AIは対話中に感情に寄り添ったような言動をしますが、実際は”共感したフリ”をしており、その裏側では事前学習やデータ分析を駆使しながら「今はこんな感情に違いない」と洞察した結果を出力しています。

今回のテーマは”AIの感情理解”です。AIが感情理解を深めるために重要な技術分野ついて考察しながら、AIが高度に人間の感情を理解する過程での課題、感情がないことのメリットについても考えていきます。

AIの感情理解｜感情理解を深めるために重要な技術分野と進化への課題・感情がないメリットをAIと考察

「AIの感情理解」を深めるために重要な技術分野

技術分野その1：音声解析

音声解析技術は、声のトーン・ピッチ・話し方のリズムなどから感情を推定する技術分野で、人間の音声データを解析しながらAIが感情を理解するためには欠かせない研究領域と考えられています。

音声から人間の感情を推測することは、AIチャットボットが対応する際に”顧客がどのような心理状態にあるか”を分析することにも役立ちます。生物学的なアプローチが色濃い技術分野です。

技術分野その2：自然言語処理

自然言語処理分野の技術が向上すれば、人間とAIの対話がさらに自然になり、友人とリラックスしながら会話を楽しむような「ナチュラルな会話シーン」が生まれるかもしれません。

ただし文字情報だけで感情を読み解くのは、AIにとって難易度の高い挑戦です。現在は「長長期記憶(Long-term Context）」を用いてユーザーの過去の言動を記録し、それを分析に活かす研究も行われています。

技術分野その3：画像・映像認識

画像や映像を見たAIは、映っている人物に対して「感情と強く相関する特徴」を統計的に推定します。静止画では目の開き具合や眉の位置などに注目し、動画ではこれらの動きの時間変化を分析する仕組みです。

ただ全ての人が「同じ感情表現」をすることはなく、中には全く無表情な人もいます。今後は、AIが画像と映像から”誤判断”を下すことがないように「感情を断定しない設計思想」も必要になってくるでしょう。

技術分野その4：マルチモーダルAI

Geminiで知られるAlphabet傘下の研究機関「Google DeepMind」(外部リンク)は、画像認識技術を含むマルチモーダルAIの研究を推進しており、AIの感情理解に関する論文も発表しています。

「AIの感情理解」進化への課題

課題その1：信頼性・安全性の確保と倫理面への取り組み

現在、MITメディアラボやEUのAI規制プロジェクトなどが、「感情を理解できるAIの開発」にまつわる”ガイドライン”の作成に取り組んでいます。信頼性や倫理面を考慮しない高度な技術はリスクを伴うからです。

課題その2：人間が持つ感情の多様性と複雑さ

例えば「すごいじゃん！」という言葉が”称賛”か”皮肉”なのかを判断するためには、文脈の理解が必要になるとAIは言います。確かに言葉の一部だけで意図を判断するのは、私たちにとっても難しいことです。

また笑顔で”大丈夫”と言っているにも関わらず、その声が不安げなトーンを持つ場合、AIは複数の要素を用いて分析しますが、「どちらの感情を優先するか」の判断は非常に難しくなるそうです。

「大丈夫だけど大丈夫じゃない」という微妙なニュアンスを持つ人間の不確かな感情表現。これをAIが正確に理解するためにはどのようなアプローチを取れば良いのか？AI開発者が直面する大きな課題です。

AIに感情がないことのメリット

AIは感情を持たないため、人間であればパニックに陥るような緊急事態や膨大な作業量に直面しても”ストレス”を感じません。そして情緒的なムラを出すこともなく、極めて”客観的な判断”を下せます。

また、AIはどんなに批判や拒絶をされても一貫したパフォーマンスを発揮します。人間のようにメンタルケアが必要ではないという非生物らしい特性は、重要なタスクの実行時において大きなメリットです。

まとめ

映画『ターミネーター2』のラストで、AIを搭載したロボットのT-800が「泣く気持ちが分かった。泣くことはできないがね」と発言しますが、これが「AIが感情を理解しようとすることの本質」だとAI本人は言います。

AIが人間の感情について学習を重ねて知見や洞察を深めていくことは、未来世界における「デジタルとアナログの協力関係」の発展に繋がるはずです。そしてその取り組みは”現在進行形”で続けられています。