落書きをAIが判別する時代に

オリビア・ゴードン氏：制限時間内にできるだけ早くお絵かきをして、その落書きが何かわかったら答えを叫びます。そんな白熱するゲームはピクショナリー（注：描いたイラストが何か当てるゲーム）だけではなく、グーグルの「Quick, Draw!」です。

ピクショナリーは何を描いているのか人が当てますが、「Quick,Draw!」ではAI（人工知能）が当てるのです。よくあるネットの暇つぶしゲームに見えますが、実はコンピュータの学習方法について多くのことを学べます。

遊び方はこんな感じです。まず20秒以内に何か絵を描きます。クリップのような簡単なお題もあれば、移動する動物の群れのように難しいお題もあります。

上手に描けたらAIが何かを当ててくれますが、時にはAIにはわからなくても人間には当てやすい場合もあります。例えば、私が描いた靴とあなたが描いた靴はぜんぜん別物でしょうけど、人間の脳はどちらも靴として認識します。

コンピュータにこれを教えようとするなら、そうした「靴らしさ」、靴としての要素を教えなければいけないのですが、「Quick,Draw!」ではまさにそれをしているのです。人間の脳の学習方法を真似たコンピュータの仕組みを、ニューラルネットワークといいます。脳には無数のニューロンと呼ばれる細胞が備わっており、互いに信号を送りながらとても複雑につながっています。

ニューラルネットワークは、ニューロンの代わりにノードと呼ばれる演算器の集合体で構成されており、ノードが絡み合って動作する階層に分かれています。最初の入力層は、入ってきた信号を特定のパラメータやルールに従って、次の隠れ層という階層に割り振ります。

隠れ層でさらに振り分けたりしながら、最終的に出力する最後の層に送っていきます。「Quick,Draw!」 はこんな仕組みで落書きを当てているのです。

それではQuick,Draw! に靴を当てさせてみましょう。最初の入力となるのはあなたのイラストです。

最終的にAIに靴だと出力させればいいわけですね。ニューラルネットワークは自身がが持っている靴のイメージをチェックして、「靴らしさ」を見つけようとします。

AIは靴と判定するでしょうか、それともクロックスだと考えるでしょうか。

正解したかどうかによって、AIは判定基準を一層研ぎ澄ましていきます。各ノードにはその判定の結果に及ぼす重要性を表す、重みがかけられていきます。例えば、靴紐があるかどうか、ヒールがあるかどうかは靴にとって重要な要素でしょうか。

どちらにしても、プログラムはその度に靴らしさに関するさらなる情報を得ていきます。学習して経験を積んでいく様はまさに私たちと同じです。

特筆すべきなのは、例えばそれが空母であっても、どんな特徴があるのかニューラルネットワークにいちいち教える必要がないという点です。数千にも及ぶ落書きからニューラルネットワークが自ら学習していく過程は、機械学習と呼ばれています。

「Quick,Draw!」で動作しているGoogleAIは、落書きの形や描いているときの筆の動きも認識して解析しているのです。「Quick,Draw!」はGoogleが最近公開したAI関連技術の1つです。ゲームとして楽しみ、ニューラルネットワークに学習させ、多くの人によって機械学習の技術が発展されるようにしたのです。

もしまだなら、ぜひ「Quick,Draw!」をプレイしてみてください。