【研究者の肖像Vol22】本来人間が備えている強靭さは、「なにくそ！」というところで発揮される。研究者には能力だけではなく、そんな気概も必要　甘利 俊一

博士課程を修了後、九州大学助教授に就任。〝脳〞の世界へ

九大から東大に呼び戻された先輩の代わりに行ったかたちなのですが、先輩が助教授だったから、僕もいきなりその肩書。当時は、そういうこともあったのです。僕の所属した講座の大野克郎教授は、電気回路網の数学理論で国際的な評価の高い先生でしたが、やっぱり「好きなようにやりなさい」というタイプだった（笑）。助教授の身分をいいことに、学生を捕まえてはピンポンしたり碁を打ったり。かわいそうに学生が教授に、「甘利君はいいんだ。君たちはしっかり勉強しなさい」って叱られたりしてね（笑）。

当時は、後に「第１次ＡＩブーム」と呼ばれるようになった時代。「好きなように」と言われて、何人かで始めたのが、ニューラルネットワークに関連するパーセプトロンの学習会だったんですよ。今の深層学習のモデルなのですが、これをもっと突き詰めると、面白いことがあるのではないか、と。

で、突き詰めた末に確率勾配降下法というアルゴリズムを導き出して、アメリカの学会に送ったのが、67年でした。でも、論文自体は掲載されたものの、評価はイマイチで。ちょうど第１次ブームも下火になる頃でした。

ちょっとＡＩについて説明しておくと、研究には２つの派があるのです。ニューラルネットワークという人工神経回路網をつくって、その学習に任せようというのと、人間が「知的な動作はこうすれば実現する」というのを〝if-thenルール〞に従ってひたすらプログラムに入れてコンピュータを回す、というやり方。いまや前者が〝勝利〞して、そこには、さっきの確率勾配降下法が普通に使われています。

ただし、それですべてができるのかというと、そうでもない。これから先、両者が融合していく必要がある、というのが僕の考え方なのです。少なくとも人間の脳は、その両方をやっているんですから。

神経のような組織が集まって、相互作用し、ダイナミクスで何が起こるのか。研究ではその数学理論を組み立てていくわけですが、掛け値なしに面白かった。まあ「本当の脳とは違うじゃないか」って、ほかにそんなことをやる人間は、あまりいなかったのですが。ただ、東大医学部に伊藤正男先生という、これまた生理学の大家がいて、「これからの生理学は、数学とか情報とかを取り入れなくてはいけない」とおっしゃって。一緒に脳のモデルを研究したりもしました。

アメリカに行ったのは、言語の脳科学をやっているマイケル・アービブという有名な先生が来日して講演をした時に、司会をしたのがきっかけです。先生が「お前の論文を読んだことがある」と言って、帰国してから「神経回路のセンターをつくるから、ポスドクを１人送ってくれないか」と手紙が来たのです。チャンスとばかりに「自分が行きます」と。驚いて、「プロフェッサーの募集ではないぞ。給料も月１０００ドルだ」と言うのですが、１ドルが３００円の時代ですからね。東大の給料よりよっぽど高かった（笑）。

マサチューセッツ大学というのは、「Boys, be ambitious」のウィリアム・スミス・クラーク博士が学長をやっていた名門なんですよ。でも、田舎にあってキャンパスものんびりしていて、地元の人たちもみんな親切でしたね。ただ、やはりすごいのは、ヨーロッパやもちろんアメリカ国内からも、多くの優秀な学者が講演に来るわけです。当時の日本ではそういう機会はあまりなかったですから、世界の趨勢に触れることができたのは、非常に得難い経験となりました。

実は僕は英語に難ありで、学生たちが何を言っているのか、聞き取れない。なのに、論文を書くと「どうしてこんな難しい単語を知っているんだ？」と驚かれて。東大入試の功罪も実感させられた９カ月でした。

※本文中敬称略

「情報幾何」にシフト。世界のＡＩ研究を牽引していく

10年研究を続けたら、その道の専門家ですよ。専門家になると、目をつぶっていても論文が書けるのだけれど、「これはすごい」っていう感動とか躍動感は薄れてしまう。

そこで、あらためて数理工学の原点に立ち返ると、数理自体がある学問領域というのではなく、あくまでも方法論だろう、と。そうやって行きついたのが、若い頃に一生懸命勉強していた幾何学という方法論で情報を関係づけられないか、という考えでした。

具体的には、統計学に微分幾何の手法を取り入れるというものです。「統計幾何」と言えばよりわかりやすかったかもしれないけれど、僕はあえて「情報の幾何学」と呼んだんですよ。理論を確立できたら、統計に限らずもっと幅広い分野に使えるはずだ、と思ったから。

統計学の大御所中の大御所、イギリスのデイヴィッド・コックス卿が来日したんですよ。その時に、彼の前でスピーチをしろと仰せつかって、情報幾何の話をしたわけです。

私の言うことを、コックスは不思議そうな顔をして聞いていましたね、質問一つせずに。それから１カ月後くらいしてから手紙が来たのです。「もしかしたら、この理論は、統計の新しい発展につながる重要な貢献になるかもしれない。国際的に検討する必要があるから、お前を招待してロンドンで会議を開きたい」という中身でした。

そういう経緯で84年に開催された「統計学の微分幾何」という国際会議には、アメリカからもヨーロッパからも、有名な統計学者がやってきました。50人くらいはいたかなあ。非常に有意義な議論ができて、それ以降、同様のテーマの国際会議が、２、３年おきに開かれるようになったんですよ。

その当時、80年代半ばに到来したのが、ニューラルネットの第２次ブームでした。もともとの専門だった神経回路の分野も忙しくなって、情報幾何の研究に十分時間を回せなくなったことを覚えています。ただ、ある時期からは、情報幾何とニューラルネットの両方にまたがる研究も増えてきた。目論見どおり、「統計幾何」はその枠を超えて、ＡＩをはじめとする研究分野に、その対象を広げることになったのです。

一昨年（２０１８年）には、その名も『情報幾何（Information Geometry）』という国際学術誌が刊行されました。私がその研究を始めたのが40歳過ぎくらいの時だったから、そこからかれこれ40年。そう考えると、感慨無量のところもあります。雑誌の編集長をやってくれと言うから、「もう私の出る幕ではありません」と、名誉編集者で勘弁してもらったんだけれどね。

※本文中敬称略

理研に招かれ、さらに視野を広げて研究活動。新たなテーマも開拓

理研にいた伊藤正男先生が、「理論脳科学のグループをつくりたいから、お前が来てやってくれ」と。ここでは、初めから情報幾何と神経回路をドッキングさせたんですよ。要するに、神経回路は対象で、情報幾何は方法論だと整理した。理論脳科学はいいけれど、新しいことは若い優秀な人間たちにはかないません。一方、彼らは情報幾何を知らない。そこに、僕の存在価値があったというわけです。

東大時代にも、研究に関して「ああしろ、こうしろ」と言われたことはないんだけど、煩わしい雑務は避けられなかった。でも、理研にはそういうのはない。委員会はないし、授業もないし、予算はそれなりに（笑）。ということで、自由度は格段に高まりました。

一番違ったのは、気軽に外国に行ったり、人を呼んだりできたこと。多い年には10回ぐらい、学会の出席や客員教授の立場で海外に行きましたよ。

理研に来てからも自分の好きなことをやっていたわけですが、意識していたのは、できるだけ視野を広げようということ。例えば、多変量の信号から独立した信号を考える独立成分解析の研究が、国際的に活発化しました。そうすると、どうやら情報幾何学による解析とそれがつながるのではないか、という話になって。そちらの研究グループにも入っていって、「情報幾何と独立成分解析」に関する国際会議を、日本で開きました。そんなふうに、結構今までとは角度の違うテーマも、開拓しているんですよ。

シンギュラリティが脅威になるとしたら、それは人工知能自身が「こうしたい」という意欲を持って、その実現のためには人間が邪魔だ、と考えた時でしょう。ただ、人間はその意欲とか好奇心、自己犠牲の精神なんていうのを長い進化の過程で獲得してきたわけで、自動学習で身に付けたわけではないのです。人工知能にそういう部分を埋め込むことはできないんじゃないか、というのが僕の考えなんですよ。

ただ、ＡＩがどんどん賢くなって、人の仕事を奪うのは確か。文明として見た時に、その〝落としどころ〞はどこにあるのか？そういう課題に正面から取り組んでいる人、いないですよね。それが、心配ではある。

ＡＩ研究そのものに関していうと、今はコンピュータの速さとデータ量という、ある意味〝腕力勝負〞で、いい結果が出せています。でも、実は「なぜそれができるのか？」という問いは、ずっと置き去りにされてきたわけ。その辺りの原理、仕組みを調べようという研究が、ようやく最近になって出てきました。僕もその端くれをやっているんだけど、これから面白い成果がいろんなところから生まれてくるんじゃないでしょうか。

偉そうなことを言っているけれども、僕は生来の怠け者だから、理研に来てからも、皆さんが一所懸命、実験をやっている時に、碁を打ったりしながら思いを巡らせています。そんな感じだから、人は「甘利さんは〝天空の学問〞をやっている」って（笑）。おっしゃるとおりなのですが、〝地上の学問〞がなかったら、何も進歩しません。でも、ぐっと引いたところから眺めているから見えるものもあると開き直っているわけです。

僕らが学生だった時代、大学にはひどい教授もいたから、皆で抵抗もしたものです。今の若い人たちを見て感じるのは、そういう反抗心みたいなものが希薄なこと。不条理を感じるのに静かにしているとしたら、文化としてよくないと思うんですよ。本来人間が備えている強靭さは、「なにくそ！」と思うところで発揮される。研究には能力だけでなく、そういう気概も必要だと、僕は思うのです。

※本文中敬称略