2016年11月、東大合格を目標に、国立情報学研究所の新井紀子教授がプロジェクトディレクターとなって2011年から進めてきた国産人工知能「東ロボくん」の進路変更は、ちょっとしたニュースになりました。総合偏差値57.1をマークし、相当上位の大学に合格する実力に到達していた東ロボくんですが、それでもこのままでは東大受験突破は無理と判断、プロジェクトは凍結されることになったのです。その理由は、どうも「言語の理解」という壁にありそう。そこには人間と人工知能の認識や処理の違いがありました。

●偏差値57.1の東ロボくんの泣きどころは？

　東ロボくんの例をもとに、人工知能には言語を理解することが難しいと解説...

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　2016年11月、東大合格を目標に、国立情報学研究所の新井紀子教授がプロジェクトディレクターとなって2011年から進めてきた国産人工知能「東ロボくん」の進路変更は、ちょっとしたニュースになりました。総合偏差値57.1をマークし、相当上位の大学に合格する実力に到達していた東ロボくんですが、それでもこのままでは東大受験突破は無理と判断、プロジェクトは凍結されることになったのです。その理由は、どうも「言語の理解」という壁にありそう。そこには人間と人工知能の認識や処理の違いがありました。

●偏差値57.1の東ロボくんの泣きどころは？

　東ロボくんの例をもとに、人工知能には言語を理解することが難しいと解説しているのは、新井教授の研究仲間でもある東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏です。

　東ロボくんの試験成績を見ると、得意なのは世界史と数学、苦手なのは英語・国語と物理なのです。人工知能がビッグデータを得意とするのはもう常識ですから、得意分野はうなずけますが、苦手の中で「物理」に首をかしげる人が多いのではないでしょうか。

　実は物理の試験で人工知能にとって壁になったのは、イラスト（図解）を理解することでした。イラストには、人間が思っているより多様な描き手のくせや個性が含まれています。一つの「型」を捉えるのに、微妙な差があることを踏まえてどこまで同じ「型」として読み取るかが課題となるのですが、もしかすると、これもある意味では「言語の理解」カテゴリーに入ってくるのかもしれません。

●人工知能には背景知識が不足している

　では、なぜ人工知能はこの分野が苦手なのでしょうか。「Google翻訳」の進化などを見ても、単純な翻訳技術の精度自体は相当上がっています。

　しかしながら、一つひとつの単語の意味を知ることは得意でも、人工知能には背景知識を適切に持ってくることがまだ難しいのです。背景知識には歴史的な経緯もありますが、対話している二人の人間性、あるいはそのコミュニティの雰囲気など、さまざまなものがランダムに反映されて、その場での意味合いが変わってくるからです。

　よく言われるのは、人工知能には小学生程度の常識もなく、会話のテーマも理解できないということです。たとえ簡単な英語でも、背景知識がなければちんぷんかんぷんだということでしょう。

●「文字どおりの翻訳」と「正しく伝える」のあいだ

　人間にしかできない「言語の理解」とは何かを知るための例として柳川氏は、ワールドカップの歴代監督の通訳経験者らによる座談会を紹介しています。そこで話されていたのは、「文字通りに翻訳する」ことと「監督の言葉を正しく伝える」ことの違い。「文字通り」の正確さを得意とするのが人工知能ですが、人間は場合はそうではないということです。

　例えば、話し言葉でよく用いられる「ことわざ」は、土地によってさまざまな動物が出てきます。監督が、自分の国のことわざで「ライオン」を例に話を進めると、日本人は何となく「百獣の王」を連想して「ものすごく勇敢にやる」ことだと理解してしまう。でも、実際にはそんなニュアンスはまったく含まれていなかったりします。

　そんなときに言葉をその国の表現に合わせて言い換えるのが、正しい言語の解釈に基づく通訳のスキル。これは人工知能には真似のできないことだろうと感じます。

●2020年を機に「AIおもてなし」は花開くか

　そしてこれを抜きにしては成り立たないのが、人間同士のコミュニケーションです。日本の大多数の人間にとって、人工知能に打ち勝つ「生き残り戦略」は、幅広いコミュニケーション能力を活かすことだろうと柳川氏は言います。

　ただし、コミュニケーション能力とは、単に他人と仲良くする能力ではない、と釘も刺されています。例えばリーダーシップや高度な人対人の交渉能力、交流能力などの高度なコミュニケーション能力を従業員にいかに身に付けさせるかが、ビジネスにおける経営戦略では今後、大きなポイントになっていくはずです。

　2020年の東京オリンピックを目標に、「おもてなし」が注目ワードとなっています。接客に携わる人々が持つ長年の経験の蓄積が物を言うのは間違いありませんが、日本は今後、人工知能を活用してその経験をシステム化できるかがが問われています。その際の決め手となるのも、きっと「言語の理解」なのでしょうね。
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