ついに未来がやってくる。2017年に実現した、まるでSFな出来事たち

ついに未来がやってくる。2017年に実現した、まるでSFな出来事たち

未来の何がいけないって、なかなかやって来なくて、我々がつい現状こそ当たり前と思ってしまうことです。でも我々がいる現在だって、そう遠くない過去から見れば未来に違いありません。ここでは、それを思い出させてくれた2017年のフューチャリスティックな出来事をまとめていきます。

AIは引き続き人間を超えたがる

今年も人工知能にとって大きな成長の年となりました。我々はハイプ・サイクルのど真ん中にいますが、このブームは多分どこかの段階で、少なくとも経済的な面ではしぼむときが来るはずです。でも技術面では単なるバブルではなく、確実なブレークスルーがいくつかありました。

2016年に人間の囲碁チャンピオンを破ったGoogle傘下のDeepMindによる人工知能・AlphaGoは2017年、AlphaGo Zeroとして生まれ変わりました。何が「ゼロ」かって、AlphaGoが人間の棋譜データを大量に学習していたのに対し、AlphaGo Zeroはそんな人間の知識なしで賢くなったんです。DeepMindは強化学習という手法で、AlphaGo Zeroに囲碁のルールだけを教え、あとはひたすら自分自身との対戦を3日間繰り返させました。その結果AlphaGo Zeroは、Alpha Goに対し100勝0敗という圧倒的な強さを見せました。DeepMindの研究チームはNatureに発表した論文でこう書いています。

我々が得た結果は、純粋な強化学習というアプローチが非常に難しい分野であっても有用なことを包括的に示している。人間が事例やガイドを与えず、基本的なルール以外にその分野に関する知識をまったく与えなくても、強化学習で人間を超えるレベルまで到達できるのだ

2017年5月、AlphaGoは中国最高の囲碁プレイヤー・柯潔氏にも勝利し、世界最高の囲碁プレイヤーとしての地位を確固たるものにしました。そして12月にはAlphaZeroが、世界最強のチェスプレイヤーだったボットを下してトップに立ちました

2017年にはポーカーの一種・テキサスホールデムでも、人間最強のプレイヤーたちがカーネギーメロン大学のLibratusというマシンに敗北を喫しました。LibratusはAlphaGoと違い、対戦相手のカードを見られない、相手がウソを言うなど、不完全な情報を元に考えることを求められています。専門家いわく、テキサスホールデムはゲーム解析の「最後のフロンティア」で、より人間に近い知性を作っていくうえで重要になりそうです。

最後に、傷口に塩を塗るかのように、MIcrosoftのAIもMs.Pac-Manのハイスコアを更新してくれました…。

ちゃんと使える人工子宮

子宮は多分人工的に作れるってことは前々から言われてきましたが、2017年、フィラデルフィア小児病院の研究チームがあるブレークスルーを成しとげました。

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フィラデルフィア小児病院のチーム作の人工子宮に入った子羊
Image: The Children’s Hospital of Philadelphia

彼らの実験では、羊の胎児6匹が特殊な液体入りのジップロックみたいな袋に入れられました。袋の中はほぼ無菌で適切に温度管理されていて、子羊は羊水の中で呼吸し、その心臓はへその緒を通じて血液を流し、へその緒は袋の外のガス交換システムとつながっていました。子羊の血圧や脈拍、呼吸などももちろん監視されていました。子羊たちは人間でいえば妊娠23〜24週目の超未熟児の段階でこの袋に入れられましたが、その後は普通に成長していきました。

ただこの手法が人間に対して使われるまでには、まだまだあと何十年もかかるかもしれません。またこういうものができることで、米国などでの妊娠人工中絶に関する議論はより複雑になっていくものと思われます。それでももし人工子宮が実現すれば、たくさんの未熟児を救うことができるものと期待されています。

ロボットがさらに恐ろしく

2017年、ボストンダイナミクスのロボット・ATLASはバク宙を成功させ、また彼らの最新ロボット・Handleはローラースケーターのように走り、跳びました。そしてロボット犬・Spot Miniはよりクールで恐ろしいルックスに。

Video: Boston Dinamics/YouTube

これらの機敏な先進ロボットたちはほんの数年前に登場したばかりで、存在そのものも未来感にあふれているのですが、短期間でここまで成長してしまうということにも驚きです。

Video: Boston Dinamics/YouTube

2017年、ロボットは他のロボットに新たなスキルを教えるようになり、集団で立ち向かってきそうな米海軍のマシンガン搭載ロボットも発表されました。人を殺せるマシンがあまりに増えてきたので、国連も自動殺人マシンの禁止に向けた議論の場を開いたほどです。

バイオハッカーが自らの体を遺伝子操作

薬がコンセプト段階から実際使われるまでには10〜15年かかるのが普通だし、遺伝子編集技術など、使うのが違法とされる治療法もあります。そんなのんびりしたペースに耐えられないバイオハッカーたちは、自分の体に自ら実験的処置を施し始めています。

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自分に注射するDNAを持つTristan Roberts氏
Image: Ford Fischer

たとえば2017年10月、27歳のコンピュータプログラマー・Tristan Roberts氏は、HIV治療のためのDNA薬を自作し、それを自分に注射する様子をFacebook Liveで配信しました。「これは止められません、規制できません」と彼は言いました。

バイオハッカーのJosiah Zayner氏も同じように、サンフランシスコで開かれたバイオテックのカンファレンスで150人が見守る中、CRISPRで編集した筋肉の成長を促す遺伝子注射しました。がん患者にも、DIYの波に乗ろうとする人たちがいます。この流れを警戒した米国食品医薬品局(FDA)は、バイオハッカーたちにその行為が違法であると警告していて、科学界からも同様の問題提起があります。

ある種の遺伝子治療にはゴーサイン

いっぽう、規制されてきた遺伝子治療を広く利用可能にしようとする動きも進んでいます。かつてバイオテック界の鬼っ子だった遺伝子技術は、今や医療のメインストリームからも受け入れられるようになりつつあります。遺伝性の病気もそうでない病気も、遺伝子治療で治せるものがいろいろあり、その利用が承認されればたくさんの人が救われます。

2017年8月、FDAはKymriah(キムリア)という薬にゴーサインを出しました。それは子どもや若い成人の白血病患者に対する「CAR T細胞治療法」のひとつで、従来の治療法が効かなかった、または使えなかったケースの83%に対して効果認められたそうです。CAR T細胞治療は、患者さんの血液を取り出して遺伝子編集して細胞にがんを攻撃する機能を搭載させ、それを再度患者さんの体に戻すというものです。FDAはその後10月、悪性リンパ腫のひとつであるびまん性大細胞型B細胞リンパ腫に対するCAR T細胞治療も承認しました

ほかのさまざまな遺伝子技術が承認されることで、遺伝子治療の適用例はこれから爆発的に増えていくことでしょう。現在、遺伝性の失明のひとつ鎌状赤血球症などへの治療法が承認待ちとなっています。

AIでフェイクニュースがますます増える?

AIスタートアップのLyrebird(ライアバード)は、どんな人の声でも真似でき、任意の調子や感情を込めてテキストを読みあげられるアルゴリズムを開発しました。しかも、ある人の声をたった数十秒分だけ分析することでそれが可能になるんです。

またワシントン大学の研究チームは、機械学習で人の顔の動きを学習し、既存の音声クリップに合わせて唇を動かせる映像生成システムを開発しました。彼らはこの動画の通り、バラク・オバマ前大統領の映像を使って任意の言葉をしゃべらせることができています。

Video: Supasorn Suwajanakorn/YouTube

Nvidiaでも機械学習を使って、夏の映像を雪景色に様変わりさせていました。またスカーレット・ヨハンソンとかテイラー・スウィフトといった女優の顔をポルノ映像の女優の体にコラージュするのにもAIが使われていました。

Video: Ming-Yu Liu/YouTube

これらの技術はまだかなり原始的でそこまで説得力がありませんが、おいおい洗練されていくと思われ、普通の人が簡単にだまされるレベルになるのは時間の問題じゃないでしょうか。

脳をコンピュータ化したい企業たち

脳にチップを埋め込んでコンピュータと直接つなぐ技術は、長年研究されてきました。そして2017年、さまざまな企業がこのアイデアを具現化すべく動いていることがはっきりしました。

2017年3月、イーロン・マスク氏は人間の脳とコンピュータの接続を目指すスタートアップ、Neuralink(ニューラリンク)を発表しました。彼らは「ニューラルレース(神経のひも)」技術で直接皮質インターフェースを作り出し、コンピュータに思考をアップロード/ダウンロードしたり、人間の認識能力を高めたりといったことを目指しています。こうしたアイデアはまだ机上のものですが、マスク氏は「(このために時間を割かなければ)存在を脅かされるリスクが非常に高い」と言っています。マスク氏はこの技術で、間違ったAIに対抗することで人類を救おうとしているんです。真剣に。

でもこの手の技術を作っているのはNeuralinkだけじゃなく、IBMやBryan Johnson氏のKernalプロジェクトFacebookなども構想しています。

人間のように歩くことを学んだAI

最後に、こちらもDeepMindの技術によって、バーチャルなロボットが強化学習によって二足歩行を習得しました。ただ、できた動きは、たしかに二足歩行なことには違いないんですが、ちょっとおかしくて独特なもの。DeepMindのデベロッパーはidiosyncractic(特異な)という表現をしています。

Video: DeepMind/YouTube

AIっていろんなことができるんですが、その結果どんなものができるか、できてみないとわからないってことなんでしょうかね。

Image: Gizmodo US
Source: UN, 日本経済新聞, ノバルティスファーマ, The Verge(1, 2), Motherboard, Twitter, Wired(1, 2), Brainwise, YouTube(1, 2, 3, 4, 5), SoundCloud

George Dvorsky - Gizmodo US[原文

(福田ミホ)

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