Intelligence=AI)は第3次ブームである。猫も杓子もAIという時代である。人工知能(AI)という言葉は1956年のダートマス会議でうまれた。ジョン・マッカーシーが人工知能という名前を初めて使った。当初はすぐにも人間レベルの人工知能が実現すると期待されたが、それができないことはすぐに分かり、ブームは終焉した。第二次のAIブームは1970-80年代にやってきた。日本でも1980年代には第五世代コンピュータプロジェクトが華々しく打ち上げられた。これが第2次ブームである。このときもブームはやがて終焉した。コンピュータの能力が十分でないことと、必要なデータ量が足りなかったからだ。AIの第3次ブーム第3次ブームは2010年代になってやってきた。その理由はディープラーニング(日本語では深層学習)という技術が画像認識で人間に匹敵する、あるいはそれを超える性能を達成したからだ。ディープラーニングの概念自体はニューラルネットワークとして古くからある。1943年にその概念の基礎が生まれているほど古いのだ。ニューラルネットワークとは人間の脳の神経細胞(ニューロン)の働きを模擬したものである。人工ニューロンを一定の規則で結合したものが人工ニューラルネットワークだ。1960年代にパーセプトロンという2層のニューラルネットワークが提案され、一定の成果を収めた。2層では解けない問題があることが指摘され、その時点でのニューラルネットのブームは終わった。それ以降、多層のニューラルネットワークが開発され、先の困難は回避された。1980年代には福島邦彦により提案された多層の階層化されたネオコグ二トロンが一定の成果を収めた。これがディープラーニングの原型である。それでもコンピュータ能力が足りないため、大きな進展は見込めなかった。第三次ブームが昔と違うのは、コンピュータ能力の発展と、十分なデータ量の蓄積だ。それとバックプロパゲーションという技法を取り入れたことで、多層のニューラルネットは非常に有効であることがわかった。トロント大学のジェフリー・ヒントンが1980年代から理論開発を続け、それが2000年代になって花開き、2010年代に爆発した。これからもコンピュータはますます性能を上げて、データ量も急激に増えるだろう。今回のブームは終わらないだろう。一過性のブームは終わったとしても、人工知能は現実生活の中に着実に入ってくるであろう。人類社会に大きな影響を及ぼすだろうと予測される。今後5-10年で、自動運転自動車の技術が実用的になる。会社では定型的な事務作業が人工知能化される。生活のあらゆる分野に人工知能とロボットが浸透してくる。この傾向は2045年のシンギュラリティまで続くだろう。日本は少子高齢化で世界の最先端を走っている。従来の経済モデルでは、人間が働いて富を生産する。いうことは少子高齢化で労働者の人口に対する割合が減少すると、一人当たりの富の生産が減る、つまり日本国民は平均的に貧しくなっていくということだ。現在の日本は失業率が世界的に見ても低い。それはつまり労働者の割合が少ないからだ。経営者は労働者を奪い合っている。将来的にはさらに、労働者の割合がへることは明らかだ。このままでは日本の衰退は確実だ。これを何とかするためには従来のパラダイムを打ちこわす必要がある。生産を抜本的にロボット化、人工知能化する必要がある。生産年齢人口割合という概念を無意味なものにするしか日本の将来はない。ここで生産といっても、工場労働者だけを意味しない。お店の人、看護師さん、先生などのサービス産業もそうだ。労働者の不足を補うために積極的にロボット化、人工知能化しなければならない。それが唯一、日本の衰退を跳ね返す道だと思っている。AI開発において、世界的に見て、日本は進んでいるのか?この点ははっきりしている。日本の人工知能研究は世界的にみてまったく劣っている。周回遅れとたとえられている。人工知能研究の機関ランキングで日本から100位以内に入っているのは東大だけだ。影響力のある論文ランキングで、アジアでは中国が15編、香港、シンガポールは3編、マレーシアは2編、日本は1編だ。中国には15対1で負けているし、マレーシアにも負けている。世界的に見て最も進んでいるのは米英カナダの英語圏だ。それから中国がそれにつぐ。ヨーロッパ勢も健闘している。ある時、アメリカで世界から100人のAI研究者を招待した会議があった。その時、日本から招待されたのは、一人だけであったという。私は後者の要因もあると思う。その原因は日本のAI研究者が英語で論文を書かない習慣にあると思う。物理学第二専攻で、天体核物理学で博士号をとった。指導教授の林忠四郎先生は、大学院生に向かってこうおっしゃった。「君たちの競争相手は世界の研究者だ、日本の研究者ではない」だから我々にとっては、論文は英語で書くのが当然、デファクト・スタンダードであったのだ。日本語で書いたものなど論文ではない、ただの解説記事かエッセイだ、これが我々の認識であった。1970年に博士課程を終えた後、おなじ京都大学工学部の航空工学教室で助手に採用していただいた。所属は桜井健郎教授の空気力学研究室である。桜井先生は東大の理学研究科で流体力学を専攻した人だから理学系である。論文は英語で書くというのは当然のスタンスであった。ところが航空工学の工学系の先生方は論文を日本語で書くということを知って私は驚いた。このことを知った私は、日本では大家とされている人でも、世界的認知度は低いのではないかと疑うようになった。研究対象が日本文学とか日本史なら話はわかる。工学は日本独特の学問ではない、普遍的な学問だ。研究成果は世界に問うべきだろう。世界を相手に競争すべきだろう。科学研究の世界ランキングで、日本の理学系の研究は比較的上位につけているが、工学系の研究は低位にある。文科系の研究に至っては、日本の研究の世界的認知度はほとんどない。日本の大学の世界ランクングも高くない。その大きな原因は、多くの先生方が研究論文を英語で書かない習慣にあると思う。人工知能研究は工学的研究に分類される。研究論文の多くは日本語で書かれている。英語で論文を書かない限り、例えどんなに優れた研究でも世界では認知されない。そのことは最近だんだん認識されるようになり、日本のAI研究者も世界に撃って出るようになった。道は遠いのではないか。実は日本の研究が危機的状態にあるのはAI研究だけではない。科学研究一般が危機的状態にある。