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来年にも発売される究極のAIの正体 スケジュール管理からレストランの予約まで
2016/11/16
土方細秩子 （ジャーナリスト）
「この技術は世界を変える可能性がある」そう信じてドイツ人投資家でコンサルタントのガブリエル・ヴィーバック氏は、オレゴン州ポートランドのスタートアップ企業、キメラ社への投資を決意、同社の取締役に就任した。世界を変えられる技術とは何か。キメラ社の創設者兼CEO、モウニール・シータ氏がAIワールド・エキスポ会場で同社が開発するAGI(Artificial General Intelligence)「ナイジェル」のデモンストレーションを行った。
シータ氏は「AIはもう古い。AIでは儲けを生み出すビジネスモデルは構築できない」と言い切る。例として挙げるのが米企業ブロックバスターとネットフリックスの差異だ。この２つの企業は元々ビデオなどの貸し出しを行うライバル企業だった。しかしブロックバスターが小売店での貸しビデオにこだわる間に、ネットフリックスはコンテンツダウンロードによるストリーミングへとビジネス形態をシフトさせた。その結果、ブロックバスターは倒産、ネットフリックスは今日隆盛を極めている。
iStock
目的を設定することができるAI
AIそのものがまだ黎明期にある新しい技術として注目される中で、それを古いと言い切る理由はズバリ、「現在のAIはタスク目的のアルゴリズム構築が主流である。しかしAGIはゴール（目的）を設定するだけのシングルアルゴリズムにより自分で成長することができる。タスクはゴールに到達するためのプロセスでしかない」ためだ。
現在のインターネットはパッシブ（受け身）である。中核にグーグル、フェイスブック、ヤフーその他が存在し、そこからアプリ、エンドユーザーへとクラスターが伸びる。この中で結局敗者となるのはデバイス製造業社とネットワークオペレーターだという。なぜなら普及に伴いデバイス価格はどんどん下り、ネットワーク使用料もまた下がる。金を生み出すのはデータコレクターである中核の企業だけ、ということになる。
シータ氏によると、2004年の時点でグーグルアンドロイドとコネクトできる車のシステムをすでに作っていたメーカーがある、という。しかしこの自動車メーカーは市販化を躊躇していた。なぜなら全ての顧客データなどがグーグルに流れることを警戒していたためだ。
しかしシータ氏は当時から「デバイス同士のコネクト」を提唱し、2005年からAGIシステム、ナイジェルの開発に取り組んできた。今年8月からベータ版のテスト運用を行い、デバイス製造企業にナイジェル埋め込みシステムの販売を打診している。「もし1兆のデバイスが相互にコネクトできればスーパーAIが誕生する」と言ったのはソフトバンクの孫正義会長だが、シータ氏はそれを実現しようと考えていた。
ナイジェルのビジネスモデルはいたって単純だ。コグニティブ・インテリジェンスとしてのナイジェルとナイジェル・クラウドをつなぎ、それがあらゆるデバイス（PC、携帯、家電、車など）とコネクトする。これによりプロアクティブ・インテリジェンス・インターネット網を構築。データコレクターとなる仲介サイトを飛ばしてアプリが直接デバイスや他のアプリと連携する。
理解しやすい例としてシータ氏が挙げるのは「もしスマート下着があったら」という仮説だ。スマートな下着は、着用者のおならを分析して異常を発見すると自動的に医師に報告する。これに基づき医師が診断、保険会社に請求が行われる。保険会社は病気の早期発見に役立った、としてスマート下着メーカーにキックバックを行う。スマート下着は恒常的に金を生み出す存在になる。
これをスマート家電、例えば冷蔵庫に置き換えてみる。スマート冷蔵庫は在庫を確認し、オーナーに「ミルクと卵が不足している」と伝える。オーナーは冷蔵庫からの指示に基づき買い物をする。冷蔵庫とコネクトしているスーパーマーケットから冷蔵庫に対しキックバックがある。これを計算すると、冷蔵庫の寿命を18年としてなんと冷蔵庫は1万5000ドル近くを生み出すデバイスとなる、という。
キメラ社のシータ氏
これは卑近な例だが、このようにデバイス同士が連携することでより大きな図式、例えばガンの治療、世界の飢餓の撲滅、資源の節約と言った目的が果たせる可能性もある。AGIがコントロールする世界には「在庫」が存在せず、無駄が省ける分資源の乱用が減り、発展途上国に回る物資も増えるためだ。
ナイジェルの現在の実力のデモンストレーションでは、笑いを誘うエピソードが多く見られた。例えばプレゼン中のシータ氏のデバイスに、重要な顧客である大企業のジョーンズ氏から連絡が入る。するとナイジェルは自分でジョーンズ氏に返信、シータ氏のカレンダーから空き時間を割り出して「今は忙しいが、今日の午後1時なら面会可能」と連絡する。その後シータ氏に対し「ジョーンズ氏は重要な顧客だから午後1時に面会することを勧める」とメッセージを送信する。
「先週ジムに行くのを怠っているのでハンバーガーは勧めない」とAI
シータ氏はここでナイジェルに「ではジョーンズ氏とランチの約束を」と指示を出す。次にナイジェルが行うのは周辺のレストランの調査だが、普通のAIによるパーソナルアシスタントとの違いは、候補レストランのリストを送るのではなく勝手にレストランを指定、さらにメニューまで選ぶ、という点だ。
今回ナイジェルは付近のカフェを選び、サラダなどの軽いメニューを選んでシータ氏に送信。これに対しシータ氏が「ハンバーガーはないの？」と聞くとナイジェルは「あるけれどもあなたは先週ジムに行くのを怠っているのでハンバーガーは勧めない」と答えるのである。
1年以内に販売開始
ベータ版を使い出したのは今年８月というから、わずか３カ月でナイジェルはここまでシータ氏の日常を把握し、的確というべきかお節介とも言える機能を提供するまでに成長したことになる。シータ氏によると「使えば使うほどにナイジェルは進化し、よりパーソナルな情報を学び個人の嗜好を理解する」という。例えばシータ氏が妻と外食する際、ナイジェルは「ベビーシッターからの電話以外の全てを自動的にシャットダウンする」という。
キメラ社は2012年に設立されたばかりの企業であり、ナイジェルはまだベータ版の段階だ。しかし今後半年から１年以内にライセンス提供という形での販売を目指し、来年にはより成長したナイジェルを披露する予定だという。
ナイジェルは本当に現在のインターネット、AI、アプリなどのビジネスモデルをぶち壊し、世界を変える技術となり得るのか。答えが出るのはそう遠くない将来になりそうだ。
http://wedge.ismedia.jp/articles/-/8200
2014年01月13日
汎用人工知能(AGI)の究極ゴールとしてのPhysical AI
Physical AIについては，何から説明したらよいか悩むところではある．
そこでまず最初に説明したいのは，Physical AIは，人工知能(AI)，特に汎用人工知能(AGI)の目指すべき究極のゴールであると同時に，そのゴールを設定しようとする試みであるという点である．
生物が生き残るためには"どのような状況に対してもそれなりに対応できる汎用性"は明らかに重要であり，肉体的には特に強みのない人間という種が反映している原動力であろう．
汎用的な知能の創造を目指した研究は，２１世紀に入ってAGI(artificial
general intelligence)という研究分野として再興してきている．また松原仁氏は最新のAI学会誌(Vol.29,No.1)のレクチャーシリーズ「人工知能とは？(7)」において，この点を強調している．
知能システムに限ったことではないが，一般的に言って特化したシステムほど，その実現においての性能や効率を高めることができる．
これは，ノーフリーランチ定理（no-free-lunch theorem，NFLT）(Wolpert and Macready, 1995)で言われている，"コスト関数の極値を探索するあらゆるアルゴリズムは、全ての可能なコスト関数に適用した結果を平均すると同じ性能となる"と表裏一体である．
この関係を概念的に示すために，汎用性(general-purpose)と計算量の二つの軸において，それなりに効率的に実装された知的なプログラムをプロットすることを考える．すると，汎用性を高めるほど計算量が急激に増大するような曲線の上に，概ね分布するであろう．
PhysicalAIとは-１.png
http://academiclife.sakura.ne.jp/sblo_files/physical-ai/image/PhysicalAIE381A8E381AF-EFBC91-thumbnail2.png
図1: 実現可能な究極のAGIとしてのPhysical AI
理論的には，あらゆる知的プログラムの可能性を組み込んだ，ユニバーサルAIを考えることができ，例えばMarcus Hutter (http://www.hutter1.net/) によるAIXIなどの研究がなされている．ユニバーサルAIは現実的な計算量で実行できず，実用的な意義はないが，理論的な研究においての価値は高いと思われる．(今後説明予定)
一方で現状のAIは，しばしば人間の能力を上回りながらも，特定の目的に特化しており，しばしばNarrow AIと呼ばれる．
対して人間の脳は，Narrow AIに比べても，また他の動物の脳に比べても経験を積むことで多くの問題に柔軟に適応できる汎用性を持っている．(ただし，生物学的な制約も多いために知能計算として究極的なレベルであるとは考えられない．)
そこで，人の脳よりも汎用的なAGIの究極的な姿がなんであるかと考えるならば，それは我々が生きている物理世界の一般的な制約に基いて計算量を現実的なレベルにダウンスケールした知能の形ではないかと考えられる．
そこで，私は，これをPhysical AIと呼ぶことにし，それがAGIの究極のゴールになるのではないかという考えに至った．
http://physical-ai.sblo.jp/article/85196365.html
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