世界初のAIはマッチ箱で出来ていた【第84号】

AI研究が投げかける「知性とは何か」という問い
金谷一朗(いち) 2022.06.24
誰でも

🎙️このレターには音声版があります (🍎Apple | 🎷Spotify | 🌏Web)

【140字まとめ】1961年に,世界で初めて,自ら「○×ゲーム」の勝ち方を学ぶコンピュータが生まれました.そのコンピュータはなんと304個の「マッチ箱」で出来ていたのです.やがてこのような研究は「人間の知性とは何か」を問うようになっていきます.

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STEAM NEWS はメールで毎週届くニュースレターです.国内外のSTEAM分野(科学・技術・工学・アート・数学)に関するニュースを面白く解説するほか,おすすめ書籍,TEDトークもお届けします.芸術系や人文系の学生さんや教育関係者の方,古代エジプト好きな方に特におすすめです.

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いちです,おはようございます.

今日は,こんなイベントの当日なのです.

招待講演として,先端的な工学研究成果を取り入れていることで有名なエジプト考古学者の河江肖剰先生(名古屋大学),「シン·テレワーク」開発者で情報処理推進機構(IPA)認定スーパークリエータの登大遊先生(筑波大学)のお二人をお招きしています.招待講演はYouTubeで無料配信予定ですので,よろしければご覧下さいね.

というわけで,もう脇目も振らずに本題に入らせて頂きます.

【お知らせ】ツイッターで「STEAMコミュニティ」を運営しています.時々裏話をつぶやいています.ツイッターアカウントをお持ちの方は是非ご参加ください.

《目次》

  • ○×ゲーム(三目並べ)

  • 世界初のAIはマッチ箱で出来ていた

  • 機械学習とは

  • 「あなたは人間ですか?」チューリング・テスト

  •  おすすめTEDトーク:ロボットは大学入試に合格できるか?(日本語字幕)

  • おすすめ書籍:数学は言葉

  • Q&A

  • 一伍一什のはなし

○×ゲーム(三目並べ)

皆さんは子供の頃「○×(まるぺけ)ゲーム」をしたことはありませんか?

僕は中学2年生の頃まで,必勝法が無いか懸命に探していました.結局無かったのですけれどもね.

○×ゲームは,日本語で正式には「三目並べ」と呼びます.同じくアメリカ英語では “tic tac toe” (ティック・タック・トウ)と呼びます.イギリス英語では “noughts and crosses” (ノウツ・アンド・クロシズ)と呼ぶようです.

そう言えば,海外でこんなゲームを買ってきたことがあります.

この○×ゲーム,なんと枠のほうを動かすことが出来るので,必ずしも先手必勝にはならないのです.

なんかこう,学校教育って決められたルールの中でどれだけ上手くやるかを教えるようなところが有るじゃないですか.もちろんそれも大事なのでしょうが,こうやってルールそのものを疑ってやる,さらにはルールを変えていくことはもっと大事なんじゃないかと,僕は思っています.

さて,そんな○×ゲームにまつわる,少し意外なお話をお届けしようと思います.

世界初のAIはマッチ箱で出来ていた

1983年のアメリカ映画「ウォー・ゲーム」では,○×ゲームが人工知能(AI)の研究対象として印象的に描かれていました.実際,○×ゲームはかなり初期からAI研究の対象だったのです.

イギリス人計算機科学者ドナルド・ミッキー (Donald Michie) は,○×ゲームの必勝法を自ら学ぶコンピュータを世界で初めて開発しました.いえ,コンピュータと呼ぶべきかどうか,ちょっと疑わしいのです.

ドナルド・ミッキーがMENACE(メナス)と名付けたこのコンピュータは,1961年に開発されました.メナスとは「脅威」という意味ですが,ドナルド・ミッキーによると Matchbox Educable Noughts and Crosses Engine(マッチ箱製○×ゲーム学習エンジン)なんだそうです.絶対後付けですね.

コンピュータの世界的ベストセラー,IBMのSystem/360の発表が1964年ですから,1961年と言えばコンピュータはまだ軍隊や一部の政府機関,大企業でしか使われていませんでした.

というわけでドナルド・ミッキーは早々に現代的なコンピュータの使用を諦めました.その代わりに使ったのはなんと304個の「マッチ箱」.彼はこのマッチ箱を使って,世界で初めての,人間と対等なAIを作ったのです.

再現されたMENACE (Matthew Scroggs, CC BY-SA 4.0)
再現されたMENACE (Matthew Scroggs, CC BY-SA 4.0)

このマッチ箱で作られたMENACEは,人間との対戦を通して○×ゲームを学習し,徐々に強くなることが出来ました.もちろんMENACEには動力が備わっていませんから,○や×は代わりに人間が書いてやります.それでもMENACEが次の一手を指示するのです.

マッチ箱ひとつひとつが,○×ゲームの全ての局面に対応します.マッチ箱は箪笥の引き出しのように積み上げられており,それぞれ色つきのビーズが収められています.ビーズの色は,次に取るべき手を表しています.マッチ箱には切り欠きがあり,神社のおみくじのように振るとひとつだけビーズが取り出せるようになっています.

ゲームはMENACEが先手です.MENACEのオペレータはまず「盤面に何も無い」を表すマッチ箱をよく振って,ビーズをひとつ取り出します.ビーズの色に応じて○を盤面に置きます.次に人間側プレイヤーが×を置きます.

これで○ひとつ×ひとつの局面になりました.MENACEのオペレータは対応するマッチ箱をよく振って,またビーズをひとつ取り出します.これをゲームが終わるまで続けます.

ゲームがひとたび終わると,ドナルド・ミッキーはMENACEを鍛えます.彼はこれを「飴と鞭」と呼んでいました.もしMENACEがゲームに勝ったならば,彼は飴を与えます.MENACEがゲームに使ったビーズを元のマッチ箱に返すのですが,このとき同じ色のビーズを3個追加してあげます.もしMENACEがゲームに負けたならば,MENACEがゲームに使ったビーズは全て取り上げてしまいます.そしてもしMENACEが引き分けたなら,ビーズを元のマッチ箱に返して,かつ同じ色のビーズを1個だけ追加してあげます.

この学習プロセスを何度か繰り返しているうちに,MENACEは徐々に強くなります.MENACEは最終的に,人間のプレイヤーに負けないぐらい強くなったようです.実際MENACEは現在に至るまで何度もコンピュータ上で再現されており,その学習能力は繰り返し確認されています.

機械学習とは

MENACEは○×ゲームの勝ち方をプログラムされていたわけではありません.そうではなく,対戦を通して勝ち方を学習していったのです.

このように機械自身が学ぶことを,あるいは学んでいるように見えることを「機械学習」と呼びます.機械学習という概念自体は1949年に,アメリカの計算機科学者アーサー・リー・サミュエル (Arthur Lee Samuel) によって提唱されていました.

チェッカーというボードゲームをプレイするコンピュータプログラムが,MENACEに先だって1951年にイギリス国立物理学研究所で稼働しています.また1956年には先ほどのアーサー・リー・サミュエルによって,同じくチェッカーをプレイするプログラムがIBM社内で稼働しています.

イギリス国立物理学研究所のプログラムも,IBMのプログラムも,対戦から学習するというコンセプトを持っており,コンピュータ上で動いたものの,というよりは当時の非力なコンピュータで動かしたが故に,人間のように強くなることは出来ませんでした.

そんな時代,チェッカーと○×ゲームでは難易度が違うとは言え,マッチ箱で強豪プログラムを作ったドナルド・ミッキーはもっと賞賛されるべき科学者かもしれません.なお彼は後に「メモ化(memoization)」という計算高速化のテクニックを発明しています.僕もメモ化の恩恵をよく受けていますが,これがドナルド・ミッキーの発明ということは,本稿を書くまで知りませんでした.

さて,機械学習は現在ではAIの重要な部品として認識されています.過去記事「棋士『藤井聡太』が戦う世界」では,将棋AIについても語りました.AIという語の意味は時代と共に変わり,ちょっと気の利いたプログラムのことをAIと呼んだ時代もあったのですが,やはり「知能(intelligence)」と呼ぶ以上は,自ら学習して欲しいものですよね.ただし,学習することは必ずしもAIであることの条件ではありません.

「あなたは人間ですか?」チューリング・テスト

イギリスの計算機科学者,といようりは太陽系の計算機科学者とも呼ぶべきアラン・チューリング (Alan Mathison Turing) は,ある機械が「人間的」かどうかを判定するテストを提唱しました.このテストはチューリング・テストと呼ばれています.チューリング・テストは,ある機械が「AIかどうか」を判定するために使われることもあります.

チューリング・テストは,アラン・チューリングが1950年に “Computing Machinery and Intelligence” (計算する機械と知性)という論文の中で提唱したもので,以下のようなテストです.(Wikipedia日本語版より引用,一部改変.)

人間の判定者が,一人の別の人間と一機の機械に対して通常の言語での会話を行う.このとき人間も機械も人間らしく見えるように対応するのである.これらの参加者はそれぞれ隔離されている.判定者は,機械の言葉を音声に変換する能力に左右されることなく,その知性を判定するために,会話はたとえばキーボードとディスプレイのみといった,文字のみでの交信に制限しておく.判定者が,機械と人間との確実な区別ができなかった場合,この機械はテストに合格したことになる.

この問題設定は,むしろ「我々は本当に知性(intelligence)を持っているのか?」「そもそも知性とは何か?」という別の問いを投げかけることになりました.

マイクロソフト・オフィス97で華々しくデビューした「冴子先生」が人間だと思う人はいないでしょう.しかし,ツイッターにはボット(bot)と呼ばれる,機械の参加者が無数にいます.ツイッター社はボットの比率を5パーセント以下だと見積もっていますが,ツイッター社買収をもくろむイーロン・マスクの意見は違うようです.ボットは単純な仕組みながら,人間と区別がつかないケースもよくあります.

次のツイッター上の会話は,2010年のものです.NHKと書かれているのは,NHKの広報担当者です.(編集の都合で顔文字を絵文字に置換しています.)

NHK: 私,今日もしかしたら,ボットの人と一生懸命会話をしていたかも知れません・・・😣

松岡修造: つらいだろう! わかるよ.Botだと思っていたらお母さんだったっていうこともあるよな…でも気にしない! 相手がBotだろうがお母さんだろうが本気で戦う!! それが重要なんじゃないかな!? 熱くなれよ!!

NHK: 失礼ですが,ボットの方でしょうか?

松岡修造: 駄目駄目駄目! 真実は心の目で見なきゃ! ロボコンの様に熱い心で!! おい! どうしてロボコンは深夜枠なんだ!!

NHK: 2月12日(日)に予定しております高専ロボコンの再放送は,BS2の13:00からですので,深夜枠ではありません…普段はご不便をおかけいたしておりますが,なにとぞご容赦ください.

松岡修造: おい! 反応速度が素晴らしいですねえ!! 反応! 反射! 音速! 光速! テニスも人もサービスが基本だよね!! ありがとう! 最高だ!!

NHK: もし,スポーツにご興味があるのでしたら,BS1の本日深夜(翌)00:10〜「バンクーバー五輪直前特集」や… 1:10〜「NBA・バスケットボール」なども,是非ご覧下さいね🤗…私,なんだかボットのヒトに勝った気がします! ワー🥳ーイ♪

松岡修造: 昔から「勝ってガットを張り直せ」と言うだろう!! 駄目駄目駄目! 油断禁物! 勝負はおうちに帰るまで! 遠足を忘れるな!!

NHK: 「勝って兜の緒を締めよ」が正しい言い方と存じます…また,遠足のことは,私にはよくわかりませんが,気をつけるようにいたします.

お気づきのとおり「松岡修造」はボットです.しかしNHKの広報担当者はボットと気付かずに会話をしていました.

これをもって,松岡修造ボットがチューリング・テストをパスしたと主張するつもりはありません.むしろ,会話が出来る程度の機械は,割と簡単にできてしまうと言うことなのです.

松岡修造ボットのような,会話が成り立ってしまうボットのことを「人工無能」あるいは「人工無脳」と呼んで区別することもあります.人工無脳の原型と言われるELIZA(イライザ)プログラムは1966年に完成していますから,MENACEの誕生とそう変わらないことになりますね.

なおオリジナルのチューリングの提案は,男性,女性,質問者の3人によって行われる「模倣ゲーム (imitation game)」で,二つの部屋のどちらに男性と女性がいるかを質問者が当てることでした.この模倣ゲームでは,男性は女性のふりをします.そしてチューリングは「機械が男性の役割を担ったら何が起こるか?」と問題提起をします.質問者が機械を人間の男性と間違えるようなら,機械が考えることが出来ると言えるのではないか,ということになるのですね.

自ら学習する,人間とゲームが出来る,人間と会話が出来る…計算機科学者によるAIの研究は,我々が知能,知性と呼んでいるものが何なのかという問題を,我々に突き返しているようです.

reCAPTCHA (<a href="https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1911/11/news024_4.html">ITmedia</a>)
reCAPTCHA (ITmedia)

そんな僕は,ボット除けの「CAPTCHA(キャプチャ)」の一種「reCAPTCHA」を突破するのがかなり苦手なんです.実は僕がボットだったりして…

おすすめTEDトーク

TED
TED
東ロボくんをご紹介します.このAIは,大学の入学試験で上位20%の成績を収めました—何も理解することなしに.ロボットがすぐ大学に入学するようになるわけではありませんが,東ロボくんの成功は人間の教育の未来に疑問を提起します.人間がAIより上手くできることについて子供たちが上達できるよう,私たちはどう助ければよいのでしょう?
TED

教育関係者にはちょっと頭の痛い話です.

このトークは国立情報学研究所が2011年から実施していたプロジェクト「ロボットは東大に入れるか」の報告です.研究手法や発表に対しての批判もあったのですがに「AIの性能を上げている場合ではない」「東ロボくんの性能を上げるよりも,中高生の読解力向上が直近の課題」という発見は大きな意義があったのではないかと,僕は思います.

より詳しくは「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」をご覧下さいね.

おすすめ書籍

英語を勉強したときのように数学を勉強してみませんか.数学は言葉です.5000年にわたる不変不朽の世界共通の言葉です.ただ,ものすごくコンパクトに圧縮されているために読み解くのが困難なのです.まずは,数学語を和文に翻訳してみましょう.それができたら和文を数学語にしてみましょう.気がつけば,あなたはきっと論理的に考えられる人になっているはず.そして,あんなに苦手だった証明問題が苦にならなくなっているはず.
Amazon

とてもよい本です.僕は付箋を貼りまくって読みました.この本を読んで,そして先ほどご紹介した「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」やTEDトークを聞いて,ずっと新井先生を尊敬していたんですよね.

だから,出来れば彼女に反論はしたくなかったですし,また彼女の感情的とも言えるツイートには衝撃を受けましたし,その後ツイッターアカウントを閉じられたこともショックでした.

とは言え,この本の価値が損なわれた訳ではありません.是非ぜひ,読んでみて下さい.おすすめします.

Q&A

匿名質問サイト「マシュマロ」および質問サイト「Quora」で質問を受け付けています.普段はツイッターでお返事を書いていますが「ニュースレター読んでます」と入れていただければ,こちらのニュースレターでより長めの回答を書かせていただきます.

今週はこちらの質問から.

レストランで後から入ってきた人が先に注文を取って貰っていたらどう感じますか?

戦場には先着したがポジショニングが悪かったと反省します.

いやあ,東京のひとは行儀よく電車にのるじゃないですか.全くもって素晴らしい文化だと思いますよ.でも,でも言わせて欲しいこともあります.そのような文化の中では,ひょっとしたら,自分はミスを犯さなければ,それなりの報酬が貰えると思うようにならないでしょうか.努力を尊ぶ文化は素晴らしいものですが,それでも,ときに間違った努力をも賞賛するじゃないですか.

先週末,どうしてもトルコライス(長崎名物!)を食べたくなって,地元のお店に行ったんです.有名店だったらしく,開店前から5組ぐらい並んでいました.僕もその列に並んで入っていったのですが,注文を取りに回っているおそらくアルバイト君がおたおたしていて,最初に入った組をほぼ一番最後にしちゃってたんですよね.僕自身も随分とスキップされちゃいました.

で,ああ,ポジショニングが悪かったなあと反省したのです.だって,アルバイト君に順番を覚えろというのも酷な話ですものね.そんなに時給も高くないだろうし…というようなことを考えました.(白状すると,ちょっとしょんぼりしていました.)

皆様はどう思われるでしょうか.

このレターの最後に匿名質問サイトへのリンクを貼っています.質問をお待ちしております.

一伍一什のはなし

このニュースレターを書き終えた直後,こんなニュースが届きました.

TEDxKobe
@TEDxKobe
金谷 一朗さんトーク「自分自身の心の機能を観察すれば、自分の可能性が見つかる」が、YouTube上でご覧いただけるようになりました。「可能性」をめぐるアイデアを是非ご覧ください。
tedxkobe.com/movie/movie009…
2022/06/23 21:07
2Retweet 5Likes

TEDxKobeが他の動画も随時アップロードしてくれますので,是非ぜひお楽しみ下さい!

というわけで...

これからイベントの運営に行ってきます!対面のイベント運営は2年半ぶりぐらいなので,だいぶおたおたしています…

(ほんとTEDxオーガナイザは偉大ですよ…)

招待講演はYouTubeライブ配信も行いますので,お時間がありましたらどうぞ!

🍓

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では,また来週,お目にかかりましょう.

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ニュースレター「STEAM NEWS」

金谷一朗(いち)

TEDxSaikaiファウンダー・パイナップルコンピュータ代表・長崎大学情報データ科学部教授

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