イベントレポート詳細Details of an event

第88回 AGC Studio Design Forum
AGC リノベーション展+DESIGN クロージングセミナー
 「AI時代のリノベーション」

2017年12月14日(木) 開催
講演会/セミナー

AGCリノベーション展「+DESIGN」セミナーのクロージングには、建築の未来を見据えるテーマが登場。広範な建築理論に長ける建築家・山本想太郎氏が登壇し、「AI(人工知能)」と「リノベーション」の二つをキーワードとして結びつけ、次世代の建築表現を問う講演を行った。AI・職能・デザインの価値・リノベーションの過去・現在・未来をロジカルに分析し、展望を提示。建築デザインの明日を考える貴重な指標となった。

 

山本 想太郎 氏(一級建築士、山本想太郎設計アトリエ主宰、日本建築家協会(JIA)デザイン部会長)

 

現在、なぜAIブームなのか?

 

山本 山本と申します。本日は、「AI時代のリノベーション」というテーマでお話をさせていただきます。「AI」と「リノベーション」という言葉をこうして並べてみると、馴染みが悪いような、或いはいいような、感じもしますが、どちらも比較的“新しい言葉”であると言えます。
 AI(Artificial Intelligence人工知能)は、「AIブーム」ということで、今、盛んに話題になっています。「リノベーション」は、今でこそ「リノベ」などと呼ばれて浸透していますが、少し前までは、日本ではあまり使われていなかった言葉です。日本では「リフォーム」という言葉が、和製英語的に“改修”を表すものとして使われてきました。
 こういう比較的新しい言葉というのは、誰かがAIやリノベーションの権威であるというよりは、或る意味では全員が素人に近いです。リノベーションに関しては、建築や住宅はどういうものであるか、AIに関しては、人間の脳や知能、人の営みとはそもそもどういうものであるか、というようなことを社会全体が何となく議論している。そのため、こういう新しい言葉や概念は、現状やこれからを考える基盤として、とてもいい。今日はそのあたりを詳しくお話していきます。前半は「AIとプログラミング表現(建築表現)」、後半に「AIとリノベーション」の話をいたします。

 

 AIについての共通認識が必要かと思いますので、その話から始めます。
 まず、「現在、なぜAIブームなのか?」についてですが、これをAIの専門家が説明すると、AIのレベル1がこうで、というようなレベルの詳細や複雑な話になりがちですが、簡単に言うと、「ディープランニング(深層学習)」の技術の登場でさらに進化し、それがAIブームにつながっていると考えます。
 最近、将棋や囲碁のソフト、自動運転車などの話を通して、「ディープランニング」という言葉を聞いたことがある方も多いと思いますが、ディープランニング自体の概念はさほど新しいものではありません。コンピューターの演算能力の向上につれて、自然と可能になる技術だと言えます。
 どちらかというと、そのバックにある「ビッグデータ」の存在が大きく、それがあることで自律的学習が可能になってきた、と言えます。このビッグデータが存在しないと、そもそも、AIは学習ができない。つまり、自律的な学習のためのビッグデータを扱えるようになったことが、AIの進化につながっています。

 

 まず、ディープランニングについて簡潔に紹介しましょう。
 こちらの図がその学習イメージの概念でして、入力層・中間層・出力層からなっています。一つのモノゴト(事象)について分析し、答えを出すことがコンピューターの基本的な仕事ですが、ディープランニングは、それを複雑に階層化したものです。最初に、世の中にある事象を「入力層」に入力し、「中間層」で特徴を見つける処理を行い、「出力層」で答えを出します
 このディープランニングを成り立たせているのが、先程のビッグデータの存在です。ビッグデータがないと、これはできない。
 例えば、いろいろな画像の中から、AIが“猫”の画像を把握するためにはどうすればいいかと言うと、人間が猫の外見などの特徴を入力するのではなくて、コンピューターにあらかじめ猫の画像を入力しておき、中間層でそれが猫であるか猫でないかの特徴を見分けていき、出力層で「これは猫です」という答えをコンピューターが一度出す。その答えが合っていればOKで、間違いだった場合は、特徴の見つけ方を修正する。それを繰り返すことで、正解の精度が増します。簡単に言うと、これがディープランニングの仕組みです。
 この仕組みを成立させるために必要なのが、猫であることを見分け、それ以外の動物ではないことを判別するための大量の画像データです。グーグルが猫を判別できるようにしたコンピューター処理技術では、猫やそれ以外の1000万枚もの画像が使われました。“猫”という答えがわかっている画像とそうではない画像の大量の画像が存在することで、ディープランニングが可能となるわけです。

 

 少し前までは、1000万枚もの画像を集めることは不可能でした。
 しかし、今、“特定の人”には可能となり、それが今のAIブームの背景になっています。そのため、「ディープランニングが登場したからAIブームになっている」というのは技術的な理由であって、別の社会的な理由があるだろう、と考えます。そこにビッグデータの存在が関わってくるのですが、個人情報が含まれることで倫理的な問題が絡んだり、あるところに情報が偏ったり、という問題が生じます。
 AIブームは、このビッグデータの倫理問題にフタをしているところもあり、AIの可能性について皆で声高に話し始めると、ビッグデータの存在が前提になってしまいます。そもそも、ビッグデータが存在していいのかどうか、という議論もあるべきだと考えますが、それを一足飛びにとばしている感もあります。
 ビッグデータを持っているのは、“GAFA(ガーファ)”と呼ばれる4つの企業でして、 グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾンの頭文字です。この4社は世界的な「プラットフォーマー」と呼ばれ、ビッグデータを集めうる立場にいる訳ですが、こういう企業は、ビッグデータの倫理問題を回避したい。データを集めないと行えないサービスを提供しているため、集めていること自体を否定されると、ビジネスとして成り立たない。それを回避しているキャンペーンの一つが、今のAIブームではないか、と考えることもできると思います。

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