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RUSAGI汎用人工知能研究所の研究紹介 pdf版

 RUSAGI汎用人工知能研究所は2019年起業予定のスタートアップである。一般的な汎用人工知能(AGI)の研究では、そもそも知能とは何なのかはっきり定義できないまま、人間へ近づけることを目標としているが、ここでは、独自に知能を数学的に定義し、その定義に従うAGIであるRUSAGIの実現に向けて研究に取り組んでいる。

 RUSAGIでは、知能を「目的に沿って規則的に選択肢を絞り込む能力」と定義している。例えば一般的な映像認識AIは、学習済みの最も似ている写真の名前を選択して回答するが、常に最適解を規則的に選択しているとはいえない。外観は全く同じだが、ある日を境に、製品名が「エビフライ」から「海老フライ」へ変更されたものがあるとして、写真の撮影日時を考慮しないAIは、2択までは規則的に絞り込めるが、どちらかはランダムに選択するしかない(図1)。撮影日時まで考慮して、規則的に1択まで絞り込むことができれば、より知能が優れるといえる。しかし、考慮すべきこと増やすほど計算量が増え、あらゆる状況に対応できる汎用性を持たせようとすれば、計算に無限に時間が掛かってしまう。いわゆるフレーム問題である。一般的なニューラルネットワークでは、ハイパーパラメータによって決まるどこまで考慮するべきかという範囲(フレーム)内でのみ映像と名称の関係を学習するので有限時間で計算できる。しかし、あらゆる問題に答えられるAGIであるためには、考慮する範囲をあらかじめ限定できない。

一般的なAIの映像認識の模式図
【図1.一般的なAIの映像認識の模式図】

 そこで、RUSAGIでは、事前に規則性の学習はせず、問題が提示されてから、規則性を探る。例えば、映像が提示されてから、ある特徴と名称の相関性を調べ、特徴の異なる写真の名称を選択肢から除外する。様々な特徴量について順次、規則性を調べて、徐々に選択肢を絞り込む(図2)。従来のAIは、決められたフレーム内での最適解を即座に回答するのに対して、RUSAGIは、時間と共にフレームを拡げ、徐々に回答の精度を上げていく。仮に、無限の計算能力があれば、全ての特徴を考慮するので、どんな問題でも最適解が得られる。有限の計算能力であっても、回答を迫られた時点で残っている選択肢からランダムに選択すれば、停止することなく、フレーム問題をうまく回避できる。厳密解ではなく、計算能力が許す範囲での最適解を回答するといえる。しかし、関連性の弱い特徴ばかり先に考慮していたら効率が悪い。過去の似た事例を参考に、関連性の強い特徴から先に選択して処理する必要がある。ここで、「似た映像を選択する」という問題から、「次に考慮する特徴を選択する」という(子)問題が生じたといえる。フレームをどう拡げていくかという選択ともいえる。(子)問題もまた選択問題であるため、同じアルゴリズムを再帰的に適用できる。選択に必要な選択を再帰的に繰り返すことで、計算能力が許す限り、どこまでも高度な処理が可能になると考えられる。再帰的に普遍的な選択をする汎用人工知能であることから、Recursive Universal Selective Artificial General Intelligenceの頭文字をとってRUSAGIと呼ぶ。

汎用人工知能RUSAGIの映像認識の模式図
【図2.汎用人工知能RUSAGIの映像認識の模式図】

 RUSAGIでは、計算時間0の時点では選択肢が∞にあるが、計算時間が∞なら選択肢数は1に収束する。それゆえ、知能の水準は、選択肢数×時間の単位を持つ定数によって表現され、この定数が大きいほどランダムであり知能は劣る。量子力学におけるプランク定数と比較したとき、素粒子はエネルギーがいくつであるかを選択していると仮定すると、二つの定数の単位は一致する(図3)。古典力学による規則的な状態の選択は知能であり、量子力学によるランダムな挙動は非知能であると解釈できる。また、観測され、どの状態を取るか選択を迫られるまで重なった状態を保持する現象は、人間の意識と対応する。意識下では、反射的に行動を決めずに、候補の選択肢を保持し、時間が許す限り選択肢を規則的に絞り込み、選択を迫られたときに残った選択肢からランダムに決める。出来るだけ規則的な選択をするために、選択肢を保持する仕組みこそが意識の役割であり、知能と物理学を繋ぐ共通原理ではないかと考えられる。

知能と量子力学の対比イメージ
【図3.知能と量子力学の対比イメージ】

 今後の取り組みとしては、まずは単純な時系列データの推測をするソフトウェアの近年中の製品化を目指している。限られたデータを元に、マシンの性能が許す限り、限界なく精度を上げられるため、為替変動の推測等に適する。事前学習のためのビッグデータが不要なため、従来のAIでは対応できなかった用途への応用が見込まれる。また、フレーム問題のようなAGIの障壁となる問題は解決されつつあり、2030年頃には、真のAGIの完成を見込んでいる。

難しそうだと感じられましたら、まずは、解説動画をご覧ください おすすめ!

研究内容の詳細

◆わかるRUSAGI   PDF版
図解イラストによるRUSAGIの説明です。難しい数式はなく、専門的な知識も必要ありません。知能とは何か?というところから説明します。
(まずは、こちらをご覧いただくのがお勧めです。)
汎用人工知能RUSAGIは、知能とは選択肢を絞り込むこと定義。ある選択のために必要になる選択にも再帰的に同じアルゴリズムを適用。シンプルで理想的な超知能
おすすめ!

◆RUSAGI汎用人工知能研究所の立ち位置   PDF版
RUSAGIを他の汎用人工知能と比較。RUSAGI汎用人工知能研究所を他の組織と比較。アドバンテージを説明

◆再帰普遍選択汎用人工知能   PDF版
超AIの再帰普遍選択汎用人工知能(Recursive Universal Selective Artificial General Intelligence)RUSAGIについて詳しく説明。応用研究も紹介
(少し古く、大部分は他ページでリファインしてます。他を先に見るのをお勧め)

◆二重意識ニューラルネットワーク   PDF版
知能と意識の定義を元に大脳の処理を再現。意識も再現。GANのように出題と回答の2つのNNが競合。ヘブ則で学習可能な単純なニューラルネットワーク

当研究所のその他の研究

◆わかるブルートフォースタイムマシン   PDF版
タイムパラドックス(親殺しのパラドックス)を解決。総当たり的方法でタイムトラベルを実現。マインドアップローディングや死者蘇生、転生も可能

◆わかる宇宙誕生と宇宙と素粒子の超再帰性理論   PDF版
宇宙全体と素粒子に同一モデルを当てはめ再帰的に説明。4つの力が必然的に統一(大統一、万物の理論)。素粒子の世代や、宇宙がなぜ無から始まったのかも解明

◆パラドックスブレイカー   PDF版
グルーのパラドックス、ヘンペルのカラス、サンクトペテルブルクのパラドックス、モンティホール問題(三囚人問題)等を解明

当研究所の汎用人工知能(AGI)のポリシー

説明可能で安全

RUSAGIは、すべての判断について、規則的に判断した成分と、ランダムに判断した成分に完全に分離できます。どうしてその判断に至ったかトレースできます。計算応力が許す限り、目的に沿って規則的に判断します。そのため、感情に流されることもなく、人間よりも安全です。

非差別的でジェンダーフリーでかわいい

RUSAGIは、性別がありません。ナメクジ(雌雄同体)のようなものです。特定の人種や性別が職業と結び付けられないように、ロボットの外観は人間と明確に区別可能であるべきと考えます。また、かわいいので人間に恐怖感を与えません。