ITが可能にする新しい社会サービスのデザイン: 交通網を中心とした都市のサービス統合を目指すサービス工学実践のシナリオ

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えいじろうこうだ
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1 AI 研究の歴史と未来札幌市立大学中島秀之

2 知能の定義情報が不足した状況で, 適切に処理する能力中島秀之 : 知能の物語 2015, p.154 予期が必要 2019/8/1

3 AI とは

4 人工知能とは近代科学社知能を探求する学問領域コンピュータを用いて人間の知能を研究する知的な作業のできる機械を作る私は機械より人間に興味があるプログラム作りを通して人間の知能を見てきた (c) H. Nakashima

5 AI 事典初版 (1988) 第 2 版 (2003) (c) H. Nakashima 第 3 版 2019( 予定 )

6 最新作 (2018/11/30) (c) H. Nakashima

7 AI 白書 2019(2018/12/11) (c) H. Nakashima

8 分野地図 IT 実世界応用 AI 環境知能 Internet of Things Cyber Physical System AI の眼深層学習ビッグデータニューラルネットワーク知識表現推論機械学習

9 AI 研究の歴史

10 超簡略版 AI の歴史第一の夏 : 記号処理第一の冬 : 常識の欠如第二の夏 : 知識処理第二の冬 : 暗黙知の処理ができない第三の夏 :DeepLearningによる暗黙知の処理

11 人工知能の始まりコンピュータは数値だけでなく記号も処理できる ( 人間以外に唯一記号処理ができる機械 ) 1950 年頃チューリング ( イギリス ) シャノン ( アメリカ ): コンピュータにもチェスが指せることを示したほら吹きサイモン : あと 10 年でチェスで世界チャンピオンに勝つ! 最初の人工知能ブーム (1 度目の夏 ) 1956 年ダートマス会議で Artificial Intelligence 人工知能と命名 ( マッカーシーら ) 1960 年代機械翻訳の失敗 1 度目の冬 2019/8/1 (c) H. Nakashima

12 初期の機械翻訳の失敗 The spirit is willing, but the flesh is weak 精神は強いが肉体は弱いロシア語 дух бодр, плоть же немощна 英語に戻す The vodka is good, but the meat is rotten ウォッカは良いが肉は腐っている spirit には精神の他に酒の意味があり flesh には肉体の他に肉の意味がある 2019/8/1

13 ウィノグラードの難問 [Winograd 72] ( 人間には簡単だが AI には難しい ) 大きすぎたのでトロフィーはカバンに入らなかった大きすぎたのはトロフィー? カバン? 手助けに対してジョアンはスーザンに感謝した助けたのはジョアン? スーザン? 2019/8/1

14 フレーム問題氏田雄介 54 字の物語 PHP より (c) H. Nakashima

15 ニューラルネットワークの学習原理入力 x 1 w 1 Σx i w j 出力 w 2 y 1 x 2 閾値関数 y m x k w n 出力が望む値になるように w n を調節する. 出力から戻すのでバックプロパゲーションと呼ばれる 2019/8/1 (c) H. Nakashima

16 ニューラルネットの複雑化 A) パーセプトロン Perceptron A) 入力出力 B) 多層パーセプトロン B) 中間層ができた C) Deep Learning ( 超多層 ) C) 中間層の多層化深層学習

17 深層学習

18 Google の猫 (2012) 1 週間にわたりYouTubeビデオを同ネットワークに見せたところネットワークは猫の写真を識別することを学習した事前に猫をネットワークに教えたわけでも猫のラベル付けをした画像を与えたわけでもなかったシニフィエ Quoc Le, et. al: Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning, ICML2012, 2012

19 アルファ碁の衝撃深層学習 + モンテカルロ法 + 強化学習 2016 年 3 月韓国イセドル ( 世界 2 位 ) に勝利 2017 年 5 月中国カケツ ( 世界 1 位 ) に勝利ディープマインド社は AI 囲碁プロジェクトの終了を宣言

20 深層学習には膨大な計算量が必要アルファ碁の場合学習に 50 個の GPU 一か月プロ棋士の棋譜 3 千万局面から深層学習その後 1 手当たり10 万回の試行で強化学習対戦は 1202 個の CPU と 176 個の GPU

21 機械学習とは要するに判別結果 =F( 事例 ) 要するにこのFを同定すること事例は超多次元従来は人間がこの軸を与えていた深層学習は軸も学習できる Fはかなり複雑な関数だが多重にすれば個々のFは単純判別結果 =F n (F n-1 ( F 1 ( 事例 ) )) 2019/8/1 Hideyuki Nakashima 33

22 DL だけでは DL は暗黙知を学習できるでも機械学習が全てではない知識表現 / 推論機構と結合したい DL だけでやろうとする研究もある大脳はそうかもしれないが進化的に長い時間をかけている ( はず ) 結果先取りが実用的にはベター 2019/8/1 (c) Hideyuki Nakashima 35

23 AI と人間社会

24 情報は物質, エネルギーに並ぶ世界観農耕社会物質 - 衣食住工業社会 ( 産業革命 ) エネルギーハードウェア情報社会情報ソフトウェアコンテンツビッグデータ人間社会価値, 物語サービス AI 2000 年頃使っていたスライド現在

25 Society 5.0( 加速する歴史 ) 1.0 狩猟社会 : O( 百万年 ) 2.0 農耕社会 : O( 万年 ) 3.0 工業社会 : O( 百年 ) 4.0 情報社会 : O( 十年 ) 5.0 超スマート社会物質の制御エネルギーの制御情報の制御シンギュラリティ!

26 39

28 伝えたいメッセージ情報処理技術は社会の仕組みを根本から変える能力を持っている現在行なわれている情報化は, 以前の社会の仕組みをそのままに, その一部をコンピュータやネットワークで置き換えたにすぎず, 情報処理の可能性を十分に使っていない新しい社会の仕組みそのものをデザインすることが望まれる情報アーキテクト社会工学 (Social engineering) 44

29 私の主張と同じ本が出た (2018) 問うべきは, テクノロジーが私たちに何をするかではなくて, 私たちがテクノロジーを使って何をするか, ということである. だから, ロボットがアメリカ中の雇用をすっかり奪ってしまうといった見方は, 根本的に間違っている. テクノロジーそれ自体は道具であって, 運命ではない. 運命を決めるのは私たちだ. (p.13) 2019/8/1 (c) Hideyuki Nakashima 45

30 氏田雄介 54 字の物語より 2019/8/1 (c) Hideyuki Nakashima 46

31 ソサエティ 5.1( 中島版 ) 組織 / 働き方マネージメントメンバーシップ型雇用からジョブ型雇用へ AI によるマッチング企業 : ミッションごとに組織編成働き手 : フリーランス /Work sharing すべての大企業は人材商社に? 社会的意思決定システム ( 多数決に代わる ) 例えば直接民主制社会システムデザインが必須! 経済システム ( 資本主義からシェアリング経済へ ) AI に仕事を奪われても暮らせる社会教育 AI による個別専門教育 CBT (Computer-Based Test) IRT (Item Response Theory) 2019/8/1 (c) H. Nakashima

32 AI はゲームが得意ゲームは評価基準が単純, 明確, 不変実生活では評価基準が超多数, 場合に応じて変化停電や事故によるダイヤ遅れからの復旧人間の方がうまい乗客が重要視する生活の様々な要因を知っている

33 AI は有能な助手 AI は道具である使い方と最終判断は人間に 2019/8/1 (c) Hideyuki Nakashima 49

34 戦略と戦術戦略は人間目的地設定人生設計どんなゲームをするのか戦術は AI 自動運転学習塾裏技の習得 2019/8/1 Hideyuki Nakashima 50

35 健康

IBM Watson IBM の人工知能 Watson が特殊な白血病患者の病名を 10 分ほどで見抜きその生命を救ったと東京医科学研究所が発表しました患者は当初医師に急性骨髄性白血病と診断され抗癌剤治も受けていたもののまったく効果が現れていませんでした東京医科学研究所は AI

36 IBM Watson IBM の人工知能 Watson が特殊な白血病患者の病名を 10 分ほどで見抜きその生命を救ったと東京医科学研究所が発表しました患者は当初医師に急性骨髄性白血病と診断され抗癌剤治も受けていたもののまったく効果が現れていませんでした東京医科学研究所は AI が命を救った国内初の事例ではないかとのこと 6/08/07/ibm-watson-10/ Watson の学習方式 /8/1 (c) Hideyuki Nakashima 52

自閉症を脳回路から見分ける技術国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) 東京大学昭和大学日本医療研究開発機構 https://www.

37 自閉症を脳回路から見分ける技術国際電気通信基礎技術研究所 (ATR) 東京大学昭和大学日本医療研究開発機構 press_ html 2019/8/1 (c) Hideyuki Nakashima 53

38 自閉症児はロボットとなら会話できる ERATO 石黒共生ヒューマンロボットインタラクションプロジェクト JTP: ヒューマノイドロボット NAO による自閉症療育支援 /autism-solution-kids/ 2019/8/1 (c) Hideyuki Nakashima 54

39 教育

40 AI が職を奪うという議論について深い専門は AI が得意広い視野とデザインは人間が得意今の教育は AI の得意なことだけ教えていないか? 2019/8/1

41 リベラルアーツギリシャローマ時代のオリジナル市民であるために必要な教養文法, 修辞学, 論理学, 算術, 幾何学, 天文学, 音楽池上彰現代の教養 (2014) 版リベラルアーツ宗教, 宇宙, 人類の旅路, 人間と病気, 経済学, 歴史, 日本と日本人中島版 (2018) リベラルアーツ AI と IT を使いこなすために必要な教養情報技術, デザイン学, 統計, 日本語, 哲学, 人類の歴史, 芸術作法, 道徳, 体育などの躾はベースとして仮定

42 機械学習の限界とその解決策 ( 提案 )

43 機械学習の問題点 1 過学習 (over fitting) 騙され易い ( ある意味の過般化 ) 誤認識に導くパターンが容易に作れる人間にも錯視はあるがトップダウン予期で解決可能 2019/8/1

44 ワシントン大学やミシガン大学からなる研究チームがいとも簡単に自動運転車の AI を混乱させる方法を発見しましたたとえば既存の停止標識にいくつかのステッカーを貼るだけで自動運転 AI はそれを速度制限の標識に誤認識するとのこと 2019/8/1 (c) Hideyuki Nakashima 66

45 2019/8/1 67

46 機械学習の問題点 2: 学習データの偏り問題学習データが偏っていると学習結果も偏る Microsoft ヒットラー問題中国政府批判犯罪者の写真に黒人が多い 2019/8/1 (c) Hideyuki Nakashima 68

47 解決案見たいものを予期してから認識を開始する予測とは違う予測は認識の後に来る予測 =prediction 予期 =expectation/anticipation 2019/8/1

48 予測と予期予測 : 大辞林将来の出来事や状態を前もっておしはかることまた, その内容米の収穫高をするがはずれる予期 : 大辞林あらかじめ期待覚悟することしたとおりの結果に反して予測予期

49 予測 2019/8/1 (c) Hideyuki Nakashima 71

50 予期 2019/8/1 (c) Hideyuki Nakashima 72

51 時間があれば : 環境との相互作用

52 AIは英語のscienceで日本語の工学工学は Science の一部 science scientia= 知識 art ars=わざ ( 職人的な ) 技術 (techne) 芸術 ART 工学 SCIENCE 科学 2019/8/1

53 科学と工学科学者は神と語らい, 工学者は社会と語らう保立和夫 (2014) 科学客観的外部観測者分析的 Computer Science 工学内部観測者構成的 AI (agents view) 2019/8/1

54 日本語は虫の視点が自然川端康成の雪国より English translation by E.G. Seidensticker: The train came out of the long tunnel into the snow country. Original Japanese: 国境の長いトンネルを抜けると雪国であった. 2019/8/1

55 英語では虫の視点 ( 状況依存視点 ) が取りにくい英語は鳥の視点日本語は虫の視点» 金谷武洋英語にも主語はなかった ( 2004) 2019/8/1

56 庭園を見る視点の差西欧の庭園 ( 左 : ベルサイユ宮殿 ) はその配置自体に意味があるが, 日本の庭園 ( 右 : 桂離宮 ) の美は環境に埋め込まれているテキスト 2019/8/1 新形信和 : 日本人の < わたし > を求めて (pp )

ユクスキュル : 環世界 ( 思索社 1973) 1892 1905の研究環境は生物が作り出す環境 X ダニの環世界 1.

57 ユクスキュル : 環世界 ( 思索社 1973) の研究環境は生物が作り出す環境 X ダニの環世界 1. 光 : 灌木の枝に登る 2. 酪酸 : 落下 3. 温度 : 冷たければ1に戻る 2019/8/1 4. 触覚 : 毛の少ない場所から吸う

きまぐれ人工知能プロジェクト作家ですのよ

きまぐれ人工知能プロジェクト作家ですのよ人工知能はカンブリア爆発を起こすか? 松原仁 ( 公立はこだて未来大学 ) 人工知能学会前会長 2017 年 10 月 27 日 1 ニュース!! 10 月 19 日に新しい AlphaGo Zero の論文が Nature に発表された囲碁のルールだけから ( 人間の棋譜や知識など一切使わずに ) 強化学習で強くした ( たった 3 日間 TPU4 台だけ ) モンテカルロ法は使っていない従来の