デジタルテクノロジーの進化がもたらす クルマの付加価値向上 加藤 整 2015年12月18日 @ISIT第17回カーエレクトロニクス研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. はじめに 知能 と モノ という視座で眺める 2 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 知能側がモノ側を欲ス (身体性) 知能から モノへ Google社 https://www.google.com/selfdrivingcar/ UC Berkeley, Dpt. EE & CS http://rll.berkeley.edu/deeplearningrobotics/ Preferred Networks社 https://research.preferred.jp/2015/06/distributed-deep-reinforcement-learning/ 3 Google self driving car by Michael Shick [CC BY-SA 4.0] https://youtu.be/JeVppkoloXs https://youtu.be/a3AWpeOjkzw 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 本日のおはなし 知能 モノ AI x IoT = Auto 2020 4 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 本日のおはなし1: 人工知能研究の最前線で起きてること AI x IoT = Auto 2020 5 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 深層学習によりニューラル再び 50% コネクショニズムな時代 Neural SVM, kernel Deep 40% Convex Submod 30% 20% 機械学習興隆 深層学習でニューラル再び 10% 0% 1987 6 1995 2000 各年のNIPS採択論文タイトルより用語を含む件数を数え上げ、その年の採択論文数で除算して比率をITC算出, https://papers.nips.cc/ 2005 2010 第17回カーエレ研究会 2015 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 機械学習系人材獲得が熾烈 7 NIPS2015にてITC撮影、解像度を下げて掲載 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 深層学習の更にその先には? ルールベースでの 知識表現 エキスパート システム 推論エンジン 畳み込み ニューラルネット バック プロパゲーション パーセプトロン 深層学習+ 逆強化学習 DBM, RBM ボルツマンマシン ネオコグニトロン 深層学習 Google Google UCB TDギャモン Google 強化学習 統計 確率モデル 最適化 機械学習 データ マイニング 半教師あり学習 質問応答 システム SHRDLU Deep QNetwork Facebook IBM BRETT Neural Turing Machine ? Memory Netowrks IBM Watson QUALM IBM 8 第17回カーエレ研究会 IBM TrueNorth ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 物体検出から、画像キャプション生成/QA、画像概念へ 画像キャプション生成 9 画像概念へ 画像QA O. Vinyals et al., Show and Tell: A Neural Image Caption Generator, arXiv:1411.4555 K. Xu et al., Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention, arXiv:1502.03044 J. Andreas et al., Deep Compositional Question Answering with Neural Module Networks, arXiv:1511.02799 S. Antol et al., VQA: Visual Question Answering, arXiv:1505.00468 https://github.com/Newmu/dcgan_code F. Sadeghi et al., VISALOGY: Answering Visual Analogy Questions, arXiv:1509.08075 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 知識記憶機構の構築 Memory Networks (MemNN/MemN2N) 文章を記憶、質問に回答 10 S. Sukhbaatar et al., End-To-End Memory Networks, arXiv:1503.08895 A. Graves et al., Neural Turing Machines, arXiv:1410.5401 Łukasz Kaiser and Ilya Sutskever, Neural GPUs Learn Algorithms, arXiv:1511.08228 Neural Turing Machine (NTM) 学習によりアルゴリズムを獲得 第17回カーエレ研究会 Neural GPU へ 加算 1010+0111 乗算 0110*0101 並列化 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 特徴的なタスクへの適用 11 L.A. Gatys et al., A Neural Algorithm of Artistic Style, A Neural Algorithm of Artistic Style, arXiv:1508.06576 http://googleresearch.blogspot.jp/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html J. Wu et al., Galileo: Perceiving Physical Object Properties by Integrating a Physics Engine with Deep Learning, NIPS2015 C. Vondrick et al., Learning visual biases from human imagination, NIPS2015 第17回カーエレ研究会 A. Recasens et al., Where are they looking?, NIPS2015 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 本日のおはなし2: 知能化したモノとの狭間で AI x IoT = Auto 2020 12 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 知能化したモノと共生するには、HMI/機能配分/権限移譲が重要に HMI ドライバー Level 0 外界 感覚 機能 機械 認知 判断 HMI ドライバー 感覚 機能 Level 1-3 13 外界 機械 認知 判断 機能配分 権限移譲 自動運転モジュール センサー モジュール 第17回カーエレ研究会 人工知能 モジュール ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 能力に限りがある人と能力に限りがある機械の共生 機械が 見える 見えない 見 え る 見ているものが異なる、同じで も対応策が異なると オートメーションサプライズ 機械に対する 過信、不信 見 え な い 機械に対する 不安、不信 人 が お互いの情報、意図を共有できるようにすることが重要 14 稲垣, 人と機械の共生のデザイン, 2012 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 知能化したモノとのHMI B787 A380 B-2 • 飛行経路，高度などの入力はキーボードの方が容易 • パイロットには自然なので操縦桿は残してある • 操縦桿はあくまで機体に動機づけを与えるための道具なの で、ジョイスティックで十分 • 操作モードを切り替えることにより、機械を外せる • ステルス爆撃機 B-2(コクピットはボーイング製)は普通の操 縦法で飛ばせる。超複雑な操縦システムを、飛行機の基 本的な操作系に縮約して入出力（仮想エルロン・ラダー・ エレベーター • 人間のほうが機械よりうまいと思っている • 限界点では機械が人間を補ったほうがいい 利用者に理解させやすい設計思想 15 A380 by Naddsy [CC BY 2.0] B787 by Brandrodungswanderfeldhackbau B-2 by by David Bohrer [Public domain] 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. オートメーションサプライズの防止 B787 A380 • 自動操縦のとき、サイドスティックとスラストレバーは定位置に 固定され動かいない • B-2 自動操縦の際に、コンピュータの制御に応じて、操縦輪とス ラストレバーが動く コンピュータが何をしようとしているのかを情報提示 (ディスプレイでの表示に限らない) 16 稲垣, 人と機械の共生のデザイン, 2012 A380 by Naddsy [CC BY 2.0] B787 by Brandrodungswanderfeldhackbau B-2 by by David Bohrer [Public domain] 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 本日のおはなし3: トヨタIT開発センターのとりくみ AI x IoT = Auto 2020 17 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. トヨタIT開発センターのとりくみ 所有価値から利用価値へ クルマは社会システムのエレメントに 18 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 所有価値から利用価値へ APIエコノミーにおけるクルマ Mobility Service Providers Retail Sales API API Contents Providers API API Mobility Open Platform Ad. Providers API healthcare API API Insurance data, money value in use 19 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. クルマは社会システムのエレメントに 社会システムを包摂したシステム(SoS)のモデル駆動開発手法 Traditional AUTO IND. OEM A OEM B OEM C Body Body Body Engine Engine Engine Interior Interior Interior Vertical Integration lapping OEM A OEM B SURIAWASE OEM C Powertrain SW for ECUs Social System SW for ECUs Center System Interior Interior Vehicle Horizontal Collaboration OEM A OEM B OEM C System Design Ability MBSE PRODUCT DEV. Methodology Integration with Society (Energy, HOME) Electronization MBSE for SOS System of Systems SYSTEM PRODUCT CMPNT SYSTEM CMPNT 20 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. まとめ 機械が概念を理解できるようになりつつある 知能化された機械と人間双方の意図を共有 できるようにすることがより重要になりつつある トヨタIT開発センターではこれらAIｘIoTの 新たな世界に向けた取組を開始しています 21 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd. 加藤 整 トヨタIT開発センター 調査企画グループ グループリーダー <[email protected]> http://seikato.weebly.com/ 22 第17回カーエレ研究会 ©2015 Toyota InfoTechnology Center Co., Ltd.
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