「シンギュラリティ」とは
―現在、しきりと世間を騒がせている「シンギュラリティ」についてですが、松原先生はどのようにお考えですか？
そもそもシンギュラリティとは、人工知能の開発の権威であるレイ・カーツワイル博士により提唱された概念で、今後さらに人工知能が発達し、ついには人間の知性を超えてしまう時点のことで、それを「シンギュラリティ＝技術的特異点」と呼んでいます。つまり、シンギュラリティに達することによって、人間の生活に大きな変化が起きるという予想を指しています。
カーツワイル氏によれば、指数関数的に向上する人工知能の機能により、技術が持つ問題解決能力も指数関数的に向上することで、人類に代わって汎用人工知能あるいはポストヒューマンが文明の進歩の主役に躍り出るとされていて、そのシンギュラリティの発生時点を2045年頃としています。
―2045年というのは、確かな根拠があるのですか？
カーツワイル氏が挙げているのは、科学技術は直線グラフ的ではなく指数関数的（倍々ゲーム）に進歩するという法則です。トランジスタの平均価格の低下による集積回路（LSI）の爆発的な進化を示したムーアの法則などもこれにあたります。ちなみに、「ムーアの法則」では、2年間で1.5倍になるとされていますが（実際には1.57倍になることがわかっています）、この速度でコンピュータやAIが進化するとすれば、カーツワイル氏の説もあながちナンセンスだとはいえないかもしれません。
詳しく言うと、カーツワイル氏がまず挙げているのが、いわゆる「ジェネティクス（遺伝学）」の進化です。これについても急速に進化しているわけです。そもそも、1965年頃にアメリカのエネルギー省が、人間を形成する30億個すべての塩基配列を解読する「ヒトゲノム・プロジェクト」を発表したときには、生物学者が何万人と携わっても200年はかかると言われていました。しかし、コンピュータの進化のおかげもあって、実際には2003年には計画を達成したんですね。カーツワイル氏は、このジェネティクスが、今後ますます進化すれば、もしかしたら「人間は死ななくなるかもしれない」とさえ発言しています。
というのも、解読した遺伝子のすべてがどのように身体のパーツや機能と紐づいているかが解明されたとすれば、単なる器としての肉体が古くなっても技術的に再生可能となるからです。肉体は滅びても新しい肉体を再現すればよいから、従来の医学や生物学は古くなり、人間は人間を超えた“ポストヒューマン”になるだろうという考えです。もちろんそれは一つの考え方ですが。
―まるでSF映画のようですね。
私もそう思いますが、氏は理屈としてはそうだと言っています（笑）。
ただ、カーツワイル氏がこのように考えるのは、ユダヤ教的な宗教観が影響していることもあるでしょう。彼は、シンギュラリティを迎えたとき、AIは人類を超えるとしていますが、ユダヤ教では人類を超えた所に「神」(God)がいる。AIはまさに「神」なのかもしれません。ビル・ゲイツ氏との想定対談でも、「あなたはずいぶんと宗教的だね」と評されていましたが、確かにそういう側面もあると思います。
進化の6つのエポック
―カーツワイル氏は、著作の中で「宇宙における情報の進化は6つの段階を経る」として、進化の6つのエポックを挙げていますが、これはどういうことなのですか？
人間とテクノロジーの融合で起こりうることを段階的に予測して述べられています。
まず第1段階は「物理学と化学」の世界です。これは物理学が扱う原子構造の情報を意味します。次に、第2段階は「生物」の世界です。これは生命を扱う段階で、主にDNAの情報のことを指しています。そして、第3段階が「脳」の世界で、脳の神経細胞が作りだすニューラル・パターンの情報のことを指します。第4段階は「テクノロジー」の世界で、ハードウェアとソフトウェアの設計情報のことを指します。現在のロボティクスなどがこれにあたるでしょう。
そして、いよいよ第5段階が「テクノロジーと人間の知能の融合」の世界で、人間がAIのような人間の築いたテクノロジーの基盤に統合される段階のことです。この段階が「シンギュラリティ」と定義されています。そして、カーツワイル氏は最終的に第6段階で「宇宙が覚醒する」としています。この段階では「宇宙の物質とエネルギーのパターンに、知能プロセスが充満する」としているのですが、さすがにここまで来ると、私たちがついていくのは難しい（笑）。
―この進化論から見れば、現在はどの段階にあるのでしょうか?
その判断は難しいところですが、第３段階から第4段階にかけて、といったところでしょう。しかし、私自身はカーツワイル氏の議論について、必ずしもすべてに賛同できるわけではありません。
特に、シンギュラリティを迎えたとき、人間がAIに統合されるというイメージにはやはり抵抗感があります。人間だけが持つと思われる「意識」は、人間が人間たる由縁のもので、AIがいくら発達したとしても、この意味での「意識」を持つことは難しいのではないかと考えるからです。
―確かに、カーツワイル氏の説だと「人類がAIに取って代わられる」という恐ろしいイメージになりがちです。
ただ、少しカーツワイル氏を弁護するとすれば、氏にとって「AIが人間を超える」のは必ずしも悪いことではないということです。なぜなら、AIが進化することで、国家間の戦争や環境問題、人口問題など、現在の人類を苦しめるさまざまな難題を解決できるかもしれないからです。その意味で、彼にとってシンギュラリティ後の世界は、ある種のユートピアなのでしょう。私も、AIが社会をより良く変える可能性には賛同しますが、私自身はたとえ「AIが人間を超える」としても、なおそこには「人間にしかできないこと」が残るだろうと考えています。
はたしてシンギュラリティは来るのか？
―松原先生は、シンギュラリティが本当に来るとお考えですか？
正直、よくわかりません（笑）。人によってシンギュラリティは来ないという人もいますし、仮に来るとしても、もっと先の話で、100年先か200年先になるだろうという人もいます。
先日、東大合格を目指すAI「東ロボくん」の開発で有名な国立情報学研究所の新井紀子氏がおっしゃっていましたが、「現在のAIでは東大合格は難しい。そんな状況で2045年にシンギュラリティが来るなんて想像できない」とのことでした。私自身も、シンギュラリティがいつ来るのかについては明確な答えを持っていません。
しかし、ひとつだけ言えるのは、もしシンギュラリティが来るとしても、ある日突然に来るものではないだろうし、それどころかシンギュラリティが来たとしても、私たちはそれを気付かないかもしれません。
―知らないうちに来ていた、ということもありうるとお考えですか。
そうです。たとえば、私が若いときは、電車の切符を買うのにもいちいち窓口に行って買っていました。改札でも駅員が職人技でカチャカチャと切符を切っていたものです。それがいまでは、スマホをかざすだけで電車に乗ることができます。こうした変化は、ある日突然起こったことではなく、いつの間にか変わっていたと感じる人が多いのではないでしょうか。
つまり、人は大きな変化のなかにいると、その変化を認識しづらいものなのです。シンギュラリティについても同じことが言えるでしょう。
AIの可能性を見極める
―先生がこれからのAIに期待することをお聞かせください。
最初にも言いましたが、いまはAIが大変なブームとなっていて、あれもこれもAIと呼んで、まさに「AIバブル」の様相を呈しています。しばらくすれば、こうした状況も鎮静化するのでしょうが、まずはAIにできることは何かを冷静に見極める必要があるでしょう。
私は、いま巷間で「AI」と呼ばれているもののほとんどは、従来のIT技術で実現できるものだと思います。それらを、あえて「AI」と呼ぶ必要はないはずです。
―何もかもをAIと呼べばいいというわけではない、ということですよね。
そうですね。私たち人間に代わって、AIに何ができるかを見極めることが大切だと思います。すべてが、AIに取って代わる必要はないはずです。
たとえば、先ほど紹介した医療現場における病気の診断にAIを活用するケースでも、AIによる診断はあくまでサポート的な位置づけに止まるのではないでしょうか。というのも、患者の立場にたってみれば、「AIによる診断」だけではどうしても不安になるはずです。いくらAIが技術的に優れているからといって、やっぱり最終的にはドクターの判断でないと信頼できないと考えるのが人間の感覚というものです。
―とはいえ、AIの進化とともに社会も変化していきます。先生は今後、どう変わっていくとお考えですか？
まずはっきりと言えるのは、人間の活動のなかで「計算できるもの」は、ほとんどAIに置き換わっていくだろうということです。たとえば、保険の商品説明や銀行の与信担当のように、数字を扱う仕事はAIのほうが計算も速くて正確、しかも人間には扱いきれない膨大な情報を処理することができるので、AIが人間に代わって行うようになるでしょう。
では人間が何をするかといえば、計算の結果を相手の立場にたって解釈して、相手のために何をすればよいかを考えて提案するといった高度な作業が求められるようになると思います。このように、計算では測れない「相手の考えを察すること」や「人を思いやる気持ち」をベースとする活動は、「人間にしかできないこと」として必ず残っていくと考えています。その意味で、今後は「人間の世界とAIの世界をどう橋渡ししていくか」という視点が、ますます重要になってくるのではないでしょうか。
―ちなみに、テレビのようなメディア産業については、今後どうなっていくと思われますか？
多種多様な情報を扱うメディア産業は、AIの発達の影響をもっとも受けやすい領域ですので、大きく変わっていくでしょう。コンテンツを作るための情報収集や、情報接触者についての分析など、いわゆる「情報をインプットする」作業は、AIによるビッグデータの分析に急速に取って代わられる可能性が大きいと思います。ただし、得られた結果が意外と“当たり前”だったりすることもありうるでしょう。
反対に、メディアに携わる人々にとって、収集した情報をいかに価値創造して発信していくかといったアウトプットの作業が重要になってくると思います。その意味で、各メディアは、情報を取り扱うプロフェッショナルなクリエイター集団として、高度に専門化していくのではないでしょうか。
―なるほど。貴重なお話を聞かせていただき、今日はありがとうございました。
こちらこそ、ありがとうございました。
※「AIについてはまだまだ検討すべきことがたくさんある」と語る松原先生は、現代のAI技術の根幹となっている統計学を理解するための重要トピックスを8点唱えられています。
後日、これら８つの観点について当サイトで先生にご紹介いただく予定です。
１．平均と分散、標準偏差そして「偏差値」
２．データの５数要約と箱ひげ図
３．有意ということ
４．ランダム化とランダム・サンプリング
５．コンピュータの計算能力を徹底的に利用する統計学（ブートストラップ）
６. 人の知能や知識を土台にする統計学（ベイズ統計学）
７．人工知能と統計学の深い関係
８．「機械学習」事始め
東京大学名誉教授 松原 望（まつばら のぞむ）
1966年東京大学教養学部基礎科学数学コース卒、文部省統計数理研究所研究員。スタンフォード統計学部博士課程修了（Ph.D.）。筑波大学助教授、エール大学フルブライト招聘研究員、東京大学教養学部教授、同大学院新領域創成科学研究科教授、上智大学教授、聖学院大学大学院教授を歴任。現在は、東京大学名誉教授。
主な著書に「社会を読み解く数学」「図解入門 よくわかる最新ベイズ統計の基本と仕組み」「ベイズの誓いーベイズ統計学はAIの夢を見る」（2018年刊行）など。社会調査・評論、金融数学、技術数学など論文・エッセイ多数。
親切な教え方には定評があり、現在各界に2万5千人以上の教え子が活躍している。
松原望総合サイト：http://www.qmss.jp/portal/
