さる2016年1月31日（日）、グランフロント大阪・ナレッジサロンにてシンギュラリティ・サロン「第12回公開講演会」を開催しました。

今回は、理化学研究所 生命システム研究センターチームリーダーで全脳アーキティクチャ・イニシアティブの理事・副代表を務める、高橋 恒一氏が、「人類を再発明するのに必要なこと」と題してお話されました。

以下、講演要旨です。

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シンギュラリティー＝人類の再発明

自己改良するAIによる爆発的な科学技術の発展、つまりシンギュラリティーが2045年ごろに起こると言われている。そうなれば人類の歴史上最も大きな出来事になるであろう。そのようなことは本当に起きるのだろうか、そしてそれは本当に２０４５年頃に起きるだろうか？今日はこのことについて真剣に考えてみたい。

シンギュラリティーに向けて、ロードマップを幾つかの段階に分けて考える必要がある。非常に大雑把に言えば、まずは一般に入手可能な計算機の能力がヒト並み（１H）に到達する2030年頃までの１５年、次に人類全体を凌駕する2045年頃までの１５年間の二段階がある。

現在から2030年までで具体的な壁となっているのは、プロセッサのエネルギー効率（発熱）だ。熱密度はすでに限界に到達しており、さらなるコンピュータの性能向上のネックになっている。半導体の微細化に関するムーアの法則が終わると言われている2020年ごろ以降も能力向上を続けるためには、ノイマン型から脳（ニューラル）型への移行が必要だろう。脳型コンピュータへの移行が実現できれば、あと3桁から６桁の性能向上は可能なので、2030年ごろに１Hの計算機を一般に普及させることも可能だろう。

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新春最初の公開講演会は、昨年、ベンチャー企業でありながら、Green５００でトップ１からトップ３までを独占するという偉業を達成した株式会社PEZY Computingの代表取締役社長　齊藤元章様の講演でした。当日は、通常のサロンの２倍の座席を準備しましたが満席となり、皆様の興味の強さがうかがえました。齊藤様の講演も熱を帯びたものとなり、２時間近いご講演をいただき、質疑応答も含め２時間半超の熱い議論となりました。

講演内容は、収穫加速的進化がどのようにして社会を変化させていくかを
SDカードやレースゲームの画質など様々な例とともに、わかりやすく解説した後、具体的に、新エネルギーが生まれ、地産地消型になりエネルギーフリーに近づくと、農業、工業ともに生産性が劇的に向上するとともに、ものの価格が低下し社会が変化していくということを示されました。

また、シンギュラリティを起こす開発体制としてのスカンクワーク体制が適切であることを、熱核融合の開発の歴史におけるロッキードの小型熱核融合炉の重要性や最近のスパコン開発競争での大型化を例にわかりやすく説明していただきました。

最後に、シンギュラリティの先の形として、コネクトーム（１００億個のニューロンと100兆個の接続）が全人類まで拡張されたアーススケールコネクトーム、銀河規模まで拡張されたギャラクシースケールコネクトーム、1500億個の銀河の密結合まで拡張されたユニバーサルスケールコネクトームという夢が広がる概念を提示されました。

（報告：根本茂）

さる2015年12月26日（土）、グランフロント大阪・ナレッジサロンにてシンギュラリティ・サロン「第11回公開講演会」を開催しました。

話し手を務めたのは、電気通信大学大学院情報システム学研究科教授で、ドワンゴ人工知能研究所客員研究員、科学技術・学術政策研究所客員研究官、そして人工知能学会理事兼学会誌の論文誌編集長として、人工頭脳の研究開発分野全般に幅広く携わる栗原聡氏が招かれ、「加速する人工知能研究の未来」というテーマで発表が行われました。

今年一年のまとめともいえる今回の講演では、世界中から注目を集め、ブームともいえる状況にある人工知能の研究開発を取り巻く国内外の動きや背景についての解説からはじまり、主流となっている人工知能のタイプやDeep Learning研究の現状など、幅広い内容が取り上げられました。また、栗原教授が現在研究開発を進めている”場の空気を読む人工知能システム”こと『Aung-AI（あうん・人工知能）』は、どのようにして開発されているのかについてもくわしく紹介され、後半の質疑応答では会場から数多くの質問が寄せられました。

慶応大学の理工学研究科を卒業後、NTT基礎研究所や大阪大学で情報に関わる研究を長年続けてきた栗原教授は、現在のブームは3度目であり、Deep Learningも新しく登場したわけではなく、アイデアは相当前からあったものだと言います。人工知能といっても様々な種類がありますが、デザインの主流としては、「感情・意識を持つAI」「汎用AI」「スーパーAI」の大きく3つがあり、そこからシンギュラリティが生まれるのではないかとしています。

また、そうして分類された中でも様々なアイデアやアプローチがあり、例えば栗原教授が目指す『Aung-AI』は人とコンピュータが心地よく対話できる状態を実現するものですが、そこでは”心地よさ”の定義をどうするのかといったことや、人の脳がスーパーコンピューターを越える処理能力をどうして実現しているのかといったことを、ある時は生物学的に、ある時は社会学的に、または意識や無意識といった分野からも考察されています。

90分にわたる講演内容で印象的だったのは、人工知能を作る技術や環境が揃い、具体的なアプリケーションやシステムが出てくるようになったが、今後しばらく研究全体を牽引するのはこうした「弱い人工知能」だろいうというコメントでした。その理由は使いやすさにあり、研究開発では実際に作って、動かして、改良しないと競争には勝てない、とも栗原教授は言います。一方で、すでに欧米で人工知能の法律や倫理を研究する組織が次々登場しているのも、今後急速に社会の中でAIが身近になる可能性が高いことを示唆しています。それに対し栗原教授は、倫理規定やガイドライン制作は必要で、人工知能学会でも倫理委員会が立ち上がっているが、現実に人に寄り添うレベルの高度な人工知能システムがまだ実際に稼働していない状況で議論を進めるのはなかなか難しいとしています。

鍵となるのは、日本人らしいドラえもんや鉄腕アトムのような友達感覚の人工知能であり、栗原教授も共進化するフレンドリーなAIが登場することを期待しており、そうした面についても研究開発を行っていきたいということでした。

（報告：野々下 裕子）

＊講演資料：

加速する人工知能研究の未来 【栗原　聡】

1 ファイル 4.26 MB

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さる2015年12月20日、航空会館にて、シンギュラリティ・サロン＠東京「第５回公開講演会」を開催しました。

今回は、東京大学の白山晋さんを講師に迎え、「ディープラーニングによる人工知能実現の困難性と可能性」というタイトルにて今、話題のディープラーニングについてお話をいただきました。

全体的な内容は、6月の大阪での講演内容をベースに、第９回データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会の講演内容も追加され90分間お話されました。

前半は、ニューラルネットワーク、ディープラーニングの共通の原理についてわかりやすく解説。ディープラーニングは、ニューラルネットワークの層が深くなったものとみなせること、ニューラルネットが有する欠点の内、いくつかの欠点を補うことが示され現在の一大ブームを起こしていることなどを説明されました。

後半では，個人が持つ，隠れた（あるいは隠された）知識に注目する知能の定義の問題と、人の知能を定量的に測ることから得られることとディープラーニングから知り得ることの類似性を提示。ディープラーニングは現時点では，局所的な成功例に過ぎず，他手法での従来研究をみても，現時点でのディープラーニングでは人工知能を実現することは難しいと考えられるとも提言されました。
一方．様々な分野での応用できる可能性があるため、人工知能の実現に拘ることなく応用範囲は拡大するだろうとい見方も提示されました。

最後に、ニューラルネットの原理を理解した技術者は少なくなく、高速に動作するプログラムを実装できるプログラマーも少なくないが、両方できる人材は少ないため、これからはそのような人材が必要とされるとも話されました。

（報告：根本 茂）

＊プレゼンテーション資料ダウンロード：

ディープラーニングによる 人工知能実現の困難性と可能性【白山晋】

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