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ライフハッカー編集部ライフハッカー編集部  - ,,  10:00 PM

AIが文字を学ぶように。コンピューターは「人間の学び方」にどれだけ近づいた?

AIが文字を学ぶように。コンピューターは「人間の学び方」にどれだけ近づいた?

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Popular Science:人工知能(AI)にとっての究極の目標は、私たち人間と同じように学ぶことが可能なコンピューターでしょう。人間なら、たとえば最初に1本の歯ブラシを見てその用途を知れば、別の歯ブラシを見ても、すぐにそれが何かを特定できます。細長くて、小さな植毛部分と持ち手がついている物体を見れば、「これは歯ブラシだ」と確実に言い当てられるはずです。さらに、口の中に入れて使うものだということを知っているので、その役割を果たすのにふさわしい形やそうでない形を想像できます。こうした機能面からも、歯ブラシがどんなものかをある程度絞り込むことが可能です。

しかし、こうした認識の道筋を機械に学習させるとなると、話はとたんに難しくなります。というのも、歯ブラシのような複雑な形状の物体を、コンピューターが理解できる数式で説明する必要があるからです。AIの開発に用いられる機械学習という手法では、大きな労力を割いて、「いかに物体や概念を説明してコンピューターに理解させるか」というテーマに取り組んでいます。


文字を学ぶAI


ここに来て、コンピューターの学習方法をまた一歩人間に近づけたとする論文が、科学誌『Science』に掲載されました。その理屈は以下の通りです。まず、「学習済み」の概念それぞれについて、小さなコンピュータープログラムを構築します。これらの小さなプログラムは、当初は既知の小さな概念を説明するもので、同じ結果物を生み出すための複数の道筋を生成します。

この手順を説明するには、具体的な例を挙げるのが一番わかりやすいでしょう。ただし、現時点でこのプログラムで解析可能なのは、アルファベットの手書き文字といった非常に単純な記号だけです。

研究チームは、作成したアルゴリズムに、古代のアルファベットから数文字を手描き文字の例として提示し、その書き方も教えました。これを受けて、アルゴリズムはこれらのプロセスを、それぞれの文字の成り立ちを説明するコンピュータープログラムの形式で記憶しました。研究チームが「ベイズのプログラム学習」と呼ぶこの方法では、アルゴリズムに対し、文字がどのように成り立っているかを示すことで、それぞれの文字を構成する異なるパーツを理解させます。将来的には、アルゴリズムがこれらの要素を異なる用途に用いて、人間のように文字を分類し、さらには新しい文字を作り始めるかもしれません。

ほかのコンピューターでは、ディープラーニングという手法ですでにこうした認識を実現しています。こちらは数学的方程式のネットワークを用い、データ内にある概念を導き出すAIの一分野です。とはいえ、ディープラーニングの手法はマシンが数千万件単位の実例を分析する必要があるのに対し、今回発表された手法は、1件の実例からも概念を導き出すことができるとされています。

これはつまり、いつの日か、ある人物がきちんと映っている映像がたった1つあれば、あらゆる角度から見た顔を正しく認識できるようになる、ということです。

この手法を用いて得られた成果は実に見事なものです。どこまで学習が進んだかを確かめるため、研究チームはアルゴリズムと人間を対決させることにしました。この対決では、人とマシンの両方に、これまで見たことがない文字を見せてそれを再現するよう命じました。

対決が終わったところで、研究チームは複数の人々に再現された文字を見てもらい、人間が書いたものとマシンが書いたものを判別するよう依頼したのですが、見分けがつきませんでした。誤答率は48%と、当てずっぽうに選んだ場合をわずかに下回る程度の高さだったのです。

あなたも挑戦してみましょう。どちらがAIの書いた文字かわかりますか?


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いずれにせよ、この結果が意味するのは、私たちは機械学習やAIを使って何ができるのか、やっとわかり始めたところだということです。今回の研究は重要性が高いとはいえ、すべてのマシンが今後この方法で学習すると決まったわけではありません。このアプローチが今、コンピューターが概念を理解する方法を塗り替える可能性はありますが、来月になれば誰かほかの人がもっと良い方法を見つけ出すことも十分あり得ます。

私たちの知性や意識に関する知識は、いわば巨大ながらんどうの空間のようなものです。新たなステップ、論文、概念が考案されるたびに、それらがいわば1本のロウソクのように、この空間を少しずつ照らし出します。現時点では、手書き文字の再現能力がかなり向上しました。さらには明日にも、人間のような話し言葉の生成やアート作品の再現といった分野で、より素晴らしい成果が生まれるかもしれません。


Computers Are Closer To Copying The Way Humans Learn | Popular Science | Popular Science

Dave Gershgorn(訳:長谷 睦/ガリレオ)
Photo by Shutterstock.

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