鳥かごの隣に、矢印が現れる。そしてようやく、この絵が何を伝えようとしているのか理解することができた。

このゲームは、絵から言葉を連想させる「ピクショナリー」に似ている。初めは鳥かご、次に手、池が描かれていった。さらに矢印が、鳥かごの横にヒントとして付け足される。その絵は手でアヒルに餌をやっている様子ではなく、アヒルを“放っている（releasing）”場面を表していた。

やっとわかった答えを入力すると、「あなたの勝ち（You win）!!!」と告げられた。

正解しても何かをもらえるわけではないが、気分はいい。一方で対戦相手は、負けてもなんとも思っていないだろう。なぜなら相手はボットだからだ。機械と人間は互いに相容れないはずなのに、このゲーム「Iconary」では、記号などによって意思疎通を図ることができる。

Iconaryは誰もが遊べるオンラインゲームだ。このゲームにおける人間とのやりとりは、コンピューターを“働く仲間”に進化させようと試みる研究プロジェクトの知見として役立てられる。

言うまでもなく、このボットには改善が必要だ。ゲームをやってみると、ネコと十字架の組み合わせを見せられ、「庭で笑う」という答えを出された。どうやったらそう理解できるのか、よく分からない。

狙いは人間との協力

コンピューターと人間が一緒にゲームをするのは、目新しいことではない。人工知能（AI）の分野が誕生したばかりだった1950年代からずっと、このテーマに一部の研究者たちはもっぱら取り組んできた。

しかし、その歴史を振り返ると、ほとんどの場合で機械が勝利している。コンピューターはこの数十年、チェッカー、チェス、囲碁などのゲームで、次々に人間のチャンピオンを倒してきた。人気のリアルタイムストラテジーゲーム「スタークラフト2」でも、2018年12月に人間の対戦相手を破った［日本語版記事］。

「AIは好戦的な知能だと考えている人もいるでしょう」と、ワシントン州シアトルのアレン人工知能研究所の最高経営責任者（CEO）オーレン・エツィオーニは語る。同研究所のチームはIconaryと、これをプレイするボット「AllenAI」を開発した。

一連のプロジェクトの狙いは、人間とソフトウェアが協力してゲームをできる環境を模索することにある。支配する側とされる側を生みだすゼロサムゲームをつくることにあるわけではない。

Iconaryのルールは、ピクショナリーと似ている。プレイヤーはある単語や状況をチームメイトに当ててもらう必要があるが、伝える手段は絵を描くことしかない。

ふたつのゲームで名前が違う理由は、ピクショナリーが大手玩具メーカーであるマテルの登録商標だから、というだけではない。Iconaryという名は、「絵描き役」となるプレイヤーがアイコンを少しずつ使ってイメージをだんだんと形にしていく遊び方にちなんでいるのだ。

まず、絵描き役の人間がマウスを使ってフリーハンドで絵を描く。次に、コンピューターがその絵から推測するアイコンをいくつも並べて示す。そしてそのなかから人間がふさわしいアイコンを選んでいく、といった具合だ。例えば「フルーツサラダ」を絵で伝えるためには、バナナ、レモン、リンゴ、それからナイフを描き、示されるアイコンをひとつずつ選ぶ。

人間を理解するボット

「これは楽しいですね」と、Iconaryのテスト版を受け取っイリノイ大学アーバナ・シャンペーン校教授のデイヴィッド・フォーサイスは言う。彼は同校でAIを研究している。

AllenAIは、絵を描くよりも絵の意味を推測するほうが得意だと、フォーサイスは感じたという。これには『WIRED』US版も同感だ。しかしながら、概念を視覚的にとらえて言語に変換するゲームをボットがプレイできる点は注目に値すると、彼は指摘する。

機械学習の進化に伴い、コンピューターは特定の対象を探す訓練を受ければ、ものをかなり正確に見分けることができるようになった。携帯電話のカメラロールからネコの写真を探したり、人混みのなかから特定の人物の顔を見つけたりするのは得意だ。しかし、いくつかの概念を視覚的にとらえ、そこから複合的な意味を読み取るか生み出すとなれば、技術的な難易度ははるかに上がるとフォーサイスは語る。

AllenAIは、機械学習アルゴリズムを10万回以上に及ぶIconaryのプレイ記録で訓練することによって開発された。これは約75,000通りの答えを巡ってロボットと人とがやり取りした記録だ。さらに、表現からその意図を抽出するソフトウェアも研究者たちは利用した。このソフトウェアの性能は、アレン人工知能研究所などのおかげで飛躍的に向上している。

オンラインゲームで実際に使われる言葉は、ソフトウェア開発時の訓練に含まれていなかった。研究チームは、ボットと人間の出会いを通じて新たなデータを収集することが、画像や表現、そしてそれらを用いる人間をボットが理解する能力の向上に役立つと考えていると、エツィオーニは語る。

家庭用ロボットへの応用に期待

ゆくゆくはIconaryを利用して、英国の数学者アラン・チューリングが1950年に提唱したコンピューターの知能判定方法「チューリングテスト」を実施したいと、研究チームは考えている。チューリングテストで人間は、見えない相手と文章を介して会話し、その相手が人間かどうか見抜かなければならない。エツィオーニが実施するチューリングテストでは、人間は知らないチームメイトとIconaryをプレイして、その相手が人間かそれともボットのAllenAIかを推測することになるだろう。

Iconaryのチューリングテストへの応用が実現すれば、AIの歴史に機械と人間が協力しあって何かをする素晴らしい瞬間が刻まれることになるはずだ。これまで人間のチャンピオンたちは、お気に入りのゲームで容赦なく打ち負かされてきた。人との共同作業を可能にするアルゴリズムなら、さらに実用的な場面でも活用できる見込みがあるかもしれない。

人間と協力して言語的にも視覚的にも考えることができるアルゴリズムなら、ビジネス文書の作成やクリエイティヴなプロジェクトを手伝うことも可能だと、エツィオーニは考えている。

そしていままでにない画像の組み合わせを理解できるソフトウェアは、現実世界の混沌とした状況にコンピューターが適応するために役立つかもしれないと、フォーサイトは話す。例えば、家庭用の複合型ロボットが家族の信頼に足る働きをするには、雑多に並んだ家庭用品を認識し、それらの役割を見出さなければならないのだ。