これが解決されればビジネスが変わる。最新AI研究トレンド７選

＜なぜ「説明可能なAI」の研究が今もっともホットなのか、コピペができなくなるとどうして市場が広がるのか、騙すAIと見破るAIとは何か。わかりやすく解説＞

AI新聞からの転載

未来予測として定評のある米Future Today Instituteが出した2018 Tech Trends Reportは、AIビジネスに関する話題が中心になっているのだが、その中でAIの技術的なトレンドにも言及している。僕自身、技術的なことはあまり分からないので、株式会社エクサウィザーズの執行役員で、理化学研究所 革新知能統合研究センター (AIP) 客員研究員でもある遠藤太一郎さんに詳しく教えてもらうことにした。

とりあえずFuture Today Instituteが挙げるAIの技術トレンドの中でも、僕が個人的に気になった７つのトレンドについて、詳しく話を聞いた。

説明可能なAI

──AIって中身がブラックボックスなので、活用できないビジネス領域がある、という話を耳にしたことがあります。具体的にはどういうことですか？

遠藤　例えば、ローンの審査にAIを使うべきかどうか、という問題があります。担当者である人間が判断するのなら、お金を貸せないと判断した場合、なぜ貸せないのかを顧客に説明できます。お金を借りるほうの顧客も、貸してもらえないのなら、なぜ貸してもらえないかを聞いてみたいですよね。

──それはそうですね。

遠藤　でも今のAIにローンの可否を判断してもらうと、可否の判断はできるんだけど、人間が途中の計算式を見ても、なぜAIがその判断を下したのかがまったく分からないんです。

──なるほど。例えば画像認識のディープラーニングの途中の隠れ層と呼ばれる部分のデータを見ても、なぜコンピューターがそういう計算をしているのか人間にはまったく理解できないですものね。でもその画像が何なのか、最終的には正解を弾き出してくるので、まあいいか、ってなる。画像認識ならそれでよくても、ローンの可否なら判断理由を知りたいですよね。

遠藤　なので、「説明可能なAI」って、今もっともホットな研究領域になってるわけです。世界的な人工知能の学会Neural Information Processing Systems (NIPS)などでも話題になってますね。

──どの程度、判断基準を説明できるようになってきているのですか？

遠藤　いや、まだまだって感じです。ただ幾つかおもしろい手法が出て来ています。例えばLIMEと呼ばれる手法などでは、複雑なモデルを線形モデルで説明することができます。線形モデルにすれば、どの項目が効いてAIが答えを出したのか、直感的に理解が可能になります。こうした手法の精度が上がれば、これまでAIの導入に二の足を踏んでいた企業などが、一挙に導入に踏み切る可能性がありますね。

──なるほど、さらにAIの普及に拍車がかかるわけですね。

データ改ざん問題

遠藤　ご存知のように、AIってデータがすべてです。どれだけアルゴリズムが優れていても、間違ったデータを入力すれば、間違った答えが出力される。データが改ざんされれば、すべてが水の泡。改ざんされないデータの保管、送信方法が重要になるわけです。湯川さんもAI新聞で取り上げることが増えているブロックチェーンなどの技術で解決できるかもしれないですね。

──そうですね。これまでのインターネット上のデジタルデータって、コピーも上書きも簡単にできました。なので勝手にコピーされたり書き換えされたら困るようなデータを取り扱うビジネスって、まだまだデジタル化されていないものが多い。もし勝手にデータをコピー、改ざんができないような仕組みができれば、もっと多くのビジネス領域がデジタル化され、AIの進化の恩恵を享受できるようになりそうですね。