人間ってナンだ?超AI入門 第7回「恋愛する」 野口あや子、満倉靖恵、中辻真、ジェフリー・ヒントン、松尾豊…


出典:『人間ってナンだ?超AI入門 第7回「恋愛する」』の番組情報(EPGから引用)


人間ってナンだ?超AI入門 第7回「恋愛する」[字]


人工知能が社会を変える、その時人間は一体どうなる?最新技術の仕組みを松尾豊東大准教授×徳井が解剖。現代人必見の新感覚AI入門エンタメ。今回のテーマは、恋愛する。


詳細情報

番組内容

好き?嫌い?人間の最も素朴な感情をAIは果たしてどう再現できる?その時、人間はAIに恋心を抱くのか?脳波を測定することで、目の前の対象への感情を判定してしまう技術も登場。個別の恋愛相談に丁寧に答えてくれるAIの答に徳井は?後半は一気に脳の機能を巡り深い議論へ。現代の脳化社会、脳内で起きている引き裂かれる「せめぎあい」とは?複雑な心の機微から見えてくる人間の思考のクセとは?ゲストは歌人の野口あや子。

出演者

【ゲスト】歌人…野口あや子,慶応大学理工学部准教授…満倉靖恵,恋愛相談 AI開発者…中辻真,人工知能開発者/トロント大学教授…ジェフリー・ヒントン,【解説】東京大学大学院特任准教授…松尾豊ほか




『人間ってナンだ?超AI入門 第7回「恋愛する」』のテキストマイニング結果(ワードクラウド&キーワード出現数BEST10)

人間ってナンだ?超AI入門 第7回「恋愛する」
  1. 人間
  2. AI
  3. 好き
  4. 感情
  5. 何か
  6. 言葉
  7. 会話
  8. 回答
  9. 入力
  10. 例えば


『人間ってナンだ?超AI入門 第7回「恋愛する」』の解析用ソース(見逃した方はネタバレ注意)


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かわいいですか? 好きですか?

このように…。

徳井さん 私の方 見て頂いて

ガンと好きが下がったんで…。
(笑い声)

あっ 好きじゃないんだな
っていうのが すぐ分かりますし。

恐ろしい機械やな。
いや 好きですよ。

人間が感じる愛情。

人間は
様々な感情を
様々な対象に抱きます。

例えば こちら。

好きですか?

では こちらは
どうですか?

皆さんが好きだと思う
感情。

それは どこから?
心から?

心って何ですか?

今 社会を確実に変えつつある
AI。

人間の代わりに 時に 人間以上に
重要な役割を果たし始めています。

それは 人と人との関係を変え
人とAIの関係も変え

更には 人間の定義そのものを
変えるかもしれません。

だから…。

第7回のテーマは…

人間が恋するとは?

愛情は どこで感じる?

その本質に迫ります。

好き… 嫌い… 好き…。

先生 疲れてるんですか?

どうしたんですか?
好き嫌いって。

花占いをしてます。       花占い。
まさか 恋をされてるんですか?

という訳で
今日のテーマは「恋する」です。

いや
「という訳で」じゃないですよ。

「恋をする」。
「恋する」です。

だから 花占いを…。
AIと人間が 恋ができるのかと。

艶っぽいテーマですね 今日は。

何かね
そういう映画もありましたよね。

ありましたね。
AIに恋する男性。 「her」。

あれをね
当時 好きなねえちゃんと見てね。

結構 僕 でも 「AIの事
好きになるかねえ?」って

一瞬 思いがちだと思うんですけど
結構 人って…

そうなんですよね。
造形が それっぽかったら

恋してしまうような気
するんですよねえ。

だって 身の回りのものとか
かなり愛着 感じちゃいますしね。

という事で 今回は ゲストに

歌人の野口あや子さんを
お招き致しました。

よろしくお願いします。
よろしくお願い致します。

やっぱり 短歌なんかでも
もちろん

恋愛に関する歌みたいなもんを
詠まれたりはしますか?

はい。 今まで4冊
歌集を出してるんですけど

何か ほとんど8割方
恋の歌があるかなって…。

やっぱりね。      一番
心動かされる事だと思うので。

どうですか?
人工知能とかっていうものって

どういうふうに
捉えてらっしゃいますか?

大体 人間のやる事が
できるっていう事は

私のやってる事も AIができる。

…で ひょっとして 短歌も
できるのでは? っていう事を

ちょっと 今回 思ったりして

恐ろしいなと思いながら
すごいなと思いながら。

そうですよね。

人間が感じる 愛着や愛情。

それは 脳波から読み取る事が
できるといいます。

(満倉)つけます。 おでこの所に…
ちょっと失礼します。

こんな感じでいいんかな?

じゃあ 今から…
ちょっと見て頂くと

この青いのがストレスで
赤いのが好き度

それから 黄色いのが興味
っていうものを示しています。

何かを見た時に 例えば
それに興味があったら

このパラメーターがボンと上がって

ストレスが感じた時に ストレスも
ボンと上がるというような

仕組みになってます。
そんな結構…

ガンガン変わっていくもの
なんですか? 脳波って。

脳波は リアルタイムで
いろいろ変わるんですけれども

感情の変化も すごいあって
その時 その時で

例えば 言葉一つにとっても
「えっ?」って思ったり

それから 人の話聞いてて
「ふ~ん」って思うと

ちゃんと 興味が表れてますし

徳井さん 私の方 見て頂いて

ガンと好きが下がったんで…。
(笑い声)

あっ 好きじゃないんだな
っていうのが すぐ分かりますし。

恐ろしい機械やな。
いや 好きですよ。

データは どうやって
集めたんですか?

データは 15年かけて
かなり精密に…。

例えば
ストレスを与えるような実験をして

その時に ストレスは

どんな脳波の状態だったか
というのを分析して

機械学習と最適化手法を
用いて

それを特徴づける
というような事を行ってます。

それでは 画像を用意したので
見て頂ければと…。

あっ 猫。

(満倉)あっ 興味が
ボンと上がりましたね。

お~。 あ~ ほんまや。

(満倉)好きも上がってますし。

何や こいつ 怖っ。

(満倉)興味が
ボンと下がりましたよね。

出てますか。
(満倉)ストレスがすごい上がりました。

何か 気持ち悪いもん あれ。

あ~ アジフライ メッチャ好き!
これ 好きです。

あ~ 猫。
猫 挟んでくるな。

あ~
おねえちゃんも好き。

(満倉)おねえちゃん好きって
言った時に

ストレスと好きと興味が
一気に上がりました。

あ~ ストレスも
上がる事があるんねや。

いろいろ あるんでしょうね。

これって 脳波が
こういうふうに見えるって事は

何か 電気的なものが
やっぱ 走るんですか?

脳は… 脳の ここの表面上に
電気が走っていて

マイクロボルトなんですけれども

感情によって そのマイクロボルトが
全然 違うんですね。

ですから そのパターンを学習させてる
という事になりますね。

面白いですね。
こうやって 計測できる事と

あと いろんな情報を見せて
それの結果 どうだったか

っていうのを突き合わせて
そこの また機械学習していくと

どんどん いいものが作り出せる
可能性ありますよね。

その人にとっては いいものが
できていきますよね。

脳波が電気信号だという事は

ディープラーニングでも
これ 再現できるって事ですか?

はい 再現できます。

ディープラーニング。 その構造は
人間の脳を模倣したものです。

人間の脳は 1, 000億に及ぶ
神経細胞 ニューロンのかたまり。

ニューロンは
隣のニューロンから電気信号を受け

一定以上たまると
次から次へと伝える

巨大な電気ネットワークです。

ディープラーニングでは
これを人工的に再現。

丸い玉がニューロンの代わりで

それらをつなぎ
電気信号を走らせます。

これが ニューラルネットワークです。

ディープラーニングに
感情の電気信号を入れれば

AIも感情を持つのでしょうか?

例えば AI彼氏とか
そういうのを作りたい時に

自分がいいと思った感情の時の
脳波とかホルモンとかを埋め込むと。

機械側に。

そうすると 自分がいいと思う事を
向こうから出してくれる

というような学習のさせ方も
できると思いますね。

それを どんどん
ず~っと いろいろやっていて

この言葉は よかったんだとか

この言葉は 言ったら駄目なんだな
という事を

ずっと
これで見ていく事もできます。

へえ~ そうか。 それを
どんどん成熟させていくと

完璧な相手になりそうですね
会話としては。

感情をですね…
例えば ホルモンっていうものが

人の心を 好きとか
決めてるんですけれども

例えば オキシトシンとか 愛情が
出てくるようなホルモンなんですが

ホルモンと脳波を
ず~っと見ていきます。

そして ある時 タイミングで
好きになったと 誰かを。

その時のホルモンの状態と
脳波の状態を

ず~っと とっていくと

この人のパターン こういうホルモンで
こういう脳波を出す時が

好きになるんだという事が
分かるので

脳波でホルモンが検出できて
しかも その状態によって

人を好きになるかとか
嫌いになるかとかっていう事を

見る事も可能になってきますね。
どうせ 告白するなら

この人なら この日にした方が
いいよみたいな…。

それが できるんです。
よく 昔ね 20代前半の頃に

相方の福田君と2人で
京都の街でナンパしてたんですよ。

声かけても 声かけても
断られてる中

でも 絶対 この歩いてる中には
ナンパしてほしいなっていう

思いながら歩いてる子も
おるはずやと。

それが見えたら

その子に声かけたらええのにな
っていう話を

よく してたんですけど
それが もう分かるって事ですね。

まさに
脳波を みんなにつけてもらって

この時っていう時に
この人って思ったら

その人に行けば 当たる。

はあ~ これ
それなりのシステム 作ったら…

頑張ります。
(笑い声)

あ~ そういうもんか。

いつぐらいですか?
そのシステム 作れるの。

雰囲気的に見て。
これは やっぱり いろんな人に

つけてもらわないと
いけないので

でも つける側は
分かられるの嫌ですよね。

まあね。
そこの せめぎ合いが

また面白そうですけど。

ただ AIの観点から見ると

やっぱ この好きになるとか
嫌いになるっていうのは

基本的に 感情 情動の話で

これは 生物として かなり昔から
つくり上げられてきたもので

だから 人間の

大脳皮質で考えてるか あるいは
海馬で処理してるような

抽象度の高いものとは
別の話だと思うんですよね。

だけど 非常に人間にとって
重要な要素だと思いますし。

人間の感情は
電気信号に表れます。

例えば 猫を見た時
猫好きの人の脳からは

「好き」という電気信号が
出ています。

この電気信号を ディープラーニングに入力。

AIによる
「好き」という感情の理解は

理論的には可能です。

しかし 人の思いのあやを
どこまで理解できるのでしょう?

人間の皆さんの感情が
より複雑になる

恋愛での さまざまな場面。

そんな時 私たちも
お手伝いしたいのですが

やぼですか?

短歌の方でも
こんな歌があります。

これは すごく忍んでる
恋があって

それを
隠してるんだけれども

ちょっと しぐさとか
表情に表れてしまう。

そうすると
「あれ? どうしたんですか?

何か 妙に悩ましげですね」って
言われてしまう。

隠してるのに
ばれちゃうっていう…

これがAIは どうなるのかなと
思うんですよね。

あ~ その恋心があるからこそ
生まれた 今の歌ですもんね。

昔は こういった
花に恋の悩みを

相談していたのかも
しれませんけれども

今は AIが 恋愛の相談
答えてくれる事もできます。

ほう ほう ほう。
お二人 恋に悩んだ事は…。

それは もちろんね。
はい。

もちろん 僕も42なんで
恋の1つや2つ してきたんで

やっぱり 悩みもしましたよ。

恋の悩みは 千差万別。

そんな難しい相談にも

私たちなら 一定の法則を見つけて
お答えできるかも?

では AIに相談してみましょう。
ほう。

ほう~ そんなん あるんですね。

じゃあ ちょっと
相談 いいですか?

はい。

僕 こんな仕事をしていながら

ちょっと 女性と二人きりになると
口下手なもんで

女性と2人で
何を話していいか分からない。

話そうと思う事が

相手にとって 興味がない事
なのじゃないだろうか。

ちょっと入力しますね。

いや これ ほんまなんです!
これ ほんまなんです。

だから 大体
映画とか見に行くとかやと

すごい助かるというか。

こんな感じで入力して
答えが出るんですか?

何か イメージ こう…
「デート 会話 種類」とか

そういう事を入力して
答えが出るのかと思ったら

こういう入力なんですね。

自由文の入力で大丈夫ですね。
へえ~。

これ 一回いってみますね。

「大変でしたね。
お気持ちは痛いほど わかります」。

ほんま?

答えてくれましたね。

ただ 答えとして

方法は いくらでもあると思うって
言われてまうと ちょっと…。

その方法を教えてくれみたいな
とこもあるんですけども。

ちなみに 何か 野口さん

恋愛に関する相談って
ございますか?

今 夫と2人暮らしなんですけど

夫が忙しい時に限って

話を聞いてもらいたくて
しょうがないんです。

野口さんの方が?
はい。

忙しいなって分かってるんですね。
分かってるんですけど

でも そういう時が
何か 重なってしまって

すごい 話を聞いてほしくて
モンモンとするんですよ。

…で 向こうからも 「ちょっと
忙しいから やめて」って言われて。

そういう時…。

ああ… グサッ。

トルストイの言葉を。

割と これ バシッと決まった回答
来ましたね。        そうですね。

自分本位になってるんじゃ
ないですか?     なってますね。

自分ばっかり
聞いてほしい 聞いてほしい。

相手が忙しいんですから
そういう状況を見極めて

グッと こらえる事も大事ですね。
はい。

これ バシッと来ましたね。
そうですね。

刺さりました。
AIに言われると。

これは どういうふうにして
AIは回答してるんですか?

大量の質問と回答を学習している
というものになっておりまして

その回答を長文で生成する
長文生成技術というのを

使っております。

これは 何なんでしょうかね?

そうですね。
ちょっと解説したいと思います。

文を生成するっていう技術
なんですけども

特に 長文を生成できると。

これ どういう事かっていうと

LSTMっていう技術
使うんですけども…

これは RNNっていう
技術の中の一つです。

RNNは これ 前 説明したので

皆さん 分かってると
思いますので…。

すっかり忘れてますけど 先生。

完全に初めて聞くような言葉やな
と思ってました。

これ リカレントニューラルネットワークって
いいまして

文が入ってきますと。

文が入ってきた時に
文を出すような技術なんですね。

RNN
文字どおり 前の言葉へと遡り

その成果を利用して

次の言葉を解析する手法です。

膨大な対話データを入力された
AI。

「こんにちは」と入力すると
あいさつされた状態に。

あいさつに関するデータから

「こんにちは」を選びます。

すると AIは

あいさつが終わった状態に
変わります。

答えの選択肢が絞られました。

次に質問すると あいさつが
終わった状態のままなので

データの中でも
あいさつは選ばないで返答。

選択肢が絞られていく事で

話の文脈が生まれます。

RNNは 前の状態を受けて

回答をするので

質問と回答が
かみ合うようになりました。

ところが これ
欠点がありまして

最初の方に聞いた事を
忘れちゃうんですね。

これ どんどん 状態が
引き継がれていきますから

引き継がれる時に
どうしても修正が入って

だんだん忘れてしまうと。

そこで出てくるのが

このLSTMっていう技術で

これは
どういう技術かっていうと

ある入力が入ってきた時には

ここで覚えてた事を
忘れるんだけども

そうじゃない時は
できるだけ覚えておきましょう

というような仕組みで
ここから こういう…

ここを引き継ぐか
どうかっていうの自体を

入力によって決めるっていう
こういう技術なんですね。

これは
フォーゲットゲート 忘れるゲートですね。

これが オンになると
忘れるゲートが開くと 忘れちゃうと。

そうじゃない限りは
忘れないようにする

というような仕組みを
入れる事によって

これが かなり昔の情報も
上手に引き継がれて

文を生成できるように
なってきたという

こういう技術ですね。
今 ディープラーニングの中で

このLSTMっていうのは
非常によく使われる技術です。

恋愛相談のような長文の場合。

RNNは 前の状態を受けて
回答を選びます。

しかし 長文だと
最初の頃の入力の効果が弱まり

状態を忘れてしまいます。

これでは
長い質問には回答できません。

LSTMは 長期の記憶力を持たせ
忘れるかどうかも決められます。

長い文章でも
「男子校に通っている」

「出会いがない」
「彼女ができない」など

質問の最初の方の状態も
忘れません。

文脈に沿った回答の選択肢を
選べるのです。

忘れない事で 質問の意味は
分からないながらも

学習データから質問に合った回答が
できるようになりました。

これが LSTMができた事によって
だいぶ進歩したと。

だから こういう回答ができる。

この恋愛相談って
非常に長い文が入力になって

また 長い文を
出力しないといけないですから

こういう仕組みがないと なかなか
従来は難しかった訳ですね。

恋愛相談の場合ですと

非常に長文で 質問を
皆さん お書きになりますので

その中で 例えば 男子校で
こういうふうに悩んでるだとか

出会いが なかなか ないだとか
そういったような

どういったシチュエーションか
っていうものは

結構 文章の最初の方に
書かれますと。

それが いろんな経緯があって
出会いがなかったりしまして

どうしたらいいか
悩んでるっていうふうな

そういう流れっていうものが
ありますので

その長文の中の流れを
理解していかないといけない

っていうので このLSTMっていう
長文の記憶っていうところが

生きてきてるというふうに
なります。

何か でも 長文で質問してると
実は 無駄なものとか

AIを混乱させてしまうような
単語とか文章が

入ってたりとかしないんですか?

長文の中でも

単語の順番というのを
学習していくんですが

抽象的に捉えますんで その中で

あまり… 文脈的に 少し
齟齬があるかなというところは

ちょっと落としながら
学習していくっていう機構が

備わっているかと思っております。
そうなんですね。

これまでは
短い文章での受け答えしか

できなかった私たち AI。

長くても 文脈をつかまえられる
技術を持ちました。

何でも話して下さい。

恋愛の相談ができるAIが
ある訳ですけども…

俺は 今 こういうふうに
思ってるんだ

っていうような事に関しても

ある程度の回答が
AIから返ってくる訳ですよね。

何か でも 私は 完璧な人よりも

ちょっと 抜けたり
とんちんかんな事を言う人に

キュンとしがちなんですけど

そういう事って
どうなるんでしょう?

そういうモードがあれば…。

正解は出せそうな気が
するんですけど

何か 意表をつかれる事とか
キュンとする事って

何か それより…

LSTMを使うと

例えば 恋人同士が
会話してるようなデータがあれば

ある発話した時に こういうふうに
返したらいいよっていうふうに

学習できる訳ですよね。
そうですね。

ユーザーの 質問っていうのと
回答っていうものの

対応関係を考えますんで
その中で ある程度

その質問の中のニュアンスが
柔らかい感じのものであれば

応答も柔らかくなっていったり
しますので。

天然ボケのプログラミングをすると

天然ボケの返事が
返ってくるんですかね?

データがあればですね。
天然ボケの人の集団がいて

その人の集団での
会話っていうのが データになると

そういう学習になりますよね。

だから 十分 そこでキュンとする事は
多分 可能なんでしょうね。

どうですか? 恋愛相談の
相手としては いかがですか?

すごく もう…。

いい感じ? それこそ 旦那さんが
話を聞いてくれない時に

旦那さん代わりになって

旦那さんっぽい答えを
してくれるようなAIに

話を聞いてもらったら…。
そうですね。

恋愛の一つの鍵ともなる会話。

そもそも
人間の会話ってナンだ?

イライザって覚えてますか?

イライザ。 何か
第1回目に出てきましたよね。

1960年代にできたものですね。

人間と会話をしてるふうの
AIな訳ですけれども

ちょっと やってみましょうか。
あっ 今 イライザがいる訳ですね。

「何か問題ありますか」
っていうふうに

言ってますけど
どう答えましょうか?

じゃあ「風邪ひいてます」って
言って下さい。

「風邪 引いてるんですね?」。
はい。

ど…
「どうしたらいいですか?」。

何か… すごく ポジティブ…
「元気に見えますよ」。

何を見て
それ言ってんやろな…。

「風邪には どういう対処を
すべきですか?」っていう…。

「もうちょっと詳しく
教えてもらえますか?」。

「寒気がします」。

「いつも寒気しますか?」。
「いつもは しません」。

「元気ないふりを
するために

そういってるんじゃ
ないですか?」。

イライザ 面倒くさいな!

風邪ひいてる
言うてるやん。

だいぶ古い時代のものだから
こうなんですかね?

でも 何か 何となく
会話は成立してますよね。

まあ そうですね。

1964年 ジョセフ・ワイゼンバウムによって
開発された

対話型AIの先駆け イライザ。

入力に対して
決められたプログラムで回答を行う

単純な対話システムでした。

人は いつの間にか 情報に

勝手に 感情を
持ってしまうもののようです。

皆さん 案外単純ですね。

非常に単純な 1960年代に
できるような技術であっても

ある程度 会話っていうのが
成立してしまうと。

あたかも… 何か

先ほど 「何見て言ってんの」って
ありましたけども

何か 本当に自分の事 見て
言ってんじゃないかと

思っちゃうような会話も 上手に
できてしまうというところが

すごく面白いんだと思いますね。

今の 現代の僕らって

もうちょっと進んだものを
知っちゃってるから

何か 不完全だなって思ったけど

当時の人が これ見たら

「うわっ 中に人がいるのか」って
ちょっと思ったりするでしょうね。

当時は もう 本当に
すごく評判になって

これを使いたいっていうので

多くの人が
押し寄せたりもしたようですね。

こういった いろんな会話のシステムも
ありますけど

仮に お二人が 自分で こういう
会話のシステム作るとしたら

どういう会話のシステムにすれば
人は 恋に落ちると思います?

ああ~…。

「私って どんなふうに
すてき?」って聞いたら

詩人のように答えてくれるとか。
う~ん。

そういうような事を言われると
うれしいですか?

でも 言葉を扱ってるので
そういう…

これは 私の事を 本当に
言ってくれてるんだって事を

言われたら グッと来ますね。

でも こういう 恋愛って
結構 難しくてというか

普通の何気ない会話とか

それから お医者さんが
患者さんと話す問診とか

そういうのと比べて

恋愛っていうのは かなり…
何て言うんですか?

感情が入りますよね。

この感情と…
じゃあ 言葉の関係っていうのが

どういうふうになってるのか
というのを考えるとすると

人間の脳が そもそも
どういうふうにできているのかと。

それが 人工知能と
どういうふうな関係にあるのか。

人間の言葉は
感情と深い関係があります。

おはようございます。

AIの言葉にも
人間の感情に近いものを

持たせようとするなら

脳の仕組みを考える必要が
ありそうです。

AIとの比較から

人間の脳の独自性を
語って頂きましょう。

世界的な人工知能開発者…

人間並みに何でもできる
汎用型AIの開発は

長年の夢です。

その実現のためには

やはり 脳を模倣する研究が
鍵とされています。

ただ 脳の構造は 巨大で複雑。

コンピューター上で再現するには

険しい道のりが
待ち受けています。

これ 今のところ
AIっていうのは

人間の脳を
どこまで再現できてるんですか?

これですね 全脳アーキテクチャっていう
言葉がありまして

全部の脳のアーキテクチャ。

どういう仕組みに
なってるかっていうのを

研究がされてます。

これも… 脳の話は これ 実は

あんまり いい加減な事を言うと
すごい怒られる…。     (笑い声)

すごい怒られる
分野なんですけども

それでも あえて言うと
今 ディープラーニングが出てきた事で

やっぱ
大脳皮質の仕組みっていうのが

これまで なかなか
解明できなかったんですね。

ほかのパーツは

おおよそ こういう事を
やってるんじゃないかっていう

目星は ついていたと。
だとすると これ 脳全体が

ディープラーニングができてきた
今となっては

脳全体の機能というのが ある程度
分かるんじゃないかという

そういう時代に

徐々に さしかかってきてるんじゃ
ないかなと。

大体 脳が どういう事
やってるかっていうと

これ 非常に大ざっぱな言い方で

科学的には
全然 正確じゃないんですけども

一応 そういう前提で

ここがやってるのが

ディープラーニングがやってる事に
非常に近いと。

抽象化の能力ですね。 それから

この基底核っていってるのが

強化学習っていうふうに
いわれてまして…。

この番組にも
ちょっと出てきたと思いますが

やってるうちに
だんだん上達してくると。

報酬が与えられると

その前にやった行動を
強化する事によって

だんだん上達してくると。

その報酬を与える仕組みが
ここの扁桃体なんですね。

ここは 情動をつかさどっていて
いろんな感情

好きとか嫌いとか

何か そういう情動 感情を
つかさどってると。

この感情をもとにして

こういう行動をしたら
よかった 悪かったっていうのが

徐々に学習されてくるところが
強化学習なんですね。

あと この小脳は 教師あり学習
っていうのをやってる

というふうにいわれてまして

これは
ある体の動かし方っていうのを

だんだん滑らかに 熟練した動きが
できるようになってくると。

最初は ぎこちないんだけども
だんだん やってるうちに

動き自体を教師データにして

だんだん上達してくる
というふうにいわれてるんですね。

海馬は
これは 短期記憶を扱っていて

これも
いろんな説あるんですけども

ある言葉を言うと その言葉を
反復して繰り返せたり

例えば
足し算 引き算ができたり

こういうのは
海馬によって いろんな処理を

記号の操作っていうのを
上手にやってるという事ですね。

脳は

中心に 本能に関わる古い部分

外側に 高度な知的処理に関わる
新しい部分という

2層に分かれています。

新しい脳である大脳皮質。

ディープラーニングの抽象化する能力で
その再現を目指しています。

古い脳で
学習に関わる大脳基底核は

成功と失敗を繰り返しながら
学ぶ 強化学習。

悲しみや喜びなど
情動に関わる扁桃体は

強化学習に報酬を与える役割を
再現しようとしています。

古い脳の
機能ほど

人間の本能に
深く関わるため

再現が難しいと
考えられています。

やっぱり 扁桃体
なんじゃないですか?

そうなんですよね。 やっぱり
感情をつかさどってるので

ここが
ドライブしてるんですよね。

それによって
例えば 何か

自分が うれしいとか
快に感じるような事を

より やりやすくなるっていうのも
この強化学習なんで

これも 割と生物としては
何て言うか

昔からあるというか
原始的な処理なんですよね。

言葉を使うとか
頭で考えるって

人が言ってるのは
基本的には

大脳皮質とか
海馬の処理なんですよね。

なので 使ってるパートが
だいぶ違うんですよね。

人間の場合 恋愛って
ここでやってんだけども

それを こっちも
影響を受けちゃって

こっちが いいよ いいよって
いうんで

何か そういうふうな記憶が
植え付けられたり

そういうふうな表現を
したりするという事だと

思います。 これ 大ざっぱな
説明なんですけど。

海馬とかの機能は もう
すごい簡単やと思うんですよ。

やっぱり AIにとっては
記憶なんで。

扁桃体の機能を習得するのって

すごい難しいように
思うんですけど。

そのとおりで…
まあ 海馬が簡単かっていうと

海馬も いろんな処理してるので

これまた
複雑ではあるんだけども

恐らく 海馬の処理とか
大脳皮質の処理っていうのは

ある程度 原理が
解明できるはずだと思いますし

そしたら
工学的に再現するとかいうのも

非常に
やりやすいはずなんですけども

扁桃体とか やっぱり
古い脳の部分っていうのは

これ 進化の過程で

すごい 長年の年月をかけて
上手にできてるので

人間が なぜ感情を持つのかとか
なぜ ある時に

うれしい気持ちだったり
悲しい気持ちだったりするのか

人を好きになるのかとか
こういうのも やっぱり

相当 長い進化の過程を経て

人間が種として
獲得してきたものな訳なので

これは 簡単に コンピューターで
再現するっていうのは

できないですよね。

なので… 何て言うんですか
頭で考えて分かるような処理

こういった辺りの
海馬とか大脳皮質の処理は

僕は AIでできる可能性は
十分あると思いますけども

扁桃体とかの処理は

すごく難しいはずだな
というふうに思いますね。

まさに短歌とかって
やっぱり 扁桃体を使う

もしくは 扁桃体に
訴えかけるものですよね。

情動の中にも…

…とか ありますもんね。

多分 感情の
喜び 悲しみ 怒りとかだけでも

難しいと思うんですけど。

この言葉は 本当は逆の意味とかね
そんな事もありますからね。

それをAIが完全に習得するのは
難しいのかも分からないですね。

やっぱり もともとは

進化的に できてきたものだと
思いますけども

それは やっぱり
人間が すごく頭がいいので

いろんな形で…
何て言うんですかね。

それを利用してるというか
それが いろんな形で

文化の中で
発言するようになってきた

という事がありますので。

もう何か 人間の感情っていうのは
やっぱり

非常に複雑なものに
なってきてるのかな

というふうに思いますね。
あと もう一個

扁桃体っていうのは 基本的には

生存上 いいものが
うれしいように できてて

悪いものが悲しいように
できてるはずなんですけども

これ 人工知能的に言うと

目的関数を規定してる
というふうに言う事ができて

こっちに行くといいんだよ
こういう事が悪いんだよという

そういう 評価軸を
提供してる訳ですね。

ところが 恋愛っていうのは
僕は ある意味で

評価軸自体を変える行為だと
思っていて

これ だから 恋愛とか
例えば 妊娠 出産とか

こういう… やっぱり
人間が生物として非常に重要な

ライフイベントっていうのは
評価軸が変わるんですよね。

評価軸が変わるっていうのは

通常 生物にとって
かなり危ない事で

本来は その評価軸に従って

いろんな行動をしてきた
学習をしてきた訳だけども

この評価軸が変わる訳ですから

今まで学習したものが
使えなくなったり

今まで やってきた事が
よくない事になったりっていう

いろんな危険がある訳です。

だけど 生存上 必要だから
やらないといけなくて

だから 僕 恋愛っていうのが
人間の文化の中で

非常に大きな地位を
占めてるっていうのは

評価軸が変わるっていう事が
起こると。

人間の脳の中で起こると。

誰か 人を好きになると

好きな人が好きなものが
自分も好きとか

そういうふうに
変わってくる訳ですよね。

これは かなり生物としては
危ない事をやってるんだけども

それが故に
いろんな矛盾が起こったり

普通は やらないような事が
やってしまったりっていう…。

まあ そこが また
人間の面白いところなのかな

というふうに思いますね。

<ディープラーニングは 脳の機能を再現。

ニューロンの代わりに
電気信号の通り道を作ります。

入り口から出口まで 全てのポイントを
1つずつ つなげるのです>

<例えば
あるマルの画像を認識する時に

一回 1列に並べて
1個ずつ判定。

でも バラバラにしない方がいい場合も
あります。

画像だったら 隣り合う画素同士は
似ているはずだからです>

<そこで
一つ一つの画素ではなく

範囲を広げる方法が
考えられました。

初めに
上下左右 隣り合った画素を

一つに つなぎます>

<範囲を少しずつ ずらしながら
次の層に情報を伝えていきます>

<ずらして伝え ずらして伝え
畳み込んでいきます>

<マルのカーブや バツの交わりなど
形の特徴が見えてきました>

<離れて見ると
特徴がよく分かるんです>

<毎回 続けて見れば
イメージで分かる。

「2分でディープラーニング」でした>

野口さん。
はい。

私がAIより人間に
引かれる部分って

こんな感じです。

いいですねえ! さすが歌人!

今までの中で一番好き これ。

正解とか 優れたものって
作れると思うんですけど

何か ふとした瞬間とか
ちょっと情けないところとか

何か そういうところに

人間味って あふれるんじゃ
ないかなと思って

書かせて頂きました。
う~ん。

さすがですね。
すばらしいですね。

じゃあ 僕ですけども 人間とは…

逆に
AIという人間がいるならば

やっぱり
恋という入力が入ってくると

こんな売れないバンドマンを
好きになったって

しょうがないのにとか

売れない芸人と
結婚しようとしている私

どうなんだろうとか
分かってても

合理的ではない事を
実行してしまうという

こういう不完全なところが
人間なのかなと思いますね。

不完全というよりは そっちの方が
生物としては自然なんですよね。

人間の場合は 何か

合理的な行動を
しなければならないとか

そういうふうに ちょっと
頭がよくなり過ぎたので

そう 強迫観念で
思ってるところがあって

だけど 人間は 当然 不合理だし

やっぱり 理由なく
何か好きになったり

嫌いになったりっていうふうに
するし

それは 生物として
ごく自然な事なんだ

というふうに思いますよね。

やっぱり この番組
何回か やってきて

合理 不合理っていうのが
やっぱ よく出てきますよね。

AIは合理的で
人間は 不合理的っていうのが。

だけど 結局
ある基準を決めると

その中で合理的かどうか
っていうのは言えますし

AIは ある基準を決めた時に

合理的である事は
できるんですけども

そもそも
この基準って何なんだと。

この基準を仮定する事自体が
おかしいんですよね。

そういう意味では

やっぱり 人間って
いろんな感情を持ってるし

それは 長年 生物として
生きてきてっていう中で

培われたものなんで
そっちの方が自然で

最近 すごく頭がよくなって
言葉とか使い始めて

こっちの方が どっちかっていうと
不自然な事だと思いますよね。

そうですね。 ちょっと 僕も

これからも不合理に
恋愛をしていこうと思います。

今日は
どうも ありがとうございました。

あなたが 今 抱いている感情は
合理的? それとも 不合理?

合理的なAIが
不合理な愛を学ぶ時

世の中に新たな恋愛が
生まれるかもしれません。

人間ってナンだ?


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