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こんばんは、ゆうこです。このチャンネルでは、私の読書録や日々の学びを音声配信しています。
今日は、人工生命、ALIFE、より生命的なAIへ、岡瑞起さんの本について話してみようと思います。
新たなシステムを作り出すアルゴリズム、人工知能から人工生命へ、終わりなきオープンエンドな進化を目指すALIFEの設計思想ということで、
今、ChatGPTという生成系AIが非常に着目されていますが、生成系AIとかですね、いわゆる人工知能ですね、
アーティフィシャルインテリジェンスという領域になるんですけれども、その先、次に注目されるであろう人工知能、人工生命の領域がALIFE、アーティフィシャルライフというものであるという話になります。
何が違うのかというと、AIっていうのは人工知能なので、人間が見るとか聞くとか言葉を認識するとか話すみたいな、一つ一つの知性に特化して、それをより人間らしくというか滑らかにしていくことが求められるものになります。
例えばその画像を見てこれはゴリラであるとか、猿が出てきてもこれはゴリラであると言えるかとか、あとはこれはペンですかと聞かれたら、それはペンですと答えられる。
ペンの説明をしてくださいと言われたら、ペンというものは何年何年に開発されてこういう仕組みでどうこうでって説明できる。それに対してさらに質問されると、その返しが滑らかにできるみたいな、そういう知能に特化したものが人工知能、AIと言います。
でも目指すところというのは、より人間と同じレベルまで話す、聞く、しゃべる、認識するということができる。もしくはそれ以上の数だとか速さでできるようになるというような効率化の活用目的があるのかなと思いますが、
じゃあ人工生命、アーティフィシャルライフ、Aライフは何なのかというと、そういった人工知能を生み出す過程に着目した研究であるということが言えるのかなと思います。
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より話すとか聞くとか一つ一つの人間の知能ではなく、それをつなぎ合わせた行動だったり進化はそれがなぜ起きるのかというプロセスに着目して、そういうことが起き得るのであれば、こういう変化を加えてみるとこういうふうに変わっていくのではないかというようなシミュレーションにつなげていく。
例えば鳥の群れとかのボイドモデルっていうのがとても有名なんですけれども、なぜ鳥は集団でですね、ムクドリだったかな、は集団で同じ形でぶつかり合うことなく飛ぶことができるのか、どうやって自分の位置っていうのをお互いに伝えているのかみたいな。
この研究が進むまでは鳥のリーダーみたいな人がいて、そいつが何か指示してたんじゃないかみたいなことを仮説としてあったわけなんですけれども、そうではなくて、鳥と鳥それぞれがお互いの位置を伝え合って、その伝達能力がめちゃくちゃ高いが故に集団で固まって飛ぶことができるみたいな。
リーダーはいなかったみたいな。
そういう研究をしていく。
じゃあそこにさらに10羽の鳥を100倍にしてみたらどういうシミュレーションになるかみたいなものをシミュレートしていくのが、Aライフの領域になるんですけれども、そういったAライフ、ボイドモデルっていうシミュレーターを使って、今、映画とかでは大量のコウモリをより自然らしく飛んでいるかのような、
指示を作ってみるとか、馬の群れとか魚の群れみたいなものを作ったり、研究したりっていうのを繰り返して、そういう映画撮影にも転用されているのがAライフになります。
それだけではなく、例えばロボットで迷路のようなものがあって、ロボットにゴールにたどり着くためにはどの道を行けばいいかっていうのを探索させるっていうAIがあって、
ゴールっていう目標に対して一番最短距離を選択していけば、一番早くゴールにたどり着けるモデルが出てくるんだけれども、迷路がどんどん複雑化していくと、最短距離をとっていくだけでは袋工事に入り込んでしまって、そこから動けなくなるロボットが出てくる。
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じゃあどうすればいいか。目標に対して最短の行動を取るのではなくて、これまで自分が取らなかった新しい一歩を取るっていうプログラミングを優先するように、そのロボット、アルゴリズムを書き換えてみると、いきなりゴールから遠いところを探索し出すモデルがたくさん出るんだけれども、
そういったモデルとモデルの学習したものを掛け合わせて、次の次世代のロボットにアルゴリズムとして与えていくと、いろんな選択肢を取れるロボットが出てきて、何世代か目にはめちゃくちゃ複雑な迷路でもゴールにたどり着けるロボットが出てくる。
それがまさに人間の進化だったり、集団で相互学習を行うことによってアイデアを生んで目標に到達するというような人間の営みに限りなく近い、もしくはそれ以上のアルゴリズムが生まれるのではないか。
逆にそういったアルゴリズムを生むことが、人間がより人間を自分たちを理解することにつながっていく、思い込みというかですね、目標に対して最短の道を取ればいいというようなバイアスだったりパラダイムを取っ払って新しい一手を出してみよう。
グーグルが新しい技術を生むためにコースの20%を何か新しいことのために使うというようなことをしたように、新しい一手を生み出すことが実は遠回りではなく目標に到達する道なのかもしれないというような新しいパラダイムを生み出すことを気づきになるかもしれない。
ちょっとワーッと喋ってしまいましたけれども、そういう人間の進化、動物の進化、個体そのものの進化だけではなく、個体と個体が相互間に影響し合うその学習の様子を研究したり、それをアルゴリズムでシミュレートして、
また生身の人間の研究に戻す、そういったことをどんどん繰り返しながら自分たちのこともよく知りつつ、もしかしたらこういう仮想の生命があるのかもしれないとか、あの生命の進化はこういうふうに説明がつくかもしれないというような発展をしていく研究の領域のことをA-Lifeと言っていると。
この岡美月さんという方はですね、筑波大学の教授をされている方で、私がこの方を知ったのは、ボックスかな、ブックスかなっていうポッドキャストの番組がありまして、
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それはオーディブルで聞けるんですけれども、そこでちょっと聞いてみた、知能探検この人と60分っていうポッドキャスト番組があるんですけれども、その中のパーソナリティの一人が岡美月さんだったんですよね。
A-Lifeっていう言葉もそこで初めて知ったし、人工知能との違いとか、そのオープンエンド、終わりなき進化を目指していくっていうA-Lifeは何なのか、それが人間にとってどういうインパクトをもたらすのかみたいなことを、このポッドキャストでもわかりやすく説明されていて、より深く知りたいと思って手に取った本でした。
本当に、さっき一例で複雑な迷路の話をしましたけれども、今本当に未来が予測できない時代にあるというようなことが言われている中で、何かを変えなければならないけれども、みんな何を変えたらいいのかわかんないし、
なかなか変われないというようなことを、いろんなところで聞くなと思います。
そこにはどうすればいいかというと、コメンテーターの人は意識改革だみたいなことを言うんですけど、それをどうやってやったらいいかわからへんねんっていう話なので、そういった意識改革だみたいな、ちょっとよくわかんない看板を上げてくる人に対して、
こういった研究はですね、理論的にこういう選択を取れば、人間のこれまでAだった行動がBに変わるかもしれない。
Aの行動する人ばかりの集団と、Bの行動する人ばかりの集団と、それぞれを学習し合えば、Cという行動パターンが生まれるかもしれないというようなことを、ロジカルに説得力ある形で説明してくれるんですよね。
私は結構その精神論っていうのが苦手なので、こういったAIの研究、Aライフの研究でロジカルにこういうことがパラダイムを変えることにつながるんだ、みたいなことを説明してもらえるとめちゃくちゃ感動します。
もともと工学系の学校を出ていることもあって、AIとか専門で研究していたわけではないんですけれども、アルゴリズムとかプログラミングをやっていたこともあるので、ちょっとわかるフックみたいなものは自分の中にあるのかもしれないなと思って、
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こういう本はたまに読んだりします。
チャットGPTの次に来るのはAライフ人工生命かもしれないということで、今日はより生命的なAIへAライフという本について話してみました。
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今日も最後まで聞いていただいてありがとうございました。ではでは。
