ソフトバンク通信障害とちょっと気になるAI記事について

昨日(2018年12月6日)の午後、突如として自分のスマホが使えなくなった。キャリアはソフトバンクだ。普段なら自社のWi-Fiに繋いでいるので気づきにくいところだが、昨日、たまたまソフトバンクから請求確定のお知らせMMSが届いたせいで気づいたのだ。なぜかと言うと、My Softbankにログインする際にWi-Fiを切断し、元に戻すのを忘れた結果、自分宛のCC:メールがこの日の午後から届かなくなったからだ。夕方のニュースでソフトバンクに大規模な通信障害が出ていることを知ったのだが、職業柄、気になるのはその障害原因だ。この日、実は海外でも同様の通信障害が出ていたというネット記事を見つけたため、その記事に書かれていた通信機器メーカー名を含めてネット検索していたところ、ちょっと気になる記事を見つけた。この記事によると、そのメーカーは基地局間のネットワークを最適化させるソリューションにAI/機械学習を取り入れ、このサービスを2017年に世界で初めてソフトバンクに提供したというのだ。奇しくも、ここ最近AIが意図せぬ画像の誤認識を引き起こしたという記事を目にしたばかりであったが、さらに偶然なのはわずか二日前、学生時代(1992年)の自分のニューラルネットワークに関する論文を読み返したばかりだったことだ。当時の自分の論文を読んで思い出すことが出来たのだが、バックプロパゲーション(逆誤差伝搬)型のニューラルネットワークの場合、

  1. 同じ学習データで学習しても学習順によって学習結果は異なる
  2. 学習の初期は直前に学習した内容に引きずられ、次の判断(認識結果)を大きく誤る傾向がある
  3. ある程度の学習を終えると、ひとつの追加学習によって逆に学習が後退することがある
  4. 偏りの大きい学習データが含まれることによって、そこで突如として学習結果が大きく破綻することがある
  5. 学習状況が一度大きく破綻すると、例えそのまま適正な学習を続けても元のきれいな学習状況には戻らない

という傾向がある。

AIの恐ろしいところは、順調な学習を続けていたとしても、突如として異常な挙動・判断を行う場合があり、しかもその結果を導き出した理由(なぜそう判断したのか)が人間には分からない(もしくは非常に分かり難い)という点だ。

ソフトバンクの通信障害の原因がもしAI/機械学習の仕組みにあったとしたら、もっとも速い復旧方法は「学習データのリセット」と「AI/機械学習機能の停止」かもしれない。

AIで4G/5G基地局の最適設計が可能に