さる2016年2月27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1３回公開講演会」を開催しました。
今回は、わがシンギュラリティサロン主宰・松田卓也先生の登壇！ 「来るべきシンギュラリティ」と題して、この１年のさまざまな講演もふまえ、独自の「シンギュラリティ論」をさらにパワーアップして展開されました。
講演の前に開催された、ナレッジイノベーションアワード最終選考回では、めでたく、「コト」部門・優秀賞を受賞。折しも、記念講演？となりました。
(講演要旨は別途追記します）
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＊講演資料：
さる2016年2月27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1３回公開講演会」を開催しました。
第13回目となる「シンギュラリティ・サロンは、駒澤大学経済学部の井上智洋氏を講師に迎え、「第二の大分岐−汎用人工知能は雇用を奪うか？経済成長をもたらすか？人々は遊んで暮らせるか？−」というタイトルで、マクロ経済の視点からAIが経済や雇用に与える影響について話が行われました。
AIの登場が人々の生活や仕事にどのような影響を与えるのか？ 雇用を奪うか？ それとも遊んで暮らせるようになるのか？ といった話題がとりあげられ、その背景にある技術や社会背景についても解説されました。
2030年には人と同じレベルの知性を持った汎用人工知能（以下汎用AI）が登場すると分析。それによって、第4次産業革命という大きな技術革命がもたらされると予想されています。それからさらに汎用AIが普及するまで15年ぐらいかかることから、著書などで予測されている2045年頃にはシンギュラリティが到来する可能性があるともしています。
その際に最も影響を受けるのが労働で、囲碁AIのAlpha Goのような特定の分野で能力を発揮する特化型AIによる技術的失業の時代がやってくるのではないかと言われています。また、汎用AIが登場するとほとんどの仕事がなくなる可能性があり、労働や雇用のあり方そのものを変える必要が出てきます。その大きな変化がおきるのが井上氏が提唱する「第二の大分岐」であり、それに備えて今から汎用AIの研究開発に取り組むことが国の成長にも大きく影響を与えるだろうと指摘されています。
シンギュラリティが到来することに対して多くの人が心配しているのが「AIに仕事を奪われるかもしれない」ということでしょう。それに対し井上氏は「2045年にはAIのおかげで全人口の1割だけが働き、残りは所得配分で遊んで暮らせるようになるかもしれない」という大胆な意見を持っており、「ほとんどの労働をロボットが行うようになれば、人々は労働から解放され、人生を充実させるためにしたいことをするだけでいいユートピアがやってくるかもしれないと」とも話しています。
ただし、遊んで暮らせるようになるには、所得を再配分する仕組みが必要で、その点は、成人全員に株を配るクーポン型市場社会主義や国民全員に最低限の生活費を支給するベーシックインカムなどの解決案があるのではないかとしています。さらに、大きな生活格差が生じないよう、資本を独占されない仕組みや税収のあり方を考える必要があり、「シンギュラリティをユートピアにするには、技術的な課題と合わせて現実に起きる問題を見つめられる専門家がもっと関わることが大事」であるとしています。
そのための活動の一つとして、井上氏は、前回のシンギュラリティサロンに登壇した高橋恒一氏とともに「AI社会論研究会」というAIが社会にもたらす影響についてさまざまな議論を行う勉強会を開催されています。
（報告：野々下 裕子）
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＊講演資料：
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。
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：
シンギュラリティサロン主宰・松田卓也氏の新著、「人類を超えるAIは日本から生まれる (廣済堂新書)」が発売されました。
現在、世界でくりひろげられているAI開発競争、シンギュラリティにむかう未来予測、知能拡張の具体像など、今まで松田氏がシンギュラリティサロンで語ってきた内容が、わかりやすくまとまった本になっています。
昨年６月にシンギュラリティサロンで講演いただいたペジーコンピューティングの齋藤元章さんと松田氏の対談も収録。（齋藤さんの講演は今月東京でも行われる予定です）。
この本を読んで、日本を救う”現代の志士”が、ひとりでも多く現れてほしいものです！
人工知能の能力が人類を超え、私たちの生活を一変させるという、まるでSFのような予測が現実味を帯びつつある。誰がそれを成し遂げ、世界の覇権を握るのか?現時点のトップランナーはグーグルなどの欧米勢。しかし、日本には大逆転の隠し球がある!それは2015年6月、世界的なスーパーコンピューター省エネコンテスト「グリーン500」で1~3位を独占した気鋭の開発者、齊藤元章氏が手がけるNSPUだ。
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：
12月発売のWIRED Vol.20は、「A.I.特集号」。この秋行われた人工知能カンファレンス「WIRED A.I. 2015」に関る記事をはじめ、さまざまな側面からA.I.を論じた特集です。
この号に、松田が「シンギュラリティへといたる道」と題した記事を寄稿。人類はシンギュラリティにどうむかっていくのかとう未来予測を論じています。
また、保田は、シンギュラリティサロンにも登壇いただいた全脳アーキテクチャの一杉氏、山川氏に取材した「The Whole Brain Architecture 模倣せよと脳は言う「全脳アーキテクチャ」への挑戦」の記事執筆と、あのディープマインドの天才でミス・ハサビスらを追ったルポ「Inside Google’s Super-Brain DeepMind 4億ドルの超知能」の翻訳を担当しました。
12月1日発売の『WIRED』VOL.20は、「人工知能」と「都市」の2大特集・特別保存版。第1特集「人工知能はどんな未来を夢見るか」では、ぼくらの暮らしのすべてを変えていくAIの向かう先を考える。ケヴィン・ケリー、ベン・ゲーツェル、DeepMindの天才創業者たちのヴィジョンから、PEZY Computing・齊藤元章や「全脳アーキテクチャ」の解明を目指す日本の科学者の挑戦まで。さらにマンガや映画、小説を通してAIを読み解いていく。
さる2015年11月21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10回公開講演会」を開催しました。
今回の話し手は、感情の規格化や、pepperの感情エンジンでも使われている「感情マップ」を作ったことでも知られる、東京大学大学院医学研究科の光吉俊二氏でした。
一言で言うと「ぶっ飛んだ天才」です！アーティストとして美大出身の彫刻家、建築家であり、武闘派として空手家、ボクサーでもあり、知識人として医学、工学、数学にも精通。
情報量が多く、とても全てを消化しきれなかったのですが、簡単に今回のお話の概要と面白かった点を主観的にピックアップしてご紹介させて頂きます。（プロフィールや開発までの経緯などは他のメディアに譲りたいと思います。）
１）結論的なこと
まず結論的なことを述べると、光吉さんの開発した感情認識技術「ST」は、すごい技術だと感じました。pepperの「感情」を作ったというだけでもすごいことではありますが、とりわけ日本社会において、医療の面から新たなイノベーションが起きるであろう、とても意義高い技術です。
まさに未来の「心のレントゲン」！
この「心のレントゲン」で何ができるか？
目の前で話している人の感情がわかる。つまり、自然な感情か抑制された感情かなどの本音なのかもわかるということです。また、テレビ越しの音声も解析できるので、ポジショントークかどうかも全て分かってしまうといいます。そして日本の抱える問題であるストレス社会に対しても、声だけでうつ病かどうかを判断できたりと、医療の面でもすでに実用化が進んでいるとのことです。
このように良くも悪くも使用できるこの技術に対して、光吉さんは、音声病態分析技術は医療機器として開発、当然医者でないと使えないし、絶対人事のような人の将来に影響するとこには使わせない。感情認識だけなら大丈夫だろうという風に答えてはいましたが、まるでパンドラの箱を開けてしまったかのようにも思える、驚きの技術です。
2）個人的に面白かった点
医学論文を読破して感情マップを作り上げたというお話や、アメリカへ行った時にたまたま隣に座っていた人がMITの名誉教授で、その縁でMITの教授に就任したという話、すごい技術をいかにバカバカしく使うかが重要だというお話などユニークなお話が盛りだくさんでした。
3）まとめ
イベント後のフリートークタイムでは、ここでは書けない裏話などたくさん聞けてこの時間もとても面白かったです。
「最近幸せだったことは？」という塚本教授からの質問に対して、「アルゴリズムが見つかったこと」という研究者らしい回答から、笑いで世界を幸せにしたいという熱いお気持ちまで伺うことができました。
また、光吉さんは、すべてが数式に見えるといいます。そのため、すぐに仕組みを理解し、アルゴリズムを組んでしまうことができるのだそうです。
イノベーションは大衆が生み出すというように、私は、技術の活用方法こそ重要なポイントであると思います。何はともあれ、この技術が人類にとってこれからも、いい意味で「バカバカしく」、かつ有意義に活用されることを願います。
なお、光吉さんは多数メディアにも取材されており、TEDxTokyo 2015にも出演されている（理性の部分を取り除いたpepperが映画チャピーさながらな映像が見所）ので、そちらも見て頂けるとより人柄が理解できるかと思います。
（報告：細川 亮）
＊プレゼンテーション資料ダウンロード：
さる2015年10月24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9回公開講演会」を開催しました。
今回は市瀬先生の汎用人工知能AGI(Artifucial General Intelligence)のお話を、またブロードタワーさんのご提供により、オレンジジュースやコーヒー、クッキーを頂きながらの講演会となりました。参加者のAGIへの関心も高く、いつも以上の質問が講演後の市瀬先生に寄せられました。
市瀬先生のお話されたテーマはAIではなく”AGI”。その違いは特化されたAIなのか、それともオールマイティのAIなのかです。要するにチェスの対戦ではチェスに勝つための、クイズにはワトソンのような、いわばある目的に特化された人工知能が開発され、ご存知の通りこれまでに大きな成果が上げられてきました。しかし元々人工知能研究者が想定していた人工知能(AI)とは、チェスだろうとクイズだろうとどのような目的にも対応できるAI、つまりgeneralなAIでした。ちなみにこれに対してこれまでの特化型AIはnarrow AIとも呼ばれます。そしてそのようなオールマイティーなAIをベン・ゲーツェル氏が改めてAGIと名付けたわけです(そしてこのAGIの達成こそが、ある意味で技術的特異点であるとも言えます)。このシンギュラリティを語る会の世話人でもある松田卓也先生も、かつての日本語ワープロがPC上で動く一太郎やワードに駆逐された例を挙げ、特化よりも汎用こそが重要と仰られています。今回はそのAGIの概要やこれまでの経緯、そして最近の動向を市瀬先生よりお話いただきました。
個人的に特に興味を持ったのは知識グラフのお話で、AGIを達成するにはそれだけの膨大な知識が必要となるのですが、当然ながらただデータを拾い集めるだけではなくそれらの関連性が重要になってきます。知識グラフはそのための技術で、既にそれは私達が、例えばSiriに何かを尋ねると欲しい情報を提供してくれたり、サファリなどである人物を調べると関連人物も紹介されたりしますが、あれも実はそうした人工知能の技術が使われており、実生活で既にその恩恵に与っているわけです。
他にも現在AGIに向けての様々な手法やアプローチ、オープンソース等が研究開発されているそうです。AGIに手が届きそうなところにまで来ているものの、まだ道半ばにあるようですが、それは十分に期待できそうです。
（報告：水谷雄一）
＊今回はプレゼンテーション資料の公開はありません。
