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自己紹介
1997年
東京大学工学部電子情報工学科卒業
2002年
同大学院博士課程修了．博士（工学）：石塚満先生（当時、人工知能学会会長）
産業技術総合研究所研究員：中島秀之先生（日本の人工知能の中心的人物）
松尾豊
2005年
スタンフォード大学客員研究員：CSLI（人工知能のかつてのメッカだったところ）
2007年
東京大学知の構造化センター／工学系研究科技術経営戦略学専攻准教授
2014年
東京大学グローバル消費インテリジェンス寄付講座共同代表・特任准教授
2015年
産業技術総合研究所人工知能研究センター企画チーム長兼任
◆ 2012年より、人工知能学会理事・編集委員長、2014年から倫理委員長。
◆ 人工知能学会論文賞（2002年）、人工知能学会創立20周年記念事業賞
（2006年）、人工知能学会現場イノベーション賞（2011年）、人工知能学会功
労賞（2015年）
◆ 情報処理学会長尾真記念特別賞（2007年）、ドコモモバイルサイエンス賞
（2013年）、科学技術への顕著な貢献2015、大川出版賞（2015年）等受賞。
◆ 近著に「人工知能は人間を超えるか？--ディープラーニングの先にあるも
の」（角川、2015）。
冬の時代のAI
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これまでの研究：ウェブマイニング
• GoogleのPageRank論文
– Sergey Brin and Lawrence Page: The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual
Web Search Engine, Proc. 7th WWW conference, 1998
– → 2004年にIPOし、2016年2月には世界首位。時価総額69兆円。
• ソーシャルネットワークの論文
– H. Kautz, B. Selman, and M. Shah: Referral Web: Combining Social Networks
and Collaborative Filtering, CACM, 1997
– 人工知能学会で学会支援システムの運用：2002-2005。
– → Facebookが世界のNo.1のSNSに。2016年には、時価総額30兆円に。
• GoogleやFacebookを前にした圧倒的な敗北感
2
稼げるか？
•
数十億円 vs 数兆円
•
情報系は他の分野と違う。ここ10年から20年のイノベーションを見れば明らか。
•
基礎 vs 応用ではない。
•
「稼ぐ」仕組みを作って、技術に再投資できるプレイヤーが勝つ。基礎研究でも圧倒的に優位に立つ。
•
それが作れるかどうか。国のお金は「シードマネー」にすぎない。
企業
企業
企業
研究
3
今後の人工知能の技術発展（子どもの人工知能）
認識
DLによって
「画像認識」ができるようになった。
（コンピュータができて以来、初めて！）
運動の習熟
DL+強化学習
DL+プランニング
今後最も重要な点
機械・ロボットへの適用
DLによる生成モデル
を使った世界シミュレータ
言語の意味理解
DL+記号処理
（文と「体験」の相互生成）
WinogradのSHRDLE、心の社会、表象なき知能、身体性、…全部、正しい！
4
顔の生成モデル
• 様々な属性で条件づけ
Generating Images (2015.12-)
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Elman Mansimov et. al: “Generating Images from Captions with Attention”, Reasoning, Attention, Memory (RAM) NIPS Workshop 2015, 2015
いままでのAIは間違っていない。
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パターン認識は重要
身体性は重要
インタラクションは重要
記号処理は重要
コミュニケーション・社会性は重要
ただし、認識という重要な要素が技術的に実現できな
かった。そこがDLでできるようになった。
7
SHRDLE (Terry Winograd 1968)
いままでのAIは間違っていない。
ただし、認識という要素が足りなかった。
そこがDLでできるようになった。
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パターン認識は重要
身体性は重要
インタラクションは重要
記号処理は重要
コミュニケーション・社会性は重要
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日本の戦略
日本の社会課題に対して、 DLを基盤とする「認識」「運動の習熟」「言語の
意味理解」技術を適用する
• 農業分野に「習熟したロボット」を適用することで
– 休耕地が耕せる。除草・防除や収穫ができる。収量が増える。
• 介護分野に適用することで
– 介助も楽に。移動したりトイレにいけるようになり、より自立した生活ができる。
• 廃炉作業に適用することで
– 危険な状況で人が作業しなくてよくなる。工期を短縮できる。
• 河川や火山を見張ることで
– 河川の氾濫や土砂崩れ、噴火などの危険な状態・予兆を早期に発見できる。
• こうした技術を使った製品を海外に展開していくことで
– 新たな輸出産業に。GDPの増加につながる。
地方からグローバルへ
「ものづくり」と擦りあわせて技術を伸ばし、グローバルに売っていく
9
DLをベースとする「子どもの人工知能」に投資すべき
大人の人工知能
広告の配信
人間の介在が大きい
従来の機械学習、ビッグデータ
連続的イノベーション
デジタル革命 by 冨山さん
教育
医療の診断
IoTによるデータ取得
生産と製造の情報連携
最適化・マッチング
レコメンデーション
商品設計
金融
＝ビッグデータが重要。情報技術が重要。
10年も20年も前にやらないといけない。当たり前のこと。
＝日本にとっての大きな戦略的なチャンス。
世界と戦えるかもしれない(!!)領域
ノウハウの自動化
言語の意味理解
運動の習
運動の習熟
熟
子どもの人工知能
認識精度の向上
人間の介在が小さい
ディープラーニング
破壊的イノベーション
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