人工知能が大学入試センター試験模試「世界史B」に挑戦！

日本ユニシス 総合技術研究所
未来環境室　小林実央

日本ユニシス 総合技術研究所 未来環境室の小林実央は、これを分かりやすく示す例として、「パンはパンでも、食べられないパンは？」「2世紀中ごろ、クシャーナ朝のカニシカ1世が都を置いたのはどこか？」という2つの質問を挙げ、「どちらが簡単でしょうか？」と問う。

普通に考えると簡単なのは、幼稚園児でも答えられそうな「なぞなぞ」である前者だろう。フライパン、ジーパンなどの答えを思いつく。

だが、AIにこれは当てはまらない。「フライパンやジーパンは食べられない」という"一般常識"を備えていないと答えられない問題は非常に苦手で、後者のほうがはるかに簡単なのだ。「教科書に必ず答えが記載されていて、しかもその答えが1つに決まり、曖昧さがないことがその理由です」と小林は言う。

実はここに現在のAIが抱えている「現実と課題」がある。

限られた特定領域の問題を適切にAIに認識させれば、かなりの高精度で解答を導きだすことができる。まさに世界史Bがこのケースだったわけだ。世界史Bの問題文の中には正解につながるキーワードが、必ず教科書に書かれているとおりの表記で出てくる。AIにとっては非常に学習しやすく、理解しやすいのだ。

ところが同じ大学入試センター試験の科目であっても、物理や数学の問題になるとそうはいかない。「計算自体は得意であっても、その前段階で日本語や図形で表現された問題文を数式などに直さなければなりません。これがAIにとっては困難で自動化することができず、人間に頼らなければならないのです」と小林は語る。一般常識の習得や日本語の詳細な読解、連想、推論、抽象化などをAIに行わせようとすると、途端にハードルが高くなってしまうのである。

日本ユニシス 総合技術研究所
生命科学室　宮下洋

「現在のAIにあらゆる物事を理解させられるわけではなく、『なんでもできる』存在ではありません」と、日本ユニシス 総合技術研究所 生命科学室の宮下洋も語る。

「例えば人間は、イラストで描かれた顔、さらにはメールやチャットでよく使われる顔文字などを見ても、それが人間の顔であることを理解し、笑っている、泣いている、怒っているといった表情まで読み取ることができます。「なぜそんなことが可能なのか、人間の認識能力の仕組みそのものが解明されていません。このため、AIに同じことを行わせようとしたときに、何を、どんなふうに学習させればよいのかも分からないのです」。

主に言語（文書）や画像、音声などに適用され、データが持つ特徴を自動的に発見するディープラーニング（深層学習）でもまだまだ足りないものがある。様々なアイデアが提唱されているものの、決め手となるような手法は見つかっておらず、AGI（Artificial General Intelligence：汎用人工知能）への道程は遠い。

もちろん、だからといって現在のAIが実用レベルに達していないわけではない。今回の世界史Bへのチャレンジでも実証されたように、AIならではの卓越した能力が発揮される分野は確実に存在している。「人間にとって簡単な問題と、AIにとって簡単な問題は違います。まずこの点をしっかり理解した上で、AIにはAIに向いた条件を持った問題を任せることが肝要です。適切な解き方を教えられれば、AIは人間以上の成果を発揮するのですから」と、小林は繰り返し訴える。

ここに人間とAIのこれからのあるべき関係を読み解くヒントがありそうだ。

「今後もさらに基礎研究を進め、人に寄り添って考えさせる、人の知的活動を支援するAIの高度化を目指します」と小林と宮下は語る。人間の仕事を奪い取ることがAIの目的ではない。人間とAIがお互いに得意な部分を補い合っていく社会を実現することが、日本ユニシスにおけるAI研究の一貫したアプローチである。