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身近な事例から紐解く人工知能
@THAYAMIZU
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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
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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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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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AIとは？
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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

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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身近な人工知能
の技術
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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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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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検索エンジン
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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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なぜユーザーの情報からわかるのか？
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? 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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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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? 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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? 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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? 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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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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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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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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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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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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棋士とAI
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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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コンピュータが生成する芸術
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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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強いAIと弱いAI
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シンギュラリティ
- 人工知能が人類を越える -
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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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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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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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人工知能を支える
技術
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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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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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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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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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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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ご清聴ありがとう
ございました
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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

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