人工知能が仕事を奪うのか？ 昨今のメディアで噂されるこの言説に、いまさら驚く人はいないだろう。しかし、人工知能そのものの性質をよく知れば、そう悲観的な未来ばかりでもないことがわかってくる。ゲームAI開発者の三宅陽一郎は、いまだ定義の曖昧な人工知能を思考し続けながら、人間と人工知能が共創する未来を提示する。

YOICHIRO MIYAKE｜三宅陽一郎

1975年生まれ。京都大学で数学を専攻、大阪大学大学院物理学修士課程、東京大学大学院工学系研究科博士課程を経て、人工知能研究の道へ。ゲームAI開発者としてデジタルゲームにおける人工知能技術の発展に従事。国際ゲーム開発者協会日本ゲームAI専門部会チェア、日本デジタルゲーム学会理事。最新の論文は『デジタルゲームにおける人工知能技術の応用の現在』（人工知能学会誌 2015年1月、30巻1号）、 連続講義『人工知能のための哲学塾』など。

人工知能におけるふたつの潮流

「人工知能」ほど、定義の曖昧な分野はありません。なぜなら、その定義は「知能とは何か？」という問いとまっすぐに結びついているからです。そして、その哲学的にも深い問いはいま、誰も明確に答えることはできません。しかし「人工知能」は大きく2つの流れに分けることができます。

ひとつは、人間や動物をはじめとする「自然知能」がもつ知的な機能。例えば、推論や検索、情報処理、言語処理、発話、計画などを、機能としてソフトウェア上で実現しようとする「知的機能」の実現の流れです。

「検索」を例にとれば、人間は「リンゴ」というキーワードを聞いた瞬間、脳の中から「リンゴ」にまつわるいろいろな情報を瞬時に集めることができます。もう少し力を入れれば、さらにさまざまな「リンゴ」にまつわる知識や経験を「思い出す」(re-call)ことができるでしょう。

この脳のなかの「検索」機能をインターネットで実現した機能がGoogleなどの検索エンジンです。人間は脳のなかからさまざまな情報を検索しますが、検索エンジンはインターネット上から情報を収集します。また、「言語処理」の機能に特化した「IBM Watson」などがありますが、こうした知能がもつひとつの能力を実現することで、インターネット空間という膨大な情報空間の覇者たらんとすることがあるわけです。

こういった知的機能の分野には、「インテリジェント・アプリケーション」（Intelligent Application）、「インテリジェント・エージェント」（Intelligent Agent）など接頭に「インテリジェント～」の名がつき、モノに対する場合は、「スマートデバイス」「スマートシティ」などの「スマート～」が付きます。

つまり「知的な」という意味で、それまで「知能的でなかったものが知能的になる」という「知能化」の流れなのです。たとえば単なる「システム」が「インテリジェント・システム」と呼ばれるようになれば、それは「知的機能をもつシステム」のことを指し、単なる情報処理以上の知的機能が付与されていることを意味します。この20年で、情報化社会が成熟したいま、次の段階として情報社会全体が次の段階へ「知能化」しようとしているのです。

もうひとつの流れは、知能全体をつくろうとする「総合的知能」の方向です。この分野は、一般に「人工知能」と聞いて、最初に思い浮かべるイメージに近いと思います。人間のように、リスのように、コオロギのように、まるごと一個の生物の知能を実現しようとする方向です。

この分野はさらに大きく分けると、「現実空間におけるロボット」と、「ゲーム世界のキャラクター」があります。それぞれが、現実と仮想世界の中で身体をもち、活き活きと生きることが目標とされます。

「総合的知能」の特徴は、以下の4つの条件を満たすものとされています。

1. 身体をもち、その世界に属する
2. 環境から情報を収集する感覚をもつ
3. 自分自身で意思決定する能力をもつ
4. 自分の身体を使った行動を生成することができる

ここで言う「世界」「身体」とは物理的な意味だけでなく、抽象的世界、情報的世界も意味しています。こういった知能を、別の言い方では「自律型AI」（Autonomous AI）と呼びます。これは、「自分自身で自律して生きていくことができる人工知能」です。とはいえ、もちろん生物がそうであるように、どんな環境でも生存可能かというと、そういうわけには行きません。お掃除ロボットであれば部屋の中を、案内ロボットであればその場所の周りを、競技ロボットであればフィールドの中でだけ、それぞれ自律して活動できれば良いのです。

この「総合的知能」は前者の「知的機能」に比べて、社会に入り込む機会がそこまで多くありません。なぜならば、“一個まるごとの知性”というものは、なかなか使い勝手がないからなのです。

また開発コストも高く、開発にも多くの時間がかかります。「ひとつの全体の知能」は大型のシステムであり、機能を制限した知的機能の人工知能よりも、より大きな世界を必要とするからです。

飽和したネット空間から、再び現実世界へ

こうしたふたつの潮流があるなか、いま人工知能領域ではどんなことが起こり、これからどうなっていくのでしょうか。

まず社会全体の大きな流れのひとつとして、「飽和したネット空間から現実空間へ、ビジネスの場を拡大する」というものがあります。

1995年から20年間にわたるインターネット普及は情報化社会を導き、そのネット上の情報空間のなかからさまざまな企業が生まれました。「検索」を軸にあらゆるものを情報化していったグーグル、人間のコミュニケーションや関係性の場をネット上に実現したミクシィ、フェイスブック、ツイッターなどのSNS企業、ショッピングをオンラインで実現した楽天、アマゾンなどのeコマース企業などのビジネスがインターネット上でスタートし、発展しました。また、かつて現実空間で展開されていたビジネスも次々とネット上へ取り込まれていきました。ネット空間は、力強い渦のようにあらゆるものを牽引していったのです。

しかし、その時代にも終わりがやってきました。いまやネットの世界は「飽和市場」。もちろん、新しい可能性はまだまだネット上にあるでしょうが、これから新しいビジネスをネットで立ち上げようとする企業よりも、すでにこれまで大きくなってしまった企業の方に、閉塞感と危機感があるのです。

そこで、次なるビジネスの場は、再び現実空間へと戻ってきます。仮想空間から現実空間へ、この「実空間指向」が大きな潮流として注目されています。20年前に逆戻りしたのかといえばそうではなく、螺旋を一周してステップアップした回帰です。

そのステップアップの最たるものは、インフォメーション・テクノロジーの進化です。ネット空間で成長したIT企業はインフォメーション・テクノロジーの利点を生かして、今度は現実空間そのものを変化させようとしています。

その流れは大きくふたつあり、これらは同期しています。まずひとつは「現実空間をデジタル空間としてオーヴァーレイする」という流れです。現実空間をまるでネット空間の延長のように取りこんでしまうことを意味します。

たとえば、GPSはあらゆるデヴァイスの場所を把握し、衛星から送られる地上写真は日々アップデートされ、サーバーに取り込まれています。監視カメラ、IoT（Internet of things）デヴァイスなど、目に見えないセンシングデータが、物と人の流れをリアルタイムにつかんでいます。もし世の中が自動走行車だけになったとすれば、すべての車の位置と状態を常に把握できるようになるでしょう。

このように街全体のデジタル情報をリアルタイムに取り込むことで、サーヴァー内にはどこに人が密集しているか、どこで事故が起こっているかなど、現実世界を覆う情報空間が構築でき、またGPSで現実の位置と重ね合わせることで、あたかも現実空間をネット上の情報空間の延長のように覆ってしまう（オーヴァーレイする）ことができるのです。

その利点は、リアルタイムの現実空間を認識し、その認識に基づいたサーヴィスを展開できることです。これはインターネットのシステム全体を使って、現実を認識する巨大な人工知能をつくっているといえるでしょう。

ふたつめの流れは、人工知能の活躍です。乾いた大地に広がっていった水の中を、いつしか魚が泳ぎ回るように、広がるデジタル現実空間の内部は、人工知能が活躍する領域になるのです。

ここでキーとなるテクノロジーは3つ、センシング・テクノロジーとクラウド、そして人工知能です。IT企業はこの3つを武器に、飽和した情報空間から、現実空間へと飛び出してサービスを展開しようとしています。つまり、これまでネットでつくりあげた資本を、ロボットやセンシング技術、クラウド技術に投資しているのです。特にクラウド技術はちょうど、ネット情報空間と現実空間を橋渡しする役割をもつことになります。

ロボットが現実を歩くための、ふたつの人工知能

たとえば、ロボットビジネスを考えてみましょう。かつてロボットを街中で見かけることはほとんどなかったと思います。ロボットは主に工場などの特定の場所で活躍し、いわばBtoBの中に市場がありました。そこには、ロボットのような「総合的知能」にとって、制限された環境でないと知能として十分に目的を設定できない、という難しさがあったからです。

たとえば、人間なら自分がどこにいるのかといった、当たり前にわかってしまうことが、単体のロボットにはわかりません。自身のカメラ映像からの情報だけでは、自分自身の位置を把握できないのです。

しかし、現在ではあらゆる場所に無線LANが張りめぐらされているため、ロボットたちはクラウドを通して、自分のセンサー（感覚）とGPS情報など自分以外のセンサーの双方を頼りに、現実に出ていくことになります。これはロボットを現実空間で動かす上で、人工知能としてはとても大きな進化です。現実に張りめぐらされたLANと電波を頼りに、クラウド上のストレージや計算能力を行使しながら、現実で活動を展開していくのです。

これはまた、人工知能が活躍する場がふたつに分散されたことを意味します。まずロボットの頭の中でローカルに処理できるものは処理しておく、そして、より難しく複合的な問題は、世界中から情報が吸い上げられたクラウド上の人工知能が担います。

たとえば、ロボットが目の前の人に道を聞かれた際は、その人物をカメラと音声で認識し、最適なルートを検索して教えてあげればいいだけです。しかし、何らかの事故があってあるルートが通れない場合には、サーヴァー上の情報を使って、より安全な道へ誘導することができます。

コンビニにいるロボットであれば、今日の売れ筋の商品を全国のロボットと共有してディスプレイすることもできるでしょう。そのとき、クラウドに吸い上げられた情報を整理するのは、クラウド上の人工知能の役割です。そこから送られてくる情報を、再び各店舗のローカルロボットが使用します。ここでは、クラウドとローカルお互いの情報を共有して判断することもでき、警備ロボットであれば、今日アップされた事件の情報を共有して即座に連携することなどができるでしょう。こうしたシステムが完全に導入されるまでには時間が必要ですが、遠い未来の話ではありません。

今後はロボットに限らず、ドローン、デジタルサイネージ、IoTなど多数のデヴァイスが、情報空間と現実世界を結んでいくことでしょう。

センサーがはりめぐらされ、街全体が人工知能になる

いま、街の中ではさまざまなカメラが張りめぐらされています。「デジタルサイネージ」のカメラは、これまでにない場所から人を見ていますし、赤外線などのアクティヴなセンサーが人の出入りを監視し、携帯がワイアレスポートにアクセスしただけでユーザー位置が特定できるなど、ワイアレスのセンサーがそこらじゅうに存在しています。そうしたグローバルなセンサー群は、匿名化されたユーザーの情報をクラウド上に集積していきます。

人工知能を使って解析すれば、ビックデータから街の人の流れを追跡できます。いわば、街中に張りめぐらされたセンサーたちは、街の目として街を監視し、クラウド上に吸い上げられた情報が巨大な記憶デバイスとなるのです。つまり、街全体の知能化が果たされれば、これまでの街の監視業務は、IT企業のサービスの中に入ってきます。知能化は従来のエネルギー政策としての「スマートシティ」をより拡張した「知能を持つ都市」のビジョンへと導きます。拡張された「スマートシティ」は、各技術会社、各ソフトウェア会社の大きな市場になると予想されます。

そのとき、街中に配置されたロボットやドローンたちは必要な情報を周囲から取得し、クラウドで共有し、協調し、行動します。そして、あらゆるセンサーたちが街の状態を監視し続けます。人工知能とロボットによって街が維持される社会が到来します。

2014年にはProduction I.G制作の「サイコパス」というアニメが流行りましたが、このアニメは近未来の街であらゆるものが監視される社会を描いています。それどころか、人工知能に未来まで決められてしまう管理社会です。犯罪は予測され、起こる前に阻止されます。ハードなSFアニメですが、人気になった理由は、たくさんの人々が今、こういった未来が来るだろうという不安を抱えているかもしれません。

人工知能が人間の仕事を奪うことはない

家電がたくさんできても家事が減った気がしないように、自動改札ができても駅員さんが忙しいように、人工知能が仕事をしても、人工知能と人間の役割分担があり、さらに人間のための新しい仕事が生まれていきます。

歴史的に見れば、機械が人間の仕事を代替したのは、これが初めてではありません。まずは最初にあったのは産業革命に伴う機械の普及でした。最初のオートメーションです。その時には「ラッダイト運動」という機械破壊運動が起こりました。

次に電気の時代が来て、さらに情報の時代が来ました。世の中がどんどん便利になるという裏側にあったのは、こうしたオートメーションのくり返しだったのです。

一方、なぜ今回の人工知能がこれほど期待と不安があるかと言うと、知能というわれわれ自身のアイデンティティに関わる部分にマシン（＝人工知能）が入り込んできたからです。この不安のなかには仕事と同様、自分自身の存在意義や、人間としてのアイデンティティ、能力に対するアイデンティティの問題があります。人工知能は知らずに人間の立場を脅かしているのです。

8桁同士の掛け算を瞬時にできる人間は滅多にいませんし、10万行のテキストの中から瞬時で必要な単語のある行を抜き出すことも人間にはできません。人工知能にはそれができます。情報空間の決められたレースに勝つためにつくられた人工知能です。

しかし、人工知能には、そのレースそのものを自分自身でつくり出すことはできません。人工知能は、自分で問題を設定することも、新しく問題をつくり出すこともできず、人間から与えられた課題と条件のなかで運動する力しかありません。問題と条件を与えるのは人間なのです。

この問題と条件のことを「フレーム」と言います。「フレーム」は人間が設定し、人工知能は「フレーム」のなかで考えます。「フレーム」を柔軟に変化させて考えるのは人間の力で、人工知能にはその力はほとんどありません。一見、柔軟に見えるディープラーニングさえ、問題の設定を超えることはありません。

たとえば株式トレードで利益を最大化できる人工知能をつくったとしましょう。しかし、人工知能自身にそういう欲求があるわけではなく、株価の変動を予測するためにTVニュースを見ることもありません。株式とはこういうものだ、というフレームを人間が設定しない限り、人工知能にとって株とは変動するグラフ以外の現象ではないのです。

人工知能はそういった「フレーム」から出ると、何ひとつ役に立たなくなってしまいます。将棋のAIはチェスを打てませんし、チェスのAIは車を運転できませんし、株式のAIが天気を予測することもありません。特定の問題ごとに作られた人工知能は、問題の揺らぎに対して、とても脆弱なのです。

プロ棋士として有名な羽生さんが「将棋のルールが少し変わればAIは役に立たなくなる」といったことを発言していましたが、それは的を射た議論で、これまで何万という棋譜を学習した人工知能が何の役にも立たなくなります。そこに柔軟性というものはありません。

このように、人工知能は、少々融通のきかない、頭の堅いやつだということを覚えておいてください。そういう人工知能たちを適材適所に使うためには、人間が「人工知能を管理し、配置し、問題を設定する力」が必要なのです。現在でも、お掃除ロボットをきちんと動かすためには、まず人間が部屋の掃除をして条件を整えなければなりません。

これから人間は、いろいろなレースを世の中に敷いていくでしょう。そして、そこに人工知能が働き続けることでしょう。人間と人工知能が協働する単位がこれからの社会のインフラになるのです。

少子高齢化社会に挑む、人工知能とヘルスケア

では、有効な人工知能と労働の関係とは何でしょうか。そこには、日本の少子化問題は深く関わってきます。アメリカではこれからも労働人口が増加しますが、日本ではすでに労働人口の減少が始まっています。つまり、これまでのシステムを維持しながら社会発展を続けるには、人工知能と協働して、社会をより少ない労働人口でも維持できる形に変化させる必要があります。ですから少子高齢化する日本に関していえば、「人工知能に仕事を奪われる」どころか「人工知能に仕事をさせる」ことが必要な社会が、世界のあらゆる国に先駆けて到来するのです。

特に、介護の面ではロボットと人工知能の活躍が期待されます。先述したように、人工知能は監視業務が得意ですので、もし何か緊急にあった時のために、人工知能がずっと見守ってくれるサービスなどは必要となるでしょう。

また簡単な起き上がりや、歩行を補助してくれるロボットも必要です。そうした介護ロボットや見守る人工知能、簡単な会話の受け答えをする知能、薬を出してくれるロボットなど、一つひとつは単純な作業でも、人間にとってストレスのかかる仕事は人工知能に任せることで、高齢化社会を支える力が必要となるでしょう。

しかし、人工知能は昨今、派手に宣伝されるわりに、基本的な問題や技術発展が間に合っていません。もう少し急いで開発しないと、すでに、自宅介護の問題や病院の不足は社会問題になってしまっています。

世界に先駆けて高齢化社会・少子化社会が訪れる日本社会が、今後、人工知能技術によってどのように変化するか、さまざまな国に到来する先駆的な場として、世界中の企業が注目しています。

各企業は、まず日本で人工知能を使った少子高齢化社会のためのインフラサービスを成功させることで、次に少子高齢化する世界の国々へ向けて展開することができます。言葉は悪いですが、テストベッド、検証の場としようとする側面もあるでしょう。特にヘルスケア分野のIT化、人工知能の導入は、各企業が日本で研究の拠点を構えはじめています。

グーグルはあらゆる現実世界を情報化してきましたが、人間の生体情報に関してはアップルが先鞭をつけました。今年発売された装着型のApple Watchはその利点を活かし、さまざまな生体情報をリアルタイムで取得し、iPhoneに送信します。もちろん、その先にクラウドにアップすることも近いでしょう。これはこれまでの医療サービスを変える可能性を含んでいます。

iPhone上で、いろいろな診断アプリをダウンロードし、Apple Watchの情報や、自分で取った写真などで診断できるなら、人は自分たちの安心のために商品を購入することでしょう。また自宅のトイレに専用の医療用センサーを付けるなど、周辺機器も展開されていけば、よりリアルタイムで自分の健康状態を監視することができます。さらにクラウドに情報を送信して、より精緻な解析を人工知能に担わせることもできます。インフォメーション・テクノロジーと医療が融合するのです。これからの医療は情報戦となるでしょう。

もはや日本の大病院はすでにいっぱいですし、また地方にはタクシーで病院まで行かなければ病院がない地域も少なくありません。遠隔医療や、自宅にいながらのそれなりのクオリティの診断は、日本社会には必要な医療なのです。

日本はおそらく人工知能とロボットなしには回らない社会の先駆けとなるでしょう。それは将来、どの国でも起こり得ることです。ですから、我々にとってたいせつなのは、「人工知能に仕事を奪われる」という問題に拘泥することではなく、正反対の「できるだけロボットや人工知能を導入して社会を良くする」ことに力を集中することなのです。そこに、われわれ日本の未来があります。