2017年度第3回定例会（2017年4月22日）発表。

1. AIを作ることと理解すること
鴨井遼

2. 自己紹介
鴨井遼
理工学部数理科学科2年
KCS日吉副代表
AI班

3. 今年の春休み以降にやったこと

4. 声質変換

5. 機械学習の理論的理解
漸近理論の応用
情報幾何
↓
機械学習がなぜ作れるのかを理解したい

6. そもそも理論的理解って何？
というのが今日のテーマです

7. 例：声質変換
変換器を作れる！
⋯が、なぜ変換器が作れるのかは良く分かっていない
↓
作れてるのにわからないってどういうこと？

8. 理論的理解の例：刀鍛冶
昔の刀鍛冶（理論的理解をしていない）
良くわからないが熱すると鉄は柔らかくなり加工できる
良くわからないが加熱急冷を繰り返すと良い刀ができる
良くわからないが熱して叩くと良い刀ができる
良くわからないが良い材料と悪い材料がある
良くわからないが色々試して良い作り方が分かってきた
↓
良い刀は作れてるけどなぜ出来るかは良くわからない

9. 理論的理解の例：刀鍛冶
今の刀鍛冶（理論的理解をしている）
鉄‑炭素系二元合金を熱して叩くことで炭素濃度を調整
する
鉄‑炭素系二元合金は約800度の熱でオーステナイト組
織になり、これを急冷するとマルテンサイト組織となる
↓
良い刀が作れる理由が大体わかった

10. 現在のAI（理論的理解をしていない）
細かいことはともかくとして
たくさんデータを用意して
大規模なモデルを用意して
経験に基づいて調整をして
時間をかけて学習させると色々できる！
↓
なぜ出来るのかは良くわからない
※もちろん全く解明されていない訳ではない

11. 理論的に理解すると何が嬉しいのか？
1. 新しいものを簡単に作ることができる
明らかに現存の技術と似た手法で実現できる場合でも、
現在は経験と試行錯誤に基づいて作るしかない
2. 説明ができる
商業利用を考えた場合、仕組みや精度が説明できないと
いうことは致命的

12. 理論的理解ができたほうが良い！
のは当たり前だけど、こだわりすぎていてもキリがない
やりたいことの実現のために必要なだけ理解すれば良い
但し、使えているときに、自分がどれくらい理解して使
っているのかは意識しておくべきだと思う
理論的理解に興味がある人は一緒に勉強しましょう！