●Googleの人工知能とは異なる性格
日本IBMは30日、同社のコグニティブコンピューティングプラットホーム「ワトソン(Watson)」の開発状況について報道機関向けの説明会を開催した。ワトソンは、名前は見かけるが、内容については正しく理解されているとは言い難い。IBMが目指す第3世代コンピューティングシステムの現状と未来についてレポートしよう。
○スタートはクイズ番組
ワトソンは元々、コンピュータが自然言語で投げかけられた質問に対し、文脈を含めた質問の意図を理解し、回答する「質問回答システム」としてスタートしたプロジェクトだ。2011年にはコンピュータが学習能力のみで米国のクイズ番組「ジェパディ!」に答えられるのか、という企画が行われ、百科事典など書籍約100万冊分のテキストデータを学習したワトソンが人間と対決して勝利を収めている。この対決ののち、ワトソンは一般デベロッパー向けにも提供を開始している。
IBMはワトソンを、自然言語を理解し、人間の意思決定を支援するための「コグニティブ・コンピューティング・システム」と呼んでいる。「コグニティブ」とは「認知」という意味の単語で、コンピュータが言語を認識し、文脈等を類推して学習を重ねていくアプローチのシステムだ。IBMはこのコグニティブ・コンピューティングこそが、コンピュータにおける第3世代のコンピューティングであると定義している。
第1世代はデータを入力して単純な演算結果を得られた、初期のコンピュータ。第2世代が現在我々が使っているような、プログラム(アプリケーション)によってさまざまな汎用的な処理を行えるようになった状態だ。そして第3世代では、プログラムを用意しなくてもコンピュータが自分で収集した情報からさまざまに類推し、学習を深めていき、人間がコンピュータの助けによって専門知識を拡張したり、知識や技能の習得を早められるようになる。
コンピュータやインターネットの登場(いわゆる情報革命)により、現代は、人間がひとりで処理するにはあまりに膨大なデータが溢れている状況だ。たとえばSNSから得られる非構造化データと、センサー類から得られるデータをそれぞれ相関性を持った形で処理する必要があるが、今のツールではそうしたことができない。ワトソンはまさに、そうした独立したデータ同士を分析し、意味のあるものに変換するためのツールなわけだ。
○個性の異なるさまざまなワトソン
ワトソン自体は、IBMのサーバー上に構築されたLinux上で動作するソフトウェアだ。用途によってクラウドで提供されることも、ハードウェア込みのシステムで提供されることもあるが、例えば医療向けとサポート向けにまったく同じシステムが提供されるわけではない。
ワトソンは各分野ごとに最適化するよう、取得するデータの重み付けや分析する言葉の傾向、出力内容などといったアルゴリズムを変更することができ、それが20以上のAPIのパッケージとなって提供されている。つまり、目的によって様々な個性を持ったワトソンたちがいることになる(ちなみに、ワトソンは物理的にも複数存在する)。
それぞれのワトソンが蓄積した学習結果は、ひとまとめにされることはなく、個々のシステムとして育っていく。この点は、巨大なサーバーファームの中で世界中のデータを喰らって巨大化していく印象のある、Googleの人工知能とは性格を異にした存在だと言えるだろう。
●ロボット店員の登場も近い!?
○どう使われているのか
基本的に、ワトソンの機能は「データを与えて学習させ、質問を投げかけるとデータから答えを類推して回答を導き出す」ことだ。質問の入力として自然言語を認識でき、データソースとしてはテキストだけでなく、画像や音声、動画、MRIやレントゲンからの入力なども加えられているという。
ワトソンでは莫大なデータを人間では不可能な速度で解析し、最適な対応を導き出せるため、たとえば投資分野においては、アナリストなどから毎日発行される数千以上ものレポートを検証し、次に投資するべきターゲットの候補をピックアップする、といったことも実現できる。
もっとも、これだけであれば、ちょっと気の利いた検索機能と大差ないように思えるが、ワトソンでは莫大なデータから、ワトソン自体が類推して「発見」または「発明」と呼べるような新しい回答を導き出せる点が異なる。現象としては、人間がふとしたことから思いつく「発想」に近い。
たとえばその一例として、料理誌「ボナペティ」と共同で、ワトソンに化学や文化、食品に含まれる成分などの情報を与えることで、新しいレシピを考案する「シェフ・ワトソンwithボナペティ」という試みが行われ、実際にまったく新しいレシピも考案された。これは、単なる検索ではできない機能だ。
また、医療分野ではiPhoneで肌を撮影した画像をワトソンが解析・学習し、メラノーマ(悪性黒色腫)とそうでない皮膚を見分けるシステムが構築されている。診断率が高くなれば、医療機関に通わなくても自己診断が可能になるし、専門家でなくとも早期に異常を発見して治療に結びつけることもできるようになるわけだ。
また、現在は教育分野においてもコグニティブ・コンピューティングを役立てようと開発が進められているという。特定の問題をかかえる生徒に対し、教師が対応するためのアシスタント的な役割を果たすという。
米国ではワトソンを使った「CogniToys」というおもちゃが登場している。このワニのおもちゃに話しかけると、無線経由でインターネットに接続し、ワトソンがバックボーンで処理をして子供からの質問に答える。子供の年齢や好みを理解して会話のレベルを変えることもできる。
また、ワトソンをソフトバンクの「Pepper」のバックボーンとして動作させるデモでは、ヤマダ電機の店員として、客と4Kテレビの商談を自然な日本語で行う様子が公開された。ロボット店員というのもまるでSFのような話だが、すでに実現まであと一歩というところまで来ているようだ。
●1年間で4年間分の進化をするワトソン
○Watson Yearの1年は実世界の4年分
ワトソンのロードマップについての質問があったときに、IBM Watson事業シニア・バイス・プレジデントのマイク・ローディン氏の口から、興味深い言葉がでた。ワトソンの開発チーム内では1四半期で通常の1年分の進歩があるという。つまり1ワトソン年=通常の4年分というわけだ。
ローディン氏は、2013年にワトソンの事業をスタートさせたとき、2015年にどんなことができるかはさっぱりわからなかった。従って将来ワトソンがどうなっているかは、まったく予想ができないというのだ。通常の4倍もの速度で進化を続けるワトソンは、やがてさまざまな形で自然に人間の知的生産を支えるツールになるのだろう。
ワトソン自体は前述したようにサーバー上に構築するシステムなので、クラウドと連携して動作する機会の多いスマートフォンとは相性がいい。将来は、たとえばニュースアグリゲーションサービスも、ワトソン経由で記事の内容までを加味して配信が行われるなど、まるで自分だけの秘書のように動作するワトソンサービスを多数使い分けるような時代もそう遠くはなさそうだ。
日本においてはIBMはソフトバンクと共同でワトソンの日本語対応および日本の事業者への導入拡大を図っており、初期エコシステムのパートナーとして9社が発表されたほか、東大医科学研究所がワトソンを使ったがん研究を開始するなど、その一歩を踏み出したところだ。これまでの4倍の速度で進化していくワトソンを使い、日本ならではのサービスが生み出されるのか、期待したい。
(海老原昭)