人工知能のOS化への期待とAIの限界

2018年11月に私の投稿でシンギュラリティについて次のように書きました。

シンギュラリティ(技術的特異点)とは、人工知能が発達し、人間の知性を超えることによって、人間の生活に大きな変化が起こるという概念を指します。シンギュラリティという概念は、人工知能の権威であるレイ・カーツワイル博士により提唱された「未来予測の概念」でもあります。

シンギュラリティの概念は巾が広く現実離れした単なる空想でしかないものと比較的現実的な実現可能な範囲の予測などが混在します。レイ・カーツワイル博士は比較的実現性を重視した未来予測を説いています。ただターゲットを2045年としている点で空想的と見られる傾向があるのです。

この投稿に関してシンギュラリティが果たして空想なのかどうか調べ始めました。
その結果人工知能(AI )について2つの方向から考えてみました。その一つはニューロコンピュータの現状です。2つ目は人工知能のOS化についてです。

■ ニューロコンピュータの現状
非ノイマン型コンピュータ=ニューロコンピューターは2014年に発表されたIBM SyNAPSEで現実化しました。このチップは100万個の人工ニューロと2億5千6百万の人工シナプスから構成され一個一個の素子が多数のシナプスで連携しているので、並行処理が可能となった。このチップを使えば膨大な情報量の画像や音声を素早く、低電圧で認識・認知できる。将来的には人間の脳の活動の一部を置き換えることが出来るでしょう。

ニューロチップは、AI・IoT・ディープラーニングなどの要とも言われています。人の脳を手本とした機械(AIやIoT製品など)が普及すれば、より安全な生活を送ることが出来ます。特に、「自動運転」や「災害対策用ロボット」に用いられれば、人と同じように、もしくはそれ以上の処理スピードで解決や対策方法を導き出してくれるからです。アニメや映画で見たSFのような世界が、一歩現実へと近づいてきます。
ちなみにですが、2020年頃には技術の進化により、現在の仕事から約30種類もの仕事がなくなるのではないかと言われています。

■ 人工知能のOS化はいつ実現するか
まず、AI の要素技術はといえばビッグデーターとディープラーニングの研究であり、さまざまなビッグデータの特性に合わせて特徴量をうまく生成させるようにする研究が人工知能の中心となっているのです。

このようなAIは、自動運転、画像認識、音声認識、信用スコア、医療、軍事などの幅広い分野で実用化がどんどん進んでおります。

AIの開発競争の状況を見ますと、アメリカのAAAI(人工知能学会)では5000人のメンバーが研究を進めている一方、日本のJSAI (人工知能学会)には3000人の研究者が所属しております。

これだけ見ればアメリカに決して劣らないと見えますが、残念ながら日本はモノ作り優先の思想が強いこと、グローバルなトレンドを作るのが不得手であることなどで、このままでは開発競争から遅れていくのが目に見えております。

人工知能開発で今最も注目される分野といえば、表題の人工知能のOS化であることは間違いありません。
汎用的なOS(Widows)をマイクロソフトが作り、デバイスをIBMが担当したことでコンピュータが飛躍的に発展したことを考えると、人工知能のOS化が如何に重要な課題かが分かるはずです。

特徴表現学習などの学習アルゴリズムが基礎になる汎用的OS化が進めばいろいろなアプリケーションがこれに乗り、機能追加が飛躍的に広がることは明らかです。
さらにこのOSを独占した企業があれば、その発展性はマイクロソフトの比ではないでしょう。

ロボットならその動作から中身を推測することができます。しかし学習結果から学習アルゴリズムを推定することはほぼ不可能です。ちょうど人間の脳をいくら調べても、知能のアルゴリズムがわからないのと同じなのです。

汎用的なOSをおさえておくと、土台ができていれば、アプリケーションの開発・修正・更新が圧倒的なスピードで実現できます。
例えば、自動運転にしても道路交通法が変わったり異常気象で道路条件が変わっても、個別の条件に沿ってルールを書き換えるよりも、すでに学習された特徴表現を使って学習したほうが圧倒的に早いはずです。

汎用的なOS部分を独占すれば各機能を実現するアプリケーションの製造コストが劇的に下がるのです。

■ 人工知能の限界
前項の希望的観測にもかかわらず、人工知能については、脳科学を勉強してきた私にとって限界を感じざるを得ません。以前にも説明しましたが、人体は40億年の生命の歴史のなかで語り継がれた複雑極まりない存在です。脳細胞が1千数百億個存在し多様で複雑な伝達様式を持っていることをみれば、「シンギュラリティ=人工知能を万能」と考えるわけにはいかないと思います。

前項で述べた「ちょうど人間の脳をいくら調べても、知能のアルゴリズムがわからないのと同じなのです」と云う件がそれを物語っております。

重要なことは、言語が表象であることです。言語は多様な意味を持ちます、その意味は人間相互間のコミュニケーションの中で、その場その場で固定されるものです。オープンダイヤローグとAIの結合などあってもおかしくないでしょう。

■ 林修先生が絶賛した本「AI vs.教科書が読めない子どもたち」
著者は国立情報学研究所 ・AI研究者の新井紀子教授、たまたまこのホームページ「八景島ツイート」を同研究所で開発したCMS・Netcommonsで作っていたので、新井紀子教授の講演を何度か聞いたことがあります。学校の先生がこのアプリを使っていた関係で先生が多く講演を聞いていたのを覚えています。ある学校の先生の話に感動されて、教授が涙した場面に遭遇したことが思い出されます。AI研究者には珍しい人間性にあふれた方だと感じました。

本の内容は長くなるのでまたの機会に譲りますが、次のような読者感想文を引用させていただきます。

この本ではAIが将来可能になることを予測し、それによって起こりうる問題を提起している。
意外だったのはAIには読解能力がないということ。つまり人の気持ちが分からないため、特定の分野においては大きな成果を上げるが、そうでない分野には入り込めないことが予測される。
しかし教科書すら読めない人が増えているため、人間の業務がAIに取って代わられると危惧している。
これは子供だけでなく、大人もであろう。
AIの進歩で悲観的になることも楽観的になることもなく、どうすればAIに取って代わられないかを考えるべきと感じた。

反面、読解力という知能のベース部分は疎かにされた結果が、本書で書かれている中高生の深刻な状況に繋がっていると思われます。
(読解力は今のところ数学で記述できず、計算機であるAIが獲得できない人間固有の能力だと書かれています。)
そして、私も、読解力がないままひたすら暗記する学習法を続けた結果、「応用が効かない」「問題文が理解できない」状況に陥っていることに気づきました。愕然としました。

本書は、AI技術に関するよくある誤解を取り上げ、現時点におけるAI技術そのものの限界についてを解説する一方、AIが将来人間の仕事の大部分を代替し、結果社会は、失業者や最低賃金で働く人々が増えていくという可能性を指摘したものである。著者は、数理論理学を専門とする研究者だ。
ホワイトカラーが担っている仕事の多くで、AIが人間の強力なライバルになっていくであろうことは、多くの識者から指摘されている。これに対し著者は、数学者の立場から、AIが人間の仕事のすべてを肩代わりすることは当面起きないとまずは指摘する。なぜなら、AIとは単なるソフトウェア、つまり計算機であり、データに基づいて確率計算をしているだけであって、人間の会話や記述の「内容の意味」を理解していないからだ。人間の脳が認識していること全てを数学の数式に置き換えることなどは不可能なのだから、シンギュラリティなど到来しないし、ましてやAIが人間の仕事の全てを引き受けたり、自らが意思を持ったり、自己生存のために人類を攻撃することなどは起こり得ないと著者は断言する。意味を理解できない、計算しかできないAIは人間とは異なり、柔軟性や発想力、応用能力などを持っていないのだ。

まず初めにAI、を正しく理解しよう。と始まり、次にAIの得手、不得手を知ろう。そして、人間である私たちの側がAIと共存できるために何が欠けているのかを子どもの学力を覗いてみることで気づきを得よう、と進みます。
すると、現在の教育方法はAIが得意とする領域の能力と同じ方向の能力を拡張させていることが見えてくる。
AIの得意領域ではAIには歯が立たないのに。
今後はその能力(スピード、記憶量、正確性)をおそらく人間は手放してAIに譲らなくてはならざらなくなる。
だからその方向ではなく、AIの不得手な認知→思考→想像、創造力を身につけて行かなくてはいけないし、それらの能力を築くための基礎的能力になる読解力が必要になる。

社会

Posted by 8kei