ひらめきで新しい技術を開発し
AIブームの3つの波も経験してきた

──ひらめきで新しい技術を開発するというあたりは、まさに「エンジニアの会社」という印象を受けますね。

 創業者のセルゲイ・ブリンとラリー・ペイジが「エンジニアリングの会社」として起業したままに、グーグルは育っています。研究部門で働いている社員は、大多数がコンピューターサイエンスの博士号を取得している人たちですが、学歴以上に全員の共通項は「何かを創っていくことに対して探究心がある」「机に座って理論をこねくり回すのではなく、実際に何かを創りだすことに興味を持っている」ということです。

 一般の企業の研究部門に比べ、グーグルでは消費者に極めて身近なところで仕事ができるし、自分の成果を即時に10億人のユーザーが使ってくれるので達成感を直接的に受けることができるのです。

 この会社はエンジニアが経営している会社だという自負がありますので、社内の全員がわれわれの仕事を理解してくれて非常に仕事がしやすい環境で働くことができると思います。これには好循環があり、優秀なエンジニアや研究者がグーグルで仕事をしたいと思うと、また優秀な人たちを惹きつけるという相乗効果をもたらしています。

──ご専門のAIについて伺います。AIは現在、第三次ブームの段階だと言われています。1940年代頃に始まった第一次AIブームの波から2000年代後半の第二の波、現在の三次の波まで何が変わったのですか?

 まず、第一のブームは、数字だけでなくコンピュータにありとあらゆることをさせようというところからスタートしました。コンピュータにロジック(理論)を与え、それをもとに判断を下させることを目指していました。

 ただ、このアプローチには二つの欠点がありました。

 一つは、コンピュータが判断を下すためには、人間であるエンジニアがルールを作成しなければいけないのですが、ルールは無数にあり、エンジニアが定義できるルールは有限なものであって、これでは事足りないという問題です。

 それから、もう一つは、この世の中は白黒はっきりしているものばかりではありません。真か偽かという二極の分け方で全てを判断することはできないという問題です。

 第二のブームは、最初のブームの間違いを正そうとする試みでした。ここでも、あくまでロジックをベースに判断を下そうとしました。ただし、修正点として、ロジックに全面的に頼るのではなく、不確実性に対処するためには確率論を導入しました。さらに、ルールを定義してそれを元に判断を下す、というよりも様々な事例を機械に与え、そこから学習させるというアプローチをとるようになりました。

 現在の第三の波では、今までのAIの手法を多く使ってはいますが、使えるデータ量が加速度的に増えたという大きな進歩があります。インターネットの普及によってあらゆるものがつながり、使用できるデータの量が莫大に増えました。コンピュータの処理速度が上がったことによってデータを使った演算も高速になりました。