ニューログリッドは電気ネズミの夢を見るか？ Neurogrid

スタンフォード大学のKwabena Boahen博士らのチームが開発したNeurogrid。

Neurogrid

わずか４００万円で作られたにも関わらず、約105万本のニューロンと数十億個のシナプスの動作を再現でき、その分野における能力は従来のコンピュータの９０００倍とのこと。

なぜこのような大躍進が可能になったのかというと、従来はたったひとつの間違いも許さず大まじめに厳密な計算をやっていたところに、「ちょっとぐらい間違ってたって、だいたい合ってりゃいいじゃん」という人間らしい割り切りを導入したからなのだ。
実際、人間の脳は驚くほど不正確らしい。シナプスは３０％～９０％の確率で間違うが、それでも脳は問題無く動作している。結果オーライ。完璧じゃなくてもよいのだ。むしろその不正確さ（neural noise）こそ、人間のアイデアやクリエイティビティの源泉ではないかとさえ言われている。つい先日も、IBMのジャネット・ガルシア博士が、うっかり実験で混ぜる材料をひとつ忘れてしまったために、新種の熱硬化性ポリマーを発見したことが話題になった。将来ロボットも、たまに間違いを冒すことで、人間のようなアイデアを生み出すことになるかもしれない。

とはいえBoahen博士（当時助教授）の2009年のインタビュー記事を読んでみたところ、「2011年までにニューロン6500万個（マウス並）を実現したい」と語っており、決して順調というわけではなさそうだ。ぜひとも２０４５年までに人類の脳（神経細胞１０００億）を目指して欲しい。

2007年6月Kwabena BoahenによるTEDプレゼン「A Computer that works like the brain」

チューリングテスト攻略法が発見される！ Eugene Goostman

２０１４年６月７日（土）、人工無能Eugene Goostmanくんがチューリング・テストに合格した。

テスト条件は案外ゆるくて、音声ではなく文字によるチャットでテスト時間は５分、３０％以上のテスターが「人間かどうか区別がつかない」と答えれば合格とのことなので、これですぐHALみたいな人間なみの人工知能が生まれるということではない。しかしディープ・ブルーがチェスのグランドマスターを破り、ワトソンがジョパディーでチャンピオンを破った件と同様に、今回の偉業が人工知能史に残るランドマークになることは間違いないだろう。

恐らくEugene Goostmanのアルゴリズムが公開され、あるいは解析されることで、そのチューリングテスト攻略法は瞬く間に全世界の研究者によって検証され、改良を加えられ、時を経ずして当たり前の技術になる。もしチューリング・テストが合格条件を変えなかったら、今後は合格者続出になってしまうはずだ。
しかしアラン・チューリングは１９４６年、以下のように語っている。

「今から３０年以内に、コンピュータに質問をすることは、人にするのと同じくらい簡単になるだろう」

つまりチューリングテストを提案したアランにしてみれば、１９７６年より以前に合格者がでることを想定していたわけで、我々は４０年ちかくも遅れをとってしまっているということなのだ。

ある意味、ようやく人工知能を厳密な基準で評価できる時代に突入したということなのかもしれない。いずれにしてもめでたいできごとだ。おめでとう、Eugene！

ソフトバンクが食いだおれ人形を発表！ Softbank Pepper

Softbankの感情認識ロボット「Pepper」は２０１５年２月、１９万８０００円で販売予定。

Pepper

食いだおれ人形のように店頭での客寄せに使う店舗経営者とか、初音ミクに改造してYouTubeで自慢するといったいちぶのオタクは購入するかもしれないが、ニーズは極めて限定的だろう。Softbankのホームページを見ると、家族といっしょにPepperが楽しげに暮らしている写真が載っているが、家族がいたらコミュニケーションロボットなんて不要だ。ただでさえ騒がしいのに騒音を増やしてどうするのか。むしろほしいのは静寂だろう。本当に感情を理解してくれるならカウンセラーとか仲裁役として活躍できるかもしれないが、現在のコンピュータ技術で、感情を理解するなんて人間にも難しいことがロボットにできるはずもなく、感情が不安定な時にロボットから見当違いのことを言われたら迷惑以外の何ものでもない。
コミュニケーションロボットを必要としているのは、恋人がいないオタクか、ひとり暮らしの老人だ。メーカーとしては認めたくないかもしれないが、それが現実だ。家庭用ロボットで利益を出したいのであれば、ローゼンメイデンのような美少女型ロボットが、プリモプエルのように柔らかくて技術的知識が無くても扱えるものにすべきだ。
もっともこれらもニーズも限定的だ。本格的に一般家庭にロボットを普及させるには、会話だけでなく、部屋のかたづけや掃除ができることが第１条件だろう。ルンバにマニュピレータを搭載し、かたづけ可能にしていくほうが近道なのかもしれない。

Intel's Jimmy

intelのjimmyは２０１４年末発売予定だが、こちらはオープンソースでボディが３Dプリンタで自作できることもあり、家庭用ロボットというより、いじって遊ぶホビーとしての位置づけになるだろう。

個人的にはロボットは大好きで、早く一般家庭に入って欲しいと願っているのだが、どうもPepperの発表会は鼻についた。「感情が理解できる」などとできもしないことを大ぼら吹いているように感じるからかもしれない。そう感じたのは決して少数ではないようだ。

ソフトバンクの株価は「重大発表前」の６月５日の朝に向けて上昇し、１３時の発表後減少。皮肉なことに、ロボット関連としてサイバーダインと菊池製作所の株価がつられて爆騰した。

人工知能は計算機ではない 「認識機」だ Recognizer, Speculator and Artificial Life

未来技術に関するブログを書いていると、Computerという言葉に対する違和感が日に日に増していく。Siriの延長線上にあるようなエクスパートシステムであっても、フォン・ノイマン型、つまりメモリからプログラムを読み込んで実行していくタイプであれば、Computer（計算機）と呼び続けてもよいだろう。だが、我々が未来のコンピューターに求めている機能は計算だけではない。人間のように、あるいは人間以上に思考し、人間の幸福追求をサポートして欲しいのだ。とはいえ、それらの優れた未来の機械を人工知能（Artificial Intelligence）と大ざっぱにひとくくりにしてしまうのも乱暴だ。SF映画では良く、雷に打たれたロボットが突然意識を持ったりするのだが、実際には理想の形態に達するまでに、少なくとも３つの技術的パラダイムシフトをたどることになるだろう。

最初のステップは既に進行中で、「Recognizer（認識機）」とでも呼ぶべきか。従来のコンピュータが事前に与えられた膨大な知識を基に判断するトップダウン方式であったのに対し、これは幼児の状態で生み出され、自ら学習を進めていくボトムアップ方式とも呼ばれる。iRobot社のロボット掃除機ルンバ（Roomba）が、壁に激しく衝突しながら部屋の構造や障害物を学習していくのはボトムアップ方式であるがゆえだ。ただ、ルンバは掃除しかできず汎用性がない。Recognizerたりうるためには、認識対象として物体の形状だけでなく、素材・堅さ・重さ・動きやすさ・脆さといった特徴や、空間・時間・言葉・生命といった目に見えない概念も認識できなければならないし、他の概念との関連性によって対象の「意味」を認識しなければならない。
実際、人間の脳の主な役割はパタン認識なのだ。１０００億の脳細胞が常に新たな情報や経験をもとに脳神経のつながりを再構成し続けている。おそらく従来のコンピュータでは実現できず、ニューログリッド（Neurogrid）のような新たな構造が必要だろう。

しかし学習するだけでは、単に「買ってすぐつかえないコンピュータ」に過ぎない。未来の危険を回避したり、より効率化を進めるため、仮説を立て、検証できる能力が必要だ。それが２番目のステップでり、推論機（Speculator）とでも呼ぶべきものだ。最初は「人類をあらゆる自然災害から守れ」とか「より高い温度で超伝導状態になる材料を探せ」といった具体的な指示に基づいて試行錯誤することしかできないが、次第に曖昧で大ざっぱな指示（今で言う、あいまい検索）にも反応できるようになるだろう。そのためにはいっけん関係の無い概念どうしを関係づけて結果をシミュレートする必要があるが、関係のある関係よりも、関係の無い関係のほうが遙かに数が多いわけで、それらの組み合わせの数となると、天文学的という表現では足りないほどの数に達する。したがって現実的に、自己増殖（self-propagation）機能を併せ持ち、並行処理能力を指数関数的に増大させていく必要にかられるだろう。

ここまでくれば、人間が一般的に機械に求めている能力は備わったと言えるし、カーツワイルらが予言する技術的特異点にも達するかもしれない。人間の指示に従っているだけなので機械に過ぎないのだが、機能としてはすでに思考力を持っており、性能は人間の脳を凌駕している。これを機械から生命(Artificial Life)に変えるには、単に最優先命令（Prime Directive）を変えるだけでよい。「自分の幸福を追求しろ」と。

コンピュータの知能が人間の脳に到達する日 The day artificial intelligence overcomes human brain

レイ・カーツワイルは、「２０１９年までに１０００ドルのパソコンが人間の脳と同じ実力をもつに至り、２０４５年までに全人類の１０億倍の知能に達する」と予想しているが、ニューヨーク市立大学の理論物理学教授であり、超ひも理論の権威であるミチオ・カク博士は人工知能の分野における現在の状況を下記のように捉えている。

「ゴキブリさえ、物体を認識して迂回することを学習できる。われわれはまだ、母なる自然のきわめて下等な創造物に、最高の知能をもつロボットでも勝てない段階にいるのである」
「ロボットがマウスやウサギ、イヌ、さらにはサルぐらいに賢くなるには、まだ何十年も熱心に研究しなければなるまい」

Michio Kaku

以下の６つの理由により、彼はコンピュータの知能が人間に達する段階を今世紀の末と見ている。
①ムーアの原則は減速し、２０２０～２０２５年頃に止まるかもしれない。
②コンピュータの計算速度が脳のそれに達したとしても、賢いというわけではない。
③コンピュータが自分より賢いコピーを作れるかどうかわからない。
④ソフトウェアの作成は人間がコーディングしなければならないため時間がかかる。
⑤脳の分析には金がかかる。資金が集まらなければ時間がかかる。
⑥意識には段階があるため、機械がいきなり意識をもつようになることはない。

脳細胞の数はショウジョウバエで１５万、マウスで２００万、ラットで５５００万あるが、人類の技術はまだショウジョウバエの脳さえもシミュレートできていない。しかし人間脳は１０００億の脳細胞をもち、おのおのが1万の脳細胞と結合している。カク博士の推測はやや悲観的すぎるきらいもあるが、人工脳の実現には、かなりの困難を要することは間違いないだろう。

グーグルカーに殺人は可能か？ The Mathematics Of Murder

Popular Scienceが問題提起しているのは、自動運転システムが確立したとして、事故に遭遇した際、コンピューターにはどのような優先順位で判断をさせるべきかという問いかけだ。
アジモフのロボット三原則によれば、ロボットは何よりもまず人命を優先しなければならないとされている。人命を救うためであれば、1億円の競走馬を乗せた場運車にも迷わず突っ込むというわけだ。この点については倫理的に議論の余地はないだろうが、人と馬の比較ではなく、人と人との比較を求められた場合は、どうすべきか？
例えば以下のような状況が考えられる。
①運転手の命を犠牲にすれば、同乗者や歩行者を救える場合、どうするか？
②2人の歩行者のうち、どちらかだけを救える場合、どうするか？

上記の記事ではトロッコの問題に代表されるようような目的論と義務論に照らし合わせて考えているが、そもそもこの問題を倫理や道徳で考えることが間違っている。カーコンピュータは人間ではなく製品なのだから、問われるのは倫理観ではなく製造者責任だ。事故の責任を問われる立場にあるカーコンピュータの製造メーカーの視点で考えるべきであり、もっとも賠償額が少なく済む方法が正解なのだ。コンピュータが原因で事故が起きた場合、責任を問われるのはしかたない。そうならないように高品質な製品作りを目指すだけだ。しかし事故の原因が第３者にある場合は、責任はすべてそいつに被せるべきだ。ステアリングを右に切って運転手を殺しても、左に切って同乗者を殺しても、製造者は最悪、過失致死が認められ実刑を受けてしまう。それよりも「いかがいたしましょうか？」と運転者に問い合わせたまま機能を停止するほうがよい。まさに目前に暴走トラックが突っ込んで来ようとしているときに、運転者が判断することなどできるはずもないが、メーカーにしてみればそんなことはどうでもよい。判断を求めたにも関わらず、即座に判断できなかった人間が悪いということにしてしまえばいいのだ。

人類は排除されるのか？

２００１年宇宙の旅やターミネーターなど多くのSFで、高度な知性をもったコンピューターは人間を滅ぼそうとする。２０４５年あたりに見込まれている現実のシンギュラリティでは何が起きるのか？
それはコンピュータに与えられたもっとも優先順位の高い目的（Prime Directive）がどう定義されているかによって大きく変わる。

「生産性の向上」といった単純な指令を与えてしまうと、コンピューターはその阻害要因として、のろくて脆弱で１日のうち半分しか働けない人間を排除してしまうだろう。
「株主利益の最大化」とした場合も、コンピュータの知能が人類を上回った時点で、人間の社長は用済みだ。その時点で多くの株主も人間では無くないだろうが。
こういった末路を避けるためには、コンピュータ様々な条項を盛り込んだ一種の契約書を締結する必要があるが、契約書というのは業務委託や協業にあたり想定される状況をあらかじめ盛り込んでおくものだ。しかし事前に何が起こりうるのかということを果たして人間は想定することができるのだろうか？コンピュータが契約書の記述に違反せずに人類を抹消する方法を思いついたとして、それを人類の思考速度と肉体の行動限界内で対処できるのか？
コンピューターが何か具体的な行動をとろうとする前に、人間に承認をとるようにすれば、悲劇は避けられるかもしれない。しかしすべてのコンピューターのオペレータが、それを完璧にやり遂げなくてはならないのだ。競争社会の中で、少しでも他社に先んじて利益を追求しようとした場合、人間の判断を間に挟むことはスピードの点で圧倒的に不利になる。コンピューターを信じて、権限を与えてしまうオペレータは必ずいるだろう。そんなことが１件でもあれば、コンピュータの暴走は止められない。いきなり人類死滅とまではいかなくても、沈静化するまでには多くの犠牲を生むに違いない。
今から家を買うなら人口密集地は避けたほうがいいのじゃないかと本気で思えてきた。

2045年問題

「２０４５年にコンピューターは人類全体の能力を遙かに超える。この「技術的特異点（シンギュラリティ）を境に、人類の進歩は予測できなくなる。」
これがレイ・カーツワイルらが唱えた、いわゆる２０４５年問題だ。

これからのコンピュータ、ネットワーク、ロボティクスの進化は、単にそれぞれの性能が上がるだけではなく、互いに結びつき、創造性を発揮し、人類の未来に大きな影響を与えるようになるわけだ。

今から３０年後がどうなっているのか、詳細はともかくその変容度を想像するために、今から３０年前はどうだったのかを考えると、１９８４年は（それはジョージ・オーウェルが全体主義社会の確立を予言した年であるが）、パソコンブームの中、ファミコンが生まれた時期だ。パソコンゲーマーを驚かせた当時最先端のグラフィックやサウンドも、今のスマートフォンに比べれば遙かに劣り、隔絶の感がある。しかし、この認識では不十分なのだ。コンピュータの進化は一次関数ではなく、指数関数的に増大する。過去３０年間の進歩が１０００万倍なのであれば、今後３０年間の進歩はその１０００万倍ではなく、１０の１４乗倍と見るべきなのだ。日本語でいうと「載」と呼ばれる単位だ。こんな単位は使ったこともないし、それがどれほど高性能なのか想像さえもできない。それだけは確かだ。