AIの進化を阻む壁：知識獲得のボトルネック

AIの進化を阻む壁：知識獲得のボトルネック

コンピュータと人間の知識差

人間は、生まれてから大人になるまでの間、日常生活の中で実に多くの経験を積み重ねることで、自然と知識を身につけていきます。例えば、熱いものに触れて火傷をすれば、熱いものは危険だと学び、次からは不用意に触れないように気を付けるようになります。しかし、コンピュータの場合は、そうはいきません。人間のように五感を使い、実体験を通して学習していくことはできません。コンピュータに知識を習得させるためには、人間が膨大な量のデータを入力し、複雑なアルゴリズムを用いて処理する必要があります。 このように、コンピュータが知識を獲得することの難しさ、これが知識獲得のボトルネックと呼ばれるものです。 コンピュータは、人間が与えたデータ以上のことは理解できませんし、柔軟性や応用力が求められる場面では、依然として人間には遠く及びません。人工知能の研究は日々進歩していますが、人間のように経験を通して自ら学び、成長していくコンピュータの実現には、まだ時間がかかりそうです。

エキスパートシステムの登場と課題

1980年代、世界中で人工知能の研究が再び活発化する、いわゆる第二次人工知能ブームが起こりました。このブームの中心にあった技術の一つが、専門家の知識をコンピュータに組み込むことで、複雑な問題解決を自動化することを目指したエキスパートシステムです。
エキスパートシステムは、特定の分野の専門家が持つ知識や経験をルールやデータとしてコンピュータに教え込むことで、専門家のように推論し、問題に対する解決策を提示することを目指しました。例えば、医療診断や金融商品の推奨、機械の故障診断など、様々な分野への応用が期待されました。
しかし、エキスパートシステムは、その実現に向けて大きな壁に直面しました。それは、専門家の膨大な知識をどのようにしてコンピュータに理解できる形に落とし込むかという、知識獲得のボトルネックと呼ばれる問題です。専門家の知識は、必ずしも言葉で明確に表現できるわけではなく、経験に基づく直感や暗黙知なども含まれています。このような知識を聞き出し、整理し、コンピュータが処理できる形に変換することは、想像以上に困難な作業でした。
結果として、エキスパートシステムは一部の分野では一定の成果を収めたものの、当初期待されたほどの広がりを見せるには至りませんでした。しかし、この経験は、人間の思考プロセスを理解し、それを模倣することの難しさを改めて認識させ、その後の機械学習や深層学習といった新たな人工知能技術の研究開発を促進する礎となりました。

言葉にできない知識の壁

私たちが日々積み重ねている知識の中には、言葉では表現しにくい、感覚的なものが数多く存在します。例えば、自転車の乗り方を説明する際に、バランスの取り方やペダルを漕ぐタイミングを言葉だけで正確に伝えることは容易ではありません。これは、自転車に乗るという行為が、長年の経験を通して身体に染み込んだ、いわゆる「コツ」のようなものを含んでいるからです。このような、言葉で表現することが難しい知識を「暗黙知」と呼びます。暗黙知は、自転車の乗り方だけでなく、料理の味付けや絵画の表現、熟練の職人技など、様々な分野に見られます。私たちは、経験を通して暗黙知を自然と身につけていますが、それを他者に伝える際には、言葉以外の手段、例えば実演や模倣、試行錯誤を通して体感してもらう必要があります。この暗黙知の存在は、人工知能の開発において大きな壁となっています。コンピューターは、明文化された情報や論理的なルールに基づいて処理を行うことを得意としていますが、感覚や経験に基づく暗黙知を理解することは困難です。例えば、自動運転技術においては、周囲の状況を瞬時に判断し、人間のドライバーのように柔軟な対応をすることが求められますが、これは現在の技術ではまだ難しいのが現状です。暗黙知をどのようにコンピューターに理解させるか、という問題は、人工知能研究の大きな課題の一つとなっています。この課題を克服することで、より人間に近い、柔軟で高度な人工知能の実現に近づくことができると期待されています。

記号と意味の断絶

– 記号と意味の断絶

コンピュータの世界と私たち人間の世界の間には、深くて大きな溝が存在します。それは、記号と意味の断絶と呼ぶことができるでしょう。コンピュータは、人間が作り出した記号を処理することに関しては、驚異的な能力を発揮します。例えば、「リンゴ」という単語を入力すると、データベースから瞬時に関連情報を取り出したり、他の言語に翻訳したりすることができます。しかし、コンピュータは「リンゴ」という記号が指すものが、私たち人間にとってどのような意味を持つのか、本当の意味で理解しているわけではありません。

私たち人間は、「リンゴ」という単語から、赤い果実の形状や、甘酸っぱい味、みずみずしい食感などをイメージすることができます。さらに、りんご狩りの楽しい記憶や、昔話に登場するリンゴのエピソードなどを思い出すこともあるでしょう。このように、私たちにとって「リンゴ」という言葉は、単なる記号ではなく、様々な経験や感情と結びついた、豊かな意味を持つ存在なのです。

このような記号と意味の断絶は、人工知能が真の意味で人間の知能に近づくための大きな壁となっています。この問題を解決するために、コンピュータに人間の五感や感情、経験などをどのようにして理解させるかという難題に、研究者たちは日々取り組んでいます。人工知能が、記号の背後にある意味を理解できるようになるためには、まだまだ多くの時間と努力が必要とされているのです。

知識獲得のボトルネックを超えるために

人工知能の分野では、いかにして機械に知識を獲得させるかという難題が長年議論されてきました。近年、機械学習や深層学習といった技術革新により、コンピュータは膨大なデータからパターンや規則性を自動的に抽出できるようになりました。これは、画像認識や音声認識といった分野で目覚ましい成果を上げています。しかしながら、人間が経験を通して自然と身につけるような、複雑で高度な知識を機械に理解させることは依然として困難な課題として残されています。

例えば、人間は自転車に乗る際に、転倒しないようにバランスを保つことや、ハンドル操作とペダル操作を連携させることを、言葉で説明されることなく経験的に学習します。また、会話の中で言葉の裏に隠された意図や感情を読み取ることも、経験に基づいた暗黙的な理解力によって可能となります。このような、言語化が難しい、経験や状況に深く依存した知識を「暗黙知」と呼びますが、現在のAI技術では、この暗黙知を効果的に扱うことができません。

真の意味で人間のように思考し、行動する人工知能を実現するためには、この知識獲得におけるボトルネックを解消し、機械が人間のように経験から学び、暗黙知を獲得できるようになることが不可欠です。そのため、現在も多くの研究者がこの課題に挑戦し続けています。