学習したレシピ2万件以上! AIの創作料理は美味しいか?
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ryomiyagi

2021/02/19

AIが人間の知性を凌駕し、人間の多くの職を奪い、人間を支配する――そんな未来は近い……のだろうか?AIがひねり出す滑稽で奇妙な間違いや失敗をブログ(aiweirdness.com)で紹介しているシャネル・シェインによると、AIの知性は意外にも、いまだミミズ程度なのだという。でも、なぜそうなのか。AIが学習するしくみを、キュートなイラストとともに解説するたシェインの著書『おバカな答えもAIしてる』から、その驚くべき世界を覗いてみよう。

 

 

AIの頭脳は人間の頭脳と比べるとまだまだ小さく、仕事の幅が広がると、とたんに処理しきれなくなる。

 

たとえば、わたしは最近、AIにレシピづくりのトレーニングを行った。そのAIはレシピに使われる文章をまねるよう設定されていたが、レシピとはなんなのかも、文字が材料や作り方を指しているということも、もっといえば英語とはなんなのかさえもわからない完全に白紙の状態から学習を始めた。AIは右も左もわからないなか、必死で文字の並べ方を理解し、サンプル・レシピをまねていった。わたしが学習材料としてケーキのレシピだけを与えたところ、AIはこんなレシピを創作した。

 

キャロット・ケーキ(ベラ婦人)
ケーキ、酒

 

イエロー・ケーキの素 1パック
小麦粉 3カップ
ベーキング・パウダー 小さじ1
ベーキング・ソーダ 小さじ1と1/2
塩 小さじ1/4
粉末シナモン 小さじ1
粉末ショウガ 小さじ1
粉末クローブ 小さじ1
ベーキング・パウダー 小さじ1
塩 小さじ1/2
バニラ 小さじ1
卵(常温) 1個
砂糖 1カップ
バニラ 小さじ1
ピーカンのみじん切り 1カップ

 

オーブンを350度に予熱する。9インチのスプリングフォーム・パンに油をひく。

 

ケーキのつくり方

 

全体が黄色くトロッとするまで、手早く卵をかき混ぜ、置いておく。別のボウルで、卵白をかたくなるまでかき混ぜる。あらかじめ準備していたパンに、最初の混合物のようなものをすばやく入れ、生地をなめらかにする。オーブンで約40分間、または木製のつまようじを中央に刺してから抜いても何もつかなくなるまで焼く。パンのなかで10分間冷ます。金網台の上に取り出して、完全に冷ます。
パンからケーキを取り出して完全に冷ます。温かいうちに食卓へ。
HereCto Cookbook (1989) Canadian Living のKitchen & Hawnより。
分量:16人前

 

もちろん、完璧なレシピにはほど遠いけれど、少なくともケーキのレシピであることはわかる(つくり方をよくよく読んでみると、実は卵黄1個で卵焼きをつくっただけなのだが……)。

 

次に、ケーキのレシピだけでなく、スープ、バーベキュー料理、クッキー、サラダのレシピも学習させてみた。学習のもとになるレシピは、ケーキのみのデータセットでは2431件だったのに対し、今回は2万4043件と10倍近くあった。AIの創作したレシピを見てみよう。

 

スプレッド・チキン・ライス
チーズ/卵、サラダ、チーズ

 

種を取った心臓 900グラム
細かく刻んだ新鮮なミントまたはラズベリー・パイ 1カップ
すりおろしたカトリマ 1/2カップ
植物油 大さじ1塩 1個
コショウ 1個
砂糖、砂糖 大さじ2と1/2

 

葉でないものを混ぜあわせ、とろみがつくまでかき混ぜる。次に、卵、砂糖、はちみつ、キャラウェイ・シードを加え、弱火で煮る。コーン・シロップ、オレガノ、ローズマリー、白コショウを加える。熱でクリームを入れる。残りの小さじ1杯のベーキング・パウダーと塩を調理して加える。350°Fで2~1時間焼く。熱々のまま食卓へ。分量:6人前

 

 

今回のレシピは完全にめちゃくちゃだ。AIは、チョコレートを使うのはどういうときで、ジャガイモを使うのはどういうときかを理解する必要があった。焼く必要があるレシピもあれば、じっくりと煮こむ必要のあるレシピもあった。でも、サラダに加熱調理はいらない。学習して理解しなければならないルールが山ほどあったせいで、AIは薄っぺらい知識を身につけるはめになった。

 

そのため、商業的な問題や研究の問題を解決するためにAIをトレーニングする人々は、何かに特化したトレーニングをするほうが賢明だということを知っている。スプレッド・チキン・ライスを発明したAIよりも、別のアルゴリズムのほうが有能に見えるとしたら、それはたぶん、後者のアルゴリズムの取り組んだ問題のほうが狭く、入念に選び抜かれているからだろう。仕事の幅が狭いほど、AIは力を発揮できるのだ。

 

C-3POと家のトースターのちがい

 

だからこそAIの研究者たちは、現在使われている特化型人工知能(artificial narrow intelligence: ANI)と、本や映画によく出てくる汎用人工知能(artificial general intelligence: AGI)を明確に区別するのだ。SkynetやHALなどのスーパーインテリジェントなコンピューター・システムや、ウォーリー、C-3PO 、データ[訳注/『新スタートレック』シリーズに登場するアンドロイドのこと]などの非常に人間的なロボットをめぐる物語は、みなさんも知ってのとおりだ。こうした物語に出てくるAIは、確かに人間の感情の機微を理解するのに苦労することもあるけれど、さまざまなモノや状況を理解し、うまく対応することができる。汎用人工知能は、チェスで人間を打ち負かし、物語をつくり、ケーキを焼き、ヒツジについて説明し、ロブスターよりも大きなモノを3つ挙げることができる。まちがいなくSF世界の話だし、ほとんどの専門家は、汎用人工知能が実現するのは何十年も先だと口をそろえている―実現するとしたら、の話だけれど。

 

 

今日の特化型人工知能はそれと比べるとずいぶん雑だ。C-3POと比べれば、現代の特化型人工知能の性能はトースター並みだろう。

 

たとえば、チェスや囲碁などのゲームで人間を打ち負かしてニュースになるようなアルゴリズムは、たったひとつの特化した作業では人間の能力を凌駕する。でも、特化した作業に関していえば、機械はとっくの昔から人間に勝っていた。たとえば、計算機は割り算の能力では常に人間を上回っていた。でも、いまだに階段ひとつ歩いて降りることすらできないのが現状なのだ。

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おバカな答えもAIしてる

おバカな答えもAIしてる人口知能はどうやって学習しているのか

ジャネル・シェイン/千葉敏生 訳

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