チューリングテストとは？目的・やり方・本質をわかりやすく解説

最終更新日:2024/01/15

「機械は思考できるのか」を明らかにするためのチューリングテストは、1950年に初めて提唱されてから、さまざまな議論が重ねられてきました。チューリングテストの提唱から70年以上が経過した現代では、与えられたデータをもとに自ら学習して精度を高めるAI技術が発展し、あらゆる現場に活用され始めています。

そこで本記事では、チューリングテストの目的ややり方、本質について、シンギュラリティや最新のAI技術を交えながら詳しく解説します。

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AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

チューリングテストとは？目的について

思考実験のイメージ画像

チューリングテスト（Turing Test）とは、「機械は考えることができるのか？」という問題提起から発展した、質疑応答形式の思考実験のことです。イギリスで生まれた考え方で、1950年にアラン・チューリングという数学者が初めて提唱しました。

当時、イギリスの研究者の間では、「機械は考えることができるのか？」という議題について研究を重ねていましたが、明確な答えを出すことができずにいました。機械が思考可能かどうかを判断するためには、「機械」と「知能」の2つの単語について明確に定義する必要があり、行き詰まってしまったためです。

そこでアラン・チューリングは、機械が思考できるかどうかではなく、「機械は人間的な要素を持っているか」を判断することに焦点を当て、チューリングテストを提唱しました。チューリングテストの実施によって、「機械が人間に近い行動を取れるかどうか」を検証できると考えたからです。

チューリングテストの目的は、あくまでも「テスト対象の機械が人間と似た（あるいは近い）行動を取れるのか」を調べることにあります。「機械は思考できるか、知能や知性を有するか」を調べるものではないため、取り違えのないように注意が必要です。

チューリングテストの目的

チューリングテストの仕組み・やり方

チューリングテストの実施方法は、人間の審査員を1名用意し、1名の人間と1種のプログラムの二者間で、ディスプレイとキーボードを用いた会話を行います。会話の際は、下記の条件が設定されます。

人間とプログラムは、審査員から「人間である」と判断されるように意識して会話する
テストの参加者は全員別室に隔離されており、会話の内容以外で相手が人間かプログラムかを判断することはできない

この状態で会話を進めていき、会話が終了した段階で審査員が人間とプログラムを見分けられなければ、参加したプログラムは「合格」とみなされます。合格したプログラムは、「人間相当の知能を有している」と判断できます。

チューリングテストの実施方法

チューリングテストの合格基準は、明確に定められているわけではありません。しかし、アラン・チューリングが1950年に発表した「COMPUTING MACHINERY AND INTELLIGENCE」という論文に記述されている内容から、「審査員の30%異常が、人間とコンピュータ（プログラム）を判別できないこと」が合格の目安のひとつとされています。

過去にチューリングテストに参加した代表的なソフトウェアとして、「ELIZA」や「PARRY」がありますが、いずれも合格は認められていません。

チューリングテストの合格騒動について

チューリングテストが世間で注目を集めるに至った背景には、2014年に起こった「疑惑の合格」と呼ばれるチューリングテストの合格騒動があります。

騒動となったチューリングテストは、2014年6月にイギリスのレディング大学で実施されました。「ウクライナに住む13歳の少年」という設定で構築されたプログラムについて、用意された審査員の30%以上が人間と見分けられなかったため、チューリングテストに合格したと判定されました。

しかし、このチューリングテストに対して、人工知能の研究者であるレイ・カーツワイル氏が「合格は適切ではない」と反論したのです。その理由は下記のとおりです。

「英語が母国語ではないため、ネイティブ英語を使えない」という設定に依存して、質問者が簡単な質問しかできない
会話の時間が5分程度と短いため、審査員にプログラムを人間と誤認させることは可能

また、アメリカのジョン・サールという哲学者が提唱した「中国語の部屋」においても、チューリングテストに対する反論が話題となりました。

このチューリングテストでは、プログラムとの会話が中国語で行われましたが、中国語が分からない人がテストに参加していたため、問答用のマニュアルが用意されていました。

そのため、中国語の質問に対してマニュアルを模倣して回答すれば、あたかも思考して答えているかのように見せかけることが可能であり、「意味を理解していなくても、受け答えができれば意味を理解しているように錯覚させるテスト形式」だったとして、正当性に疑問が持たれています。

チューリングテストの本質とは？

「疑惑のテスト合格騒動」や「中国語の部屋」におけるチューリングテストへの反論は、「機械が思考していること」を否定するものではありませんが、「機械に知能があるかどうか」までは判断できないという議題が投げかけられています。

つまり、「機械が思考して答えを導き出すこと」と、「機械が思考しているかのように見せかけること」は異なるということです。前述の「疑惑の合格」騒動では、審査員がごく簡単な質問に終始した可能性が指摘されており、プログラムが複雑な思考を行わなくても、人間であるかのように振る舞えた可能性があります。

また、「中国語の部屋」では、マニュアルに沿った応答をするだけで正しい回答が行われているように見せかけることが可能だったため、「プログラムが自ら考えて答えを出した」とみなすことはできないと指摘されています。

そもそも「人間である」「機械が思考している」とはどのような状態なのかも、明確には定義されていません。このように、チューリングテストの合格騒動によって、あらためて高度なAIやシンギュラリティへの議論が加速する事態となりました。

AIの進化の先にある「2045年問題（シンギュラリティ）」とは？

2045年問題とは

チューリングテストが行われた当初の目的は、「機械は思考できるのか」を明らかにすることにありました。近年、AI技術は目覚ましい進歩を続けており、今後もさまざまな分野で技術も精度も向上していくと考えられます。

AIの進化の先には、「2045年問題（シンギュラリティ）」があるといわれています。2045年問題とは、人間よりも知能レベルが高いAIを生み出せるようになるのが2045年だという一説に基づく問題で、AIが人間の知能を超えることによって起こるさまざまな問題のことを指しています。

2045年問題が起こると、人間が行っていた仕事の多くがAIで代替可能になり、現在の雇用が大きく変化する可能性が指摘されています。また、遠い未来に人間の記憶や意識をロボットに継承できる技術が誕生すれば、「人間の生と死」の概念そのものが揺らぐ可能性もあるでしょう。シンギュラリティの到来に備えるためには、「AIを活用できる人材になり、技術が発展し続ける世界で生き抜ける力を備えること」が重要です。

知っておきたい最新のAI技術

働き方改革やDX推進が注目されている中で、AIに注目する企業は増えています。近年では、AIチャットボットや画像認識、需要予測など、さまざまな技術が現場に取り入れられています。AI技術を活用することで、業務の自動化や効率化を実現するだけでなく、これまで人の手で行ってきた業務をより高度なレベルに引き上げられます。

最新のAI技術イメージ画像

ここでは、代表的な最新のAI技術の例や、既存業務をどのように代替するのか、具体的な利用イメージを紹介します。

AIチャットボット・ボイスボット

AIチャットボットとは、ユーザーからの問い合わせに対して、AIがデータベースから最適な答えを探し出して自動的に回答するシステムのことです。

チャットボットには「ルールベース型」と「AI型」があり、ルールベース型は事前にデータベースに登録された回答をそのまま返すことしかできません。しかし、AI型のチャットボットなら、ユーザーの質問を学習し続けることによって、より高度で複雑性の高い質問にも回答できるようになります。

チャットボットは文章によって質問への回答を行いますが、近年ではAIを搭載した「ボイスボット」というシステムも登場しています。ボイスボットは音声認識を活用してユーザーからの問い合わせの内容を理解し、内容に応じて最適な回答を自動的に返すシステムです。

チャットボットのサービス比較と企業一覧

画像認識・画像解析

画像認識や画像解析は、工場などの検査工程でよく用いられています。従来は目視で行われていた製品の検査を、画像認識や画像解析が代替することで、スピーディーかつ正確に製品の異常の有無を検知できます。

目視で行われる検査は、製品の内部まで見通すことができないため、小さな傷やヒビなどを見落としたまま出荷されるリスクがあります。また、検査員によって精度にばらつきが出やすく、不良品を検知できずに正規品として合格させてしまう可能性もあるでしょう。

しかし、画像認識や画像解析なら、製品の内部まで詳細に検査できるため、些細な異常も見逃しにくくなります。AIが一定の精度で検査を行うため、精度にばらつきが出にくい点もメリットです。

画像認識・画像解析のサービス比較と企業一覧

異常検知・予知保全

異常検知や予知保全の技術は、製造現場で活用される例が増えてきました。工場で製造に使用している機械の検査は、これまで人の手で行われるのが一般的でした。

そのため、一定のサイクルで検査を行い部品交換や修理を行う「予防保全」と、トラブルが起こってから対処する「事後保全」のどちらかを選択する必要があったといえます。しかし、AI技術の登場によって、異常の兆候を察知したタイミングで部品交換や修理対応を行う「予知保全」を実現できるようになりました。

AIを活用した異常検知や予知保全では、AIが工場の稼働状況を監視し、異常を検知するとアラート通知などで異常個所を速やかに把握できます。最適なタイミングでトラブルに対処できるため、安全性の向上や人件費の削減が可能です。

異常検知・予知保全のサービス比較と企業一覧

需要予測

需要予測は、AIの発展によって精度が格段に高まっています。

以前は商品の販売履歴などを参照し、現場のマネージャーや経営層が今後の需要を予測して、生産数を決める必要がありましたが、AIによる需要予測なら、過去の販売履歴や生産数などからAIが自動的に生産数を算出してくれます。

商品一つひとつの需要予測を人の手で行うと非常に手間がかかりますが、AIなら、自社で取り扱っている商品が多岐に渡る場合でも、速やかに計算結果を算出可能です。正確性の高い需要予測でロス削減に貢献するだけでなく、人件費の削減にもつながります。

需要予測は、過去の販売履歴や生産数などのデータが集まれば集まるほど精度が向上します。そのため、運用を重ねてデータを蓄積していくことも大切です。

需要予測のサービス比較と企業一覧

AIモデル作成

AIモデルとは、機械学習によって作成した、データを利活用するための手順や法則のことです。AIモデルを活用することで、より効率的なデータ分析や活用が可能になり、業務効率化を図れます。

AIモデル作成は、「教師データ」と呼ばれる、学習用のデータを投入することで行われます。投入されたデータをAIが学び取り、成長することでAIモデルが完成するのです。

AIモデルには「機械学習モデル」と「ディープラーニングモデル」の主に2種類があります。機械学習モデルとは、あるデータと正解のデータをセットで与えて、パターンを覚えさせる学習方式です。一方のディープラーニングモデルは、正解を与えずにデータだけを与えて、AIが自分でデータ同士を比較しながらパターンを見つけ出す学習方式を指します。

AIモデル作成のサービス比較と企業一覧

PoC検証

PoC検証とは、「概念実証」とも呼ばれます。新しい技術や考え方を実際に活用できるかどうか、実証するための検証工程のことです。PoC検証を徹底することで、開発期間やコストを短縮したり、手戻りを防いだりすることが可能になります。

AI開発においては、新しい活用方法を思いついたとしても、事前の検証をせずに開発工程に進んでしまうと、期待した成果が出ずに失敗につながるリスクがあります。そのため、PoC検証を行って、その技術が本当に実現可能か、期待した費用対効果を達成できるかを十分に見極めることが大切です。

PoC検証自体も、AIによる機械学習を活用して行います。必要なデータの量や種類を検討し、実際にデータを取得して、収集したデータをラベル分けする「アノテーション」を行い、実際に出力するためのモデルを作成する流れが一般的です。

PoC検証のサービス比較と企業一覧

自然言語処理-NLP-

自然言語処理とは、日常生活において、人間が使う言葉をAIが分析する技術のことです。大量のテキストデータをAIに読み込ませて、言葉を要素ごとに切り分けることで分析を行います。自然言語処理は、形態素解析、構文解析、意味解析、文脈解析の4つのプロセスで行われます。

自然言語処理が発展することで、機械翻訳や音声認識システムの精度向上が期待できます。以前は外国語翻訳の精度が高くなく、機械による正確な翻訳は難しい状況でしたが、AI活用が進んだことで、速く正確な機械翻訳が可能になってきました。また、Apple社のiOSに搭載されている「Siri」に代表されるように、音声認識の精度も向上しています。

他にも、コールセンター業務で録音されたオペレーターとユーザーのやり取りから、テキストデータを自動的に抽出する技術にも用いられます。

自然言語処理のサービス比較と企業一覧