学問の地平から
教員が語る、研究の最前線
第30回 人工知能学
本学の教員は、教育者であると同時に、第一線で活躍する研究者でもあります。本企画では、多彩な教員陣へのインタビューをもとに、最新の研究と各分野の魅力を紹介していきます。
第30回 人工知能学データサイエンス学部 データサイエンス学科・大学院データサイエンス研究科
ウィラット ソンラートラムワニッチ 教授
人工知能に「思考」させるために、人間の思考パターンを知る
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Profile
1979年来日。京都大学で機械工学を学び、修士号取得。東京工業大学大学院情報工学科後期博士過程で博士号を取得。日本とタイを行き来しながら知識工学や人工知能の研究に取り組み、現在もタイのタマサート大学工学部で講師を務める。タイ国立電子コンピューター技術センターの研究員、泰日経済技術振興協会の顧問を歴任。2019年より現職。
これからの社会に欠かせなくなっていく人工知能。万能かのように思えますが、人間には当たり前のようにできることが機械にとっては非常に難解です。例えば、「思考」。人間の思考プロセスをどう機械に理解させるか――。人の思考の奥深くに迫り、それを機械に構築すべく取り組んでいる、ウィラット ソンラートラムワニッチ教授の研究を紹介します。
研究の背景
人工知能に「理解」を伝える
大学時代から、人工知能の知識表現や推論機構などに関する研究を行ってきました。最も興味を惹かれたのは「人間が行う『理解』を、どのようにコンピュータ上で実現するか」ということです。そのためには、人間が物事を理解するプロセスを分析する必要がありました。
 
「人間はどうやって物事を考えていくのか」を探求するために、人間が生み出した作品や文献をとにかく分析していきました。「どう発想してきたのか」などと人間の思考プロセスを紐解き、人工知能がそれを再現できるよう、コンピュータ上に仕組みを構築しました。
 
研究を通じて知識表現の重要さを実感し、その面白さにどんどん惹かれていきました。私たち人間は自分の頭の中にある知識を相手に伝えるため、言語に翻訳しています。自分の理解しているものを言葉に変換しているのです。人間が当たり前のように行っている「理解」をどのように機械に伝えるか……。ここが知識表現に関する難しさでもあり、非常に面白い部分でもあります。
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▲ウィラット教授の編集著書

研究について
人間の理解には「知識」が必要
知識表現を追求していくことは、人間の言語を理解することが鍵になります。私は元々理系だったので、文系の言語学を学び直しました。そして、タイ語に特化した研究を進め、必要な構文情報を設計し、文字体系・品詞分類・構文解析などを行いました。タイ語を処理できる環境を整えるのに半年ほどかかりましたが、その結果、タイ語・日本語・英語をはじめ、6カ国語での自然言語処理の応用研究につながりました。これは今でも研究界・産業界で広く使われています。
 
人間の言語の使い方はかなり曖昧なものです。例えば日本語は主語を省略することが多いです。それでも、聞き手に基礎知識があれば問題なく理解することができます。しかし、機械にはそれができません。どういう状況で省略されることが多いのか、例外があれば条件付けをして機械が処理できるようにする必要があります。
言語というのは、自分の理解しているものを言葉に変換しています。そこに「知識表現」があります。人間が使っている言葉を文法や単語ごとに定義付けし、機械が理解できるようにシステム化すること。こうして言語を科学的に説明できるようにするプロセスが非常に面白いですね。研究を通じてようやく判明したのは、人間が物事を理解するには「知識」が必要だということです。知識とは「物理的なもの」「数学的なもの」「システム化するもの」と大きく3つに分類できます。人工知能の研究で「知識表現」がいかに重要かを実感するにつれ、その面白さにどんどんのめり込んでいます。
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タイの国家プロジェクトを主導
タイにデジタル情報基盤を作るべく、国家プロジェクトとして提案した「デジタイズ・タイランド・プロジェクト」は私にとって大きな挑戦であり、野望でもありました。最初の狙いは、タイの無形文化遺産の知識ベースを構築することでした。無形文化遺産とは、例えば舞踊や格闘技、織り模様、薬草、料理などが挙げられます。これまでも写真や説明文などのデータはありましたが、それだけでは活用が難しい状況でした。人工知能や自然言語処理を応用することで、もっと一般の人に開かれたデータベースにしようと考えたのです。
 
例えば「舞踊」を伝える場合、言葉の説明だけでは不十分です。実際にどのような動きなのかを伝えるためにはアニメーションを見せる必要があります。そのため、踊り手にモーションセンサーを身に付けてもらい、10台以上のカメラで動きを撮影しました。そして、あらゆる角度から撮影したデータを集めてアニメーションを作成しました。また、「どうしてそういう形になったのか」という歴史的な背景も調査しました。
このデータベースはタイで一般の人にも使われています。例えば、洋服には様々なデザインがあります。お客様に魅力を伝えるには「このデザインはこの時代に生まれ、このように作られています」といった知識が必要です。しかし、店舗スタッフは歴史の専門家ではないため、それら全てを把握することは難しいです。これをデータベースで解決しました。
 
デザインとデータベースを繋げることで、その意味や、さらには販売店までも検索できるようになりました。一般の方も活用できるようなデータベースがあるのは、現状タイだけではないでしょうか。タイでは今、Eコマースが非常に流行っています。研究が実際のビジネスに生かされているというのは嬉しいことですし、研究者として面白い経験でした。
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▲「デジタイズ・タイランド・プロジェクト」において知識ベースを構築した山岳民族の織り模様

人工知能が作曲をする時代に
現在力を入れて取り組んでいるのは音楽に関する研究です。音楽は人間が生み出したものですから、音楽と言語は非常に近しいものがあると思います。音楽の分析というと、一般的にはジャンルやテンポだと思いますが、ここに言語的な知識を取り入れてパターン化を試みています。「音楽を言葉で表現する」ということを考え、音楽の分析がより細かくできるようになってきました。
 
これまでは主にクラシック音楽を分析してきました。作曲者ごとにスタイルがありますが、そのスタイルを一度認識することができれば、音楽を聴いて作曲者を推定することができるようになります。たくさんのパターンを抽出することで、いずれは人工知能が音楽をつくることができるようになるかもしれません。
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