AI開発の次のステップ：独自の言語でコミュニケーションするロボット

今日では、周囲の世界を「学習」できることが人工知能アルゴリズムの基本要件となっています。 AI ロボットの次のステップは、互いにコミュニケーションをとることを学習し、共通の言語システムを開発することです。

OpenAI が最近発表した新しい研究では、事前設定された環境で試行錯誤しながら AI ロボットが独自の言語を作成できるようにトレーニングした方法が詳しく説明されています。

これは、一般的な AI アルゴリズムが大量のデータを分析して学習する方法 (犬の認識を学習するために何千枚もの犬の写真を読み取るなど) とは異なります。

研究者がAIロボット用に作成した学習環境は、コンピューターによってシミュレートされた2次元のホワイトボックスです。そこでは、緑、赤、青の円で表される AI が、ボックス内の異なる色のドットに移動するなど、独自のタスクを担当します。

タスクを完了するという目標は、AI が独自の言語で互いにコミュニケーションをとるように促します。ロボットは、「タッチダウン」などのさまざまな用語や、環境内の他の物体、他のロボット、および「行く」や「見る」などの特定の動作に対応する単語を作成しました。しかし、ロボットが作り出す言語は人間が想像する言葉ではなく、一連の数字であり、研究者たちはそれをテキストによる説明でラベル付けしている。

研究者たちは強化学習を通じて AI にコミュニケーションの方法を教えました。試行錯誤を繰り返すことで、ロボットは次にタスクを実行するときに何がうまくいったか、何がうまくいかなかったかを記憶します。この研究の著者の一人であるイゴール・モルダッチ氏は、9月からカーネギーメロン大学で教鞭をとる予定だ。もう一人の著者であるピーター・アビールは、OpenAI の研究者であり、カリフォルニア大学バークレー校の教授です。

人間の言語を理解したり、翻訳作業を行ったりできる AI アシスタント (Siri や Alexa など) はすでに存在しますが、これは多くの場合、AI が直接の経験を通じて言語の理解を学習するのではなく、大量の言語データを AI に入力することで行われます。

「AIの学習環境を徐々に複雑にし、AIが実行できる動作の範囲を徐々に広げていけば、基本的な動詞や名詞を超えた表現力豊かな言語を作成できるようになる可能性があると考えています」と研究者らは記している。

なぜこれが重要なのでしょうか?

「AIの潜在能力が最大限発揮されるまで、言語理解はAIの継続的な進歩にとって極めて重要だ」とオックスフォード大学のAI政策学者マイルズ・ブランデージ氏は述べ、OpenAIの研究はAI分野における将来的に重要な道筋を示していると指摘した。

「語彙基盤がなければ、AI がどの程度の言語理解を達成できるかは分かりません」とブランデージ氏は言う。「ほとんどの AI アルゴリズムは、いまだに単語単位の理解にとどまっています。」