フレーム問題とは？AIの本質的な課題・具体例・影響・解決方法を解説！

目覚ましい技術発展を続けるAI。将来的には汎用人工知能(AGI)が誕生するともされていますが、現状においてAIにはフレーム問題という課題が存在しています。

AIがさらなる進化を遂げるためには、フレーム問題を解決しなければいけません。フレーム問題を理解することで、AIの抱える本質的な課題やそれを解決する難しさが実感できるでしょう。

この記事では、フレーム問題とはなにか？そしてその解決が難しい理由や具体例、影響を受けている業界を解説します。

AIの定義や歴史、技術や特徴についてはこちらの記事で解説していますので、併せてご覧ください。

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フレーム問題とは？

フレーム問題とは、処理能力に限界があるAIが実世界の情報から無限に可能性を計算することで、処理が追い付かず機能しなくなってしまう問題を指します。科学者のジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズによって提唱されました。

AIは膨大な量の情報を処理し、関連するデータのみを適切に選別する能力があります。しかし、これはあくまでデータに上限がある場合に限られていて、日常生活のように起こり得る可能性が無限にある世界では、AIは正常に機能しないとされています。

例えば、自宅から会社までのルートを決める際に、人間であれば会社方向に進むルートを考えます。しかしAIは、会社と真逆の方向に進むルートも考慮してしまいます。つまり、人間が考えない要素(フレームの外側)まで処理する特性があるのです。

すると、処理しなければいけない要素は無限にあるため、AIによる高速計算であっても処理ができず、結果として正常に機能しないというのが、フレーム問題です。フレーム問題は情報の取捨選択に留まらず、AIが行動計画を立てる際の根本的な障害となります。

要するに「まっ、これくらいでいいか」という妥当な線引きがAIにはまだ困難であることを指摘したのがフレーム問題です。

ただし、ディープラーニングの技術発展により既にフレーム問題は解決されたという見方もあります。ディープラーニングについてはこちらの記事で詳しく解説していますので、併せてご覧ください。

フレーム問題の解決が難しい理由

フレーム問題の解決が難しい理由として、以下2点が挙げられます。

1. 現実世界における無限の情報量と選別の難しさ
2. 状況変化による予測の困難さ

現実世界では、あらゆる状況において無数の情報が存在します。これらの情報の中からどれが重要でどれが無視できるかを判断するのは、非常に困難です。

例えばロボットが部屋の掃除をする際に、部屋の中にある全ての物体を把握し、それぞれの影響を評価するのは現実的ではありません。

このため、AIはどの情報を保持し、どれを捨てるべきかを効率的に決定するアルゴリズムが必要となりますが、情報の優先・無視はAIの本質的な問題とされています。

また、AIがある瞬間に適切な判断を下したとしても、その後の状況に変化があれば対応しなければいけません。弱いAIでは、人間の指示がないと状況変化に対応できないため、フレーム問題を抱えている状態と言えます。

人間もフレーム問題を解決できていない

フレーム問題はAIの課題として知られていますが、実は人間も完全には解決できていないと言えます。人間の認知プロセスにおいても、どの情報が重要で、どれが無視できるかを判断するのは容易ではありません。

例えば、仕事で複数のタスクを任されたとき、納期や業務内容、必要な時間などを考慮した上で、どのタスクを優先して行うか、並行してタスクを進めるといった判断になるでしょう。こうした取捨選択のプロセスは経験や知識に基づいて行われますが完璧ではありません。より効率的で時間のかからない方法があるかもしれません。

特に複雑な状況下では、フレーム問題は顕著になります。緊急時の対応や複雑なプロジェクトの管理などの場面では、どの情報を基に行動すべきかを判断するのはさらに難しくなります。このような状況では、誤った判断を下すリスクも高くなるでしょう。

しかし、人間はAIのように無限に計算し機能が停止するといったことは起こりません。これは経験や知識によって思考のフレームを個人で設定し、フレーム問題を疑似解決しているためです。失敗や過ちを犯すものの、フレーム問題で動けなくなることはありません。

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フレーム問題の例題4選

フレーム問題を具体的に理解するためには、実際の例題を見るのが効果的です。ここでは、前述のルート選択や掃除ロボットも含め、フレーム問題を示す代表的な例題を紹介します。

ルート選択（最適化）

自宅から会社までのルート選択の事例は、AIのフレーム問題をわかりやすく示しています。人間の場合、目的地（この場合は会社）に向かって進むルートを自然と考えます。例えば、大まかな方角、主要な道路、交通手段などを手がかりにして、効率的なルートを思い浮かべるでしょう。

一方、AIは与えられた情報を網羅的に処理しようとする性質があります。つまり、会社への最短ルートだけでなく、遠回りになるルートや、全く逆方向に進むルートなども等しく考慮してしまうのです。確率は低いですが、逆に進む方が最短ルートになる場合もあるでしょう。

AIにとって、これらのルートはすべて「自宅から出発して、何らかの経路を辿った先に会社がある」という条件を満たしています。目的地に到達できるかどうかは別として、可能性のあるルートとして扱ってしまうのです。

しかし現実には、このようなルートの多くは明らかに非効率的であり、考慮する必要がありません。人間なら「フレームの外側」として無視できるようなルートまで、AIは処理対象に含めてしまうのです。

そして、考えられるルートは無限にあるため、AIは膨大な計算量を要求されることになります。現実的な時間では処理しきれず、結果として機能不全に陥ってしまうのです。

掃除ロボット

家庭用掃除ロボットを想定してみましょう。このロボットは部屋の隅々まできれいに掃除するというゴールが与えられています。しかし、部屋の中には家具や小物など様々なオブジェクトが存在します。

もし、ロボットが「どの情報が掃除に関連するか」を適切に判断できないとしたら、次のような問題が生じるかもしれません。

• 掃除の効率との関連性が低い情報（温度、湿度、絵画の色や本の内容など）まで処理しようとして、計算リソースを浪費してしまう。
• 逆に、コードが絡まっている電気コードなど、掃除の障害になり得る重要な物体の情報を無視してしまう。
• 部屋の隅にあるゴミを検知できず、掃除が不完全になってしまう。

つまり、与えられたタスクに照らして「何が重要で何が重要でないのか」を的確に判断する能力が求められるのです。しかし、それを実現するアルゴリズムを一般的に設計することは極めて難しい課題です。

電話帳

ジョン・マッカーシーとパトリック・ヘイズが提唱した古典的なフレーム問題の例題として、｢電話帳｣があります。

この例題では、山田さんが佐藤さんに電話をかけようとしている場面を考えます。山田さんは電話帳で佐藤さんの電話番号を調べています。

人間ならばこの一連の流れは簡単に行えます。しかし、佐藤さんの電話番号を探す際、当然ですが電話帳では佐藤さんの電話番号以外の情報（例えば、鈴木さんの電話番号や広告など）も電話帳には含まれています。AIがこのタスクを実行する場合、電話帳に含まれる全ての情報を処理しようとする可能性があります。

AIは佐藤さんの電話番号だけを探すべきですが、他の情報も考慮し始めると、処理が膨大になり、効率が著しく低下します。

電話帳で調べて電話を掛けるという流れの中で、AIは膨大な計算と処理を実行するため、継続的かつスムーズな動作が難しくなります。電話を掛ける相手が増えると計算量も増大し、有限な処理能力しかないAIは機能を停止してしまいます。

爆弾とロボット

爆弾とロボットの例は、1984年にダニエル・デネットが提唱したフレーム問題の代表的な例題です。この例題では、洞窟の中にロボットを動かすためのバッテリーがあり、そのバッテリーの上には時限爆弾が設置されているシチュエーションを想定します。

まずロボットに｢バッテリーを取ってくる｣というプログラムを与えて洞窟に向かわせました。しかし、ロボットはバッテリーと一緒に時限爆弾も持ち帰り、結果的に爆弾が爆発してしまいました。

これは、プログラムには時限爆弾に関する情報が含まれていなかったことで、ロボットがバッテリーと一緒に爆弾も取ってくるということを理解していなかったのが原因です。

次に、｢バッテリーを取ることで起きる副次的事象も考慮して取ってくる｣とプログラムされた2機目のロボットを洞窟に送りました。ロボット2号はバッテリーの前に到着したものの、考慮すべき問題が多すぎて無限に計算し続け、最終的には動作を停止してしまいました。その結果、時限爆弾が再び爆発してしまったのです。

これは、ロボットが副次的事象を無限に考慮してしまったため、処理が追い付かなかったのが原因です。｢爆弾を動かすと洞窟の壁の色は変わるか｣といった関係ない要素まで、ロボットは計算してしまったようです。

フレーム問題の解決方法はある？

フレーム問題はAI研究における課題として認識されていますが、最近の技術進歩により、いくつか解決策が提案されています。一部では、ディープラーニングの技術発展により既にフレーム問題を解決したという見方もあります。ここでは、代表的な解決方法を紹介します。

強化学習とアンサンブル学習の連携

強化学習とは機械学習の一種で、AIが環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する手法です。AIは試行錯誤を繰り返しながら報酬を最大化する行動を見つけ出します。

一方、アンサンブル学習とは複数のモデルを組み合わせることで、予測精度を向上させる手法です。異なるモデルがそれぞれの強みを発揮し、相互に補完し合うことでAI性能が向上します。

これらの学習方法を連携させることで、フレーム問題に対処する効果的な方法が期待できます。連携によって強化学習エージェントが環境から得たデータを基に行動を選択し、その結果を複数のモデルが評価するプロセスを構築します。これにより、AIはより正確な情報選別と行動計画を行うことが可能になります。

強化学習とアンサンブル学習はAIに経験を提供し、どの情報が最適だったかを記憶させることで、以降の計算を省略し関係のない処理を行わないという目的があります。

学習データに優先順位をつける

フレーム問題の原因として、情報を優先する機能がないために無限にあるデータを処理するといった点が挙げられます。そこで、AIシステムが利用するデータセット内の各情報に重要度や優先順位を設定することで、AIは最も関連性の高い情報に集中し、不要なデータを効率的に無視することが可能になると考えられています。

学習データに優先順位をつけることは、AIが効率的に動作し、フレーム問題に対処するための効果的な手段です。これにより、AIは優先順位というフレームでデータを囲うことが可能になり、情報を素早く選別できるとされています。

知識ベースの拡充

AIが持つ知識ベースを拡充し、より多くの事例やパターンを学習させることで、関連情報を適切に選別する能力を向上させます。例えば、たくさんの部屋の写真をAIに学習させることで、「これは掃除に関係ない物だ」という判断ができるようになります。

つまり、AIの知識を増やすことで、関連情報とそうでない情報の見分け方を学ぶのです。

強いAI（汎用AI）の開発

現在のAIは特定のタスクに特化した「弱いAI」です。これに対して、汎用AI（強いAI）はより広範なタスクに対応できる柔軟性を持ちます。汎用AIは、複雑な環境でも適応的に行動できるため、フレーム問題の解決に寄与する可能性があります。汎用AIの誕生によってシンギュラリティが実現するという見方が有力です。

汎用AI（AGI）の現状をこちらの記事で、そして、ASI（人工超知能）についてはこちらで詳しく説明していますので併せてご覧ください。

近年、フレーム問題への対処はさまざまな機械学習の種類や新技術との組み合わせによって新たな局面を迎えています。

例えば、教師あり学習をはじめとする従来手法に加え、既存の学習済みモデルを別のタスクに適用する転移学習や、限られたデータや環境下で素早く学習するメタ学習の手法を取り入れることで、AIは効率的に必要な情報を選別することが期待されています。

また、複数のモデルを組み合わせて性能を向上させるアンサンブル学習や、極限的に少量のデータから高精度を実現するFew Shot Learning（フューショット学習）、学習データが皆無な状態で推論するZero Shot Learning（ゼロショット学習）など、最新の手法もフレーム問題克服の糸口となり得ます。

さらに、学習済みモデル同士を統合して強化するモデルマージや、モデルを軽量化して効率化する知識蒸留（knowledge distillation）などの技術も活発に研究されており、こうした技術群を活用することで、フレーム問題に直面しない、あるいは最小化するAIの実現が徐々に進んでいます。

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フレーム問題が影響を与えている分野

フレーム問題は、さまざまな業界に深刻な影響を及ぼしていて、技術の発展やサービスの向上において大きな課題となっています。以下では、主に2つの業界におけるフレーム問題の具体的な影響を見ていきましょう。

自動車業界

自動車業界では、自動運転技術の開発においてフレーム問題が課題となっています。自動運転の実用化には、複雑な交通環境の中で安全かつ効率的に走行するために、膨大な情報をリアルタイムで処理する必要があります。これには、道路の状況、他の車両や歩行者の動き、交通信号の状態など多岐にわたるデータが含まれます。

交通状況は不規則に変化するため、情報の取捨選択が不可欠です。例えば道路上の小さな障害物や予測外の動きをする歩行者など、無数の要因を考慮しなければならないため、AIシステムは膨大なデータ処理を行わなければいけません。

自動車業界におけるAIの活用方法についてはこちらの記事でも解説していますので、併せてご覧ください。

医療業界

医療業界においては、AIを用いた診断支援システムや医療ロボットにおいて、フレーム問題が課題となっています。診断支援システムでは、AIが患者の症状や検査結果を分析し、適切な診断や治療法を提案する役割を担います。

しかし、医療データは膨大かつ複雑であり、全ての情報を正確に処理するのは容易ではありません。

ここでのフレーム問題は、どのデータが診断にとって重要であり、どのデータを無視してもよいかを迅速かつ正確に判断する難しさにあります。患者の症状や既往歴、検査結果など、さまざまな情報を適切に統合し、最も可能性の高い診断を行うためには、高度な情報選別能力が必要です。

AIが適切な判断を下すためには、データの優先順位付けや高度なアルゴリズムの導入が不可欠です。

また、医療ロボットもフレーム問題に直面しています。手術や介護を支援するロボットは、リアルタイムで得られる情報を処理し、適切な動作を選択することが必要です。ここでも、どの情報が重要であるかを判断するのは困難というフレーム問題が発生します。

医療業界でのAI活用についてはこちらの記事でも解説していますので、併せてご覧ください。

フレーム問題についてよくある質問まとめ

まとめ

この記事では、フレーム問題の内容や例題、解決が難しいと言われる理由、影響を受けている業界について解説しました。フレーム問題はAIが長年抱える本質的な問題とされていましたが、近年では既にディープラーニングなどの技術進歩によって解決済みという見方もあります。

トヨタや日産、ホンダからは自動運転が可能な自動車も販売されるなど、実用化が進んでいます。完全な克服とまではいかないものの、フレーム問題の解決は近付いていると言えるでしょう。