AIと人の心、AI研究トップランナーの歩み
――東京大学教授・松原仁氏インタビュー（１）
松原仁氏は、1970年代からAI（人工知能）を研究してきた日本のトップランナーである。高度経済成長期にさしかかる日本で、AI 研究者はどういうポジションにあったのか。長い冬の時代の間、いったいどういった思いがAI 研究の道を導いてきたのだろうか。生い立ちから一貫してみえてくるのは、人の心への関心だった。鉄腕アトムの天馬博士に憧れた少年は、いつAIに出会い研究を始めたのか。その歩みはそのまま日本のAIの歴史となっている。
松原 仁（まつばら ひとし）
1959年、東京生まれ。86年、東京大学大学院情報工学博士課程修了。同年、通産省工業技術院電子技術総合研究所（電総研、現在の産業技術総合研究所）入所。現在、東京大学次世代知能科学研究センター（ＡＩセンター）教授、はこだて未来大学特任教授。ロボカップ日本委員会会長、観光情報学会長、人工知能学会長などを歴任。将棋はアマ５段。著書に『AIに心は宿るのか』（集英社）など。
目次
お茶ノ水博士よりも天馬博士に憧れた幼年時代
桐原永叔（以下、桐原） 先生がAIに関心を抱くようになった経緯を伺いたいのですが、いつぐらいからこういった分野を意識されたのか、そして研究の世界に入られるきっかけがあればおきかせください。
松原仁氏（以下、松原。敬称略） 遡れば、幼稚園の時に鉄腕アトムを見たことが原体験としてあります。1963年頃の話です。当時の子供たちはみんな観ていたのですが、まわりで、（アトムの父親代わりをする優しい）お茶ノ水博士ではなく、（狂気めいた天才）天馬博士に惹かれた子供は私だけだったので、そこは変わっていたと思います。
桐原 天馬博士は子供がシンパシーを感じるようなキャラではないですよね？ アトムをつくったはいいけど、人の子のように大きくならないというのでサーカスに売り飛ばしてしまいますし。子供心には恐ろしいほどと思いますが…。
松原 子供心になんてひどい大人だろうと思ったけれども、アトムをつくったこと自体は偉いなと感心もしていたんです。母親が言うには「私は天馬博士のようになりたい」と言っていたそうです（笑）
桐原 天馬博士を科学者、開発者として見ていたんですね。お母様はそんな松原先生をどう思われていたのか気になります（笑） どんなご家庭だったんですか？
松原 ゲーム好きな家庭でした。亡くなった父親が理系のサラリーマンで、麻雀が好きで、家に部下を連れてきてしょっちゅう麻雀をやっていて、父親の膝の上に乗せられて「この赤いの、なあに？」と言って、父の手牌をバラして怒られたのを覚えています（笑） 私も幼稚園のときには麻雀のルールを覚えてしまいました。それと、父親はよくアメリカに出張していたので、科学玩具を私や弟にお土産に買ってきてくれました。小学校に入ったら花札や将棋を覚えて兄弟で熱中していました。それでゲームが好き、理系の学問が好きという下地ができたのかなと思います。その甲斐あってか、弟は松原健二と申しまして、デジタルゲーム業界では私より断然有名で、コーエーやセガの社長を務めていました。
桐原 なるほど、のちのち先生がゲーム研究に取り組まれる原点はそこにあったんですね。そこから理系に進まれたのですね？
松原 いえ、中学の頃には精神分析学の創始者フロイトにハマったりしました。当時ちゃんと理解していたかどうかはわかりませんが、人間には無意識というものがあって、それによって行動が左右されているということに興味を惹かれたんだと思います。人の心というものを科学的な学問の対象にすべきだという考えも芽生えていました。
桐原 お聞きして気付いたのですが、麻雀や花札といったゲームも人の心理に関わるものですし、アトムもロボットか人かの葛藤が描かれたりする。フロイトはそのまま心理ですし。AI研究は人の心と切り離せない。先生の著書『AIに心は宿るのか』にも通底していくお話ですね。
松原 もちろん、当時はAIという言葉は知りませんでした。AIはおろか、ロボットさえもSFのなかの話で、学問としては確立されていない時代です。
AI研究は役に立たない学問の代表格
桐原 AIと出会ったのは大学時代ですか？
松原 ある本を読んで「AI（Artificial Intelligence：人工知能）」という言葉を知り興味を持ったのですが、入学した東京大学にはAIを研究する先生がいませんでした。それで専門が決まる３年時に、設立されたばかりの理学部情報科学科に進みました。でも、「人工知能を研究したい」と抱負を述べたら、ある先生から「そんなあやしげな分野を研究するようなやつは人間のくずだ」と罵倒されてしまいました。AIというのは役に立たない学問の代表格として見られていたので、手を出してはいけないと言われていたのです。ロボット学会ができたのが1983年、AI学会ができたのが1986年です。学会ができるまで正式な学問とは見られていなかったんです。
桐原 今ではそんな時代があったとは、とても想像ができません。そんな状況でも先生は諦めなかったのですね。
松原 当時の理学部にはAIの研究者はいませんでした。大学院でAIを研究しようと工学部にも範囲を広げて調べたたら、唯一、研究案内の最後に「人工知能」と記載していたのが井上博允（ひろちか）先生の研究室でした。井上先生は気鋭のロボット工学者で、マサチューセッツ工科大学（MIT）の留学も経験されていました。私はMITで人工知能を研究していることも知っていました。もっとも、後にうかがったら井上先生ご自身はシラバスに人工知能と書いたのは「気の迷いだ」と言っていましたが。ロボットで有名な先生でしたので、まわりはみんなロボットがやりたくて入ってきていました。私がAI研究志望第１号だったようです。
桐原 大学院時代、AI研究はどのようにされていたんですか？ 独学ということでしょうか？
松原 井上先生は研究室に入った途端に、「私は、ロボットは教えられるけど、AIについては何も教えられない。その代わり、君の研究には口を挟まない」とおっしゃったんですね。それが非常に良かったです。先生になってみるとわかるんですが、理解できないことでも口を挟みたくなって、間違った方向に導いたりして、学生にとっては迷惑このうえないことなんです。
桐原 学生ではAIを研究されている方って他にはいらしたんですか？
松原 AI研究は正式な学問分野として日本に入ってきておらず、ましてや「冬の時代」です。私が大学院に入る４年ほど前に始まっていた人工知能の勉強会「ＡＩＵＥＯ（アイウエオ）」という東大の先輩がつくったAI研究の“秘密結社”みたいなものがありました。
いろんな研究室にAIに興味を持つ学生がいたので、横断的に集まって２週間に一度の割合で勉強会を開いていたんです。自主ゼミですね。もちろん私も所属していました。ちなみにＡＩＵＥＯは「Artificial Intelligence Ultra Eccentric Organization」の略です。“人工知能を研究する超変態集団”ということです（笑）
いち早く画像認識AIに取り組んだ大学院時代
桐原 その頃はやっと第２次AIブームにさしかかるぐらいですよね。その前の第１次AIブームは、日本ではそれほど認知されてなかったんですか？
松原 私が大学に入ったのが1977年、大学院が81年でＡＩＵＥＯ設立は77年頃です。第１次AIブームは1950年代から60年代半ばなので、私の生まれる前後だし、日本にはほとんど入ってこなかったんです。50年代はまだ戦後間もない頃で、今日食べるものに苦労していましたから。日本でAIが話題になったのは、80年代半ばからの２回目のブームのときで、いわゆるエキスパートシステム〈後述〉ですね。その時代に、私をクズ呼ばわりした先生がAIを研究すると言って研究予算をもらっていて、「大人ってすごいなー」と見ていました（笑）
桐原 大学院時代は具体的にはAIの何を研究されていたんでしょうか？
松原 井上先生は何をやってもいいよとは言ったけれど、一つだけ条件があって、「ロボットのAIをやりなさい」と。私は大学に入ってすぐに将棋のプログラムを書きはじめていたのですが、先生は、将棋のAIでは博士号は取れないということをおっしゃりたかったのだと思います。そこで最初に取り組んだのが画像認識だったのです。当時、ハンドアイシステムという関節の角度を指定すると動くというシンプルなロボットがあって、それにカメラを取り付けて、カメラが認識した情報を腕に伝えて積み木を持ち上げるという研究をやっていました。レベルはともかくとして、ルールベースで書いた画像認識AIということでは、世界でも最も早い部類に入ると思います。そのほかにも、家にはコンピュータがなかったので、大学のコンピュータをこっそり使って将棋のプログラムを書いたりしていました（笑）
桐原 すでに画像認識だったんですね。でも画像認識AIというとどうしても現在のディープラーニングで行うものと考えてしまうんですが、ルールベースでの画像認識というのはどういうものなんでしょう？
松原 こういう画像を認識したらこうしなさいという、「if→then」の動きをコンピュータに学習させるというものです。ただしすべての状況をプログラムに書くことはできないので、例外的な状況に対応できないという、いわゆる「フレーム問題」に突き当たりまして、その後、フレーム問題に関する論文をいくつか書きました。
桐原 フレーム問題とはAI研究者のジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズが提起した問題ですよね。AIは有限な情報処理しかできないために、人間のように無限な選択肢を前にすると、それらを無視したりしぼったりすることができない。将棋や囲碁でもプロ棋士は、候補手をある程度しぼって考えていますが、AIはそういうことが得意じゃなかった。数億通りを考えてしまっていた。
エキスパートシステムはなぜ挫折したのか
桐原 第2次AIブームが暗礁に乗り上げたきっかけをエキスパートシステムの限界として論じる本を多く読みましたが、実際のところどうだったんでしょうか？
松原 第2次AIブームで注目されたエキスパートシステムは、さまざまな分野で専門家の知識をコンピュータに記憶させ、AIを用いて問題を解決するという研究が行われました。医者や弁護士や株の売買を行う専門家にインタビューして、頭の中にある知識をしゃべってもらって、それを「if→then」のルールベースに整理するという手法をとっていました。しかしこれだと、意識できる事柄しか抽出できません。人間は無意識のうちに知識を使っているのですが、それをとりだすことができないのです。無意識に使っている知識というのは、実は重要なものが多くて、直感でやっていることが大体当たるからプロと呼ばれるわけです。その直感をエキスパートシステムは取り込むことができないので、致命的な失敗を犯してしまうのです。たとえば、株の売買をAIにやらせて、ブラックマンデーの原因になったとも言われています。
桐原 株式市場は人の心理によって変動するだけにとても難しい分野でしょうね。ロングターム・キャピタル・マネジメント(LTCM)という、ノーベル経済学賞受賞者といったエキスパートを運用チームにした会社が、当時最先端の金融工学理論で株価を予測できるとして膨大な資金を集めましたが、アジア通貨危機を予測できずに結局は破綻したことを思い出します。
松原 医者の持っている知識を医者にしゃべらせて取り出すことは諦めて、医者が治療の際にこういうときにはこういうことをしたという経験だけを記録として全部とってAIに学習させるのがディープラーニングです。医者が意識するしないにかかわらず、やったこと、つまり答えをどんどん与えていくことで、理屈抜きに正解に近づいていくやり方です。ただしこれには膨大なデータが必要になります。
桐原 大きな知識ではなく経験ということですね。解答への集約ではなく、記録の蓄積といいますか。思えば、インターネット上にデータが大量に出回るようになったのと、ディープラーニングの時代がきたのは軌を一にしています。
松原 今、ディープラーニングを用いて競馬を予想するAI技術者も何人かいて、かなり精度が上がっているそうです。血統や成績ももちろんデータとして取り込んでいますが、面白いのは、レース直前の5分前のオッズといったデータもそこに反映させています。これによってかなり勝率が上がっているのだそうです。ルールベースでコンピュータに予想させる方法は昔からありましたが、使いものにならなかった。これに対して、AI予想はインターネット上にある膨大なデータを用いてディープラーニングして、最後の5分でオッズから配当を最適化することで、収益率をアップさせているのです。人間が最後の5分に駆け込み購入することでオッズに歪みが生じることまでAIは見抜いており、AIは予想オッズよりも実勢オッズが高くなったところをチャンスと見て購入判断を下しています。ただし、競馬は25％のテラ銭を取られたうえで、参加者の間でお金の取り合いをしているマイナスサムのゲームですから、どんどん精度がアップして、みんながAI予測で馬券を買うようになると、誰も儲からないことになってしまうでしょう。
桐原 そうですね。競馬予想も人の心理が反映してしまう、自己言及的な予想ですからイタチゴッコになってしまいますよね。ところで、将棋や囲碁などの完全情報ゲームにおいては、すでに人間はAIに勝てなくなっているわけですが、麻雀や花札、ポーカーなどの不完全情報ゲームではどうなんでしょうか？
松原 マイクロソフトの麻雀プログラム「フェニックス」は今や世界のトップレベルまで来ていますね。やはり、インターネットから膨大な牌譜を拾ってくることで、ディープラーニングして統計情報的に正しい打ち方をすることで勝率を上げています。人間は限られた時間のなかで、その時点での手牌から判断しなければならないので、状況を抽象化して捉えてルール化した打ち方しかできませんが、AIは膨大なデータベースから最善手を選択することができます。それでもAIと互角に戦っているということは、逆にトップクラスの人間の経験則もまだまだ捨てたもんではないと言えます。
