AI研究最前線vol.9 AIは「学者」になれるか
これまで、「優秀な学生であるか」で性能が測られていたAIですが、新しいことを見出す「学者」としての活躍が可能である可能性が示されました。
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いつも通りX（旧：Twitter）を使って機械学習の最新ニュースを手に入れようとしていたとき。
とある話題で多くの人が盛り上がっているのを見かけました。
それは、AIが数学の未解決問題に取り組んで成果を出した、というものです。
数学の未解決問題。
稀にニュースやドキュメンタリーで聴くこともありましたが、全くもって未知の分野です。
そもそも、どうして「未解決問題」と呼ばれる問題たちを提起できるのか、すらわかりません。
その話題のきっかけは、OpenAI社が8月1日に公開したこちらの記事でした。
https://openai.com/ja-JP/index/ten-advances-in-mathematics/
【数学と理論計算機科学における10の進展】と題されたこちらの記事では、数学と理論計算機科学における10の進展に対してAIにアプローチさせた成果が示されています。
この話題の何が驚くべきことかといえば、「AIが答えのない問題に取り組んだ」という点につきます。
これまでAIの性能評価というのは基本的に、答えがある問題を解かせることで計測していました。
たとえば、数学オリンピックの問題を解けるか。大学院レベルの試験で何点取れるか。プログラミングの課題を正しくこなせるか。
人間がすでに答えを知っている問題をAIに解かせ、その正答率で「賢さ」を評価していたのです。
一方、今回公開された結果というのは「人間もまだ答えを知らない問題を、AIに考えさせ始めた」というものです。
つまり、AIが単に大量の論文を検索して「どこかに書いてある答え」を見つけたわけではありません。
ではどのような手法を取ったのかというと、OpenAI社によれば、最新の大規模自然言語モデルが解法を探索し、その議論を人間がモデルとともに論文へ整理した後、さらに数学の証明を支援するシステムでまとめている、とのことでした。
数学では、もっともらしい文章を書くだけでは証明にならず、一つひとつの論理が成立しているかを確認する必要があるのだそうです。
（実は今回こちらの記事を執筆するにあたり、それらの未解決問題について具体例をあげたいと思ったのですが、私のような非専門家にはその例を書くことすらできませんでした…）
上のようなプロセスを取るということはつまり、AIだけでは研究は完結しない、といえます。
「AIに考えさせる技術」と同時に「AIの答えを検証する技術」が重要になっていました。
これまで企業では、「定型業務をAIに任せ、人間は創造的な仕事をする」ことを考えてAI利活用が進められることが多かったですが、数学の未解決問題に新しい結果を出せるのであれば、「答えが決まっていない仕事は人間の仕事」という境界線も、少しずつ曖昧になっていくのかもしれません。
もちろん、これは数学者をはじめとした人間の専門家が不要になることを意味していません。
むしろ今回の成果を見ると、AIが出したアイデアを理解し、検証し、それが本当に重要な発見なのかを判断する人間の専門性の重要性は依然としてましているようにも思えます。
これから先も、人間とAIの役割分担は変わっていくのかもしれません。
P.S.
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