コンピュータの舞台裏 Vol.08 セッション資料

1. 身近な事例から紐解く人工知能
@THAYAMIZU
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2. 自己紹介
 クレスト
 博士(情報学)・修習技術者
 SNS
 twitter@thayamizu
 github@thayamizu
 趣味
 カラオケ・イラスト・プログラミング
 よく使う言語
 C++, C#, TypeScript, PHP, Python, Haskell
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3. 前書き
 ここでの発言は個人の見解に基づくものであり，個人が帰属する組織とは関係は
ありません．
 解説を容易にするため，専門用語・数式を極力排除しています．そのため，一部
不正確な箇所がありますが，ご了承ください
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4. 目次
 AIとは？
 AIの定義
 AIの応用分野
 身近な人工知能の技術
 事例1:検索エンジン
 事例2:ネットショッピングサイトの推薦システム
 事例3:認識技術と人工知能
 事例4:会話をする人工知能
 人工知能に仕事が奪われる？ - 人工知能が与えるインパクト-
 エキスパートシステム
 棋士とAI
 コンピュータが生成する芸術
 弱いAIと強いAI
 シンギュラリティ- 人工知能が人類を越える -
 人工知能を支える技術
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5. AIとは？
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6. AIの定義
 通常，学問の分野には研究対象について何らかの共通認識はあるが，人工知能の
分野においては共通認識はない [1]
 AIとはこういうものだ！という定義はないんです
 辞書的定義
 学習・推論・判断といった人間の知能のもつ機能を備えたコンピューターシステム。
応用として，自然言語の理解，機械翻訳，エキスパートシステムなどがある[2]
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[1]人工知能とは – 近代科学社
[2]大辞林 – 三省堂

7. AIの応用分野
 エキスパートシステム
 高度な専門知識に基づいて推論を行うソフトウェア
 音声認識・画像認識
 エージェント・自動運転技術
 機械学習
 ロボット
 ゲーム
 将棋・囲碁
 自然言語処理
 翻訳・日本語の意味を理解する
 情報検索
 推薦エンジン・WEB検索・友達検索
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8. 身近な人工知能
の技術
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9. 検索エンジン
 みんな大好きGoogle先生
 検索エンジンの役割
 大量のデータから必要な情報を検索する
 ネットショッピングサイトの商品の検索
 動画・画像の検索
 大量の文書からキーワードを含んでいる文書の検索
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10. 検索エンジン
 ユーザが実際に何を検索したいのかを推測する
 ユーザの検索がまちがっていても正しく検索ができる
 ユーザの検索の意図を推測する
 検索キーワードからユーザの欲しい情報を推測する
 ユーザの意図を読み取る
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11. 検索エンジン
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12. ネットショッピングサイトの推薦システム
 Amazon, Yahoo!ショッピング, 楽天などのネットショッピングサイトで見かけ
る「おすすめの商品」で表示される商品の一覧
 ユーザ毎にカスタマイズされて表示される
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13. ネットショッピングサイトの推薦システム
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14. ネットショッピングサイトの推薦システム
なぜユーザーの情報からわかるのか？
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15. ネットショッピングサイトの推薦システム
 ショッピングサイトからの過去の購入履歴から，好みを推論して表示している
 商品のカテゴリ・値段・ブランドetc
 購入履歴が似ているユーザのもの
 対象となるデータが異なるだけで，Twitterのおすすめユーザや入力メソッドの推
論候補も同じ考え方
 入力した文字の傾向
 フォローしたユーザのツイートの傾向
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16. 認識技術とエージェント
 データからそれが何であるかを識別することを認識と呼ぶ
 人物が誰であるか
 画像に写っているのが何であるかを理解する
 人物の表情から感情を読み取る
 音声から日本語を理解する
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17. 認識技術とエージェント
 認識技術は人工知能の基本タスク
 手書き文字認識やOCRの認識は古くからある
 認識対象を大量のデータから学習し，識別する
 会話
 画像
 音声
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18. 認識技術とエージェント
 ユーザのアシスタント
 音声を認識してことばの意味を理解する
 ユーザの意図を汲み取る
 いくつかメーカーからプリインストールで提供されている
 Apple社のSiri
 DOCOMOのしゃべってコンシェル
 Microsoft社のCortana
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19. 認識技術とエージェント
 SoftbankのPEPPER
 世界で初めて感情を持つロボット
 外部情報を基にホルモン分泌を計算して自分の感情を認識
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20. 会話する人工知能
 MicrosoftのTay
 悪意のあるユーザによって悪いことを学習し
運用停止にまで発展した
 Eugene
 ウクライナ出身の13歳の少年の設定
 チューリングテストに初合格した
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21. チューリングテスト
 アラン・チューリングによって考案された、ある機械が知的かどうかを判定する
ためのテスト
 チューリングテストの概略
 人間と一機の機械に対して通常の言語での会話を行う
 参加者はそれぞれ隔離されている。
 会話は文字のみでのやりとりに制限する
 判定者の30%以上が、機械と人間との区別ができなかった場合機械は知的であると判
定される
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22. 人工知能のできること
 大量のデータからの学習
 予測・推論する
 IME，検索エンジン，推薦システム，友達検索
 モノを識別する
 画像認識
 音声認識
 感情認識
 ことばの意味を理解する
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23. コンピュータに仕事
が奪われる？
- 人工知能が与えるインパクト-
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24. エキスパートシステム
 高度な専門知識を基に推論を行うソフトウェア
 医療・事務・エンジニアリングで応用されている
 従来は専門知識を蓄えたデータやルールに基づいて推論を行っていた
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25. 棋士とAI
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26. コンピュータが生成する芸術
Google DeepMindが生成した絵 ルイス・ウェインの猫
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27. コンピュータが生成する芸術
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28. 強いAIと弱いAI
 哲学者ジョン・サールによって提唱されたAIの分類
 強いAI・・・人間と同等の脳機能を持つ
 弱いAI・・・脳機能の一部に特化したもの
 一般に広く応用されている人工知能は弱いAI
 囲碁・将棋といったゲームを解くAI
 画像や音声を認識するAI
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29. 強いAIと弱いAI
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30. シンギュラリティ
- 人工知能が人類を越える -
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31. ムーアの法則
 インテルの共同創業者のゴードン・ムーアによる経験則
 トランジスタの集積密度が2年ごとに倍増していく
 2年ごとに性能が倍になる
 トランジスタと脳の仕組みはよく似ている
 電気信号で処理をする
 2018年頃に，脳の計算能力を超える
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32. ムーアの法則
脳の細胞数
20182010
トランジスタの集積数
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33. シンギュラリティ
 2045年には人類全体の知能を上回る
 これをシンギュラリティ（技術的特異点）と呼ぶ
 何が起こるのか予想できていない
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34. 人工知能を支える
技術
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35. ビッグデータ
 データベースやデータ処理アプリケーションでは処理することが困難な巨大で複
雑なデータの集合
 現在人工知能が急激に発展している背景に，ビッグデータの存在がある
 コンピュータの計算能力向上とビッグデータの出現により学習が可能になった
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36. ニューラルネットワーク
 脳機能をコンピュータ上で表現することを目的とした数学モデル
 脳の神経回路の働きを模している
 ニューラルネットワークの基本単位をニューロン（ノード）という
 神経細胞の名称が由来
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37. ニューラルネットワーク
入力層 中間層 出力層
入力 出力
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38. ディープラーニング
 ニューラルネットワーク技術の応用
 中間層を複数重ねることで深い学習を可能にする
 パラメータが増加することにより過学習(over fitting) が起こりやすい
 畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network)の登場により無用
な学習を回避することが可能になった
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39. 参考文献
 人工知能とは 近代科学社
 最新人工知能がよ～く分かる本 秀和システム
 情報処理 情報処理学会
 三省堂 大辞林
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40. ご清聴ありがとう
ございました
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