「子供の人工知能」と「大人の人工知能」、日本はどちらで勝負するのか？

　パネルディスカッションの前半では、若手研究者たちによる自己紹介と人工知能研究の概況が語られた。プレゼンのトップバッターを務めた松尾豊氏は、人工知能の発展を促進させる存在として「ディープラーニング」を挙げ、日本がグローバル市場に向けてどのような戦略を取るべきかについて言及した。

　松尾氏によれば、ディープラーニングによって画像認識が技術的に可能になったことは人工知能史において重要なターニングポイントであるという。

　応用例としては、人工知能単体で行うセキュリティ上の監視や画像の診断だ。これらの技術を強化学習（Reinforcement Learning）などと結びつけることで、ロボットや機械が人間のような豊かな動きをする「運動の習熟」さえも実現可能になる。さらに発展すると、最終的には「言語の意味理解」にも応用できる。

　松尾氏はこうしたディープラーニングの技術を「子どもの人工知能」と呼び、ビッグデータやIoTに適用されたものを「大人の人工知能」に分類した。

　ビッグデータの解析など現存する人工知能技術は大人の人工知能に分類され「情報世界」で適用されることが多い。一方、子どもの人工知能は「私たちの実生活に近い場所」で役立てることができると松尾氏は期待する。具体的には、少子高齢化による働き手の不足といった国内で起きている社会課題への適用だ。日本が抱えるこれらの課題は「諸外国と比較して非常に深刻であるため、技術開発のニーズは高い」と同氏は語る。さらに、ここで開発された技術をそのままグローバルに持っていくことで、日本が人工知能分野においてFacebook社やGoogle社のようなキープレイヤーになりうる可能性を示唆した。

　いよいよ本格的に始動した3省連携については大きな期待を寄せる一方で、研究開発を持続可能なものにするためには、国からの補助金だけでなく研究者自身が「稼げる力」も必要であると課題を提起した。Google社やFacebook社などの国外企業の成功事例を挙げ、近年の情報技術は「技術をベースに産業化し、そこでの利益を再投資するサイクルをうまく作れたものが勝っている」と述べ「今回の人工知能に対する国内の動きも”絶対に稼ぐ”という力に結びける必要がある」と締めくくった。

松尾 豊 氏
産業技術総合研究所人工知能研究センター企画チーム長／東京大学大学院 工学系研究科 特任准教授