新年の最初の記事を書いてから2週間の間、ディープ・ラーニングや量子コンピュータを含む、最近の人工知能関連の話題、研究の最前線について問い合わせを受けて調べ、考える機会が顕著に増えました。本業の合間にじっくり考えたり、若手研究者と話をしてきたわけですが詳細は別途お話しするとして、ここ四半世紀、計算量が爆発的に増えるため個人的には懐疑的なスタンスを取ってきた多層ニューラルネット（≒ディープ・ラーニング）について、肯定的に評価するようになったという変化がありました。
お引き合いや問い合わせは、いわゆるビジネス応用についてのものが多いわけですが、人工知能応用の5年後、10年後を語れ、と言われた時に、研究の最前線、その勝算について考えないわけにいきません。とはいえ、基礎的なアルゴリズムの「勝ち筋」が仮に分かったとしても、産業に、生活に、ITインフラに、多彩な影響を与える応用がどうなるかが簡単に読めるわけではありません。
そこで、具体的な応用テーマを眺める前に、人工知能にはどんな種類があるのか、どんな分類法をすれば見通しが良くな（った気がす）るか、元旦の初夢で思いついた「人工知能の3軸分類」を用いてご紹介したいと思います。
人工知能は万能にあらず。様々な種類、方向性がある
ビジネスマンの会話の中でも、テレビ番組への取り上げられ方でも、人工知能には様々なニュアンスが伴います。画像や動き、音声を認識したり、人間の言葉や感情を僅かでも解釈するような技術要素が入れば人工知能だし、チェスや将棋、囲碁のように人間がプレイヤーとなって頭を使うゲームや作業も、全般に人工知能と呼ばれがち。少し気の利いた、進んだ会話を自覚する人々の間では、楽器の演奏など身体を駆使した、従来は人間にしかできなかった作業全般も人工知能、ロボット技術と認知されています。本連載で以前取り上げた対話ロボットというソフトウエアや、クイズに答えるソフトウエアはランキング、レコメンデーションと似た技術の延長にあるにもかかわらず、やはり人間臭いところから人工知能、と認識されていることでしょう。
少し幅広く「知的なふるまいをするソフトウエア」と緩く定義しておいて、どんな種類の人工知能（以下、AIと略記） があるのか考えてみたいと思います。
予告させていただいた「初夢」では、従来からある「強いAI」対「弱いAI」、「専用AI」対「汎用AI」に加えて、「大規模知識・データに基づくAI」対「小規模知識・データで動くAI」という3つの軸で分類し、様々な位置関係に色々な違ったタイプのAIがあるととらえてみよう、と思い立ちました。
「強いAI」とは、「人間の脳と同じふるまい、原理の知能を作る」ことを目指すAI研究のことを指します。「弱いAI」は、「人間の能力を補佐・拡大する仕組みを作る」ことを目指すので、必ずしも人間の脳の構造や、機能さえも解明する必要はないということになります。
汎用、専用というのは、相対的に取ることもできます。たとえば、チェスしかできない機械と、チェスも将棋も、囲碁もできる機械とを比べたら、後者のほうが汎用的と言えるでしょう。ただしAI研究の世界ではもっと次元の違う汎用性、例えば知識を新たに自分でその場で獲得しながら使いこなしていけるという、メタ知識をもって未知の事態にある程度対応できるAI、汎用の学習能力を持ったAIのことを汎用のAIと呼ぶことが多いようです。知識やデータの多いか少ないかの違いは、読んで字のごとくです。
人工知能（AI）の3軸分類
- 強いAI vs 弱いAI
- 汎用AI（万能、広い） vs 専用AI（個別、狭い）
- 知識・データが多量 vs 知識・データが少量
「強−弱」「専用−汎用」「知識・データの量」の3軸で分類
この3Dグラフ上のいくつかの位置について見てみましょう。
まず、「強いAI」で「汎用的」で、「大規模知識・データ」を備えているAIなら、人間のような認知、理解、学習も全部できた上で、人間が苦労してプログラミングして教え込むことなく、何千種類もの専門家の知識を急速に自分で獲得して、全知全能のようにふるまうという機械となるでしょう。このようなAIが、いつか質的にも人間の理解や発想の能力を超えて、超・知性として進化し始める特異点がある、と考えるのが「シンギュラリティ（2045年問題）」論者です。
次に、今度は具体例としてIBM社の初代「ワトソン」コンピュータがどんな種類のAIであるか考えてみましょう。まず、人間のクイズ王を凌駕するほどの大量知識を備えていることには誰も異論はないでしょう。次に、その構造や「理解の仕方」がどうかというと、確かに様々なジャンル（文学、歴史、地理、物理、化学、生物、地学、数学、音楽、映画、などなど）に通じているようには見えますが、各専門知識を、その専門にある程度合わせた構造で持つ場合もあり（数式や年号など）、それを足し合わせた仕組みということで、専用AIの集合体と位置付けるほうが適切でしょう。
言語の構造、すなわち、主語と述語「＊＊＊がどうした」、目的語と述語「＊＊＊をどうする」のパターンが似ているという、浅い知識照合で解答候補をランキングしている部分は汎用的とも言えるのですが、逆にその分野の専門知識を備えているというには程遠いと言えます。検索エンジンのランキングや、ECサイトのレコメンデーションエンジンに近いと言えるわけで、IBM社自身が当初言っていたように、処理方式の主要部はAIではない、という評価が妥当かもしれません。
ふくらはぎの辺りに電極、センサーを取り付けて、脳波が足の筋肉にどんな指令を出し、それがフィードバックされるかを刻々と測定して筋力をアシストし、寝たきりの人を歩行できるようにしたCyberdine社のHALはどうでしょうか。失われた能力を補完し復活を手助けするという機能は「人間の能力を拡充」に含まれるので、明らかに「弱いAI」に該当します。汎用的とは言えないので専門的。知識量が将来増えるのかもしれませんし、知識量の数え方、計り方もよく分かりませんが、百科事典の数百万項目やウェブ上の知識情報に比肩できる水準ではないでしょうから、小規模知識・データ、に該当すると言えるでしょう。
アシストする臓器が「人間の脳」という事例も近い将来出てくるように見聞します。分かりやすく具体的に描いた例として、米国の近未来SF TVドラマ“Intelligence” の主人公ガブリエルの脳に埋め込まれたチップでネットに接続し、膨大な情報を自在に引き出して、「サイバー・レンダリング」と呼ばれる機能で脳内に3Dイメージを再構成し、それを通常の脳機能で“眺めて”、何かを解釈、発見するようなことが実現したとしましょう。「弱いAI」であり、超「大規模知識・データを活用」したものであり、脳がインターネットに直結するようなもので、汎用の仕組みで脳の能力を拡大するわけですので「汎用AI」と言っても良いのではないでしょうか。
IoTの人工知能はどこに位置付けられるか
年初にラスベガスで、過去最高の約17万人を集めて、世界最大級の家電展示会CES（Consumer Electronics Show）2015が開かれました。
個人的には、Royal Gateの梅村社長がモバイル決済デバイス、システムを引っ提げてブースを構え、日本のベンチャーとして気を吐いたのが非常に嬉しかったですが、全体としてはやはりモノのインターネットIoT（Internet of Things）が最大の話題であったようです。
あらゆる家電製品、デバイスがインターネットにつながると言っても、CES2015で注目されたのは次の4つです：
- ウエアラブル
- ドローン／ロボティクス
- スマートホーム
- 自動車
四半世紀前の第2次人工知能ブームでは、人工知能はソフトウエアである、というのが通常の理解だったと思います。それがここへ来て、さまざまなハードウエアや、生体との連動、融合と言っていいような応用の動きが注目されたり、ドローンのように人間や、人間が操縦する航空機器では対応できなかったような問題解決や視点（新しい芸術的映像）も生まれています。
これらは全般に、人間の能力、特に乳幼児が当たり前にできることを忠実に機械に真似させようとする（言葉の覚え方を含め！）といった「強いAI」の方向とは正反対の方を向いていると言えるでしょう。住宅や自動車など、ヒトより大きな人工物に知性を持たせたり、IoTと言わずに「ソーシャル・マシーン」と呼ぶ向きのように、かつての、一人の人間という単一個体についての科学的探究（認知科学ですね）から飛翔して、人間集団に機械の個体も加わって違和感のないふるまいをさせたりする方向性が注目されています。これも、第3次ブームの特徴ではないかと思います。
次回は、人工知能の進化をめぐる楽観論と悲観論について取り上げてみたいと思います。人工知能がすぐにも人間の知能を追い越して進化するように見積もることで、映画『ターミネーター』や『トランセンデンス』のように機械が人間を支配しようとする、技術的には楽観的になることで人類にとって悲観的な未来を描く向きもあります。ただし現場の最前線の技術を具体的に知悉している人は、どちらかというと正反対の見方をする人が多いようです。
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