[&] UX Days Tokyo 2016 - Chris Noessel

UX Days Tokyo 2016
SFにおける「弱いAI：ANI」と新しい試み
Chris Noessel
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お招きいただき、ありがとうございます。
今日は、私は最後のトリということで、プロセスだけでなく、
それをどのようにインスパイヤされるのか？を話します

バスケットボールについて話します。
最初の仕事は科学館での仕事でした、
デジタル展示についての話しです。
狭い部屋で仕事していたので、倉庫は、恐竜をつくるような倉庫で、
倉庫の隅でシュートをしていました。
シュートは下手で全然入りませんでした。

ちゃんとしたシュートを見たことある？と言われました。
バスケットボールが人だと思っているのじゃない？
人間がこのボールがゴールに入れると直線的に考える。
バスケットボールに表面に居ると考えると、
ボールの見方で考えると、薄っぺらい楕円だと思って、
上から下にいかないと、楕円形より、丸い大きなゴールの方がいい？
そうしたらリングのゴールを決めることができました。

重要なことがわかったのです。
メンタルモデルを作るのが非常に良いということです。

これから弱いAIについて話します。
皆さんが、人工知能についてあまり知らないと考えると、
人間と同じようなもの、
人間と同じようなものと考え、同じように会話すると思う。
それは、汎用なAIです。広範で一般化したAIです。
これはあとで詳しく説明します。

科学的な議論はおこっています。
本当に真の汎用型のAIはあるのだろうか？
例えば、そういうAIがあったとしましょう。
一番大事なタスクは、自分よりも優れたAIを作ることができる？
うん、出来ると思うよ！と返事をすると思います。
AIが作るAIが自分よりも少し良いバージョンができ、
最終的には、AIが私たちが想像するのも理解するのも難しい
AIになります。

SuperAIというのはどんな物だろうか？
もし、非常に知能の高い蟻と自分を考えてみましょう。
蟻同士で話しをするかもしれませんか、
興味のある質問はできないかもしれません。
他の蟻との戦いを話したり。
それは答えてもらえないかもしれません。

生物学的に私たちが話していることが、蟻が理解できないからです。
蟻は人間に恐れを抱いているのではないでしょうか？
AIは何らかの脅威になるのかもしれません。
私たちは SuperAI が何なのか分かっていません。

汎用から、Super になることをシンギュラリティと呼んでいます。

Narrow と呼ばれる「狭い」AI です。
基本的にはやれないことが定義されているからです。
一つのドメインでは非常に良く機能します。
その領域では、うまく解析でき、判断することができます。
人工知能のプログラムにのとって行動することができ、
学習しより良くなっていくのです。

自分の知識を汎用化することはできません。
バスケットボールでシュートを決めることはできません。

次に「狭い」AI 何があるのか示しましょう。
コンピュータゲームは狭いAIを使っています。
チェスゲームは非常に良い例だと思います。
プログラムでは全ての可能な手を考えて、選択することができます。
AlphaGo はディープラーニングのAIで、碁の名人に勝ちました、
それであっても、一つの領域でだけ機能するもの、
そこでうまく行くようにするものです。

AlphaGo に株式市場の情報はまだ扱えません。
ALphaGo も狭いAIです。
言語翻訳は、コンピュータができると思っていましたが、
言語間でのとれーにんぐ　しなければいけない。
汎用AIにになるのではないか？
非常に良いことろまでいっているが。

Spotify というサービスがあります。
音楽サービスで、非常に高度な分析をしてくれて、
気にいるであろうとう音楽を推薦してくれました。

SFを見ながら考えてみましょう。
狭いAIというのは認識するのが難しいものです。

John Mccarthy 1956が、AIを定義しました。
AIが機能すると分かったときに、だれもAIとは言わない。

Quaint" 1940年の Leave it to roll-oh という映画です。
電化製品の紹介、映像自体は８分です。
ある部分を皆さんに見てもらいます。
主婦の方のお役にたつロボットだと紹介します。



1940年代のAIの考え方です。
多分これをロボットなどと今は呼ばないですよね？
もちろん空焚きする前にOFFするヤカン。
狭いAIというのは振り返ってみると分かってくる。
今になって納得する。

さらに未来に。
1986　ALIENS,
Can you spot the AI?
この中に AI があるかどうか、見つけてみてください。

もちろん、これは、難しい質問です。
実はこの宇宙船を操縦している人自身がAI。
リアルタイムで解析し、パイロットの代わりに着陸自体ができるAI

IRON MAN2008
In modern sci-fi, the narrowness is charming
当たり前のようにAIが表現されている。
カメラのロボット、三本目の腕として、ダニーというロボット

ダニーもおばかという意味で、おばかなロボットが証明された
一場面でした。これだけ狭いAIは可愛らしいですけど。
どう、Narrow AI を描いているのかわかります。

The Fifth Element 1995
一度AIだと気につければ、古いSF映画からも見いだせます。
But even older examples can have forward looking ideas
このクリップの中には僧侶が出てきます。
Narrow AI を使いまして、酷い考えをなんとか伝えようとしています。

ということで、二つポイントがあるのですが、
Narrow AI を選んだということで、
どう繋がりがあるかというのは、
2つの Narrow AI があります。掃除機のロボット、
デスクのそばにある「水」と言っただけで水が出てくる机。
全ての Narrow AIは、
いろいろな集団となって何かしらの目的を達成していくと。
これだけでも非常に未来型指向でかっこいいと思います。

SFが見ている中でも見いだすことができるようになるでしょう。
私は、西洋諸国のSFには詳しい、
しかし、アニメはあまり知っていません。
ですので、もう少しそのAIを見つける感応度が上がったところで、
アニメのところで、これAIじゃない？と思うものがあれば、
是非送って欲しいと思います。

オーディエンスの人達に、デザイナーとして分かるために、
SFで書かれているものをどう理解した良いのか？
Narrow AIをどう描いたら良いのか、

2001, A Space Odyssey 1968
HAL のカメラアイ。悪の象徴になっています。
映画の中では、スーパ−AIであったり、汎用のAIであったりしますが、
ほとんどが悪者として描かれています。
誰がプログラムしたのかわかりませんが。

STARTREK 1968,
It's too powerful
宇宙を壊してしまうようなパワフルなものだったりします。
Mirror Mirror というお話しです。
パラレルワールドと入れ替わってしまうという話しです。
あれ、フロッピーディスクですよ！

この時のAIは、実は会話をしていました。
そして、聞いた質問には全部答えを出していました。
このシーンというのが、おそらく、
リックライターという人の作品に影響されていると思います。
人間と機械の狂騒という話しがあって、
ここで描かれている非常にAIは力強いものです。

SATRESHIP TROOPERS 1997
it only speak when spoken to.
宇宙船に乗っていて、話しをするところです。
これはさまざまな理由があるのですが、
狭いAIというところを見ていくと、
ソフトウェアはどこの航路が最適なのか分かっていて、
聞いた時だけに答えるだけで、
事前にどの航路が最適なのか言ってくれればいいのじゃないのか？
後から聞くというのとなぜしなければいけないのか？
脚本としては良くない。

ユーザー使った時、最初に最善を教えてくれた方が良いのではないのか？
怠け者のAIを使ってしまった例です。

Firefly (season 1 episode 1 , 2001)
It's very very lazy.

先ほどお話ししたとおり。このディスプレイところで、
エイリアンのロゴが描かれています。
二つの線があります。両側に楕円がでています。
どこが武器を発射しているのかわかります。
どこに敵が居るのかわかっていて、観客として
何をしなければいけないのか、分かっています。
しかしながら、ここで疑問に思うのは、
実社会のデザイナーとして、敵のことがわかっているのであれば、
自分の焦点に入ってくるまで待つのだろうか？
コンピュータが引き金を引くのであれば、
この武器の照準を当てるのが速いはず。
ヒーローが活躍するために、ヒーローが
コンピュータの子守りをしているようにして、
コンピュータに全自動でするのではなく、ヒーローが
コントロールするのです。

狭いAIを描こうとしても、うまく描けていないのです。
wargames 1983,
It's actually general A.I. in disguise.

若いコンピュータプログラマーが、核弾頭を管理している
コンピュータに対して、ゲームをやっていると
全面核戦争シミュレーションだと思わせてしまったのです。
三目並べを非常に速いスピードで解析し、
勝者が居ないことを理解するのです。
そして最終的には停止してしまいます。
「これは変なゲームだ、勝つためにはプレイしないしかない」
とコンピュータが良い結論を出してくれました。

これは Narrow AIの例で、
悪い Narrow AI とも言えます。
これがまさに汎用AIの典型的なダメなところです。

４つの例を取り上げました。
脚本を書くのも難しかったでしょう。

しかし、Narrow AI というのが、もっとも最新のAIでもあります。
商品や製品に盛り込んでいくことができます。
SFのインタフェースを８年間研究してきました。
そしてインタラクションのデザイナーとして、
Narrow AI という考えで設計してきたのです。

一つはアシスタント的AI, で、タスクができるよう
助けてくれる、補助的なAIです。

これは　IRON Man 2008
世の中にいっぱい例があって、

もう一つのカテゴリは、AGENTIVE AI と呼んでいます。
これは代わりに成り代わって、片付けてくれるものです。
一つはルンバのようなロボット掃除機のようなものです。
これはエージェント技術であなたに変わって掃除してくれます。

GetNarrative カメラ。
身につけると、30秒ごとの写真を撮ってくれます。
一日過ごすと、一日分の数千枚の写真をアップロードしてくれます。
非常の面白い２つのアルゴリズムを実行します。
全部を場面ごとにわけていきます。
朝食の時、プレゼンの時、
二つ目のアルゴリズムは、場面ごとに一番良いものを選んでくれます。
携帯に転送してくれ、選ぶことができます。

このエイジェンティブな技術を使えば、
カメラマンがいなくても写真を手にいれることができます。

Google Car
誰もハンドルを握っていない、勝手に運転してくれる車です。
非常に特定分野の技術として優れています。
Narrow AI を考えていくのは
非常に優位性がある考えです。

Narrow AIがどんなものなのか？
これが Narrow AI をサービスに適応することを考えてもらえば
うれしいです。

Narrow AI を一人で見つけるのは大変です。
私はいい人だという世界に住んでいますので、
実際に皆さんが使えるような AI を
皆さんの商品に展開してもらい、
頭の中に良いメンタルモデルを作っていって欲しいと思います。

ソフトウェアはユーザーにとって何ができるのか？
もし、あなたのためにアシスタントを採用できたとしましょう。
速くて無限だいの知識をもったアシスタントです。
どんな仕事をしてあなたを助けたらいいですか？
あなたの代理人として何をさせたいですか？

すごく力のある質問だと思います。
答え自体が製品になり、機能になるからです。

まさに製品に注目している時にどう助けて欲しいのか？
完全にエージェントとして、その人に成り代わってくれる
商品、機能は何なのかが分かるわけです。

@chrisnoessel
@sifiinterafaces
@agentivetech

Agentive Tech という本を Rosenfeld 2016年に予定しています。
Make It So は日本語翻訳版もあります。

Q：日本のアニメで、鉄腕アトム、999、ドラえもん
それは Narrow AI になるのでしょうか？

A：そもそもアニメのことを知らないので。
キャラクターを説明してもらえば。
物語でキャラクターとしての説明があれば、エージェントで、
こういうのはだいたい、汎用AIで、Narrow AIでは無い場合が多い。
攻殻機動隊では Narrow AI がでてきますね。
リンクを送って頂ければ、分析してお答えすることが出来ると思います。

Q：SF-UI の本を読んだのですが、Narrow AI と、映画的演出と
どう区別しているのか？
実際にコンテキストを判断していると思うのですが。

A：違いですね。UIデザイナーとしてか、観客としての興味か？
一つの領域で使う専門知識と、別の分野で使う専門知識があります。
AIとしての定義を固めていません。
汎用の知識があることが、もちろん最善な知識となります。
「ドア」といえば、開くドア空いて、閉まってくれます。
一つのドメイン（領域）だけを見るということです。
情報自体を汎用化するのか？ということも判断の材料になります。
SFは、ほとんど汎用AIだと思います。