ソニーのAI研究責任者、ノーベル賞を取れるロボットの開発を目指す
近年、人工知能（AI）と機械学習は、さまざまな学術分野の研究にとって恩恵となっています。AIは、先進的な治療に使える遺伝子マーカーの特定、効果的な新薬や治療薬の発見の加速、そして自らの研究成果の発表にも役立ってきました。
しかしこの間、こうしたシステムは、研究を主導するというより、大量のデータセットを処理し、総当たり的な計算を実行することがしばしばでした。そうした中、ソニーAIのCEOである北野宏明博士は、「システム生物学やその他の科学を新たなレベルへ引き上げる『ハイブリッドな科学の形態』」を生み出すことを計画しており、そのために現代の最高の科学者と同等の能力を持つAIを作ろうとしています。
そのために北野氏は、2050年までにノーベル賞を受賞できるほど賢いAIの開発を目指しています。
「この課題の特徴は、既知のことを再発見したり、人間の推定される思考過程を模倣したりするのではなく、重要な発見を学ぶために、システムを開かれた領域へ投入することにあります。ビジョンは、科学的発見そのものを再定義し、科学的発見の代替的な形態を生み出すことです。その価値は、連続的かつ自律的に発見を行える機械の開発にあります。AI科学者は、できるだけ多くの仮説を生成して検証し、そのうちのいくつかが、それ自体で大きな発見につながるか、大きな発見の基礎となることを期待します。仮説を網羅的に生成し、効率的に検証する能力が、このシステムの中核です」
今日のAIそのものも、1950年にアラン・チューリングが基礎的な論文「計算する機械と知性」を発表して以来の、数十年にわたる科学研究と実験の成果です。年月を経て、これらのシステムは実験室の珍品から、データ処理や分析に欠かせないツールへと進化しました。しかし北野氏は、さらに一歩進め、「タスクを遂行するために動的に相互作用するソフトウェアおよびハードウェアモジュールの集合体」を効果的に作り上げたいと考えています。
北野宏明氏はEngadgetにこう語りました。「当初は、実験とデータ分析の両方など、研究プロセスの一部を自動化する便利なツール群になるでしょう。例えば、個別の自動化ではなく、閉じたシステムレベルでの研究室の自動化が最初の一歩の一つです。その素晴らしい例が、ロス・キング教授が開発したロボット科学者『アダム・イヴ』です。これは、発芽酵母の遺伝学に関する仮説を自動的に生成し、それを裏付けたり反証したりする実験を計画し、実験を実行します。自律性のレベルは徐々に高まり、より幅広い仮説の生成や検証ができるようになるかもしれません。それでも、少なくとも近い将来は、人間の科学者にとってのツールまたはアシスタントであり続けるでしょう」。
同氏によれば、AI科学者が研究のための仮説立案という重い知的作業を引き受ければ、人間の同僚は研究戦略に集中し、どの仮説を実際に調べるべきかを決める時間が増えるとのことです。
いつものことですが、ブラックボックス効果や暗黙の偏り（ソフトウェアの設計と、それを学習させるデータセットの両方における）を防ぐことが、システムへの信頼を築き維持する上で最優先事項になるでしょう。北野氏は次のように述べています。「科学的発見が科学コミュニティに受け入れられるためには、説得力のある証拠と論理が伴わなければなりません。AI科学者には、その発見の背後にあるメカニズムを説明できる構成要素が備わっているでしょう。こうした説明能力を持たないAI科学者は、あまり好まれないでしょう」。
歴史上最も偉大な科学的発見のいくつかは、放射線やマイクロ波からテフロン、ペースメーカーに至るまで、実験上のミスから生まれました。しかし、超知能AIが、人間には理解できない独自の言語を発明し始めると、研究者たちは「コンセントを急いで抜く」ことになります。AI科学者が、説明を受けてもすぐには人間に理解できない発見や実験を行った場合、どうなるのでしょうか。
「AI科学者が複雑な現象に対処できるほど経験を積むにつれ、人間の科学者がすぐには理解できないことを発見する可能性があります。理論的には、誰かが、発見が理解できるかどうかを気にかけることなく、制約なしに高度に自律したAI科学者を指揮できる可能性があります。しかし、それには大きな代償が伴う可能性があり、正当化される必要があります。そうしたAI科学者がすでに重要な科学的発見を行っていると認められたときには、安全性を確保し、誤用を防ぐためのグラフィカルインターフェースが登場すると、私は確信しています」
人間の研究者と協働できるAI科学者が登場すると、なされた発見の帰属先について厄介な問題も生じかねません。仮説を立て実験を行ったAI、その取り組みを指揮した人間、あるいは運営を所有する学術機関や法人のいずれに帰属させるべきか。北野氏は、その一例として、オーストラリアの裁判所がDABUS（「人工ニューラルシステム」）を特許出願の発明者として認めた最近の判決を挙げています。
逆に、科学者はサトシ・ナカモトのケースを挙げています。ブロックチェーンとビットコインを発明した人物です。「決定的な貢献が単にブログの投稿として公開され、真剣に受け止められたケースがあったが、誰も彼と会ったことがなく、その正体は今も謎のままだ」。
「もし科学者のAIの開発者が、技術的成果を示すため、製品を宣伝するため、あるいは別の動機から、ORCID iDを持つ仮想の科学者の人格を作り出そうとしたなら、AIと人間の科学者を見分けることはほぼ不可能だっただろう」
しかし、もしその問題が、例えばがんの治療薬やナノロボット外科医といった、医療における真に革命的な成果だとしたら、実験を行ったのが人間か機械かは重要なのでしょうか？
