コンピュータの舞台裏 vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能
TRANSCRIPT
![Page 1: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/1.jpg)
身近な事例から紐解く人工知能@THAYAMIZU
1
![Page 2: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/2.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
2
![Page 3: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/3.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
3
![Page 4: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/4.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
4
![Page 5: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/5.jpg)
AIとは?
コンピュータの舞台裏勉強会#08
5
![Page 6: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/6.jpg)
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]
コンピュータの舞台裏勉強会#08
6
[1]人工知能とは –近代科学社
[2]大辞林 –三省堂
![Page 7: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/7.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
7
![Page 8: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/8.jpg)
身近な人工知能の技術
コンピュータの舞台裏勉強会#08
8
![Page 9: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/9.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
9
![Page 10: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/10.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
10
![Page 11: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/11.jpg)
検索エンジン
コンピュータの舞台裏勉強会#08
11
![Page 12: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/12.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
12
![Page 13: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/13.jpg)
ネットショッピングサイトの推薦システム
コンピュータの舞台裏勉強会#08
13
![Page 14: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/14.jpg)
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?
コンピュータの舞台裏勉強会#08
14
![Page 15: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/15.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
15
![Page 16: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/16.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
16
![Page 17: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/17.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
17
![Page 18: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/18.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
18
![Page 19: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/19.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
19
![Page 20: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/20.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
20
![Page 21: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/21.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
21
![Page 22: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/22.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
22
![Page 23: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/23.jpg)
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-
コンピュータの舞台裏勉強会#08
23
![Page 24: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/24.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
24
![Page 25: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/25.jpg)
棋士とAI
コンピュータの舞台裏勉強会#08
25
![Page 26: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/26.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
26
![Page 27: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/27.jpg)
コンピュータが生成する芸術
コンピュータの舞台裏勉強会#08
27
![Page 28: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/28.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
28
![Page 29: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/29.jpg)
強いAIと弱いAI
コンピュータの舞台裏勉強会#08
29
![Page 30: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/30.jpg)
シンギュラリティ
-人工知能が人類を越える -
コンピュータの舞台裏勉強会#08
30
![Page 31: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/31.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
31
![Page 32: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/32.jpg)
ムーアの法則
脳の細胞数
20182010
トランジスタの集積数
コンピュータの舞台裏勉強会#08
32
![Page 33: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/33.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
33
![Page 34: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/34.jpg)
人工知能を支える技術
コンピュータの舞台裏勉強会#08
34
![Page 35: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/35.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
35
![Page 36: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/36.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
36
![Page 37: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/37.jpg)
ニューラルネットワーク
入力層 中間層 出力層
入力 出力
コンピュータの舞台裏勉強会#08
37
![Page 38: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/38.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
38
![Page 39: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/39.jpg)
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
コンピュータの舞台裏勉強会#08
39
![Page 40: コンピュータの舞台裏 Vol.08 - 身近な事例からひも解く人工知能](https://reader033.vdocuments.site/reader033/viewer/2022051101/58749c6b1a28abfc5f8b63cd/html5/thumbnails/40.jpg)
ご清聴ありがとうございました
コンピュータの舞台裏勉強会#08
40