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本書は、人工知能 (AI) のための創発についての解説書です。最近、AIは3度目のブームと言われています。その一因はニューラルネットワークを発展させたディープラーニング (深層学習) や統計的理論に基づく機械学習です。しかしそれだけでは真のAI (人間のような汎用知能、強いAI) を実現できるかには疑問の余地があります。人間の知能や認知にはこれらのAI技法ではとらえきれない深みがあることが、数多くの研究から明らかになっています。
 
これまで叁十年近く笔者は进化や创発の计算を研究していました。このメカニズムには人间や生物の知能の原理が垣间见られます。そこで本书では、人工知能に関连するこれらの话题について理论的背景から最近の进展、および今后の课题にいたるまでを详しく説明します。
 
いくつかのトピックに関して、読者の中にはこんなことがAI技术に関連するのかと思われる方がいるかもしれません。本来のAIとは問題を見つけることであると言われています。つまり解けたときにはすでにAIでないとされていました。本文で紹介していますが、ブルックスは「人工知能 (AI) とは、あと少しでできそうだった (Almost Implemented) という意味だ」という冗談を言っています。ブルックスは1980年代から活躍しているMITの人工知能学者で、AIに関する数々の画期的なアイディアを提唱しています。またお掃除ロボット「ルンバ」の生みの親 (アメリカのiRobot社の創業者) としても有名です。その意味ではすでに市販されているお掃除ロボットはAIでないと言えるでしょうか。
 
現在のAIでは、技术的な応用や一見華やかな喧伝が先行しすぎているようです。もちろんこれを否定するものではありませんし、筆者もそのようなプロジェクトに参画しています。しかしそれだけで十分かは別問題です。知能に関連することならなんでもAIにつながり得るので、認知や生命の本質にせまる基礎的な研究をないがしろにしてはなりません。
 
筆者の研究の目標は、人間の認知機能を創発の観点からモデル化することです。つまり、知能がどのように現れたのかを理解し、現実世界との対応をとり、実際の物理的?化学的メカニズムでの因果関係の説明を行います。そのためには、知的振る舞いそのものだけではなく、その因子の解明、またそれがどのような影響を及ぼしているのかを理解することが肝要です。そのため本書では、さまざまな人間の認知的錯誤、認知的不協和、非合理行動、協調?裏切り行動の創発について説明しています。残念ながら，現在のAIにおける中心技术である機械学習の統計モデルやビッグデータに基づく深層学習では、これらの現象を説明するのは困難です。むしろそれらのアプローチとは逆行する仮定が必要となるかもしれません。本書で説明する創発シミュレーション?モデルは、知能の本質を解明する重要なアプローチであり、真のAIの実現に寄与すると考えられています。
 

(紹介文執筆者: 情报理工学系研究科 教授 伊庭 斉志 / 2020)