チクタク先生

チクタクです。前回は第１次人工知能ブームの話と、ニューラルネットワークの説明でした。今回は、第２次人工知能ブームの話をしましょう。

　サルくん

そうですか。確かにチェスとかチェッカーとかみたいなゲームで、人工知能が人間に勝つと、人工知能の方が人間より頭が良くなったのかなと、単純に思っていました。シンプルなルールの中だから、計算で推論もできたのか。

　チクタク先生

そうですね。現実社会はゲームの中と違って、何が起きるかすべてを想定することはできません。これを『フレーム問題』といいますが、人工知能最大の問題です。人間は日常生活をする際に、経験上可能性の低い事象は気にしません。例えば道を歩いている時、数秒後に自分にとんでもない天変地異が降りかかることなんて、誰も考えていないはずです。

　サルくん

もちろん、心配無用の「杞憂」ってやつですね

　チクタク先生

ただ、実は隕石に当たる確率的は160万分の1という推定があるのです。この確率は、宝くじで1等に当選する確率2,000万分の1より、はるかに高いのです。

　サルくん

えー！宝くじって、そんなに当選確率が低いんだ。

　チクタク先生

実はそうなのです。しかし人間は、宝くじに当たるかもしれないと考え、隕石には当たるはずがない、と考えるものです。これが人間の常識というものですね。とにかく記号操作的人工知能に、人間のような常識を植え付けようとしたら、ありとあらゆる事象を、確率的にゼロではない現象を、すべてプログラミングしなければなりません。それこそ非常識なことです。

　サルくん

まあ人間にも常識がない奴がいますが。

　チクタク先生

サルくん「常識」の言葉の意味とはなんですか？

　サルくん

え～と、スマホでググると、「ある社会で、人々の間に広く承認され、当然持っているはずの知識や判断力」とありますね。

　チクタク先生

当然持っている知識と判断力ですか。それこそ常識的表現ですけど、曖昧ですね。もっと別の表現はないですか？

　サルくん

一般に学問的知識とは異なり、普通の人が社会生活を営むために持ち、また持つべき意見や行動様式の総体をいう。経験の集積からなることが多く、時代や場所や階層が異なれば通用しないものもあり、多分に相対的なものである。というのがありましたよ。

　チクタク先生

ありがとう、でもこの定義によると長年社会生活を営んで、経験を積まなければ、常識は身に付けられないことになりますね。しかも住む社会や時代によって、常識が異なるようですし。これを全部コンピューターに入力することは、不可能とはいいませんが、かなり困難なことは分かると思います。

　サルくん

確かにフレーム問題は難問のようだな。で、結局、主流派の記号操作的人工知能が行き詰って、非主流派のニューラルネットワークは潰されて、その後の人工知能の研究は、どうなったんですか？

　チクタク先生

おさらいしますが、人工知能の研究には2系統あったことは話しましたよね。主流は人間の知能を記号ですべて表そうとした記号操作的人工知能。非主流派は人間の脳神経ネットワークをモデルとしたニューラルネットワークです。で、サルくんの質問は、人工知能研究は両方とも行き詰って、人工知能冬の時代と言われてから、どうなったかですね。

　サルくん

そうですよ。

　チクタク先生

世間から人工知能は役立たずと言われ、政府からの研究費が大幅に削減されても、研究者たちは細々と地道に研究を続けていました。それまでは人工的な知能を創ろうと、気宇壮大な目標を掲げていましたが、もっと現実的に目標を絞り込んだのです。

　サルくん

例えばどんなのですか？

　チクタク先生

例えばその当時、急成長していたビデオゲームです。ビデオゲームは元々ルールベースなので、人工知能研究とは相性が良いのです。ですからビデオゲームに登場する、キャラクターたちに知的振る舞いをさせ、その成果を実社会に適用することを狙ったのです。うまい具合にビデオゲーム開発は金銭的報酬も得られ、どんどん複雑化し高度化していくビデオゲームには高い技術力が必要だったのです。

　サルくん

でもビデオゲーム業界は、就職先にはよいかもしれませんが、人工知能の技術がそれほど使えるとも思えませんよ。

　チクタク先生

そんなことはありません。単純な命令で、エージェントやキャラクターたちを、複雑な行動とか知的な会話をさせるのには、人工知能の技術がとても役に立ったのです。

　サルくん

それじゃ、人工知能研究は進まないじゃないですか。

　チクタク先生

他に人工知能の応用先としては、エキスパートシステムというものがありました。これは特定分野の専門家が使う、問題解決のための補助ツールです。知識と推論を組み合わせて、問題解決を手伝うためのツールなので、人工知能の応用先としてはうってつけと思われました。医者の知識と経験をエキスパートに取り込めば、エキスパートシステムに聞くだけで治療方法を教えてくれる、というわけですね。

　サルくん

そんなことが、本当にできるんですか？

　チクタク先生

多少実用的なプログラムがいくつか出てくると、大企業が飛びついてきました。石油採掘用の地質分析プログラム、農家サポート用プログラム、コンピューター会社用のシステムコンポーネント選択プログラム、などが出現して、一気にアプリケーションが広がったのです。ピークの1985年には、なんと10億ドルという巨額な資金が、エキスパートシステムの開発企業に流れ込みました。これで再び人工知能ブームとなったのです。

　サルくん

それじゃ人工知能研究者たちは、軒並み億万長者ですね。さすがアメリカだな。

　チクタク先生

いいえ、そんなに甘い話ではありません。エキスパートシステムの基本構想はよかったのですが、運用面で実用的ではなかったのです。ルールベースなので、最初の想定を超えた状況になると、当然ルールを追加していくことになります。実用性を保つにはアップデートを頻繁にする必要がありました。ところが命令をどんどん追加していくと、推論の正確性が失われていき、運用コストも膨れ上がり、結局利用者は短期間でシステムを見放してしまったのです。

　サルくん

うーん。厳しすぎる

　チクタク先生

雨後のタケノコのように、続々と出現していた、エキスパートシステムのベンチャー企業は、あっという間に倒産してしまいました。優秀な研究者たちは、こうなることを見越していたので、嵐が過ぎ去るのを待っていたのです。残念ながらまた長くなってしまいました。この話は次回にしましょう。