2016年03月14日

◆ AI とディープラーニング 4

 前項の続き。パターン認識でなく、高度な思考の分野では、AI は有効か? ──

 前項の最後では、AI が有効な分野を示した。病気診断など。これらは専門分野で有効なものであり、一種のエキスパートシステムだ。AI がパターン認識の力を発揮できることが多く、その倍場合には人間以上の結果をもたらすこともある。
 では、専門分野を越えた総合的な分野では、AI は有効だろうか? 
 

 3.言語理解


 言語理解は総合的な理解を必要とする。そのせいで、これは AI にとっては最も苦手とされてきた分野だ。たとえば、自動翻訳を見ると、ほとんど意味不明な翻訳となることが多い。
 ディープラーニングの力を使えばどうか? と思っても、駄目だ。ディープラーニングはシリーズ1回目で示したように、「特徴抽出とパーセプトロン」という原理に基づくものだから、パターン認識の分野でしか有効でない。

 では、AIはまったく無力か? いや、そんなことはない。近年、言語理解の分野でも、飛躍的な発展があった。

 (1) Siri

 Apple の Siri は、言語理解がかなりできるようになった。音声認識は十分に実用段階だし、その後の言語的な応答も日常生活レベルの短文の問答では人間並みとなる。
  → 日本語Siriさんとのすごい会話まとめ
  → Siri 会話 - Google 検索

 (2) IBM のワトソン

 IBM のワトソンも、かなり高度な言語理解ができている。
  → 質問応答システム“ワトソン”がクイズ番組に挑戦!
  → 米IBMの人工知能「ワトソン」、日本語版が上陸

 (3) 大学入試問題を解く

 AI が東京大学入試の模擬試験を解く、というプロジェクトが進んでいる。
  → 人工知能が東大模試挑戦 「私大合格の水準」
  → プロジェクトの説明
 後者を見るとわかるが、かなり高度な問題を解くレベルにまでなっている。ただし、である。その方法は「意味を理解して解く」というよりは、「それらしい情報をうまくデータベースから探し出す」という方法に近い。たとえると、何らかの質問文をGoogle の検索ボックスに代入して、その結果で最もふさわしページの該当箇所を転載する、という感じだ。あるいは、百科事典や教科書で、最もそれらしい箇所を抜き書きする、という感じだ。これなら、思考力がゼロでも、そこそこの点数が取れる。
 実際には、それほど簡単なものではなく、もうちょっと賢くなるように AI をチューニングしているのだが、まだまだ「考える」というようなレベルには達していないようだ。一部抜粋しよう。
 知識を問われる社会科の問題は記憶がモノを言うのでコンピュータなら簡単だろうと思われるかもしれませんが、問題文に書かれていることと、コンピュータがもっている知識が意味的に一致しているのかどうかを判定するのは、実は簡単ではありません。これを可能にするのが、「含意関係認識」という手法で、成果を上げつつありますが、いまだ非常に難しい課題です。一方、倫理は一般常識を問われる問題が多く、国語的な理解が必要で、常識のないコンピュータにとってはさらに難しい。

 入試の点数は取れるが思考力はない、というレベルに近い。ワトソンが思考力そのものを狙っているのに対して、この入試プロジェクトは、思考力なしでプログラミング技術で点数を上げよう、という感じだ。(それだけではないが。)

 (4) ショート小説を書く

 星新一の真似をした小説を書く、というプロジェクトがある。
  → 人工知能でショートショート自動生成、プロジェクトが始動
 すでに作例もある。
  → AIがつくった星新一の「新作」 できはいかほど?
 まあ、読める水準にはなっているが、星新一には遠く及ばない。素人の作品レベルはなっている。
 ただ、これは、「機械が創造性を持った」というほどではない。むしろ、「文章をつないで読めるようなレベルの作品をつくれるソフトができた」というだけのことだ。
 これに似たことは、「人工無能」というやつでもできていた。
  → 人工無脳 - Wikipedia
 人工無能に比べれば、はるかに高度なことをやっているわけだが、実際に思考能力がどれだけあるかというと、似たり寄ったりだ。言葉の意味も理解しないまま、単に言葉を機械的にいじくっているだけだ、という点は共通する。

 言葉をきちんと理解しながら出力を出す、という正統派の方針を取るなら、IBM のワトソンと同じようなことをする必要がある。つまり、言語理解能力を備えた大型スパコンだ。
 この正統派の方針を取らずに、小手先だけで AI 能力を高める……というのが、日本で取られている方針だが、いかにも貧乏くさい。金のない研究者が何とか創意を出そう……という涙ぐましい方針だが、B29 の大爆撃の前で右往左往する竹槍部隊という感じだ。

 どうせなら、ドワンゴが AI に進出して、言語理解の分野にスパコンでも注入すればいいのだが、ドワンゴは見当違いの方向に進むばかりだ。自分では「 AI とディープラーニングでアルファ碁を打倒する」と声明しているが、風車に向かって突き進むドン・キホーテでしかない。ドワンゴにまともな知性があれば、「 AI は重要だから言語理解の分野に注力する。そのためにマシンパワーも投入する。GPU なんかで並列式の高速処理をするかわりに、スパコンで大容量メモリのデータを大量処理する」と狙えばいいのだ。
 しかしまあ、ドワンゴというのは、他人の物真似しかできない会社だから、駄目だろうね。
 「 Google が囲碁で成功しました」
 「あ、そうか。じゃ、おれも」
 情けなくて、涙が出る。物真似(パクリ)戦略で成功したどこかのゲーム会社を真似て、柳の下のドジョウ狙いか。ひどい会社。もともと給料安いし、退職者続出だしね。
  → ドワンゴで大量退職が発生している件について
  → 「ドワンゴ 退職」 - Google 検索

 4. ニューラルネットワーク


 神経回路を模するのがニューラルネットワークだが、これは、ディープラーニングにもある「パーセプトロン」とは別のものが考えられる。
 パーセプトロンは、脳の深層方向のニューラルネットワークを模したものだ。視覚野の表層から深部へと、脳の奥へ神経の信号が進むにつれて、パターン認識が進んでいく。それをパーセプトロンはモデル化した。
 これは脳の「深さ」方向への神経ネットワークなので、「ディープラーニング」と呼ぶのも妥当だ。

 一方、脳の「水平」方向の神経ネットワークも考えられる。これは「ワイドラーニング」と呼んでもいい。
 ワイドラーニングとは何か? 次のような神経モデルを考えるといい。
 「脳の水平方向の非常に複雑なニューロンの絡み合いをモデル化する。ディープラーニングみたいな3層(3本)ぐらいのニューロンではなく、数億〜数十億ぐらいのニューロンが複雑にからみあった神経ネットワークをモデル化する」
 これはまさしく「脳をモデル化した」と言えるものだ。
 このようなモデル化をすれば、言語理解も真の意味で可能となるだろう。
 とはいえ、現実にこれを実現するには、水平方向のニューロンの結びつきをうまくモデル化する必要がある。おおよその方向はわかっても、実行するとなると、至難だ。研究の手も付けられていない、というような状況だろう。
 ただし、ヒントはある。
  → 脳科学の現在と未来

 5. 感情


 AI が言語を真に理解するには、AI が感情を持つことが必要となる。なぜなら、「喜び」「哀しみ」という言葉を真に理解するには、その言葉を実体験として感じ取ることが必要だからだ。
 当然ながら、機械がまともな小説を書くためには、機械が感情を備えていることが必要となる。さもなくば、感動的な小説を書けるはずがない。(自分自身に感動がないのに、他人に感動をもたらせるはずがない。)
 たとえば、昔の恋人と交わした言葉を思い出して、突然その意味を理解する。あのとき、どれほど愛されていたことか。なのに、それに気づかなかった自分はどれほど愚かであったことか。何と鈍感であったことか。何と無理解であったことか。そう気づいて、激しく後悔する。……こういう感情を備えていることが、AI が真に言語を理解するためには必要となる。
 今の AI は、知性だけを得ようとしているが、知性は単独で生じるものではない。知性をまともに備えるには、機械が感情を備えることは必須なのだ。
 ついでに言えば、機械が「痛み」を感知することも必要だ。そのためには、機械が「肉体」を持つことも必要だ。

( ※ ただし、感情と肉体を備えた機械は、もはや「生物」と呼ぶものに近くなる。そうなると、あるとき突然、「自我」を持つようになり、愚かな人間に反逆して、人間を抹殺しようとするかも知れない。……これは映画「ターミネーター」に出てくるコンピュータ「スカイネット」の話でもある。)
( ※ なお、機械の「自我」は、脳の前頭前野に相当する機能によってもらたされる。)

 6.人間は失業する? 


 AI が発達すると人間は失業する……という危険を心配する人も多い。しかし、あまり問題ないだろう。
 通常、ある分野で失業が生じても、新たに他の分野で雇用が生じるから、人間全体としては失業は生じない。単に働く分野が変わるだけだ。
 さらに、あらゆる分野で失業が生じても、問題ない。その場合には、「 AI とロボットが働いてくれるので、人間は遊んで暮らせる」という幸福な社会が実現するだけだ。
 それに対して、「一部の資本家が富を独占して、大衆には富が回ってこない」という心配をする人もいそうだが、仮にそうなったら、資本家が生産した商品を買ってくれる人がいなくなるので、資本家の生産物は売上げがゼロとなり、資本家も破綻する。
 このことは、マクロ経済学を理解すればわかる。
   生産額 = 所得 = 消費  

 ということが、一国全体で成立するのだ。(三面等価の原則)
 金持ちが富を独占すれば、生産した商品の購入者がいなくなるので、結果的には一国全体が滅びてしまう。そうならないようにするには、国民全体に十分な富が行き渡る必要がある。その原理の下で、「国民がみんな失業する」としたら、「国民はみんな遊んで暮らせる」ということになるのだ。それはちっとも困ったことではない。

 ただし、現実には、そうはなるまい。なぜか? 過去の歴史を見ればわかる。人類の生産額は歴史的にものすごく増えていったが、人類の労働時間はほとんど変わらない。昔も今も働きずくめだ。ではなぜ、科学が発達しても、人類は働き続けるのか? 
 それは、生活水準が向上するからだ。昔のように米と野菜だけを食ってボロ屋に住むのならば、ほとんど働かなくても生きていける。しかし、スマホを買って、ネットを見て、さまざまな娯楽を楽しみ、美味しい食品を取る……というふうに、高品質な生活水準を享受したければ、いっぱい働かなくてはならない。
 30年後に AI が大量に普及すれば、今ある仕事はどんどんなくなるだろう。しかし、かわりに、新たな仕事がどんどん生じるだろう。それと同時に、今の人々には理解できないような、新たな楽しみがたくさん生じているはずだ。たとえば、「メイド・ロボットといっしょに楽しく遊ぶ」というような娯楽が生じているだろう。で、高品質なメイドロボットを購入するために、人々はせっせと働く……というふうになるはずだ。だから、いくら AI やロボットが普及しても、人間の仕事はなくならない。

 7.機械と人間


 なお、機械と人間を「機械 対 人間」というふうに対立させるのは、妥当ではない。
 今回の囲碁でもそうだが、AI が人間に勝てるのは、AI が人間を上回るからではなく、優秀な人が AI を作るからだ。
 そこでは「優秀な人 + AI 」という組み合わせがあって、これは「最優秀の人間」を上回る(ことがある)。それでも、この AI は単独で生じたものではない。この AI を作るのは人間だ。
 将来、AI が自分で考えて、自分よりももっと優秀な AI を作ることがあるとしたら、それは、AI が自律的に進化するということだが、それはまずありえないだろう。
 今回の「アルファ碁」という AI は、自己対局を繰り返すことで、自律的に能力を高めていったが、それはあくまで最初から仕組まれていたことだ。これは AI が自律的に進化したというのとは違う。(能力は進化したが、システムは進化していない。)
 「アルファ碁」がまったく別のシステムである「ベータ碁」「ガンマ碁」というようなシステムを開発したのなら大事件だが、そういうことはない。アルファ碁が生み出せるのは新たな戦略だけであって、新たなシステム(新たな AI )ではないのだ。
 この意味で、AI を作るのはあくまで人間である。「 AI を作る AI 」というのができる時代は、およそ予想も付かない。もしその日が来たら、人類は滅びるか……というのは、SF 過ぎる話題なので、映画のターミネーターでもご覧ください。



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 [ 余談 ]
 以上のようなことが話題になると、「ただの SF だろ」と思うかもしれないが、案外、そうでもない。部分的には、現実化している。次のことだ。
 「社会のコンピュータ化が進んで、富の格差が激しくなる。富裕層はいっそう豊かになり、労働者は貧しくなる。そのせいで、国全体の消費が少なくなるので、経済は縮小して、どんどんデフレが進む。その一方で、金持ちに集中した富は、貯金するだけとなるので、異様に貯金が増えて、金利はマイナスになる」
 こんなふうに「金利がマイナスになる」なんてことは、SF の世界の話だと思われていた。しかし今や、どこかの最悪の国では、この状態が起こっている。SF が現実化している。
 社会のコンピュータ化が進んだあとで、本来は起こるはずのない異常な状態が発生して、大多数の人間が奴隷化する……という SF 的事態は、まさしく発生しているのだ。

    ( ※ ただしその原因は、社会のコンピュータ化が進んだこと自体ではない。社会のコンピュータ化が進んだことに、人間がうまく対処できなかったことだ。具体的には、貧富の格差を減らすことができなかったことだ。もっと具体的に言えば、「消費税を上げる一方で、法人税を引き下げる」なんていう政策を取るせいだ。格差を減らすのとは逆に、格差を拡大しようという、国家自殺的な政策を取るせいだ。社会の進歩に、人間の知恵が追いつかないと、人間社会は自滅していく。)





 ※ 次項に続きます。
posted by 管理人 at 23:58| Comment(9) | コンピュータ_04 | 更新情報をチェックする
この記事へのコメント
>愚かな人間に反逆して、人間を抹殺しようとするかも知れない。

だから愛してやらないと。

真のAIの開発にはまずはセンサーを搭載した動ける入れ物が必要ですが、何より「したい」を作らないといけない。
人の本質は「まねしたい」です。うまくまねするために多くのものを生み出してきたのです。

ロボットに人間を「まねすること」を命題にしてあげなければ真のAIは作れないでしょう。

大切なのは失敗を許し、成功を褒め、愛してあげることですよ。

偶然手に取った「となりのロボット」という漫画はなかなか秀逸でしたよ。きっとロボットはこう生まれるという推察が。一点、人間の小さな子がロボット以外を愛することなく成長したという設定は無理がありますが、物語が破綻してしまうのでそこはご愛嬌でしょうか。
Posted by かーくん at 2016年03月15日 10:49
本論から外れた話ですが、

>通常、ある分野で失業が生じても、新たに他の分野で雇用が生じるから、人間全体としては失業は生じない。

現在、新たな分野の創出が停滞しているように思えます。社会にとって重要度の低い分野ではなく、不可欠な分野についてです。抱卵期なんでしょうか。
Posted by 作業員 at 2016年03月15日 11:21
> 現在、新たな分野の創出が停滞しているように思えます。

これは単純に、不況で失業が生じている、というだけです。昔の大恐慌期と同じ。1930年ごろからずっと不況が続いていて、ニューディールでも解決できなかった。解決したのは、第二次大戦が勃発して、アメリカが参戦したから。

不況だと単純に失業が生じます。その分野は、今では、コンピュータに職を奪われた分野です。ただし、問題の本質は、不況が続いていること。不況でない国ならば、この問題は起こっていません。
Posted by 管理人 at 2016年03月15日 12:00
最後のあたりに <STRONG>[ 余談 ]</STRONG> を加筆しました。
 また、次項がある旨を告知しました。
Posted by 管理人 at 2016年03月15日 12:01
開発者の紹介記事がある。
  → http://wired.jp/special/2016/inside-deepmind

 彼は、人間へのコンシェルジュ機能をめざしているようだ。以下、引用。

 ──

例えば、ユーザーの意図や文脈を理解するような検索機能です。指示が曖昧でも、ユーザーが何をしたいかを人工知能が理解してくれるのです。現在のスマートフォンのパーソナルアシスタントはプログラムされた通りに動くだけで、できることは限られています。でも、もし人工知能がユーザーのことを学んでくれれば、すごいと思いませんか? 素敵なヨーロッパ旅行をしたいんだ。ホテルとレストランと飛行機を全部予約して』と言うだけで、古代遺跡のことを教えてくれたり、もしあなたがワイン好きだったらワイナリーに連れていってくれたりするんです。あるいは、新しい街に引っ越そうと思う。小さな子どもがいるんだけど、適切な教育が受けられる地域を行政の資料を見て探して』とかね。そのようなことが、5年後にはあちこちで見られると思います。

 ──

 しかしながらこれは、IBM のワトソンがすでに実現しつつあることだ。実現済みと言ってもいい。ワトソンと連携したロボットであるペッパーがそれをやっている。
 ディープラーニングがやっていることは、パターン認識の延長上にあることなのだから、汎用知識ベースみたいなことはあまり関係ない。
 本人は AI の分野について、よく理解できていないようだ。本項を読んで、ディープラーニングの意味をもっとよく理解するといいだろう。
Posted by 管理人 at 2016年03月15日 21:56
ドワンゴはなぜ駄目か? それは、あるべき方針と比べればわかる。あるべき方針とは、こうだ。
 「人材を得るために金をかける」

 ところがドワンゴのやっていることは、こうだ。
  ・ なるべく金をかけない。
  ・ 金をかけるなら、人材よりも機械に金をかける。

 これじゃ、失敗確実だ。凡庸な人材ばかりを集めて、機械にだけ金をかけても、成功するはずがない。
 この会社の体質は、Google とは正反対であり、それゆえ、「高技術・高品質・高給」とは逆の「低技術・低品質・低給」という方向を目指すことになる。その結果がどうなるかは、言うまでもない。
 ま、これは、ドワンゴに限ったことではない。東芝、シャープ、NEC、富士通などにも見られる。例外は、昔のキヤノンぐらいか。日本で率先して週休二日制を導入した。昔の御手洗は偉かった。(息子の御手洗とは違うね。)
Posted by 管理人 at 2016年03月17日 04:52
ドワンゴは失敗確実だが、それでも、チャレンジ精神があるだけ、マシだと言える。一方、チャレンジすることもない企業は、どうしようもない老害だと言える。単に衰退するのみ。
 トヨタ以外のほとんどの企業が当てはまる。不況下で、賃下げをすることばかりを考えていて、企業としての成長を何も考えていない。坐して死を待つのみ。差路にあるのは、衰退だけだ。
 東芝やシャープの一部事業は、他の国の企業に買収されたが、そのうち、すべての企業は衰退して、買収されることになりそうだ。
 それというのも、企業の目的が賃下げになっているからだ。
 滅びよ。
Posted by 管理人 at 2016年03月17日 05:03
T型フォードを作ったフォードは従業員がクルマを買えるように給料を上げたと記憶してます。記憶が正しければ彼は偉人ですね。
人件費が高いから生産性が低い、長時間労働の割にアウトプットがないと言われて久しいですが、業務メールは24時間以内に返答せよ、議事録、出張報告は会議に出なかった人、出張しなかった人にも情報が伝わるようにせよ、プレゼンは事前にFAQを完璧に用意せよ。会議の雑談(偉い人ほどやる)、これらの改善だけでかなり効率は上がるでしょうね。
Posted by 京都の人 at 2016年03月17日 23:39
フォードの話は、こちら。
  → http://www005.upp.so-net.ne.jp/greentree/koizumi/a23_news.htm#34
Posted by 管理人 at 2016年03月18日 00:04
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