コンピューターは芸術を創造できるのか？これは、人間の創造性を再現できる人工知能の設計を目指す計算創造性の分野を活気づける問いの一つです。
先日、Googleがオリジナル曲を作るアルゴリズムを開発する取り組みについて記事を書きました。しかし、もし人工知能が実際に手で持てる3Dオブジェクトを設計・製造できたらどうなるでしょうか？コペンハーゲンIT大学の助教授、ジョエル・レーマン氏が取り組んだのは、まさにこの課題でした。
リーマン氏は、ディープニューラルネットワーク（DNN）の驚異的な画像認識能力を何らかの方法で活用し、人間の介入なしに新しい人工物を作り出すことはできないかと考えました。鍵となるのは、DNNと進化アルゴリズム（淘汰、繁殖、突然変異といった自然進化を模倣したメカニズムを用いるプロセス）を組み合わせることだと彼は考えました。彼と同僚は、ワイオミング大学の進化型人工知能研究所と協力し、彫刻ができるAIシステムを設計しました。
彼らはこれを「創造的オブジェクト生成」と呼んでいますが、その仕組みはこうです。進化的アルゴリズムがランダムな設計図を生成し、そこから3D画像をモデル化します。その画像は必ずと言っていいほど、不格好な粘土の塊に似ています。アルゴリズムは次に、その塊のスナップショットをいくつかディープニューラルネットワーク（DNN）に渡し（DNNは2D画像しか理解できないため）、基本的に「これについてどう思いますか？」と尋ねます。DNNはスナップショットを膨大なデータベース内の画像と比較し、その物体が見慣れた何かに似ているかどうかを判断し、アルゴリズムにフィードバックを与えます。最初はかなり厳しいフィードバックです。「これはクラゲに0.001%似ている」といった具合です。ほとんどの人はこの時点で陶器を手放してしまうでしょうが、アルゴリズムは諦めずに進み続けます。
進化するアルゴリズムは設計図を受け取り、少し変化させてからDNNに送り返します。「今はどうだろう？」DNNがブロブの見た目が悪くなっていると判断した場合、新しいオブジェクトは破棄され、元のオブジェクトから別の変化が行われます。フィードバックによって、例えばクラゲに0.002%似ているなど、改善が見られた場合、新しいバージョンがさらなる変化の基盤となります。まるで超忍耐強い師弟のように、アルゴリズムとディープニューラルネットワークはこのように何百万回もやり取りを繰り返し、ゆっくりと、しかし確実に認識可能なオブジェクトを作り上げていきます。
レーマン氏は自身のアルゴリズムと人間の学習プロセスの類似点を認めつつも、より適切な比較は自然進化だと考えている。そもそもこのプロジェクトに着想を得たのも、まさにこの進化だ。「[進化が]意志的な思考なしに、これほどまでに複雑なものを創造できたことは、私にとって信じられないほど興味深いことです。私たちの工学能力ではまだ到底及ばないものを」と彼は言う。彼が模倣しようとしているのは、単純な生物から複雑な生物へと進化の過程が辿る道筋の発見だ。だからこそ、DNNはアルゴリズムにごく基本的なフィードバックを与えるのだ。DNNはアルゴリズムの行動が正しかったか間違っていたかを伝えるのではなく、気温が上昇しているのか、それとも下降しているのかを伝えるだけだ。それは進化と同じだと彼は言う。「生きるか死ぬかのどちらかです。進化は、より優れた生物になるためにDNAをどのように変化させるべきかを教えてくれないのです」
チームは約2週間かけて改良プロセスを実行しました。250万回以上の反復を経て、DNNはアルゴリズムの作品の多くを95%の精度で評価しました。公平を期すために言えば、人間の審査員ならおそらくそれらのうちいくつかはより低い評価をするでしょう。レーマン氏によると、これらのオブジェクトの奇妙な外観は、ニューラルネットワークが3次元の物体を理解できないことを示しているとのことです。ある意味で、アルゴリズムはこの弱点を突いて、かなり抽象的な作品でも合格点を獲得したのです。
レーマン氏は完成した設計図（彼はこれを「人工DNA」と呼んでいる）を3Dプリンターに送った。その結果、アルゴリズムによって作られた小さな彫刻がいくつかできた。レーマン氏はそれを「とても美しい」と表現している。
レーマン氏と彼のチームは、来週パリで開催される国際計算創造性会議で、3Dプリントされたオブジェクトとともにその結果を発表する予定だ。
