1.
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シバタアキラ
人工知能を
ビジネスに活かす
Shiroyagi Corporation
TheWave湯川塾 26期

2.
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シバタアキラにはこの文章が正しいとい
うことは証明できません

3.
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4.
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矛盾の無い理論体系の中に、
肯定も否定もできない証明不可能な命題が
必ず存在する
4

5.
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6.
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In a word, GEB is a very personal
attempt to say how it is that
animate beings can come out of
inanimate matter. What is a self,
and how can a self come out of
stuff that is as selfless as a stone
or a puddle?
多分人工知能関連の本の中で、
最もよく知られている本
Godel, Escher, Bach

7.
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8.
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とある本を映画化（Adaptation）する
ことを頼まれた主人公、Charlie
Kaufmanが、どのように映画化するの
かを悩んだ末に、どのように映画化す
るのか悩んだことを映画化
Adaptation

9.
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10.
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11.
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なんとなく
「人工知能」
って言ぅたら
バズっただけです

12.
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きょうは、人工知能の中でも、
統計的因果推論という一派についてのお話
いわゆる機械学習・ディープラーニング
とはちょっと違います

13.
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シバタアキラ, PhD. @punkphysicist
いま：CEO @白ヤギコーポレーション
カメリオ: あなたに必要な情報しか来ないアプリ
カメクト: コンテンツレコメンドエンジン
2010 - 2013: 経営コンサルティング @BCG
2004 - 2010: データサイエンティスト @NYU
統計的データ分析でヒッグス狩り @LHC, CERN
人工知能とは20年の付き合い?

14.
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London

15.
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Conformal Cyclic Cosmology
Roger Penrose

16.
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超巨大なブラックホールが衝突した？
http://www.fromquarkstoquasars.com/sir-roger-penrose-alternate-theory-of-the-big-bang/

17.
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皇帝の新しい心
人の心は、電気や機械の力ではなく、
量子もしくはまだ知られていない力学
を理解して初めて作り出すことができ
る
Penrose "tries to show, in chapter
after chapter, that human thought
cannot be based on any known
scientific principle. -Marvin Minsky

18.
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ペンローズタイル

19.
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解析エンジン（1837年）
コンピューターを置き換え
るために生まれた

20.
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Ada Lovelace
「解析機関は、単なる「算術機械」と基
盤を同じくするものではない、全く固有
の位置を占めている。
解析機関はその言語で心理をつまぐり、
その結果、私の従来の手段が可能にして
きたものより迅速で厳密な、人間の諸目
的のための実装置となるであろう。かく
して数学世界における、精神的なものと
物質的なものだけでなく、理論的なもの
と実用的なものも、より親密で有効なつ
ながりをお互いに持つに至るのである。」
Ada Lovelace

21.
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この辺のことはここに
人工知能の歴史はコンピューターの
歴史、コンピューターの歴史は情報
に対する人間の理解の歴史

22.
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23.
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この辺見てました
宇宙が生まれて間もない頃

24.
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25.
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我々はいつ「発見」するのか（2010年）

26.
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2011年

27.
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2012年

28.
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何が「驚き」なのかわかれば
何が「発見」なのかわかる
観測
Aがホントだとして
Bが起こる確立

29.
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今自分が知っていることを元に考えれば、
目の前で起こっていることが発生する確立は
何％？
5σ＝1 in 3.5M

30.
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Bayesian Model
Inference Network
Probabilistic Graphical Model
Bayesian Network
統計的因果推論
因果関係を確率により記述するグラフィカルモデルの1つで、複雑な因果関係の推論を有向非巡回グラフ構
造により表すとともに、個々の変数の関係を条件つき確率で表す確率推論のモデルである。ネットワークと
は重み付けグラフのこと。
ジューディア・パールが1985年に命名した。ジューディア・パールはこの研究の功績によりチューリング
賞を受賞した。 人工知能の分野では、ベイジアンネットワークを確率推論アルゴリズムとして1980年頃か
ら研究が進められ、既に長い研究と実用化の歴史がある。
Wikipedia

31.
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湯川問題

32.
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モデル：beliefをブレークダウン
x
「人工知能は
人類を支配する」
関西弁
東京弁
+
0.9
0.1
デタラメ
科学的
+
α
α
1-α
時間
x
鼻声
（花粉症?）
x

33.
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モデルの特徴
構造は極めて固く、Beliefネットワー
クは人が作る必要ある（自動化する研究
はある）
モデルはドメイン特化していて般化する
ことが難しく、モデラーの正しい問題設
定が問われる

34.
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得られるもの
判定：「まぁ、湯川さんには違いないと思うけ
ど、この時間だと、多分飲んでるだろうし、軽く
流しておこう」
計測・分類：「湯川さんがでたらめ言ってるか
ら、たぶん今は夜だろう」
生成：「夜だから誇張してるかもしれないけど、
昼だったらこう言うだろう」

35.
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ヒッグスを発見するには
何が「驚き」なのかわかれば「発見」と呼べる

36.
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Jake Porway

37.
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何が驚きでないか分かれば、生成できる
http://ss.sysu.edu.cn/ ll/files/lin_sketchrecognition_emmcvpr07.pdf
http://ss.sysu.edu.cn/ ll/project_objgrammar.html

38.
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何が驚きでないか分かれば、分類できる

39.
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機械学習的な見地から
モデルパラメーターはどう決める？
• わからないことにする
• なんとなくしかわからないことにする
• 設定する
• 計測する
• 自ら学ばせる

40.
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ディープラーニングとは全然違います

41.
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とおもったら・・・

42.
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他にも

43.
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ディープラーニングとの違い
科学的な測定には
まだDLは使えない

44.
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ベイジアンモデル：
専門的な知識から問題の構造がわかっている
x
ディープラーニング：
仕組みは分からないが、データが大量にある
=
データと専門知識を組み合わせて
学習するフレームワーク？
今後新しい人工知能の世界が広がるかも

45.
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他の応用
• 症状から病気を診断する
• 異常な状態を検知する
• 音声認識（ノイズ除去）
• 売上予測
• ネットワーク構造の再構築

46.
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https://www.coursera.org/course/pgm
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http://sssslide.com/www.slideshare.net/
takehikoihayashi/ss-13441401