GeekWireポッドキャスト：MIT学長が語る人間の知能とよりスマートな機械の探求
人間の知能をより深く理解することで、よりスマートな機械が生まれるのでしょうか?
今週、私たちはマサチューセッツ工科大学の学長ラファエル・ライフ氏とともに、より優れた技術、特に人工知能を開発するために「人間の知能の基礎を発見する」取り組みであるMITインテリジェンス・クエストの発表を受けて、このテーマについて検討しました。
ライフ氏は2012年からMITの学長を務めています。電気工学の学位を持つ彼は、基礎科学研究への資金提供を擁護する声を強く上げてきました。今週シアトルを訪れ、MITの教育、研究、イノベーションの将来計画について卒業生と話し合いました。GeekWire Podcastの今回のエピソードでは、これらの話題に加え、テクノロジー業界における多様性、そしてボストンのAmazon HQ2誘致計画についても語りました。
下のプレーヤーで会話の全編をお聴きいただけます。編集された抜粋は引き続きお読みください。Apple Podcastsなど、お好きなポッドキャストサービスでGeekWire Podcastをご購読ください。
ビショップ： MITインテリジェンス・クエストは、人間の知能がどのように機能するかを工学的に理解し、その理解に基づいて、より賢く、より有用な機械を開発し、社会に貢献することを目指すとおっしゃっていました。なぜこれがMITとあなたにとってそれほど重要なのでしょうか？
ライフ： これらの分野は大きく進歩しており、あらゆるものがその方向へ進んでいることは明らかです。AIはあらゆるところに存在し、あらゆるものを動かすでしょう。MITの同僚たちと話してみると、かなりの数の同僚が人間の知能の理解に取り組んでいるだけでなく、多くの同僚が機械学習ツールを使ってそれぞれの分野を発展させていることを知りました。人間の知能は、私たちが研究できる唯一の知能モデルだからです。そして、多くの同僚が機械学習ツールを使ってそれぞれの分野を発展させています。しかし、彼らは機械学習の専門家ではなく、電気工学者、材料科学者、あるいは気候変動対策の専門家です。しかし、彼らは皆、扱うデータに含まれる膨大な情報を理解するために機械学習を必要としているのです。
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ですから、明らかに私たちが取り組むべきことがいくつかありました。一つは、人間の知能の進歩を真に促進し、将来どのような新しいアルゴリズムを活用できるかを知ることです。現在、私たちが持つ機械学習アルゴリズムやツールはすべて素晴らしく、非常に強力ですが、実際には数十年前に私たち全員が考え出した基本的なアイデアに基づいています。私たちは、このアイデアをさらに強化する必要があります。AIに関するアイデアの源泉を補充し、AIの才能の源泉を実際に補充する必要があります。つまり、人間の知能を進歩させ、知的な機械を生み出す方法を学ぶことです。これは私が立ち上げた取り組みの一部です。
そしてもう一つは、インターフェースを作れるか、つまり、そうした高度なツールの使い方を理解し、生物学、医学、工学などの分野で使えるようにカスタマイズできる人材集団を作れるかということです。それがまさに本質です。MITでこの方法を実行することで、基本的に社会が遅かれ早かれ行うことになるであろうこと、そして遅かれ早かれもっと早く行うことになるであろうことを、私たちは実現していると思います。そして、私たちは基本的に、そうした進化を推進する人材を育成し、あるいは教育しているのです。
ビショップ： テクノロジー業界では機械学習と人工知能（AI）が盛んに議論されています。これらはまさにバズワードです。人々はAlexaやSiriを日常的に使っています。しかし、汎用AIの真のブレークスルーはどれほど近づいているのでしょうか？まさにこの分野における聖杯と言えるでしょう。
ラファエル：その通りです。あらゆるブレークスルーと同様に、予測は困難です。新しいアイデアのひらめきはいつでも起こり得ます。これらの分野の進化を見れば、本当にブレークスルーとなるアイデアが生まれるまでには数十年かかるかもしれませんが、それをどのようにまとめ、実装していくのでしょうか？つまり、すぐに実現するわけではありません。しかし、重要な根本的な疑問があります。それは、人間に取って代わるAIツールを作りたいのか、それとも人間を理解し、私たちのために働くAIツールを作りたいのかということです。つまり、概念的には、どのようなアルゴリズムを構築したいのかを定義するだけでも、まだ多くの作業が必要です。私たちの考え方は、人間の行動を予測できるツール、つまり人間の行動を予測できるツールを作り、ロボットや他の機械と遊んだり、一緒に作業したり、私たちが望むことを正確に実行し、指示し、実践したりするツールを作ることです。これがAIに関する考え方です。つまり、AIの意味とその使い方には、様々な分野があるということです。もちろん、汎用AIが究極の目標ですが、その目的は何でしょうか？これは非常に重要な問題です。
ビショップ： これは多くの点で、MITのように生命科学、コンピュータサイエンス、工学といった分野を融合させた学際的なアプローチを活用しています。MITインテリジェンス・クエストが成功した場合、どのような成果が得られるでしょうか？最終的には何を目指しているのでしょうか？
ラファエル：そうですね、あなたの質問に答えるとすれば…成功するでしょう。ただ、一つ言っておきたいのは、これは新しい考え方だということです。例えば、生物学、物理学、化学など、今の科学を考えてみましょう。私たちの今の考え方では、一度に一つの実験を行い、特定の細胞を研究してその細胞を深く理解したり、分子を研究してその分子を深く理解したり、原子を研究したりします。機械学習ツールを使えば、特定の細胞の挙動を厳密に制御する必要がなくなり、多くの実験を行うことができます。そして、何か新しいことを学んだら次の実験に移ります。膨大な数の変数を用いて、膨大な数の実験を行うことができます。なぜなら、抽出した情報を提供できるツールがあるからです。しかし、そのような実験をどのように設計するのでしょうか？これは基本的に革命的な考え方であり、私たちの考え方を変えることです。私が目指しているのは、このような新しいツールを使って科学の進歩のペースを劇的に変えることです。
ビショップ： 政治情勢について少しお話ししましょう。あなたは移民制度の変更や国家レベルでの科学研究資金への脅威について、非常に率直に発言してこられました。これらのうち、トランプ政権の誇大宣伝はどの程度で、実際の問題はどの程度なのでしょうか？最近は何が現実で何がそうでないかを見分けるのが難しい時がありますからね。
ラファエル：そうですね、MITの外では何が現実かは分かりませんが、私たちにとって何が現実で、何が本当に深刻なのかは言えます。グローバルな視点で見れば、誰もがスポーツを理解していると思います。バスケットボールの地元チームといえば、スーパーソニックスでしょう？
ビショップ： いや、それはもう痛い話題ではない。
ラファエル：わかりました。でも、私が言いたいのは、2つの素晴らしいチーム同士の対戦は誰もが理解しているということです。
司教： はい。
ラファエル：素晴らしいバスケットボールチームが2つあり、その中で最高の5人の選手をコートに送り出しています。今、私たちは世界的な大きな競争に直面しています。それはアメリカチームと中国チームの間で行われ、私たちはその競争に向けて最高の選手たちを準備させる必要があります。中国は敵ではなく、競争相手です。そして多くの点で、彼らは私たちの協力者でもあることを願っています。しかし、私たちは彼らと戦い、打ち負かしたいと思っています。ですから、最高の5人の選手をコートに送り出すことを考えなければなりません。では、私たちは何をすべきでしょうか？まず、彼らを準備させ、教育し、科学を進歩させ、適切な資金を提供し、そして私たちの選手たちが最高の選手たちと競い合えるようにする必要があります。
ですから、国内の選手たちをできる限り準備させる必要があります。もし他国から自国のチームでプレーしたい選手がいれば、彼らを日本に連れてきて自国の最強チームと競わせ、最高の選手たちをコートに送り出したいと考えています。中国はまさにそれをやっているのです。だからこそ、移民問題や科学研究費の問題は重要だと考えています。MITがそれを必要としているというよりは、MITがそれを必要としているという方が重要です。もちろん必要ですが、MITのためではなく、国のために必要なのです。
ビショップ： これまでの国立科学財団などの予算から判断すると、現時点でこの脅威はどの程度現実的なのでしょうか?
ラファエル：ええ、脅威は現実です。最高の選手をコートに送れなくなるという脅威は、非常に深刻です。移民問題に関する議論は、優秀な人材を引き付ける能力に影響を与えています。そして、優秀な人材はアメリカに来るかどうか迷っています。科学研究費については、率直に言って、議会が概ねそのことを理解していることは良いことだと私は考えています。少なくとも、彼らは（国立衛生研究所）の重要性を理解しており、おそらくNSFも理解しているでしょう。議会にはもう少し広い意味で理解してもらいたいですが、少なくともその程度は理解しておいてほしいと思います。
ホワイトハウスの人たちも、ある程度は理解しているようですが、理解していない人もいて、内部で議論が繰り広げられています。ですから、この問題が問題だと認識しなければ、将来的に私たちに影響を与えることになると思います。私は議会の高官数名と話をした際、「議会は科学研究費が経済に与える影響を認識していますか？」と率直に尋ねました。すると答えは「いいえ、全く影響がないからです」でした。ですから、もし議会の指導層がそう考えているのであれば、私たちは彼らを説得するために懸命に努力するしかありません。それは全く逆のことです。
ビショップ：工学分野におけるジェンダーと民族の多様性は非常に重要です。特にMIT工学部は他の大学と共に、この取り組みに力を入れていることを承知しています。より多くの女性やマイノリティが工学やテクノロジー分野に参入するための鍵は何でしょうか？これはまさに究極の課題です。
ラファエル：これは大きな問題ですが、率直に言って、必要なのは彼らを探し出して採用することだけです。MITは男性のための大学という評判があります。実際、学部生のほぼ半数は女性です。ですから、MITが学部生の46～48%を女性にできれば、他の大学でも同じことができます。つまり、外に出て、彼らを探し出して採用するだけです。
ビショップ：それよりもっと複雑なはずです。どうやってそれを実現したのですか？
ラファエル：そうですね、結局のところ、いくつか試してみて、それがどのように機能するかを見極めることです。MITが発足した頃、つまり学生数が増え始めた頃、「MITの男性は集中力が高く、女性は幅広い分野をカバーしている。だから、女性を採用すると、焦点がぼやけて、学生教育における優位性が失われてしまうかもしれない」という認識がありました。さて、どうなったと思いますか？女性が入学し始めた頃、トッド、MITでGPAが高いのは女性と男性、どちらだと思いますか？
司教:ああ、大変だ。女性たちだ。
ラファエル：これはあなたのポッドキャストです。
司教: 女性たちです。
ラファエル：女性です！その通りです。私が言いたいのは、慣れていない時に、何十年も前の無知から生まれた知恵の言葉だけを鵜呑みにして、実際に新しいことに挑戦してみると、「おや、実はこっちの方がうまくいっている」と気づくということです。
ビショップ： 人種の多様性についてはどうですか？この点について、あなたはどのようなお考えですか？また、どのように前進できると思いますか？
ラファエル：そうですね、それはまた別の課題ですね。こちらもかなりうまくいっています。私の記憶が正しければ（もしかしたら少し間違っているかもしれませんが）、学部生の約4分の1ほどが、過小評価されているマイノリティです。実際、MITは数年前から大多数がマイノリティになった場所です。つまり、約25%がヒスパニック系またはアフリカ系アメリカ人、約26～27%がアジア、インド、中国出身です。つまり、いわゆるマジョリティは50%未満です。その境界線は何年も前に越えてしまいました。
ビショップ：分かりました。シアトルでMITの卒業生や他の人たちと会って、ご自身のビジョンについてお話されているとのことですが、ワシントン大学や、マイクロソフトの共同創業者であるポール・アレンが設立したアレン脳科学・人工知能研究所があるという点も興味深いですね。多様性、科学研究への資金提供、人工知能など、シアトル地域の皆さんと、ご自身の取り組みの中でどの程度協力されているのでしょうか？
ラファエル：まだ足りません。足りません。もちろん、アレン研究所の存在は認識していますし、当研究所の科学者たちはそこで研究を行い、協力し、諮問活動などにも参加しています。もちろん、ここの大学についても知っています。ここのコンピューターサイエンスのプログラムは素晴らしいです。
ビショップ：そして、MIT のライバルでもあります。
ラファエル：そうですね、競争関係です。競争は当然のことです。彼らは学生を求めていますし、私たちも学生を求めています。彼らは最高の教員を求めていますし、私たちも最高の教員を求めています。それは公平な競争です。しかし、知能や人間の知能の仕組みといったものを研究するとなると、それは大規模なプロジェクトであり、協力こそが最善です。アレン研究所のような取り組みや活動には賛同しますが、私の見解では、そうした活動は大学と協力する方がはるかに効果的です。アレン研究所は地元でもそうしているはずです。
重要な点が一つあります。これは約20年間、自分のものを築きたいと願うすべての人に言い続けてきたことです。誰かの考えを変えるという点ではまだ進展していませんが、それでも私は同じことを言っています。大学は、毎年25%ずつ変化する唯一の組織です。毎年、4分の1の人が卒業し、4分の1の人が新たに入学します。彼らを教える人々は永遠に若く、大学も永遠に若いのです。アメリカには、企業であれ何であれ、平均年齢が上がらない組織は他にありません。常に上昇しています。大学の平均年齢は変わりません。そして、それが常に新しいアイデアが生まれ、古いアイデアが常に疑問視される、非常に新鮮な環境を生み出しています。だからこそ、大学は互いに協力するだけでなく、アレン研究所のような確立された機関と協力するのに最適なのです。
今、この国、そして多くの大学で起こっているのは、大手テクノロジー企業がそこに多額の資金を投資しているということです。そして、そうすべきなのです。そして、「もう既に役目を果たしているのに、なぜ我々がそこに関与する必要があるのか？」という感覚が生まれます。これは大きな間違いです。これらのテクノロジー企業は、製品に重点を置き、多額の投資を行っています。そうするしかなく、そうすることで、この分野全体を前進させています。しかし、新しい種類のアプリケーションや新しい考え方を生み出す鍵となるアイデア、そしてそれを製品だけでなく社会全体に、より広く適用する方法――私は、そのコンセプトを私たちのキャンパスで実践し、いずれにせよ実現するだろうということを示すことを望んでいます。
ビショップ： シアトルにはもう一つ興味深い企業があります。アマゾンです。そしてもちろん、彼らはボストンを含む全米各地の様々な都市を第二本社の候補地として検討しています。ボストンのアマゾン第二本社建設計画において、MITはどのような役割を果たしたのでしょうか？
ラファエル：ええ、私はそれを支持する手紙を書き、提案に携わる人々に連絡を取り、強く支持していることを伝えました。ですから、AmazonはAmazonにとって最善のことを行うでしょう。私の個人的な意見としては、Amazonがボストンに来るのは素晴らしいことです。しかし、決定はAmazon自身で行うことになります。
ビショップ： ボストンが最適な場所である理由は何ですか?
ラファエル：才能ですね。シアトルと同じです。バスケットボールの話に戻りましょう。選手、そして才能が全てです。そしてなんと、ボストンには毎年たくさんの才能ある選手が卒業しています。何万人もです。アメリカでもトップクラスの大学がボストンにはあります。ですから、競争できる才能を求めるなら、毎年たくさんいます。
ビショップ：ロボット工学とAI、そしてその組み合わせに注目すると、多くの人が雇用を心配します。あなたが取り組んでいる取り組みにおいて、この問題にはどのように対処していますか？
ラファエル：そうですね、これも大学の重要な役割の一つです。今回のケースでは、科学技術の発展を目指しています。しかし同時に、科学技術が社会に与える影響についての理解を深めることも重要です。自動化に関しては、その影響は現実のものであり、既に発生しており、今後も発生し続けるでしょう。仕事の未来について多くの議論がありますが、私はその考え方に少し賛同できません。仕事の未来というと、「将来、仕事は残るのか？私たちは機械に取って代わられ、機械は私たちと同じように考える」といったように聞こえますが、私は少し違った見方をしています。「未来の仕事」、つまり仕事は残るものの、今日とは大きく異なるものになる、という見方です。そして、私たちはその移行に備える必要があります。私たちはIQ研究に付随する研究を発表する予定です。この研究はまさにこの「未来の仕事」というテーマに焦点を当てています。未来の様々なシナリオを理解し、社会と新しい社会の構成員がその移行にどのように対応していくべきかを理解することが重要なのです。
ビショップ： MITの学長であるラファエル・ライフ氏が今週シアトルに来て、フリーモント地区にあるGeekWireのオフィスで講演をしてくださいました。本日はお越しいただき、誠にありがとうございます。
ラファエル：お招きいただきありがとうございます。楽しかったです。
