２０２４年度「子ども大学かまくら」第５回授業

 「わくわく人工知能のお話 ― 私たちの知能とどっちがスゴイ？」

講師：田野 俊一 先生（国立大学法人電気通信大学学長）

2025年2月22日（土）午後2時から

鎌倉学園 星月ホール

（授業レポート）

本題の前に、現学長として、「電気通信大学」は総合理工大学であって、文科省による全国813大学中の位置づけで研究力、教育力ともトップクラスであることが紹介(しょうかい)された。

 人工知能（AI）って知ってる？

　まず学生にスマホ、ゲーム、You Tube、翻訳(ほんやく)などでAIが身近になっていることを知ってもらい、クイズ形式でAIができること／できないことを考えてもらった。

私たちの脳(のう)細胞(さいぼう)をまねた人工知能がスゴイ！

　AIの歴史を見ると、なぜなぜ･･･と深く考え、論理的(ろんりてき)に意味を処理(しょり)する「記号的知的処理」と感覚的な反応を確率など数値(すうち)で処理する「計算的知的処理」があり、今注目されているのは後者である。

　その計算的処理の基本原理が「ニューラルネットワーク（NN）」（図1）。

人間の脳(のう)は860億個のニューロン（神経細胞）で情報処理をしている。各ニューロンでは複数のシナプスで信号入力を受け、一本の軸索(じくさく)から信号を出力しており、それをモデル化したのがNN。ニューロンモデル（ＮＭ）の入出力処理では単に「かけて足す」計算が行なわれる（図2）。

つぎに各ＮＭに対し、「ある入力チャンネル値の組合せから希望する出力値が得られる」というデータセットをたくさん用意し、それらの入出力対応がうまく計算されるように各NMのパラメータを調整して学習させる。実際のNNでは多数のNMを集め階層を作り、さらに多階層化してDeep Learning（DL）を行う（図3）。これにより画像認識性能が高まりで運転支援(しえん)や医療(いりょう)診断(しんだん)への活用も一気に進んだ。ただし、DL学習ではその原理から、意味を理解してはいないので誤認識の 危険性にも注意が必要である。

本を何万冊も読み込(こ)んだ人工知能はもっとスゴイ！

　つぎに取り組んだのはAIに「自然言語を教え込むこと」であった。まず「長い文章の途中(とちゅう)の単語を空欄(くうらん)にして、その空欄を推定させる問題」に注目したのですが、必ずしもうまくはいかなかった。そこで取り組んだのが「文章を任意の部分で切って、その後の単語を推定させる問題」で、こちらはうまくいくことがわかった。この技術の進化はTransformer、GPUなどのブレークスルーに支えられ、「大規模言語モデルLLM」を実現し、生成AIとして成功をおさめた。数万冊の世界中の言語で書かれた膨大(ぼうだい)な数の本を学習させた対話型AIのChatGPTでは、文章の要約、翻訳をはじめ、数学、国語の問題や司法試験までも解くことができる。

でも私たちの方がもっともっとスゴイ！

生成AIの知識の源泉(げんせん)は「人間の作ったテキスト」なので、AIは「まったく新しいテキスト」は作れないし、学習データが少ない問題では嘘(うそ)が多い。

人間の知的処理には、体験モードと内省モードがあって、今のAIのように感覚的に反応するのが前者、なぜなぜ･･･と深く考えるのが後者であって、こちらの方が重要な心のはたらきである（図4）。

Q1　先生がよく使っているAIは？

田野先生　ChatGPTです。君は何を？ →(学生)マイクロソフトのCopirotです。

Q2　先生はAIを恐(おそ)ろしいとおもったことはありますか？

田野先生　AIで現実世界を動かせるようになってきているが、間違(まちが)えたり、悪いことをすることになるかもしれないので、使い方に注意し、倫理的(りんりてき)な扱(あつ)いが必要です。

Q3　先生の小さい頃(ころ)の夢は電気通信大学の学長になることだったのですか？

田野先生　40年前から知的処理の研究をやりたくて、現在もできているのでしあわせです。長いこと日立の研究所にいたあと、管理職になりたくないので、電気通信大学で研究を続けることができました。しかしその後、気の迷いがあって、学長になってしまい後悔(こうかい)しています（笑い）。