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ライフハッカー編集部  - ,,,,,,,  08:00 PM

ビッグデータと人工知能を理解する上で知っておくべきこと〜ドミニク・チェン

ビッグデータと人工知能を理解する上で知っておくべきこと〜ドミニク・チェン

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「ビッグデータ」「人工知能」という言葉が日常的に語られるなかで、国連は最新のテクノロジーが生み出す脅威について問題提起しました。しかし、私たちはどこまで「ビッグデータ」「人工知能」について理解できているのでしょうか。ハッキリ言えば、発信される情報を鵜呑みにしてわかったつもりになっているだけかもしれません。

そこで本連載では、「ビッグデータ」「人工知能」を取り巻く現況や課題について、起業家で国内外の先端情報技術に詳しい情報学研究者のドミニク・チェンさんにナビゲートしてもらいました。

第1回目は、「ビッグデータ」「人工知能」を理解するために知っておくべきことについて聞いてみました。


ドミニク・チェン/起業家・情報学研究者
1512_Dominic_prof.jpg1981年、東京都出身(フランス国籍)。カリフォルニア大学ロサンゼルス校(UCLA)卒業、東京大学大学院学際情報学博士号取得。メディアアートのキュレーター・リサーチャーとして活動した後、NPO法人コモンスフィア理事として新しい著作権の仕組みの普及に努める。また、株式会社ディヴィデュアルの共同創業者として「いきるためのメディア」をモットーにアプリやウェブサービスの開発・運営なども行っている。2015年度NHK「NEWS WEB」ネットナビゲーター(木曜担当)。『電脳のレリギオ:ビッグデータ社会で心をつくる』ほか、著書・訳書多数。


予想されていた未来が、ようやく現実社会に訪れてきた


── まず、抑えておきたいポイントとして「ビッグデータ」「人工知能」が生まれてきた背景や技術の進化について教えてください。

ドミニク氏:はい、膨大な歴史と壮大なドラマを簡単にまとめるのは難しいのですが、あえて今日までの経緯をおおまかに説明してみましょう。まず第2次大戦中に計算可能な問題は何でも計算できるデジタル・コンピュータというものが現実化しました。そして1950年〜1960年代のころからすでに、コンピュータはいずれ人間の知能を超えるのではないかという議論が専門家やマスメディアで起こりました。

計算機による人間の支配というディストピア像は実は戦後から散見されます。 問題は常に人間側にあるのです。たとえば機械と人間をシステム論的にとらえるサイバネティクスという学問を興したウィーナーという人が50年代に出した『人間の人間的な利用』(Human Use of Human Beings)という本がありますが、人間が人間を機械的に利用しようとする欲望の危険性が語られています。これは現代にも通じる問題意識です。

しかし、1970年代に入りスーパーコンピュータの研究開発が登場するようになっても人工知能と呼べるものに必要な計算は間に合わないし、解析すべきデータも足りないので、人間の知能を超えるという目標は机上の空論なのかもしれないという空気が1980年代から1990年代にかけて生まれました。

そんなときに革命を起こしたのがインターネットです。さらに言えばGoogleの登場が非常に大きい。

検索エンジンでは「いつ・なにを・どういうキーワード」で検索しているかが集積されて膨大なデータ、いわゆるビッグデータを形づくるようになり、そのパターンを計算機が学習することによって、私たちは地球のどこでインフルエンザが流行しはじめているかを知ることができるようになりました。

また、情報を処理するコンピュータ技術もかなり発展して、Appleが2000年代に革新的なiPhoneを開発し、GoogleもAndroidスマホを作るようになってからは、パソコンは持っていないけどスマホを持って常時ネットに接続している人々が世界中で増え続けています。

このように常時、世界のデータをとり続けるセンサーとしての携帯電話やスマホと、内蔵されているチップの性能がどんどん向上している状況に後押しされて、人間社会の行動を映すビッグデータが解析され、そこから価値のある情報を抽出する人工知能の技術がようやく現実化しつつあります。

ですから、今日の状況は、なにか社会がまったく予想もしていなかったことが急に起きたわけではなく、起こるべくして起こったのだと言えます。


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「ビッグデータ」「人工知能」は手段であって、目的ではない


── では、これまでの流れが想定内だとして、いま語られている人工知能の脅威論などについては、どのように考えていますか?

ドミニク氏:2045年にコンピュータの知的能力が人類を越えるという予測に端を発した人工知能の脅威論については、確かに答えが出ていない部分が多くあり、専門家でも未来を精確に予測しづらい状況にあるのは事実です。

しかし、この問題設定のどこが問題かというと、主語が「ビッグデータ」「人工知能」になっていて、それ自体が目的化されていることです。あくまで技術は手段で、そのこと自体が目的であってはいけないわけです。

その意味では、人間を人間的に扱うための、人工知能やビッグデータを活用する方法もたくさん生まれているわけです。その評価軸をしっかりつくらないといけない時期に来ていますが、Future of Life Institute(ボランティア運営の研究支援団体)のようなAI技術を社会的な観点から研究するための助成プログラムなども徐々に活性化しています。

関連して思い出すのが、オランダの著名な統計学者であるハンス・ロスリング(Hans Rosling)が、国連や世界銀行の統計データを活用して、一般的にネガティブな印象が広まっているアフリカなどの発展途上国の地域でも社会水準が向上していることを示していることです。彼は、ポジティブな事例が世界中に起こっているにも関わらず、ニュースとして扱われていないことを受けて、「メディア、特に新聞やテレビなどの巨大メディアは、悪いニュースを取り上げがちだ」と最近のインタビューで語っています。

もちろん、ネガティブなニュースを注視することは大事ですが、このようなバイアスがかけられ続けると、現実のイメージが歪曲されてしまいかねません。
よくある誤認識が、人工知能を人間的な知能と同列に扱うことですが、この2つはかなり根本的に違います。計算機は擬人的なものではなく、環境的な働き方をします。

そもそも知性というのは、固定的な状態ではなく、身体や環境といった制約条件に生命が適応する過程と結果を指すのだと思います。そういう意味でも、人間と計算機の知性を同列に評価すること、ここに誤解の原因があります。

人工知能の領域でわかりやすい誤解の例としては、2015年4月にGoogleが「ロボットに人格をダウンロードできる」という特許を取得しました。その話がいつの間にか1人歩きして、「Googleが人間の人格をロボットに植え付けようとしている」となり、さらに「Googleは亡くなった人の人格をロボットにアップロードしようとしている」というブログ記事がネット上でバズりました。

しかし、特許の内容を確認すると、そんなことはどこにも書かれていないわけです。

今日リアルタイムで起きていることを「ビッグデータ」「人工知能」という言葉だけでひとくくりにしてしまいがちですが、それぞれが何を目的としいてるものなのかを社会としてひとつひとつ冷静に見ていく必要があると思います。それが前提としてないと誤解や曲解を生み出すことにつながり、ネガティブなことばかりが世の中に溢れてしまうことになりかねませんからね。




私たちの生活は情報技術に支えられ、快適性や利便性を追求する進化は留まることはありません。しかしその一方で、検索ワードを入力するとすぐに求めていた答えが見つかるように、「ビッグデータ」「人工知能」についても性急に結論を探し出そうとしているのかもしれません。

そこで次回は、海外での活用事例を参考にしながら、どのような目線で「ビッグデータ」「人工知能」を見ていけばよいのかお聞きします。お楽しみに。


(香川博人)
Photo by Shutterstock.

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