人工知能と人間が共創する 未来の建築
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「人工知能と人間が共創する 未来の建築 Archi Future 2016 で、特別講演と対談をさせていただきました。 http://www.archifuture.jp/2016/lecture.html ２０１６年１０月２７日（木）
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- 1. 「人工知能と人間が共創する 未来の建築」 三宅 陽一郎 https://www.facebook.com/youichiro.miyake http://www.slideshare.net/youichiromiyake y.m.4160@gmail.com Archi Future 2016 http://www.archifuture.jp/2016/
- 4. Works (2006-2016) AI for Game Titles Books
- 5. WIRED A.I. • WIRED A.I.+ Wired City • １２月１日発売 • 「人工知能＋街 特集」
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- 7. FFXIV: A Realm Reborn の事例 ［SQEXOC 2012］ FFXIVで使われているAI技術～敵NPCはどうやって経路を探索しているのか？ http://www.4gamer.net/games/032/G003263/20121205079/
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- 9. コンテンツ 第一章 知能の起源 第二章 人工知能とは 第三章 ゲームと人工知能 第四章 社会と人工知能 第五章 スマート・リアリティ 第六章 サービスと人工知能 第七章 人工知能と倫理 第八章 まとめ
- 10. コンテンツ 第一章 知能の起源 第二章 人工知能とは 第三章 ゲームと人工知能 第四章 社会と人工知能 第五章 スマート・リアリティ 第六章 サービスと人工知能 第七章 人工知能と倫理 第八章 まとめ
- 11. 第一章 知能の起源
- 22. 環境 キャラクター の知能 環境とキャラクター キャラクター の知能入力 出力 http://www.kaiyodo.co.jp/revoltech/yamaguchi_2012.html 入力を見つける 出力を決める キツツキの環世界 Ｐｈｏｔｏｍｍｏ http://free-photos.gatag.net/2015/03/20/140000.html
- 29. コンテンツ 第一章 知能の起源 第二章 人工知能とは 第三章 ゲームと人工知能 第四章 社会と人工知能 第五章 スマート・リアリティ 第六章 サービスと人工知能 第七章 人工知能と倫理 第八章 まとめ
- 30. 第二章 人工知能とは
- 32. ダートマス会議（1956年） • ジョン・マッカーシーのいたダートマス大学で、人工知能を テーマとして初めて開催された会議。 • Artificial Intelligence という名称もはじめてここで用いられた。 http://www-formal.stanford.edu/jmc/history/dartmouth/dartmouth.html
- 35. 機械（マシン）
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- 49. コンテンツ 第一章 知能の起源 第二章 人工知能とは 第三章 ゲームと人工知能 第四章 社会と人工知能 第五章 スマート・リアリティ 第六章 サービスと人工知能 第七章 人工知能と倫理 第八章 まとめ
- 50. 第三章 ゲームと人工知能
- 51. FC SFC SS, PS PS2,GC,Xbox Xbox360, PS3, Wii DC （次世代）Hardware 時間軸20051999 ゲームの進化と人工知能 複雑な世界の 複雑なＡＩ ゲームも世界も、ＡＩの身体と内面もますます複雑になる。 単純な世界の シンプルなＡＩ （スペースインベーダー、タイトー、1978年） （アサシンクリード、ゲームロフト、2007年）
- 54. レベル ナビゲーション AI メタAI キャラクター AI エージェントを動的に配置 レベル状況を監視 キャラクターに指示 ゲームの流れを作る 自律的な判断 仲間同士の協調 時にチームＡＩとなる メタAI, キャラクターAIの為に レベルの認識のためのデータを準備 オブジェクト表現を管理 ナビゲーション・データの管理 パス検索 / 位置解析 Support 敵キャラクタ－ プレイヤー 頭脳として機能 情報獲得 コントロール http://dear-croa.d.dooo.jp/download/illust.html http://piposozai.blog76.fc2.com/
- 56. 知能とは？ 環境
- 71. 強化学習 （例）格闘ゲームTaoFeng におけるキャラクター学習 Ralf Herbrich, Thore Graepel, Joaquin Quiñonero Candela Applied Games Group,Microsoft Research Cambridge "Forza, Halo, Xbox Live The Magic of Research in Microsoft Products" http://research.microsoft.com/en-us/projects/drivatar/ukstudentday.pptx Microsoft Research Playing Machines: Machine Learning Applications in Computer Games http://research.microsoft.com/en-us/projects/mlgames2008/ Video Games and Artificial Intelligence http://research.microsoft.com/en-us/projects/ijcaiigames/
- 72. プロシージャルとは？
- 78. NO MAN’S SKY (Hello Games, 2016) http://www.no-mans-sky.com/ 宇宙、星系、太陽系、惑星を自動生成する。
- 80. FarCry2 (Dunia Engine ) デモ 草原自動生成 時間システム 樹木自動生成 動的天候システム 動的天候システム http://www.farcry2-hq.com/downloads,18,dunia-engine-nr1.htm
- 82. コンテンツ 第一章 知能の起源 第二章 人工知能とは 第三章 ゲームと人工知能 第四章 社会と人工知能 第五章 スマート・リアリティ 第六章 サービスと人工知能 第七章 人工知能と倫理 第八章 まとめ
- 83. 第四章 社会と人工知能
- 85. この３００年の技術の動向 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化（オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に 入りつつある。
- 86. この３００年の技術の動向 時間 規模 産業革命 情報革命 ネット革命 知能革命 機械化・自動化（オートメーション化） 電子情報化 オンライン化 知能化 第二次産業革命 電動化 1750 1860 1960 1990 Now… 現代は「知能化」の時代に 入りつつある。 第一次AIブーム 第二次AIブーム 第三次AIブーム
- 89. 知能化 • 工場 → （知能化） → オートスケジューリング • 配送 → （知能化） → 自動分配・自動配送 • 車 → （知能化） → 自動走行・ＩＴＳ • 家電 → （知能化） → コミュニケーション家電（ルンバなど） • インターネット → （知能化） → Web.4.0 (GoogleのDeep Learning など) • TV → （知能化） → キーワード・趣向による自動録画 • 注文サービス → （知能化） → 自動受付・自動サービス 社会の隅々にまで、知的機能がインプリメント（実装）される。
- 90. 知能化 • 工場 → （知能化） → オートスケジューリング • 配送 → （知能化） → 自動分配・自動配送 • 車 → （知能化） → 自動走行・ＩＴＳ • 家電 → （知能化） → コミュニケーション家電（ルンバなど） • インターネット → （知能化） → Web.4.0 (GoogleのDeep Learning など) • TV → （知能化） → キーワード・趣向による自動録画 • 注文サービス → （知能化） → 自動受付・自動サービス 社会の隅々にまで、知的機能がインプリメント（実装）される。 知能化
- 96. データの海が人工知能を育てる
- 102. 情報の海 （ネットワーク） 現実世界 人工 知能 人工 知能 人工 知能 解析・抽出 提出・提案命令・指示 センシング ネット空間の人工知能 人間 センシング技術やロボットの徘徊、カメラなどによって
- 103. ） 人工 知能 人はどのように人工知能を使っているか？ 情報の海を母体として、人工知能が育っている。 ＝ 情報の海を母体として人工知能が生まれる 人間 記号の海 言葉の海 意味の海 概念の海 情報の海
- 104. データの海が人工知能を育てる • Amazon（協調フィルタリング） • IBMワトソン • IBM Watson in みずほ銀行 • AlphaGO • ソニー「デジタルアナウンサー」 • Nvidia「自動運転」 • 医療用診断データベース
- 105. 人 人工 知能 「人」の代わりに人工知能
- 106. 人 人工 知能 「人」の間に人工知能 人
- 109. Ａｍａｚｏｎ「協調フィルタリング」 ユーザデータ群 （たとえば販売サイト） A B C ? 評価 5 1 4 A,B,C という映画を購入した人に、 次にどの映画を推薦するべきか？ A B C M 評価 4 2 5 5 同じ購入履歴で、同じような評価をしている 人が高く評価している映画を探して来る。 推薦
- 111. IBM ワトソン ネット上のあらゆるWiki 百科事典データベース など りんご 赤い 90% 甘い 70% 青森 55% フランス 40% 果物 32% … しぶい 7% IBMワトソンは、文章の中の語の相関を学習する。 その学習データを用いて、インプットされた語と、 相関の強い言葉をリストアップする。
- 112. IBM Watson in みずほ銀行 • オペレーターが顧客の要望を復唱する。 • 言葉に変換 • 自動的に関連するマニュアルを表示する https://www.change-makers.jp/business/10573
- 114. AlphaGO 膨大な棋譜のデータ （人間では多過ぎて 読めない） この棋譜を そっくり打てる ように学習する 自己対戦して 棋譜を貯める この棋譜を そっくり打てる ように学習する AlphaGO
- 115. Deep Q-Learning Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller (DeepMind Technologies) Playing Atari with Deep Reinforcement Learning http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf 画面を入力 操作はあらかじめ教える スコアによる強化学習
- 117. 岡野原大輔「一般向けのDeep Learning」 http://www.slideshare.net/pfi/deep-learning-22350063 Deep Learning = 多層型ニューラルネットワーク
- 119. 学習過程解析 Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver, Alex Graves, Ioannis Antonoglou, Daan Wierstra, Martin Riedmiller (DeepMind Technologies) Playing Atari with Deep Reinforcement Learning http://www.cs.toronto.edu/~vmnih/docs/dqn.pdf
- 120. • Pπ ロールアウトポリシー（ロールアウトで討つ手を決める。Pπ （a|s） sという状態でaを討つ確率） • Pσ Supervised Learning Network プロの討つ手からその手を討つ 確率を決める。Pσ（a|s）sという状態でaを討つ確率。 • Pρ 強化学習ネットワーク。Pρ（学習済み）に初期化。 • Vθ(s’) 局面の状態 S’ を見たときに、勝敗の確率を予測する関数。 つまり、勝つか、負けるかを返します。 Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html https://deepmind.com/research/alphago/
- 121. Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html https://deepmind.com/research/alphago/
- 122. あから２０１０ 激指 YSS 合議 Bonanza GPS 将棋 あから2010合議サーバログを可視化してみた（A Successful Failure） http://blog.livedoor.jp/lunarmodule7/archives/1121781.html
- 123. Nvidia「自動運転」 • 専用のグラフィックボードを 開発 • 市場へ向けて投入 • 高速道路用など用途別。 http://www.nvidia.co.jp/object/drive-px-jp.html
- 125. • 人間には扱えないような大きなデータから、 • 人間では気づかない特徴を学習している。 学習する人工知能 から学ぶこと • さらに人間の解釈を通過することなく、 • 直接サービスやアクションを展開する （当然アマゾンの開発者は我々に何を推薦しているか知 らない）
- 127. 社会と人工知能 • 人工知能は、オートメーションの新しい姿。 • 人間に近い領域までオートメーションする。 • だから人間には脅威を感じる。 • 人工知能は「社会インフラ」となる。
- 128. コンテンツ 第一章 知能の起源 第二章 人工知能とは 第三章 ゲームと人工知能 第四章 社会と人工知能 第五章 スマート・リアリティ 第六章 サービスと人工知能 第七章 人工知能と倫理 第八章 まとめ
- 129. 第五章 スマート・リアリティ
- 132. 新しい現実空間 クラウド 現実世界 （～1995） インターネット 人工知能による新しい空間 パソコン 現実がデジタル空間を内包していたはずが、 内包したデジタル空間が現実を変化させて行く。
- 133. 新しい現実空間 人工知能 クラウド 現実世界 （～1995） インターネット 人工知能による新しい空間 パソコン 現実がデジタル空間を内包していたはずが、 内包したデジタル空間が現実を変化させて行く。
- 136. 現実空間 インターネット パソコン
- 149. 飽和したネット空間のサービス競争（飽和） IT技術による新しい現実空間のサービス（新規） ネット空間 現実空間 クラウド/人工知能 インターネット 進出・ 浸食 ロボット 実空間 センシング ドローン IoT ネット空間から現実空間へ、現実世界からネット空間へ ゲーム空間 人工知能 現実世界の人工知能 デジタル世界の人工知能 新しい 現実空間の 誕生 ＝スマート・リアリティ （スマート・シティ） @2010-2015 SQUARE ENIX CO., LTD. All Rights Reserved.
- 150. コンテンツ 第一章 知能の起源 第二章 人工知能とは 第三章 ゲームと人工知能 第四章 社会と人工知能 第五章 スマート・リアリティ 第六章 サービスと人工知能 第七章 人工知能と倫理 第八章 まとめ
- 151. 第六章 サービスと人工知能
- 152. スマートシティ構想 • もともとは、ガス、電気など、エネルギーを、 知的に融通するシステムのことを指していた。 • 現在は、情報を加えて、街全体が、インテリ ジェンスを持つ構想のことを言う。
- 153. スマートシティ構想 AI • 街全体を人工知能があらゆるカメラ、センサーを通して監視する。 • ドローン、ロボット、デジタルビジョンを通して街に力を行使する。 • 街全体の中枢の知能を作る。
- 156. 人工知能は人間には見えないものを見て、 人間にはできないことをする • 人の流れ • 犯罪の早期発見 • 事故現場の発見 • 店内の人の流れ • その人が注目した商品の共通項 • 紛れ込んだ犯罪者の場所特定 ・・・そしてこれらの予測。
- 167. コンテンツ 第一章 知能の起源 第二章 人工知能とは 第三章 ゲームと人工知能 第四章 社会と人工知能 第五章 スマート・リアリティ 第六章 サービスと人工知能 第七章 人工知能と倫理 第八章 まとめ
- 168. 第七章 人工知能と倫理
- 169. 職業は人工知能でなくなるか？ • 自分の職業の内容を細かくリストアップしてみましょう。 • その中の何割かが人工知能で置き換わるか、考える か、専門家に聞いてみよう。 • 全くなくなるのではなく、部分的に置き換わる。 • つまり発想を逆にして、人工知能といかに共存する か、その共存の仕方を模索する時代に来た。
- 170. • 朝起きる。 • 電車に乗る。 • メイルをチェック。 • 必要な事項など返信。 • 会社に着く。 • メイルをチェック。予定をチェック。 • 要件を検討し内容を返す。 • 朝ミーティング。 • それぞれの要件を確認。 • 技術的な設計文書を書く。 • 相談する。プログラムして貰う。/ プログラムを書く。 • 出来ると社内に持っていく。 • 説得する。論争になる。 • つかれる。 • 食堂でたそがれながら、コーヒーを飲む。 • 机に返る。相談が来る。 • 技術的な解決策を示す。 • でも心配になってもう一度危機に来る。 • 人間関係の相談を受ける。 職業は人工知能でなくなるか？
- 171. • 朝起きる。 • 電車に乗る。 • メイルをチェック。 • 必要な事項など返信。 • 会社に着く。 • メイルをチェック。予定をチェック。 • 要件を検討し内容を返す。 • 朝ミーティング。 • それぞれの要件を確認。 • 技術的な設計文書を書く。 • 相談する。プログラムして貰う。/ プログラムを書く。 • 出来ると社内に持っていく。 • 説得する。論争になる。 • つかれる。 • 食堂でたそがれながら、コーヒーを飲む。 • 机に返る。相談が来る。 • 技術的な解決策を示す。 • でも心配になってもう一度危機に来る。 • 人間関係の相談を受ける。 職業は人工知能でなくなるか？ 自分の仕事に何割かが人工知能に置き換わる。
- 172. • 朝起きる。 • 電車に乗る。 • メイルをチェック。 • 必要な事項など返信。 • 会社に着く。 • メイルをチェック。予定をチェック。 • 要件を検討し内容を返す。 • 朝ミーティング。 • それぞれの要件を確認。 • 技術的な設計文書を書く。 • 相談する。プログラムして貰う。/ プログラムを書く。 • 出来ると社内に持っていく。 • 説得する。論争になる。 • つかれる。 • 食堂でたそがれながら、コーヒーを飲む。 • 机に返る。相談が来る。 • 技術的な解決策を示す。 • でも心配になってもう一度危機に来る。 • 人間関係の相談を受ける。 職業は人工知能でなくなるか？ 自分の仕事に何割かが人工知能に置き換わる。 ＝これからは人間と人工知能が協調する時代
- 173. • 朝起きる。 • 電車に乗る。 • メイルをチェック。 • 必要な事項など返信。 • 会社に着く。 • メイルをチェック。予定をチェック。 • 要件を検討し内容を返す。 • 朝ミーティング。 • それぞれの要件を確認。 • 技術的な設計文書を書く。 • 相談する。プログラムして貰う。/ プログラムを書く。 • 出来ると社内に持っていく。 • 説得する。論争になる。 • つかれる。 • 食堂でたそがれながら、コーヒーを飲む。 • 机に返る。相談が来る。 • 技術的な解決策を示す。 • でも心配になってもう一度危機に来る。 • 人間関係の相談を受ける。 職業は人工知能でなくなるか？ 自分の仕事に何割かが人工知能に置き換わる。 ＝これからは人間と人工知能が協調する時代 ＝人工知能とペアを組んで強いチームが勝つ
- 174. • 朝起きる。 • 電車に乗る。 • メイルをチェック。 • 必要な事項など返信。 • 会社に着く。 • メイルをチェック。予定をチェック。 • 要件を検討し内容を返す。 • 朝ミーティング。 • それぞれの要件を確認。 • 技術的な設計文書を書く。 • 相談する。プログラムして貰う。/ プログラムを書く。 • 出来ると社内に持っていく。 • 説得する。論争になる。 • つかれる。 • 食堂でたそがれながら、コーヒーを飲む。 • 机に返る。相談が来る。 • 技術的な解決策を示す。 • でも心配になってもう一度危機に来る。 • 人間関係の相談を受ける。 職業は人工知能でなくなるか？ 自分の仕事に何割かが人工知能に置き換わる。 ＝これからは人間と人工知能が協調する時代 ＝人工知能とペアを組んで強いチームが勝つ ＝ 人間とペアを組むことを前提に人工知能を開発 するべき
- 176. 第七章まとめ 単独の人工知能 人間とペアを組む 人工知能 社会 インフラ サービ ス サービスでは「人間とペアを組む人工知能」をまず目指す。 社会インフラでは「人間の介在しないシステム」を目指す。
- 177. コンテンツ 第一章 知能の起源 第二章 人工知能とは 第三章 ゲームと人工知能 第四章 社会と人工知能 第五章 スマート・リアリティ 第六章 サービスと人工知能 第七章 人工知能と倫理 第八章 まとめ
- 178. 1. 人工知能第三次ブームの特徴はデータと学習 である。 2. データの蓄積はインターネットによるところが大 きい。 3. 人工知能はネット（グローバル）とローカル、現 実と仮想を結ぶ。 4. 人工知能の発展は二つ。社会インフラ、とパー ソナルなもの。 第八章 全体のまとめ