AIには人間の想像力は決して代替できないと思っていませんか?もう一度考えてみてください

Today's AIs can paint photorealistic people, turn night into day and even see through walls
Today's AIs can paint photorealistic people, turn night into day and even see through wallsImage: Roland Molnár
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1980年代にさかのぼると、AI科学者のハンス・モラベックは逆説を発見しました:人間にとって容易なこと、例えば視覚や聴覚による理解は、機械にとっては困難である、という逆説です。

それ以来、状況は変わりました。今日のAIは、見たものを理解する能力がはるかに向上しています。AIが人間のあらゆる視覚能力に追いついたわけではありませんが、技術が異なる方向に発展しているのです。

AIと聞くと、私たちは純粋な自動化を思い浮かべがちです。しかし、それはもはや正しくありません。例えば、AIが肖像写真家を決して代替できないと思っていませんでしたか?もう一度考えてみてください。AIはモデルすら必要としないのです。今日では、『想像する』ことができるAIが存在します。メリアム・ウェブスター辞典の定義によれば、それは「感覚に現れていないもの、または現実において一度も完全に知覚されたことのないもの」の像を形成することです。

上の動画は、実在しない人物の写真を生成することを学習したAIの結果を示しています。質的に見ると、写真のような精密さで顔を創り出せる芸術家は、ごくわずかしかいません。

AIの想像力の秘密

AIに想像力を与える仕組みには、名前があります:敵対的生成ネットワーク(GAN)。GANは部分的に神経科学の研究に着想を得ています。本質的に、GANは互いに競い合い、互いから学習する二つの要素で構成されています。一方は偽物を生成することを学び、もう一方は偽物を見分けることを学びます。偽物を見分ける能力が高まるにつれて、偽物を生成する能力も高まります。神経科学者は、人間も関連する仕組みであるアクター・クリティックモデルを用いていることを発見しており、これは脳のほぼ中央に位置すると考えられています。

想像力がもはや人間の心だけの特権ではないとすれば、AIの想像力をどのように活用できるでしょうか。以下は、現在研究室で起きていることの一端です。

夜を昼に変える:GANの登場

想像力は直接的な応用を持ちます。それは、対象の表現を別の方法で推定すること、言い換えれば、ある表現から別の表現へと画像を変換することです。例えば、このAIは、写真のスケッチがどのように見えるか、あるいは白黒写真のカラー版がどのように見えるかを想像します。

画像変換の応用の一つは、世界をより読み取りやすく、あるいは目に見えるものを超えて見る助けとなることです。

Image: コンピュータビジョン研究所、情報技術・電気工学部、ETHチューリッヒ(スイス)

一方、このAIは、夜の写真から昼の情景をシミュレートします。これは価値があります。あらゆる条件(昼、夜、霧、雨、雪など)で正確に作動し、自己位置を特定できる自動運転車を作るには、すべてのシナリオを網羅する膨大なデータが必要だからです。あらゆる条件下で大量のデータを収集することは、特定の条件(雪など)が一部の地域では非常にまれにしか発生しないため、実際には非常に困難です。科学者たちは、より多くのデータを収集する代わりに、この夜から昼への回避策を考案しました。これは、軍隊、航空機のパイロット、人間のドライバーにとって、より優れた夜間視界につながる可能性もあります。

Image: Varol他

画像に直接見えないものについては、GANを用いて推測を行います。BodyNet AI(上記参照)の例を挙げます。これは、完全に服を着た人物の写真から、その人の体型を推定するものです。このデジタルマネキンは、手作業による計測や高度な体型スキャナーの助けを借りることなく、オーダーメイドの衣服をデザインする際に役立ちます。

では、壁の向こうを見ることができたらどうでしょうか?このAIは、人々が壁の向こうでどのように動いているかを追跡する助けとなります。コウモリが暗闇で見るのと同様に、信号が発信され、戻ってくるものが解釈されます。コウモリは、近くの物体の表面で反射される超音波を発します。ここでは、WiFiの範囲の信号が発信されます。WiFiは壁を通過することができるものの、人体によって一部反射されるため、この信号は深層学習アーキテクチャによって解釈されます(下の動画を参照)。

発見のための機械

推測を行う能力は、画像の生成や変換に限られたものではありません。より広い意味で、想像力は発見のための道具であり、サイバーセキュリティや創薬といった多様な分野に応用されています。

現代のサイバーセキュリティツールには、脅威をその特徴から検出できるAIが搭載されています。研究者たちは、これらのサイバーセキュリティ検出器を回避できる悪意のあるコードを生成することを学習するGANを設計しました。これは恐ろしく聞こえるかもしれませんが、良い面としては、悪意のあるコードの検出器を精緻化するためにもこれを利用できるということです。また、考えてみれば、病気と闘う薬を開発する場合のように、欺瞞が良い結果をもたらすこともあります。

これは私たちにとって何を意味するのか?

第四次産業革命は、単なる自動化だけでなく、人間と機械の協働と共生に関するものです。GANはAI開発における転換点であり、私たちの精神的能力を飛躍的に高める助けとなるでしょう。

また、GANは想像力の仕組みを研究し、翻訳や発見といった分野における想像力の役割をよりよく理解するための道具でもあります。想像力は創造性と同義ではありませんが、新しいものを生み出すために私たちが用いる道具の一つです。創造的な領域においても私たちを凌駕する機械を作り出すために、まだ発見されていない欠けたピースは何でしょうか?

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