研究テーマ タスク特化型AIから知能共進化型AIを目指して

近年,NaoPepperのようなコミュニケーションロボットが我々の身近になってきて、人工知能(AI)が人の職業を奪うような議論も出てきました。しかしながら、例えば、Pepperの対話アプリを稼働させると,Pepperは対話発言権をユーザになかなか譲らず、自分の発言に人を強引に引き込もうとします.これは, Pepperは、想定シナリオ範囲内でのみ対応可能であり,ユーザに発言を許してしまうと,コミュニケーションが途端に破綻するためです。人と機械の自由なコミュニケーションは、AIにとってまだまだ大きな課題であり、人と円滑にコミュニケーションするAIの方が、ゲームやクイズなど特定タスクで人に迫る自律型AIより、実現は困難なのです.さらに,知覚センシング(画像認識、音声認識)の研究分野では, Deep Learning(深層学習)の精度が、従来の機械学習(SVMCRF、ベイジアンネットなど)の精度を凌駕し大きな注目を集めていますが, Deep Learningを意味処理に適用しても精度はあまり改善されず、深い意味処理の実現には課題が山積しています。以上の事から、未来のAIは、知覚処理と知識処理を統合するコミュニケーション型AI、さらにそれを発展させて、人も機械もお互いに学びあって共に進化していく「知能共進化」型AIが重要であると考え、研究を進めています。

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