ディープラーニング（深層学習）によって、人工知能（AI）の画像認識精度が人間を超えたと騒がれたのが2015年。その成果はグーグルの「アルファGO」が囲碁チャンピオンを連破したことで世界に知られ、「AIにとってかわられる職業」が話題になりました。しかし、AIの進化に貢献したのはディープラーニングだけではありません。東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻特任准教授でAI研究者の松尾豊氏に聞いてみましょう。

●ディープラーニングで見直された「強化学習」

　松尾氏は、人工知能を研究開発する上でのレベルを4段階にまとめています。レベル1は「単純な制御プログラム」、レベル2は「古典的な人工知能」、レベ...

ジャンル 時事/オピニオン

　ディープラーニング（深層学習）によって、人工知能（AI）の画像認識精度が人間を超えたと騒がれたのが2015年。その成果はグーグルの「アルファGO」が囲碁チャンピオンを連破したことで世界に知られ、「AIにとってかわられる職業」が話題になりました。しかし、AIの進化に貢献したのはディープラーニングだけではありません。東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻特任准教授でAI研究者の松尾豊氏に聞いてみましょう。

●ディープラーニングで見直された「強化学習」

　松尾氏は、人工知能を研究開発する上でのレベルを4段階にまとめています。レベル1は「単純な制御プログラム」、レベル2は「古典的な人工知能」、レベル3は「機械学習ができる人工知能」、レベル4は「ディープラーニングを採り入れた人工知能」です。

　研究者たちがいま取り組んでいるのはレベル3とレベル4の段階なのですが、一般の家電で「AI」を称しているのはレベル1、質問対応ソフトや診断プログラムなどはレベル2で、一般人はあまりちゃんと区別せずに「AI」の言葉を使っています。

　また、すでにレベル4まで来ているなら、レベル3に戻る必要はないと思う人もいるでしょう。実はディープラーニングにより画像認識精度が上がったことと、ウェブなどにたまったビッグデータの組み合わせによって、機械学習の中でも「強化学習」が再度クローズアップされているのです。

●偶然のラッキーをリピートするのが強化学習

　強化学習は、もう100年も前から研究が続けられてきた分野で、大雑把に言うと「行動を学習するしくみ」です。人間でいえば、サッカーボールを蹴っているうちにだんだん上手になるようなこと。「習うより慣れろ」と言われる習熟のプロセスには、たまたまうまく蹴ることができたときに、「今のはうまくいった」と感じて、その蹴り方を繰り返すというしくみが含まれているのです。

　「今のはうまくいった」と感じることは、脳の「報酬」になります。報酬が与えられることにより、行動が強化され、だんだん上手になっていく。これが強化学習のしくみなのですが、コンピュータにそれを覚えさせるには、「状況」と「行動」、そして「よかったか／悪かったか」をセットしなければなりません。

　これまでの強化学習では、「状況」を記述するのに、人間が定義した変数を使ってきました。ところが、ディープラーニングと組み合わせる方法にすると、画像認識で出てきた特徴量が使えます。違いはそこだけなのに、生まれた変化には非常に大きなものがあります。

●状況がわかって、報酬があれば、熟練はできるのだ

　ディープラーニングと強化学習を組み合わせ、ゲームを学習するAIを作ったのが、ディープマインドという会社です。2013年にその技術を開発し、2014年にはグーグル社に買収されています。

　「ブロック崩し」も「スペースインベーダー」も、スコアを報酬と見ることにより、同じプログラムで学習させることができます。これまでだと、いちいち「これがインベーダー」「これがミサイル」「これが自分」という定義をしてやらないといけなかったのが、画像入力だけでOKになりました。

　この技術を応用すればロボットの行動に「熟練」が見られるようになることは、すぐに予測がつきます。2015年5月、カリフォルニア大学バークレー校は「試行錯誤しながら組み立て作業を行う」ロボットのBRETTを発表しました。

　考えてみると熟練は、人間だけが行なえる複雑なことではなく、犬でも猫でもできることです。AIに今までこれができなかったのは状況をつかむことができなかったから、と松尾氏は解説しています。

　状況がわかり、報酬のうまみをたっぷり浴びたAIは、これからどんなロボットに成長していくのでしょうか。
ジャンル 時事/オピニオン