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ソフトウエアジャパン2017 IT Forum AITC(5)

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  1. 1. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 2017年2月3日 先端IT活用推進コンソーシアム コンテキストコンピューティング研究部会 富士ゼロックス株式会社 道村 唯夫 空間OSが『空気を読む』ための コンテキストコンピューティング
  2. 2. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 内容 • コンテキストコンピューティング • 相関と因果 • 「空気」を読む 2
  3. 3. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 空間OSとの関係 • コンテキストコンピューティングの位置付け 3 空間 HTTP 人間APIなどのサブシステム CPLOD (Cyber Physical Linked Open Data) 空間OS型 アプリケーション アダプタ HTTP アダプタ デバイスドライバ的 アプリケーション 一般アプリケーション これまでにない ソフトウエア ↓ 作り方が自明でない 既存の ソフトウエア+α スマホ・ロボット掃除機… IoT・画像認識AI… ルールエンジン コンテキストコンピューティング 意思決定AI? 状況認識AI ? 対話AI?
  4. 4. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 活動の背景と目的 • 背景 – 物事は、人の認知の仕方によって異なった価値や意味を持つ。 その価値や意味の違いは、対象とする物事と関連する物事の関係性 の違い、つまり"コンテキスト"の違いに現れたりする。 IT を使って人がこのようなコンテキストを自由に扱えるように なったら、人々のコミュニケーションが深まったり、人々が協同し 活動する成果がもっと豊かになったりするのではないか。そんな思 いでコンテキストをコンピュートする研究を行う。 この研究活動において、コンテキスト・コンピューティングとは関 係性をデータとして記録し、活用する情報活動であり、対象とする 関係性は人と人、人と物事、人と環境である。 • 目的 – 近未来の情報社会をビジョンとして描き、コンテキスト・コン ピューティングにより個人と社会のインテリジェンス(Social Intelligence)が階層的に連動する情報基盤を提言する。 4
  5. 5. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 現在の課題 5 検索エンジンなど 機械だけの処理 SNSなど 人だけの処理 情報爆発 大量な処理 身近な情報 意味処理に限界 処理が重い 断片的 散在 「情報取得」から「情報活用」へ
  6. 6. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 現在の課題 • 多種多様で散在した情報(コンテンツ)を いかに効率的に処理し、意味を抽出するか? 6 コンテンツ コンテンツ コンテンツ コンテンツ コンテンツ コンテンツ コンテンツ
  7. 7. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 現在の課題 • 多種多様で散在した情報(コンテンツ)を いかに効率的に処理し、意味を抽出するか? 7 コンテンツ コンテンツ コンテンツ コンテンツ コンテンツ 依存 依存 証拠 評価 反論 原因コンテンツ コンテンツ対案 結果
  8. 8. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. コンテキストコンピューティング • コンテンツの内容ではなく、関係性(コンテキ スト)に注目する – 依存関係を処理することにより、内容評価と同等の 結果が得られるのではないか(仮説) 8 コンテンツ コンテンツ コンテンツ コンテンツ コンテンツ 依存 依存 証拠 評価 反論 原因コンテンツ コンテンツ対案 結果
  9. 9. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. コンテキストコンピューティング • Context Computing – 人だけでもなく、機械だけでもない 人と機械の協働による課題解決を目指す 9 コンテンツ 関係 人が関係性を定義 機械(Computer)が 内容を蓄積し、 関係を計算(集約) コンテンツ
  10. 10. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 計算可能なコンテンツとは 10 • コンテンツを構造化することにより、さまざ まな技術が適用可能となる 市街地でも△△川 が氾濫するかも。 反論 台風xx号が接 近。避難する? 避難所を確認 しよう 行動案 少し様子見。 強風、小雨 行動案 13:00現在●●小学 校、避難所開設中 上流の○○地区は 氾濫。危険な状態 原因 証拠 捕捉 証拠 証拠 具体 テキストが計算可能に! 証拠としてのコンテンツも!
  11. 11. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 価値共創と知識循環 • 構造化されたコンテンツを蓄積し、継続的にコ ミュニティ全体で共有、共同編集することで、社 会との相互作用による価値共創が生まれ、社会全 体が知性を持つ 11 構造化コンテンツ データベース
  12. 12. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. コンテキストコンピューティング • 社会知としての構造化コンテンツデータベー スを構築・活用して、「正解」や「総意」が ない課題に対する、「適正解」や「妥協点」 を提示するための方法論 – シナリオの検討 == 仮説の立案 – 適用技術の調査 – 検証システムの構築と検証 – 「空気を読む家」をひとつの応用例として、社会 的/個人的合意形成の新たな仕組みを実現する 12
  13. 13. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 相関と因果 • システムの目的 – 環境データや睡眠活動計のデータ、事前事後 の行動(自己申告)と目覚め(主観)の相関を検 出し、相関があれば良い目覚めをえるための アドバイスをする ⇒ アンケートをシステムに取り入れることで、 人間の英知・経験と機械(項目の選定や主 観)の計算力が協働している ※ 現状の方法がベストだとは言えませんが 13
  14. 14. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 相関と因果 • システムを機械だけに頼ると、、、 ⇒ 三つの課題 1. 相関から外れた例外を考慮して、適切に対応できるか 例) 常に快適な目覚めを求めて、常識の「小言八百」になって しまうのではないか 2. 快適な目覚めに関係する因子は少ないかもしれないが、 その因子を改善するための適切なアドバイスや制御方 法を「家」が算出できるか 例) 「ストレスが強く寝付けない」に対して、どういったアド バイスが適切なのだろうか(人生相談?) 3. 利用者が複数いた場合の衝突、組み合わせによるケー スの増大にどう対処するか 例) 姉は寒がりだが、弟は暑がりの場合、温度設定はどうすれ ばよいのか 14
  15. 15. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 相関と因果(課題 1) • 室温×就寝時刻と快適な目覚めの相関(例) 15 室温 時刻 悪い目覚め 良 い 目 覚 め 悪い目覚め 単純に相関関係だけに着目して、 アドバイスをすると、毎日「早 く寝ましょう」とか「健康な人 の95%は早く寝ています」と かのアドバイスをされる ⇒ 鬱陶しい • 早く寝たのに目覚めが悪く なるケースを分析し、それ を予測して回避できるよう アドバイスしてほしい • 一般論ではなく、個々人の 事情・志向に合わせてアド バイスしてほしい(協調フィ ルタリング?) 統計・確率論的手法
  16. 16. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 相関と因果(課題 2) • 「快適な目覚め」に関係しそうなこと 16 快適な目覚め 環境 気圧 温度 湿度 明るさ 騒音 寝具 気配 体調 行動 疾病傷病 飲食 夜更し 作業 睡眠時間 入浴 運動 ストレス 将来 人間関係 社会 家族 体質 • 複雑なアドバイスや根拠が不明な アドバイスでは、利用者は納得し て受け入れることはできない • 適切なアドバイスのためには、因 果関係が明確でなければならない 場所 機械の認識力が向上して、「餅を食 べると目覚めが良い」という相関が あったら、毎日餅を食べることに?
  17. 17. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 相関と因果 • 相関関係から「例外」を検出し、専門家を含 めた多様な人間が対話や仮説検証(観察)をす ることで、現象を説明可能な因果関係を明ら かにする – 多様なアイデアと論理的な裏づけ • 衆愚性 → 専門性、議論・熟慮、侃侃諤諤 • 議論のフレームワーク → 公共の理念、価値基準 – 機械が対話や検証結果を整理することで、全体を スムーズに進行させる • パターンの共通性、分析、集約 ⇒ この成果が「知」となる –課題が検出されたら、「知」を活用する 17
  18. 18. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 相関と因果(課題 3) • 利害関係の対立する複数の利用者 ✖ 利用者の組み合わせを、それぞれ別ケースと して環境を評価する • 組み合わせ数の増大 – 各人の行動や心理状態 ○ 利用者間の価値基準を合わせ、「公共の理 念」で判断する • 妥協点の探索と合意形成 • 状況と対策の因果関係の説明 • 協力の依頼 18
  19. 19. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 合意形成 • 「正解」や「総意」が得られない課題の 「適正解」を見つけるための手法・理論 をスタディ – Wikipedia「議論学」 – 「議論のレッスン」 – 「議論の技法」 • 背景 – 「集合知とは何か」のスタディから • 生命体が生きるための実践活動と切り離せない ものが「知」である – 「正解」や「総意」はなく、「適正解」と呼べる • 社会では、対話と観察を通じて社会としての知 を構築する – 主観的な知が、コミュニケーションの記憶の蓄積に よって、上位の社会的な階層において意味構造=知 を発生させる • 近未来のITの姿とは、 – ローカルな社会集団のコミュニケーションを身体的、 暗黙知的な部分から活性化し、集団的な知をまとめ あげるマシン 19 「議論のレッスン」 福澤 一吉著、 ISBN-13: 978-4140880258 「議論の技法」 スティーヴン・トゥールミン著、 ISBN-13: 978-4489020940
  20. 20. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. トゥールミン・モデル • トゥールミンの議論モデル 20 根拠 (Data) 限定語 (Qualifier) 主張 (Claim) 論拠 (Warrant) 裏づけ (Backing) 反証 (Rebuttal) 根拠・論拠の確か さの程度を示す 主張と対になって 示される理由 主張より相手に受 け入れられやすい 隠れた根拠、もしく は、暗黙の仮定 論拠の効力に関す る保留条件 言いたいこと 議論の結論 論拠の信憑性を示 す裏づけ
  21. 21. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. トゥールミン・モデル • トゥールミンの議論モデル 21 根拠 (Data) 限定語 (Qualifier) 主張 (Claim) 論拠 (Warrant) 裏づけ (Backing) 反証 (Rebuttal) おそらく コーヒーを飲んで いる コーヒーには覚醒・ 利尿作用のあるカ フェインが含まれる 飲んでいるのが デカフェコーヒーで あったり、 コーヒー風味飲料 であったりしなけれ ば 寝つきが悪くなる レギュラーコーヒーは 90mg/100ml程度の カフェインを含んでいる
  22. 22. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 「空気」を読む • 「空気」を読むために – 実社会・生活は複雑系 • 考慮すべき要素が多い • 情報の構造が複雑 • 長期的な時系列情報が必要 → 機械の能力向上で計算可能になっていくだろう – 個人化する内容が多様 • 生活スタイルや身上などが関連 • 「常識」の範囲のアドバイスは逆効果 → 相関から因果を明らかにし、「知」として活用していく • 一般論ではなく、対象にとって効果的で適切な対策をうつ • 専門家を含めた多様な人間による、対話と検証の積み重ね • 機械による対話と検証の分析と集約 • 参加者の主観によるフィードバックと強化学習 22
  23. 23. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 「空気」を読む • 構成 23 観察 主観 予測・推量 常識 分析・集約 制御 推薦 議論・対話 行動 専門家を含む 多様な人々の 参加→英知
  24. 24. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. それでも効果がないようなら、夕食を取る時間と場所、 内容を変えることを提案してみよう 「空気」を読む • 「家」の妖精が相談しています 24 太郎さんは、ずっと目覚めが悪い日が続いているよ 帰宅が遅いので夕食も遅いし、ストレスのせいかバカ食 いしているのが原因かな それに、会社でかなりの量のコーヒーを飲んでいること も関係していそうだね 太郎さんの体質・体力だと、このまま続くと病気になって しまうかもしれない でも、スケジュールを見ると、まだしばらく帰宅は遅くな りそうだよ それなら、まずは会社では午後にはコーヒーではなく、 水やジュースなどを飲むようにアドバイスしておこう そうだね、それに、同居人の晶さんには、週末にはゆっ くりと寝られるような配慮をお願いしておこう
  25. 25. Copyright © 2016 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. http://aitc.jp https://www.facebook.com/aitc.jp ハルミン AITC非公式イメージキャラクター

Editor's Notes

  • 社会学における「弱い紐帯の強み」"The strength of weak ties" 説はグラノヴェッターの名を高からしめた。この説は、緊密な社会的繋がり、例えば親友や核家族は力を行使するには適当だが、密なネットワークは 高度に冗長な情報を持つため、探索にはほとんど無用であるとするものである。一方、弱いつながり、即ち単なる知り合い関係では情報の冗長性がはるかに低い ため、探索には極めて有効である。しばしば情報は力よりも重要であるから、個人が発展していく(求職等)には弱い繋がりの方が家族や友人関係よりはるかに 重要となる。

    この説は1970年、ハーバード大学の博士課程在籍中に行われた調査に基づく。282人のホワイトカラー労働者を無作為に 抽出し、現在の職を得た方法を調べたところ、よく知っている人より、どちらかといえば繋がりの薄い人から聞いた情報を元にしていたことが判ったのである。 これは「よく知っている」人同志は同一の情報を共有することが多く、そこから新しい情報が得られる可能性は少ないが、「あまり知らない」人は自分の知らな い新情報をもたらしてくれる可能性が高いからだと考えられた。このような「あまり知らない」間柄を「弱い紐帯」と呼び、その重要性を明らかにしたのがグラ ノヴェッターの功績である。
  • 人だけでなく、機械だけでもなく,機械が苦手な部分を人が補い、機械が得意な計算する能力を引き出し、人と機械が協働する情報空間を実現する
    人が情報にコンテキストを与えることで、機械は人が望む的確な情報を探索でき、断片的な情報を集積し、情報の価値を増幅することができる
  • 知識を蓄積し次世代に伝達することは、科学分野においては一般法則として実施されているが、現場での知識に関しても伝統や習慣という形式で、無意識のうちに実施している。そして、多様な知識の蓄積と伝達・活用によって、自由で開かれた柔軟な社会が実現される。

    情報を伝達するには、疎粒度に構造化されたネットワーク型のコンテンツを共有しつつ共同で編集することが効率的である。また、この共有構造とその内容としてオントロジーを基盤とすることで、自律的なコンテンツの集積が期待できる。このとき、参加者が増加するに従い、コンテンツの二次利用、三次利用が促進される。そして、社会全体がサービス化する基盤に乗って、価値共創のサイクルが加速される。

  • フレーム問題、記号接地問題
    膨大なデータ量とチューニング、脆弱な論理的基盤
  • 生活/実世界では少なからず例外が存在する
    相関でわかることは常識だったりする
    常識はわきまえた上で、個人化が可能ならば
    因果関係がわかれば例外が説明できる可能性
    因果関係は議論と試行錯誤で迫る
    専門家による論理、モデル化
    機械はアノテーション付けられた議論を整理
    パターンの共通性・抽出、分析、(効果)予測、集約

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