MIRAIKAN VISIONARIES CAMP / 未来館ビジョナリーキャンプ

必要な情報をどれだけ迅速に得られるか？
これは株の取引ではとても重要なことです。
「必要な人に必要な情報をすばやく提供する」コミュニケーションに機械学習が一役かっています。機械学習とは、特定のテーマについて人工知能が判断したり、予測したりできるようになるためのしくみで、情報をパターン分けする計算方法（アルゴリズム）に基づき、機械が自分で学習していきます。
機械学習を使えば、SNS上にあふれている人々のつぶやきやコメントが市場にとってポジティブなのかネガティブなのかを判断したり、世界中のウェブサイトで発表される“取引に関係ありそうな文書や記録”を集めたり、さらには、それらを細かく振り分けたりできるのです。このような情報処理が、検索時間を短縮したり、その情報を必要としている人にすばやく届けるのに役立っています。

実際の情報処理はどのように行われているのでしょうか。
情報収集から分析、保存に至る機械学習のしくみを少しだけ紹介しましょう。
まずウェブクローラー^※１が集めた文書などの情報が、仮の情報置き場であるオブジェクトストアに一時保管されます。機械学習が情報のパターンを分析し、適切な保存先が決まったら、仮置きしていた情報をそこへ移し、すぐに取り出せる状態で保存します。もし情報があいまいで機械学習がうまく処理できなかった場合は、そのことが画面に表示され、人間が作業を行います。
「なんだ、できないんじゃないか！」
と思うのは少し早いかもしれません。機械学習は、そのときの処理方法でうまくいかなかったこと自体を経験、つまりデータにすることで、次に同じような情報と出会ったとき、自分で処理できるよう進歩していくのです。つまり、処理が成功しても失敗しても、機械学習システムの精度は高くなっていくというわけです。

機械学習によって、成功と失敗、その両方から学べるようになった人工知能は、株の取引をどのように変えていくのでしょうか。情報をより正確に理解し、より的確な判断を下せるようになった人工知能が、膨大なデータから取引で必要な情報を取捨選択し、迅速に提供してくれるようになるかもしれません。
速く、そして、正確な情報のやりとりが求められるビジネスシーン。コミュニケーションの相手が人間から人工知能にとってかわる日が遠からずやってくるかもしれませんね。
「伝えあう」
気がつかないうちに繰り返すこの行為に、私たちは何を求めているのでしょうか？何気ない場面でふとそんな疑問を感じたときは、ぜひ誰かと語り合ってみて下さい。

Text by 逢坂 真吾（Bloomberg L.P. グローバルデータ部日本経済指標担当）

※１　自動的にインターネットをチェックし、あらゆる情報を集めてくるプログラム

ロボットとのコミュニケーションについて考えてみましょう。最近、街中でロボットに出会う機会が増えてきました。でも面と向かってロボットと話すのはなんか不自然と考える人は多いでしょう。紋切型の受け答えばかりで、対話している実感が得られない……と。
大阪大学の吉川雄一郎准教授は、人とロボットが自然な対話をするための研究を行っています。そのための方策のひとつは、ロボットの数を増やすことです。ロボットたちが雑談している中に、人間がひとり紛れ込んだとします。彼らの会話に加わってみます。あれ、なんか自然、と感じるはずです。こうしたシチュエーションだと、すんなりと対話感を得やすくなるのです。シンプルなことですが、そのためにはロボットの視線の動きや微妙な振る舞いなど、細かなノウハウが必要になります。こうした技術は、人同士のコミュニケーションや学習の支援といった場面で使われていくことが期待されています。

吉川雄一郎・大阪大学准教授による展示 ｢ロボット談話室｣

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ヒトがユニークなのは、コミュニケーションに言語を用いる、つまり単語を文法に従って組み合わせて文章をつくり、理解できることだといわれます。しかし、この能力は本当にヒトだけがもつ能力なのでしょうか。
ヒト以外で唯一、文法にしたがって「文章」をつくることが知られているシジュウカラは、捕⾷者を追い払うとき、「警戒を促す鳴き声」の次に「仲間を集める鳴き声（集合の声）」を組み合わせます。この順序を逆にすると反応しません。これは捕食者を追い払う行動をおこすことを促す「文章」に、「警戒→集合」という文法があることを示しています。では普段使わない言葉が使われている、はじめて出会う文章も、シジュウカラはこの文法に則って理解しようとするのでしょうか？
一緒に群れをつくるコガラの集合の声を、シジュウカラは自分たちのそれと同義語として理解しているらしく、声を聞くと集まってきます。鈴木俊貴・東京大学教養学部研究員らは録音した音声を使い、シジュウカラの警戒の声にコガラの集合の声を組み合わせた人工の鳴き声をつくりました。人工の鳴き声を聞いたシジュウカラたちは、自分たちの文法に則って鳴き声の順序にしたがった文章の意味を理解し、「警戒→集合」という一連の行動を起こしたのです。
言語コミュニケーションの本質ともいえる文法の重要性を実感させられるとともに、ヒトのコミュニケーションの特異性とはいったい何なのか、あらためて考えさせられる研究です。

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【写真】シジュウカラ　提供：京都大学生態学研究センター研究員（現・東京大学 教養学部学際科学科 助教） 鈴木俊貴 氏

Toshitaka N. Suzuki, David Wheatcroft, Michael Griesser (2017). Wild Birds Use an Ordering Rule to Decode Novel Call Sequences. Current Biology, 27(15), 2331-2336.e3.

カメやヘビの胚では、隣の胚と心拍などの情報をやり取りする「胚間コミュニケーション」によって、孵化のタイミングを合わせる現象が報告されています。弘前大学・山尾僚助教と、森林総研・向井裕美研究員は、植物であるオオバコでも胚（種子）間コミュニケーションによる現象がみられることを明らかにしました。
この研究では、同じ親株に由来する“遺伝的類似性の高い同種の種子”、親株が異なる集団に由来する“遺伝的類似性の低い同種の種子”、競争関係にあるシロツメクサという“他種の種子”を、一つの栽培容器内でさまざまに組み合わせて発芽させたり、種子を水に浸した抽出液を与えたりする実験を行いました。
その結果、オオバコの種子が、水溶性の化学物質によるケミカルコミュニケーションによって、同じ親株に由来する仲間、いうなれば“同腹”の種子が、競争相手より早く、同期して発芽できるように、タイミングを調節していることがわかりました。
脳神経系をもたない植物たちが、「言葉がなくてもコミュニケーションはできる」ことを私たちに思い出させてくれたわけです。

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【写真】オオバコとシロツメクサ　提供：山尾 僚 氏

Yamawo A., Mukai H. (2017) Seeds integrate biological information about conspecific and allospecific neighbours. Proceedings of the Royal Society B. 284: 1857.

IoT（モノのインターネット）という技術が急速に普及しています。交通渋滞を減らしたり、子どもやお年寄りを見守ったり、防犯や防災に役立てたりと、様々な使い道が想定されていますが、ひとつ大きな期待が向けられているのが生体センシングの領域です。例えば、心拍や心電を測ることができるスマートウォッチが分かりやすいですね。
「アクティブ・フォー・オール」（研究リーダー：立命館大学 伊坂忠夫教授）というプロジェクトでは、誰もがもっと簡単に、体の状態をモニターすることができるよう、いくつもの生体センサーを埋め込んだ「肌着」を開発しています。過度な運動負荷が検知されたら休息に誘導する、車の運転中に眠気やストレスを把握すれば注意を促すといった用途が考えられます。では、コミュニケーションにおいてはどうでしょう。相手の心身の状態を理解して、円滑なコミュニケーションに生かしていけるようになるでしょうか？

｢アクティブ・フォー・オール｣ による展示
｢アクティブでいこう！｣

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自閉スペクトラム症（ASD）者に多く見られる「感覚過敏」のしくみについて、国立障害者リハビリテーションセンター研究所・井手正和研究員らは、脳内の一部で神経活動が抑制されにくくなっていることに注目しています。定型発達者では、受け取った刺激がそのまま脳での受け止め方につながらないように、伝わり方を抑える仕組みが働いています。それが弱いASD者ではほぼそのまま脳での受け止め方につながることで、多くの人は気にならない小さな刺激でも、強く感じてしまうのではないかと考えています。
左右の指先にわずかな時間差で振動刺激を与え、左右どちらへの刺激が後だったかを答えさせる実験では、感覚過敏の程度が強いASD 者ほど、小さな時間差で判別でき、あるASD者の反応時間は1000分の6.5秒でした。一方、定型発者は平均で1000分の64.6秒かかりました。これは感覚過敏のASD者の過剰な情報処理能力を示唆していて、感覚過敏の解釈や、しくみ解明のてがかりになるかもしれません。
目をつぶったり、耳をふさいだり、自分の感覚を引き算することは想像できそうですが、今まで感じたことのない刺激を受け取る、感覚の「足し算」は難しそうです。
この研究は、人々の感覚の多様性と、感覚を共有する難しさを、あらためて気づかせてくれます。

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Ide, M*, Yaguchi, A, Sano, M, Fukatsu, R, & Wada, M (2018) Higher tactile temporal resolution as a basis of hypersensitivity in individuals with autism spectrum disorder. Journal of Autism and Delopmental Disorders.

井手正和*，矢口彩子，渥美剛史，安　啓一，和田　真（2017）時間的に過剰な処理という視点から見た自閉スペクトラム症の感覚過敏．BRAIN and NERVE 増大特集 こころの時間学の未来, 69(11).

上記論文および2018年度日本認知科学会第35回大会「感覚過敏の神経生理過程が明かす自閉スペクトラム症者の感覚経験」より抜粋。

【図】時間順序を判断する実験課題（上記の学術論文のFig.1aを改変）

コミュニケーションを進化させる技術のひとつにメディア技術があります。これまでメディア技術といえば、空間や時間の解像度を高めて、視覚的あるいは聴覚的にいかに本物に近づけるかという技術が開発の中心でした。ただし今は、スマートウォッチで振動を伝えあうなど、「触覚」を使ったコミュニケーションが登場しています。それから「嗅覚」。例えば、東京大学東原研究室では、鼻が匂い物質をいかに捉え、脳が匂いをいかに感じ、感情にどう影響を与えるのかを研究しています。今はまだ基礎研究の段階ですが、いずれメディア技術の進化に寄与することになるでしょう。「味覚」に関しても基礎的な研究開発が進んでいます。五感を通して相手に思いを届けることができるようになる未来まで、もうすぐです。

東原和成・東京大学教授による展示 ｢匂わずにいられない｣

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電気通信大学・梶本研究室の岡崎龍太氏らのグループは、音楽体験の臨場感向上のために、音（聴覚刺激）を振動（触覚刺激）に変換する技術を研究しています。
音は、音源から対象に向かって空気の粗密がドミノ倒しのように伝わる「縦波」です。これを音として感知しているのが聴覚ですが、実は触覚も、同じ縦波を振動として感知できます。ライブ会場では、聴覚だけでなく触覚でも“音”を感じているわけです。
しかし、聞こえた！と認識できる範囲は20Hz～20000Hz、振動を感じた！と認識できる範囲は0～1000Hzで、感知できる周波数（１秒間に波がウネウネする回数）には大きなずれがあります。ですので、周波数はそのままで音を振動に換えただけでは、高音域は感知できる触覚にはならないのです。
そこで岡崎氏らは「分周」という方法で、高い音も人間が感じられる範囲の振動に変える方法を提案しています。音の波の周波数を1/n（nは整数。1/2や1/3など）に変換するこの方法は、例えるなら聴覚の感知範囲を圧縮して、触覚の感知範囲に押し込めるのです。
もともとこの研究は音楽体験の臨場感アップがねらいでしたが、声も音ですので、音声コミュニケーションにも応用できるかもしれません。声色をどのように変換すれば、考えを伝えたり、感覚を共有できたりするのか、そんな新しいコミュニケーションのカタチが生まれるかもしれませんね。

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岡崎龍太，栗林英範，梶本裕之（2016）分周刺激を用いた聴触覚変換手法による音楽体験向上．TVRSJ Vol.21 No.2 pp.335-343, 2016

【写真】実験風景　提供：梶本裕之 氏

グッピーのオスは、派手で複雑な模様をしています。よくみると一匹一匹の模様にはバラツキがあります。一方、メスにはオスの模様に対する「好み」があることが知られていますが、「好み」の違いは色の見え方（色覚）の違いによることが、東北大学・河田雅圭教授らの研究によって明らかになりました。
色の感じ方にはオプシンと呼ばれるタンパク質が関わっています。遺伝子に生じた変異でオプシンの形（アミノ酸の並び方）が変わることで、同じ色に対して"鮮やかだ"と感じるメスや、"地味だ"と感じるメスが生まれます。オプシンの量によっても、色の感じ方は変わりますが、どれくらいつくられるかは、メスが育つ場所の明るさによって変わることもわかりました。
この研究結果から、遺伝と環境の両方が組み合わさって色の感じ方に違いが生じ、色の感じ方の違いが「好み」の多様性につながっていることがわかってきました。
ヒトの感受性にも個人差があります。
「自分が見ている色と相手が見ている色は、本当に同じなのだろうか？」
そんな視点でコミュニケーションの土台を考えてみるのも、意外とおもしろいかもしれませんね。

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Sakai, Y., S. Kawamura, and M. Kawata (2018) Genetic and plastic variation in opsin gene expression, light sensitivity, and female response to visual signals in the guppy. Proceedings of the National Academy of Sciences of USA 115 : 12247-12252

【写真】グッピーの雄（上３匹）と雌（下）　写真：群馬大学 佐藤綾 氏