その他の研究分野：蟻コロニー、ロボット、不確実性の下での推論
ダッレ・モッレ人工知能研究所（IDSIA）の研究は、ニューラルネットワークにとどまらない。1990年代、後に長年にわたり同研究所の所長を務めたLuca Maria GambardellaとMarco Dorigoは、「アントコロニー・システム」を開発した。これは、化学的な痕跡を残しそれをたどることによって巣と餌場との間の短い経路を見つけるアリの行動に着想を得た、組合せ最適化の手法である。この手法は巡回セールスマン問題および配送経路問題に応用された。また、それは同研究所の最初のスピンオフ企業の一つにつながり、同社は物流・流通企業に経路最適化を提供した。1 1997年、IDSIAは世界の人工知能研究所の上位10か所に、また生物に着想を得た人工知能の分野では上位4か所に挙げられた。2 2007年にはロボティクス研究室が続き、学習するロボット、群ロボティクスおよびヒューマノイド・ロボットの研究が行われた。3 Marco Zaffalonのグループは、不精密確率および確率的グラフィカルモデル、すなわち利用可能なデータが単一の確率分布を正当化しない場合に不確実性の下で推論し意思決定を行うための手法に取り組んでいる。Cesare Alippiのグループは、非定常環境における学習、グラフニューラルネットワークおよび知能型組込みシステムに取り組んでいる。4
これらの研究分野のいくつかは、金融と直接の関連を有する。不確実性の下での推論は、リスク管理の主題そのものである。機械学習の文献でコンセプト・ドリフトとして知られるデータストリームの変化の検出は、後述するとおり、スイス金融市場監督機構（FINMA）が被監督機関に対してその人工知能の応用における「データ・ドリフト」を監視するよう求める際に取り扱う問題である。5 最適化手法は、ポートフォリオの構築および担保の配分に用いられる。再帰型モデルおよび系列モデルは、価格および取引の時系列の分析に用いられる。同研究所は地域の企業とプロジェクトを実施してきた。その研究者はスタートアップも創業している。最もよく知られているのはNNAISENSEであり、Schmidhuberが2014年に、金融、重工業および自動運転車などの分野における人工知能の商業的応用に取り組むために設立した。同社はその目的を汎用人工知能の構築と説明していたが、Schmidhuberは最近、同社の重点が汎用人工知能から資産運用に移ったと述べており、これにより同社は本書の主題に近づいている。6
教育と機械学習の倫理
IDSIAは、その母体である両機関で教育を行っている。同研究所は、南スイス応用科学芸術大学（SUPSI）のデータサイエンス・人工知能の理学士課程、SUPSIの工学修士課程、およびスイス・イタリア語大学（USI）の人工知能修士課程に寄与している。7 同研究所はまた、機械学習アルゴリズムの透明性および公正性に特に注意を払いつつ、人工知能の倫理に関する公的な議論に参加している。8 この意味での公正性とは、例えば与信判断、保険料の設定または求職者の選考において、モデルの出力に不当な差別がないことを意味する。透明性とは、モデルの動作およびその結果が、それを利用する者およびそれによって影響を受ける者にとって理解可能であることを意味する。いずれの概念も、その後、欧州連合の人工知能法における法的要件となり、また人工知能に関するFINMAのガイダンスにおける監督上の期待となった。本章ではこれらを後の節で検討する。
金融センターにとって、IDSIAは、ルガーノと同規模の都市ではほとんど持ちえない種類の資源である。その研究者および卒業生は、銀行、保険会社、資産運用会社およびテクノロジー企業が、卒業生の採用によって、または応用研究の委託によって活用することのできる専門知識の人材集団を形成している。同研究所の長い歴史は、州がティチーノを人工知能の拠点として紹介する際に、一定の信頼性をもたらしてもいる。しかしながら、同研究所の学術的成功から、ルガーノが人工知能の商業的中心地になったと推論するのは誤りである。人工知能の大規模な開発は、少数の米国および中国の企業において、またスイスにおいては主として、大手テクノロジー企業のいくつかが研究センターを置くチューリッヒにおいて行われている。金融センターに対するIDSIAの貢献は、知識、人材および応用プロジェクトにある。
よくある誤解。現代の大規模言語モデルは「ルガーノで発明された」と言われることがある。これは誇張である。1997年にHochreiterとSchmidhuberが開発し、IDSIAで改良された長短期記憶（LSTM）アーキテクチャは、深層学習の基礎的な手法であり、2010年代半ばには音声認識および機械翻訳を席巻した。今日の大規模言語モデルは、2017年にGoogleの研究者が発表したトランスフォーマー・アーキテクチャに基づいている。IDSIAの業績はそれらが依拠する手法の歴史に属し、同研究所は引き続き重要な研究拠点であるが、大規模言語モデルの商業的開発は他の場所で行われてきた。
注
- Marco DorigoおよびLuca Maria Gambardella、「Ant Colony System: A Cooperative Learning Approach to the Traveling Salesman Problem」、IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1（1997年）、53–66頁。 ↩
- Wikipedia、「Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence Research」（前掲）（1997年：「listed among the top ten artificial intelligence laboratories, and among the top four in the field of biologically-inspired AI」）。 ↩
- Wikipedia、「Dalle Molle Institute」（前掲）。 ↩
- USI、IDSIA組織ページ、https://search.usi.ch/it/unita-organizzative/351 は、同研究所の専門分野として「Graph deep learning」、「Apprendimento in ambienti non stazionari」および「Sistemi integrati e ciberfisici」を掲げている。 ↩
- FINMA、ガイダンス08/2024「Governance and risk management when using artificial intelligence」（2024年12月18日）、第2.4節、https://www.finma.ch/en/~/media/finma/dokumente/dokumentencenter/myfinma/ 4dokumentation/finma-aufsichtsmitteilungen/20241218-finma-aufsichtsmitteilung-08-2024.pdf。 ↩
- Schmidhuber、ホームページ（前掲）（NNAISENSEのチーフ・サイエンティスト、同社は「which aims at building the first practical general purpose AI」）。Wikipedia、「Jürgen Schmidhuber」（前掲）（「In 2014, Schmidhuber formed a company, NNAISENSE, to work on commercial applications of artificial intelligence in fields such as finance, heavy industry and self-driving cars」、「as of 2026 he has said that the focus of NNAISENSE has shifted from artificial general intelligence to asset management」）、最後の手段として参照。 ↩
- SUPSI, IDSIA、「Istituto」（前掲）。 ↩
- SUPSI, IDSIA、「Istituto」（前掲）（「ethical artificial intelligence, with a particular focus on the transparency and fairness of machine learning algorithms」）。 ↩
本記事は一般的な情報提供のみを目的としています。法律上または税務上の助言を構成するものではなく、個別案件に関する助言に代わるものでもなく、弁護士と依頼者との間に委任関係を生じさせるものでもありません。本記事は2026年10月時点の法的状況を反映しています。