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写真●東京大学大学院 工学系研究科 准教授の松尾豊氏（撮影：菊池 一郎） [画像のクリックで拡大表示]

「今年に入って、ディープラーニング（多層ニューラルネットによる機械学習）が実現する画像認識の精度が、人間の認識精度を超えてしまった。これは何を意味するのだろうか――」

東京大学大学院 工学系研究科 准教授の松尾豊氏は、2015年9月30日から10月2日まで東京ビッグサイトで開催している「ITpro EXPO 2015」の特別講演「人工知能は人間を超えるか～ディープラーニングの先にあるもの」の中で聴衆に問いかけた（写真）。

ディープラーニングが最も成功した分野の１つに、画像に写る物体を言い当てる物体認識がある。

この分野では、2012年にディープラーニングがエラー率15％という驚異的な精度を実現して以来、年を追うごとに精度が向上した。

そして2015年2月には米マイクロソフトがエラー率4.9％、同年3月には米グーグルが4.8％を実現した。人間の標準的なエラー率は5.1％なので、ディープラーニングの認識精度は人間のそれを超えたことになる。

さらに、2枚の写真が同一人物かを言い当てる顔認識でも、2015年3月に米グーグルが正答率99.63％という、人間を超える成果を実現した。800万人、2億枚の写真データを、22層のディープラーニングに学習させた結果である。

これが何を意味するのか。松尾氏は「モラベックのパラドックスが崩れた」と表現する。モラベックのパラドックスとは、コンピュータは大人向けの高度な推論よりも、一歳児レベルの知覚や運動スキルを再現する方がはるかに難しい、というものだ。

このパラドックスのため、従来の人工知能は、WatsonやSiriに代表される「大人向けの高度な推論」に偏っていた。松尾氏は、これらの技術を「大人の人工知能」と区分する。

一方で松尾氏は、ディープラーニングがモラベックのパラドックスを崩したことで、今後は認識、身体性（ロボティクス）、言語習得などの「子どもの人工知能」が大きく発展すると予想する。



この種の人工知能は、これまで人間の認識力や身体性に頼っていた分野に、破壊的イノベーションをもたらすという。例えば建設、農業、食品加工といった分野である。

松尾氏は、少子化で慢性的に労働力が不足する日本にとって、「子どもの人工知能」がもたらすブレークスルーは大きなチャンスになり得ると語った。「『子どもの人工知能』の研究開発で先行すれば、GDPの急成長も不可能ではない」（松尾氏）。

ディープラーニングの認識精度が人間のそれを超えたことを踏まえ、企業は「子どもの人工知能」が自社ビジネスにどんな影響を与えるかを考え、早く動くことが重要になるだろう――松尾氏はこう聴衆に語り、講演を締めくくった。