京大の鹿島先生が唱える「人とAIの協働」

京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻の鹿島久嗣教授は「機械学習」研究の第一人者だ。機械学習とは、AI（人工知能）の一分野であり、我々人間のように経験から学習する機能を、コンピュータ上で実現することを目指す研究分野である。

鹿島氏は、機械学習の理論や技術を研究する一方、その実世界での活用法を模索している。すでに機械学習は、実世界の様々な課題で利用されている技術であるが、機械学習が力を発揮できる課題はまだ数多く潜んでいると鹿島氏は考えている。

また、鹿島氏は機械学習のような「今の」人工知能だけでなく、人工知能の「その次」を見据えている。そのキーワードは「ヒューマン・コンピュテーション」である。これは人間の知能と人工知能を組み合わせることで、人間とAI、どちらか一方だけで解くことのできない困難な課題を両者が協力することで解決しようという考え方である。

機械学習とは

先ほど、機械学習は我々の生活の中ですでに使われ始めていると紹介したが、機械学習システムの中で実際には何が行われているかという具体的なイメージをもっている人はそれほど多くはないだろう。

「機械が経験から自動的に学習する」機械学習には、一般の人は「何かすごいことをやっている」というイメージを抱いているかもしれない。

これは「人工知能」も同様であり、その言葉の響きは、人々の理解を超えた技術をイメージさせ、ときには怖れを抱き、危険視する人も少なくない。

しかし鹿島氏は、

いま世の中で使われている機械学習は、本質的には統計的なデータ解析技術である

と言う。身も蓋もないように感じるが、これこそが機械学習の等身大の姿であり、これを知ることこそが今の機械学習を正しく理解することである。

鹿島氏は、

機械学習を使うことで、インターネット上で、あるいはセンサーが集めた大量のデータを、ビジネスや科学の領域で有効活用することが期待できる

と言う。

インターネット上には、様々な情報がデータとして大量に存在する。

そして、実世界に張り巡らされたセンサー網も、毎日、毎時間、毎分、毎秒、データを生み出している。

機械学習はこれらのデータを統計的に解析し、データに潜むパターンを捉えることで、将来の予測や新たな知見を与えるのである。

機械学習によって、医療、材料科学、教育、バイオ・創薬、マーケティング、交通などをはじめとする様々な分野の大きな発展が期待できると鹿島氏は言う。

機械学習の今後

鹿島氏は、今後の機械学習の発展の方向性として「機械学習の活用先の開拓」「新たな機械学習法の開発」の2つを挙げている。

機械学習の活用先（①）は、まだまだ広がると鹿島氏はみている。特に、これまであまり情報技術が活用されてこなかった領域には、多くの可能性がある。ひとつの分野で機械学習の活用実績ができると、これまで機械学習を使っていなかった周辺の関連分野にも展開できる。機械学習に期待が集まっている今こそが、様々なチャレンジができるチャンスであるという。

一方で、今ある機械学習技術がそのままではうまく扱えない課題やデータも多々あり、その場合には、新たな機械学習法の開発（②）が必要になってくる。

科学技術は、実際に使われることで問題が明らかになり、その問題を解決することで進化してきたが、機械学習も同様である。

鹿島氏は、機械学習の新たな発展は、現実の問題から一段抽象化した形での問題設定を発見し、これらに対する一般的な解決法を発見することによってもたらされると考えている。

例えば、「化合物における原子同士のつながり」と「SNSにおける人と情報のつながり」は、「構成要素」と「つながり」に抽象化して考えれば、どちらも「グラフ構造データ」と呼ばれるデータとして表現することができ、これらはひとつの機械学習法で統一的に扱うことができる。

機械学習の活用先を開拓することで、活用先には生産性の向上や効率化といったメリットをもたらす一方、機械学習研究には新たな課題の提供、課題解決の努力を通じた技術の向上というメリットをもたらす。

人とAIの協働問題解決

鹿島氏が人工知能の新たな方向性として期待を寄せているのが、人とAIの協働問題解決（③）という、人とAIが協力して困難な問題の解決に取り組むという考え方だ。

機械学習を含むAIの能力はすでに、いくつかの部分で人の能力を凌駕している。しかし、AIにはまだ、曖昧な問題を解決する力、創造性、柔軟性といった面では人間に及ばず、AIがこれらを獲得するには時間がかかるだろうと鹿島氏は考えている。

鹿島氏は、人とAIは将来、ひとつのシステムとして、一緒に問題を解決していく「ヒューマン・コンピュテーション」が主流となっていくだろうと考えている。

鹿島氏によると、ヒューマン・コンピュテーションは次のように定義される。

・（狭義の）AIだけで解くことができない問題を、人間をAIシステムの一部として捉え、システム全体を設計することによって解決を図る方法

ヒューマン・コンピュテーションは、クラウドソーシングと深い関係にある。

クラウドソーシングとは、インターネットを介して不特定多数の人間の協力を得るという考え方である。仕事の発注者が仕事内容を公開して、その仕事を受けたい人が請け負うことができる。発注者にっとて比較的安価でオンデマンドで多数の人の力を調達でき、受注者にとっては世界のどこにいても仕事をすることができるというメリットから、近年その利用が拡大している。

ヒューマン・コンピュテーションでは、コンピュータの知能では解決が難しい部分を、クラウドソーシングを介して人の力をシステムに取り込むことで解決するわけである。

ヒューマン・コンピュテーションを実現するため、課題を複数のタスクに分割し、それらを人向けタスクとコンピュータ向けタスクにわけて実行する必要がある。

そのためには、複数のタスクを処理するフローを考えたり、人とコンピュータを組み合わせて実行するアルゴリズムを設計したりしなければならない。

こうした取り組みを、鹿島氏は人工知能研究の新しい方向性ととらえ、精力的に研究を進めている。