参考までに: Watson と Deep Blue のどちらのコンピューターの方が賢いでしょうか?

人間は IBM のコンピューターに対してうまく対処できていません。

昨年、全国放送で記録保持者の「ジェパディ！」優勝者のケン・ジェニングスとブラッド・ラターはIBMのワトソンに敗れた。歴史上最も偉大なチェスプレイヤーとよく言われるガルリ・カスパロフは、1997年にIBMのディープ・ブルーに敗れた。

機械は人間より賢いが、どの機械が他の機械より賢いだろうか?

ある意味、どちらでもありません。賢さを比較するのは、特にワトソンのような英語専攻の人とディープ・ブルーのような数学者の場合、微妙な作業です。

「どちらも登場当時は同種のシステムよりはるかに賢かったが、知能の本質は大きく異なっていた」とノースウェスタン大学の機械学習と人工知能の研究者ダグ・ダウニーは言う。ジョニー・ユナイタスとウィリー・メイズのように、ディープ・ブルーとワトソンは互いに競争するようにプログラムされたわけではない。彼らはまったく異なるゲームでプレイし、成功したのだ。

それでも、この 2 つのシステムを比較するのは不可能ではなく、非常に重要な違いが 1 つあります。Deep Blue はコンピューターの快適な領域にとどまりましたが、Watson は機械にとって扱いにくい領域を歩いたのです。

「コンピューターにとって最も簡単なのは超高度な数学です」と、元ビジネスウィーク誌の技術ライターであり、ワトソンの誕生の裏側を描いた『ファイナル・ジェパディ』の著者であるスティーブン・ベイカー氏は言う。「コンピューターにとって最も難しいのは幼稚園レベルです」。チェスでは、ディープ・ブルーは統計と確率を使って戦略を決定するというコンピューターの得意分野に留まった。一方、ジェパディ！では、ワトソンは人間の言語と非構造化データという未知の世界に押しやられた。

人間の視点から見ると直観に反するように思えるが、「ワトソンはディープ・ブルーよりもはるかに洗練されたプログラムです。なぜなら、幼稚園レベルの学習に近づいているからです（それでもまだ遠いですが）」とベイカー氏は言う。

将来、高度なコンピューターは、ワトソンの知識と言語の熟達度とディープ・ブルーの計算能力を融合するだろう。「それが、私たちがこの分野として目指している方向です。ワトソンと同じくらい幅広く、ディープ・ブルーと同じくらい奥深いシステムです」とダウニー氏は言う。

こうしたタイプのコンピューターは、広範囲に応用できる可能性がある。「医療分野でそれができたらどうなるか想像してみてください」とダウニー氏は言う。「とてつもなくすごいことになるでしょう」。難しい診断やまれな診断の場合、コンピューターは、医師が必ずしも見ていない症状、診断、治療を結び付ける可能性がある。こうしたテクノロジーは医師の最高の相棒となるだろうが、すぐに診察室で歩き回り話すワトソン博士がかかりつけ医に取って代わるとは思わないほうがいい。チェスやジェパディ!は人間の知能のベンチマークのように見えるが、「ディープ・ブルーは実際にはチェスをプレイしませんでした」とダウニー氏は言う。「チェスの動きは生成しましたが、実際に動きを実行するには人がテーブルに座っていなければなりませんでした」。そしてワトソンの場合、「演壇まで歩いていき、ブザーを手に取り、時間通りにベルを鳴らすロボットは存在しません」。

ダウニー氏はさらにこう続ける。「結局のところ、人間の感覚運動能力や常識は、AIにとってより困難なハードルとなっているのです」。人間にとって最も簡単なことは、コンピューターにとって最も難しいことであり、その逆もまた然りだ。

ディープ・ブルーとワトソンは、チェスやクイズ番組「ジェパディ！」の優秀なチャンピオンを破ったかもしれないが、どちらも人間の認知の最も基本的な形態のいくつかにおいては幼児に太刀打ちできなかった。

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