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17本の記事

このトピックスでは、AI技術に関する論文を一般向けに分かりやすく解説し、未来を生き抜く知識を提供します。

筑波大学准教授/株式会社ブランクスペースCTO

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「ノイズ」が協力的なチームをつくる鍵となる

全体に公開・2024/01/09

ビジネス環境において、協力は成功への鍵だ。だが、個々の利益とチーム全体の利益の間にはしばしばジレンマが生じる。自己の欲求を満たす行動が、チームや組織全体に対して非協力的な結果をもたらすことがある。この記事では、そうした社会的ジレンマを乗り越え、ビジネス環境で協力を促進するための「ノイズを導入する」という戦略について、最新の研究成果をもとに探る。囚人のジレンマ協力的なコミュニティやチーム関係を構築する方法を考える際、参考になるのが「囚人のジレンマ」という概念だ。この概念は、個々が自分にとって最も良いと考える選択をすることが、集団全体にとって最悪の結果をもたらす可能性がある状況を示している。たとえば、2人の犯罪者が別々に尋問される場面を想像してみよう。もし一方が相手を裏切れば、裏切った側は軽い罪になるが、両者が裏切れば、二人とも重い刑に処される。一方で、共に黙秘すれば（協力すれば）、双方にとって軽い罪になる。このように、個人が自己利益を最大化しようとすると、結果的には全体として不利益に陥る可能性があることを、囚人のジレンマは示してくれる。

生成AIパラドックス：生成AIが抱える自分の制作物を「理解」できないという矛盾

全体に公開・2023/11/29

「自分でつくれないものは、本当に理解しているとはいえない」（What I cannot create, I do not understand）これは物理学者リチャード・ファインマンの黒板に残されていた最期のメッセージである。自分で作り出すことができたときにはじめて深く理解することができる、というファインマンの理論物理学者としての経験からの言葉である。どの業界であっても、このファインマンの言葉に同意する人は多いだろう。たとえば、プログラミングひとつをとっても、アルゴリズムの説明を読んでその概念を理解するというレベルと、プログラミングを通してコードがどのように機能するかを体験するという過程を経た理解とは、その理解度に圧倒的な差がある。

「多様な意見」が大切なのは、LLMも人間も同じであるという研究のお話

全体に公開・2023/10/23

人間はひとりで生きているわけではなく、社会の中で他人や生物とのつながりの中で生きている。そのつながりを通して知識を獲得している。 ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が急成長し、人間が作るような文章を生成する能力や推論する能力を示しているが、現在のLLMは、ハルシネーション（Hallucination：幻覚）と呼ばれる事実とは異なる回答や文脈とは関係の無い回答をすることがある。そこで、LLMにより”深い”言語理解をさせるために、人間と同様に集団で推論させるとどうなるか、という実験結果が報告された。浙江大学とシンガポール国⽴⼤学の研究グループによる成果だ。　実験では、LLMを搭載した複数のエージェント（LLMエージェント）がシミュレーションされた「社会」の中で協働する。個々のエージェントの性能を単体で向上させようとするのではなく、協力を通じて創発的な知能を実現できないか、という試みだ。

Social Simulacra: 生成エージェントによるソーシャルシミュレーションの実現

全体に公開・2023/10/10

大規模言語モデルを搭載したAIキャラクターが人間のような振る舞いを示す研究「Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior」が、今年（2023年）の4月に発表された。研究界隈では話題を集めているが、それに先立ち、エージェントを使った「Social Simulacra」の研究成果も報告されている。コミュニティマネージメントという観点から非常に興味深い試みだ。「Simulacra（シミュラクラ）」とは、模倣や模造を意味する言葉である。Social Simulacraとは、社会的な振る舞いの模倣を意味する。 SNSなどのツールを使って、何かを議論するコミュニティをつくるとき、課題となるのが、どのようなテーマやルールを決定すれば良いかだ。たとえば、コミュニケーションアプリのDiscordでは、コミュニティごとにテーマや目的を設定し、メンバーが従うべきルールを設定する必要がある。

ChatGPTにできないことは何か？ー ALIFE（人工生命）が再注目される理由

全体に公開・2023/09/15

今年7月に「ALIFE（人工生命）」の国際会議が行われた。ChatGPTのようばAI技術の進化と限界、特に「身体性」の議論が盛んだ。そんな中で、次の記事にあるように、ALIFEの注目が高まっている。その背景について、少し深掘りしてみる。 ALIFE（人工生命）とは？ ALIFE（Artificial Life, 人工生命）は、文字通り「人工的に作られた生命」のこと。生命の本質を探る研究の一部として、ALIFEは「生命とは何か？」という問いを追求している。『つくってなんぼ』の人工知能と同じく、作り出そうとすることで知能や生命の本質を理解しようとするアプローチをとっている（構成論的アプローチという）。人工知能が誕生した1956年のダートマス会議と同時期、サイバネティクスという運動が始まり、ALIFEの発端となった。

教養としてのAI講義：対話に特化したChatGPT

全体に公開・2023/08/24

最近の目覚ましいAIの発展を支える３つの技術「トランスフォーマー」、「自己教師あり学習」と「人間からのフィードバックに基づく強化学習」について解説する記事の後半。この記事では「人間からのフィードバックに基づく強化学習」について分かりやすく解説する（「トランスフォーマー」と「自己教師あり学習」について説明した前半の記事こちら）。「トランスフォーマー」と「自己教師あり学習」をさらに人との対話に特化した学習を施したのがChatGPTだ。その名前にもこれらの技術が含まれている。GPTは、Generative Pre-trained Transformerの略で、トランスフォーマーを使い、事前学習された生成モデルあることを意味している。

教養としてのAI講義：トランスフォーマーと自己教師あり学習

全体に公開・2023/08/23

最近の目覚ましいAIの発展は、どのような技術に支えられているのだろうか？ビジネスへ効果的にAI技術を取り入れるためにも、その裏でどのような技術が使われているかを理解することは、ビジネスパーソンにとっても必要だ。たとえば、AIの第一人者である東京大学の松尾豊氏の講演内容が書き起こされた次のスライドでは、ChatGPTのような生成AIを支える大規模言語モデル（LLM）に関する説明が簡潔にまとめられている。そこで、大規模言語モデルに関するコアな技術である「トランスフォーマー」と「自己教師あり学習」そして、「人間からのフィードバックに基づく強化学習」について、上述の松尾さんが解説している内容をさらに噛み砕き補足しながら、前半と後半にわたって分かりやすく解説する。まず、1つ目のこの記事では、トランスフォーマーと自己教師あり学習について解説する。

人間のパフォーマンスをどんどん超えて進化し続けるAI：取り込む企業とそうでない企業に広がる格差

全体に公開・2023/08/11

「生成AIを使って生産性を高めよう」という企業が増えている。労働人口が減っている中、こうした動きは必要不可欠なのだろう。AIが人の仕事を奪うかもしれないと恐れる人も多い。毎日のように新しい機能が追加され、どんどん賢くなるAI技術のニュースにさらされていると、そう恐れるのも、無理はない。「AIの発展は労働者にとっていいことばかりではない。いくつかの仕事はなくなるだろう」とOpenAIのCEOサム・アルトマンも述べている。「AIが画像も理解できるようになった」「データサイエンスのようなタスクもこなせるようになった」「医学部の試験も合格するレベルに到達した」といったニュースが毎日のように飛び込んでくる。もはやこうしたニュースにも慣れてしまった感さえある。

助け合いながらタスクを達成するAIエージェントの登場：人間との協働タスクでも信頼を獲得

全体に公開・2023/08/02

大規模言語モデルにより高度な対話能力を身につけたAIが、お互いに助け合い複雑なタスクを達成する能力、さらには人間と協力しタスクを共同で遂行すること。そしてその過程で人間からの信頼も得られるという驚くべき研究成果が、MIT-IBM Watson AI Labらの研究チームにより発表されました。最近、AutoGPTに代表されるような、ひとつのAIエージェントが特定のタスクを遂行する研究が盛んに行われています。しかしながら複数のエージェントや人間と協働できるかどうか、それはまだ未解明でした。他のエージェントや人間と連携するためには、情報交換や共同でのプランニングといった、さらに高度なスキルが求められます。ですが、大規模言語モデル（GPT-4）はそうした高度なスキルもこなし、他のエージェントや人間との協働行動が可能である、ということを示したのです。

AIは人間の脅威となり得るか？「AIアライメント」が重要な理由

全体に公開・2023/07/26

GoogleのBardが新たに画像やファイルをアップロードする機能を追加したことで、プロンプトに画像を挿入することが可能になりました。同じくOpenAIも、ユーザがChatGPTの応答をより詳細にコントロールできるようにする「Custom Instructions」という新機能を導入しました（OpenAIが新機能を追加するのは今月だけで、GPT-4 APIの一般ユーザ公開、Code Introductionsのリリースと3度目です）。これらの大規模なサービスアップデートを見ると、AIの開発は非常に早いペースで進行していることがわかります。そのため、AI研究者の中には、現在のAI技術が汎用人工知能（AGI）へと発展する可能性は高いと考えている人も多いのが現状です。

Code Interpreterの登場：AIとの協働から生まれる次世代のデータサイエンティスト

全体に公開・2023/07/18

ChatGPTの有料プラン「ChatGPT Plus」の新機能「Code Interpreter」が一般リリースされました。Code Interpreterを使うと、ChatGPT上でプログラムを実行できたり、アップロードしたデータを分析したり、グラフを描いたり、計算してもらったりすることができます。たとえば、ある問い（プロンプト）に対して、Code Interpreterは自動的にプログラムを生成し、答えることができます。つまり、プログラムを書くスキルを持たない人でもプログラムの力を借りて複雑な問題を解決できることを意味します。わたしもKaggleというサイトで提供されている「タイタニック号のデータ」をCode Interpreterを使って分析させてみました。「クラス別の乗客数のグラフを作成して」とお願いするだけで、瞬時に分析結果がグラフで表示されます。「これは、ほとんどのデータサイエンティストの仕事を任せられるようになるのでは？」と思ったら、まさにそのようなテーマで調査している論文（プレプリント）を見つけました。ワシントン大学、スタンフォード大学、ペンシルバニア大学、ラトガース大学の研究者らの共同研究です。

家電と対話する未来：注目される小規模モデル

全体に公開・2023/07/06

ChatGPTやBardのような大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）は、学習パラメーター数が大く、学習データ量が多いほど、モデルの性能が向上することが知られています。 GPT-3とGPT-4の違いを実感している人なら、大きなモデルほど良いというのは直感的に理解できるのではないでしょうか。モデルの規模が大きいほど性能が上がる理由 GPT-3は、1,750億のパラメーターで学習され、GPT-4は正式なパラメーター数は非公開ですが、一説では1兆7,600億個以上ののパラメータで学習されたと推定されています。でも、なぜ、より多いパラメーター、より大規模なデータほど性能が良くなるのでしょうか？

自分の創造性を高めるには

全体に公開・2023/06/28

あなたがクリエイティブな人々と繋がっていても、それが必ずしもあなた自身の創造性を高めるとは限らない、という研究結果があります。この意外な結果を生んだ研究の内容を、わかりやすく解説していきます。「ユーザイノベーションにおけるネットワーク構造と情報共有者の創造性の交互作用（Interplay of network structure and neighbour performance in user innovation）」という東京大学の植田一博先生らの研究成果です。閉鎖的なネットワークは創造性が抑制されるこの研究の目的は、自分が誰とどのくらい強く繋がっているか、そしてその繋がりの中にどれだけの創造的な人がいるか、これらの要素が自分自身の創造性にどのような影響を与えるかを明らかにすることでした。一見、多様なコミュニティとつながり、多くの人々と交流するほど、自分自身の創造性が刺激されるように思えますが、実際のところどうなのでしょうか。

生成AIによって変革する教育：大切なのは大人が邪魔しないこと

全体に公開・2023/06/21

マサチューセッツ工科大学（MIT）の電気工学とコンピューターサイエンス（EECS）カリキュラムに関する問題をAIが100%正確に解答したという論文が話題となっています。OpenAIが開発したGPT-4というAIが、MITのEECSカリキュラムのテストで100%正確な解答を出せたというのです。これは、MITにおける数学とコンピューターサイエンスのコースに必要な30のコースの4,550の質問に対して、100%の正解率を達成したとのこと。前バージョンのGPT-3.5が33%しか正解しなかったことを考えると、GPT-4の性能向上は驚異的です。 5月に配信された『NewsPicks』の討論番組「ChatGPTは12歳未満禁止にすべきか？」でも、AIが即座に解答を示すことにより、子供が自分で考える機会を失ってしまうのではないかという懸念が取り上げられていました。わたしも、AIの精度がこれほどまでに向上し、大学レベルの難問ですら瞬時に解く姿を見て、その心配が頭によぎります。

創造し続けるAIの登場？キーは人間のように「面白いものを見つける力」

全体に公開・2023/06/14

AutoGPTの自律的なタスク処理タスクを自動的にサブタスクに分け、解決していく能力を備えたAI、AutoGPTが注目を集めています。まるで優秀なアシスタントのように機能するこのAIは、ユーザが目的を設定するだけで、サブタスクへの分割や実行、改善までを自動的に行います。オープンソースで開発されており、誰でも利用可能です。たとえば、私（岡瑞起）のプロフィール作成をAutoGPTに行わせると、AIは学歴や職歴をGoogleで検索し、出版した論文や仕事の内容から、興味・関心までさまざまな情報を集めてプロフィールを作成します。以下はその一例で、特に研究に関するまとめが秀逸です。コンピュータサイエンティスト、人工生命分野の研究者。筑波大学で工学博士を取得。研究テーマは、機械学習、深層学習、人工生命技術を用いたデータ解析・活用など。人工知能学会ウェブサイエンス研究会監事、株式会社ブランク・スペース技術顧問。岡は、創発現象としての生命、大規模ボイドシミュレーションとウェブデータによる研究、パケット交換ネットワークにおける動的恒常性などをテーマに研究論文を発表しています。また、池上高志氏、加藤和彦氏などの研究者との共同研究も行っている。

AIの進化：生成エージェントの可能性

全体に公開・2023/06/07

Nvidiaから、ChatGPTのような会話ができるノンプレイヤーキャラクター（NPC）のゲームデモが紹介されました。音声合成、AIによる会話、そしてNvidiaの最新グラフィックス技術を活用して、次世代のNPCを作り出しています。ゲームの世界でAIの実力が大いに発揮されたデモになっています。人間行動を模倣するAIキャラクターの研究こうしたキャラクターに関連する研究の中で、わたしが特に面白いと思ったのは、2023年4月に発表された「生成エージェント：人間行動の対話型シミュラクラ（Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior）」です。

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