第2回
AI マップβ
AI Map Beta
堤 富士雄 （一財）電力中央研究所
Fujio Tsutsumi エネルギーイノベーション創発センター
Energy Innovation Center, Central Research Institute of Electric Power Industry.
Keywords: artifi cial intelligence, machine learning, prediction, reasoning, AI basics, ontology, human agent interaction, AI ethics, AI reliability, multi agent system, data mining.
1．はじめに
AI 研究のマップをつくった．学会ホームページ（以下のURL）から，誰でもPDF ファイルをダウンロードできる．
https://www.ai-gakkai.or.jp/resource/aimap/
この記事ではマップの読み方・使い方を通じてAI 研究の広がりを紹介する．ぜひ手元において読んでほしい．
マップの名前は「AI マップβ」という．βとはβ版だからで，「正式版を公開する前の試用品」の意味である．つくりながら思ったが，永遠にβ版かもしれない．もちろん一人でつくったわけではなくて，三人の仲間（森川幸治@パナソニック，市瀬龍太郎@NII，植野 研@ 東芝）と共同でつくった．
「AI マップβ」の目指すところは，AI研究の全体像を見渡せる地図である（大きく出たね）．「人工知能学大事典」が770 項目で1 600 ページもあるというのに，地図をつくろうとか無茶を言う．まさに伊能忠敬級の挑戦だと思う（そんなに頑張っていないが）．それでも，地図作成にトライしよう，と思ったのには訳がある．
昔と違ってAI 研究は大きく広がった．研究分野が広がっただけでなく，実応用，さらには自動運転車の責任問題など社会の多方面に広がった．関連する技術群も多岐にわたり，全体像が見えづらいと思った．これは，複数のAI 研究者からも聞いたので，それなりに共通する意見だと思う．
ただし古くからのAI 研究者は，自分の通ってきた道を中心として，ぼんやりとは頭の中にマップをもっているものだ．だから，年寄り向けにはマップをつくる意義はそれほど大きくない．一方で，AI研究が盛んになるに従って，2 種類の新たな仲間が増えた．未来のAI 研究を担う学生など初学者と，「AI いいかも」と活用を考えはじめた異分野研究者である．
というわけで，これら2 種類の研究者をターゲットとしたマップをつくろう，と考えた．それは例えば「地球の歩き方」のような資料である．今は海外でもスマホが普通に使えるので必要性は薄れたが，以前は海外に行くと地図が必須だった．都市図にボロボロになるまで書き込んで歩き回った．AI 研究に関して，そういう地図の素になるものをつくろう，という意気込みである．
最初は似たマップがないか国内外でいろいろと探した．その結果，どうもなさそうだ，という結論に至った．特に，本屋に行けばAI 関連の本が棚を占めるほどあるのに，全体像を表す図は偏ったものが多い．多くは，著者の主張を補強する図なので仕方がないと思うが，我々の目的と合致しない．そこでオリジナルのマップをつくることにした．
マップは4 枚ある．重なりつつ異なる視点からのAI 研究の全体像である．なお，解像度が粗いため，初学者や異分野研究者にすぐに役立つ地図にはなっていない．日本全図程度で，都内観光には役立たない．とは言え，使い方によっては，それなりに役立つと思う．
2．4 枚のAI マップ
AI マップは，ぜひサインペンで書き込んで使ってほしい．自分の専門や気になるキーワードに丸を付けて，線で結んで，関心・専門やその移り変わりを地図上に描くことをお勧めする．結んだ線の途中や，囲まれたあたりに，気付きが得られるかもしれない．また，線が伸びていない未踏地が見えるだろう．友達や同僚，また先生と書込み結果を見比べても面白い．知らないキーワードや好きな言葉に星マークを付けてもよい．
（A）知能活動のフロー
君の隣にAI が座っているとイメージしてほしい．ロボット型かアンドロイド型かは想像にお任せする．感じの良い見た目で，親しみやすそうだが，何も喋っていない．頭の中で忙しく仕事をしているかもしれない．何と話しかけようか．友達になれるだろうか．マップA は，そういうシーンをどう実現するか，またそのときにどういう問題が発生するか，解決するか，という観点である．このマップを通じてAI を形づくる要素への理解を深めてほしい．
左側がAI である．AI の中は人間の知能処理の流れに関する考え方で整理した．AI の実現にも，これら多様なステップが必要であり研究が進んでいる．例えば左側にあるオントロジーはAI が備えるべき知識体系である．隣に座っているAI は，どの程度完成しているだろうか？ 君の言っていることは良くわかるが，予測が下手なため，気の利いたことはできないかもしれない．
AI と一緒に仕事をし，AI に成長してもらうには，君とAI とのやり取りが重要になる．よって，その接点に関する研究も多数ある．人間エージェントインタラクション（HAI）はまさに人とAIとの付き合い方の研究である．さらに，AI の普及に従って，影響も個人から社会へと広がっている．AI の倫理や信頼性が議論されている．人や社会との関わりを考える際にマップを見てほしい．
（B）技術と応用の交点
4 枚のマップの中で，マップB のみが時間的な変遷を扱っている．AI 研究は左下の原点付近から始まった．知能とは何かわからなかった．対象も積木など単純だった．それが徐々に解明が進み，計算機上でプログラミングできるようになり，マルチメディアなど複雑な応用対象と，さらには具体的な問題解決に役立てる試みに広がった．その後，能力を高めるには知識と推論が必須であることから研究が進み，対象もWeb などに広がった．さらに機械学習に関する技術革新が進み，適用範囲はさらに広がった．機械学習はデータから知識を学ぶ技術であり，がんの画像診断など，性能向上には目を見張る．
マップB は，左下から波が外に向かって広がるイメージで捉えてほしい．波は端まで行くと，反射してまた内側に戻ってくる．時に激しく，時に優しく波が打ち寄せ，交差する．掲載した多数のキーワードは，波に洗われて残った岩礁のような成功分野である．
次の波が来るときに，何が新たな成功分野になるかはわからない．岩礁の周囲に第二の解決策があるかもしれない．例えば，中心付近にマルチエージェントがある．これはエージェントという小さなAI を計算機内に多数用意して社会現象などを再現する技術である．その下に複雑なデータを分析するマイニング技術群があり，今後の連携があるかもしれない．次の波に乗るにはどのサーフボードが，どのビーチが良いか感性を磨いて備えてほしい．
（C）基盤領域から手法・応用領域へ
マップC は，大きな樹木をイメージした．地中に張り巡らした基盤から養分を吸い上げて，多数の綺羅星のごとき手法群が誕生し，その実応用が花咲いている．枝葉は広がり，密度は高まるばかりである．実応用の進展速度も速く，すべての生活・産業・社会に影響を与えるだろう．
ところで最近はAI ツールや，クラウドサービスが充実し，次々に便利で有用な道具が生まれている．そのため単に道具を使うだけなら，マップC の観点は不要である．しかし，道具の限界を乗り越え，普通と違う目的に活用し，道具の普及で生じた新たな問題を解決する段階，つまりは研究を本格的に進める段階でこの観点が重要になる．壁を打ち破るには一度基盤層に降りて，例えば確率・統計などを学びなおすことが役に立つ．または，開発手法の応用先もストレートに上に進むのではなく，少し斜めに探すのが良い場合もある．自分で見つけた新しいキーワードを追記して，学習や応用を深める助けとしてほしい．
（D）AI 研究のフロンティアは広大
マップD は，知能をどのように捉えるかで整理したマップである．いま最も賑わっているのは「学習・認識・予測」である．特に予測技術は進歩が著しく，雨の日のコロッケ屋の売上や食堂の混み具合予測など，誰もが使える技術になりつつある．ただ，他にもたくさんの捉え方があり，それらが互いに影響しあっているのがAI 研究の面白さだ．例えば推論・知識・言語は歴史の長い分野であり，たくさんの知識を使って言葉を操り，複雑な論理思考をこなす知能である．ここも，予測や学習と連携して新たな局面を迎えている．例えばWeb から自分で学んで知識を蓄え，新しいことを考え出すAI が研究されている．なお，筆者が初学者の頃，多数の論文を読むと完成された感じがして，今から研究しても新しい研究などできるかな，と心配になったが気にする必要は全くない．知能は汲んでも尽きない井戸のように奥深く，いくらでもフロンティアがある．
もう一つマップD で知ってもらいたいのは，周辺に位置する多数の学問である．特に工学研究としては珍しく，運動学や行動経済学，発達心理学など人文系の学問と関係が深いことがわかるだろう．AI 研究は極めて幅広い多数の知の交差点である．AI 研究をするということは，そのダイナミックな空間に身を置くということである．
3．研究会マップ
研究会では，余裕をもった時間配分で，最新のAI 研究の発表・議論がなされる．よって動向を深く探り，第一線の研究者と直接会える貴重な機会である．一方で，研究会名などから内容を推測するのは難しい．そこでAI 学会の24 の研究会すべてへのアンケート結果から，研究会をマップ上に配置した．専門や関心と配置が似た研究会に足を運んでほしい．また，このマップは，研究会幹事ら数十名の知恵が集まっている．マップによっては線が交錯して見づらいが，その交わり具合がまさにAI 研究の現在のダイナミズムである．例えば，マップA では，左上の目標・意図形成と右上の社会応用とが，AI と人との接点を仲立ちにV字構造をしている．マップD でも推論・知識・言語と人・対話・情動が，発見・探索・創造を仲立ちに複雑に絡まっている．これらは最新のAI 研究が狙っている波頭である．また，マップC は比較的分離が良いのに対して，マップB では固まっていて，アプローチの違いとホットな応用領域がわかる．筆者には玩具が散らばった遊び場に見える．
4．おわりに
AI マップは，上述したように書き込んで使ってほしい．筆者も自分の来た道を4 枚に書き込み発見があった．避けた苦手な分野，袋小路からの逃げ道，収穫の多かった分野転換が見えて面白かった．多数の研究者の記入内容を集めたら面白いだろう．マップ自体を研究する研究者がいてもよい．
今はAI 研究の大航海時代である．この粗雑な海図を参考に新大陸へと漕ぎ出してほしい．難破しても責任は取れないが．