難しい課題に取り組むとき、人はよくブツブツと独り言を言いながら考えをまとめようとすることがあるが、AIにもそれが有効であることが、沖縄科学技術大学院大学（OIST）の研究でわかった。
独り言、つまり自己対話は、思考の整理、意思決定、感情の理解に役立つが、それがAIの学習にも活用できるということだ。AIは与えられたデータから特定のパターンを見つけ出す学習（トレーニング）を経て、与えられた課題の予測や判断を行う。優れた答えを出すには、通常は膨大なデータを取り込んで学ぶ必要があるのだが、自己対話（インナースピーチ）の仕組みと、それに対応した短期記憶のシステムを組み合わせることで、AIは少ないデータから効率的に学習し、「汎化能力」が高められるというのだ。
汎化能力とは、タスクの切り替え、作業の順序の逆転、パターンの再構築、未知の課題の解決など、特定の専門分野に限らない、人が日常的に行っている汎用的な作業への対応力のこと。AIにとっては苦手な分野なのだそうだ。そこで、発達神経科学、心理学、機械学習、ロボティクスなどの分野を横断する学際的アプローチにより、機械学習の新たな枠組みを探るOIST認知脳ロボティクス研究ユニットのスタッフサイエンティスト、ジェフリー・クワイセア博士は、まず人間の脳を手がかりに、AIの記憶構造を考えた。
そしてわかったのが、ワーキングメモリーの保管場所を増やすことで汎化能力が向上するということだった。さらに、トレーニングに一定回数の自己対話を行わせる「自己対話目標」を追加するだけで、複雑な課題解決の性能が向上した。
このシステムの利点は、汎化学習で通常求められる膨大なデータを必要とせず、少量のデータで動作する点だとクワイセア博士は話す。ちょっとした工夫で、AIの学習能力を大幅に効率化できる可能性があるということだ。
AIに難しい問題を尋ねたとき、「えーと、ちょっと待ってください、あれがこうなって、こうだから……」とぶつぶつ言いながら考えたりしたら、全知全能のAIくんにも親近感がわきそうだ。もっともAIは、自己対話も一瞬で終わらせるのだろうけど。
