Really Intelligent Agent

IntelのOpenVINO、OpenCVのデモを見ていて思ったのは、学習済みで新たに学習の必要がないAIって、単なるライブラリに過ぎないよねー、という(いわば当たり前の)ことだった。AIはバズワードにはならず、常識として既存のアプリの中に溶け込んでいっている。

AIの一つの用途は現状認識の高度化だった。つまり、画像に人物が映っているかどうか、それが誰か、などだ。そこから何をするかはまた別の話である(そこにAIがいることもあるしいないこともある)。これだけにAIを使っても、そこそこ業務改革は続くだろう。しかしこれではちょっともったいない。

優秀な社員とそうでない社員の一つの違いは、気付きとおせっかいだ。言われたことを忠実にこなすだけでは、まだ一流ではない。顧客(上長、仕事の指示者)の意図を見抜き、与えられた情報をより詳細に見て、より高度なことができることが、一流の条件だろう。

これには二つの側面がある。まず気付き。例えば、「怪しい人物を見つけて通報する」というシステムがあったとする。この「怪しい」の定義は、学習済みAIには既に与えられている。しかしその定義は、当然プログラマや学習結果のレベルに依存していて、精度も固定されている。

これに対し、例えば別の目的のAIの学習結果を突き合わせて精度を上げることが考えられたとしよう。例えば病院のAIと突き合わせて、具合の悪い人や特定の性癖の人を除くようにすれば精度が上がるだろう。

これは、学習済みAIにおいては、開発元が思いついてプログラミングし直す、学習し直すことによってのみ実現できる。しかしAIに最初からその機能があれば嬉しいはずだ。

もう一つのおせっかいも同じだ。上の例で言えば、目的は怪しい人の抽出なのだが、具合が悪い人は別の意味で抽出すべきだろう。その時、新たに抽出時の属性を増やす必要がある。「指名手配」「スリ」「痴漢」等の他に、「具合が悪い」を付け加える、という具合だ。

しかし、通報先が誰かによっては、その判断は「余計なお世話」にもなり得る。単純に「これをしてやれば、より良い結果になる」とは限らない。これもAIが判断してくれたら嬉しいだろう。

こういった「高度なこと」をするためには、「業務に必要なデータ」以外のデータまで入力する必要がある。そして命令も、「その意図」まで入力しなければ判断できない。これは、単純なプログラムライブラリやファンクションではそもそも不可能だ。

ではその情報はどこから取ってくるべきなのだろう。与えられた画像データから認識できる情報はいろいろあるが、それだけで足りるとは限らない。人間が仕事をする場合には、この手法は主に二つある。

ひとつは、その人がその指示を受ける以前に行ってきたあらゆる業務や、それに限らない一般的な知識や体験の全てである。そしてもうひとつは、まだ知らない知識や興味に対してアクティブに動く、つまり調べることだ。

そのためには当然、権限や記憶を豊富に与えてやらなければならないし、一方でその情報の扱いについては配慮が必要である。人間なら「常識」「学習」「地頭」などがあるけれども、今のAIにはないから、アーキテクチャから構築してやらなければならない。

例えば単純にプログラムしてしまうと、際限なく学習を始めて破綻したり、セキュリティ上の問題を引き起こしてしまうかも知れない。叛乱する人工知能にだってなりかねない。抑制の方法含め、色々考えなければならないはずだ。

今でも知的エージェント(Intelligent Agent)という言葉はあるらしいが、上の概念にはまだ届いていない。そこまでできたAIを目指すのは当然だが、一方で叛乱の恐ろしさも現実味を増すわけだ。まだぜんぜん先は分からないけれども、見たい気と見たくない気と、両方の感情が葛藤している。

ファクトチェッカー

ある意見に対して賛成か反対か、各々の立場での論点整理をするAIというものが存在する。

http://www.hitachihyoron.com/jp/archive/2010s/2016/04/08/index.html?WT.mc_id=ksearch_1604_13

これと同じように、ある短い文書(例えば「南京大虐殺はなかった」という主張)に対し、それが本当のことかどうかを全て自動でチェックする、ファクトチェッカーのようなものが作れないだろうか。

意見に対する賛成反対というのより難しいのは、根拠となる文書の信頼度を測ることだ。人気はGoogleエンジンなどでも使われているが、人気が有るからといって正しい情報とは限らない。むしろフェイクニュースの方が早く広まるという論文もある。従って、別の仕掛けが必要である。

方法は幾つか考えられるだろうが、大まかな方向性は二つだろう。ひとつは、「信頼できる人の発言は信頼できる」というもの。信頼できるとされている人の多くが支持しているなら本当だろう、という考え方だ。もうひとつは、発言の中身の論理的整合性をチェックするもの。例えば根拠を探し、その根拠が正しいかを検証する。複数の発言の間に矛盾が無いかどうかをチェックするというものだ。

これらはどちらか一方ではなく、両方が切磋琢磨しながら、場合によっては相互に連携しながら精度を上げていく方向性に向かうのだと思う。例えば前者ならどうやって信頼できる人を評価するのか、後者は正に文章の意味を理解しなければならないし、根拠にも根拠が、と永遠にいたちごっこが続くかもしれない。

ここにも一つアイデアはある。結果に対する機械学習ではなく、手法に対する機械学習を積み上げるのだ。つまり、色々な手法を強化学習で試していくのである。

残念ながらゲームのような明確なゴールを自動で示すことができないので、ここは人間が判断してやる必要があるのだが、「この問題にその論拠では不足だ」「少ない論拠でよくここまで出せた、すばらしい」といったアナログな点数を付けてやる。

そうすると、例えば物理学が得意なファクトチェッカーとか、政治家の発言について得意なファクトチェッカーとかが出来上がっていくかもしれない。少々間違っていたとしても論拠が提示されれば読者が判断し、点数を加味してやるとか、方法はいろいろと考えられる。

なぜ三つ折にしないのか

折りたたみ式のスマホが何社かから出ているが、何れも不満である。

外折のものは両面がディスプレイになってしまい、扱いにくい。内折のものは閉じた状態では使えないから、更に補助ディスプレイがついているが、これがサブディスプレイの扱いで小さく、使いにくそうだ。また、何れも縦横比が正方形に近い。広げたときの面積も、まだ狭い。

外折と内折を組み合わせた三つ折なら、この両方を一度に解決できる。例えば左を外折として閉じた状態でのディスプレイとして、真ん中と右を内折にすればよい。折りたたみとしての技術に変わりはないし、これなら横長にできるし、折りたたんだときに細長くなり過ぎることもない。10型近くにまで大きくできる望みもある。

折りたたんだときの厚みは多少増えそうだが、それでも今の3倍ということはないだろう。何とかポケットに収まると思うし、これは技術の進歩が解決してくれるはずだ。

三つ折の登場を切に願う。

家庭用フリーズドライ機みたび

「家庭用フリーズドライ機再び 」を書いたとき、なぜ思いつかなかったのだろう、とちょっと後悔してしまったのが、容器の話だ。

前回は、真空パック用の使い捨て容器を提案した。しかしこれではランニングコストはそれなりに掛かる。常温で保管できるとしても、不定形の袋では保管が難しいなどもあるだろう。

今回の提案では、家庭用の保存容器として、例えばジップロックコンテナーがそのまま使える。パッキンなどの完全密封は不要で、市販のものなら何でもよい。エージレスは引き続き必要となる。これで上手くいくはずだ。

使い方は簡単だ。フリーズドライした食品をコンテナーに入れ、エージレスを入れ、ふたをする。これだけだ。取り出す時には雑菌の付着を避けるために手を洗って、あるいはトングや菜ばしなどを使うように気をつけるが、外気にさらされることは気にしなくて良い。常温で保管できるので、ストック棚に積み上げていてよい。水戻しはそのまま容器に水を入れて待つだけでよいし、前回提案のように家庭用真空パック器 真空パックん plusのマリネ機能を使えば素早く戻せる。

なぜこれで上手くいくのか。前回の議論で、容器にはガスバリア性が必要だ、と言った。普通の袋では酸素を透過するので、ナイロンが素材に使われていなければならない、とも説明した。だが、この場合は必要ない。ガスバリア性は不要、密閉も不要だ。なぜか。
真空パックの場合、当然内部の気圧は低くなるので、外気にさらされた場合にガスバリア性がないと、空気が入り込んでしまう。しかしこのような定形の容器の場合、内部の気圧は外部と変わりない。エージレスによって酸素が減ると若干入ってくるが、その中の酸素もエージレスによって吸収されるから、結局、中の気圧は外と釣り合って落ち着き、しかも自然に中は窒素で満たされるのだ。

容器は洗って再利用可能になる。メーカーも素材も、好きな形も選び放題だ。ランニングコストはほぼエージレスのみとなり、容器を積み重ねても崩れないから、市販の棚も使い放題だ。

どうだろう。ここまでくると、俄然使いたくなってくるのではないだろうか？家庭用フリーズドライ機の登場を切に願う。

AI-OSの機能

以前「OS-AI、APP-AI 」などでも少し議論したが、OSが全てAIになるとしたらどんなものになるのだろう。

OSというからには、目的別のプログラムを切り替える役割を持つべきなのだが、これは旧来のOSの考え方だ。AIの場合、ファイル・ロード・実行といった概念そのものから考え直す必要がある。

結局これは「汎用人工知能」(AGI)と言っても良いのかもしれない。ただ、少なくともその初期においては、全知全能の神ではないし、提供者によって異なるAIを使い分ける(そして料金が掛かる)ようなモデルになるはずだ。つまり、やはり買い切りや月額サービスとしてのXX-AIがあって、その使用権を買うということになる。

しかし、それがデスクトップのアイコンになって、タッチすると起動する、というのであれば、従来のOSでも良いことになってしまう。OSがAI化するのであれば、その主なインターフェースはOSが担い、共通部分はOSが処理する、というのでないとおかしい。

AIに関して言うと、チャットや音声が主なI/Fになるというのはかなり確度が高い未来だ。そこには「その人が何を求めているのかを解釈する」という機能が入って然るべきである。これはXX-AIではなく、OSの機能であるべきだろう。

また、この時代には、アプリケーションを完全に切り替えるのではなく、各々のAIが協調して欲しいと思うはずだ。例えば業界によって使い方が異なる、単語としては同じ言葉をどう解釈するのか。それは文脈によるべきであり、複数のXX-AIに丸投げして一番確度の高いものを採用するとか、文脈からある程度絞り込んで答えさせるような仕掛けが必要だ。また、あるAIからの答えを別のAIに繋ぐ、といったことも必要になる。これもOSの役目だろう。

更には、話者が誰かによって対応を変えるというのもOSの仕事だ。子供に成人指定の言葉を返さないようにする、適切な言語を選ぶ、知的レベルによって説明を変える、許された権限の中で答えるというのも、OSの仕事だ。当然、話者認識も必要になる。

XX-AIからの出力を、そのままユーザに見せるということもないと思う。例えば言語だ。OSの機能に期待して、サービスからの出力は中間言語に留め、表現に関してはOSが工夫すべきではないか。例えばユーザが歩行中なら全て音声にすべきだし、一緒に聞いているイギリス人がいたら英語で返す、ディスプレイの大小によって表示を変える、などは、今やOSの仕事ではないかと思う。

これらにはもちろん仕様決めが必要だが、お互いがAIであれば、これは緩いものになっていくかもしれない。旧来のようにAPIをきっちり決めなくても、自然言語でまずやり取りする、といったようなスペックになるのだとすると、これはこれで面白そうである。

イージーファブラボ

以前、「組立工場コンテナ」というのを考えた。また、「最後に完成するデリバリー」というのも考えた。これらは規模や粒度が違うだけで、基本的な考え方は一緒だ。完成品を買ってくるのではなく、部品や材料だけ買ってきて、完成させるのは自宅で、あるいは自宅近くで、という発想だ。

組立工場コンテナと最後に完成するデリバリーの中間に当たるものとして考えたのが、題記のイージーファブラボである。前者がある程度大きい造作物、例えば家具や服、靴を考えていたのに対し、これは中間的な大きさのものを作る。

ここに相当するのは、カトラリー、消耗品パーツ、文具、台所用品などだ。何とか手で持って帰れる程度の大きさで、そんなに頻度はないがそこそこ買い換える、あるいは気分で使い分けるようなものになる。

現在でもファブラボは存在しているが、どちらかといえばマニアックな存在に留まっている。その原因は、「機械だけ置いておいて自由に使わせる」という発想だからだ。もっと素人に軸を置いて、「こんなものが作れる、カスタマイズできる」という発想、つまり機材は全てスタッフが操作し、ユーザは組み立てるだけとか持ち帰るだけ、というコンセプトにしてはどうかと思う。

これを大型ショッピングモールの一角に設置するとした場合に考えられるモデルとして、基本的はごく少数のモデルを展示し、カスタマイズの範囲を合わせて提示する、場合によっては計測する、といったものが考えられる。

1. 手持ちの棚の大きさに合わせた引き出しや、埃避けのショーケース。あらかじめスマホのソフトで置く予定の場所を撮影すれば、サイズを自動計測してくれる。
2. 同じサイズの食器の一枚が欠けたとき、同じサイズ同じ色の食器を作ってくれる。あるいは、あちこち見て回るのではなく、サイズと色と形から、一発で欲しい食器を選ぶ。
3. 欠けたパーツや消耗品の型番が分かれば、それを入力するだけでその場で作ってくれる。あるいは、例えば掃除機は付属品なしで買い、欲しくなったらその都度作ってもらう。スマホのカバーを、手持ちの写真を入れて作ってもらう。
4. ペンダントや髪飾りなどを、探し回るのではなく最初からカスタムで作ってもらう。

こんな感じから始めて、対応できる品数を少しずつ増やしてやる。そんなチェーン店ができたら、と思うと、なかなか興味深い。

一対一リモコン

リモコンのスマート化で気に入らないのは、常時電源供給が必要なリモコンを一つ、目立つところにデンと置かなければならない、ということだ。そこからあらゆる機器が見渡せるところなんてそうはないし、もしあっても目だって、邪魔でしょうがない。ケーブルを引っ掛けるのも心配だ。

そうではなく、電池で動き、できれば太陽電池などで一度設置したら触る必要すらなく、機器毎にすぐ近くに置く、つまり複数設置する、という形にして欲しい。

これはさして難しくないはずだ。通信には低消費電力の規格があるし、赤外線の消費電力はわずかである。機器毎に設置すれば、一つ当たりの稼働時間は少ないはずだ。

問題は大きさと価格であろうが、むしろ大量に作った方が価格は下がるのではないか。多くの家庭では、①AV機器②テレビ③照明④エアコン、の四つがあれば良いと思うので、4つのセットにしてもらう。これならそれほど高くはなるまい。

中央サーバのような機器は必要だが、これはリモコンのどれか一つが対応すればよい。電源が取れるところにある一つをそれにして、後は全部子機にする。もちろんスマホで操作する。

このくらいなら大した開発もせずにできると思うのだが、どこか作ってくれないだろうか。