人工知能による心の創造の実現
心（意識）とはなにか？
現代科学が解き明かせない難問のひとつに「意識」がある。1994年に哲学者デイヴィッド・チャーマーズは「意識のハード・プロブレム」を提唱した。それは「物質および電気的・化学的反応の集合体である脳から、どのようにして主観的な意識体験（現象意識、クオリア）というものが生まれるのか？」「現象的意識やクオリアは、物理学のなかにどのように位置づけられるのか？」という問いだ。
それから四半世紀が過ぎ、主観的な意識体験を計測しようとする試みが幾度となく行われてきたが、その深遠なる問いに対する答えはまだ出ていない。ただ、「人間とはなにか？」を解き明かすアプローチのひとつとして意識研究は注目されるばかりか、人工知能の研究を通じて「意識」の謎に迫ろうという研究者や、汎用AIの開発を推し進めていけば自然と「意識のようなもの」が生まれると考える研究者も存在している。つまり、意識について考えることと、知能について考えることは密接に関係している。意識の創造が意識の理解につながる可能性は高い。
そこで、意識と人工知能の接地点のエキスパートたち、意識研究の世界的権威であるクリストフ・コッホ、20年後のマインドアップロードを現実のものにしようと挑む脳神経科学者でありMinD in a Deviceの技術顧問を務める渡辺正峰、そして「意識をもつAI」を実現しようとするアラヤ代表の金井良太の3人が有名だ。
渡辺と金井は「統合情報理論」に大きな影響を受けている。それはアメリカの神経科学者ジュリオ・トノーニが提唱したもので、コッホも「意識に関して唯一、真に有望な基礎理論」と評している。
人工意識をつくり「意識」の謎を解き明かす
「脳のなかにどういう情報があるか知りたくても、相手が生物であればすべての神経細胞がどうつながって機能しているのか調べることは難しい。しかし、人工的なニューラルネットの中身であれば、厳密に調べられる。
意識の研究をするためにAIの研究は適している。人工意識をつくろうとすることで、意識の謎を解き明かそうとしている研究者もいる。
意識の機能とはなにか。「反実仮想的（現実に起きていないことを思い浮かべること）な状況の感覚表現を内的なモデルに基いて生成する能力」という仮説を構築し、これを「意識の情報生成理論」と呼ぶ。
意識とは想像力である。自分の頭の中のシミュレーターを使って、眼の前では起きていないことを想定したり、考えたりすること。そして、システムとして統合することです。ひとつの個体として意味のある行動をするためには、全体が統合されていなければなりません。AIの研究では統合の概念研究は進んでいないのですが、マルチエージェントの研究は関連が深く、複数の個体が協調し、行動する研究が進んでいます」
脳の部位一つひとつがエージェントであるならば、それが協力しなければ行動に結びつかない。だからこそ統合のためのプラットフォームとして意識がある。
統合情報理論における「情報」とはなにか？
情報が意識の本質であり、この宇宙のなかで情報が発生した瞬間に、そこに意識がある。
統合情報理論に基づきながら、意識をこのように説明する。
ここでの情報とは、因果性のこと。物理現象として何かが起きたときに、因果関係に注目すれば、そこには未来と過去の情報が含まれる。その情報は、あくまで物理的な因果関係によって規定される。
また「意識は情報の構造」と定義する。
現実に見えているのは、すべて脳がつくり出したものだといえる。たとえば、青い色を見たとしても『青い感じ』を脳がうまくつくっている。意識の研究をしている人は現実だと信じているものが、実は脳がつくり出した仮想にすぎないと気がつく。いったんそれに気がつくと、とても変な感じがして、自分が見えているものはすべてフィクションに思えてきてしまうかもしれない。
AIに自律性をもたせるための条件
金井は、AIに自律性をもたせるためには自発性、好奇心が必要である。自発性とは、ゴールを外から与えられるのではなく自ら設定すること。好奇心は、自律性を実現する方法のひとつで、具体的には外の世界から自分に流れてくる情報の量を最大化することでAIに実装できる。
自分がすでに知っていることからは情報は得られない。しかし、情報が入ってくることを直接報酬として定義すれば、強化学習の枠組みのなかで好奇心をもったAIをつくれる。昔であれば解くのが難しかったようなゲームでも、好奇心があればクリアできる。
生きるためには情報が必要です。その情報を得るためには、自分が外の世界を認識することが必要になる。つまり生命として生きていくためには認識という機能が必ず必要になる。
「意識のようなもの」をもつAIへ
では、意識をもつAIはいつごろまでに実現可能なのだろうか。意識の研究を目的としなくても、「意識をもつようなAI」につながる可能性はある。そこに最も近いのはグーグル傘下のディープマインドだと考える。
AIの研究を通じて『賢いものをつくるにはどうすればいいのか？』を探求していくと、出てきたアウトプットは脳の機能の理解にも使えるかもしれない。人間の脳の機能についても、脳を研究する認知神経科学という分野自体よりも、AIの研究から想像を広げたほうが深い洞察を得られる現状がある。今後のAI開発に注目だ。
