“りんな”やSiriを支える
「自然言語処理」の研究

　LINEの「友だち」に女子高生AI“りんな”を登録している人はどれくらいいるだろうか?“りんな”はマイクロソフトが開発した、人との自然な会話を可能にする人工知能(AI)。基盤を支えているのは、「自然言語処理」と呼ばれるAIの研究分野だ。iPhoneの「Siri」や Google翻訳にも応用されている「自然言語処理」とは、どのような技術なのか。この分野の専門家である東京工科大学コンピュータサイエンス学部の柴田千尋先生に話を聞いた。「AIに興味がある人なら機械学習やディープラーニング（深層学習）と言う言葉を聞いたことがあるでしょう。機械学習とは、大量のデータを用いて、対象となる現象の法則性や関係性をコンピュータに覚えさせる技術。ディープラーニングも機械学習の一分野で、コンピュータにより自律的に学習させる技術だと言えます。私たちも『自然言語処理』の研究で、ディープラーニングを大いに活用しています」

囲碁AI「アルファ碁」も
ディープラーニングの成果

　ディープラーニングは、画像認識、文字認識、音声認識、機械翻訳、絵画の自動生成など、実に多様な分野で応用されている。Google傘下のDeepMind社が開発した囲碁AI「アルファ碁」もディープラーニングを用いて、実に多彩な研究が進められている。
「例えば、自然言語処理を使ったコンピュータとの対話の研究。かつては、正しい対話の例を研究者が選んで、コンピュータに大量に入力する必要がありました。しかしディープラーニングを用いれば、コンピュータがWeb上の対話文例を自分で探してきて、勝手に法則をみつけてくれるのです。研究者は、そのアウトプット(成果)に対して、確率統計などの理論に基づいた技術的な軌道修正をくり返しながら、制度を上げていきます」
　話を聞いていると人間の子どもが大人たちの会話を聞きながら、言葉を覚えていく往路セスに似ているような気も……。それもそのはず、ディープラーニングはもともと人間の脳の生物学的特徴をコンピュータ上で再現する「ニューラルネットワーク」と呼ばれるAIの研究分野がベースになっている。脳内の複雑な電気信号のやりとりがコンピュータ上で再現されていると考えると、まるでSF映画のようだ。「ディープラーニングは、まだまだ開発途上で課題が山ほどあります。自然言語処理で言えば、『長距離の依存関係』の例が有名です。図Aを見てください。今までは、文節がこの距離だけ離れると、Xが指すものが『お素麺』であることをAIに理解させるのは非常に困難でした。そこで私たちは、LSTM(Long Short-Term Memory)という技術を使って、過去に遡って会話を記憶し、時系列でものを考えられるAIを実現しようと試みています」