ロボットの人工知能の研究は、日本が世界に遅れている！

慶応義塾大学の山口教授が作った「ロボット喫茶店」と言うのがあるそうです。「席にご案内します。何をしてほしい？」。人型ロボットが少女らを出迎え、席に連れて行くのです。注文を受け付けると別のロボットに無線で伝え、そのロボットが飲み物を冷蔵庫から取り出してコップに注ぎ、配膳用ロボットが届けるのです。

その時同席した女性が「夏目漱石の代表作は何？」と尋ねると「坊っちゃん」などと答えるのです。これがロボット喫茶店の光景です。山口教授は「人工知能を持つ複数のロボットが強調して喫茶店業務をこなせるかを検証したもので、未来社会の姿を描けたのではないか」と話しています。

ではロボットが漱石の代表作がなぜ分かったのかと言うと、インターネット上の百科事典ウィキペディアを参照して知識を得たからです。ロボットたちは質問にどう対応したらよいのか、人間の言葉から関連する動作を探すのです。山口教授らはウィキペディアを読んで人工知能が自動的に言葉の関係を推測して結びつける技術を開発したのです。「いつ、どこで、だれが、何を、なぜ、どのようにが明確なら、答えを導き出せる」と説明しています。

家庭や街中でロボットが活躍するには、人間の意図をくみ取り、未知の状況でも過去の経験からどう行動するべきか推測したりする「頭脳」が必要になります。あらかじめ動作がプログラムされた現在のロボットでは対応できないのです。鍵を握るのは人工知能なのです。

このように「重要な分野なのに」危機感を抱くのは、富士通研究所で人工知能を研究する山川研究員です。米国ではITとロボットを結び付ける研究が盛んで、人工知能は大きなテーマになっているのですが、日本で今一つなのです。国内の専門家が危機感を抱くのは「ディープランニング（深層学習）」と呼ぶ技術で出遅れていることです。

深層学習は人間の脳の階層構造をコンピューターで再現しようと言うアイデアです。神経回路を真似たニューラルネットワークを発展させたもので、構造はより多い７～８層になっています。１９８０年代にブームになったニューラルネットワークは大きな成果が出ず下火になったのですが、技術の進歩で新たな形で注目を集めるようになったのです。

赤ちゃんは目に入った周囲の情報を吸収して覚えようとします。深層学習を組み込んだ人工知能は人間が教えなくても賢くなるのです。米グーグルとスタンフォード大学は無作為に選んだ大量の静止画像を人工知能に読み込ませたところ、事前に何の情報を与えていないのにネコの絵だと認識したそうです。米国では、IT企業などがインターネット検索に使っており、今後は自動車の自動運転やロボットに応用が進む見通しで、中国企業も布石を打ち始めたそうです。

ところが日本では、「第一線で活躍する研究者は１００人くらいしかいない」と東京大学の松尾準教授は言います。米国のIT企業はその囲い込みに躍起ですが、日本の取り組みは産学官とも鈍いと言います。深層学習がロボット頭脳の主流になるとは言えませんが、海外との差は広がるばかりです。人工知能の出遅れは日本のロボット研究のアキレス腱になる危険もはらんでいるのです。