人の仕事・暮らしを変える AI（人工知能）

～人と機械の新しい関係～

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AIの歴史

1956年 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）：

インターネットの時代へ

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AIの現在 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

探索型AI・知識型AI・計測型AI 3

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人工知能、東大合格に挑戦 小説執筆 感性も磨く（日経新聞2012/11/11）

① 探索型AI

ＡＩがゲーム・エンターテイメント を変える？

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1967年 Mac Hack VI

• 人間のチェスの選手権に初参加

• 1967年のボストンの競技会

• コンピュータのレーティングは1670

• やや強いアマチュア（クラブ・プレーヤー） のレベル

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2012.2 AI囲碁 Zen

囲碁はまだまだ！

2012.1 第1回電王戦 故米長元名人vs. ボンクラーズ

1997 AIチェス Deep Blue

AIがプロに迫る&超える

10 120 10 220 10 360

※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

2010年10月 清水女流王将v.s. AI将棋

人と機械：お互いに協力して棋譜を作る感覚！？

2013年5月 新潮社 発刊

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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

2012年1月 第1回電王戦 一手目

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故米長元名人 vs.

ボンクラーズ

午前：ボンクラーズは困惑 ?

午後：故米長元名人が 一つのミス

ボンクラーズ 攻撃開始！

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第1回電王戦 中盤

勝者

敗者

記者会見

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。

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第1回電王戦 終局

2013年3～4月 第2回電王戦 チーム戦（プロ １勝３敗１分 コンピュータ）

http://ex.nicovideo.jp/denousen2013/ 12

(2) 知識型AI

ＡＩが情報サービスを変える？

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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

Yuka: 人工無能デモ http://www.simsimi.com/talk.htm

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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

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エキスパートシステム

ユーザ

知識

ベース

知識

獲得

推論

エンジン

作業

領域

対話

I/F

説明

機能

(専門家)

献立支援エキスパートシステム

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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

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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

2003年 QA Challenge !(1) IBM PIQUANT

• 2003～ IBM，PIQUANT(Practical Intelligent Question Answering Technology) プロジェクト

★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。

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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

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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

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NHKサイエンスZERO ①3.5分 ７：４０～１１：１５ ②3分 １１：１５～１４：１５

2011 東大入試AI by 情報学研究所

音声アシスタント

意味検索 知識グラフ

2011 クイズAI ワトソン by IBM →最新手術QA

★ 知識型AIからAIサービスへ

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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/

22 2013/12/25

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東ロボくん 全国センター模試成績表（抜粋）

受験番号 126-5001D 氏名 東ロボくん

科目 満点 全国 平均点 本人得点 本人 偏差値

英語 200 88.3 52 41

国語（現文＋古文） 150 72.2 62 45.9

国語（現代文） 100 51.5 42 44.7

数学Ⅰ・数学A 100 52 57 51.9

数学Ⅱ・数学B 100 47.6 41 47.2

世界史B 100 46.6 58 55.2

日本史B 100 45.6 56 56.1

物理Ⅰ 100 42 39 48.3

総合7科目コース 900 459.5 387 45

文系３教科偏差値 47.7

理系3教科偏差値 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。

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

大学数 全大学・学部数 合格可能性 ８０％以上の大学

国立大学 165大学 566学部 1大学 2学部

私立大学 579大学 1670学部 403大学 814学部

合計 744大学 2236学部 404大学 816学部

合格可能性80％以上の私立大学の内訳

センター利用入試 353大学 715学部

一般入試 324大学 602学部

合計 403大学 814学部

5年後のAI？ 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.cocolog-nifty.com/wannabe/2008/08/iphone_6_knowle_9799.html

日本語吹替http://www.youtube.com/watch?v=yc8omdv-tBU

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(3) 計測型AI

ＡＩが産業構造を変える？

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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

掃除（計画）

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(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

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例：知能ロボット

アシモ Bigdog -> Cheetah （移動型ロボット：運動能力） http://www.youtube.com/watch?v=W1czBcnX1Ww

アイボ パロ （ペット型ロボット：癒し） http://paro.jp/?page_id=247

コミュニケーションロボット 石黒教授 ジェミニ （アンドロイドロボット：見た目）

http://www.youtube.com/watch?v=QMEXBWJDUMk

パペロ ifbot ワカマル NAO

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2013年3月 NHKスペシャル：ロボット革命 5分（6-11）アシモ 3分（39-42） NEXTAGE

オントロジーロボット

Japanese

Wikipedia

Ontology

Robot

Kinematics

Ontology

(Human &

Robot)

Behavior

Ontology

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①HRI

(From Dialogue

to Behavior)

②Multi-Robot

Coordination

オントロジーロボット と子供達・シニア

QA 体操教示 ロボット連携

動画１分 時間があれば 動画３分

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人と機械（AI）の協生

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Race Against the Machine

米国では，ここ数年， 会計士，税理士の需要が8万人減少 高度コンピュータ による大量失業時代？

アンドリュー・マカフィー MITスローン・スクール、 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

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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

数理的 知能

対人的 知能

個人内 知能

音楽的 知能

空間的 知能

身体 知能

技術的 （学校） 知能

芸術的 知能

人格的 （感情） 知能

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AI

人

人と機械の協生の一つの姿 →AIの最初のテーマ（チェス）にあり！？ 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

混成チームⅠ プロ＋AI

AI プロ

どっちが偉い？

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