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すずりふじがわ
5 years ago
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資料 2 新潟県 AI IoT 活用促進セミナー参加者資料掲載版社会を変革する AI 技術 ~NTT グループにおける AI 技術の研究開発動向 ~ 2016

4 NTT グループの構成出資比率 100% NTT 東日本地域通信事業 NTT ( 持株会社 ) 研究資金 100% 100% 100% NTT 西日本地域通信事業 NTT コミュニケーションズ長距離国際通信事業ディメンジョンデータ長距離国際通信事業研究成果 54.2% 66.6% NTT データデータ通信事業 NTT ドコモ移動通信事業 H 連結子会社合計 907 社その他子会社その他の事業 NTTファシリティーズ NTT 都市開発 NTTコムウェア NTTファイナンス他 Copyright 2016 NTT corp. All Rights Reserved. 4

NTT 研究所の構成社長副社長研究企画部門 O サービスイノベーション総合研究所 (Y) 研究企画部門長篠原弘道新たなコミュニケーションサービスの研究開発代表取締役社長鵜浦博夫代表取締役副社長 ( 技術戦略担当 ) ( 国際標準化担当 ) 篠原弘道サービス系情報ネットワーク総合研究所 (M) ネットワーク系サービスエボリューション研究所 Y M メディアインテリジェンス研究所

5 NTT 研究所の構成社長副社長研究企画部門 O サービスイノベーション総合研究所 (Y) 研究企画部門長篠原弘道新たなコミュニケーションサービスの研究開発代表取締役社長鵜浦博夫代表取締役副社長 ( 技術戦略担当 ) ( 国際標準化担当 ) 篠原弘道サービス系情報ネットワーク総合研究所 (M) ネットワーク系サービスエボリューション研究所 Y M メディアインテリジェンス研究所 Y M ソフトウェアイノベーションセンタ M S セキュアプラットフォーム研究所 M コミュニケーションネットワークを実現する基盤技術の研究開発ネットワーク基盤技術研究所 M ネットワークサービスシステム研究所 M アクセスサービスシステム研究所 T Y M 武蔵野 A 厚木 Y 横須賀 T 筑波 K 京阪奈 O 大手町 S 品川先端技術総合研究所 (A) 基礎技術 10 年後を見据えた最先端の基礎技術の研究開発未来ねっと研究所 Y M デバイスイノベーションセンタ A 先端集積デバイス研究所 A コミュニケーション科学基礎研究所 K A 物性科学基礎研究所 A Copyright 2016 NTT corp. All Rights Reserved. 5

6 ロケーション複数のロケーションに分かれて配置サービスイノベーション総合研究所 (SV 総研 ) Y サービスエボリューション研究所 (EV 研 ) Y M メディアインテリジェンス研究所 (MD 研 ) Y M ソフトウェアイノベーションセンタ (SIC) M S セキュアプラットフォーム研究所 (SC 研 ) M 武蔵野研究開発センタ筑波研究開発センタ北米 R&D NTT i 3 情報ネットワーク総合研究所 (NW 総研 ) M ネットワーク基盤技術研究所 (NT 研 ) M ネットワークサービスシステム研究所 (NS 研 ) M アクセスサービスシステム研究所 (AS 研 ) T Y NTT 京阪奈ビル先端技術総合研究所 ( 先端総研 ) A 品川 TWINS 未来ねっと研究所 ( 未来研 ) Y M デバイスイノベーションセンタ (DIC) A 先端集積デバイス研究所 ( 先デ研 ) A コミュニケーション科学基礎研究所 (CS 研 ) K A 品川 NSS-Ⅱ 物性科学基礎研究所 ( 物性研 ) A 厚木研究開発センタ横須賀研究開発センタ Copyright 2016 NTT corp. All Rights Reserved. 6

7 ックデータ運用ビNTT 研究所の取り組み領域 NTT グループがお客様に選ばれ続けるバリューパートナーとなるため, 先進的なメディア処理技術, クラウド技術, セキュリティ技術などを中核として, 社会生活に潤いを与える革新的な ICT サービスの創造に取組むサービスイノベーション総合研究所 EV 研 MD 研 SIC UI/UX コンテンツ処理映像メディアクラウド基盤パーソナルエージェント音声言語メディア OSS サポートナビゲーション情報の知識化ソフトウェア開発技術 SC 研 NW セキュリティデータセキュリティセキュリティ情報ネットワーク総合研究所ネットワークアーキテクチャ次世代情報ネットワーク基盤トラヒック品質ネットワークオペレーションコンバージェンス環境エネルギー先端技術総合研究所ブロードバンドユビキタス技術コミュニケーション科学エレクトロニクス技術物性物質科学フォトニクス技術 Copyright 2016 NTT corp. All Rights Reserved. 7

8 ~ 第 3 次 AI ブームの立役者 ~ 深層学習 (Deep Learning) とは 8

9 人工知能研究の歴史 1956 年 : Artificial Intelligence ( 人工知能 ) の提唱, ダートマス会議開催 (J.McCarthy) 第 1 次 AI ブーム 1958 年 :Learning Machines( 訓練によって学習する機械 ), パーセプトロンの提案 (N.Rosenblatt) 1969 年 : パーセプトロンの限界を指摘 (M.Minsky) AI 冬の時代第 1 期 1980 年代 : エキスパートシステムを世界中で採用, 知識表現がAI 研究の中心に第 2 次 AIブーム 1986 年 : 誤差逆伝播法 ( バックプロパゲーション ) を取り入れた並列分散処理 (PDP) モデルが提案 Neural Network ブーム 1987 年 : エキスパートシステムの限界 AI 冬の時代第 2 期 2006 年 :Deep Belief Networks の提案 (G.Hinton) 深層学習へ発展 2011 年 : 質問応答システム Watson(IBM) Jeopardy! で優勝 2011 年 ~: 音声認識, 画像認識において, 深層学習の有効性 ( 圧倒的性能 ) が実証第 3 次 AI ブーム Deep Learning ブーム 9

10 深層学習による画像認識の例深層学習 (Deep Learning) は, 多層構造のニューラルネット (Deep Neural Network: DNN) を用いた機械学習. 大量の学習用データを用意. 入力データに対し, 所望の出力結果が得られるように DNN のパラメータを学習 ( 最適化 ). 深い階層構造のため, 膨大なパラメータ数の学習が必要. 入力データ ( 画像データ ) 大量の学習用データ深い階層構造 Deep Learning( 深層学習 ) 0 犬 0 馬 1 猫 0 羊 0 牛出力結果 10

層構成のニューラルネットワーク過去の対戦の棋譜から 3000 万手の教師付き学習

11 AlphaGo( アルファ碁 ) 2014 年に Google が買収した英 DeepMind が開発. 世界的なトッププロの 1 人であるイセドル 9 段に 4 勝 1 敗で勝利 (2016 年 3 月 ) 深層学習 + 強化学習数百万のノードからなる 12 層構成のニューラルネットワーク過去の対戦の棋譜から 3000 万手の教師付き学習勝利のポイント!! ( 強化学習 ) ニューラルネットワーク間同士で何百万回も対局を繰り返した勝った打ち手が良かった負けた打ち手が悪かった人間が介在することなく対局を繰り返し学習可能 11

12 深層学習の強みと弱み強み強力な分類能力, 識別能力画像 : 猫? 馬? 人間? 音声 : あ? い? う? 株 : 買い? 売り? 大量の学習データさえあれば, 専門家の知識なしに一定の性能が得られる ( 従来手法を上回る ) 弱みニューラルネットの内部状態が不明, 解釈不能, 改良しにくい ( 研究者泣かせ ) ニューラルネットが誤った場合に, 原因の解析が極めて困難. 途中の処理状態が人間にとってブラックボックス. 最大限の性能を得るには, ノウハウが必要 12

13 DNN は, なぜ性能を発揮し始めたか? DNN は, 第 2 次ブームのニューラルネットと基本的な仕組みは一緒なのに, 近年, なぜ性能を発揮するようになったか? 要因大量の学習データ ( ビッグデータ ) を収集できる環境が整った並列高速演算 (GPGPU) により学習時間が短縮可能大規模なニューラルネットである DNN を学習するノウハウがあみ出された 13

14 NTT グループの AI 技術 corevo ~2016 年 5 月 30 日報道発表 ~ 14

15 NTT グループの AI 技術 corevo Corevo : co-revolution AI を活用し, さまざまなプレイヤーの皆様とのコラボレーションによって, 無限の可能性を秘めた多くの価値が生み出される様子をロゴで表現 < ロゴイメージ > 15

16 コラボレーションから生まれる NTT グループの AI 技術 12 16

17 NTT グループが目指す 4 つの AI Agent-AI ヒト外界を奥深く認識理解 Heart-Touching-AI ヒト外界へ単なる便利さではなく, 心地よさを提供 Ambient-AI 膨大なセンサデータを分析. 複合事象を素早く判断. Network-AI 社会環境全体を最適化 17

Agent-AI ( 人らしさの追求, 人と共存 ) 人の発する情報を読み解き, 意図感情を理解し, 膨大な知識に基づいて推論し, 人らしく表現する AI ロボティクス対話定型業務の代替支援知的活動の支援アイディア創出支援暗黙知意図理解日常生活の拡張 ( 移動コミュニケーション支援 ) ヘルスケア

18 Agent-AI ( 人らしさの追求, 人と共存 ) 人の発する情報を読み解き, 意図感情を理解し, 膨大な知識に基づいて推論し, 人らしく表現する AI ロボティクス対話定型業務の代替支援知的活動の支援アイディア創出支援暗黙知意図理解日常生活の拡張 ( 移動コミュニケーション支援 ) ヘルスケアコンタクトセンタ窓口業務代替介護業務代替支援モビリティ型パーソナルエージェントテレプレゼンスロボット翻訳映像音声, センサ情報など人間理解技術実世界構造化技術解読デザイン知識の探索整理された知識 ( 知識ベース, ルール ) 基礎技術スマホロボットなどユーザインタフェースインタラクション技術 18

19 公衆電話網Agent-AI コンタクトセンタ向け音声マイニングコンタクトセンタでのお客様とオペレータの会話を大量に蓄積. 音声認識によりテキスト化通話分析を行うことで, 運営効率化, 顧客満足度向上, 提供サービス改善等につながる情報を抽出. お客様コールセンタ分析者通話音声通話音声を収集音声認識を活用した音声ビッグデータ解析業務効率化顧客満足度向上提供サービス改善 19

20 Agent-AI シニア向けコミュニケーションロボット 2015 年 3 月 24 日 NTT データプレスリリース 20

21 Agent-AI 店舗向けコミュニケーションロボット 2015 年 11 月 13 日 NTT データプレスリリース 2015 年 11 月 15 日 ~ りそな銀行豊洲支店 2016 年 4 月 26 日 NTT データプレスリリース 21

22 Agent-AI アングルフリー物体検索技術異なるアングルから撮影しても, 精度よく物体を認識し関連情報を提示可能. 事前に準備する参照画像数を, 従来の 1/10 程度まで大幅に削減. 準備コストの削減可能. 撮影画像スマホ等で物体を撮影撮影した画像に写った物体を認識 NW 認識検出結果参照画像 DB 被写体付加情報従来の約 1/10 の登録画像枚数撮影アングルが異なっても, 他の物体が写りこんでいても, 同じ物体として認識 22

23 NTT グループが目指す 4 つの AI Agent-AI ヒト外界を奥深く認識理解 Heart-Touching-AI ヒト外界へ単なる便利さではなく, 心地よさを提供 Ambient-AI 膨大なセンサデータを分析. 複合事象を素早く判断. Network-AI 社会環境全体を最適化 23

24 Heart-Touching-AI ( 無意識, 人のこころに触れる ) 本人にも意識されない人の心と身体を読み解き, 深層心理知性本能を理解する AI 教育心的状態神経活動筋活動を読み解き働きかけ子育て保育エンターテインメント健康美容スポーツコミュニケーション科学, 人間科学の成果を発揮する領域医療カウンセリング 24

25 Heart-Touching-AI 目の動きからユーザのココロを推定眼球運動瞳孔の大きさに基づくマインドリーティング. コンピュータでしか認識できない人間の潜在的な心の動きを読み取る. 人間を超える感情認識能力をもった AI. 25

26 NTT グループの AI 技術 corevo にご期待ください. 26

AI AI Artificial Intelligence AI Strategy& Foresight AI AI AI AI 1 AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 2 AI 1 AI AI 3 AI 3 20 AI AI AI AI AI

AI AI Artificial Intelligence AI Strategy& Foresight AI AI AI AI 1 AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 2 AI 1 AI AI 3 AI 3 20 AI AI AI AI AI AI AIArtificial Intelligence AI Strategy& Foresight AI AIAI AI 1 AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI AI 2 AI 1 AI 50 80 AI 3 AI 3 20 AI AI AI AI AI IoT AI AI 4 Strategy& Foresight Vol.15 2018 Spring masahiro.m.ozaki@pwc.com