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人工知能(AI)の3つのタイプ―SFにおける「狭いAI」をUXデザインのヒントに

UX Days Tokyo 2016 レポート

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 2016年3月18−20日、最新のUX動向を伝える講演やUX設計のワークショップから成るユーザーエクスペリエンス(UX)イベント「UXDAYS TOKYO 2016」が開催された。本レポートでは「狭いAI」の概念とUXデザインにおけるその応用に関する講演の内容をお伝えする。

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人工知能の3つのカテゴリー

 「SFにおける『弱いAI:ANI』と新しい試み」と題する講演を担当したクリス・ノッセル氏は、SF映画やテレビドラマのプロダクションデザインからインタラクションデザインを学ぶ手法を解説した著書(Make It So: Interaction Design Lessons from Science Fiction・未邦訳)もあるUXデザイナー兼トレーナーだ。研究のために1万作ほどのSF映画・ドラマをデータベース化しているというノッセル氏は、今回の講演でも新旧のSF映像のクリップを見せながら、AIの歴史や種類を解説していった。

 ノッセル氏はまず、人工知能(AI)の3つの分類法を紹介した。一般的にAIとして認識されているのは、人間同様に考え、行動し、対話する人工知能だ。このように、人と同じようにある分野について学習したことを他の分野に応用するなど、学びを一般化し、知能を広範囲にわたって駆使するAIは「汎用AI(ジェネラルAI)」と呼ばれる。汎用AIは実際にはまだ存在しない。ノッセル氏は、「実現に近いところまでいっていますが、最後の一歩が超えられていない」という。

汎用AIがあると仮定してみましょう。AIはバージョンアップを繰り返し、最終的には、現在の私たちにはまったく想像できないスーパーAIが登場する。汎用からスーパーに変化するこの境界ポイントがシンギュラリティです。

人工知能(AI)の3つの分類法

 「汎用AI」や「スーパーAI」の今後の発展については盛んに議論がなされており、将来の姿は未知数だ。これに対し、すでに実用化されているAIは「狭いAI(ナローAI)」である。狭いAIは、分野限定的に、ある1つのドメイン内では、非常に高度に機能する。ドメイン内でインプットされたことを見事に解析し、学習、進化を重ねていく。意思決定も可能だ。ただし、狭いAIは蓄積したナレッジを汎用化することはない。実用化されている狭いAIには以下のようなものがある。

人工知能(AI)の3つの分類法

コンピュータゲームは、狭いAIを使っています。最近話題になった「アルファ碁」は、ディープラーニング型のAIですが、まだ狭いAIです。あくまでも1つのドメイン内で機能し、そのドメイン内で進化していくだけです。『アルファ碁さん、今度はお金儲けのために株式市場の話をしましょう』と言ってその情報を入れあげても、そんなことには対応できないんですね。

 グーグル翻訳や、音楽配信サービスSpotify(お気に入りの曲を伝えると高度な解析によって、その人が好きであろう音楽をセレクトして配信するサービス)なども、「高度な狭いAI」を使用している。しかし、ノッセル氏は実は「狭いAIは見つけにくい」という。それはなぜか。

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