もしX線による透視能力をもっていたりすれば、きっと楽しいことだろう。例えば、カードゲームでいかさまができる。それに、引っくり返した3つのカップのどれかひとつに何かを入れ、どこに入っているかを当てる、あのゲームだって楽勝だ。

もちろん、X線による透視能力にはマイナス面もある。観察するものすべてに放射線を浴びせることになってしまうことだ。そこで、SFに登場するあらゆるものを具現化しているマサチューセッツ工科大学（MIT）のコンピューター科学・人工知能（AI）研究所（CSAIL）の研究者たちは、壁の向こうを透視するために別の手段をとった。それは電波だ。

標準的なWi-Fiの1,000分の1という超低消費電力の電波信号を放つことで、壁越しにいる人を検知できる。それだけでなく、細かい動きまで追跡できるという。

このシステムは、航空機を検知するレーダーとたいして違わない。だがこの「透視」信号は、航空機に反射して地上に戻ってくる代わりに壁を透過して人間に反射する（人体の大部分を占める水は、電波信号が透過しにくい）。そしてまた、壁を透過して検出器に戻ってくるのだ。

コンセプトはシンプルだが、実行に移すのはこれまで難しかった。というのも、検出器に戻ってくる電波信号には、膨大な量のノイズが混ざっているからだ。

MIT CSAILのコンピューター科学者で、このプロセスをまとめた最新論文の共著者でもあるディナ・カタビは、「人体に反射したものだけでなく、あらゆるものに反射した信号が戻ってくるのです」と説明する。「壁に反射して戻ってくる信号は、壁を透過してから人体に反射しまた壁を透過して戻ってくる信号と比べて、はるかに大きくなるのです」

「83パーセントの確率」で個人を特定

確かに厄介である。だが、ニューラルネットワークはそのためにある。従来の機械学習は、ラベリングに頼ってAIを訓練している。つまり、写真に写った物体を認識させる場合は、例えば「これはネコです」と教える。

あるいは、ドラマシリーズ「シリコンバレー」の例なら、「ホットドッグ」か「ホットドッグではない」か、だ［編註：ドラマのなかではホットドッグを認識するアプリが登場する］。

電波信号は、それよりも……不可解だ。ある信号を見ただけでは、「ああ、ひじだな！」とはわからない。そこでMITの研究チームは、賢い次善策を考案した。電波信号を浴びる人間を同時に記録するカメラを設置したのだ。

IMAGE COURTESY OF MIT CSAIL

「この画像から、人体の主なポイントを抽出できるのです」とカタビは言う。「映像を解析して“注釈”のように使い、電波信号を処理しているニューラルネットワークの教師役として利用します」

動画で訓練されたAIはその後、混沌とした電波信号を動画と照らし合わせ、ラベリングされた人体の各パーツを、壁を透過して戻ってくる微妙な電波反射と関連付けられるようになる。「子どもに算数の問題を教えていると、突然賢くなり、あなたが解けない問題を解けるようになるのを想像してもらえればいいと思います」とカタビは語る。

IMAGE COURTESY OF MIT CSAIL

最終的に完成するのは、いくつもの点によって視覚化された人間だ。それぞれの点は、膝や肩といった身体の各部に該当する。それを棒状の人形に変換し、壁越しにいる人の動きを詳細に描画するという仕組みだ。描画はかなり細かく行うことが可能で、人それぞれに特有の輪郭や動作のスタイルを特定する。実際に83パーセントの確率で個人を特定できるほどだ。

プライヴァシーを守るのに役立つ可能性も

「位置だけではありません。正確な動作もわかります」とカタビは言う。「例えば、歩き方の特徴に注目すれば、ちょうど指紋で人物を特定するのと同じように、ある人と別の人を区別できるのです」

こうしたシステムは確かに、悪人の手に渡ればプライヴァシーが侵害される恐れもある。だが用途によっては、プライヴァシーを守るのに役立つ可能性もあるのだ（公正を期すために言っておくと、研究チームの集めたデータはすべて個人を特定できないものであり、暗号化もされている）。

このシステムを使用すると、高齢患者の睡眠や食事、運動のスケジュールや苦痛の兆候などを、対象者をわずらわせることなく把握できるかもしれない。「この対極に位置する手法を考えてみてください。家の至るところにカメラを配置し、同様の情報を集めるという方法もあるのです」とカタビは語る。なんといっても、この無線電波システムは衣服に影響されない。このシステムが描き出すのは、棒人間にすぎないからだ。

壁の向こうを見る能力は、ロボットにとっては便利だろう。曲がり角の先を透視できれば、反対側から来る人との衝突を避けられる（あるいは、レーザー［日本語版記事］や、微妙な光の変化［日本語版記事］の検知という方法でも、曲がり角の先を見通せるかもしれない）。

スーパーマンも大いに称賛することだろう。ことによると嫉妬するかもしれない。