人工知能 は 人間 を 超える か Chapter07(5)

人工 知能 技術 は 汎用性 が 高い ので 、ひとつ の 企業 、ひとつ の 産業 だけ で 研究 開発 の 投資 が 割に合う か と いう と 、難しい かも しれない 。

むしろ 複数 の 企業 、複数 の 産業 が 協力 して 取り組む 必要 が ある と 思う 。

現在 、ディープラーニング に 代表 さ れ る 特徴 表現 学習 の 研究 は 、まだ アルゴリズム の 開発 競争 の 段階 である 。

ところが 、この 段階 を 越える と 、今度 は データ を 大量に 持っている ところ ほど 有利な 世界 に なる はずだ 。 そう なる と 、日本 は おそらく 海外 の データ を 持っている 企業 に 太刀打ち できない 。 世界 的な プラットフォーム 企業 が 存在 し ない から だ 。 そう なる 前 に アルゴリズム の 開発 競争 の 段階 で できるだけ アドバンテージ を 持つ 必要 が ある 。 逆転 まで の 時間 は それほど 残されて いない 。 ここ まで 読んで いただいた 方 に は 、私 が 伝えたかった メッセージ が 届いた だろう か 。

人工 知能 の 60 年 に 及ぶ 研究 で 、いくつ も の 難問 に ぶつかってきた が 、それら は 「特徴 表現 の 獲得 」と いう 問題 に 集約 できる こと 。

そして 、その 問題 が ディープラーニング と いう 特徴 表現 学習 の 方法 に よって 、一部 、解かれ つつ ある こと 。 特徴 表現 学習 の 研究 が 進めば 、いままで の 人工 知能 の 研究 成果 と あわせて 、高い 認識 能力 や 予測 能力 、行動 能力 、概念 獲得 能力 、言語 能力 を 持つ 知能 が 実現 する 可能性 が ある こと 。 その こと は 、大きな 産業的 インパクト も 与える であろう こと 。 知能 と 生命 は 別の 話 であり 、人工 知能 が 暴走 し 人類 を 脅かす ような 未来 は 来ない こと 。 それ より 、軍事 応用 や 産業 上 の 独占 など の ほうが 脅威 である こと 。 そして 、日本 に は 、技術 と 人材 の 土台 が あり 、勝てる チャンス が ある こと 。

人工 知能 が 開く 世界 は 、決して バラ色 の 未来 で も ない し 、決して 暗黒 の 未来 で も ない 。

人工 知能 の 技術 は 着々 と 進展 し 、少しずつ 世界 を 豊かに して いく 。 明日 、いきなり 人工 知能 が 世界 を 変える わけで は ない し 、かといって 、その 技術 の 進展 を 無視 する こと も できない 。

読者 の みなさん は 、「 はじめ に 」 で 述べた 「 人工 知能 の 大きな 飛躍 の 可能 性 」、 つまり 宝くじ が 当たる かも しれない 未来 を どう とらえた だろう か 。

ディープラーニング という 「特徴 表現 学習 」が 、人工 知能 に おける 大きな 山 を 越えた と すれば 、この 先 、人工 知能 に 大きな 発展 が 待って いても おかしく ない 。

さまざまな 産業 で 大きな 変革 を 起こす の かも しれない 。 長期 的に は 、産業 構造 の あり方 、人間 の 生産性 と いう 概念 も 大きく 変える の かも しれない 。

一方 で 、「冷静に 見た とき の 期待値 」、つまり 宝くじ を 買って 平均的に 返ってくる 金額 に ついて 、どう とらえた だろう か 。

どんなに 人工 知能 の 可能性 を 低く 見積もった と しても 、最低限 、多くの 産業 で ビッグデータ化 は 進む だろう 。

そして 、そこ に いままで 人工 知能 が 培ってきた 探索 や 推論 、知識 表現 、機械 学習 の 技術 が 活きる はずである 。 少なくとも 、いくつか の 分野 で は 、これまでの 専門家 を 超える ような 人工知能 の 使い方 が 出てくる だろう 。 この ２ つ の 可能性 を 考えた とき 、この 宝くじ は 決して 悪い もの で はない と 思う 。

人工 知能 の 未来 、人工 知能 が つくり出す 新しい 社会 に 賭けて も いい と 思わない だろう か 。

人工 知能 は 人間 を 超える の か 。

答え は イエス だ 。 「特徴 表現 学習 」に より 、多く の 分野 で 人間 を 超える かも しれない 。 そう で なくて も 、限られた 範囲 で は 人間 を 超え 、その 範囲 は ますます 広がって いく だろう 。 そして 、これ を 生かす も 殺す も 、社会 全体 を 構成する われわれ 自身 の 意思 次第 だ 。

停滞 する 日本 の 産業 。

高齢 化 する 社会 。 シリコンバレー に 圧倒的な 遅れ を とる 日本 の 情報 技術 。 日本 が １９８０ 年代 に 人工 知能 に 多く の 資金 を 投資 し 、それ が 人材 という 形 で 広がり を 迎えて いる こと 。 その 中 で 迎えた 人工 知能 の ３ 回目 の 春 。 この 状況 を もし 打開 できる と すれば 、その カギ を 握る の は 「人工 知能 の 活用 」で は ない だろう か 。

読者 の みなさん に は 、それぞれ の 仕事 や 生活 の 中 で 、人工 知能 を どのように 活かして いけば よい か 、活かす こと が できる の か 、ぜひ 考えて みて ほしい 。

人工 知能 に よって 、この 社会 が どう よく なる の か 、どう すれば 日本 が 輝き を 取り戻す の か 、考えて ほしい 。 そして 、人工 知能 の 現状 と 可能性 を 正しく 理解 した 上 で 、ぜひ 人工 知能 を 活用 して ほしい 。 それ が 本書 で 伝えたい メッセージ である 。 最後に 、いま 人工 知能 が 春 の 時代 を 迎えている の は 、過去 に 人工 知能 の 研究 を 行ってきた 研究者 たち の たゆまぬ 努力 の おかげ である 。

冬 の 時代 に も 人工 知能 の 夢 を 諦めず 、後進 を 育て 、研究 を 続けてきた 方々 の おかげ である 。 先人 に 心から の 敬意 を 表したい 。 創造 活動 支援 システム 、 あるいは より 広く 世界 の 分 節 問題 に 関して 研究 を して いる 研究者 に 、 東京 大学 教授 、 元人工 知能 学会 会長 の 堀 浩一 氏 が いる 。

（＊注 55） The Current State of Machine Intelligence , December 11 ,2014 (http://www.bloomberg.com/company/2014-12-11/current-state-machine-intelligence/)

（＊ 注 56） アンドリュー ・ パーカー 『 眼 の 誕生 カンブリア 紀 大 進化 の 謎 を 解く 』（ 草 思 社 、２００６ 年 ） 。