【ITニュース解説】When AI Is Blindfolded: How Machines Still Find Their Way

2025年09月06日に「Medium」が公開したITニュース「When AI Is Blindfolded: How Machines Still Find Their Way」について初心者にもわかりやすいように丁寧に解説しています。

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ITニュース概要

AIが情報不足や不確実な状況でも、効果的に問題を解決する仕組みを解説。その秘密は「信念状態」という技術にあり、これによりAIは限られた情報から最善の判断を下し、目標を達成する。

ITニュース解説

AIが現実世界で活躍する場面が増えているが、その進化の裏には、コンピュータが直面する大きな課題の一つである「不確実性」への対処がある。システムエンジニアを目指す皆さんにとって、この不確実性をAIがどのように乗り越えているかを理解することは、将来、複雑なシステムを設計・構築する上で非常に重要となる。

現実の世界は、AIにとって常に明確で完全な情報を提供するわけではない。センサーはノイズを含んだり、一部しか見えなかったりする。環境は予測できない変化をしたり、他のエージェントが不規則に動いたりする。このような「目隠しされた」ような状況で、AIがどのようにして自身の位置や周囲の状況を正確に理解し、目標に向かって進むべき道を見つけるのか。その鍵となるのが、「信念状態」という概念である。

信念状態とは、簡単に言えば、AIが「今、自分がどのような状況にあるのか」ということについて持っている、現在の最も確からしい「確信の度合い」を数値化したものである。これは単に現在のセンサーが捉えた情報だけを指すものではない。AIが過去に行った行動の履歴、それによって得られた観測データ、そして環境に関する事前知識やモデルといった、あらゆる情報を統合して形成される。

例えば、あるロボットが部屋の中を移動していると想像しよう。ロボットのセンサーは壁や障害物を検出するが、完璧ではないかもしれない。また、ロボットのモーターは完全に正確に動作するわけではなく、指令通りの距離を正確に進めるとは限らない。この時、ロボットは「自分が今、部屋のこの位置にいる可能性が50%、あの位置にいる可能性が30%、さらに別の位置にいる可能性が20%」といった具合に、複数の可能性にそれぞれ確率を割り当てることで、自身の現在の状態に対する信念を表現する。これが信念状態の具体的な形である。通常、この信念状態は確率分布として表現されることが多い。

この信念状態が特に重要なのは、AIが不完全な情報の中で最適な意思決定をする際に不可欠な要素となるためだ。AIは、その時点での「最も確からしい」と信じている状態に基づいて行動を決定する。しかし、その「最も確からしい」状態も、確実なものではないことをAIは認識している必要がある。例えば、ロボットが「A地点にいる確率が一番高い」と信じていても、それが100%ではない以上、その信念は常に更新され続ける必要がある。

信念状態の更新は、AIの行動と観測のサイクルを通じて行われる。AIが何らかの行動(例えば、前に1メートル進む)を起こすと、その行動が環境にどのように影響するか、そしてそれによって自身の状態がどのように変化するかを予測する。これは「予測ステップ」と呼ばれる。次に、AIが新しい観測データ(例えば、目の前に壁があることをセンサーが検出)を受け取ると、その観測データが、予測ステップで得られた信念状態とどれだけ一致するかを評価し、信念状態を修正する。これは「更新ステップ」と呼ばれる。この予測と更新のサイクルを繰り返すことで、AIは時間とともに、自身の現在の状態に対する確信度を高めていく。徐々に状況を明確にしていくのである。

このプロセスを通じて、AIは「信念状態」という形で、自身の内部に不確実性を含む環境モデルを構築し、維持する。そして、この更新された信念状態に基づいて、AIは次にどのような行動を取るべきかを決定する。単に最も可能性の高い状態だけを見て行動するのではなく、現在の不確実性の度合いや、将来的にどのような報酬が得られるか、あるいはどのようなリスクがあるかといった要素も考慮に入れて、長期的な目標達成に最も寄与する行動を選択する。これは、AIが目先のことだけでなく、より賢明な判断を下すために不可欠な能力である。

「信念状態」の概念は、自動運転車が周囲の交通状況や歩行者の動きを推定する際、産業用ロボットが部品のわずかな位置ずれに対応しながら作業を行う際、あるいは医療AIが不確実な診断情報から病気の可能性を推測する際など、さまざまな現実世界の応用で活用されている。これらのシステムは、常に完全な情報にアクセスできるわけではないが、信念状態をうまく管理することで、その不確実性の中でも信頼性の高い意思決定を可能にしているのである。

システムエンジニアとして、AIシステムの設計や開発に携わる際には、このような不確実性への対処メカニズムを深く理解しておくことが重要である。完璧なデータや理想的な環境を前提とするのではなく、現実世界の曖昧さや変動性をAIがどのように処理し、適切な振る舞いを実現しているのか、その基盤となるのが信念状態という考え方である。AIが「目隠しされた」状況でも迷わずに道を見つけられる秘密は、まさにこの、自身の内部で世界の確信度を常に更新し続ける能力にあると言えるだろう。