムも開発されてきた。

しかし、これらの人工知能は、コンピューターで処理できるように、あらかじめ人間が判断の条件を定義しておくなどの前準備が必要だった。つまり、人工知能は限られた領域においては効果を発揮できるものだったが、そのためには必ず人が介在し、準備をする必要があったのだ。

「例えば、人間は"机"を見た時に机だと"認知"します。ちゃぶ台やカウンターテーブル、場合によっては何かに板を渡しただけのものであっても、それを机だと認識できます。しかし、人工知能はそうではありません。"四角い板に4本の足がついているもの"といったように、まず"机"を定義する必要がありましたし、それ以外のものを机と認識することはできませんでした。これは、コンピューターが机の"特徴量"、言い換えれば、机そのものの本質や概念を自分で作ることができなかったことに起因します。ここに、人工知能の壁がありました」と、松尾氏はこれまでの人工知能について説明する。

ものづくり」と相性がよい人工知能

ここ数年、科学者たちの間で研究されてきたのが、この「人工知能の壁」を突き破る技術「ディープラーニング」だ。このディープラーニングを用いることで、特徴量を抽出できるようになったのである。

これによって、人工知能はついにこれまで不可能とされてきた「認知」ができるようになった。先述の例にあてはめれば、"四角い板に4本の足が付いていないもの"でも"これは机として使われているもの"と認知できるようになったのだ。人工知能が認知を獲得して何が起きるのかというと、これまで必要とされてきた「人の手」が不要になり、人工知能が単体で機能できるようになる。

その具体例が、「顔認識」だ。これまで顔認識においては、人工知能よりも人のほうが優れていた。しかし最近では、人工知能のほうが高い精度の結果を出すようになったのだ。もちろん、まだ静止画から特徴量を抽出できるようになったというレベルだが、近い将来、現実世界からも特徴量を抽出できるようになるだろう。

ディープラーニングをきっかけに、これまで停滞していた人工知能の研究が、再び前進を始めたといっても過言ではない。現在、人工知能の研究は、驚くべきスピードで進められている。

行動と結び付いた人工知能の適用範囲は、想像以上に広い。農業や工業、建築など、これまで人間でなければ作業できなかった現場においても、機械が代行できるようになる可能性が高いのだ。しかも、コストは圧倒的に低くなり、品質のばらつきも抑えることができる。そういった点では、冒頭で説明した「人工知能が人間を駆逐するかもしれない」という専門家の指摘は、ある意味、当たっているのかもしれない。

とはいえ、人工知能ができる仕事は、人間が行ってきた「作業」を代行することのみだ。人間が進化の過程で獲得してきた感情や本能が関係する業務は、決して人工知能がとって代わることはできない。

「これからの社会では、感情の部分がよりフォーカスされるようになるでしょう。人間はより人間らしい業務に集中できるようになるはず。言い換えれば、人間力がより重視されるようになると思います」と松尾氏は指摘する。

「人工知能は、今後"行動"や"言語"と結び付いていくでしょう。"ものづくり"の現場にとって、"行動"と結び付いた人工知能のサポートは必要不可欠なものになっていくと思います。人工知能が、日本の経済活動において強みになることは間違いありません」と、松尾氏は語る。

しかし残念ながら、現在は人工知能の急速な研究スピードに現場が追いついていない状況だ。「エンジニアの数が、まだ圧倒的に足りていません。エンジニアの育成には、一刻の猶予もありません」と松尾氏は証言する。そのために、東京大学では専門の教育を開始しているとのことだ。

繰り返しになるが、人工知能のビジネス利用は、「ものづくり日本」にとっての強みになる。産学連携を進めて研究を進めていくことで、この隔たりもクリアできるようになっていくだろう。東京大学の教育が、その一端を担うことは間違いない。