DeepMind：AlphaGoをつくった「4億ドルの超知能」はいかにして生まれたのか？

未来の人工知能は、「スペースインベーダー」から始まった。最初は敵のエイリアンのほうが圧倒的に強く、そのプレイヤーのレーザー砲台は、数秒も経たないうちに撃破されてしまった。あっという間にゲームオーヴァーだ。しかし30分もすると、その弱々しいプレイヤーは、いつ撃ち返せばいいか、いつ隠れればいいかといったゲームのリズムをつかみ始める。そして一晩ぶっ通しでゲームを続けたあとは、ついに1発の弾も無駄にしないほどゲームに熟達してしまった。エイリアンを撃退しながら、合間に現れる敵の母艦をやすやすと破壊して高得点をたたき出す。もはや、世界中の誰も敵う者はいない。

実はこのプレイヤーは、人間ではない。DeepMind（ディープマインド）という企業が開発した、コンピューターアルゴリズムなのだ。Deep Q-Network（DQN）と呼ばれるこのアルゴリズムは、グラフィックプロセッサー上にプログラムされ、「スコアを最大にせよ」というシンプルな指示と、1フレームあたり3万ピクセルのデータストリームを与えられている。

DQNが次に挑戦したのは、7色のブロックでできた壁を、卓球のようなかたちでボールを当てて崩していく「ブレイクアウト（ブロック崩し）」だ。

「始めて30分で100ゲームをこなしたくらいのときは、ひどいものです。でもDQNはその間に、パドルをボールにどう当てればいいのかを学んでいます」。ディープマインドの共同創業者兼最高経営責任者（CEO）、そして人工知能研究者でもある39歳のデミス・ハサビスはそう説明する。

「1時間で得点は上がってきますが、まだそんなに賢くはありません。でも2時間経てば、ほぼ完璧にゲームをマスターし、高速で向かってくるボールにも対応できるようになります。4時間後には、新しい技を自分で考え出すようになります。例えば壁の両側に穴を開けて、人間をはるかに超える正確さでボールがその穴を通るように打ち返すんです。アルゴリズムの開発者もそんな技は知りませんでした」

2015年2月、ハサビスとその同僚たちが書いた論文が『Nature』誌に掲載された。彼らの開発した人工知能プログラムがAtari2600用の49種のTVゲームを、ほとんど何も教わることなくプレイできたというものだ。DQNは格闘ゲームから3Dのレーシングゲームまであらゆるゲームをマスターし、何度も（人間の）プロゲーマーに圧勝した。

「いまはゲームにすぎませんが、株式市場のデータだっていいんです」とハサビスは言う。「ディープ・ニューラルネットワークと強化学習アルゴリズム。ディープマインドはこの2つの有望な研究領域を、基礎的なレヴェルで統合してきました。ぼくたちが興味をもっているのは、ある分野で学んだ知識を、別の分野に応用できるようなアルゴリズムなのです」

ディープマインドは、これまでに製品をひとつも発表していない。ゲームをマスターする人工知能をどう収益に結びつけるのか、その道筋さえ見つけていない。しかしそんな些細なことは、グーグルにとってはまったく問題ではなかった。グーグルは2014年1月、イーロン・マスクやピーター・ティール、李嘉誠（リ・カシン）といった投資家の支援を受け、ロンドンに本拠を置くディープマインドを買収した。4億ドルという買収額は、グーグルにとってヨーロッパ地域での過去最大の投資となった。

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ディープマインドのウェブサイトには、「知性を解明すること」というシンプルな企業ミッションが掲げられている。ハサビスは、汎用人工知能（Artificial General Intelligence：AGI）を実現するプロセスは、数十年にわたるアポロ計画のようなものになると言う。それは、コンピューターに言語を理解させたり、人の顔を識別させたり、あるいは音声の指示に従わせる、といったレヴェルのものではない。彼が開発しようとしているのは、機械学習と脳神経科学の知見を基にした、どんな状況でも人間と同じように判断を下せる人工知能だ。

「人工知能開発の究極の目標は、機械に知性をもたせることです」。150人のスタッフが働くキングス・クロスの6階建てのオフィスビルで、彼はそう説明する。「現在の人工知能のほとんどは、プログラムされた通りに動くコンピューターにすぎません。ぼくたちが目指しているのは、自分自身で学ぶ能力をプログラムに組み込むことです。それは生物が学習するプロセスであり、いまある人工知能よりもはるかに強力なものです」

「このプロジェクトは、関与する人々の質という点で、アポロ計画やマンハッタン計画に匹敵すると思います」とハサビスは続ける。「それは、40カ国から100人の科学者を集めて、できるかどうかわからないものを最短のプロセスで開発する、という点においても。世界トップクラスの計算神経科学者や機械学習の専門家、数多くの技術者を集めて、どこまで行けるか見極めようとしているのです」

人工知能は、ポップカルチャーにおいては不当な非難を受けることも多い。例えば、映画『ターミネーター』の殺人サイボーグや『her／世界でひとつの彼女』の人間を誘惑するソフトウェア、サマンサといったように。それなのに、なぜ、われわれ人類には汎用人工知能が必要なのだろうか？

「社会が望むブレイクスルーを実現するためには、これから必ず人工知能の助けが必要になってくるでしょう」とハサビスは言う。「気候変動や経済問題、疾病。いずれもおそろしく複雑に相互作用するシステムで、人間がすべてのデータを分析し、理解することはほぼ不可能です。われわれはいずれ、『人間の専門家が理解できることには限界がある』という問題に直面することになるでしょう。科学を進歩させるためには、人工知能が必要なのです」

しかし、汎用人工知能はすぐに実現できるものではない。「ぼくたちはいま、人間の脳のような汎用的なアルゴリズムをつくろうとしているところです」と彼は説明する。

「つまり人間と同等の一般化能力をもつものです。『Nature』の論文で発表した成果は、その最初の小さなステップにすぎません。今後、人工知能が視覚や長期記憶、そしてタスクを切り替えるために必要な一時記憶を扱えるようにする必要があります。現在でも、チェスや自動運転といった特定の仕事であれば、かなりうまくこなせる専用プログラムをつくることはできます。ぼくたちのシステムもチェスを学習することはできますが、Deep Blue（IBMが開発したチェス専用のスーパーコンピューター）には敵いません。Deep Blueは、駒の動き、序盤の戦い方や詰め方といった、ゲームに必要なあらゆる知識をもっています。しかし、その知性はいったいどこに存在しているのでしょうか？ それはプログラムのなかではありません。プログラムを開発したチームの頭のなかなのです。つまり、プログラムそのものは馬鹿なんです。何も学ぶことはできないのですから」

このプロジェクトは、アポロ計画やマンハッタン計画に匹敵すると思います。世界トップクラスの科学者や技術者を集めて、どこまで行けるか見極めようとしているのです。

ハサビスは、ディープマインドを「20年ロードマップ」に従って経営している。「汎用人工知能とは、ある朝目覚めて『これで起業しよう』と思い立つ類のものではありません。ぼくはコンピューターサイエンスと神経科学の深い知見を組み合わせて、システム神経科学を解明したいと思っています。脳の活動のアルゴリズム、その知識表現や構造について知りたいのです。大脳皮質コラムをリヴァース・エンジニアリングする、EUのヒューマン・ブレイン・プロジェクトとはアプローチが違います。あれは、ぼくたちにとっては低レヴェルすぎるんです」

これからの20年間で、ハサビスのプロジェクトはわれわれの社会にどのような影響を与えるのだろうか？ 「間違いなくサイエンスの領域は恩恵を受けるでしょう。生体内へのドラッグデリヴァリーやタンパク質の折りたたみ構造の解析といった、膨大な探索が必要な分野においては特に」。ハサビスは言う。「もちろん自律走行車もそうですが、あれは（特定の機能に特化した）「狭い」人工知能です。20年以内には、もっとクリエイティヴな機械が現れるでしょう。とても複雑に見えるものでも、要素に分解すればどのように機能しているかがわかってくるものです。ぼくは以前、脳をスキャンしてどの部分が想像活動に関与しているのかを突きとめ、それをモデル化するといった、人間の想像力に関する研究をしていました。そのときの経験から、創造性を含めたほとんどの脳活動は理解できるはずだと考えるようになりました」

いつの日か、映画をつくるような人工知能も現れるのだろうか？ 「ぼくがいま考えているのはもっと基本的なレヴェル、例えば、別々なことを組み合わせて新しい仮説をつくるといったような能力です。人工知能が小説や映画をつくるのは、まだ何十年も先でしょう。ただ、音楽に関していえば、限定された領域においてなら、将来何ができそうかを示唆するプロジェクトはすでに存在しています」

近い将来、例えば5年後には、ディープマインドの技術は日常の道具をよりスマートにし、より多くのものに適応されるだろうとハサビスは考えている。「例えば、ユーザーの意図や文脈を理解するような検索機能です。指示が曖昧でも、ユーザーが何をしたいかを人工知能が理解してくれるのです。現在のスマートフォンのパーソナルアシスタントはプログラムされた通りに動くだけで、できることは限られています。でも、もし人工知能がユーザーのことを学んでくれれば、すごいと思いませんか？ 『素敵なヨーロッパ旅行をしたいんだ。ホテルとレストランと飛行機を全部予約して』と言うだけで、古代遺跡のことを教えてくれたり、もしあなたがワイン好きだったらワイナリーに連れていってくれたりするんです。あるいは、『新しい街に引っ越そうと思う。小さな子どもがいるんだけど、適切な教育が受けられる地域を行政の資料を見て探して』とかね。そのようなことが、5年後にはあちこちで見られると思います。

また強化学習は、ぼくたちのアルゴリズムの意思決定部分を担うものですが、現在のディープラーニングと同じくらい重要な技術になっていくでしょう。そしてこの技術を応用していくためには、他社との取引が重要になってきます。ぼくたちはいま、ある天気予報会社と、彼らがもっているデータを使って天気を予測する方法について話しているところです。予測解析は今後広く普及し、適応学習する人工知能がさまざまな製品に組み込まれるはずです」

さらにそのあとはどうなるのだろう？ ハサビスは言う。「レントゲン結果を、放射線科の医師と変わらない正確さで分析できるアルゴリズムができて、人工知能が診断業務を手助けするようになるでしょう。10年後には、人工知能の科学者も現れると思います。『Nature』の論文の著者に、人工知能の名前が載る日が来るかもしれません。それって最高にクールですよね」

デミス・ハサビスが父親と叔父が興じていたチェスに興味をもったのは、4歳のときだった。地中海のキプロス島生まれのシンガーソングライターだった父親は、中国系シンガポール人の母親と、フィンチリー・セントラルでおもちゃ屋を営んでいた。父親はデミスが喜ぶだろうと思って彼にチェスをやらせてみたが、2週間も経たないうちに、デミスは大人たちを負かすようになった。彼は6歳でロンドンのU-8大会のチャンピオンになり、9歳で英国のU-11チームのキャプテンを務め、英国をソ連（当時）に次ぐ世界第2位の座に導いた。

「内向的な少年でした。いつも何かを考えていたように思います」。彼は子どものころをそう振り返る。「ぼくの脳は、いったいどうやってこの駒の動きを思いついたのだろう。自然にそんな疑問をもち始めました。そのようにしてぼくは、『考えること』について考え始めたのです」

8歳のとき、彼は初めてコンピューターを手に入れた。米国人のライヴァル、アレックス・チャンとの4ゲームマッチで彼を3対1で下して獲得した賞金200ポンドで買った、ZXスペクトラムだ。「当時のコンピューターのすごいところは、すぐにプログラミングを始められたことでした。父とフォイルズ（ロンドン・ソーホー地区の老舗書店）に行って、プログラミングの棚の前にしゃがみこんで勉強したものです。やがて、コンピューターは自分の創造力を解き放つ魔法の機械だとわかってきたのです」

ハサビスの母親がジョン・ルイス（百貨店チェーン）で働いている間、父親は家庭でハサビスに勉強を教えるようになった。11歳のとき、ゲームをつくるためにコモドール社の「Amiga」を買ったハサビスは、地元の総合大学クライスツ・カレッジ・フィンチリーで初めて人工知能に出合う。「チェスはAmigaに学ばせるには複雑すぎたので、オセロゲームを行う人工知能のプログラムを書いたんです。そいつはぼくの弟を負かしました」

13歳でハサビスは、ハンガリー人のグランドマスター、ユディット・ポルガーに次ぐ、同世代で世界第2位のチェスプレイヤーになった。それから1年も経たないうちに、彼はチェスよりもコンピューターの方が面白いと確信するようになる。ハサビスはGCSE（英国の一般中等教育修了証）を14歳で獲得し、15歳で数学のAレヴェル、16歳で高等数学・物理学・化学の単位を取得した。そして、ジェフ・ゴールドブラムが出演したDNA発見の物語を描いた映画『The Race For The Double Helix』を観て、ケンブリッジ大学への入学を希望することになる。「ケンブリッジではこんなことが起きているの？ ここに行けばパブでDNAを発見できるんだ？ すごいや！って思ったんです」

彼の通っていた学校からはもう何年もオックスブリッジ（オックスフォード大学とケンブリッジ大学の併称）への入学者がいなかったため、ハサビスはクイーンズ・カレッジの面接試験への準備ができていなかった。彼が15歳のときのことだ。

「とても寒い日でした。ある教授からコンピューターサイエンスについての質問で、『30の大学を訪問するとき、その行程はいくつあるか』と聞かれました。ぼくは30の階乗です、と答えました。彼は『それはどういうこと？』と聞くので、ぼくはどうやって30の階乗を計算すればいいかを尋ねられているのかと思ったんです。計算の答えはすぐにわかりました。10の25乗。実際の答えからそんなに遠くないはずです。教授はとても驚いたようでした。彼はぼくに、『すごく大きな数です』と答えてほしかったんでしょうね。そのときぼくがどうやって計算したかは教授に言いませんでしたが、実は当時、Aレヴェルの数学が退屈で、関数電卓でも計算できない数字についても考えたことがあったんです。そのときに60の階乗を計算していたので、その結果を使って30の階乗がいくつかを推定できたんです」

ハサビスはコンピューターサイエンス学部への入学を許可されたが、16歳になってからという条件付きだった。彼はちょうどそのころ『AmigaPower』誌のゲーム・コンテストで2位になり、英国のゲーム会社ブルフロッグのピーター・モリニュー率いる開発部門で働く機会を得たため、そこで入学までの1年間を過ごすことにした。17歳のとき、ハサビスは数百万の販売数を誇る人気ゲーム「テーマパーク」のプログラムを書き、大学の学費を稼ぎながら、「人工知能はこれから劇的に進化する」という考えを強めていったという。

ケンブリッジをダブル・ファースト（卒業試験での2科目優等生）で卒業すると、彼はモリニューの新しい会社、ライオンヘッド・スタジオに就職し、ゲーム「ブラック&ホワイト」のリードAIプログラマーを務めた。1年後、ハサビスは自身のスタジオ、エリクサーを立ち上げ、会社は60人が働くまでに成長する。「政治系シミュレーションゲーム『Republic』をつくりたかったんです。何とかして独裁者を倒すゲームですが、国全体の、膨大な数の国民のシミュレーションを開発するのに5年かかりました。ぼくたちは時代の先を行きすぎていたのです」

ハサビスは認知神経科学の博士号を取ろうと思いたち、ロンドン大学ユニヴァーシティカレッジで記憶と想像に関する研究に取り組んだ。「コンピューターはエピソード記憶をうまく扱えなかったので、その研究をやろうと思ったんです。人間は未来のことをどのように頭のなかで可視化しているのか、といった想像のプロセスを調べました」

彼は脳の海馬の損傷で記憶を喪失した患者の想像活動を調べ、彼らには例えば「海辺にいること」を描写するような力がとても貧弱であることを発見した。それは、海馬が可視化の役割を担っていることを示唆するものだ。彼の論文は2007年、『Science』誌が選ぶ10大ブレイクスルーに選ばれている。

その後、ハサビスはロンドン大学ユニヴァーシティカレッジのギャツビー計算神経科学ユニットで計算神経科学を学びながら、MITとハーヴァード大学で客員研究員として働いた。彼はまた、毎年英国で開催される頭脳スポーツの総合競技大会「マインド・スポーツ・オリンピアード」で5度優勝した記録をもっている。

2011年には、ハサビスがディープマインドを設立する準備は整っていた。彼はピーター・ティールに、設立時の筆頭投資家になってほしいと考えていた。問題は、どうやってティールに接触すればいいのかがわからなかったことだ。

「ティールが支援している人工知能カンファレンスで話せばいいんだ、と思いつくまでに1年かかりました。そのプレゼンイヴェントで、彼に1分間のピッチをするチャンスがあるはずだと」。

ティールについて調べたハサビスは、彼もチェスの愛好家であることを突きとめた。「彼にピッチをする100番目の人間になるより、チェスの話題をしたほうが彼の興味を引くに違いないと考えました。そこで会話のなかにそれとなく、『なぜチェスが生き延びてきたのかわかりますか？』という質問を入れたんです。彼は興味をそそられたようでした。『その理由は、ナイトとビショップのバランスが完璧で、そこから多様で独創的で、非対称な緊張が生まれるからです』とぼくが言うと、ティールはこう返しました。『明日、もう一度正式なピッチをやらないか？』」

ティールはディープマインドに投資した。彼だけでなく、イーロン・マスクや、スカイプの共同創業者ジャン・タリン、ホライゾン・ヴェンチャーズの李嘉誠、そして、1億4,300万ドルの資金を集めたAIスタートアップ、センティエントの共同創業者アントン・ブロンドなどがこぞってディープマインドに投資をしたのだ。センティエントは、ホライゾンからディープマインドの調査を依頼された会社でもある。「複雑な科学問題を解くための、迅速かつ実践的な方法に特化していることに強い印象を受けました」とブロンドは言う。「なによりチームの質の高さに惹かれましたね」

汎用人工知能を開発しようとしている会社がある、とラリー・ペイジに伝えたのはイーロン・マスクだった。数カ月後、グーグルのナレッジ担当上級副社長のアラン・ユースタスが、『ペイジと会わないか』とハサビスにメールを送ってきた。「あの招待は断れませんよね」とハサビスは言う。「交渉には1年かかりました。グーグルを選んだ理由のひとつは、企業カルチャーが似ていると感じたことです。そしてなにより、ラリーが人工知能にとても強い関心をもっていたことです」

しかし、なぜ彼らは会社を売却したのだろう？ 「もともとその計画はなかったんです。でもこの3年間、資金集めを懸命に行ってきたため、研究に使える時間は10%ほどしかありませんでした」。

ハサビスは言う。「人生のなかで、グーグル級の会社をつくることと、究極の人工知能を開発することの両方を行う十分な時間はない、とわかったんです。数十億ドルのビジネスをつくりあげることと、知性を解明すること。将来振り返ってみたときに、どちらがより幸せだったと思えるのだろう？ それは簡単な選択でした。それから、ラリーはぼくにこう言ったんです。『わたしはいまのグーグルをつくるのに15年かかった。なぜ、ここに来て、わたしたちがつくりあげた機会を利用しないんだい？』。その問いに、ぼくはうまく答えられなかったのです」

投資家の間にさえ、このロンドンのスタートアップは売却を急ぎすぎているのではないかという疑問があった。ハサビスはこの考えを「馬鹿げたことだ」と一蹴する。「重要なのは、その仕事に主体的にかかわれているか、ということです。ぼくたちは自分たちの仕事を完全にコントロールできています。それにグーグルが英国に投資するということは、英国の科学にとっても素晴らしいことです。誰が会社を所有しているかなんて、取るに足らない問題です。ぼくたちの仕事は研究開発なのですから」

「強調しておきたいのは、グーグルと一緒にやるのは、研究開発をより効率的に行う方法でもあるということです。これまでにも、企業の研究所にはベル研究所やゼロックスのPARC（パロアルト研究所）、マイクロソフト・リサーチなどがありましたが、いずれも大学の研究室のような運営がなされてきました。その点、ここは“ハイブリッド”です。あらゆる偉大な進歩は、2つの世界の融合によって生まれます。神経科学と機械学習もそうですし、アカデミック的思考とスタートアップ的思考もそうです。グーグルという巨大企業のなかでは、それらが融合されているのです」

ディープマインドがロンドンに残るのは、交渉するまでもないことだった。その理由のひとつは、人材面の優位性だ。「ケンブリッジ大学で物理学の博士号を取得した人が、世界を変えるようなテクノロジーを開発したいと思ったとき、ここなら選択の余地はほとんどありません。シリコンヴァレーなら何千とあるのでしょうが。それに長期的な目標に集中するには、シリコンヴァレーは騒がしすぎます。そこでは皆、5分ごとに次のSnapchatをつくり出そうとしているのですから。多くのノイズに囲まれてしまうのです」

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ムスタファ・スレイマンは11歳のとき、アイアンブルー・バー（スコットランドの飲料アイアンブルー味の菓子）とリフレッシャーズ（果物風味の発泡菓子）を卸問屋で1パックあたり7.5ペンスで購入し、クイーンエリザベス・スクールで25ペンスで売っていた。もっとも、教師たちが禁止するまでのことだったが。

その後スレイマンは、病院の車いすを借りて、若い障がい者にロンドンを案内するビジネスでヤング・エンタープライズ賞を受賞した。スレイマンはデミス・ハサビスの弟と親友だったが、ビジネスよりも社会的影響により強い関心をもっていた。

「デミスとわたしは、どうすれば世界に影響を与えられるかを話し合ったものです。彼は将来、複雑でダイナミックな金融システムをモデル化し、難しい社会問題を解決できるようなシミュレーションプログラムを開発する必要がある、と主張したんです。でもわたしは、もっと目の前の社会とつながったものでないとダメだ、と言っていました」

スレイマンは、シリア生まれのタクシー運転手の父と英国人の看護師の母の間に生まれ、オックスフォード大学で哲学と神学を専攻した。しかし2年次に大学をドロップアウトし、ムスリムの若者専用ヘルプダイヤルの立ち上げを手伝うようになる。22歳のころにはロンドン市長ケン・リヴィングストンに人権政策について助言する仕事を得たが、政治によって社会システムを改革することはできない、と見切りをつけた。家庭では父親の片言の英語を通訳するなど、常に「よき対話相手」だったという。

30歳になったスレイマンは、ディープマインドの共同創業者兼人工知能応用部門のヘッドとして、ディープマインドの技術をグーグルの製品に統合する仕事を担っている。彼はまた、トップエンジニア同士のコミュニケーションを促す役目も果たしている。

収益面では、わたしたちは何も期待されていません。わたしたちに求められているのは長期的な研究なのです。

グーグルは、ディープマインドの研究成果をどのように利用するつもりなのだろうか？ 「わたしたちは5つのチームをもっていて、それぞれ、YouTube、検索、ヘルス領域、自然言語認識、グーグルXのプロジェクトを担当しています」とスレイマンは説明する。

「それぞれのチームが、Atariのゲームプレイヤー・プログラムの背後にあるコアエンジンを、社内のさまざまなものに応用することに取り組んでいます。そのひとつが、YouTubeのパーソナル・リコメンデーション機能です。これは、ユーザーの視聴数が多い動画の種類を学習して、適切なタイミング、適切な場所で、よりよいリコメンデーションを提供するものです。検索分野では、検索プロセスを、検索エンジンへの問い合わせ、返ってきたリンクのブラウズ、問い合わせ内容の再検討という、相互的なフィードバックサイクルとみなして、検索結果を改善することに取り組んでいます」

ディープマインドには、グーグルの広告収入を増やさなければいけない、といった圧力は一切ない。「収益面では、わたしたちは何も期待されていません。わたしたちに求められているのは長期的な研究なのです」とスレイマンは言う。

「ディープラーニングを、汎用的な学習システム開発の最初のステップのひとつだと考えてみてください。もし、わたしたちが目先の製品の改善策だけに従事すれば、想像力も限られてしまいます」

自然言語認識のプロジェクトを加速するため、ディープマインドはオックスフォード大学からのスピンオフ企業、ダークブルーラボとヴィジョンファクトリーを買収した。「ニューラルメソッドを使った、プログラムのいらない、強力な文字読み取りシステムの開発について検討しているところです」とスレイマンは言う。

彼はまた、ヘルス領域にも注目している。「予防医学は、わたしが最も期待している分野です。ここにはわたしたちの手法を使ってデータ分析を改善できる、大きな可能性があります」。そしてスレイマンのもうひとつの役目は、ディープマインドにおける「倫理と安全性」を監督することである。

2014年11月、イーロン・マスクはオンラインメディア「Edge.org」にこんなコメントを投稿している（のちに撤回した）。

「人工知能（狭い人工知能のことを言っているのではない）の進化のペースは、驚くほど速い。ディープマインドのような企業を知らない人には、どれくらい速いのか検討もつかないだろう──それは指数関数的な速さで進化しているのだ。そして何かしら深刻な危険が、5年以内に起こるだろう。遅くとも10年以内だ。これは、わたしが理解していないものについて単なる憶測で言っているわけではない。そして懸念をもっているのは、わたしだけではない。先進的な人工知能企業は、安全性を確保するための方策を講じつつある。彼らは危険を認識してはいるが、超知能はコントロールでき、害悪をもたらすものがインターネットを通じて拡散することはないと信じている。それが本当かどうか、わたしたちは見守っていく必要がある…」

マスクは以前、人工知能は「潜在的に核兵器より危険」であり、「悪魔を召還するものだ」と警告を発している。彼はまた、ディープマインドへの投資は金儲けのためではなく、純粋に「人工知能分野で起きていることを監視するためだ」と説明している。

2015年5月、理論物理学者のスティーヴン・ホーキングも映画『トランセンデンス』を引用して、人工知能による脅威を単なるSFと片づけるのは「間違いかもしれない」と述べ、「人類史上最悪の過ちになる可能性がある」と警告した。「このテクノロジーは金融市場を支配し、人間の研究者をはるかに超え、人間のリーダーたちを惑わせ、わたしたちの理解できないような武器をつくり出すかもしれない」。アップルの共同創業者、スティーヴ・ウォズニアックもまた、最近懸念の声を上げている。

スカイプの共同創業者でディープマインドの初期投資家であるジャン・タリンは、人工知能の倫理問題に関する独立諮問委員会の設立にかかわった。「わたしがディープマインドを支援するのは、人工知能の研究者コミュニティーと安全性を検討するコミュニティーの間をつなぐのが、自分の役割だと思っているからです」とタリンは言う。

「グーグルとディープマインドは買収の要件として、倫理と安全についての委員会を設置することに合意しています。今年初めに開かれた委員会では、人工知能の長期的影響について大きな合意が得られました。それに基づいて、イーロン・マスクが1,000万ドルを寄付するフューチャー・オブ・ライフ・インスティテュートが、公開書簡に関連する研究プログラムをとりまとめました」。マスク、ホーキング、そしてディープマインドの創業者たちは、この公開書簡に署名をした。

スレイマンは、ディープマインドが用途の限定された「狭い」人工知能を設計している限り、「潜在的なリスク」という言葉にとらわれるのは杞憂にすぎないと語る。

「人工知能には、『役に立たない』というSF的なミームがあります。わたしたちがつくろうとしているのは人間と同等の人工知能などではなく、わたしたちが自然に話したり、グーグルで検索するのを助けてくれたりするようなものです。わたしたちは、そこら中を動き回って人を殺すような、いかなる種類の自律兵器の開発にも明確に反対しています。だからこそ、この対話を始めたのです。わたしたちの人工知能の能力に、どう制限を加えるかが重要なのです」

ハサビスは、もっとストレートに人工知能脅威論者を批判する。「それぞれの専門領域では優秀でも人工知能研究に携わったことのない多くの人が、イーロンのように根拠に乏しい主張をしています。でもぼくは、ヒステリックになることが健全な議論につながるとは思いません。それはただ、不必要な恐怖をあおるだけです」。ホーキングとウォズニアックについてはどう考えるのだろう。「彼らは実際に何かをつくっているわけではありません。つまり、人工知能の能力についてほとんど知識をもたずに、哲学的、あるいはSF的な懸念から語っているだけです」

しかし、人工知能が自律した道徳感情をもつことに、本当にリスクはないのだろうか？ 「もちろん、人工知能が感情をもたないようにすることは可能です。実際、ぼくたちはそういう設計をしているところです」。そこでハサビスは、苛立ったようにため息をついた。

「ぼくたちは、人々が口にするような危険なものをまったく望んでいません。軍事や諜報活動を目的とするものに、この技術を使うことを禁止しているのです。研究開発を安全に進めるために、ほかにどんな方法があるというのですか？ 危険だからといって、あらゆる人工知能の開発をやめてもいいんですか？ とても健全な意思をもち、聡明で思慮深い人々が、社会の善のためにとてつもない力をもったものをつくりたいと思っている。ぼくが言えるのはそれだけです。でもたしかに、『人工知能には携わりたくない、理解できない』と言う人も数多くいます。同じようにぼくは宇宙について何ひとつ知りませんが、スティーヴン・ホーキングにブラック・ホールについて講義をしたりはしません。『インターステラー』は観ましたよ。だけどぼくには、黒体放射について専門家ぶってメディアに語るほどの知識はありません」

人工知能についての議論は誤解されている、と考える開発者はほかにもいる。グーグルのディープラーニング部門を創設し、現在はバイドゥの研究部門を率いるアンドリュー・ングは、人工的な「超知能」についての議論は混乱していると言う。「本当のリスクはテクノロジーによる失業の方ですよ。そして知性と感情には大きな隔たりがあります。われわれの人工知能はどんどん賢くなっていますが、それが感情的になるということはありません。人工知能研究者のほとんどは、近い将来、機械が感情をもつようなことはないと考えています」

ニュージーランドの小さな町、ロトルアに住んでいたシェーン・レグは、小学校で落第し、留年した。9歳のとき、彼はディック・スミスのVZ200コンピューターでプログラミングを始めたが、読み書きはほとんどできなかった。心配した両親は、彼を教育臨床心理士のもとに連れていった。「はっきりと覚えていますが、知能テストの終わりに近づくと、先生が困ったような顔をし始めたんです。そしてわたしの母に『いったいどういうことなんだ。こんなものはまったく時間の無駄です』と言いました」

「先生は大きく深呼吸をして、『彼の知能はまったく劣っていません。それどころか、彼の知能は測ることができないくらいずば抜けています。評価チャートを超えているんです』と続けました。本当なの？と、わたしは驚いたものです。だって、それまでずっと馬鹿呼ばわりされていたんですから」

レグは失読症と診断され、キーボードを使う訓練を受けた。まもなく彼は、学年成績優秀者の上位1パーセントに入るようになった。「友達を負かすようなチェスゲームをつくろうと思いついて、ロトルアの図書館に行きました。ブリタニカ百科事典でアルファ・ベータ法（探索アルゴリズムのひとつ）というのを見つけて、これでチェスのプログラムを書けると思ったんです。12歳のときのことでした」

レグは、ニュージーランドの大学で複雑系理論を学んだあと、スイスのIDSIA（Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence Research）に入り、機械知能の計測方法に関する研究で博士号を取得した。その後、神経科学を学ぶためにユニヴァーシティカレッジのギャツビー計算神経科学ユニットに移り、デミス・ハサビスと出会う。2011年のある日、彼らは昼食をとりながら「ビジネスを始めるならいましかない」と決意する。レグは、ディープマインドのチーフサイエンティストに任命された。

「学会に出席して、『わたしたちは人工知能の開発を行おうとしている小さな会社です』と言うと、みんなに笑われたものです」。レグはかつてのことをそう思い出す。「でも、10人に1人はおもしろいと言ってくれましたね。トップクラスの研究者が加わるにつれて、わたしたちの信用は高まっていきました」

キングス・クロス駅裏のオフィスの、「アラン・チューリング」「レオナルド・ダ・ヴィンチ」「ニコラ・テスラ」といった名前がつけられた部屋で、ディープマインドのメンバーは「20年ロードマップ」に従って、黙々とプログラム開発と開発作業の優先付けを行っている。

20年後、われわれの社会はどうなっているのだろうか？ Siriのようなオペレーティングシステムと恋に落ちる映画『her』のようなことも現実に起こりうるのだろうか？ 「それはSFですよ」とレグは言う。

「いつかはそこへ行き着くのか？ そうであればいいとわたしも思います。でも、ほとんどの人工知能は人間のようにはならないでしょう。言語とは極めて洗練されたものだからです。わたしたちがいまつくっているのは、昆虫程度のものだと考えてください。数年後には、ネズミをつくれるようになるかもしれません。わたしたちの人工知能はスペースインベーダーをマスターし、ブロック崩しもこなしますが、パックマンにはまだ苦戦しています。現在の技術レヴェルと、哲学についてじっくり議論できるような人工知能との間には、まだまだ大きなギャップがあるのです」

ハサビスも同意する。「人間と同等の汎用人工知能ができるのは、まだ何十年も先の話です。でも5年か10年後には、何かしら役に立つものはできると思います。ぼくたちはいま、梯子の1段目に上ったところです。この先10や20のブレイクスルーを起こさなければ、その梯子が全部でいったい何段あるのか、そして『知性とは何か』を解明することはできないでしょう」

2016年3月9日は、AIの歴史において重要な日となった。囲碁において、AIが人間のトッププレイヤーを負かしたのだ。この歴史的な対局を、徹底解説する。PHOTOGRAPH COURTESY OF GOOGLE

PHOTOGRAPHS BY by MACIEK JASIK

TEXT BY by DAVID ROWAN

TRANSLATION BY by ATSUHIKO YASUDA @XOOMS