「世界モデル」が、今後のAI進化の鍵となるトピックとして注目を集めている。DeepMindやGoogle Brainなども世界モデルの研究に注力し、この技術発展による社会的なインパクトは大きなものになると予想される。日本で早くから世界モデルの研究に着手した東京大学松尾・岩澤研究室の鈴木雅大氏に世界モデルの持つ革新性について聞いた。

取材：2024年8月2日　東京大学松尾・岩澤研究室

 

 

鈴木 雅大（すずき まさひろ）

東京大学大学院工学系研究科 松尾・岩澤研究室 特任助教

2013年北海道大学工学部卒業（学業優秀賞）。2015年北海道大学大学院情報科学研究科修了。2018年東京大学大学院工学系研究科修了，博士（工学）
博士論文：深層学習と生成モデルによるマルチモーダル学習に関する研究（工学系研究科長賞（研究））
2018年東京大学大学院工学系研究科 特任研究員。2020年東京大学大学院工学系研究科 特任助教

https://masa-suzuki.com

研究内容：転移学習，深層生成モデル，マルチモーダル学習，世界モデル

 

 

目次

ディープラーニングを研究したくて松尾研に

人間は階層的に物ごとを認識している

人間の認知をディープラーニングで再現する

 

 

 

 

 

 

世界モデルとは

「外界（世界）から得られる観測情報に基づき外界の構造を学習によって獲得するモデル」。世界モデルが知能のベースにあって、その上に様々な知的な機能が実現できると考える。世界モデルは「子供の知能」にあたり、親から教えられなくても、外界と相互作用して世界がどういうものかを「直感的」に理解する。世界モデルを持つことによって、「予測」と「推論」の2つが実現できるとしている。

松尾・岩澤研究室では世界モデルが真の知能の実現において必要不可欠との観点から、基礎研究だけでなく、知識の体系化を目的とした人材育成のための講義や、実世界での知能の実現を目指したロボット研究を進めている。ロボット研究では、世界モデルのロボティクスへの応用・実装に向けて、お片付けロボットや柔軟物操作などのテストベットの構築など、多様な環境・タスクに適応できる学習手法を開発し、スケール可能なサービスロボットシステムを構築する方法の体系化を目指している。

（以上、松尾・岩澤研究室ホームページより）

 

 

 

ディープラーニングを研究したくて松尾研に

 

桐原永叔（以下──）　鈴木先生は北海道大学のご出身ですね。

 

鈴木雅大氏（以下鈴木）　はい、北海道大学大学院で修士課程まで行って、博士課程から東京大学大学院工学系研究科の松尾研に移りました。

 

──松尾研には全国から学生が集まってくるのですか。

 

鈴木　外部の大学から来ることも多いですね。今、松尾・岩澤研究室という名称ですが、岩澤有祐准教授は元々上智大学出身で、博士課程から私と同じように松尾研に来たという経歴です。

 

──研究室には今何名ぐらいいらっしゃるのですか。

 

鈴木　研究室に所属している学生という意味だと40人ぐらいだと思うんですが、講義や共同研究もけっこう行っていますから、そういった活動に関わる学生やスタッフも合わせると150人以上になります。

 

──そうなんですね。それこそ、AIのイベントや取材では松尾研出身者の方々とよくお会いするので、日本のAI界の総本山のイメージがあります。

 

鈴木　私が入った2015年当時は全然そんな感じではなかったと思います。元々Webのデータマイニングなどを中心にやっていた研究室です。私はディープラーニングがやりたくて入ったんですけど、入った当初はディープラーニングを研究している人はあまり多くはなかったです。

 

──松尾先生のベストセラー『人工知能は人間を超えるか』（角川EPUB選書）の前ですか。

 

鈴木　あの本が刊行された年に入りました。私としては、AIの総本山に入ったという印象はなくて、むしろ機械学習を専門としている研究者の方からは、なんでその研究室を選んだのと聞かれたこともありました。もっと機械学習を専門にやっている著名な研究室は他にもありましたから。