今のままでは今後もAIは人間を超えられない

現在のAIのレベル

  AIはここ数年急速に進歩し続け、AIが人間の能力を超えると言われている2045年のシンギュラリティはもっと早くやってくるのではないかという声も聞こえてきます。

しかし、現在のAIの能力ではまだまだ人間を超える目途がつかない状況です。というのはもう1回ブレイクスルーが来なければ決して人間を超えることはできないからです。その技術的な大きな壁は人間の論理的思考能力です。そのアルゴリズムはまだ発見されていません。この人間の思考回路のしくみを解明し、アルゴリズムを確立しなければ決して人間を超えることはできません。人間の脳のニューロンとシナプスをモデルとしてニューラルネットワークを発明し、機械学習と併せて、ディープラーニングを発明したことによって、AIは急速な進化を遂げているところですが、脳のニューロンをモデルとしただけではまだ人間の論理的思考モデルは得られません。

チャットボット、パーソナルアシスタントなどの質問応答にしても、所詮は人間があらかじめこういう質問があったときはこういう応答をするといういくつかのパターンを入力しておき、何か質問があったときにその質問のキーワードをいくつかに分解し、そのキーワードの組み合わせに最も近い応答例をアウトプットするだけのことです。したがって、その質問に対する応答の内容の精度を上げるためには、相当の数のパターンを入力しておく必要があります。したがって、人間があらかじめQ&A形式で入力していない内容の質問があった場合はAIは応答できないのです。

このいかにもアナログで膨大な手間暇のかかる作業から抜けることはできていません。

論理的アルゴリズムの発明が必要

これを打破するためには、根本的に新しいアルゴリズムの発明が必要となります。それには、ニューロンモデルがディープラーニングを産んだように人間の論理的思考回路の学習モデルをまず解明しなくてはなりません。

つまり、人間はある知識を記憶したあとにその知識に関する質問をされた場合、まずその質問内容を理解しようとし、理解が出来たら、あらかじめ記憶していた知識を思い出しながら、答えようとします。試験などはその典型的な行為です。

今のAIは質問内容を理解することはできたとしても、人間の「思い出す」という行為、つまり、記憶の中の該当する知識を選択し、質問内容に当てはめる行為をAIに自ら行わせるということはできないのです。考え方はとてもシンプルなのにAIが未だにできないなんて不思議ですね。

AIは記憶と計算は人間よりも優れていますが、「言語の意味」と「読解力」が不得手です。

東ロボくんも言葉の意味が苦手で東大を断念

2011年から2016年にかけて日本の国立情報学研究所(大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構)が中心となって行われたプロジェクト「ロボットは東大に入れるか」において東京大学に合格できるだけの能力を身につけることを目標として「東ロボくん」の研究・開発が進められました。しかし、2015年6月の進研模試で偏差値57.8をマークするところまで成績を上げましたが、東大合格に必要となる読解力に問題があり、ビッグデータと深層学習を利用した統計的学習という現在のAI理論ではこれ以上の成績向上は不可能であり、何らかのブレイクスルーがない限りは東大合格は不可能と判断され、開発は凍結され、2016年11月に東京大学合格を断念したことが発表されました。

このAIにしても言葉の意味を理解した上で問題を解くというよりも、膨大なビッグデータの中から過去問などと照合させて最も近い答えを出すというアルゴリズムを適用させているため、本当にその問題を理解した上でAIが論理的な思考経路を辿って答えを導いたものではないということに注目してください。つまり、今のAIは論理的に100%の回答を出すアルゴリズムではなく、膨大なビッグデータの中から統計・確率的な手法で答えを出しているのです。そこには単に統計処理が行われているだけであって人間の思考方法とはかけ離れています。

AIが人間を超えるための必要条件

結局、AIに人間と同じように論理的思考をさせるためには、一つひとつの言葉の意味をしっかりと覚えさせ、読解力を養わせないと人間を超えることはできません。

人間は小学一年生から長い時間をかけて一つひとつの言葉の意味や基本的な文法を学んできました。AIには、まず、それらの基本的な国語の能力を身につけさせる必要があります。これは自然言語処理分野の研究課題となるでしょうが、早急にそのアルゴリズムを確立していただきたいものです。

その上で、膨大な知識データを利用して質問に対する回答を組み立てるアルゴリズムを発明する必要があります。

まとめ

人間が普段何気なく行っている「考える」という行為は、とてつもなく高度な行為であり、現在のAIには真似できないものです。今のAIが質問に対して答えている内容は人間があらかじめ用意した内容かまたはビッグデータの中にあるキーワードから統計的に処理してアウトプットしたものであり決してAIが論理的に考えて判断したものではありません。したがって、その回答には理由を付けることはできません。

この知識データを利用してAI自らがいろいろな事例を自己学習して、人間の質問に対してAI自らが論理的に考え、理由を付けて回答をアウトプットできれば、いろいろな場面で社会の役に立つものと思われます。

晩婚化が進む世の中の行く末

晩婚化の原因

昔は、洗濯は洗濯板の上に衣類を置いて洗濯石鹸をつけて手でごしごしと洗い、何度も水ですすいで手で絞って干していましたが、今は自動洗濯機で乾燥まで自動でやってくれ、さらに2017年には全自動衣類折り畳み機が出現しました。
今や洗濯はほとんど機械がやってくれます。また、掃除も昔はほうきで掃いたり、掃除機で吸い取ったりしていましたが、今はロボットが掃除してくれます。また、炊事にしても電子レンジでチンすれば、簡単においしい料理が手に入るようになりました。このように家事は昔に比べて格段に自動化され、自由な時間が多くなりました。

この便利さは、男女を問わず独身者にとって、非常に都合がよくなっており、一人暮らしをしてもさほど苦ではなくなっています。

昔、一人暮らしの男性は外で働いて家に帰って家事をする時間と手間をかける余力はなかったと思いますので、社会人になって安定的な生活を得るために結婚を望む人が多かったと思います。女性も結婚後は共稼ぎができるほど家事をする時間に余裕がなかったため、専業主婦になる場合が普通でした。

このように結婚をする動機として男性は社会に出ると生活の安定を求め、女性は専業主婦として経済的な安定を求める場合が多かったと思います。

したがって、昔は男性も女性もそれぞれが違った安定を求めて結婚することが普通だったため、晩婚化するおそれはあまりありませんでした。

ところが、近年は男女とも一人暮らしが苦ではなく、自分の好きな時間を昔より持てる時代になったことから、結婚相手を急いで見つける必要がなくなりました。

また、昔はいい年をして独身のままでいると周りから変わった人に見られたり、男の場合一人前になっていないとか、異性に興味がないのではというような偏見の眼で見られたりしていました。しかし、今はどの職場でも中年になっても独身者はゴロゴロいますので、偏見の眼で見る人はほとんどいない時代になっています(相当な田舎にいけば別かもしれませんが…)。

晩婚化に伴う卵子、精子の劣化

昔よりも医療技術の発達や栄養が良くなったこともあって、寿命が延びて若返り、出産年齢も時代とともに高くなってきています。

高齢出産とは「35歳以上の初産、2人目以降であれば40歳以上」です。 ただし、1993年までは30歳以上が高齢出産とされていました。
30歳以上を高齢出産とすると、あまりに多くの人が「高齢出産」になってしまうので便宜的に引き上げたということと、WHO(世界保健機構)や諸外国が35歳以上を高齢出産としているため、日本もそのようにしただけで、生物学的には30歳以上が高齢出産と考えられています。

卵子を育てる袋(卵胞)には、もととなる原始卵胞というものがあって、女性は、生まれる時にはこの原始卵胞を卵巣に約200万個蓄えています。
そして、生まれてから月経のはじまる思春期頃には、約170万個から180万個が自然に消滅し、 思春期・生殖年齢の頃には約20~30万個まで減少します。
その後も減少し続け、一回の月経の周期に約1000個が減少し、毎日30~40個の割合で減り続け、閉経のときにゼロとなります。

原始卵胞は人間の寿命と同じく長期間生きることができますが、年数が経つと徐々に劣化していき、年齢が上がるほど流産率やダウン症など染色体異常の胎児が生まれる確率が高まります。

正常に妊娠できる可能性が高いのはホルモンバランスが安定している20代と言われています。一般的に33歳~35歳ころから卵子の劣化が始まります。

また、男性の場合は年齢に関係なく、精子は繰り返し生産されていきますが年齢とともに確実に老化・劣化していきます。一般的に精子の能力は、「数」、「運動量」、「質」の3要素によって判断されます。このうちのどれかが異常であっても不妊の原因となりうるものと言われています。

2017年に欧州4か国で精子の数の検査による研究結果が発表され、40年前に比べて精子の数が半減したというショックなニュースがありました。日本人男性も同様に相当数の精子の数が昔に比べて減少していると言われています。これらの原因は、定かではありませんが、加工食品などに含まれる様々な化学物質や大気汚染などの環境、忙しくなっている現代人の仕事のストレス、睡眠不足、肥満、喫煙、過度の飲酒等による生活習慣などが原因ではないかと言われています。

特に、数や運動量は正常なのに不妊の原因が男性にある場合の多くは、質が劣化しており、受精卵を最初から分裂させることができないものや途中で分裂が止まることが原因となっています。その原因の多くは精子のDNAが傷つけられ損傷していることです。その原因は先ほどの環境汚染や生活環境の影響で精子のDNAが損傷すると言われています。
このように不妊の原因は、女性側と男性側で半々だそうです。

晩婚化が進み続けると日本はどうなるか

一方、2017年の厚生労働省統計情報部「人口動態統計」によると、平均初婚年齢は夫が31.1歳、妻が29.4歳で、1950年を見ると、夫は25.9歳、妻は23.0歳となっており、男性は約5歳、女性は約6歳プラスとなっていて、時代とともに晩婚化しています。

また、日本人の平均出産年齢は、『人口動態統計』(2017年)によれば、第1子出生時の母の平均年齢は30.7歳です。その22年前の平成7年(1995年)では平均27.5歳、さらにその20年前の昭和50年(1975年)では25.7歳と、およそ40年間に5歳も平均年齢が上がっています。また、一人の女性が一生のうちに出産する子供の平均数(合計特殊出生率)は1.43人(2017年)です。人口を維持するためには平均して2人の子供を出産する必要があります。

このまま晩婚化が進むと年齢に比例して出産年齢も上がり、生涯せいぜい一人の子供しか生めない時代が当たり前になってくると、確実に人口が減っていき、国が国として機能しなくなっていくか(早い話滅びるか)又は外国人労働者の永住権緩和政策により日本が外国人だらけになり純日本人が消滅する世の中になっていくでしょう。

まとめ

現在は昔に比べて、電化製品の発達、スーパーやコンビニにある一人用の野菜や惣菜、様々な種類のレトルト食品やインスタント食品、ワンルームマンション、コインランドリー、おひとり様用のカウンターがあるラーメン店、漫画喫茶、カラオケなど一人でも気楽に入れる店の増加など仕事で忙しくても一人で十分に満足な生活を送ることができる時代になっていることから、世間体を気にしたりせず、子供がほしいと思ったりせず、結婚したいと思う人が現れなければ、無理に結婚したいと思う人は少なくなってきていること、そのため晩婚化が進み、自動的に出産年齢も高齢化することとなり、さらに環境汚染や生活習慣による影響も加わった卵子や精子の質の劣化などによる不妊の増加、さらには富裕層と貧困層の二極化が今後も進むことによって、貧困層の男性が経済的な理由から結婚難民となる人がさらに増えていくこと、共稼ぎの女性は子供を産むと元の職場に容易に戻れる環境がまだ十分に定着されていないことなどから、今後とも少子化はますます深刻な状況となるでしょう。

これから、少子化を防ぐためには平均して子供を2人産んでいく必要があることを考えると日本は絶望的な状況にあります。

少子化を抑制する対策としては、その要因を徹底研究し、晩婚化や高齢出産化がこれ以上進まないように、高齢出産の年齢になる前に2人の子供を産める社会環境の整備の徹底が必要でしょう。

AIのブレイクスルー

それはAlphaGoから始まった

Google DeepMindによって開発されたコンピュータ囲碁プログラムのAlphaGoは、2016年3月に、李世乭との五番勝負で3勝(最終的に4勝1敗)を挙げ、韓国棋院から名誉九段を授与され、2017年5月には、柯潔との三番勝負で3局全勝を挙げ、中国囲棋協会からプロの名誉九段を授与されました。Google DeepMindは世界トップ棋士である柯潔に勝利したことを機に、AlphaGoを人間との対局から引退させると発表しました。これは、おそらく、もはや人間に負けることはないと判断したからだと思います。

ところが、その約半年後の2017年12月5日にAlphaGoよりさらに強いAlphaZeroが発表されました。

AlphaZeroの登場

しかも、もっと驚くべきことは、AlphaGoでは過去のプロ棋士の膨大な棋譜をデータ入力した上で自己学習させましたが、AlphaZeroでは過去の棋譜は全く入力せず囲碁のルールのみの知識で自己学習させて30時間後にはAlphaGoに対して100戦100勝しました。AlphaZeroは囲碁に限らず、チェスや将棋においても過去の棋譜の入力なしにゼロから学んで数時間で最強のソフト(既に世界トップの棋士を負かしているソフト)を負かしています。

従来のAIは過去のビッグデータを分析した上で学習をするパターンでしたが、ルールだけの知識で短時間で自己学習しただけで地球上最強の力を獲得するのはまさにAI進化のブレイクスルーと言ってもいいでしょう。ただし、このアルゴリズムは範囲が有限の世界のボードゲームに限られたものなので、範囲が定められていない不確定な現象におけるアルゴリズムはまだ発明されていません。
今後、AIがさらに進化し、不確定な現象においてもアルゴリズムが確立されれば、自然災害対策や自動車運転上の不測の事態などにも対応できることが期待され、これが次のブレイクスルーとなるでしょう。
また、AIの自然言語学習がさらに進化し、法律の条文や何かの規定などを読み込ませるだけで、その条文や規定を理解し、いろいろな具体的ケースを自己学習して、何か相談や問い合わせをAIにしたときにAIが的確に回答する時代がくるかもしれません。

さらなるAIの進化

しかし、人間は何故そのような回答になるのか理解できないとなかなか納得できないと思いますので、さらに次のステップとしてはこれが一番の障壁になるかもしれませんがAI特有のブラックボックスをオープンにし、理由をつけて回答することがAIコンサルティングの最終ステップになるのかと思います。しかし、AIがここまで進化すると国民は便利になるかもしれませんが、多くの士業やコンサルタント等は職を失うおそれがあります。しかし、このようなAIコンサルティングは需要と供給の関係で中小・零細企業がそれを使用するには高額の料金を支払わなければならないとなれば、逆に士業の先生やコンサルタントがAIコンサルティングを利用して効率的に仕事ができるようになるでしょう。

AIの進化の脅威

いずれにしても、まだボードゲームに限るとはいえ、データなしに基本ルールの情報だけで極めて短時間の自己学習で人間の能力をはるかに凌駕する能力を身に付けることができるということは、人間が長年かけて多くの先人が培って引き継がれてきた戦略や技を短時間の学習で超えたことになるので、ある意味AIの自己学習能力は人間にとって将来脅威になる可能性を秘めているかもしれません。

AIの進化を止めることができない以上、核エネルギーの発見が核兵器に利用されたように、AIの自己学習能力が人間以上の知能を持った戦争用ロボットの開発に悪用されないよう世界的な規制を図る必要があります。人類がAIロボットに支配されないために。