「人工知能は人間のようになる必要があるのか​​？」

機械は考えることができるのか？人工知能は人間と同じくらい賢くなることができるでしょうか?

新たな研究は、人工知能がそれを実行できる可能性があることを示唆している。

イタリア工科大学のアニエスカ・ヴィコフスカ教授率いる研究チームは、非言語チューリングテストにおいて、行動の多様性によって人間と機械の区別が曖昧になり、ロボットが人間に近づく可能性があることを発見した。

具体的には、彼らの AI プログラムは、人間のチームメイトと形や色を合わせるゲームをプレイしながら、人間の反応時間の行動の変動性をシミュレートすることで、非言語チューリング テストに合格しました。

「人間のような行動の多様性は、非言語チューリングテストにおいて人間と機械の区別を曖昧にする」と題された関連研究論文が、科学誌「サイエンス・ロボティクス」に掲載された。

研究チームは、この研究は将来のロボット設計の指針となり、人間が認識できる人間のような動作をロボットに与えることができると述べた。

この研究に関して、リンショーピング大学の認知システム教授トム・ジームケ氏と博士研究員サム・テルマン氏は、研究結果が「人間と機械の区別を曖昧にする」ものであり、人間の社会的認知に関する科学的理解に非常に貴重な貢献をすると考えている。

しかし、「人間との類似性は、必ずしも人工知能やロボットの開発における理想的な目標ではありません。人工知能を人間らしさから遠ざけることの方が賢明なアプローチかもしれません。」

チューリングテストに合格する

1950 年、「コンピュータ サイエンスと人工知能の父」アラン チューリングは、機械が知的であるかどうかを判断するためのテスト方法、つまりチューリング テストを提案しました。

チューリングテストの重要な考え方は、人間が対話しているのが他の人なのか機械なのかを判断できるかどうかをテストすることで、機械の思考や知能の可能性に関する複雑な疑問を検証できるというものです。

今日、チューリング テストは、人間がコンピューター プログラムと人間の行動を区別できないようにするために、人工知能エンティティでどのような行動特性を達成する必要があるかを科学者が評価するために使用されています。

人工知能の先駆者であるハーバート・サイモンはかつてこう言いました。 「プログラムが人間と似た動作をすれば、それをインテリジェントと呼ぶ。」同様に、エレイン・リッチは人工知能を「人間が現在行っていることをコンピューターでよりうまく実行できるようにする方法の研究」と定義しています。

非言語チューリングテストはチューリングテストの一種です。 AI が非言語チューリングテストに合格するのは簡単ではありません。なぜなら、AI は人間ほど他人 (物体) の微妙な行動特性を検出して区別する能力に長けていないからです。

では、ヒューマノイドロボットは非言語チューリングテストに合格し、その身体的行動において人間の特徴を体現できるのでしょうか?

研究チームは、非言語チューリングテストで、AI が人間の行動の変化と同様の範囲内で反応時間を変化させるようにプログラムされ、人間とみなされるかどうかを調べようとした。これを実現するために、彼らは画面上でさまざまな色と形が表示された部屋に人間とロボットを配置しました。

図｜ロボットと人間が協力して作業を行う。 （出典：本論文）

形や色が変わると、参加者はボタンを押し、ロボットはこの信号に反応して、画面に表示された反対の色や形をクリックしました。

図 |ボタンを押して応答する（出典：論文）

テスト中、ロボットは人間によって遠隔操作されることもあれば、行動の多様性を模倣するように訓練された人工知能によって操作されることもあった。

図 |参加者は、ロボットの行動が事前にプログラムされているか、人間によって制御されているかを判断するよう求められた（出典：論文）

結果は、参加者がロボットが他の人によって操作されているかどうかを容易に判断できることを示しました。

しかし、ロボットが人工知能によって操作された場合、参加者は50％以上の確率で間違った推測をしました。

図｜チューリングテストの平均精度。 （出典：本論文）

これは彼らの人工知能が非言語チューリングテストに合格したことを意味します。

しかし研究者らは、人間のような行動の多様性は人間の環境でも発揮されるため、具現化されたAIの非言語チューリングテストに合格するための必要条件ではあっても十分条件ではないかもしれないとも述べている。

人工知能は人間のようになる必要があるのでしょうか?

人間らしさは長い間、AI研究における目標および基準となってきたが、ウィコウスカ氏のチームの研究は、行動の多様性を利用してロボットをより人間らしくできる可能性があることを示している。

しかし、ジームケ氏らは、AIを人間らしくないものにすることがより賢明なアプローチかもしれないと考えており、自動運転車やチャットボットをその例として挙げている。

たとえば、道路を走っていて横断歩道を渡ろうとしているときに、車が近づいてくるのが見えます。遠くからでは自動運転車かどうかは分からないので、車の動きを見て判断するしかありません。

(出典: Pixabay)

しかし、たとえ誰かが運転席に座っているのが見えたとしても、その人が実際に車両を操作しているのか、それとも単にその動作を監視しているだけなのかはわかりません。

「これは交通安全に非常に重要な影響を及ぼします。自動運転車が自動運転モードであるかどうかを他の車両に知らせることができなければ、人間と機械の危険な相互作用につながる可能性があります。」

長期的には自動運転車の方が人間よりも運転が上手い可能性が高いため、理想的には車が自動運転かどうかを知る必要はないと言う人もいるかもしれません。しかし、現時点では、自動運転車に対する人々の信頼は十分とは言えません。

チャットボットは、チューリングが最初にテストした現実のシナリオに近いものです。多くの企業は、会話のトピックと対話方法が比較的限られているオンライン顧客サービスでチャットボットを使用しています。この文脈では、チャットボットは人間とほとんど区別がつかないことがよくあります。

(出典: Pixabay)

そこで疑問なのは、企業はチャットボットが人間ではないということを顧客に伝えるべきか、ということです。一度伝えられると、信頼の低下など、消費者からの否定的な反応につながることがよくあります。

上記の事例が示すように、人間のような行動はエンジニアリングの観点からは素晴らしい成果かもしれませんが、人間と機械の区別がつかないことは、明らかに心理的、倫理的、法的問題を引き起こします。

一方で、これらのシステムとやりとりする人々は、欺瞞を避けるために、やりとりしているコンテンツの性質を認識している必要があります。チャットボットを例にとると、カリフォルニア州では2018年からチャットボット情報開示法が制定されており、開示が厳格な要件であることが明確に規定されています。

一方、チャットボットと人間のカスタマーサービスよりも区別がつかない例がさらに多くあります。たとえば、自動運転の場合、自動運転車両と他の道路利用者との間のやりとりには明確な開始点と終了点がなく、通常は 1 対 1 ではなく、一定のリアルタイム制約があります。

したがって、問題は、自動運転車のアイデンティティと機能をいつ、どのように伝達すべきかということです。

さらに、完全な自動運転車の実現には、まだ数十年かかると思われます。したがって、近い将来、混合交通とさまざまな程度の部分的な自動化が現実のものとなる可能性が高い。

自動運転車が人間とコミュニケーションをとるためにどのような外部インターフェースが必要になるかについては、多くの研究が行われてきました。しかし、子どもや障害者など、道路の弱い利用者が実際にどのような複雑な状況に対処でき、また対処する意思があるかについてはほとんど知られていない。

したがって、「このようなシステムと対話する人々は、対話の対象の性質について知らされていなければならない」という上記の一般的なルールは、より明確な状況でのみ従うことができる可能性があります。

同様に、この相反する感情は、ソーシャルロボット研究の議論にも反映されています。人間には精神状態を擬人化し、そこに人間のような特性を付与する傾向があるため、多くの研究者は、ロボットの外見や動作をより人間らしくして、多かれ少なかれ人間のような方法でやりとりできるようにすることを目指しています。

しかし、過度に擬人化された属性や非現実的な期待を避けるために、ロボットは機械として簡単に識別できるものでなければならないと主張する人もいます。

「したがって、より賢明なアプローチは、これらの発見を利用してロボットを人間らしくないものにすることかもしれない。」

人工知能の初期の頃は、人間を模倣することが業界の共通の目標だったかもしれないが、「人工知能が人々の日常生活の一部となった今日、少なくとも、人間のような人工知能を実現するために努力することがどのような方向で本当に意味のあることなのかを考える必要がある」と同氏は語る。

参考リンク:

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abo1241

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.add0641