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AIはどこまで言葉から物を思い描けるか？ text to image AIの研究事例を考察する
2021.5.28先端技術
現在の画像認識AIは、画像に写っているオブジェクトが何であるかを認識してキャプションを高精度に生成できます。こうした「画像からの文章（image to text）の生成」とは入出力が逆転する「文章からの画像（text to image）の生成」の研究も進んでいます。この記事ではtext to image AIの研究事例をまとめることを通して、人間の想像／創造力を工学的に再現する試みの到達地点を明らかにします。
幼児が描く棒人間のレベル
テック系メディアUS版MIT Technology Reviewは2020年9月、著名なAI研究機関であるAllen Institute for AI（通称「AI2」）が発表した文章から画像を生成するAIを解説する記事を公開しました。
文章から画像を生成するAIの研究は、汎用的人工知能（Artificial General Intelligence：AGI）の実現に大きく寄与すると考えられています。というのも、言葉から物の姿を描く機能の研究は、人間に固有な能力とされる想像力をもったAIの実現につながるからです。もっとも、文章から画像の生成は、その反対の生成処理より難易度が高くなります。画像からの文章の生成は言わば情報を圧縮するのに対して、文章からの画像の生成は情報を補完する必要があるからです。こうした情報の補完処理は「想像力を膨らませる」人間の能力と類比的に捉えられます。
Text to image AIを開発するにあたり、AI2は入力が文章で出力が画像である学習データを使ってAIを訓練しました。訓練されたAI「X-LXMERT」は、同機関が作ったデモサイトから実行できます。例えば、デモサイトのテキスト入力ボックスに「凧と木々（Kites and Trees）」というテキストを与えると、以下のような画像が表示されます。生成された画像は、残念ながら「凧と木々」と言われればそう見えるかも知れない程度の精細度であり、言わば幼児が描く棒人間と大差ないものです。
AI2の研究員Jiasen Luは、X-LXMERTの開発は「ピースが欠けているパズルのようなもの」とその難しさを語っています。ちなみに同AIに関する論文によると、学習データの規模は画像が18万枚でそれに対応した文章の合計は918万センテンスでした。
DALL-Eのからくり
2021年1月、text to image AI研究で大きな飛躍がありました。言語AI「GPT-3」を開発したことで知られる研究機関Open AIが、画像生成AI「DALL-E」を発表しました。
DALL-Eは、例えば「アボカドのかたちをしたアームチェア（an armchair in the shape of an avocado）」というテキストを入力すると、以下のような説得力のある無数の画像を生成します。注目すべきは、以下の画像はおそらく学習データには含まれておらず、同AIが入力にしたがって新規に生成したと考えられるところです。これらの画像と前述のX-LXMERTが生成した画像を比べると、その精細度はまさに雲泥の差です。
2021年2月末、DALL-Eの内部処理を詳述した論文が発表されました。その論文によれば、同AIにはGPT-3にも使われているAIモデルTransformerが活用されていました。そして、大量の画像と文章がペアとなった学習データで訓練したうえで、画像生成時には同AIと同時に発表された画像認識AI「CLIP」を実行して、入力テキストが意味するオブジェクトが生成されたかどうかチェックしていました。こうしたアーキテクチャの基本構成はX-LXMERTと大差なく、まったく新規なアルゴリズムが使われているわけではなかったのです。
DALL-EとX-LXMERTの決定的な違いは、AIのパラメータ数と学習データ量です。前者のパラメータ数が120億に対して、後者は170万、学習データは前者が2億5,000万の画像と文章のペアを使ったのに対して、後者は画像が18万枚でそれに対応した文章が918万センテンスです。パラメータ数に関して前者は後者の約700倍、学習画像枚数では約1,400倍となります。
DALL-Eの成果から言えるのは、前例のないような画期的なアルゴリズムを発明しなくても、パラメータ数と学習データ量を増やせば、人間の想像力と類比的な能力を高精度で実現できることです。X-LXMERT開発時に露見した「ピースが欠けたジグソーパズル」は、学習データによって補完可能だったのです。
もっとも、AIモデルのパラメータ数と学習データ量を増やすのは決して簡単なことではありません。実際、DALL-Eの訓練にあたっては学習データの圧縮処理がなされており、大規模な学習を実行できるハードウェア環境の構築には高い技術力が要求されます。OpenAIにはパラメータ数が1,750億のGPT-3を開発した実績があったため、DALL-Eのような巨大AIモデルを実現できたのです。
AIは「トラのなかのジャングル」の夢を見るか
テキストから画像を生成するAIを開発するのが難しい原因のひとつとして、DALL-Eが生成したアームチェアの画像を見れば分かるように、ひとつのテキストから無数の画像を生成できることが指摘できます。こうした生成の多様性こそが、AIに人間の想像力を実装する端緒となると考えられます。
Google傘下のAI研究機関DeepMindは2021年5月、テキストから画像を生成する際の多様性それ自体を生成するAIに関する論文を発表しました。「生成の多様性自体を生成する」とは、単一のテキストからそのテキストの意味から逸脱しない範囲でさまざまな画像を生成できるように、生成アルゴリズム自体を変化させることを意味しています。こうした変化する生成アルゴリズムを、論文では「視覚化の文法」と呼んでいます。
「視覚化の文法」が意味していることは、絵画における作家性と類比的に捉えられます。（聖母マリアと幼児のキリストを描いた聖母子像のように）言葉で説明すれば同じモノを描いた絵画は無数にありますが、そのなかでも（ラファエロの『聖母子像』のように）とくに「美しい」ものや「ユニーク」なものには高い価値が与えられて芸術作品として継承されていきます。芸術作品とは、画家が類を見ない形でアイデアを視覚化したものと言えます。こうしたユニークな制作能力が視覚化の文法に該当します。
視覚化の文法を生成するAIを開発するにあたり、DeepMindの研究チームは以下のようなプロセスを実行しました。
- 手順1：テキストと画像のペアを学習したAIを開発する。
- 手順2：手順1のAIに遺伝的アルゴリズムを応用した画像生成アルゴリズムを実装する。
- 手順3：手順2のAIにテキストを入力として与え、画像生成アルゴリズム自体を進化させながら、テキストの意味と一致するような画像を生成させる。
以上のプロセスで注目すべきは、画像生成アルゴリズムを遺伝的アルゴリズムで進化させる点です。遺伝的アルゴリズムにはランダム性も組み込まれているため、同一のテキストを与えても、入力のたびに異なった出力画像が生成されます。それゆえ、同じ画像は1枚もないのです。論文には「トラのなかのジャングル（Jungle in the Tiger）」というシュールレアリスムを連想させるテキストから生成された画像事例が掲載されています。以下の画像は、「ジャングルのようなトラ」あるいは「トラのようなジャングル」に見えなくもありません。
生成された画像が「ジャングル」や「トラ」の模倣にとどまらないのは、変化する生成アルゴリズムがGANのように学習済みの画像に似せようとしていないからです。論文では視覚化文法生成アルゴリズムが「記憶にもとづいた絵画」だとすれば、GANは「記憶にもとづいた写真」であるとその違いを説明しています。そして、生成過程が模倣にとどまらないからこそ、「トラのなかのジャングル」のようなナンセンスなテキストからトラやジャングルを連想させる絵柄を出力できたと考えられます。
視覚化文法生成AIは人間の画家における作家性に近いものを再現していますが、どの画像を自らの「作風」とするかを決定できません。無数にありえる視覚化文法のなかからひとつの作風を選択する能力は、人間に固有な創造性のひとつと言えそうです。
以上に紹介した生成系AIの進化は、今後も続くと見て間違いありません。そして、こうしたAIが進化するたびに制作行為におけるAIと人間の役割分担の再考が促され、さらには「人間の想像／創造力とは何か」という問いも投げかけられることでしょう。
Writer：吉本幸記
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