アイドル問わず語り

アイドルが好きな時代もありました

アイドル・・・

1972年生まれの私のアイドルといえば、小泉今日子であったり、中森明菜であったり、田村英里子であったり、佐野量子であったり・・・

45歳独身のオジサンは、中高生の頃に、こんな女の子たちにドキドキしていたわけだ。

正直、いまのアイドルは、バナナマン目当てでTV番組「乃木坂工事中」を観てるので、若干乃木坂46のメンバーがわかるくらい。

白石麻衣、西野七瀬はかわいいなぁと思ったりもする。

こやってムカシのアイドルと、現在のアイドルを見比べると・・・

栄養事情の違いなのか、経済的に潤っていた過去のほうがみなさまふくよかで・・・

特に二の腕の肉付きと、頬の膨らみ方が大きく違うなぁ・・・と

という見方は、間違っているのだろうか。

まあ、オッサンの戯言はこれくらいにしておいて、アイドルとは男性にとって「永遠のあこがれ」

どんなに劇場で近くで見ることができても、手に届かない存在だからこそ憧れるというもの。

そんな「アイドル」を、自分の好みに生成することができたなら？

その夢・・・ベンチャー企業の「Data Grid（データグリッド）」が、人工知能・AIのチカラを使って、叶えてしまった・・・！

GAN（敵対的生成ネットワーク）

クリエイティブAIを開発する会社

京都大学から発祥したベンチャー企業「株式会社データグリッド」

クリエイティブAIの開発および、AI関連システムのコンサルティングを行っている会社だ。

データグリッド社の基本姿勢は以下のとおり。

これまではクリエイティブな仕事をAIが行うことは難しいと言われてきました。
私たちはディープラーニングを応用することでクリエイティブAIを開発しております。
AIが人間のクリエイターの想像を刺激し、人とAIが共創する社会を目指しています。

株式会社データグリッド ホームページより引用

要するに、現在様々な分野で人工知能・AIは活躍しているが、それはあくまで「監視・観察」や「分析・予測」での活用が多い。

それに対してデータグリッドは、人工知能・AIによる「創造」を主体に事業を展開している。

アイドル自動生成AI

その一環として、開発されたのが「アイドル自動生成AI」である。

上の写真の6人のアイドルたち。

もしかしたら「どこかで見たことあるような・・・？」と思う人もいるかもしれないが、全て「架空のアイドル」たちだ。

ディープラーニングで学習された「アイドルの顔画像」から、人工知能が架空のアイドルを生成する。

今後は、ユーザーの好みのタイプズバリなアイドルの顔画像を生成できるように発展する可能性もあるようだ。

GAN＝敵対的生成ネットワーク

このようなクリエイティブなことを行える人工知能アルゴリズムは「敵対的生成ネットワーク：Generative adversarial networks. 略称: GAN）」と呼ばれている。

「生成ネットワーク」と「識別ネットワーク」の2つのネットワークから構成され、簡単にいえば「切磋琢磨し合う人工知能」だと思って欲しい。

今回の「アイドル顔画像」を例に挙げれば、

・生成ネットワーク　→　「このアイドルかわいいでしょ？」

・識別ネットワーク　→　「いやいや、これはあまりかわいくないよ」

・生成ネットワーク　→　「それなら、もっとかわいいアイドルを作ってやる！」

「どうだい？ 今度のアイドルこそかわいいでしょ？」

・識別ネットワーク　→　「かわいいね！ でも、次からはもっとハードル上げてくよ！」

という具合に、互いが敵対し合うことで、大きく成長していくシステムとなっている。

データグリッド社の挑戦

データグリッドは「クリエイティブなAI」への挑戦を日夜続けている。

クリエイティブAIである「GAN」を基軸に、今後は「音楽データ」「テキストデータ」の人工知能による自動生成を行っていく予定だ。

データグリッド社は、なにも人間からクリエイティブな側面を奪おうとしているわけではない。

人工知能・AIが生み出す「創造」を人間が見ることにより、新たな発見や刺激を体験して欲しいのだ。

作曲家のショパンが、雨音からインスピレーションを得て「前奏曲第15番 変ニ長調」を作曲したかのように、人工知能から生まれた新たなものから、なにかを感じて人間がクリエイトしていく。

この考えた方、そのものこそ「敵対的生成ネットワーク」そのものなのではないだろうか？