人工知能技術の健全な発展のために

4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。

汎用人工知能と特化型人工知能

現在、人工知能という言葉は大雑把には、

• 汎用人工知能（「強い」人工知能とも呼ばれ、自意識・創造性などあらゆる面で人間と同等以上の知性を示す、いわゆる「人工知能」）と、
• 特化型人工知能（ある特定のタスクで知性を示すソフトウェア、あるいはそれを組み込んだ自動機械）

のどちらかまたは両方を指す言葉として使われています(より詳細には、様々な知能の定義があり、百人いれば百通りの定義があるようです)。文脈によってどの意味であるかが明確であればよいですが、そうでないと混乱の元になります。

汎用人工知能がいずれ実現することは間違いないでしょう。汎用人工知能が社会に与えるインパクトは計り知れず、そのために私達の社会がどのように準備しておくべきか、今から議論することには大変意味があると思います。しかし、汎用人工知能が実現可能になるまでには、まだいくつもの未解決問題を解かねばなりません。過去約60年にわたる人工知能の研究において、探索、推論、知識表現など多くの技術革新がありました。最も最近のブレークスルーは深層学習です。これら様々な革新的な技術の積み重ねがあるにもかかわらず、汎用人工知能の実現は、今見えている技術の延長上には無い、というのが私達の認識です。

汎用人工知能の実現が、人工知能研究の究極のゴールだとすれば、特化型人工知能は機械をより知的にするための営みから生まれてきた技術だといえるでしょう。「より」知的という意味は、それまでは機械にできないと思われていたことができるようになる、ということです。初期の人工知能研究では、例えば手段目標分析(means-ends analysis)という探索技法が盛んに研究されました。これは数学の定理証明など「高度に知的な」問題を解くのに用いられ、当時の人工知能の成功例とされましたが、今では乗換案内における探索アルゴリズムなどに実装され、日々使われている手法です。他にもコンパイラに使われる形式言語理論、オブジェクト指向やモデリング言語に使われる概念階層など、人工知能研究から発生した手法は、現在では多くのシステムの中で道具として使われています。すなわち、特化型人工知能とは「その時代における情報技術の最先端を指す言葉」と捉えてもよいでしょう。その意味では、最近注目を浴びている深層学習も、いずれは日々のプログラミングの中で当たり前のように使われる道具になっていくでしょう。特化型人工知能とは、自動車や洗濯機などと同様、道具に過ぎないのです。

深層学習の持つポテンシャル

その一方で、PFNが注力している深層学習は情報技術の世界を大きく変えてしまうポテンシャルがあると、私達は考えています。それは、応用領域の爆発的拡大と、そもそも情報システムのあり方の革新に現れてきます。

深層学習の技術は、当初は画像認識において、高い認識精度を得たことで注目を浴びました。現在では、音声認識や機械翻訳においても広く使われるようになってきているのはご承知のとおりです。PFNでは、深層学習を特にIoTなど物理世界との接点で応用しようとしています。自動運転のための画像認識、バラ積みロボットの学習、深層強化学習による自動運転、同じく深層強化学習によるドローンの制御、深層生成モデルによる異常検知、がんの診断などは、今までPFNが深層学習の応用を試みて成功してきた分野です。また、最近話題になったものとして、線画の自動着色があります。しかし、これらは氷山の一角に過ぎません。深層学習の応用分野はこれからも爆発的に増えていくと考えています。特に、産業用機器の制御など組み込み分野では、より高い精度、より高度な制御を行うために今後は深層学習を使わないシステムは考えにくくなってくるでしょう。

深層学習は同時に、ハードウェアからシステム開発の方法論、さらには業界のエコシステムまで、情報システムそのもののあり方も変えていきます。1990年代からつい最近にいたるまで、コンピュータといえばほとんどがインテルのx86アーキテクチャに基づくものでした。一方、現在深層学習を使っている多くの企業は、GPUを使っています。PFNでも、石狩にあるさくらインターネットのデータセンターに、数百個規模のGPUクラスタからなる計算基盤を構築していただいて、これを日々使っています。しかし、私達はGPUが究極のアーキテクチャとは考えていません。これから多くのハードウェアのイノベーションが起きるでしょう。

プログラミングモデル、あるいはソフトウェアのレイヤでは、「深層学習フレームワーク」という技術が群雄割拠でしのぎを削っている段階です。PFNでもご存知の通り深層学習フレームワークChainerを開発していて、これはNVIDIA、Intel、IBMなど主要なITベンダーにサポートされていますし、世界で戦える技術だと自負しています。このようなフレームワーク、すなわち深層学習に基づくプログラミングモデルを使いこなせることが、これからのITエンジニアの必須スキルとなることでしょう。

さらに今後、

• 深層学習を用いたシステム開発のための方法論、すなわちお客様の要求をどのように深層学習の問題として表現し、訓練データや学習環境を用意し、評価やデバッグを行い、運用するかという知識体系（今までのソフトウェア工学に代わる体系）、
• 深層学習によって作成される学習済みモデルの知的財産の保護、
• あるいはシステム開発や学習済みモデルをめぐる新しいビジネスのエコシステム

など、情報技術の現在の常識が、すべての局面において大きく変わっていくことでしょう。

人工知能技術の健全な発展のために

「人工知能」という言葉がひとり歩きする中で、人工知能に対する過度な期待と、その裏返しである脅威論が、多くの人々の判断を歪ませているように思います。私たちは、今の技術がどのレベルにあり、どのような発展が想定されているかを正しく理解し、その知識に基づいて社会がどうあるべきかを議論しなければなりません。

深層学習が世の中を大きく変えていく中で、私達が世界の中で競争力を失わずに、なおかつ人類社会の発展に貢献するために何ができるのか、私達人工知能技術に携わるものが、その現状と展望を正しく発信するように、戒めていきたいと思います。