羽生善治氏（以下、羽生）：1年前のCES（世界最大の家電見本市）でトヨタ自動車のブースに展示されていた機械学習による自動走行のデモンストレーションをビデオで見ました。交差点のような場所をミニチュアカーがぶつからずに行き交っていました。システムを作ったのがプリファード・ネットワークス（PFN）さんと聞き、いつかお話ししたいと思っていたんですよ。
西川徹氏（以下、西川）：私と岡野原がコンピューターサイエンス関連の最先端技術を開発するプリファードインフラストラクチャーという会社を創業したのが2006年です。
岡野原は機械学習やAI（人工知能）を、私は処理スピードの速いコンピューターの研究を担当してきました。技術のビジネス活用を目的に2014年に設立したのがPFNなんです。
岡野原大輔氏（以下、岡野原）：これまで機械学習は、バーチャルの世界でしか使われてきませんでしたが、これが今、現実の世界でも使われ始めています。最も分かりやすいのが自動運転で、僕らはさらに産業用ロボットやライフサイエンスの分野でも機械学習の技術を実装しようとしています。まだ一般の人の元には届いていませんが、あと数年くらいで実現するのではないかと思っています。
経験の「集約」がAIの強み
1970年生まれ。85年にプロデビューし19歳で竜王位獲得。96年に史上初の七冠独占達成。現在は三冠（王位、王座、棋聖）。（写真＝陶山 勉）
羽生：私がNHKの番組のリポーターとしてAIを取材して思ったのは、サイバー空間でやっていたことをリアルの空間に落とし込もうとすると、物理的や社会的、法律的な制約が出てくるということです。
だからこそ、AIをどのような形で導入するかという最初の一歩がすごく大事だと思うのですが、何か青写真はあるのですか。
岡野原：自動車分野では、どのような時に事故が起きるのかをシミュレーターで機械に学習させています。でも、実際にはシミュレーターと現実との間の差が埋まらないと活用はできません。
ですから、世界を走る10億台ものクルマから事故の状況やヒヤリハットのデータを集めて機械に学ばせれば、事故を防ぐ方法を学べるのではないかと考えました。ここで重要な役割を果たすのが「ネットワーク」なんです。
西川：人と違うAIの能力は、ネットワークでつなげられる点です。人間は複数の脳をくっつけて大きくすることはできませんが、コンピューターはネットワークでつなげれば、膨大な情報を持つストレージにアクセスすることも、複数のプロセッサーを並べてスキルアウト（能力を増大）することもできるようになります。
岡野原：つまり、経験を「集約」できるんですよ。人間は他人に経験の内容を伝えられても、経験そのものは共有できませんよね。でもコンピューターなら、データを基に経験を再現できるので、学習スピードも速くなる。10台の機械が互いに経験を共有できれば、1台でする10分の1の時間で学習できる。これが機械の持つ可能性なんです。
羽生：自動運転では、例えば2019年1月1日に全てのクルマを自動運転に切り替えることができるなら、とても安全なような気がするんですよ。それこそ交通事故やそれによって亡くなる方が1桁2桁、いや3桁減る可能性もあるのではないかと。
でも実際は、当分は人間が運転するクルマと混在しているわけじゃないですか。その時に、安全をどう担保するかがすごく難しい問題ではないかと思います。
岡野原：その通りですね。羽生さんに見ていただいたビデオでは、1台だけ赤いクルマが危険運転をしていました。あれは僕が操縦していたんですが（笑）、あの状況がまさにそう。学習したことと違う動きに柔軟に対応できるようにするのは容易ではありません。相手が何を考えているかを想像することは、まだ人間のようにはできません。
動物なら、例えば馬は生まれて数分で立ち上がれますし、人間は絵本でも本物でもそれが象であると認識できます。これは、遺伝的な進化の過程でそういった知識が組み込まれているんですね。コンピューターではそうした側面は未熟と言わざるを得ません。
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