所さん大変ですよ 謎のアルバイト 散歩で一獲千金▽こんな話、AI・顔認証決済・介護ロボット・競馬予想

NHK総合 6/25 木曜日 午後7時30分~
所さん!大変ですよ「謎のアルバイト 散歩で一獲千金!?」
【司会】所ジョージ,木村佳乃,合原明子,伊藤海彦
【出演】牛窪恵 , モーリー・ロバートソン ,ヤマザキマリ
語り】吉田鋼太郎

道路標識の写真を撮る不思議なアルバイトを発見。一体なぜそんな画像が必要なのか?理由は道路標識を認識するAI(人工知能)を作るため。実はAIを作る際には、学習データと呼ばれる大量のデータを人の手で覚えこませないといけないのだ。青森では、津軽弁の翻訳AIを作成するため、日々、津軽弁の文例集めに奔走する学者を発見。さらに、競馬予想AIと人間による予想対決が実現!人間とAI、果たして勝つのはどっちだ!?

出典:NHK HP

道路標識の写真を集め、切り抜いて、AIの学習データ作成

ステイホーム期間中の大阪。
散歩しているだけで大金が手に入るアルバイトをしている橋本さん。
いつもは 一人で散歩するのですが、今回は特別に旦那さんに撮影してもらいました。
女性のアルバイトとは、散歩しながら、道路標識の写真を集めることです。
角度を変えながら携帯で何枚も撮る。
道路標識を撮影する女性、「私、AIの先生なんです。」
(AIといえば、ロボットなどに組み込まれる、人工知能のこと)

どういうことなのか、翌日 写真集めを依頼している企業に、詳しく教えてもらう。
彼女が撮っていた物は、道路標識をAIに覚えさせる「学習データ」になるもの
最初 AIは、何も知らない まっさらな状態。そこに人間が 一つ一つ手作業で、時には何万枚も、画像の意味を覚え込ませることで、賢くなっていくのだ。

道路標識を たくさん覚え込ませて、どんなAIを作ろうというのか?
世界中で、道路標識を集めている。将来的には、自動運転などのに役立つ予定。

写真を撮れば終わりというわけではないという。
撮った写真をそのまま学習データとして与えると、AIは 電柱や建物を含めたすべてを
標識として覚えてしまうので、該当部分を 一つ一つ手作業で切り取り、覚え込ませていく。AIは最先端の技術と言われるが、作業の約8割が学習データ作成といわれる。
地道でコツコツとした学習データ作りが、AIの要、縁の下の力持なんです。

AIが人の手で支えられてるなんて、知りませんでした。

AIによる顔認証決済で、手ぶらで買い物できる中国

(モーリー) AIの開発競争は、学習データの量がものを言う物流戦です。
そうなると、今後世界をリードするのは、中国
例えば AIによる、顔認証決済で、 スマホさえもいらなくなって、手ぶらで買い物したり
サービスを受けられる
んですね。
すでに、顔認証決済を利用している人は1億2千万人。 日本1個分。
何しろ、中国の人口14億人。他の国を圧倒する膨大な学習データが集まる。

翻訳アプリ 津軽弁アプリ 医療介護に待ち望まれている

海外旅行のときに 大変役立つ AI、スマートフォンで使える翻訳アプリ
例えば、「これは いくらですか?」というのを、日本語から英語に かえてみます。
「これは いくらですか?」。「How much is this?」。
次はですね スワヒリ語。 ??

こうしたAIというのは、例文を学習データとして、辞書などから取って来ます。
ただ 言語によっては、辞書が少なく学習データを集めるのが非常に大変です。

そんな中で こちらのVTRご覧ください。
… じこばばどァ そあでに…りんご…てづでこにこねが?
なんとなく … じいさん ばあさん 腱鞘炎…リンゴ …手伝いに来ないか?
と言っているようです。
津軽弁 難しいんですよね。

津軽弁の翻訳AIの開発現場に密着しました。
所さん! もっと大変ですよ。
津軽弁翻訳AIを開発している弘前大学 理工学部 今井教授。
特別に、津軽弁の学習データを集める様子を、見せてもらえることになった。

津軽弁ネイティブの方なんですね。 生まれも育ちも津軽という小野さん。
きなのばげ えさかえったきゃ だもいねくて すげねがった。
「昨日の夜 家に帰ったら 誰もいなくて寂しかった」

まず 津軽弁の音声を文字に起こす。それを共通語に翻訳。さらに音声化すれば、より本格的な翻訳AIが実現すると教授は考えている。
現在1万例集まっており、3万例くらい集め、テスト機の完成を目指しています。
介護や医療の現場で完成が待ち望まれている。

今井教授が 看護職を目指している学生を紹介してくれた。
この女性も 津軽弁翻訳AIの完成を、待ちわびる 一人だという。
患者さんとか ご家族さんが、独特の方言を使われるとコミニケーションに少し困る。
女性には 看護実習で耳にした、忘れられない津軽弁がある。
にやめぐ」? 何ですか? それ。
それは「お腹がにやめぐ」 お腹が痛い意味だった。学生は隣の岩手県出身でした。

イタリアでは新型コロナに介護ロボット導入

(ヤマザキ)新型コロナウイルスの、感染拡大が続くイタリア北部のヴァレーゼという街があるんですけど、その病院で導入されたのが、AIを搭載した看護ロボット。
このロボットですね患者の呼吸状態、血圧、心拍数をチェックするだけでなく、人の感情を読み取り、冗談まで理解できる。

でも このニュース、うちのイタリアの家族も見てたんだけど、おしゅうとめに「私の手伝いはいらないですよね。将来」と聞いたら、「何 言ってるのよ あんた!」
「老後に老後にロボットに面倒なんか見られたくないわ。」と言われた。

(所)でも 何か AIが進んでいくとね、おじいちゃん おばあちゃんも、「これ 便利だな!AIの方がいい」と言い出しかねない。 

AIで競馬のレース結果を予想、楽しめるのはプロの予想士

AIって万能ですが、簡単には攻略できない分野もあるんです。
競馬予想。
AI開発会社の貫井駿社長。27歳の若さにして社長だ。
貫井さんは 開発したAIに、競馬のレース結果を予想させ、インターネット上で販売している。(画面には、https://sp.netkeiba.com/ )

AIに競馬予想出来るんですか?
「できるます」 断言しました。
AIに、どんな学習データを与えているのか、見せてもらう。
暗号の世界なんですけど これは。
馬1頭について、1万以上の種類のデータを与えています。(血統、実績、コース適性など学習させている)
貫井さんが施した、独自の工夫。1万人以上のバーチャル予想士。
この競馬予想AIは、1万以上のAIの集合体
例えば この7頭が出走するレースを、予想する場合
あるAIは血統を重視し、別のAIは騎手を重視する。
そして AIたちが協議をし、予想を導き出す仕組みだ。
どれくらいの精度なのか。賭け金を ほぼ取り戻した計算だ。

最初は完全な一つのAIを作ることを目指していたが、精度が頭打ちしてしまい、発想を変え、専門分野を持ったAIをたくさん作って、それぞれの弱点を補い、一つの予想を作っていく。
去年 2万1439レースを予想。回収率は、93.3% 掛け金をほぼ取り戻した計算です。

人間のプロの予想士に勝てるのか、競馬予想士の高瀬孝也(プロになって37年)さんと対決。
高瀬さんは、去年 1354レースを予想。回収率は、100%を達成した。
AIは適していない。走るのは生き物だし、その生き物の上に生き物が乗って、操作するわけだから、不確実性が高い。
AIが重視する、血統などのデータは余り気にせず、実力はあるが結果が出ていない穴馬を探して 予想するのだ。

全く考え方の異なるAIと達人。大井競馬場で行われるレースで、予想対決をしてもらう。
6月1日 決戦の日を迎えた。この日行われる12レースを全部 予想してもらい、回収率で勝敗を決める。
何となく 人間を応援したくなりますね。

第1レース。まだ一度も賞金を獲得したことのない、3歳馬10頭が出走する。
貫井社長はAIの予想はどうして出したか、よく分からないが、3着以内に2番と9番が入れば的中となる。
一方 達人は1着に2番がこなければ外れというリスキーな予想。
2番の馬はこの日が初めてのレースだったが、高瀬さんには確信があった。

果たして 結果は、1レース目は両者的中。

このあと 互いに 一歩も譲らない、,一進一退の攻防が続き、いよいよ この日の最終レース、風待月賞を迎えた。
AIは 人気の高い、3番 5番 11番のうち、2頭が3着以内に入るという、手堅い予想。
一方 達人 高瀬さんは、絶好の狙い馬、穴馬を見つけ、5番人気のフィデースが、1着にくるという大胆な予想。

達人が推すフィデースは無難なスタート。
AIが予想した馬は5番が善戦。しかし ほかは伸びなかった。

フィデース猛然と追い上げる!惜しくも2着。それでも このレースでフィデースがくるという達人の読みは、確かだった。

12レースすべてが終了。AIの的中は5つ、高瀬さんは4つだった。
回収率は AIが112.5%、終盤 ハイリスクハイリターンを狙った、高瀬さんは78%だったので 軍配はAIに上がった。

一緒に協力したら、すごいモノがもっと作れそうだと、貫井社長。

(ヤマザキ) お金を増やしたいっていう意気込みで いくんだったら やっぱり
AIに頼りたいですよ。 高瀬さんのほうが、想像力をぱ 楽しむっていう面では、そんな感じがしますけどね。

AIがどうして予想? ブラックボックスで不安も


(牛窪)VTRで 競馬予想AIの開発者が、「AIがどうしてその予想をしたのか分からない。」とおっしゃってた。
現在の課題の一つ、ブラックボックス といわれるものなんですね。
AIっていうのは、膨大なデータを学習して、「原因」と「結果」っていうものを
導き出せるようになるんですけれど、 その過程、 途中にどういうことから、そこに至ったかっていう、プロセスが 実は人間には分からないことが多いっていわれてます。

例えば おすしの トロが好きな人と、イカが好きな人が、結婚すると、夫婦円満な状態が長く続くことがビッグデータから分かってます。何で そうなんですか? 実際 開発者した人たちも分からないんです。
婚活のときに、マッチングデータとして生かすと、よく分かんないけど そうなんだから
いいんじゃないですか、っていうことでうまくいく。

ただ 医療とか人命に関わる分野では、そのブラックボックスが、ちゃんと解明されてないのに、手術やっちゃえっていうことは危険では。

(モーリー)いやあ だけど 未来は、知らないほうがいいんじゃないですか?
僕なんかね、占いも嫌いなんですよ。もう 何か すごく縛られてるようで。

(所)人はうまくいこうとして、失敗するから面白い。

(牛窪)決められたものばっかり出てくると、みんな つまらないじゃないですか。
なので、偶然の出会いをどうやって計算して作り出せるのか。

(所) 助かってるのかな? AIに。
(木村) 私とかって、 超アナログ、自分で せりふ覚えて 自分で 演技して。
(所) 機械に頼っちゃうのはやっぱ 危険だよね。だって トイレだって、ふたが 開いたり閉まったり、あんなもんでも 誤作動するんだよ。

▽まとめ&感想

道路標識の写真を集め、切り抜いて、AIの学習データ作成。
AIによる顔認証決済で、手ぶらで買い物できる中国。
津軽弁アプリ 医療介護に待ち望まれている。イタリアでは新型コロナに介護ロボット導入。AIで競馬のレース結果を予想、楽しめるのはプロの予想士

AIの学習データ 作成するのは、大変な作業が必要でびっくりしました。
介護ロボット 力仕事をサポートはありがたいけど、意思を持って……。怖いですね。