知識獲得の難しさ：AIの壁

知識獲得の難しさ：AIの壁

専門家の知恵を機械に

人工知能という新しい考え方が生まれた時、多くの人が大きな希望を抱きました。まるで人間のように考え、難しい問題を解いてくれる機械は、皆の夢でした。その夢を実現するために、人工知能の研究が盛んになった時期、とある方法に注目が集まりました。それは「専門家システム」と呼ばれるもので、特定の分野で活躍する専門家の知識を機械に教え込もうという試みでした。

専門家システムを作るには、まず、専門家がどのような知識を使って考え、判断しているのかを詳しく調べなければなりません。そして、その知識を明確な規則に変換し、機械が理解できる形に書き直す必要があります。例えば、医者が患者の症状から病気を診断する過程を、いくつもの「もし～ならば～」という規則で表現するのです。こうして、たくさんの規則を機械に覚えさせることで、まるで専門家のように考え、答えを出してくれるシステムを作ろうとしました。

しかし、この試みは大きな壁にぶつかりました。それは「知識獲得の難しさ」です。人間にとっては当たり前の知識や経験でも、機械に理解させるには、明確な規則や数値データに変換する必要があります。しかし、専門家の知識は必ずしも明確な言葉で表現できるわけではなく、経験に基づく直感や暗黙知といった、言葉で説明しにくいものも多く含まれています。このような知識を機械に教え込むことは、想像以上に難しい作業でした。たとえ専門家が丁寧に説明してくれたとしても、それを規則に書き換える作業は大変な労力を必要としました。また、専門家の知識は常に変化し、新しい情報が追加されていくため、システムを常に最新の状態に保つことも大きな課題でした。こうして、専門家の知恵を機械に移植するという試みは、当初の期待ほどには進展せず、人工知能研究は新たな局面を迎えることになります。

膨大な情報と整理の難しさ

知識を蓄えた、いわゆる達人の知恵袋を計算機で再現しようという試みは、まず達人から知恵を引き出す難しさに直面しました。達人たちは、長年の経験と鍛錬によって磨かれた、まるで直感のような知恵を持っています。しかし、それを他人に分かりやすく説明するのは至難の業です。まるで、自転車の乗り方を言葉で説明しようとするようなものです。達人たちは、無意識のうちに多くの要素を考慮して判断を下しています。その思考の道筋や判断の基準を、聞き取りや行動観察を通して丁寧に解き明かし、計算機が理解できる形に変換していく作業は、大変な時間と手間がかかりました。

さらに、苦労して集めた知恵は、整理して体系化しなければなりません。バラバラに集められた知識は、ジグソーパズルのピースのようなものです。ピース同士の関係性や、どのピースがより重要かを明らかにすることで、初めて全体像が見えてきます。計算機が適切な推論を行うためには、これらの知恵を整理し、それぞれの関連性や優先順位を明確にする必要があります。これは、図書館の本を整理するような作業に似ています。膨大な本をただ棚に並べるだけでは、必要な情報を探し出すことはできません。適切な分類と整理が必要です。この知恵の整理と管理こそが、知恵を集める上での大きな難関の一つとなりました。集めた知恵をどのように整理し、表現するかが、達人の知恵袋を計算機で再現するための鍵となります。そして、この難関を乗り越えるための様々な工夫が、今も続けられています。

言葉にできない知識の壁

熟練した職人や専門家だけが持つ特別な知識や技術は、言葉で説明するのが難しいことがよくあります。これは、彼らが持つ知識の中に、言葉で明確に表現できる部分（形式知）だけでなく、経験や直感に基づく、言葉にしにくい部分（暗黙知）が多く含まれているからです。

例えば、自転車に乗ることを考えてみましょう。バランスの取り方やペダルの漕ぎ方、ブレーキのかけ方など、言葉で説明することはできますが、実際に乗ってみなければ、その感覚を掴むことはできません。料理の味加減も同様です。「少々」「ひとつまみ」といった表現はありますが、最終的には料理人の経験と勘が頼りになります。このように、暗黙知は、実際に体験を通して学ぶことで初めて体得できるのです。

この暗黙知を、どのようにしてコンピュータに伝えるか、というのが大きな問題です。コンピュータは、数値や記号で表現された情報しか理解できません。そのため、言葉でさえ表現が難しい暗黙知を伝えることは、非常に困難です。専門家自身も、自分がどのような判断基準で行動しているのか、明確に意識していない場合が多いことも、問題を複雑にしています。無意識に行っている微妙な調整や判断を、どのように言葉や数値に変換すれば良いのか、まるで高い壁が立ちはだかっているように感じられるのです。

この壁を乗り越えるためには、専門家の行動を細かく観察し、どのような要因が彼らの判断に影響を与えているのかを分析する必要があります。また、熟練者と初心者の行動を比較することで、暗黙知の正体をより明確に捉えることができるでしょう。そして、得られた知見を基に、コンピュータが理解できる形に落とし込むことで、暗黙知を形式知へと変換していく作業が求められます。

記号と意味の繋がり

計算機は、情報を扱う際に、様々な記号を用います。文字や数字、画像や音声なども、計算機にとってはすべて記号として扱われます。しかし、計算機自身は、これらの記号が現実世界で何を指すのか、どのような意味を持つのかを理解しているわけではありません。例えば、「りんご」という文字列を見ても、私たち人間のように、赤くて丸い果物や、甘酸っぱい味、木になる実といったことを思い浮かべることはありません。計算機にとって、「りんご」はただの記号であり、他の記号と同様に処理されるだけです。

この、記号と現実世界の意味を結びつけることができない問題は、「記号接地問題」と呼ばれ、計算機が知識を獲得する上での大きな障壁となっています。計算機に記号の意味を理解させるためには、現実世界との接点を何らかの方法で与える必要があります。例えば、ロボットにりんごを見せ、触らせ、味わわせるといった経験を通して、「りんご」という記号が持つ様々な情報を学習させることができます。りんごの見た目、香り、味、食感といった感覚的な情報に加え、りんごの木に実ること、秋に収穫されること、食べられること、栄養があることなど、様々な知識を関連付けることで、計算機は「りんご」という記号の持つ意味をより深く理解できるようになります。

しかし、現実世界には無数の事物や概念が存在し、それらすべてに対応する記号を、現実世界との接点を通して学習させることは、膨大な時間と労力を要するため、現実的に不可能です。そのため、計算機に記号の意味を理解させるためには、より効率的な方法が必要とされています。例えば、人間が持つ知識を計算機に教え込む方法や、計算機が自ら大量のデータから知識を学習する方法などが研究されています。これらの研究が進展することで、計算機はより深く世界を理解し、より高度な知的活動を行うことができるようになると期待されています。

人工知能の未来への課題

人工知能が今後どのように発展していくのか、それは現在大きな注目を集めていますが、同時に多くの課題も抱えています。人工知能の研究において、大きな壁となっているのが知識の獲得方法です。人間は経験や学習を通して自然と知識を身につけていきますが、人工知能にも同じように知識を習得させようとすると、様々な問題に直面します。これが、知識獲得のボトルネックと呼ばれているものです。

人間は、例えば自転車の乗り方といった言葉では説明しにくい知識、いわゆる暗黙知を自然と習得することができます。しかし、人工知能に暗黙知を理解させ、活用させることは非常に難しいです。言葉で明確に定義できない知識をどのようにして教えれば良いのか、これは大きな課題です。また、人工知能が学習した情報と現実世界を結びつけることも難題です。「リンゴ」という単語を学習しても、現実世界で赤い果物を見てもそれがリンゴだと認識できなければ意味がありません。この、記号と実世界の結びつきを理解させる問題は、シンボルグラウンディング問題と呼ばれ、人工知能研究の大きな壁となっています。

近年、機械学習や深層学習といった技術が発展し、大量のデータから自動的に知識を獲得する手法が登場しました。これにより、人工知能は画像認識や音声認識といった分野で目覚ましい成果を上げています。しかし、これらの技術は大量のデータに依存しているため、データが少ない分野への応用が難しいという問題があります。また、なぜそのような結果が出力されたのかという理由を説明することが難しいという問題も抱えています。

人工知能が真の意味で人間の知能に近づくためには、これらの課題を克服することが不可欠です。暗黙知の獲得方法やシンボルグラウンディング問題の解決、データに依存しない学習方法の開発など、多くの研究者がこれらの課題に取り組んでいます。これらの課題を解決することで、より人間に近い、柔軟で、本当に役立つ人工知能が実現すると期待されています。そして、そのような人工知能は私たちの社会をより豊かに、より便利にしてくれるでしょう。