ポストAIとしてのALife研究、電気羊の夢を見る日は来るか? 〜AI/SUM Report 13

イベントレポート

 日本経済新聞社が主催する、人工知能(AI)の活用をテーマにした初のグローバルイベント「AI/SUM(アイサム)」。「AIと人・産業の共進化」をメインテーマに掲げ、4月22日〜24日の3日間かけて東京・丸の内で開催された、大規模ビジネス&テクノロジーカンファレンスである。6月に大阪で開催されるG20に先駆けた取り組みとも言える。

 レポート第13弾、AI/SUM取材記事として最後となる本記事では、「AI からALife へ : 生命原理のロボットを考える」というテーマで設置されたセッションについてお伝えする。

 この10年は深層学習とともに人工知能=AIが世界を席巻した時代であった。

 AIを「人のできることの自動化」とするならば、人と同じように自分で自分のやることを決定していくシステム、つまりは「人工システムの自律化=ALife」が、これからの10年を牽引すると思われる。

 そこでALifeとはどういう技術か、ALifeではどういう研究を行っているのか。どういう新しい産業分野がひらかれようとしているのか。

 ALife研究の第一人者である、東京大学 大学院総合文化研究科教授であり複雑系研究者でもある池上高志(いけがみ たかし)氏による講演内容をお伝えする。

》AI/SUM 2019記事一覧はこちら

はじめに、ALifeとは

 池上氏は複雑系科学という分野を立ち上げ、30年近く、複雑系と人工生命をテーマに研究を続けている。また、アートとサイエンスの領域をつなぐ活動も精力的に行っている。

 講演スライドのタイトルが“Offloaded Agency”ということだが、Agencyとは「意図を持っているようなもの、動機を持っているもの」という意味であり、そういったものは内部的に作れるのか、あるいは外からやってくる(offloadされる)のか、ということをメインテーマとして講義が進められた。

 昨今、世の中はAIやロボットといった言葉で溢れかえっているが、そこには大きく2種類の機械が存在する。一つは人間がやることを肩代わりするもの。そしてもう一つは、自分で好きなことを勝手にするものである。

「本日は”自律的な機械”を扱うわけですが、これに現在のトレンドであるディープラーニングやAIは使えるかというと、おそらく使えないと思われます。

ALife(Artificial Life)とは、生命原理に基づいたロボット原理とでもいうものを考えていくことであり、ポストAIのための方法論を考えていくものです。

ALife研究4つの流れ

 そもそも、ALifeという言葉自体は、1987年にロスアラモスで始まった研究から出現したものだが、その前身となる、計算によって生命性を立ち上がらせようという研究は、1950年代のコンピューター黎明期から始まっている。

 ALife研究には4つの源流があり、下図は池上氏が研究を通じてまとめたものである。

池上氏によるALife4つの流れ図

 左から順番に見ていく。

 まず一つ目は、グレイ・ウォルター(Grey Walter)氏から始まった第2種ロボットの流れである。自律的に動き遊ぶロボットの考えが、サイバネティクス(※)の時代から考えられてきたわけだ。ここから、自然進化を模倣してロボットを人工進化させようという「進化ロボティクス(Evolutionary Robotics:ER)」へと発展していった。

※サイバネティクス(cybernetics):邦名は人工頭脳学。機械の自動制御や動物の神経系機能の類似性や関連性をテーマに研究する、心理学・生物学・物理学・数学等を包括した科学の総称。第二次世界大戦後、アメリカの数学者であるノーバート・ウィーナー氏によって提唱された理論。

 次は、生命哲学の流れ。源流はグレゴリー・ベイトソン(Gregory Bateson)に立ち戻れる。彼は、アメリカの文化人類学・精神医学などの研究者である。ひとつの人間集団を、関係性のダイナミックスという視点から分析する方法を切り開いていき、サイバネティクス創立に関与しつつ、その内容を研ぎ澄ませていった。

 次は、化学反応の流れ。アラン・チューリング(Alan Tuling)氏は、コンピューター原理である計算可能性を体系化したイギリスの数学者であり、第二次世界大戦時にナチス・ドイツが用いていたローター式暗号機・エニグマを解読した暗号解読者でもある。映画『イミテーション・ゲーム』でご存知の方も多いのではないだろうか。チューリングは、生き物が作り出す様々なパターンを数学的に表現したチューリング・パターン、現代で言うところの反応拡散系制御による組織化の理論を考案している。

 最後が、オートマトンを始めとするコンピュータの中の生命の流れだ。ジョン・フォン・ノイマン(Jon Von Neumann)氏は、現代の最初の頃のコンピューターENIACを設計した数学者であり、量子力学の基礎理論の研究者でもある。ノイマンは、生命のよう自己複製する機械をコンピュータ上の数学モデル(自己複製オートマトン)で実装している。

 このように、ALife研究は4つの分野にまたがっており、特に哲学のブランチがあることが昨今の合成生物学と比べ特徴的だ。

Boid modelとGray-Scott model

 ALifeを具体的に考えるにあたり、はじめに飛行機をイメージしてもらいたい。

 元々は人間が鳥を見たことで飛行機が作られたわけだが、では「鳥 -(マイナス) 飛行機」で残るものは何だろうか。たとえば、それがALifeでいう生命らしさでもある。生命の自律性を、科学技術を通じて実現できないか、そして産業に昇華させることはできないか、ということを考えるのがALifeの応用分野でありテーマだと言う。

 ALifeはもともとコンピューターシミュレーションで始まったものだ。最も有名なものに”ボイドモデル”がある。アメリカのアニメーション・プログラマーであるクレイグ・レイノルズ(Craig Reynolds)氏が作成した人工生命シミュレーションプログラムである。以下、YouTubeにある参考動画をご覧いただきたい。

※上記動画はあくまで参考のためLoveTech MediaがYoutubeよりピックアップしたものです。当日の講義とは関係がございません。

 どうだろうか、動きが”鳥の群れ”に似ていないだろうか。ボイド(Boid)とは、「鳥もどき(bird-oid)」から取られている言葉なのである。

 このシミュレーションには、以下3つのルールのみが適用されている。

①分離(Separation)

衝突しそうな他の鳥や物体がいたら衝突しないように離れるようにする

②整列(Alignment)

近くにいる他の鳥と移動する速さと方向を合わせて動きを同じにする

③結合(Cohesion)

群れからはぐれてしまわないように鳥が多くいるほうに近づくようにする

 これら3ルールを適用するだけで、まるで生きた鳥のように群れをつくって動き出すわけだ。これは、ALifeの典型的なモデルとして知られている。

 またGrey-Scottモデルという、先ほども登場した反応拡散系の理論も面白い。ここでは「U + 2V → 3V」という、非常に簡単な化学反応系について紹介された。

 UとV という2種類の化学物質を使い、化学物質UとVが反応すると化学物質Vになる、という自己触媒反応が起こる。そしてこの化学物質Vは、放っておくと消滅してしまう。

 一般的に化学反応は時間振動はしないと考えるかもしれないが、そんなことはなく実際には空間に局在化して、色々な面白いパターンを作るという。

 これらの研究を通じて、「生命らしさは、生成可能」となっていった。

ブルックスのジュースを探して!

 しかし、実際にはロボットやシミュレーションは、いつまで経っても生命にはなれていない。それは事実だ。

 一体何が足りないのだろうか。

 ロボット研究者であり池上氏の長年の友人でもあるロドニー・ブルックス(Rodney Brooks)氏は、2002年に、その4つの可能性を指摘した。同氏は、お掃除ロボットRoomba(ルンバ)の開発元であるiRobot Corporationの創業者としても有名である。

①few parameter wrong

何かのパラメーターの値が間違えている。
(パラメーターが多すぎるので、ちゃんと正しいパラメーターを選べていないのではないか)

②complexy therehold

モデルが簡単すぎる。

③lack of computing power

コンピューターのパワーが足りない。

④missing something fundamental principle

何か新しい、気づいていない基本原理がある。

 上述の①と④は解決が相当難しいが、②と③なら時代の進化とともになんとかなるだろう。

 このような、人工生命に向けた最後の一滴を探す旅、これこそがALifeの旅といっても過言ではない。

 ちなみに上の写真は2018年に日本科学未来館で企画された、メディアラボ第20期展示「『生命』になりたい! ブルックスのジュースを探して」の様子である。

 どうしても生命になれない最後の一滴を探しているメッセージとして「Looking for Brook’s juice!」と表記されている。

マジックイヤー:2008年

 世の中では2045年にシンギュラリティが起こる、ないしは起こらないという議論が巻き起こっているが、実は2008年に、現在のテック業界における思想の基礎を作った革命が起こったとされている。

 もともとのきっかけは、なんと、ルービックキューブである。

 ルービックキューブは全ての配置を数えると、実に4325京2003兆2744億8985万6000通りもあり、最悪の配置から全面の色を揃えるには、1981年時点で52手、2008年時点で22手必要だとされてきた。

 しかし、米Googleの支援を受けた国際研究チームが同年に、ルービックキューブの全パターンを調べ上げたところ、どんなに最悪な状態からでも20手以内で全面の色をそろえることができることを突き止めたのだ。

 このニュースが2010年に駆け巡るや否や、それまでのAIの常識がガラッと変わったのである。つまり、「データは王様」という考え方がスタンダードになったわけだ。

 現在のディープラーニングなどは、まさにこれを背景としている。2007年に中国のバイドゥに所属するアンドリュー・ング氏が、2007年の論文「高次元データの階層的な表現の学習」にてディープラーニングという言葉を用いており、その後、2012年に米Googleが構築したニューラルネットがYouTube動画を学習し、猫を自動的に認識したことにつながる。

 また、ビットコインの発明としてサトシナカモトが論文を発表し始めたのも、実は2008年である。

 つまり2008年こそが、これまでのモノの見方をガラッと変える技術や考え方が出現していった、マジックイヤーなのである。

 たとえば、講演当日に流された、先ほどのボイドモデルを京コンピューターを使って100万匹の紙飛行機にしてみた場合の様子をみる(以下の動画)。

 動画内でも池上氏が言及している通り、256匹では現れなかった構造が見えてくるようになる。ある臨界数を超えると「量が質に転じる」瞬間となる。

 これはブルックス氏のいう②と③を超えていく先に見えてくるものの一端だ。この先に生命はあるだろうか?

 

世界で初めて交通事故に遭ったロボット「K-456」

2011年3月11日、ちょうど東北を大津波の襲ったあの日に開催された、池上氏と哲学者のアンディ・クラーク(Andy Clark)氏との対談で、クラーク氏は以下のように述べている。

Will the science of messy minds itself be a messy science, something that is basically driven from the bottom-up by finding numerous engineering solution to different problems or will there be fundamental principle emerging?

I think that a leaky mind is a key issue.

 同氏の著書「Being There(邦題:現れる存在)」のテーマにもあるが、心は、脳の中にだけあるものではなく、脳と身体と世界(世界)の相互作用から創発するものであるとされている。つまり、思考ネットワークの中でだけやっていても、何にもならないという。タンパク質の折りたたみ問題と一緒である。

 本当にALifeの研究を進めたいのだとしたら、現実世界の複雑さを超えていかねばならず、具体的に複雑な環境に投入することが必要である。理論的な美しさではなく、複雑な環境に入れることで何が起きるかを考える必要があるということだ。

 これは、ナム・ジュン・パイク(Nam June Paik)氏の「ロボット実験」にみることができる。パイク氏は1963年に「K-456」という二足歩行のロボットを研究室の外である現実世界に持って出て、道路や屋内を一緒に歩くなど、長年生活を共にしていった。そんな中1982年に、ニューヨークのホイットニー美術館前マディソン・アヴェニューで、パイク氏のリモコン操作パフォーマンス中に、K-456が車に轢かれてしまったのだ。

 つまり、K-456は世界で初めて交通事故に遭ったロボットになったわけである。

 ここから分かる通り、研究室でいくら想定を繰り返したとしても、現実の穴に落ちる可能性が十分にあるのだ。

 スカイプで話していても怖くないが、現実世界で対面で話すのが怖いのは、現実世界では実際にその人に殺されるかもしれない、というリスクがあるからである。

 他にも例えばオランダの物理学者であるテオ・ヤンセン(Theo Jansen)氏は、生命を理解するために市場で買ってきたポリ塩化ビニール(PVC)のパイプで池上氏の言うところの生命原理の第2種ロボットを作っている人物として有名だ。

 

 題して「ストランドビースト(Strandbeests)」。風の力を受けて動く人工生物である。ヤンセン氏は1991年にビーストの「遺伝的アルゴリズム」を開発しており、それ以降、似た動きの新しいビーストを設計する際にこの基幹システムを利用してきたという。

Alter(オルタ)シリーズ

 どんなインテリジェンスだって、生命とかかわらないインテリジェンスなんてない。まずは生命を作らないことには、インテリジェンスはわからないものだ。そういう意味で「AIは副産物(side effect)」にすぎない。

「生命を作ったら、その副産物としてAIがわかるのであって、その逆はあり得ない。そのことをもっと真剣に考えねばならないでしょう。

そんななか、阪大の石黒教授と話すことになりました。

色々とディスカッションする中で、それではロボットを作ってみたらどうだろう、という話になり、アンドロイドを生命原理の第2種ロボットとして考えたらどうなるか、という共同研究をすることになりました。

 そのプロジェクトが「Alter(以下、オルタ)」である。

 技術的な話をすると細かい話になってしまうので、ここでは簡単に申し上げると、基本的には何もしなくても動いてる仕組みが沢山入っている。

 一般的なロボットは何もしなくていい時は、死んだような状態になる。しかし、人はそうではない。何もしていなくとも、頭の中では色々なことが起こっている。そういう仕組み、脳のディフォルトモード、を作っている。

 オルタは現在、3代目まで開発されている。

 初代オルタは、2016年7月29日に東京大学と大阪大学との共同で「機械人間オルタ」として発表された。動きの複雑さによって人間らしさを表現することに挑戦したアンドロイドであり、発表後一週間程度かけて日本科学未来館のスタジオで展示され、多くの来場者とコミュニケーションがかわされた。

 2代目オルタは、今度は指揮者として活躍する。

 2018年7月22日に世界初のアンドロイド・オペラ「Scary Beauty(スケアリー・ビューティー)」が、渋谷慶一郎氏の作曲とプロダクションにより、日本科学未来館で行われ、歌いながら指揮をするアンドロイドとしてAlterが登場した。

 

 複雑なメトロノームと、指揮をするアンドロイドの違いは何か?それは、人間とアンドロイドの間に協和関係があるということ。それを重ねることで、演奏者がアンドロイドに生命性を見るようになり、アンドロイドが指揮者となっていく。

 アルゴリズムは孤立して存在するのではなく、人間と相互に交わらせることで、初めてアルゴリズムとして完成する。変数の中に人間が入らないと完成しないアルゴリズムを考えよう、という流れになった。

 そして3代目オルタは、この「Scary Beauty」の世界各地での公演、日本科学未来館キュレーター内田まほろ氏の企画による世界各地での展示、さらに世界中から東京に注目が集まる2020年8月ににおいて新国立劇場が特別企画として上演する、世界的指揮者の大野和士氏、作家の島田雅彦氏、音楽家の渋谷慶一郎氏で共作する新作オペラに参加するなど、グローバルな活躍をみせる予定だ。

 また、今回はオルタナティヴ・マシン社が新たに開発したダイナミクス生成エンジン「ALIFE Engine™」(※)が、世界で初めてアンドロイドに搭載されている。

※ALIFE Engine™:人工生命研究の理論や過去のオルタ開発で培ったノウハウから今回、新たに開発したオルタの動きを生成するエンジン(ソフトウェア)。今までオルタ以外のアンドロイドに搭載されたことはなく、今後はアンドロイドやAIだけでなく、生命特有のゆらぎや最適化や効率化などではなく愛着や親しみ、存在感など生命表現が求められるようなプロダクトやサービスにも応用していく予定。

 こちらがオルタ3のBluePrintである。自分自身のシミュレーターを持っていて、自分自身がどう動くかということを予測しながら、起きている(覚醒)モードと、寝ている(夢)モード、を自律的に切り替えながら動くアンドロイドを作る。

「心は伝染(contagious)するものであり、マインドは外から入れられる(offloaded)ものです。つまり、人間は接触することで、心が伝染するし、オフロードする。生命原理に基づいた第2種ロボットをつくるならば、このことを肝に命じて作っていく必要があります。

かつてチューリングが『心は玉ねぎのようなもの。剥いても剥いても存在しなくて、最後はなくなっちゃう』と言っていました。

つまり、構造的な人とのカップリングの中にこそ、心はあるということで、物質としては見つからないわけです。

まだ見ぬ心の内部状態を求めて

 ロシアの映画監督アンドレイ・タルコフスキー(Andrei Tarkovsky)氏は以下のように言っている。

「ヒューマンテクノロジーの変化の中で、私たちは過去とは異なる新しい感情、新しいテクノロジー、新しい言語を生み出します。

それによって私たちは生命のもう一つの可能性、ユートピアのもう一つの形を得ることになるでしょう。」

 まさに本質である。

 新しい技術ができたら、人間のためにではなく、今まで我々がまだ発見できていないような新しいユートピアや人生を見つけるためにこそ、AIや機械があるべきだ、ということだ。

「シュメール語で初めて”心”という単語ができた瞬間に、人類は、文章を使って、自分の内情を伝えることに気づきました。つまり、言葉を発見しない限り、心にも気づかなかったわけだ、と、安田登氏は『イナンナの冥界下り』の中で書いています。発見していない心の内部状態がまだまだあり、AIやロボットを開発することで、それらが初めて発見されるものもあります。

そういうことを研究するものが、ポストAIとしてのALifeだと言えるでしょう。

 

編集後記

全13記事に及ぶAI/SUMレポート、いかがでしたでしょうか。

 

安倍晋三首相による我が国のAI戦略に関するビデオメッセージから始まり、エッジコンピューティング・AIリテラシー教育・ガバナンス領域におけるアーキテクチャ思考・ヘルスケア戦略・各種スタートアップ事例・海外事例や国連から見た視点とチャレンジまで、AIという切り口で実に様々なテーマのディスカッションが展開されました。

 

そして最後は、ポストAIとしてのALifeの学びで締めくくられました。

 

AI/SUMでは合計100以上のセッションが展開されていたのですが、その全てのラストにALifeテーマを配置するあたりが、素晴らしい構成と感じます。

 

思わず、フィリップ・K・ディックの有名な小説『アンドロイドは電気羊の夢を見るか?』を意識したタイトルを付けさせていただきました。

 

本記事の最後で言及されていたタルコフスキーによる「テクノロジーとの付き合い方・向き合い方」について、まさに木田元氏による著書『対訳 技術の正体 The True Nature of Technology』においても指摘されており、テクノロジーに振り回されない姿勢での付き合い方が試されています。

 

会期中は下写真の通り、晴天に恵まれておりました。

 

4/22〜4/24という平成最後のタイミングで、令和時代の日本を「技術」の視点から見通す機会に恵まれたことに感謝して、AI/SUMレポートシリーズを締めくくりたいと思います。

 

AI/SUMイベントレポートをご購読いただいた読者の皆様、誠に有難うございました。

 

LoveTech Media編集長 長岡武司

AI/SUM会場の一つ、東京駅・新丸ビルから少し歩いた場所にある行幸通りより、皇居方面を撮影した風景

 

AI/SUMレポートシリーズ by LoveTech Media

Report1. 令和時代成長の鍵は「AIとデータ」、G20大阪に先駆け開催されたAI/SUM

Report2. 精度の高いデータ集めと現場力こそ日本の強み、Made AI Japan

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Report12. LoveTech Mediaが選ぶAI/SUM Next 90登壇社注目スタートアップ

Report13. ポストAIとしてのALife研究、電気羊の夢を見る日は来るか?

 

長岡武司

LoveTech Media編集長。映像制作会社・国産ERPパッケージのコンサルタント・婚活コンサルタント/澤口珠子のマネジメント責任者を経て、2018年1...

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