人工知能とは何か 第９回クリスマスレクチャーin須坂 須坂市文化会館メセナホール 2016年12月17日 渡辺澄夫 東京工業大学 もくじ この講演では中学生高校生のみなさんに 人工知能を紹介します。 1．人工知能とは何ですか ２．人工知能のしくみ ３．学習してみよう ４．人工知能と社会 2 第１話 人工知能とは何ですか ＝ 3 人工知能とは 人間のように 見る・話す・行動する・創造する コンピュータのこと 見る 話す 行動する ・・・本当に作れるの？ 創造する 4 人工知能を作ってみよう 部品を集めてきたぞ。 カメラ・マイク ・スピーカー コンピュ ータ 動力源 ロボット ハンド （注）実際の人工知能はソフトウエアまたはプログラムであり、外見がロボットの ようには見えないもののほうが多いです。絵で説明するため、このようになって おります。 5 作ってみた・・・ しかし・・・ 動きださない・・・ 12/14/2016 6 何が足りないの？ 表情 声 触覚 匂い ・・・ 12/14/2016 言葉 歌 動作 表情 ・・・ 7 関数が足りない y = f(x) x y 関数とは 「X に対して Y を答えるもの」 12/14/2016 8 人工知能は関数なんだ！ 言葉 動作 y y= ax2+bx+c 人工知能 x 外界から の情報 12/14/2016 9 人間は関数を持っている y = f(x) りんご・・・ みかん・・・ ぶどう・・・ 人間 12/14/2016 10 しかし人間の関数は 言葉で説明できない これは紅茶です が、なぜ私が 紅茶だとわかるか 説明できません 人間 11 できるけど 説明できない ・・・ できるけど 説明できないことは たくさん ある ◎ 歩く 走る 泳ぐ 自転車に乗る ◎ 文字を読む 漫画を読む 友達を見つける ◎ 言葉をきく 話しをする 教えられない！ 人工知能さん 人間 説明できない → 教えられなかった 12 人間の関数は学習で作られる ？ 赤ちゃん 学習 りんご みかん ぶどう 小学生 12/14/2016 13 人工知能も学習したらよい ？ 学習 りんご みかん ぶどう 「学習」 こそが人工知能を作るために最も大切な科学と技術である。 これを「機械学習」という。「学習」ができるようになったことが現代の 人工知能の発展のための決定的な要因になった。 14 第１話 まとめ 人工知能は関数だ。 関数は学習で作る。 第２話 人工知能のしくみ 16 １ ２ 実世界は まったく 知りません なぜ世界を 認識できるかを 言葉で語る ことは難しい 例を頼りに 学習します 実世界 人工知能さん 人間 りんご・・・ みかん・・・ ぶどう・・・ ３ 人間 人工知能さん ４ 世界を学習できる ように僕を作ってね 学習 学ぶ = まねる 人工知能さん 人工知能さん 17 Q.学習できる人工知能は どうしたら作れるか？ 工学 科学 Q.人間や動物はなぜ学習できるのか？ 12/14/2016 18 人間が学習できる仕組み 人間は神経回路 を持っている。 学習する ＝神経回路が 変化する 19 「学習」とは 先生 ８，６，２… でしょう … 生徒 文字を 読みます 文字の例 2016/12/14 Mathematical Learning Theory 20 「学習」の構造 正しい答 y 誤差 神経回路網の答えと 正しい答えの誤差は 神経回路の答 f(x,w) 結合 荷重 w (y-f(x,w))2 誤差が小さくなるように w を変えていく 画像 x 21 実世界は 美しく 多様じゃ 1 りんご・・・ ２ 差が学習誤差 人間 沢山の練習問題 練習の鬼 きっと世界を 認識します 練習： 1000個・・・ 神経回路 搭載！ ・・・りんご 根性 ・・・ ４ ３ そろそろ 試練の時 じゃな 練習： 1000000個・・・ ほとんど 人間と 同じになった ・・・ テストをします 人工知能 になった 22 知らないものでも予測できる りんご！ 5 差が テスト： 未知のもの 汎化誤差 勝負じゃ りんご!! 人間には 負けないぞ。 ◎ たくさんの例を学習すると神経回路網は 知らないものについても正しく答えられるようになってくる。 23 役立つ人工知能 こんにちは 自動運転 工場 ひとに優しいコンピュータ ヒューマン モデルの生成 音楽美術映画の 生成評価 福祉 医療 ネットワーク エンターテイン 美しい映像や音楽 ネットワーク解析 遺伝子解析 消費者解析 知能ロボット 自動運転 （注意！） 役立つ ＝ 良いことにも 悪いことにも 24 よくある質問 (1) 何ができたら「本当の知能」ですか。 ・・・・・定義できないので、答えられません。 (2) 人間は関数にすぎないのですか。 ・・・・・「自由意志を持つこと」は外からではわからないです。 (3) 人間と見分けがつかなければ「人間と同じである」ことを否定 できませんよね？・・・・・否定はできません。 (4) 芸術が人間の特権だったのは昔話。映画や歌や絵がどれだけ 売れるか人工知能で採点します。 ・・・・・芸術も多くの部分は人工知能で作れるようになるでしょう。 (5) 人工知能はもうすぐ将棋の名人よりも強くなるそうだ。 お寿司をにぎることもできます。 ・・・・・そうだと聞いています。 (6) 育てると人工知能ロボットは犬や猫と同じくらいかわいいことがある。 ・・・・・そのようなことがあると聞いています。 (7) 人間にしかできないことはあるのですか。 ・・・・・むむむ・・・。 第２話 まとめ 人工知能の学習は 神経回路網が行っている。 第３話 実際に学習してみよう 27 文字を識別する 「文字を読むコンピュータ」を作ってみよう。 学習データ100個 テストデータ100個 y1 y2 2 ０ 4 6 25 ６ x1 文字５×５ x25 学習してみた 神経回路網は こうなりました。 出力 ２個 誤差はこうなりました。 未知のもの の誤差 学習したもの の誤差 入力 ２５個 学習くりかえし回数 白菜の値段を予測してみた 27ヶ月から１ヶ月前までの 白菜の値段から今月の 白菜の値段を予測する 時系列予測の例：1970年1月から2013年１２月までの 白菜の値段「政府統計の総合窓口」のデータです。 http://www.e-stat.go.jp/SG1/estat/eStatTopPortal.do 学習データ 赤：真 青：予測 値段 月 テストデータ 赤：真 青：予測 値段 月 2016/12/14 Mathematical Learning Theory 学習の結果 全ての結合を持つモデルで 学習したらこうなりました。 時間 時間 過去 時間を反映したモデルで 学習したらこうなりました。 最近 過去 最近 データがあれば何でも学習できる 神経回路網は（データ (x,y) さえあれば） どんな関数になることもできる。 学習 学習 学習 学習 学習 でも学習しすぎると予測は悪くなる 知らないもの の誤差 誤 差 習ったもの の誤差 構造発見 構造発見 学習 回数 ◎ 難しい問題が解ける人工知能ほど 「過学習」を起こしやすい 第３話 まとめ 人工知能は 文字を読むことや 物価を予測することや どんなことでも 学習すればできるようになる 最終話 人工知能と社会 35 未来に向かって 今は 人工知能の新しい使い方が次々に発表されています。 誰でも使えるプログラムも公開されています。 マスメディアでセンセーショナルに宣伝されています。 ちょっとおおげさ過ぎる報道もあるようですが・・・。 （まじめに取材して報道しているメディアを応援しましょう。） 研究に遅れていた日本でも・・・始まったようです（？）。 → 研究者の不足が最大の課題だと言われています。 いずれにせよ、まずは基礎から。ゼロからの出発です。 36 どんなことに使われているのかな ○音声画像の認識 ○自動翻訳 ○流行歌・映画・絵画・小説の自動生成 ○法律事務の自動化 ○医療診断 ○自動製薬 ○自動運転 ○囲碁・将棋 ○経済金融 ○会社の経営 ○消費者解析 ○農作業・工場・配達の自動化 人間の仕事が減るのかな ○実際にどのくらい人工知能が働いてくれるかはまだわかりません。 ○でも、人間の仕事の中には人工知能でできるものも多いのではと 言われています。 ○人工知能が広く使われるようになると、新しい仕事も生まれる かもしれないです。 ○もしも人工知能によって人の仕事が減るのなら仕事をなくした 人に政府が給与を払うべきという意見もあります。 ○ 「産業や社会がどのようであるのが望ましいか」を考え始める 時期に来ています。過去に戻ることはできません。 わが社では 社員を 人工知能にしました。 実は社長は以前から。 38 科学や技術が社会を変えることがある 蒸気機関 → 汽車・船ができる → 大規模工場ができる → 会社ができる → 「サラリーマン」ができる → ペリー来る → 明治維新 人工知能 → 社会がどんな風に変わると思いますか。 39 みんなの未来へ 人工知能は科学あるいは技術なので、みんなの幸せに 役立つかどうかは、使い方しだいです。 今度こそ人類は科学あるいは技術を賢く正しく使って 欲しいと思います。 もう皆さんの時代です （注）歴史的に見て、人類が科学あるいは技術を賢く正しく 使えなかった例が多いことを私たちは理解する必要が あります。 40 最後まで 聞いてくれて ありがとう 未来を考える 参考になるかな いつかまた 会いましょう 41
© Copyright 2024 ExpyDoc
