ひとつは、「どういう風に表現を作るか」といったことにも関わるフレーム問題。もうひとつは、「言葉と実際のものを繋げる」シンボルブランディング問題です。

例えば、「シマウマ」と言った時に、“体の表面に縞がある馬”といった結び付けができなかったんです。

『ディープラーニング』の登場により、そういった問題へアタックできる状態になったと言えますね。＞

■ AIサイエンティストが社会問題も解決？

ところで『汎用人工知能』ができると、どんなメリットがあるんでしょうか？

山川先生、

＜まずは、多用なものに対応できるものを安く作れる、ということですね。

『汎用人工知能』ができてすぐの段階では、今まで人間が設計していたところを機械が学習するということなので、性能自体は人間が設計したものの方が高い。

ただ、だんだん学習する方も調子が上がってくるから、「ちょっと性能は低いけど、そこそこ使えるよね」みたいなものが、いろんな分野で出てくる。

例えば、いろんな部屋の形や置いてある家具などを回避する方法を、全て最初から対応したお掃除ロボットは作れない。もし、作れてもコストがかなりかかる。

それを『汎用人工知能』ができれば、いろんな部屋ごとに自動で学習し対応するものを作ることができます。そうすれば、コストを抑えながら、いろんな問題解決（この場合、いろんな部屋への対応）ができるようになる。

複雑な機構のロボットや大規模なロボットを作る場合も、制御などの設計コストを落とせますし、災害救助ロボットでは、作業中に障害物に止まったりしないよう学習できるロボットができますよね。

要は、自分で世界に興味を持って、動き回り、いろんなことを試したり、考えたりしてくれる『自律性』を持ったロボット、いってみれば“お任せ学習機能”がついたロボットですね。