【東京会場】松尾豊講義レポート

2017.10: 30

未来授業の一限目を飾るのは人工知能学者の松尾豊先生。彼が私たちに開く今回の授業のテーマは「人工知能の急速な発達は、社会の何を変えるのか？」。

【人工知能を考える前にまず人間について考えてみる】

「人間の“知能”とは何か？」。授業の冒頭、松尾先生は学生たちに、この哲学的な問いを投げかけた。人工知能という言葉はよく耳にするが果たしてその人工知能が目指すべき場所である知能とはそもそも何なのか。
この問いに対して学生たちは「相手の感情を汲めること」「能力を組み合わせて実行できること」など様々な答えを出した。しかし松尾先生は「それは動物にも出来ませんか？」と一言。「人間にしかできないこと」と言われると、皆、口をつぐんでしまう。人間であるにも関わらず人間らしさを実は理解できていなかったと気付かされる問いに学生たちは衝撃を受けた。
そんな中、松尾先生は、知能を「予測能力」と定義した。これは一体どういうことなのか。松尾先生が言うにはこうだ。
「例えばここに一つのリンゴがあるとします。私たちはこのリンゴを食べなくても毒が入っていないし、美味しいと予測を立てることができます。それはなぜなのか？」
この例えの答えが「予測能力」である。
私たちの脳は、自分が見たものや経験したことを抽象化し、さらに言葉を使って他者と共有することで、未知のものに予測を立てる能力がある。赤く丸い物体を見て、リンゴ（リンゴとはどんなものか、食べられるのか等）であることを認識する能力だ。この予測能力こそ人工知能が目指すべき人間が持つ知能だ。
人工知能の研究に挑戦してきた多くの研究者たちも、会場にいた私たちと同じように、この問いの答えを探し続けてきたのかもしれない。

【私たちの生きる社会で】

これまでの人工知能ブームの中で、すばやい情報処理能力や膨大な知識量をもってしても、コンピューターは、人間が持つすぐれた知能にはたどり着くことができなかった。
しかしそうした時代を経て、今日、画像認識技術の発達とDeep Learning（深層学習能力）により、コンピューターは、私たちの脳が物事を認知するプロセスを、同じように自動で行えるようになってきている。
これから私たちは、人間と並ぶ知能を持つコンピューターと、ビジネスや日々の生活の中で向き合わなければならない。
では、人工知能がますます発達すれば、私たち人間も変わってしまうのだろうか。まさに今回の授業のテーマである「人工知能の急速な発達は、社会の何を変えるのか？」という問いだ。
人間の仕事を人工知能が奪うというのはよくある議論だ。しかし松尾先生の見解は結局人間は仕事を見つけて働き続けるのではないかというものだった。「人と競いたいとか、認められたいとか、人間の根本的な欲求が続く限り、人は働くと思う」。つい人工知能に翻弄される人間という構図ばかりを想像してしまいがちだが、人間の本性は人工知能にも変えることができない。そう考えさせられる見解だった。
松尾先生は、今回の授業で「知能ではない、“人間らしさ”とは何か？」という問いを学生に残してくれた。私たちは、知能の他に、人間が進化の中で身に着けてきた本性、変わらない「人間らしさ」を持っている。私たちは何に幸せを感じ、どう生きたいと思うのか。そこに、私たちが人工知能と共に社会をつくるヒントある。
こうして一限目の授業は幕を閉じた。

【更に深堀授業終わりの松尾先生 Q&A】

授業が終わった後に私たち学生委員会のメンバーは松尾先生への取材を行った。さっきまで授業をしていた松尾先生と対面し緊張する学生委員会の私たち。しかし松尾先生は快く私たちの質問に答えてくれた。
まずはじめに教育と人工知能についての質問をしてみた。

(学生委員会)
Q.教育分野について、学校の先生の業務のすべてを人工知能が代替することは難しいと思います。その中で、どういう形ならば人工知能が教育分野に入っていくことができると思いますか。

(松尾先生)
A.教育・医療・金融などは人工知能が活躍する上で重要なデータが非常に少ない。そのためすぐには難しいかもしれません。データを取ってこなかったがために、社会に関わるために必要な能力と受験科目との乖離が起きているのも現状です。

松尾先生の回答から人工知能の活躍には「データ」が鍵になることが見えてきた。ではそのデータの集積の実態は一体どうなっているのだろう。

(学生委員会)
Q.日本人は自らのデータを公開し利用されることを好ましく思わない傾向があり、英語のデータよりも日本語のデータは少ないという話を松尾先生の著書の中で読みました。その中でAIの開発競争は世界の企業と闘わなくてはいけません。その欧米とのデータの量のギャップについて、日本の人工知能研究者としてどう考えていますか。

(松尾先生)
A.データ量では確かに勝てません。しかし、そこでは勝てないと認識したうえで、どこで戦うかが重要だと思います。日本は高い技術によって医療機器や農業用の機械を製造しています。これらのような製品とのかかわりの中でデータを取ることに関して、日本は強い。そこで戦っていけば、勝てるはずです。

(学生委員会)
Q.日本も諸外国と同様にデータをきちんと収集するためのシステムを整えるべきですか。

(松尾先生)
A.そうとは言えません。まず日本と海外ではデータの持つ意味合いが違います。例えばアメリカは多民族国家だから異文化を理解し合うためにデータで説得しようとする文化が根付いています。それに対し日本は同質性の高い民族であるため言葉にせずとも伝わることが多くあります。
また人工知能開発時のデータの流出で、企業の株が下がるしリスクがあるという点も日本がデータを取れない要因の一つです。株価の下落の影響は（下落率）×（企業の規模）で考えることができるため大企業はこのリスクが大きくなる。しかし日本は大企業しか人工知能開発に必要な資金を持っていません。一方海外は人工知能開発には、まずはベンチャーが動きます。株の１％↓のダメージがベンチャーの方が小さくてすみます。
そのため日本はデータで勝負をするのではなく機械をつくる方向で勝負するのがいいと思います。伝統的に製造業で世界をリードしてきたので、モノづくりの国の強みを生かしてデータも機械を通して取っていくべきです。機械は複数部署のすり合わせでつくっていくものですから皆んながまじめに働いて、いろんな部署の協力が達成されやすい日本の強みを活かせると思います。

(学生委員会)
Q.講義で「人間の知能はできるだけ少ないサンプルで予測を当てる力」と話していましたが、人工知能は以前よりも多くのデータを扱うようになってきていると感じています。人工知能は「できるだけ少ないサンプル」で予測する方向にすすんでいるのでしょうか。

(松尾先生)
A.パラメータの数が増えているから、データ量が増えているようにみえますが、実は1パラメータあたりに必要なデータ数は減ってきています。
人工知能が扱えるパラメータの数は数億まで来ていますが、人間は100億ほど扱うことができます。それでも扱うことができるパラメータの数は近い将来、人工知能は人間の知能に追いつくかもしれません。しかし予測するために必要な、1パラメータあたりのデータ量は今は人間の方が圧倒的に少ない。これはまだなかなかAIが人間に追いつくことは難しそうですね。

（文責：慶應義塾大学経済学部4年水町夏子　東海大学文学部4年中野侃
　　　　東京大学経済学部3年中條武　　慶應義塾大学商学部2年水田竣太朗）