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Bilateral aI

バイラテラルAI^®　

～人と共に成長する人工知能～
「バイラテラルAI®」は、人と共に成長が可能な革新的な 人工知能技術です。慶應義塾大学と株式会社東京自働機械製作所との共同研究により創出された基盤技術を、弊社にて社会実装しています。

一般的な AI 技術との違い

1. 可読性
2. 設計過程
3. 適用分野

１．可読性

現在主流になっているニューラルネットワーク（深層学習）をベースとした人工知能技術は、得たい解が得られるものの、解を得るための思考過程がブラックボックス化されてしまうという問題があります。したがって人間の行っていた作業を人工知能搭載のロボットなどで代替してしまうと、これまで人間が培ってきたノウハウやスキルをロボットに奪われ、人間との主従関係が逆転してしまうリスクさえあります。

一方バイラテラルAIは、解を得るための思考過程を人間が理解できるため、AIやロボットを人間の理解が及ぶ範囲で知能化させていくことが可能です。更に、AIがの思考過程を理解する際に新たな発見や気づきを生むため、人間がAIと共に成長することが可能になります。

２．設計過程

ニューラルネットワーク（深層学習）に基づく現在主流の人工知能技術は、所望の解が得られない場合、データをひたすら増やして学習するというプロセスで設計を行います。

バイラテラルAIでは、物理的意味が明快なモデルを介して思考過程を理解しながら設計を進めることができるため、人間はデータだけでなくモデルを介して設計ノウハウや仮説を入力することができ、探索範囲を合理的に選択することが可能です。すなわちAIによる演算結果を随時確認しながら対話的にモデルを生成することができます。

この対話的な設計により、これまでに人間の培ってきた「知識・経験・技能」とAIの「大規模・高速演算力」の効果的な協働が可能になります。

３．適用分野

ニューラルネットワーク（深層学習）に基づく現在主流の人工知能技術は、大量のデータを利用し、「一般的」な回答を得るモデルを生成することが一般的です。下の図は、AIによる人の成長への効果をイメージした図になります。外の円は全人類の英知であり、中央の色を塗った部分がある成人の知識をイメージした領域になります。教育により一般知識と特定分野での専門知識を習得した状態から、AIを用いることで理解の浅い分野を深めることが可能になります。一方、専門知識をより深める部分は、ある程度のレベルに達すると頭打ちになってしまいます。

一方、バイラテラルAIは人間の培ってきた「知識・経験・技能」とAIの「大規模・高速演算力」の効果的な協働により新たな発見を目指すAIです。したがって専門知識をより深めるところに作用します。このように適用分野が異なり、バイラテラルAIはこれまでのAIを十分に活かせていなかった用途への適用が期待できます。