AIの発展と脳科学
今月のサイエンス誌のニュース記事はAIだらけだった。そのなかの一つ「The AI detectives(AIの探偵)」はAIの発展とその問題点について触れている( Paul Voosen, Science 07 Jul 2017 )。 最近のAIの発展の背景には、深層学習(Deep Learning)という機械学習の手法がある。 機械学習というのは、AIの根底にある技術のことで、人間が学習によって培う判断をコンピュータにさせるための手法一般のことだ。 そして深層学習では、多層構造のニューラルネットワークというものを用いた機械学習手法の一つだ。 人間の大脳の情報処理構造を参考に、情報の受け渡しをおこなう多数のニューロンによって構成されたネットワークをコンピュータ上に設計することで、高度な機械学習が実現されている。 ここで機械学習について概説したい。例えば、画像からイヌとネコを判別するようなシステムについて考えてみよう。 イヌが映っている写真、ネコが移っている写真、このような画像データの一つ一つにラベル（「イヌ」、「ネコ」というふうに）をつけたリストを機械学習のシステムに与える。するとシステムは、画像の特徴を分析し、「イヌ」の概念、「ネコ」の概念のようなものが形成される（判別器という）。すると、新しく画像を与えたときには、形成された判別器にしたがって、それが「イヌ」なのか、「ネコ」なのか判別できるというわけだ。判別の質は、与えたデータ量に依存することとなる。 もちろん、イヌとネコを見分けるだけでなく、このサイエンス誌の記事内で触れられているように、シマウマ、消防車、シートベルトなどありとあらゆる画像データを与えることで、様々な物体を認識できるように訓練できる。 ここで、個々のニューロンにクローズアップして、そのニューロンが何に反応するのか、確認してみよう。すると、あるニューロンはどうやら「顔の輪郭」に反応するようになったことが分かる。どんなサイズでどんな色であっても（おそらく人間の顔じゃなくても？）、顔らしき輪郭をとらえれば、そのニューロンは反応するのだ。 しかし、不思議なことに、誰も「顔」を認識するようにこのシステムを訓練していないのだ。「人間」というラベルづけさえ行っていないという。 にもかかわらず、この判別機は「顔」の概念...