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1 新しい産業革命 人工知能 の実態 金子邦彦 ( 福山大 ) 謝辞 : 本資料のイラストでは いらすとや 様のものを使用しています 1

2 データベースは世界最先端! 米国クイズ番組 ジョバディ に挑戦する人工知能 IBM 社 Watson 約 2 億ページ ( 本 百科事典など ) のデータベースを活用! 将来の天候 台風の進度などを予測する天気予報過去の気温 降水 日照 降雨 降雪 風向 風速 湿度 気圧 雲量のデータベースを活用! ブログ, 記事投稿での情報共有食べログ ( は 70 万以上の店舗情報 500 万以上の記事のデータベース 2

3 人工知能の例 スケッチ 左側 から それっぽい写真 右側 を 自動で作ることができる pix2pix 無料で使えるソフトウエア たくさんの建物の画像 数千枚 の画像 データベースを使用 人工知能 AI が学習済み 人間が描いた スケッチ コンピュータが 生成した画像 3

4 人工知能の例 その2 人間の 目 をコンピュータで再現 人がどこか 自転車がどこか ンピュータが探す 元写真 をコ ssd_keras これも無料で使えるソフト ウエア 人や自転車の画像をたくさん集めた画像 データベースを使用 人工知能 AI が学習済み コンピュータによる結果 4

5 ビッグデータの時代 デジタルデータの急激な増加 ( ビッグ データ ) 政府 自治体は 保有データの公開を推進 ( オープン データ ) データ データベース 5

6 サイバーフィジカルの時代 実世界に張り巡らされたセンサーネットワークの情報から 新しい社会サービスを生み出す サービス 農林畜産業 提供 医療 ヘルスケア 製造業 都市交通 電力 など センサーデータ 実世界 分析 予知 予測 サイバー世界 センサー センサーで計測された距離画像 センサーの設置 人感センサー実験 人間の通過記録 6

7 1. 人工知能 が我々に与えるインパクト 7

8 産業革命イギリス 1760 年台 ~1830 年台 新技術の創出紡績機 錬鉄の大量生産 蒸気機関 社会全体への波及効果 交通革命 ( 鉄道 蒸気船 運河 ) 工業 ( 製紙 科学 建材 ) の進展 生活 文化の変化商工業 ( 特に鉱業 ) 従事者の激増 手工業の駆逐 階級分化 ( 労働者 地主 中流 ) 8

9 情報革命 1940 年台 ~2010 年台 新技術の創出インターネット 情報通信機器 社会全体への波及効果 情報 が 土地や 工場の支配的地位を上回る 生活 文化の変化情報産業の誕生 スマホが手放せない 時代 誰もが情報発信できる時代 世界とつながり 交流できる時代 9

10 情報革命の例 情報革命の本質は : 省力化( 退屈な作業からの人間の解放 ) 情報の支配者の誕生 サービス向上とともに 情報の支配者が持つ支配力強化の方向へ そろばんは駆逐 10

11 人工知能 (AI) による革命 1950 年より進行 新技術の創出高性能コンピュータ 機械による学習 人工知能 社会全体への波及効果 体系化可能な職業 は機械により自動化 情報による支配 は進化 新産業分野の創出も 生活 文化の変化富の分配 余暇 生活 文化の在り方に大きな変容が予想される 11

12 2. 人工知能 でできること 12

13 自動運転 自動運転車は, 人工知能 (AI) を持ち 人工知能 (AI) は 外界の情報を収集蓄積しながら 学習を行う 車の前にボールが飛んで来たら止まる 実際の道路はこうなっている 13

14 危険高所作業 海底油田 ( 足場の高さは数十メートル ) さび ( 錆 ) やダメージを見つける ( 危険高所作業 ) ドローン + 人工知能 (AI) が代行 さび ダメージの発見を繰り返すほど 学習し上達 14

15 製造現場での応用 ジェットエンジンや発電機 いつ メンテナンス を行ったら良いか? 寿命は? 排気ガスはどれくらいでそう? ( 個体ごとに予測 ) センサー + シミュレーション + 人工知能 (AI) 予測値と実際値が蓄積されるほど 人工知能 (AI) の学習が進み 上達 15

16 スタンフォード大の読書テストで 人間のスコア 10 万個以上の質問に 人工知能 (AI) が答える. ついに 人間のスコアを上回る 年 1 月 15 日のニュース 質問 What company was formed by the merger of Sky Television and British Satellite Broadcasting? 正解 BSkyB

17 人工知能を使ってイラストを描く AutoDraw 人間がイラストを描くコンピュータが候補を出す完成 Web で体験できる 17

18 人工知能 人工知能 (AI) とは 機械が 人間の知性を示すこと 重要な学問領域である コンピュータに人間の仕事を代行させたい と広い意味で使うことも

19 いまの人工知能 (AI) で できること 音声認識 ( 人の声を 文字 化する ) 画像解析 ( 画像の中から もの を見つける ) 創作 欠損の補充 予測 自動運転車 翻訳

20 3. 人工知能について 再確認しておきたいこと 20

21 1 技術は急激に進歩する いまの人工知能 (AI) は発展途上. 現在 急激な進歩の気配 人工知能 (AI) は 学習による上達という能力を持つ 莫大な量のコンピュータが普及し 莫大な量の学習を開始している 自宅にも 会社にも 自動車にも 飛行機にコンピュータ 技術の発展 社会の変革 収益 新たな技術投資 の強烈なサイクルが開始している気配がある

22 2 実は 人工知能 (AI) は 浸透している Siri 人工知能をうたったロボット掃除機 %E3%82%A2%E3%82%A4%E3%83%AD%E3%83%9C %E3%83%83%E3%83%88-R %E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88 %E6%8E%83%E9%99%A4%E6%A9%9F%E3%82%A2% E3%82%A4%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E 3%83%88-Roomba630/dp/B0099ZUB9W Google Now a/landing/now/

23 3 人工知能 (AI) は 雇用を失わせる 工業用ロボットにより 1990 年から 2007 年の間に 米国で 67 万人の雇用が失われたという調査結果も ( 米国 国家経済研究局 ) 超高失業率時代の到来? ( 働きたくても 仕事が全くない ) それとも 人々が 生活 のためでなく 喜び のために働く時代の到来? 23

24 4 多くの研究者は 2040 年までに 人工知能 (AI) が人間を超えると信じている 機械が 人間が行っていた作業を 人間の手を借りずに 人間の労働者よりも 上手に安価に行えるようになること 自動運転貨物列車のニュース (2018 年 1 月 ) Alstom testing automated freight train in the Netherlands - BBC News マイクロソフトがテキストから画像を生成する技術をアナウンス (2018 年 1 月 ) 黄色い体で 黒い翼を持ち 短いくちばしの鳥 24

25 5 人工知能 (AI) は 3 つのタイプに分かれ進化するという説がある 1. どんな 質問 にも 正確に答えてくれる人工知能 (AI) 2. 命令されたこと 命令通りに実行する人工知能 (AI) 3. 目的の達成にために 最善な方法を自分で探す人工知能 (AI) 25

26 人口知能 (AI) での学習 人工知能 (AI) は 学習による上達の能力を持つようになった 従来型のシステム プログラム ( コンピュータの実行手順書 ) 通りに動く 人工知能 (AI) を備えたシステム大量のデータの中から パターン を見つける長年の経験を積むことで 特定分野の目利き 洞察力が上達するという人間の知的能力になぞらえることも

27 人口知能 (AI) での知的な活動とは データを使った学習 学習によって 情報が蓄積される. つまり 使えば使うほど 能力が上達する ( このとき プログラムを更新する というようなことはない )

28 人口知能 (AI) の歴史 1950 年代 人工知能 (AI) の勃興 ルール 推論 A ならば B B ならば C 1980 年代 学習による上達 の技術が誕生 2010 年代 ディープラーニングの登場により 学習による上達 が画期的に進展 28

29 ディープラーニング 人工知能 (AI) を実現する 1 つの手法 人間の脳細胞の 形 から想像した ニューラルネット を数十層程度積み重ね 大量のデータの中から パターン を見つける ことに特化させたもの 29

30 人工知能の例 新しいデータ が来たとき コンピュータは それが何に属するか どのようなパターンを持つかを推測する 学習によって 情報が蓄積される. 推測能力が向上する. k/edit#slide=id.g1e301fae90_1_609 30

31 本質的に人工知能の苦手分野 めったに起きない事象の予測自動運転車前にいるのは 人間 か 犬 かできそう前の人が 何かの身振りをしはじめた苦手 人とのコミュニケーション 他者の理解 他者との協調 説得 交渉 温かいサービス 抽象的な概念などを扱うもの 芸術 哲学 神学 歴史学

32 4. 人工知能 のインパクト 32

33 このような警鐘もー機械による職業の自動化ー 米国 McKinsey 社のレポート :Automation Potential and Wages for US jobs dusjobs/technicalpotentialforautomation 33

34 人工知能の将来 高度な知識 スキルを要する職業 ( 専門職 ) の自動化新聞記事の執筆 外科医 30 年後 ( のように予想する声も ) 機械が 人間が行っていた作業を 人間の手を借りずに 人間の労働者よりも うまく安価に行えるようになること 50 年後 ( のように予想する声も ) 機械が あらゆる職業について 人間よりも上手かつ安価に行るようになること ( 万能 ) 100 年後 ( のように予想する声も ) 調査レポート : When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts 34

35 ベーシックインカムのニュース 人工知能 (AI) + ロボットにできない仕事は減る 業態は構造転換する 自動運転車の登場 運送業の構造転換 働くかどうかにかかわらず所得を最低保証する ベーシックインカム の導入を各国政府は検討しなければならないだろうと述べる識者も 35

36 5. おわりに 36

37 仕事の自動化 雇用の消失 新産業の創出 社会構造の変化 生活 文化の変化 超高失業率時代なのか? 人間はもはや働かなくて済む時代なのか 人間の知的能力を 機械が追い越す時代が 真剣に空想されるように 機械が 人間が行っていた作業を 人間の手を借りずに 人間の 労働者よりも うまく安価に行えるようになること 人類のグランドチャレンジ ( 人類の存続 資源の永続 紛争等の廃絶 格差の解消 生物多様性の維持 地球環境の維持存続 地球外への進出 ) 37

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