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羽生善治棋士×NTT 副社長が語る「人工知能の現在と未来」
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羽生善治棋士×篠原副社長 - AIを発展させる次の一手

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現代ビジネス presents 
羽生善治棋士×NTT 副社長が語る「人工知能の現在と未来」

2017年夏、棋聖タイトルの防衛を果たしたばかりのプロ棋士・羽生善治さんが、
東京・三鷹にやってきた。目的地はNTTの叡智が集結している研究所・武蔵野研究開発センタ。
ここでは知る人ぞ知るユニークなAI研究がたくさん行われているという。

案内役兼対談相手は研究部門のトップ、篠原弘道NTT副社長。
将棋と人工知能、そして人類の未来をめぐる知的刺激に満ちた対談をお楽しみください。

前編

羽生善治棋士「棋士になって30年、
まさかこんなことになるとは…」

1-1. コンピュータと「温故知新」

篠原弘道 タイトル防衛、おめでとうございます。

羽生棋士 ありがとうございます。

篠原 将棋界はコンピュータとの関わりがとても深い世界ですね。コンピュータ将棋は劇的に強くなりました。当事者として、羽生さんは今の状況をどうご覧になっていますか?

羽生棋士 近年、将棋界でAIの開発が非常に早いスピードで進んだ理由は、いくつかあります。
ひとつは、開発がオープンになっているということ。開発者の皆さんは、純粋にそれが好きでやっています。商業ベースに乗っていないので、自分がつくったプログラムはたくさんの人に使ってもらいたい。だから、プログラムがオープンソースとしてどんどん公開され、スピーディに発展しています。
それから、将棋とはまったく関係ない人が関わっているというのも大きいですね。化学系から法学系まで、多分野の優秀な方が参入しています。ちょっと前であれば考えられないようなコラボレーションが起きていて、面白い時代になりました。

篠原 コンピュータ将棋が強くなってきたことで、人間の将棋にはどんな変化が起きていますか? 個人的には、棋士とAIの対戦は、新しい指し手に棋士が気づくチャンスじゃないかと思います。

羽生棋士 そうですね、将棋ソフトに対する意識はだんだん変わってきていると思います。それから、どれだけAIが進化しても将棋そのものが完全に解明されることは理論上ありえないので、その点では安心している部分もあります。
最近、私が非常に面白い現象だなと思っているのは、コンピュータ将棋の影響で新しい手が現れているというよりも、むしろ「温故知新」のようなことが増えていることなんです。
100年、150年前によく指された形で、これはもうダメだ、いまは全然使えないと思われていた手が、意外と可能性があるんじゃないかと見直されるケースが多くなっています。

篠原 温故知新の手というのは、その局面から進んでいく先……たとえば5手先、10手先が昔とは違っているんですか?

羽生棋士 ちょっと違うという感じですね。昔とはちょっと違っていて、やってみたらなるほどたしかに、ということが多いんです。そういう意味では、コンピュータ将棋の進展によって、過去400年分の将棋が見直される可能性があるんじゃないかなと思っています。
もちろん、コンピュータはこれまでにまったくなかったような斬新な手、セオリーに反した手も指すんですけど、それは人間の美意識が拒絶してしまうんですよ。

篠原 その美意識というのは、この手は汚いから指したくないとか、こういう詰め方は嫌だというような棋士が持っている感性ですよね。そういうものは、AIがどれだけ進化してもなくならない気がするんですけど、羽生さんはどうお考えですか?

羽生棋士 それはやっぱり常にあるでしょうね。ただその一方で、コンピュータ将棋にふれることによって、人間の美意識自体が影響を受けるということもあると思うんです。
美意識というのは決して固定的なものではなくて、必ず時代とともに変わっていくものなので、今後ちょっとずつ変わっていくでしょう。実際、これまでは醜い形・悪い形と思われていたのが、やってみたらけっこういいということもありますから。

1-2. ゆらぎを見極める

篠原 羽生さんご自身は、コンピュータ将棋とどう付き合っていますか?

羽生棋士 私は日常的にはほとんど使っていないんです。正直なことを言えば、コンピュータをどう活用していけばいいのか、どこまで取り入れればいいのかは、まだまったく見えていません。

篠原 そうなんですね。ひらめく手は将棋ソフトが強くなるにつれて増えているんですか?

羽生棋士 発想の幅は間違いなく広がると思います。人間だったら最初から絶対に考えないような手を、コンピュータは示しますからね。中には100年考えてもこれは思いつかないだろうなという手もあります。
問題は、ある局面がどのくらいいいのか・悪いのか、その評価の部分が難しいんです。それはもちろん人間にも難しいんですけど、AIにとっても難しい。コンピュータが高く評価していても、私の目には全然そう見えないということもあります。

篠原 それは先ほどの美意識の問題ではないんですね?

羽生棋士 はい、美意識ではありません。コンピュータが示した手も、やっぱり絶対ではないんですね。「水平線効果」と言って、あるところから先は評価の精度がガクンと落ちるということもあるので、それをどこまで信用したらいいのかは実はわからないんです。
局面の評価というのは絶対的な数字ではないので、このへんからこのへんまでは許容できるというゆらぎの部分を見極めていくことが、最近の棋士は求められているのかなと思っています。
私は棋士になって30年になるんですけど、まさかこんなことをやらなきゃいけない時代になるとは夢にも思いませんでした(笑)。昔はデータベースもインターネットもなくて、コピーしてきた棋譜を盤に並べて研究していたわけですから。

篠原 大変な時代になりましたね(笑)。
AIはいろんな可能性を提示してくれるけれども、その中から選ぶのは最後は人間です。AIによって人間の美意識もちょっとずつ変わっていくとおっしゃっていましたが、それでは一人一人の美意識がみんな同じところに収斂するかというと、そうではない。そこにはまだそれぞれの個性が残りますよね。

羽生棋士 そうですね。結局、いまAIがやっていることというのは、確率的に前より良くしていくということであって、絶対的に正しいものではありません。そこはすごく大事なポイントだと思います。
これからAIが日々の暮らしの中に入ってきた時に、私たちはついつい、AIの出す答えが「正しい」と勘違いしやすいと思うんです。同じことを人間が言ったらおかしいと判断されるようなことも、AIが言うと正しいように思えてしまう。だから、そういう錯覚が起こらないように、いかに社会に導入していくかというのは問題になるでしょうね。
進化というプロセスを考えてみると、これが正しいという画一化が起きるのは明らかに「悪い道」なので、多様性をいかに確保していくかがとても大事になってくると思います。

篠原 人がいろんな判断を下す時に、自分の感情やエゴに左右されることはしばしばありますよね。それはその人の個性であって、良いとか悪いとかいう問題ではありません。
だから、本当に羽生さんのおっしゃるとおり、AIを使いながらもそれぞれの個性を伸ばして、「多面的な人間が多面的に行動する補助になる」というのが技術のあるべき姿でしょうね。

1-3. 「ひらめき」のメカニズムは解明されるか

羽生棋士 将棋のソフトが強くなっていくと、人間の思考がどういうものであるかが鏡に映すように浮かび上がってきます。コンピュータと比較することで、「人間はこういうところが優れているんだ」「ここが盲点なんだ」ということがわかってくるんです。
AIは、ニューラル・ネットワークに代表されるように人間の脳の仕組みをモデルにして進んでいる面がありますが、このまま技術が進んでいったら、ひらめきのような人間の言語化しづらい能力も解明される日がくるのでしょうか? それとも、やっぱりどこかミステリアスな部分が残り続けるのか。

篠原 いまのAIは本当の意味で物事を理解したり、解釈したりして何か答えを出しているわけではありません。私がAIの限界だと思うのは、人間であればわからないことは「わからない」「知らない」と言えますが、AIは何か答えを出してしまうんです。

羽生棋士 間違ったデータを元に、正しく考えて、間違った答えを導く可能性もありますよね。

篠原 はい。だから、意味を理解するという観点では、まだまだAIは遠いと思っています。

羽生棋士 私はよく思うのですが、人間の時間とAIの時間は、時間の観念がまったく違いますよね。人間はなんだかんだ言って1日の3分の1は眠っていますが、AIは休みなく学習し続けられる。しかも超高速で…。そうすると、枠組みさえうまく与えられれば、不可能と思われていたこともあっという間にできるようになるかもしれません。
ただ一方で、将棋を例に人間の思考の特徴を考えてみると、人間の場合、将棋が強くなっていくというのは、手をたくさん読まなくなるということなんですよね。百通りの手があっても、瞬間的にその中から二つ三つに絞れるようになる。無駄なステップを端折るということが強くなることとつながっています。

篠原 そうですね。脳の中には、論理的に考える部分もあれば、飛躍的に考える部分もあると思うんですけど、やっぱり人間がこうやって活動しているときというのは、すべて論理的に組み上げているわけではなくて、相当飛躍的な判断があると思うんです。そのあたりの人間の優位性はしぶといような気がします。
さて、そろそろ我々の研究をご覧いただきましょうか。

後編

羽生善治棋士がNTTの研究所で出会った「グローバル聖徳太子」とは?

2-1. AI技術の広がりを体感する

東京・三鷹にあるNTTの研究所を訪れたプロ棋士・羽生善治。そこで目にしたのは、ユニークなAI研究の数々だった。
研究部門のトップである篠原弘道NTT副社長を相手に、将棋と人工知能について語った前編に続き、後編ではAI研究の現在地をどう見るか、そしてそもそも人類はこの技術とどう向き合っていけばよいのかまで存分に語ってもらった。

2-2. AIは人類の敵か?

羽生棋士 さまざまな研究成果を見学させていただいて、本当に幅広い分野でAI研究が進んでいることを実感しました。同時に、それらが実用化されて社会に出てくる時期が迫っているんだなと思いました。
AIというと、どうしても「人間対AI」という構図で捉えられがちです。将棋界でもプロ棋士が将棋ソフトに勝った負けたが大きなニュースになりますし、AIによって人間の仕事が奪われるという議論もあります。でも、それはかなり一面的な見方ですよね。

篠原 はい。おっしゃるように「人間対AI」という見方もありますが、われわれは、AIとは人間をサポートするもの、人間の能力を補強し引き出すものと考えて研究を進めています。
言うまでもなくコンピュータの計算能力やメモリの能力は人間より優れていますから、そういう部分をうまく使って、人間と共存し、人間とともに新しいものを創っていけるAIを目指しています。
一口にAIと言っても、その技術的な広がりはさまざまな分野にわたります。NTTでは、研究開発で培ったさまざまなAIを「corevo(コレボ)」と総称して活動しています。「corevo」は通信キャリアとしての強みを生かした4種類のAIから構成されています。
1番目は「Agent-AI」。人間に対するエージェント(代理)です。これは、人間の発する情報をもとに、音声認識や言語解析の技術などで人間をサポートするAIです。
昨年、アメリカで、雑音の中で人間の音声をどれだけ聞き取れるかというコンテストがあったんですけど、うちのグループがダントツの世界一になりました。我々はもともと電話屋なものですから、音については非常に詳しいんです。この技術を具体的に生かせる場面としては、たとえばコールセンターのオペレータの支援などですね。

羽生棋士 先ほど拝見した、いくつもの言語で同時に話しかけられた言葉を、すべて認識する技術には本当に驚きました。私には「ワー」というただの音の塊にしか聞こえないのに、日本語・英語・中国語…とすべて選り分けて認識する。まさに「グローバル聖徳太子」(笑)。
人間はどうやったってこれ以上、耳をよくしたり、目をよくしたりすることはできません。センサーの技術が上がっていくと、人間では識別できないことも識別できるようになりますね。

篠原 「Agent-AI」についてはかなり早く実用化できるようになると思っています。ただ人間には、言葉のように直接的に発する情報のほかに、内面に抱えている欲求みたいなものもありますよね。たとえば、相手がYesと言っていても、目を見たら本当はNoと思っているとわかるとか。

羽生棋士 ありますね。

篠原 そういう人間の深層心理まで含めて対応するとなると、まだ時間がかかると思います。

羽生棋士 雑談対話の技術も体験させていただきましたが、雑談は、人間にとって簡単なことがAIには難しいという典型的なケースですよね。不自然なところがなくて、円滑に話している感じがありました。

篠原 今日ご紹介したのは幼稚園児ぐらいの受け答えで、相手を喜ばせたり、ウィットに富んだことを言ったり、TPOをわきまえたりといったことはまだまだ難しいのですが、たとえば一人暮らしの高齢者が話しかけた時に何か応えてくれるだけでも、なんらかの役に立つのではないかという気がしています。

羽生棋士 日々の生活を豊かにしてくれると思います。高齢化社会を迎えて、一人で暮らしている方も多いでしょうから、ああいう研究が進むと素晴らしいですね。

2-3. AIの信頼性をどう高めるか

篠原 私たちが考える2番目のAIは「Ambient-AI」。アンビエント、ようするに周囲ですね。人間やモノや環境を読み解いて、近未来を瞬時に予測して制御していこうというものです。
危険な運転を自動検出するAIや、装置の故障の前兆となる変な音を探すAI、製造過程の品質予測などを研究しています。最近話題になったものでは、AIタクシーというのもあります。どこを走ればお客さんを拾いやすいか、AIが示してくれるのです。

羽生棋士 あ、それは先日NHKで紹介されていました。あれはNTTの技術だったんですね。

篠原 携帯の電波から、どこにどれくらいの人間がいるかという分布を作るんです。かつてはそれを「データ」として処理していたんですけど、今はそのデータをもとにヒートマップのようなものを作って「画像(絵)」として処理するんです。そうすると高速で計算することが可能になります。この技術は、名古屋のタクシー会社に採用されて、実績をあげられています。

羽生棋士 コンピュータの計算能力の向上は私たちにもわかりやすいですけど、データを画像として処理するような、圧縮する技術も見えないところで進んでいるんですね。
先ほど見せていたたいだ、すばる望遠鏡が撮影した画像から超新星を探し出すAIというのも面白かったです。人間では気づかないような特徴を、AIはパッと抽出できる。

篠原 そうですね。ただ、その時にやっぱり気になるのは、AIによってポンと結果だけが出てきて、どうしてそうなったのかはブラックボックスになっていることです。「答えはこうなんだ」と言われても受け入れがたい部分もあると思うので、それを人間にどう説明するか、納得感を持ってもらうかというのは合わせて考えていかなければいけません。

羽生棋士 たしかに、そうですね。医療の分野だったらたった一つの間違いが命に関わる話になってしまいます。ポンと結果だけを出されても、人間がそれをどう受け止めるかは難しい問題だと思います。

篠原 AIの技術はディープ・ラーニングとかニューラル・ネットワークとかさまざまありますけれども、実は一番大事なことはいかに正しいデータを揃えるかなんです。そのデータが間違えていたら、どんな答えも信用できなくなってしまいますから。

2-4. 人間の「謎」に迫る

篠原 私たちが考える3番目のAIは「Heart-Touching-AI」です。
これは、人間の心や身体を読み解いて、本人も意識しない深層心理や本能などを、まずは理解しようとしています。そのうえで、それを本人にフィードバックすることで、できなかったことをできるようにさせる、ということを研究しています。
具体的には、スポーツ脳科学ですね。一流の選手と二流の選手は何が違うのかというと、もちろん体の筋肉とかもありますけれども、それ以上にやっぱり脳なんです。脳がどういう指示を出すかによって体が動きますので、脳がスポーツに与える影響を研究しています。

羽生棋士 私も体験させていただいた、無意識の瞳孔の動きから、野球のバッターの心を読み解くという装置。私は初めて知ったんですけど、すごく可能性のある世界だと思いました。

篠原 スポーツの実戦での人間の緊張度も測れるようになってきているので、緊張状態の中で最高の力を発揮するにはどうしたらよいかとか、いわゆる「コツ」とは何だろうとか、そういう疑問に対して、面白い結果を出せたらと思っています。

羽生棋士 東京オリンピックもありますし、すごく期待しています。

篠原 AIというとどうしても「考える・答えを出す」という部分に注目が集まるんですけど、実は人間が考えたり答えを出したりする前に、外界を認知して理解するというインプットが大事ですよね。
たとえば騒々しいパーティ会場であっても、どこかで自分の名前が出た瞬間にパッと耳に飛び込んできます。この仕組みはよくわかっていないんです。人間の耳は音を理解してからそこに注意を向けているのではなくて、理解する前段階で何らかのフィルターをかけている。
そういう部分を含めて人間のインプットとアウトプットの謎を研究しようというのが「Heart-Touching-AI」ですね。

2-5. AI同士をつなぐ

篠原 最後の4番目は「Network-AI」。これは2つの意味合いで使っています。
1つはAIの技術をネットワークに応用することによって、安定した止まることがないネットワークを作っていこうというもの。
本命はもう1つの方で、AIというのは偏った答えが出る場合がありますよね。そうなった場合にAI同士が連結して、集合知となって答えを出す。たとえば大震災のような広域の災害が起きた時に、仙台エリアでのAIが出す答えと日本全体を見たAIの出す答えは当然ながら……。

羽生棋士 違いますよね。

篠原 そうなるとそれを調和させないといけないですよね。全体最適の答えも出せるし、局所最適の答えも出せるようなAI同士の連結に挑戦しています。いま私たちが取り組んでいるのは、気象情報ですね。非常に広範囲の気象と、地域的な気象をうまく結びつけて、新しい気象情報を出せないかということをやっています。

羽生棋士 本当にAI技術が切り開く可能性の広がりは途方もないですね。
たとえば、ものすごい大量のデータがあって、人々の行動パターンが見えてくると、1時間後はこの街にはこれぐらいの人がいて、こんな感じになりますという近未来予測はできるようになってくるんですか?

篠原 我々もそういうことを考えています。何か大きな災害などが起きたときに、個人の最適化によってみんなが一斉に同じ方向に移動することによって混雑が集中してしまうのではなく、集団の最適をとることによってより全体がスムーズに移動できるという観点では、近未来の予想はすごく大事だと思います。
ただ一方で、そういう非日常的なことではなくて、日常的な生活の中ですべてが同じような判断基準で、同じような方向に人が動くということが、人間にとって楽しいのかというと、そんなものは絶対楽しくない。

羽生棋士 ええ、そうですね。

篠原 だから、最初にお話しした通り、我々はAIという技術を使うことによって、より楽しくなる、より生活が豊かになるという方向に行かなきゃいけないんだと思います。

羽生棋士 なるほど。そういう意味でのサービスというか、将来性が一番ありそうなものというと、どういうジャンルが考えられますか?

篠原 たとえば少子高齢化の問題を考えた時に、いかに一人一人が住みやすい、生活しやすい環境を作っていくかということに対して、AIが役に立つこともあると思います。

2-6. AIをどう社会に組み込んでいくか

羽生棋士 AIは何がいちばん得意かと言われたら、最適化です。決められた条件の中で、ある答えを見つけ出すとか、とんでもない桁の計算をするということで、人間ではわからないようなものが解明されたり、新しい発見があるんじゃないかと思っています。

篠原 そうですね。本当に膨大なデータを相手に、そこの中から最適解とか最小値みたいなものを探すというのは、AIがいちばん得意な部分ですから。このあたりの技術を使って、いかに社会的に有用な答えを出せるような分野を探していくか。そこは急いでやる必要があると思います。

羽生棋士 たとえば、渋滞を解消するとか、電車のダイヤをどういうふうに組んだらいいかとか、いろいろ考えられますよね。

篠原 渋滞を予測したり、渋滞を解消したりするにはどうすればいいかというのは、すでに中国やロンドンを舞台に実験を始めているんです。ただ、どれだけ人間がAIの言うことを聞いてくれるかが問題でして、「いや、やっぱり俺はこっちの道のほうがいい」とかね(笑)。一人ひとりにとってのメリットを示さない限り、なかなか言うことを聞いてくれないというのが、技術以外のネックとしてあります。

羽生棋士 その問題も、たとえば2割くらいの人はだいたいAIの言うことを聞かないとかそういうデータが蓄積されていくと、先回りして提案することができるようになるかもしれませんね。
AIはいま、世界中で開発されていますが、それぞれの国や地域の文化が実は反映されていると思うんです。ステレオタイプな感じ方かもしれませんが、たとえば欧米だとやっぱりターミネーターみたいなもので、日本だとドラえもんのようなものがイメージされたりします。
私自身は、人間を中心として、人が暮らしていくなかにAIがどうあるべきかという視点で普及していくのが、いちばん摩擦も少ないでしょうし、そういう方向に進んでいってほしいなと思っています。

篠原 AIはArtificial Intelligenceの頭文字ですが、人をサポートして、人をよりよくするという意味では、「Intelligence Amplifier」という言葉もあります。AIではなくて、IA。人の機能を補強して補完する。そういう方向に、我々の研究開発も進めていきたいと思っています。

羽生棋士 今日、研究所を見学させていただいて、NTTの基礎研究の底力のようなものを感じました。ものすごく興味深かったです。ありがとうございました。

篠原 こちらこそ、どうもありがとうございました。またぜひいらっしゃってください。

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対談の内容を抜粋したダイジェスト動画です。文章だけでは伝わりにくい対談の雰囲気など、是非ご覧ください!

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