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CROWN English Communication 3 Lesson5 和訳

The Biggest Event in Human History ... Or the Last?

人工知能の最大の危険は、人々がそれを理解したと早合点してしまうことにある。

─Eliezer Yudkowsky

ちょっと考えてみましょう

コンピュータには決してできないことを、あなたは何ができるでしょうか？
映画や漫画では、ロボットが世界を支配します。そんなことは本当に起こり得るのでしょうか？
人工知能について、あなたはどのようなことを知っていますか？

読む前に

機械が人間のように行動し、考えるようになる日は来るのだろうか？銀行やホテルでは、人間のようなロボットが人々を出迎えている。スマートフォンは、近くの素敵なレストランを探す手助けをしてくれる。囲碁の世界チャンピオンを破ったコンピュータ。すでに自動運転車が道路を走り始めている。こうした技術的成果はすべて、人工知能（AI）を活用したコンピュータシステムによって可能となっている。

AIという用語は、機械（通常はコンピュータシステム）が、問題解決や学習といった人間の認知機能を模倣する場合に使われます。 AIの恩恵は計り知れません。しかし、AI技術がこれほどまでに高度化した今、一部の人々からは懸念の声が上がり始めています。ここでは、AIの現状を振り返り、なぜAIが希望の源であると同時に恐怖の源にもなり得るのかを考えてみましょう。

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「人工知能」という用語は、1956年にダートマス大学に集まった科学者グループによって初めて使われました。彼らは、人間の知能のあらゆる側面を模倣する機械を構築するという構想を打ち出しました。それ以来、科学者たちはそのような機械を作り出すべく努力を続けています。東京大学のAI専門家である松尾豊氏によると、AI研究は3つの段階を経て発展してきました。 1950年代後半から1960年代にかけて、研究者たちはパズルを解いたりボードゲームをプレイしたりできるコンピュータプログラムの開発に注力しました。 1980年代には、専門家の知識をコンピュータに取り込むように設計された「エキスパートシステム」の構築へと関心が移りました。 2010年代には、研究者の関心は、自ら学習できるシステム、すなわち「機械学習」機能を備えたシステムの構築へと移行しました。

機械学習は、「ディープラーニング」の発展により、新たな段階へと到達しました。ディープラーニングは、人間の脳内で起こっていることを再現しようとするものです。つまり、コンピュータシステムは、人間の神経ネットワークにますます近づきつつあります。私たちが神経ネットワークを使って学習するように、コンピュータシステムもまた、膨大な量のデータを分析し、パターンを発見し、最終的にはそれらを様々なタスクに応用することを学習するのです。

ディープラーニングを活用したコンピュータシステムは、30年前には想像もできなかった数々の偉業を成し遂げてきました。物体認識は人間にとって不可欠な機能であり、例えば猫を見て、それを猫として認識する能力などが挙げられます。当然ながら、これは人間にとっては極めて単純な作業ですが、コンピュータにとってはそうではありません。考えてみてください。猫は一匹として全く同じものはいません。大きさ、体重、毛色、そしてしっぽの形は千差万別です。したがって、コンピュータシステムが猫を認識するためには、猫を特徴づける本質的な特徴に焦点を当てつつ、一部の違いを無視できる必要があります。

Q1 「人工知能」という用語を最初に使ったのは誰ですか？

Q2 「ディープラーニング」はどのようなことを目指しているのでしょうか？

Q3 猫を認識できるようにするためには、コンピュータシステムはどのようなことができる必要があるでしょうか？

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実際、2012年にGoogleの研究者たちは、コンピュータシステムにインターネットから1,000万枚の猫の画像を取り込ませる実験を行いました。そのシステムのニューラルネットワークは、猫の画像に共通する特定のパターンを自律的に抽出した後、まったく新しい猫を生成しました。

もし、下に示した肖像画を誰が描いたかと尋ねられたら、おそらく「レンブラント」と答えるでしょう。しかし、その答えは正確ではありません。実は、一方はレンブラントが描いたものですが、もう一方はコンピュータシステムが描いたものです。オランダの研究チームが、レンブラントの作風で完全に「新しい」作品を生み出すことができるディープラーニングプログラムを開発したのです。

まず、コンピュータシステムがレンブラントの全346点の絵画をスキャンし、ディープラーニング技術を用いて分析しました。次に、その絵画にどのような特徴を取り入れるべきかをコンピュータに指示しました。具体的には、被写体は30歳から40歳の男性で、ひげを生やし、帽子をかぶっているという設定です。その後、コンピュータはデータを処理し、レンブラントの作風で完成された顔と胸像を生成しました。最後に、ディープラーニングプログラムを搭載した3Dプリンターが、その作品を描き上げました。 2016年の春、この新しい「レンブラント」作品は、世界中の美術愛好家を驚かせました。

ディープラーニングによるもうひとつの偉業は、ボードゲームの分野で成し遂げられました。 2016年3月、デミス・ハサビスが開発したソフトウェア「AlphaGo」は、韓国の囲碁チャンピオンであるイ・セドルを4勝1敗で破り、世界を驚かせました。この革新的なソフトウェアは、あらかじめプログラムされていたわけでもなく、いわゆる「力ずく」の探索に頼っていたわけでもありませんでした。ハサビス氏は次のように説明しています。「ほとんどのAIプログラムは、解決策を直接プログラムされ、その解決策を実行するようになっています。しかしAlphaGoの場合は全く異なります。私たちはニューラルネットワークを用いて、まずAlphaGoがプロの対局を分析し、プロの棋士が作るようなパターンを学習できるようにしています。そして、自己対戦——つまり過去の自分自身のバージョンと対戦し、自らのミスから学ぶ——を通じて練習することで、人間のプレイヤーよりも上達しようと試みます。もし敗北につながるミスを犯した場合、将来そのミスが起きる確率をわずかに下げるよう、システムを微調整するのです。」

Q1 Googleのコンピュータシステムのニューラルネットワークは何をしましたか？

Q2 オランダのチームが開発したディープラーニングプログラムは何をしましたか？

Q3 AlphaGoはどのようにして世界を驚かせましたか？

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これまで見てきたように、ディープラーニングはAIの水準を引き上げました。コンピュータは、単にプログラムされた通りに作業を行うだけでなく、私たちを驚かせるようなことも行っています。コンピュータは、人間の知能と関連付けられる特性である、ある程度の創造性を示しているのです。

これまで、AI分野における画期的な進歩であるディープラーニングによって可能になった成果のいくつかを見てきました。しかし、AI技術は単に画像を認識したり、芸術作品を作成したり、人間と囲碁を打ったりするためだけのものではありません。 AIを搭載したコンピュータは、医学の分野でもますます重要な役割を果たし始めています。その一つが、IBMが開発したAI搭載コンピュータシステム「ワトソン」です。

ワトソンの最も注目すべき特徴の一つは、人間と同じように学習する能力を備えているという点です。 2011年に医学部に「入学」したワトソンには、数多くの症例や数百万ページに及ぶ研究論文が投入されました。医師たちとの数回の会議を通して、間違った回答をした際には、その都度修正が加えられました。 2013年、ワトソンは研修医期間を「修了」し、医師たちが利用できるようになりました。開発者らは、2011年から2013年にかけてワトソンの性能が240パーセント向上したと主張しました。

2015年、あるがん患者の回復が異常に遅れていました。東京大学の医学研究者である東條有伸氏とその研究チームは、ワトソンに助けを求めました。

システムは直ちに、2,000万件に及ぶがん研究論文と、国際的な研究機関が公開している膨大ながんデータを検索しました。コンピュータは患者の遺伝子データをそのデータベースと照合し、10分以内に適切な診断を下しました。東條氏は次のように述べています。「人間の科学者なら約2週間はかかっただろう。 AIが患者の命を救ったと言うのは大げさかもしれないが、必要なデータを非常に迅速に提供してくれたことは間違いない」

Q1 AI搭載コンピュータは、どのような分野でより大きな役割を果たし始めていますか？

Q2 ワトソンの最も注目すべき特徴の一つは何ですか？

Q3 ワトソンは2015年、医学部を「卒業」した後、何を行いましたか？

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AIの研究は私たちに多くの恩恵をもたらすと期待されていますが、それにもかかわらず、多くの人々がAIに対して懸念を抱いています。第一に、AIを搭載したコンピュータシステムによって、雇用が奪われる可能性があるからです。オックスフォード大学の研究者によると、米国の労働者のおよそ半数が、機械によって職を失う危険にさらされています。プロの運転手は、自動運転車によって職を失う可能性があります。法律業界では、書類の管理や法的契約書の作成ができるコンピュータによって、一部の労働者が職を失う可能性があります。工場労働者はロボットに取って代わられつつあります。

第二に、コンピュータシステムは、私たちが気づかないうちに、私たちの思考に影響を与えている可能性があります。インターネットを利用するたびに、コンピュータシステムは裏で稼働し、私たちの行動を観察し、何を買うか、何を読むか、どんな音楽を聴くかといった判断を誘導しています。私たちは自分が主導権を握っていると思い込んでいますが、実際にはコンピュータがひそかに私たちの立場を脅かしているのかもしれません。

第三の懸念は、自律型兵器が人間の直接的な制御なしに標的を破壊してしまう可能性があるという点です。 AI研究者の大半は、兵器の開発には関心がありません。しかし、多くの物理学者が核兵器の禁止を支持しているにもかかわらず、核拡散は止まっていません。

最後に、一部の科学者は、人工的な超知能が人類文明全体を危機にさらす恐れがあると警告しています。 AIは技術の急速な進歩をもたらし、その結果、制御不能な自己改善の連鎖反応を引き起こす可能性があります。より知能の高い新世代がますます急速に現れ、知能の爆発的な向上を引き起こすでしょう。最終的には、あらゆる人間の知能をはるかに凌駕する強力な超知能が誕生するでしょう。私たちが知る文明は脅かされることになります。イギリスの物理学者スティーブン・ホーキングは、AIの可能性と脅威について次のように述べています。「AIの創造に成功すれば、人類史上最大の出来事となるでしょう。残念ながら、私たちがリスクを回避する方法を学ばなければ、それは最後の出来事にもなるかもしれません。」

したがって、ハサビスが指摘するように、AIシステムを、一部の者の利益のためではなく、人類全体の利益のために倫理的な方法で活用することが重要です。何しろ、コンピュータには、共感や思いやりといった人間特有の能力が欠けているからです。少なくとも現時点では、コンピュータが倫理的に行動することを期待することはできません。

Q1 オックスフォード大学の研究者たちによると、アメリカの労働者にはどのようなことが起こる可能性があるでしょうか？

Q2 私たちがインターネットを利用するたびに、コンピュータシステムは何をしているでしょうか？

Q3 なぜコンピュータに倫理的な行動を期待できないのでしょうか？

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