平成27年度大学院 Webインテリジェンス論やまぐちたかひら山口高平内線：42673 電話：045-566-1614 FAX; 045-566-1617 メール：[email protected] Web： www.yamaguti.comp.ae.keio.ac.jp 1 「スキルと実践を重視したビッグデータ・イノベーション人材育成プログラム」 2015/4/7 富士ゼロックス講演会 2 http://bd.comp.ae.keio.ac.jp/ 授業内容と授業計画，講義資料，成績評価授業内容人工知能（AI)に関する基礎を学んだ後、AIとインターネットを融合した「セマンティックWebとオントロジー、リンクドデータ」について学ぶ。また、ゲストスピーカを招いて、AIの研究開発とビジネスについて学ぶ。授業計画 ①4/07 人工知能の過去・現在・未来 ②4/14 前回続き、エキスパートシステム ③4/21 知識獲得 ④4/28 知識モデリングとオントロジー（レポート1） 5/5 祝日 ⑤5/12 オントロジー分析 ⑥5/19 セマンティックWeb概論 ⑦5/26 RDF/RDFS/OWL 6/02 クォータ制試験日 ⑧6/09 オントロジーエディター Protégé ⑨6/16 オントロジー構築演習（レポート２） ⑩6/23 LOD ⑪6/30 LOD演習（レポート３） ⑫7/07 ゲストスピーカ１（①～⑪で実施する可能性あり） ⑬7/14 ゲストスピーカ２（①～⑪で実施する可能性あり） ⑭まとめ講義資料：pdf(or ppt)資料をWebに掲載 www.yamaguti.comp.ae.keio.ac.jp 3 成績：レポート3回程度で評価 AIの歴史 1956年夏ダートマス会議（チェス、定理証明）探索、推論 1960年～第一次AIブーム（単なる期待、Toy Problem） 1970年～冬の時代（機械翻訳無理！基礎研究は継続） 1980年～第2次AIブーム（知識の時代、国プロ、産業化、AIベンチャー） 1995年～再び冬の時代へ（基礎研究は継続）：インターネット、クラウドサービスの時代へ 2010年～第3次AIブーム（確かな期待へ？、 IT企業(IBM, Google, Appleなど)がAIに注力） 4 AIの現状 ①コンピュータの高速化 ②記憶装置の大容量化 ③ネットワーク広帯域化 ④ソフトウェアのオープン（無料）化に支えられ，ＡＩ要素技術（探索，推論，学習，知識）は進歩 2010年～第3次AIブーム？ AI要素技術の進化と統合（周辺関連技術含む）による特化された，でも強力なAI の登場 5 ① 探索型AI 人とＡＩが競争し、共創に至る 6 AIがプロに迫る&超える 10 120 1997 AIチェス Deep Blue 10 220 2012.1 第1回電王戦故米長元名人vs. ボンクラーズ 10 360 2012.2 AI囲碁 Zen 囲碁はまだまだ！ ※巨大数の例観測可能な宇宙（800億の銀河）の水素原子数約１０８０ RSA公開暗号鍵サイズ 1024bit 21000= (210)100=10300 7 2012年1月第1回電王戦一手目故米長元名人 vs. ボンクラーズ故米長名人ボンクラーズは50000棋譜以上から機械学習で強くなった。だから、知らない手が有効なはず 8 第1回電王戦中盤午後：故米長元名人が一つのミスボンクラーズ攻撃開始！午前：ボンクラーズは困惑 ? 9 第1回電王戦終局敗者記者会見勝者ボンクラーズは、常に、私のミスを待っていた。ミスをした途端、攻めてきて、大変なプレッシャーを感じた。 10 ボナンザ（保木邦仁氏開発）の評価関数 • • • • • • • • • • • 各駒の価値（駒割り）王、他の駒2つの位置王、隣接した味方の駒、他の味方の駒3つの位置隣接しあった駒2つの位置関係竜馬飛角桂香の利き上にいる駒の種類竜馬飛角香が動けるマスの数ピンされている駒の種類、方向、王との距離角と同じ色のマスにいる味方の歩の数歩桂銀が前進できるか竜飛香の前・後の歩王の周囲25マスの利きの配置 2015/4/7 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 11 1 2012 ボンクラーズ１－０米長邦雄永世棋聖一番勝負 2 2013 コンピュータ３－１（１持将棋）プロ棋士五番勝負（団体戦） 3 2014 コンピュータ 4－１プロ棋士五番勝負（団体戦）第1回第2回電王戦第3回 2015/4/7 Final 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 12 チェス選手権はフリースタイルの時代へ混成チーム２アマチュア＋AI プロ 2015/4/7 混成チームⅠ プロ＋AI 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 AI 13 Chess Metaphors: Artificial Intelligence and the Human Mind 48チーム参加（人、コンピュータ、人＋コンピュータ）優勝：ZackSチーム Zackary Stephen（統計学修士，24歳，1381） Steven Cramton（予備校講師，28歳，1685）使用ソフト：Shredder 8，Fritz 8，Junior 7， Gambit Tiger By Diego Rasskin-Gutman Translated by Deborah Klosky MIT Press (2012) （※レーティング：初心者800, 中級者1500, 日本チャンピオン2300, グランドマスター 2500, 世界チャンピオン2800） 14 (2) センシング型AI ＡIと製造業 15 掃除（計画）無人運転（パターン認識） 2012年ネバダ州免許 2013年カリフォルニア州免許 NHK クローズアップ現代(2013.11) グーグルと自動運転（アスキークラウド） http://ascii.jp/elem/000/000/855/855663/ 16 Quoc V. Le, Marc’Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Kai Chen, Greg S. Corrado, Jeffrey Dean, and Andrew Y. Ng: Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning, ICML2012 Youtube 3日間 1000万部位画像人と猫の識別器 2015/4/7 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 17 DNN (Deep Neural Network)の進展 2012年：教師無しデータによるPre Training 2013年：Rectifier, Dropoutによる教師有りで直接、巨大ニューラルネットを学習。ニューラルネットの各構成要素がニューラルネットであるNetwork in Network (NiN)に注目 2014年：短期記憶可能なニューラルネット（LSTM: Long Short Term Memory）。RNN（Recurrent Neural Net.ループを含むようなニューラルネット）が注目。・表現学習（特徴量自動生成）・マルチタスク学習（類似タスクからターゲットタスクの精度改善）・マルチモーダル学習（画像キャプション自動生成） 2015/4/7 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 18 ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) Error Rate 2015/4/7 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 19 http://googleresearch.blogspot.jp/2014/11/apicture-is-worth-thousand-coherent.html 画像キャプションの自動生成 2015/4/7 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 20 (3) 知識型AI ＡＩと情報サービス 21 ナレッジナビゲータ（アップル社の唯一のコンセプトビデオ．1987年）英語 http://www.youtube.com/watch?v=dyFpu0P4Wek 英語（日本語字幕） http://pantani.cocolognifty.com/wannabe/2008/08/iphone_6_knowle_9799 .html 日本語吹替 http://www.youtube.com/ watch?v=yc8omdv-tBU&feature=related 22 1966年 ELIZA • 入力された文章にあるパターンが含まれているか調べ反応 • 会話を理解しているように見せかける，はぐらかす – ELIZAとの対話における「意味」は，人間から与えられるか用意された限られた数の反応のどちらか • 事前に用意された定型的な表現の中から応答 • 俺にはみんなが俺を笑っていることはわかっていたんだ → 特に誰のことを考えていますか? • キーワードが見つからない場合 → なぜそう思うのですか? • これらの対話は非常に限定された局面でしか通用しない – 精神病の治療面接 • 対話において、話し手の一方が、実際の世界について殆ど何も知らないというポーズをとっても構わない数少ない例の１つ http://www.simsimi.com/talk.htm 23 1980年代 AIブーム（知識工学）ＨＰＰ：Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃｓ Programming Project 完全ではないがたいていの場合うまくいく知識や方法 ※ＭＹＣＩＮプロジェクト（１９７３～１９７６）ＭＹＣＩＮ，ＴＥＩＲＥＳＩＡＳ，ＧＵＩＤＮ，ＥＭＹＣＩＮ ◎知識表現、知識利用、知識獲得→知識工学 There is power in the knowledge ! (1977) by Prof. E. Feigenbaum 1980年代→知識の時代へエキスパートシステム，自然言語・画像・音声理解システム，知的教育支援システム，．．．国家プロジェクト，ＡＩハード・ソフトベンダー 24 エキスパートシステム説明機能知識ベース推論エンジン知識獲得作業領域ユーザ対話 I/F (専門家) 25 1990年代：知識獲得ボトルネック知識（ルール） →ESが専門家代行という過大な期待. 知識ベース開発のための知識獲得は大変だ！通産省：第5世代コンピュータ(1982-1994)の失敗？ →推論マシンに特化しすぎ．知識が余りにも不十分． 1990年代：大規模知識ベース，大規模辞書プロジェクト CYC, EDR, WordNet(フリーなので現在も広く使われる）でも，あまり変化しない静的知識だけ．現実には動的知識が多い．使えないなぁ．AIブームは完全にさめて下火へ ES→①オントロジー基盤AI統合へ ②業務SWとしては、BRMSとして復活 26 2003年 QA Challenge !(1) IBM PIQUANT • 2003～ IBM，PIQUANT プロジェクト (Practical Intelligent Question Answering Technology) ★閉じた問題ではなく、事前に分からないクイズに解答するという開いた悪構造問題に挑戦深い論理形式分析と浅い機械翻訳ベースのアプローチを統合この難しい問題にチェレンジするには、AI技術が未熟で、マシンパワーも不足して、大きな成果はあげられずに終わる。 28 2011年 QA Challenge ! (2) IBM Watson ・IBM Deep Question Answering Project(ジョパディで，ワトソンがチャンピオンに挑戦して勝利） Open-Domain Question Answering PIQUANTから時代が進み，技術が成熟、マシンパワーが拡大 29 IBM Watsonシステム構成 ★大規模知識の獲得（100万冊，2億ページ）百科事典、辞書、シソーラス、ニュース記事、著作物などを情報源。自動的にコーパスを拡大。 ★徹底した質問文解析：LAT(Lexical Answer Type) と重要語抽出 ★突出した一つのAI技術ではなく，言語理解，情報検索，不確実性推論，仮説生成，仮説統合とランキング、機械学習，知識表現(オントロジー），構造化データなど，100以上の従来AI技術（20年前の技術もある）の集大成 ★精度、確信度、速度を考慮したAIインテグレーション ★計算力：並列計算による計算パワー ★展開性：医療、金融、行政、マーケティングにも適用可能 30 NII 東大ロボットプロジェクト 2021年東大入試合格を目指して http://21robot.org/ 2015/4/7 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 31 東ロボくん代ゼミ全国センター模試成績(2014.11) 受験番号科目氏名 116-5004Ｅ満点東ロボクンイチゴウ全国平均点本人得点（昨年）本人偏差値（昨年）英語 200 93.1 95（52） 50.5（41.0）国語（現文+古文） 150 60.2 69（62） 54.2（45.9）国語（現代文） 100 45.9 49（42） 51.9（44.7）数学Ｉ・数学Ａ 100 47.1 40（57） 46.9（51.9）数学Ⅱ・数学Ｂ 100 50.4 55（41） 51.9（47.2）世界史Ｂ 100 40.8 52（58） 56.1（55.2）日本史Ｂ 100 47.2 44（56） 48.2（56.1）政治・経済 100 38.1 17（33） 34.3（42.2）物理 100 32.7 31（39） 49.0（48.3）文系7科目コース 900 422.0 386（365） 47.3（45.1）文系3教科偏差値 53.6（47.7）理系3教科偏差値 49.7（46.2） 2015/4/7 超サイバー社会をにらんだ技術的萌芽と SSH,ELSI課題 32 2011年 QA Challenge ! IBM Watson ・IBM Deep Question Answering Project (ジョパディで，ワトソンがチャンピオンに挑戦して勝利） Open-Domain Question Answering PIQUANTから時代が進み，技術が成熟、マシンパワーが拡大 33 IBM Watsonの概要 ★大規模知識の獲得（100万冊，2億ページ）百科事典、辞書、シソーラス、ニュース記事、著作物などを情報源。自動的にコーパスを拡大。 ★徹底した質問文解析：LAT(Lexical Answer Type)と重要語抽出 ★突出した一つのAI技術ではなく，言語理解，情報検索，不確実性推論，仮説生成，仮説統合とランキング、機械学習，知識表現(オントロジー），構造化データなど， 100以上の従来AI技術（20年前の技術もある）の集大成 ★精度、確信度、速度を考慮したAIインテグレーション ★計算力：並列計算による計算パワー ★汎用性：Jeopardy Challengeに特化していない。TREC QAにも適用して成功。 ★展開性：医療、金融、行政、マーケティングにも適用可能 NHKサイエンスZERO ①プロジェクト開始： 3.5分 4:02-7:40 ②ワトソン誕生：3.5分 7:40-11:15 ②ワトソン思考回路：3分 11:15-14:15 34 東大ロボットプロジェクト 2021年東大入試合格を目指して http://21robot.org/ 2015/4/7 35 東ロボくん全国センター模試成績表（抜粋）受験番号科目 126-5001D 全国満点英語国語（現文＋古文）国語（現代文）数学Ⅰ・数学A 数学Ⅱ・数学B 世界史B 日本史B 物理Ⅰ 総合7科目コース文系３教科偏差値理系3教科偏差値氏名平均点 200 150 100 100 100 100 100 100 900 東ロボくん本人得点 88.3 72.2 51.5 52 47.6 46.6 45.6 42 459.5 本人 52 62 42 57 41 58 56 39 387 偏差値 41 45.9 44.7 51.9 47.2 55.2 56.1 48.3 45 47.7 46.2 ※「総合7科目」においては、現代文の特典を倍にして「国語」の得点とした。大学数東ロボくんが合格できる大学はあるか東ロボくんの「全国センター模試」成績による合格判定結果合格可能性全大学・学部数国立大学 165大学私立大学合計 579大学 1670学部 744大学 2236学部センター利用入試一般入試合計 566学部 1大学８０％以上の大学 2学部 403大学 814学部 404大学 816学部合格可能性80％以上の私立大学の内訳 353大学 715学部 324大学 602学部 403大学 814学部 36 LODの普及  Web上で公開され，相互に連結し合っているRDFデータ   これまで多く研究されてきた抽象的な概念構造が現実的な有用性を生むには依然高いハードルがある具体物であるインスタンスの記述をしたRDF（Linked Open Data）のデータベースを公開・共有し合うべきという風潮が高まっている２００７年５月２０11年9月２００８年５月 RDFモデルによるLinked Open Data（LOD） • LOD規模：5億トリプル（2007） ⇒2011年9月時点で310億トリプルに増加メディア DBpedia Wikipediaから構造化されたデータを抽出、RDF形式で提供行政地理・データ自体がリンクしている・情報の公開、共有が容易になる出版生命科学・第三者によるサービス開発の促進に繋がる情報流通基盤として期待が集まる 38 39 Linked Open Data Initiative  2012年8月に発足   DBpedia DBpedia Japanese 日本語LOD Cloud   日本語WordNet 日本語Wikipediaオントロジー LODを普及促進する活動日本語LOD Cloudの作成 2008年の欧米と同程度の規模 DBpedia Japaneseと相互リンクとなっているのは以下の3つのみ  本家DBpedia  日本語WordNet  日本語Wikipediaオントロジー DBpedia Japaneseが持っていない概念階層関係の補完として，日本語LODハブの一つとして期待されているオントロジー歴史上の身分神建築物分け方 ①言葉（概念）分類階層木農民武士 ②言葉（＝固有表現、具体物）ネットワーク日本の城本蓮寺建立濃姫主君織田信長墓所生誕創建年宗派妻本能寺天文3年5月12日 2015/4/7 日本の寺院岐阜城豊臣秀吉人・もの・こと分析日本の神宗派創建年 1347年法華宗本門流 1415年 40 日本語Wikipediaオントロジー人間には，ウィキペディアの内容（意味）が判るけど人工物（コンピュータ，スマフォ，ロボット．．．）には判らない Wikipediaからオントロジー（言葉階層木，言葉のネットワーク）に自動変換して，人工物に言葉の意味(Sense)を理解させる →日本語Wikipediaオントロジー 2015/4/7 41 日本語Wikipediaオントロジー（文学） 2015/4/7 42 クラス－インスタンス関係さらにズームアップ（模式図）プロパティ定義域プロパティ値域トリプル日本の映画作品鼻 Is-a関係・プロパティ上位下位関係日本蜘蛛の糸小説家羅生門日本クラス国籍人物文化作家文学明治大学の人物配偶者日本史の人物日本出身の人物存命人物プロパティ著作文庫本子供インスタンス塚本文親族東京都出身の人物時代小説・歴史小説作家小説家職業家族死没俳人津田青楓芥川龍之介門下生文化活動夏目漱石最終学歴日本の小説家職業 2015/4/7 芥川貴之志こゝろ誕生短編小説小説坊っちゃん日本の小説ジャンル日本の大学作曲家芥川也寸志代表作明治の人物オペラ作曲家東京帝国大学英文科 43 日本のクラシック音楽の作曲家日本語Wikipediaオントロジー http://www.wikipediaontology.org/ (4) 統合型AI 探索・知識・計測（知覚）・言語・運動など、様々なインテリジェンスの統合 45 知能ロボットアシモ Bigdog -> Cheetah （移動型ロボット：運動能力）アイボパロ（ペット型ロボット：癒し） http://paro.jp/?page_id=247 http://www.youtube.com/watch?v=W1czBcnX1Ww パペロ石黒教授ジェミニ（アンドロイドロボット：見た目） ifbot ワカマル NAO コミュニケーションロボット http://www.youtube.com/watch?v=QMEXBWJDUMk 2013年3月 NHKスペシャル：ロボット革命最新アシモ 3分 46 オントロジーロボット日本語ウィキペディアオントロジーロボット動作オントロジーロボットキネマティクスオントロジー言葉と動作の連係マルチロボット連携 47 オントロジー人型ロボットNAO と子供達・シニア QA 体操教示動画１分 48 慶応ロボットカフェ（異機能ロボット連携）動画4分対話して（注文）、作って、運んで、また対話して、また運ぶ。（QA） 49 人と機械（AI）の協生 50 Race Against the Machine アンドリュー・マカフィー米国では，ここ数年， MITスローン・スクール、会計士，税理士の需要が8万人減少デジタル・ビジネス・センター主任リサーチサイエンティスト高度コンピュータによる大量失業時代？ 51 知能は形式知だけ？ガードナー：多重知能説に基づく知能モデル言語的知能対人的知能人格的（感情）知能数理的知能個人内知能空間的知能技術的（学校）知能音楽的知能 AI 人身体知能芸術的知能 52 Weak (Specific) AI (2015) vs. Strong (General) AI(2045) • Specific AI：特定問題解決のみ人に迫り超えるAI • AI to AGI(Artificial General Intelligence, 汎用人工知能) • 様々なAGIアプローチ：認知アーキテクチャ、Deep Learning，ニューロモーフィック・コンピューティング • Strong AI：意識が宿り、人類の全知全能を超えるAI シンギュラリティ（未来科学者レイ・カーツワイル氏は 2045年頃までに実現可能と予想）。GNR革命。 • この10年間は、多数のSpecific AIが開発され、人とAIの新しい協働関係が出現してくる 2015/4/7 文教大学情報学学術交流フォーラム 53