「人工知能」という言葉について考える



はじめに

近年は人工知能ブームのようで、「人工知能を搭載した〇〇」のような製品が多く出てきています。弊社が提供しているレコメンデーション(自動推薦)システムも人工知能技術に基づくものだとうたっています。一方で、「〇〇は人工知能搭載といっているがそんなものは人工知能ではないのでは?」などの議論も聞かれるようになりました。何が人工知能で何が人工知能でないのかという言葉の定義が人によってまちまちなので議論が咬み合わないこともあるかと思います。

 

私は、なにが人工知能であるかという点について必ずしも明確な線引きは必要ないと思っているのですが、一方で用語の曖昧さからくる混乱を感じることも多くなってきました。なにを人工知能と呼ぶかという点にグレーゾーンがあったとしても、その曖昧さからくる混乱がさまざまなビジネス上の意思決定に悪影響を与えるようなことがなければいいと思っています。ここでは、レコメンデーションシステムに関わってきた私の立場から、周辺の用語を整理しようと思います。

 

人工知能とはなにか

人工知能の定義については、まずは人工知能学会のサイト(https://www.ai-gakkai.or.jp/whatsai/)を見るのがいいと思います。このサイトでは、人工知能研究の方向性として「人間の知能そのものをもつ機械を作ろうとする立場」と「人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする立場」があると言っています。つまり、人工知能の定義としては「人間の知能そのものをもつ機械」または「人間が知能を使ってすることをできる機械」とすることができるかと思います。前者はいわゆる「汎用人工知能」と呼ばれるもので夢のある話ですが、人工知能学会の説明にもあるように、現在の研究者たちの主な関心事はむしろ後者の方です。これは汎用人工知能の実現は非常に困難であろうと思われているのいうのが理由の一つです。つまり、人工知能に関する研究、人工知能の産業利用、という文脈では多くの場合、人間が知能を使って行うことのうち限定された一部のことを機械(コンピュータ)を使って実現しようという流れを意味します。

 

最近ではディープラーニング(深層学習)と呼ばれるアルゴリズムにより、コンピュータによる画像の認識の精度が格段に向上しました。具体例をあげると、画像認識の有名なベンチマークでcifar10というデータセットがありますが、この画像の認識精度がここ数年で大幅に向上しました。これは、写真に写っている物体をあらかじめ与えられた10個の選択肢(「飛行機」、「自動車」、「鳥」、「猫」、「鹿」など)の中から選ぶというものです。この作業は人間にとっては簡単なのですが、最近までコンピュータで自動で行うのは簡単ではありませんでした。それがこのサイトよると、2015年の時点で96%の認識率を達成しています。このようなシステムを人工知能システムと呼ぶのは妥当かと思います。

 

一方で例えばGoogleがやっているようなウェブの検索システムを人工知能と呼ぶ人はあまりいないと思います。ウェブ検索は複雑なアルゴリズムにより結果の表示順位を決定することで利用者の利便性に貢献していますが、これは十分に賢いシステムだといえると思います。その賢さが人工知能という言葉と結びつかないのは、それがもともと「人間ができること」を模倣していないからでしょう。大量のウェブサイト群の中から特定の文字列を含むページを見つけ出し重要度の順に並べるというのは、人間ができることではありませんから。

 

人工知能と機械学習

機械学習とは、機械がデータから自動的に規則性などを学習し、予測・分類などの作業を行えるようになる仕組みのことです。学習データを増やすごとに段々賢くなっていくように見えるので、人間の学習過程との類推で語られることも多く、いかにも人工知能というべきもののように見えます。しかしかならずしもこれが人工知能の唯一の実現方法ではありません。例えば、「もしこう聞かれたらこう答える」というルールを大量に覚えこませて作った(つまりルールベースアルゴリズムによる)チャットボットは、見た目がそれなりに賢く振る舞っていれば人工知能と呼べると思います。ただし賢く見えるかどうかというのは主観も大きいので、境界線が曖昧になることもあるかもしれません。

 

といっても、機械学習は近年の人工知能研究の発展に大きく寄与しているので、最近は人工知能の研究といえば当然機械学習の手法を用いるものだろうとみなされるようになりました。また、機械学習の中でも特にディープラーニングというアルゴリズムが様々な分野でブレークスルーを生み出したため、人工知能といえばディープラーニングが関連付けられて語られることも多くなりました。実際、ここ数年の人工知能関連の学会で発表される論文は、ディープラーニングに関連するものの割合がとても大きいです。しかしディープラーニングは人工知能の実現方法の(とても有力ではあるが)一つの選択肢に過ぎません。

 

レコメンデーションシステムと人工知能

ショッピングサイトで「この商品を買った人はこの商品も買っています」という表示がされるようなレコメンデーション(自動推薦)システムは果たして人工知能と呼べるのでしょうか。「人間が知能を使ってすることをできる機械」というのが人工知能の定義だとするならば、「大量のデータを分析して購買の傾向をつかむ」というのは人間ができることではないのですが、人工知能であるかどうかは内部の動作ではなく外部から見た振る舞いで決まるべきものです。レコメンデーションシステムが模倣しようとしているのは、優秀な店員の振る舞いです。実際の店舗でさまざまな知識を使ってお客様に最適なものをお薦めする店員は売上にも大きく貢献しますが、それに相当するものをコンピュータにより実現しようというのがレコメンデーションシステムです。

 

まとめ

何が人工知能であるかは、必ずしもはっきりと境界線を引けるものではないし、引く必要もないと思います。また、新たな手法が次々に研究される中で、旧来人工知能システムと呼ばれたものが今では人工知能らしくないと思われることもあるかもしれません。私の立場としては、必要以上に言葉の定義にこだわるよりも、より賢くてより世の中の役に立つシステムを作ることが重要だと考えています。

 

 

シルバーエッグ・テクノロジー株式会社
チーフ・サイエンティスト
加藤 公一

 

 



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