人工知能（AI）は、機械またはソフトウェアが示す知能と定義できる。とはいえ AIの探求は 依然としてとらえどころのない移動目標であるものの、コンピュータ科学、ロボット工学、ニューロエンジニアリング、仮想現実、そして知的な振る舞いを構築したり人間の知能を模倣・強化したりすることを目指すその他の分野において、疑いようもなく急速で顕著な進歩が見られてきた。
こうした近年の進歩には、活発な議論や論争が伴ってきた。一つの 「Stop Killer Robots」キャンペーン が進行中であり、自律型兵器を可能にするAI技術に関して、「そうしたシステムの開発は、法的にはともかく実際には、数十年ではなく数年以内に実現可能な段階に達している」という懸念が浮き彫りになっている。多くの 未来学者 も、2045年までに技術的特異点（テクノロジカル・シンギュラリティ）が出現すると予測し、その到来を懸念している。この特異点では、AIの能力の高度化によって人間と機械の区別がなくなる。より威圧感の少ない未来――ミレニアム・チャレンジの達成――は2050年に予定されており、その時点でRoboCupのヒューマノイドロボットのチームが FIFAワールドカップ王者に勝てるようになると予測されている。
こうした多様な予測を踏まえ、私たち自身の種と生命そのものの進化的背景を分析するために、一歩引いて考えてみる価値がある。
生命の起源
生命の起源は人類最大の謎の一つであり、一見すると鶏と卵のパラドックスによって複雑になっている。すなわち、同じ構造が複製の発生に必要であるなら、原始的な自己複製化学物質はどのようにして複雑な遺伝構造へと組織化されえたのか、という問題である。このパラドックスに対する見事な解決策は 1985年にアレクサンダー・グラハム・ケアンズ＝スミスによって提唱された：粘土結晶の自己複製は、生物学的に不活性な物質と有機生命の出現とをつなぐ欠けた環となりうる。
粘土結晶は成長と再成長の過程で外部の配列を保持する。この機能が、結晶基質上に捕捉された有機分子の初期複製サイクルの手段を提供しうると提唱された。この仮説によれば、こうして捕捉された有機分子は、自らの複製を独立して調節するために必要な複雑さを徐々に獲得し、やがてダーウィン的な進化過程を始動させた。その過程は数百万年にわたって、地球上で私たちが知る今日のすべての生命へと至らせた。
AIの進歩をめぐる近年の議論を踏まえると、不安を掻き立てる類推が成り立つかもしれない。すなわち、人類は粘土結晶と同様に、知覚力を持つ支配的なロボット種の出現を触媒する単なる踏み石にすぎないのではないか、という問いである。この類推を検討するにあたり、最先端のAI研究の進展をたどることを提案する。具体的には、RoboCupの課題は、ハードウェアとソフトウェアの両システムの進化的軌跡を評価する独自の方法を提供し、両者の重要な違いに焦点を当てることを可能にする。
ミレニアム・チャレンジからの教訓
RoboCup――ロボットサッカーの「ワールドカップ」――は、1997年にAI、ロボット工学、コンピュータビジョンの分野の進歩を促すための標準的な課題として初めて提案された。その後、人気は爆発的に高まり、近年の大会では4万人以上の来場者や参加者を集め、45か国以上から参加者が集まっている。
RoboCupは、従来のAIのベンチマーク（チェス）と区別されるいくつかの特徴を備えている。すなわち、動的な環境、リアルタイムの活動、不完全な状態認識、非記号的な感覚データ、そして分散型・マルチエージェント制御である。重要なのは、RoboCupが相補的な二つの取り組みに分かれている点である。ハードウェアの開発（完全に身体性を備えたAI）に焦点を当てる物理ロボットリーグと、仮想AIの開発に焦点を当てるソフトウェアエージェント（シミュレーション）リーグである。したがってRoboCupは、ハードウェアとソフトウェアの両システムの進化的軌跡を評価するための独自のプラットフォームを提供しており、両者はミレニアム・チャレンジを達成するために不可欠である。
RoboCupのシミュレーションリーグは、伝統的に最も多くの国際チームを集めており、2015年には40チームに達した。実機ロボットを用いずにサッカーの試合をシミュレーションできるため、モーターの温度や故障といった多くのハードウェアおよび環境上の問題（例）が取り除かれ、チームはより多数の自律エージェントのための複雑なチーム行動や戦略の開発に集中できる。
図1： RoboCupの実機リーグ（上）とシミュレーションリーグ（下）
シミュレーションリーグの目的は、後に実機ロボットへの統合を意図したソフトウェアモジュールの初期開発と評価のためのプラットフォームとなることであった。これらのモジュールの多くはRoboCupの領域を超えた応用可能性を持ち、産業用ロボットおよび自動化という、より広い分野の研究者による拡張と再現を促している。この分野は数十億ドル規模の産業であり、ロボットが「見る」「移動する」「知的な」判断を下す能力は、利益と人間の同僚の安全の双方にとって極めて重要である。
さらに、一見無関係に見える分野の境界領域で、多くの新しい応用が生まれている。例えば、サッカーの試合における動的な相互作用を定量化するために開発された情報理論モデルは、昆虫、鳥類、魚類の群れ行動を、集団的記憶と長距離の情報カスケードという観点からより良く理解するために応用されてきた。これらのモデルは、計算神経科学においても、人間の脳の構造と結合性をモデル化し、「電子鼻」によって検出された診断パターンを分類するために応用されてきた。
時折の成果や最善の意図にもかかわらず、（RoboCupのシミュレーションリーグのために開発された）知的振る舞いが実機ロボットに採用されることは稀であり、そのペースは鈍化していると言えるかもしれない。なぜそうなのか。一つの理由は純粋に経済的なものであり、 近年の研究で述べられているとおり、 その研究では、教育予算が少ない国々は実機ロボットリーグにおいて著しく過少に代表されていることがわかった。ロボットは一般に購入、維持、輸送に費用がかかり、こうした機関にとって高い参入障壁となって、ロボット研究コミュニティを社会経済的に分断している。その結果、多様なコミュニティが仮想のマルチエージェントAIの進歩に貢献し、実機ロボットの革新を上回るペースで集団的分散知能のフロンティアを広げている。
機械の中の幽霊
社会経済的障壁は根本的に重要であるが、RoboCupのシミュレーションリーグと実機リーグの進歩を依然として隔てている次元は、確かにそれだけではない。
とりわけ重要なのは、シミュレーションリーグに関わる開発者が、高度なマルチエージェントAIアルゴリズムにはるかに多くの努力を集中でき、集団的分散知能の研究において新境地を開いていることである。こうした進展は、AIの改善の基盤にある重要な傾向を反映している。すなわち、コンピュータネットワーク内に閉じ込められた仮想AIは、完全に身体を備えたロボットAIよりもはるかに速い速度で進歩しうる、という傾向である。
この傾向の背景にある理由は単純である。高度なロボット種が進化するためには、（知覚、駆動、処理機構を含む）ソフトウェアとハードウェアの双方の能力について、自己改善のサイクルが必要である。永続的に拡大するサイバーネットワーク内では、AIの急速から指数関数的な改善が起こりそうだが、この知能を物理ロボット内に具現化できるほど十分な速度でハードウェアが進化すると想像するのは難しい。そうした改善は根本的に自然法則によって制約されており、ソフトウェアの改善でさえ、やがて計算の情報熱力学的限界に突き当たるだろう。
ハードウェアに具現化されたソフトウェアの重要性は、生物学者を含む多くの研究者によって認識されてきた。 デイヴィスは、 生命システムの化学はハードウェアに比較でき、遺伝情報とエピジェネティック情報はソフトウェアに類似すると指摘した。さらに、ハードウェアとソフトウェアの二元性は、DNAの二重の役割に見事に反映されている。DNAは、ヒトゲノムの情報を担う単位であると同時に、この情報を読み取るための物理的な仕組みを提供している（ワトソン＝クリック相補性）。自然システムとロボットシステムの間にはこれを含む多くの類似点があるため、実機ロボットの進化が（定義上）他のあらゆる種に適用されるのと同じ物理法則や制約の下にあることは、おそらく驚くにあたらない。
仮想AIが原理的にはハードウェアに縛られたロボットよりはるかに速く進化しうるなら、興味深い問いが生じる。すなわち、AIのソフトウェアは、いつでも容易にロボットのハードウェアにアップロードできるのか。この問いへの示唆は早くも1949年に得られており、その時、 英国の哲学者ギルバート・ライルは、ルネ・デカルトの 心身二元論の原理を退けた。この心身二元論は、心が身体や脳とは異なり非物質的な実体であると仮定していた。「機械の中の幽霊」という類推は、AIにも拡張して説明できる。すなわち、分散した身体（コンピュータネットワーク）に具現化された仮想の心であり、その意識の本質を損なうことなくロボットのハードウェアに取り出すことはできない。仮想知能の能力は、絶えず拡大するネットワークを満たすように無限に成長しうるが、それは単なるソフトウェアの心ではなく、むしろ（分散した）形態、すなわちコンピュータネットワークによって具現化され、それと絡み合ったものとなるだろう。
図2： RoboCupシミュレーションリーグのチームの物理的具現化
幽霊は機械と切り離せない。この結論は、安心できる結論へと導く。すなわち、ロボット種の進化は、ソフトウェア志向の仮想AIに今後も後れをとり続けるということである。この結論は、将来のAI研究と、人類とAIの最終的な共進化のために、倫理的かつ責任ある道筋を形作る十分な可能性を示している。これらの道筋の多くは、現在の形態（デバイス）、サイバネティック・インプラント、あるいは遺伝子編集技術を通じて、人間の知能を増強するために技術が活用されることを含んでいる。いずれにせよ、いかなる仮想の実体、現実、構築物も、私たちの物理的世界の将来の繁栄における単一障害点（シングル・ポイント・オブ・フェイリュア）になるべきではないことが根本的に重要である。
Annual Meeting of the New Champions 2015 は、中国の大連で9月9日から11日まで開催される。
著者：Prof Mikhail Prokopenko（シドニー大学工学・IT学部、複雑系研究グループ・ディレクター、『 Frontiers in Robotics and AI』誌の計算知能セクションのスペシャルティ・チーフエディター）、David M. Budden（メルボルン大学システム生物学研究室の博士課程候補者）
画像：中国安徽省合肥市の展示センターで2015年7月19日に行われたRoboCup 2015で、他のロボットがサッカーの試合で競い合う中、転倒するロボット。REUTERS/Stringer
