人工知能開発ではどうやって人間に近づくのか

AIが人間に近づくためのプロセスとは

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連載:逆説的AI論

Vol.1

三宅陽一郎(ゲームAI開発者)×境目研究家・安田佳生

AIは人間を超えられるのか

境目研究家の安田佳生氏が、逆説的にAIの可能性を探る対談企画。今回の相手はAIの専門家・三宅陽一郎氏。AIの知見は「素人以下」という安田氏は、多様な観点から人工知能の可能性を追求し続ける三宅氏にどう迫るのか…。1回目のテーマは、ズバリ「そもそもAIは人間を超えれるの?」。

そもそも人間を超える人工知能はできるのか

安田 「AIと哲学」というテーマで本を書かれてますよね。

三宅 はい。

安田 個人的にすごく興味深いんですけど。

三宅 ありがとうございます。

安田 AIって、進化し続けたら自我に目覚めるんですか?いや、そもそも自我とは何なのか。その答えは出てるんですか?

三宅 まだ段階的な答えしかありません。

安田 段階的な答え?

三宅 知能って、玉ねぎの皮みたいに一皮むくとまた新しい中身が出てくるんです。

安田 はあ。玉ねぎ?

三宅 外側からだんだんと本質に向かって、一歩一歩ですけど結論を出しつつあります。

安田 じゃあ、いずれ自我とは何かが分かる日が来る。

三宅 そう簡単にはいかないです。知能は「環境と内部の境界にある」というのが出発点なんですけど。

安田 環境と内部の境界?

三宅 内部を持つのは生物にとって本質的な事なんです。

安田 内部っていうのが、よく分からないんですけど。

三宅 生物にとっては身体、会社でいえばシステムですね。

安田 なるほど。身体のことですか。

三宅 はい。その周りに外の環境があって、内部を保とうとする。同時に内部を動かそうとする。「それが知能である」いうところが出発点です。

知能を追求するには身体が不可欠

安田 身体を保つことと、身体を動かすこと。それが知能の目的だと。

三宅 そういう定義の元に研究を進めていく中で、やっぱり身体っていうものが知能にはどうしても必要だってことになりまして。

安田 身体を抜きに知能だけを研究していても、完璧なAIにはたどり着けないと。

三宅 たとえば「物理的な時間」と「知能の持つ時間」は違う時間だと考えられています。

安田 え?どういうことですか。

三宅 どうしても数学/物理の人は時間を点や線のように扱ってしまう。でも知能の中では多重にいろんな時間が流れてる。

安田 多重な時間?

三宅 物理的な流れもあれば、食べ物の流れもありますし、3年前に殴られた記憶がいまぱっと浮かんできたり。

安田 過去から未来へという一本道ではないと。

三宅 知能が持つ主観的な時間はすごく迂回する。何重にもとぐろを巻いて流れている。

安田 う〜ん。難しい。ちなみに人工知能って、どうやって出来てるんですか?

三宅 実際の知能みたいに、人工知能にもたくさんの階層をつくっていきます。

安田 階層ですか。

三宅 はい。一番下は動物的な知能。賢いキャラを作るにしても、一番下には「お腹がすく」とか「敵と戦う」とか、そういう本能的なものをつくります。

安田 それはどうして?

三宅 なぜかというと、それ以外に世界と結びつける方法がないからです。正義とか抽象的なものでは結び付けられない。

安田 なるほど。現実世界と繋がってるのは、そういう生々しい部分だと。

三宅 一番下は本能的で、いきなりガブっと噛んだり。ちょっと上に行くと1分待とうかなと、上から見て抑制する自分がいる。

安田 ちょっと考える余裕ができると。

三宅 さらにもうちょっと上になると、今度は1時間単位でものを考えられる自分がいて。さらにその上には一年単位で考えられる自分がいる。

安田 時間軸がどんどん伸びていくと。

三宅 はい。そして抽象化していきます。一生という概念を考えられたり、「生きるべきか死ぬべきか」みたいなこと考えたり。

安田 へえ。人工知能って、そうやって出来てるんですね。

三宅 私たちは、そういう風にフルセットで用意していきます。

抽象的な知能だけでは人工知能はつくれない

安田 全ての人工知能が、そういう構造というわけじゃない?

三宅 一番上だけの「抽象的な知能」だけで人工知能を作るというのは、西洋の伝統的な人工知能。それだと現実でなにも動かすことはできない。

安田 動かせないんですか?

三宅 ロジック的な思考しかできない。正義とはなんだ、とか政治はどうとか、そういう知能があったとしてもコップひとつ掴めないというのが現実です。

安田 なるほど。じゃあ、動物にあるような本能を、AIにも作ってあげる必要があると。

三宅 本能というのは生物学が追求してきたことで、生物は環境の中で特定の特徴と結びついているという考え方です。

安田 特定の特徴と結びついている?

三宅 例えばカメレオンは森のことをなにもかも分かっているわけでなく、ただアメンボの動きにすごく敏感に反応することができる。

安田 アメンボの動き?

三宅 それを察知すると舌がベロっと出る。つまり「特定のものを見つけ、特定のアクションをする」というひとつのセット。それを機能環と言います。

安田 きのうかん?

三宅 例えばサルはリンゴを見たらガブっと食べる。蚤は湿気があったらかみついて血を吸う。そうやって動物たちは環境の特定の側面に対してセンサーが出来上がっている。だからうまく行動がとれるわけです。

安田 なるほど。それが本能の正体であると。

三宅 高度になるほどいろいろなものとの結びつき方が構成されて、その集合体のことを環世界と言います。

安田 かんせかい?

三宅 簡単にいうと動物たちのもつ主観的世界ですね。その理論をそのまま人工知能に持ってくる。そうすると人工知能の一番下が出来上がる。

安田 たとえば?

三宅 例えば椅子であればここにこういう風に座るとか、食べ物があれば唾液が出て食べるとか。関係性をひとつひとつ人工的につくっていく。それによって一番下に人工的な環世界をつくっているわけです。

安田 つまりAIの中には、いろんな生物に共通する人工的に作った本能があるってことですか。

いろいろな立場がある人工知能

三宅 人工知能にもいろんな立場があって、アルゴリズムだけでいいという人たちもいるんですよ。

安田 私もそういうイメージでした。すごく計算が早いとか。分類が正確だとか。

三宅 検索エンジンとか、リコメンドシステムとか、自動翻訳とか。知的機能を実現するだけでいいっていうのは、広義のAIです。

安田 そういうAIの捉え方もあると。

三宅 はい。私がやっているAIはもっと狭くて、「ホントの知能を作り出すベースには本能がある」という立ち位置です。

安田 なんか深いですね。

三宅 僕がやっているゲームキャラは、ホントの知能を身体ごとつくりだそうというアプローチです。

安田 身体ごと作り出す?

三宅 はい。リアルタイムで体が動かないといけないので、抽象的なロジックだけでは足ひとつ動かせない。数学の問題を解けても体を動かすことができない。

安田 だから本能から作っていく必要があると。

三宅 本能的なものは待ったなしです。身体の、脳でいうと中心の部分。体を動かすとか、欲求があるとか、そこをまずつくってしまう。

安田 もはや生き物ですね。

三宅 私がやってる狭義の人工知能はそうです。つくっていく時に、まず身体認識をやらせます。

安田 身体認識とは?

三宅 例えば「自分の手がどこまで届くのか」は動かさないと分からない。走ってみて走るスピードがどれくらいか、どれくらいの幅であれば飛べるのか。

安田 そういうことを実際にやらせてみると。

三宅 それによって自分の身体能力と身体を把握する。それができると新しい場所へ行ったとき、あの辺なら飛べる、この崖なら登れる、ということを自分自身で判断できる。

安田 おお!なるほど。たとえば将棋に使われる人工知能はコマを動かすだけですけど、あれもベースには本能があるんですか?

三宅 あれはどちらかというと広義の人工知能ですね。体といってもホントのフィジカルな体ではなく、純粋にロジックだけになってる。

安田 計算機に近いと。

三宅 ほとんどの人工知能はそっち側で広義な方です。身体ごとフルセットの人工知能って、実際のところ人造人間ロボットとゲーム以外にはないんです。

安田 その割合はどれぐらいなんですか?

三宅 大体5パーセントくらい。広義の知的機能の方が実用的ですから。リコメンドしますとか自動翻訳しますとか将棋やってしまうとか。いわゆる単機能型ですね。

安田 三宅さんは「身体を伴った人工知能こそが、本当の人工知能」という立場ですか。

三宅 僕はそう思っていますけど、それは出来ないという人もいる。知的機能が100%だという立場の人もいる。この辺は人工知能をやっている人の中でも意見は分かれています。

安田 本能とか身体とかがあったほうが、ロマンがありますけどね。

三宅 マービン・ミンスキーという人工知能の創始者は狭義の人工知能の立場を取っていて、ことあるごとに機能型を批判していました。単機能アルゴリズムは人工知能と言わないよと。

安田 それが人工知能を考え出した人の定義なんですね。

三宅 はい。もう亡くなられましたけど。僕はとても共感しています。(続く

PROFILE

AI専門家

三宅陽一郎(みやけよういちろう)

京都大学で数学を専攻、大阪大学(物理学修士)、東京大学工学系研究科博士課程(単位取得満期退学)。2004年よりデジタルゲームにおける人工知能の開発・研究に従事。 理化学研究所客員研究員、東京大学客員研究員、九州大学客員教授、IGDA日本ゲームAI専門部会設立(チェア)、DiGRA JAPAN 理事、芸術科学会理事、人工知能学会編集委員。 著書に『人工知能のための哲学塾』 『人工知能のための哲学塾 東洋哲学篇』(ビー・エヌ・エヌ新社)、『人工知能の作り方』(技術評論社)など。 連続セミナー「人工知能のための哲学塾」を主催。最新の論文は『大規模ゲームにおける人工知能』(人工知能学会誌 Vol.32, No.2 Web AI書庫でWeb公開)。また人工知能 学会「私のブックマーク『ディジタルゲームの人工知能 (Artificial Intelligence in Digital Game)』」に寄稿している. 

PROFILE

安田佳生

境目研究家

安田佳生(やすだよしお)

1965年、大阪府生まれ。高校卒業後渡米し、オレゴン州立大学で生物学を専攻。帰国後リクルート社を経て、1990年ワイキューブ設立。2006年に刊行した『千円札は拾うな。』は33万部超のベストセラー。新卒採用コンサルティングなどの人材採用関連を主軸に中小企業向けの経営支援事業を手がけたY-CUBE(ワイキューブ) は2007年に売上高約46億円を計上。しかし、2011年3月30日、東京地裁に民事再生法の適用を申請。その後、境目研究家として活動を続けながら、2014年、中小企業に特化したブランディング会社「BFI」を立ち上げる。経営方針は、採用しない・育成しない・管理しない。

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