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A.I.lab(エー・アイ・ラボ)- 人間の、人間による、人間のための人工知能メディア

人工知能の考察、ディープラーニング、機械学習、各種アルゴリズムなど。

【2016年最新版】人類の未来を描く人工知能のおすすめ映画10選

秋の夜長に人工知能関連の映画はいかがでしょうか。

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人工知能の映画のお話です。

人類の進歩を表す出来事として「バック・トゥ・ザ・フューチャー」の空飛ぶスケボーをどこそこがついに実現などというニュースが注目され、近未来を描く映画の中に登場するモノや仕組みが現実味を帯びてきている今日このごろですが、果たして、人工知能の映画が描く未来は現実となりうるのでしょうか?

ネタバレなしでお届けします。

それではご紹介いたします。

1 - The Terminator(ターミネーター

言わずと知れた「ターミネーターシリーズ」の第一作です。シリーズ作品を通しておもしろいのですが、せっかくなので元祖ターミネータをあげさせていただきました。スカイネットがまさに人工知能です。人々が恐れるシンギュラリティーというのはこういったイメージ類になるのかもしれませんね。

2 - The Matrix(マトリックス

ファンも多いので言わずもがなですが、おもしろいです。アクションやCGにめがいきがちですが、トーマス・アンダーソンがプログラマでありハッカー(ネオ)であるというところもなんだかワクワクします。

3 - A.I. Artificial Intelligenc(エー・アイ)

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巨匠スピルバーグ監督作品ということで、観たことのある方もおおいのではないでしょうか。いわゆる人工知能ロボットを素直に導入していくと近い世界になってしまいそうです。ロボットが人間のようになるのはまだまだ先の話だとはいえ。。

4 - I, Robot(アイ, ロボット)

舞台は2035年。ロボットに破ってはいけないルールを設けることで、保険とするわけだが、ルールは人間が作ったものであって・・・果たしてその行末は!といった感じです。CGのクオリティもいい感じです。

5 - サマーウォーズ

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ここに来て日本アニメを。まぁ、アバターで仮想空間をというのは実現されていますが、もっと発展した仮想空間の話ですね。ハイテクを描くことで、人間の普遍性を描いているような作品でとてもおもしろいです。単純にアニメーションとして幅広く楽しめます。

6 - The Machine(ザ・マシーン)

  • 監督: カラドッグ・ジェームズ
  • キャスト:トビー・スティーヴンス、ケイティ・ロッツ、デニス・ローソンほか
  • 公開: 2014年5月31日(日本)

人間の頭脳を移植して・・という話ですね。倫理観に訴えかける映画かもしれません。

7 - Transcendence(トランセンデンス)

好きな人が人工知能によって永遠に生かされたら。果たしてそれは永遠の愛なのか?といった感じです。ある意味暴走はしますが、世界を滅ぼすというよりは一人の人間のアイデンティティーを描いたような映画です。人間には制限があるから幸せなのかもしれない・・と考えさせられてしまいます。

8 - her(ハー)/ 世界でひとつの彼女

結構話題になりましたね。(界隈では・・)AppleのSiriが進化するとこんな感じかなという人工知能のお話ですね。人間の欲をなんでも満たしてくれる人工知能という存在と人間ならではの感情のすれ違いというところで、おもしろさがあります。

9 - Automata(オートマタ)

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ロボットが日常的にいる世界がデフォルトで、ちょっと先の未来を想像させてくれます。ロボットが高度化し、感情を持った場合にどうなるか。ロボットとわかっていながら、時より見せる反応が「あ、人間ぽい」って思ったり、細かい描写がされていてドキッとします。

10 - Ex Machina(エクス・マキナ

人間に限りなく近いロボットの話といえますかね。こちらもやはり、人間の本質を炙り出そうとしている作品ではないかと思います。私たちの認識しているのは機械の延長であるというのが今の多くの人々の印象だと思いますが、たとえば見た目が人間と全く同じだったら、と考えると、人間として生きていけてしまうのではないか。。と妄想してしまいます。先進的な描写でおもしろい映画です。

あとがき

どの映画も「人間である理由は?」「人間らしさとは?」「100年後人間はどうなる?」といった芯にあたる部分への問いかけをしているようです。

映画の一部は必ず現実になると思います。未来をうまく生きていくために、人工知能の映画を観ておくと、いろいろと受け入れやすくなるのかもしれませんね。

さて、人工知能と直線的につながるわけではないのですが、人工知能を理解するために数学を勉強しはじめた私を含むそんな方々は興味深いであろう気になっている映画を一つピックアップさせていただきます。数学がテーマになっているようで、とてもおもしろそうです。2016年10月22日より全国公開ということで、見に行かなくては!

kiseki-sushiki.jp 

では、良い秋をお過ごしください。

TensorFlowやCaffeだけじゃない、C言語で書かれたニューラルネットフレームワーク「darknet」ではじめる軽やかな人工知能開発

これからディープラーニングを用いたプロダクトを開発するあなたは、どのようにしてプロダクトを開発するのでしょうか。フルスクラッチ?あるいはフレームワーク?おそらく多くの人はフレームワークを使うことになるでしょう。

GoogleのTensorFlow、Preferred NetworksのChainer、BVLCのCaffe、多くはいづれかの有名なフレームワークを採用することと思います。

さて、そんな中、今回ご紹介したい"すごい"フレームワークは「darknet」という名前です。

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http://pjreddie.com/darknet/

darknetはCで書かれたニューラルネットワークフレームワークで、最大の特徴は学習済みのデータとニューラルネットワークアルゴリズムがセットになっている点です。

つまり、簡単な人工知能の実験を行うためにわざわざデータセットを探してきて、学習させて・・・ということがいらないため、とても簡単に機能を試すことができるのです。

それに加えてCで書かれているため、高速に動作し、デフォルトCPUに対応しています。つまり、ハード的な課題もいったんおいておいていろいろと検証ができるわけです。もちろんGPUでの動作も可能です。GPUの場合はMakefieに「GPU=1」と記述するだけの簡単仕様であることも魅力的です。

Cで書いてあるというだけで一見ミニマリストのためのニッチなフレームワークにも見えますが、必要十分な機能がつまっていて、コードを読めば、何が行われているのかわかりやすいとてもシンプルな構成なので、入門用のフレームワークとして使用しても良いと思います。

darknetで動作させるニューラルネットワークアルゴリズムYOLOというアルゴリズムで、darknetの作者であるJoseph Redmonが作ったアルゴリズムでもあります。

何ができる?

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いろいろできます

このフレームワークは他のフレームワークと同様にニューラルネットワークという人間の脳を模したプロセス構造を提供するものなので、さまざまな用途に応用できます。

画像認識

例えば、画像に写っている物体が何であるのかを認識することができます。そこに写っているのが猫なのか、コーヒーなのか、そういった具合です。Facebookなどで馴染み深い顔認識なんかもこの技術が応用されています。

画像生成

たとえば、自分で書いた落書きを「ピカソ風にして」とすれば、ピカソ風の落書きが完成する。要するに、元の作品の特徴をあぶり出し、その特徴をフィルターとして画像加工したりすることができる。例えば、Instagramのフィルター機能などをイメージしてもらえるとわかりやすいのではないだろうか。

文章生成

人間で言えば思考回路に当たるフレームワークなので、画像だけにとどまりません。たとえば、文章を自動で生成することだって可能です。例えば、夏休みの作文を「村上春樹みたいにして」とすれば、情景が鮮明に浮かぶドキッとする展開の作文にしてくれるかもしれません。

ゲーム学習

ゲームの学習だってできます。スーパーマリオのようなゲームから、リアルなところでいえばAlphaGoでおなじみの囲碁などの学習だって可能です。

以上のような用途から、プロダクトを想像してもおもしろいですね。つまり、既存のアイディアにさらなる機能を追加し、自動化したり便利にしたりといった用途で、幅広い応用がききます。これはディープラーニング含むニューラルネットワークフレームワークに共通して言えることですが、あらためてその可能性を感じてみていただきたいところです。

おそらく、世の中に出回っている「人工知能搭載」は幅広く、実際に人工知能と言える機能が搭載されているものはまだまだ少ないと思いますが、こうしたシンプルなフレームワークが普及していくことで、人工知能はより一般化していくことでしょう。

たとえば、Wordpressユーザーの増加のような現象で、シンプルに応用できるオープンソースフレームワークが普及することで、日常の中に溶け込んでいくといったイメージです。

darknetがそうなるかは別として、これからも様々なフレームワークが出てくることが予想できます。あるいはディープラーニングを超えるアルゴリズムがポっと出てくることだってありえます。

とは言え、まずはすべてのフレームワークを軽く触ってみるというフットワークの軽さがエンジニアには求められるのかもしれません。新しい技術だからこそネットの情報に惑わされず、アルゴリズムを理解した上で活用していくことがより正確なフレームワーク選択の判断となりそうです。

今日は密かに注目されている「darknet」をご紹介しました。

人工知能のプログラムは個性や人格を持つのか?人工知能の性質から導き出す人間の本質とは?

人工知能はしばしば人間の代替機能として扱われます。それによって、様々な職が奪われるといったことや、人間を脅かす存在になるのではないかということがシンギュラリティーという定義によって議論されています。

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人工知能はみんな同じ?

果たして、人工知能が10年後、20年後、あるいは100年後にどのような立ち位置になっているのか、人工知能というものの特性を整理して、理解していきましょう。

人工知能に個性や人格はやどるのか?

この問いに関しては、「個性」と「人格」をどう定義するかによっても捉え方が変化してしまいますので、ここでは一般的であると思われる以下の定義に従って、検証していきたいと思います。

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人工知能に「らしさ」はあるのか?
個性の定義
  • らしさ」を形成する振る舞い
  • 複数の人の間の差異
  • その人特有の性質
人格の定義
  • 思考プロセスの固有な特性
  • 一貫した倫理観をもった特性

さて、本題です。

まず人工知能は個性を持つのか?から検証していきましょう。一般的な表現に言い換えれば、人工知能に「らしさ」「っぽさ」「パーソナリティ」は宿るのかということです。例として、人工知能プログラムが搭載されたロボットA(以下、PA)とB(以下、PB)というものを仮に思い浮かべてみてください。

PAとPBはどちらも旅館で接客をするロボットとしましょう。PAとPBは互いに違うゴールを正解だとプログラミングされています。

PAは顧客をより正確に、早くご案内することを重視します。PBは顧客の笑顔の回数を最大化することを重視します。

きっと、PAは余計な小話なんかせず、的確な案内によって、顧客を部屋へ案内し、定刻通りに夕食を用意し、朝起こしてほしいと言われれば、定時に確実に起こしにきてくれることでしょう。

一方、PBは途中でウンチクや冗談を交えつつ、会話を重ねて、顧客の好みなどを学習し、サプライズで誕生日の演出をしたり、なるべく音がしないように、ゆっくりと移動をしたりするはずです。

この2名(?)の登場人物を想像すると、もう想像がつくと思います。

わたしたちが一般的に「個性」と言っている性質は宿るという結論です。

ただ、例外はあります。仮に全く同じ環境で学習を行い、全く同じシチュエーションで実験を行った場合PAとPBに「個性」はなくなります。

ここが人間との違いですね。人間には「好奇心」や「衝動」といった感情があり、同じ環境であっても、同じシチュエーションであっても違う行動を取ることでしょう。

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人工知能に「あなたは人格者ですね」という人は現れる?

次に人格です。

同じく旅館で働くPAとPBに手伝ってもらいましょう。

仮にPAとPBが人だった場合、PAは「仕事がすごくデキる人」PBは「あたたかくてユーモアのある人」と認識される傾向にあると思います。

人格の定義とした「固有」のというのは、複数存在しない「唯一」という意味合いが強いというのが一般的な解釈かと思いますので、その固有性が世界に唯一であるかという視点でみていきます。

まず、人工知能の倫理観はいつも同じです。より正しい答えを導き出すということです。つまり、そこに唯一という表現はあてはまりません。また、思考プロセスという意味では、アルゴリズム毎の差異という意味では固有になりえますが、本質的には思考プロセスは同じであるものが多くなるはずです。それは、ディープラーニング(深層学習)など、より使えるフレームワークを元にプログラマーが開発する傾向にあるからです。実用的なプログラミングを行う際のフレームワークというのはいつだって多様性が低く、少数の選択肢に集約されていきます。

話を戻しましょう。倫理観も思考プロセスも(ほぼ)同じになるということは、定義と当てはめると人格は宿らないという結論に達します。

ただし、きっとそのPAとPBに初めて会って、その後一生PAとPBに会うことがなければきっと人はPAとPBに「人格」のようなものを感じるはずです。比較対象がないためです。存在するすべての人工知能ロボットのなかでは人格と呼べるような振る舞いはなくなるというのが一旦の結論です。

そう考えると、人間の認識能力というのはなかなかあやふやなのかもしれませんね。

導き出す人間の本質

上記の例を頭に浮かべながら読み進めると、きっと気づくと思います。

人間が言う人間の個性や人格というのは「思いつき」「気分」「好奇心」「理不尽さ」「特に意味のない行動」「それぞれの持つ正解の定義」などが複雑に混ざり合って、形成されているのです。

つまり、「お前バカだなーw」「本当に◯子って不器用だよね」といった、人工知能には通ることのない道を歩むということが人間の特性を生むのではないでしょうか。

つまり、非効率で馬鹿げていて、突発的で遠回りなところということですね。

例えば、男女関係において、「大好きな人」というのは1人だったりして、たくさんの異性がいるのにも関わらず、1人を追いかけてしまったりします。仮に、生物としての子孫繁栄というミッションに重きをおいていた場合、それはとても非効率です。

同時に何人かにアプローチして、関係を築いたほうが結ばれる確率は高くなるに決まっています。なのに、そうしないのが人間らしさ、人間らしい倫理観なのかもしれません。

人工知能がそうした微妙な欠陥を認識して、演出をするようになれば、細胞などの外見構造を除けば人間と言える日も来るかもしれませんが、ただし、もはや存在価値があまりないと思うので、それは誰も作り出さないのではないかと思います。

不器用で馬鹿げていて、非効率、それが人間。

そんな無意味に思えるような振る舞いをすることが人間であり、人が人を愛する一つの理由になっているような気さえしてきます。「あの人は完璧だ!」という人だって実は完璧ではないのです。そう、人工知能に比べればね!

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定義できないものを人間は大事にすべき?

以上、脳内旅行ということで人工知能と人間の未来について思考を巡らせ、楽しんでみてください。

このような、予測混じりの無意味そうな記事も、人間らしさかもしれませんね、

都合よくまとめた感は否めませんが、少し面白かったらはてなスターでも、はてブでもしてやってください。ではでは。