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●現在の計算処理技術がもたらした、人工知能技術の進展

　昔から人工知能の分野には、「モラべックのパラドックス」という問題が知られています。これは、子どもができることほど、コンピュータにやらせるのは難しい、ということです。

　実は、人工知能の研究が始まってから比較的早い１９６０～７０年代に、定理を証明する人工知能であるとか、チェスを打つ、あるいは医療の診断をするような人工知能などは、次々に実現しています。ところが、画像を認識したり積み木を上手に積むといった、子どもでもできるようなことは、一向にできるようにならない。何十年たってもできるようにならない。ということで、これは非常に逆説的である。簡単に思えることほど人工知能にとっては難しいということで、パラドックスだと言われてきたわけです。

　それが、ここ３年ぐらいの間に急速に変わりつつあります。画像認識では人間の精度を上回るぐらいになりましたし、運動の習熟もできるようになってきました。結局そこで何がポイントだったかというと、世の中の森羅万象から、「どういう情報が重要なのか」という、特徴量を取り出すところ、情報を抜き出すところが、実は一番計算量が多く、最も大変だったのです。

　これは、現在ディープラーニングで画像認識する場合にも、最新のＧＰＵのサーバーを使って、これを何台も並列に並べて、何十時間、あるいは時には何千時間も計算し続けて、それによって、ようやく人間と近いところまで学習が進むわけです。つまり、現在のコンピュータの計算量をもって、ようやく可能になってきているということです。

●「特徴量の抽出」は、赤ちゃんの時にやっている

　人間の場合、おそらくこういった特徴量の抽出という作業は、赤ちゃんの時にやっているのではないかと思っています。０～１歳の時に、ただ泣いて寝ているだけかというと、そんなことはなく、非常に重要な学習をしているはずです。おそらくは、先ほどのオートエンコーダのような仕組みによって、自分が次に何を見るのか、何を聞くのかを予測しながら、その予測に寄与するような特徴量を取り出していっている。それを下から次々と積み上げている。こういうことだと思います。

　２歳ぐらいになると、言葉を覚え始めます。お母さんが「猫だ」というと、それが猫であることが分かるようになります。赤ちゃんがそれを猫だと覚え...