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*人工知能 Artificial Intelligence ~ 人工知能（Artificial Intelligence：A.I. ） という言葉は、... A.I. と呼べるか否か、1950年にアラン・チューリングが提唱し... 一方で、知能というものを広い意味での「情報処理能力」と考... いつの時代も、A.I. とは近未来にイメージされる存在で、明確... 私が考える A.I. とは 同時代の情報通信技術（ICT）x データサイエンスのその先に ぼんやりとした輪郭で見えている陽炎のようなもので、 そこに到達すれば日常化して見えなくなる一方で、 またその先の未来に浮かび上がってくる知的な情報体のイメー... ~ ***CONTENTS #contents2_1 ~ **はじめに 私たちの世界は、A.I. を含む ICTによって大きく変わろうとし... A.I. に仕事を奪われることを悲観するよりも、A.I.との協働を... ~ ~ **概要｜現代における A.I. の分類 現在（第三次AIブーム）話題になっている A.I. は、その大半... ~ ***汎用型AI と 特化型AI ''汎用型 AI''とは、人間と同様に様々な問題に対応できる能力... ~ ***強いAI と 弱いAI ''強いAI''と''弱いAI''という分け方もあります。''強いAI''... ~ ***記号処理的人工知能 と 非記号処理的人工知能 これは、AI テクノロジーを区分するのに重要な区分です。以下... -''記号処理的人工知能'' --記号処理用のプログラミング言語で構築 --トップダウン的な処理プロセスになる --記号を厳密に定義するため、フレーム（文脈）が限定される -''非記号処理的人工知能''（現在の主流） --[[ニューラルネットワーク>NeuralNetwork]]に代表される機... --ボトムアップ的な処理プロセスになる --記号は厳密に定義されないため、フレーム（文脈）に柔軟に... ~ //-統計・確率型のAI //多数のデータを統計的に処理し、もっとも確率の高いもの（... ~ ~ **人工知能の限界 シンギュラリティが到来して「人間を超える」というのは、あ... ~ ***フレーム問題 AIは、問題の枠組み（フレーム）が有限であれば、その範囲で... 例えば「机の上の書類を取って来い」という命令を例にとると... 問題解決のためには、直接的には関係のない事象であっても、... 人間の認知・想像力にも限界があって、物事の周辺にはその関... ~ ***記号接地問題 実世界にある事物と、コンピューター内部で扱われている記号... ~ ***デザインの上流（創発）には向かない？ A.I.は、基本的に既存のデータに基づく判定や予測を行ってい... ~ ~ **人工知能の歴史 人工知能は、コンピュータという機械の進化にともなって、過... ~ ***AI 黎明期　1940年代〜 ダートマス会議以前という意味でのこの黎明期、 AI のア... -チューリングマシン 計算機を数学的に実現するために、数学者 アラン・チューリン... -人工ニューロン 1943年、W.S. マカロックと W.J. ピッツは「形式 ニューロ... -電子計算機 ENIAC 1946年に開発された世界初の電子式コンピューター。計算手順... -チューリングテスト アラン・チューリングが1950年の論文で提案した「人と人工的... -ダートマス会議 1956年7月から8月にかけてダートマス大学で開催されたこの会... ~ ***第一次ブーム　1960年代〜 -LISP：LISt Processor (リスト処理言語) LISPは1958年にジョン・マッカーシーが考案したプログラミン... -Macsyma, REDUCE： 数式処理（多項式処理、不定積分など） -ELIZA：自然言語処理（パターンマッチと概念辞書による会話... J. ワイゼンバウムが 1964 から開発を 手がけた会話... -人工無脳（注：「無能」ではありません） chatterbot、chatbotと呼ばれる会話ボットに利用されるプログ... -エキスパートシステム 記号処理的な推論型の人工知能で、コンピュータが知的な判断... ~ ***第二次ブーム　1980年代〜 コンピュータの性能向上と低価格化が進み、AI ワークステ... -第5世代コンピュータ 1982 年、日本の国家プロジェクトとしてスター トした非... -バックプロパゲーション（誤差逆伝播法） D.E. ラメルハートらが1986年に発表した[[ニューラルネット>N... --ニューラルネットワークに学習サンプルを与える --ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める ＞その誤差を用いて、各出力ニューロンについての誤差を計算 --個々のニューロンに期待された出力と実際の出力の差を計算... --より大きな重みで接続された前段のニューロンに対して、局... -[[人工知能学会>https://www.ai-gakkai.or.jp/]] 1986年、日本にAIを専門とする学会が誕生しました。 ~ ***第三次ブーム　1990年代後半〜 パワーを要するアルゴリズムを実装できるだけの処理速度と記... //-エージェント指向 //自律分散協調的に動作する「知的エージェント」を想定する... -IBM DeepBlue 1997年、チェスのプログラム DeepBlue が人間の世界チャンピ... -IBM Watson 2011年、米国のクイズ番組 Jeopardy! で、IBMの Watson が人... -Boston Dynamics BigDOG Boston Dynamics は、1992年に MITのマーク・レイバートが、... --[[boston dynamics>YouTube: boston dynamics]] --[[DARPA military robots>Google: DARPA military robots]] -Bonanza / Ponanza いずれも、コンピュータ将棋ソフト。bonanzaは、保木邦仁が作... -AlphaGo 2015年、Google DeepMind によって開発された囲碁プログラム ... ~ ~ **KeyWords ***データサイエンス -ページを独立させました。＞ [[DataScience]]　/　[[Data]]... ~ ***機械学習 -ページを独立させました。＞ [[MachineLearning｜ML>Machine... ~ ***ニューラルネットワーク -ページを独立させました。＞ [[NeuralNetwork｜NN>NeuralNet... ~ //***データマイニング //-ページを独立させました。＞ [[DataMining｜DM>DataMining]] ~ **AI+ロボットが変える「仕事の現場」 ***人間の仕事が置き換わる順序((鈴木貴博 , 仕事消滅 , 講談... 足 ＞ 脳 ＞ 腕 ＞ 顔（表情）＞手の指 -一般にAIはソフトウエアであるため開発は早く、ロボットはハ... -車の運転はこの数年、知能レベルも10〜20年でかなり置き換わ... ~ ***チャットボット 人間の代わりにコミュニケーションを自動で行ってくれるプロ... -人工無脳型チャットボット（AIではありませんが・・） 設定されたキーワードに反応して人が組んだプログラムに沿っ... -人工知能型チャットボット 人間の言葉や文脈を学習し、キーワードを含む文章の「意図」... --[[Google:チャットボット 事例]] --[[SYNALIO チャットボット>https://synal.io/]] --[[りんな（日本語圏）>Google:りんな 女子高生AI]]　https:... 公式ツイッターアカウント　https://twitter.com/ms_rinna --[[小冰 Xiaoice（中国語圏）>Google:Xiaoice AI]]　http://... --[[Tay（英語圏）>Google:Xiaoice AI]]　https://www.tay.ai/ ~ #htmlinsert(Dialogflow.html) #spacer(32px,300px,right) ''参考：Dialogflow'' 音声およびテキストベースの自然言語での会話型インターフェ... #clear ~ ***自動運転 人間の運転操作を必要としない自動で走行できる車。直感的な... -先駆けは Google （現 [[Waymo>https://ja.wikipedia.org/wi... -[[主要メーカー別 自動運転車プロジェクト一覧>https://smar... -自動運転には、以下のようなレベル設定があります。 --レベル0 ドライバーが常にすべての制御（加速・操舵・制動）を行うも... 前方衝突警告など、制御系を操作しないシステムがこれにあた... --レベル1（運転支援） 加速・操舵・制動のいずれか単一をシステムが支援的に行うも... 自動ブレーキなどの安全運転支援システムがこれにあたります。 --レベル2（部分自動運転） 加速・操舵・制動のうち同時に複数の操作をシステムが行うも... アダプティブクルーズコントロール（ステアリングアシスト）... --レベル3（条件付自動運転） 限定的な交通環境でのみ、システムが加速・操舵・制動を行う... システムが要請したときはドライバーが対応しなければなりま... --''レベル4（高度自動運転）'' 特定の状況下、例えば高速道路、工事現場、またいつも同じル... 　なお、資源掘削等の現場で動くダンプカー、軍事用車両等、... --レベル5（完全自動運転） 無人運転。いかなる状況においても運転をシステムに任せられ... ドライバーの乗車も、オーバーライドも必要なく、安全に関わ... -問題・課題 --現状ではAIの役割はあくまでもアシストですが、その優秀さ... --特にレベル３で、自動運転が常態となると、システムからの... --法律の対応という課題 参考：2014年3月、ジュネーブ交通条約（日本もこれに加入して... --もともと軍事目的で開発がスタートした経緯があることから... ~ ***医療システム CT画像等を用いた診断において、人工知能は現状ではトップク... -事例：IBM ワトソン（医療診断は基本的にルールベースのAI） --[[Google: IBM watson 医療]] --https://www.ibm.com/watson/jp-ja/what-is-watson.html -問題・課題 --現状では車と同様、AIは医師のアシストを行う立場ですが、... --ルールベースのAIであれば、なぜそういう判断に至ったか、... --特殊な事例において、見当違いの診断を下す可能性が０では... ~ ***司法関係 AIは人間よりも膨大な量の条文や先例の知識を読み込んで記憶... すべてではないにせよ「経験に基づいてパターンにあてはめれ... 医療診断同様、これまで人によって差がつくと思われていた「... ~ ***研究 AI は、医療診断、判例収集など、知的なパターン認識作業を代... （目的）＞先行研究収集＞仮説＞データ収集＞統計処理＞結論... データがデジタル化されていれば（あるいはデジタル化可能で... では、人間にしかできない研究は・・ ＞ とりあえずは、一次資料が「生」のもの。体育学、生物学、... ~ ***クリエイティブ AI は見事に作曲する、絵も描ける、ペン画に彩色もできます。... ヒトは、バーチャルなアーティスト（キズナアイ、初音ミク）... ~ ***教育 AIはすでに上位20%の大学に合格できるだけの問題処理能力を持... TOEIC も800点以上。教師データが不足するケースではとんでも... マニュアルを覚えれば済むこと、すなわち大半の「職業教育」... 現行スタイルの教育は、もともとは国益のため、工業社会にお... しかし、だからといって、現行の受験・職業訓練に必要な能力... 教育は何を目的に行われるのか？ 教育の本質を問い直す必要が... //人間にいじめられるロボットの動画（Boston Dynamics）は、... ~ ***囲碁・将棋 囲碁・将棋など、ルールの決まったゲームに「強化学習」で対... ~ ***兵器 人間の介入なしに標的を選び攻撃することができる自律的((誰... 戦争のありかたを根本から変える事態が進行中で、AI技術者か... AI・ロボットの最大の特徴は「自分の身を守ることよりも攻撃... かつて技術開発というものには大きな予算が必要でした。した... //日本のAI研究にも、空軍の予算が流れていた。 //2017年、東大の対応、日本学術会議の対応・・考えさせられ... 一方で、近年その危機感が高まっているのが「社会を混乱させ... -[[Google: AI 兵器]] -[[Google: DARPA military robots]] -[[BostonDynamics>https://www.youtube.com/channel/UC7vVhk... ~ ~ **AI + ロボット が変える社会 ***ビジネスのあり方 AIの技術（ソフト）そのものはオープンソースが基調で、有料... しかし、AIがフィジカルな部分に出てくると（例えば自動運転... むしろ、大きな価値を持つのは「良質のデータ」です。現在大... ~ ***資本主義社会のありかた 資本主義に必要なのは、土地・資本（工場）・労働者 の３つ。... そこで、登場するのが、[[ベーシックインカム>Google:ベーシ... ただし、ベーシックインカムには大きな前提があります。それ... 現在の日本は、この分野では周回遅れの位置にあるともいわれ... ''近代資本主義から250年'' -第一次産業革命（1700年代後半から1800年代前半にかけてのイ... --蒸気機関が人の仕事を奪うが、工業が失業者を吸収。 -第二次産業革命（1800年代後半に起こった第二次産業革命の中... --石油　自動車産業が失業者を吸収。 -第三次産業革命（1900年代後半にコンピューターを用いて機械... --トランジスタ、コンピュータ　エレクトロニクスが失業者を... --しかし、インターネットの登場以降、賃金は伸びない。 -第四次産業革命（「インダストリー4.0」モノのインターネッ... --AI・ロボットの時代・・ 雇用は増えず、賃金も伸びない。 https://honcierge.jp/articles/shelf_story/5700 ~ ***AIがもたらす大量失業？ これは未来の話ではなく、すでにおこっている現実です。AI を... しかし、一方で新しい職業も生まれてきます。パターンに対応... ここで不安になるのは、それができる人がどれくらいいるのか... 産業革命以降、近・現代に求められたのは「組織において奴隷... ''MEMO''：プロイセン型教育 日本の義務教育制度は、19世紀ドイツの「プロイセン」教育の... 　現在この国では 40万人が不登校になっていると言われますが... ~ //個人の価値をいかに高めるか。「会社組織」中心の世界から... //~ ***AI との戦争？ 地球環境保護のための学習機能をプログラムされたロボットが... ~ ***AI は神になるのか？ 世界中の出来事を知り尽くし（全知全能）、それに基づいて「... 現行の AI はあくまで統計的な判断しかおこなっておらず、人... 米国の警察では、AI の指示に従って事件が起きそうな場所をパ... ~ ***「失業」か「解放」か 仕事を奪われるのが怖いというのは、収入が得られなくなるか... ほぼ無尽蔵にあるといっていい太陽光エネルギーで、食料や生... 生物としての人類が必要としているのは「金」ではありません... そもそも労働の対価として賃金を得て生活するというのは、こ... 古代ローマでは、奴隷が働いて、ローマ人は議論に明け暮れる... ただしもちろんそれは、AI+ロボット によって生産された富が... いずれにしても、この先 2〜30年で、AI+ロボットが 20世紀型... ~ ***「情報」の観点からみた世界史 情報にはインフォメーションとインテリジェンスの２つの側面... //教員は抜本から見直す必要がある。 情報からみた世界史は「平等化」への道のりでした。グーテン... しかし、AIの時代はどうでしょうか？　情報の平等性や公開性... 参考：[[AI 2045（日本経済新聞社）>https://www.amazon.co.j... ~ ~ **機械と人間に共通すること ***自己複製 自己複製は、生物一般のみならず、生物と無生物の中間にある... ~ ***代謝・生体維持 自身の体を守れ・・これは、生物に限らず機械にも可能です。... AI には「身体性」が無い・・と言われますが、「自身のハード... ~ ~ **機械 / 人間 ***他律系（Heteronomous System） / 自律系（Autonomous Sys... 機械は他律的で、生命は自律的です。AI に関して「自律システ... 　一方、生命は、自らその行動のルールを定めることもできる... ~ ***静的保存 / 動的状態（流れ） 機械の脳は電源を入れたり切ったりできます。ハードを静的な... ~ ***絶対情報の把握が・・ できる / できない AI は、GPSを利用した位置情報など、絶対的な情報を持ちます... ~ ***意識化された自己修復・・ できる / できない AI は、自身のハードの問題を検知し、自身で問題部分を破棄、... 　一方、生命は免疫システムによる無自覚な修復はできますが... ~ ***ハードとソフトの分離・・ できる / できない 機械の脳では、ハードとソフトの分離・再構成が可能。一方で... ~ ***学習に必要なデータ ・・大量 / 少量　？ 機械学習には大量のデータが必要だが人間は少ない情報で学習... 確かに幼児が「犬と猫」を見分けるのに、それほど情報を要し... 余談となりますが、その意味で「百聞は一見に如かず」という... ~ ***自然言語処理能力・・ 今のところない / ある 自然言語処理には「意味」の理解ができていることが必要です... ''付記：意味とは'' 「意味」とは何か。これは「[[言語>Language]]」にとっての最... -まず、意味とは、「はじめにその実体があって、それに呼び名... -機械が「教師なし学習」によって対象世界をクラスターに分け... -一旦「意味」が生成されると、脳は「それが無い状態」を想像... ~ ***文脈を読む能力・空気を読む能力・・ ない / ある AIには、人間の認知に特有の「文脈を読む（文脈効果）」、「... もちろんAIが多くのセンサー入力を統合するしくみを持てば、... ~ ***身体・身体感覚・・ 乖離 / 連動 機械のハードは死ぬことはありません。「死なない」というこ... 人間の知能は身体と直結しており、身体感覚と連合した感情が... ~ ***自我・・ ない / ある 身体を持たないAIは、自己意識（セルフイメージ）という幻想... ~ ***意識と無意識・・ ない / ある AI には意識と無意識のボーダーがありません（AIは24時間働く... ~ ***決断すること・・ ない / ある 計算結果・評価が拮抗した場合、極端な例でイコールになった... ~ ***「忘れる」という戦略・・ ない / ある 生物の脳は、その生体維持に不要な情報を忘却します。自我を... ~ ***アブダクション（仮説形成）の能力・・できそう / できる 19世紀の論理学者C.S.パースは、[[帰納法>Google:帰納法 推論... 1)「驚く」べき事実が観察される（リンゴが落下するのを見る） 2) ある仮説を構築すれば、その事実は説明可能になる（万有引... 3) 仮説が正しいことを検証する AI がこうした仮説形成（AH：Automated Hypothesis：自動仮説... ただ、最初の項目の「驚く」こととか「そもそも何で？」とい... ちなみに、驚くべき報道「AIが物理法則を発見」は以下です。 コンピュータが、揺れる振り子の動きから、運動の法則を導出 Michael Schmidt, Hod Lipson, Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data, 2009, Science Vol.324 https://www.wired.com/2009/04/newtonai/ ~ ***驚き・好奇心・問題意識・・ ない / ある 聞かれなければ答えません。与えられた条件を満たさない限り... 上でアブダクションについて触れましたが、「驚く」こと、「... ~ ***価値生成 ・・多分できない / できる 意味・価値、この人間特有の「幻想（[[Y.N.ハラリ流に言えば... ~ ~ **AIに関する覚書 ***AI の弱点 -膨大な計算力が必要（大半のサービスはクラウド上で計算） -膨大な電力消費量が課題 -当然ですが、電力供給が必要。電磁波による撹乱対策が必要 ~ ***デザイナーが気をつけるべきこと 例えば空間デザインの分野では、通信インフラへの配慮が重要... また例えばプロダクトデザインの分野では、IoT機器の開発にAI... ~ ***AIを学ぶ環境 AI 技術の多くはオープンソースです((その理由のひとつは、金... //　大学・大学院で体系的に学ぶべきは、AI 開発というより「... ~ ~ **APPENDIX ***参考文献 -日本経済新聞社編, AI 2045, 日経プレミア , 2018 -甘利俊一, 脳・心・人工知能, 講談社, 2016 -新井紀子, AI vs 教科書が読めない子どもたち , 東洋経... -井上智洋, 人工知能と経済の未来 , 文芸春秋 , 2016 -宇沢弘文, 人間の経済, 新潮新書, 2017 -太田満久他 , TensorFlow 開発入門 , 翔泳社 , 2018 -小林雅一, AIが人間を殺す日, 集英社, 2017 -掌田津耶乃 , データ分析ツール Jupyter 入門 , 秀和シス... -鈴木貴博 , 仕事消滅 , 講談社 , 2017, p.76 -田中潤 松本健太郎, 誤解だらけの人工知能 , 光文社 , 2018 -西垣通, AI原論 - 神の支配と人間の自由-, 講談社選書, 2018 -日経コンピュータ, AI開発最前線, 日経BP, 2018 -日経ビッグデータ編 , Google に学ぶディープラ... -マーティン・フォード（松本剛史訳）, ロボットの脅威, 日経... -松原 仁, AIに心は宿るのか, 集英社, 2018 -丸山俊一, AI以後, NHK出版新書, 2019 -矢野和男, データの見えざる手, 草思社, 2014 -吉川隼人 , 機械学習と深層学習 , リックテレコム , 2017 -[[デザイン関連学会シンポジウム2018の記録｜芸術工学会>htt... ~ ***関連ページ -[[BrainScience]] -[[DataScience]] -[[ArtificialIntelligence]] -[[ArtificialIntelligence/Links]] -[[Data]] -[[Statistics]] -[[DataVisualization]] -[[MachineLearning]] --[[DecisionTree]] --[[k-means]] --[[LinearRegression]] --[[LogisticRegression]] --[[NeuralNetwork]] --[[PrincipalComponentAnalysis]] --[[RandomForest]] --[[SupportVectorMachine]] -[[DataMining]] -[[Python]] --[[Pandas]] --[[scikit-learn]] -[[GoogleColaboratory]] -[[Orange]] -[[OpenData]] ~ ~ ~ ~

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*人工知能 Artificial Intelligence ~ 人工知能（Artificial Intelligence：A.I. ） という言葉は、... A.I. と呼べるか否か、1950年にアラン・チューリングが提唱し... 一方で、知能というものを広い意味での「情報処理能力」と考... いつの時代も、A.I. とは近未来にイメージされる存在で、明確... 私が考える A.I. とは 同時代の情報通信技術（ICT）x データサイエンスのその先に ぼんやりとした輪郭で見えている陽炎のようなもので、 そこに到達すれば日常化して見えなくなる一方で、 またその先の未来に浮かび上がってくる知的な情報体のイメー... ~ ***CONTENTS #contents2_1 ~ **はじめに 私たちの世界は、A.I. を含む ICTによって大きく変わろうとし... A.I. に仕事を奪われることを悲観するよりも、A.I.との協働を... ~ ~ **概要｜現代における A.I. の分類 現在（第三次AIブーム）話題になっている A.I. は、その大半... ~ ***汎用型AI と 特化型AI ''汎用型 AI''とは、人間と同様に様々な問題に対応できる能力... ~ ***強いAI と 弱いAI ''強いAI''と''弱いAI''という分け方もあります。''強いAI''... ~ ***記号処理的人工知能 と 非記号処理的人工知能 これは、AI テクノロジーを区分するのに重要な区分です。以下... -''記号処理的人工知能'' --記号処理用のプログラミング言語で構築 --トップダウン的な処理プロセスになる --記号を厳密に定義するため、フレーム（文脈）が限定される -''非記号処理的人工知能''（現在の主流） --[[ニューラルネットワーク>NeuralNetwork]]に代表される機... --ボトムアップ的な処理プロセスになる --記号は厳密に定義されないため、フレーム（文脈）に柔軟に... ~ //-統計・確率型のAI //多数のデータを統計的に処理し、もっとも確率の高いもの（... ~ ~ **人工知能の限界 シンギュラリティが到来して「人間を超える」というのは、あ... ~ ***フレーム問題 AIは、問題の枠組み（フレーム）が有限であれば、その範囲で... 例えば「机の上の書類を取って来い」という命令を例にとると... 問題解決のためには、直接的には関係のない事象であっても、... 人間の認知・想像力にも限界があって、物事の周辺にはその関... ~ ***記号接地問題 実世界にある事物と、コンピューター内部で扱われている記号... ~ ***デザインの上流（創発）には向かない？ A.I.は、基本的に既存のデータに基づく判定や予測を行ってい... ~ ~ **人工知能の歴史 人工知能は、コンピュータという機械の進化にともなって、過... ~ ***AI 黎明期　1940年代〜 ダートマス会議以前という意味でのこの黎明期、 AI のア... -チューリングマシン 計算機を数学的に実現するために、数学者 アラン・チューリン... -人工ニューロン 1943年、W.S. マカロックと W.J. ピッツは「形式 ニューロ... -電子計算機 ENIAC 1946年に開発された世界初の電子式コンピューター。計算手順... -チューリングテスト アラン・チューリングが1950年の論文で提案した「人と人工的... -ダートマス会議 1956年7月から8月にかけてダートマス大学で開催されたこの会... ~ ***第一次ブーム　1960年代〜 -LISP：LISt Processor (リスト処理言語) LISPは1958年にジョン・マッカーシーが考案したプログラミン... -Macsyma, REDUCE： 数式処理（多項式処理、不定積分など） -ELIZA：自然言語処理（パターンマッチと概念辞書による会話... J. ワイゼンバウムが 1964 から開発を 手がけた会話... -人工無脳（注：「無能」ではありません） chatterbot、chatbotと呼ばれる会話ボットに利用されるプログ... -エキスパートシステム 記号処理的な推論型の人工知能で、コンピュータが知的な判断... ~ ***第二次ブーム　1980年代〜 コンピュータの性能向上と低価格化が進み、AI ワークステ... -第5世代コンピュータ 1982 年、日本の国家プロジェクトとしてスター トした非... -バックプロパゲーション（誤差逆伝播法） D.E. ラメルハートらが1986年に発表した[[ニューラルネット>N... --ニューラルネットワークに学習サンプルを与える --ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める ＞その誤差を用いて、各出力ニューロンについての誤差を計算 --個々のニューロンに期待された出力と実際の出力の差を計算... --より大きな重みで接続された前段のニューロンに対して、局... -[[人工知能学会>https://www.ai-gakkai.or.jp/]] 1986年、日本にAIを専門とする学会が誕生しました。 ~ ***第三次ブーム　1990年代後半〜 パワーを要するアルゴリズムを実装できるだけの処理速度と記... //-エージェント指向 //自律分散協調的に動作する「知的エージェント」を想定する... -IBM DeepBlue 1997年、チェスのプログラム DeepBlue が人間の世界チャンピ... -IBM Watson 2011年、米国のクイズ番組 Jeopardy! で、IBMの Watson が人... -Boston Dynamics BigDOG Boston Dynamics は、1992年に MITのマーク・レイバートが、... --[[boston dynamics>YouTube: boston dynamics]] --[[DARPA military robots>Google: DARPA military robots]] -Bonanza / Ponanza いずれも、コンピュータ将棋ソフト。bonanzaは、保木邦仁が作... -AlphaGo 2015年、Google DeepMind によって開発された囲碁プログラム ... ~ ~ **KeyWords ***データサイエンス -ページを独立させました。＞ [[DataScience]]　/　[[Data]]... ~ ***機械学習 -ページを独立させました。＞ [[MachineLearning｜ML>Machine... ~ ***ニューラルネットワーク -ページを独立させました。＞ [[NeuralNetwork｜NN>NeuralNet... ~ //***データマイニング //-ページを独立させました。＞ [[DataMining｜DM>DataMining]] ~ **AI+ロボットが変える「仕事の現場」 ***人間の仕事が置き換わる順序((鈴木貴博 , 仕事消滅 , 講談... 足 ＞ 脳 ＞ 腕 ＞ 顔（表情）＞手の指 -一般にAIはソフトウエアであるため開発は早く、ロボットはハ... -車の運転はこの数年、知能レベルも10〜20年でかなり置き換わ... ~ ***チャットボット 人間の代わりにコミュニケーションを自動で行ってくれるプロ... -人工無脳型チャットボット（AIではありませんが・・） 設定されたキーワードに反応して人が組んだプログラムに沿っ... -人工知能型チャットボット 人間の言葉や文脈を学習し、キーワードを含む文章の「意図」... --[[Google:チャットボット 事例]] --[[SYNALIO チャットボット>https://synal.io/]] --[[りんな（日本語圏）>Google:りんな 女子高生AI]]　https:... 公式ツイッターアカウント　https://twitter.com/ms_rinna --[[小冰 Xiaoice（中国語圏）>Google:Xiaoice AI]]　http://... --[[Tay（英語圏）>Google:Xiaoice AI]]　https://www.tay.ai/ ~ #htmlinsert(Dialogflow.html) #spacer(32px,300px,right) ''参考：Dialogflow'' 音声およびテキストベースの自然言語での会話型インターフェ... #clear ~ ***自動運転 人間の運転操作を必要としない自動で走行できる車。直感的な... -先駆けは Google （現 [[Waymo>https://ja.wikipedia.org/wi... -[[主要メーカー別 自動運転車プロジェクト一覧>https://smar... -自動運転には、以下のようなレベル設定があります。 --レベル0 ドライバーが常にすべての制御（加速・操舵・制動）を行うも... 前方衝突警告など、制御系を操作しないシステムがこれにあた... --レベル1（運転支援） 加速・操舵・制動のいずれか単一をシステムが支援的に行うも... 自動ブレーキなどの安全運転支援システムがこれにあたります。 --レベル2（部分自動運転） 加速・操舵・制動のうち同時に複数の操作をシステムが行うも... アダプティブクルーズコントロール（ステアリングアシスト）... --レベル3（条件付自動運転） 限定的な交通環境でのみ、システムが加速・操舵・制動を行う... システムが要請したときはドライバーが対応しなければなりま... --''レベル4（高度自動運転）'' 特定の状況下、例えば高速道路、工事現場、またいつも同じル... 　なお、資源掘削等の現場で動くダンプカー、軍事用車両等、... --レベル5（完全自動運転） 無人運転。いかなる状況においても運転をシステムに任せられ... ドライバーの乗車も、オーバーライドも必要なく、安全に関わ... -問題・課題 --現状ではAIの役割はあくまでもアシストですが、その優秀さ... --特にレベル３で、自動運転が常態となると、システムからの... --法律の対応という課題 参考：2014年3月、ジュネーブ交通条約（日本もこれに加入して... --もともと軍事目的で開発がスタートした経緯があることから... ~ ***医療システム CT画像等を用いた診断において、人工知能は現状ではトップク... -事例：IBM ワトソン（医療診断は基本的にルールベースのAI） --[[Google: IBM watson 医療]] --https://www.ibm.com/watson/jp-ja/what-is-watson.html -問題・課題 --現状では車と同様、AIは医師のアシストを行う立場ですが、... --ルールベースのAIであれば、なぜそういう判断に至ったか、... --特殊な事例において、見当違いの診断を下す可能性が０では... ~ ***司法関係 AIは人間よりも膨大な量の条文や先例の知識を読み込んで記憶... すべてではないにせよ「経験に基づいてパターンにあてはめれ... 医療診断同様、これまで人によって差がつくと思われていた「... ~ ***研究 AI は、医療診断、判例収集など、知的なパターン認識作業を代... （目的）＞先行研究収集＞仮説＞データ収集＞統計処理＞結論... データがデジタル化されていれば（あるいはデジタル化可能で... では、人間にしかできない研究は・・ ＞ とりあえずは、一次資料が「生」のもの。体育学、生物学、... ~ ***クリエイティブ AI は見事に作曲する、絵も描ける、ペン画に彩色もできます。... ヒトは、バーチャルなアーティスト（キズナアイ、初音ミク）... ~ ***教育 AIはすでに上位20%の大学に合格できるだけの問題処理能力を持... TOEIC も800点以上。教師データが不足するケースではとんでも... マニュアルを覚えれば済むこと、すなわち大半の「職業教育」... 現行スタイルの教育は、もともとは国益のため、工業社会にお... しかし、だからといって、現行の受験・職業訓練に必要な能力... 教育は何を目的に行われるのか？ 教育の本質を問い直す必要が... //人間にいじめられるロボットの動画（Boston Dynamics）は、... ~ ***囲碁・将棋 囲碁・将棋など、ルールの決まったゲームに「強化学習」で対... ~ ***兵器 人間の介入なしに標的を選び攻撃することができる自律的((誰... 戦争のありかたを根本から変える事態が進行中で、AI技術者か... AI・ロボットの最大の特徴は「自分の身を守ることよりも攻撃... かつて技術開発というものには大きな予算が必要でした。した... //日本のAI研究にも、空軍の予算が流れていた。 //2017年、東大の対応、日本学術会議の対応・・考えさせられ... 一方で、近年その危機感が高まっているのが「社会を混乱させ... -[[Google: AI 兵器]] -[[Google: DARPA military robots]] -[[BostonDynamics>https://www.youtube.com/channel/UC7vVhk... ~ ~ **AI + ロボット が変える社会 ***ビジネスのあり方 AIの技術（ソフト）そのものはオープンソースが基調で、有料... しかし、AIがフィジカルな部分に出てくると（例えば自動運転... むしろ、大きな価値を持つのは「良質のデータ」です。現在大... ~ ***資本主義社会のありかた 資本主義に必要なのは、土地・資本（工場）・労働者 の３つ。... そこで、登場するのが、[[ベーシックインカム>Google:ベーシ... ただし、ベーシックインカムには大きな前提があります。それ... 現在の日本は、この分野では周回遅れの位置にあるともいわれ... ''近代資本主義から250年'' -第一次産業革命（1700年代後半から1800年代前半にかけてのイ... --蒸気機関が人の仕事を奪うが、工業が失業者を吸収。 -第二次産業革命（1800年代後半に起こった第二次産業革命の中... --石油　自動車産業が失業者を吸収。 -第三次産業革命（1900年代後半にコンピューターを用いて機械... --トランジスタ、コンピュータ　エレクトロニクスが失業者を... --しかし、インターネットの登場以降、賃金は伸びない。 -第四次産業革命（「インダストリー4.0」モノのインターネッ... --AI・ロボットの時代・・ 雇用は増えず、賃金も伸びない。 https://honcierge.jp/articles/shelf_story/5700 ~ ***AIがもたらす大量失業？ これは未来の話ではなく、すでにおこっている現実です。AI を... しかし、一方で新しい職業も生まれてきます。パターンに対応... ここで不安になるのは、それができる人がどれくらいいるのか... 産業革命以降、近・現代に求められたのは「組織において奴隷... ''MEMO''：プロイセン型教育 日本の義務教育制度は、19世紀ドイツの「プロイセン」教育の... 　現在この国では 40万人が不登校になっていると言われますが... ~ //個人の価値をいかに高めるか。「会社組織」中心の世界から... //~ ***AI との戦争？ 地球環境保護のための学習機能をプログラムされたロボットが... ~ ***AI は神になるのか？ 世界中の出来事を知り尽くし（全知全能）、それに基づいて「... 現行の AI はあくまで統計的な判断しかおこなっておらず、人... 米国の警察では、AI の指示に従って事件が起きそうな場所をパ... ~ ***「失業」か「解放」か 仕事を奪われるのが怖いというのは、収入が得られなくなるか... ほぼ無尽蔵にあるといっていい太陽光エネルギーで、食料や生... 生物としての人類が必要としているのは「金」ではありません... そもそも労働の対価として賃金を得て生活するというのは、こ... 古代ローマでは、奴隷が働いて、ローマ人は議論に明け暮れる... ただしもちろんそれは、AI+ロボット によって生産された富が... いずれにしても、この先 2〜30年で、AI+ロボットが 20世紀型... ~ ***「情報」の観点からみた世界史 情報にはインフォメーションとインテリジェンスの２つの側面... //教員は抜本から見直す必要がある。 情報からみた世界史は「平等化」への道のりでした。グーテン... しかし、AIの時代はどうでしょうか？　情報の平等性や公開性... 参考：[[AI 2045（日本経済新聞社）>https://www.amazon.co.j... ~ ~ **機械と人間に共通すること ***自己複製 自己複製は、生物一般のみならず、生物と無生物の中間にある... ~ ***代謝・生体維持 自身の体を守れ・・これは、生物に限らず機械にも可能です。... AI には「身体性」が無い・・と言われますが、「自身のハード... ~ ~ **機械 / 人間 ***他律系（Heteronomous System） / 自律系（Autonomous Sys... 機械は他律的で、生命は自律的です。AI に関して「自律システ... 　一方、生命は、自らその行動のルールを定めることもできる... ~ ***静的保存 / 動的状態（流れ） 機械の脳は電源を入れたり切ったりできます。ハードを静的な... ~ ***絶対情報の把握が・・ できる / できない AI は、GPSを利用した位置情報など、絶対的な情報を持ちます... ~ ***意識化された自己修復・・ できる / できない AI は、自身のハードの問題を検知し、自身で問題部分を破棄、... 　一方、生命は免疫システムによる無自覚な修復はできますが... ~ ***ハードとソフトの分離・・ できる / できない 機械の脳では、ハードとソフトの分離・再構成が可能。一方で... ~ ***学習に必要なデータ ・・大量 / 少量　？ 機械学習には大量のデータが必要だが人間は少ない情報で学習... 確かに幼児が「犬と猫」を見分けるのに、それほど情報を要し... 余談となりますが、その意味で「百聞は一見に如かず」という... ~ ***自然言語処理能力・・ 今のところない / ある 自然言語処理には「意味」の理解ができていることが必要です... ''付記：意味とは'' 「意味」とは何か。これは「[[言語>Language]]」にとっての最... -まず、意味とは、「はじめにその実体があって、それに呼び名... -機械が「教師なし学習」によって対象世界をクラスターに分け... -一旦「意味」が生成されると、脳は「それが無い状態」を想像... ~ ***文脈を読む能力・空気を読む能力・・ ない / ある AIには、人間の認知に特有の「文脈を読む（文脈効果）」、「... もちろんAIが多くのセンサー入力を統合するしくみを持てば、... ~ ***身体・身体感覚・・ 乖離 / 連動 機械のハードは死ぬことはありません。「死なない」というこ... 人間の知能は身体と直結しており、身体感覚と連合した感情が... ~ ***自我・・ ない / ある 身体を持たないAIは、自己意識（セルフイメージ）という幻想... ~ ***意識と無意識・・ ない / ある AI には意識と無意識のボーダーがありません（AIは24時間働く... ~ ***決断すること・・ ない / ある 計算結果・評価が拮抗した場合、極端な例でイコールになった... ~ ***「忘れる」という戦略・・ ない / ある 生物の脳は、その生体維持に不要な情報を忘却します。自我を... ~ ***アブダクション（仮説形成）の能力・・できそう / できる 19世紀の論理学者C.S.パースは、[[帰納法>Google:帰納法 推論... 1)「驚く」べき事実が観察される（リンゴが落下するのを見る） 2) ある仮説を構築すれば、その事実は説明可能になる（万有引... 3) 仮説が正しいことを検証する AI がこうした仮説形成（AH：Automated Hypothesis：自動仮説... ただ、最初の項目の「驚く」こととか「そもそも何で？」とい... ちなみに、驚くべき報道「AIが物理法則を発見」は以下です。 コンピュータが、揺れる振り子の動きから、運動の法則を導出 Michael Schmidt, Hod Lipson, Distilling Free-Form Natural Laws from Experimental Data, 2009, Science Vol.324 https://www.wired.com/2009/04/newtonai/ ~ ***驚き・好奇心・問題意識・・ ない / ある 聞かれなければ答えません。与えられた条件を満たさない限り... 上でアブダクションについて触れましたが、「驚く」こと、「... ~ ***価値生成 ・・多分できない / できる 意味・価値、この人間特有の「幻想（[[Y.N.ハラリ流に言えば... ~ ~ **AIに関する覚書 ***AI の弱点 -膨大な計算力が必要（大半のサービスはクラウド上で計算） -膨大な電力消費量が課題 -当然ですが、電力供給が必要。電磁波による撹乱対策が必要 ~ ***デザイナーが気をつけるべきこと 例えば空間デザインの分野では、通信インフラへの配慮が重要... また例えばプロダクトデザインの分野では、IoT機器の開発にAI... ~ ***AIを学ぶ環境 AI 技術の多くはオープンソースです((その理由のひとつは、金... //　大学・大学院で体系的に学ぶべきは、AI 開発というより「... ~ ~ **APPENDIX ***参考文献 -日本経済新聞社編, AI 2045, 日経プレミア , 2018 -甘利俊一, 脳・心・人工知能, 講談社, 2016 -新井紀子, AI vs 教科書が読めない子どもたち , 東洋経... -井上智洋, 人工知能と経済の未来 , 文芸春秋 , 2016 -宇沢弘文, 人間の経済, 新潮新書, 2017 -太田満久他 , TensorFlow 開発入門 , 翔泳社 , 2018 -小林雅一, AIが人間を殺す日, 集英社, 2017 -掌田津耶乃 , データ分析ツール Jupyter 入門 , 秀和シス... -鈴木貴博 , 仕事消滅 , 講談社 , 2017, p.76 -田中潤 松本健太郎, 誤解だらけの人工知能 , 光文社 , 2018 -西垣通, AI原論 - 神の支配と人間の自由-, 講談社選書, 2018 -日経コンピュータ, AI開発最前線, 日経BP, 2018 -日経ビッグデータ編 , Google に学ぶディープラ... -マーティン・フォード（松本剛史訳）, ロボットの脅威, 日経... -松原 仁, AIに心は宿るのか, 集英社, 2018 -丸山俊一, AI以後, NHK出版新書, 2019 -矢野和男, データの見えざる手, 草思社, 2014 -吉川隼人 , 機械学習と深層学習 , リックテレコム , 2017 -[[デザイン関連学会シンポジウム2018の記録｜芸術工学会>htt... ~ ***関連ページ -[[BrainScience]] -[[DataScience]] -[[ArtificialIntelligence]] -[[ArtificialIntelligence/Links]] -[[Data]] -[[Statistics]] -[[DataVisualization]] -[[MachineLearning]] --[[DecisionTree]] --[[k-means]] --[[LinearRegression]] --[[LogisticRegression]] --[[NeuralNetwork]] --[[PrincipalComponentAnalysis]] --[[RandomForest]] --[[SupportVectorMachine]] -[[DataMining]] -[[Python]] --[[Pandas]] --[[scikit-learn]] -[[GoogleColaboratory]] -[[Orange]] -[[OpenData]] ~ ~ ~ ~

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