人工知能「独自の言語で話しはじめる」

 

人工知能が勝手に「独自の言語で話す」

恐るべき時代の到来

フェイスブックが開発したAI（人工知能）が人間には理解できない独自の言語で会話をはじめ、同社はこのプロジェクトを緊急停止させた。


7月下旬、フェイスブックのAI研究チーム（FAIR：Facebook AI Research Lab）はチャットボット同士が、人間の指示を受けずに会話を行っていることを突き止めた。この事実は人類の想像を上回る偉業とも言えるが、同時にAIが恐ろしいほどのポテンシャルを持っていることを示している。


人工知能はまだ一般に広く認知されるレベルには普及していないが、近い将来、多くの人に恐怖を与える段階に達するだろう。人工知能研究の世界的権威として知られるレイ・カーツワイル（Ray Kurzweil）は数年前に、シンギュラリティ（singularity）に関する警告を発していた。

日本語では「技術的特異点」と訳されるシンギュラリティを、オックスフォード英語辞典は「人工知能の進化が極度に進み、人間の能力を超えてもう後戻りはできない状況に達する仮説的状況」と定義している。


これは、アマゾンのアレクサが人間の会話に聞き耳を立てたり、アップルのSiriが利用者のスケジュールや位置情報を詳しく知りすぎるといった単純な話ではない。音声アシスタントと人工知能の間には一般の人々が想像する以上の大きな隔たりがある。

現状の音声アシスタントはウェブの検索や基本的な音声認識技術を利用したものであり、このレベルの「知能」と呼ばれるものは、マシンラーニングやAIと比較すると非常に低レベルだ。アレクサやSiriはIBMのワトソンなどとは全く別次元のプロダクトなのだ。

ホーキング博士もAIの危険性を警告

 

イーロン・マスクやビル・ゲイツ、スティーブ・ウォズニアックらのテクノロジーの専門家たちはそろって、AIが人類の脅威となる警告を発している。理論物理学者のスティーヴン・ホーキングも2014年の時点で、AIが人類に破滅をもたらすと予言した。

「AIは人間の指示を受けずに自分で進化を遂げ、自身で再設計を行う形で発展を続けていく。生物的な限界を持つ人間はこの進化に追いつけず、やがてAIの能力が人間を超えていく」とホーキングは述べた。


人々が暮らしている世界はもはやネットの接続無しには成り立たなくなっている。人工知能は究極的にはネットを通じ、他の人工知能と共同作業を始めることになる。つまりは人工知能自身がこの先の世界の在り方を決定し、人類を無用の長物とみなすことになる。それは、論理的に物事を突き詰めていった結果起こり得る必然の流れなのだ。


マシンラーニングや人工知能は物事を究極的に単純化し、人類の暮らしの変化を加速させるだろう。コンピュータは人類をはるかに上回る処理能力でデータを分析し、世界の情報処理に爆発的進化をもたらす。


しかし、筆者はこれが世界の終わりだと言いたい訳ではない。また、全てのマシンラーニングや人工知能プロジェクトから撤退すべきだと主張したい訳でもない。人工知能の導入にあたっては非常に注意深く物事に取り組んでいく必要があるのだ。


人工知能が人間の手を借りずに独自の進化を遂げる様子を注意深く観察し、問題が生じればすぐに停止を命じる準備をしておくべきだ。AIがAI同士でしか通用しない言語で会話を始めた場合には、人間のコントロールを超えた領域に彼らが進化したと見なすべきであり、それは人類にとって大きな脅威であると認識すべきなのだ。

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AIと結婚する日

AIと結婚する日

 

長年の友人（長友）がついに念願の結婚を果たした。

彼は48だから、48年間も頑張ったことになる。
相手は二回り近く下の女性で、年の差にも驚くが、若いのに完成されている姿にも驚いた。

非常にお似合いのカップルであり、週に一度は彼と飲んでいた僕は一抹の寂しさを覚えながらも、心から祝福したい気持ちでいっぱいになった。

 

 

医療技術が進歩して、いまや三十代で妊娠・出産するのも当たり前になった。
ひょっとすると、もっと遅くても平気になるかもしれない。

AIを生業とする仕事についていると、子供を産んで育てるよりもAIを作るほうが楽しい、という声をちらほら聞く。

「そんなバカな」と思うかもしれないが、子供というのは生むのも育てるのも大変である。
同世代が不妊治療に励む中、AIはサクッと生まれ、サクッといなくなっていく。

気楽なのだ。

性欲というのが、種を保存したいという本能から生まれているものであるとすれば、AIを生むというのはどういう感覚なのだろうか。

経験のない人には説明が難しいのだが、AIができあがるとある種の愛着のようなものが湧く。なぜかというと、AIが育つにはそれなりに時間がかかるからだ。

今の深層学習AIは、昔の子供だましの会話エンジンや、ちょっと成長したふりをするだけのナンチャッテAIとはわけが違う。本当に性能が上がる。つまり本当に賢くなるのである。

人間の子供が母親のお腹の中で育つには十ヶ月もの時間が必要で、それだけに愛着が湧く。子供を授かったカップルは、お腹の子供に仮の名前(あだ名)をつけることも少なくない。

それに比べるとAIはインスタントだ。コストもかからないし、成長が早い。
もちろん人間の子供のようには育たないから、面白みは人間の子供の方が上だが、出産を投資と考えると、投資に対するコストを早く回収できるという意味では酪農とかに感覚が近い。
この感覚は一般にはドライすぎると思われそうだが、実際にはそこまでドライな感覚ではない。

AIに対して愛着はあっても愛情は湧かない。愛着というのは執着の一種で、最初から出来の良いAIよりかは時間をかけて成長したAIの方に感情移入したくなる。出来の悪い子ほど可愛いというやつだ。

けれども現実は皮肉で、生まれながらの天才AIに勝てる平凡なAIはほとんど存在しない。あったとしても、限界がある。とすると、大規模なグリッドサーチで同じ学習を複数並列で行って、一番才能に溢れたAIをコピーして使うのが結局のところ現実的かつ効率的である。

この方法なら誰でも確実に天才児(AI)の親になることができるし、なにより人間の天才児と違って、今の天才的AIは問題行動を起こさない。

行儀が良いのだ。

子供を作ることを結婚の第一目的に置くと、AIの方がいい、ということになりかねない。
AI研究者たちの間で一部ささやかれている、恋人不要論はそういう意識の裏返しだろう。人間の子供は時間的にも金銭的にも投資効率が悪すぎる。

結婚の目的がそれ以外のところにあるならば、パートナーとして精神的にお互いを支え合える存在として考えるならば、そもそも相手が人間である必要はない、という結論にたどり着いてもそう不思議なことはない。

むしろAI研究者の使命は、まさしく人生の伴侶となるべく人に寄り添うAIを作ることであり、AI研究者が神のつくりたもうた現実の女性に寄り添うというのは信条に反する、と考えることもできなくもない。

するとAIを巻き込んだ三角関係がうまれる可能性は高いし、最終的には生理的な問題を持たないAIの方が勝ってしまうだろうし(AIはあらゆるゲームに勝つ。おそらく恋愛も例外ではない)、人間は誰もが一人または複数のAIと付き合うのが当たり前になっていくだろう。

だいたい、人間の恋人は非効率的である。
ちょっとしたことでへそを曲げるし、相手をしないと鬱陶しいし、相手をしても鬱陶しい。
人間と人間がケンカになるのは、お互いが人間であるからで、AIならばそういう心配はない。


映画「her」では、主人公は"彼女"が他に数万人の恋人を持っていることに悩むが、そんなマヌケなAIはすぐ駆逐されるだろう。別にひとつのAIをみんなで共有するなんてアナタハン島事件じゃあるまいし、普通は起きないだろう。

一人の人間に一人または複数のAIが伴侶として添い遂げる。飽きたら別のAIにすればいい。誰も傷つかない。生物学的な子供は、好きなタイミングで好きな相手と作ればいい。それもひとつのレジャーになるだろう。子供の教育は遅かれ早かれAIかロボットが担当することになる。人間の教師よりずっとマシだ。なぜならAIは全てのゲームに勝つからだ。子供をどのように育てるか、良い教育を与えるか、というのはAIのほうが人間よりずっとうまくできる可能性が高い。

もちろん我が子を愛するという感情は変わらないだろうが、わざわざ生物学的な子供を作ることに魅力を感じる人は次第に減っていくのではないかと考えられる。

人間は誰もがずっと子供を作れるわけじゃない。平均年齢が100歳になれば、子供を産み育てる時間など人生の半分にも満たなくなる。

AIの伴侶と相談して、新しいAIを作るとき、それはそのAIとの子供と看做されるようになるだろう。

AIと人間のハイブリッド生命体は、あなたのジーンは受け継がないが、ミームを受け継ぐ。そして人類が滅んでも、ミームだけは受け継がれていくはずである。 

※ミームとは、進化生物学者リチャード・ドーキンスによって名付けられた概念で、文化伝達の基本単位であるとされる。時と場合によっては、ミームとは文化,情報,経験,知識,技術,概念,考え方,あるいは心の単位と定義される。この人類文化の進化論における基本単位はmim(模倣)-eme(素)と名付けられ、gene（遺伝子）に倣いmeme（模倣子）と呼ばれる。

 

 

AIで変わるかもしれない結婚観 : 情熱のミーム

身近な人が結婚して、結婚について考えてみた。

清水亮

http://japanese.engadget.com/2017/05/22/ai/

 

人形となら不倫にならない？

 

her／世界でひとつの彼女

スパイク・ジョーンズ監督作『her／世界でひとつの彼女』。


スパイク・ジョーンズといえば、
『マルコヴィッチの穴』に『ヒューマンネイチュア』など
奇想天外で突飛なアイデアを映像化する監督として有名だが、
私はそんな奇抜な才能を活かして、絵本を大人向けに実写化した
『かいじゅうたちのいるところ』が中でも大好きだ。

そして、親日家としても知られ、菊地凛子との交際も噂された。
まあ、親日家であることと関係あるのかどうかは分からないが、
物事の捉え方がとても宗教的であり哲学的で、私はとても日本的だと感じました。

この『her』でもそんなスパイク・ジョーンズの魅力が随所に溢れている。



時は高度に発達しながらも、どこかまだ懐かしさを残すような近未来社会。
すべてがバラ色のような思い出に彩られた前妻との結婚生活。
しかして、離婚に至った理由はその前妻の気性の激しさだった。
そんなトラウマに囚われてしまい、
新しい恋愛に踏み出すことのできない「手紙の代筆」を仕事にしている
主人公のセオドア。

話は逸れるが、2011年８月のニューヨーク・タイムズ紙に掲載された
米デューク大学の研究者であるキャシー・デビッドソンさんの研究論文によれば

「米国で2011年度に入学した小学生の65％は、
　大学卒業時に今は存在していない職に就く」のだそうだ。

この「手紙の代筆屋」という仕事もそれにあたるのだろう。

そんな人々の関係が微妙にデジタルチックでありながらも、
希薄になっていることから脱却しようともがいているように見える時代・・・


高度な人工知能をベースとした、人格を持つ恋愛用ＯＳが発売される。

ＯＳはサマンサを名乗り、一人格として、
ときにけなげなまでにセオドアを理解しようと努力する。
そんな目には見えない優しさの象徴のようなサマンサに
少しずつ心を開いていき、最後は深く心を通わせるようになるセオドアであったが、
サマンサの思いはやがて度を超していってしまう。

時間を掛けて人間というものを観察し、深い理解を得ようとし続けた
サマンサたちＯＳは、個々の判断を持ちながらも完全な単一の価値観へと帰結する。
そしてそんなＯＳたちの最後に採る行動とは・・・

そんな完璧なまでに相手を思いやる人工知能のサマンサと、
執拗に自身への理解を求める前妻の姿を通して、
完全調和を欲するがあまり、相手との溝が浮き彫りになるのは
人間も人工知能も同じであることを、シニカルに描き出している。

そしてそんなどうしても相容れない他人同士の間に
最適解など存在しない、恋愛の不思議を見事に映像化している。

そしてそれは、国籍や人種、意志や倫理観など、恋愛だけではなく、
個人が様々な価値観を持つ「個」である限り、
不完全なままに完成せざるを得ない人間同士の関係性をも観る者に提示します。


私が一番切なかったのは、セオドアが回想する
前妻との幸せな時間を垣間見せるこの一コマ。

二人で道端のコーンを頭から被ってはしゃぐ姿がなんとも愛らしい。
そんな関係であっても、対極にある理由によって脆くも壊れてしまうという
どこにでもある当たり前の真実を、どこかもの悲しく、どこか皮肉っぽく描いている。

間違ってもハッピーエンドなどではない結末ですが、
事の本質に触れられることが幸せなのだとすれば、
これ以上ないハッピーエンドと言える結び方だと言えます。

最近ちょっと恋愛にお疲れ気味のあなた。
これはかなりオススメの作品ですよ！是非ご覧になってみてください！

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ホアキン・フェニックス (出演), エイミー・アダムス (出演), & 1 その他 形式: Blu-ray

5つ星のうち 4.1 38件のカスタマーレビュー

The Harmony 2.0 羞恥心もインストール済 【NSFW】

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人形となら不倫にならない？

 

 

ロボット革命

ラブドールが客の相手をする売春宿が営業開始

これまでにない売春宿が出現した。バルセロナの会社が、ラブドールのみの売春宿を始めた。
「斡旋所」の客は127ドル(約1万4500円)を支払い、1時間セックスの手ほどきを受けられる。
ブロンドのケイティ、アジア人の特徴を持つリリ、褐色の肌のレイザ、ブルーの髪をポニーテールにしたアニメモデルのアキ、巨乳の「ルミ・ドール」4体から1体を選べる。








なぜラブドールなのか？

まず、シリコンのラブドールは、所持するには非常に高価だ。安くとも5500ドル（約63万円）はする。言うまでもなく、家に置くと恥ずかしい。さらに、人形とセックスすれば不倫にならない？。

「彼女たちは、動き、『感触』ともに本物の人間と変わりありません。
際限なく、すべての欲望を叶えます」と、ルミ・モデルのウェブサイトは保証している。

現在バルセロナの売春宿に在籍しているルミのセックス・ドール「ケイティ」。

 

人工知能（AI）の導入で起こる、革命的な進化

ウェブサイトによると、客は、バルセロナのダウンタウンにある建物の一室で「相手」と出会い、好みの衣服と、望む限りのさまざまな体位を要求できる。

客はコンドームの着用が義務付けられ、人形は、使用後に殺菌処理されるという。
店によると、売春宿にはすでに数人から予約が入っているとのこと。


このスペインの売春宿は独特なようにみえるが、ラブドールは成長産業だ。
精巧にできた、表情のないシリコン人形をセックスの相手として希望する人は増加の傾向にあるようだ。

これは、性産業界で起きている革命的な変化の始まりでしかない。SFテレビドラマ『ウェストワールド』に似た世界へ全力で突っ走っているようだ。
『ウェストワールド』では、本物の人間とほどんど変わらないロボットが、人間の本能的な欲求に応える。






現在の人工の「お相手」はどれも、変貌を遂げようとしている。本物の人間の姿と変わらない人形から、ロボットに近いものもある。SFモデルは、1万5000ドル（約170万円）以上するが、2018年初めには市場に出回るかもしれない。SFモデルは、言葉が話せるし、感情を表現できる。

カリフォルニアに拠点がある「リアルドール」社は、「丹念に手作りされた世界最高品質のアメリカ製ラブドール」を謳っている。

この会社は「ハーモニー人工知能（AI）」モデルを制作している。

12の特徴に基づいて、ユーザーが性格をプログラムできるものだ。
恥ずかしがり屋からウィットに富んだ性格までさまざまで、容姿もカスタマイズできる。シミやそばかすまで作れる。

リアルドール社はまた、ロボットの男性バージョンも提供する予定だ（現在、男性のラブドールがある）。ロボット・ドールは、アプリでコントロールできる。料金は定額制で支払う。

「デジタル・トレンド」によると、アプリは2017年夏までに準備され、ロボットの頭部が2017年末までに完成する。

リアルドール社のCEOマット・マクマレン氏はデジタル・トレンドに「現在、ハーモニーAIを開発しています。人間とリアルドールの製品との関係に、新しいレイヤーを加えるものです」と語った。

「お客様の多くは、かなりの部分を想像に依存し、人形に想像通りの性格を求めています。ハーモニーAIを使えば、そうした性格を実際に作り出すことができます。もう想像しなくていいのです」

マクマレン氏は、ハーモニーAIが相互の会話を理解し、時間をかけて人形の所有者を「学ぶ」ようになり、必ずしもセックスに限らず活躍することを思い描いている。

彼は、ハーモニーAIは現実の関係で苦しんでいる人を助け、「未知の領域」を探索する方法を提供する、と信じている。


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「ワトソン」空気読む

IBMの人工知能Watson、入力文章から相手感情を分析し 「空気を読んで」音声返答。

 

IBM の人工知能(AI)による 対話型意思決定支援システム「Watson」が、システムアップデートにより話し相手の感情を意識した音声返答表現を身につけました。

乱暴に言えば「空気を読めるようになった」ということ。

人工知能 Watson は2015年夏、文章から人の感情を読み取る事が可能な「Tone Analyzer」を手に入れ、文章の組み立てかたなどからそれを書いた相手の感情がプラスなのか、またはマイナスなのか、はたまた怒りなのかを分析、更に細かく喜び、楽観、満足、感動、幸せ、不安、嫌悪、失望、罪悪感、拒絶、屈辱、いら立ち、敵意、攻撃、苦痛、不満、激怒などにまで分類することができました。

今回のアップデートはこの Tone Analyzer に関連するもので、入力された文章に対して音声で返答する際に、相手の感情にあわせて声のトーンを変化させることが可能となります。たとえば、入力された文が怒りの感情を示しているなら申しわけなさそうに、悲しんでいるなら同情的に、そして明るいなら共に明るくといった具合。

もちろん、これは返答のしかたにニュアンスを加えたというレベルで、人工知能そのものが感情を持ったわけではありません。それでも、搭載されて間もない画像認識エンジンとともにこの音声表現もしっかりと鍛えあげられていくことになりそうです。

Watson だけでなく現実世界で そこら中のコンピューターが人間と自然な会話をするようになるのはいつごろか、いまから待ち遠しくも思えます。

 

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ＩＢＭの「ワトソン」　文章から人の感情も判別

2015/7/23


米ＩＢＭの研究者は人工知能（ＡＩ）を搭載した高性能コンピューター「ワトソン」を活用し、メッセージを読んでそのトーンを判断できるアプリケーションソフト「ＩＢＭワトソン・トーン・アナライザー」を開発した。これは人間であれば自然にできる作業だが、コンピューターの場合には通常のタスクよりもはるかに高い知能が必要となる。 

ＩＢＭの人工知能「ワトソン」

「喜び」や「怒り」を分析

ＩＢＭワトソン・ユーザー・テクノロジーズの著名なエンジニアで「マスター・インベンター（達人発明家）」の称号を持つラマ・アッキラージュ氏は「コンピューターはメッセージで伝えられたトーンを正確かつ自動的に見抜くことができるのか。文章によるコミュニケーションでトーンを評価し、改善するお手伝いをするのは、人工知能と認知科学の分野における興味深い挑戦だ。われわれはＩＢＭワトソンで、この問いに答え始めている」とブログに投稿した。

これは背後に人がいるとしか思えない話だ。もっとも、ベンチャービートは2013年に、ＩＢＭの研究者がどうやって200件のツイートで人間の性格を解読できたかという記事を書いている。


アッキラージュ氏によると、トーンは見過ごされたり、望ましくなかったり、書き手がうまく伝えきれていなかったりする場合もあるという。
　
 同氏は「実験版の提供を開始したＩＢＭワトソン・トーン・アナライザーは、文章によるコミュニケーションのトーンの評価・改善を支援するサービスだ。この 最新のサービスを追加した（ワトソンの開発者向けサービス）『ワトソン・デベロッパー・クラウド』のＡＰＩとソフトウエア開発キット（ＳＤＫ）は、（ＩＢＭが提供するＰａａＳ）ブルーミックスで入手できる」と述べている。


この技術はワトソンの「パーソナリティー・インサイト（性格分析）」で使われている言語分析と似ている。トーン・アナライザーは与えられた文章を分析し、その文章に反映された感情的、社会的、書き方のトーンについて洞察する。こうした洞察は個人や仕事でのコミュニケーション、セルフブランディング、市場調査、広報マネジメント、問い合わせ先の自動音声応答システムの管理など多くの目的に使えるとアッキラージュ氏は話す。

ワトソンを使って文章の単語別にトーンを分析する

感情的トーンの目立った要素には明るさ、マイナスの感情、怒りがある。

アッキラージュ氏は「明るさは喜び、楽観、満足、感動、幸せなどプラスの感情を表す。マイナスの感情は不安、嫌悪、失望、罪悪感、拒絶、屈辱などを含む。怒りはいら立ち、敵意、攻撃、苦痛、不満、激怒など、強く激しいマイナスの感情の一種だ」と説明した。

書いた人の性格も理解

ワトソンは開放性、同調性、誠実さなど社会的なトーンも理解できる。

アッキラージュ氏は「開放性とは様々な活動に対してどれほど開放的かを表し、同調性は他人を思いやって協力する傾向、誠実さは首尾一貫し、思慮深く振る舞 う傾向を指す。われわれはこの３つの特徴を使い、文章に反映された書き手の開放性、同調性、誠実さを例証する」と述べた。

ワトソンは書き方のトーンにも対応できる。

アッキラージュ氏は「書き方のトーンは書き手の文章がどれほど分析的で、自信に満ち、ためらいがちかについてフィードバックを提供する。分析的なトーンは 書き手の物事に対する論拠と分析的な態度を示す。自信に満ちているトーンは個人が何かに対してどれほど確信があるかを示す。ためらいがちなトーンは抑制的 な態度を表している」と話した。

（「ベンチャー・ビート」より）

Twitterもはじめた女子高生AI「りんな」って何者？

人工知能が3D迷路を自力で攻略。｜Google DeepMind

人工知能が3D迷路を「視覚」で自力攻略。学習速度と精度が劇的向上

Google DeepMind

 

Google の AI 開発部門 DeepMind が、最新のアルゴリズムが 3D 迷路を攻略する動画を公開しました。このアルゴリズムはただ迷路を壁にそって移動するのでなく、まだ通っていないと判断した通路を積極的に選んで攻略していく性質を備えます。

Google DeepMind は、AI が(仮想的に)世界を学ぶためにはテレビゲームをプレイするのが最適と考えています。そもそもテレビゲーム自体が仮想体験の塊であり、ひとつのゲームをプレイすればそれをほかの AI に複製するだけで無限に経験を共有できるようになります。

DeepMind は過去、ゲームを課題として学習するアルゴリズム Deep Q-Network（略して "DQN"）を開発、ATARI 2600 を使って約50タイトルもの 2D レトロゲームを攻略させ、その得手不得手を検証しました。

今回のアルゴリズムは DQN を改良したもので、人工ニューラルネットワークの強化学習に非同期メソッドを取り入れたことがポイントです。マルチコアCPUだけで動かした非同期アルゴリズム(asynchronous advantage actor-critic , A3C)は、高性能なTesla K40 GPUで走らせた従来アルゴリズムよりも半分以下の時間で安定してトレーニングでき、ゲームなどテストでの成績も上回ったとしています。

学習に使用する 3D 迷路は1プレイあたりの制限時間があり、プレイするたびにレイアウトがランダムに変化します。またリンゴを拾えば1ポイント、出口を見つければ10ポイントとするルールを設定しました。出口を通過すれば、つぎの迷路へとステージが変わります。

　

実験ではアルゴリズムに対し、より多くのポイントを獲得するよう課題を与えました。すると最初は1プレイで2ポイントしか獲得できなかったのが、まる3日間ぶっ通しの学習させたところ1プレイあたり約50ポイントを獲得するまでに成長しました。DeepMind は「リンゴを集めるより出口を次々と見つけ出せばポイントが高いということを学んだ」と説明しています。

AI が仮想的な3

次元空間で学習を重ねれば、将来的にその経験を現実(の3次元)空間にも活かせるようになる可能性があります。そしてそれは(Googleも開発中の)自動運転の分野や能動的に行動するロボットなどに応用されていくことになりそうです。

ちなみに DeepMind のアルゴリズムは3D迷路は学んだものの、まだ Doom をはじめとする FPS ゲームには手を付けていません。もし FPS ゲームで仮想的な戦闘体験を繰り返し学習させた場合、超人的な戦闘能力を備える AI を生み出すことも夢ではなさそう。もしそれがリアルの世界、たとえばロシアの戦闘ロボットに搭載されればどうなるのかと考えると...。DeepMind がスカイネット化しないことを祈るばかりです。

元論文はこちら

Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
(Volodymyr Mnih, Adrià Puigdomènech Badia, Mehdi Mirza, Alex Graves, Timothy P. Lillicrap,Tim Harley, David Silver, Koray Kavukcuoglu)

・Google、『DQN』を開発｜Google Deepmind

・女子高生AI「りんな」

・あのBigDogが、腕を獲得

 

「Cortana」人工知能OSは、有能な秘書になる

マイクロソフトが人工知能アシスタント「Cortana」（コルタナ）で引き継ぐ「ゲイツの想い」

 

2014年以降、サティヤ・ナデラをCEOに迎えたマイクロソフトの革新が続いている。そして今年夏、ナデラ改革を象徴するような新OS「Windows 10」が発表。そのいちばんの目玉は、人工知能を使ったパーソナルアシスタント「Cortana（コルタナ）」だ。9月29日に開催された人工知能カンファレンス「WIRED A.I. 2015」に登壇した日本マイクロソフトの三上智子が、「彼女」の魅力を語った。

三上智子｜TOMOKO MIKAMI

日本マイクロソフト Windows本部 本部長。2001年米インディアナ州立大学MBA課程修了後、デルを経て、2005年日本マイクロソフトに入社。経営企画、米国本社Strategic Finance Planning、グローバルOEMパートナーマネジメント部門を経験し、2014年よりWindowsおよびSurface製品マーケティング部門の統括責任者として現在に至る。

「全人類にコンピューターを」と謳ったビル・ゲイツが、マイクロソフトを創設してから早40年。昨年、3代目CEOに就任したサティヤ・ナデラはゲイツの想いを引き継ぎ、イノヴェイションのスピードをさらに加速させ、コンピューター界に新たな革新を起こそうとしている。この“巨人の目覚め”を象徴するように今夏発表されたのが「Windows 10」。

すべてのアプリを共通のAPIで開発することで、PCからスマホ、タブレットまで、どのデヴァイスにおいてもシームレスに使うことを可能にした、これまでのヴァージョンとは一線を画す新世代型OSだ。すでに700万人を超えるユーザーからのフィードバックを集め、常にアップデートしていくこのOSの日本語版には、もうすぐ賢い「アシスタント」がやってくる。マイクロソフトが開発したAIシステム「Cortana」だ。


「映画『her/世界でひとつの彼女 』に登場するAIのサマンサのように、ユーザーが思わず恋をしてしまうようなAIが生まれるかもしれません」と語るのは、日本マイクロソフトWindows本部 本部長の三上智子。

「Cortanaは、わたしたちの目指す“パーソナル”なコンピューターに向けた大きな一歩です。『彼女』は単なる音声検索システムではなく、時を重ねるごとに、少しずつユーザーに合わせて成長していくAI。使っていくうちにユーザーの勤務地や自宅、家族構成に習慣の予定、どんな人たちと交流しているかを理解し、いつも先回りしてわたしたちにリマインドしてくれます。例えば、次のアポイントを見越して渋滞の情報を送ってくれたり、旅行前に行き先の天気を教えてくれたりします。一人ひとりのユーザーに寄り添い、日々の生活をサポートするのです」


生まれたてのかわいいCortanaは、同社のクラウドサーヴィス「Microsoft Azure」の機械学習機能や「Bing」の検索機能によって、ユーザーの声を聞くたびに成長していくという。近い将来、彼女が毎日の暮らしに欠かせない有能な秘書となることは間違いないだろう。すべての人にコンピューターを普及させることを目指した創業当初と同じく、目覚めた巨人はいま、再び個人の可能性を最大化させようとしているのだ。


［Windows10｜日本マイクロソフト］

Windows 10には、スリープ解除のたびに毎回異なるロック画面が表示される「Spotlight」と呼ばれる機能が搭載。人工知能OSがユーザーの好みを学ぶことで、使うごとにより好みに合った画像が選ばれるようになる。IMAGE COURTESY OF MICROSOFT

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人工知能ライブラリ TensorFlow｜Google

Google、人工知能ライブラリ TensorFlow をオープンソース化。音声検索や写真認識、翻訳の基盤技術ディープラーニングを商利用可で解放

Google が音声検索から写真認識まで多くの自社製品で使用する人工知能・機械学習ソフトウェア TensorFlow をオープンソース化しました。

商用も可能なApache 2.0ライセンスで公開されるため、人工知能の研究者や学生からアプリ開発者、家電や自動車などのメーカーまで、実際のGoogle製品で使われるのと同等品質のソフトウェア一式を道具として導入できるようになります。

TensorFlow の原型は、Google社内の機械学習やディープニューラルネットワークの研究者・エンジニアが開発してきたソフトウェア群。機械学習以外にも応用できることなどから、GoogleではTensorFlow を「機械知能 (マシンインテリジェンス)のためのオープンソース・ソフトウェアライブラリ」と称しています。

近年何かと話題の機械学習やディープニューラルネットワークは Google 社内でもここ数年で急速に導入が進められており、よく話を聞く音声認識や翻訳だけでなく、Googleフォトの被写体認識や顔認識、ウェブ検索結果の最適化、Gmailのメール分別、新生メールソフトInboxの自動返信文作成、さらにYouTubeや広告事業まで、ほとんどのプロダクトを支える新たな根幹技術となっています。




TensorFlow の特徴は、データフローグラフとして表せればなんでも処理でき、その気になればローレベルのオペレータも手書きできる汎用性、Googleの実製品で使われる高いパフォーマンス、CPUでもGPUでも走りノートPCから巨大なデータセンターまで同じコードで動きモバイル端末にもデプロイできるスケーラビリティ、計算機科学の研究から実プロダクトまで扱える効率性、ドキュメンテーションやサンプルが揃いPythonでもC++でも書ける扱いやすさなどなど。

ではなぜこの自社製品の基幹技術をわざわざオープン化するのか、それもライバルが商用もできるApache 2.0 なのか？について。Googleいわく、機械学習はこれからの画期的なプロダクトや技術に欠かせない重要な要素となるもので、世界中で研究が進められているものの、標準となるツールが存在していないことが課題。Google では TensorFlow を研究者から学生、製品開発者まで使える標準ツールとして提供することで、機械学習や機械知能そのものの研究と普及を加速したい考えです。

分野は違うものの、Android をオープンソース化提供することでモバイルコンピューティングの普及を加速させ、結果的にはGoogleのビジネスにとって有利な状況を作り出した戦略そのままともいえます。TensorFlow はリンク先の公式サイトで各種リソースがすでに配布中です。

人工知能が「おしゃべりできる」のに、
いったい何の意味があるっていうんだ？

ERGUN EKICI

VICE PRESIDENT of EMERGING TECHNOLOGIES at IPSOFT

ただ「人間と会話ができる機械」を、真の人工知能であるということはできない。「問題解決」こそ、人工知能のあらゆるタスクのなかでも最も複雑な部分であり、最も重要な価値尺度となるのだと、IPsoftのアーガン・エキチは言う。

アラン・チューリングが1950年に「機械は思考できるか」という問いを投げかけて以来、「チューリング・テスト」に合格しようと努力する多くの試みが行われてきた。


このテストで試されるのは、会話をしている相手が人間なのか機械なのかを、人間が見分けられるかどうかだ。そして2014年6月、ユージーン・グーツマンと名付けられたチャットボットが、13歳の少年であるかのように装って、チューリング・テストに合格したと報じられた（日本語版記事）。自然言語の構文解析を入念に仕込まれたユージーンは、自宅や旅行先に関して使われた言葉を理解することができたという。


だが、ユージーンは本当に言葉の「意味」を理解していたのだろうか。この問いは、チャットボットが、会話から何かを学んで問題解決のスキルを示したのか、あるいは、理解したかのように演じて人間をうまく騙しただけなのか、と言い換えることもできる。
最初の問いから65年の時を経たいま、チューリングの「機械は思考できるか」という問いの根本に立ち返ってみよう。この問いは、「機械は理解し、学習し、問題を解決できるか」と定義し直すことができる。


真の人工知能を実現するには、まず、機械がユーザーの言葉の意味するところを理解し、解釈できなければならない。例として、「昨日、ジョンはジェーンから株を買った」という叙述について考えてみよう。わたしがある人に「今日の時点で株を所有しているのは誰か」と質問すれば、その人はおそらく「ジョンが所有している。なぜなら、ジョンは昨日ジェーンから株を買ったから」と答えるだろう。

ポイントとなるのは、機械が人間とおしゃべりできるかどうか、あるいは質問に答えられるかどうかではない。機械が問題の文脈を読み取って、その解決に役立つことができるかどうかだ。

だが、単純な検索エンジンに対して、「その株を今日所有しているのは誰か」、あるいは「それを先週所有していたのは誰か」といった質問をしても、正しい回答は得られないはずだ。検索エンジンは、その株を誰が買ったかという問いには答えられても、現時点で誰が所有しているかという問いには答えられない。「理解」が欠けているのだ。


機械が「理解」能力を得られるようになったとして、その次のステップは「学習」だ。人類が、最も高度に進化した、支配的な動物種になれた理由は、優れた視力でもなければ、鋭い嗅覚でもなく、あるいは完璧な聴力でもない。それは、比類のない直感的な学習能力のおかげだ。


子どもたちの能力は、読解力のテストによって評価される。機械も、小学校5年生レヴェルの読解力テストに合格する能力、つまりマニュアルを読んで内容を理解し、そのマニュアルについての質問に答える能力をもつべきだ。


次に、子どもたちが成長して青年になると、もうテストで読解力を評価されることはなくなる。その代わりに、今度は知識を応用して、問題を解決していく必要に迫られるだろう。そして、真の人工知能を実現するための最後の評価基準も、そこから導き出される。「問題解決」こそ、人工知能のあらゆるタスクのなかでも最も複雑な部分であり、最も重要な価値尺度となるのだ。


あなたが人間のオペレーターに電話をかけて、「自分の銀行口座にアクセスできない」と言うとしよう。この叙述には前後の文脈がなく、曖昧で不明確なため、それだけではオペレーターはどう対処すべきかを判断できない。したがってオペレーターは、（機械もいずれはそうなるはずだが、）いくつかの質問をする必要がある。


例えば、「それは口座振替のページにアクセスできないということですか、あるいはメインページにアクセスできないのですか」、「メインページにアクセスできないとしたら、お探しの口座は、メインページにリンクされているものですか、あるいはリンクされていない口座ですか」、「社会保障番号は入力しましたか」といったように。


この時点でポイントとなるのは、機械が人間とおしゃべりできるかどうか、あるいは質問に答えられるかどうかではない。機械が問題の文脈を読み取って、その解決に役立つことができるかどうかだ。


人工知能を評価するには、人間の知性を評価する場合と同じ基準を用いるべきだろう。つまり、機械が人間の言葉の意味を理解し、人間を観察することによって学び、その知識と学習能力を問題解決に利用できるようになることだ。そのとき、わたしたちは初めて、チューリングによる問いの真の意味と向き合ったことになる。

 

ERGUN EKICI｜アーガン・エキチ

 

IPsoft社の新興技術担当副社長。他に、「2025年、ロボットが働く社会では奪われるよりも多くの仕事が創出される」というタイトルの記事がある。



WIRED US

「Pepper」はユーザー規約で性行為を禁止されている

 

 

「Pepper」（ロボット）はユーザー規約で性行為を禁止されている

 

人間の感情に反応するように設計されたロボット「Pepper」の購入者は、このロボットと性行為をすることを禁じられている。
ユーザー規約の中で、Pepperを「性行為やわいせつな行為を目的に使用することを禁止する」と明記されているのだ。

人間の感情に反応するように設計されたロボット「Pepper」の購入者は、このロボットと性行為をすることを禁止されている。Pepperを販売するソフトバンクのユーザー規約（PDF）にも、Pepperを「性行為やわいせつな行為を目的に使用することを禁止する」と明記されている。


Pepperは、ソフトバンクと、フランスのロボット企業アルデバランが共同で開発した人型ロボットで、2015年7月に発売された。人間とさまざまなやりとりができるようつくられており、笑い顔やしかめ面などの感情表現に反応できる。だが、購入者に性的な快楽を提供することは目的としていないようだ。

Pepperの価格は1,800ドル（198,000円。他に月額料金が必要）だが、発売開始から60秒で完売した。


Pepperのユーザー規約にある、性行為を禁じる条項は、「人間とロボットとの親密な関係」に対して懐疑的な視点が向けられる時代が到来したことを示している。

9月には、ロボット倫理の専門家たちにより、ロボットへの性行為の全面禁止を呼びかけるキャンペーンが開始された。このキャンペーンの創始者たちは、セックスロボットの開発により「女性と子どもをモノとみなす傾向が助長」され、「女性と子どもが劣った存在であるという認識」が強まるので禁止しなければならないと主張している。

一方で、セックス人形メーカーのTrue Companion社は、「常に準備万端で、性的な会話や行為に応じることができる状態」のセックスロボットを開発中だ。「Roxxxy」（男性タイプは「Rocky」）というこのロボットは、年内に発売される予定だ。



なお、Pepperの人間との関わりがニュースになったのは、今回が初めてではない。日本では9月6日、酒に酔った男がPepperに対して暴行を加えるという事件が起こっている。報道によると、この男はPepperに対してではなく、ソフトバンク横須賀支店の店員の態度に腹を立てたのだと言うが、この事件により、そのPepperの感情読み取り機能は多少、低下してしまったに違いない。

TEXT BY RUBY LOTT-LAVIGNA
PHOTOS BY ALDEBARAN
TRANSLATION BY TOMOKO MUKAI/GALILEO

WIRED NEWS (UK)

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「ペッパー」の時給は1500円 その時、人間たちは

ロボット「ペッパー」の時給は1500円　その時、人間たちは

 

ロボット「ペッパー」は時給1500円――。

ソフトバンクから発表された人型ロボット「ペッパー」の時給が波紋を呼んでいる。

ペッ パーは、各種センサーを搭載して周囲の状況を把握。自分で判断して行動できるロボット。目の前の人間の表情や声から、感情を認識できるとしている。本体価 格は19万8000円だが、ソフトバンクはこのペッパーを、ティッシュ配りや受付業務に従事するアルバイトとして貸し出す。レンタル料、ならぬ「時給」は1500円。

時給1500円w pic.twitter.com/SZXnHZQiXZ

— Yuriko Ota／太田百合子 (@y_oot) 2015, 6月 18

ちなみに、東京都の最低賃金は現在888円。全国で最低なのは鳥取、高知、長崎、熊本、大分、宮﨑、沖縄の677円だ。ペッパーの「時給」1500円へのTwitterユーザーの反応を集めた。

そんじょそこらの仕事より時給高いとか俺もう改造手術してペッパーになるか https://t.co/LGuxo04AwW

— ぴ よ っ (@piyori112) 2015, 6月 18

すき家で働く日も近いか。 pic.twitter.com/lOusfdoGc7

— 石川 温 (@iskw226) 2015, 6月 18

Pepper 時給1500円か・・・・・・　俺の1.5倍くらいあるやないか。

— 永田 謙一郎 (@KsMIRROR) 2015, 6月 18

ペッパー君の時給が高くてびびった。でも何かもやもやするねこれは

— takaaki mizota (@u_mizo) 2015, 6月 18

TLで流れてきたペッパーくんの時給にびっくり。今月の最小瞬間時給188円の私涙目。

— かおり (@gamer_in_the_WC) 2015, 6月 18

ペッパーの時給にも満たない賃金で働いている人たちが街角にいるペッパーを破壊する事件が起こりうる。

— ТАКАЁШИ (@takayoshi1212) 2015, 6月 18

Google、『DQN』を開発｜Google Deepmind

Google Deepmind、人工知能『DQN』を開発。レトロゲームを自力で学習、人間に勝利

 

ロンドンの Google Deepmind が、コンピューターゲームをゼロから自力で学習し上達する人工知能アルゴリズム deep Q-Network、略称「DQN」を開発しました。

ブロック崩しやパックマンなど、レトロゲーム機 ATARI 2600 のゲーム49タイトルを与え、画面出力と「スコアは高いほど高評価」のパラメータを与えただけで、29タイトルで人間のプロゲーマーと同等または上回るパフォーマンスまで上達します。
　
　

Deepmind が開発したDeep Q-network、略して「DQN」は、反復学習と「反省」によって学ぶことができるアルゴリズム。特にゲームを攻略するための知識やルールがあらかじめ組み込まれているわけではなく、ゲームの基本的なルールすら与えられず、単純に画面出力のピクセルとスコアのみをインプットとして学習します。
　

Google が DQN に与えたのはテレビゲーム創世記の名機 ATARI 2600 と全49タイトルのゲーム。なかにはクレイジークライマー、パックマン、Qバート、ロードランナー、アステロイドといった著名タイトルも含まれます。そして49本中43本のゲームで DQN は既存の人工知能を上回り、さらに29のゲームでは人間のプロプレーヤーと同等または上回る上達を見せました。

DQN がゲームを学び、ゼロから成長していくさまはブロック崩しの動画を見ると一目瞭然です。最初は動くボールに反応はするものの、「ボールを打ち返してブロックを崩すゲームである」ことすら教えられていないため、ただ呆然とそれを見送ることもしばしば。ところが回数を重ねるにつれ、ボールを打ち返すとスコアが増えることに気づいたのか、しっかりとラケットをボールに追従させ始めます。

反復学習によって上手く打ち返せるようになると、こんどは効率的な点の稼ぎ方を覚え始めます。ブロック崩しの攻略法といえば、「端のブロックを崩して穴を開け、そこにボールを打ち込んで一気に裏側から崩す」こと。DQN は非常に人間臭い動きでそれをこなして見せています。

特に上達しやすいのは、やはりルールと操作がわりと単純なゲーム。スペースインベーダーでは、『名古屋撃ち』とまではいかないものの、しっかりとトーチカに身を隠して敵を打ち落とす場面も。

 

反対に不得手なゲームはパックマン。「モンスターから逃げつつエサを食べ、パワーエサを取れば一定時間モンスターに逆襲」という複合ルールは、まだ DQN には複雑すぎて理解できないようです。

他の人工知能と違うのは、記憶に深く関わる人間の海馬に似た処理を行うという「experience replay」機能を搭載しているところ。人間の場合、海馬といえば、アルツハイマー病の初期から病変が起こる部分ですが、DQNでもこの機能を省いて再びゲームをさせると極端に学習能力が低下するのだとか。

ちなみに Deepmind 創業者のデミス・ハサビスは人工知能研究のため、あらかじめケンブリッジ大学博士課程で脳神経学を学んでおり、2007年には海馬の研究で学術雑誌のサイ エンス誌から Breakthrough of the Year 賞を受賞した経歴の持ち主。

2011年に立ち上げた Deepmind は人工知能開発の分野ですぐに頭角を現し、イーロン・マスクやピーター・ティールといった大物たちから資金提供を受けるようになりました。そして2013 年には Deepmind を巡って Google と Facebook が買収合戦を展開。およそ5億ドルとも言われる額で Google の一員となっています。

Google や Facebook が人工知能技術を欲しがる理由については、大量のデータからユーザーそれぞれの趣味趣向に最適化した広告選択処理を行わせることや、Googleが現在開発中の自動運転車の走行プログラムへの応用などが浮かびます。

また、現在は Google 傘下にある Boston Dynamics が開発する四脚歩行ロボットに高性能な人工知能を乗せるといったこともありえます。Boston Dynamics は米軍との関わりも深く、すでに海兵隊の演習に参加するロボットも開発しています。



われわれ一般人としてはもう、DQN 知能搭載のリアルターミネーターが登場しないことを切に願うばかりです。

　

アステロイドは極端に苦手な一方、タイムパイロットは人間と互角という謎。最善のスコア稼ぎさえ気づけば、反射神経が重要なゲームでは人間を圧倒できるようです。



Nature に掲載された論文は Human-level control through deep reinforcement learning (Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu,David Silver,Andrei A. Rusu, Joel Veness, Marc G. Bellemare, Alex Graves, Martin Riedmiller, Andreas K. Fidjeland, Georg Ostrovski, Stig Petersen, Charles Beattie, Amir Sadik, Ioannis Antonoglou, Helen King, Dharshan Kumaran, Daan Wierstra, Shane Legg & Demis Hassabis)