■ホンモノとバッタモン

NHKの自作AIは、ホンモノの人工知能か、それともバッタモンか？

「ホンモノ」が何かによる。

では「ホンモノの人工知能」とは？

本来、AI・人工知能は機械仕掛けの「知能」をさす。だから、国語、算数、理科、社会は最低限必要だろう。子供でも持っている「知能」だから。

一方で、コミュニーケーションを重視する研究者もいる。ところが、人間でもコミュニケーションがうまくとれない人がいる。その中には素晴らしい発明・発見・創作をする人もいるから、知能の必要条件とは言えないだろう。

というわけで、ホンモノのAI・人工知能のキモは「創造」かもしれない。

ゼロからまったく新しい「価値」を生み出すのだから、これに優る知能はないだろう。

ただし、ここでいう「価値」は人間にとっての価値ではない。現実世界に作用し、エントロピーを減少させるもの。つまり、バラバラ、カオスではなく、秩序だって統制がとれていること。

たとえば、コップを割る（エントロピーが増大）のではなく、割れたコップを元にもどすこと（エントロピーが減少）。

「コップを割る」はサルでもできるが、「割れたコップを元にもどす」には人間しかできない（たぶん）。これは直感で理解できる範囲だ。

さらに、「割れたコップを元にもどす」には、モノやコトを抽象化・普遍化し、「概念」にまで昇華させる必要がある。

たとえば・・・

リンゴが大地に落ちる、惑星が太陽の周囲を公転する、は別のコトに見えるが・・・抽象化・普遍化すればニュートンの「万有引力の法則」に行き着く。そこからロケットが生まれ、人間は月に到達したわけだ。

だから、知能には「概念」が欠かせないのである。

■知能と概念

「概念」が有効なのは論理の世界だけではない。

たとえば、画像認識。

人間は、多種多様のオブジェクトの中から、猫をカンタンに見分けることができる。写真だろうが、イラストだろが、モノクロだろうが、カラーだろうが、こっちを向いてようが、あっちを向いていようが・・・考えてみれば凄いことだ。

では、なぜこんな応用が効くのか？

脳が、画像を抽象化し、特徴を抽出して、普遍的な猫の姿形を獲得しているから。じつは、これが「概念」なのだ。

ところが、「概念」には大きな問題がある。言葉で表すのが難しいこと。

猫の姿形を言葉だけで定義しなさい・・・ムリ。

じつは、言葉で表わせないものは、プログラムでも表せない。

これまでの画像認識AIは、モノの特徴（概念）を人間がプログラムで書き下ろしていた。だから、うまくいかなかったのである。

プログラムは離散的、確定的で、文脈に依存しない規則（命令）に支配されている。だから、概念のようなアナログ的で、曖昧なものは苦手なのである。

ところが、2012年、画像認識でブレイクスルーがおこる。Googleの「猫認識AI」である。

コンピュータに、1000万枚の猫の画像を見せたところ、自学自習し、人間なみの認識率を達成したというのだ。人間なみの認識率なら、猫の概念を獲得したことは間違いない。

では、人間とAIの「猫の概念」は同じなのだろうか？

じつは、よくわかっていない。

そもそも、人間の脳の仕組みもわかっていないのだ。

脳は神経細胞の巨大なネットワークである。膨大な数のニューロン（神経細胞）が、シナプス（接合部）で結合されている。しかも、「結合の強度」はそれぞれ異なり、学習や経験でも変化する。このような複雑なネットワークが知能を実現していると考えられている。

脳細胞の「結合強度」が知能！？

だから、頭蓋を開いて、脳を精査しても、「知能」は見えてこない。

そして、現在主流のAI・人工知能は、人間脳を真似ている。複数のノード（ニューロンに相当）が結合され、その結合強度で知能が実現されているのだ。これをニューラルネットワークとよんでいる。

だから、AI・人工知能は人間の脳同様、中をみてもサッパリわからない。

そこにモノがあって、見えているのに、解析できない？

イエス！

つまり、科学技術の伝家の宝刀「還元主義」が通用しないのだ。

■還元主義

人類文明は「還元主義」とともに発展してきた。

その歴史は、17世紀のフランスの科学者ルネ・デカルトまでさかのぼる。デカルトが提唱した「機械論」によれば、すべてのコトとモノは「機械仕掛け」で説明できる。

たとえば、機械時計。

一見、複雑に見えるが、時計を分解し、部品の働きを解析し、部品間の相互作用を読み解けば、全体の動作がわかる。

これを抽象化・普遍化すると・・・

「部分」を理解し、それを積み上げれば、「全体」を理解できる。

これを還元主義という。

たいていのモノやコトはこの方法で説明できる。機械装置はもちろん、１億個の部品からなる半導体チップも、これで設計図をおこせる。これが「リバースエンジニアリング」だ。

ただし、リバースエンジニアリングはあまりいい意味では使われない。他人の発明を盗むときの常套手段だから。

ところが、還元主義もリバースエンジニアリングも、脳やAI・人工知能には通用しない。部品（ニューロン）と相互の作用を理解しても、全体が見えてこないのだ。一般に「複雑系」とよばれる分野で、方程式で解析的に解くことができない。

じつは、「概念」もその延長にある。

さらに、同じ対象物でも、人間脳、動物脳、AI・人工知能で「概念」が一致するとは限らない。

たとえば、犬の「猫の概念」。

犬は人間の1億倍の嗅覚をもつから、「猫の概念」は嗅覚が中心かもしれない。だから、「概念」は思考主体によって異なると考えた方がいい。

■人工汎用知能と特化型人工知能

というわけで、「ホンモノの人工知能」には概念が欠かせない。

ただし、一般には「ホンモノの人工知能」は人間のように何でもできる汎用的な知能と考えられている。そのため、「人工汎用知能（AGI・Artificial　General　Intelligence）」とよばれている。

その反対言葉が「特化型人工知能」だ。

「特化型人工知能」はすでに大きな成果をあげている。囲碁、将棋、画像認識、音声認識は実用レベルに達し、自動運転も数年後には実用化されるだろう。

一方、「人工汎用知能・AGI」はまだ発明されていない・・・たぶん。

たぶん？

どこかで、誰かが、人工汎用知能・AGIを発明しても、販売も公表もしないから。人工汎用知能・AGIは、タイムマシンと同じで、売って儲けるバカはいない。使って儲ける方がはるかに得だから。

Googleの検索エンジンと広告システム、Amazonの売買およびリコメンデーションシステムもコレ。売って儲けるより、使って儲けるという意味で、タイムマシンビジネスと呼んでいる（世間ではなく個人的に）。

というわけで、人工汎用知能はまだ先の話。ただし、一つ気なるウワサがある。

DeepMind社が人工汎用知能の開発に「300人」投入したというのだ（人工汎用知能のトップクラスの研究者の話）。

「300・スリーハンドレッド」・・・10年前に話題になったハリウッド映画だ。300人のスパルタ兵が、100万のペルシャ兵に惜敗したストーリー。実史をもとにしているが、実際はペルシャ軍は20～30万だっただろう。もちろん、話はそこではなく、たかが300人、されど精鋭なら、100万相手でも頑張れるという話。

ただし、人工汎用知能なら、「300人」は「戦場の100万人」に匹敵するだろう。海の物とも山の物ともつかない研究に300人投入する組織はないから。つまり、最強。

しかも、DeepMind社には世界から精鋭が集まっている。彼らが開発したアルファ碁は、囲碁の世界チャンピオン柯潔（かけつ）をやぶっているのだ。しかも、予測より10年も早く。

■NHKのAIの正体

本題にもどろう。

NHKの自作AIは、ホンモノかバッタモンか？

ホンモノの定義が人工汎用知能・AGIなら、ホンモノではない。ただし、バッタモンとも言い切れない。特化型人工知能では「意識高い系」だから。

NHKによれば・・・

課題山積の閉塞した状況を打破するため、NHKは世界にも例を見ない「社会問題解決型AI」を開発した。膨大なデータを「ディープラーニング」、「機械学習」、「パターン認識」を駆使することで、日本社会の知られざる姿を明らかにした。

ポイントは2つ・・・「ディープラーニング（深層学習）」と「社会問題解決」。

まずは、「ディープラーニング」。

推測だが、ディープラーニングをうたうからには「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」を使っている。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、最新の機械学習で、データを食わせるだけで特徴を自分で学習できる。前述のGoogleの猫認識AIもコレ。

ただし、CNNが成果をあげているのは、画像や音声などパターン認識のみ。自然言語処理はこれから・・・と思っていたら、Googleの機械翻訳が実用レベルに達した。ただし、使ったのはCNNのお仲間で、時系列が扱える「RNN」。もっとも、文意は理解しておらず、統計学的に処理しているだけだが。

そして、NHKも、CNNで自然言語処理を行ったというのだ。しかも、機械翻訳のような「テキストの変換」ではなく、テキストからモノやコトを認識して、意味ある事実を導き出した！？

どこまで本当かはさておき、「意識高い系」は確かだ。

もう一つのポイントは「社会問題解決」。

NHKの自作AIが導き出した結論は・・・

(1)少子化を食い止めるには、結婚よりもクルマを買え

(2)ラブホテルが多いと、女性が活躍する

(3)男の人生のカギは、女子中学生の“ぽっちゃり度”

(4)40代ひとり暮らしが、日本を滅ぼす

文字通り、社会問題を処理している。「社会」は、人口、経済、政治、軍事、文化・・・様々な因子がからみあっている。しかも、各因子のデータの型はバラバラ。

何が言いたいのか？

現在のAI・人工知能が最も苦手なことをやっている。つまり、異種のデータを横に束ねること。だから「意識高い系」なのである。

■人工知能のDIY

コンピュータが、異なるドメイン（領域）を一気通貫で処理するのは至難だ。

たとえば・・・

(1)北朝鮮がICBMの打ち上げに成功

(2)米国トランプ大統領の政策は反射神経で決まるから米朝戦争勃発

(3)中ロは反発するだろうが、米国に宣戦布告する余力も度胸もない

(4)そのため、株は一時的に下がるが、そのあと急騰する

(5)だから、株は買い

(6)株を買うにはキャッシュが必要

(7)郵便局の友人に保険を薦められているが断ろう

(8)かわりに、夕食に誘ってやろう（ワリカン）

(9)あいつ肉が好きだから、肉料理が美味い「ONIKU」に行こう

(10)でも、OINKUは予約がとるの大変だ

(11)クラブ華のユカちゃんは店長と仲良しだから、彼女に口を聞いてもらおう

(12)久しぶりにクラブ華に行く

（この物語はフィクションです。登場する人物・団体・名称等は架空であり、実在のものとは関係ありません）

つまり、北朝鮮のICBMが発射されたら、クラブに行く？！？

風が吹けば桶屋が儲かる的な話だが、現実におこりうる。とはいえ、これを相関関係から予測するのは大変だ。とてつもないデータが必要になる。ところが、人間なら因果関係からカンタンに導き出せる。しかも、少ないデータで。

では、NHKの自作AIは？

この次元に達していない。因果関係ではなく、従来の相関関係で処理しているから。

とはいえ、NHKの自作AIには大きな価値がある、「意識高い」以外で。

本業はテレビの制作と放映なのに、AIを自作したこと。しかも、それなりに差別化もされている。

つまり、誰でもAI・人工知能が作れることを証明したのだ。

もちろん、ここでいう「誰でも」は怠け者のことではない。

知的好奇心旺盛で、テレビ局が作れるんなら、僕・私でも作れる！

の意識高い系。

というわけで、NHKの一番の功績は人工知能の啓蒙である。具体的には「人工知能のDIY」のすすめ。

つまり、人工知能を自分で作ろう（Do　It　Yourself）！