【 Vol.04 From Hello,AI Lab 】
AIとの向き合い方

先ず、AIには得意なところ（概ね信用していいところ）とそうではないところがあるので、それを踏まえてうまく付き合う必要があると思っています。そして、AIを提供する側は、AIがどの程度信用できるものなのかを、丁寧に説明することを心がける必要があります。

たとえば、AIは、大規模なデータの解析が得意です。その大規模なデータの解析というのは、人間がやるには時間がかかりすぎたりして大変です。ですので、AIに補ってもらうことで幸せな人が増えると思います。一方で、AIというのは、内部でどんな風に計算して結論を導いているのかということが不明瞭です。必ずしも高い確度で断言できない場合にも、AIが断言してしまう、ということがあり、これはユーザーである人間側が気をつけないといけないことです。

進学先や就職先、結婚相手など人生の重要な項目を相談するとき、相手が人であればアドバイスには主観や印象が入ってきますが、AIは主観や印象に左右されない、客観的なアドバイスをすることが出来るでしょう。その客観的なアドバイスが誰かを救うことがあるかもしれません。ただ、その客観的アドバイスをAIはどのようにして導いたのかは現状では分からないのです。人間側は、AIの性質についてより理解し、そしてより能動的に物事を考え意思決定することが人生においてますます重要になるかもしれません。一方で、やはりAIの判断の過程を知りたいというニーズは高く、判断過程を見える化する技術の研究も進められています。

私は音楽に関しては少々ピアノを嗜む程度なんですが、私の所属する研究所にはAIを研究しつつ趣味では音楽にも精通、なんて人もいます。その人たちの話によると、AIによる音楽制作というとAI作曲ツールがよく出てきますが、メロディやリズム、コード進行（と歌詞）のみが扱われることが多いようです。他にも、アレンジ、ミキシング、マスタリングといったAIシステムがあったり、音楽をAIが自動で作ってしまったりすることもあるようです。

また最近のAIは、音楽だけではなく、映像から言葉、言葉から音楽、といったいろいろなメディアの相互交換が得意になってきています。たとえば、画像や映像から自動でキャプションを生成したり、さらにその言葉を音楽に変換したり。今までの芸術の境界を外したような新しい創造のプロセスやアイデアが生まれるかもしれません。

学力の分野では、学習内容やテストの結果をAIが分析して、生徒が躓く問題をある程度予測したりするサービスが既にあるようです。また、健康の分野では、AIが超パーソナライズされたフィットネスコーチとなり、効率的・効果的に目標に向かうシステムが実現されつつあります。
その他にも私が興味深いと感じているのは、「Augmented Human（オーグメンテッド・ヒューマン）＝人間拡張」という分野です。人や機械が持つ様々な能力を、AIを使ったりネットワークを使ったりして拡張します。この分野は、日本が先頭を走っています。たとえば、腕に巻いたベルトから筋肉に電気信号を与えるという技術。あるピアニストの腕にベルトを巻き、ピアノを弾いてもらいます。そのベルトでは、ピアニストの手の動きの情報を読み取り、解析、変換します。そしてそのベルトを、ピアノを弾けない別の人の腕に巻く。すると、ベルトからの電気信号で、ピアノを弾けないはずの人がピアニストのとおりピアノを弾けるようになる、といったものです。これはH2L社がまさに挑戦している楽しみな技術で、機械学習がキーとなっているそうです。
このように、人が持つ能力をさらに高めていくAI技術がどんどん出てくるかもしれません。