いまAI業界に求められる人材とは？ シンギュラリティに備えるための6人の回答 #wiredai

2045年、機械が人を超えるとき、ぼくたちは何を見るのか。人工知能も夢を見るのか──。

世界をリードするAI研究者とともに、来るべきシンギュラリティ（特異点）を考える1dayカンファレンス「WIRED A.I. 2015」が9月29日、虎ノ門ヒルズで開催された。

12名の登壇者による6時間のイヴェントの最後のプログラム「AIの未来についてのいくつかの回答」では、当日会場から集めた質問に、松田卓也（宇宙物理学者／神戸大学）、ベン・ゲーツェル（AI研究者）、山川宏（ドワンゴ人工知能研究所）、一杉裕志（産業技術総合研究所 人工知能研究センター）、上田泰己（東京大学／理化学研究所）、齊藤元章（PEZY Computing／ExaScaler）の6名が答えた。

機械は意識をもつことができるか？　AIが人間を超えたときはどうするのか？　AI界に求められる人材から「なぜAIを研究するのか」という疑問まで。彼らの思考から、“AIの未来”を考えるヒントが見えてきた。

「AI社会の未来図」をテーマに登壇したベン・ゲーツェル（Aidyia Holdingsチーフサイエンティスト、Novamente社／Biomind社会長）。「Artificial General Intelligence Society」「OpenCog Foundation」などの団体を率いるAI界の世界的権威。

Q1：AI開発のコミュニテイに参加するためには、どのようなスキルが必要でしょうか？　いま、AIの世界ではどのような人材が求められているのでしょうか？

ベン・ゲーツェル（以下、ベン）　優れた人材を探すとき、「領域横断型」の人を見つけるのが難しいと感じています。数学を学びプログラミングができる人というのは簡単に見つけることができますが、人工知能に関する知識を総合的にとらえて、機能をデザインできる人というのはなかなかいません。生物学から認知科学、数学からプログラミングまでの知識を幅広く理解している人が少ないからです。

いまの大学のシステムはスペシャライズ（専門化）された知識をもつ人材を育てるようにできていますが、汎用知能というのはもちろんスペシャライズされたものではありません。従って知能を扱うためには、ありとあらゆる側面からアプローチを行う必要があります。だからこそ領域横断的な知識というのが求められるのです。そのためには、広い分野のことに興味をもって考えるということをしなければいけません。

上田泰己（以下、上田）　たしかにベンさんのおっしゃるように、いまの大学は分野で分かれています。しかし一方で、新しく大学に入る若い世代の人たちは、いま世界で起こっていることを敏感に感じているようにも思います。例えば医学部に入った学生から、「先生、いまからAIを勉強しなきゃいけないと思うんだけどどうすればいいですか？」と真剣に相談されることもあるんですよね。

そうした幅広い分野に興味をもつ人の可能性を伸ばす環境が、東京には特にたくさんあると思うんです。だから学ぶ場所においては、大学だけにこだわる必要はないと思います。そして異分野に進むに当たってもしどこに行けばいいのか迷っている方がいれば、ぜひ生命科学にいらしてください（笑）。

松田卓也（以下、松田）　何を学ぶか、を選ぶには「時代」をとらえることが大事だと思います。ぼくは大学院で素粒子論や相対性理論を学びました。だけどね、いま素粒子論や宇宙論をやっている人に言いたい。「やめなさい」と（笑）。

ぼくが1965年に宇宙論の分野に入ったときには、宇宙論が大爆発する、すなわち社会的に注目を浴びる直前でした。ですからそのときに大学院の修士・博士課程にいて思ったのは、「学生ですら世界と対等に闘えた」ということ。そして現在、当時の宇宙論に当たるものが人工知能になるのだと思います。

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「生命科学がAIにもたらすもの」をテーマに登壇した上田泰己（東京大学大学院医学系研究科システムズ薬理学・教授／理化学研究所生命システム研究センター・グループディレクター）。専門はシステム生物学・合成生物学で、概日時計などをテーマに生命システムの「時間」の解明に取り組む。

Q2：そもそもなぜ「汎用」人工知能をつくる必要があるのでしょうか？　ある目的に特化した機能をもつ「狭い」人工知能を、たくさんの種類つくるといったアプローチではいけないのでしょうか？

山川宏　たしかにさまざまな能力をもった狭い人工知能を個別につくって組み合わせれば、できあがったものは汎用人工知能とほぼ同じものになると思います。ただ汎用性がある知能は、いろいろな能力を自分で獲得することができ、完成したあとからでも新しい機能をどんどん自動で獲得することができる。そうすることで多面的に問題解決をすることができる、あるいは想定していなかったようなことに対しても対処できるような知能が生まれると考えています。

ベン　その質問に対する答えはシンプルで、汎用人工知能の方が現実世界においては優れたパフォーマンスを発揮するからです。例えば、それぞれ何かひとつのことしかできない専門家が1,000人いるような会社をマネージメントするのはとても大変ですよね。そこではスペシャリストを束ね、彼らの言葉を現実世界でも理解できるように翻訳するジェネラリストの存在が必要になります。

スペシャライズされたAIというのはある目的のためにはとても便利だと思いますが、複雑なこの現実世界というのは、決して専門性で分けられるようにはできていません。幅広い物事に対処できる汎用人工知能こそが、この混雑した世界の問題を解くことができるのです。

「汎用人工知能はオープンコミュニティから生まれるか」をテーマに登壇した山川宏（ドワンゴ人工知能研究所所長／人工知能学会理事／玉川大学脳科学研究所特別研究員）。「全脳アーキテクチャ勉強会」や「汎用人工知能研究会」の発起人。

AIが意識をもつことは可能ですか？