ロボットにセラピーをしてもらうとしたら、どんな気持ちになるでしょうか。感情を理解する機械の登場は、思ったより遠い未来の話ではないかもしれません。ここ数十年、人工知能（AI）は人間の感情的な反応を読み取る能力を着実に高めてきました。
しかし、読み取ることと理解することは同じではありません。AI自身が感情を経験できないとしたら、私たちを本当に理解できるのでしょうか。そうでないなら、ロボットに実際には備わっていない特性を私たちが帰属させてしまう危険はないでしょうか。
コンピューターが学習に利用できるデータの増加と、処理能力の向上によって、最新世代のAIが登場しました。こうした機械は、これまで人間ならではと考えられてきた作業で、ますます競争力を高めています。
AIは今や、たとえば顔を認識する、顔のスケッチを写真に変換する、音声を認識することや囲碁を打つことができます。
犯罪者の特定
最近、顔の特徴を見るだけで、その人が犯罪者かどうかを判定できるAIを研究者たちが開発しました。このシステムは中国の身分証明書用写真のデータベースを使って評価され、その結果は驚くべきものでした。AIが無実の人を犯罪者と誤って分類したのは、全体のわずか約6％でした。一方、犯罪者の約83％を正しく特定できました。全体の正確度は実に約90％に達します。
このシステムは、顔認識などの知覚課題で成果を上げてきた「ディープラーニング」と呼ばれる手法に基づいています。ここでは、ディープラーニングと「顔の回転モデル」を組み合わせることで、写真間で照明や角度が異なっていても、2枚の顔写真が同一人物を写しているかどうかをAIが判定できます。
ディープラーニングは、人間の脳を大まかに模した「ニューラルネットワーク」を構築します。これは、異なる層に配置された数十万個のニューロンで構成されます。各層は、たとえば顔画像のような入力を、特定の向きや位置にある輪郭線の集まりなど、より高度に抽象化された表現へと変換します。これにより、特定の課題を実行するうえで最も重要な特徴が自動的に強調されます。
ディープラーニングが成果を上げていることを考えれば、人工ニューラルネットワークが犯罪者と非犯罪者を区別できても不思議ではありません。ただし、両者を見分けられる顔の特徴が実際に存在する場合の話です。この研究は、そうした特徴が3つあることを示唆しています。その1つは、鼻先と口角を結ぶ角度で、犯罪者では平均して19.6％小さくなっていました。上唇の曲線も犯罪者では平均して23.4％大きく、両目の内側の目頭間の距離は平均して5.6％狭くなっていました。
一見すると、この分析は、時代遅れの見方である、身体的特徴から犯罪者を特定できるという考えが、まったくの誤りではないことを示唆しているようです。しかし、全容はそれだけではないかもしれません。特に興味深いのは、最も関連性の高い特徴のうち2つが、私たちの顔のなかで最も表情が表れやすい唇に関係していることです。この研究で使われたような身分証明書用写真では、表情を中立にすることが求められます。しかし、AIは写真に隠れた感情を見つけ出したのかもしれません。それは、人間には気づくのが難しいほどわずかなものだった可能性があります。
査読前の論文に掲載されたサンプル写真を見たいという誘惑には、なかなか抗えません。実際、注意深く見ると、非犯罪者の写真にはかすかな笑みが見て取れます。ご自身の目で確かめてください。ただし、公開されているサンプル写真はごくわずかなので、データベース全体について結論を一般化することはできません。
感情コンピューティングの可能性
コンピューターが人間の感情を認識できたのは、今回が初めてではありません。いわゆる「感情コンピューティング」という分野は、すでに数年前から研究されています。ロボットと快適に暮らし、交流していくには、機械が人間の感情を理解し、それに適切に反応できるべきだという考えがあります。この分野では多くの研究が進められており、可能性は大きく広がっています。
たとえば研究者たちは、顔の分析を使って、コンピューターによる個別指導の最中に学習に苦戦している学生を見つける取り組みを行っています。AIは集中度やいら立ちの度合いを認識できるよう訓練され、学生が課題を簡単すぎる、あるいは難しすぎると感じているタイミングをシステムが把握できるようにしました。この技術は、オンライン学習プラットフォームでの学習体験の向上に役立つ可能性があります。
AIはまた、声の音から感情を検出するために、BeyondVerbalという企業によって活用されています。同社は、声の抑揚を分析し、人々の話し方に特有のパターンを探すソフトウェアを開発しました。同社によると、感情を80％の正確度で特定できるといいます。将来的には、たとえば自閉症の人が感情を見分けるのを助けるために、こうした技術が役立つかもしれません。
ソニーはさらに、人と感情的な絆を築けるロボットの開発を試みています。どのように実現するのか、またロボットが具体的に何をするのかについて、情報はあまりありません。ただし、同社は「感情に訴えかける体験を提供するため、ハードウェアとサービスを統合する」ことを目指すと述べています。
感情を理解するAIには、誰かの話し相手になることから、犯罪捜査での尋問や対話型セラピーまで、さまざまな作業を支援することまで、多くの潜在的な利点があります。
しかし、倫理的な問題やリスクも伴います。認知症の患者がAIの話し相手に頼り、実際には感情がないのに感情生活があると信じるようにするのは適切でしょうか。また、AIが有罪と分類したことを根拠に、人を有罪にできるでしょうか。もちろん、できません。こうしたシステムがさらに改良され、十分に評価された後であれば、AIが「疑わしい」と判断した人に対する追加確認を促すことが、害が少なく、役立つ可能性のある使い方となるかもしれません。
では、今後AIに何を期待すべきでしょうか。感情や気持ちといった主観的なテーマは、依然としてAIが学習するのが難しい分野です。その理由の一つは、客観的に分析するための十分で質の高いデータをAIが利用できない可能性があることです。たとえば、AIは皮肉をいつか理解できるのでしょうか。同じ文でも、ある状況で話せば皮肉になり、別の状況ではそうならないことがあります。
それでも、データ量と処理能力は増え続けています。そのため、いくつかの例外を除けば、今後数十年のうちにAIはさまざまな感情の認識で人間に匹敵するようになるかもしれません。しかし、AIが感情を経験できるかどうかは、意見の分かれるテーマです。仮に経験できたとしても、AIには決して経験できない感情もあるかもしれず、その感情を本当に理解するのは難しいでしょう。
