出版記念イベントの講演資料

1. 人工知能、ロボット、
人の心
出版記念イベント
湯川鶴章

2. 興味の引き金は
シンギュラリティ

3. シンギュラリティとは
• Ray Kurzweil氏「いずれ変化が速すぎてウォッチ
できないほとになるだろう。何らかの方法で、われ
われの知性を拡張しない限り、変化を追うことは無
理になるだろう。われわれはその時点のことを、シ
ンギュラリティと呼んでいる」

4. シンギュラリティ
• 「僕にとってのシンギュラリティとは、技術の指数
関数的な進化が、人間自体の指数関数的な進化にな
る時点のこと。技術と人間はもはや別個に存在する
ものではなくなる」David Dalrymple氏。史上最年
少のマサチューセッツ工科大学の大学院生

5. 思考と感情
• 「思考の脳と感情の脳を分けることに意味はない。
感情は、脳の異なる部署の活動の集まりに過ぎない」
• 「そのうちに、生物的機能の動きが遅いのであれば、
最新の量子デバイスに変えようという考えが主流に
なるだろう」Marvin Minsky氏（人工知能の父）

6. 人間とは
• 「医療や生物学の知見は、身体的な問題を治療する
だけでなく、人間とは何であるかの定義さえも変え
てしまうだろう」Alvin Toffler氏（未来学者）
• 「今日のレベルの機械であれば、だれも機械にはな
りたくないだろう。しかし機械は今後急速に進化し
ていく。ユーモアも持つようになるだろうし、愛く
るしいも出てくるだろう」Kurzwiel氏

7. 我々は生物というより機械である
• われわれの文明は既に、機械と人間の共存の文明だ。
これまでも人間の身体的、知能的機能の拡張のため
に機械を使ってきた。機械はわれわれの一部だ。わ
たしたちは人工知能を脳に埋め込むようになるだろ
う。われわれは何なのか。われわれは、生物よりも
機械である Kurzwiel氏

8. 遺伝子とは
• 「遺伝子はコードであり、ソフトウエアでしかない。
人類の進化の中で書き足されてきたソフトウエアな
わけだ。進化の途中で必要であったかもしれないが、
今は不要なコードもある。環境が異なるのだから遺
伝子も書き換えたい。病気を起こす遺伝子はスイッ
チを切りたいし、新しい遺伝子を書き加えたいかも
しれない。コンピューターのプログラムを書き換え
るように、生物のプログラムも書き換えることがで
きるようになる」Kurzweil氏

9. 寿命
• 老化は、生きることの副作用のようなもの。もし細
胞のレベルで老化のプロセスを逆戻りさせることは
難しいとしても老化のプロセスを遅らせることは、
あと20年もすればできるようになるだろう。
Aubrey de Grey氏（mitochondrial, free-radical
theory of aging著者）

10. ナノテクノロジー
• ナノテクノロジーを使うと、１立方マイクロンの大
きさに今日のCPUの処理能力を搭載させることが
可能だ。それが実用化されれば、医療の領域ですご
いことができることは想像に難くない。
• 今日の先進国の標準的なライフスタイルよりも豊な
ライフスタイルを途上国の貧困層に提供できるだろ
う。Eric Drexler氏（ナノテクノロジーの父）

11. エネルギー
• 「ナノテクノロジーは、非常に効率的で低コストの
軽量ソーラーパネルを作り出して、人類のエネルギー
需要をすべて満たし、石油を不要にするだろう。わ
れわれは十分な太陽光を受けている。受けている太
陽光の１万分の１だけで、人類のすべてのエネルギー
需要を満たすことができる。ナノテクベースのソー
ラーパネルとナノテクベースのバッテリーを使えば、
このまま技術が進化すれば20年で、それを達成で
きるだろう」Kurzwiel氏

12. 大事なのは指数関数的な進化
Vinod Khosla シリコンバレーの著名投資家の主張 「この変化は竜巻の
ようなもの。最初は小さいかもしれないが、すぐに大きくなってあらゆる
領域を飲み込んでしまう。人々は直近の動向を見てそれほどたいしたこと
ではないと思うかもしれない。最初はとてもゆっくりとした変化だから」

13. よう分からん
知らん
ほんまかいな

14. でも人工知能が急速に
進化し始めたでえ

15. 「Deep Learningは50年来のブレークスルー。人工
知能研究で、このあとに大きな山があるとは思えない」
松尾豊・東京大学准教授

16. 「2歳までの学習の再現が一番難しかった」
松尾豊・東京大学准教授

17. ニューラルネットワーク再び
• 脳の中のニューロンやシナプスでできている回路を、コ
ンピューター内に再現したニューロンネットワーク
• 50年前からある研究分野。最近は成果出ず、冬の時代

18. Deep Learning
• 今までは１層か２層（レイヤー
を多くするとパラメータをどう
決めていいのか分からなかった）
• トロント大学のヒントン教授の
チームは何層にも分けて学習す
る仕組みの開発に成功
• 人間の脳は５層から10層らしい
• 論文出たけど、研究者おらず

19. 2012年の衝撃
• 画像、音声、化合物活性予測で最高精度
• ぶっちぎりの優勝
• 非専門家であることも衝撃「化合物の活性予
測は初めてだけど、やってみたらできちゃっ
た」

20. でも研究者が一気に熱
くなったのは事実

21. googleの猫画像認識
• 1000台のコンピュータで10億個のコネクションを
持つニューラルネットワークを形成して、３日間に
わたってYouTubeのビデオのサムネイル画像を1000
万枚を見せた。YouTubeには猫のビデオが多いの
で、「猫」というもの概念を見つけ出した

22. 2012年以降の急展開
• ニューラル・チューリング・マシン
プログラミングを読めるようになった
• リカーシブ・ニューラル・ネットワーク
ループを持っていて可変長のデータを扱えるように
なった
• オートエンコーダー
自分で自分に問題を出す

23. オートエンコーダー
• 画像の一部分を隠して予測。正解の回路が太くなる
• 未来を予測し、その誤差を評価。ボールの着地点
• 自分が動くことでモノの見え方が変わる

24. リカレント・ニューラル・
ネットワーク
• 分散表現
「猫」は「4つ足」「尻尾」
「尖って耳」「縦の楕円形の
目」・・・。
• 「犬」と共通部分の中に「動
物」という部分集合
• 単語も分散表現で理解するの
で、意味が分かるし、類似の
文章との近さも分かる

27. ゼロ・ショット・ラーニング
• オカピーを一度も見たことがなくても、「オカピー
はシマウマの足で、鹿の身体している」と教えてあ
げれば、コンピューターが初めてオカピーをみたと
きでも「これはオカピーです」と答えることができ
る。そんな仕組みです。そんな研究が流行っていま
す。

28. ニューラル・チューリング・
マシン
• プログラムを理解できるようになった。
• 将来的には、人工知能が自分で自分を改良

29. 映像の領域が激変
• 監視カメラ
事件が起こっている瞬間にアラート
• 無人コンビニ
• IOTに搭載すれば万能センサー

30. すべてのアプリ、すべてのIOT
は人工知能につながっていく

31. IOT＋人工知能が、
スマホ＋クラウドの次

32. スマホ時代の覇者は、IOT
時代の覇権を取れない
Appleは医療、スマートホーム獲るかも
Googleは、おもしろい動き

33. ソフトバンクはpepperでク
ラウドAI
• 携帯電話事業は土管に
• 「人を喜ばせる人工知能が完成すれば、無敵」
• 必需品の価格は下がり、嗜好品の価格は上がる
• 「ロボットと友達」は日本ならでは

34. 大量のセンサーと人工知能を
つなげたプレーヤーの時代に